Kriptojelek beküldésének automatizálása numeraihoz Python használatával

Numerai kriptográfiai jelek benyújtásának automatizálása

Ez a szkript a Pythont használja az API interakcióhoz, hogy előrejelzéseket küldjön a Numerai kriptojelek versenyére. A kód a hibakezelésre, a modularitásra és az érvényesítésre összpontosít.

import pandas as pd
from numerapi import SignalsAPI
import sys
import os
from uuid import uuid4
# Function to load and validate predictions
def load_predictions(file_path):
    if not os.path.exists(file_path):
        raise FileNotFoundError(f"File not found: {file_path}")
    try:
        predictions = pd.read_csv(file_path)
        if "prediction" not in predictions.columns:
            raise ValueError("File must contain a 'prediction' column.")
        return predictions
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"Error reading the file: {e}")
# Function to upload predictions
def upload_predictions(api_key, model_id, file_path):
    try:
        api = SignalsAPI(api_key)
        api.upload_predictions(file_path, model_id=model_id)
        print(f"Predictions uploaded successfully for model ID: {model_id}")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to upload predictions: {e}")
# Main execution
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: python submit_signals.py <api_key> <predictions_file_path>")
        sys.exit(1)
    api_key = sys.argv[1]
    predictions_file_path = sys.argv[2]
    model_id = str(uuid4())  # Replace with actual model ID
    try:
        load_predictions(predictions_file_path)
        upload_predictions(api_key, model_id, predictions_file_path)
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

CLI-alapú benyújtás Numerai kriptojelekhez

Ez a példa a Numerai CLI-jét használja a benyújtáshoz, egyszerűbb módszert kínálva a terminálparancsokat ismerő felhasználók számára.

#!/bin/bash
# Numerai CLI submission script
# Validate input arguments
if [ "$#" -ne 3 ]; then
    echo "Usage: ./submit.sh <model_id> <api_key> <predictions_file_path>"
    exit 1
fi
MODEL_ID=$1
API_KEY=$2
PREDICTIONS_FILE=$3
# Check if file exists
if [ ! -f "$PREDICTIONS_FILE" ]; then
    echo "Error: File $PREDICTIONS_FILE does not exist."
    exit 1
fi
# Execute Numerai CLI submission
numerai signals upload --model-id "$MODEL_ID" --apikey "$API_KEY" --file "$PREDICTIONS_FILE"
if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "Predictions submitted successfully for Model ID: $MODEL_ID"
else
    echo "Submission failed. Check your inputs and try again."
fi

A Python-megoldást tesztelő egység

Ez a szakasz egy Python egységteszt szkriptet tartalmaz a biztosított Python-megoldás működőképességének ellenőrzésére.

import unittest
from unittest.mock import patch
import os
from your_script import load_predictions, upload_predictions
class TestNumeraiSubmission(unittest.TestCase):
    def test_load_predictions_valid(self):
        file_path = "valid_predictions.csv"
        pd.DataFrame({"prediction": [0.1, 0.2]}).to_csv(file_path, index=False)
        try:
            predictions = load_predictions(file_path)
            self.assertIn("prediction", predictions.columns)
        finally:
            os.remove(file_path)
    def test_load_predictions_missing_file(self):
        with self.assertRaises(FileNotFoundError):
            load_predictions("missing_file.csv")
    @patch("your_script.SignalsAPI")
    def test_upload_predictions_success(self, mock_api):
        mock_instance = mock_api.return_value
        mock_instance.upload_predictions.return_value = None
        upload_predictions("dummy_key", "dummy_model", "dummy_path")
        mock_instance.upload_predictions.assert_called_once()
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Gyakori kérdések a Numerai kriptojelek automatizálásával kapcsolatban

1. Mi a szerepe SignalsAPI.upload_predictions() a Numerai beadványokban?
2. Ez a funkció feltölti előrejelzési fájljait a Numerai platformjára, így kulcsfontosságú összetevője lesz a benyújtási munkafolyamat automatizálásának.
3. Miért van a modellazonosítóm érvénytelenként megjelölve?
4. Győződjön meg arról, hogy a modellazonosító megegyezik a Numerai platformján regisztrált modellazonosítóval. Helyőrző használata, mint pl uuid4() frissítés nélkül hibát fog eredményezni.
5. Hogyan ellenőrizhetem az előrejelzési fájlomat a beküldés előtt?
6. Használat pd.read_csv() betölteni a fájlt, és ellenőrizni kell a szükséges oszlopok, például a „jóslat” meglétét. Ez megakadályozza a formátummal kapcsolatos hibákat a benyújtás során.
7. Automatizálhatom a beküldéseket Python nélkül?
8. Igen, a Numerai olyan CLI-eszközt biztosít, amely lehetővé teszi olyan parancsok használatát, mint pl numerai signals upload előrejelzések küldéséhez közvetlenül a terminálról.
9. Melyek a gyakori hibakeresési stratégiák a sikertelen beküldések esetén?
10. Ellenőrizze az API hitelesítő adatait, és győződjön meg arról, hogy a fájl elérési útja érvényes. Használata traceback.print_exc() a Pythonban részletes hibainformációkkal szolgálhat a hibaelhárításhoz.
11. Ütemezhetem automatikusan a beküldéseimet?
12. Igen, használhat cron jobokat (Linux) vagy Feladatütemezőt (Windows) a szkript rendszeres időközönkénti futtatásához, így biztosítva az időben történő elküldést.
13. Milyen könyvtárak nélkülözhetetlenek a Numerai API-val való munkához?
14. Kívül numerapi, könyvtárak, mint pandas és os kulcsfontosságúak a fájlok kezeléséhez és a bemeneti utak hatékony érvényesítéséhez.
15. Lehetséges helyben tesztelni a benyújtási folyamatomat?
16. Igen, hamis adatok és Python használatával unittest.mock.patch(), akkor API-hívásokat szimulálhat a szkript érvényesítéséhez a tényleges elküldés előtt.
17. Hogyan javíthatom a teljesítményt nagy adatkészletek kezelésekor?
18. Optimalizálja adatfeldolgozását olyan Pandas módszerekkel, mint pl DataFrame.apply() és fontolja meg a fájlok tömörített formátumban történő mentését.
19. Mi a teendő, ha az API-kulcsom érvénytelen?
20. Hozzon létre egy új kulcsot Numerai-fiókjából, és cserélje ki a szkriptben. Tartsa biztonságban kulcsait, hogy elkerülje az illetéktelen hozzáférést.

Utolsó gondolatok a numerai beküldések automatizálásáról

A részvétel automatizálása a Numerai A verseny egy fárasztó manuális folyamatot hatékony munkafolyamattá alakíthat át. Akár Python-szkripteket, akár CLI-eszközöket használ, ezek a megoldások leegyszerűsítik a beküldéseket és csökkentik a hibákat. Adatainak és hitelesítő adatainak érvényesítésével Ön készen áll a folyamatos sikerre. 😊

Az automatizálás alkalmazása nemcsak időt takarít meg, hanem lehetővé teszi, hogy a hibák hibaelhárítása helyett a stratégiák fejlesztésére összpontosítson. Ha integrálja ezeket az eszközöket a munkafolyamatba, nagyobb hatékonyságot, magabiztosságot és megbízhatóságot fog tapasztalni a beadványaiban. Sok sikert a kripto-jóslatokhoz! 🚀