പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച്

Gerald Girard

2024, ഡിസംബർ 6, വെള്ളിയാഴ്‌ച 7:21:19 PM

ന്യൂമെറായി ക്രിപ്‌റ്റോ സിഗ്നലുകൾ സമർപ്പിക്കൽ മാസ്റ്ററിംഗ്
Numerai crypto signals ടൂർണമെൻ്റിനെക്കുറിച്ച് ഞാൻ ആദ്യമായി കേട്ടപ്പോൾ, ക്രിപ്‌റ്റോ ട്രേഡിംഗും മെഷീൻ ലേണിംഗും തമ്മിൽ ബന്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ സയൻസ് ചലഞ്ചിൽ മത്സരിക്കുക എന്ന ആശയം എന്നെ ആകർഷിച്ചു. 🧠
പ്രവചനങ്ങൾ സമർപ്പിക്കുന്നത് ആദ്യം നേരായതായി തോന്നി, പ്രത്യേകിച്ചും നുമെറായി നൽകിയ വ്യക്തമായ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ. എന്നിരുന്നാലും, എൻ്റെ കോഡ് ഒരു "അസാധുവായ മോഡൽ" പിശക് എറിയാൻ തുടങ്ങിയപ്പോൾ, നിരാശ തോന്നി. ഞാൻ മോഡൽ ഐഡി രണ്ടുതവണ പരിശോധിച്ചു, സ്ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ ഭാഗങ്ങൾ മാറ്റിയെഴുതി, ഇപ്പോഴും അതേ ഭിത്തിയിൽ തട്ടി. 😓
മണിക്കൂറുകൾ നീണ്ട ഡീബഗ്ഗിംഗിന് ശേഷം, ഞാൻ തനിച്ചല്ലെന്ന് എനിക്ക് മനസ്സിലായി—പങ്കെടുക്കുന്ന മറ്റ് പലർക്കും Numerai's API-യിൽ സമാനമായ പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടുന്നുണ്ട്. സമർപ്പണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള വിശ്വസനീയവും സ്വയമേവയുള്ളതുമായ ഒരു മാർഗം കണ്ടെത്തുന്നതിലേക്ക് ഇത് ആഴത്തിലുള്ള മുങ്ങലിന് കാരണമായി. ഒരു കമ്മ്യൂണിറ്റിയിൽ പരിഹാരങ്ങൾ പങ്കിടുന്നത് ഒരു ഗെയിം മാറ്റാൻ കാരണമാകും, പ്രത്യേകിച്ചും ഇതുപോലുള്ള നിഗൂഢമായ (പൺ ഉദ്ദേശിച്ചത്!) പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ. 🔍
ഈ ഗൈഡിൽ, ന്യൂമെറായിയുടെ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് ക്രിപ്‌റ്റോ സിഗ്നലുകൾ സമർപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും പ്രവർത്തന ഉദാഹരണങ്ങളും ഞാൻ പങ്കിടും. നിങ്ങൾ പൈത്തൺ അല്ലെങ്കിൽ അവരുടെ CLI ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ഈ സമീപനം നിങ്ങളുടെ സമയം ലാഭിക്കുകയും നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോ തടസ്സമില്ലാത്തതാക്കുകയും ചെയ്യും. പ്രായോഗിക ഉദാഹരണങ്ങൾക്കും ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾക്കുമായി കാത്തിരിക്കുക! 🚀

കമാൻഡ് ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം

SignalsAPI.upload_predictions() ഈ രീതി Numerai Signals API-യുടെ ഭാഗമാണ്, ഇത് Numerai പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് പ്രവചന ഫയലുകൾ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇതിന് പാരാമീറ്ററുകളായി ഫയൽ പാത്തും മോഡൽ ഐഡിയും ആവശ്യമാണ്.

uuid4() ഒരു അദ്വിതീയ ഐഡൻ്റിഫയർ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ, മോഡൽ ഐഡി ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോൾ ഒരു പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡർ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ സമർപ്പിക്കലുകൾക്കായി ഇത് യഥാർത്ഥ മോഡൽ ഐഡി ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക.

pd.read_csv() ഒരു CSV ഫയൽ ഒരു Pandas DataFrame-ലേക്ക് വായിക്കുന്നു. മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും സമർപ്പണത്തിനുമായി പ്രവചന ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യാൻ ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

os.path.exists() ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഫയൽ നിലവിലുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു. പ്രവചന ഫയൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനോ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യാനോ ശ്രമിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അത് ഉണ്ടെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

traceback.print_exc() അവസാനത്തെ ഒഴിവാക്കലിൻ്റെ ട്രാക്ക്ബാക്ക് പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുന്നു. പരാജയപ്പെട്ട സമർപ്പണ സമയത്ത് വിശദമായ പിശക് വിവരങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ട് ഡീബഗ്ഗിംഗിന് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

sys.argv സ്ക്രിപ്റ്റിലേക്ക് കൈമാറിയ കമാൻഡ്-ലൈൻ ആർഗ്യുമെൻ്റുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നു. റൺടൈമിൽ ഫയൽ പാത്തും മറ്റ് പാരാമീറ്ററുകളും ഡൈനാമിക് ആയി നൽകാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

numerai signals upload നുമെറായിയുടെ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് പ്രവചനങ്ങൾ നേരിട്ട് അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്ന ഒരു CLI കമാൻഡ്. സമർപ്പിക്കുന്നതിന് പൈത്തൺ API-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ബദലാണിത്.

unittest.mock.patch() യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് സമയത്ത് പരീക്ഷിച്ച മൊഡ്യൂളിലെ ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ മോക്ക് ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക. പരിശോധനയ്ക്കായി സിഗ്നൽസ് API-യുടെ സ്വഭാവം അനുകരിക്കാൻ ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

pandas.DataFrame.to_csv() ഒരു CSV ഫയലിലേക്ക് ഒരു DataFrame എഴുതുന്നു. മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനായി താൽക്കാലിക പ്രവചന ഫയലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകളിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

if name == "main": ഒരു മൊഡ്യൂളായി ഇറക്കുമതി ചെയ്യാതെ, സ്ക്രിപ്റ്റ് നേരിട്ട് പ്രവർത്തിപ്പിച്ചാൽ മാത്രമേ ഇനിപ്പറയുന്ന കോഡ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാവൂ എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പ്രത്യേക പൈത്തൺ നിർമ്മാണം.

കമാൻഡ്	ഉപയോഗത്തിൻ്റെ ഉദാഹരണം
SignalsAPI.upload_predictions()	ഈ രീതി Numerai Signals API-യുടെ ഭാഗമാണ്, ഇത് Numerai പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് പ്രവചന ഫയലുകൾ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇതിന് പാരാമീറ്ററുകളായി ഫയൽ പാത്തും മോഡൽ ഐഡിയും ആവശ്യമാണ്.
uuid4()	ഒരു അദ്വിതീയ ഐഡൻ്റിഫയർ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ, മോഡൽ ഐഡി ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോൾ ഒരു പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡർ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ സമർപ്പിക്കലുകൾക്കായി ഇത് യഥാർത്ഥ മോഡൽ ഐഡി ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക.
pd.read_csv()	ഒരു CSV ഫയൽ ഒരു Pandas DataFrame-ലേക്ക് വായിക്കുന്നു. മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും സമർപ്പണത്തിനുമായി പ്രവചന ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യാൻ ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
os.path.exists()	ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ഫയൽ നിലവിലുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു. പ്രവചന ഫയൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനോ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യാനോ ശ്രമിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അത് ഉണ്ടെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
traceback.print_exc()	അവസാനത്തെ ഒഴിവാക്കലിൻ്റെ ട്രാക്ക്ബാക്ക് പ്രിൻ്റ് ചെയ്യുന്നു. പരാജയപ്പെട്ട സമർപ്പണ സമയത്ത് വിശദമായ പിശക് വിവരങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ട് ഡീബഗ്ഗിംഗിന് ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
sys.argv	സ്ക്രിപ്റ്റിലേക്ക് കൈമാറിയ കമാൻഡ്-ലൈൻ ആർഗ്യുമെൻ്റുകൾ ആക്സസ് ചെയ്യുന്നു. റൺടൈമിൽ ഫയൽ പാത്തും മറ്റ് പാരാമീറ്ററുകളും ഡൈനാമിക് ആയി നൽകാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
numerai signals upload	നുമെറായിയുടെ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് പ്രവചനങ്ങൾ നേരിട്ട് അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്ന ഒരു CLI കമാൻഡ്. സമർപ്പിക്കുന്നതിന് പൈത്തൺ API-കൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ബദലാണിത്.
unittest.mock.patch()	യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റിംഗ് സമയത്ത് പരീക്ഷിച്ച മൊഡ്യൂളിലെ ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾ മോക്ക് ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക. പരിശോധനയ്ക്കായി സിഗ്നൽസ് API-യുടെ സ്വഭാവം അനുകരിക്കാൻ ഇവിടെ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
pandas.DataFrame.to_csv()	ഒരു CSV ഫയലിലേക്ക് ഒരു DataFrame എഴുതുന്നു. മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനായി താൽക്കാലിക പ്രവചന ഫയലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകളിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
if __name__ == "__main__":	ഒരു മൊഡ്യൂളായി ഇറക്കുമതി ചെയ്യാതെ, സ്ക്രിപ്റ്റ് നേരിട്ട് പ്രവർത്തിപ്പിച്ചാൽ മാത്രമേ ഇനിപ്പറയുന്ന കോഡ് എക്സിക്യൂട്ട് ചെയ്യാവൂ എന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പ്രത്യേക പൈത്തൺ നിർമ്മാണം.

Numerai Crypto Signals Automation മനസ്സിലാക്കുന്നു

പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിച്ചത് Numerai ക്രിപ്‌റ്റോ സിഗ്നൽ ടൂർണമെൻ്റിലേക്ക് പ്രവചനങ്ങൾ സമർപ്പിക്കുന്ന പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക എന്നതാണ്. ഈ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ Numerai യുടെ API-യിലെ ഒരു സാധാരണ പിശക് പരിഹരിക്കുന്നു: അസാധുവായ മോഡൽ ഐഡി പ്രശ്നം. പ്രധാന പൈത്തൺ പരിഹാരം `os`, `sys` പോലുള്ള ലൈബ്രറികൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇൻപുട്ടുകൾ സാധൂകരിക്കുന്നതിലൂടെ ആരംഭിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇത് പ്രവചന ഫയൽ നിലവിലുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുകയും കമാൻഡ്-ലൈൻ ആർഗ്യുമെൻ്റുകൾ നൽകിയിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സാധൂകരണങ്ങൾ ഇല്ലെങ്കിൽ, സമർപ്പിക്കൽ പ്രക്രിയ അപ്രതീക്ഷിതമായി പരാജയപ്പെടാം. ഇത് കോഡിംഗിലെ ഒരു പ്രധാന തത്ത്വത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു: കരുത്തുറ്റ സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള ഉപയോക്തൃ പിശകുകൾ എപ്പോഴും പ്രതീക്ഷിക്കുക. 🛡️

ഫയൽ സാധൂകരിക്കപ്പെട്ടുകഴിഞ്ഞാൽ, ഡാറ്റ ഒരു ഡാറ്റാഫ്രെയിമിലേക്ക് ലോഡ് ചെയ്യാൻ സ്ക്രിപ്റ്റ് `പാണ്ടസ്` ലൈബ്രറി ഉപയോഗിക്കുന്നു. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവാണ് പാണ്ടകൾ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള കാരണം. സ്ക്രിപ്റ്റ് ഒരു "പ്രവചനം" നിരയുടെ അസ്തിത്വവും സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു, അത് നിർണ്ണായകമാണ്, കാരണം ന്യൂമെറൈ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിന് അത് ആവശ്യമാണ്. നിങ്ങളുടെ പ്രവചനങ്ങൾ ശരിയായി ഫോർമാറ്റ് ചെയ്തിട്ടില്ലെന്ന് മണിക്കൂറുകൾക്ക് ശേഷം കണ്ടെത്തുന്നതിന്, രാത്രി വൈകി നിങ്ങൾ ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക - ഈ മൂല്യനിർണ്ണയ ഘട്ടം അത്തരം നിരാശകൾ ഒഴിവാക്കുന്നു. ഡാറ്റ സമഗ്രത നേരത്തെ ഉറപ്പാക്കുന്നതിലൂടെ, ഉപയോക്താക്കൾക്ക് സമയം ലാഭിക്കാനും സമർപ്പിക്കൽ നിരസിക്കലുകൾ ഒഴിവാക്കാനും കഴിയും. ⏱️

യഥാർത്ഥ സമർപ്പണം `ന്യൂമറാപ്പി` ലൈബ്രറിയിൽ നിന്നുള്ള `SignalsAPI` ക്ലാസ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. `upload_predictions()` പോലുള്ള ഫംഗ്‌ഷനുകൾ നൽകിക്കൊണ്ട് ഈ API Numerai പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുമായുള്ള ഇടപെടലുകൾ ലളിതമാക്കുന്നു. ഫംഗ്‌ഷൻ ഫയൽ പാത്തും മോഡൽ ഐഡിയും സ്വീകരിക്കുന്നു, ഇത് സമർപ്പണങ്ങൾ യാന്ത്രികമാക്കുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, തെറ്റായ പാരാമീറ്ററുകൾ കടന്നുപോകുകയാണെങ്കിൽ, API വിശദമായ പിശക് സന്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ അബദ്ധത്തിൽ കാലഹരണപ്പെട്ട API കീ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, സ്ക്രിപ്റ്റ് ഉടൻ തന്നെ നിങ്ങളെ അറിയിക്കും, കൂടുതൽ കാലതാമസം കൂടാതെ പ്രശ്നം പരിഹരിക്കാൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കും. ഇതുപോലെ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ചേർക്കുന്നത്, കാര്യങ്ങൾ തെറ്റായി സംഭവിക്കുമ്പോൾ പോലും, പ്രക്രിയ സുഗമമായി തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.

അവസാനമായി, ഒരു CLI-അടിസ്ഥാനത്തിലുള്ള ഇതര സ്ക്രിപ്റ്റും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, പ്രവചനങ്ങൾ സമർപ്പിക്കാൻ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് മറ്റൊരു വഴി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. കമാൻഡ്-ലൈൻ ടൂളുകൾ ഇഷ്ടപ്പെടുന്നവർക്കും പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ പ്രായോഗികമല്ലാത്ത പരിതസ്ഥിതികളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നവർക്കും ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. രണ്ട് സമീപനങ്ങളും - API, CLI - മനസ്സിൽ മോഡുലാരിറ്റി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു, അതായത് ഉപയോക്താക്കൾക്ക് അവരുടെ അതുല്യമായ വർക്ക്ഫ്ലോകൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ പരിചയസമ്പന്നനായ ഒരു ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റോ അല്ലെങ്കിൽ ക്രിപ്‌റ്റോ പ്രവചനങ്ങളിലെ പുതുമുഖമോ ആകട്ടെ, നുമെറായിയുടെ ടൂർണമെൻ്റുകളിൽ വിജയകരമായി പങ്കെടുക്കാൻ ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ വഴക്കമുള്ളതും കാര്യക്ഷമവുമായ പരിഹാരങ്ങൾ നൽകുന്നു. 🚀

ന്യൂമെറായി ക്രിപ്‌റ്റോ സിഗ്നലുകൾ സമർപ്പിക്കൽ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു

Numerai യുടെ ക്രിപ്‌റ്റോ സിഗ്നൽ ടൂർണമെൻ്റിലേക്ക് പ്രവചനങ്ങൾ സമർപ്പിക്കാൻ API ഇൻ്ററാക്ഷനായി ഈ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് പൈത്തൺ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കോഡ് പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, മോഡുലാരിറ്റി, മൂല്യനിർണ്ണയം എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

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}")

ന്യൂമെറായി ക്രിപ്‌റ്റോ സിഗ്നലുകൾക്കായുള്ള CLI-അടിസ്ഥാന സമർപ്പണം

ഈ ഉദാഹരണം ടെർമിനൽ കമാൻഡുകൾ പരിചയമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഒരു ലളിതമായ രീതി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന, സമർപ്പണത്തിനായി Numerai യുടെ CLI-യെ സ്വാധീനിക്കുന്നു.

#!/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

പൈത്തൺ സൊല്യൂഷൻ പരിശോധിക്കുന്ന യൂണിറ്റ്

നൽകിയിരിക്കുന്ന പൈത്തൺ സൊല്യൂഷൻ്റെ പ്രവർത്തനക്ഷമത സാധൂകരിക്കുന്നതിനുള്ള പൈത്തൺ യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റ് സ്ക്രിപ്റ്റ് ഈ വിഭാഗത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

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()

ന്യൂമെറായി സമർപ്പിക്കലുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലെ വെല്ലുവിളികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു

Numerai's Signals API-യിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന വശം, നിങ്ങളുടെ മോഡൽ ഐഡിയും API ക്രെഡൻഷ്യലുകളും ശരിയായി കോൺഫിഗർ ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുകയാണ്. ഒരു അസാധുവായ അല്ലെങ്കിൽ പൊരുത്തമില്ലാത്ത മോഡൽ ഐഡി ഉപയോഗിക്കുന്നത് പങ്കാളികൾ അഭിമുഖീകരിക്കുന്ന ഒരു സാധാരണ തെറ്റാണ്, ഇത് സമർപ്പിക്കുമ്പോൾ നിരാശാജനകമായ പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകാം. പ്ലാറ്റ്‌ഫോം ഫോർമാറ്റിംഗിലും ക്രെഡൻഷ്യലുകളിലും കർശനമാണ്, ഇതിന് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ മൂല്യനിർണ്ണയം ആവശ്യമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കിടയിൽ മാറുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ മോഡൽ ഐഡി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് അവഗണിക്കുന്നത് എളുപ്പമാണ്, ഇത് അപ്‌ലോഡുകൾ പരാജയപ്പെടുന്നതിന് ഇടയാക്കും. മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനായി സമർപ്പിത പ്രവർത്തനങ്ങളുള്ള ഒരു മോഡുലാർ സ്ക്രിപ്റ്റ് നടപ്പിലാക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾക്ക് ഈ പിശകുകൾ ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. 🛠️

വലിയ പ്രവചന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു പ്രധാന പരിഗണന. പല ഉപയോക്താക്കളും സങ്കീർണ്ണമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞ പ്രവചനങ്ങൾ സമർപ്പിച്ചേക്കാം, ഇത് പലപ്പോഴും വലിയ CSV ഫയലുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു. ഈ ഫയലുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള അമൂല്യമായ ഉപകരണമാണ് പാണ്ടാസ് ലൈബ്രറി, ഇതുപോലുള്ള രീതികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു സമർപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും. തെറ്റുകൾ വരുത്തിയേക്കാവുന്ന നഷ്‌ടമായതോ തെറ്റായതോ ആയ ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, "പ്രവചനം" കോളം ഇല്ലാത്ത ഒരു ഫയൽ മൂല്യനിർണ്ണയം പരാജയപ്പെടും, ഇത് പ്രീ-സമർപ്പിക്കൽ പരിശോധനകൾക്ക് `pd.read_csv()` പോലുള്ള ടൂളുകൾ അനിവാര്യമാക്കുന്നു.

അവസാനമായി, ഈ പ്രക്രിയ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് വിലപ്പെട്ട സമയം ലാഭിക്കാൻ കഴിയും, പ്രത്യേകിച്ച് പ്രതിവാര ടൂർണമെൻ്റുകളിൽ പങ്കെടുക്കുന്ന ഉപയോക്താക്കൾക്ക്. ഒരു CLI-അധിഷ്‌ഠിത സമീപനം അല്ലെങ്കിൽ `SignalsAPI` ഉപയോഗിച്ച് സ്‌ക്രിപ്‌റ്റിംഗ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് നിലവിലുള്ള പൈപ്പ്‌ലൈനുകളുമായി തടസ്സമില്ലാത്ത സംയോജനം അനുവദിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിരവധി പങ്കാളികൾ അവരുടെ സമർപ്പിക്കൽ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഷെഡ്യൂളിൽ സ്വയമേവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ക്രോൺ ജോലികൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നു. ഈ ഓട്ടോമേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുക മാത്രമല്ല, മാനുവൽ പിശകുകളുടെ സാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. കരുത്തുറ്റ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ആവർത്തിച്ചുള്ള ജോലികളെ കുറിച്ച് ആകുലപ്പെടുന്നതിന് പകരം നിങ്ങളുടെ തന്ത്രങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിൽ നിങ്ങൾക്ക് ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും. 🚀

എന്താണ് പങ്ക് ന്യൂമെറായി സമർപ്പിക്കലുകളിൽ?
ഈ ഫംഗ്‌ഷൻ നിങ്ങളുടെ പ്രവചന ഫയലുകൾ ന്യൂമെറായിയുടെ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലേക്ക് അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് നിങ്ങളുടെ സമർപ്പിക്കൽ വർക്ക്ഫ്ലോ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഘടകമാക്കി മാറ്റുന്നു.
എന്തുകൊണ്ടാണ് എൻ്റെ മോഡൽ ഐഡി അസാധുവായി ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നത്?
ന്യൂമെറായിയുടെ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിൽ രജിസ്റ്റർ ചെയ്തിട്ടുള്ള മോഡൽ ഐഡിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. പോലുള്ള ഒരു പ്ലെയ്‌സ്‌ഹോൾഡർ ഉപയോഗിക്കുന്നു അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യാതെ അത് ഒരു പിശകിന് കാരണമാകും.
സമർപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് എൻ്റെ പ്രവചന ഫയൽ എങ്ങനെ സാധൂകരിക്കാനാകും?
ഉപയോഗിക്കുക നിങ്ങളുടെ ഫയൽ ലോഡ് ചെയ്യാനും "പ്രവചനം" പോലെയുള്ള ആവശ്യമായ നിരകളുടെ സാന്നിധ്യം പരിശോധിക്കാനും. ഇത് സമർപ്പിക്കുന്ന സമയത്ത് ഫോർമാറ്റുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പിശകുകൾ തടയുന്നു.
പൈത്തൺ ഇല്ലാതെ എനിക്ക് സമർപ്പിക്കലുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, പോലുള്ള കമാൻഡുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു CLI ടൂൾ Numerai നൽകുന്നു ടെർമിനലിൽ നിന്ന് നേരിട്ട് പ്രവചനങ്ങൾ സമർപ്പിക്കുന്നതിന്.
പരാജയപ്പെട്ട സമർപ്പിക്കലുകൾക്കുള്ള ചില സാധാരണ ഡീബഗ്ഗിംഗ് തന്ത്രങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
നിങ്ങളുടെ API ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ പരിശോധിച്ച് ഫയൽ പാത്ത് സാധുതയുള്ളതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഉപയോഗിക്കുന്നത് പൈത്തണിൽ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗിനായി വിശദമായ പിശക് വിവരങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയും.
എൻ്റെ സമർപ്പിക്കലുകൾ സ്വയമേവ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യാനാകുമോ?
അതെ, കൃത്യസമയത്ത് സമർപ്പിക്കലുകൾ ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് കൃത്യമായ ഇടവേളകളിൽ നിങ്ങളുടെ സ്ക്രിപ്റ്റ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ക്രോൺ ജോബ്സ് (ലിനക്സ്) അല്ലെങ്കിൽ ടാസ്ക് ഷെഡ്യൂളർ (വിൻഡോസ്) ഉപയോഗിക്കാം.
ന്യൂമെറായിയുടെ API-യിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ലൈബ്രറികൾ ഏതാണ്?
കൂടാതെ , ലൈബ്രറികൾ പോലെ ഒപ്പം ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഇൻപുട്ട് പാഥുകൾ ഫലപ്രദമായി സാധൂകരിക്കുന്നതിനും അവ നിർണായകമാണ്.
എൻ്റെ സമർപ്പിക്കൽ പ്രക്രിയ പ്രാദേശികമായി പരിശോധിക്കാൻ കഴിയുമോ?
അതെ, മോക്ക് ഡാറ്റയും പൈത്തണും ഉപയോഗിക്കുന്നു , യഥാർത്ഥ സമർപ്പണത്തിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ സ്ക്രിപ്റ്റ് സാധൂകരിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് API കോളുകൾ അനുകരിക്കാനാകും.
വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ എനിക്ക് എങ്ങനെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താം?
പോലുള്ള പാണ്ടസ് രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുക കംപ്രസ് ചെയ്ത ഫോർമാറ്റുകളിൽ ഫയലുകൾ സംരക്ഷിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കുക.
എൻ്റെ API കീ അസാധുവാണെങ്കിൽ ഞാൻ എന്തുചെയ്യണം?
നിങ്ങളുടെ Numerai അക്കൗണ്ടിൽ നിന്ന് ഒരു പുതിയ കീ ജനറേറ്റ് ചെയ്‌ത് നിങ്ങളുടെ സ്‌ക്രിപ്റ്റിൽ അത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക. അനധികൃത ആക്സസ് ഒഴിവാക്കാൻ നിങ്ങളുടെ കീകൾ സുരക്ഷിതമായി സൂക്ഷിക്കുക.

ഇതിൽ നിങ്ങളുടെ പങ്കാളിത്തം ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു മടുപ്പിക്കുന്ന മാനുവൽ പ്രക്രിയയെ കാര്യക്ഷമമായ വർക്ക്ഫ്ലോയാക്കി മാറ്റാൻ ടൂർണമെൻ്റിന് കഴിയും. പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകളോ CLI ടൂളുകളോ ഉപയോഗിച്ചാലും, ഈ പരിഹാരങ്ങൾ സമർപ്പിക്കലുകൾ ലളിതമാക്കുകയും പിശകുകൾ കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയും ക്രെഡൻഷ്യലുകളും സാധൂകരിക്കുന്നതിലൂടെ, സ്ഥിരമായ വിജയത്തിനായി നിങ്ങൾ സ്വയം സജ്ജമാക്കുന്നു. 😊

ഓട്ടോമേഷൻ സ്വീകരിക്കുന്നത് സമയം ലാഭിക്കുക മാത്രമല്ല, പിശകുകൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് പകരം നിങ്ങളുടെ തന്ത്രങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോയിലേക്ക് ഈ ടൂളുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങളുടെ സമർപ്പിക്കലുകളിൽ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമതയും ആത്മവിശ്വാസവും വിശ്വാസ്യതയും നിങ്ങൾക്ക് അനുഭവപ്പെടും. നിങ്ങളുടെ ക്രിപ്‌റ്റോ പ്രവചനങ്ങൾക്ക് ആശംസകൾ! 🚀

ഔദ്യോഗിക ന്യൂമെറായി സിഗ്നലുകൾ API ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ: API ഫംഗ്‌ഷനുകളെയും പ്രവചനങ്ങൾ സമർപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഉദാഹരണങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള വിശദമായ വിവരങ്ങൾ. Numerai Signals API
പാണ്ടാസ് ലൈബ്രറി ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ: ഡാറ്റ കൃത്രിമത്വത്തിനും മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനുമായി പാണ്ടകളെ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള സമഗ്രമായ ഗൈഡ്. പാണ്ഡാസ് ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ
Python Unittest ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ: പൈത്തൺ സ്ക്രിപ്റ്റുകൾക്കായി യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ. പൈത്തൺ യൂണിറ്റ്ടെസ്റ്റ്
Numerai CLI ഗൈഡ്: കമാൻഡ് ലൈൻ വഴി പ്രവചനങ്ങൾ സമർപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ. Numerai CLI GitHub
പൈത്തൺ ഒഎസ് മൊഡ്യൂൾ ഡോക്യുമെൻ്റേഷൻ: പൈത്തണിലെ ഫയൽ പാഥുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും ഫയൽ നിലനിൽപ്പ് സാധൂകരിക്കുന്നതിനുമുള്ള വിവരങ്ങൾ. പൈത്തൺ ഒഎസ് മൊഡ്യൂൾ

പൈത്തൺ ഉപയോഗിച്ച് ന്യൂമെറൈയ്‌ക്കായി ക്രിപ്‌റ്റോ സിഗ്നലുകൾ സമർപ്പിക്കൽ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു

Numerai Crypto Signals Automation മനസ്സിലാക്കുന്നു

ന്യൂമെറായി ക്രിപ്‌റ്റോ സിഗ്നലുകൾ സമർപ്പിക്കൽ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നു

ന്യൂമെറായി ക്രിപ്‌റ്റോ സിഗ്നലുകൾക്കായുള്ള CLI-അടിസ്ഥാന സമർപ്പണം

പൈത്തൺ സൊല്യൂഷൻ പരിശോധിക്കുന്ന യൂണിറ്റ്

ന്യൂമെറായി സമർപ്പിക്കലുകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിലെ വെല്ലുവിളികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു