# ツールとライブラリ

#### サンプルスクリプト(＊英語版)

[Numerai Tournament用のサンプルスクリプト](https://github.com/numerai/example-scripts)\
こちらは、Numeraiのデータをダウンロードした際に含まれる機械学習スクリプトの例です。\
[Numerai Tournamentファイルのデータ分析と情報](https://github.com/numerai/example-scripts/blob/master/analysis_and_tips.ipynb)\
Tournamentファイルのデータがどのような傾向を示しているか分析するツールです。特徴量の作成や機械学習モデルの作成に役立つかもしれません。\
[その他のツール](https://docs.numer.ai/tournament/tools)\
英語版のツールに関するリンク集です。

#### APIクライアント(＊英語版)

[Numerapi](https://github.com/uuazed/numerapi)\
本ライブラリは、Numerai APIへのPythonクライアントです。インターフェースはPythonでプログラムされており、トレーニングデータのダウンロード、予測値のアップロード、ユーザー、submission、competition情報へのアクセスが可能です。\
これは、メインcompetitionと新しいNumerai Signals competitionの両方で動作します。\
[RNumerai](https://github.com/Omni-Analytics-Group/Rnumerai)\
本インターフェースは、Tournamentデータのダウンロード、予測の提出、ユーザー情報の取得、NMRの預け入れなどを行うことができます。\
R言語を用いて関数を使用すると、参加者はNumerai Tournamentに関連する全ての手続きを自動化することができます。<br>

#### ツール(＊英語版)

[Numerai-cli](https://docs.numer.ai/tournament/compute)\
クラウド上で完全自動化された予測ファイルの提出ワークフローを1ドル/月未満でできるツールです。\
[Numerauto](https://github.com/thebrain85/numerauto)\
Numerai Tournamentに自動的に参加できるPythonデーモンです。<br>