Автор: команда содержимого Changan I Biteye
Погода не похожа на выборы — у нее нет позиции; не похожа на НБА — у нее нет домашней команды. Но именно этот рынок привлекает внутрироссийских пользователей. Причина проста: у каждого есть свои ощущения, каждый считает, что разбирается в погоде в Шанхае.
Но «чувствовать, что понимаешь» и «зарабатывать» — это две разные вещи.
Сегодня Biteye делится тремя вещами:
- Понять правила расчетов
- Построить метод прогнозирования погоды
- Использовать систему для поиска торговых возможностей, которые другие не видят
Первое: разберемся, как вообще рассчитывается этот погодный рынок?
1. Температура расчетов — не та, что вы думаете
Многие впервые участвуют в этом рынке и совершают ошибку: сравнивают максимальную температуру по мобильному приложению погоды и делают ставки. Но приложение показывает температуру центра Шанхая, а расчет Polymarket основан на реальных данных метеостанции в аэропорту Пудун (ZSPD). Эти данные доступны через американскую платформу Wunderground, и PM напрямую считывает записи WU как основание для расчетов.
Два места — два числа. В аэропорту Пудун, расположенном на востоке города, рядом с устьем реки Янцзы и под влиянием морского бриза, температура обычно ниже, чем в центре города. Обычно это незаметно, но при приближении к границам диапазонов разница может стать решающей.
Поэтому в комментариях к погодным рынкам часто можно увидеть такие вопросы: «Сегодня кажется теплее, чем вчера, а почему максимальная температура отображается ниже?»
2. Числа совпадают, но единицы измерения — не те, что вы думаете
Данные WU поступают из METAR — международного формата метеосводок, используемого в гражданской авиации. В нем температура указана в градусах Фаренгейта, и WU показывает эти числа напрямую, без преобразования.
Большинство систем прогнозирования погоды и метеорологических моделей используют температуру с десятичными долями. Чем более точна модель, тем больше она склонна игнорировать этот самый грубый уровень измерения.
3. Законодательство температуры в Шанхае
Проанализировав почти 1900 дней данных с ZSPD, можно заметить, что пики максимальной температуры в Шанхае сосредоточены в определенное время:
- В течение всех четырех сезонов — в промежутке 11:00–13:00
- В летний сезон пик достигается в 12:00, и этот час занимает 27,6% всего сезона
- В осенний сезон пик немного смещен раньше, около 10:00, что тоже является высокочастотным временем
Знание закономерностей — первый шаг, но закономерности сами по себе не следят за рынком. Время появления максимальной температуры, есть ли новые рекорды, насколько близко к границам диапазона — все это нужно отслеживать.
Поэтому я создал систему, которая перед расчетами максимально точно предсказывает, в каком диапазоне по Цельсию окажется максимальная температура в этот день.
Второе: пять методов, из которых три работают
После того как правила рынка поняты, возникает следующий вопрос: как предсказать максимальную температуру в этот день?
Будучи новичком в метеорологии, я первым делом спросил ChatGPT: как вообще рассчитывается максимальная температура за день, какие есть проверенные методы? ChatGPT предложил теоретическую основу, а Claude реализовал ее в коде. В итоге за один уикенд система была собрана с помощью двух ИИ.
Испытано всего пять методов, из которых три оказались рабочими.
Рабочие:
1️⃣ Интеграция прогнозов WC + ECMWF
Для предсказания максимальной температуры нужны данные. Используются два источника:
- Weather Company (WC) — коммерческий API погоды, предоставляющий почасовые прогнозы с высокой точностью;
- ECMWF — европейский центр среднесрочного прогнозирования, чувствительный к крупномасштабным системам.
Эти источники имеют свои преимущества и недостатки, поэтому их взвешивают голосованием. Веса динамически корректируются в зависимости от типа погоды: в ясную погоду больше доверия WC, при облачности и сильных ветрах — ECMWF.
2️⃣ Мгновенная корректировка: использование данных о повышении температуры для оценки пика
Прогноз делается накануне вечером, но погода меняется постоянно. Поэтому этот модуль использует реальные измерения утра, чтобы предсказать, насколько высоко может подняться температура сегодня.
Логика проста: в Шанхае с 8 до 9 утра температура растет быстрее всего. Получив данные за этот промежуток, система ищет в исторических данных средний прирост за аналогичный сезон и время.
Затем применяются два корректирующих фактора:
- Чем больше облаков — тем больше снижение нагрева;
- Чем сильнее ветер — тем быстрее тепло уходит, и это тоже учитывается.
Рассчитывается так называемый «экстремальный» прогноз.
Также в расчет включены давление, точка росы и влажность, но после тестирования выяснилось, что их влияние невелико, и их исключили.
Но одного только экстремального прогноза недостаточно — его дополняет концепция Калмана: взвешенное среднее между «экстремальным» и исходным прогнозом, причем веса автоматически меняются со временем:
- В 6 утра — экстремальный прогноз занимает 20%, большинство — исходный
- В 12 дня — 72%
- После 13:00 — 85% доверия реальным измерениям
Чем позже, тем важнее текущие измерения; чем раньше — тем больше значение исторических данных.
После 14:00 система предполагает, что пик уже прошел, и просто фиксирует максимальную температуру по историческим записям, не делая новых расчетов.
3️⃣ Сегодня — день повышения температуры?
Это самый точный модуль системы. Каждое утро в 2–4 часа ночи делается оценка: повысится ли температура сегодня по сравнению с вчерашним днем?
Для этого собирается ряд метеоданных:
- Изменения давления за последние 3 и 12 часов
- Ветер и облачность в ранние часы
- Колебания температуры за вчера и за последние три дня
- Месяц, сезон, день года, есть ли дождь вчера
Модель дает пять категорий: день повышения, чуть повышение, без изменений, чуть понижение, день понижения, с уровнем доверия.
Но точность этого метода сильно зависит от сезона:
- Зимой — наиболее точно: при приходе холодного фронта давление резко растет, северный ветер усиливается, сигнал очень четкий
- Осенью — хуже: постоянные колебания теплых и холодных масс, повышение и снижение температуры происходят быстро, и исторические закономерности в этот сезон работают хуже
Устаревшие методы:
- Анализ Фурье
Ранее использовался для поиска циклов в исторических данных. Но он показывает только средние значения за сезон, а не реальные колебания. Ошибка — около 3,6°C, и систематически недооценивает пики, поэтому был удален.
- Предсказание времени пика по ERA5
ERA5 — глобальный исторический реанализ данных Европейского центра. Используется для оценки времени максимума.
Результаты тестирования:
- Точность в пределах 1 часа — 59,6%
- В пределах 2 часов — 81,3%
Но у Polymarket точность выше, и у трейдеров очень короткое окно для оценки пика. Если не удается определить максимум за полчаса, проще смотреть на данные рынка, чем полагаться на этот метод. Поэтому он был исключен.
Третье: практическое применение системы — два кейса и анализ недостатков
Polymarket открывает торговлю за 4 дня до события, и популярные диапазоны температуры часто уже хорошо оценены в начале торгов. Покупка по вероятностным диапазонам с высокой вероятностью — невыгодна.
Мой подход — ждать сигнала и входить в рынок после определенного времени повышения температуры.
На основе собственной системы я предпринял два действия:
Кейc 1:
Ночью 16-го числа в Telegram-канале вышел отчет о ночной ситуации: завтра — день понижения температуры. Причина — облачность в тот вечер была высокой, а сезон и день в году указывали на снижение.
Я не стал сразу ставить ставки. Ночные сигналы — лишь первый уровень оценки. 
К 11 утра система прислала актуальный отчет о повышении температуры. Максимум зафиксирован уже в 12°C, и вероятность повышения на 1°C оценивается в 42%, то есть скорее всего, температура не будет расти дальше.
Объединив ночной логистический регресс и сигнал о снижении, получаем согласованное решение. Тогда я поставил, что максимум 16-го числа не превысит 13°C.
Расчет завершился: 12°C. В предыдущий день, 15-го, было 15°C, то есть снижение на 3 градуса. 
Кейc 2:
Например, сегодня, 17-го числа, прогноз погоды в Шанхае показывает, что пик температуры — необычно поздно: в 22:00.
Обычно максимум в ясную погоду — в 13:00–15:00, а сегодня — в 22:00, что говорит о том, что это не солнечное нагревание, а транспортировка влажных теплых масс ночью. Весь день идет дождь, облачность 97–100%, солнечного света почти нет.
Открываю Polymarket и вижу, что цена на 12°C все еще держится на уровне 53%. В сообществе есть вопросы: «Сейчас уже после обеда, температура всего 11°C, а пик уже прошел, почему все еще покупают по 12°C?»
Эта путаница — потому что люди продолжают использовать солнечную логику для оценки рынка дождя.
Но система не запутывается. Она с утра четко распознала тип погоды, пик температуры — необычен, и есть явное расхождение между текущей температурой и ожиданиями рынка. Это информационный разрыв, а он — источник торговых возможностей.
Именно для этого создана эта система: чтобы легче выявлять возможности и быстрее реагировать на риски.
Какие недостатки у системы:
За один уикенд работы обнаружены и очевидные проблемы:
- Точность в осенний период — всего 63,7%, почти как подбрасывание монеты. В этот сезон постоянные колебания теплых и холодных масс, и закономерности быстро теряют силу.
- В реальной торговле невозможно получить данные о давлении. В тренировочной модели использовались изменения давления как признаки, и результаты были хорошими. Сигналы о прохождении холодных фронтов — четкие. Но в реальной работе текущий API не дает доступа к актуальным данным о давлении.
- Модуль коррекции у побережья — в ожидании активации данных. Влияние морского бриза в аэропорту Пудун — реальное, и система включает соответствующий модуль, но выборка для тестирования пока недостаточна.
За один уикенд работы системы уже удалось выявить эти проблемы — это уже успех. В дальнейшем буду дорабатывать по мере эксплуатации.
Итог
Метеорология развивается уже несколько сотен лет, используют спутники, суперкомпьютеры и глобальные модели, а прогноз погоды все равно не может гарантировать 100% точности на завтра. Не потому, что ученые ленивы, а потому что сама атмосфера — хаотическая система. Малейшее изменение начальных условий — и результат может кардинально отличаться.
Эта система, запущенная за уикенд, тоже ошибается. В осенний период точность близка к подбрасыванию монеты, а ранний приход холодных фронтов — система может не среагировать, а влияние морского бриза — еще не полностью учтено.
Но это не важно. В рынке прогнозов не нужно угадывать каждое событие. Важно — иметь преимущество в коэффициенте и видеть больше информации, чем рынок.
Рынок погоды в Шанхае еще в зачаточном состоянии. Я буду продолжать следить за этой системой, совершенствовать ее по мере работы. Если вы тоже занимаетесь рынком погоды на Polymarket, буду рад обсудить в комментариях: какие методы вы используете для определения входа? Какие неожиданные расчеты или результаты вас удивляли?
