作者：Changan I Biteye內容團隊
Погода не схожа з виборами — вона не має позиції; не схожа з НБА — у неї немає домашньої команди. Але саме цей ринок привертає внутрішніх користувачів. Причина проста: кожен має свої відчуття, кожен вважає, що розуміє погоду в Шанхаї.
Але «відчувати» і «заробляти» — це дві різні речі.
Biteye сьогодні ділиться трьома речами:
- Розуміння правил розрахунку
- Створення методів прогнозування погоди
- Використання системи для пошуку торгових можливостей, яких інші не бачать
1. Спершу зрозуміти: як саме розраховується цей ринок погоди?
1. Температура розрахунку — не така, як ви думаєте
Багато хто при першій участі робить помилку: порівнює максимальну температуру з мобільним додатком погоди, але додаток показує температуру в центрі Шанхаю, тоді як розрахунок на Polymarket базується на фактичних даних метеостанції в Шанхаї — у Пудонгу (ZSPD). Ці дані відкриті через американську платформу Wunderground, і PM безпосередньо читає записи WU для розрахунку.
Дві різні локації — два різні числа. Метеостанція в Пудонгу розташована на сході міста, біля входу в затоку Янцзи, під впливом морського бризу, тому температура там зазвичай нижча за міську. Це різниця зазвичай непомітна, але при межах діапазонів вона може бути вирішальною.
Тому у коментарях до ринку погоди можна побачити таке запитання: «Мабуть, сьогодні тепліше, ніж вчора, чому ж показано нижчу максимальну температуру?»
2. Числа правильні, але одиниці не ті, що ви думаєте
Дані WU беруться безпосередньо з METAR — глобального формату метеорологічних повідомлень для авіації.
Є нюанс: METAR записує температуру у градусах Фаренгейта, а WU показує цю цифру без перетворення. Більшість систем прогнозування або моделей використовують температуру з десятковими дробами, і чим точніше модель, тим більше вона може ігнорувати цей грубий рівень.
3. Закон температурних закономірностей у Шанхаї
Обробивши дані майже 1900 днів з ZSPD, виявлено, що піки максимальної температури зосереджені в певний час:
- Всі чотири сезони — у проміжку 11:00-13:00,
- Найбільша концентрація — улітку о 12:00, що становить 27.6% від усіх випадків за сезон,
- Восени піки трохи раніше — о 10:00.
Знання закономірностей — перший крок, але вони самі по собі не слідкують за ринком. Важливо знати, коли саме з’являється максимум, чи оновлюється він, і наскільки близько до межі діапазону.
Тому я створив цю систему: перед кожним розрахунком максимально точно прогнозувати, у який діапазон за Цельсієм потрапить найвища температура того дня.
2. П’ять методів, три з яких працюють
Після розуміння правил ринку наступне питання — як прогнозувати найвищу температуру дня?
Як новачок у метеорології, перше — запитати ChatGPT: як у цій галузі обчислюють найвищу температуру? Які існують зрілі методи? ChatGPT запропонував теоретичну основу, а Claude реалізував її у коді. Два штучних інтелекти разом — і за вихідні система зібрана.
Всього було випробувано п’ять методів, з яких успішно працювали три.
Успішні:
1️⃣ Інтеграція прогнозів WC + ECMWF
Для прогнозу максимальної температури потрібні дані. Використовували два джерела:
- Weather Company (WC) — комерційний API погоди, що надає щогодинні прогнози з високою точністю;
- ECMWF — європейський центр середньострокового прогнозу, більш чутливий до великих систем.
Об’єднання двох джерел — зважене голосування. Вага залежить від типу погоди: у сонячну погоду більше довіри до WC, у хмарну і з високою швидкістю вітру — до ECMWF.
2️⃣ Реальне коригування: використання даних підвищення температури для прогнозу піку
Прогноз робиться ще вчора ввечері, але погода змінюється. Тому цей модуль використовує вже отримані вранці дані для прогнозу максимальної температури.
Логіка проста: у Шанхаї з 8 до 9 ранку температура зростає найшвидше. Отримавши дані цього часу, система порівнює з історичними даними — скільки ще може піднятися за цю пору року і години.
Додаються два коригування:
- при високій хмарності — зменшення коефіцієнта;
- при сильному вітрі — зменшення, оскільки вітер прискорює втрату тепла.
Результат — екстраполяція.
Також враховуються тиск, точка роси, вологість, але після тестування з’ясувалося, що їхній вплив мінімальний, тому видалено.
Щоб зробити прогноз більш стабільним, використовується концепція Калмана — зважене середнє між «екстраполяцією» і «початковим прогнозом», причому вага автоматично змінюється з часом:
- о 6 ранку — зовнішня оцінка становить 20%,
- о 12 — 72%,
- після 13 — майже 85%, повністю довіряючи фактичним даним.
Чим пізніше, тим важливіше те, що відбувається зараз; раніше — історичні дані.
Після 14:00 система вважає, що пік пройшов, і просто бере максимум з історичних записів.
3️⃣ Чи буде сьогодні день підвищення температури?
Це найзадовільніший модуль системи: щоночі о 2-4 годині ранку вона робить висновки — чи буде сьогоднішній максимум вищим за вчорашній?
Збирає дані:
- зміни тиску за останні 3 і 12 годин,
- вітер і хмари вночі,
- амплітуду підвищення/пониження температури вчора і тренд за три дні,
- місяць, сезон, день у році, чи був дощ.
Модель видає п’ять категорій: день підвищення, слабке підвищення, стабільний, слабке зниження, день зниження, з рівнем довіри.
Але точність залежить від сезону:
- найкраще — взимку, коли холодний фронт і високий тиск, сигнал дуже чіткий;
- найгірше — восени, коли цикли холодних і теплих мас перемішуються, і закономірності швидко руйнуються.
Відкинуті методи:
1️⃣ Аналіз Фур’є
Спершу намагалися підганяти історичні дані за допомогою Фур’є-аналізу, щоб передбачити максимум. Але він дає лише середню температуру для сезону, а не реальні коливання. Виявилося, що модель систематично недооцінює температуру на 3.6°C, і цей метод відмовили.
2️⃣ Прогноз пікових моментів за ERA5
ERA5 — глобальний історичний набір даних Європейського центру. Його використовували для прогнозу часу максимуму.
Результати тестування:
- точність у межах 1 години — 59.6%
- у межах 2 годин — 81.3%
Але оскільки Polymarket має вищу точність і короткий час для прийняття рішення, цей метод виявився непотрібним і був відкинутий.
3. Практичний досвід: два кейси і рефлексія
Ринок погоди на Polymarket відкривається за 4 дні до події, і популярні діапазони ціни вже добре закладені на початку. Купівля у високоприбуткових діапазонах — ризикована.
Тому моя стратегія — чекати сигналів і входити у ринок у момент підвищення температури.
З цією системою я зробив два кейси:
Кейc 1:
16 числа о 2 ночі Telegram-канал повідомив, що завтра буде день з похолоданням. Причина — хмари і сезонні особливості.
Я не став одразу ставити ставку. Це був перший рівень сигналу. 
О 11 ранку система дала прогноз — температура вже сягнула 12°C. Оцінка ймовірності підвищення на 1°C — 42%, тобто малоймовірно, що вона зросте ще.
Зіставивши з ранковим сигналом про зниження, отримали дві підтверджуючі ознаки — вирішили поставити на те, що максимум не перевищить 13°C. В результаті — розрахунок і розрахунок: закінчення дня — 12°C. Вчора, 15 числа, було 15°C, тобто знизилося на 3 градуси. 
Кейc 2:
Ще один приклад — погода 17 числа. Система попередила, що пік буде о 22:00, що незвично для ясної погоди, коли максимум — з 13:00 до 15:00. Це означає, що тепловий потік затримується і йде вночі, ймовірно, через вологий і теплий повітряний масив.
В цей час у Polymarket ціна на 12°C залишалася близько 53%. Люди дивувалися: вже вечір, температура — 11°C, а ціна все ще на рівні 12°C. Чому?
Тому що вони ще керуються логікою ясної погоди, тоді як система вже визначила, що пік буде пізніше і зумовлений іншим механізмом — тепловим потоком уночі. Це і є інформаційна різниця, яка створює торгову можливість.
Це і є головна цінність системи: допомагає швидше помічати можливості і ризики.
Недоліки системи
За один уїкенд роботи система ще має недоліки:
- точність восени — лише 63.7%, майже як випадковий вибір;
- у реальній роботі неможливо отримати дані тиску в реальному часі — використовували для тренування, але в живому режимі це складно;
- корекція для морського бризу ще в розробці — дані з Пудонгу ще не достатньо активовані.
Загалом, за короткий час роботи система вже показала слабкі місця, і я її вдосконалюю.
Висновки
Метеорологія — наука, яка розвивалася сотні років, з використанням супутників, суперкомп’ютерів і глобальних моделей. Але навіть зараз прогноз не може бути на 100% точним завтра. Це не через недбалість учених, а через хаотичну природу атмосфери: навіть різниця в один градус може змінити результат.
Ця система, що працює у вихідні, теж помилиться. Восени точність близька до випадкового вибору, і система може не врахувати ранній прихід холодного фронту або морського бризу.
Але це не так важливо. У ринках прогнозів головне — не бути завжди правим, а мати перевагу у співвідношенні ризику і винагороди, бачити більше інформації, ніж ринок.
Ринок погоди у Шанхаї ще на початковій стадії. Я буду продовжувати тестувати і вдосконалювати цю систему. Якщо ви також працюєте з ринками погоди на Polymarket, діліться у коментарях: які методи ви використовуєте для входу? Які несподівані результати вас вже дивували?
