Sử dụng AI để dự đoán thời tiết và kiếm 200 USD mỗi ngày

Tác giả: Nhóm nội dung Changan I Biteye

Thời tiết không giống bầu cử, không có chức vụ; không giống như NBA, không có đội chủ nhà. Nhưng chính thị trường này mới thu hút người dùng trong nước. Lý do rất đơn giản. Ai cũng có cảm xúc và ai cũng cho rằng mình hiểu thời tiết ở Thượng Hải.

Nhưng "cảm thấy được thấu hiểu" và "có thể kiếm tiền" là hai việc khác nhau.

Hôm nay Biteye đã chia sẻ ba điều:

1. Hiểu các quy tắc giải quyết

2. Thiết lập phương pháp dự đoán thời tiết

3. Sử dụng hệ thống để tìm các cơ hội giao dịch mà người khác không thể nhìn thấy

1. Đầu tiên, hãy tìm hiểu: Thị trường thời tiết này được giải quyết như thế nào?

1. Nhiệt độ giải quyết không như bạn nghĩ

Nhiều người hiểu lầm khi tham gia lần đầu: sử dụng ứng dụng thời tiết trên thiết bị di động để so sánh nhiệt độ tối đa, nhưng ứng dụng này hiển thị nhiệt độ ở thành thị Thượng Hải, trong khi khu định cư Polymarket sử dụng dữ liệu đo thực tế từ Sân bay Phố Đông Thượng Hải (trạm thời tiết ZSPD). Dữ liệu này được công khai thông qua Wunderground, một nền tảng thời tiết của Mỹ và Thủ tướng trực tiếp đọc WU. Các hồ sơ trên làm cơ sở giải quyết.

Hai địa điểm, hai con số. Sân bay Phố Đông nằm ở phía đông thành phố, gần cửa sông Dương Tử. Chịu ảnh hưởng của gió biển nên nhiệt độ thường thấp hơn khu vực thành thị. Khoảng cách này thường không được cảm nhận, nhưng ở ranh giới thiết bị, nó có thể là sự khác biệt giữa đặt cược đúng và đặt cược sai.

Vì vậy, bạn có thể thấy loại nhầm lẫn này trong khu vực bình luận thị trường thời tiết: "Rõ ràng hôm nay trời ấm hơn hôm qua, nhưng tại sao nhiệt độ tối đa lại hiển thị thấp hơn?"

2. Con số này đúng nhưng đơn vị không như bạn nghĩ

Dữ liệu WU đến trực tiếp từ tin nhắn METAR được sân bay báo cáo mỗi giờ (một định dạng điện tín thời tiết phổ biến cho ngành hàng không dân dụng trên toàn thế giới).

Có một chi tiết ẩn ở đây: METAR ghi lại số nguyên Fahrenheit và WU hiển thị trực tiếp số này mà không cần chuyển đổi hoặc chỉnh sửa.

Nhiệt độ do hầu hết các hệ thống dự báo thời tiết và mô hình khí tượng tạo ra đều có dấu thập phân. Mô hình của bạn càng chi tiết thì càng dễ bỏ qua những phần thô nhất.

3. Mô hình nhiệt độ ở Thượng Hải

Sau khi thu thập dữ liệu gần 1900 ngày từ trạm ZSPD, nhiệt độ cao nhất ở Thượng Hải tập trung hơn dự kiến:

• Bốn mùa tập trung cao độ trong khoảng thời gian từ 11:00-13:00,

• Mức độ tập trung cao nhất là vào lúc 12:00 vào mùa hè, với một giờ chiếm 27,6% thời lượng của cả mùa.

• Thời kỳ cao điểm vào mùa thu sớm hơn một chút và 10:00 cũng là một trong những khoảng thời gian có tần suất cao.

Biết các quy tắc là bước đầu tiên, nhưng bản thân các quy tắc sẽ không tuân theo thị trường. Khi nào nhiệt độ cao nhất xảy ra mỗi ngày, nó có được làm mới không và nó cách phạm vi bánh răng bao xa?

Vì vậy, người biên tập đã thiết lập hệ thống này: trước khi giải quyết hàng ngày, hãy dự đoán chính xác nhất có thể phạm vi độ C mà nhiệt độ cao nhất trong ngày sẽ rơi vào.

Hai hoặc năm phương pháp, ba trong số đó đã hiệu quả

Sau khi các quy tắc thị trường rõ ràng, câu hỏi tiếp theo là: Làm thế nào để dự đoán nhiệt độ cao nhất trong ngày?

Là người mới làm quen với khí tượng học, bước đầu tiên là hỏi ChatGPT: Ngành khí tượng học tính toán nhiệt độ cao nhất trong ngày như thế nào và các phương pháp hoàn thiện là gì. ChatGPT cung cấp khung lý thuyết và Claude triển khai khung đó thành mã. Hai AI đã được sử dụng cùng nhau và hệ thống được thiết lập trong một ngày cuối tuần.

Tổng cộng có năm phương pháp đã được thử, nhưng cuối cùng chỉ có ba phương pháp thành công.

Đạt:

1️⃣ Dự báo tích hợp WC + ECMWF

Để dự đoán nhiệt độ tối đa, trước tiên bạn cần có dữ liệu. Hai nguồn được sử dụng:

• Weather Company (WC) là API thời tiết thương mại cung cấp dữ liệu dự báo hàng giờ với độ chính xác cao;

• ECMWF Đây là mô hình thời tiết toàn cầu của Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình Châu Âu và nhạy cảm hơn với các hệ thống thời tiết quy mô lớn.

Cả hai nguồn đều có ưu và nhược điểm, vì vậy hãy bỏ phiếu có trọng lượng cho chúng. Trọng lượng được điều chỉnh linh hoạt theo loại thời tiết trong ngày: WC được tin cậy hơn vào những ngày nắng và ECMWF được tin cậy hơn vào thời tiết có mây che phủ dày đặc và tốc độ gió cao.

2️⃣Điều chỉnh theo thời gian thực: Sử dụng dữ liệu mức tăng nhiệt độ để ước tính giá trị đỉnh

Dự báo đã được tính toán vào tối qua nhưng hôm nay thời tiết tiếp tục thay đổi. Vì vậy, chức năng của mô-đun này là: sử dụng dữ liệu đo thực tế đã xảy ra sáng nay để tính giá trị tối đa có thể đạt được ngày hôm nay.

Logic không phức tạp. Biên tập viên nhận thấy, 8-9 giờ sáng ở Thượng Hải là thời điểm nhiệt độ tăng nhanh nhất. Sau khi hệ thống nhận được nhiệt độ đo thực tế tại thời điểm này, hệ thống sẽ kiểm tra dữ liệu lịch sử: trong cùng một mùa và cùng thời điểm, nhiệt độ trung bình có thể tăng bao nhiêu độ trong quá khứ.

Sau đó, thêm hai sửa đổi:

• Nếu có nhiều đám mây hơn, hãy nhân chúng với mức giảm giá. Những đám mây càng dày thì khả năng chống nóng lên càng cao.

• Ngoài ra còn có giảm giá đối với gió mạnh, điều này sẽ đẩy nhanh quá trình mất nhiệt. Tính toán "ước tính ngoại suy".

Áp suất khí quyển, điểm sương và độ ẩm cũng được đưa vào tính toán, nhưng sau khi kiểm tra lại, người ta nhận thấy các yếu tố này ít tác động và ít tương quan nên bị loại bỏ.

Nhưng chỉ ngoại suy thôi thì không đủ ổn định. Khái niệm độ lợi Kalman được sử dụng ở đây. Nói một cách đơn giản, giá trị trung bình có trọng số được lấy giữa "kết quả ngoại suy" và "dự báo ban đầu" và trọng số này sẽ tự động thay đổi theo thời gian.

• Vào lúc 6 giờ sáng, phép ngoại suy chỉ chiếm 20% và hầu hết đều dựa trên dự báo

• Đến 12 giờ trưa, phép ngoại suy chiếm 72%

• Sau 1 giờ chiều, các phép đo thực tế gần như hoàn toàn đáng tin cậy, chiếm 85%

Càng về sau, những gì đang diễn ra trước mặt bạn càng quan trọng; càng sớm thì giá trị tham chiếu của các dự báo lịch sử càng lớn.

Sau 2 giờ chiều, hệ thống xác định rằng nhiệt độ cao nhất rất có thể đã qua và trực tiếp lấy kết quả khóa nhiệt độ cao nhất hôm nay từ bản ghi lịch sử mà không cần bất kỳ phép ngoại suy nào.

3️⃣ Hôm nay có phải là một ngày ấm áp không?

Đây là module ưng ý nhất trong toàn bộ hệ thống. Nó đưa ra nhận định vào mỗi sáng sớm: Liệu nhiệt độ cao nhất hôm nay có cao hơn hôm qua không?

Vào lúc 2-4 giờ sáng hàng ngày, hệ thống sẽ thu thập một loạt dữ liệu khí tượng và cung cấp cho mô hình này:

• Những thay đổi về áp suất không khí trong 3 giờ và 12 giờ qua

• Hướng gió và tốc độ vào sáng sớm, điều kiện mây

• Nhiệt độ tăng và giảm của ngày hôm qua, xu hướng nhiệt độ trong ba ngày qua, nhiệt độ ngày hôm qua cao hay thấp

• Thêm tháng, mùa, ngày trong năm và hôm qua có mưa hay không

Đầu ra của mô hình được chia thành năm cấp độ: ngày ấm lên, ngày nóng lên một phần, ngày phẳng lặng, ngày mát mẻ một phần và ngày mát mẻ, đồng thời mức độ tin cậy được đưa ra.

Tuy nhiên, độ chính xác của phương pháp này rất khác nhau ở các mùa khác nhau.

• Mùa đông chính xác nhất: không khí lạnh đang tràn về, áp suất không khí tăng mạnh, gió bắc mạnh lên. Tín hiệu cực kỳ rõ ràng và người mẫu có thể nhìn thấy ngay trong nháy mắt.

• Mùa thu là mùa tồi tệ nhất: các khối không khí ấm áp và lạnh lẽo lặp đi lặp lại. Nhiệt độ hôm nay chỉ tăng và hôm sau lại giảm. Quy luật lịch sử thất bại nhanh nhất trong mùa giải này.

Phương pháp loại bỏ:

1. Dự đoán số Fourier

Nỗ lực sớm nhất là sử dụng phân tích Fourier để điều chỉnh mô hình định kỳ của nhiệt độ lịch sử để xem liệu nó có thể dự đoán trực tiếp nhiệt độ cao nhất trong ngày hay không.

Hóa ra tất cả những gì nó có thể cho bạn biết là "nhiệt độ trung bình của mùa này trong lịch sử." Tính ngẫu nhiên của thời tiết Thượng Hải quá cao. Những gì Fourier phù hợp là một đường cong trung bình trơn tru chứ không phải những biến động thực sự hàng ngày. Sai số là 3,6°C và được đánh giá thấp một cách có hệ thống 100%, vì vậy chỉ cần xóa nó đi.

2. Dự đoán thời gian cao điểm ERA5

ERA5 là bộ dữ liệu phân tích lại lịch sử toàn cầu từ Trung tâm Khí hậu Châu Âu, được sử dụng để dự đoán thời điểm nhiệt độ cao nhất sẽ xảy ra trong ngày.

Đã kiểm tra lại

• Độ chính xác 1 giờ 59,6%

• Độ chính xác 2 giờ 81,3%

Nghe có vẻ hay, nhưng vấn đề là PM có độ chính xác cao hơn và khiến các nhà giao dịch có khoảng thời gian rất ngắn để đưa ra phán đoán. Nếu không thể đánh giá giá trị cao nhất trong vòng nửa giờ, tốt hơn hết bạn nên xem dữ liệu Polymarket, vì vậy phương pháp này đã bị loại bỏ.

3. Thực hành hệ thống: hai trường hợp và phản ánh

Thị trường thời tiết của Polymarket sẽ mở cửa giao dịch trước 4 ngày và các phạm vi nhiệt độ phổ biến thường được định giá đầy đủ sớm khi thị trường mở cửa. Nếu bạn mua trực tiếp ở mức xác suất cao thì tỷ lệ lãi lỗ sẽ tương đối kém.

Vì vậy, chiến lược được biên tập viên áp dụng là: chờ tín hiệu và đợi khoảng thời gian sau khi nhiệt độ tăng trước khi tham gia thị trường.

Vì vậy, chúng tôi đã thực hiện hai thao tác sau dựa trên hệ thống thời tiết tự xây dựng:

Trường hợp 1:

Vào sáng sớm ngày 16, kênh Telegram đã đưa ra một báo cáo về chế độ ban đêm: ngày mai là một ngày mát mẻ. Lý do là điều kiện mây dày hơn vào đêm hôm đó và cả đặc điểm chuỗi ngày theo mùa và hàng năm đều chỉ ra hướng làm mát.

Người biên tập chưa đặt cược ngay vào lúc này. Tín hiệu buổi sáng sớm chỉ là lớp tham chiếu đầu tiên.

Vào lúc 11 giờ sáng, hệ thống đã đưa ra báo cáo theo thời gian thực về thời kỳ nóng lên. Vào thời điểm đó, nhiệt độ tối đa đo được đã đạt tới 12°C và điểm xác suất +1°C cho kết quả: xác suất tăng thêm 1°C nữa vào ngày hôm nay là 42% và xu hướng là nhiệt độ sẽ không tăng trở lại.

Kết hợp với tín hiệu làm mát một phần của hồi quy logistic vào sáng sớm, hai mô-đun có cùng hướng và tín hiệu vào thời điểm này rõ ràng hơn nhiều so với lúc sáng sớm. Vì vậy tôi đặt cược vào ngày 16 rằng nhiệt độ tối đa sẽ không vượt quá 13°C.

Thanh toán trong ngày: 12°C. Ngày hôm trước, ngày 15, nhiệt độ là 15°C, mát hơn hẳn 3 độ.

Trường hợp thứ hai:

Một ví dụ khác là ngày hôm nay 17 Theo số liệu thời tiết ở Thượng Hải, hệ thống thời tiết cũng có thể đóng vai trò là cảnh báo sớm: thông báo đẩy đã nhận được Vào lúc 7 giờ sáng cho thấy thời gian cao điểm là bất thường: 22:00

Thông thường nhiệt độ cao nhất vào một ngày nắng xảy ra trong khoảng từ 1 đến 3 giờ chiều, nhưng hôm nay nhiệt độ cao nhất là vào lúc 22 giờ tối, cho thấy đây không phải là sự nóng lên của mặt trời mà là sự vận chuyển không khí ấm áp và ẩm ướt vào ban đêm. Trời mưa cả ngày, mây che phủ 97-100% và hầu như không có nắng.

Mở Polymarket vào thời điểm này và thấy rằng giá 12°C vẫn là 53%. Một số người trong cộng đồng tỏ ra bối rối: Trời đã xế chiều, nhiệt độ chỉ 11°C, thời kỳ cao điểm bình thường đã trôi qua từ lâu. Tại sao mọi người vẫn mua 12°C?

Đằng sau sự nhầm lẫn này là mọi người vẫn đang sử dụng logic ngày nắng để đánh giá thị trường ngày mưa.

Hệ thống sẽ không bị nhầm lẫn. Nó xác định rõ ràng kiểu thời tiết hôm nay vào buổi sáng. Thời điểm cao điểm là bất thường và có sự sai lệch rõ ràng giữa nhiệt độ hiện tại và kỳ vọng của thị trường. Đây là lỗ hổng thông tin và lỗ hổng thông tin là cơ hội giao dịch.

Đây chính xác là ý nghĩa của hệ thống này: xác định cơ hội dễ dàng hơn; việc cảnh báo rủi ro sẽ nhanh hơn.

Hệ thống có những khuyết điểm gì

Tôi xây dựng hệ thống vào cuối tuần và không thể không có sơ hở:

• Tỷ lệ chính xác vào mùa thu chỉ là 63,7%, gần bằng việc tung đồng xu. Các khối không khí ấm và lạnh liên tục xuất hiện trong mùa này, với nhiệt độ hôm nay tăng và hôm sau giảm. Quy luật lịch sử thất bại nhanh nhất vào mùa thu.

• Tính năng áp suất không khí không thể có được trong ưu đãi thực tế. Khi huấn luyện mô hình, sự thay đổi áp suất không khí được sử dụng làm đặc điểm và kết quả kiểm tra ngược rất tốt. Tín hiệu của luồng không khí lạnh đi qua rất rõ ràng. Tuy nhiên, khi đĩa thực đang chạy, giao diện hiện tại không thể lấy dữ liệu áp suất không khí theo thời gian thực.

• Việc chỉnh sửa ven biển vẫn đang chờ kích hoạt dữ liệu. Hiệu ứng gió biển tại sân bay Pudong là có thật và hệ thống đã xây dựng mô-đun hiệu chỉnh tương ứng nhưng không có đủ mẫu backtest.

Tôi vừa chạy một hệ thống trong một ngày cuối tuần và thật bổ ích khi có thể tìm ra những vấn đề này. Tiếp theo, sửa nó trong khi chạy.

Kết luận

Khí tượng học đã phát triển hàng trăm năm nay, sử dụng vệ tinh, siêu máy tính và các mô hình toàn cầu, nhưng dự báo thời tiết vẫn không thể đảm bảo rằng chúng sẽ chính xác 100% vào ngày mai. Không phải là các nhà khoa học không làm việc chăm chỉ mà là bản thân hệ thống khí quyển rất hỗn loạn. Nếu các điều kiện ban đầu khác nhau một độ thì kết quả có thể khác hoàn toàn.

Hệ thống này đã chạy được một ngày cuối tuần, tất nhiên sẽ mắc lỗi. Độ chính xác vào mùa thu gần bằng việc tung đồng xu. Không khí lạnh đến sớm và hệ thống có thể chưa phản hồi. Hiệu ứng gió biển vẫn chưa được nắm bắt đầy đủ.

Nhưng điều đó không quan trọng. Để tạo ra một thị trường dự đoán, bạn không cần phải lúc nào cũng đúng. Bạn chỉ cần xem xét thêm một lớp thông tin so với thị trường khi tỷ lệ cược có lợi.

Thị trường thời tiết Thượng Hải vẫn đang ở giai đoạn đầu. Biên tập viên sẽ tiếp tục theo dõi hệ thống này và thực hiện các thay đổi khi tôi thực hiện. Nếu bạn cũng đang tham gia thị trường thời tiết Polymarket, vui lòng thảo luận trong phần bình luận: Bạn sử dụng phương pháp nào để đánh giá thời điểm tham gia? Kết quả giải quyết nào bạn gặp phải khiến bạn ngạc nhiên?