Чи може ШІ заробити 200 доларів на день за допомогою прогнозування погоди?

Оригінальна назва статті: "Використання ШІ для прогнозування погоди та заробітку 200 доларів пасивно за день"

Оригінальні автори статті: Чанган, Байтей

Погода не схожа на вибори, у неї немає позиції; на відміну від НБА, у неї немає домашньої команди. Проте саме цей ринок привабив місцевих користувачів. Причина проста — у всіх є сприйняття, всі думають, що розуміють погоду в Шанхаї.

Але "відчувати себе обізнаним" і "заробляти гроші" — це дві різні речі.

Байтей ділиться трьома речами сьогодні:

1. Зрозумійте правила розрахунку

2. Встановіть метод прогнозування погоди

3. Використовуйте систему для пошуку торгових можливостей, які інші не можуть побачити

Я. По-перше, зрозумійте: Як цей ринок погоди розраховується?

1. Температура укладання не така, як ви думаєте

Багато людей, беручи участь вперше, мають хибне уявлення: вони порівнюють найвищу температуру на додатку погоди на своєму телефоні, але додаток показує температуру для урбаністичної зони Шанхаю, тоді як укладання Polymarket використовує фактичні дані з аеропорту Шанхаю Пудун (метеостанція ZSPD). Ці дані є загальнодоступними через американську погодну платформу Wunderground, і PM безпосередньо читає записи на WU як основу для укладання.

Два різні місця, два різні числа. Аеропорт Пудун розташований на східній стороні міста, біля гирла річки Янцзи, під впливом морських бризів, і температури зазвичай нижчі, ніж в урбаністичній зоні. Ця різниця зазвичай не помітна, але на межі прогнозного діапазону це може бути різницею між правильним і неправильним.

Отже, в розділі коментарів погодного ринку ви можете побачити таку плутанину: "Навіть якщо сьогодні відчувається тепліше, ніж вчора, чому показана висока температура нижча?"

2. Число правильне, але одиниця не така, як ви думаєте

Дані WU надходять безпосередньо з годинного звіту METAR аеропорту (глобально використовуваний формат звіту про погоду для авіації).

Тут приховано деталь: METAR фіксує цілі числа у Фаренгейтах, а WU безпосередньо відображає це число без перетворення або корекції.

Більшість систем прогнозування погоди та виходи метеорологічних моделей мають температури з десятковими знаками. Чим точніший ваш розрахунок моделі, тим легше пропустити цей грубий аспект.

3. Температурні патерни Шанхаю

Після збору майже 1900 днів даних з метеостанції ZSPD виявилося, що пікові часи для найвищих температур у Шанхаї більш сконцентровані, ніж уявлялося:

· Пікові години для всіх чотирьох сезонів сильно сконцентровані навколо 11:00-13:00,

· Концентрація влітку найвища о 12:00, що становить 27,6% від усієї пори року за одну годину.

· Пік у осінній період трохи раніше, о 10:00, також є одним із періодів з високою частотою.

Розуміння шаблону - це перший крок, але шаблон не буде контролюватися самостійно. Знати, коли відбувається найвища температура кожного дня, чи оновлюється вона, і наскільки вона віддалена від порогу.

Отже, автор налаштував цю систему: перед щоденним розрахунком точно передбачити, в який рівень Цельсія впаде найвища температура дня.

II. П'ять методів, три перевірені

Після розуміння правил ринку, наступне питання: як передбачити найвищу температуру дня?

Як новачок у метеорології, перший крок - запитати ChatGPT: як насправді метеорологічна індустрія розраховує найвищу температуру дня і які зрілі методи доступні. ChatGPT надав теоретичну основу, яку Клод перевів у код. З двома ШІ, які працюють разом, система була налаштована за вихідні.

Було спробувано п'ять методів, і врешті-решт лише три виявилися успішними.

Перевірено:

1. WC + ECMWF Інтегрований прогноз

Для прогнозування найвищої температури потрібні дані. Використовувалися два джерела:

· Weather Company (WC) - це комерційний метеорологічний API, який надає дані погодного прогнозу з високою точністю;

· ECMWF - це глобальна модель погоди Європейського центру середньострокових прогнозів погоди, більш чутлива до великих погодних систем.

Кожне джерело має свої переваги та недоліки, тому вони оцінюються шляхом голосування. Ваги динамічно коригуються залежно від типу погоди дня: WC більше довіряють у сонячні дні, тоді як ECMWF більше довіряють у хмарні та вітряні дні.

2. Корекція в реальному часі: Використання даних про підвищення температури для оцінки піків

Прогноз був розрахований минулої ночі, але погода сьогодні змінюється. Отже, що робить цей модуль: використовуючи фактичні виміряні дані з цього ранку, він розраховує, наскільки високо може піднятися температура сьогодні.

Логіка не складна. Редактор виявив, що температура підвищується найшвидше в Шанхаї між 8-9 ранку. Система, отримавши температуру, виміряну в цей час, дивиться на історичні дані: для того ж сезону, в той же час, наскільки ще могла б піднятися температура в середньому.

Тоді вносяться дві корекції:

· Якщо багато хмар, застосовується знижка, оскільки товсті хмари заважають нагріванню.

· Якщо вітряно, також застосовується знижка, оскільки сильні вітри прискорюють втрату тепла. Це розраховує "екстраполяційну оцінку."

Тиск, точка роси та вологість також враховуються в розрахунку, але через тестування виявлено їх мінімальний вплив і низьку релевантність, їх було видалено.

Але покладатися лише на екстраполяцію недостатньо стабільно. Тут використовується концепція, званий коефіцієнт Калмана, який по суті бере зважене середнє між "екстрапольованим результатом" і "оригінальним прогнозом", при цьому вага автоматично змінюється з часом.

· О 6 ранку екстраполяція становить лише 20%, більшість довіри покладається на прогноз

· До полудня о 12 годині екстраполяція становить 72%

· Після 1 години дня майже вся довіра покладається на фактичне вимірювання, що становить 85%

Чим пізніше, тим важливіші поточні події; чим раніше, тим більша референсна цінність історичних прогнозів.

Після 14:00 система вважає, що пікова температура, ймовірно, вже досягнута, і вона фіксує найвищу температуру сьогоднішнього дня безпосередньо з історичних записів, без подальших розрахунків.

3. Сьогодні день потепління?

Цей модуль є найзадовільнішим у всій системі, здійснюючи щоденну оцінку перед світанком: Чи буде сьогоднішня найвища температура вищою за вчорашню?

Щодня з 2 до 4 години ранку система збирає партію метеорологічних даних для введення в цю модель:

· Зміни тиску за останні 3 години та 12 годин

· Напрямок вітру перед світанком, швидкість вітру, умови хмарності

· Коливання температури вчора, температурні тенденції за останні три дні, чи була температура вчора вищою чи нижчою

· Плюс місяць, сезон, день у році, чи йшов дощ вчора

Вихід моделі поділяється на п'ять рівнів: День потепління, легке потепління, стабільно, легке охолодження, день охолодження, при цьому також надається рівень впевненості.

Однак цей метод має значну варіацію в точності в різні сезони.

Найбільш точний взимку: Коли холодне повітря приходить, тиск повітря різко підвищується, північний вітер посилюється, і сигнал дуже чіткий, тому модель може легко його ідентифікувати з першого погляду.

Найменш точний восени: Коли теплі та холодні повітряні маси ведуть боротьбу, температура підвищується одного дня і знижується наступного, історичні патерни стають недійсними найшвидше в цьому сезоні.

Виключені методи:

1. Числовий прогноз Фур'є

Спочатку намагалися використовувати аналіз Фур'є, щоб підігнати циклічні патерни історичних даних температури, щоб побачити, чи можна безпосередньо передбачити найвищу температуру дня.

Результат полягав у тому, що він міг лише сказати вам "яка середня температура була в цьому сезоні історично." Випадковість погоди в Шанхаї занадто висока, а Фур'євське наближення дає гладку середню криву, а не фактичні добові коливання. З помилкою 3,6°C і 100% систематичним недооцінюванням цей метод був безпосередньо скасований.

2. Прогноз пікових моментів ERA5

ERA5 - це глобальний історичний набір даних повторного аналізу Європейського центру середньострокових прогнозів погоди, який використовується для прогнозування часу доби, коли відбувається найвища температура.

Після тестування назад,

· Точність в межах ≤1 години становить 59,6%

· Точність в межах ≤2 годин становить 81,3%

Хоча це звучить добре, точність PM вища, а час, що залишається для трейдерів для ухвалення рішень, дуже короткий. Якщо прогноз пікової вартості протягом півгодини не може бути досягнутий, краще звернутися до даних Polymarket. Тому цей метод був усунений.

III. Система реальної боротьби: Два випадки та роздуми про недоліки

Ринок погоди Polymarket відкривається для торгівлі за чотири дні до події, причому популярні температурні діапазони зазвичай повністю оцінюються на початку ринку. Придбання безпосередньо на рівнях з високою ймовірністю призводить до поганого співвідношення ризику та винагороди.

Тому стратегія, яку обирає автор, полягає в тому, щоб: чекати сигналу, чекати на вікно потепління перед входом на ринок.

Потім, на основі самостійно розробленої погодної системи, були виконані наступні дві операції:

Випадок 1:

Вранці 16 числа канал Telegram опублікував звіт про нічний режим: Завтра буде прохолодний день. Причина в тому, що вночі були густі хмари, і як сезон, так і кількість днів у році вказували на тенденцію до охолодження.

У той час редактор не зробив негайну ставку. Ранковий сигнал був лише першим контрольним пунктом.

До 11 години ранку система надіслала звіт у реальному часі про період потепління. На той момент найвища виміряна температура вже становила 12°C, з ймовірністю +1°C: 42% шанс на ще одне підвищення на 1°C сьогодні, з ухилом до відсутності подальшого потепління.

Поєднуючи ранковий логістичний регресійний сигнал, що вказує на охолодження, обидва модулі вирівнялися в одному напрямку. Сигнал був набагато яснішим, ніж вранці. Тому була зроблена ставка, що максимальна температура 16-го числа не перевищить 13°C.

Розрахунок того дня: 12°C. Температура попереднього дня, 15-го, становила 15°C, що є повним зниженням на 3 градуси.

Випадок 2:

Наприклад, дивлячись на сьогоднішню погоду в Шанхаї 17-го числа, погодна система все ще може надати функцію попередження: сигнал, отриманий о 7 ранку, показав незвичайний піковий час: 22:00.

У звичайний сонячний день найвища температура спостерігається вдень між 1-3 годинами. Однак сьогоднішній пік о 10 вечора, що вказує на те, що це не потепління, викликане сонячним світлом, а нічний транспорт теплих і вологих повітряних мас. Весь день йшов дощ, хмарність становила 97-100% і майже нульове сонячне світло.

Відкриваючи Polymarket на цьому етапі, бачачи ціну 12°C все ще на рівні 53%. Деякі в спільноті плутаються: Вже після обіду, а температура лише 11°C. Звичайний пік часу минув, тож чому люди все ще купують при 12°C?

За цією плутаниною стоїть те, що люди все ще використовують логіку сонячного дня для оцінки ринкової ситуації в дощовий день.

Система не заплутана. Вона правильно визначила тип погоди сьогодні вранці, з незвичайним піком часу, показуючи чітке відхилення між поточною температурою та очікуваннями ринку. Ця різниця в інформації є торговою можливістю.

Ось у чому значення цієї системи: Вона полегшує виявлення можливостей перед обличчям можливостей і швидше попереджає про ризики.

Які деякі обмеження системи?

Система була впроваджена за вихідні, неможливо бути без недоліків:

· Точність восени становить лише 63,7%, близько до монетного підкидання.

· Холодні та теплі повітряні маси постійно змагаються в цей сезон, з підвищенням температури сьогодні, за яким слідує зниження завтра, історичні патерни найменш надійні восени.

· Характеристики тиску недоступні в режимі реального часу. Зміни тиску використовувалися як ознака під час навчання моделі, і результати тестування були хорошими.

· Сигнал проходження холодного повітря дуже чіткий. Однак під час торгівлі в реальному часі поточний інтерфейс не надає дані про тиск в реальному часі.

· Прибережна корекція все ще чекає активації даних. Ефект морського бризу в аеропорту Пудун дійсно реальний, і система побудувала відповідний корекційний модуль, але зразків для тестування недостатньо.

Система, яка тільки що працювала протягом вихідних, вже може виявити ці проблеми, що вважається виграшем. Наступні кроки включають налагодження під час роботи.

IV. Висновок

Метеорологія розвивалася протягом сотень років, впроваджуючи супутники, суперкомп'ютери, глобальні моделі, але прогнози погоди все ще не наважуються гарантувати 100% точність на завтра. Справа не в тому, що вчені не працюють достатньо старанно, а в тому, що сама атмосфера є хаотичною. Невелика різниця в початкових умовах може призвести до зовсім різних результатів.

Ця система, яка працювала протягом вихідних, звичайно, зробить помилки. Рівень точності восени близький до вкидання монети, якщо холодне повітря приходить рано, система може не встигнути відреагувати вчасно, а ефект морського бризу досі не був повністю зафіксований.

Але це не важливо. Прогнозування ринку не вимагає бути правим кожного разу, лише потрібно мати перевагу в шансах, бачити ще один рівень інформації, ніж ринок.

Оригінальне посилання на статтю