著者：Changan I Biteyeコンテンツチーム

天気は選挙のように立場がない；NBAのようにホームチームもない。しかし、この市場は国内のユーザーを引き寄せている。理由は簡単で、誰もが感じており、誰もが上海の天気を理解していると思っている。

しかし、「理解している感じ」と「お金を稼げること」は別の話だ。

Biteyeは今日、3つのことを共有する：

1. 決済ルールを理解する

2. 天気の予測方法を確立する

3. システムを使って他の人が見えない取引機会を見つける

一、まず確認しよう：この天気市場は一体どうやって決済されるのか？

1. 決済の温度は、あなたが思っているものではない

多くの人が初めて参加する際に誤解することがある：スマートフォンの天気アプリで最高気温を押さえようとするが、アプリが表示するのは上海市内の温度であり、Polymarketの決済に使われるのは上海浦東空港（ZSPD気象観測所）の実測データである。このデータはアメリカの気象プラットフォームWundergroundを通じて公開されており、PMはWUの記録を直接読み取って決済の根拠とする。

2つの場所、2つの数字。浦東空港は都市の東側に位置し、長江の河口に近く、海風の影響を受けるため、気温は通常市内よりも低い。この差は普段は感じられないが、境界の時においては、押し方が正しいか間違っているかの違いになるかもしれない。

だから、天気市場のコメント欄でこのような混乱を見ることができる：「明らかに今日は昨日より暖かい感じがするのに、なぜ表示される最高温度は逆に低いのか？」

2. 数字は合っているが、単位はあなたが思っているものではない

WUのデータは空港が毎時報告するMETAR報文（世界民間航空共通の気象電報形式）から直接得られる。

ここに隠された詳細がある：METARは華氏の整数を記録しており、WUはこの数字をそのまま表示し、換算や修正は行わない。

ほとんどの天気予報システムや気象モデルが出力する温度は小数点を含む。あなたのモデルが精密に計算されるほど、この最も粗い部分を見落としやすくなる。

3. 上海の気温の規則

ZSPD観測所の近く1900日のデータを調べたところ、上海の最高気温の出現時期は想像以上に集中している：

• 四季すべてが11:00-13:00に高度に集中している。

• 夏季の12:00の集中度が最も高く、単一の時間が全季の27.6%を占める。

• 秋季のピーク時期はやや早く、10:00も高頻度の時間帯の一つである。

規則を知ることは第一歩だが、規則は自動的に監視してくれない。毎日最高温がいつ現れるか、更新されるか、境界からどれくらい離れているか。

そこで、編集者はこのシステムを構築した：毎日の決済前に、その日の最高温度がどの摂氏度の範囲に落ちるかをできるだけ正確に予測する。

二、5つの方法、3つが通った

市場のルールが明確になった後、次の問題は：どうやってその日の最高温度を予測するのか？

気象初心者として、第一歩はChatGPTに尋ねること：気象業界は一体どうやってその日の最高温を計算しているのか、どんな成熟した方法があるのか。ChatGPTは理論的な枠組みを提供し、Claudeはその枠組みをコードに落とし込んだ。2つのAIが協力して、週末にシステムを構築した。

合計で5つの方法を試し、最終的に3つが通った。

通った方法：

1️⃣ WC + ECMWF統合予報

最高温を予測するには、まずデータが必要である。2つのソースを使用した：

• Weather Company（WC）は商業気象APIで、逐時予報データを提供し、精度が高い。

• ECMWFは欧州中期天気予報センターのグローバル気象モデルで、大規模な気象システムに対してより敏感である。

2つのソースにはそれぞれ利点と欠点があるため、重み付け投票を行った。重みは当日の天気の種類に応じて動的に調整される：晴天の日はWCを信じ、雲量が多く風速が高い天気ではECMWFを信じる。

2️⃣ リアルタイム訂正：温度上昇データを用いてピーク値を推算

予報は昨晩に計算されたが、今日の天気は常に変化している。したがって、このモジュールが行うことは：今朝すでに発生した実測データを用いて、今日の最高温がどれくらいになるかを推算することである。

論理は複雑ではなく、編集者は上海の朝8-9時が最も温度が上昇する時間帯であることを発見した。システムはこの時刻の実測温度を取得した後、歴史データを調べる：同じ季節、同じ時刻に過去に平均してどれくらい上昇したか。

その後、2つの修正を加える：

• 雲が多い場合は割引をかけ、雲量が厚いほど温度上昇が妨げられる。

• 風が強い場合も割引をかけ、強風は熱の散逸を加速する。「外挿推定」を算出する。

気圧、露点、湿度も計算に含まれるが、回帰テストの結果、これらの因子の影響は小さく、相関性が低いため削除された。

しかし、外挿だけでは安定性が不十分であり、ここでカルマンゲインの概念を使用した。要するに、「外挿結果」と「元の予報」の間で重み付き平均を取ることであり、この重みは時間の経過とともに自動的に変化する。

• 朝6時には、外挿が20%を占め、大部分は予報を信じる。

• 正午12時には、外挿が72%を占める。

• 午後1時以降は、ほぼ完全に実測を信じ、85%を占める。

遅くなるほど、目の前で起こっていることが重要になり、早くなるほど、歴史的予報の参考価値が大きくなる。

午後2時以降、システムはピーク値が過ぎたと判断し、直接歴史記録から今日の最高温を取得して結果を固定し、再推算は行わない。

3️⃣ 今日は温度上昇日か？

これはシステム全体で最も満足のいくモジュールであり、毎日午前中に判断を行う：今日の最高温は昨日より高くなるか？

毎日午前2-4時に、システムは一連の気象データを収集し、このモデルに供給する：

• 過去3時間、12時間の気圧の変化

• 午前中の風向きと風速、雲の状況

• 昨日の温度変動、過去3日間の温度傾向、昨日の温度が高かったか低かったか

• 月、季節、その日は一年の何日目か、昨日は雨が降ったかを加える。

モデルの出力は5つのカテゴリーに分かれる：温度上昇日、やや温度上昇、平坦、やや温度下降、温度下降日であり、同時に信頼度を提供する。

ただし、この方法は異なる季節での精度に大きな差がある。

• 冬季が最も正確：冷気が来ると、気圧が急上昇し、北風が強まるため、信号が非常に明確で、モデルは一目でわかる。

• 秋季が最も悪い：冷暖気団が繰り返し引き裂かれ、今日温度が上昇しても明日には戻るため、歴史的な規則はこの季節で最も早く無効になる。

除外された方法：

1. フーリエ数値予測

最初にフーリエ分析を用いて歴史的気温の周期的な規則をフィットさせ、当日の最高温を直接予測できるか試みた。

結果、彼が教えてくれるのは「歴史的にこの季節の平均は何度か」ということだけであった。上海の天気のランダム性が高すぎて、フーリエがフィットさせたのは滑らかな平均曲線であり、実際の日々の変動ではなかった。誤差は3.6°Cであり、100%系統的に過小評価されていたため、直接削除された。

2. ERA5ピーク時刻予測

ERA5は欧州気候センターのグローバル歴史再解析データセットで、当日の最高温がいつ現れるかを予測するために使用される。

回帰テストの結果：

• ≤1時間の正確率は59.6%

• ≤2時間の正確率は81.3%

聞こえは良いが、問題はPMの精度がより高く、トレーダーに判断のための時間ウィンドウが非常に短いことである。30分以内のピーク判断ができないのであれば、Polymarketのデータを見る方が良いため、この方法は除外された。

三、システム実戦：2つのケースと不足の反省

Polymarketの天気市場は4日前から取引を開始し、人気の温度範囲は通常、開市初期に十分に価格が設定される。高確率の範囲で直接購入すると、リスク対リターンがあまり良くない。

したがって、編集者が採用した戦略は：信号を待ち、温度上昇後の時間ウィンドウで再度入場することである。

そこで、自ら構築した天気システムに基づいて以下の2つの操作を行った：

ケース1：

16日の午前中、Telegramチャンネルが夜間モードの報告を送信した：明日は温度下降日である。理由は、その晩の雲の状況が厚く、季節と年内の日序の2つの特徴が下降方向を指しているためである。

この時、編集者はすぐに賭けなかった。午前中の信号は第一層の参考に過ぎなかった。

午前11時になると、システムは温度上昇期のリアルタイム報告を送信した。当時の実測最高温は12°Cに達しており、+1°Cの確率スコアは結果を示した：今日さらに1°C上昇する確率は42%、上昇しない方向に偏っている。

午前中の論理回帰の下降信号と組み合わせると、2つのモジュールの方向が一致し、この時点で信号は午前中よりも明確になった。したがって、16日の最高温は13°Cを超えないと賭けた。

その日の決済：12°C。前日15日は15°Cで、ちょうど3度下がった。

ケース2：

例えば、17日の上海の天気について、天気システムは警告機能を果たすことができた：午前7時に受け取った通知は、ピーク時刻が異常であることを示していた：22:00

通常、晴れの日の最高温は午後1-3時に現れるが、今日はピークが夜の22時にあり、これは日照による温度上昇ではなく、暖湿気流の夜間輸送を示している。終日雨が降り、雲量は97-100%、日照はほぼゼロである。

この時、Polymarketを開くと、12°Cの価格がまだ53%であることがわかった。コミュニティの中には困惑している人がいた：「今は午後なのに、温度はまだ11°Cで、通常のピーク時期はとっくに過ぎているのに、なぜ皆が12°Cを買っているのか？」

この困惑の背後には、皆が晴れの日の論理を使って雨の日の市場を判断していることがある。

システムは困惑しない。朝の時点で今日の天気の種類を明確に認識しており、ピーク時刻が異常で、現在の温度と市場の期待との間に明らかな偏差が存在する。これは情報の差であり、情報の差は取引機会である。

これがこのシステムを構築する意義である：機会の前でより容易に識別し、リスクの前でより迅速に警告する。

システムにはどのような不足があるか

週末に作ったシステムには、欠陥がないわけではない：

• 秋季の正確率は63.7%で、ほぼコイン投げに近い。冷暖気団がこの季節で繰り返し引き裂かれ、今日温度が上昇しても明日には戻るため、歴史的な規則は秋季で最も早く無効になる。

• 実際の取引では気圧の特徴を取得できない。モデルを訓練する際に気圧の変化を特徴として使用し、回帰テストの結果は良好であった。冷気が通過する信号は非常に明確である。しかし、実際の取引では、現在のインターフェースからリアルタイムの気圧データを取得できない。

• 沿岸修正はデータの活性化を待っている。浦東空港の海風効果は実際に存在し、システムも対応する修正モジュールを構築したが、回帰テストのサンプルがまだ十分ではない。

週末に運用されたシステムでこれらの問題を発見できたことは、すでに収穫である。今後も運用しながら修正していく。

結論

気象学は数百年の発展を遂げ、衛星、スーパーコンピュータ、グローバルモデルを使用しているが、天気予報は依然として明日100%正確であるとは保証できない。科学者が努力不足なわけではなく、大気システム自体が混沌としており、初期条件が1度異なるだけで結果が全く異なる可能性がある。

この週末に運用されたシステムも当然間違いを犯すだろう。秋季の正確率はコイン投げに近く、冷気が早く来た場合、システムが反応しない可能性があり、海風効果もまだ完全には捉えられていない。

しかし、それは重要ではない。予測市場では、毎回正確である必要はなく、オッズに優位性があるときに、市場よりも多くの情報を見ていれば良い。

上海の天気市場はまだ初期段階にあり、編集者はこのシステムを引き続き追跡し、運用しながら改良していく。もしあなたもPolymarketの天気市場を運用しているなら、コメント欄で議論を歓迎する：入場のタイミングを判断するためにどのような方法を使用しているか？予想外の決済結果に遭遇したことはあるか？