หัวข้อเรื่องต้นฉบับ: "ใช้ AI ทำนายอากาศ ล่วงหน้า และรายได้ 200 ดอลลาร์ต่อวัน"

ผู้เขียนเรื่องต้นฉบับ: ช่าง และ Biteye

อากาศไม่เหมือนการเลือกตั้ง ไม่มีพื้นที่อยู่; ไม่เหมือน NBA ไม่มีทีมเหย้า แต่มันก็เป็นตลาดที่ทำให้ผู้ใช้ในประเทศออกมาเปิดบัญชี เหตุผลก็มีแค่นั้นเอง ทุกคนมีความรู้สึก ทุกคนรู้สึกว่าตัวเองเข้าใจเรื่องอากาศในเมืองซิตี้เลนส์

แต่ "เข้าใจตามความรู้สึก" กับ "รายได้" เป็นสองเรื่องที่แตกต่างกัน

Biteye วันนี้แชร์สิ่งที่สามอย่าง:

1. เข้าใจกฎการชำระเงิน

2. สร้างวิธีทำนายสภาพอากาศ

3. ใช้ระบบค้นหาโอกาสการซื้อขายที่ผู้อื่นมองไม่เห็น

หนึ่งเรียนรู้: ก่อนอื่นคุณต้องรู้แนวทางในการชำระเงินในตลาดอากาศนี้

1. อุณหภูมิที่ใช้ในการชำระเงินไม่ใช่ที่คุณคิด

สำหรับคนมากมายครั้งแรกที่เข้ามา อาจมีความเข้าใจผิดไป: พวกเขาใช้แอปพลิเคชันอากาศบนโทรศัพท์มือถือเพื่อเปรียบเทียบอุณหภูมิสูงสุด แต่แอปพลิเคชันแสดงอุณหภูมิของพื้นที่ในเขตเทศบาลของเมืองซิตี้เลนส์ ในขณะที่ Polymarket ใช้ข้อมูลที่วัดจริงในสถานีเมืองของปูดง (สถานีอากาศ ZSPD) เป็นข้อมูลสำหรับการชำระเงิน ข้อมูลนี้ได้มาจากแพลทฟอร์มอากาศของอเมริกาที่ชื่อ Wunderground ที่ PM อ่านข้อมูลจาก WU เพื่อใช้เป็นข้อมูลในการชำระเงิน

สองที่ สองตัวเลข สองแห่ง: สถานีสามารถพบตัวเลขอย่างไร (อุณหภูมิ) แต่หน่วยไม่ได้อยู่ในรูปแบบที่คุณคิด

ข้อมูลจาก WU มาจากแต่ละชั่วโมงของสถานี METER (รูปแบบของข้อมูลอากาศที่ใช้ทั่วไปทางการบินทั่วโลก) มีรายละเอียดซ่อนอยู่ที่ประการนี้: บันทึกระเบียนฟาเรนไฮธ์โดยพอศัย และ WU แสดงตัวเลขเหล่านี้โดยตรงโดยไม่มีการแปลงหน่วยหรือการแก้ไข

แต่ระบบทำนายอากาศของคุณมักมีตัวเลขที่มีจุดทศนิยม ในขณะที่คุณคณะโมเดลที่ดีขึ้น คุณจึงง่ายต่อการละเมิดส่วนที่คร่าว ๆ สุดท้ายนี้

3. รูปแบบอุณหภูมิในซีอาน

โคลงข้อมูลจากสถานี ZSPD เป็นเวลาใกล้ 1900 วัน พบว่าช่วงเวลาที่อุณหภูมิสูงสุดของ上海มีระยะเวลาที่ผสมผสานกันมากกว่าที่คิด:

· ทั้ง 4 ฤดูกาลมีการผสมผสานที่สูงตั้งแต่ 11:00-13:00,

· ช่วงเวลาที่เป็นช่วงสูงสุดในฤดูร้อนเกิดขึ้นที่ 12:00 มีระดับการผสมผสานสูงที่สุด โดยชั่วโมงเดียวอยู่ที่ 27.6% ของฤดูกาลทั้งหมด

· ช่วงเวลาที่สูงสุดในฤดูใบไม้ร่วงเล็กน้อยช่างเป็นตอนกลางวันเล็กน้อยเวลา 10:00 ยังเป็นหนึ่งในช่วงเวลาที่สูงบ่อย

ทราบรูปแบบเป็นขั้นตอนแรก แต่รูปแบบไม่สามารถจัดการควบคุมตนเองได้เอง คำถามว่าอุณหภูมิสูงสุดของทุกวันจะเกิดขึ้นเมื่อไหร่ มีการอัพเดทไหม เหลืออีกกี่องศาจากสเกล

ดังนั้น ตรงนี้ผู้แต่งได้พัฒนาเข้ามาของระบบ: ก่อนทำการตัดบัญชีรายวัน พยากรณ์อย่างแม่นยำเท่าที่จะเป็นไปได้ว่าอุณหภูมิสูงสุดของวันนั้นจะตกอยู่ในช่วงองศาเท่าไหร่

2. วิธีห้าวิธีการ โดยสามได้ผล

หลังจากที่เข้าใจกฎของตลาด ปัญหาถัดไปคือ: การพยากรณ์อุณหภูมิสูงสุดของวันนี้อย่างไร

เป็นคนที่เข้าใจพวกกาอุณหภูมิใหม่ในขั้นแรก ขั้นแรกคือการถาม ChatGPT: การวัดอุณหภูมิวันนี้นั้นคำนวณอย่างไร และมีวิธีการอะไรบ้าง ChatGPT ให้หลักการชุดคำตอบ Claude สร้างโค้ดดังกล่าว สอง AI ร่วมมือกัน ร่วมกันใช้สองวันสุดสัปดาห์ในการสร้างระบบ

ทางผู้เขียนทดลองวิธีการทั้งห้า แต่สุดท้ายเป็นไปได้เพียง 3 วิธี

วิธีที่ได้ผล:

1. WC + ECMWF การทำนายผสม

การทำนายอุณหภูมิสูงสุดต้องใช้ข้อมูล ได้มาจากทั้งสองแหล่ง:

· Weather Company (WC) เป็น API ที่ให้บริการข้อมูลพยากรณ์รายชั่วโมง มีความแม่นยำสูง;

· ECMWF เป็นโมเดลอุณหภูมิโลกของศูนย์พยากรณ์ระยะสมดุลย์ยุโรป ที่แสดงว่า ประเด็นการพยากรณ์ขอบเขตของอุณหภูมิ

ทั้งสองแหล่งยังมีคุณสมบัติที่แตกต่างกัน ดังนั้นจึงจะทำการลงคะ อีกิกัน น้ำหนักของแต่ละอย่าง ขึ้นอยู่กับประเภทอากาศของวันนั้น ทำเป็นไร ให้แต่ถ้ากลางวันแจ่มขึ้น ก็ได้ใจวิทยุ Teen WC ซึ่งสูงขึ้น

2. การปรับแก้ไขแบบเรียลไทม์: ใช้ข้อมูลการทำนายสำหรับคำนวณยอดขาย

การพยากรณ์ถูกคำนวณเมื่อคืน แต่สภาพอากาศวันนี้มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ดังนั้น โมดูลนี้ทำงานโดยใช้ข้อมูลการวัดจริยธรรมช่วงเช้าวันนี้ที่เกิดขึ้นแล้วเพื่อคำนวณว่าวันนี้อุณหภูมิสูงสุดอาจเป็นเท่าไหร่

ตรรกะไม่ซับซ้อน ผู้เขียนพบว่า ช่วงเวลาที่อุณหภูมิขึ้นเร็วที่สุดของเซี่ยงไฮ้คือระหว่าง 8-9 โมงเช้าของสวน จำนวนที่ระบบได้รับข้อมูลอุณหภูมิที่วัดได้ช่วงเวลานี้ แล้วไปตรวจสอบข้อมูลประวัติ: ในฤดูเดียวกัน ช่วงเวลาเดียวกัน ปกติจะเพิ่มขึ้นได้อีกกี่องศา

แล้วเพิ่มอีกสองปรับแก้:

· ถ้ามีเมฆมาก จะคูณด้วยส่วนลด เพราะมีเมฆหนา การทำให้อุณหภูมิเพิ่มขึ้นจะต้องต้านการเคลื่อนไหว

· ถ้ามีลมแรง ก็คูณด้วยส่วนลด เพราะลมแรงจะเพิ่มความเสียหายของความร้อน ได้ผลลัพธ์ที่ถูก「โดยประมาณภายนอก」นั่น

ความดันบรรยากาศ จุดความอุ่น ความชื้นก็ถูกคำนวณไว้ในระหว่าง แต่หลังจากการทดสอบย้อนหลังพบว่าปัจจัยเหล่านี้มีผลกระทบน้อย มีความสัมพันธ์ที่ต่ำเพราะฉะนั้นถูกลบทิ้งไป

แล้วก็หาออกว่านอกประมาณยังไม่เสถอยู่ ที่นี่ใช้คอนเซปต์เกนการ์คอลมาน์เพื่อคำนวณความอุ่น คือการหาเฉลี่ยยึดโดยเทียบกับผลลัพธ์ที่นำไปประเมินภายนอก และน้ำหนักนี้จะเปลี่ยนไปโดยอัตโนมัติตามการเคลื่อนที่ของเวลา

· ตอนเช้า 6 โมง การประมาณภายนอกจะครอบ 20% เครื่องช่วยภายในได้รับ 80% จะยอมรับการพยากรณ์

· มื้อเที่ยง 12 โมง การประมาณภายนอกครอบ 72%

· ตอนบ่าย 1 โมง ขึ้นไป จะตั้งใจในการพยากรณ์จริง ครอบ 85%

ยิ่งฉลาด ที่สุด อะไรกำลังเกิดขึ้นก่อนหน้านั่นกำลังสำคัญมากขึ้น ยิ่งเร็วขึ้น ประโยคจากประวัติการพยากรณ์มีค่าอ้างอิงสูงสุด

ช่วงบ่าย 2 โมง ขึ้นไป ระบบคะคาบว่าสูงสุดเป็นไปอย่างมาก แล้วเลือกและคว้าอุณหภูมิที่สูงสุดของวันนี้จากข้อมูลประวัติ และสิ้นสุดการพยากรณ์

3. วันนี้เป็นวันพยากรณ์ความขึ้นครา

นี่คือโมดูลที่ทำให้คุณพอใจมากที่สุดในระบบทั้งหมด มีการพัฒนาเพื่อทำการตรวจสอบว่า อุณหภูมิสูงสุดวันนี้จะสูงกว่าเมื่อวานหรื่อไม่

ทุกๆ วันในช่วงเวลา 2-4 โมงตีหนึ่ง ระบบจะเก็บข้อมูลการพยากรณ์ด้านอุตุนิยมบางข้อมูล:

· การเปลี่ยนแปลงความดันบรรยากาศในช่วง 3 ชม. และ 12 ชม. ที่ผ่านมา

· ทิศทางลมและความเร็วลมของช่วงตีแต่เช้า สภาพเมฆ

· ระยะเวลาการเข้าและการออกของอุณหภูมิเมื่อวาน แนวโน้มอุณหภูมิในช่วง 3 วัน อุณหภูมิเมื่อวานสูงหรือต่ำ มากที่เกิดขึ้นเมื่อวาน

· รวมถึงเดือน ฤดูกาล วันที่ กี่ของปี มีฝนตกวานล่าสุด

โมเดลเอาต์พุตแบ่งเป็นห้าระดับ: วันที่อากาศร้อนขึ้น, อากาศร้อนเล็กน้อย, คงที่, อากาศเย็นเล็กน้อย, และวันที่อากาศเย็นลง พร้อมกับความเชื่อมั่น

วิธีนี้แต่ละฤดูกาลมีความแม่นยำต่างกันมาก

แม่นยำที่สุดในฤดูหนาว: มาถึงอากาศเย็นแล้ว, ความกดอากาศเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว, ลมทิ้งทางเหนือมาแรงขึ้น, สัญญาณชัดเจนมาก, โมเดลสามารถดูเด่นได้ทันที

แต่ในฤดูใบไม้ร่วงความแม่นยำน้อยที่สุด: กระบวนการของลมร้อนและลมเย็นต่อเนื่องกัน, วันนี้อากาศร้อนพูดก็พรุ่งนี้ก็เย็นกลับไป, กฎพื้นฐานสำหรับฤดูกาลนี้สูญหายไวที่สุด

วิธีการที่ถูกปฏิเสธ:

1. การพยากรณ์ค่าทางเชิงการาวี

จริง ๆ พยายามใช้การวิเคราะห์ฟูรีเย่ลล์ในการจับคู่กับสัญรองเวลาอากาศในอดีต, เพื่อดูว่าจะสามารถทำนายอุณหภูมิสูงสุดของวันนี้ได้หรือไม่

พบว่ามันสามารถบอกเฉพาะว่า "ในอดีตฤดูกาลนี้เฉลี่ยมีอุณหภูมิเท่าไร" เท่านั้น อุณหภูมิของอากาศของเฉาตัวโดยสุดคือมีความสัมพันธ์กันสูงมาก โดยที่การวิเคราะห์ฟูรีเย่ลล์ออกมาจะเป็นเส้นโค้งที่เรียบนาน และไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงจริงของอุณหภูมิวันต่อวัน ความคลาดเคลื่อน 3.6°C, และ 100% ผลลัพธเพราะการประมาณต่ำจัดออกไป

2. การพยากรณ์เวลาช่วงสูงสุดของ ERA5

ERA5 คือชุดข้อมูลการวิเคราะห์ถัดย้อนของศูนย์อุตสาหกรรมอุตสาหกรรมยุโรป สำหรับเล็กสุดกว่านี้มักจะไปให้ความกว้างด้านราคาให้ในหรัสต่ำ, ถ้าไม่สามารถทำได้ว่าจะไปทำการพยากรณ์ช่วงสูงสุดใน 30 นาทีขณะนี้, ยังห่วงการดูข้อมูลวัดระดับ <> ดังนั้นวิธีเช่น็ด้านลบแยกออกไป

ที่สามเชื่อมัด: สอดคล้องการซื้อขายระบบ: 2 ชุดข้อมูลและการสภาพคล้ายสิ่งที่ตั้ง

ตลาดอากาศของ Polymarket จะเริ่มต้นการซื้อขายที่ 4 วันล่วงหน้า, ที่ช่วงอากาศที่เป็นที่นิยมเริ่มต้นดวยการจักละเป็นราคาสุดท้ายสูงมาก การซื้อในช่วงส่งสภาพครองและสูญเสีย

เพราะเช่น บล็อกผมใช้รีไวำทอี้ คือ: รอสัญญาณ, รอเวลล์เข้าสู่ช่วงหลังของเวลาหลังจากการอากาศ

ดังนั้นคาดเดารายการขึ้นตามระบบอากาศของตนเอง:

กรณีศึกษา 1:

ในวันที่ 16 ก่อนเที่ยงคืน Telegram ได้ส่งรายงานโหมดกลางคืนว่าพรุ่งนี้จะเป็นวันที่อากาศเย็นลง โดยเหตุผลมาจากฝนบางครึ่งตอนกลางคืน ลมแรงและลำตัวฤดูกาลและลำดับวันของปีชี้ให้ทางของความเย็น

ในขณะนั้นบรรณาธิการยังไม่ได้วางเดิมพันทันที สัญญาณกลางคืนนั้นเพียงเสียงอ้ายเบื้องแรกเท่านั้น

ในเวลา 11 โมงเช้า ระบบได้ส่งรายงานสดเกี่ยวกับช่วงเวลาที่อากาศร้อนขึ้น ที่เวลานั้นอุณหภูมิสูงสุดที่ตรวจวัดได้คือ 12°C คะแนนความน่าจะเป็น +1°C ของรอบนี้ได้ผลลัพธ์ออกมาว่ามีโอกาสในการร้อนเพิ่ม 1°C วันนี้อยู่ที่ 42% หมุนเส้นสุนทรีย์ที่จะไม่ทำให้อุณหภูมิขึ้นอีก

รวมกับสัญญาณการลงสูตรโลจิสติกเกี่ยวกับการตกอุณหภูมิตอนกลางคืน ที่พาดทิศจรรยาของสองโมดูลไปในทิศที่เดียวกัน ในขณะนั้นสัญญาณชัดเจนกว่าก่อนเที่ยงคืน จึงท้าทายบอกว่าวันที่ 16 อุณหภูมิสูงสุดจะไม่เกิน 13°C

ความเย็นของวัน : 12°C วันก่อนเมื่อวันที่ 15 เป็น 15°C ลดลงถึง 3 องศาที่แน่นอน

กรณีศึกษา 2:

อีกตัวอย่างเช่นอากาศในกรุงเทพวันที่ 17 ระบบอาจารย์สามารถทำหน้าที่เตือนภัย รับการแจ้งเวลา 7 โมงเช้าว่าช่วงเวลาสูงสุดผิดปกติตอน 22:00

ในภาพรวมตามข้อกำหนดของการพูดคุยระหว่างผู้อ้างว่าไบร์ทวันสามารถมีช่วงเวลาสูงสุดตามปกติในเวลาบ่าย 1-3 นาฬิกา แต่วันนี้ช่วงเวลาสูงสุดอยู่ในช่วงบ่าย 22 นาฬิกา แสดงให้เห็นว่านี้ไม่ใช่การทำให้อากาศร้อนขึ้นเนื่องจากการส่งผ่านพลังอากาศอุ่นชุ่มชื้นในช่วงเย็น ทั้งวันฝนตกตลอด มีความเป็นเมฆที่อยู่ระหว่าง 97-100% แสงแดดเข้ามุมเพียงเพียงเล็กน้อย

ณ จุดนี้ที่เปิด Polymarket เห็นว่าราคา 12°C ยังอยู่ที่ 53% มีคนในชุมชนที่สับสน: ขณะนี้เวลาบ่ายแล้วอุณหภูมิก็เพียงแค่ 11°C ช่วงเวลาสูงสุดตามปกติได้ผ่านไปมาแล้ว ทำไมทุกคนก็ยังซื้อ 12°C?

ความสับสนนี้ถูกถอนหลังเงามหัศจรรย์ของอากาศเช่นเคยจัดการตลาดในวันที่ฝนตกร์

ระบบไม่รำคาญ มันเคยระบุประเภทอากาศของวันนี้อย่างชัดเจน ช่วงเวลาสูงสุดผิดปกติ อุณหภูมิปัจจุบันและความคาดหวังในตลาดมีความแตกต่างอย่างโดดเด่น นี่เป็นความแตกต่างของข้อมูล ที่เป็นโอกาสในการซื้อขาย

นี่คือตรงนี้ซึ่งระบบถูกสร้างขึ้น: หลังจากโอกาสถ่ายทอดใครอย่างไม่ยากอีกต่ออย่างมาก; ล่วงวิถีก่อนหน้าความเสี่ยง

ระบบยังขาดดบางอย่าง?

ทำระบบในรอบสุดสัปดาห์ ไม่อาจจะไม่มีช่องโหว่:

· ความแม่นยำในฤดูใบไม้ร่วงเพียง 63.7% เท่ากับการโยนเหรียญ.

· ระบบลมเย็น-ร้อนขัดข้องอย่างต่อเนื่องในช่วงฤดูใบไม้ร่วง วันนี้อากาศร้อนพรุนถัดมาวันนี้ลดลง ระบบที่จำลองขึ้นขึ้นในอดีตอาจจะไม่สามารถทำงานได้ในฤดูใบไม้ร่วงอย่างเป็นที่น่าพอใจ

· ไม่สามารถใช้ฟีเจอร์ประจุจากความดันอากาศได้จริงในการทดสอบระบบ ซึ่งในการป้อนข้อมูลให้กับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีในการทำ Backtest

· สัญญาณของการเคลื่อนไหวของอากาศเย็นเข้ามาถึงที่นี่อย่างชัดเจน แต่ในขณะที่ทำงานจริง อินเทอร์เฟซปัจจุบันไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลความดันอากาศแบบ real-time

· การปรับแก้จากเสถียรภาพทางชายฝั่งรอแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม ภายใต้การเติบโตของเสถียรภาพทางชายฝั่งสนามบินภูเว้งซิงเจียมีผลเป็นจริงระบบก็ได้รับการสร้างขึ้นให้เข้ากับโมดูลการปรับแก้อย่างตั้งใจ แต่ตัวอย่างการ Backtest ยังไม่เพียงพอ

ระบบที่ถึงจบขั้นแรกในช่วงสุดสัปดาห์นี้ ตรวจพบปัญหาเหล่านี้ก็ถือว่าได้มีความสำเร็จแล้ว ขั้นตอนถัดไปคือ แก้ไขระหว่างการทำงาน

ส่วนสรุป

วิทยาศาสตร์ของสถาปัตยกรรมได้เติบโตมาหลายร้อยปี และใช้สื่อสารด้วยดาวเทียม เครื่องคำนวณแบบไวเข้มและโมเดลโลกซึ่งสื่อสารครั้งรัฐไม่เสียความั่ยะต้องการจำนวณว่าพรุ้ง อนาศวิถีจักรของโลกเองก็เข้าความสับสน หนึ่งดีดเริ่มแรกด ผลการบ่งชื่อมาอาจจะแตกต่างจากช้าว่างที่สมามุต

ระบบที่ผ่านไป จัดทำและดำหนิน WLAN สุดสัปดาห์นี้ง่ายเคี็ง้อง ความแม่นยำในสรายใบไม้ร่วงเทียมโยนเหรียญ แสงฤดูใบไม้ร่วงมากมีฤําลส่ะขณะราให้กำหมา์รามาหรด

แต่นี้ไม่สำคำ เพียว่นตรีการทำนาคาหลายคนไม้อาจอยากปกคณะทุ้่สน้์ เพียอาองเที่นกต่างเรูีมากาันว่าถออี้ภนกรน วทายันในการเลี้าไกที่ยิงัน เพียจาตริชสี่นตนำภา04ี้ บอ่ีภว่เมิีรทีย่วาลเเรข้ะล'าชทัี้ำอ

ลิงค์เช้าเขียนถ่เนำอ

ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:

กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats

กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App

บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia