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AIは天気予報で1日200ドル稼げるのか？

By: blockbeats|2026/03/18 23:19:37
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元の記事タイトル："AIを使って天気予報を行い、1日で200ドルを受動的に稼ぐ"
元の記事著者：チャンガン、バイトアイ

天気は選挙とは異なり、立場がありません。NBAとは異なり、ホームチームもありません。しかし、この市場こそが国内のユーザーを引き寄せています。理由は簡単です—誰もが認識を持っており、誰もが上海の天気を理解していると思っています。

しかし、「知識があると感じること」と「お金を稼ぐこと」は二つの異なることです。

バイトアイは今日、3つのことを共有します：

1.決済ルールを理解する

2.天気予測の方法を確立する

3.他の人が見えない取引機会を見つけるためにシステムを使用する

I.まず、理解する：この天気市場はどのように決済されるのか？

1.決済温度はあなたが思っているものではありません

多くの人々は、初めて参加する際に誤解を抱きます：彼らは携帯電話の天気アプリで表示される最高気温を比較しますが、アプリは上海の都市部の温度を示しており、Polymarketの決済は上海浦東空港（ZSPD気象観測所）の実際のデータを使用します。このデータはアメリカの天気プラットフォームWundergroundを通じて公開されており、PMはWUの記録を決済の基準として直接読み取ります。

異なる2つの場所、異なる2つの数字。浦東空港は市の東側、長江の河口近くに位置し、海風の影響を受け、温度は通常都市部よりも低くなります。この違いは通常は目立ちませんが、予測の範囲の境界では、正しいか間違っているかの違いになる可能性があります。

したがって、天気市場のコメントセクションでは、このような混乱を見ることがあるかもしれません："今日が昨日よりも暖かく感じるのに、なぜ表示されている最高気温は低いのですか？"

2.数字は正しいですが、単位はあなたが思っているものではありません

WUのデータは空港の時間ごとのMETARメッセージ（世界的に使用される航空気象報告フォーマット）から直接取得されます。

ここには隠された詳細があります：METARは華氏の整数を記録し、WUはこの数字を変換や修正なしに直接表示します。

ほとんどの天気予報システムや気象モデルの出力は小数点を含む温度を持っています。モデル計算が正確であればあるほど、この最も粗い側面を見落としやすくなります。

3.上海の温度パターン

ZSPD観測所から約1900日分のデータを収集した結果、上海の最高気温のピーク時間は想像以上に集中していることがわかりました：

· すべての四季のピーク時間は11:00-13:00の周辺に非常に集中しています、

· 夏の集中は12:00に最も高く、1時間で全シーズンの27.6%を占めます。

· 秋のピーク期間は少し早く、10:00も高頻度の期間の一つです。

パターンを理解することが第一歩ですが、パターンは自分で監視されるわけではありません。毎日最高気温がいつ発生するか、更新されているか、しきい値からどれだけ離れているかを知ること。

著者はこのシステムを設定しました：毎日の決済前に、その日の最高気温がどの摂氏レベルに入るかをできるだけ正確に予測します。

AIは天気予報で1日200ドル稼げるのか？

II.五つの方法、三つの検証済み

市場のルールを理解した後、次の質問は：その日の最高気温をどう予測するか？

気象の初心者として、最初のステップはChatGPTに尋ねることです：気象業界は実際にその日の最高気温をどのように計算し、どのよう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はそれをコードに翻訳しました。二つのAIが協力して、システムは週末に設定されました。

合計で五つの方法が試され、最終的に成功したのは三つだけでした。

検証済み：

1.WC + ECMWF統合予報

最高気温を予測するには、データが必要です。二つのソースが使用されました：

· The Weather Company (WC)は、高精度の時間ごとの予報データを提供する商業気象APIです；

· ECMWFは、欧州中期気象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す。

各ソースには利点と欠点があるため、投票によって重み付けされます。その日の天気の種類に基づいて、重みが動的に調整されます。WCは晴れた日にはより信頼され、ECMWFは曇りや風の強い日にはより信頼されます。

2.リアルタイム補正：温度上昇データを使用してピークを推定します

予報は昨晩計算されましたが、今日の天気は変わり続けています。このモジュールが行うことは、今朝の実際の測定データを使用して、今日の気温がどれだけ上昇できるかを計算することです。

論理は複雑ではありません。編集者は、上海では午前8時から9時の間に気温が最も早く上昇することを発見しました。この時に測定された気温を受け取った後、システムは歴史的データを見ます：同じ季節、同じ時間に、平均してどれだけ気温が上昇する可能性があるか。

次に、2つの調整が行われます：

· 雲が多い場合、厚い雲が温暖化を妨げるため、割引が適用されます。

· 風が強い場合も、強風が熱損失を加速させるため、割引が適用されます。これは「外挿推定」を計算します。

圧力、露点、湿度も計算に考慮されますが、バックテストによりその影響が最小限で関連性が低いことが明らかになったため、削除されました。

しかし、外挿のみに依存することは十分に安定していません。ここでは、カルマンゲインと呼ばれる概念が使用され、基本的には「外挿結果」と「元の予報」の間で加重平均を取り、この重みが時間とともに自動的に変化します。

· 午前6時には、外挿は20%しか考慮されず、予報に最も信頼が置かれます。

· 正午の12時には、外挿は72%を占めます。

· 午後1時以降は、実際の測定にほぼ完全に信頼が置かれ、85%を占めます。

時間が経つにつれて、現在の出来事がより重要になり、早い時間帯では歴史的予報の参照価値が大きくなります。

午後2時以降、システムはピーク温度がすでに達成されたと判断し、さらなる計算を行うことなく、歴史的記録から今日の最高温度を直接ロックします。

3.今日は暖かい日ですか？

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、毎日の夜明け前の評価を行います：今日の最高温度は昨日より高くなりますか？

毎日午前2時から4時の間に、システムはこのモデルに投入する気象データのバッチを収集します：

· 過去3時間および12時間の気圧の変化

· 夜明け前の風向き、風速、雲の状態

· 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

· さらに、月、季節、年の日、昨日雨が降ったかどうか

モデルの出力は5つのレベルに分かれています：暖かい日、わずかに暖かい、安定、わずかに冷却、冷却日であり、信頼度も提供します。

しかし、この方法は異なる季節での精度に大きなばらつきがあります。

冬に最も正確：寒気が到来すると、気圧が急上昇し、北風が強まり、信号が非常に明確になるため、モデルは一目で簡単に識別できます。

秋に最も不正確：暖かい空気と冷たい空気の塊が綱引きをして、ある日は気温が上昇し、次の日は戻ると、この季節では歴史的なパターンが最も早く無効になります。

除外された方法：

1.フーリエ数値予測

最初はフーリエ分析を使用して、歴史的な温度データの周期的パターンをフィットさせ、その日の最高温度を直接予測できるかどうかを確認しようとしました。

結果は、「この季節の歴史的な平均温度がどうだったか」しか教えてくれませんでした。上海の天気のランダム性は非常に高く、フーリエフィットは滑らかな平均曲線を生成しますが、実際の日々の変動ではありません。3.6°Cの誤差と100%の系統的過小評価があり、この方法は直接廃止されました。

2.ERA5ピークモーメント予測

ERA5は、欧州中期予報センターのグローバルな歴史的再解析データセットであり、最高気温が発生する時間を予測するために使用されます。

バックテストの後、

· 1時間以内の精度は59.6%

· 2時間以内の精度は81.3%

これは良さそうに聞こえますが、PMの精度は高く、トレーダーが判断を下すための時間ウィンドウは非常に短いです。もし30分以内にピーク値予測が達成できない場合は、Polymarketのデータを見る方が良いです。したがって、この方法は排除されました。

III。システム実戦：二つのケースと短所の反省

Polymarketの天気市場は、取引の4日前にオープンし、人気の温度範囲は通常市場で早く完全に価格が付けられます。高確率レベルで直接購入すると、リスク対報酬比が悪化します。

したがって、著者が採用する戦略は、信号を待ち、マーケットに入る前に温暖化の時間ウィンドウを待つことです。

その後、自己開発した天気システムに基づいて、次の二つの操作が行われました：

ケース1：

16日の朝、Telegramチャンネルは夜間モードの報告を発表しました：明日は冷却日です。その理由は、夜に厚い雲があり、季節と年の日数が冷却傾向を示していたからです。

その時、編集者はすぐに賭けをしませんでした。早朝の信号は、最初の参照点に過ぎませんでした。

午前11時までに、システムは温暖化期間に関するリアルタイムレポートを送信しました。その時、測定された最高気温はすでに12°Cで、+1°Cの確率スコア結果は、今日のさらなる1°Cの上昇の42%の可能性を示しており、さらなる温暖化には傾いていませんでした。

早朝のロジスティック回帰信号が冷却を示していることを組み合わせると、両方のモジュールは同じ方向に整列しました。信号は早朝よりもはるかに明確でした。したがって、16日の最高気温が13°Cを超えないという賭けが行われました。

その日の決済：12°C。前日、15日の気温は15°Cで、3度の大幅な低下でした。

ケース2:

例えば、17日の上海の今日の天気を見てみると、気象システムは依然として警告機能を提供できます：午前7時に受信したプッシュは異常なピーク時間を示しました：22:00。

通常の晴れた日には、最高気温は午後1時から3時の間に発生します。しかし、今日のピークは午後10時で、これは日光による温暖化ではなく、夜間の暖かく湿った空気の流れの輸送を示しています。一日中雨が降り、雲の覆いは97-100%で、ほとんど日光はありませんでした。

この時点でPolymarketを開くと、12°Cの価格がまだ53%であることがわかります。コミュニティの中には混乱している人もいます：すでに午後で、気温はわずか11°Cです。通常のピーク時間は過ぎましたが、なぜ人々は12°Cでまだ購入しているのでしょうか？

この混乱の背後には、人々が雨の日の市場を評価するために晴れた日の論理をまだ使用しているということがあります。

システムは混乱していません。今朝、今日の天気のタイプを正しく特定し、異常なピーク時間を示し、現在の温度と市場の期待との間に明確な偏差を示しました。この情報の違いは取引の機会です。

これがこのシステムを持つ意義です：機会の前で機会を特定しやすくし、リスクの前でより早く警告します。

システムのいくつかの制限は何ですか？

週末にシステムを実装しましたが、欠陥なしでは不可能です：

· 秋の精度は63.7%に過ぎず、コイン投げに近いです。

· この季節は寒暖の空気塊が繰り返し引っ張り合い、今日の気温の上昇の後に明日の気温が下がるため、秋の歴史的パターンは最も信頼性が低いです。

· 圧力特性はライブ取引では利用できません。圧力の変化はモデルのトレーニング時に特徴として使用され、バックテストの結果は良好でした。

· 寒気通過の信号は非常に明確です。しかし、ライブ取引中、現在のインターフェースはリアルタイムの圧力データを提供していません。

· 沿岸修正はまだデータの活性化を待っています。浦東空港での海風効果は確かに実在し、システムは対応する修正モジュールを構築しましたが、バックテストのサンプルは十分ではありません。

週末に実行されたばかりのシステムがこれらの問題を特定できることは、利益と見なされます。次のステップは、実行中のデバッグです。

--価格

--

IV.結論

気象学は何百年も発展してきており、衛星、スーパーコンピュータ、グローバルモデルを取り入れていますが、天気予報は明日の100%の正確性を保証することはできません。科学者たちが十分に努力していないわけではなく、大気自体が混沌としているのです。初期条件のわずかな違いが、全く異なる結果をもたらすことがあります。

週末に実行されたこのシステムは、もちろん間違いを犯すでしょう。秋の精度はコイン投げに近く、寒気が早く到来すると、システムはタイムリーに反応できないかもしれませんし、海風効果も今のところ完全には捉えられていません。

しかし、これは重要ではありません。市場を予測することは、毎回正確である必要はなく、オッズにおいて優位性を持ち、市場よりも一層の情報を見抜くことが求められます。

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