المؤلف: فريق محتوى تشانغان آي بيتا يي
الطقس لا يتخذ مواقف مثل الانتخابات؛ لا يشبه الـ NBA، لا يوجد فريق مضيف. لكن السوق هو الذي يجذب المستخدمين المحليين. السبب بسيط: كل شخص لديه إحساس، وكل شخص يعتقد أنه يفهم طقس شنغهاي.
لكن “الشعور بالفهم” و"القدرة على الربح" هما أمران مختلفان تمامًا.
اليوم، يشارك Biteye ثلاث نقاط:
- فهم قواعد التسوية
- بناء طريقة للتنبؤ بالطقس
- استخدام النظام للعثور على فرص تداول لا يراها الآخرون
أولاً، فهم كيف يتم تسوية سوق الطقس هذا بالفعل؟
1. درجة الحرارة في التسوية ليست كما تظن
الكثير من الأشخاص يواجهون خطأً عند المشاركة لأول مرة: يقارنون تطبيق الطقس على الهاتف مع توقع أعلى درجة حرارة، لكن التطبيق يعرض درجة حرارة وسط المدينة في شنغهاي، بينما يتم التسوية في Polymarket باستخدام بيانات القياس الفعلية من مطار بوسونغ (ZSPD)، والتي يتم نشرها علنًا عبر منصة Wunderground الأمريكية للأرصاد الجوية، ويقوم PM بقراءة سجلات WU مباشرة كأساس للتسوية.
موقعان، رقمان. مطار بوسونغ يقع في الجانب الشرقي من المدينة، بجانب مصب نهر اليانغتسي، ويتأثر برياح البحر، لذلك عادةً تكون درجة الحرارة أقل من وسط المدينة. هذا الفرق لا يُشعر به عادةً، لكنه قد يكون الفارق بين الرهان الصحيح والخاطئ عند حدود الفئة.
لذا، يمكنك أن ترى في قسم التعليقات على سوق الطقس نوعًا من الحيرة: “بالرغم من أنني أشعر أن اليوم أدفأ من أمس، لماذا تظهر أعلى درجة حرارة أقل؟”
2. الرقم صحيح، لكن الوحدة ليست كما تتوقع
بيانات WU تأتي مباشرة من رسائل METAR التي تُبلغ بها المطارات كل ساعة (وهي صيغة عالمية للأرصاد الجوية للطيران المدني).
هناك تفصيل مخبأ هنا: METAR يسجل درجات فهرنهايت كأعداد صحيحة، وWU يعرض هذا الرقم مباشرة، بدون تحويل أو تصحيح.
أما معظم أنظمة التنبؤ بالطقس، ونماذج الأرصاد، فتخرج درجات الحرارة مع فواصل عشريّة. كلما كانت نماذجك أدق، كلما غفلت عن أبسط شيء وهو أن البيانات الخام غير دقيقة.
3. نمط درجات حرارة شنغهاي
بعد تحليل بيانات من حوالي 1900 يوم من محطة ZSPD، تبين أن أوقات ظهور أعلى درجات الحرارة في شنغهاي أكثر تركيزًا مما تتوقع:
- جميع الفصول تتجمع بشكل كبير بين 11:00 و13:00،
- الصيف يركز بشكل أكبر عند الساعة 12:00، حيث تمثل ساعة واحدة 27.6% من إجمالي الموسم.
- في الخريف، الذروة تظهر مبكرًا قليلاً، و10:00 هو أحد الأوقات ذات التردد العالي.
معرفة النمط هو الخطوة الأولى، لكن النمط لن يراقب السوق بنفسه. متى تظهر أعلى درجة حرارة يوميًا، وهل تتجدد، وكم تبقى قبل الوصول إلى الحد الأقصى للفئة.
لذا، أنشأت هذا النظام: قبل التسوية اليومية، حاول أن تتوقع بدقة أكبر في أي فئة من درجات الحرارة ستقع أعلى درجة في ذلك اليوم.
ثانيًا، خمس طرق، وثلاثة منها نجحت
بعد فهم قواعد السوق، السؤال التالي هو: كيف تتوقع أعلى درجة حرارة في اليوم؟
كشخص مبتدئ في الأرصاد، كانت خطوتي الأولى أن أسأل ChatGPT: كيف يحسب قطاع الأرصاد أعلى درجة حرارة في اليوم، وما هي الطرق الناضجة لذلك؟ قدم لي ChatGPT إطارًا نظريًا، وClaude حولت هذا الإطار إلى كود. باستخدام ذكاء اصطناعيين، أنشأنا النظام خلال عطلة نهاية الأسبوع.
جربنا خمس طرق، ونجحنا في ثلاثة منها فقط.
الطرق الناجحة:
1️⃣ التنبؤ المدمج بين WC و ECMWF
للتنبؤ بأعلى درجة حرارة، نحتاج أولاً إلى البيانات. استخدمنا مصدرين:
- Weather Company (WC): هو API تجاري للأرصاد الجوية، يوفر بيانات التوقعات كل ساعة، بدقة عالية؛
- ECMWF: هو مركز التنبؤات الجوية الأوروبية، يستخدم نموذجًا عالميًا أكثر حساسية للأنظمة الجوية الكبيرة.
كل مصدر له مميزاته وعيوبه، لذا قمنا بدمجهما عبر تصويت مرجح. يتم تعديل الأوزان ديناميكيًا حسب نوع الطقس في ذلك اليوم: إذا كان الطقس مشمسًا، نثق أكثر في WC؛ وإذا كانت السماء غائمة أو الرياح قوية، نثق أكثر في ECMWF.
2️⃣ التصحيح اللحظي: استخدام بيانات الارتفاع في درجة الحرارة لحساب الذروة
التوقعات كانت محسوبة الليلة الماضية، لكن الطقس يتغير باستمرار. لذا، يقوم هذا الجزء من النظام باستخدام البيانات الميدانية الصباحية لليوم، لتقدير أعلى درجة حرارة ممكنة اليوم.
المنطق بسيط: اكتشفت أن أسرع ارتفاع في درجة الحرارة يحدث بين الساعة 8 و9 صباحًا في شنغهاي. بعد أن يحصل النظام على درجة الحرارة الميدانية عند هذه الساعة، يبحث في البيانات التاريخية: في نفس الموسم، ونفس الوقت، كم يمكن أن ترتفع درجة الحرارة بشكل متوسط.
ثم يضيف تعديلين:
- إذا كانت السماء غائمة، يُخصم من التوقع نسبة معينة، لأن الغيوم تعيق ارتفاع الحرارة؛
- إذا كانت الرياح قوية، يُخصم أيضًا، لأن الرياح الشديدة تسرع فقدان الحرارة. يُحسب ذلك كـ “تقدير خارجي”.
كما يُؤخذ الضغط، نقطة الندى، الرطوبة في الاعتبار، لكن بعد اختبار العودة، تبين أن تأثيرها أقل، لذا أُزيلت.
لكن الاعتماد فقط على التوقع الخارجي غير كافٍ، لذا استخدمنا مفهوم مكافأة كالمان، والذي يعني أن نأخذ متوسطًا مرنًا بين “النتيجة الخارجية” و"التوقع الأصلي"، مع وزن يتغير تلقائيًا مع مرور الوقت:
- عند الساعة 6 صباحًا، يُعطى التوقع الخارجي وزن 20%، والأغلب يظل يعتمد على التوقع الأصلي؛
- عند الساعة 12 ظهرًا، يُعطى التوقع الخارجي وزن 72%؛
- بعد الساعة 1 ظهرًا، يُعتمد بشكل كامل على البيانات الميدانية، بنسبة 85%.
كلما تأخر الوقت، زادت أهمية البيانات الميدانية؛ وكلما كان مبكرًا، زادت قيمة التوقعات التاريخية.
بعد الساعة 2 ظهرًا، يقرر النظام أن الذروة قد تكون مرّت، ويأخذ أعلى درجة حرارة مسجلة اليوم من البيانات التاريخية مباشرة، دون محاولة التوقع.
3️⃣ هل اليوم يوم ارتفاع في درجات الحرارة؟
هذا هو الجزء الأكثر رضا في النظام، حيث يُجري النموذج تقييمًا يوميًا بين الساعة 2 و4 صباحًا: هل ستكون أعلى درجة حرارة اليوم أعلى من أمس؟
يتم جمع مجموعة من البيانات الجوية خلال تلك الفترة، وتقديمها إلى النموذج:
- تغير الضغط خلال 3 و12 ساعة الماضية؛
- اتجاه الرياح وسرعتها في الصباح الباكر، وحالة السحب؛
- مدى ارتفاع وانخفاض درجات الحرارة أمس، واتجاه درجات الحرارة خلال الثلاثة أيام الماضية، وهل كانت أعلى أو أدنى من المعتاد؛
- بالإضافة إلى الشهر، والفصل، واليوم من السنة، وهل كانت الأمطار نازلة أمس.
يُنتج النموذج خمس تصنيفات: يوم ارتفاع، يوم ارتفاع معتدل، يوم مستوي، يوم انخفاض معتدل، يوم انخفاض، مع مستوى ثقة لكل تصنيف.
لكن دقة هذا الأسلوب تختلف بشكل كبير حسب الموسم:
- الأفضل في الشتاء: عندما تصل كتلة هوائية باردة، يرتفع الضغط بسرعة، وتشتد الرياح الشمالية، وتكون الإشارة واضحة جدًا، ويمكن للنموذج أن يميزها بسهولة؛
- الأسوأ في الخريف: تتكرر تقلبات الكتل الهوائية بين الدافئة والباردة، ويحدث ارتفاع مؤقت ثم انخفاض، وتفشل القواعد التاريخية في هذا الموسم بسرعة.
الطرق التي تم استبعادها:
- التنبؤ باستخدام تحويل فورييه
حاولنا في البداية أن نستخدم تحليل فورييه لتوقع الدورة الزمنية لدرجات الحرارة، لنرى إن كان يمكن التنبؤ مباشرة بأعلى درجة حرارة في اليوم.
لكن اكتشفنا أن النتيجة الوحيدة التي يعطيها هي متوسط درجة الحرارة في هذا الموسم، لأن عشوائية الطقس في شنغهاي عالية جدًا. التحليل بالفورييه يُنتج منحنى أملس ومتوسط، وليس تقلبات اليوم الحقيقي. الخطأ كان حوالي 3.6°C، وكان دائمًا يُقلل التقدير بشكل منهجي، لذلك أُلغيت هذه الطريقة.
- التنبؤ بزمن الذروة باستخدام ERA5
ERA5 هو مجموعة بيانات تحليل الطقس التاريخي من المركز الأوروبي للمناخ، يُستخدم لتوقع متى ستصل أعلى درجة حرارة في اليوم.
بعد الاختبار، كانت النتائج:
- دقة ضمن ساعة واحدة 59.6%
- ضمن ساعتين 81.3%
لكن المشكلة أن دقة Polymarket أعلى، والنافذة الزمنية لاتخاذ القرار قصيرة جدًا، وإذا لم تستطع تحديد الذروة خلال نصف ساعة، فالأفضل أن تتابع بيانات Polymarket مباشرة، لذلك أُلغيت هذه الطريقة أيضًا.
ثالثًا، التطبيق العملي للنظام: حالتان ونتائج وتقييم
سوق الطقس على Polymarket يفتح قبل 4 أيام من الحدث، وغالبًا ما يتم تسعير الفئات الأكثر شعبية في بداية السوق بشكل كامل. الشراء عند الفئات ذات الاحتمالية العالية يكون غير مربح غالبًا.
لذا، استراتيجيتي كانت: الانتظار حتى تظهر إشارات، ثم الدخول في الوقت المناسب بعد ارتفاع درجة الحرارة.
بناءً على نظام الطقس الذي أنشأته، قمت بالعمليتين التاليتين:
الحالة الأولى:
في فجر يوم 16، أرسل قناة Telegram تقريرًا عن وضع الليل: غدًا سيكون يوم انخفاض في درجات الحرارة. السبب هو أن الغيوم في تلك الليلة كانت كثيفة، وخصائص الموسم واليوم من السنة تشير إلى انخفاض.
في ذلك الوقت، لم أضع رهانًا على الفور. إشارة الصباح كانت مجرد مرجع أولي. 
بحلول الساعة 11 صباحًا، أرسل النظام تقريرًا عن ارتفاع درجات الحرارة في الوقت الحقيقي. كانت أعلى درجة حرارة مسجلة قد وصلت إلى 12°C، وتقييم احتمالية زيادة 1°C كانت 42%، مع ميل لعدم الارتفاع أكثر.
عند دمج إشارة الانخفاض المحتمل من النموذج في الصباح، كانت الاتجاهات متوافقة، فقررت الرهان على أن أعلى درجة حرارة في ذلك اليوم لن تتجاوز 13°C.
التسوية في ذلك اليوم كانت 12°C. في اليوم السابق، 15، كانت 15°C، أي انخفضت بمقدار 3 درجات. 
الحالة الثانية:
مثلاً، حالة الطقس في شنغهاي اليوم 17، يمكن أن يكون النظام بمثابة إنذار مبكر: في الصباح عند الساعة 7، أُرسل تنبيه أن الذروة ستكون غير معتادة عند الساعة 22:00.
عادةً، أعلى درجة حرارة في يوم مشمس تظهر بين الساعة 1 و3 بعد الظهر، لكن اليوم، الذروة كانت عند الساعة 22، مما يدل على أن الارتفاع ليس بسبب أشعة الشمس، بل بسبب تدفق رطوبة دافئة ليلاً. طوال اليوم كانت تمطر، وكمية السحب كانت بين 97-100%، والشمس كانت شبه غائبة.
عندها فتحت Polymarket، ورأيت أن سعر 12°C لا يزال عند 53%. هناك من المجتمع من يتساءل: الآن بعد الظهر، ودرجة الحرارة 11°C، والذروة المعتادة قد مرّت، فلماذا لا يزال الناس يشترون عند 12°C؟
هذا التساؤل يكشف أن الناس لا يفرقون بين منطق الطقس المشمس والمطر، ويستخدمون نفس القواعد في السوق.
لكن النظام لا يختلط عليه الأمر. فهو يعرف منذ الصباح نوع الطقس، ويعرف أن الذروة غير معتادة، وأن الفارق بين درجة الحرارة الحالية وتوقعات السوق واضح، وهذه فجوة معلومات، والفجوة دائمًا فرصة للتداول.
هذه هي فائدة بناء هذا النظام: أن يكون لديك قدرة أكبر على التعرف على الفرص، وأسرع في التحذير من المخاطر.
ما هي أوجه القصور في النظام؟
لقد أنشأت نظامًا خلال عطلة نهاية الأسبوع، ومن الطبيعي أن يكون به بعض الثغرات:
- دقة النظام في الخريف فقط 63.7%، وهو تقريبًا كأنه يراهن عشوائيًا. في هذا الموسم، تتكرر تقلبات الكتل الهوائية بين الدافئة والباردة، ويحدث ارتفاع مؤقت ثم انخفاض، وتفشل القواعد التاريخية بسرعة.
- لا يمكن الحصول على بيانات الضغط في التداول الحقيقي. عند تدريب النموذج، استخدمنا تغير الضغط كميزة، وكانت النتائج جيدة، والإشارة واضحة عند عبور الهواء البارد. لكن عند التشغيل المباشر، لا يمكن الوصول إلى بيانات الضغط اللحظية.
- تصحيح تأثير الرياح البحرية لا يزال في انتظار تفعيل البيانات. تأثير رياح البحر من مطار بوسونغ حقيقي، وقد أنشأت النظام وحدة تصحيح مقابلة، لكن العينة التاريخية ليست كافية بعد.
نظام تم تشغيله خلال عطلة نهاية الأسبوع، ومعرفة هذه المشاكل هو إنجاز بحد ذاته. وسنواصل تحسينه أثناء التشغيل.
الختام
تطورت علوم الأرصاد لقرون، واستخدمت الأقمار الصناعية، والحوسبة الفائقة، والنماذج العالمية، ومع ذلك، لا تزال التنبؤات الجوية غير مؤكدة بنسبة 100% ليوم غد. ليس لأن العلماء غير مجتهدين، بل لأن النظام الجوي نفسه فوضوي، فدرجة واحدة من الاختلاف في الظروف الابتدائية قد تؤدي إلى نتائج مختلفة تمامًا.
هذا النظام الذي أنشأته خلال عطلة نهاية الأسبوع سيخطئ بالتأكيد. في الخريف، دقته تقارب رهان عشوائي، وإذا جاء الهواء البارد مبكرًا جدًا، قد لا يتفاعل النظام، ولم يتمكن بعد من التقاط تأثير الرياح البحرية بشكل كامل.
لكن هذا لا يهم. سوق التوقعات لا يحتاج إلى أن يكون دائمًا صحيحًا، بل يحتاج فقط إلى أن يكون لديه ميزة في الاحتمالات، وأن يرى طبقة إضافية من المعلومات أكثر من السوق.
سوق الطقس في شنغهاي لا يزال في مراحله المبكرة، وسأواصل تتبع هذا النظام، وأطوره أثناء التشغيل. إذا كنت تعمل أيضًا في سوق Polymarket للطقس، فمرحبًا بك في التعليق لمناقشة: ما هي الطرق التي تستخدمها لتحديد وقت الدخول؟ وما هي نتائج التسوية التي فاجأتك؟
