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天气套利助手 v3.0 是一款面向天气预测市场(如 Polymarket)的自动化套利与分析工具。提供两种策略模式:推荐的 NOAA 套利模式利用联邦超算(高置信度)与零售市场价格差进行低风险信息差套利;温度预测模式通过 ECMWF、GFS、ICON、GEM 等多源加权预测计算边缘优势并给出下注建议。功能包括实时扫描(noaa)、持续监控(watch)、全平台扫描(scan)、城市深度分析(city)、回测(backtest)与模拟(simulate)。内置仓位分配、风控规则与阈值设置,可输出交易信号与预期回报。
Overview
天气套利助手 v3.0 是一款面向天气预测市场(如 Polymarket)的自动化套利与分析工具。提供两种策略模式:推荐的 NOAA 套利模式利用联邦超算(高置信度)与零售市场价格差进行低风险信息差套利;温度预测模式通过 ECMWF、GFS、ICON、GEM 等多源加权预测计算边缘优势并给出下注建议。功能包括实时扫描(noaa)、持续监控(watch)、全平台扫描(scan)、城市深度分析(city)、回测(backtest)与模拟(simulate)。内置仓位分配、风控规则与阈值设置,可输出交易信号与预期回报。适用于从事天气事件市场套利、策略回测与自动化监控的量化交易者与市场分析师,核心优势为数据驱动、自动化执行与降低预测复杂度。
天气套利助手 v3.0 是一款面向天气预测市场(如 Polymarket)的自动化套利与分析工具。提供两种策略模式:推荐的 NOAA 套利模式利用联邦超算(高置信度)与零售市场价格差进行低风险信息差套利;温度预测模式通过 ECMWF、GFS、ICON、GEM 等多源加权预测计算边缘优势并给出下注建议。功能包括实时扫描(noaa)、持续监控(watch)、全平台扫描(scan)、城市深度分析(city)、回测(backtest)与模拟(simulate)。内置仓位分配、风控规则与阈值设置,可输出交易信号与预期回报。适用于从事天气事件市场套利、策略回测与自动化监控的量化交易者与市场分析师,核心优势为数据驱动、自动化执行与降低预测复杂度。
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How this skill works
天气套利助手 v3.0 是一款面向天气预测市场(如 Polymarket)的自动化套利与分析工具。提供两种策略模式:推荐的 NOAA 套利模式利用联邦超算(高置信度)与零售市场价格差进行低风险信息差套利;温度预测模式通过 ECMWF、GFS、ICON、GEM 等多源加权预测计算边缘优势并给出下注建议。功能包括实时扫描(noaa)、持续监控(watch)、全平台扫描(scan)、城市深度分析(city)、回测(backtest)与模拟(simulate)。内置仓位分配、风控规则与阈值设置,可输出交易信号与预期回报。
天气套利助手 v3.0
🎯 核心洞察
NOAA 不是你手机上的天气应用。 它是联邦超级计算机——卫星、海洋浮标、多普勒雷达——40多年24小时不间断运行大气模型。
48小时预报准确率:93%以上
与此同时,Polymarket 天气市场的价格是由人们在刷 TikTok 之余查看 AccuWeather 得出的。
联邦科学与零售业猜测之间的差距——那就是利润所在。
📊 两种策略模式
模式一:NOAA 套利(推荐)
核心逻辑:信息差套利,无需预测
NOAA 超算 (93%准确率) VS AccuWeather (普通人猜测)
↓ ↓
科学预测 市场价格
└──────── 差距 = 利润 ────────┘
交易规则:
| 规则 | 阈值 |
|---|---|
| 买入 | 价格 < 15美分 |
| 卖出 | 价格 > 45美分 |
| 单笔 | ≤ $2 |
| 置信度 | NOAA > 85% |
真实战绩:
- 2900+ 笔交易
- 91% 胜率
- 月收益 $38,700(起步 $150)
模式二:温度预测
核心逻辑:多气象源加权预测
ECMWF + GFS + ICON + GEM → 加权预测 → 对比市场赔率
交易规则:
| 规则 | 阈值 |
|---|---|
| 边缘优势 | > 20% |
| 最大单注 | $15 |
| 最大总投 | $40 |
模拟战绩(500次):
- 69% 胜率
- 14% ROI
- 推荐城市:Chicago, Phoenix, Dallas
🆚 策略对比
| 指标 | NOAA套利 | 温度预测 |
|---|---|---|
| 胜率 | 91% | 69% |
| 复杂度 | 低(纯套利) | 中(需预测) |
| 依赖 | NOAA API | 多气象源 |
| 风险 | 低 | 中 |
| 推荐度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
结论:优先使用 NOAA 套利模式!
命令
| 命令 | 说明 | 价格 |
|---|---|---|
noaa | NOAA套利扫描(推荐) | $0.02 |
watch | 持续监控(每2分钟) | $0.02 |
scan | 扫描所有平台天气市场 | $0.01 |
city <城市> | 深度分析城市(多气象源) | $0.02 |
backtest | 回测策略效果 | $0.05 |
simulate | 模拟单次交易 | 免费 |
快速开始
NOAA 套利(推荐)
# 单次扫描
node scripts/arbitrage.js noaa
# 持续监控
node scripts/arbitrage.js watch
输出示例:
📍 Chicago
NOAA 预报: 37°F
NOAA 置信度: 92%
💰 套利机会: BUY @ 4美分
📊 预期回报: 1988%
温度预测模式
# 分析城市
node scripts/arbitrage.js city "Chicago"
# 回测
node scripts/arbitrage.js backtest
# 模拟
node scripts/arbitrage.js simulate "Chicago"
核心策略
温度阶梯法(neobrother风格)
- 获取多气象源预报
- 加权计算预测温度
- 对比市场赔率
- 计算边缘优势
- 分配下注金额
风险控制
- 单次投入 ≤ $50
- 单区间上限 ≤ $20
- 最小边缘优势 > 10%
- 按置信度调整仓位
数据源
| 数据 | 来源 | 准确率 |
|---|---|---|
| ECMWF | 欧洲中期预报 | 最高 |
| GFS | NOAA全球预报 | 高 |
| ICON | 德国气象局 | 高 |
| GEM | 加拿大环境部 | 中 |
支持城市
美国: New York, Chicago, Miami, Phoenix, Dallas, LA, SF, Seattle, Denver, Boston
国际: London, Tokyo, Sydney, Paris, Berlin
回测结果
基于2024年3月历史数据:
| 城市 | 命中率 | ROI |
|---|---|---|
| Chicago | 90% | 19% |
| Miami | 80% | 20% |
| New York | 30% | -28% |
结论: 选择预报准确率高的城市(Chicago, Miami)
风险提示
- 天气预报有误差
- 市场赔率实时变化
- 建议小额高频
- 不要梭哈单个市场
使用方法
# 开发模式(跳过扣费)
SKILLPAY_DEV=true node scripts/arbitrage.js city "Chicago"
# 生产模式
node scripts/arbitrage.js city "Chicago"
参考
- neobrother: $20,000+ 累计盈利,温度阶梯策略
- Hans323: $1.11M 单笔(高风险,不推荐)
更新日志
v2.0 (2026-03-05)
- 新增多气象源支持
- 新增Kalshi平台
- 新增回测功能
- 新增模拟交易
- 优化阶梯算法
v1.0 (2026-03-05)
- 基础版本
- Polymarket支持
- Open-Meteo天气API
Best used for
When to use it
天气套利助手 v3.0 是一款面向天气预测市场(如 Polymarket)的自动化套利与分析工具。提供两种策略模式:推荐的 NOAA 套利模式利用联邦超算(高置信度)与零售市场价格差进行低风险信息差套利;温度预测模式通过 ECMWF、GFS、ICON、GEM 等多源加权预测计算边缘优势并给出下注建议。功能包括实时扫描(noaa)、持续监控(watch)、全平台扫描(scan)、城市深度分析(city)、回测(backtest)与模拟(simulate)。内置仓位分配、风控规则与阈值设置,可输出交易信号与预期回报。

01 · PRE-MEETING
Prepare a decision brief
Turn scattered evidence into a structured case before an investment committee meeting.

02 · TEAM WORKFLOW
Standardize handoffs
Create consistent research outputs across analysts, portfolio managers, and agents.

03 · LIVE UPDATE
Refresh the thesis
Update scenarios after a new catalyst, KPI release, or earnings result.
Community notes
Built to improve with use.
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