yangyuan-zhen/PolyWeather

解决的问题

PolyWeather 为温度结算市场量身打造了一个生产级别的天气智能堆栈。它解决了获取高精度、经过校准的温度预测和实时观测数据的问题，用于确定特定温度结果（市场桶）的概率，帮助用户识别模型预测与市场隐含概率之间的错配。

如何工作

该系统从多个数据源聚合天气数据，包括航空天气（METAR/TAF）、Open-Meteo，以及日本气象厅（JMA）和香港天文台（HKO）等官方网络。它采用动态误差平衡（DEB）引擎融合多模型预测，并使用 deb_normal 概率引擎生成经过校准的整数度概率桶。Next.js 前端和 Telegram 机器人为用户提供实时图表、日内分析（包括证据链和失效规则），以及市场信号差异。

适用人群

专为在天气相关预测市场或结算市场中运营的专业交易员和分析师设计，他们需要精确的、以结算源为优先的温度数据和概率预测。

主要亮点

• 动态误差平衡（DEB）： 融合多个天气模型，创建用于峰值窗口检测的加权小时级共识路径。
• 校准概率： 使用正态分布引擎计算特定温度范围的概率，并与市场定价进行比较。
• 结算优先数据： 优先采用机场 METAR 和官方气象站数据，以与实际市场结算源保持一致。
• 实时终端： 支持 SSE 驱动的实时图表更新，并提供 72 小时窗口，同时显示观测数据与模型共识。
• 日内分析： 提供专业气象解读，包括置信度、上行/下行路径和确认规则。