저자: Changan I Biteye 콘텐츠 팀

날씨는 선거와 같지 않다. 입장이 없고; NBA와 같지 않다. 홈팀이 없다. 하지만 이 시장은 국내 사용자들을 끌어모았다. 이유는 간단하다. 모든 사람은 느끼고, 모든 사람은 상하이의 날씨를 이해한다고 생각한다.

하지만 "이해하는 느낌"과 "돈을 벌 수 있는 것"은 두 가지 다른 문제다.

Biteye는 오늘 세 가지를 공유한다:

1. 결제 규칙 이해하기

2. 날씨 예측 방법 구축하기

3. 시스템을 사용하여 다른 사람들이 보지 못하는 거래 기회 찾기

1. 먼저 명확히 하자: 이 날씨 시장은 도대체 어떻게 결제되는가?

1. 결제의 온도는 당신이 생각하는 그게 아니다

많은 사람들이 처음 참여할 때 오해하는 점이 있다: 휴대폰 날씨 앱을 사용하여 최고 기온에 베팅하지만, 앱에서 표시되는 것은 상하이 시내의 온도이고, Polymarket의 결제는 상하이 푸동 공항(ZSPD 기상 관측소)의 실측 데이터를 사용한다. 이 데이터는 Wunderground라는 미국 기상 플랫폼을 통해 공개되며, PM은 WU의 기록을 직접 읽어 결제 기준으로 삼는다.

두 곳, 두 숫자. 푸동 공항은 도시 동쪽에 위치하고, 장강의 하구 근처에 있어 해풍의 영향을 받아 기온이 일반적으로 시내보다 낮다. 이 차이는 평소에는 느끼지 못하지만, 경계 구간에서는 베팅의 성공과 실패를 가르는 차이가 될 수 있다.

그래서 당신은 날씨 시장의 댓글란에서 이런 혼란을 볼 수 있다: "분명 오늘이 어제보다 따뜻한데, 왜 표시된 최고 온도는 더 낮지?"

2. 숫자는 맞지만, 단위는 당신이 생각하는 그게 아니다

WU의 데이터는 공항에서 매시간 보고하는 METAR 메시지(전 세계 민간 항공에서 사용하는 기상 전보 형식)에서 직접 나온다.

여기에는 하나의 세부 사항이 숨겨져 있다: METAR는 화씨 정수를 기록하며, WU는 이 숫자를 직접 표시하고, 변환하거나 수정하지 않는다.

대부분의 날씨 예보 시스템과 기상 모델에서 출력되는 온도는 소수점이 포함되어 있다. 당신의 모델이 정교할수록, 이 가장 거친 부분을 간과하기 쉽다.

3. 상하이 기온의 규칙

ZSPD 관측소의 거의 1900일 데이터를 분석해보니, 상하이의 최고 기온 발생 시점이 생각보다 집중되어 있다:

• 네 계절 모두 11:00-13:00에 집중되어 있다.

• 여름 12:00의 집중도가 가장 높고, 단일 시간에 전체 계절의 27.6%를 차지한다.

• 가을의 피크 시점은 약간 이르며, 10:00도 고빈도 시점 중 하나이다.

규칙을 아는 것은 첫 번째 단계지만, 규칙이 스스로 시장을 지켜보지는 않는다. 매일 최고 온도가 언제 나타나는지, 갱신되었는지, 경계에서 얼마나 떨어져 있는지.

그래서 필자는 이 시스템을 구축했다: 매일 결제 전에 가능한 한 정확하게 그날의 최고 온도가 어느 섭씨 구간에 떨어질지를 예측한다.

2. 다섯 가지 방법, 세 가지가 통과되었다

시장 규칙을 명확히 한 후, 다음 질문은: 어떻게 그날의 최고 온도를 예측할 것인가?

기상 초보자로서 첫 번째 단계는 ChatGPT에 질문하는 것이다: 기상 산업에서 당일 최고 온도를 어떻게 계산하는지, 어떤 성숙한 방법이 있는지. ChatGPT는 이론적 프레임워크를 제공했고, Claude는 이 프레임워크를 코드로 구현했다. 두 AI가 협력하여 주말 동안 시스템을 구축했다.

총 다섯 가지 방법을 시도했으며, 최종적으로 세 가지가 통과되었다.

통과된 방법:

1️⃣ WC + ECMWF 통합 예보

최고 온도를 예측하기 위해서는 먼저 데이터가 필요하다. 두 가지 출처를 사용했다:

• Weather Company(WC)는 상시 예보 데이터를 제공하는 상업 기상 API로, 정확도가 높다;

• ECMWF는 유럽 중기 기상 예보 센터의 글로벌 기상 모델로, 대규모 기상 시스템에 더 민감하다.

두 출처는 각각 장단점이 있으므로, 이들을 가중 투표로 결합했다. 가중치는 당일 날씨 유형에 따라 동적으로 조정된다: 맑은 날에는 WC를 더 신뢰하고, 구름이 많고 바람이 강한 날씨에는 ECMWF를 더 신뢰한다.

2️⃣ 실시간 수정: 온도 상승 데이터를 사용하여 피크 추정

예보는 어젯밤에 계산된 것이지만, 오늘의 날씨는 계속 변하고 있다. 그래서 이 모듈이 하는 일은: 오늘 아침에 이미 발생한 실측 데이터를 사용하여 오늘 최고 온도가 얼마나 올라갈 수 있는지를 추정하는 것이다.

논리는 복잡하지 않다. 필자는 상하이에서 아침 8-9시가 가장 빠르게 온도가 상승하는 시간대라는 것을 발견했다. 시스템은 이 시점의 실측 온도를 받은 후, 역사 데이터를 조회한다: 같은 계절, 같은 시점에서 과거 평균적으로 얼마나 더 상승할 수 있었는지.

그런 다음 두 가지 수정을 추가한다:

• 구름이 많으면 할인 계수를 곱한다. 구름이 두꺼울수록 온도 상승이 방해받는다.

• 바람이 강하면 또 다른 할인 계수를 곱한다. 강한 바람은 열 손실을 가속화한다. "외삽 추정"을 계산한다.

기압, 이슬점, 습도도 계산에 포함되지만, 회귀 테스트 후 이들 요소의 영향이 작고 상관관계가 낮아 삭제했다.

하지만 단순히 외삽하는 것만으로는 안정적이지 않다. 여기서 칼만 이득 개념을 사용했다. 쉽게 말해 "외삽 결과"와 "원래 예보" 사이에서 가중 평균을 취하며, 이 가중치는 시간이 지남에 따라 자동으로 변한다.

• 아침 6시에는 외삽이 20%를 차지하고, 대부분은 여전히 예보를 신뢰한다.

• 정오 12시에는 외삽이 72%를 차지한다.

• 오후 1시 이후에는 거의 완전히 실측을 신뢰하며, 85%를 차지한다.

시간이 지날수록 현재 발생하는 일이 더 중요해지고; 이른 시간일수록 역사적 예보의 참고 가치가 더 커진다.

오후 2시 이후, 시스템은 피크가 이미 지나갔을 가능성이 높다고 판단하고, 역사 기록에서 오늘의 최고 온도를 가져와 결과를 고정한다. 더 이상 추정하지 않는다.

3️⃣ 오늘은 온도 상승일인가?

이것은 전체 시스템에서 가장 만족스러운 모듈로, 매일 새벽에 판단한다: 오늘의 최고 온도가 어제보다 높을 것인가?

매일 새벽 2-4시, 시스템은 기상 데이터를 수집하여 이 모델에 입력한다:

• 지난 3시간, 12시간의 기압 변화

• 새벽의 바람 방향과 풍속, 구름 상태

• 어제의 온도 상승 및 하강 폭, 최근 3일의 온도 추세, 어제의 온도가 높았는지 낮았는지

• 월, 계절, 오늘이 올해의 몇 번째 날인지, 어제 비가 내렸는지 추가한다.

모델 출력은 다섯 개의 등급으로 나뉜다: 온도 상승일, 약간 상승, 평형, 약간 하강, 온도 하강일, 동시에 신뢰도를 제공한다.

하지만 이 방법은 계절에 따라 정확도가 크게 다르다.

• 겨울이 가장 정확하다: 찬 공기가 오면, 기압이 급상승하고 북풍이 강화되며, 신호가 매우 명확해 모델이 쉽게 알아볼 수 있다.

• 가을이 가장 나쁘다: 찬 기단과 따뜻한 기단이 반복적으로 교차하며, 오늘 상승했다가 내일 다시 하락한다. 역사적 규칙이 이 계절에서 가장 빨리 무효화된다.

탈락된 방법:

1. 푸리에 수치 예측

가장 처음에 푸리에 분석을 사용하여 역사적 기온의 주기적 규칙을 맞추어 당일 최고 온도를 직접 예측할 수 있는지 시도했다.

결과적으로 그것이 알려주는 것은 "역사적으로 이 계절의 평균 온도"뿐이었다. 상하이 날씨의 무작위성이 너무 높아 푸리에가 맞춘 것은 부드러운 평균 곡선일 뿐, 실제 매일의 변동이 아니다. 오차는 3.6°C이며, 100% 체계적으로 저평가되므로 바로 삭제했다.

2. ERA5 피크 시각 예측

ERA5는 유럽 기후 센터의 글로벌 역사 재분석 데이터 세트로, 당일 최고 온도가 몇 시에 나타나는지를 예측하는 데 사용된다.

회귀 테스트 결과:

• ≤1시간 정확도 59.6%

• ≤2시간 정확도 81.3%

들리기에는 괜찮지만, 문제는 PM의 정확도가 더 높아 거래자가 판단할 수 있는 시간 창이 짧다는 것이다. 만약 30분 이내의 피크 판단이 불가능하다면, Polymarket의 데이터를 보는 것이 더 낫기 때문에 이 방법은 탈락되었다.

3. 시스템 실전: 두 가지 사례와 부족한 반성

Polymarket의 날씨 시장은 4일 전에 거래를 개시하며, 인기 있는 온도 구간은 일반적으로 개장 초기부터 충분히 가격이 책정된다. 높은 확률 구간에서 직접 구매하면 손익 비율이 좋지 않다.

그래서 필자가 채택한 전략은: 신호를 기다리고, 온도 상승 후의 시간 창에서 다시 진입하는 것이다.

따라서 자가 구축한 날씨 시스템에 따라 다음 두 가지 작업을 수행했다:

사례 1:

16일 새벽, 텔레그램 채널에서 야간 모드 보고서를 푸시했다: 내일은 온도 하강일이다. 이유는 그날 밤 구름 상태가 두껍고, 계절과 연내 일서 두 가지 특성이 모두 하강 방향을 가리키기 때문이다.

이때 필자는 즉시 베팅하지 않았다. 새벽의 신호는 첫 번째 참고 사항일 뿐이다.

오전 11시가 되자, 시스템은 온도 상승 기간의 실시간 보고서를 푸시했다. 당시 실측 최고 온도는 이미 12°C에 도달했으며, +1°C 확률 점수는 오늘 1°C 더 상승할 확률이 42%로, 더 이상 상승하지 않을 가능성이 높다고 결과를 제시했다.

새벽의 논리 회귀에서 하강 신호와 결합하여 두 모듈의 방향이 일치하게 되었다. 이때 신호는 새벽보다 훨씬 더 명확했다. 그래서 16일 최고 온도가 13°C를 넘지 않을 것에 베팅했다.

당일 결제: 12°C. 전날 15일은 15°C였고, 정확히 3도 하락했다.

사례 2:

예를 들어 오늘 17일의 상하이 날씨에서, 날씨 시스템은 경고 역할을 할 수 있다: 아침 7시의 푸시에서 피크 시각이 비정상적으로 22:00으로 나타났다.

정상적인 맑은 날 최고 온도는 오후 1-3시에 나타나지만, 오늘 피크는 저녁 22시에 나타나며, 이는 일조 상승이 아니라 따뜻하고 습한 기류가 밤에 유입되고 있음을 나타낸다. 하루 종일 비가 내리고, 구름량은 97-100%, 일조는 거의 없다.

이때 Polymarket을 열어보니 12°C의 가격이 여전히 53%로 남아 있었다. 커뮤니티에서는 누군가 혼란스러워했다: 지금 이미 오후인데 온도가 11°C밖에 안 되며, 정상적인 피크 시점은 이미 지나갔는데, 왜 모두가 여전히 12°C에 베팅하고 있는가?

이 혼란의 이면에는 모두가 맑은 날의 논리를 사용하여 비 오는 날의 시장을 판단하고 있다는 것이 있다.

시스템은 혼란스럽지 않다. 그것은 아침에 오늘의 날씨 유형을 명확히 인식했으며, 피크 시각이 비정상적이고 현재 온도와 시장 예상 간에 명백한 차이가 존재한다. 이는 정보 격차이며, 정보 격차는 거래 기회이다.

이것이 바로 이 시스템을 구축한 의미이다: 기회 앞에서 더 쉽게 인식하고; 위험 앞에서 더 빠르게 경고한다.

시스템의 부족한 점

주말 동안 만든 시스템이니만큼 결함이 없을 수 없다:

• 가을의 정확도는 63.7%에 불과하여 거의 동전 던지기와 같다. 찬 기단과 따뜻한 기단이 이 계절에서 반복적으로 교차하며, 오늘 상승했다가 내일 다시 하락한다. 역사적 규칙이 가을에서 가장 빨리 무효화된다.

• 기압 특성은 실제 거래에서 얻을 수 없다. 모델 훈련 시 기압 변화를 특성으로 사용했으며, 회귀 테스트에서 효과가 좋았다. 찬 공기가 지나가는 신호는 매우 명확하다. 하지만 실제 거래 시 현재 인터페이스에서 실시간 기압 데이터를 얻을 수 없다.

• 해안 수정은 아직 데이터 활성화를 기다리고 있다. 푸동 공항의 해풍 효과는 실제로 존재하며, 시스템도 이에 대한 수정 모듈을 구축했지만, 회귀 테스트 샘플이 아직 충분하지 않다.

주말 동안 운영된 시스템이 이러한 문제를 발견한 것만으로도 수확이 있었다. 앞으로 계속 운영하며 수정해 나갈 것이다.

결론

기상학은 수백 년 동안 발전해왔으며, 위성, 초고속 컴퓨터, 글로벌 모델을 사용했지만, 날씨 예보는 여전히 내일 100% 정확하다고 보장할 수 없다. 과학자들이 충분히 노력하지 않아서가 아니라, 대기 시스템 자체가 혼돈적이기 때문이다. 초기 조건이 1도 차이 나면 결과는 완전히 다를 수 있다.

주말 동안 운영된 이 시스템도 물론 오류가 발생할 것이다. 가을의 정확도가 거의 동전 던지기 수준이며, 찬 공기가 너무 일찍 오면 시스템이 반응하지 못할 수 있고, 해풍 효과는 아직 완전히 포착되지 않았다.

하지만 이는 중요하지 않다. 예측 시장에서는 매번 맞출 필요는 없으며, 단지 배당률이 유리할 때 시장보다 더 많은 정보를 보는 것이 중요하다.

상하이 날씨 시장은 아직 초기 단계에 있으며, 필자는 이 시스템을 지속적으로 추적하고 운영하며 수정할 것이다. 만약 당신도 Polymarket 날씨 시장을 하고 있다면, 댓글란에서 논의해보자: 당신은 어떤 방법으로 진입 시점을 판단하는가? 예상치 못한 결제 결과를 경험한 적이 있는가?