docs: full README rewrite reflecting current architecture and capabilities
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2569718930@qq.com
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@@ -1,6 +1,5 @@
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# 🌡️ PolyWeather: 智能天气量化分析机器人
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[](https://github.com/yangyuan-zhen/PolyWeather/actions/workflows/python-app.yml)
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[](https://www.python.org/downloads/)
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[](https://opensource.org/licenses/MIT)
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[](https://deepwiki.com/yangyuan-zhen/PolyWeather)
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@@ -16,7 +15,7 @@ PolyWeather 是一款专为 **Polymarket** 等预测市场打造的天气分析
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<p align="center">
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<img src="./docs/images/demo_map.png" alt="PolyWeather Web Map" width="800">
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<em>🗺️ 交互式网页地图：全球城市实时监控与丰富的数据可视化可视化</em>
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<em>🗺️ 交互式网页地图：全球城市实时监控与丰富的数据可视化</em>
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</p>
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@@ -25,10 +24,11 @@ PolyWeather 是一款专为 **Polymarket** 等预测市场打造的天气分析
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### 1. 🌐 交互式网页地图面板
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- **全球纵览**：基于 Leaflet 的暗黑全屏实时地图，直接采用官方结算机场经纬度进行最精确的追踪与显示。
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- **渐进式数据流加载**：进图后智能在后台进行无感知拉取更新，确保不触发高频 API 频率限制的前提下填满所有城市数据。
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- **丰富的数据可视化**：引入了基于 Chart.js 的高分辨率全天走势预测平滑曲线，多模型直达对比横空出世，以及高颜值结算概率条，各城市实时风险等级色彩系统。
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- **双引擎共生**：后端采用了基于原代码重构利用的 FastAPI，地图网络服务可以在任意 VPS 上零门槛与原本的 Telegram Bot（机器人）共享同一个内存核心并存互不打架。
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- **全球纵览**：基于 Leaflet 的暗黑全屏实时地图，直接采用官方结算机场经纬度进行追踪与显示。
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- **渐进式数据流加载**：进图后智能在后台无感知拉取，不触发 API 频率限制。
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- **丰富的数据可视化**：Chart.js 温度走势图叠加 METAR 实测散点，多模型对比条形图，高斯概率分布条，实时风险等级色彩系统。
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- **镜头联动**：点击城市触发平滑飞入缩放动画。
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- **双引擎共生**：FastAPI 后端与 Telegram Bot 共享同一份分析逻辑（`analyze_weather_trend`）和 AI Prompt 管线，确保两端输出完全一致。
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### 2. 🧬 动态权重集合预报 (DEB 算法)
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@@ -40,17 +40,18 @@ PolyWeather 是一款专为 **Polymarket** 等预测市场打造的天气分析
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- **准确率追踪**：通过 `/deb` 命令查看 DEB 融合预测的历史 WU 结算命中率和 MAE，并与各个单一模型对比。
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- **自动清理**：只保留最近 14 天的记录，防止数据无限增长。
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### 2. 🎲 数学概率引擎 (Settlement Probability)
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### 3. 🎲 数学概率引擎 (Settlement Probability)
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基于集合预报的正态分布拟合，自动计算每个 WU 结算整数温度的概率：
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基于集合预报的正态分布拟合，自动计算每个结算整数温度的概率：
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- **分布中心 μ**：以 DEB/多模型中位数（70%）和集合中位数（30%）的加权均值为中心。实测超过 μ 时自动上修。
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- **实况锚定 μ**：当实测最高温在峰值窗口期间/之后显著低于预报中位数（预报崩盘），μ 直接锚定在实测值上，而非失败的预报。正常情况下使用 DEB/多模型中位数（70%）和集合中位数（30%）的加权平均。
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- **标准差 σ 三层修正管线**：
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1. **集合基础**：σ = (P90-P10) / 2.56
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2. **MAE 兆底**：用 DEB 历史 MAE 作为 σ 下限——防止集合预报低估真实不确定性
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2. **MAE 兜底**：用 DEB 历史 MAE 作为 σ 下限——防止集合预报低估真实不确定性
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3. **Shock Score 放宽**：σ × (1 + 0.5 × shock_score)，气象突变时自动加宽
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- **时间衰减**：峰值前 σ×1.0 → 峰值窗口 σ×0.7 → 峰值后 σ×0.3
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- **实测过滤**：已实测 WU 值以下的候选自动排除
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- **死盘覆盖**：确认死盘后，概率直接坍缩为结算值 100%
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#### 💥 Shock Score：气象突变软评分 (0~1)
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@@ -62,25 +63,27 @@ PolyWeather 是一款专为 **Polymarket** 等预测市场打造的天气分析
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| 云量阶跃 | 0~0.35 | FEW→BKN 等云码跳变 |
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| 气压变化 | 0~0.25 | 2h 内气压差 > 2hPa |
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### 3. 🤖 AI 深度分析 (Groq LLaMA 3.3 70B)
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### 4. 🤖 AI 深度分析 (Groq LLaMA 3.3 70B)
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将全部气象数据投喂给 LLaMA 70B，按 **P1→P4 优先级链** 分析：
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将全部气象数据投喂给 LLaMA 70B，按 **P0→P4 分析框架** 决策：
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- **P1 实况节奏**（最高优先级）：连续 2 报创新高→升温未止；连续 2 报未创新高且过峰→偏死盘。低辐射升温→暖平流驱动。
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- **P2 阻碍因子**：湿度>80% **且** BKN/OVC 持续 2 报→压温有效。单"多云"不足以判断受限。
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- **P3 数学概率**：参考结算概率分布，但不可压过 P1 实况。
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- **P4 预报背景**：DEB/预报用于判断上沿，实测超预报时降权。
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- **死盘判定**：峰值窗口已过 + 连续 2 报未创新高 + 云量回补或降水→判定死盘。
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- **高可用保障**：自动重试 + 备用模型降级（70B → 8B），抵御 Groq API 故障。
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- **P0 预报失准检测**（最高优先级）：分级失准（轻/中/重），根据偏差幅度自动标记。"失准 ≠ 已定局"——还需检查斜率 + 风云条件。支持二次抬升判断。
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- **P1 实况节奏**：连续 2 报创新高 → 升温未止；连续 2 报未创新高且斜率 ≤ 0 → 偏死盘。低辐射升温 → 可能多因子叠加（平流/混合层/热岛），不做单因子归因。
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- **P2 阻碍因子**（需结合城市特性判断）：降水 → 强压温。高湿度 + 厚云层持续 2 报以上 → 可能压温，但阈值因城市类型（海洋 vs 大陆）而异。单因子不足以断定。
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- **P3 概率与一致性校验**：参考结算概率分布，与 P1 实况做交叉检查。矛盾时以实况为准并说明偏离原因。
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- **P4 预报背景**（最低优先级）：可参考 DEB/预报做上沿评估。实测显著偏离时禁止引用。
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- **统一分析源**：Web 和 Telegram Bot 共用同一个 `analyze_weather_trend` 函数和 `get_ai_analysis` 提示词——完全相同的上下文，完全相同的决策。
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- **高可用保障**：自动重试 + 备用模型降级（70B → 8B）。支持代理配置。
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### 4. ⏱️ 实时机场观测 (Zero-Cache METAR)
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### 5. ⏱️ 实时机场观测 (Zero-Cache METAR)
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- **精确时间**：从 METAR 原始报文 (`rawOb`) 中提取真实观测时间，而非 API 取整后的 `reportTime`，精确到分钟。
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- **精确时间**：从 METAR 原始报文 (`rawOb`) 中提取真实观测时间，精确到分钟。
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- **实时穿透**：通过动态请求头绕过 CDN 缓存，获取机场第一手 METAR 报文。
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- **结算预警**：自动计算 Wunderground 结算边界（X.5 进位线），提醒潜在波动。
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- **异常过滤**：自动过滤 MGM 等数据源的 -9999 哨兵值，避免垃圾数据污染输出。
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- **结算预警**：自动计算结算边界（X.5 进位线），提醒潜在波动。
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- **MGM 回退**：土耳其城市（安卡拉）METAR 不可用时回退至 MGM 数据。
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- **异常过滤**：自动过滤 -9999 等哨兵值，避免垃圾数据污染输出。
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### 5. 📈 历史数据采集
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### 6. 📈 历史数据采集
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- 提供 `fetch_history.py` 脚本，可一键获取各城市过去 3 年的小时级历史气象数据（温度、湿度、辐射、气压等 10+ 维度），为后续机器学习模型（XGBoost/MOS）提供数据基础。
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@@ -93,7 +96,7 @@ PolyWeather 是一款专为 **Polymarket** 等预测市场打造的天气分析
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- **Python 3.11+** 或 **Docker & Docker Compose**
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- **环境变量**: 在 `.env` 中设置关键参数（参考 `.env.example`）。
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### 🐳 Docker 推荐部署 (推荐)
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### 🐳 Docker 部署 (推荐)
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最简单、稳定的部署方式，避免系统依赖冲突。
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@@ -118,14 +121,14 @@ PolyWeather 是一款专为 **Polymarket** 等预测市场打造的天气分析
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1. 安装依赖: `pip install -r requirements.txt`
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2. 配置 `.env` 文件。
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3. 利用项目中已包含的 `update.sh` 实现机器人和网站的双轨后台一键重启（适用于 `nohup`：
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3. 利用项目中已包含的 `update.sh` 实现机器人和网站的双轨后台一键重启：
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```bash
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# 每次代码变更后，只需在 VPS 执行此命令
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./update.sh
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```
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_(该脚本将自动执行 git 抓取、杀僵尸进程、解绑释放死锁端口、并分别利用 nohup 重新唤醒 bot_listener.py 和 FastAPI app.py服务。)_
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_(该脚本将自动执行 git 抓取、杀僵尸进程、解绑端口、并分别利用 nohup 重新唤醒 bot_listener.py 和 FastAPI app.py 服务。)_
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@@ -148,48 +151,50 @@ _(该脚本将自动执行 git 抓取、杀僵尸进程、解绑释放死锁端
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```mermaid
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graph TD
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User[用户] -->|查询指令| Bot[bot_listener.py 核心调度器]
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User[用户] -->|查询指令| Bot["bot_listener.py (核心调度器)"]
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User -->|浏览器| Web["web/app.py (FastAPI)"]
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subgraph 数据获取层
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Bot --> Collector[WeatherDataCollector]
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Web --> Collector
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Collector --> OM[Open-Meteo 预报/集合]
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Collector --> MM[多模型 ECMWF/GFS/ICON/GEM/JMA]
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Collector --> METAR["机场实时 METAR (rawOb精确时间)"]
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Collector --> METAR["机场实时 METAR (rawOb)"]
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Collector --> MGM["MGM 回退 (土耳其)"]
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end
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subgraph 算法层
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Collector --> Peak[峰值时段预测]
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Collector --> DEB[DEB 动态权重融合]
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DEB --> DB[(每日记录数据库)]
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Peak --> Prob[正态分布概率引擎]
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Peak --> Prob["概率引擎 (实况锚定μ)"]
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Collector --> Prob
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METAR --> Shock[Shock Score 突变评分]
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Shock --> Prob
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Collector --> Logic[结算边界 / 趋势分析]
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Collector --> Logic["结算边界 / 死盘检测"]
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end
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subgraph AI 决策层
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DEB --> AI[Groq LLaMA 70B]
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Prob --> AI
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Logic --> AI
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METAR --> AI
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subgraph 共享分析层
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Bot --> ATF["analyze_weather_trend()"]
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Web --> ATF
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ATF --> AI["Groq LLaMA 70B (P0→P4)"]
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end
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AI -->|盘口 + 逻辑 + 置信度| Bot
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Bot -->|DEB融合 + 概率 + AI分析| User
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AI -->|盘口 + 逻辑 + 置信度| Web
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```
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## 💡 交易提示
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1. **实况节奏优先**：AI 分析遵循 P1→P4 优先级。如果实况趋势（P1）与数学概率（P3）冲突（例如概率看好 7°C 但实况仍猛涨冲向 8°C），请务必以实况走势为准。
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1. **实况节奏优先**：AI 分析遵循 P0→P4 优先级。如果实况趋势（P1）与数学概率（P3）冲突，以实况走势为准。
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2. **紧盯结算概率**：概率引擎基于数学模型，当某个温度概率 > 70% 且 P1 节奏持平时，方向最为明确。
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3. **参考 DEB 偏差**：通过 `/deb` 查看城市的系统性偏差。如果某个城市经常“低估”，交易时应习惯性看高 1 个 WU 档位。
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4. **识别死盘信号**：当 AI 判定“死盘”时，通常意味着升温动力彻底枯竭（峰值窗后+不创新高+云量回补），此时是反向对收割残余价值的机会。
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5. **注意结算边界**：实测最高温接近 X.5（如 7.50°C）时，Wunderground 可能会因极微小波动从 7 进位到 8，需防范“偷鸡”。
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6. **分布中心 μ**：μ 值代表算法预期的实际最高温中心点，直接对标盘口价格。当价格严重偏离 μ，通常存在套利空间。
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3. **参考 DEB 偏差**：通过 `/deb` 查看城市的系统性偏差。如果某个城市经常"低估"，交易时应看高 1 个 WU 档位。
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4. **识别死盘信号**：系统判定"死盘"时，概率会直接坍缩为结算值 100%。升温动力彻底枯竭。
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5. **注意结算边界**：实测最高温接近 X.5 时，微小波动可能导致进位，需防范"偷鸡"。
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6. **预报崩盘意识**：当 AI 标记预报失准（尤其中/重级），所有模型预测已失去参考价值，需专注 METAR 实测。
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_更新于 2026-03-03_
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_更新于 2026-03-04_
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