# 🌡️ PolyWeather: 智能天气量化分析机器人

PolyWeather 是一款专为 **Polymarket** 等预测市场打造的天气分析工具。它通过聚合多源气象预报、实时机场 METAR 观测，并引入数学概率模型与 AI 决策支持，帮助用户更科学地评估天气博弈风险。

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  <img src="docs/images/demo_ankara.png" alt="PolyWeather 效果展示 - 安卡拉实时分析" width="420">
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  <em>📊 实时查询效果：DEB 融合预测 + 结算概率 + Groq AI 决策</em>
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## ✨ 核心功能

### 1. 🧬 动态权重集合预报 (DEB 算法)

系统会自动追踪各个气象模型（ECMWF, GFS, ICON, GEM, JMA）在特定城市的历史表现：

- **误差加权**：根据过去 7 天的平均绝对误差（MAE），动态调整各模型的权重。误差越小的模型，话语权越大。
- **融合预报**：给出经过历史偏差修正后的"DEB 融合最高温"建议值。
- **自学习机制**：系统需要至少 2 天的实测记录才会启动权重分化。冷启动期间以等权平均过渡。
- **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。
- **自动清理**：只保留最近 14 天的记录，防止数据无限增长。

### 2. 🎲 数学概率引擎 (Settlement Probability)

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：

- **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。
- **标准差 σ 三层修正管线**：
  1. **集合基础**：σ = (P90-P10) / 2.56
  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
  3. **Shock Score 放宽**：σ × (1 + 0.5 × shock_score)，气象突变时自动加宽
- **时间衰减**：峰值前 σ×1.0 → 峰值窗口 σ×0.7 → 峰值后 σ×0.3
- **实测过滤**：已实测 WU 值以下的候选自动排除

#### 💥 Shock Score：气象突变软评分 (0~1)

用近 4 条 METAR 报文的风向/云量/气压变化评估环境稳定性，越高 = 越不稳定 = σ 放宽：

| 分项     | 权重   | 触发条件                              |
| :------- | :----- | :------------------------------------ |
| 风向变化 | 0~0.4  | 角度差 × 风速放大系数（弱风降权避噪） |
| 云量阶跃 | 0~0.35 | FEW→BKN 等云码跳变                    |
| 气压变化 | 0~0.25 | 2h 内气压差 > 2hPa                    |

### 3. 🤖 AI 深度分析 (Groq LLaMA 3.3 70B)

将风速、风向、云量、太阳辐射、METAR 趋势等全部投喂给 LLaMA 70B 大模型：

- **逻辑推演**：用 2-3 句话深度分析机场动力因子对升温的促进/阻碍，明确引用 Open-Meteo 预报值和 DEB 融合值作为对标。
- **时间感知**：分析中会考虑当前时间距预计最热时段的距离，判断剩余升温空间。
- **盘口判定**：明确给出预计最热时段和具体博弈温度区间。降温确认后直接给出死盘结论。
- **置信度评分**：1-10 分量化置信度参考。
- **高可用保障**：内置自动重试 + 备用模型降级机制（70B → 8B），抵御 Groq API 503/500 故障。

### 4. ⏱️ 实时机场观测 (Zero-Cache METAR)

- **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。
- **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。
- **结算预警**：自动计算 Wunderground 结算边界（X.5 进位线），提醒潜在波动。
- **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。

### 5. 📈 历史数据采集

- 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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## ⚡ 部署说明

### 环境要求

- **Python 3.11+**
- 依赖安装: `pip install -r requirements.txt`
- **环境变量**: 在 `.env` 中设置 `TELEGRAM_BOT_TOKEN` 和 `GROQ_API_KEY`。

### VPS 快捷部署

1. 克隆仓库并安装依赖。
2. 配置 `.env` 文件。
3. 使用以下脚本实现一键更新与重启：

```bash
cat > ~/update.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
cd ~/PolyWeather
git fetch origin
git reset --hard origin/main
pkill -f bot_listener.py
sleep 1
nohup python3 bot_listener.py > bot.log 2>&1 &
echo "✅ PolyWeather 已重启！"
EOF
chmod +x ~/update.sh
```

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## 🕹️ 机器人指令

| 指令             | 说明                                                                            |
| :--------------- | :------------------------------------------------------------------------------ |
| `/city [城市名]` | 获取深度气象分析、结算概率、实测追踪及 AI 决策建议。                            |
| `/deb [城市名]`  | 查看 DEB 准确率：逐日命中明细、偏差分析（低估/高估）、模型 MAE 对比、交易建议。 |
| `/id`            | 查看当前对话的 Chat ID。                                                        |
| `/help`          | 显示说明信息。                                                                  |

### 支持城市示例

`lon`(伦敦)、`par`(巴黎)、`ank`(安卡拉)、`nyc`(纽约)、`chi`(芝加哥)、`dal`(达拉斯)、`mia`(迈阿密)、`atl`(亚特兰大)、`sea`(西雅图)、`tor`(多伦多)、`sel`(首尔)、`ba`(布宜诺斯艾利斯)、`wel`(惠灵顿) 等。

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## 🏗️ 系统架构

```mermaid
graph TD
    User[用户] -->|查询指令| Bot[bot_listener.py 核心调度器]

    subgraph 数据获取层
        Bot --> Collector[WeatherDataCollector]
        Collector --> OM[Open-Meteo 预报/集合]
        Collector --> MM[多模型 ECMWF/GFS/ICON/GEM/JMA]
        Collector --> METAR["机场实时 METAR (rawOb精确时间)"]
    end

    subgraph 算法层
        Collector --> Peak[峰值时段预测]
        Collector --> DEB[DEB 动态权重融合]
        DEB --> DB[(每日记录数据库)]
        Peak --> Prob[正态分布概率引擎]
        Collector --> Prob
        METAR --> Shock[Shock Score 突变评分]
        Shock --> Prob
        Collector --> Logic[结算边界 / 趋势分析]
    end

    subgraph AI 决策层
        DEB --> AI[Groq LLaMA 70B]
        Prob --> AI
        Logic --> AI
        METAR --> AI
    end

    AI -->|盘口 + 逻辑 + 置信度| Bot
    Bot -->|DEB融合 + 概率 + AI分析| User
```

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## 💡 交易提示

1. **紧盯结算概率**：概率引擎基于数学模型计算，比 AI 的主观判断更客观。当某个温度概率 > 65%，说明方向较为明确。
2. **关注时间衰减**：概率会随时间推进自动锁定。峰值过后，概率引擎自动缩窄 σ，结果高度集中在实测最高值附近。
3. **参考 DEB 融合值**：当多模型分歧较大时，DEB 的修正值通常比单一预报更具参考意义。
4. **观察 AI 置信度**：置信度低于 5 分时，说明当前气象环境处于高度不确定状态，建议观望。
5. **注意结算边界**：实测最高温接近 X.5 时，需警惕 Wunderground 结算时的进位跳动。
6. **分布中心 μ**：概率展示中的 μ 值代表算法预期的最可能实际最高温，可与 Polymarket 盘口价格直接对比。

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_更新于 2026-03-01_