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# 🌡️ PolyWeather: 实时天气查询与分析机器人
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一个智能天气信息机器人，专为提供超快、实时的气象数据、高保真预报和智能趋势分析而设计。通过绕过网络缓存，直接从全球气象站获取最新数据。
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## 🚀 快速开始
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### 环境要求
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- **Python 3.11+**
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- 依赖安装: `pip install -r requirements.txt`
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### 本地运行 (Windows/Linux)
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```bash
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# Windows
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py -3.11 run.py
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# Linux/VPS
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python3 run.py
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```
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_注意：系统当前处于 **天气查询模式**。主动市场监控和自动交易模块已暂停。_
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## 🤖 Telegram 机器人指令
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| 指令 | 功能 | 说明 |
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| :------------- | :--------------- | :------------------------------- |
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| `/city [城市]` | **查询城市天气** | 获取详细预报、机场实测与趋势分析 |
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| `/id` | **获取 Chat ID** | 获取当前 Telegram 聊天 ID |
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| `/help` | **帮助** | 显示所有可用指令 |
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### /city 指令示例
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```
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/city 芝加哥
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```
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**实时输出：**
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> 📍 **Chicago 天气详情**
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> ⏱️ 生成时间: 12:45:30
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> ════════════════════
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> 🕐 当地时间: 12:45
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>
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> 📊 **Open-Meteo 7天预测**
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> 👉 今天: 最高 22.4°F (NWS: 23°F)
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> 02-08: 最高 26.2°F
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> 02-09: 最高 37.2°F
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>
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> ✈️ **机场实测 (KORD)**
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> 🌡️ 21.0°F (今日最高: 23.0°F)
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> 💨 风速: 4kt
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> 🕐 观测: 12:00 (当地)
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>
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> 💡 **态势分析**
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> ⏱️ **预计峰值时刻**：今天 14:00 - 16:00 之间。
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> � **博弈建议**：关注该时段实测能否站稳 22.4°F。
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> 📈 **升温进程中**：距离峰值还有约 1.4° 空间，正向高点冲击。
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## ✨ 核心功能
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### 1. 🏛️ 多源数据融合
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机器人聚合多个权威数据源：
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| 数据源 | 数据类型 | 覆盖范围 |
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| -------------- | ------------ | ------------- |
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| **Open-Meteo** | 7天预报 | 全球 |
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| **NWS** | 美国官方预报 | 仅美国城市 ⚠️ |
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| **METAR** | 机场实时观测 | 全球主要机场 |
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- **⚠️ 分歧预警**：当 Open-Meteo 和 NWS 预测差异超过 1°F 时，机器人会标注提醒。
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### 2. ⏱️ 峰值时刻预测
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机器人分析每个城市的逐小时预报曲线，识别：
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- **精确峰值窗口**：如 "14:00 - 16:00"
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- **博弈建议**：在此窗口期关注实测数据变化
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### 3. 📊 今日最高温追踪
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METAR 数据按**当地日历日**过滤（使用 UTC 偏移）：
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- 只统计**当地零点之后**的观测记录
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- 确保"今日最高"准确，不受昨天下午高温干扰
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### 4. ✈️ 高保真机场数据 (METAR)
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直连 **NOAA 航空气象中心**，获取原始 METAR 数据：
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- 自动将 UTC 时间转换为**城市当地时间**
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- 实时观测（温度、风速、露点）
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### 5. ⚡ 超新鲜数据（缓存穿透）
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专门设计以绕过 ISP 和代理缓存：
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- 每次请求附带**微秒时间戳令牌**
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- 强制 Open-Meteo/NOAA/NWS 返回最新数据
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## 🎯 博弈策略提示
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1. **检查模型共识**：如果 Open-Meteo 和 NWS 一致，置信度高。
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2. **关注峰值窗口**：在预测的峰值时段多次刷新 METAR。
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3. **使用"今日最高"**：对比实测峰值与预报值。
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4. **解读 ⚠️ 警告**：分歧意味着不确定性——谨慎操作。
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## 🏗️ 架构说明
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项目包含一个遗留的**监控引擎**和**模拟交易系统**（位于 `main.py`）。这些功能目前**已停用**，以优先保障高速按需天气查询。
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- 重新启用监控：取消 `run.py` 中 `monitor_thread.start()` 的注释。
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- 已停用功能的文档：参见 [MARKET_DISCOVERY_ZH.md](./MARKET_DISCOVERY_ZH.md) 和 [PAPER_TRADING_GUIDE.md](./PAPER_TRADING_GUIDE.md)。
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