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# Polymarket 天气市场搜寻技术文档
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> ⚠️ **当前状态：功能休眠**
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> 本中提到的自动搜寻与监控引擎目前已在 `run.py` 中被注释。当前系统工作于“被动查询模式”，仅在用户输入 `/city` 指令时提供天气分析。
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本文档详细说明了 PolyWeather 如何在 Polymarket 上自动识别、筛选并跟踪天气相关市场的技术实现逻辑。
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## 1. 数据来源
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我们跳过了复杂的官方 SDK，直接与 **Polymarket Gamma API** 交互。这是 Polymarket 的官方元数据层，负责所有市场的发现与展示。
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- **Base URL:** `https://gamma-api.polymarket.com`
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- **Endpoint:** `/markets`
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## 2. 搜寻策略
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由于 Polymarket 同时挂载数千个预测市场，系统采用多层搜索方案以确保不会遗漏任何城市的分段合约。
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### 2.1 关键词三重搜索
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程序并非只搜索一个词，而是并发执行三个搜索模式：
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1. `"highest temperature"`: 匹配大多数天气问题的核心描述。
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2. `"temperature in"`: 针对特定地区市场的宽泛搜索。
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3. `"daily weather"`: 针对某些命名不规范市场的兜底搜索。
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### 2.3 优先级与排序
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为了确保能搜到**最新**发布的合约（例如 2026年2月9日 的市场），我们应用了特定的 API 排序参数：
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- `order=id` & `ascending=false`: 优先扫描最新创建的市场 ID。
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- `active=true` & `closed=false`: 过滤掉已结算或已关闭的无效合约。
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## 3. 过滤与解析逻辑
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系统在获取 API 返回的列表后，会进行二次深度筛选：
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### 3.1 文本校验
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检查市场的 `question`（问题描述）和 `slug`（URL 路径）：
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- **模式匹配:** 必须包含 `"highest temperature in"` 或 `"highest-temperature-in"`。
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- **城市提取:** 逻辑会自动识别问题中的城市名（如 芝加哥、伦敦 等）。
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### 3.2 负风险（Negative Risk）市场处理
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Polymarket 的天气市场通常以 **Negative Risk** 分组形式存在（一个事件下包含多个互斥的区间，如“70°F以上”和“68-69°F”）。
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**技术挑战:** 在 API 的列表视图中，这类市场的 `activeTokenId` 字段经常返回 `null`。
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**我们的解决方案:**
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1. 检查 `clobTokenIds` 字段。
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2. 如果该字段是 JSON 字符串（Gamma API 的常见返回格式），则将其解析为 Python 列表。
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3. 如果 `activeTokenId` 缺失，我们将列表中的第一个 Token ID 视为 **"YES" Token**。
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4. 这使系统能够绕过元数据同步延迟，直接在 CLOB 层面抓取实时买入/卖出价格。
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## 4. 市场规范化结构
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每个搜寻到的分段都会被规范化为以下结构，供决策引擎（Decision Engine）使用：
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- `condition_id`: 用于结果判定的 UMA 条件 ID。
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- `active_token_id`: 我们需要监控并买入的特定 ERC1155 Token ID。
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- `group_id`: 即 `negRiskMarketID`。这让机器人知道哪些不同的温度区间是属于同一个城市的，从而进行跨区间套利或对冲分析。
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- `slug`: 市场的唯一路径名，用于在 Telegram 预警中生成直接跳转链接。
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## 5. 频率与缓存机制
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- **搜寻频率:** 系统每 **5 分钟** 重新扫描一次新城市和新日期。
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- **缓存策略:** 搜寻到的市场会存入内存缓存（`_weather_markets_cache`），以减轻 API 压力并避免触发现速限制。
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_创建日期: 2026-02-07_
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_PolyWeather 系统技术文档_
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