Gemini, TensorFlow & unsere eigene Wetterstation — was als Nächstes kommt
Wir stellen etwas zusammen, das, soweit wir sehen können, noch kein Prediction-Market-Trader zuvor getan hat: die Datenpipeline durchgängig zu besitzen. Die meisten Bots in diesem Bereich hören bei öffentlichen Wetter-APIs auf. StormBot bewegt sich auf einen Stack zu, bei dem die Daten an unseren eigenen physischen Sensoren beginnen und bei der On-Chain-Abrechnung enden.
StormBot Bodenstation — Austin, Texas
Im Bau befindet sich ein eigene Wettermesseinrichtung außerhalb von Austin, Texas. Das ist kein Hinterhof-Aufbau. Der Standort wird mit professionellen meteorologischen Instrumenten ausgestattet – hochpräzise Thermometer, barometrische Sensoren, Anemometer, Regenmesser und Feuchtigkeitssonden – jedes nach WMO-Standards kalibriert.
Warum die Mühe? Weil Polymarkets Wetterbücher abrechnen gegen Stationsdaten von Weather Underground, und diese Stationen haben bekannte Verzerrungen — städtische Wärmeinsel-Effekte, ungünstige Sensorplatzierung, langsame Kalibrierungsdrift. Durch den Betrieb unserer eigenen Station und den kontinuierlichen Abgleich mit den WU-Messwerten können wir die genaue Lücke zwischen den Vorhersagemodellen und den Daten modellieren, die jeden Markt tatsächlich abrechnen. Niemand sonst hat dieses Signal.
Geplanter Betriebsstart: Q3 2026
Google Gemini neben Claude
Gemini wird als zweites Argumentationsmodell eingebunden, das parallel zu Claude läuft. Jedes Modell analysiert dieselben Kandidaten unabhängig, und die Engine gleicht beide Meinungen ab, bevor eine Order geroutet wird. Übereinstimmung wird als erhöhte Zuversicht behandelt; Uneinigkeit markiert den Trade zur Überprüfung. Zwei Spitzenmodelle, die zur selben Einschätzung konvergieren, sind ein stärkeres Signal als jedes einzelne Modell für sich allein.
Ein benutzerdefiniertes TensorFlow-Netzwerk
Eine maßgeschneiderte TensorFlow-Modell wird auf über fünf Jahren historischer Prognosen trainiert, gepaart mit den Polymarket-Abrechnungsergebnissen für die passenden Städte und Daten. Seine Aufgabe ist es, die Muster zu lernen, die die physikbasierten Modelle systematisch verfehlen – die konsistente Lücke zwischen WU-Stationen und offiziellen Prognosen in bestimmten Städten, die Wetterlagen, die größer als erwartete Temperaturschwankungen erzeugen – und sie in Echtzeit als dritte, unabhängige Wahrscheinlichkeitsschätzung hervorzubringen, die neben dem Ensemble-Kern und den Argumentationsmodellen steht.