Gemini, TensorFlow и наша собственная метеостанция — что будет дальше
Мы собираем нечто, что, насколько нам известно, ещё не делал ни один трейдер на рынках прогнозов: владение конвейером данных от начала до конца. Большинство ботов в этой нише останавливаются на публичных погодных API. StormBot движется к стеку, где данные начинаются на наших собственных физических датчиках и заканчиваются расчётом on-chain.
Наземная станция StormBot — Остин, Техас
Ведётся строительство специализированный объект для измерения погоды за пределами Остина, штат Техас. Это не задворочная установка. Площадка оснащается профессиональными метеорологическими приборами — высокоточными термометрами, барометрическими датчиками, анемометрами, дождемерами и зондами влажности — каждый откалиброван по стандартам WMO.
Зачем заморачиваться? Потому что погодные стаканы Polymarket рассчитываются по Данные станций Weather Underground, а у этих станций есть известные искажения — эффекты городского острова тепла, неудачное размещение датчиков, медленный дрейф калибровки. Эксплуатация собственной станции и постоянная сверка её показаний с данными WU позволяют нам моделировать точный разрыв между прогнозными моделями и данными, которые фактически закрывают каждый рынок. Больше ни у кого нет такого сигнала.
Целевая дата ввода в эксплуатацию: III квартал 2026
Google Gemini наряду с Claude
Gemini подключается как вторая рассуждающая модель, работающая параллельно с Claude. Каждая модель анализирует одних и тех же кандидатов независимо, и движок сверяет оба мнения перед маршрутизацией любого ордера. Согласие трактуется как повышенная уверенность; разногласие помечает сделку для проверки. Две передовые модели, сходящиеся к одному и тому же выводу, — это более сильный сигнал, чем любая отдельная модель сама по себе.
Кастомная сеть TensorFlow
Индивидуальный Модель TensorFlow обучается на более чем пяти годах исторических прогнозов в паре с исходами расчётов Polymarket для соответствующих городов и дат. Её задача — выучить закономерности, которые систематически упускают модели на основе физики — устойчивый разрыв между станциями WU и официальными прогнозами в определённых городах, режимы, которые порождают большие, чем ожидалось, колебания температуры — и выявлять их в реальном времени как третью, независимую оценку вероятности, которая стоит рядом с ансамблевым ядром и рассуждающими моделями.