wxedge · ตัวติดตามกลยุทธ์อุณหภูมิสูงสุด

เป้าหมายก่อนใช้เงินจริง

ความคืบหน้า 5 ข้อ

1. หลักฐาน backtest

379 ไม้ · 93.9% ชนะ · $201,884

พิสูจน์ที่มาได้ทีละไม้ (pnl_proof 5 ชั้น ผ่านหมด)

2. หลักฐาน bid/ask จริง

วัดได้ 90 bins (ask−last median 0.0080)

ต้องมี log ตอน 16:00 local + depth จริง (log v3 เก็บแล้ว)

3. forward-test จริง ≥ 50 ไม้ · ชนะ ≥ 85%

12/50 ไม้ settled · ชนะ 25.0%

เก็บจากตลาดจริงด้วยราคาที่จ่ายจริง

4. เงินทุน ≥ min-cap + 20%

ต้องยืนยันเอง (min-cap ≈ $959 จากไม้ที่แพงสุด → เป้า ~$1,200)

กัน drawdown 15% ของแผน sizing

5. บัญชีเทรดพร้อม

ต้องยืนยันเอง (Polymarket + USDC บน Polygon + ภูมิภาคที่ใช้ได้)

เช็ค ToS/ภูมิภาคก่อนฝากเงิน

ไม้จริงที่ต้องเก็บ (เป้า 50)

settled แล้ว12 / 50

เป้า: settle แล้วนับอัตโนมัติจาก forward_resolve.py

อัตราชนะจริง25.0%

เป้า: ต้อง ≥ 85% ตอนครบ 50 ไม้

ข้อมูลดิบที่เก็บได้21148 snapshot (เมือง×รอบ)

เป้า: เป้า 200 = 33 เมือง × ~2 วันครึ่ง

สถานะ pipeline

รอบถัดไป: —

log เริ่มเก็บ: 2026-09-25T21:00:03Z

สร้างหน้านี้: 2026-10-17T08:05:29Z

ข้อมูลฝังในหน้า ณ เวลาที่สร้าง — กด “โหลดใหม่” เพื่อดึงล่าสุด

KPI หลัก

ไม้จริง (settled)

จาก log v3 · 12 แถวทั้งหมด (รวมที่รอเฉลย)

อัตราชนะจริง

25.0%

YES 0.0% · NO 42.9%

Backtest PnL (หลักฐาน)

$201,884

379 ไม้ · ชนะ 93.9% · ROI +533% · stake $100

Drawdown สูงสุด (backtest)

$200

0.53% ของเงินที่วางทั้งหมด · ไม้แพ้ติดกันสูงสุด 2

ช่องว่าง ask−last (วัดจริง)

0.0080

median จาก 90 bins · spread median 0.0160
วัดเมื่อ 2026-10-16

Brier score (ความน่าเชื่อถือ p)

0.9477

จากไม้ settled ที่มี model_p · ยิ่งต่ำยิ่งดี (0.25 = เดาสุ่ม)

Forward-test — ผลจริงจากตลาด

ผลตามฝั่ง

ผลจริงจาก log (ถ่วงจากราคาจ่ายจริง ถือถึงเฉลย)
ฝั่ง	ไม้	ชนะ	อัตราชนะ
YES	5	0	0.0%
NO	7	0	42.9%

แยกตามเมือง (ไม้จริง)
เมือง	ไม้	ชนะ	อัตราชนะ	PnL
lucknow	6	0	0.0%	$600
wellington	3	2	66.7%	+$261
dallas	1	0	0.0%	$100
panama-city	1	0	0.0%	$100
denver	1	1	100.0%	+$456

ไม้ที่เก็บได้ต่อวัน

ความครอบคลุมของข้อมูลที่เก็บ

snapshot การแจกแจง + ราคาทุก bin (ใช้ทำ calibration/PIT)
วัน	เมือง×รอบ
2026-10-04	957
2026-10-05	801
2026-10-06	1041
2026-10-07	1002
2026-10-08	953
2026-10-09	1001
2026-10-10	1111
2026-10-11	999
2026-10-12	1045
2026-10-13	881
2026-10-14	695
2026-10-15	922
2026-10-16	925
2026-10-17	234

Backtest — หลักฐาน 379 ไม้

กำไรสะสมจากไม้ที่แนะนำทั้งหมด เรียงตามวันที่ · เส้นประ = จุดแบ่ง train/test (2026-08-15) · ยังไม่หักช่องว่าง ask — ดูแถว stress ด้านล่าง

แยกตามฝั่งและชั้นไม้

ไม้ที่แนะนำทั้งหมด (stake $100/ไม้ · ถือถึงเฉลย)
กลุ่ม	ไม้	ชนะ	อัตราชนะ	PnL	สัดส่วนกำไร
รวมทั้งหมด	379	356	93.9%	+$201,884	100.0%

Stress: ถ้าจ่ายแพงกว่าราคาที่บันทึก

คิดใหม่หลังหักช่องว่าง ask ที่วัดได้ (แหล่ง: reports/bidask_check.md)
สมมติฐานต้นทุน	PnL	เทียบฐาน
+ median ที่วัดได้ (+0.0060)	+$180,218	$-21,666
+ p90 ที่วัดได้ (+0.0200)	+$156,467	$-45,417
+ 3 ticks (0.03)	+$141,455	$-60,429

Train (227 ไม้)

$115,478

ชนะ 93.8% · ROI +281%

Test (152 ไม้ · ไม่เคยเห็นตอนตั้งกติกา)

$86,405

ชนะ 94.1% · ROI +284%

ป้ายกำกับสำคัญ

ตัวเลข backtest ใช้ “ราคาซื้อขายล่าสุด” จากประวัติตลาด · ราคาที่จ่ายจริงคือ ask ซึ่งแพงกว่า → ดู stress · สิ่งที่จะยืนยันของจริงคือ forward-test ด้านบน

โมเดล & จักรวาลเมือง

แหล่งพยากรณ์

รวมแบบ median_after_per_model_bias (หัก bias ต่อโมเดลก่อน)

ecmwf_ifs025, gfs_seamless, icon_seamless, gem_seamless, meteofrance_seamless, jma_seamless, ukmo_seamless, ecmwf_aifs025_single, best_match, ncep_nbm_conus, ncep_hrrr_conus

ความแม่นที่วัดได้

σ 1.219°C

MAE 0.856°C · σ 0.996°F · MAE 0.773°F

ใช้ป้อนการแจกแจงความน่าจะเป็นต่อ bin

จักรวาลที่ใช้จริง

33 เมือง

เกณฑ์: obs ตกใน bin ที่ตลาดตัดสิน ≥ 90% (จากข้อมูลจริง · อัปเดต 2026-10-17)

agreement รายเมือง (ยิ่งสูง = obs ของเราตรงกับแหล่งตัดสินของตลาด)

amsterdam · 93%
atlanta · 96%
austin · 100%
buenos-aires · 100%
busan · 99%
cape-town · 98%
chengdu · 100%
chicago · 96%
chongqing · 100%
dallas · 100%
denver · 99%
houston · 100%
istanbul · 90%
jeddah · 100%
kuala-lumpur · 90%
los-angeles · 99%
lucknow · 92%
madrid · 92%
manila · 99%
mexico-city · 93%
miami · 98%
milan · 93%
nyc · 98%
panama-city · 95%
qingdao · 99%
san-francisco · 99%
sao-paulo · 100%
seattle · 99%
shanghai · 90%
tel-aviv · 93%
toronto · 98%
wellington · 94%
wuhan · 100%

เมืองที่ตัดออก (17) — obs ของเราไม่ตรงกับแหล่งตัดสินของตลาด

ankara · 86%
beijing · 84%
guangzhou · 79%
helsinki · 83%
hong-kong · 51%
jinan · 67%
karachi · 86%
london · 87%
moscow · 83%
munich · 81%
paris · 83%
seoul · 83%
shenzhen · 52%
singapore · 86%
taipei · 88%
tokyo · 84%
warsaw · 89%

ห้ามเทรดเมืองเหล่านี้ต่อให้โมเดลแม่น — ต่อให้ทายถูกลม ก็แพ้ตอนตัดสิน (เช่น hong-kong 51%)

Bias ต่อโมเดล (°C / °F) — หักออกก่อนรวม

โมเดล	bias
best_match\|C	-0.328
best_match\|F	0.097
ecmwf_aifs025_single\|C	-1.082
ecmwf_aifs025_single\|F	-1.059
ecmwf_ifs025\|C	-0.428
ecmwf_ifs025\|F	0.156
gem_seamless\|C	-0.432
gem_seamless\|F	-0.202
gfs_seamless\|C	-0.241
gfs_seamless\|F	0.097
icon_seamless\|C	-0.450
icon_seamless\|F	-0.177
jma_seamless\|C	-1.857
jma_seamless\|F	-1.485
meteofrance_seamless\|C	-0.542
meteofrance_seamless\|F	-0.434
ncep_hrrr_conus\|C	-0.024
ncep_hrrr_conus\|F	0.097
ncep_nbm_conus\|C	0.393
ncep_nbm_conus\|F	-0.533
ukmo_seamless\|C	-0.291
ukmo_seamless\|F	0.091

กติกาที่ล็อกไว้

จังหวะเข้าไม้

เข้าเวลา local 16:00 (ช่วง 15:00–17:00 · ช่วงสายช่วยได้ 15:00 / 17:00)
โมเดลต้อง p ≥ 0.9 (โหมดคม p ≥ 0.97)
ราคา YES: 0.02–0.1 (ไม้หลัก) / 0.02–0.25 (ไม้รอง)
edge ≥ 0.15 · spread ≤ 0.04
ฝั่ง NO: YES bid ≥ 0.5 และ bid − p ≥ 0.3 (bin ที่พิสูจน์ว่าเป็นไปไม่ได้)
bucket ที่ซื้อ = bin ที่มี max-so-far อยู่ข้างใน (บัคเก็ตปัจจุบัน = bin ที่จะชนะถ้าวันจบเดี๋ยวนี้) — 100% ของไม้ใน backtest · ไม่ซื้อ bin สูงกว่า (แพ้เพราะ “ร้อนต่อ”) ไม่ซื้อ bin ต่ำกว่า
รอบเสริมที่ทดสอบแล้วดีกว่า: ชั้น ≤0.10 เก็บได้ตั้งแต่ 14:00 (hit 83%) + รอบหลัก 16:00–17:00 → 259 ไม้ · 88.0% · ROI +906% (vs รอบเดียว 165 ไม้ · 87.9% · +817%)

ขนาดไม้ & ความเสี่ยง

ไม้ละ 1.00% ของพอร์ต (ช่วงทดลองใช้ 0.25–0.5%)
สูงสุด 6 ไม้/วัน · 5% ของพอร์ต/วัน
หยุดเมื่อ drawdown 15%
ทางออก: hold_to_resolution · stop เสริม -25%

ต้นทุน & เผื่อไว้

tick ขั้นต่ำ 0.01 · ค่าธรรมเนียมสมมติ 0.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.0%
ไม้ที่ราคา < 0.02 ห้ามซื้อ (ทดสอบแล้วชนะแค่ 6.0%)
เทียบ ask จริงทุกครั้งก่อนกดซื้อ

ระบบ ML (ทดสอบแล้ว): ML top-1 46.6% vs ours 44.5% (+2.1pts, Brier .672 vs .715) — ใช้เป็นตัวช่วยยืนยันได้
ML แพ้: 16:00 max 85.8% vs 86.2% · เงิน 16:00 80.0% vs 85.5% (ROI +517% vs +561%) · 14:00 67.7% vs 84.6%
ไม่แทนสูตรเราในเส้นเงิน · ใช้ ML ช่วยเฉพาะ 'เลือก bin' ตอน day-ahead

ทดสอบแล้ว “ไม่ใช้” (กันหลงทางซ้ำ)

laddering — no effect: legs/basket 1.00, worst -34.6%
regional_models — no gain: EU -0.7..-5.3 pts, Asia -4.3..0.0
ensemble_member_counting — worse: 71.4% vs 86.9% intraday
price_below_002 — trap: 6.0% win

รอบงานอัตโนมัติ

ตารางที่ตั้งไว้บน GitHub Actions (UTC) — ทุกอย่าง commit กลับเข้า repo เอง
เวลา	ทำอะไร	ได้อะไร
ทุก 30 นาที (:00, :30 UTC)	เช็คว่ามีเมืองถึงเวลาตัดสินใจไหม → สแกนเฉพาะเมืองนั้น	bid/ask + depth + obs + σ + snapshot
ทุกวัน 03:20 UTC	อัปเดตจักรวาล · วัดช่องว่าง bid/ask · เติมเฉลย	hit rate/EV/Brier จริง + รายงาน
ทุกครั้งที่ push	รันชุดทดสอบ 20 ข้อ	กันโค้ดพังเงียบ ๆ

นาที CI ที่ใช้ ~1,400–1,700/เดือน — อยู่ในโควตาฟรีของ repo ส่วนตัว (2,000 นาที)