Polymarket Bot Tutorial · Bab 27 dari 32
Bot prediksi cuaca dan iklim di Polymarket: market landfall hurricane, suhu maksimum harian, El Nino/La Nina (ENSO), sumber data NOAA dan NWS, serta cara mengubah data cuaca menjadi trading signal.
Apa yang dibahas di bab ini
Market cuaca di Polymarket adalah kategori yang sering diremehkan. Sumber data publiknya bersih, price discovery lambat, dan trader aktifnya jarang. Edge untuk bot itu nyata, tetapi market-nya biasanya tipis. Bab ini membahas market hurricane, suhu, dan ENSO.
- Weather sebagai tradeable signal
- Market hurricane: data NHC
- Suhu maksimum harian: data NWS
- Siklus ENSO (El Nino/La Nina)
- Latency: update cuaca lambat (bagus untuk retail)
- Risiko: tail error model forecast
- Code: ambil data hurricane NOAA dan sesuaikan posisi
Weather sebagai tradeable signal
Market cuaca didukung dengan baik oleh sumber data gratis dan otoritatif (NOAA, NWS, NHC) dan diselesaikan berdasarkan pengukuran objektif, bukan penilaian subjektif. Itu membuatnya ideal untuk strategi sistematis - edge ada di interpretasi data, bukan berlomba dengan manusia untuk berita.
Kelemahannya: volume sedang kecil. Sebuah market hurricane mungkin totalnya $500k-2M seumur hidup; market suhu kota $50-200k. Strategi yang bekerja dalam skala besar pada politik atau olahraga tidak bisa begitu saja dipindahkan ke cuaca - ukuran dolar dari edge Anda dibatasi oleh total likuiditas market.
Pola bot yang cocok: posisi kecil dan terdiversifikasi di banyak market cuaca, tahan sampai settlement. Ritmenya lambat; cuaca bukan market day-trading.
Market hurricane: data NHC
Musim hurricane (Atlantik: Jun-Nov) menciptakan market Polymarket pada lokasi landfall, intensitas, dan jumlah named storm. Data: advisory publik National Hurricane Center (NHC) setiap 6 jam selama badai aktif, setiap 3 jam saat sebuah hurricane berada <72 jam dari landfall.
Strategi: ketika forecast cone NHC mengimplikasikan probabilitas landfall tertentu yang tidak disetujui market, ambil sisi yang lebih dekat dengan official forecast NHC. NHC adalah source-of-truth yang pada akhirnya akan dituju market.
Catatan: risiko ekor panjang. Hurricane kadang melakukan hal-hal yang tidak diperkirakan forecast. Ukuran posisi dengan asumsi NHC benar 80% dari waktu, bukan 100%.
Suhu maksimum harian: data NWS
Polymarket mencantumkan market ambang suhu harian untuk kota-kota tertentu di AS. "Will NYC reach 95°F on Aug 15?" Data: forecast National Weather Service yang diperbarui 2-3 kali sehari; observasi setelah kejadian.
Market biasanya mem-price probabilitas forecast NWS dengan sedikit noise. Edge-nya: forecast NWS memiliki bias (biasanya konservatif pada kejadian panas ekstrem). Bot yang tahu arah bias untuk sebuah kota/musim mengambil sisi yang secara sistematis diremehkan oleh NWS.
Batasan: volume rendah ($50-100k biasanya), ukuran posisi kecil, tahan sampai settlement. Siklus: masuk pada pagi hari, settlement sore hari.
ENSO (El Nino/La Nina) cycles
Market forecast El Niño / La Niña memiliki horizon beberapa bulan dan data yang bersih (update ENSO bulanan NOAA). Probabilitas implisit Polymarket sering tertinggal 1-2 minggu dari confidence forecast NOAA setelah setiap update bulanan.
Pola bot: baca update NOAA pada hari rilis, ambil sisi yang sesuai dengan penyesuaian forecast NOAA, tahan 1-2 minggu sampai market mengejar. Beberapa update per musim menawarkan beberapa titik entry.
Volume sedang ($100-500k per cycle) tetapi strateginya cukup lambat sehingga pure-quant retail masih bisa bersaing melawan kompetisi bot yang terbatas di niche ini.
Latency: update cuaca lambat (bagus untuk retail)
Data cuaca diperbarui dalam hitungan menit hingga jam, bukan sub-second. Ini adalah keuntungan berarti bagi retail: latency arb yang mendominasi market sports dan crypto tidak berlaku di sini.
Sebuah retail bot yang membaca update NOAA pukul 8 pagi pada 8:15 pagi dapat memasang FOK pada fair value baru sebelum trader yang lebih lambat di market bahkan melihat update tersebut. Budget latency 15 menit sangat longgar dibandingkan budget 2 detik pada news arb.
Trade-off: volume tipis berarti bahkan bot yang cepat pun hanya bisa menempatkan posisi kecil per market. Pola breadth-not-depth (bab 21) berlaku bahkan lebih kuat untuk cuaca.
Risiko: tail error model forecast
Forecast cuaca memiliki error bar yang diketahui. NHC menerbitkan error forecast hurricane mereka setiap tahun - error lokasi landfall rata-rata 100-200 mil pada lead time 72 jam. Forecast suhu NWS rata-rata error 2-4°F pada lead time 7 hari.
Implikasi untuk sizing: jangan pernah bertaruh "forecast pasti benar" dengan confidence tinggi. Ukuran posisi dengan asumsi forecast benar 70-80% dari waktu. Bot yang menganggap forecast sebagai kebenaran mutlak akan rugi pada 20-30% trade ketika model meleset.
Kategori hurricane sangat berat di tail. Cat 5 yang landfall di lokasi dengan probabilitas rendah menurut forecast adalah kerugian positif tak terbatas untuk posisi short yang terlalu yakin. Batasi eksposur pada satu hurricane hingga 10% dari alokasi weather.
Code: ambil data hurricane NOAA dan sesuaikan posisi
Referensi: polling NHC advisory feed selama musim hurricane, beri alert pada perubahan forecast cone.
import requests, feedparser
NHC_RSS = "https://www.nhc.noaa.gov/index-at.xml"
def poll_nhc():
while True:
feed = feedparser.parse(NHC_RSS)
for entry in feed.entries:
storm_id = entry.id
advisory = parse_advisory(entry.summary)
prev = load_last_advisory(storm_id)
if advisory["track"] != prev.get("track"):
alert(f"track update for {storm_id}: {advisory['track']}")
save_advisory(storm_id, advisory)
time.sleep(900) # 15 minMarket landfall Polymarket paling baik dicocokkan secara manual dengan storm ID NHC pada awal musim; mengotomatiskan pencocokan ini rapuh karena judul market Polymarket tidak selalu mengikuti penamaan NHC secara konsisten.
