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Polymarket上的「天气之子」：预测气温赚走百万美元
原文标题：《Polymarket 出现了两位「天气之子」》
原文作者：马赫，Foresight News
如果有人告诉你，有一些聪明的交易员，通过预测天气与温度都能赚钱，你敢相信吗？
上图这位名叫 neobrother 的交易员，在 Polymarket 上疯狂下注各个城市的天气，目前累积盈利超 2 万美元。他并非盲目投机的赌徒，而是一个极具数据驱动力、垂直细分且擅长赔率杠杆的高手。neobrother 的交易记录几乎清一色集中在气象预测（Weather Markets），特别是全球各大城市（布宜诺斯艾利斯、迈阿密、安卡拉、芝加哥、纽约）的日最高气温。
他不赌「大势」，只赌「精准度」，像气象领域的网格化套利者。
以布宜诺斯艾利斯温度预测为例，他并没有只押注一个温度，而是采用了「温度阶梯（Laddering）」策略，同时买入了 29°C、30°C、31°C、32°C、33°C 甚至 34°C+ 的 Yes。这种做法类似于期权中的「宽跨式套利」或「网格交易」。通过在大概率发生的温度区间内布下密集的低价单（0.2¢ - 15¢），只要最后温度落在这个区间，其中一两个头寸的超高收益（如 31°C 带来的 811.78% 收益）就能覆盖所有其他阶梯的亏损并实现暴利。
此外，他还擅长捕捉一些极低概率的赚钱机会。他买入的大部分预测市场的单价极低。例如，在布宜诺斯艾利斯 32°C 的头寸上，他的买入均价仅为 0.7¢。这种买入单价意味着他获得了接近 142 倍 的潜在赔率。截图显示该头寸当前已涨至 5¢（涨幅 733%）。
他能利用极小的成本去博取气象预报偏差带来的价格剧烈波动。这种风格要求对气象模型（如 ECMWF 或 GFS）有极深的理解，能够在市场价格反应滞后时果断潜伏。
这 2373 次预测说明其交易极其频繁且高度自动化 / 系统化。这大概率是一个量化或半量化交易者，通过脚本实时监控天气预报的变化并下单。他不会把大量资金压死在单一头寸上，而是不断通过微小成本博取数百倍收益，并将利润迅速撤出或进行下一轮复利。
他手里或许有一套比 Polymarket 大部分散户更精准、更实时的气象预测源（可能接入了气象台 API）。政治、体育有太多噪音，而天气是纯粹的物理与数学，只要模型够准，这里就是他源源不断的取款机。
如果说这位交易员是在实验室里精准测算风云的「气象极客」，那么 Hans323 就是 Polymarket 上的「黑天鹅猎人」与「顶级赔率大师」。他在伦敦天气预测中，敢在胜率只有 8% 的情况下，单笔押注 9.2 万美元，疯狂盈利 111 万美元。
Hans323 的操作已经脱离了简单的预测，他是在利用 ** 极度非对称的风险回报比（Asymmetric Risk-Reward）** 进行大规模的资本收割。
观察他的获胜记录，买入价格通常在 2¢ - 8¢ 之间。在预测市场中，这代表市场认为该事件发生的概率仅为 2% - 8%。普通玩家买 2¢ 的单子可能只投 $10，但 Hans323 敢于在 8¢ 的位置投入 $92,632（伦敦气温单）。
这种策略类似于对冲基金经理纳西姆·塔勒布的「杠杆式投资」。他不在乎 90% 的预测都失败，因为只要击中一次 1,100% 甚至 5,300% 的回报，就足以覆盖成千上万次的试错成本。
与 neobrother 的「阶梯全覆盖」不同，Hans323 更倾向于在特定的、具有统计学偏差的窄点位上投入巨资，这需要极强的自信和底层模型支撑。
此外，查看其过往所有历史交易记录，该交易员可能是一个全能型选手，背后可能拥有强大的数据抓取团队或垂直领域的情报源。比如在政治领域： 押注特朗普在 6 月发布的行政命令少于 10 个（7¢ 入场），体育领域 在 Scottie Scheffler 夺冠 PGA 的赔率极低时（2¢）果断买入，还在文化领域方面成功预测《时代》周刊年度人物（6¢），该玩家均取得不错战果。
赚钱归赚钱，普通用户在追踪 Polymarker 牛人交易记录的时候，不能仅看其胜率，还要注意追踪其资金偏斜度，注意自身的风险控制。因为同样一笔大额亏损，对于不同人来说，承受水平也有天壤之别。
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neobrother的策略本质是量化气象套利。他通过高频率、系统化的方式，利用气象模型的预测优势，在市场价格尚未充分反应时布局。这种“温度阶梯”策略本质上是一种概率密度函数的经济学应用——通过分散押注大概率区间，以极低成本捕获长尾回报。他的成功并非来自天气预测本身，而是来自对市场定价效率缺陷的剥削：当散户依赖公共气象信息时，他通过更实时、更精确的数据源（如ECMWF/GFS的API接口）构建了信息差优势。这种操作高度依赖算法执行，属于典型的边缘套利（edge arbitrage），在传统金融中类似高频做市商在期权市场的波动率交易。
而Hans323的策略则更接近风险投资中的“凸性策略”（convexity trading）。他寻找的是市场概率定价错误（mispricing）带来的非对称回报机会——即便事件发生概率极低，只要赔率足够高，长期期望收益仍为正。这与纳西姆·塔勒布的“反脆弱”逻辑一脉相承：通过多次小额试错，等待黑天鹅事件爆发时获取超额收益。这种策略在预测市场的有效性，恰恰证明此类市场仍存在大量非理性定价，尤其是对低概率事件的系统性低估。
需要注意的是，这类策略的可持续性依赖两个前提：一是市场流动性足够支撑大额押注而不显著影响赔率（否则无法实现高杠杆回报），二是策略的隐蔽性（一旦被广泛模仿，定价错误会迅速消失）。从相关文章看，Polymarket目前仍处于早期阶段（TOP 0.51%盈利钱包仅需1000美元），巨鲸与散户之间存在显著的信息和执行能力鸿沟。
但这类操作也暴露了预测市场的潜在风险：首先是监管不确定性（如CFTC对事件合约的合规要求），其次是模型风险——气象或政治事件的黑天鹅性可能远超历史数据预期（例如气候突变或突发地缘冲突），导致整个概率模型失效。此外，高度依赖自动化交易可能导致系统性崩盘（如API故障或预言机数据延迟）。
总体而言，这些案例证明了预测市场作为信息聚合工具的先进性，但也暗示其仍属于“专业玩家游戏”。对普通用户而言，盲目跟随巨鲸操作极易成为套利策略的对手盘——因为这些策略的本质正是利用市场群体的认知偏差或信息滞后获利。真正可持续的参与方式，要么是自建超越市场平均水平的预测模型，要么是等待更成熟的衍生工具（如组合保险或对冲产品）出现。
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