आप सभी ने कहा कि ट्रेडिंग बॉट के लिए फैंसी AI और डेटा सेंटर चाहिए।
यह एक झूठ है जो शुरुआती लोगों को कभी शुरू करने से रोकता है।
यहाँ सच्चाई है: एक लाभदायक Polymarket मौसम बॉट एक वीकेंड का काम है, और इस पोस्ट के अंत तक आपके पास पूरी पाइपलाइन होगी।
मौसम 5 मिनट के BTC के बिल्कुल विपरीत है।
BTC विंडो एक सिक्का उछालने जैसी हैं जिसकी आप भविष्यवाणी नहीं कर सकते, और स्पीड की जंग कोलोकेटेड बॉट्स के कब्जे में है।
तापमान वास्तव में अनुमानित है, घंटों में रिज़ॉल्व होता है इसलिए स्पीड का कोई मतलब नहीं है, और डेटा मुफ्त है।
यह आखिरी बाजार है जहाँ एक सोलो डेवलपर सस्ते VPS के साथ भी दिमाग से जीतता है, हार्डवेयर से नहीं।
पूरी मशीन छह चरणों की है।
बाजार खोजें, पूर्वानुमान निकालें, बायस को ठीक करें, उसे संभावनाओं में बदलें, 8% का एज ढूंढें, साइज़ करें और फायर करें।
बस इतना ही।
मैं आपको हर टुकड़ा दे रहा हूँ।
मैंने सैकड़ों बॉट बनाए हैं और जो पैसे कमाते हैं वे हमेशा इतने सरल होते हैं, न कि वे ओवर-इंजीनियर्ड बॉट जो लोग सोचते हैं कि आपको चाहिए।
यहाँ मेरा सार्वजनिक मौसम बॉट उदाहरण है: \[[https://polymarket.com/profile/0xca75fbadcc238afd23c317e253a8b5c47b390a64?via=surferhttps://polymarket.com/profile/0xca75fbadcc238afd23c317e253a8b5c47b390a64?via=surfer)]
अभी भी इसे विकसित कर रहा हूँ और एक हार की लकीर से गुज़र रहा हूँ जिसे ठीक करने की कोशिश कर रहा हूँ।
लेकिन फिर भी, यह पिछले संस्करणों की तरह हर समय खून नहीं बहा रहा है।
अब आइए आपके लिए एक पैसा छापने वाली मशीन बनाएं।
1. अवधारणा और विचार
कोड से पहले, तस्वीर साफ कर लें, क्योंकि यह हर कदम को स्पष्ट बनाता है।
Polymarket दुनिया भर के शहरों के लिए दैनिक तापमान बाजार सूचीबद्ध करता है।
प्रत्येक बाल्टियों का एक सेट है।
एक बाल्टी एक डॉलर पर YES पर रिज़ॉल्व होती है, बाकी शून्य पर चली जाती हैं।
बाजार एक सटीक एयरपोर्ट स्टेशन पर रिज़ॉल्व होता है, न कि उस शहर पर जो आप अपने मौसम ऐप में देखते हैं।
आपके बॉट का काम कहने में सरल है।
प्रत्येक बाल्टी की वास्तविक संभावना का पता लगाएं, भीड़ से बेहतर, फिर उन बाल्टियों को खरीदें जिन्हें बाजार ने कम कीमत दी है।
आप स्वयं मौसम का पूर्वानुमान नहीं लगा रहे हैं।
अरबों डॉलर के मॉडल पहले ही घंटों पहले ऐसा कर चुके हैं।
आप उनके पूर्वानुमान को पढ़ रहे हैं, उसे साफ कर रहे हैं, और बाजार मूल्य से तुलना कर रहे हैं।
जहाँ आपकी ईमानदार संभावना कीमत से बहुत अधिक है, वहाँ आपके पास एज है।
नीचे सब कुछ सिर्फ यह है कि उस अंतर की गणना कैसे करें और खुद को मूर्ख बनाए बिना उस पर कार्य करें।
हर सेटिंग को एक कॉन्फ़िग फ़ाइल में रखें, हार्डकोडेड नहीं, ताकि आप लॉजिक को छुए बिना ट्यून कर सकें।
शुरुआती बैलेंस, अधिकतम ट्रेड, न्यूनतम एज, मूल्य सीमा, Kelly अंश।
यह सब एक जगह रहता है जिसे आप सेकंडों में संपादित कर सकते हैं।
2. बाजार खोजें
बॉट Polymarket पर सक्रिय तापमान बाजारों को स्कैन करके शुरू होता है जो ट्रेडिंग के लायक हैं।
आप उन सभी का व्यापार नहीं करना चाहते।
आप एक फ़िल्टर चाहते हैं जो आपके पूर्वानुमान कॉल या एक डॉलर बर्बाद करने से पहले कबाड़ को बाहर फेंक दे।
तीन फ़िल्टर अधिकांश काम करते हैं:
> वॉल्यूम फ्लोर
कुछ हज़ार वॉल्यूम से नीचे के पतले बाजारों को छोड़ें।
पतली बुक्स में चौड़े स्प्रेड और कीमतें होती हैं जिन पर आप भरोसा नहीं कर सकते।
> समय विंडो
केवल उन बाजारों का व्यापार करें जो लगभग 2 से 72 घंटे के बीच रिज़ॉल्व होते हैं।
2 घंटे से कम में एज पहले से ही मूल्य में शामिल हो चुका है।
72 घंटे से अधिक में पूर्वानुमान उस पर निर्भर रहने के लिए बहुत अनिश्चित है।
> मूल्य सीमा
उन बाल्टियों को छोड़ें जो पहले से ही लगभग 45c से ऊपर ट्रेड कर रही हैं।
उस कीमत पर बाजार ने अधिकांश एज को मूल्य में शामिल कर लिया है और आपकी ऊपर की संभावना कम है।
प्रत्येक जीवित बाजार एक शहर, एक तारीख और एक रिज़ॉल्यूशन स्टेशन की ओर इशारा करता है।
वह स्टेशन ही सब कुछ है, इसलिए आप उसके सटीक एयरपोर्ट निर्देशांक और उसका ICAO कोड संग्रहीत करते हैं, शहर के केंद्र को कभी नहीं।
शहर-केंद्र निर्देशांक का उपयोग करने से आपके बॉट के सोचना शुरू करने से पहले ही 3-8 डिग्री की त्रुटि हो सकती है।
अब आपके पास ट्रेडेबल बाजारों की एक साफ सूची है, जिनमें से प्रत्येक उस सटीक स्थान से बंधा है जहाँ पूर्वानुमान को लक्षित करना है।
3. पूर्वानुमान शामिल करें (कोड)
अब आप प्रत्येक बाजार के सटीक स्टेशन के लिए, एक से अधिक स्रोतों से पूर्वानुमान खींचते हैं।
एक मॉडल एक राय है।
तीन मॉडल आपको सहमति और असहमति देखने देते हैं, जो अपने आप में जानकारी है।
आपका एंकर ECMWF है, वैश्विक स्वर्ण मानक, Open-Meteo के माध्यम से मुफ्त, किसी कुंजी की आवश्यकता नहीं है।
छोटे क्षितिज पर अमेरिकी शहरों के लिए आप एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन मॉडल जोड़ते हैं जो वास्तविक समय के अवलोकन पढ़ता है।
यहाँ ECMWF फ़ेच है:
1def get_ecmwf(lat, lon, unit):2url = (3"https://api.open-meteo.com/v1/forecast"4f"?latitude={lat}&longitude={lon}"5f"&daily=temperature_2m_max&temperature_unit={unit}"6"&forecast_days=7&models=ecmwf_ifs025"7"&bias_correction=true"8)9data = requests.get(url, timeout=(5, 8)).json()10return data["daily"]["temperature_2m_max"]
वह \bias_correction=true\ फ़्लैग मायने रखता है - यह मुफ्त में स्थान-आधारित त्रुटि सुधार का पहला पास लागू करता है।
लगभग 48 घंटों के भीतर अमेरिकी शहरों के लिए, उच्च-रिज़ मॉडल पसंद करें:
1def get_hrrr(lat, lon):2url = (3"https://api.open-meteo.com/v1/forecast"4f"?latitude={lat}&longitude={lon}"5"&daily=temperature_2m_max&temperature_unit=fahrenheit"6"&forecast_days=3&models=gfs_seamless"7)8return requests.get(url, timeout=(5, 8)).json()["daily"]["temperature_2m_max"]
सरल नियम: अमेरिकी शॉर्ट-रेंज के लिए हाई-रेज़, बाकी सबके लिए ECMWF।
प्रत्येक शहर को उसकी अपनी इकाई में अनुरोध करें, अमेरिका में फ़ारेनहाइट, बाकी में सेल्सियस, और हर तुलना को एक ही पैमाने पर रखें।
4. बायस को ठीक करें (यहीं पर पैसा है)
यह वह जगह है जहाँ विजेता बाकी सभी से अलग होते हैं।
हर मॉडल एक सुसंगत दिशा में व्यवस्थित रूप से गलत होता है।
GFS एक कोल्ड बायस चलाता है, यह तापमान को कम आंकता है, और उस चूक का आकार शहर, घंटे और पूर्वानुमान कितनी दूर है, पर निर्भर करता है।
यदि आप इसे छोड़ देते हैं, तो आपका एज अक्सर मॉडल का अपने सामान्य तरीके से गलत होना मात्र होता है।
वह एज नहीं है।
वह एज के वेश में शोर है।
इसलिए एक भी संभावना की गणना करने से पहले, आप मॉडल को उसकी अपनी पिछली त्रुटियों का उपयोग करके सही करते हैं।
बायस को परिभाषित करना बहुत आसान है।
> बायस = पूर्वानुमान घटा वास्तविक
आप इसे प्रति शहर, प्रति क्षितिज, प्रति दिन के समय अलग-अलग मापते हैं, फिर उस ज्ञात त्रुटि से नए पूर्वानुमानों को स्थानांतरित करते हैं।
सबसे सरल संस्करण जो काम करता है वह हाल की त्रुटियों का एक क्षयकारी औसत है, ताकि नई चूकें अधिक मायने रखें।
इसके लिए आपको न्यूरल नेटवर्क की आवश्यकता नहीं है।
एक बुनियादी क्षयकारी औसत या एक छोटा सा रिग्रेशन आपको उपलब्ध सभी सुधार का 60-80% देता है।
पहले वही शिप करें।
फैंसी ML बायस करेक्शन असली है, लेकिन यह आखिरी 20% है, और यह तभी मायने रखता है जब सरल संस्करण पहले से ही पैसा छाप रहा हो।
पहले इनपुट को ठीक करें।
एक उबाऊ मुफ्त मॉडल, सही किया गया, एक फैंसी मॉडल को कच्चा खिलाए जाने से बेहतर है।
5. पूर्वानुमानों को बाल्टी संभावनाओं में बदलें
अब आप एक सही किए गए पूर्वानुमान संख्या को प्रत्येक बाल्टी के लिए संभावना में बदलते हैं।
यहाँ शुरुआती लोगों की गलती है।
वे पूर्वानुमान लेते हैं, इसे जिस बाल्टी में भी पड़ता है उसमें डाल देते हैं, और उस बाल्टी को 100% कहते हैं।
लेकिन पूर्वानुमान सटीक नहीं है।
यह एक केंद्र बिंदु है जिसके चारों ओर त्रुटि का एक ज्ञात प्रसार है।
वह प्रसार पूरा खेल है।
मान लीजिए आपका सही किया गया पूर्वानुमान 41F है और उस शहर के लिए आपके मॉडल की सामान्य त्रुटि लगभग 2 डिग्री है।
वास्तविक उच्चतम आसानी से एक बाल्टी ऊपर या नीचे जा सकता है।
इसलिए आप एक बाल्टी पर 100% दांव नहीं लगाते।
आप संभावना को पूर्वानुमान बाल्टी और उसके पड़ोसियों में फैलाते हैं, प्रत्येक की संभावना को आपकी त्रुटि के आकार के अनुसार भारित करते हैं।
एक तंग ऐतिहासिक त्रुटि का मतलब है केंद्र बाल्टी पर अधिक संभावना केंद्रित।
एक व्यापक त्रुटि इसे पड़ोसियों में फैला देती है।
यही कारण है कि अपनी वास्तविक त्रुटि, अपने सिग्मा को जानना इतना मायने रखता है।
इसके बिना आप अपने स्वयं के आत्मविश्वास का अनुमान लगा रहे हैं।
इसके साथ, आप एक पूर्वानुमान को एक ईमानदार संभावना वितरण में बदल रहे हैं जिसके खिलाफ बाजार को मापा जा सकता है।
वह वितरण वह है जिस पर आप वास्तव में व्यापार करते हैं, बाल्टी दर बाल्टी।
6. एज खोजें और Kelly के साथ साइज़ करें
अब आप अपनी संभावना की तुलना बाजार मूल्य से करते हैं और केवल तभी कार्य करते हैं जब अंतर वास्तविक हो।
पहले, अपेक्षित मूल्य, आपका एज प्रति डॉलर:
1def calc_ev(p, price):2if price <= 0 or price >= 1:3return 0.04return round(p * (1.0 / price - 1.0) - (1.0 - p), 4)
यदि आपका मॉडल कहता है कि एक बाल्टी 80% है और यह 14c पर ट्रेड कर रही है:
\0.80 * (1/0.14 - 1) - 0.20 = +4.94\
यह एक बहुत बड़ा एज है।
लेकिन आप हर सकारात्मक संख्या पर फायर नहीं करते - आप एक फ्लोर सेट करते हैं, केवल तभी व्यापार करें जब EV लगभग 8% से अधिक हो, ताकि आप कमजोर संकेतों को छोड़ दें।
फिर Kelly आपको बताता है कि अपने बैंकरोल का कितना हिस्सा दांव पर लगाना है:
1def calc_kelly(p, price, kelly_fraction=0.25):2b = 1.0 / price - 1.03f = (p * b - (1.0 - p)) / b4return min(max(0.0, f) * kelly_fraction, 1.0)
दो गार्डरेल जो आपको जीवित रखते हैं।
> फ्रैक्शनल Kelly का उपयोग करें, पूर्ण Kelly का एक चौथाई
पूर्ण Kelly एक रोलरकोस्टर है, अंश भिन्नता को कठोरता से कम करता है।
> हर ट्रेड को अपने कॉन्फ़िग से अधिकतम दांव पर हार्ड-कैप करें
भले ही Kelly बड़ा व्यापार करने के लिए चिल्लाए, कैप आपको एक बुरे बाजार से बचाता है।
ASK पर प्रवेश करें, वह वास्तविक कीमत जो आप भुगतान करते हैं, और बिड को अपने निकास के रूप में मानें, अन्यथा आपका बैकटेस्ट आपसे झूठ बोलेगा।
7. निष्पादित करें, रोकें और सब कुछ लॉग करें
अब बॉट कार्य करता है, और उतना ही महत्वपूर्ण, रिकॉर्ड करता है।
मुख्य लूप एक शेड्यूल पर चलता है, मान लीजिए हर घंटे, और प्रत्येक बाजार के लिए उसी क्रम में वही काम करता है।
सभी स्रोतों से ताजा पूर्वानुमान खींचें
मिलते-जुलते Polymarket बाजार को खोजें और उसका रिकॉर्ड लोड करें
वर्तमान पूर्वानुमान को एक स्नैपशॉट के रूप में सहेजें, क्योंकि वह इतिहास आपका भविष्य का एज है
किसी भी खुली स्थिति पर स्टॉप की जाँच करें
केवल तभी नई स्थिति खोलें जब EV आपकी सीमा को साफ करे और कीमत सही हो
https://x.com/0xSurferX/status/2078620667272896555
आपके स्टॉप सरल और यांत्रिक हैं।
यदि कीमत प्रवेश से एक निर्धारित प्रतिशत गिर जाती है तो बंद करें।
यदि पूर्वानुमान आपकी बाल्टी से इतनी दूर चला जाता है कि थीसिस मर चुकी है तो बंद करें।
पूर्ण स्कैन के बीच, हर कुछ मिनटों में केवल स्टॉप देखने के लिए एक हल्का पास चलाएं, बिना हर शहर को फिर से स्कैन किए।
और बिल्कुल सब कुछ लॉग करें।
हर पूर्वानुमान स्नैपशॉट, हर बाजार मूल्य जो आपने देखा, हर ट्रेड, हर रिज़ॉल्यूशन।
प्रति बाजार एक फ़ाइल, समय के साथ जोड़ी गई।
वह लॉग बेकार काम नहीं है।
यह अंतिम चरण के लिए कच्चा माल है, वह चरण जो एक स्थिर बॉट को हर हफ्ते तेज होने वाले बॉट में बदल देता है।
8. इसे कैलिब्रेट करने दें और होशियार बनें
यहाँ वह चीज़ है जो एक बॉट को जो अनुमान लगाता है, उससे अलग करती है जो जानता है।
पहले दिन, आपके बॉट को कोई वास्तविक अंदाज़ा नहीं है कि प्रत्येक शहर के लिए उसके पूर्वानुमान कितने सटीक हैं।
इसलिए इसे अभी तक अपने आप पर पूरी तरह भरोसा नहीं करना चाहिए।
इसे छोटा व्यापार करना चाहिए, हर रिज़ॉल्यूशन को लॉग करना चाहिए, और इंतजार करना चाहिए।
एक बार जब इसके पास किसी शहर के लिए पर्याप्त रिज़ॉल्व बाजार हों, लगभग 30, तो यह अपनी वास्तविक त्रुटि को माप सकता है।
आप उस शहर के लिए अपने द्वारा किए गए हर पूर्वानुमान को लेते हैं, इसकी तुलना वास्तव में जो हुआ उससे करते हैं, और औसत चूक की गणना करते हैं।
वह औसत त्रुटि आपका सिग्मा बन जाती है, आपका वास्तविक आत्मविश्वास, उस सटीक शहर और स्रोत के लिए।
और वह सिग्मा सीधे चरण चार में वापस फीड करता है।
बेहतर सिग्मा का मतलब बाल्टियों में अधिक ईमानदार संभावना प्रसार है, जिसका मतलब बेहतर एज डिटेक्शन है, जिसका मतलब बेहतर साइज़िंग है।
बॉट सचमुच खुद को बेहतर बनाता है क्योंकि यह अधिक रिज़ॉल्व बाजार एकत्र करता है।
यह वही अनुशासन है जो मैं अपने द्वारा बनाए गए हर बॉट के लिए प्रचारित करता हूँ:
सब कुछ लॉग करें, पहले थोड़ा जोखिम उठाएं
वास्तविक रिज़ॉल्व परिणामों को अपनी सटीक सटीकता को मापने दें
एक बार जब डेटा ने एज साबित कर दिया है, तभी साइज़ बढ़ाएं
एक मौसम बॉट जो पहले दिन खुद पर 90% भरोसा करता है, वही आपदा है जो 10,000% बैकटेस्ट से तैनात क्रिप्टो बॉट है।
दोनों ने एक ऐसे नंबर पर भरोसा किया जो उन्होंने कभी अर्जित नहीं किया।
आप ऐसा कुछ देखना नहीं चाहते, मेरा विश्वास करें:
चलिए आगे बढ़ते हैं।
9. यह सब एक साथ रखना
अब कुछ निष्कर्ष निकालते हैं।
**
एक कदम पीछे हटें और देखें कि आपने क्या बनाया है:**
स्वच्छ बाजार खोजें, सटीक रिज़ॉल्यूशन स्टेशन से बंधे
उस स्टेशन के लिए तीन पूर्वानुमान स्रोत खींचें
प्रत्येक मॉडल के ज्ञात बायस को सही करें
सही किए गए पूर्वानुमान को अपनी वास्तविक त्रुटि का उपयोग करके बाल्टी संभावनाओं में बदलें
केवल तभी व्यापार करें जब एज 8% से अधिक हो
फ्रैक्शनल Kelly और एक हार्ड कैप के साथ साइज़ करें
निष्पादित करें, रोकें, लॉग करें और कैलिब्रेट करें जब तक कि यह खुद को तेज न कर ले
शुरू करने के लिए किसी न्यूरल नेटवर्क की आवश्यकता नहीं है, न ही डेटा सेंटर या कोलोकेटेड सर्वर की।
सिर्फ मुफ्त पूर्वानुमान, ईमानदार गणित, और इसे वास्तविक रिज़ॉल्यूशन पर खुद को साबित करने का धैर्य।
इसे जज करने से पहले दो से तीन सप्ताह तक चलने दें, क्योंकि मौसम बाजार दैनिक रूप से रिज़ॉल्व होते हैं और आपको यह जानने के लिए 50-100 रिज़ॉल्व ट्रेड की आवश्यकता होती है कि आपके पास क्या है।
मैंने 200+ बॉट बनाए हैं और यह सटीक आकार वह है जो वास्तव में पैसा छापता है जबकि फैंसी चीजें अधूरी रह जाती हैं।
सरल पाइपलाइन, ईमानदार कैलिब्रेशन, उबाऊ अनुशासन।
वास्तव में आपको बस इतना ही चाहिए।
मौसम Polymarket पर आखिरी ईमानदार बाजार है।
इस सप्ताह के अंत में छह चरणों का निर्माण करें, इसे कैलिब्रेट करने दें, और भीड़ के जागने से पहले इसमें शामिल हो जाएं।
बायस-करेक्शन चरण का पूर्ण विवरण अगला आ रहा है, इसे मिस न करें।
बुधवार को भाग 2 जारी कर रहा हूँ।
साथ ही यदि आप जुड़ना चाहते हैं तो मेरे छोटे tg चैनल में शामिल हों।
यहाँ शामिल हों: https://t.me/+jCBHygDAJa9hMTJk
यहाँ हम एक साथ निर्माण करते हैं, चर्चा करते हैं और समस्याओं को ठीक करते हैं।
आशा है आपको यह लेख उपयोगी लगा, क्योंकि यही पूरा उद्देश्य है।
शुभकामनाएँ!
