Після тривалого запуску стратегії маркет-мейкінгу за погодою, останнім часом виявився неправильний рівень відкату. Перевірка показала, що проблема полягає у двох припущеннях у ймовірнісній моделі.

Перший: калібрування здійснюється за допомогою даних аналізу сітки, але Polymarket розрахунки проводяться на основі фактичних спостережень аеропортів. Існує систематична похибка між двома джерелами даних, через що отримане значення σ з самого початку є неточним.
Другий — більш прихований: модель припускає, що прогноз без упереджень. Але насправді кожне місто має напрямкову похибку у прогнозах — у деяких містах систематично переоцінюють або недооцінюють температуру. Модель не враховує цього і робить ставки у неправильному напрямку.
Наприклад, у певному місті прогнозує температуру майже на 2°C нижче фактичної, і модель вважає, що "температура не досягне X" з високою ймовірністю, тому купує багато NO. В результаті фактична температура кожного разу вища за прогноз.
Спочатку інстинктивною реакцією було видалити це місто, припинивши торгівлю там. Але потім виявилося, що третина з них вже заблокована. Тоді зрозуміло: потрібно видалити лише третину, щоб стратегія залишилася життєздатною, і проблема не у містах, а у моделі.
Змінив джерело калібрування на дані з того ж аеропорту, що й розрахунки, додав корекцію bias у ймовірностних обчисленнях. Потім відновив усі міста, які були вилучені — моделі з високим σ самі зменшують сигнал, і додатково не потрібно забороняти торгівлю вручну.