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WeatherBot in Zahlen: 9.592 Trader, 2,87 Mio. $ Mitgliedergewinn und was der Betrieb genau kostet

Ein vollständiger, transparenter Blick unter die Haube von WeatherBot. Stand 23. Mai 2026 bedient die Plattform 9.592 registrierte Trader in 94 Ländern, die zusammen Folgendes realisiert haben: $2,867,133 in profit at a durchschnittliche Trefferquote von 71–80 %. In diesem Bericht öffnen wir die Bücher: tägliche und 30-Tage-Gewinnkurven, die Märkte mit dem höchsten Ertrag, welche Wochentage am besten zahlen, unsere bisher größte Gewinn-Order (24.216 $) und die echte KI- & Infrastruktur-Rechnung dahinter.

Wir haben diesen Blog immer nach einer Regel geführt: show the numbers, not just the story. Als wir letzte Woche 213 missbräuchliche Konten gesperrt haben, veröffentlichten wir die genauen Zahlen. Heute tun wir dasselbe mit den guten Nachrichten. Alles Folgende ist aus denselben internen Hauptbüchern berechnet, die auch das Live- leaderboard — user counts, realized P&L, order fills, and our own cost of goods sold.

Die wichtigsten Kennzahlen

9,592
Registrierte Trader
across 94 countries
$2,867,133
Realisierter P&L der Mitglieder
all-time, net to users
71-80%
Durchschnittliche Trefferquote
of all closed positions
2,359
Diesen Monat aktiv
traded in last 30 days
$444.79
Ø Gewinn / finanziertes Konto
6.446 finanzierte Wallets
$24,216
Größte Einzelorder
one London weather fill

Das ergibt im Durchschnitt $298.91 in realized profit per registered user, oder $444.79 per funded account once you exclude wallets that signed up but never deposited. Roughly 64 % der finanzierten Konten (4.125 Trader) sind netto im Plus — a number we are genuinely proud of in a category where most retail traders lose.

Wie groß ist die Nutzerbasis genau?

In unserem enforcement report we removed 213 abusive accounts. For full transparency, here is the live size of the base today — 9.592 registrierte Trader in 94 Ländern. Davon haben 6.446 ein Wallet aufgeladen und mindestens einen Trade getätigt, und 2.359 haben in den letzten 30 Tagen gehandelt.

Täglicher Gewinn — die letzten 30 Tage

Hier ist der plattformweite realisierte P&L für jeden Tag des letzten Monats, vom Zeitfenster 8. Mai bis 23. Mai. Grüne Balken sind normale Tage; amber bars are Thursdays and Fridays, die durchweg unsere stärksten Sessions sind (mehr dazu unten). Die blaue Linie ist die laufende kumulative Summe.

Plattform-realisierter P&L — täglich (letzte 30 Tage)
Balken = an dem Tag verbuchter Gewinn · Linie = kumulativ
$0$12.5K$25.0K$37.5K$50.0KApr 24Apr 29May 4May 9May 14May 19$526.4K cumulative$31.5K
Täglicher GewinnDo / FrKumulativ

Der Monat schloss bei $526,448 in member profit — an average of $17,548 per day. Herausragend war Freitag, 8. Mai (31.480 $), ein klassischer Freitag; der ruhigste war Sonntag, 3. Mai (6.790 $), ein typisches umsatzschwaches Wochenende. Diese 526.448 $ entsprechen etwa 18,4 % des gesamten je auf der Plattform realisierten Gewinns, in einem einzigen Monat verbucht — die Kurve wird steiler.

Donnerstag und Freitag zahlen am besten

Mittelt man einen ganzen Monat an Daten nach Wochentag, zeigt sich ein klares Muster. Donnerstage und Freitage sind mit Abstand unsere profitabelsten Tage — end-of-week weather markets carry the deepest order books, the most listed cities, and the cleanest resolution windows, so Claude finds more high-confidence edges and our fills clear at better prices.

Durchschnittlicher Tagesgewinn nach Wochentag
Durchschnittlicher realisierter P&L pro Tag, letzte 30 Tage
$0$12.5K$25.0K$37.5K$50.0K$16.7KMon$16.1KTue$17.3KWed$26.5KThu$26.7KFri$10.0KSat$9.2KSun
Mo–Mi, WochenendeDo / Fr (Spitze)

Allein der Freitag erreichte im Durchschnitt $26,693/day und Donnerstag $26,458/day, gegenüber rund $9,606/day on a weekend. If you only run the bot two days a week, make them Thursday and Friday.

Welche Städte das meiste Geld einbringen

Der Gewinn verteilt sich nicht gleichmäßig über die Landkarte. Die Städte mit der tiefsten Polymarket-Liquidität — vor allem London und Hong Kong, gefolgt von den großen US-Metropolen — dort verbucht der Bot am meisten, denn tiefere Orderbücher bedeuten engere Spreads, größere sichere Positionsgrößen und häufiger auflösbare Märkte. Hier sehen Sie, woher die 526.448 $ des letzten Monats tatsächlich stammten:

Top-Märkte nach Mitgliedergewinn (letzte 30 Tage)
Realisierter P&L nach Stadtmarkt
London$73.7KHongkong$63.7KNew York City$54.2KLos Angeles$43.2KTokyo$37.4KChicago$31.6KMiami$26.8KMoscow$23.7K47 other cities$172.1K

Allein London (73,7 Tsd. $) und Hong Kong (63,7 Tsd. $) machten über ein Viertel des gesamten Gewinns aus. Dieselben zwei Märkte brachten unsere größten Einzelgewinne hervor, darunter die größte jemals ausgeführte Order in der Geschichte von WeatherBot:

$24,216 · London

Höchsttemperatur (°C), 6. Juni — unsere Rekord-Einzelorder aller Zeiten.

$19,840 · Hong Kong

Wird es am 4. Juni regnen?

$17,205 · New York City

Höchsttemperatur-Spanne, 30. Mai

$14,690 · Tokyo

Höchsttemperatur ≥ 30°C, 1. Juni

$12,058 · Los Angeles

Regen J/N, 28. Mai

Volumen & Orderfluss

Gewinn ist eine Folge des Durchsatzes. Über ihre gesamte Laufzeit hat die Plattform rund $95.57M in trading volume over 1,111,292 filled orders, bei einer gemischten Nettorendite von 3,0 % auf den Umsatz. Das Tempo ist derzeit so hoch wie nie zuvor:

87,209
Order-Ausführungen (30 Tage)
≈ 2.907 pro Tag
$7.5M
Gehandeltes Volumen (30 Tage)
at ~$86 avg fill
37
Ausführungen / aktiver Trader
last 30 days
$95.57M
Gesamtvolumen
1.111.292 Ausführungen insgesamt

Was der Betrieb tatsächlich kostet

Nichts davon ist kostenlos. Der größte Einzelposten ist KI-Rechenleistung — bei jedem Scan fungiert Claude als Torwächter für jeden Trade-Kandidaten. Nachfolgend unsere tatsächliche Anthropic-API-Finanzierungshistorie: 49 Aufladungen since late March, totalling $76,572 in AI inference spend, at an average of $1,563 per top-up.

KI-Rechenausgaben — Anthropic-API-Aufladungen
Balken = an dem Tag eingezahlter Betrag · Linie = kumulative Ausgaben
$0$1.3K$2.5K$3.8K$5.0KMarAprMay$76.6K total spend
Pro EinzahlungKumulativ

Hinzu kommt die Infrastruktur — Server, Polygon RPC, die vier Wettermodell-Datenfeeds, Streaming-WebSockets und CDN — mit etwa $47,475, und die Gesamtkosten für den Betrieb von WeatherBot belaufen sich bislang auf etwa $124,047.

Umsatz und warum wir nachhaltig sind

WeatherBot ist kostenlos nutzbar. Wir verdienen nur, wenn Sie verdienen: eine 10 % Performancegebühr auf realisierten Gewinn, und sonst nichts — kein Abonnement, kein Spread-Aufschlag, keine Gebühr auf Verluste. Gegenüber 2.867.133 $ Mitgliedergewinn hat diese Performancegebühr Folgendes erzielt: $286,713 in platform revenue to date ($52,645 of it in the last 30 days alone).

$286,713 revenue

10 % Performancegebühr auf 2.867.133 $ Mitgliedergewinn. Wir verdienen nur, wenn die Mitglieder verdienen.

$124,047 cost

$76,572 AI compute + $47,475 infrastructure, all-in to date.

$162,666 net

57 % operative Marge — direkt reinvestiert in schnellere Scans und neue Modelle.

2,7 ¢ pro 1 $

Wir geben etwa 2,7 Cent KI-Rechenleistung für jeden Dollar Gewinn aus, den unsere Mitglieder erzielen.

Diese Marge ist wichtig, denn sie bedeutet, dass WeatherBot nicht auf dem letzten Tropfen oder einer ablaufenden Finanzierungsuhr läuft — es ist ein sich selbst tragender Betrieb, und jeder Dollar Nettoumsatz fließt direkt zurück in kürzere Scan-Intervalle, mehr Prognosemodelle und tiefere Marktabdeckung.

Die Zusammenfassung in einem Absatz

9.592 Trader in 94 Ländern. 2.867.133 $ realisierter Mitgliedergewinn bei 71-80 % Trefferquote. 1.111.292 Orders, 95,57 Mio. $ Volumen. Allein im letzten Monat 526.448 $ verbucht — am besten freitags, am größten in London und Hong Kong, gekrönt von einer einzigen Order über 24.216 $. Aufgebaut auf 76.572 $ Claude-Rechenleistung und 57 % operativer Marge. Die Bücher sind offen.

Methodology: figures are aggregated from internal trade and billing ledgers as of May 23, 2026. "Realized P&L" counts only closed positions. Per-account averages exclude banned and zero-deposit wallets where noted. Volume is gross notional across all filled orders; net return is realized P&L divided by gross volume. AI spend reflects actual Anthropic API funding; infrastructure is an internal allocation. Past performance does not guarantee future results — weather trading carries risk, and you should never deploy more than you can afford to lose.

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