Мы всегда вели этот блог по одному правилу: show the numbers, not just the story. Когда на прошлой неделе мы заблокировали 213 злоупотребляющих аккаунтов, мы опубликовали точные цифры. Сегодня мы делаем то же самое с хорошими новостями. Всё ниже рассчитано на основе тех же внутренних книг, что питают живой leaderboard — user counts, realized P&L, order fills, and our own cost of goods sold.

Ключевые цифры

Это в среднем составляет $298.91 in realized profit per registered user, или $444.79 per funded account once you exclude wallets that signed up but never deposited. Roughly 64% пополненных аккаунтов (4 125 трейдеров) в чистом плюсе — a number we are genuinely proud of in a category where most retail traders lose.

Дневная прибыль — последние 30 дней

Вот реализованный P&L по всей платформе за каждый день прошлого месяца, с окна 8 мая по 23 мая. Зелёные столбцы — обычные дни; amber bars are Thursdays and Fridays, которые неизменно являются нашими сильнейшими сессиями (подробнее ниже). Синяя линия — текущий накопительный итог.

Месяц закрылся на $526,448 in member profit — an average of $17,548 per day. Особенно выделился пятница, 8 мая ($31 480), образцовая пятница; самым тихим был воскресенье, 3 мая ($6 790), типичные выходные с низким объёмом. Эти $526 448 составляют примерно 18,4% всей прибыли, когда-либо реализованной на платформе, зафиксировано за один месяц — кривая становится круче.

Четверг и пятница платят лучше всего

Если усреднить данные за целый месяц по дням недели, проявляется чёткая закономерность. Четверг и пятница — безусловно, наши самые прибыльные дни — 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.

Одна только пятница в среднем давала $26,693/day и четверг $26,458/day, против примерно $9,606/day on a weekend. If you only run the bot two days a week, make them Thursday and Friday.

Какие города приносят больше всего денег

Прибыль распределяется по карте неравномерно. Города с самой глубокой ликвидностью Polymarket — прежде всего London и Hong Kong, за которыми следуют крупные мегаполисы США — именно там бот фиксирует больше всего, потому что более глубокий стакан означает более узкие спреды, более крупные безопасные размеры позиций и более часто разрешаемые рынки. Вот откуда на самом деле взялись $526 448 за прошлый месяц:

Только London ($73,7 тыс.) и Hong Kong ($63,7 тыс.) дали более четверти всей прибыли. Эти же два рынка принесли наши крупнейшие отдельные выигрыши, включая крупнейший исполненный ордер в истории WeatherBot:

Объём и поток ордеров

Прибыль — следствие пропускной способности. За всё время работы платформа провела примерно $95.57M in trading volume over 1,111,292 filled orders, при смешанной чистой доходности 3,0% от оборота. Темп сейчас самый быстрый за всю историю:

Во сколько на самом деле обходится работа

Ничего из этого не бесплатно. Самая крупная статья расходов — вычисления ИИ: при каждом сканировании Claude выступает привратником для каждой кандидатной сделки. Ниже — наша реальная история пополнений API Anthropic: 49 пополнений since late March, totalling $76,572 in AI inference spend, at an average of $1,563 per top-up.

Добавьте инфраструктуру — серверы, Polygon RPC, четыре потока данных метеомоделей, потоковые WebSockets и CDN — примерно на $47,475, и совокупная стоимость работы WeatherBot на сегодня составляет около $124,047.

Выручка и почему мы устойчивы

WeatherBot бесплатен в использовании. Мы зарабатываем, только когда зарабатываете вы: 10% комиссии за результат с реализованной прибыли, и больше ничего — без подписки, без наценки на спред, без комиссии за убытки. Против $2 867 133 прибыли участников эта комиссия за результат принесла $286,713 in platform revenue to date ($52,645 of it in the last 30 days alone).

Эта маржа важна, потому что означает, что WeatherBot не работает на последних остатках и не зависит от тающего финансирования — это самоокупаемая операция, и каждый доллар чистой выручки идёт прямо обратно в более короткие интервалы сканирования, больше прогнозных моделей и более глубокий охват рынков.

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.