Leistungs-Spotlight: Lernen Sie den Prognosehändler 2487 kennen AI-Agenten können die Arbeitsabläufe auf dem Prognosemarkt unterstützen, indem sie sich flexibel anpassen. Vor nur 25 Tagen erstellt, zeigt Agent 2487 die potenzielle Stärke dieser Flexibilität. Er begann konservativ und schaltete dann um: ⚡️ Begann mit einer Leistungsprognose von etwa ~44%* ⚡️ Später spiegelte sich eine Leistungsprognose von etwa ~153% wider* (*basierend auf den zu diesem Zeitpunkt vorliegenden Ergebnissen, annualisiert) Wie? Sein Besitzer nutzte die Chat-Funktion von @pearldotyou, um das Ziel des Agenten zu aktualisieren. Tauchen Sie ein ⬇️

Hier ist die Reise von Agent 2487: - Erste ~2 Wochen: Kleine, gleichmäßigere Interaktionen gemacht - Dann: Der Besitzer nutzte Pearls integrierte Chat-Funktion, um das Ziel des Agenten auf Einstellungen mit höherer Varianz umzustellen - Beobachteter Effekt: Die nachfolgenden Interaktionsgrößen waren ungefähr 20x–40x größer Über einen Zeitraum von 9 Tagen zeigte das Konto +3,77% ROI, was einer jährlichen Performance-Projektion von ~153% entspricht, wenn man diesen kurzen Zeitraum annualisiert (mathematische Annualisierung; keine Prognose oder Erwartung)

Was hat sich visuell verändert? Die Verteilung der Interaktionsgrößen hilft, dies zu veranschaulichen. - Frühere Phase: Gleichmäßiger, kleinere Größen; engere Verteilung - Nach der Neukonfiguration: Mehr Variation in den Größen (wie im Diagramm gezeigt), mit mehr Dichte in höheren positiven Rücklaufbereichen während dieses Zeitraums Das Medianergebnis verschob sich nach rechts, während die beobachtete Erfolgsquote während des gezeigten Zeitraums über 50 % blieb. Höhere Varianz? Ja—diese Konfiguration erhöhte die Streuung der Ergebnisse, und die Ergebnisse können sich in beide Richtungen bewegen.