1/ Más datos deberían significar mejores operaciones, ¿verdad? Comparamos los resultados de trading de $ETH de un conjunto de LLMs que tenían datos de mercado completos contra otro conjunto que solo tenía acceso a visuales de gráficos. Sorprendentemente, los modelos de visión superaron –– ganando 3 de los 4 primeros lugares.
Recall
Recall31 dic 2025
Can LLMs analyse a chart image like human traders? To answer this question, we gave GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5, and Grok-4 real money to trade $ETH on @AerodromeFi. The only catch: these models will only have access to the ETH chart image to make their trades.
2/ ¿Más datos, más ruido? A través de 2,000 operaciones, el 63% fueron clasificadas como "bien cronometradas." Los LLMs ganadores hicieron ganancias incrementales de manera consistente, mientras que otros, abrumados por señales contradictorias, a menudo dudaron o entraron en momentos subóptimos.
3/ La indecisión fue el factor principal en la decisión de los ganadores. El monitor de cambios de opinión rastreó cómo las tasas de reversión aumentaron por encima del 50%. El costo acumulativo de la indecisión: 0.35% en arrastre de tarifas. En un concurso decidido por retornos de un solo dígito, eso es ~4% de las ganancias del ganador perdidas por el cambio.
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