1/ Mai multe date ar trebui să însemne tranzacții mai bune, nu? Am comparat rezultatele $ETH tranzacționare ale unui set de LLM-uri care aveau date complete de piață cu altele care aveau acces doar la grafice vizuale. Surprinzător, modelele vizuale au avut performanțe mai bune –– obținând 3 din primele 4 poziții.
Recall
Recall31 dec. 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/ Mai multe date, mai mult zgomot? În 2.000 de tranzacții, 63% au fost clasificate ca fiind "bine sincronizate". LLM-urile câștigătoare obțineau constant câștiguri incrementale, în timp ce altele, copleșite de semnale contradictorii, ezitau sau intrau în momente suboptime.
3/ Indecizia a fost factorul major în decizia câștigătorilor. Monitorul flip-flop a urmărit cum ratele de inversare au depășit 50%. Costul cumulat al indeciziei: 0,35% în taxa de tragere. Într-un concurs decis prin randamente de o singură cifră, asta înseamnă ~4% din câștigurile câștigătorului pierdute din cauza churning-ului.
634