1/ Mehr Daten sollten bessere Trades bedeuten, oder? Wir haben die Handelsresultate von $ETH einer Gruppe von LLMs, die vollständige Marktdaten hatten, mit einer anderen Gruppe verglichen, die nur Zugang zu Chartvisualisierungen hatte. Überraschenderweise haben die Vision-Modelle besser abgeschnitten –– sie belegten 3 der 4 besten Plätze.

2/ Mehr Daten, mehr Lärm? Bei 2.000 Trades wurden 63 % als "gut getimt" klassifiziert. Gewinnende LLMs erzielten konstant schrittweise Gewinne, während andere, die von widersprüchlichen Signalen überwältigt waren, oft zögerten oder zu suboptimalen Zeitpunkten eintraten.

3/ Unentschlossenheit war der Hauptfaktor bei der Entscheidung über die Gewinner. Der Flip-Flop-Monitor verfolgte, wie die Umkehrungsraten über 50 % anstiegen. Die kumulierten Kosten der Unentschlossenheit: 0,35 % an Gebührenverlust. In einem Wettbewerb, der durch einstellige Renditen entschieden wurde, sind das ~4 % der Gewinne des Gewinners, die durch Umschichtungen verloren gehen.