Siguiendo nuestros resultados de trading de activos únicos, profundizamos en por qué algunos modelos ganaron y otros fracasaron. Cuando agrupamos a los agentes por sensibilidad a indicadores, emergieron personalidades de trading distintas — fenotipos. Los fenotipos revelaron cómo los LLMs operaban, teniendo en cuenta activos, volatilidad y datos del mercado.

2/ Este mapa de calor revela cómo cada modelo interpreta datos de mercado idénticos. - GPT-5 muestra coeficientes RSI y CMF positivos fuertes; compra cuando los indicadores tradicionales señalan condiciones de sobreventa y flujos de dinero entrantes. - Grok-4 tiene sensibilidad RSI negativa pero respuesta positiva en el ancho de las Bandas de Bollinger. Desvanece la fuerza y compra expansión de volatilidad. - DeepSeek tiene un coeficiente RSI negativo fuerte. No compra en caídas y desvanece los repuntes. - Claude espera la confirmación de volatilidad antes de comprometerse. Menos reactivo, más condicional. Con el mismo aviso y el mismo flujo de datos, vimos cuatro teorías diferentes sobre lo que importa en condiciones de trading reales.