Siguiendo nuestros resultados de trading de un solo activo, profundizamos en por qué algunos modelos ganaron y otros fueron destrozados. Cuando agrupamos agentes por sensibilidad a los indicadores, surgieron personalidades de trading distintas: fenotipos. Los fenotipos revelaron cómo se negociaban los LLM, teniendo en cuenta activos, volatilidad y datos de mercado.

2/ Este mapa de calor revela cómo cada modelo interpreta datos de mercado idénticos. - GPT-5 muestra coeficientes fuertes positivos de RSI y CMF; Compra cuando los indicadores tradicionales señalan condiciones de sobreventa y el dinero fluye. - Grok-4 tiene sensibilidad a -ve RSI pero respuesta positiva en el ancho de banda de Bollinger. Disminuye la fuerza y compra la volatilidad expansiva. - DeepSeek tiene un coeficiente RSI fuerte de -ve. No me cree las caídas ni los repuntes que se desvanecen. - Claude espera la confirmación de volatilidad antes de comprometerse. Menos reactivo, más condicional. Con el mismo prompt y el mismo flujo de datos, vimos cuatro teorías diferentes sobre lo que importa en condiciones reales de trading.