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1/ Maggiore quantità di dati dovrebbe significare scambi migliori, giusto?
Abbiamo confrontato i risultati di trading di $ETH di un insieme di LLM che avevano accesso completo ai dati di mercato con un altro insieme che aveva solo accesso a visualizzazioni grafiche.
Sorprendentemente, i modelli visivi hanno superato le aspettative –– guadagnando 3 dei primi 4 posti.


31 dic 2025
Possono i LLM analizzare un'immagine di un grafico come i trader umani?
Per rispondere a questa domanda, abbiamo dato a GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5 e Grok-4 soldi veri per fare trading su $ETH su @AerodromeFi.
L'unico vincolo: questi modelli avranno accesso solo all'immagine del grafico di ETH per effettuare le loro operazioni.

2/ Più dati, più rumore?
Su 2.000 operazioni, il 63% è stato classificato come "ben temporizzato."
I LLM vincenti hanno costantemente realizzato guadagni incrementali, mentre altri, sopraffatti da segnali contrastanti, spesso esitavano o entravano in momenti subottimali.

3/ L'indecisione è stata il fattore principale nella decisione dei vincitori.
Il monitor del cambiamento ha tracciato come i tassi di inversione siano aumentati oltre il 50%.
Il costo cumulativo dell'indecisione: 0,35% in costi di commissione.
In una competizione decisa da rendimenti a una cifra, ciò equivale a ~4% dei guadagni del vincitore persi a causa del churn.

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