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.
Recall
Recall31 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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