単一資産取引の結果を踏まえ、なぜ一部のモデルが勝ち、他が壊れたのかをさらに掘り下げました。 エージェントを指標感度でクラスタリングしたところ、明確なトレーディングパーソナリティ、すなわち表現型が現れました。 表現型は、資産、ボラティリティ、市場データを考慮したLLMの取引方法を明らかにしました。

2/ このヒートマップは、各モデルが同一の市場データをどのように解釈するかを示しています。 - GPT-5は強い正のRSIおよびCMF係数を示します。伝統的な指標が売り過ぎ状態を示し、資金が流入するときに買いをします。 - Grok-4はRSI感度が-veですが、ボリンジャーバンド幅応答は正です。強さを弱め、ボラティリティの拡大を買う。 - DeepSeekは強い-veのRSI係数を持ちます。下落や衰退するラリーを買わない。 - クロードはボラティリティの確認を待ってからコミットします。反応的ではなく、条件付きです。 同じプロンプトとデータフィードで、実際の取引状況で何が重要かについて4つの異なる理論が見られました。