Populære emner
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
1/ Mer data burde bety bedre handler, ikke sant?
Vi sammenlignet $ETH handelsresultater fra et sett LLM-er som hadde komplette markedsdata med et annet sett som kun hadde tilgang til diagramvisualiseringer.
Overraskende nok overgikk visjonsmodellene – og oppnådde 3 av de fire øverste plassene.


31. des. 2025
Can LLMs analyse a chart image like human traders?
To answer this question, we gave GPT-5.2, Claude Sonnet 4.5, and Grok-4 real money to trade $ETH on @AerodromeFi.
The only catch: these models will only have access to the ETH chart image to make their trades.

2/ Mer data, mer støy?
På tvers av 2 000 handler ble 63 % klassifisert som «vel-timet».
Vinnende LLM-er gjorde konsekvent gradvise fremskritt, mens andre, overveldet av motstridende signaler, ofte nølte eller gikk inn i suboptimale øyeblikk.

3/ Ubesluttsomhet var den viktigste faktoren for å avgjøre vinnerne.
Flip-flop-monitoren fulgte hvordan reverseringsratene steg over 50 %.
Den kumulative kostnaden ved ubesluttsomhet: 0,35 % i gebyrdrag.
I en konkurranse avgjort med ensifret avkastning, er det ~4 % av vinnerens gevinst tapt til churning.

608
Topp
Rangering
Favoritter