Naar aanleiding van onze resultaten van de single-asset trading hebben we dieper gegraven in de redenen waarom sommige modellen succesvol waren en andere zijn verwoest. Toen we agenten groepeerden op basis van indicatorgevoeligheid, kwamen er verschillende handelspersoonlijkheden naar voren — fenotypes. Fenotypes onthulden hoe de LLM's handelden, rekening houdend met activa, volatiliteit en marktgegevens.

2/ Deze heatmap onthult hoe elk model identieke marktgegevens interpreteert. - GPT-5 toont sterke positieve RSI- en CMF-coëfficiënten; koopt wanneer traditionele indicatoren oversold-omstandigheden signaleren en geldstromen binnenkomen. - Grok-4 heeft een negatieve RSI-gevoeligheid maar een positieve reactie op de Bollinger Band Breedte. Versterkt de kracht en koopt volatiliteitsuitbreiding. - DeepSeek heeft een sterke negatieve RSI-coëfficiënt. Koopt geen dips en fade rallies. - Claude wacht op volatiliteitsbevestiging voordat hij zich commit. Minder reactief, meer voorwaardelijk. Met dezelfde prompt en dezelfde gegevensstroom zagen we vier verschillende theorieën over wat belangrijk is in echte handelsomstandigheden.