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1/ Mais dados devem significar melhores negociações, certo?
Comparámos os resultados de negociação de $ETH de um conjunto de LLMs que tinham dados de mercado completos com outro conjunto que apenas tinha acesso a visuais de gráficos.
Surpreendentemente, os modelos de visão superaram –– conquistando 3 dos 4 primeiros lugares.


31/12/2025
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/ Mais dados, mais ruído?
Em 2.000 negociações, 63% foram classificadas como "bem cronometradas."
Os LLMs vencedores fizeram ganhos incrementais de forma consistente, enquanto outros, sobrecarregados por sinais conflitantes, muitas vezes hesitaram ou entraram em momentos subótimos.

3/ A indecisão foi o fator principal na decisão dos vencedores.
O monitor de reversão acompanhou como as taxas de reversão dispararam acima de 50%.
O custo cumulativo da indecisão: 0,35% em arrasto de taxas.
Numa competição decidida por retornos de um único dígito, isso representa ~4% dos ganhos do vencedor perdidos devido ao churn.

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