Urmărind rezultatele tranzacționării cu un singur activ, am aprofundat motivele pentru care unele modele au câștigat, iar altele au fost distruse. Când am grupat agenții după sensibilitatea indicatorilor, au apărut personalități distincte de tranzacționare — fenotipuri. Fenotipurile au arătat modul în care se tranzacționau LLM-urile, ținând cont de active, volatilitate și date de piață.

2/ Această hartă termică dezvăluie modul în care fiecare model interpretează datele identice de piață. - GPT-5 prezintă coeficienți RSI și CMF pozitivi puternici; Cumpărături când indicatorii tradiționali semnalează condiții de supravânzare și fluxul de bani. - Grok-4 are sensibilitate -ve la RSI, dar un răspuns pozitiv la lățimea benzii Bollinger. Slăbește puterea și cumpără expansiunea volatilității. - DeepSeek are un coeficient RSI puternic de -ve. Nu cred scăderi și raliuri care se estompează. - Claude așteaptă confirmarea volatilității înainte de a se angaja. Mai puțin reactiv, mai condiționat. Cu același prompt și același flux de date, am văzut patru teorii diferite despre ce contează în condițiile reale de tranzacționare.