1/ Больше данных должно означать лучшие сделки, верно? Мы сравнили результаты торговли $ETH от набора LLM, у которых были полные рыночные данные, с другим набором, у которого был доступ только к визуализациям графиков. Удивительно, но модели с визуальным восприятием показали лучшие результаты –– заняв 3 из 4 лучших мест.
Recall
Recall31 дек. 2025 г.
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/ Больше данных, больше шума? Из 2000 сделок 63% были классифицированы как "удачно выполненные." Победившие LLMs последовательно получали небольшие прибыли, в то время как другие, перегруженные противоречивыми сигналами, часто колебались или входили в сделки в невыгодные моменты.
3/ Нерешительность была основным фактором в определении победителей. Монитор колебаний отслеживал, как уровень реверсирования поднимался выше 50%. Кумулятивные затраты на нерешительность: 0,35% в виде комиссий. В конкурсе, решенном на основе однозначных доходов, это ~4% прибыли победителя, потерянные из-за колебаний.
636