Продовжуючи наші результати торгівлі одним активом, ми глибше розкопувалися, чому деякі моделі виграли, а інші зазнали краху. Коли ми кластеризували агентів за чутливістю до індикаторів, з'явилися окремі торгові особистості — фенотипи. Фенотипи показали, як LLM торгувалися з урахуванням активів, волатильності та ринкових даних.

2/ Ця теплова карта показує, як кожна модель інтерпретує ідентичні ринкові дані. - GPT-5 демонструє сильні позитивні коефіцієнти RSI та CMF; Купує, коли традиційні індикатори сигналізують про перепродані умови і надходять гроші. - Grok-4 має чутливість RSI -ve, але позитивну ширину смуги Боллінгера. Згасає силу і купує розширення волатильності. - DeepSeek має сильний коефіцієнт RSI -ve. Не купувати спади і згасаючі ралі. - Клод чекає підтвердження волатильності перед тим, як зробити зобов'язання. Менш реактивний, більш умовний. З однаковим запитом і тим самим потоком даних ми побачили чотири різні теорії того, що важливо в реальних торгових умовах.