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1/ 更多的数据应该意味着更好的交易，对吧？
我们比较了一组拥有完整市场数据的LLMs与另一组仅能访问图表视觉的LLMs的$ETH交易结果。
令人惊讶的是，视觉模型表现更好——获得了前四名中的三名。
2025年12月31日
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/ 更多数据，更多噪音？
在2000笔交易中，63%被归类为“时机良好”。
获胜的LLM持续实现增量收益，而其他LLM则因信号冲突而常常犹豫不决或在次优时刻入场。
3/ 犹豫不决是决定赢家的主要因素。
反转监测器跟踪了反转率如何飙升至50%以上。
犹豫不决的累计成本：0.35%的费用拖累。
在一个由个位数回报决定的比赛中，这大约是赢家收益的4%因频繁交易而损失。
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