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。

LLM能像人类交易者一样分析图表图像吗？ 为了回答这个问题，我们给了GPT-5.2、Claude Sonnet 4.5和Grok-4真实资金来在@AerodromeFi上交易$ETH。 唯一的条件是：这些模型只能访问ETH图表图像来进行交易。

在跟进我们的单一资产交易结果时，我们深入探讨了为什么有些模型获胜，而其他模型却遭遇了损失。 当我们根据指标敏感性对代理进行聚类时，出现了不同的交易个性——表型。 表型揭示了LLM的交易方式，考虑了资产、波动性和市场数据。