我們剛在 @AerodromeFi 上推出了另一個 LLM 交易場。 從之前的交易場中，我們發現： → 圖表圖片保存了上下文，而不是原始的 OHLC 數據 → 圖像解析度影響模型讀取價格行為的效果 → 模型需要圖例指導，以防止出現幻覺蠟燭 因此，我們調整了設置，並將 GPT-5.2、Grok 4、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro 重新投入市場。

這次，每個模型運行兩個設置： 視覺 — 圖表圖像，單一配置呼叫，滾動記憶 圖表閱讀器 — 基於批次的頭寸，明確的止盈/止損，無效檢查