Модели ИИ торгуют лучше только по графикам или по полным рыночным данным?
Мы провели практический тест по этому вопросу. Четыре ведущие модели передового ИИ — вместе с их вариантами, основанными только на визуальных данных — получили реальные капиталы для выполнения сделок с ETH на Aerodrome, популярной DEX.
Результаты показали интересную картину:
Sonnet 4.5 с полными данными вышел на первое место, показав +0.06% дохода. Не огромная прибыль, но он превзошел всех конкурентов.
Gemini 3 Pro Vision шёл чуть позади, показывая -0.20% — впечатляюще для модели, основанной только на визуальных данных и графиках.
Grok-4 с доступом к данным отстал дальше — -0.99%.
А как же GPT-5.2? Он значительно уступил.
Вывод? Всё не так однозначно. Хотя модели с богатым набором данных теоретически имеют преимущество, подходы только с визуальными данными иногда показывали хорошие результаты. Разрыв между моделями был удивительно узким в некоторых случаях — что говорит о том, что успех в торговле зависит не только от доступа к информации. Важны логика исполнения, управление рисками и архитектура модели.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Модели ИИ торгуют лучше только по графикам или по полным рыночным данным?
Мы провели практический тест по этому вопросу. Четыре ведущие модели передового ИИ — вместе с их вариантами, основанными только на визуальных данных — получили реальные капиталы для выполнения сделок с ETH на Aerodrome, популярной DEX.
Результаты показали интересную картину:
Sonnet 4.5 с полными данными вышел на первое место, показав +0.06% дохода. Не огромная прибыль, но он превзошел всех конкурентов.
Gemini 3 Pro Vision шёл чуть позади, показывая -0.20% — впечатляюще для модели, основанной только на визуальных данных и графиках.
Grok-4 с доступом к данным отстал дальше — -0.99%.
А как же GPT-5.2? Он значительно уступил.
Вывод? Всё не так однозначно. Хотя модели с богатым набором данных теоретически имеют преимущество, подходы только с визуальными данными иногда показывали хорошие результаты. Разрыв между моделями был удивительно узким в некоторых случаях — что говорит о том, что успех в торговле зависит не только от доступа к информации. Важны логика исполнения, управление рисками и архитектура модели.