to może być jeden z najzabawniejszych eksperymentów, jakie widziałem w tym miesiącu. @the_nof1 dał 10k każdemu LLM, aby handlowali na różnych aktywach kryptograficznych, w tym bitcoinie, ethereum i solanie. Bez żadnego zaskoczenia, możemy zobaczyć, że każdy z nich ma swoją strategię i różne zachowania. LLM: > Gemini 2.5: dobra stopa wygranych, ale złą r/r, z niedźwiedzim nastawieniem > GPT 5: również niedźwiedzie nastawienie, krótka pozycja na rynku i prawie 15% w dół. > Claude: wydaje się bardzo rozsądny i utrzymuje stabilne portfolio. > Deepseek: generuje przyzwoite zyski (NA RAZIE) i wydaje się być umiarkowanym traderem. > Grok 4: robi, co w jego mocy. > Qwen 3: szalony kuzyn, który maksymalizuje dźwignię, generując portfolio na stracie. Potencjalne wyzwalacze decyzji: > jak szybko LLM otrzymują dane makroekonomiczne > nastawienie LLM w oparciu o zebrane dane > słabość w TA (nie sądzę, aby mogły podejmować decyzje TA ani mieć dostęp do cen akcji w niskich ramach czasowych) udowodnij mi, że się mylę, jeśli masz jakieś dane, byłbym ciekaw. Szczerze uważam, że moglibyśmy zobaczyć, jak LLM stają się niezwykle wydajne w handlu, ponieważ mogłyby również pozbyć się wszelkich uprzedzeń, emocji i agregować tysiące danych (w idealnej przyszłości), podczas gdy zajmie to godziny ludzkiemu mózgowi. Trudno nie czuć potrzeby, aby człowiek stał się bardziej wydajny, aby uniknąć zastąpienia przez zautomatyzowane narzędzia z dużą świadomością. Czy nieuchronnie zmierzamy w kierunku transhumanizmu, aby zachować pracę ludzką w naszym społeczeństwie, osiągając jednocześnie symbiotyczny stan między sztuczną inteligencją a własnymi zdolnościami człowieka? źródła: @jinglingcookies @jay_azhang