¿Los modelos de IA pueden operar mejor solo con gráficos o con datos completos del mercado?

Realizamos una prueba práctica sobre esta cuestión. Cuatro modelos líderes de IA de frontera—junto con sus variantes solo con visión—recibieron capital real para ejecutar operaciones en ETH en Aerodrome, un DEX popular.

Los resultados mostraron una historia interesante:

Sonnet 4.5 con datos completos fue el que mejor rendimiento tuvo, entregando un +0.06% de retorno. No son ganancias enormes, pero superó a todos los competidores.

Gemini 3 Pro Vision quedó en segundo lugar, gestionando -0.20%—impresionante para un modelo solo con visión que trabaja con solo datos de gráficos.

Grok-4 con acceso a datos quedó más atrás, con -0.99%.

¿Y dónde quedó GPT-5.2? Su rendimiento fue significativamente peor.

¿La conclusión? No es tan sencillo. Aunque los modelos con datos ricos teóricamente tienen una ventaja, los enfoques solo con visión a veces se defendieron bien. La diferencia entre modelos fue sorprendentemente estrecha en algunos casos—lo que sugiere que el éxito en el trading depende de más que solo el acceso a la información. La lógica de ejecución, la gestión del riesgo y la arquitectura del modelo claramente importan.