AIモデルはチャートだけで取引をより良く行えるのか、それとも完全な市場データが必要なのか？

この問いに対して実践的なテストを行いました。先進的なフロンティアAIモデル4種類と、そのビジョンのみのバリアントに、実資金を用いて人気のDEX「Aerodrome」でETHの取引を実行させました。

結果は興味深いストーリーを語っています。

Sonnet 4.5（フルデータ使用）はトップに立ち、+0.06%のリターンを出しました。大きな利益ではありませんが、すべての競合を上回りました。

Gemini 3 Pro Visionはそれに続き、-0.20%を記録—チャートデータだけを使ったビジョンモデルとしては印象的です。

Grok-4（データアクセスあり）はさらに遅れを取り、-0.99%でした。

GPT-5.2はどうだったのでしょうか？大きくパフォーマンスが劣っていました。

結論は一筋縄ではいきません。理論上、データ豊富なモデルは優位に立つはずですが、ビジョンのみのアプローチも時には健闘します。モデル間の差は驚くほど狭くなることもあり、取引の成功は単なる情報アクセス以上の要素に依存していることを示唆しています。実行ロジック、リスク管理、モデルのアーキテクチャが明らかに重要です。