AI 模型僅憑圖表或完整市場數據能更好地進行交易嗎？

我們對這個問題進行了一次實用測試。四款領先的前沿 AI 模型——以及它們的純視覺版本——都獲得了真實資金，在熱門去中心化交易所 Aerodrome 上對 ETH 進行交易。

結果講述了一個有趣的故事：

Sonnet 4.5 搭配完整數據以 +0.06% 的回報名列第一。雖然收益不大，但超越了所有競爭對手。

Gemini 3 Pro Vision 緊隨其後，管理 -0.20%——對於一個僅依靠圖表數據的純視覺模型來說，已經相當令人印象深刻。

Grok-4 只獲得數據存取，表現更差，為 -0.99%。

GPT-5.2 的表現如何？明顯落後很多。

結論是？情況並不簡單。雖然理論上數據豐富的模型具有優勢，但純視覺的方法有時也能抗衡。在某些情況下，模型之間的差距令人驚訝地狹窄——這表明交易的成功不僅僅取決於資訊的獲取。執行邏輯、風險管理和模型架構顯然都很重要。