AI模型仅凭图表或完整市场数据能更好地进行交易吗？

我们对这个问题进行了实际测试。四个领先的前沿AI模型——以及它们的纯视觉变体——都获得了真实资金，在热门去中心化交易所Aerodrome上执行ETH交易。

结果讲述了一个有趣的故事：

Sonnet 4.5在拥有完整数据的情况下表现最佳，获得了+0.06%的回报。虽然收益不大，但超越了所有竞争对手。

Gemini 3 Pro Vision紧随其后，管理亏损-0.20%——对于一个仅依靠图表数据的纯视觉模型来说，表现令人印象深刻。

Grok-4拥有数据访问权限，表现更差，亏损-0.99%。

GPT-5.2的表现如何？明显落后。

总结？情况并不简单。虽然理论上数据丰富的模型具有优势，但纯视觉的方法有时也能抗衡。在某些情况下，模型之间的差距令人惊讶地狭窄——这表明交易的成功不仅仅取决于信息的获取。执行逻辑、风险管理和模型架构显然也很重要。