Os modelos de IA conseguem negociar melhor apenas com gráficos ou com dados completos de mercado?

Realizámos um teste prático sobre esta questão. Quatro modelos de IA de ponta—juntamente com as suas variantes apenas com visão—foram dotados de capital real para executar negociações de ETH na Aerodrome, uma DEX popular.

Os resultados revelaram uma história interessante:

Sonnet 4.5 com dados completos ficou em primeiro lugar, entregando um retorno de +0,06%. Não ganhos massivos, mas superou todos os concorrentes.

Gemini 3 Pro Vision seguiu de perto, gerindo -0,20%—impressionante para um modelo apenas com visão a trabalhar com dados de gráficos.

Grok-4 com acesso a dados ficou mais atrás, com -0,99%.

E onde ficou o GPT-5.2? Teve um desempenho significativamente inferior.

A conclusão? Não é tão simples. Embora os modelos ricos em dados tenham teoricamente uma vantagem, abordagens apenas com visão às vezes mantêm-se competitivas. A diferença entre os modelos foi surpreendentemente estreita em alguns casos—sugerindo que o sucesso na negociação depende de mais do que apenas acesso à informação. A lógica de execução, gestão de risco e arquitetura do modelo são claramente importantes.