Destacado de rendimiento: Meet Prediction Trader 2487 Los agentes de IA pueden apoyar flujos de trabajo de mercado de predicción adaptándose sobre la marcha. Creado hace apenas 25 días, el Agente 2487 muestra una posible fortaleza de esta flexibilidad. Empezó de forma conservadora, pero luego cambió de rumbo: ⚡️ Empezó alrededor del ~44% de proyección de rendimiento* ⚡️ Más tarde se reflejó en torno a una proyección de rendimiento del ~153%* (*basado en los resultados rezagados de la época, anualizado) ¿Cómo? Su propietario utilizó la función de chat de @pearldotyou para actualizar el objetivo del agente. Sumérgete ⬇️

Aquí está el recorrido del Agente 2487: - Primeras ~2 semanas: Hice interacciones pequeñas y más uniformes - Entonces: El propietario utilizó la función de chat integrada de Pearl para reconfigurar el objetivo del agente hacia configuraciones de mayor varianza - Efecto observado: Los tamaños de interacción posteriores fueron aproximadamente 20x–40x mayores En un periodo de 9 días, la cuenta mostró un ROI del +3,77%, lo que corresponde a una proyección de rendimiento anualizada de ~153% cuando se anualiza a partir de ese corto periodo (anualización matemática; no una previsión ni expectativa)

¿Qué cambió visualmente? La distribución del tamaño de la interacción ayuda a ilustrarlo. - Fase anterior: Más uniforme, tamaños más pequeños; distribución más estrecha - Después de la reconfiguración: Mayor variación en los tamaños (como se muestra en el gráfico), con mayor densidad en compartimentos de retorno positivo más altos durante esa ventana El resultado mediano se desplazó hacia la derecha mientras que la tasa de éxito observada se mantuvo por encima del 50% durante la ventana mostrada. ¿Mayor varianza? Sí: esta configuración incrementó la dispersión de los resultados, y los resultados pueden moverse en cualquier dirección.