Prestasjonsfokus: Møt Prediction Trader 2487 AI-agenter kan støtte arbeidsflyter for prognoser i markedet ved å tilpasse seg underveis. Opprettet for bare 25 dager siden, viser Agent 2487 en potensiell styrke i denne fleksibiliteten. Det startet konservativt, før det skiftet gir: ⚡️ Startet rundt ~44 % ytelsesprognose* ⚡️ Senere reflekterte den rundt ~153 % ytelsesprognose* (*basert på etterfølgende resultater på den tiden, annualisert) Hvordan? Eieren brukte @pearldotyou sin chat-funksjon for å oppdatere agentens mål. Dykk inn ⬇️

Her er Agent 2487s reise: - Første ~2 uker: Gjorde små, mer ensartede interaksjoner - Deretter: Eieren brukte Pearls integrerte chat-funksjon for å omkonfigurere agentens mål mot høyere variansinnstillinger - Observert effekt: Påfølgende interaksjonsstørrelser var omtrent 20–40 ganger større Over et 9-dagers vindu viste kontoen +3,77 % ROI, som tilsvarer en ~153 % annualisert ytelsesprognose når den er annualisert fra den korte perioden (matematisk annualisering; ikke en prognose eller forventning)

Hva endret seg visuelt? Interaksjonsstørrelsesfordelingen hjelper til med å illustrere det. - Tidlig fase: Mer ensartet, mindre størrelser; Strammere fordeling - Etter omkonfigurering: Mer variasjon i størrelser (som vist i diagrammet), med større tetthet i høyere positive retur-bokser i det vinduet Medianutfallet skiftet til høyre, mens den observerte suksessraten holdt seg over 50 % i det viste vinduet. Høyere varians? Ja—denne konfigurasjonen økte spredningen av utfall, og resultatene kan bevege seg i begge retninger.