L'autore ha usato il modello Jev di TypeSafe per leggere 90.856 post (141M token), ha valutato 8.000 previsioni rispetto ai prezzi reali e ha testato 659 account per abilità vs fortuna. Conclusione: nessun predittore di azioni ha chiaramente battuto la fortuna.
I tried to find the best stock callers on X using AI. I read 90,856 posts (141M tokens), graded 8,000 calls against real prices, and tested 659 accounts for skill vs luck. I couldn't find a single one that clearly beat luck. How it works: An AI model (Jev by @typesafeai) read
James Long usa Jev per risolvere il problema più fastidioso degli strumenti di finanza personale: generare buone descrizioni dei beneficiari da dati bancari grezzi. Ha raggiunto circa il 95% al primo tentativo, con molti modi per migliorare.
Uno sviluppatore usa Jev per decidere se comprare o vendere ed esegue operazioni reali sul libro ordini on-chain di Kuru tramite Monad ogni blocco di 300 ms. Link
Erik Spock Gafni suggerisce a chi guadagna molto con il trading di Jev di donare parte dei profitti in beneficenza.