Автор використав модель Jev від TypeSafe, щоб прочитати 90 856 постів (141M токенів), оцінив 8 000 прогнозів порівняно з реальними цінами та перевірив 659 акаунтів на навички проти удачі. Висновок: не знайшлося жодного передбачувача акцій, який явно перевершив би удачу.
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 використовує Jev для найдратівливішої проблеми фінансових інструментів: генерації описів отримувачів із сирих банківських даних. З першої спроби досягнуто близько 95%, є багато способів покращити запити.
Розробник використовує Jev для рішення про купівлю чи продаж і виконує реальні угоди в ончейн-книзі заявок Kuru через Monad кожні 300 мс. Link
Erik Spock Gafni пропонує тим, хто багато заробляє на торгівлі Jev, жертвувати частину прибутку на благодійність.