Veranschaulichende Zahlen auf Basis geloggter Läufe und Listenpreise
Der Pitch schreibt sich von selbst: setz ein Sprachmodell in die Schleife, lass es das Orderbuch und die Nachrichten lesen, lass es entscheiden. Bevor du das baust, leg zwei Zahlen nebeneinander. Was eine Entscheidung kostet, und was der Markt für eine richtige zahlt.
Was eine Entscheidung wert ist
Auf den 5-Minuten-Krypto-Märkten ist das Orderbuch dort dünn, wo der Vorteil liegt. In der Fenstermitte lag der beste Ask bei den größten Coins bei etwa $140 bis $165 Volumen; bei den kleineren waren es $3 bis $47. Die fünf besten Stufen zusammen reichten von $55 bis etwa $1,465. Der Favorit im späten Fenster, der eine Taker-Vorteil, der gehalten hat, löst über sieben Coins bei ungefähr 19 handelbaren Fenstern pro Tag aus, und das mittlere Ticket, das zu dem Preis ausgeführt werden konnte, bei dem der Vorteil gemessen wurde, liegt bei $10 bis $12.
Nimm ein 10-Dollar-Ticket und einen Vorteil von 2 Punkten nach Gebühren. Eine richtige Entscheidung ist etwa 20 Cent wert. Neunzehn davon pro Tag sind unter $4. Das ist der ganze Preis, den der Markt einem Taker in dieser Größe bietet, vor Latenz und bevor der Vorteil verfällt.
Was eine Entscheidung kostet
Ein Modell, das das Orderbuch, den Spot-Feed und ein paar Regeln liest, braucht etwa 1,500 Input-Token und 100 Output-Token pro Aufruf. Zu Listenpreisen ist das etwa ein Fünftel Cent beim kleinsten aktuellen Modell, vier Zehntel Cent bei der mittleren Stufe und ein Cent beim größten. Billig, bis du die Aufrufe zählst.
| Modell | Pro Entscheidung | Jedes Fenster, 7 Coins (2,016 pro Tag) | Nur handelbare Fenster (19 pro Tag) |
|---|---|---|---|
| Klein (Haiku 4.5) | $0.002 | $4.03 pro Tag | $0.04 pro Tag |
| Mittel (Sonnet 5) | $0.004 | $8.06 pro Tag | $0.08 pro Tag |
| Groß (Opus 5) | $0.010 | $20.16 pro Tag | $0.19 pro Tag |
Wenn das Modell jedes Fenster anschaut, gibt selbst das kleinste mehr aus, als der Vorteil einbringt. Wenn es nur die Fenster anschaut, die eine feste Regel schon als handelbar markiert hat, ist die API-Rechnung ein paar Cent. Aber dann hat die Regel die Entscheidung getroffen, und das Modell ist ein sehr teurer Weg, Ja zu sagen.
Der Teil, den die Preistabelle verbirgt
Der späte Vorteil braucht die Orderbestätigung innerhalb von etwa 500 Millisekunden nach dem Lesen. Ein Modellaufruf dauert eine bis mehrere Sekunden. Das Orderbuch reagiert auf den Spot-Feed in etwa 16 Millisekunden. Was auch immer das Modell entscheidet, es entscheidet, nachdem sich der Preis bewegt hat, und bei zwei Sekunden Verzögerung verliert dieselbe Regel vier Punkte, statt zwei zu gewinnen. Die Kosten, die die Idee killen, sind Zeit, nicht Token.
Weiß es etwas, das das Orderbuch nicht weiß?
Die Frage unter all dem wurde direkt getestet. Bei Krypto, bei Wetter und bei Sport hat der eigene Preis der Börse ihre eigene Abrechnung besser vorhergesagt als jedes dagegen gebaute Modell, darunter eines mit den Modellausgaben des National Weather Service und eines mit dem Gewinnwahrscheinlichkeits-Feed einer Liga. Ein Sprachmodell, das dasselbe Orderbuch, denselben Spotpreis und dieselben Nachrichten liest, hat auch keinen neuen Input. Es hat eine Meinung. Das Orderbuch hat schon die von allen.
Was funktioniert hat
Ein kleiner Gradient-Boosted-Tree auf neun Merkmalen aus dem Orderbuch und dem Spot-Feed. Er läuft in unter einer Millisekunde, kostet pro Aufruf nichts, wurde auf einer Saison trainiert und einmal auf der nächsten getestet, und brachte eine Woche lang etwa 8 Punkte pro Dollar, ausgelöst von einem Server in der Region der Börse. Er hat keine Nachrichten gelesen. Er musste es nicht.
Wo ein Sprachmodell seinen Platz verdient
- Den Logger, das Nachtragen und den Recherche-Code schreiben. Wochen an Arbeit in Tagen.
- Jede Woche die Doku und die Bedingungen einer Börse lesen und markieren, was sich geändert hat; eine Abrechnungsregel änderte sich während des Tests über Nacht, und jeder Bot, der die alte Regel modellierte, lag ab diesem Morgen falsch.
- Einen Backtest auf die Fallen prüfen, die falsche Vorteile erzeugen: abgeleitete Labels, eingefrorene Orderbücher, Rasterabtastung, Suche ohne Nullhypothese.
- Die Stopp-Messlatte und den Checkpoint vor dem Start entwerfen, damit sie geschrieben werden, solange du ruhig bist.
Das sind Aufgaben pro Stunde, nicht pro Fenster. Die Rechnung für einen Monat davon ist kleiner als ein Tag, an dem jedes Fenster entschieden wird, und das Ergebnis ist ein besserer Bot statt eines langsameren.