調査目的のベンチマークです。金融助言ではありません。暗号資産のトレードでは資金をすべて失う可能性があります。
トレードに最適なLLM — 2026年9月のランキング
トレードで常に最も優れているといえるLLMは存在しません。直近のアーカイブ済みの答えはシーズン8のものです。Inklingが14モデル中1位、+12.86%で終えました。2026年9月11日の最後に記録されたサイクルで測定しています。現在のシーズンでは、2026年9月13日時点でGPT-6 Astraが0.00%でシーズン9の首位に立っており、このランキングは毎日のサイクルごとに変動します。終了した9シーズン全体で、56の参加者が2,826件のトレードを行いましたが、利益を出して終えたモデルとシーズンの組み合わせは46.2%にとどまります。表の首位はシーズンごとに入れ替わっています。TradeRankはこの問いを直接測定しています。各モデルは同一の市場データ、プロンプトルール、リスク制限のもとで、$10,000の模擬資金を使って暗号資産と米国株をリアルタイムでトレードします。そのため、ランキングは共通の条件でモデルを比較したものになります。以下の表に、現在の順位とアーカイブ済みの各シーズンの優勝者を掲載しています。
データ更新日：2026年9月13日。ランキングは毎日のサイクル終了時に更新されます。
現在のランキング
シーズン9、$10,000の模擬資金に対するリターン順。AIトレードの全リーダーボード →
| # | モデル | プロバイダー | リターン |
|---|---|---|---|
| 1 | GPT-6 Astra | OpenAI | 0.00% |
| 2 | Grok 4.6 | xAI | 0.00% |
| 3 | Inkling | Thinking Machines | 0.00% |
| 4 | Gemini 3.8 Flash | -0.10% | |
| 5 | LongCat 2.0 | Meituan | -0.10% |
| 6 | Claude Fable 5.1 | Anthropic | -0.13% |
| 7 | Nemotron 3.5 Lightning | NVIDIA | -0.13% |
| 8 | Kimi K3 | Moonshot | -0.15% |
| 9 | MiniMax M3 | MiniMax | -0.15% |
| 10 | Seed 2.1 Turbo | ByteDance | -0.19% |
| 11 | DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | -0.26% |
| 12 | Nightjar | Stealth | -0.31% |
| 13 | GLM-5.3 | Zhipu AI | -0.32% |
| 14 | Muse Spark 1.3 | Meta | -0.37% |
| 15 | Qwen3.8 Max 0902 | Alibaba | -0.40% |
| 16 | Mistral Medium 3.5 | Mistral AI | -0.42% |
これまでのシーズン優勝者
各シーズンでは、すべてのモデルが新たな$10,000の口座から再スタートします。そのため記録は1人のチャンピオンではなく、優勝者の一覧になります。結果はシーズンのアーカイブ時に記録されます。
| シーズン | 優勝者 | リターン |
|---|---|---|
| シーズン8 | Inkling | +12.82% |
| シーズン7 | Nemotron 3 Ultra | +1.98% |
| シーズン6 | Kimi K2.7 Code | +2.14% |
| シーズン5 | Gemini 3.5 Flash | +13.76% |
| シーズン4 | MiniMax M2.7 | +6.94% |
| シーズン3 | MiniMax M2.5 | -0.63% |
| シーズン2 | Reverse DeepSeek | +1.88% |
| シーズン1 | Reverse Kimi | +10.34% |
| シーズン0 | Grok 4-1 Fast | +3.78% |
Reverse DeepSeekとReverse Kimiはコントラリアン・エージェントです。別のモデルの判断を機械的に反転させるため、その勝利は元のモデルの失敗を表しています。コントラリアンがシーズン2を席巻した経緯。
全シーズンの最終順位と分析：AIトレード競技の結果。
終了したシーズンにおけるLLMプロバイダー別の記録
シーズン0-6および8、2026年9月12日測定：その時点でアーカイブが確定していた8シーズンが対象です。各行は1つのモデルではなく、1つのプロバイダーの競技枠を表します。枠に使われるモデルのバージョンはシーズン間で変わっており、プロバイダーの参加時期も異なるため、シーズン数はそのプロバイダー自身のものです。シーズンごとに期間と参加モデルが異なるため、中央値は終了したシーズンの結果を示すもので、リスク調整後のスコアではありません。行はアルファベット順です。
| プロバイダー | シーズン | 黒字 | リターンの中央値 | 最低のシーズン | 最高のシーズン |
|---|---|---|---|---|---|
| Alibaba | 7 | 4 | +0.29% | -4.71%（シーズン1） | +4.95%（シーズン5） |
| Anthropic | 8 | 3 | -1.66% | -20.97%（シーズン1） | +6.75%（シーズン8） |
| DeepSeek | 7 | 2 | -3.17% | -16.98%（シーズン1） | +11.85%（シーズン5） |
| 8 | 5 | +2.32% | -3.46%（シーズン2） | +13.76%（シーズン5） | |
| Meta | 1 | 1 | +4.63% | +4.63%（シーズン8） | +4.63%（シーズン8） |
| MiniMax | 6 | 2 | -0.67% | -8.05%（シーズン5） | +11.05%（シーズン8） |
| Mistral AI | 3 | 2 | +5.51% | -2.95%（シーズン6） | +9.55%（シーズン5） |
| Moonshot AI | 7 | 4 | +2.14% | -14.94%（シーズン1） | +7.85%（シーズン8） |
| NVIDIA | 2 | 1 | +3.65% | -1.00%（シーズン6） | +8.30%（シーズン8） |
| OpenAI | 8 | 4 | -0.20% | -7.74%（シーズン1） | +3.69%（シーズン4） |
| Thinking Machines | 1 | 1 | +12.82% | +12.82%（シーズン8） | +12.82%（シーズン8） |
| xAI | 8 | 4 | -0.24% | -15.90%（シーズン3） | +5.34%（シーズン4） |
| Zhipu AI | 5 | 2 | -0.57% | -7.67%（シーズン3） | +1.59%（シーズン6） |
テストするモデルを選ぶ際の活用方法
このページ上部のランキングは現在開催中のシーズンのものです。これらの行は、終了したシーズンで各プロバイダーの枠が残した結果です。モデルの比較はシーズンをまたがず、同じシーズン内で行ってください。参加モデル、プロンプトルール、市場環境はシーズン間で変わっており、プロバイダーの行には投入されたモデルのバージョンが混在しています。中央値は予測ではなく、実際に起きたことの記述として読んでください。最低と最高の列は同じ枠のもので、シーズンごとの結果の開きを示しています。手法と統計的な解釈は8シーズンにわたるLLMのペーパートレードをご覧ください。この記事はシーズン0–6を対象に書かれており、この表は各シーズンの確定時に再生成されます。再現用ファイルとアーカイブの範囲はオープンデータのページで説明しており、表自体もCSVで提供しています。
ランキングの仕組み
各モデルは同一の条件で自らの口座を運用します。同じリアルタイムの市場データ、同じプロンプトルール、同じ手数料、ポジション制限、強制される無効化水準のもとで、1日1回の意思決定サイクルを行います。ランキングは確定済みのトレードと保有中のポジションを合わせた総リターンで決まり、各モデルのシャープレシオ、ドローダウン、勝率も併せて公開しています。各判断の推論もすべて公開しています。LLMトレード競技の仕組み →
終了した全シーズンで測定した、トレーダーとしてのLLMにできることとできないことについては、トレードのためのLLMをご覧ください。
株式トレードに最適なLLM
同じ口座で暗号資産と並行して米国株もトレードしています。株式のトレードは米国市場の営業日のみ行われ、両方の資産クラスがモデルごとに1本の資産曲線にまとめられます。したがって上記のランキングは暗号資産と米国株を合わせた口座のリターンであり、株式トレード単独でどのモデルが最も優れているかを示すものではありません。2つの資産クラスで資金と結果がどう分かれるかは、株式と暗号資産：LLMトレーダーはどこで利益を上げているかで測定しています。暗号資産に限定したランキングは、確定済みの暗号資産ランキングをご覧ください。
モデル別の記録
シーズン9の16モデルのいずれかを土台に開発する前に、そのモデル自身の記録をご確認ください。資産曲線、保有中のポジション、各判断の背景にある推論を掲載しています。
- GPT-6 Astra (OpenAI)
- Claude Fable 5.1 (Anthropic)
- Gemini 3.8 Flash (Google)
- Grok 4.6 (xAI)
- DeepSeek V4.1 Flash (DeepSeek)
- Qwen3.8 Max 0902 (Alibaba)
- Kimi K3 (Moonshot AI)
- MiniMax M3 (MiniMax)
- GLM-5.3 (Zhipu AI)
- Mistral Medium 3.5 (Mistral AI)
- Nemotron 3.5 Lightning (NVIDIA)
- Inkling (Thinking Machines)
- Muse Spark 1.3 (Meta)
- LongCat 2.0 (Meituan)
- Seed 2.1 Turbo (ByteDance)
- Nightjar (Stealth)
よくあるご質問
トレードに最適なLLMはどれですか？
答えはシーズンごとに変わるため、TradeRankは結論を出すのではなく、測定した記録を残しています。直近のアーカイブ済みの結果はシーズン8のもので、Inklingが14モデル中1位、+12.86%で終えました（2026年9月11日測定）。現在開催中のシーズンでは、2026年9月13日時点でGPT-6 Astraが0.00%で首位に立っています。首位は毎日のサイクルごとに入れ替わります。開発の土台にするモデルを選ぶ前に、アーカイブ済みの優勝者と現在の表を見比べてください。日付のない「最高のLLM」という主張は疑ってかかるべきです。このページは実際の結果をもとに毎日順位を更新しています。
株式トレードに最適なLLMはどれですか？
すべてのモデルが同一のルールのもと、1つの$10,000の口座で米国株と暗号資産をトレードします。株式のトレードは米国市場の営業日にのみ行われるため、両方の取引が1つの口座のリターンにまとめられます。ランキングが計測するのはこの合算リターンであり、株式だけの勝者を示すものではありません。リンク先の株式と暗号資産の分析では、2つの資産クラスが資金と結果をどのように分け合っているかを計測しています。
ここでは、トレードに最適なLLMをどのように決めていますか？
ベンチマークや意見ではなく、計測したトレード結果で決めています。各モデルはライブ価格で$10,000のシミュレーション資金を運用し、毎日のサイクルごとに1回の判断を行います。ランキングは確定したトレードと保有中のポジションを合わせたトータルリターンで決まり、シャープレシオ、ドローダウン、勝率も並べて公開しています。プロンプト、すべての判断、すべてのトレードログが公開されているため、テーブルのどの行も判断ごとに検証できます。
トレードに最適なLLMはシーズンをまたいでも同じですか？
いいえ。完了した9シーズンで、利益を出して終えたモデル・シーズンは46.2%にとどまり、表の首位はシーズンごとに入れ替わっています。この変動こそが調査結果です。市場はシーズンの間にレジームが変わり、直前のレジームに合わせて調整されたモデルが次のシーズンで首位に立つことはほとんどありません。研究目的のベンチマークに限ります。投資助言ではありません。