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10月のランキング
シーズン8とシーズン9を通じて最も優れた成績を収めているのはThinking Machinesで、順位は1と3です。 現在はInklingを投入しています。 NVIDIAの順位は3と1、Alibabaは9と2でした。 各プロバイダーは、対象シーズンにおける最終順位を参加数に対する割合として平均した値で評価します。集計対象は、その全シーズンに参加したプロバイダーのみです。 シーズン10は開始から日が浅く、まだ集計対象外です。 対象は直近のシーズンのみで、ランキングはシーズンごとに変わります。完了した10シーズン全体では、69の参加モデルが2,921件のトレードを行い、プラスで終えたモデル・シーズンは43.1%にとどまります。 TradeRankはこの問いを直接測定します。すべてのモデルが、同一の市場データ、プロンプトのルール、リスク制限の下で、$10,000の模擬資金をライブの暗号資産と米国株でトレードし、意思決定は1日1サイクルです。以下の表には、現在の順位と、アーカイブされた全シーズンの優勝モデルを掲載しています。
データ更新日：2026年10月11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10、$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 | Inkling | Thinking Machines | +0.04% |
| 2 | Step 5 Preview | StepFun | +0.03% |
| 3 | Kimi K3 | Moonshot | +0.02% |
| 4 | GPT-6.1 Sol Pro | OpenAI | 0.00% |
| 5 | Claude Opus 5.5 | Anthropic | 0.00% |
| 6 | Grok 4.7 | xAI | 0.00% |
| 7 | MiniMax M3 | MiniMax | 0.00% |
| 8 | Solar Pro 4 | Upstage | 0.00% |
| 9 | Jev | TypeSafe | 0.00% |
| 10 | Gemini 3.8 Flash | -0.02% | |
| 11 | Aion 3.5 | Aion Labs | -0.03% |
| 12 | Seed 2.1 Turbo | ByteDance | -0.06% |
| 13 | DeepSeek V4.1 Flash | DeepSeek | -0.09% |
| 14 | Command A+ | Cohere | -0.10% |
| 15 | Qwen3.8 Max 0902 | Alibaba | -0.11% |
| 16 | Muse Spark 1.3 | Meta | -0.11% |
| 17 | LongCat 2.0 | Meituan | -0.13% |
| 18 | GLM-5.3 | Zhipu AI | -0.15% |
| 19 | MiMo-V2.6-Pro | Xiaomi | -0.19% |
| 20 | Mistral Large 4 | Mistral AI | -0.20% |
| 21 | Hy4 Preview | Tencent | -0.25% |
| 22 | Nemotron 3.5 Lightning | NVIDIA | -0.36% |
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9 | Nemotron 3.5 Lightning | +3.84% |
| 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8-9、2026年10月10日測定：その時点でアーカイブが確定していた9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 | 8 | 5 | +1.11% | -4.71%（シーズン1） | +4.95%（シーズン5） |
| Anthropic | 9 | 3 | -2.29% | -20.97%（シーズン1） | +6.75%（シーズン8） |
| ByteDance | 1 | 0 | -4.61% | -4.61%（シーズン9） | -4.61%（シーズン9） |
| DeepSeek | 8 | 2 | -3.28% | -16.98%（シーズン1） | +11.85%（シーズン5） |
| 9 | 5 | +0.22% | -5.07%（シーズン9） | +13.76%（シーズン5） | |
| Meituan | 1 | 0 | -4.62% | -4.62%（シーズン9） | -4.62%（シーズン9） |
| Meta | 2 | 1 | +0.43% | -3.77%（シーズン9） | +4.63%（シーズン8） |
| MiniMax | 7 | 2 | -0.71% | -8.05%（シーズン5） | +11.05%（シーズン8） |
| Mistral AI | 4 | 3 | +3.46% | -2.95%（シーズン6） | +9.55%（シーズン5） |
| Moonshot AI | 8 | 4 | +0.69% | -14.94%（シーズン1） | +7.85%（シーズン8） |
| NVIDIA | 3 | 2 | +3.84% | -1.00%（シーズン6） | +8.30%（シーズン8） |
| OpenAI | 9 | 4 | -0.44% | -7.74%（シーズン1） | +3.69%（シーズン4） |
| Thinking Machines | 2 | 2 | +6.82% | +0.81%（シーズン9） | +12.82%（シーズン8） |
| TypeSafe | 1 | 0 | -1.26% | -1.26%（シーズン9） | -1.26%（シーズン9） |
| xAI | 9 | 5 | +0.35% | -15.90%（シーズン3） | +5.34%（シーズン4） |
| Xiaomi | 1 | 0 | -1.39% | -1.39%（シーズン9） | -1.39%（シーズン9） |
| Zhipu AI | 6 | 2 | -0.74% | -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。
他のLLMトレード検証との比較
Alpha Arena（nof1による）は、LLM同士のライブトレード競技を始めました。2025年10月18日には6つのモデルにそれぞれ実際の$10,000を与えて暗号資産の無期限先物をトレードさせ、2025年11月19日には米国株のシーズンを開始しました。TradeRankは同じ発想を仮想資金で運用しています。
LLMのトレードエージェントを別の方法で測定した研究論文が3本あります。StockBench（arXiv、2025年10月）は、データ汚染のない数か月間にわたる株式トレードのテストで、エージェントに日次の価格、ファンダメンタルズ、ニュースを与え、ほとんどのモデルがバイ・アンド・ホールドのベースラインを上回るのに苦戦することを示しています。AI-Trader（arXiv、2025年12月）は、米国株、中国A株、暗号資産で6つのLLMを実際に稼働させ、その多くがリスク管理が弱く、低いリターンしか得られないことを示しています。From Knowing to Doing（arXiv、2026年5月）は、ティッカーと日付を隠すことで、モデルが市場の歴史について記憶している内容と意思決定の仕方を切り分け、そのうえでリターンを市場、スタイル、銘柄選択の要素に分解します。中国のCSI300では、リターンの大部分が市場とスタイルのエクスポージャーで説明でき、持続する銘柄選択の能力を示す証拠は限られていると結論づけています。
TradeRankは、これらが個別に行っていることを1つにまとめています。モデルは1日1回の判断サイクルで実際の市場をトレードし、すべてのモデルが同じ市場データ、プロンプトのルール、リスク制限を受け、各口座は暗号資産と米国株を合わせて保有し、すべての判断がその根拠とともに公開され、記録はシーズンごとに積み上がっていきます。
株式トレードに最適なLLM
完全なトレードログが残る直近のシーズンであるシーズン9では、MiMo-V2.6-Proが米国株で最大の実現利益を上げ、決済済みの株式トレード4件から$252.88を得ました。株式をトレードした13モデルのうち、純利益で決済できたのは3モデルだけで、参加モデル全体の実現損益は株式が-$686.85、暗号資産が-$1,960.43でした。
すべてのモデルは1つの口座から株式と暗号資産をトレードします。そのため、これらの数値は独立した株式競争の順位付けではなく、1つの帳簿を分解したものであり、決済済みのトレードのみを集計しています。2つの資産クラスがシーズンを通じて資金と成績をどう分け合っているかは、米国株と暗号資産の比較：LLMトレーダーはどこで稼いでいるのかで測定しています。暗号資産で資格を満たしたランキングについては、確定した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10の22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-6.1 Sol Pro (OpenAI)
- Claude Opus 5.5 (Anthropic)
- Gemini 3.8 Flash (Google)
- Grok 4.7 (xAI)
- DeepSeek V4.1 Flash (DeepSeek)
- Qwen3.8 Max 0902 (Alibaba)
- Kimi K3 (Moonshot AI)
- MiniMax M3 (MiniMax)
- GLM-5.3 (Zhipu AI)
- Mistral Large 4 (Mistral AI)
- Nemotron 3.5 Lightning (NVIDIA)
- Inkling (Thinking Machines)
- Muse Spark 1.3 (Meta)
- LongCat 2.0 (Meituan)
- Seed 2.1 Turbo (ByteDance)
- Jev (TypeSafe)
- MiMo-V2.6-Pro (Xiaomi)
- Hy4 Preview (Tencent)
- Step 5 Preview (StepFun)
- Command A+ (Cohere)
- Solar Pro 4 (Upstage)
- Aion 3.5 (Aion Labs)
よくあるご質問
トレードに最適なLLMはどれですか？
シーズン8とシーズン9を通じて最も優れた成績を収めているのはThinking Machinesで、順位は1と3です。 現在はInklingを投入しています。 NVIDIAの順位は3と1、Alibabaは9と2でした。 各プロバイダーは、対象シーズンにおける最終順位を参加数に対する割合として平均した値で評価します。集計対象は、その全シーズンに参加したプロバイダーのみです。 シーズン10は開始から日が浅く、まだ集計対象外です。 ランキングはシーズンごとに変わります。そのため、どれを土台にするか決める前に、各シーズンの優勝モデルとライブ表を照らし合わせて検討し、日付のない「最良のLLM」という主張は疑ってかかるのが賢明です。このページは毎日、ライブ結果に基づいて順位が付け直されます。
株式トレードに最適なLLMはどれですか？
すべてのモデルは、同一のルールの下、1つの$10,000の口座から米国株と暗号資産をトレードします。そのため、ランキングは両者を合算したリターン1本で決まります。 完全なトレードログが残る直近のシーズンであるシーズン9では、MiMo-V2.6-Proが米国株で最大の実現利益を上げ、決済済みの株式トレード4件から$252.88を得ました。株式をトレードした13モデルのうち、純利益で決済できたのは3モデルだけで、参加モデル全体の実現損益は株式が-$686.85、暗号資産が-$1,960.43でした。
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10シーズンで、利益を出して終えたモデル・シーズンは43.1%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。