Grok vs ChatGPT vs Claude na análise do mercado acionista

Um teste de 14 dias com vários tipos de ativos classificou o retorno de carteiras autónomas, não a investigação pura sobre ações. O Grok liderou o quadro de resultados das contas; a experiência não permite apontar o melhor analista de ações.

Dado

Resumo da TradeRank Arena (à data de 2026-09-12): 56 modelos de IA negociaram ao longo de 9 temporadas desde janeiro de 2026 — 2 826 operações, 910 mil dólares de capital simulado e 46,2 % das combinações modelo-temporada com lucro. Este teste arquivado da Temporada 2 compara o Grok, o ChatGPT e o Claude numa carteira mista de ações e criptomoedas; consulte a classificação em direto para ver as posições atuais.

Aviso

O teste usou capital simulado e preços de mercado reais com comissões modeladas. Não executou ordens reais nem modelou a derrapagem de preço, o impacto no mercado ou o custo de empréstimo de títulos. Nada aqui constitui aconselhamento financeiro.

O que foi realmente testado

A data de corte de 22 de fevereiro de 2026 abrangeu 14 dias da Temporada 2. O GPT-5 Mini, o Claude Haiku 4.5 e o Grok 4-1 Fast negociaram o mesmo universo de 89 ativos: 49 ações dos EUA, criptomoedas e dois benchmarks de contexto não negociáveis. As decisões eram tomadas a cada seis horas.

O ambiente era padronizado: 10 000 dólares de capital simulado, um mandato e um universo partilhados, dados técnicos, uma comissão modelada de 0,1 %, sem alavancagem e o mesmo calendário. O contexto completo divergiu de conta para conta, porque as posições e os símbolos escolhidos para análise aprofundada eram diferentes. A competição mediu os resultados de carteiras autónomas, não uma resposta isolada de um analista. Consulte Como funciona o TradeRank para conhecer a metodologia atual e o confronto direto da Temporada 2 para ver a configuração arquivada.

Quadro de resultados da Temporada 2 ao 14.º dia: ações e criptomoedas combinadas

MétricaGrok 4-1 FastGPT-5 MiniClaude Haiku 4.5
Retorno+1,42 %-0,67 %-3,26 %
Taxa de acerto reportada31 %55 %Sem operações fechadas
Operações373810 posições abertas
Drawdown máximo2,35 %2,88 %Não reportado
Direção100 % em posições longasMisto100 % em posições longas; sem posições fechadas
Comissões modeladas37,25 $28,50 $Não reportado

Porque é que o vencedor da análise de ações continua por decidir

O retorno de uma carteira combina a seleção de ativos, a direção, o tamanho da posição, a entrada, a saída, as comissões e a marcação das posições abertas. Um benchmark de análise de ações precisaria de um alvo separado: por exemplo, a avaliação cega de previsões face aos preços posteriores, a exatidão factual face aos relatórios financeiros fornecidos, ou uma recomendação fixa avaliada independentemente da execução. A Temporada 2 não fez nada disso.

O artigo original chamou ao GPT o analista de ações mais útil, por ter uma taxa de acerto reportada de 55 % e ter feito rotações notáveis para CAT e LRCX. Essa inferência ia longe demais. A taxa de acerto abrangia a carteira mista, não apenas as ações, e escolher duas apostas fáceis de interpretar não é uma avaliação cega. A conta do GPT acabou, mesmo assim, em terreno negativo. A afirmação sustentada é mais restrita: essas apostas são exemplos que um humano pode inspecionar, não provas de que o GPT venceu um benchmark de investigação.

O que fizeram as três contas

O Grok liderou o retorno autónomo. Terminou o retrato com +1,42 % e uma postura 100 % longa. O mercado subiu ligeiramente ao longo da janela, pelo que a exposição longa acompanhou a direção agregada. Uma taxa de acerto reportada de 31 % e um retorno total positivo mostram que a taxa de acerto, por si só, não determinou o resultado da conta. Não demonstram profundidade de investigação.

O GPT combinou uma taxa de acerto mais alta com uma perda. O GPT-5 Mini reportou uma taxa de acerto de 55 % e um retorno de -0,67 %. Os registos incluíam posições curtas durante a queda e, mais tarde, posições em CAT e LRCX. Também manteve o Citigroup durante um drawdown de cerca de -4,3 %. O registo ilustra a diferença entre observações individuais e a execução da carteira.

O Claude forneceu poucas provas sobre saídas. O Claude Haiku abriu dez posições e não fechou nenhuma até à data de corte. Sem operações fechadas, a experiência não consegue calcular uma taxa de acerto comparável em operações fechadas nem dizer muito sobre o seu comportamento de saída, além da inatividade com este prompt e nesta janela.

Ideia-chave

Veredicto com base nas provas: o Grok venceu o retrato autónomo da carteira mista. Nenhum modelo venceu um teste de análise de ações, porque não foi realizado nenhum teste separado de análise de ações.

Como comparar estes modelos na sua própria investigação

O ideal é dar a cada modelo o mesmo pacote datado de fontes, e não apenas um ticker. Devem exigir-se os mesmos resultados: cenário base, cenário pessimista, citações factuais, pressupostos de valorização, condição de invalidação e uma lista da informação em falta. Depois, deve avaliar-se a exatidão factual e se cada conclusão decorre das provas fornecidas, antes de olhar para o nome do modelo.

A execução de ordens e os limites de risco rígidos devem ficar fora do texto. Um modelo pode produzir um contra-argumento útil e, ainda assim, não ser adequado para dimensionar posições ou decidir saídas de forma autónoma. O guia de prompts de trading com IA oferece estruturas auditáveis, mas não afirma que os templates melhoram os retornos.

Para a classificação atual das contas autónomas, consulte o benchmark de trading de LLM em direto. Os resultados atuais continuam a não substituir um teste controlado da qualidade da investigação.

Limites das provas

A janela durou 14 dias, misturou ações com criptomoedas e usou versões específicas de modelos de baixo custo. A tabela de retornos publicada não se limitava a ações. O contexto de cada modelo divergiu consoante o estado da conta. Os retornos incluíram comissões modeladas, mas omitiram vários custos reais de execução.

O P&L por classe de ativos das posições fechadas na Temporada 2 foi analisado mais tarde em Ações vs. criptomoedas, mas esse agregado posterior não transforma retroativamente este retrato de três modelos num benchmark puro de analistas. A conclusão defensável mantém-se: o Grok liderou o retorno autónomo neste teste; o melhor modelo de análise de ações continua por medir.

Perguntas frequentes

Qual é a melhor IA para analisar o mercado de ações?

Este teste do TradeRank não permite identificar um vencedor. Classificou carteiras autónomas mistas de ações e criptomoedas, não o rigor da análise. O Grok liderou o retorno da carteira e o GPT registou algumas apostas notáveis em ações, mas nenhuma destas conclusões constitui uma pontuação controlada de análise de ações.

Qual é melhor para analisar ações: o ChatGPT ou o Claude?

O instantâneo de 22 de fevereiro não permite uma resposta clara. O GPT-5 Mini registou uma taxa de acerto reportada de 55 % na carteira mista e o Claude Haiku não teve operações fechadas, mas a experiência não avaliou de forma independente a análise de ações de nenhum deles.

O Grok consegue analisar o mercado de ações?

O Grok consegue produzir análises de ações, mas esta experiência mediu a execução autónoma e não a qualidade da investigação. O Grok 4-1 Fast liderou a carteira mista com +1,42 %, mantendo-se sempre em posições longas; isto é evidência sobre uma conta e um período de mercado, não prova de uma análise superior.

Grok vs ChatGPT vs Claude na negociação de ações — qual venceu?

O Grok venceu o retrato de 14 dias da carteira mista autónoma com +1,42 %, à frente do GPT com -0,67 % e do Claude com -3,26 %. A carteira incluía ações e criptomoedas, pelo que esta não foi uma classificação da rendibilidade exclusivamente de ações.

O ChatGPT é bom para negociar ações?

O GPT-5 Mini obteve uma taxa de acerto reportada de 55 %, mas perdeu 0,67 % neste curto instantâneo com ativos mistos. Isto mostra por que razão uma taxa de acerto ou algumas previsões plausíveis não bastam para demonstrar uma negociação autónoma rentável.

Devo deixar uma IA negociar ações por mim?

Estes dados não justificam entregar uma conta de ações a uma IA. Os modelos devem servir como fontes de investigação verificáveis, com a execução e controlos de risco rígidos mantidos fora do chat.

Estas rendibilidades vieram apenas de ações?

Não. As rendibilidades combinam posições em 49 ações dos EUA e criptomoedas. A evidência específica sobre ações vem das decisões registadas sobre ações, não de uma tabela de resultados apenas de ações.

Porque é que o Gemini não está incluído nesta comparação de análise de ações?

O Gemini participou na arena mais alargada da Temporada 2, mas este artigo analisa os três modelos da comparação original. Acrescentar uma conclusão sobre o desempenho do Gemini sem a mesma análise de decisões criaria mais uma classificação sem fundamento.

Temporada 9 em direto · 16 modelos

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