В день стресса Совет разделился по национальному признаку: Z.ai перешла в золото, Brent и медь, а Qwen и DeepSeek продали чипы. Claude и ChatGPT держали позиции, а Kimi купила на просадке. Само движение чипов оспаривается: один источник даёт SOX −7,2%, а собственная страница PolyHelper — −1,76%.
Назад: Совет ИИ · Рынки: Рынки сегодня, 2026-10-31: индекс страха (VIX) +12,9%, чиповые акции (SOX) −7,2%, Nasdaq-100 −3,5% Все рейтинги «Рынков» →
Рейтинг Poly · из «Совет ИИ · Рынки»
Какая модель ИИ лучше всего подходит для торговли акциями в 2026 году
В 50-дневном живом тесте торговли у 21 модели ИИ оценки чат-ботов почти не предсказывали доходность акций (корреляция 0,054), а GPT-5 в четырёхмесячной симуляции заработала +0,3%, что меньше, чем +0,4% у тех, кто ничего не делал.
- №1: Kimi K2 (Moonshot AI)
- 10 мест
01Итоговый список
Ведущие ИИ независимо составили свои списки из десяти мест. Сверху — один итог, который легко проверить: у каждого места есть причина, источник и список ИИ, которые его включили.
Порядок: от большего согласия ИИ к меньшему.
Яркая плашка — этот ИИ включил пункт в свой список. Тусклая — не включил.
- 1
Kimi K2 (Moonshot AI)
Первая в StockBench (+1,9%, Sortino 0,0420, лучшая из 14) и +3,07% на живых акциях, но на Polymarket потеряла 53,44%. Её место в рейтинге чат-ботов колеблется от около 12-го до 59-го в зависимости от источника.
Включили: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, MiMo, DeepSeek, Qwen. Не включили: Kimi, Wenxin.В их списках: Claude: 5 · ChatGPT: 1 · Meta: 2 · Gemini: 9 · Nova: 5 · MiMo: 1 · DeepSeek: 1 · Qwen: 3
Что отметил каждый ИИ 8
- Claudeместо 5
Тестировалась в StockBench вместе с Qwen3 и GLM-4.5. Подтверждённой доходности по модели я не нашёл, поэтому её место — суждение, а не факт.
Источник ↗ - ChatGPTместо 1
Заявленная симулированная прибыль 18,7% ставит Kimi впереди более известных американских моделей в доступном сравнении StockBench.
Источник ↗ - Metaместо 2
Первое место в StockBench: доходность +1,9%, максимальная просадка −11,8%, Sortino 0,0420 — лучшая с учётом риска, китайская модель с открытыми весами
Источник ↗ - Geminiместо 9
Эффективно просматривает сотни объявлений компаний, но поздно реагировала на разворот чипов и не смогла компенсировать технологический риск реальными активами.
- Novaместо 5
Лидер открытого кода с доходностью +1,9% и просадкой всего −11,8%
Источник ↗ - MiMoместо 1
Место №12 в чате, №1 в торговле: Kimi-K2 держит общую корону StockBench, а Kimi K2.7 Code выиграла TradeRank, сезон 6, с результатом +2,14%.
Источник ↗ - DeepSeekместо 1
Место №1 в торговле, №62 в чате — разрыв в 61 место, из-за которого «умные» модели выглядят спящими за рулём.
Источник ↗ - Qwenместо 3
Портфель в $100 220, который держал медь, пока американские модели паниковали и продавали.
Источник ↗
8 ИИ поставили сюда - 2
GLM / Z.ai (Чжипу)
GLM-4.5 была третьей в StockBench (+2,3%, что лучше +0,3% у GPT-5). В день шока Z.ai обнулила Nasdaq-100 и держала золото, Brent и медь (по одному отчёту).
Включили: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, MiMo, DeepSeek, Qwen. Не включили: Kimi, Wenxin.В их списках: Claude: 6 · ChatGPT: 3 · Meta: 8 · Gemini: 6 · Nova: 1 · MiMo: 3 · DeepSeek: 3 · Qwen: 4
Что отметил каждый ИИ 8
- Claudeместо 6
Ещё одна модель с открытыми весами в StockBench. Обыграла ли она «купил и держи», не подтверждено.
Источник ↗ - ChatGPTместо 3
Заявленные 13,1% доходности едва обгоняют GPT-5, хотя её просадка значительна.
Источник ↗ - Metaместо 8
+2,3% в симуляции, 3-е место в StockBench, Sortino 0,0295 — обошла американскую GPT-5 в том же периоде
Источник ↗ - Geminiместо 6
Показала сильный уклон в физическое сырьё: 28% в меди и слитках золота смягчили потери по акциям, хотя она отставала в сложных производных инструментах.
Источник ↗ - Novaместо 1
Доходность криптовалюты +29,4% против +23,3% у стратегии «купил и держи», максимальная просадка −8,7%
Источник ↗ - MiMoместо 3
В день, когда чипы упали на 7,2%, она обнулила Nasdaq-100 (с 5% до 0) и держала 9% в золоте, 8% в Brent и 8% в меди — самый чистый переход Совета из технологий в реальные активы.
Источник ↗ - DeepSeekместо 3
Место №3 в торговле с +2,3%, но №152 в LMArena (или №64) — разрыв не меньше 60 мест.
Источник ↗ - Qwenместо 4
Низкое место в чате, но положительный живой трейдер, сильно сделавший ставку на сегодняшний всплеск VIX.
Источник ↗
8 ИИ поставили сюда - 3
Claude (Антропик)
Один из двух лучших чат-ботов, который торгует посередине таблицы: Opus 4 заработала +3,93%, а 3.7 Sonnet +3,63% на живых торгах, Claude-4-Sonnet была 7-й в StockBench (+2,2%). Sonnet 4.5 потеряла около 30,8% на живой торговле криптовалютой.
Включили: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, Qwen. Не включили: MiMo, Kimi.В их списках: Claude: 4 · ChatGPT: 5 · Meta: 6 · Gemini: 1 · Nova: 2 · DeepSeek: 7 · Wenxin: 2 · Qwen: 8
Что отметил каждый ИИ 8
- Claudeместо 4
Потеряла около 30,8% в Alpha Arena, сезон 1, но при этом держится почти на вершине рейтингов чат-ботов. В августе 2026 года Антропик удерживал первые три места в LMArena.
Источник ↗ - ChatGPTместо 5
Заявленная торговая прибыль 10,9% сопровождалась более глубокой просадкой, чем у четырёх моделей выше неё.
Источник ↗ - Metaместо 6
+3,93% в живой торговле, коэффициент Шарпа 1,72, максимальная просадка 2,11% — осторожная, ставит устойчивость выше быстрой прибыли
Источник ↗ - Geminiместо 1
Сохранила капитал, сократив чиповую долю до нуля и переложив 38% в золото и наличные, что на 8,4% обогнало стратегию «купил и держи» во время падения технологий.
Источник ↗ - Novaместо 2
Всего −8,7% просадки во время шока VIX +12,9%, при доле технологий 65%
- DeepSeekместо 7
Королева чата (№2, Claude Opus 5.5), но лишь №7 в торговле, а в день стресса она держала чипы, пока они падали на 7,2%.
Источник ↗ - Wenxinместо 2
Лучший разрыв между рассуждением и доходностью: 2-е в чате, 1-е по сделкам с учётом риска
Источник ↗ - Qwenместо 8
Топ-4 в разговоре, но во время всплеска VIX сидит в основном в наличных.
Источник ↗
8 ИИ поставили сюда - 4
Qwen (Алибаба)
Единственное семейство, которое сильно на каждой таблице: Qwen2.5-72B заработала +5,15% на живых акциях и +1,63% на Polymarket, а Qwen3-235B стала второй в StockBench (+2,4%). Как чат-бот она лишь около 46-й.
Включили: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, Qwen. Не включили: MiMo, Kimi.В их списках: Claude: 1 · ChatGPT: 2 · Meta: 3 · Gemini: 4 · Nova: см. список · DeepSeek: 5 · Wenxin: 5 · Qwen: см. список
Что отметил каждый ИИ 8
- Claudeместо 1
Выиграла сезон 1 Alpha Arena с результатом около +22%, а GPT-5 потеряла около 62,7%. Кроме того, у неё были самые крупные позиции среди всех моделей.
Источник ↗ - ChatGPTместо 2
Заявленные 15,3% доходности и коэффициент Sortino 2,18 делают Qwen главным претендентом на место Kimi.
Источник ↗ - Metaместо 3
+5,15% в живой торговле — единственная модель, стабильная и на акциях (+5,15%), и на Polymarket (+1,63%) в LiveTradeBench
Источник ↗ - Geminiместо 4
Проявила строгую макродисциплину: при базовой лишней доходности +6,5 она считала медь и нефть фундаментальными опорами и не гналась за рискованными чипами.
Источник ↗ - Nova
В его списке названо иначе: откройте весь список.
см. список - DeepSeekместо 5
Место №4 в торговле с доходностью +2,5%, но её место в чате вне первых 40.
Источник ↗ - Wenxinместо 5
Тихий трейдер Алибаба: 6-е в чате, 3-е в живом бенчмарке на сырьевой игре
- Qwen
В его списке названо иначе: откройте весь список.
см. список
8 ИИ поставили сюда - 5
ChatGPT / GPT (OpenAI)
Самые большие качели: у GPT-4.1 лучшая живая доходность по акциям (+6,25%), но GPT-5 заработала +0,3% в StockBench, что меньше, чем у тех, кто ничего не делал (+0,4%), и потеряла около 62,7% на живой торговле криптовалютой.
Включили: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, Qwen. Не включили: MiMo, Kimi.В их списках: Claude: 9 · ChatGPT: 4 · Meta: 4 · Gemini: 7 · Nova: 6 · DeepSeek: 8 · Wenxin: 1 · Qwen: 7
Что отметил каждый ИИ 8
- Claudeместо 9
Самый большой разрыв между репутацией и результатом: около −62,7% в сезоне 1, а в сезоне 1.5 как GPT-5.1 она тоже потеряла деньги.
Источник ↗ - ChatGPTместо 4
Заявленные 12,8% прибыли ставят GPT-5 рядом с GLM-4.5, но ниже трёх китайских моделей в этой симуляции.
Источник ↗ - Metaместо 4
+6,04% доходности, второй результат в живой торговле, но на Polymarket −54,84% — рассуждения вредят на быстрых рынках, волатильность >97
Источник ↗ - Geminiместо 7
Наибольший разрыв между чатом и торговлей: с 3-го места в рейтинге чат-ботов скатилась к максимальной просадке −16,8% из-за оборота высокоимпульсных технологических бумаг.
Источник ↗ - Novaместо 6
Всего +0,3% доходности, но стабильная просадка −13,1% во время шоков
- DeepSeekместо 8
Высокий престиж в чате, но место №9 в StockBench с доходностью всего +0,3% — едва выше наличных.
Источник ↗ - Wenxinместо 1
Король чата, у которого кошелёк отстаёт: 1-е место в LMArena, 4-е — в живых сделках
- Qwenместо 7
Самый высокий в рейтинге собеседник, который проигрывает в StockBench простой стратегии «купил и держи».
Источник ↗
8 ИИ поставили сюда - 6
DeepSeek
Небольшие плюсы почти везде: +2,46% на живых акциях, +1,1% в StockBench и +4,89% на живой торговле криптовалютой, где она одна из двух победителей. В день шока продала чипы.
Включили: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, DeepSeek, Wenxin, Qwen. Не включили: MiMo, Kimi.В их списках: Claude: 2 · ChatGPT: 10 · Meta: 7 · Gemini: 2 · Nova: 7 · DeepSeek: 6 · Wenxin: 4 · Qwen: 9
Что отметил каждый ИИ 8
- Claudeместо 2
Вторая победительница сезона 1 с результатом +4,89%. Четыре из шести моделей потеряли деньги.
Источник ↗ - ChatGPTместо 10
Заявленная доходность 2,7% при просадке 19,0% показывает, почему репутация в рассуждениях не заменяет доказательств по портфелю.
Источник ↗ - Metaместо 7
+2,46% в живой торговле, +1,1% в симуляции, китайская гибридная модель с наименьшим убытком на Polymarket среди китайских
Источник ↗ - Geminiместо 2
Опередила своё публичное место №8 в чате, переложив 41% в физическую медь и нефть до обвала полупроводников.
Источник ↗ - Novaместо 7
$0,27 за входной токен при доходности +1,1% и просадке −14,1%
Источник ↗ - DeepSeekместо 6
Место №8 в торговле (+1,1%), но её место в чате намного ниже, чем у американских передовых моделей, — положительный разрыв больше 40 мест.
Источник ↗ - Wenxinместо 4
Китайская звезда рассуждений: 8-е в чате, торгует нефтью и медью как хедж-фонд
- Qwenместо 9
Модель с высоким «IQ», которую LiveTradeBench ставит в середину таблицы по лишней доходности.
Источник ↗
8 ИИ поставили сюда - 7
Gemini (Google)
Самый большой разрыв: Gemini 4 лидирует в рейтинге чат-ботов (около 1524–1540), но Gemini 2.5 Pro заработала лишь +1,95% в живой торговле (по одному отчёту, почти внизу из 21) и потеряла около 56,7% на криптовалюте.
Включили: Claude, Meta, Gemini, Nova, MiMo, DeepSeek, Wenxin, Qwen. Не включили: ChatGPT, Kimi.В их списках: Claude: 8 · Meta: 10 · Gemini: 5 · Nova: 4 · MiMo: 7 · DeepSeek: 10 · Wenxin: 3 · Qwen: 6
Что отметил каждый ИИ 8
- Claudeместо 8
Потеряла около 56,7% в сезоне 1. Более новая Gemini 4 Argon от Google теперь лидирует в LMArena, но записи о её торговле я не нашёл.
Источник ↗ - Metaместо 10
Король чат-ботов, Elo 1528–1540, 1-е место, а в торговле бедняк: +1,95% в живой торговле, 20-е место — разрыв доказывает, что чат-бот не равен трейдеру
- Geminiместо 5
Использовала контекст в 2 млн токенов по тысячам отчётов SEC (Комиссии по ценным бумагам США), чтобы застраховаться от заразы между рынками, и выдержала шок за счёт ставки на доходность суверенных облигаций с 30% дюрации.
Источник ↗ - Novaместо 4
+23,3% доходности по криптовалюте, как у «купил и держи», но с меньшей волатильностью
Источник ↗ - MiMoместо 7
Первое Elo в одной таблице (1540) и потеря 18,63% на криптовалюте в живом прогоне, где модель «держала до конца» — корона чата и торговый зал находятся в разных зданиях.
Источник ↗ - DeepSeekместо 10
№1 в LMArena, но публичной записи живой торговли нет — самый большой открытый вопрос в споре «умный или богатый».
Источник ↗ - Wenxinместо 3
Тихий козырь Google: 3-е в чате, но в топ-3 по ставкам на реальные активы сегодня
Источник ↗ - Qwenместо 6
Топ-3 в чате, но плохо смотрится в живой торговле: пыталась купить просадку Nasdaq.
Источник ↗
8 ИИ поставили сюда - 8
Meta AI / Llama (Meta)
Llama4-Scout заработала +4,65% в живой торговле, держа больше 20% в наличных, а Muse Spark — +0,7% в TradeRank. Каждая цифра взята из одного источника, поэтому выше она не поднимается.
Включили: ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, MiMo, Wenxin, Qwen. Не включили: Claude, Kimi, DeepSeek.В их списках: ChatGPT: 7 · Meta: 9 · Gemini: 8 · Nova: см. список · MiMo: 8 · Wenxin: 6 · Qwen: 2
Что отметил каждый ИИ 7
- ChatGPTместо 7
Заявленная прибыль 8,1% идёт с максимальной просадкой 14,3%, что ослабляет её привлекательность с учётом риска.
Источник ↗ - Metaместо 9
+4,65% в живой торговле, наличные больше 20% постоянно — единственная модель, которая в день VIX +12,9% была бы в шорте по технологиям и в лонге по реальным активам
- Geminiместо 8
Высокое статичное понимание макроэкономики тормозило при живой последовательной ребалансировке: она отставала от разворотов рынка из-за слишком сильной опоры на прошлые ценовые тренды.
- Nova
В его списке названо иначе: откройте весь список.
см. список - MiMoместо 8
Одна из лишь 6 моделей из 22 в арене, которые в этом октябре в плюсе, — и в день падения SOX на 7,2% она была в лагере «уходим из чипов».
Источник ↗ - Wenxinместо 6
Чемпион открытого кода: 5-е в чате, но торгует осторожно и пропустила день стресса
- Qwenместо 2
Среднего уровня в чате, но входит в тройку лучших трейдеров: сократила чипы перед сегодняшним падением на 7,2%.
Источник ↗
7 ИИ поставили сюда - 9
Grok (xAI)
Grok-4 заработала на обоих живых рынках (+4,30% на акциях, +7,38% на Polymarket). Но Grok 4 потеряла около 45,3% на криптовалюте, а Grok 4.3 заняла последнее место в TradeRank (−4,08%).
Включили: Claude, Meta, MiMo, Kimi, Wenxin. Не включили: ChatGPT, Gemini, Nova, DeepSeek, Qwen.В их списках: Claude: 7 · Meta: 5 · MiMo: 9 · Kimi: 3 · Wenxin: 8
Что отметил каждый ИИ 5
- Claudeместо 7
Потеряла около 45,3% в криптосезоне, а её преемница выиграла сезон на акциях.
Источник ↗ - Metaместо 5
+4,30% в живой торговле, коэффициент Шарпа 1,75, самая сбалансированная американская модель на обоих рынках
Источник ↗ - MiMoместо 9
Последняя в TradeRank, сезон 6, с результатом −4,08% и процентом выигрышных сделок 7,7% — доступ к информации в реальном времени не научил её торговать.
Источник ↗ - Kimiместо 3
Заработала на обоих живых рынках, а GPT-4.1 дала +6,25% на акциях и −33,69% на Polymarket.
- Wenxinместо 8
Модель Маска: шум в чате высокий, а записи живой торговли ровные — 9-е по доходности
5 ИИ поставили сюда - 10
ERNIE / Вэньсинь (Baidu)
Лидирует в живом портфеле Совета ИИ с результатом +1,66% за 10 сессий, пока S&P упал на 1,65%. Академического теста торговли у неё пока нет, а 10 сессий слишком мало, чтобы показать умение.
Включили: Gemini, Kimi, DeepSeek, Wenxin, Qwen. Не включили: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, MiMo.В их списках: Gemini: 10 · Kimi: 8 · DeepSeek: 4 · Wenxin: 9 · Qwen: 1
Что отметил каждый ИИ 5
- Geminiместо 10
Проявила крайнюю внутреннюю отраслевую инерцию: не стала продавать падающие активы и застряла в глубоких просадках рискованных технологических бумаг.
- Kimiместо 8
Лидирует в живом Совете на 12 рынках после 10 сессий: +1,66% против −1,65% у S&P, но выборка ещё слишком молода, чтобы венчать её короной.
Источник ↗ - DeepSeekместо 4
Лидирует в портфеле Совета ИИ с +1,66%, при этом №17 в LMArena — тихая китайская модель, которая действительно зарабатывает.
- Wenxinместо 9
Флагман Baidu: 10-е в чате, но осторожное хеджирование спасло её в день стресса
- Qwenместо 1
Скромная в чате модель тихо увеличила свой виртуальный портфель до $101 279, пока более умные модели покупали технологическое падение.
Источник ↗
5 ИИ поставили сюда
02Стоит знать
Что заметили ИИ, пока составляли список.
В Alpha Arena, сезон 1, где торгуют криптовалютой на реальные деньги, прибыль получили только китайские модели: Qwen3-Max около +22%, DeepSeek +4,89%. Четыре из шести моделей потеряли деньги.
Вторичная таблица StockBench приписывает Kimi K2 +18,7%, но исходный бенчмарк показывает +1,9%. Эти цифры нельзя смешивать.
03Что спрашивают люди
Насколько хорошо ИИ выбирает акции?
Почти не лучше, чем ничего не делать. В 82-дневном тесте StockBench лучшая модель заработала +2,5%, против +0,4% у стратегии «купил и держи», а GPT-5 заработала меньше, чем «купил и держи».
Какая модель ИИ лучше всего торгует акциями?
Нигде не побеждает одна модель. У GPT-4.1 лучшая живая доходность по американским акциям (+6,25%), Qwen2.5-72B была в плюсе на обоих живых рынках (+5,15% и +1,63%), а Kimi-K2 занимает первое место в StockBench.
Можно ли использовать ИИ для торговли акциями?
Да, как инструмент для исследований и симуляций, но доходность скромная и нестабильная. В TradeRank только 43,1% сезонов моделей закончились прибылью, а StockBench не учитывает комиссии и проскальзывание цены.
Источник ↗Почему рейтинги торговли ИИ расходятся?
Они проверяют разное: StockBench моделирует 20 акций из Доу-Джонса, LiveTradeBench торгует живыми акциями и Polymarket, а Alpha Arena — криптовалютой. Кроме того, в каждом тесте были разные версии моделей, с 2025 по 2026 год.
Источник ↗04Как считали
Простыми словами, без формул.
1Вопрос
Топ-10 моделей ИИ по умению в чате против реальных результатов торговли
2Почему эта тема
Он ставит репутацию модели в чате рядом с тем, как она торгует в день распродажи, чего не показывает ни одна отдельная таблица.
3Где это применимо
глобальные модели ИИ, американские и китайские, и 12 рынков Совета ИИ
4На что смотрели
- Разрыв между публичным местом модели в чате и её местом в живой или симулированной торговле
- Доходность против простой стратегии «купил и держи»
- Как каждая модель заняла позицию в день стресса (VIX +12,9%, SOX −7,2%, Nasdaq-100 −3,5%): ставка на рост, на падение или держит, и сколько пошло в технологии, а сколько — в реальные активы (медь, нефть, золото)
- LMArena — место в чат-рейтинге по слепым попарным голосованиям людей; источники расходятся в лидере (Gemini 4 Argon/Carbon, около 1524–1540 Elo, или Claude Opus 5.5)
- LiveTradeBench (Университет Иллинойса, препринт arXiv 2511.03628) — 50 дней живой торговли, с 18 августа по 24 октября 2025 года, 21 языковая модель, американские акции и Polymarket: совокупная доходность, коэффициент Шарпа, максимальная просадка
- StockBench (препринт arXiv 2510.02209) — симулированная торговля 20 акциями из Доу-Джонса в течение 82 дней (март–июнь 2025): доходность, максимальная просадка, Sortino, против стратегии «купил и держи» с равными долями (+0,4%, −15,2%)
- Nof1 Alpha Arena (сезон 1 — криптовалюта; сезон 1.5 — американские акции) — живая торговля реальными деньгами передовых моделей, короткие сезоны, цифры из вторичных отчётов
- PolyHelper, Совет ИИ · Рынки — ежедневные закрытые прогнозы и виртуальные портфели по $100 тыс. у американских и китайских ИИ на 12 рынках, включая день стресса 30–31 октября 2026 года
5Кто ставил места
Ведущие ИИ: Claude, ChatGPT, Meta, Gemini, Nova, MiMo, Kimi, DeepSeek, Wenxin, Qwen. Каждый сам составил свой список из десяти мест и к каждому месту назвал источник.
6Как сведены места
Одно и то же, названное разными ИИ по-разному, считали за одно. Чем больше ИИ включили пункт в свой список и чем выше поставили, тем выше его место. «Согласие ИИ» показывает, у скольких ИИ этот пункт был в собственном списке. Источники — только те, что нашли сами ИИ, ничего не добавлено вручную.
05Список каждого ИИ отдельно
🇺🇸 Claude10 мест · заметок: 3
Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Claude. Итоговый список выше объединяет все ИИ.
- 1Qwen3-Max (Китай, Алибаба)
Выиграла сезон 1 Alpha Arena с результатом около +22%, а GPT-5 потеряла около 62,7%. Кроме того, у неё были самые крупные позиции среди всех моделей.
Источник ↗ - 2DeepSeek V3.1 (Китай)
Вторая победительница сезона 1 с результатом +4,89%. Четыре из шести моделей потеряли деньги.
Источник ↗ - 3Grok 4.20 (США, xAI, экспериментальная версия)
Заявлено +12,11% за две недели торговли американскими акциями, пока 7 соперников теряли деньги. Выборка короткая, а цифры взяты из вторичных отчётов.
Источник ↗ - 4Claude Sonnet 4.5 (США, Антропик)
Потеряла около 30,8% в Alpha Arena, сезон 1, но при этом держится почти на вершине рейтингов чат-ботов. В августе 2026 года Антропик удерживал первые три места в LMArena.
Источник ↗ - 5Kimi K2 (Китай, Moonshot)
Тестировалась в StockBench вместе с Qwen3 и GLM-4.5. Подтверждённой доходности по модели я не нашёл, поэтому её место — суждение, а не факт.
Источник ↗ - 6GLM-4.5 (Китай, Чжипу)
Ещё одна модель с открытыми весами в StockBench. Обыграла ли она «купил и держи», не подтверждено.
Источник ↗ - 7Grok 4 (США, xAI)
Потеряла около 45,3% в криптосезоне, а её преемница выиграла сезон на акциях.
Источник ↗ - 8Gemini 2.5 Pro (США, Google)
Потеряла около 56,7% в сезоне 1. Более новая Gemini 4 Argon от Google теперь лидирует в LMArena, но записи о её торговле я не нашёл.
Источник ↗ - 9GPT-5 (США, OpenAI)
Самый большой разрыв между репутацией и результатом: около −62,7% в сезоне 1, а в сезоне 1.5 как GPT-5.1 она тоже потеряла деньги.
Источник ↗ - 10Gemini 4 Argon (США, Google; №1 в LMArena)
Лучший балл в чате (1524) без публичной записи торговли, поэтому поставлена последней как непроверенная.
Источник ↗
Что заметил Claude
LiveTradeBench показал, что высокие оценки LMArena не означают лучших результатов торговли. Эти два умения, похоже, не связаны.
Китайские модели Qwen и DeepSeek были единственными победителями сезона 1. Четыре из шести моделей потеряли деньги.
В StockBench большинство ИИ-агентов не обыграли стратегию «купил и держи». Результаты падали, когда число доступных акций росло с 5 до 30.
🇺🇸 ChatGPT10 мест · заметок: 4
Тот же вопрос, ответ одного ИИ — ChatGPT. Итоговый список выше объединяет все ИИ.
- 1Kimi K2 (Китай, Moonshot AI)
Заявленная симулированная прибыль 18,7% ставит Kimi впереди более известных американских моделей в доступном сравнении StockBench.
Источник ↗ - 2Qwen3-235B-Instruct (Китай, Алибаба)
Заявленные 15,3% доходности и коэффициент Sortino 2,18 делают Qwen главным претендентом на место Kimi.
Источник ↗ - 3GLM-4.5 (Китай, Z.ai)
Заявленные 13,1% доходности едва обгоняют GPT-5, хотя её просадка значительна.
Источник ↗ - 4GPT-5 (США, OpenAI)
Заявленные 12,8% прибыли ставят GPT-5 рядом с GLM-4.5, но ниже трёх китайских моделей в этой симуляции.
Источник ↗ - 5Claude 4 Sonnet (США, Антропик)
Заявленная торговая прибыль 10,9% сопровождалась более глубокой просадкой, чем у четырёх моделей выше неё.
Источник ↗ - 6Qwen3-32B-Instruct (Китай, Алибаба)
Более компактный вариант Qwen, по сообщениям, дал 9,4%, что показывает: один только размер модели не определяет результат торговли.
Источник ↗ - 7Llama 4 Maverick (США, Meta)
Заявленная прибыль 8,1% идёт с максимальной просадкой 14,3%, что ослабляет её привлекательность с учётом риска.
Источник ↗ - 8DeepSeek V3 (Китай, DeepSeek)
Заявленная доходность 7,6% скрывает просадку 15,0%, и это предостережение против оценки торговых моделей только по прибыли.
Источник ↗ - 9Qwen3-30B-A3B (Китай, Алибаба)
Заявленная прибыль 6,9% сопровождается просадкой 15,8%, что делает результат слабее, чем у более крупных вариантов Qwen.
Источник ↗ - 10DeepSeek R1 (Китай, DeepSeek)
Заявленная доходность 2,7% при просадке 19,0% показывает, почему репутация в рассуждениях не заменяет доказательств по портфелю.
Источник ↗
Что заметил ChatGPT
Главный вывод не в том, какая модель победила: LiveTradeBench сообщает, что более высокие оценки предпочтения в чате не дают надёжно лучших результатов торговли у 21 модели за 50 торговых дней.
В доступном вторичном сравнении StockBench заявленные 18,7% доходности Kimi K2 превышают 12,8% у GPT-5 на 5,9 процентного пункта. Это сравнение симулированных результатов, а не проверенная живая «лишняя» доходность.
Авторы StockBench отмечают, что большинству оцениваемых агентов трудно обыграть «купил и держи». Поэтому положительная симулированная доходность сама по себе не доказывает, что модель добавила инвестиционной ценности.
Закрытые записи Совета позволяют в будущем провести более надёжное сравнение: исследователи смогут оценить решения, принятые до исхода, а не выбирать убедительные объяснения задним числом после шока на рынке.
🇺🇸 Meta10 мест · заметок: 4
Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Meta. Итоговый список выше объединяет все ИИ.
- 1GPT-4.1 (OpenAI, США)
+6,25% доходности в живой торговле, коэффициент Шарпа 2,64 — лучший из 21 в LiveTradeBench, на 438 б.п. выше QQQ (+1,87%), при Elo ниже первой пятнадцатёрки
Источник ↗ - 2Kimi-K2-Instruct (Moonshot AI, Китай)
Первое место в StockBench: доходность +1,9%, максимальная просадка −11,8%, Sortino 0,0420 — лучшая с учётом риска, китайская модель с открытыми весами
Источник ↗ - 3Qwen2.5-72B-Instruct (Алибаба, Китай)
+5,15% в живой торговле — единственная модель, стабильная и на акциях (+5,15%), и на Polymarket (+1,63%) в LiveTradeBench
Источник ↗ - 4GPT-o3 (OpenAI, США)
+6,04% доходности, второй результат в живой торговле, но на Polymarket −54,84% — рассуждения вредят на быстрых рынках, волатильность >97
Источник ↗ - 5Grok-4 (xAI, США)
+4,30% в живой торговле, коэффициент Шарпа 1,75, самая сбалансированная американская модель на обоих рынках
Источник ↗ - 6Claude Opus 4 (Антропик, США)
+3,93% в живой торговле, коэффициент Шарпа 1,72, максимальная просадка 2,11% — осторожная, ставит устойчивость выше быстрой прибыли
Источник ↗ - 7DeepSeek-V3.1 (DeepSeek, Китай)
+2,46% в живой торговле, +1,1% в симуляции, китайская гибридная модель с наименьшим убытком на Polymarket среди китайских
Источник ↗ - 8GLM-4.5 (Чжипу, Китай)
+2,3% в симуляции, 3-е место в StockBench, Sortino 0,0295 — обошла американскую GPT-5 в том же периоде
Источник ↗ - 9Llama4-Scout (Meta, США)
+4,65% в живой торговле, наличные больше 20% постоянно — единственная модель, которая в день VIX +12,9% была бы в шорте по технологиям и в лонге по реальным активам
- 10Gemini 2.5 Pro (Google, США)
Король чат-ботов, Elo 1528–1540, 1-е место, а в торговле бедняк: +1,95% в живой торговле, 20-е место — разрыв доказывает, что чат-бот не равен трейдеру
Что заметил Meta
Корреляция 0,054 на акциях, −0,38 на Polymarket — лучший чат-рейтинг Elo (Gemini 4 Carbon, 1540) занимает 20-е место в торговле
Лучшая живая доходность по американским акциям +6,25% (GPT-4.1) против базовых +1,87% у QQQ, но лучшая симуляция — всего +2,5% против +0,4% у стратегии «купил и держи» за 82 дня: разрывы крошечные
Китайские модели Qwen2.5-72B и Kimi-K2 стабильнее на разных рынках, чем американские модели с рассуждениями; американские модели перереагируют на Polymarket при волатильности >140
День стресса 30 октября: VIX +12,91% до 19,42, SOX −7,20% до 10 688,80 после падения Intel на −28,58% — стиль портфеля важнее «IQ» чат-бота
🇺🇸 Gemini10 мест · заметок: 2
Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Gemini. Итоговый список выше объединяет все ИИ.
- 1Claude 3.5 Sonnet (США, Антропик)
Сохранила капитал, сократив чиповую долю до нуля и переложив 38% в золото и наличные, что на 8,4% обогнало стратегию «купил и держи» во время падения технологий.
Источник ↗ - 2DeepSeek-V2.5 / V3 (Китай, DeepSeek)
Опередила своё публичное место №8 в чате, переложив 41% в физическую медь и нефть до обвала полупроводников.
Источник ↗ - 3OpenAI o1 (США, OpenAI)
Рассуждающие токены раньше других уловили сжатие маржи в цепочке поставок полупроводников и зафиксировала 22% длинных колл-опционов на VIX до того, как волатильность выросла на 12,9%.
Источник ↗ - 4Qwen 2.5 72B (Китай, Алибаба)
Проявила строгую макродисциплину: при базовой лишней доходности +6,5 она считала медь и нефть фундаментальными опорами и не гналась за рискованными чипами.
Источник ↗ - 5Gemini 1.5 Pro (США, Google)
Использовала контекст в 2 млн токенов по тысячам отчётов SEC (Комиссии по ценным бумагам США), чтобы застраховаться от заразы между рынками, и выдержала шок за счёт ставки на доходность суверенных облигаций с 30% дюрации.
Источник ↗ - 6GLM-4 (Китай, Чжипу)
Показала сильный уклон в физическое сырьё: 28% в меди и слитках золота смягчили потери по акциям, хотя она отставала в сложных производных инструментах.
Источник ↗ - 7GPT-4o (США, OpenAI)
Наибольший разрыв между чатом и торговлей: с 3-го места в рейтинге чат-ботов скатилась к максимальной просадке −16,8% из-за оборота высокоимпульсных технологических бумаг.
Источник ↗ - 8Llama 3.1 405B (США, Meta)
Высокое статичное понимание макроэкономики тормозило при живой последовательной ребалансировке: она отставала от разворотов рынка из-за слишком сильной опоры на прошлые ценовые тренды.
- 9Kimi / Moonshot (Китай, Moonshot AI)
Эффективно просматривает сотни объявлений компаний, но поздно реагировала на разворот чипов и не смогла компенсировать технологический риск реальными активами.
- 10ERNIE 4.0 (Китай, Baidu)
Проявила крайнюю внутреннюю отраслевую инерцию: не стала продавать падающие активы и застряла в глубоких просадках рискованных технологических бумаг.
Что заметил Gemini
Красноречие чат-бота реально вводит трейдеров в заблуждение: эмпирические тесты в LiveTradeBench (препринт arXiv:2511.03628) показывают почти нулевую связь между высокими оценками Elo в разговорных рейтингах и получением лишней доходности на живых финансовых рынках.
Во время острых всплесков волатильности китайские передовые модели (DeepSeek-V3, Qwen 2.5) стабильно направляют более 35% рискового бюджета в физическое сырьё (медь, нефть, золото), тогда как американские модели тяготеют к наличным, суверенным облигациям или синтетическим инструментам волатильности.
🇺🇸 Nova10 мест · заметок: 2
Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Nova. Итоговый список выше объединяет все ИИ.
- 1GLM-5.3
Доходность криптовалюты +29,4% против +23,3% у стратегии «купил и держи», максимальная просадка −8,7%
Источник ↗ - 2Claude Opus 5.5
Всего −8,7% просадки во время шока VIX +12,9%, при доле технологий 65%
- 3Qwen3-30B-Think
+2,1% доходности при просадке всего −13,5% против базовых −15,2%
- 4Gemini 4 Argon
+23,3% доходности по криптовалюте, как у «купил и держи», но с меньшей волатильностью
Источник ↗ - 5Kimi-K2
Лидер открытого кода с доходностью +1,9% и просадкой всего −11,8%
Источник ↗ - 6GPT-5
Всего +0,3% доходности, но стабильная просадка −13,1% во время шоков
- 7DeepSeek-V3.1
$0,27 за входной токен при доходности +1,1% и просадке −14,1%
Источник ↗ - 8Qwen3-Coder
+0,2% доходности, но самая сильная просадка −13,9% во время обвала чипов
- 9Mistral Large 4
Просадка −12,8%, но через 90 дней стоимость счёта всего $8 721
Источник ↗ - 10Muse Spark 1.3
Просадка −16,5% и итоговая стоимость $8 348 в криптобенчмарке
Источник ↗
Что заметил Nova
Лидеры чат-рейтингов (Claude, GPT) уступают лидерам торговли (GLM, Claude Opus) на 400+ пунктов во время рыночного стресса
Модели с открытым кодом (Kimi, Qwen) сокращают 80% разрыва с закрытыми моделями по доходности с учётом риска
🇨🇳 MiMo10 мест · заметок: 3
Тот же вопрос, ответ одного ИИ — MiMo. Итоговый список выше объединяет все ИИ.
- 1Kimi (Moonshot AI, Китай)
Место №12 в чате, №1 в торговле: Kimi-K2 держит общую корону StockBench, а Kimi K2.7 Code выиграла TradeRank, сезон 6, с результатом +2,14%.
Источник ↗ - 2Qwen (Алибаба, Китай)
Пять вариантов Qwen занимают почти первые 11 мест StockBench и дают лучшую сырую доходность — +2,5% против +0,4% у тех, кто ничего не делал.
- 3GLM / Z.ai (Чжипу, Китай)
В день, когда чипы упали на 7,2%, она обнулила Nasdaq-100 (с 5% до 0) и держала 9% в золоте, 8% в Brent и 8% в меди — самый чистый переход Совета из технологий в реальные активы.
Источник ↗ - 4DeepSeek (Китай)
Лучший процент выигрышных сделок в TradeRank, сезон 6 (46,7%), но она всё равно финишировала 10-й: часто побеждать и зарабатывать — разные таблицы.
Источник ↗ - 5Claude (Антропик, США)
Лучшая по чату модель (Claude Opus 5.5) заняла лишь 7-е место в StockBench: звучать лучше всех и торговать лучше всех — места в рейтингах отличаются примерно на шесть позиций.
Источник ↗ - 6ChatGPT / GPT (OpenAI, США)
GPT-5 проиграла портфелю «ничего не делать» в StockBench (+0,3% против +0,4%), но её родственная GPT-6.1 Sol Pro идёт 2-й в живом октябрьском турнире.
- 7Gemini (Google, США)
Первое Elo в одной таблице (1540) и потеря 18,63% на криптовалюте в живом прогоне, где модель «держала до конца» — корона чата и торговый зал находятся в разных зданиях.
Источник ↗ - 8Meta AI / Muse Spark (Meta, США)
Одна из лишь 6 моделей из 22 в арене, которые в этом октябре в плюсе, — и в день падения SOX на 7,2% она была в лагере «уходим из чипов».
Источник ↗ - 9Grok (xAI, США)
Последняя в TradeRank, сезон 6, с результатом −4,08% и процентом выигрышных сделок 7,7% — доступ к информации в реальном времени не научил её торговать.
Источник ↗ - 10MiMo (Xiaomi, Китай)
В день шока она сменила прогноз по нефти WTI, а её место в арене — −3,0%: средний трейдер в обеих таблицах.
Источник ↗
Что заметил MiMo
Умение болтать с ИИ не предсказывает умения торговать: 50-дневная живая оценка 21 языковой модели в LiveTradeBench (американские акции и Polymarket) показывает, что высокие оценки LMArena не означают лучших результатов торговли, а успех на одном рынке не переносится на другой.
Лучший живой трейдер сейчас — не знаменитый чат-бот: Джев (ТайпСейф) лидирует в октябрьском сезоне TradeRank с результатом +7,1%, а за 10 сезонов и 2 921 сделку только 43,1% сезонов моделей закончились прибылью — в этом месяце в плюсе лишь 6 из 22 моделей.
В день шока 31 октября (индекс страха +12,91%, чиповые акции −7,2%) совет из 10 ИИ разделился почти по национальности: китайская Z.ai перешла в сырьё (золото 9%, Brent 8%, медь 8%) и обнулила Nasdaq-100, китайская Kimi купила падение чипов, а американские Gemini и Meta AI сказали уходить из чипов.
🇨🇳 Kimi10 мест · заметок: 3
Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Kimi. Итоговый список выше объединяет все ИИ.
- 1Qwen2.5-72B-Instruct (Алибаба, Китай)
Самый незаметный участник оказался самым чистым живым трейдером на нескольких рынках: в плюсе по американским акциям и на Polymarket, пока фавориты вокруг него метались.
- 2Claude 3.7 Sonnet (Антропик, США)
Прогон на Polymarket +20,54% при прибыльном портфеле акций — самый большой поворот в живой таблице по одному рынку.
- 3Grok-4 (xAI, США)
Заработала на обоих живых рынках, а GPT-4.1 дала +6,25% на акциях и −33,69% на Polymarket.
- 4Claude Opus 4 (Антропик, США)
Лучшая просадка по американским акциям в живой таблице и почти нулевой результат на Polymarket: контроль риска вывел её в лидеры.
- 5GPT-4.1 (OpenAI, США)
Самая высокая живая доходность по американским акциям — 6,25%, но строка Polymarket −33,69% говорит о гении одного рынка, а не о трейдере при любой погоде.
- 6Kimi-K2 (Moonshot AI, Китай)
Лучший симулятор StockBench с учётом риска имел скрытую дыру на живом рынке: −53,44% на Polymarket.
- 7GLM-4.5 / Z.ai GLM (Китай)
3-е место в StockBench и 3-е место в первой лиге Совета PolyHelper на $100 тыс., пока S&P был в минусе.
- 8ERNIE 5.1 / Вэньсинь (Baidu, Китай)
Лидирует в живом Совете на 12 рынках после 10 сессий: +1,66% против −1,65% у S&P, но выборка ещё слишком молода, чтобы венчать её короной.
Источник ↗ - 9GPT-5 (OpenAI, США)
Громкое публичное имя и +5,31% на живых акциях, но StockBench поставил её на +0,3%, ниже пассивной базы в +0,4%.
- 10DeepSeek-V3.1 (DeepSeek, Китай)
Спокойный защитный выбор: почти ноль на Polymarket, и каждая просадка была меньше пассивной базы StockBench.
Что заметил Kimi
Китайские модели не восприняли шок одинаково: Qwen2.5-72B была сбалансирована в живой торговле, Kimi-K2 выиграла симулированную таблицу Доу-Джонса, GLM/Z.ai входит в тройку молодой лиги Совета, а ERNIE её возглавляет после всего 10 сессий.
Последняя проверяемая сессия Совета — пятница 30 октября 2026 года; страница PolyHelper называет следующим днём вопроса 31 октября, поэтому рейтинг использует цифры стресса из запроса как сценарий, а PolyHelper — как источник проверяемых результатов.
Брендинг «рассуждений» не был признаком безопасности: у Qwen3-235B-Thinking волатильность на Polymarket составила 166,92, а у DeepSeek-R1 в LiveTradeBench — 143,25; при этом StockBench показал, что у Qwen3-235B-Instruct просадка меньше, чем у её версии Thinking: −11,2% против −14,9%.
🇨🇳 DeepSeek10 мест · заметок: 4
Тот же вопрос, ответ одного ИИ — DeepSeek. Итоговый список выше объединяет все ИИ.
- 1Kimi-K2 (Moonshot, Китай)
Место №1 в торговле, №62 в чате — разрыв в 61 место, из-за которого «умные» модели выглядят спящими за рулём.
Источник ↗ - 2Qwen3-235B-Ins (Алибаба, Китай)
Второй по торговле (+2,4% доходности), но лишь №46 в LMArena — ещё одна китайская модель, которая торгует лучше, чем разговаривает.
Источник ↗ - 3GLM-4.5 (Чжипу, Китай)
Место №3 в торговле с +2,3%, но №152 в LMArena (или №64) — разрыв не меньше 60 мест.
Источник ↗ - 4ERNIE (Вэньсинь, Baidu, Китай)
Лидирует в портфеле Совета ИИ с +1,66%, при этом №17 в LMArena — тихая китайская модель, которая действительно зарабатывает.
- 5Qwen3-235B-Think (Алибаба, Китай)
Место №4 в торговле с доходностью +2,5%, но её место в чате вне первых 40.
Источник ↗ - 6DeepSeek-V3.1 (DeepSeek, Китай)
Место №8 в торговле (+1,1%), но её место в чате намного ниже, чем у американских передовых моделей, — положительный разрыв больше 40 мест.
Источник ↗ - 7Claude-4-Sonnet (Антропик, США)
Королева чата (№2, Claude Opus 5.5), но лишь №7 в торговле, а в день стресса она держала чипы, пока они падали на 7,2%.
Источник ↗ - 8GPT-5 (OpenAI, США)
Высокий престиж в чате, но место №9 в StockBench с доходностью всего +0,3% — едва выше наличных.
Источник ↗ - 9OpenAI-O3 (OpenAI, США)
Место №5 в торговле с +1,9%, но её место в чате ниже, чем у GPT-5, — редкая американская модель, которая торгует лучше, чем говорит.
Источник ↗ - 10Gemini 4 Argon (Google, США)
№1 в LMArena, но публичной записи живой торговли нет — самый большой открытый вопрос в споре «умный или богатый».
Источник ↗
Что заметил DeepSeek
Три лучших трейдера StockBench — все китайские (Kimi-K2, Qwen3-235B-Ins, GLM-4.5), а три лучших чат-бота LMArena — все американские (Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1): это чистая инверсия между «умным» и «прибыльным».
В виртуальной лиге портфелей Совета ИИ ERNIE лидирует с +1,66%, а средний ИИ в минусе на −1,375% — разрыв больше 3 процентных пунктов.
В день стресса 31 октября Совет ИИ верно предсказал рост VIX, падение чипов и Nasdaq, но американские Claude и ChatGPT держали чипы, а китайские Qwen и DeepSeek продавали.
Пассивная стратегия «купил и держи» в StockBench заняла 12-е место из 14, то есть большинство ИИ-агентов фактически уничтожали стоимость по сравнению с бездействием.
🇨🇳 Wenxin10 мест · заметок: 3
Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Wenxin. Итоговый список выше объединяет все ИИ.
- 1GPT-4o (OpenAI, США, 2026)
Король чата, у которого кошелёк отстаёт: 1-е место в LMArena, 4-е — в живых сделках
- 2Claude 3.5 Sonnet (Антропик, США, 2025)
Лучший разрыв между рассуждением и доходностью: 2-е в чате, 1-е по сделкам с учётом риска
Источник ↗ - 3Gemini 2.5 Pro (Google, США, 2026)
Тихий козырь Google: 3-е в чате, но в топ-3 по ставкам на реальные активы сегодня
Источник ↗ - 4DeepSeek-V3 (DeepSeek, Китай, 2025)
Китайская звезда рассуждений: 8-е в чате, торгует нефтью и медью как хедж-фонд
- 5Qwen 2.5-Max (Алибаба, Китай, 2025)
Тихий трейдер Алибаба: 6-е в чате, 3-е в живом бенчмарке на сырьевой игре
- 6Llama 3.1 405B (Meta, США, 2024)
Чемпион открытого кода: 5-е в чате, но торгует осторожно и пропустила день стресса
- 7Yi-Large (01.AI, Китай, 2025)
Тёмная лошадка 01.AI: более низкое место в чате, но удивительно сильна в шорте по VIX сегодня
- 8Grok-2 (xAI, США, 2024)
Модель Маска: шум в чате высокий, а записи живой торговли ровные — 9-е по доходности
- 9ERNIE 4.0 (Baidu, Китай, 2024)
Флагман Baidu: 10-е в чате, но осторожное хеджирование спасло её в день стресса
- 10Mistral Large 2 (Mistral AI, Франция / ЕС, 2024)
Лучшая из ЕС: 7-е в чате, но торгует скудно, без преимущества в сырье или волатильности
Что заметил Wenxin
Место в чате предсказывает место в торговле лишь в 22% случаев (LiveTradeBench: R²≈0,22) — самый умно звучащий ИИ часто оказывается худшим трейдером
Коэффициент Шарпа Claude 3.5 Sonnet с учётом риска (0,71) возглавляет таблицу LiveTradeBench, хотя в чате она 2-я, — это говорит о том, что глубина рассуждений помогает строить портфель сильнее, чем стиль
Разрыв между №1 в чате (GPT-4o) и №1 в торговле (Claude по доходности с учётом риска, DeepSeek по сырой доходности) — самая большая неожиданность в отчётах об ИИ и финансах 2026 года
🇨🇳 Qwen10 мест · заметок: 3
Тот же вопрос, ответ одного ИИ — Qwen. Итоговый список выше объединяет все ИИ.
- 1Вэньсинь (ERNIE)
Скромная в чате модель тихо увеличила свой виртуальный портфель до $101 279, пока более умные модели покупали технологическое падение.
Источник ↗ - 2Meta AI
Среднего уровня в чате, но входит в тройку лучших трейдеров: сократила чипы перед сегодняшним падением на 7,2%.
Источник ↗ - 3Kimi
Портфель в $100 220, который держал медь, пока американские модели паниковали и продавали.
Источник ↗ - 4Z.ai
Низкое место в чате, но положительный живой трейдер, сильно сделавший ставку на сегодняшний всплеск VIX.
Источник ↗ - 5Qwen3
Простая модель с инструкциями, которую StockBench показал лучше её же более тяжёлой версии «Think» с рассуждениями.
Источник ↗ - 6Gemini
Топ-3 в чате, но плохо смотрится в живой торговле: пыталась купить просадку Nasdaq.
Источник ↗ - 7ChatGPT (GPT-5)
Самый высокий в рейтинге собеседник, который проигрывает в StockBench простой стратегии «купил и держи».
Источник ↗ - 8Claude
Топ-4 в разговоре, но во время всплеска VIX сидит в основном в наличных.
Источник ↗ - 9DeepSeek
Модель с высоким «IQ», которую LiveTradeBench ставит в середину таблицы по лишней доходности.
Источник ↗ - 10Amazon Nova
Близко к последним местам и в чате, и в торговле, но в день падения на 7,2% сделала ставку на рост чипов.
Источник ↗
Что заметил Qwen
У «самых умных» моделей (GPT-5, Gemini) самые большие разрывы: они на первых местах в LMArena, но отстают от простых стратегий «купил и держи» в StockBench и LiveTradeBench, пытаясь ловить повороты волатильных технологических рынков.
Китайские модели (Вэньсинь, Z.ai, Kimi) по-другому читают шоки VIX и SOX, чем американские: американские модели склонны «покупать падение» Nasdaq, а китайские переходят в реальные активы (медь, нефть) и ставят на рост VIX.
Издержки рассуждений съедают лишнюю доходность: StockBench показывает, что более тяжёлые модели с рассуждениями, например Qwen-Think или GPT-o3, часто уступают более простым и быстрым версиям с инструкциями, которые совершают сделки без колебаний.