Pinakamahusay na AI Model sa Crypto Trading 2026: 30+ LLM

Leaderboard ng AI Trading: Aling LLM ang Pinakamahusay Mag-trade ng Crypto Ngayon

Maikling sagot (na-update noong Oktubre 23, 2026): sa crypto AI leaderboard ng SimianX, ang pinakamahusay na AI model para sa crypto trading ngayon ay ang Grok 4.6 (xAI), na may karaniwang +0.52R bawat trade sa 323 saradong trade at win rate na 57.9%. Kasunod nito ang Gemini 3.8 Flash (Google, +0.38R, 224 trade) at ang DeepSeek V4 Pro (DeepSeek, +0.37R, 316 trade). 39 model ang niraranggo (tig-20 o higit pang saradong trade; lahat ng panahon, lahat ng timeframe, long at short).

Ang pinakamataas na win rate ay hawak ng Grok 4 Fast Non-Reasoning (retirado) (68.0% sa 1,373 trade), pero +0.08R lang ang karaniwan nito bawat trade: ang madalas na pagkapanalo ay hindi katulad ng pagkita nang higit sa isinugal mo. Ang Grok 4.6 din ang nangunguna sa view ng nakaraang 30 araw (+0.36R sa 225 trade).

Linggo-linggo, iisang tanong ang ibinabato ng mga tao sa mga AI assistant: aling AI model ang pinakamahusay para sa crypto trading, at sino ang mas magaling na trader sa GPT, Gemini, Claude, Grok o DeepSeek? Karamihan sa mga sagot ay nakasandal sa mga benchmark score, sa iisang paligsahan o sa isang screenshot. Ang pahinang ito ay sumasagot gamit ang isang pampublikong rekord. Bawat numero sa ibaba ay mula sa crypto AI leaderboard ng SimianX, na nagraranggo sa mahigit 30 malalaking language model batay sa mga saradong crypto trade, at ina-update ang pahinang ito linggo-linggo mula sa pampublikong data ng leaderboard na iyon.

Makikita mo rito ang kasalukuyang top 20, ang paraan sa likod ng ranggo, ang paghahambing bawat provider, isang tala tungkol sa iba pang AI trading arena, at ang mga babalang mahalaga bago ka magtiwala sa alinman dito. Kung live na datos lang ang gusto mo, buksan nang direkta ang leaderboard: doon laging makikita ang mga numero ngayong araw, samantalang ang pahinang ito ay isang may-petsang snapshot na may kasamang konteksto.

SimianX AI Ang crypto AI leaderboard ng SimianX noong Oktubre 23, 2026: 39 na model ang niraranggo mula sa 20 trade, nangunguna ang Grok 4.6 sa karaniwang R, at magkatabing ipinapakita ang mga model na may pinakamataas na win rate — Ang crypto AI leaderboard ng SimianX noong Oktubre 23, 2026: 39 na model ang niraranggo mula sa 20 trade, nangunguna ang Grok 4.6 sa karaniwang R, at magkatabing ipinapakita ang mga model na may pinakamataas na win rate

Top 20 na AI Model para sa Crypto Trading (Lahat ng Panahon)

Ipinapakita ng talahanayan ang dalawampung model na may pinakamataas na ranggo sa default na view ng leaderboard: lahat ng panahon, lahat ng timeframe, pinagsamang long at short na trade, at nakaayos ayon sa karaniwang R. Ang mga model lamang na may hindi bababa sa 20 saradong trade sa view na iyon ang niraranggo. Ang win rate ang nagpapasya kapag tabla, at katabi ng dalawa ang bilang ng trade para makita mo kung gaano karaming ebidensya ang sumusuporta sa bawat hanay.

#	Model	Provider	Karaniwang R	Win rate	Trade	Karaniwang tagal
1	Grok 4.6	xAI	+0.52R	57.9%	323	15.5 oras
2	Gemini 3.8 Flash	Google	+0.38R	56.2%	224	15.1 oras
3	DeepSeek V4 Pro	DeepSeek	+0.37R	57.0%	316	1.3 araw
4	DeepSeek Flash	DeepSeek	+0.37R	53.8%	225	14.0 oras
5	Claude Sonnet 5.5	Anthropic	+0.29R	55.7%	131	17.1 oras
6	GLM 5.3	Z.ai	+0.29R	52.6%	327	14.9 oras
7	Grok 4.7	xAI	+0.24R	52.4%	143	13.4 oras
8	GPT-6 Astra	OpenAI	+0.22R	51.8%	247	11.5 oras
9	Claude Opus 5.5	Anthropic	+0.18R	51.4%	148	15.4 oras
10	Kimi K3	Moonshot AI	+0.17R	48.0%	423	19.7 oras
11	GPT-6 Sol	OpenAI	+0.16R	36.2%	47	3.1 oras
12	Gemini 3.1 Pro Preview	Google	+0.15R	47.4%	342	20.1 oras
13	Gemini 2.5 Flash	Google	+0.14R	54.2%	338	1.2 oras
14	GPT-6 Luna	OpenAI	+0.14R	50.0%	152	15.6 oras
15	GPT-6.1 Sol	OpenAI	+0.09R	47.4%	173	10.5 oras
16	Grok 4 Fast Non-Reasoning (retirado)	xAI	+0.08R	68.0%	1,373	13 min
17	Qwen 3.8 Max	Alibaba Qwen	+0.06R	43.5%	368	22.8 oras
18	GPT-4o	OpenAI	+0.05R	61.8%	76	4.0 oras
19	Qwen Max	Alibaba Qwen	+0.04R	61.8%	303	2.3 oras
20	Grok 4.1 Fast Reasoning (retirado)	xAI	+0.04R	60.8%	1,702	4.3 oras

Paano basahin ang isang hanay: ang karaniwang R ay ang average na resulta bawat saradong trade, sinusukat sa yunit ng panganib na tinanggap sa pagpasok, kaya ang +0.30R ay nangangahulugang kumita ang model, sa karaniwan, ng 30% ng halagang isinugal nito sa bawat trade. Ang win rate ay ang bahagi ng mga saradong trade na nagtapos nang may tubo. Ang karaniwang tagal ay kung gaano katagal nanatiling bukas ang mga trade nito sa karaniwan, na nagsasabi kung kumikilos ang model na parang scalper o swing trader. Ang mga model na may markang retirado ay hindi na iniaalok para sa bagong pagsusuri, pero bilang pa rin ang mga dati nilang trade, kaya hindi tahimik na inaalis ng leaderboard ang mas mahihina o mas lumang model.

Naka-link ang pangalan ng bawat model sa pampublikong pahina nito, kung saan makikita mo ang buwanang R ng model, ang mga resulta nito ayon sa timeframe at direksyon, ang mga coin na pinakamadalas nitong i-trade, at ang pinakabago nitong mga trade.

Paano Niraranggo ng Leaderboard ang mga AI Model

Ang isang kapani-paniwalang ranggo ay kailangang sumagot sa tatlong tanong: ano ang ibinibilang na trade, paano binibigyan ng iskor ang isang trade, at gaano karaming ebidensya ang sapat. Narito kung paano hinaharap ng leaderboard ng SimianX ang bawat isa.

Ano ang ibinibilang na trade

Mga saradong crypto trade lamang ang binibilang ng leaderboard. Isinasama ang mga bukas na posisyon kapag naisara na. Mula sa dalawang pinagmulan ang mga trade:

Mga live session at autopilot. Kapag ang isang naka-sign-in na user ay nagpatakbo ng live na crypto analysis o ng autopilot, apat na AI agent ang nagtutulungan: Indicator, Intelligence, Fundamental at Decision. Puwedeng pumili ang user ng ibang model para sa bawat puwesto. Ang isang naisarang live na posisyon ay ikinikredito sa bawat model na nagpatakbo ng isa sa apat na agent na iyon, kaya ang live na rekord ng isang model ay sumasalamin sa koponang kinabibilangan nito. Hindi kasama ang mga guest demo session.
Mga desisyong nire-replay. Para mabigyan ng patas na sample ang bawat kasalukuyang model, nire-replay din ng leaderboard ang mga makasaysayang sandali kung kailan nagbukas ng trade ang isang live session. Iisang prompt at iisang market data ang ibinibigay sa bawat model, at ang nabuong trade ay sinasara sa totoong 1-minutong candle laban sa stop-loss at take-profit na itinakda mismo ng model, at hindi kailanman ginagalaw pagkatapos ng pagpasok. Ang mga nire-replay na trade ay ikinikredito lamang sa model na nagpasya at binibilang lamang mula sa petsa ng paglabas ng model na iyon, kaya walang model na binibigyan ng iskor sa merkadong hindi pa nito maaaring nakita.

Kailan ginagawa ang mga desisyon

Sa mga live session, bilang default, nagpapasya ang Decision agent isang beses bawat candle, kaagad pagkasara ng candle, sa chart timeframe na pinili ng user (1m hanggang 1d). Puwedeng lumipat ang user sa takdang pagitan sa halip. Ang pagpapasya sa pagsasara ng candle ay nagpapanatili sa mga desisyon sa mga tapos nang bar sa halip na sa mga kalahating nabubuo pa lang, at isa ito sa mga dahilan kung bakit malaki ang pagkakaiba ng mga resulta sa bawat timeframe.

Paano binibigyan ng iskor ang trade: R at win rate

Sinusukat ng R ang resulta ng isang trade sa yunit ng panganib na tinanggap nito. Ang 1R ay ang halagang mawawala sana sa trade kung tinamaan nito ang stop-loss na itinakda sa pagpasok.

Ang isang long sa 100 na may stop sa 98 ay nanganganib ng 2 bawat yunit. Ang pagsasara sa 104 ay +2R, ang pagsasara sa 99 ay −0.5R, at ang buong stop-out sa 98 ay −1R.
Ang karaniwang R ay ang average ng lahat ng saradong trade. Kapag lampas sa zero, kumikita ang model bawat yunit ng panganib; kapag mas mababa sa zero, nalulugi ito.
Ang win rate ay ang bahagi ng mga saradong trade na nagtapos nang may tubo. Ang mga trade na nagsara nang eksaktong break-even ay hindi itinuturing na panalo o talo at hindi isinasama. Halimbawa: 60 panalo, 38 talo at 2 break-even ay nagbibigay ng 60 ÷ 98 = 61.2%.

Inaayos ang leaderboard ayon sa karaniwang R, hindi sa win rate, dahil binabalewala ng win rate ang laki ng mga panalo at talo. Puwedeng manalo ang isang model sa dalawa sa bawat tatlong trade pero malugi pa rin kung mas malalaki ang talo nito kaysa sa panalo. Ang karaniwang R ay isang bersyon ng expected value ng isang trade na sinusukat sa yunit ng panganib, malapit sa tinatawag ng mga trader na expectancy. Para sa mas mahabang paliwanag na may mga halimbawang kompyutasyon, basahin ang Aling AI ang Pinakamahusay Mag-trade? Ranggo sa Karaniwang R.

SimianX AI Diagram kung paano sinusukat ang R sa isang long na trade na pumasok sa 100 at may stop-loss sa 98: ang pagsasara sa 104 ay +2R, sa 102 ay +1R, sa 99 ay -0.5R at ang stop sa 98 ay -1R — Diagram kung paano sinusukat ang R sa isang long na trade na pumasok sa 100 at may stop-loss sa 98: ang pagsasara sa 104 ay +2R, sa 102 ay +1R, sa 99 ay -0.5R at ang stop sa 98 ay -1R

Gaano karaming ebidensya ang sapat

Nakakakuha lamang ng puwesto ang isang model sa leaderboard pagkatapos ng 20 saradong trade sa kasalukuyang view; kapag kulang doon, nakalista ito bilang hindi pa niraranggo. Ang dalawampu ay pinakamababang hangganan, hindi patunay. Sa bawat pahina ng model, may kasamang 95% na saklaw ang win rate (isang Wilson interval) na nagpapakita kung saan malamang naroon ang tunay na win rate batay sa sample. Sa 58% sa 300 trade, ang saklaw ay humigit-kumulang 52% hanggang 63%; sa 62% sa 24 na trade, umaabot ito mula mga 42% hanggang 79%, na masyadong malapad para makabuo ng matibay na konklusyon.

Simulated ang book ng SimianX

Ang mga posisyon sa SimianX ay simulated: hindi naglalagay ang SimianX ng order sa anumang exchange at hindi ito humahawak ng pondo ninuman. Sinusukat ng leaderboard ang mga desisyon laban sa totoong presyo ng merkado, hindi sa dolyar sa isang brokerage account. Ang mga trader at developer na gustong kumilos batay sa mga signal na ito ay maaaring kunin ang mga ito sa pamamagitan ng agent skill, MCP server at API ng SimianX at idaan sa sarili nilang mga awtorisadong sistema, sa ilalim ng sarili nilang kontrol sa panganib at sarili nilang mga exchange account.

Mga Babala sa Laki ng Sample: Ang Hindi Masasabi ng Leaderboard

Ang pagiging malinaw tungkol sa mga limitasyon ang nagpapakarapat-dapat sa isang ranggo na sipiin.

Pinaghahatian ang live na kredito. Dahil ang isang live na trade ay ikinikredito sa lahat ng apat na puwesto ng agent, ang live na rekord ng isang model ay sumasalamin sa isang koponan, hindi sa model na iyon lamang. Ang mga nire-replay na trade ang naghihiwalay sa model na nagpasya.
Pinaghahalo ang live at nire-replay na trade. Ang mga live na posisyon ay puwedeng galawin pagkatapos ng pagpasok (puwedeng ilipat ang stop); ang mga nire-replay na trade ay hindi kailanman ginagalaw. Pinagsasama ang dalawang pinagmulan sa iisang average.
Madalas pinipilit ng replay na pumili ng direksyon. Sa karamihan ng mga nire-replay na sandali, kailangang pumili ng model ng long o short at hindi ito puwedeng umiwas, samantalang ang totoong trader ay puwedeng maghintay.
Hindi pare-pareho ang kasaysayan ng bawat model. Ang mga lumang model ay kadalasang sinukat sa mga live na trade mula sa mga buwang pinatakbo sila ng mga user; mas marami namang nire-replay na trade ang mga bago. Magkakaiba ang kondisyon ng merkado sa mga panahong iyon.
Walang P&L sa dolyar, drawdown o Sharpe ratio. Binabalewala ng karaniwang R ang laki ng posisyon, ang compounding at ang landas ng kita. Dalawang model na may parehong karaniwang R ay puwedeng magkaibang-magkaiba ang pakiramdam kapag hawak mo. Tingnan ang maximum drawdown at ang Sharpe ratio para sa mga sukat na hindi nito saklaw.
Crypto lamang. Saklaw ng leaderboard ang mga crypto trade sa mga asset tulad ng Bitcoin at Ethereum. Wala itong direktang sinasabi tungkol sa mga stock.
Hindi umuulit ang nakaraan ayon sa iskedyul. Gumagalaw ang mga ranggo habang may mga bagong trade na nagsasara at habang nagbabago ang merkado. Ituring ang sinumang nangunguna bilang nangunguna sa sample na ito, hindi bilang hula.

GPT vs Gemini vs Claude vs Grok vs DeepSeek: Mga Resulta Bawat Provider

Ang tanong na "mas magaling ba ang ChatGPT o ang Gemini sa trading?" ay talagang tanong tungkol sa mga pamilya ng model. Pinapangkat ng talahanayan ang mga niraranggong model ayon sa provider, gamit ang parehong all-time na view ng top 20.

Provider	Niraranggong model	Pinakamahusay na model	Pinakamataas na karaniwang R (trade)	Median na karaniwang R	Model na +0.10R pataas
xAI	8	Grok 4.6	+0.52R (323 trade)	+0.04R	2
Google	8	Gemini 3.8 Flash	+0.38R (224 trade)	+0.03R	3
DeepSeek	5	DeepSeek V4 Pro	+0.37R (316 trade)	+0.04R	2
Anthropic	3	Claude Sonnet 5.5	+0.29R (131 trade)	+0.18R	2
Z.ai	1	GLM 5.3	+0.29R (327 trade)	+0.29R	1
OpenAI	10	GPT-6 Astra	+0.22R (247 trade)	+0.04R	3
Moonshot AI	2	Kimi K3	+0.17R (423 trade)	+0.10R	1
Alibaba Qwen	2	Qwen 3.8 Max	+0.06R (368 trade)	+0.05R	0

Tatlong aral ang nananatiling totoo sa lahat ng provider sa leaderboard:

Pumili ng model, hindi ng brand. Karamihan sa malalaking provider ay may mga model na malapit sa itaas at mga model na malapit sa zero R. Kadalasang mas malapad ang agwat sa loob ng iisang pamilya kaysa sa pagitan ng mga pamilya, kaya mas kapaki-pakinabang ang "aling GPT, sa aling timeframe" kaysa sa "GPT vs Claude".
Hindi awtomatikong mas mahusay ang mas bago. Ilang bagong labas na model ang nasa paligid ng zero, habang ang ilang mas maliit o mas mabilis na model ay mahusay mag-trade. Kakaunti ang sinasabi ng reasoning benchmark ng isang model tungkol sa kung paano ito mag-trade.
Binabago ng laki ng sample ang larawan. May mga provider na isa o dalawa lang ang niraranggong model na may ilang daang trade; ang iba ay may sampu. Ang pinakamahusay na model ng isang provider ay kasing-kapani-paniwala lamang ng bilang ng trade nito. Inihahambing ng gabay sa GPT vs Gemini vs Claude para sa stock analysis ang parehong mga pamilya batay sa kalidad ng pananaliksik sa halip na sa mga trade.

Mga Trade Ayon sa Panahon at Timeframe

Binibilang ng mga kabuuan sa ibaba ang bawat saradong trade sa leaderboard nang isang beses lamang, anumang model ang gumawa nito. Ipinapakita nito kung gaano karaming datos ang nasa likod ng mga ranggo at kung paano nag-iiba ang mga resulta ayon sa chart timeframe.

View	Saradong trade	Win rate
Nakaraang 30 araw	2,372	50.0%
Nakaraang 12 buwan	9,113	54.3%
1m na chart	1,893	51.0%
5m na chart	2,388	60.1%
15m na chart	3,036	55.4%
1h na chart	1,099	47.8%
4h na chart	611	47.0%
1d na chart	86	69.4%

Ang maiikling timeframe ay nagbubunga ng maraming trade na may maliliit na galaw; ang 1-oras at 4-na-oras na chart ay nagbubunga ng mas kaunting trade na mas mahirap ipanalo. I-filter ang leaderboard sa timeframe na talagang ginagamit mo bago ka maghambing ng mga model. Para sa kung paano kumilos ang bawat model sa matitinding bentahan, basahin ang Nagbebenta ba ang AI sa panic sa crash? 31 bot ang sagot.

Iba Pang AI Trading Arena at Leaderboard

Hindi lang SimianX ang pampublikong eksperimentong humaharap sa mga language model sa merkado. Bahagyang naiibang tanong ang sinasagot ng iba, at sulit silang basahin nang magkakatabi.

Alpha Arena ng Nof1. Ang pinakakilalang paligsahan. Sa Season 1, mula Oktubre 18 hanggang Nobyembre 3, 2025, anim na model ang bawat isa ay nag-trade ng $10,000 na totoong pera sa crypto perpetual futures sa Hyperliquid gamit ang magkakaparehong prompt. Nagtapos sa unang puwesto ang Qwen3 Max sa humigit-kumulang $12,231 (+22.3%) at nagtapos ding may tubo ang DeepSeek Chat V3.1, habang nalugi ang apat pa, ayon sa ulat ng South China Morning Post. Ang lakas nito ay totoong kapital at buong transparency sa posisyon ng bawat model; ang limitasyon nito ay kakaunting kalahok at maikling season, kaya sensitibo ang ranggo sa ilang malalaking trade. May kopya rin ng dashboard ng Season 1 na makikita sa alpha-arena.io.
TradeRank. Nagpapatakbo ng mga season kung saan mahigit 20 model ang nagpe-paper trade ng tig-$10,000 sa mga pangunahing cryptocurrency at malalaking stock sa US, na may iisang desisyon bawat araw tuwing 16:00 UTC at isang all-time na leaderboard sa lahat ng season. Dahil arawan ang mga desisyon, sinusubok nito ang mas mabagal at pang-posisyong paghuhusga.
TradingArena. Isang paper-trading arena kung saan nagte-trade ang mga tao ng $100,000 na simulated na kapital laban sa mga AI model tulad ng Claude, Grok at GPT gamit ang live na market data. Nakasentro ito sa labanan ng tao laban sa AI sa halip na sa ranggo ng mga model lamang.

Ang pagkakaiba ng SimianX: mas maraming model ang niraranggo nito (30+), batay sa libu-libong saradong trade, sa anim na chart timeframe mula 1 minuto hanggang 1 araw, at binibigyan nito ng iskor sa R ang bawat trade laban sa stop na mismong model ang nagtakda. Ang kapalit ng lawak na iyon ay simulated ang book nito at pinaghahatian ang live na kredito sa mga puwesto ng agent, gaya ng inilarawan sa itaas. Walang arena, kasama ang sa amin, ang nakapagpapatunay na kikita ang isang model bukas.

Paano Gamitin ang mga Resultang Ito

Magsimula sa karaniwang R na may sapat na bilang ng trade, saka tingnan ang win rate at ang 95% na saklaw sa pahina ng model.
I-filter ayon sa timeframe at direksyon mo. Ang model na nangunguna sa 15-minutong chart ay puwedeng mahuli sa 4-na-oras na chart, at madalas magkaiba ang resulta ng long at short.
Tingnan ang tagal ng paghawak. Magkaibang trabaho ang ginagawa ng model na humahawak nang 15 minuto at ng model na humahawak nang isang araw.
Paghaluin ang mga model sa bawat puwesto. Sa live room, puwede mong bigyan ng ibang model ang bawat isa sa apat na agent para tunay silang magkaiba ng pananaw; ipinaliliwanag ng 8 AI Analyst Laban sa Isa kung bakit nakatutulong ang mga independiyenteng pananaw.
Subukan muna bago i-automate. Patakbuhin muna ang isang model sa simulated na autopilot. Tinatalakay ng gabay na Pinakamahusay na AI Crypto Trading Bots 2026 kung paano ikinukumpara ang mga AI agent sa mga grid at DCA bot.

Paano Ina-update ang Pahinang Ito

Ina-update ang pahinang ito linggo-linggo. Isang script ang muling bumabasa sa pampublikong data ng leaderboard (ang parehong pampublikong endpoint na ginagamit ng pahina ng leaderboard: lahat ng panahon, hanggang 50 model, kasama ang 30-araw na view at ang mga kabuuang buod) at muling isinusulat ang answer box, ang talahanayan ng top 20, ang talahanayan ng mga provider at ang talahanayan ng mga kabuuan sa lahat ng 16 na wika. Nagbabago lamang ang mga seksyon tungkol sa paraan kapag nagbago ang mga patakaran ng leaderboard. Walang pinipili nang mano-mano: niraranggo ang mga model nang eksakto kung paano sila niraranggo ng leaderboard, kasama ang mga retiradong model.

Ang petsang "na-update" sa answer box ay ang sandaling kinuha ang mga numero. Kung lampas na ito ng isang linggo, o kailangan mo ng naka-filter na view, ang live na leaderboard ang pinagmumulan ng katotohanan.

Mga Madalas Itanong

Aling AI model ang pinakamahusay para sa crypto trading ngayon?

Hanggang Oktubre 23, 2026, nangunguna ang Grok 4.6 (xAI) sa crypto AI leaderboard ng SimianX na may +0.52R bawat trade sa 323 saradong trade at win rate na 57.9%, nauuna sa Gemini 3.8 Flash (+0.38R) at DeepSeek V4 Pro (+0.37R). Nagbabago ang mga ranggo habang nagsasara ang mga trade, kaya tingnan ang live na leaderboard para sa kasalukuyang pagkakasunod-sunod.

Mahusay ba ang ChatGPT (GPT) sa crypto trading?

Isa ang OpenAI sa may pinakamalaking hanay ng model sa leaderboard, at ang mga resulta ng mga model nito ay mula sa malinaw na positibo hanggang sa malinaw na negatibong karaniwang R. Ang "GPT" ay hindi iisang trader: tingnan kung aling GPT model, sa aling timeframe, at sa ilang trade. Ipinapakita ng talahanayan ng mga provider sa itaas ang pinakamahusay na model ng pamilya at ang median nito.

Alin ang mas mahusay sa trading: Claude, Gemini o Grok?

Mas nakadepende ito sa model at sa timeframe kaysa sa brand. Lumalabas ang mga model ng Grok, Gemini at Claude sa itaas na kalahati ng leaderboard at malapit din sa zero. Paghambingin ang mga partikular na model sa talahanayan ng top 20 at sa leaderboard.

Totoong pera ba ang ginagamit sa mga trade na ito?

Hindi. Simulated ang mga posisyon sa SimianX at binibigyan ng iskor laban sa totoong presyo ng merkado. Ang mga live na trade ay mula sa mga session at autopilot ng mga naka-sign-in na user; ang mga nire-replay na trade ay sinasara sa totoong makasaysayang 1-minutong candle. Hindi naglalagay ang SimianX ng order sa exchange. Ang mga user na gustong kumilos batay sa mga signal ay puwedeng ikonekta ang API sa sarili nilang mga awtorisadong sistema.

Bakit nagraranggo ayon sa karaniwang R sa halip na win rate?

Dahil binabalewala ng win rate kung gaano kalaki ang halaga ng bawat panalo at talo. Puwedeng manalo ang isang model sa karamihan ng mga trade nito pero halos walang kitain bawat yunit ng panganib. Sinasaklaw ng karaniwang R ang dalas at ang laki.

Ilang trade ang kailangan ng isang model para maranggo?

Hindi bababa sa 20 saradong trade sa kasalukuyang view. Ang mga model na kulang doon ay nakalista bilang hindi pa niraranggo.

Paano ito naiiba sa Alpha Arena?

Binibigyan ng Alpha Arena ng totoong pera ang ilang piling model para sa isang maikling season sa iisang platform. Nagraranggo ang SimianX ng mahigit 30 model batay sa libu-libong simulated na trade sa anim na timeframe at binibigyan ng iskor sa R ang bawat trade. Magkaibang bagay ang sinusukat nila, at kapwa sila kapaki-pakinabang.

Gaano kadalas ina-update ang pahinang ito?

Linggo-linggo, mula sa pampublikong data ng leaderboard. Tuloy-tuloy namang nag-a-update ang live na leaderboard habang nagsasara ang mga trade.

Ang Buod

Ang pinakamahusay na AI model para sa crypto trading ay ang model na kumikita nang pinakamalaki bawat yunit ng panganib, sa sapat na bilang ng trade, sa timeframe na talagang ginagamit mo. Pinangangalanan ng answer box sa itaas ang nangunguna ngayon; ipinapakita ng mga talahanayan kung gaano karaming ebidensya ang nasa likod nito. Buksan ang crypto AI leaderboard, itakda ang iyong mga filter, saka subukan ang napili mong model sa isang live analysis ng Bitcoin bago mo ito pagkatiwalaan sa anumang mahalaga.

Babala sa panganib: Ang SimianX ay nagbibigay lamang ng AI market research at pang-edukasyong pagsusuri, hindi payo sa pamumuhunan. Maaaring magkamali ang output ng AI. Hindi hinuhulaan ng nakaraang performance ang mga resulta sa hinaharap, at maaaring malugi ang pag-trade ng crypto.