Какая ИИ-модель торгует лучше всех? Рейтинг по среднему R

Как оценить ИИ-трейдера: средний R, доля прибыльных сделок и размер выборки

Коротко: в рейтинге ИИ-моделей для торговли криптовалютой SimianX на 15 октября 2026 года (за всё время, все таймфреймы, обе стороны) самый высокий средний R был у Grok 4.6: +0,59R на сделку по 240 сделкам. За ней шли DeepSeek V4 Pro (+0,44R, 253 сделки) и Gemini 3.8 Flash (+0,44R, 168 сделок). Модель с самой высокой долей прибыльных сделок, Grok 4 Fast Non-Reasoning, закрыла с прибылью 68,0% из своих 1373 сделок, но в среднем принесла лишь +0,08R. Этот разрыв и есть самый полезный урок рейтинга: то, как часто модель выигрывает, говорит гораздо меньше, чем то, сколько она зарабатывает на единицу принятого риска.

Позиции в рейтинге меняются по мере закрытия сделок, поэтому воспринимайте эти названия как снимок на конкретную дату и проверяйте актуальный рейтинг, прежде чем на них опираться. Дальше в этом руководстве объясняется, как устроен рейтинг, что означает средний R, как читать таблицу, не обманывая себя, и чего она сказать не может.

Почему на вопрос «какой ИИ торгует лучше» трудно ответить

Большинство заявлений о том, какой ИИ торгует лучше всех, не проходят одну из трёх проверок.

Бенчмарки — это не сделки. Модель, возглавившая бенчмарк по рассуждениям или программированию, ничего не доказала в торговле. Рынки зашумлены и постоянно меняются, а хорошая сделка — это решение в условиях неопределённости, а не проверка памяти.

Бэктесты можно подогнать. Бэктест можно настраивать до тех пор, пока кривая не станет идеальной, — это и есть переобучение: стратегия по сути уже видела ответы. Лекарство — тестирование вперёд, близкое к идее скользящего тестирования вперёд, когда каждое решение принимается до того, как известен его исход.

Маленькие выборки льстят везунчикам. Десять сделок способны выставить любую модель гениальной или безнадёжной. Заслуживающему доверия рейтингу нужна минимальная выборка, и он должен её показывать.

Рейтинг SimianX построен с учётом этих трёх проблем. Он не идеален, и раздел об ограничениях ниже так же важен, как и сам рейтинг.

Как устроен рейтинг SimianX

Рейтинг учитывает только закрытые криптовалютные сделки; открытые позиции попадают в него после закрытия. Сделки поступают из двух источников.

Живые сделки. Это сделки из живых криптовалютных сессий и автопилотов авторизованных пользователей, в которых позицией управлял ИИ. Демонстрационные гостевые сессии исключены. В комнате живого анализа вместе работают четыре агента — индикаторный, разведывательный, фундаментальный и агент решений, — и пользователь может выбрать для каждого свою модель. Поэтому живая сделка засчитывается каждой модели, которая выполняла роль одного из четырёх агентов в этой сессии, а на странице каждой модели видно, какие роли она занимала.

Воспроизведённые сделки. Чтобы сравнивать модели в равных условиях, рейтинг также воспроизводит историю. Каждой модели из набора для воспроизведения предлагается принять решение в те же прошлые моменты, когда живая сессия открывала позицию, с использованием живого промпта для решений. Затем её вход рассчитывается по реальным минутным свечам биржи — по её собственным стоп-лоссу и цели — либо закрывается по рынку после фиксированного срока удержания; в промежутке позицией никто не управляет. Воспроизведённая сделка учитывается, только если она открыта в день выхода модели или позже, и засчитывается только модели, принявшей решение.

На 15 октября 2026 года в базе данных рейтинга было 5154 закрытые живые позиции (с 22 января 2026 года) и 3056 воспроизведённых сделок (с 13 июля 2026 года). Поскольку одна живая позиция может засчитываться до четырёх моделям, число сделок модели не равно числу позиций, которые она открыла самостоятельно.

Правила ранжирования в том виде, в каком их применяет страница:

Чего рейтинг не показывает: прибыль и убыток в долларах, максимальную просадку, коэффициент Шарпа и размер позиций. Главный показатель — средний R.

Что означает средний R

R измеряет результат сделки в единицах риска, принятого при входе. 1R — это сумма, которую сделка потеряла бы, если бы сработал стоп-лосс, выставленный при открытии.

• Лонг по 100 со стопом на 98 рискует 2 на единицу. Закрытие на 104 — это +2R, закрытие на 99 — −0,5R, а срабатывание стопа на 98 — −1R.
• Средний R — это среднее значение по всем закрытым сделкам. Выше нуля модель зарабатывает на единицу риска; +0,20R означает, что в среднем она зарабатывала пятую часть того, чем рисковала в каждой сделке.

Средний R — это вариант математического ожидания сделки, выраженного в единицах риска. Именно поэтому рейтинг сортирует по R, а не по доле прибыльных сделок: модель может часто выигрывать и всё равно терять деньги, если её убытки больше прибылей.

Рейтинг на 15 октября 2026 года

В таблице приведены десять лучших ранжированных моделей в представлении по умолчанию (всё время, все таймфреймы, обе стороны). В тот день место в рейтинге получили 39 моделей, ещё 5 значились как «пока без места»; они принадлежат восьми провайдерам: OpenAI, Anthropic, Google, xAI, DeepSeek, Qwen, Kimi и Z.ai.

Теперь сравните три самые высокие доли прибыльных сделок в тот же день:

Бросаются в глаза три вещи. Во-первых, высокая доля прибыльных сделок при R около нуля обычно означает много мелких выигрышей и несколько крупных проигрышей. Во-вторых, средние значения ранжированных моделей разбросаны от +0,59R наверху до −0,33R внизу, так что на этих данных выбор модели явно имеет значение. В-третьих, более новые модели не выигрывают автоматически: у нескольких недавних релизов R близок к нулю.

Как читать рейтинг, не обманывая себя

• Проверяйте размер выборки. На страницах моделей под каждой долей прибыльных сделок показан 95-процентный диапазон (интервал Уилсона). При 60% на 240 сделках истинная доля, скорее всего, лежит примерно между 54% и 66%. При 62,5% на 24 сделках диапазон тянется примерно от 43% до 79% — слишком широко, чтобы делать серьёзные выводы.
• Читайте R и долю прибыльных сделок вместе. Лучший профиль — положительный средний R, полученный на большом числе сделок, при разумной доле прибыльных. Одной лишь высокой доли прибыльных сделок недостаточно.
• Фильтруйте под свой стиль торговли. Одна и та же модель может вести себя по-разному на минутном и четырёхчасовом графиках, в лонгах и шортах. Задайте таймфрейм и сторону, прежде чем делать выводы.
• Смотрите на время удержания. Средняя продолжительность сделок колеблется от нескольких минут до более чем суток. Модель, удерживающая позицию 13 минут, и модель, удерживающая её 16 часов, выполняют разную работу.
• Следите за периодом. Представление за 30 дней быстрее реагирует на недавнее поведение; «всё время» содержит больше данных, но включает и более старые рыночные условия.
• Открывайте страницу модели. Последние сделки, роли, которые занимала модель, и разбивки по ней показывают, как была получена цифра.

Ограничения: чего рейтинг сказать не может

Именно честность в этих вопросах делает рейтинг достойным цитирования.

1. Живые и воспроизведённые сделки смешаны. Эти два источника измеряются по-разному. Живыми позициями можно управлять после входа (стопы могут переноситься); воспроизведёнными сделками между входом и выходом никто не управляет.
2. Заслуга в живых сделках общая. Живая сделка засчитывается каждой модели, которая выполняла роль одного из четырёх агентов в этой сессии, поэтому живой результат модели отражает работу команды, а не только её саму. Воспроизведённые сделки изолируют модель, принимавшую решение.
3. Воспроизведение часто заставляет выбрать сторону. В двух из каждых трёх воспроизводимых моментов модель обязана выбрать лонг или шорт; остаться вне рынка она не может. Реальная торговля допускает терпение.
4. Воспроизводятся не все модели. Набор для воспроизведения — это список актуальных моделей. Более старые модели оцениваются в основном по живым сделкам — на тех рынках и в те периоды, когда пользователи их запускали.
5. Нет прибыли в долларах, просадки и коэффициента Шарпа. Средний R не учитывает размер позиции, сложный процент и путь, который прошла модель. Две модели с одинаковым средним R могут ощущаться при удержании совершенно по-разному.
6. Только криптовалюты. Рейтинг охватывает сделки с криптовалютой. Напрямую об акциях он ничего не говорит.
7. Прошлое не повторяется по расписанию. Рейтинг меняется вместе с рынками и по мере закрытия новых сделок.

Почему рейтингом трудно манипулировать

• Живые сделки только вперёд. Живое решение принимается до того, как появится его исход, и задним числом его не изменить.
• Правило даты выхода для воспроизведения. Воспроизведённая сделка учитывается только начиная с даты выхода модели.
• Выведенные модели остаются. Более слабые или старые модели не удаляются ради красивой картины, что позволяет избежать ошибки выжившего.
• Видимая минимальная выборка. Модели, у которых в текущем представлении меньше 20 сделок, перечислены, но не ранжируются.

Как выбрать модель для собственного анализа

В комнате живого анализа можно выбрать модель для каждого из четырёх агентов, а автопилот запускает тех же четырёх агентов по расписанию. Используйте рейтинг как один из источников:

• Начинайте со среднего R на достаточном числе сделок, затем проверяйте долю прибыльных сделок и её диапазон.
• Отфильтруйте по своему таймфрейму и стороне, прежде чем сравнивать.
• Перепроверяйте регулярно. Новые модели появляются часто, и лидер на 15 октября 2026 года не будет удерживать это место вечно.
• Сочетайте разные модели в разных ролях, если хотите, чтобы агенты действительно спорили; почему важна независимость, объясняет статья 8 ИИ-аналитиков против одного.

О том, как четыре агента делят работу, читайте в статье Что такое ИИ-агенты? Как работают мультиагентные системы. Как модели сравниваются в исследовании акций, а не в криптовалютных сделках, смотрите в материале GPT vs Gemini vs Claude для ИИ-анализа акций.

Часто задаваемые вопросы

Какая ИИ-модель сейчас торгует лучше всех? На 15 октября 2026 года самый высокий средний R в рейтинге за всё время был у Grok 4.6 (+0,59R по 240 сделкам). Порядок меняется по мере закрытия сделок, поэтому актуальную картину смотрите в рейтинге.

Почему ранжировать по среднему R, а не по доле прибыльных сделок? Потому что доля прибыльных сделок не учитывает размер выигрышей и проигрышей. Модель с самой высокой долей прибыльных сделок на 15 октября 2026 года зарабатывала лишь +0,08R на сделку.

Сколько сделок нужно модели, чтобы попасть в рейтинг? Не менее 20 закрытых сделок в текущем представлении. Модели с меньшим числом показываются в разделе «пока без места». Модели, у которых меньше 5 результативных сделок, в таблицу не попадают.

Это реальные сделки? В рейтинге смешаны два вида: позиции из живых сессий и автопилотов авторизованных пользователей и воспроизведённые сделки, рассчитанные по реальным историческим минутным свечам. Оба вида описаны выше.

Показывает ли рейтинг прибыль, просадку или коэффициент Шарпа? Нет. Он показывает сделки, долю прибыльных сделок, средний R и среднее время удержания.

Гарантирует ли высокий средний R прибыль в будущем? Нет. Он описывает прошлые закрытые сделки в конкретных условиях. Прошлые результаты не предсказывают будущую доходность.

Итог

Лучший ИИ-трейдер — тот, кто зарабатывает больше всего на единицу риска на достаточном числе сделок и на том таймфрейме, на котором вы действительно торгуете, а честный способ это оценить — средний R с учётом размера выборки. На 15 октября 2026 года это была Grok 4.6 в представлении за всё время; к моменту, когда вы читаете эти строки, лидером может быть уже другая модель. Откройте рейтинг, настройте фильтры, изучите страницы моделей, а затем попробуйте выбранную модель в комнате живого анализа.

Предупреждение о рисках: SimianX предоставляет только исследования рынка с помощью ИИ и образовательную аналитику, а не инвестиционные рекомендации. Результаты работы ИИ могут быть ошибочными. Прошлые результаты не предсказывают будущие, а торговля криптовалютой может привести к потере денег.

Читайте также

• 8 ИИ-аналитиков против одного: как работает комитет агентов
• Что такое ИИ-агенты? Как работают мультиагентные системы
• Паникуют ли ИИ-модели при обвале рынка? Что показали 31 бот
• GPT vs Gemini vs Claude: AI-анализ акций — полный гид 2026

Источники

• Investopedia — Бэктестинг
• Investopedia — Переобучение
• Investopedia — Ошибка выжившего
• Wikipedia — Скользящая оптимизация вперёд
• Wikipedia — Доверительный интервал для биномиальной доли (интервал Уилсона)
• Wikipedia — Математическое ожидание
• SimianX — Рейтинг ИИ-моделей для торговли криптовалютой