Kronos是什么
Kronos 是首个面向金融市场的 K 线图基础模型，由清华大学与微软亚洲研究院联合开源。通过分析股票、加密货币等资产的 K 线数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价及成交量，来预测未来价格走势。Kronos 采用两阶段处理框架：智能分词器将连续的 K 线数据转化为离散的「金融词汇」，预测大模型基于 Transformer 架构，从历史数据中学习规律，预测未来走势。模型训练数据覆盖全球 45+ 交易所，能适应金融数据的高波动性和噪声。
Kronos 提供多种参数模型，从 4.1M 到 499.2M 参数，满足不同需求。它仅需 4 行代码即可加载，输入历史数据后自动输出预测结果。Kronos 提供实时 BTC/USDT 预测仪表盘，集成 Qlib 进行回测验证，支持 A 股市场数据。在基准数据集上，Kronos 在价格序列预测的 RankIC 上比领先的 TSFM 提高了 93%，比最佳非预训练基线提高了 87%。在波动率预测中实现了 9% 的更低 MAE，在合成 K 线序列的生成保真度上实现了 22% 的提升。
Kronos的主要功能
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K 线图解读：Kronos 能分析股票、加密货币等金融资产的 K 线数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价及成交量，预测未来价格走势。
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两阶段处理框架：采用智能分词器将连续的 K 线数据转化为离散的「金融词汇」，再通过基于 Transformer 架构的预测大模型从历史数据中学习规律进行预测。
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多种模型选择：提供从 4.1M 到 499.2M 参数的多种预训练模型，满足不同的计算和应用需求。
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简单易用：仅需 4 行代码即可加载模型，输入历史 K 线数据后自动输出预测结果。
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实时预测演示：提供实时的 BTC/USDT 预测仪表盘，根据模型的计算结果展示未来走势。
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支持 A 股市场：集成 Qlib 进行回测验证，还提供了完整的微调 pipeline，可适配自己的交易策略。
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高性能预测：在基准数据集上，Kronos 在价格序列预测的 RankIC 上比领先的 TSFM 提高了 93%，比最佳非预训练基线提高了 87%。
Kronos的技术原理
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两阶段处理框架：Kronos 采用两阶段处理框架，首先通过智能分词器将连续的 K 线数据转化为离散的「金融词汇」，然后利用基于 Transformer 架构的预测大模型从历史数据中学习规律，预测未来走势。
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智能分词器：分词器将 K 线数据中的关键信息提取出来，转化为模型能理解和处理的离散符号，为后续的预测提供基础。
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Transformer 架构：预测大模型基于 Transformer 架构，能处理长序列数据，捕捉时间序列中的长期依赖关系，从而更准确地预测未来价格走势。
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预训练与微调：Kronos 提供多种预训练模型，用户可以根据具体任务进行微调，使其更好地适应特定的金融市场数据和预测需求。
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多数据源训练：模型训练数据覆盖全球 45+ 交易所，能够适应不同市场环境下的金融数据特点，具备较强的泛化能力。
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时间序列建模：Kronos 专注于时间序列建模，能够处理金融数据的高波动性和噪声，提取出有价值的信息用于预测。
Kronos的项目地址
- Github仓库：https://github.com/shiyu-coder/Kronos
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.02739
Kronos的应用场景
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股票市场预测：Kronos 可以分析股票市场的 K 线数据，预测股票价格的未来走势，帮助投资者做出更明智的投资决策。
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加密货币交易：适用于加密货币市场，通过对加密货币价格波动的分析，为交易者提供价格预测，辅助制定交易策略。
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量化交易策略开发：Kronos 能作为量化交易策略开发中的一个重要工具，为策略提供市场趋势预测，优化交易信号的生成。
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市场情绪分析：通过对 K 线图的解读，Kronos 可以反映市场情绪的变化，帮助投资者理解市场参与者的情绪倾向，把握市场脉搏。
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风险管理：利用其预测能力，投资者可以更好地评估投资风险，提前做好风险控制措施，降低潜在损失。
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金融数据研究：为金融研究人员提供一个强大的工具，用于研究金融市场的规律、价格形成机制以及市场效率等问题。
