Kronos

Kronos – 微软联合清华开源的金融K线图基础模型

核心观点：Kronos 是首个专为金融市场设计的 K 线图基础模型，由清华大学与微软亚洲研究院联合开发并开源。它利用创新的两阶段处理框架，通过分析股票、加密货币等资产的 K 线数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量），精准预测未来价格走势，显著提升了预测精度和效率。

Kronos：金融市场 K 线图预测的性基础模型

Kronos 标志着金融市场预测领域的一大突破，它是首个专门针对 K 线图数据进行深度分析和预测的基础模型，由享誉盛名的清华大学与微软亚洲研究院强强联手，并选择开源回馈社区。这款模型的核心能力在于其卓越的 K 线图解读能力，能够深入剖析股票、加密货币等各类金融资产的价格波动模式，并以此为依据，洞察并预测未来的价格走向。

Kronos 采用了一种巧妙的两阶段处理框架，首先，其智能分词器能够将连续的 K 线数据转化为一系列离散的、易于理解的“金融词汇”，为后续的深度学习奠定基础。接着，一个强大的预测大模型，其核心是先进的 Transformer 架构，能够从海量的历史数据中汲取智慧，学习金融市场的内在规律，从而对未来走势做出精准预测。该模型训练数据覆盖了全球超过 45 个交易所，使其能够有效应对金融数据固有的高波动性和噪声，展现出强大的适应性和泛化能力。

为了满足不同用户的需求，Kronos 提供了多种参数规模的模型，从 4.1 百万到 499.2 百万参数不等，用户可以根据自身的计算资源和应用场景进行灵活选择。其易用性也令人印象深刻，仅需 4 行代码即可轻松加载模型，输入历史数据后，模型便能自动输出预测结果。Kronos 还提供了实时 BTC/USDT 预测仪表盘，为用户提供直观的市场洞察，同时集成了 Qlib 进行回测验证，并支持 A 股市场数据。在实际性能方面，Kronos 在基准数据集上的表现尤为亮眼，其在价格序列预测的 RankIC 指标上，较领先的 TSFM 模型提升了惊人的 93%，较最佳非预训练基线也提高了 87%。在波动率预测方面，MAE 指标降低了 9%，而在合成 K 线序列的生成保真度方面，则实现了 22% 的大幅提升。

Kronos 的核心亮点

• 精湛的 K 线图解析能力：Kronos 能够深刻理解股票、加密货币等金融资产的 K 线图数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价及成交量，并以此预测未来价格变动。
• 创新的两阶段预测流程：通过智能分词器将连续数据转化为离散“金融词汇”，再由基于 Transformer 的大模型进行模式学习和预测。
• 灵活多样的模型选择：提供多种参数规模的模型，覆盖 4.1M 至 499.2M 参数，满足不同应用场景的需求。
• 极致的便捷性：仅需 4 行代码即可快速加载和使用，输入历史数据即可获得预测结果。
• 实时的市场洞察：提供 BTC/USDT 实时预测仪表盘，让用户直观了解市场动态。
• 全面的市场支持：集成 Qlib 进行回测，并支持 A 股市场数据，同时提供微调 pipeline 以适配个性化交易策略。
• 卓越的预测性能：在关键预测指标上实现显著提升，展现出强大的市场预测实力。

Kronos 的技术基石

• 高效的两阶段处理框架：将 K 线数据转化为离散的“金融词汇”，为 Transformer 模型提供结构化输入。
• 智能的 K 线分词技术：精准提取 K 线数据中的关键信息，转化为模型可识别的符号。
• 强大的 Transformer 架构：有效处理长序列数据，捕捉金融时间序列中的长期依赖关系。
• 灵活的预训练与微调机制：提供预训练模型，并支持用户根据特定需求进行微调，优化模型性能。
• 广泛的数据源训练：覆盖全球 45+ 交易所数据，确保模型能够适应多元化的市场环境。
• 专业的时序建模能力：专注于金融时间序列分析，有效处理高波动性和噪声，提炼有价值的预测信号。

Kronos 的拓展链接

• GitHub 仓库：https://github.com/shiyu-coder/Kronos
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.02739

Kronos 的多元应用场景

• 股票市场精准预测：助力投资者洞察股票价格未来走势，辅助制定更明智的投资决策。
• 加密货币交易策略优化：为加密货币交易者提供价格预测支持，提升交易策略的有效性。
• 量化交易策略开发利器：为量化交易策略提供市场趋势预测，优化交易信号的生成。
• 市场情绪动态分析：通过 K 线图解读，反映市场情绪变化，帮助把握市场脉搏。
• 智能化风险管理工具：通过预测能力，帮助投资者评估和管理投资风险，降低潜在损失。
• 金融数据深度研究平台：为金融研究人员提供强大的工具，深入探索金融市场规律和价格形成机制。