Kronos – 微軟聯合清華開源的金融K線圖基礎模型

核心觀點：Kronos 是首個專為金融市場設計的 K 線圖基礎模型，由清華大學與微軟亞洲研究院聯合開發并開源。它利用創新的兩階段處理框架，通過分析股票、加密貨幣等資產的 K 線數據（開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量），精準預測未來價格走勢，顯著提升了預測精度和效率。

Kronos：金融市場 K 線圖預測的性基礎模型

Kronos 標志著金融市場預測領域的一大突破，它是首個專門針對 K 線圖數據進行深度分析和預測的基礎模型，由享譽盛名的清華大學與微軟亞洲研究院強強聯手，并選擇開源回饋社區。這款模型的核心能力在于其卓越的 K 線圖解讀能力，能夠深入剖析股票、加密貨幣等各類金融資產的價格波動模式，并以此為依據，洞察并預測未來的價格走向。

Kronos 采用了一種巧妙的兩階段處理框架，首先，其智能分詞器能夠將連續的 K 線數據轉化為一系列離散的、易于理解的“金融詞匯”，為后續的深度學習奠定基礎。接著，一個強大的預測大模型，其核心是先進的 Transformer 架構，能夠從海量的歷史數據中汲取智慧，學習金融市場的內在規律，從而對未來走勢做出精準預測。該模型訓練數據覆蓋了全球超過 45 個交易所，使其能夠有效應對金融數據固有的高波動性和噪聲，展現出強大的適應性和泛化能力。

為了滿足不同用戶的需求，Kronos 提供了多種參數規模的模型，從 4.1 百萬到 499.2 百萬參數不等，用戶可以根據自身的計算資源和應用場景進行靈活選擇。其易用性也令人印象深刻，僅需 4 行代碼即可輕松加載模型，輸入歷史數據后，模型便能自動輸出預測結果。Kronos 還提供了實時 BTC/USDT 預測儀表盤，為用戶提供直觀的市場洞察，同時集成了 Qlib 進行回測驗證，并支持 A 股市場數據。在實際性能方面，Kronos 在基準數據集上的表現尤為亮眼，其在價格序列預測的 RankIC 指標上，較領先的 TSFM 模型提升了驚人的 93%，較最佳非預訓練基線也提高了 87%。在波動率預測方面，MAE 指標降低了 9%，而在合成 K 線序列的生成保真度方面，則實現了 22% 的大幅提升。

Kronos 的核心亮點

• 精湛的 K 線圖解析能力：Kronos 能夠深刻理解股票、加密貨幣等金融資產的 K 線圖數據，包括開盤價、最高價、最低價、收盤價及成交量，并以此預測未來價格變動。
• 創新的兩階段預測流程：通過智能分詞器將連續數據轉化為離散“金融詞匯”，再由基于 Transformer 的大模型進行模式學習和預測。
• 靈活多樣的模型選擇：提供多種參數規模的模型，覆蓋 4.1M 至 499.2M 參數，滿足不同應用場景的需求。
• 極致的便捷性：僅需 4 行代碼即可快速加載和使用，輸入歷史數據即可獲得預測結果。
• 實時的市場洞察：提供 BTC/USDT 實時預測儀表盤，讓用戶直觀了解市場動態。
• 全面的市場支持：集成 Qlib 進行回測，并支持 A 股市場數據，同時提供微調 pipeline 以適配個性化交易策略。
• 卓越的預測性能：在關鍵預測指標上實現顯著提升，展現出強大的市場預測實力。

Kronos 的技術基石

• 高效的兩階段處理框架：將 K 線數據轉化為離散的“金融詞匯”，為 Transformer 模型提供結構化輸入。
• 智能的 K 線分詞技術：精準提取 K 線數據中的關鍵信息，轉化為模型可識別的符號。
• 強大的 Transformer 架構：有效處理長序列數據，捕捉金融時間序列中的長期依賴關系。
• 靈活的預訓練與微調機制：提供預訓練模型，并支持用戶根據特定需求進行微調，優化模型性能。
• 廣泛的數據源訓練：覆蓋全球 45+ 交易所數據，確保模型能夠適應多元化的市場環境。
• 專業的時序建模能力：專注于金融時間序列分析，有效處理高波動性和噪聲，提煉有價值的預測信號。

Kronos 的拓展鏈接

• GitHub 倉庫：https://github.com/shiyu-coder/Kronos
• arXiv 技術論文：https://arxiv.org/pdf/2508.02739

Kronos 的多元應用場景

• 股票市場精準預測：助力投資者洞察股票價格未來走勢，輔助制定更明智的投資決策。
• 加密貨幣交易策略優化：為加密貨幣交易者提供價格預測支持，提升交易策略的有效性。
• 量化交易策略開發利器：為量化交易策略提供市場趨勢預測，優化交易信號的生成。
• 市場情緒動態分析：通過 K 線圖解讀，反映市場情緒變化，幫助把握市場脈搏。
• 智能化風險管理工具：通過預測能力，幫助投資者評估和管理投資風險，降低潛在損失。
• 金融數據深度研究平臺：為金融研究人員提供強大的工具，深入探索金融市場規律和價格形成機制。