shiyu-coder/Kronos — 专为金融K线数据训练的基础模型，覆盖45+交易所（26k ⭐）
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2026/5/28
shiyu-coder/Kronos — 金融K线专用基础模型
GitHub: https://github.com/shiyu-coder/Kronos Stars: 26,898 (今日 trending) 技术栈: Python 3.10+ + PyTorch + HuggingFace Hub 定位: 专为金融市场语言训练的 decoder-only 基础模型
解决的问题
通用时序预测模型不理解金融数据的特殊性：高噪声、OHLCV 多维度、市场特有规律。Kronos 专门在 K 线数据上预训练，填补这一空白。
技术方案
两阶段框架：
- 层次化 Tokenizer — 将连续 K 线数据量化为离散 Token
- 自回归 Transformer 预训练 — 在全球 45+ 交易所数据上训练
模型规格
| 版本 | 参数量 |
|---|---|
| mini | 4.1M |
| small | ~50M |
| base | ~150M |
| large | 499.2M |
核心能力
- 批量预测 — GPU 并行处理多条时序，推理效率高
- 微调流水线 — 完整脚本支持自有数据集微调（含A股示例）
- 在线演示 — 提供 BTC/USDT 24小时预测 Web 界面
适合谁用
量化研究员、FinTech 开发者、需要专用金融时序预测的团队。注意：原始模型输出需结合组合优化和风险分析才适合实盘。
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