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金融市場每秒產(chǎn)生海量K線數(shù)據(jù)——這種包含價格、交易量的多維時序數(shù)據(jù)，如同市場的“語言”。然而，傳統(tǒng)時間序列模型（如LSTM、Transformer）在金融K線上表現(xiàn)乏力：噪聲干擾大、多尺度依賴復雜、波動模式非線性?，F(xiàn)有時間序列基礎(chǔ)模型（TSFMs）雖在通用數(shù)據(jù)有效，但因金融數(shù)據(jù)占比不足且忽略關(guān)鍵任務（如波動預測），性能甚至不如非預訓練模型。清華團隊提出的Kronos，首次將大模型范式深度適配金融時序，用120億條K線預訓練，在預測、生成、投資三大場景全面超越SOTA，一舉打破金融數(shù)據(jù)“難建?！钡睦Ь?。Kronos已上線始智AI-wisemodel開源社區(qū)，歡迎大家前去體驗。

模型地址

https://wisemodel.cn/models/NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-2k

https://wisemodel.cn/models/NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base

https://wisemodel.cn/models/NeoQuasar/Kronos-mini

01.

模型原理

專用分詞器與分層表示學習

Kronos引入了一種專門的分詞器，將連續(xù)的K線數(shù)據(jù)離散化為包含粗粒度（coarse）和細粒度（fine）雙組分的分層令牌序列。這種設(shè)計使模型能夠顯式地對多尺度市場動態(tài)進行建模。

每個K線記錄（OHLCVA - 開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量、交易金額）都被量化為一個獨立的令牌，通過二進制球面量化（BSQ）技術(shù)將連續(xù)潛在向量投影到可學習的超平面上進行量化。

Kronos “離散化→生成”的架構(gòu)圖

僅解碼器Transformer架構(gòu)

Kronos采用僅解碼器（decoder-only）的Transformer架構(gòu)，通過自回歸目標（next-token prediction）順序預測分層子令牌，從而捕捉細微的時間和跨資產(chǎn)表示。

這種架構(gòu)選擇使模型能夠更好地處理金融時間序列的長期依賴關(guān)系和復雜非線性特征，這是傳統(tǒng)時間序列模型難以有效捕捉的。

02.

模型特點

Kronos專門為金融K線數(shù)據(jù)設(shè)計，完全針對金融數(shù)據(jù)的低信噪比、強非平穩(wěn)性特點優(yōu)化

• 多尺度分析能力：通過分層令牌設(shè)計，同時捕捉市場短期波動和長期趨勢

• 多任務統(tǒng)一框架：能夠同時處理價格預測、波動率預測和合成數(shù)據(jù)生成等多種金融任務

• 卓越的零樣本性能：無需微調(diào)即可在不同市場、不同資產(chǎn)類型上表現(xiàn)優(yōu)異

• 強大的生成能力：能夠生成高質(zhì)量合成K線數(shù)據(jù)，用于策略回測和數(shù)據(jù)增強

03.

模型效果

Kronos在數(shù)據(jù)量，技術(shù)棧，預測效果方面也都具有很大亮點：

數(shù)據(jù)量：橫掃 45 家交易所、120 億根 K 線，7 種周期（1 min 到 1 day）一次喂到飽——史無前例的“全市場語料庫”。

技術(shù)棧：兩階段“翻譯”——第一階段把 OHLCVA 的連續(xù)價格壓縮成離散的「分層 Token」，第二階段讓自回歸 Transformer 像 GPT 一樣續(xù)寫下一段行情，真正學會“讀盤”。

預測效果：在價格預測（RankIC）躍升 93%，收益預測（IC）提升40%，波動率預測（MAE） 再降 9%。

Kronos（藍色）在三大預測任務全面碾壓基線

編輯丨趙雅鑫

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