Kronos 金融时序基础模型 今日发布

Kronos 是首个针对金融 K 线数据（蜡烛图）训练的开源基础模型家族，由来自 45 个以上全球交易所的金融数据预训练，专注于金融时序领域。与通用时序基础模型不同，Kronos 针对金融市场数据特有的高噪声特征设计，采用两阶段框架：首先通过专用分词器将 OHLCV 连续多维 K 线数据量化为层级离散 Token，再通过大型自回归 Transformer 进行预训练，形成统一的多任务金融模型。项目提供多种参数规模的预训练模型（Kronos-mini 4.1M 参数至 Kronos-base），所有模型均已在 Hugging Face Hub 开源，并附带微调脚本供用户针对自身任务做进一步调整。项目论文已被 AAAI 2026 录用，同时提供在线演示页面展示对 BTC/USDT 交易对未来 24 小时的预测结果。适用场景包括金融市场预测、量化交易策略开发以及金融时序数据分析。