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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(jià)格、交易量的多維時(shí)序數(shù)據(jù)，如同市場的“語言”。然而，傳統(tǒng)時(shí)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(fù)雜、波動(dòng)模式非線性。現(xiàn)有時(shí)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(wù)（如波動(dòng)預(yù)測），性能甚至不如非預(yù)訓(xùn)練模型。清華團(tuán)隊(duì)提出的Kronos，首次將大模型范式深度適配金融時(shí)序，用120億條K線預(yù)訓(xùn)練，在預(yù)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帧?strong>Kronos已上線始智AI-wisemodel開源社區(qū)，歡迎大家前去體驗(yàn)。

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(xué)習(xí)

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(xì)粒度（fine）雙組分的分層令牌序列。這種設(shè)計(jì)使模型能夠顯式地對多尺度市場動(dòng)態(tài)進(jìn)行建模。

每個(gè)K線記錄（OHLCVA - 開盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、收盤價(jià)、交易量、交易金額）都被量化為一個(gè)獨(dú)立的令牌，通過二進(jìn)制球面量化（BSQ）技術(shù)將連續(xù)潛在向量投影到可學(xué)習(xí)的超平面上進(jìn)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(biāo)（next-token prediction）順序預(yù)測分層子令牌，從而捕捉細(xì)微的時(shí)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(shí)間序列的長期依賴關(guān)系和復(fù)雜非線性特征，這是傳統(tǒng)時(shí)間序列模型難以有效捕捉的。

02.

模型特點(diǎn)

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

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

• 多任務(wù)統(tǒng)一框架：能夠同時(shí)處理價(jià)格預(yù)測、波動(dòng)率預(yù)測和合成數(shù)據(jù)生成等多種金融任務(wù)

• 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(qiáng)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(qiáng)

03.

模型效果

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

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(jià)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(xué)會(huì)“讀盤”。

預(yù)測效果：在價(jià)格預(yù)測（RankIC）躍升 93%，收益預(yù)測（IC）提升40%，波動(dòng)率預(yù)測（MAE） 再降 9%。

Kronos（藍(lán)色）在三大預(yù)測任務(wù)全面碾壓基線

編輯丨趙雅鑫

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