Kronos金融K线基础模型开源，精准预测市场走势助力量化交易

Kronos：金融市场的首个K线基础模型

你是否曾经为金融时间序列预测的复杂性和高噪声特性而困扰？Kronos 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个专门针对金融市场K线序列设计的开源基础模型，可以帮助量化分析师和金融从业者更准确地预测市场走势。本文将带你全面了解这个金融AI领域的潜力新星。

截至收录：
Kronos项目stars数：7664
Kronos项目forks数：1608

Kronos项目目录截图

Kronos项目核心亮点

📈 专业金融数据训练：基于全球45+交易所的K线数据训练，专门针对金融市场的高噪声特性优化。
🔧 两阶段创新架构：采用专用分词器量化连续K线数据，再通过自回归Transformer进行预训练。
🚀 开箱即用预测：提供简单易用的KronosPredictor类，几行代码即可完成从数据预处理到预测的全流程。
🎯 多规格模型选择：提供从4.1M到499.2M参数的不同规模模型，满足从研究到生产的不同需求。

Kronos项目快速开始

只需几步，你就能使用Kronos进行金融时间序列预测：

1. 安装依赖：

   bash
   pip install -r requirements.txt

2. 加载模型并进行预测：

   ```python
       from model import Kronos, KronosTokenizer, KronosPredictor
       import pandas as pd
       
       # 加载模型和分词器
       tokenizer = KronosTokenizer.from_pretrained("NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base")
       model = Kronos.from_pretrained("NeoQuasar/Kronos-small")
       predictor = KronosPredictor(model, tokenizer, device="cuda:0", max_context=512)
       
       # 准备数据并预测
       df = pd.read_csv("./data/XSHG_5min_600977.csv")
       df[ timestamps ] = pd.to_datetime(df[ timestamps ])
       
       lookback = 400
       pred_len = 120
       
       x_df = df.loc[:lookback-1, [ open ,  high ,  low ,  close ,  volume ,  amount ]]
       x_timestamp = df.loc[:lookback-1,  timestamps ]
       y_timestamp = df.loc[lookback:lookback+pred_len-1,  timestamps ]
       
       pred_df = predictor.predict(
           df=x_df,
           x_timestamp=x_timestamp,
           y_timestamp=y_timestamp,
           pred_len=pred_len,
           T=1.0,
           top_p=0.9,
           sample_count=1
       )
   ```

3. 查看预测结果：

   python
   print("预测数据预览：")
   print(pred_df.head())

Kronos项目应用场景

量化交易策略开发：基于模型预测结果构建自动化交易策略，支持多资产批量预测。
风险管理与预警：利用模型对未来市场走势的预测能力，提前识别潜在风险。
投资研究分析：为投资决策提供数据驱动的市场趋势分析支持。
金融数据产品：集成到金融数据平台中，为用户提供智能预测功能。

用户案例：该项目已发布在Hugging Face模型库，支持从Kronos-mini到Kronos-base等多个规格的预训练模型，为金融AI研究提供了强大的基础工具。

Kronos项目链接

shiyu-coder / Kronos项目地址：https://github.com/shiyu-coder/Kronos

本文地址：https://www.tgoos.com/18781