Kronos 金融预测引擎

Kronos 是一种专为金融市场K线数据（OHLCVA）设计的金融模型，旨在通过大规模预训练和创新的离散化方法，提升金融时间序列分析的性能。该模型采用基于Transformer的两阶段框架，结合层次化量化器和自回归建模，能够高效处理复杂的金融数据。

模型架构与创新

Kronos模型的核心在于其两阶段设计：

• 第一阶段：通过专用的量化器将连续的多维K线数据离散化为粗细粒度的双子码，捕捉市场动态。
• 第二阶段：利用自回归Transformer对离散化后的数据进行序列建模，逐步生成预测结果。

这种架构显著降低了计算复杂度，同时提升了预测精度。模型采用了超过120亿条来自全球45个交易所的多频率K线数据进行预训练，涵盖股票、加密货币、外汇等多种资产类别，确保了其强大的泛化能力和多任务适应性。

应用与性能

Kronos在多个金融任务中表现卓越，包括价格预测、波动率预测、合成K线生成和投资回测等：

• 在价格预测任务中，RankIC指标较传统模型提升了93%。
• 在波动率预测中，MAE误差减少了约9%，显示出对风险状态的更高捕捉能力。
• 合成K线生成的质量提升了22%，投资回测中显著提高了超额收益和信息比率。

技术优势与细节

Kronos的离散化方法采用了二元球面量化（BSQ），将连续数据映射为20-bit的层次子码，既提高了表达能力，又优化了推理效率。模型还引入了：

• RoPE位置编码：增强序列建模能力
• RMSNorm：提升训练稳定性

在推理过程中，支持多样本采样策略（如温度调节、top-p采样），有效提升预测的稳定性和可靠性。

实际应用与开源

Kronos提供多种规模的预训练模型（如 Kronos-small、Kronos-base 等），适配不同计算资源需求。用户可通过 Hugging Face Hub 轻松加载模型，并使用 KronosPredictor 类快速实现数据预处理、预测与可视化。

此外，Kronos支持在用户自有数据上微调，并提供完整回测管线，验证其在实际投资中的应用价值。

未来展望

Kronos展示了通过大规模预训练与专用离散化技术在金融AI领域实现突破的潜力。未来，结合宏观经济指标、新闻情绪等多维数据，以及更复杂的策略优化，Kronos有望进一步拓展其在金融市场中的应用广度与深度。

研发单位：清华大学信息科学研究院 · 金融AI实验室
开源地址: github.com/kronos-research/kronos