Kronos｜零门槛K线预测开源引擎

Kronos｜零门槛K线预测开源引擎

【免费下载链接】KronosKronos: A Foundation Model for the Language of Financial Markets项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kronos14/Kronos

假设你刚割完一只股票，还忍不住回头看。你手里有 400 根历史 K 线，想看接下来 120 根会怎么走。Kronos 就是一个专注 K 线预测的开源金融基础模型：喂给它历史 K 线，它直接输出未来的开高低收和成交量。它已在 45 多个全球交易所的数据上做过预训练，装好就能跑。

🔍 一句话说清它

Kronos 是目前第一个专门面向 K 线序列的开源基础模型。传统预测方法要么给每只股票单独建模，要么靠人写技术指标，它则先用海量跨市场数据练好一个大模型，任何 K 线加载权重就能推。它和通用时间序列基础模型最大的差别：整条链路都是按金融数据噪声大的特性设计的，不拿别的场景凑合。

🧩 拆开看它怎么跑

去掉细节，整个链路就三步：

第一步：K 线分词。专用 tokenizer 用 BSQ 量化方案（类似图片压缩的离散编码），把连续的 OHLCV（开高低收加量）数据切成两层离散 token。相当于"把 K 线图变成一串条形码"，粗 token 管大方向，细 token 管小波动。

第二步：因果 Transformer 学习。一个只往前读、逐个预测的 decoder-only Transformer（因果注意力结构），在这些 token 上做自回归预训练。相当于"读完所有历史，才动笔写下一根"，让模型把 45 多个交易所的波动节奏都记下来。

第三步：预测生成。推理时喂一段历史窗口，模型逐 token 往后生成，再经线性层映回价格，输出未来 N 根 K 线。相当于"一格一格猜下一根 K 线"。

📊 数据说话

以下数据取自官方 README 与回测脚本：回测用 Qlib A 股日频数据跑了一个简单的 top-K 选股策略，官方明确说这不算生产级策略。

三个关键数字：

• 预训练数据覆盖 45+ 全球交易所，仓库里 A 股、港股的实测例子都能对应上；
• 官方回测里策略累计收益曲线持续跑赢基准指数，回撤曲线在图中可见；
• 输入窗口最多 512 根（mini 支持 2048 根），一次能往前推 120 根，还支持多标的并行批量预测。

仓库还放了单只股票的实跑样例，比如 000021 的优化后预测：

🚀 跑起来

最小路径（5 分钟内，零代码）

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/kronos14/Kronos cd Kronos pip install -r requirements.txt

然后启动内置 Web 界面，它支持 CPU、CUDA 和 Apple MPS 三种设备：

cd webui python run.py

浏览器打开 http://localhost:7070 。数据文件需要 open、high、low、close 四列，volume 可选。滑杆选好时间窗口，点预测按钮就有图。首次加载模型会自动下载，稍等一会。

进阶配置（可选）

• 纯 Python 调用看 examples/prediction_example.py，几行代码加载模型，predict_batch 可以一次推多只股票；
• 用自己的 CSV 数据微调，finetune_csv/ 自带阿里港股 5 分钟 K 线数据集：

cd finetune_csv python train_sequential.py --config configs/config_ali09988_candle-5min.yaml

• 已有 Qlib 数据流水线的，走预处理、微调 tokenizer、微调预测器、回测四段脚本，全在 finetune/ 目录里。

👥 适合谁

• 如果你正在盯某只股票、想快速验证一波走势：用 Web 界面就行，一行代码都不用写。
• 如果你正在做量化研究：拿自己的市场数据微调，把原始预测信号变成自研策略的起点。
• 如果你正在学时序模型：代码全开源、结构清晰，分词和 Transformer 怎么配合可以直接拆着看。

📌 后续路线

• 论文已被 AAAI 2026 接收（仓库 News 区已公布）。
• 2025.08.17 起官方放出完整微调脚本，Qlib 和 CSV 两条数据链路都支持。
• 499M 参数的 Kronos-large 尚未开源，模型家族还有扩容空间。

克隆仓库、装好依赖，5 分钟在 Web 界面里出你的第一份 K 线预测。

【免费下载链接】KronosKronos: A Foundation Model for the Language of Financial Markets项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/kronos14/Kronos