Kronos：针对金融K线图数据训练的开源基础模型最新版

Kronos是一个专门针对金融K线图数据训练的开源基础模型，它能对多维度的市场信息进行编码，并用于价格预测、波动率分析和生成模拟数据。

一、这个项目能做什么？

Kronos是一个为金融市场量身打造的基础模型，它专门处理K线图这种数据格式，而不是像一般的大语言模型那样处理文本。项目团队在论文中列出了几位主要贡献者，包括Yu Shi、Zongliang Fu、Shuo Chen、Bohan Zhao、Wei Xu、Changshui Zhang和Jian Li。这个团队在人工智能和金融科技领域都有很强的专业背景。

这个项目最牛的地方在于它建立了一个统一、可扩展的预训练框架，把连续的市场数据转换成离散的“语言”。它在一个包含超过120亿条K线记录的巨大数据集上进行了预训练，这些数据来自全球45个交易所。
核心能力和技术优势就是它的两段式框架：

专门的tokenizer：这个工具能把K线图里复杂的开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量等数据，转换成模型能理解的“词汇”。

自回归Transformer：然后用一个大型的Transformer模型在这些“词汇”上进行预训练，让它学会金融市场的时间和跨资产规律。

最终提供的服务就是，可以让你用这个模型来做各种量化金融任务，比如预测价格走势、预测市场波动、或者生成看起来很真实的模拟数据。

二、Github项目代码库供那些人使用？

目前（截至2025年10月），这个项目的GitHub代码库有77个Star，10个Fork。这个数据挺新的，大家都在关注。
这个项目库主要面向的人群是：

量化金融研究员：想用AI做金融模型研究的，这个项目提供了强大的基础工具。

开发者：想把AI集成到自己的交易策略、风控系统或者数据分析工具里的，都可以用这个项目。

对AI和金融交叉领域感兴趣的人：包括学生或者技术爱好者，想学习怎么用大模型来分析金融数据。

使用门槛方面，这个项目需要你对Python编程、基本的量化金融知识和机器学习概念有一定的了解。它用到了Qlib这样的库来处理数据，如果你对这块不熟，可能需要花点时间学习。

三、这个Github项目代码库有哪些有亮点的特色功能和服务？

Kronos提供的亮点功能和服务有以下几个：

跨任务零样本学习

功能名称：Zero-Shot Learning（零样本学习）

详细内容：它最大的特色就是，在没有额外微调的情况下，就能直接应用到各种不同的金融任务上。这个模型在预训练时，就已经学到了足够多的知识，所以可以直接拿来用，不需要针对特定任务重新训练。

使用效果：根据论文，在价格预测上，它的表现比其他领先的模型高出93%；在波动率预测上，MAE（平均绝对误差）降低了9%；在生成模拟数据上，生成质量提高了22%。这个效果在实际应用中是非常亮眼的。

专门为金融数据设计的Tokenizer

功能名称：Hierarchical Tokenizer（分层分词器）

详细内容：这个Tokenizer很特别，它不是简单的把数据切开，而是把连续的金融数据（开、高、低、收、交易量）转化成离散的符号，同时还能保留价格变动和交易活动的细节。

使用效果：这就像是给了模型一套专门的金融“语言”，让它能更好地理解K线图的深层含义，而不是只看到一堆数字，这让模型的预测更精准。

支持多种量化任务

功能名称：Unified Framework（统一框架）

详细内容：它不仅仅能预测价格，还能做波动率预测、生成数据。这个模型就像一个多面手，一个模型搞定好几个事。

使用效果：对于用户来说，这意味着你不需要为每个任务都去找不同的模型，用Kronos这一个就行了，大大简化了开发和研究流程。

四、如何使用该Github项目代码库提供的工具和服务？

1、Github项目代码库有没有演示网址？

有。你可以直接访问这个链接看项目的在线演示：https://shiyu-coder.github.io/Kronos-demo/。这个网站展示了Kronos预测未来的价格走势，感觉很直观。

2、安装部署这个项目对环境有哪些要求？

这个项目是可以在本地部署的。

操作系统：项目在Ubuntu 22.04上测试通过。理论上其他Linux系统或者MacOS、Windows系统通过WSL（Windows Subsystem for Linux）也可以。

Python版本：要求Python 3.10。

硬件要求：考虑到模型的预训练和微调需要大量计算资源，它需要一个性能不错的GPU，比如NVIDIA 3090或者更高端的显卡。如果你只是做一些小的预测任务，可能用CPU也行，但速度会很慢。

3、如何安装部署这个项目库？

下面是安装部署的详细步骤：

克隆项目：首先，你要把项目代码从GitHub上克隆下来。打开你的终端，输入：

git clone https://github.com/shiyu-coder/Kronos.git
cd Kronos
创建虚拟环境：为了避免和系统其他Python环境冲突，最好创建一个新的虚拟环境。

python3.10 -m venv kronos_env
source kronos_env/bin/activate
安装依赖：进入项目目录，安装所有需要的库。

pip install -e .
加载模型：项目需要从Hugging Face上加载预训练好的模型和Tokenizer。确保你的网络能访问Hugging Face。

准备数据：项目文档里提到要用Qlib来处理数据。你需要根据自己的数据源（比如股票、加密货币等）来准备数据，格式要符合要求。

4、这个项目库使用的大模型是什么？

根据我查到的信息，这个项目使用的不是Gemini 2.0模型。Kronos是一个独立的、专门为金融市场数据预训练的模型，它有自己的架构，和Gemini是不同的。因此，我无法提供申请Gemini 2.0 API的流程。

5、举例说明这个项目库的基本使用方法

假设我们想用这个项目库来预测比特币的价格走势，步骤大概是这样：

准备数据：首先，你需要准备一份比特币的历史K线数据，存成一个pandas DataFrame，里面必须有’open’, ‘high’, ‘low’, ‘close’这几列，’volume’和’amount’是可选的。

加载模型和工具：在你的Python脚本里，导入必要的库和预训练好的Kronos模型。

Python

from model import Kronos, KronosTokenizer, KronosPredictor

# 从Hugging Face加载模型
tokenizer = KronosTokenizer.from_pretrained(“NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base”)
model = Kronos.from_pretrained(“NeoQuasar/Kronos-small”)

# 初始化预测器
predictor = KronosPredictor(model, tokenizer, device=”cuda:0″)
“`
进行预测：把你的历史数据和你想预测的未来时间点传给KronosPredictor的predict方法。

Python

# df是你的历史数据，x_timestamp和y_timestamp是时间戳
df_forecast = predictor.predict(df=df, x_timestamp=x_timestamp, y_timestamp=y_timestamp)
结果分析：df_forecast会返回一个包含预测结果的DataFrame。你可以把这个结果和实际数据画在一起，对比一下预测效果。项目里的prediction_example.py脚本就是这么干的，你可以直接看那个例子。

6、最近升级或者增加了哪些新的功能？

目前GitHub项目页面没有明确的“Releases”或更新日志。通常，这些新功能会通过提交（Commit）或Issue来体现。由于项目刚起步不久，我没有找到明确的最新功能更新说明。

7、有关这个项目库还有哪些资源和工具？

除了GitHub代码库，Kronos项目还提供了以下资源：

Hugging Face：模型和分词器都托管在Hugging Face上，方便用户直接下载和使用。

arXiv论文：详细介绍了项目背后的技术原理和实验结果，对于想深入了解的人很有帮助。

Qlib：项目推荐使用Qlib来处理和准备金融数据，这也是一个强大的量化研究工具。

五、这个项目库需要哪些资源支持？

这个项目对资源的要求不低，主要是因为处理和训练金融数据量很大。

GPU：这个是核心，如果没有高性能GPU，无论是训练还是预测都会非常慢。NVIDIA 3090这样的显卡是推荐的。

计算资源：如果你没有自己的高性能电脑，可以考虑使用云主机（Cloud VM），比如AWS、Google Cloud或者阿里云上的GPU实例，这样可以按需使用，省去前期硬件投入。

数据存储：因为项目处理的数据量很大（超过120亿条K线记录），你需要足够的硬盘空间来存储数据。

Python环境：需要配置好Python 3.10以及所有依赖库。

网络：需要能稳定访问GitHub和Hugging Face，不然模型都下不下来。

六、网友对这个项目库提出了哪些常见问题

问：WebUI中如何使用GPU？
答：如果你想在Web界面里使用GPU，需要在启动WebUI的脚本里配置环境变量或者参数，指定使用哪块GPU。

问：可以用于分析股指数据吗？
答：项目主要训练的是个股和加密货币数据，虽然理论上可以用于分析股指，但可能需要针对性地微调，或者在数据准备阶段做一些特殊处理。

问：运行prediction_example.py时报错怎么办？
答：这通常是环境配置问题。先检查Python版本是不是3.10，所有依赖库有没有完整安装，特别是CUDA和PyTorch版本是否匹配。

问：微调模型来预测A股有问题怎么办？
答：微调A股数据需要确保数据的格式和项目要求的完全一致，特别是时间戳和OHLCV的字段名。如果数据有问题，微调出来的模型效果也会差。

问：train_tokenizer兼容CPU运行吗？
答：训练分词器通常比训练大模型对硬件要求低，但用CPU会非常慢，可能需要几个小时甚至更久。为了效率，还是推荐用GPU。

七、用户对这个项目库的评价怎么样？

正面评价

用户A：“这个项目太牛了，特别是那个Tokenizer，把K线数据直接变成模型能理解的语言，这思路很新颖，效果也确实好。”

用户B：“我在跑这个项目的代码，虽然刚开始有点小问题，但跑起来之后预测效果真的很准，比我之前用的一些传统模型强多了。”

用户C：“项目开源对我们这些研究者来说太好了，可以深入研究它的架构，还能用在自己的项目里，省了好多功夫。”

用户D：“文档写得挺详细的，从安装到使用都有例子，对我这种刚接触AI量化的人来说很友好。”

负面评价

用户E：“安装部署有点麻烦，尤其是对环境要求比较高，没有高性能GPU的话跑起来很吃力。而且很多问题社区里还没人回答，有点难搞。”

八、与同类型项目对比有哪些亮点和不足？