把 K 线当成一门语言：两级分词加自回归，四十五家交易所预训练
来源：GitHub — 2026-11-03 · ⭐ 45,872 stars · Python
📋 概述
Kronos 是首个面向金融 K 线的开源基础模型，训练数据来自全球 45 家以上交易所。它不套用通用时序模型，而是针对金融数据高噪声的特性做了两级设计：先用专用分词器把连续的多维 OHLCV 量化成分层离散 token，再用大型自回归模型在这些 token 上学习市场走势的“语法”，并提供微调脚本让用户适配自己的任务。
🔑 核心要点
- 分词先行：连续多维 K 线被量化成分层离散 token，金融序列因此能进语言模型范式。
- 专用而非通用：作者明确它不同于通用时序基础模型，针对金融噪声特性设计。
- 覆盖 45 家以上交易所，跨市场预训练降低单一市场的过拟合。
- 论文进 AAAI 2026，并有开源微调脚本，可用于自有标的与频率。
- 把“市场有语法”这个假设做成了可训练、可检验的工程对象。
💡 金句
Kronos is the first open-source foundation model for financial candlesticks (K-lines), trained on data from over 45 global exchanges.
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