开源Kronos模型，K线预测性能提93%

终于有人把 K 线当成金融语言来训练大模型了。

开源项目 Kronos，39.1K stars，AAAI 2026 录用。45 个全球交易所、120 亿条 K 线喂出来的 decoder-only 模型。

以前做预测，不是自己从零训 LSTM，就是拿 TimesFM 这类通用时序模型硬套，开高低收成交量全被拍扁。换个市场就塌。

它不一样：先把连续 OHLCV 编成分层离散 token，再用 Transformer 自回归预训练。预测、波动率、合成 K 线走同一套底座。

核心能力：
1️⃣ 专门训练 K 线：不是拿通用时间序列模型硬套金融数据，而是针对高噪声市场序列设计
2️⃣ 45+ 全球交易所：训练数据覆盖超过 45 个交易所、120 亿条 K 线记录
3️⃣ 价格预测：可以直接输入历史 OHLCV，预测未来一段时间的价格序列
4️⃣ 波动率预测：除了方向和价格，也支持波动率相关任务
5️⃣ 生成合成 K 线：可以生成更接近真实市场结构的金融时间序列
6️⃣ 多尺寸模型：提供 mini、small、base 等版本，参数从 4.1M 到 102.3M，方便本地研究
7️⃣ 支持微调：可以直接拿自己的 A 股、Crypto 或其他市场数据继续 Fine-tune
8️⃣ 已接 Qlib 示例：官方提供 A 股数据准备、微调和回测流程，方便继续做量化研究

论文里价格预测 RankIC 比最强通用 TSFM 高 93%。

我比较喜欢它的一点是：它没急着承诺帮你赚钱，而是先解决 K 线怎么被模型读懂。

做 K 线预测、A 股/加密量化，或想把基础模型当新因子的，这个值得留着。