3行代码跑通KronosAI预测股票K线指南【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如果你手里有一份股票K线的CSV文件想知道接下来几天价格大概怎么走Kronos 是一个免费开源的选择。它是一个专门读K线蜡烛图即开盘、最高、最低、收盘序列的金融大模型输入历史K线就能给出未来价格与成交量的预测曲线。普通笔记本就能跑不会写代码的散户和想快速验证策略的量化从业者都能直接用。先看效果Kronos预测结果长什么样 第一张是官方示例蓝色是真实收盘价红线是模型用前400个数据点预测出的未来120个数据点价格与成交量两个子图里两条线走势贴合。第二张是A股深科技000021的多面板预测图左上给出价格路径与最终预测价19.31元右下对大盘趋势、宏观环境、美国降息等5个因素打出柱状评分均分0.59。Kronos原理K线分词与自回归Transformer先让模型读得懂K线K线分词器Tokenizer一根K线包含开、高、低、收、量五个数直接喂给网络不好消化。Kronos先用专用的分词器把每根K线压缩成一串码就像给每种K线形态编号、编字典。编号分两层粗粒度记录整根K线的整体形态阳线还是阴线、幅度大不大细粒度再补上局部细节——好比先看森林、再看树木。再预测下一根自回归Transformer拿到码之后主模型的工作方式类似搜索框里的自动补全你输入前半句它猜下一个字Kronos则根据已经读到的K线序列逐个补出未来的K线码。这套基于因果Transformer只允许用过去信息预测未来的网络结构的架构是在45多家全球交易所的K线数据上一次性训练出来的。零基础上手两条路径完成股票K线预测路径一网页点选无代码下载项目并启动界面git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/kronos14/Kronos cd Kronos pip install -r requirements.txt cd webui python run.py浏览器打开 http://localhost:7070选数据文件、选模型mini/small/base、拖动时间窗、点预测页面固定用过去400根K线预测未来120根参数都不用动。这条路适合只想看效果、不想碰代码的人。路径二代码调用编程版from model import Kronos, KronosTokenizer, KronosPredictor tokenizer KronosTokenizer.from_pretrained(NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base) model Kronos.from_pretrained(NeoQuasar/Kronos-small) predictor KronosPredictor(model, tokenizer, max_context512) pred_df predictor.predict(dfx_df, x_timestampx_ts, y_timestampy_ts)归一化、截断、还原结果都由predictor.predict内部处理返回一张含未来开、高、低、收与成交量的表格。这条路适合想把预测接进自己回测脚本、或做批量运行的人。验证可靠性Kronos回测数据怎么看官方微调流程附带了基于A股数据的回测下图是用预测信号跑一个Top-K策略按模型预测涨幅挑前K只买入后的结果虚线为沪深300基准几个关键数字对比区间为2024-07至2025-06约12个月上图策略累计收益从-0.1升到约0.3的峰值同期沪深300在0.15上下下图累计超额收益跑赢基准的部分中四条曲线last/mean/max/min大部分时间都在0以上最高约0.15模型预训练语料来自45多家全球交易所的K线数据开源的mini、small、base三档参数量从4.1M到102.3M不等README同时提醒该回测是演示级的简化流程不是生产可用的交易系统。谁该用Kronos三类用户的使用建议个人投资者先用webui的mini模型跑一只持仓股感受预测区间长什么样价格、成交量、涨跌幅三个面板结合着看别只盯价格线把预测当作参考信号之一配合自己的判断再做决定量化从业者批量预测用predict_batch注意所有序列的历史长度和预测长度必须一致目标市场与预训练数据差异大时按 finetune_csv/ 的流程用自己的CSV微调里面带阿里5分钟K线的示例配置Top-K只是起点实盘策略还要叠加交易成本、仓位与止损规则研究者mini/small/base三个权重在Hugging Face社区均可下载large未开源论文已被AAAI 2026接收引用信息见READMEKronos常见问题Q需要高端显卡吗不需要。mini版只有4.1M参数WebUI官方支持纯CPU运行有NVIDIA显卡或Apple芯片的Mac可分别选CUDA/MPS加速。Q数据文件要什么格式CSV即可。必须包含open、high、low、close四列volume和amount可选具体样例以仓库examples/目录的示例为准。Q最多能预测多远small和base模型最多接收512个历史数据点max_context512WebUI固定400历史120预测对应多少天取决于数据频率5分钟K线的话120个点只覆盖10个小时的行情。Q预测能直接用来买卖吗不能。模型输出的是价格路径预测官方文档明确演示流程不等于生产级量化系统你需要在上面叠加自己的策略与风控。下一步把仓库克隆到本地后先跑cd webui python run.py体验点选路径或运行 examples/prediction_example.py 看代码路径的完整流程熟悉效果后再进入微调目录用自己数据训练。Kronos的输出仅供参考不构成投资建议入市需谨慎。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 3行代码跑通Kronos：AI预测股票K线指南
3行代码跑通KronosAI预测股票K线指南【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如果你手里有一份股票K线的CSV文件想知道接下来几天价格大概怎么走Kronos 是一个免费开源的选择。它是一个专门读K线蜡烛图即开盘、最高、最低、收盘序列的金融大模型输入历史K线就能给出未来价格与成交量的预测曲线。普通笔记本就能跑不会写代码的散户和想快速验证策略的量化从业者都能直接用。先看效果Kronos预测结果长什么样 第一张是官方示例蓝色是真实收盘价红线是模型用前400个数据点预测出的未来120个数据点价格与成交量两个子图里两条线走势贴合。第二张是A股深科技000021的多面板预测图左上给出价格路径与最终预测价19.31元右下对大盘趋势、宏观环境、美国降息等5个因素打出柱状评分均分0.59。Kronos原理K线分词与自回归Transformer先让模型读得懂K线K线分词器Tokenizer一根K线包含开、高、低、收、量五个数直接喂给网络不好消化。Kronos先用专用的分词器把每根K线压缩成一串码就像给每种K线形态编号、编字典。编号分两层粗粒度记录整根K线的整体形态阳线还是阴线、幅度大不大细粒度再补上局部细节——好比先看森林、再看树木。再预测下一根自回归Transformer拿到码之后主模型的工作方式类似搜索框里的自动补全你输入前半句它猜下一个字Kronos则根据已经读到的K线序列逐个补出未来的K线码。这套基于因果Transformer只允许用过去信息预测未来的网络结构的架构是在45多家全球交易所的K线数据上一次性训练出来的。零基础上手两条路径完成股票K线预测路径一网页点选无代码下载项目并启动界面git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/kronos14/Kronos cd Kronos pip install -r requirements.txt cd webui python run.py浏览器打开 http://localhost:7070选数据文件、选模型mini/small/base、拖动时间窗、点预测页面固定用过去400根K线预测未来120根参数都不用动。这条路适合只想看效果、不想碰代码的人。路径二代码调用编程版from model import Kronos, KronosTokenizer, KronosPredictor tokenizer KronosTokenizer.from_pretrained(NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base) model Kronos.from_pretrained(NeoQuasar/Kronos-small) predictor KronosPredictor(model, tokenizer, max_context512) pred_df predictor.predict(dfx_df, x_timestampx_ts, y_timestampy_ts)归一化、截断、还原结果都由predictor.predict内部处理返回一张含未来开、高、低、收与成交量的表格。这条路适合想把预测接进自己回测脚本、或做批量运行的人。验证可靠性Kronos回测数据怎么看官方微调流程附带了基于A股数据的回测下图是用预测信号跑一个Top-K策略按模型预测涨幅挑前K只买入后的结果虚线为沪深300基准几个关键数字对比区间为2024-07至2025-06约12个月上图策略累计收益从-0.1升到约0.3的峰值同期沪深300在0.15上下下图累计超额收益跑赢基准的部分中四条曲线last/mean/max/min大部分时间都在0以上最高约0.15模型预训练语料来自45多家全球交易所的K线数据开源的mini、small、base三档参数量从4.1M到102.3M不等README同时提醒该回测是演示级的简化流程不是生产可用的交易系统。谁该用Kronos三类用户的使用建议个人投资者先用webui的mini模型跑一只持仓股感受预测区间长什么样价格、成交量、涨跌幅三个面板结合着看别只盯价格线把预测当作参考信号之一配合自己的判断再做决定量化从业者批量预测用predict_batch注意所有序列的历史长度和预测长度必须一致目标市场与预训练数据差异大时按 finetune_csv/ 的流程用自己的CSV微调里面带阿里5分钟K线的示例配置Top-K只是起点实盘策略还要叠加交易成本、仓位与止损规则研究者mini/small/base三个权重在Hugging Face社区均可下载large未开源论文已被AAAI 2026接收引用信息见READMEKronos常见问题Q需要高端显卡吗不需要。mini版只有4.1M参数WebUI官方支持纯CPU运行有NVIDIA显卡或Apple芯片的Mac可分别选CUDA/MPS加速。Q数据文件要什么格式CSV即可。必须包含open、high、low、close四列volume和amount可选具体样例以仓库examples/目录的示例为准。Q最多能预测多远small和base模型最多接收512个历史数据点max_context512WebUI固定400历史120预测对应多少天取决于数据频率5分钟K线的话120个点只覆盖10个小时的行情。Q预测能直接用来买卖吗不能。模型输出的是价格路径预测官方文档明确演示流程不等于生产级量化系统你需要在上面叠加自己的策略与风控。下一步把仓库克隆到本地后先跑cd webui python run.py体验点选路径或运行 examples/prediction_example.py 看代码路径的完整流程熟悉效果后再进入微调目录用自己数据训练。Kronos的输出仅供参考不构成投资建议入市需谨慎。【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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考