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Kronos：面向金融市场语言的基础模型
Kronos: A Foundation Model for the Language of Financial Markets
AI 导读
研究团队提出金融 K 线建模的预训练框架 Kronos，用专用 tokenizer 将连续市场信息离散为 token 序列，并在 45 家全球交易所超 120 亿条 K 线记录上以自回归目标预训练。
正文 · AI 翻译
摘要：以大型语言模型（LLM）为代表的大规模预训练范式的成功，启发了时间序列基础模型（TSFM）的发展。然而，它们在金融K线（蜡烛图）数据上的应用仍然有限，往往表现不如未经预训练的架构。此外，现有的TSFM常常忽略关键的下游任务，如波动率预测和合成数据生成。为解决这些局限，我们提出Kronos，一个面向金融K线建模的统一、可扩展的预训练框架。Kronos引入了一个专门的tokenizer，将连续的市场信息离散化为token序列，同时保留价格动态和交易活动模式。我们使用自回归目标，在来自45个全球交易所、超过120亿条K线记录的大规模多市场语料库上预训练Kronos，使其能够学习细致的时间与跨资产表示。Kronos在零样本设置下于多种金融任务中表现出色。在基准数据集上，Kronos将价格序列预测的RankIC较领先的TSFM提升93%，较最佳未经预训练的基线提升87%。它还在波动率预测中实现了低9%的MAE，并在合成K线序列的生成保真度上提升22%。这些结果确立了Kronos作为端到端金融时间序列分析的稳健、多功能基础模型。我们的预训练模型公开可用，见此 https URL。
| 主题： | 统计金融（q-fin.ST）；人工智能（cs.AI）；机器学习（cs.LG） |
| 引用为： | arXiv:2508.02739 [q-fin.ST] |
| （或 arXiv:2508.02739v1 [q-fin.ST] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.02739 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite |
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来自：Yu Shi [查看电子邮件]
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2025年8月2日星期六 13:15:59 UTC（9,302 KB）
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