Kronos K线预测从蜡烛图数据到价格预测的完整上手【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想知道一只股票接下来怎么走却不知道量化分析从哪入手Kronos 是一个开源的 K 线预测模型它在 45 家以上全球交易所的蜡烛图数据上预训练喂入 OHLC 数据就能输出未来的 K 线走势。不管你是想试水的散户、有自己数据的开发者还是做回测的研究者它都能开箱即用。先跑起来3 步在本地做一次 K 线预测别急着搞懂原理先把它跑起来。环境要求 Python 3.10依赖一条命令装完pip install -r requirements.txt不用写代码的入口是网页界面webui/cd webui python run.py浏览器打开http://localhost:7070操作只有四步选 CSV 数据文件 → 选模型和计算设备CPU / CUDA / MPS→ 拖动时间窗口滑块 → 点预测。时间窗口固定为 400 个历史点 120 个预测点数据文件只要 open、high、low、close 四列volume 与 amount 可省略。首次运行会下载模型权重稍等片刻。想走命令行仓库里的 examples/prediction_example.py 是一条完整的可运行脚本内部封装了KronosPredictor类传入历史数据、历史时间戳、未来时间戳返回未来 open/high/low/close/volume 的 DataFrame。要并行跑多只标的用predict_batchT温度、top_p、sample_count采样条数三个参数调节输出的随机性。三种真实产出预测图、回测曲线、个股报告仓库各阶段都有真实产出示例可直接对照这张图上下两栏上栏对比收盘价下栏对比成交量蓝线是实际值红线是模型预测。红线从蓝线终点向右延续预测和实际走势差多远一眼就能看明白。这是把模型在 A 股日线数据上微调后、跑简单 top-K 策略的回测上栏是策略累计收益下栏是相对基准的超额收益黑色虚线为沪深300基准。四条彩色线是 last/mean/max/min 四种信号取法代表不同提取方式下的表现。这是一只 A 股深科技 000021的单股预测输出除了价格、成交量预测还有日涨跌率分析和宏观环境等因素的市场评分旁边配套 JSON 分析报告可以看模型对单只股票输出的细节。注意官方明确说明这条回测流水线只是演示信号属于“原始预测”不是可以直接上场的交易系统。模型怎么挑三档参数表与选择逻辑模型参数量最大上下文说明Kronos-mini4.1M2048最轻适合跑通流程Kronos-small24.7M512速度与精度均衡README 示例默认Kronos-base102.3M512精度更高对显卡要求更高Kronos-large499.2M512未开源挑选有个坑先看上下文。small 和 base 最多只能吃 512 个历史点KronosPredictor遇到更长的输入会自动截断mini 可以到 2048。建议先用最轻的 mini 把自己的数据格式跑通再换更大的模型环境问题就不会和模型问题混在一起。原理模型怎么“读懂”K线Kronos 是两阶段架构核心代码在model/目录分词器TokenizerK 线是“多语种”的开、收、高、低、量多个维度混在一起模型没法直接读原始数字。分词器把这些连续值量化成粗细两层的离散符号就像把一门陌生语言先翻译成有限的字符集细节不丢。自回归 Transformer在符号序列上学会“看前面生成下一个”。好比天气预报员根据前几天的天气判断未来几天趋势只是这里的“天气”是 K 线。论文已被 AAAI 2026 接收训练数据横跨 45 家以上全球交易所的 K 线不局限于单一市场。按角色选路线无代码 / 微调 / 量化研究散户 / 无代码直接用webui/拖拽滑块完成预测界面自带 K 线展示和预测与实际值的对比分析全程零代码️有自己 CSV 数据的开发者finetune_csv/是你要的微调流程改一份 yaml 配置即可训练示例数据用的是阿里巴巴港股09988的五分钟 K 线量化研究者finetune/是基于 Qlib 的流程分数据预处理、tokenizer 与 predictor 两阶段微调可用 torchrun 多卡、回测评估几步脚本可直接当自建策略的骨架⚠️ 仓库里的回测流程仅用于演示离实盘还需自建组合优化、风险中性化、成本建模等环节。Kronos 把“读 K 线”收敛成分词加自回归预测的透明链路模型、数据、代码全部开源既是零门槛入口也是可持续微调的基座。【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
