Kronos: A Foundation Model for the Language of Financial Markets
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摘要
本文提出Kronos，一种针对金融K线序列的基础模型框架。通过设计基于Transformer的层次化量化器，将连续多变量K线数据离散编码为粗细粒度双子码，并利用自回归Transformer模型进行预训练。基于超过120亿条覆盖全球45个交易所、多频率的K线数据，Kronos在价格序列预测、波动率预测、合成K线生成及投资回测等多项金融任务中均取得显著性能提升，最高达传统模型的93% RankIC提升，展现了强泛化性和多任务适应能力，为金融时序分析提供了统一且高效的表示学习方案[page::0][page::1][page::4].
