Kronos 是面向金融市场的开源基础模型，专门针对K线序列设计，在超过45家全球交易所的数据上完成预训练。与通用时间序列模型不同，它采用两阶段框架：先用专用 tokenizer 将 OHLCV 数据量化为分层离散 token，再通过自回归 Transformer 预训练，可统一处理多种量化任务。
模型已入选 AAAI 2026，论文已上线 arXiv。目前开源 mini、small、base 三个规格，参数从 4.1M 到 102.3M 不等，均可从 Hugging Face 获取；large 版本暂未开放。项目提供在线 demo，可查看 BTC/USDT 未来24小时预测结果。
对量化研究者或交易策略开发者来说，Kronos 可直接调用预测接口，几行代码完成从数据到预测的流程，也支持批量预测和基于 Qlib 的 A 股微调示例。官方强调微调管线为演示用途，生产级策略仍需组合优化与风险因子中性化处理。项目采用 MIT 许可证。
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