Kronos-base是NeoQuasar开发的第一个开源金融K线图基础模型，在来自全球45多个交易所的数据上进行训练。作为一系列仅解码器的基础模型，Kronos-base专门针对金融市场的”语言”——K线序列进行预训练，为金融数据分析和预测提供了强大的工具。

Kronos-base模型的核心原理是将金融市场数据视为一种特殊的”语言”，通过深度学习技术理解和预测这种语言。与通用语言模型不同，Kronos-base专门针对金融数据独特的高噪声特性进行优化：

• 金融数据作为语言：将K线图(OHLCV：开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量)视为金融市场的基本”词汇”，通过序列建模捕捉市场动态。
• 高噪声处理：金融市场数据具有高噪声、非平稳性和复杂依赖关系，Kronos-base通过特殊的架构设计和训练策略来有效处理这些特性。
• 时间序列建模：利用Transformer架构的强大序列建模能力，捕捉金融时间序列中的长期依赖关系和模式。

Kronos-base采用新颖的两阶段框架设计，使其能够有效处理连续的多维金融数据：

# Kronos-base 模型核心代码示例
class KronosBase(nn.Module):
    def __init__(self, tokenizer, transformer_config):
        super().__init__()
        self.tokenizer = tokenizer  # 专门分词器
        self.transformer = AutoModelForCausalLM.from_config(transformer_config)  # 自回归Transformer
        
    def forward(self, ohlcv_data):
        # 第一阶段：分词器处理
        tokens = self.tokenizer.quantize(ohlcv_data)
        
        # 第二阶段：Transformer处理
        outputs = self.transformer(tokens)
        return outputs

Kronos-base的设计思想体现了对金融市场特性的深刻理解和AI技术的创新应用：

• 领域特化：与通用TSFMs(Transformer-based Sequence Foundation Models)不同，Kronos-base专门针对金融领域设计，更好地适应金融数据的特性。
• 两阶段框架：通过分词器和Transformer的两阶段设计，解决了连续金融数据与离散神经网络模型之间的鸿沟。
• 开源共享：作为开源项目，Kronos-base促进了金融AI技术的发展和社区共建。
• 实用导向：模型设计注重实际应用效果，在保持理论创新的同时，确保模型在实际金融场景中的有效性。

Kronos-base模型在金融领域有广泛的应用前景：

• 模型规模：基础版本具有适当的参数规模，平衡了性能和计算效率。
• 上下文长度：支持足够长的上下文窗口，能够捕捉长期市场依赖关系。
• 开源可用：模型和代码开源，便于研究和应用。
• 易于扩展：架构设计支持在不同金融场景和任务上的扩展应用。