Kronos: Mô hình tài chính nguồn mở dự đoán K-Line
shiyu-coder/Kronos
Nên thử nếu bạn làm nghiên cứu quant trên OHLCV và cần một pretrained base chuyên biệt để fine-tune trên dữ liệu thị trường riêng — thiết kế tokenizer-plus-transformer cùng acceptance AAAI 2026 cho nó nhiều credibility hơn hẳn các repo "foundation model for X" khác. Bỏ qua nếu bạn cần lookback hơn 512 bars trên model có capacity thực sự, muốn dùng Kronos-large (đóng), hoặc cần thứ gì đó gần với tín hiệu giao dịch production — forecasts là probabilistic sampled outputs, không phải deterministic price predictions, và repo không có bất kỳ ops tooling nào.
What is it?
Xây trên dữ liệu nến từ hơn 45 sàn, Kronos tự xem là foundation model nguồn mở đầu tiên dành riêng cho K-line tài chính. Hoạt động qua hai giai đoạn: tokenizer chuyên dụng chuyển OHLCV bars liên tục thành hierarchical discrete tokens, rồi decoder-only autoregressive Transformer được pretrained trên vocabulary đó dùng same next-token prediction objective như language model. Weights cho mini, small, base có trên Hugging Face dưới org NeoQuasar, paper (arXiv 2508.02739) được chấp nhận AAAI 2026, và demo dự đoán BTC/USDT 24 giờ live.
Key Features
- ✓Kiến trúc hai giai đoạn: tokenizer chuyên dụng lượng tử hóa OHLCV bars liên tục thành hierarchical discrete tokens, rồi decoder-only Transformer được pretrained trên vocabulary đó
- ✓Model zoo trên Hugging Face: Kronos-mini (4.1M params, 2048-bar context), Kronos-small (24.7M params, 512-bar context), Kronos-base (102.3M params, 512-bar context) — tất cả mở; Kronos-large (499.2M params) công khai không được phát hành
- ✓Probabilistic forecasting qua sampling: temperature (T), nucleus sampling (top_p), và sample_count tạo distribution các forecast paths có thể trung bình
- ✓predict_batch() chạy parallel forecasts qua nhiều series cùng lúc thay vì loop predict() cho từng ticker
- ✓predict() nhận plain pandas DataFrame — open/high/low/close bắt buộc, volume/amount tùy chọn — cộng historical và future timestamp Series; không cần custom data pipeline
- ✓Fine-tuning scripts cho cả tokenizer và predictor, kèm Qlib-backed example pipeline cho thị trường A-share Trung Quốc
- ✓Demo live dự đoán BTC/USDT 24 giờ tại shiyu-coder.github.io/Kronos-demo/
Use Cases
- •Tạo probabilistic price-path forecasts cho crypto hoặc equity tickers làm feature hoặc baseline trong pipeline nghiên cứu quant lớn hơn
- •Fine-tuning tokenizer-plus-transformer đã pretrained trên lịch sử OHLCV proprietary hoặc theo thị trường cụ thể thay vì train forecasting model từ đầu
- •Batch-scan nhiều tickers cùng lúc với predict_batch() cho nghiên cứu portfolio-level hoặc cross-market
- •Nghiên cứu học thuật trích dẫn cách tiếp cận foundation model cho financial time series, có paper AAAI 2026 chấp nhận làm backing
Install
pip install -r requirements.txt từ repo. Model weights load thẳng từ Hugging Face theo tên qua KronosTokenizer.from_pretrained(...) và Kronos.from_pretrained(...) — không có bước download thủ công riêng hay API key cho các tier mở (mini, small, base). Kronos-large không cài được vì không open-source.
Usage
Khởi tạo KronosPredictor(model, tokenizer, max_context=512), rồi gọi predict() với pandas DataFrame chứa open/high/low/close columns (volume/amount tùy chọn) cộng historical và future timestamp Series. Forecasts là sampled outputs — T kiểm soát temperature, top_p thực hiện nucleus sampling, và sample_count đặt số sampled paths được trung bình thành output cuối. Dùng predict_batch() cho parallel multi-series forecasting thay vì loop predict() từng ticker. Lưu ý KronosPredictor truncate lặng lẽ bất kỳ lookback nào dài hơn max_context (512 cho small/base), nên kiểm tra input length trước khi tin output.
Pros
- ✓Thiết kế chuyên biệt cho cấu trúc OHLCV và market noise, không phải general time-series model được áp vào price data
- ✓Ship như pip-installable package với weights trên Hugging Face, không phải research-only checkout với manual download
- ✓Có paper được AAAI 2026 chấp nhận backing, không chỉ README claims
- ✓Probabilistic sampling (T / top_p / sample_count) cho distribution các forecast paths thay vì một brittle point estimate
- ✓Fine-tuning scripts cho cả tokenizer và predictor kèm Qlib-backed example pipeline
Limitations
- △max_context giới hạn 512 bars cho small và base — đúng là những tier có parameter count đáng kể — và KronosPredictor truncate lặng lẽ bất kỳ lookback dài hơn, nên multi-year daily history không fit trong một pass
- △Kronos-large (499.2M params), checkpoint capacity cao nhất, được giữ lại công khai và không có cho self-hosting hay fine-tuning
- △Chỉ Kronos-mini được 2048-bar context window, và nó lại là model nhỏ nhất ở 4.1M params — có trade-off thực giữa context-length và capacity
- △Không có hosted API hay managed inference được document — bạn tự chạy inference, tự tính toán GPU hoặc CPU time
- △Không có production SLA, monitoring, hay forecast-drift tooling — đây rõ ràng là research release, không phải ops-ready forecasting service
Who Should Use It
Quant researchers và ML engineers đã làm việc với OHLCV data và cần pretrained financial foundation model starting point cho candlestick forecasting experiments — đặc biệt nếu dự định fine-tune trên thị trường hoặc asset class riêng bằng scripts đi kèm. Bỏ qua nếu cần live trading signal out of the box, hơn 512 bars context trên model lớn hơn 24.7M params, hoặc commercial support — không có thứ nào trong số đó tồn tại ở repo này.
FAQ
Có — MIT licensed, và Kronos-mini, Kronos-small, Kronos-base đều mở trên Hugging Face dưới NeoQuasar org. Kronos-large (499.2M params) được giữ lại và không open-source.
Một pandas DataFrame với open/high/low/close columns (volume và amount tùy chọn), cộng historical và future timestamp Series. Không cần custom preprocessing pipeline ngoài việc đó.
Không cái nào trong hai — nó sample các forecast paths được kiểm soát bởi temperature (T), nucleus sampling (top_p), và sample_count, rồi bạn trung bình chúng. Output là explicitly probabilistic, không phải một con số deterministic duy nhất.
Tối đa 512 bars cho small và base model — KronosPredictor truncate bất kỳ thứ gì dài hơn. Kronos-mini hỗ trợ 2048 bars nhưng chỉ có 4.1M parameters, nên bạn đối mặt trade-off dù theo hướng nào.
Không có hosted API, SLA, hay production tooling nào được document. Coi đây là foundation model để fine-tune và backtest, không phải plug-and-play trading signal.
Có — fine-tuning scripts cho cả tokenizer và predictor đều có, kèm Qlib-backed example pipeline cho thị trường A-share Trung Quốc hướng dẫn end-to-end data prep, training, và backtesting.
Repo liên quan
Chưa chắc Kronos có hợp với bạn?
Để ChatGPT, Claude hoặc Perplexity tìm hiểu giúp — bấm bên dưới và xem AI nói gì về Kronos.