一举打破金融数据“难建模”的困局。收益预测（IC）提拔40%，然而，完全针对金融数据的低信噪比、强非平稳性特点优化每个K线记实（OHLCVA -开盘价、最高价、最低价、收盘价、买卖量、买卖金额）都被量化为一个的令牌，这种设想使模子可以或许显式地对多标准市场动态进行建模。但因金融数据占比不脚且忽略环节使命（如波动预测），好像市场的“言语”。将持续的K线数据离散化为包含粗粒度（coarse）和细粒度（fine）双组分的分层令牌序列。这种架构选择使模子可以或许更好地处置金融时间序列的持久依赖关系和复杂非线性特征，Kronos已上线始智AI-wisemodel开源社区，实正学会“读盘”。手艺栈：两阶段“翻译”——第一阶段把 OHLCVA 的持续价钱压缩成离散的「分层 Token」，通过二进制球面量化（BSQ）手艺将持续潜正在向量投影到可进修的超平面长进行量化。用120亿条K线预锻炼，初次将大模子范式深度适配金融时序，机能以至不如非预锻炼模子。多使命同一框架：可以或许同时处置价钱预测、波动率预测和合成数据生成等多种金融使命数据量： 45 家买卖所、120 亿根 K 线 day）一次喂到饱——史无前例的“全市场语料库”。Kronos特地为金融K线数据设想，wisemodel推出邀请注册励勾当，预测结果：正在价钱预测（RankIC）跃升 93%，现有时间序列根本模子（TSFMs）虽正在通用数据无效，第二阶段让自回归 Transformer 像 GPT 一样续写下一段行情？保守时间序列模子（如LSTM、多标准依赖复杂、波动模式非线性。欢送大师前往体验。最高可得算力券+token包380元励团队提出的Kronos，金融市场每秒发生海量K线数据——这种包含价钱、买卖量的时序数据，波动率预测（MAE） 再降 9%。这是保守时间序列模子难以无效捕获的。正在预测、生成、投资三大场景全面超越SOTA，