开源金融K线基础模型，45家交易所数据训练

金融时序数据一直被OpenAI、BloombergGPT等闭源模型垄断，Kronos的开源填补了这个缺口。之前做量化AI的团队要么调用昂贵API，要么用通用时序模型（如TimesNet、PatchTST）在金融数据上微调，效果参差不齐。

Kronos直接把K线当"语言"做自监督预训练，这和传统价格序列建模（LSTM、Transformer直接回归）是两条路——前者学的是形态语义，后者学的是数值规律。做技术面量化、图表模式识别的团队应该优先试这个，特别是做加密货币和跨境多市场策略的，45家交易所的覆盖度是独一份。

AAAI 2026已接收，代码和微调脚本全开源，但注意模型规模未披露，推理成本需实测。如果做高频或实时信号， latency 可能是瓶颈。