Kronos-mini

Kronos-mini

用一个 4.1M 参数、基于 45 多家交易所数据训练的基础模型来预测金融 K 线序列。适合想用小模型做价格预测实验的量化研究人员和开发者。

由 NeoQuasar 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Kronos-mini 是 Kronos 系列里最小的公开模型，Kronos 是一组面向金融 K 线（也叫蜡烛图）的仅解码器基础模型。分词器先把开盘、最高、最低、收盘和成交量数据转成离散令牌，再由 Transformer 从这些令牌中学习。作者用来自 45 多家全球交易所的超过 120 亿条记录做了训练。Kronos-mini 有 4.1M 参数，上下文长度为 2048。

适合谁：如果你想用一个能在普通硬件上运行的小模型，在市场 K 线上测试预测，它适合你。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
金融 | 量化研究人员 | 在 K 线数据上测试价格和波动率预测 | 输入一段日 K 线历史，查看预测
金融科技 | 开发者 | 给仪表盘或工具加上预测步骤 | 在实时价格旁边显示预测图
研究 | 机器学习研究人员 | 研究为市场数据打造的基础模型 | 把它的零样本输出与基线比较

如果你想要交易建议或承诺的收益，可以跳过它，因为模型卡没有做这样的声明。

用在哪里：你通过项目代码里的 KronosPredictor 类，在 Python 里运行它，系统可以是 Windows、macOS 或 Linux。模型卡还链接了一个预测的在线演示。

• Python 3.10 或更新版本
• 项目的 GitHub 代码及其依赖文件
• 装有 huggingface_hub 包的 Windows、macOS 或 Linux

使用场景 | 谁用 | 得到什么
价格序列预测 | 量化研究人员 | 根据过去的 K 线预测后续 K 线
波动率预测 | 分析师 | 对价格可能波动幅度的预测
合成数据生成 | 研究人员 | 用于测试的人造 K 线序列

如何设置：你需要 Python 3.10 或更新版本，以及项目 GitHub 仓库里的依赖。权重很小，F32 约 16 MB。

• Python 3.10 或更新版本
• 项目依赖文件里列出的依赖
• 约 16 MB 空间存放权重

1. 安装 Python 3.10 或更新版本。
2. 从依赖文件安装依赖。
3. 下载模型文件。

pip install -r requirements.txt
pip install -U huggingface_hub
hf download NeoQuasar/Kronos-mini

如何使用：加载分词器和模型，用 KronosPredictor 包起来，再把你的 K 线历史传给它。预测器负责预处理、归一化、预测和反向归一化，所以一次预测只需几行代码。模型卡里更长的示例不在这里能看到的部分中。

Tool | What it does
KronosPredictor | 执行预处理、归一化、预测和反向归一化
Kronos-Tokenizer-2k | 与 Kronos-mini 配套的分词器
lookback | 你传入的历史数据量，最好不超过上下文上限

示例：你把一段 BTC/USDT 的 K 线历史传给预测器。它返回这段之后一个时期的预测 K 线。模型卡的在线演示展示的就是这种未来 24 小时的预测。

新手与专家：如果你刚接触，可以把一根 K 线想成某个时间段的一行市场数据，把模型想成延续这个序列的工具。第一件小事是安装依赖，然后用一个小样本运行模型卡的预测示例。

如果你熟悉这个领域，Kronos 把多维 K 线数据量化成分层的离散令牌，再在这些令牌上预训练自回归 Transformer。它在预测任务上可以零样本工作。Kronos-mini 搭配 2k 分词器，而 small 和 base 使用 base 分词器，上下文为 512。

OHLCV K 线历史
分词器生成分层令牌
Transformer 预测后续令牌
预测器反向归一化
输出预测的 K 线

注意事项：这个系列有四种大小，模型卡说最大的那个尚未公开。small 和 base 模型的最大上下文是 512，更长的输入会被预测器自动截短。

Title: 公开的 Kronos 模型参数量，单位百万
Kronos-mini: 4.1 百万
Kronos-small: 24.7 百万
Kronos-base: 102.3 百万

• License: MIT
• Cost to run: 没有提到任何 API 密钥或付费服务，F32 权重约 16 MB
• Data it reaches: 下载来自 Hugging Face，模型处理你给它的市场数据
• Not for: 交易承诺，因为模型卡没有做过，也不适合尚未发布的 Kronos-large

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：time series forecasting
• 参数量：4.1M
• Weights: about 16 MB in F32; about 2 MB at 4-bit (estimate)
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：519,114
• 点赞：42
• 许可证：mit
• Fine-tunes: 2
• 标签：safetensors, finance, candlestick, k-line, time-series-forecasting

链接

• 模型：https://huggingface.co/NeoQuasar/Kronos-mini
• 文件：https://huggingface.co/NeoQuasar/Kronos-mini/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download NeoQuasar/Kronos-mini

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。