عن المشروع

يُقدَّم كرونوس كنموذج أساسي مفتوح المصدر لبيانات الشموع المالية (K-line)، ويُوصف بأنه تم تدريبه على بيانات من أكثر من 45 بورصة عالمية. تم قبول المشروع في AAAI 2026، وورقته البحثية متاحة على arXiv. البنية والمنهجية كرونوس هو عائلة من النماذج الأساسية من نوع decoder-only مُدرَّبة مسبقًا على تسلسلات K-line. يستخدم إطاره ذو المرحلتين أولاً مُرمِّزًا متخصصًا لتكميم بيانات OHLCV متعددة الأبعاد المستمرة إلى رموز منفصلة هرمية، ثم يُدرِّب مسبقًا محولًا ذاتي الانحدار كبيرًا على تلك الرموز بحيث يمكن للنموذج نفسه أن يخدم مهام كمية متعددة. يضعه المؤلفون كمصمم لخصائص الضوضاء العالية للبيانات المالية، على عكس النماذج الأساسية للسلاسل الزمنية العامة. مجموعة النماذج تُوزَّع النماذج المُدرَّبة مسبقًا عبر Hugging Face تحت منظمة NeoQuasar: - Kronos-mini: Kronos-Tokenizer-2k، طول السياق 2048، 4.1 مليون معلمة. - Kronos-small: Kronos-Tokenizer-base، طول السياق 512، 24.7 مليون معلمة. - Kronos-base: Kronos-Tokenizer-base، طول السياق 512، 102.3 مليون معلمة. - Kronos-large: Kronos-Tokenizer-base، طول السياق 512، 499.2 مليون معلمة، مُدرج على أنه غير مفتوح المصدر. الاستخدام بعد تثبيت Python 3.10+ وملف المتطلبات، يقوم المستخدمون بتحميل مُرمِّز ونموذج من Hugging Face، وإنشاء مثيل KronosPredictor بقيمة max_context، واستدعاء predict مع إطار بيانات pandas يحتوي على open، high، low، close (الحجم والمبلغ اختياريان)، بالإضافة إلى سلاسل الطوابع الزمنية التاريخية والمستقبلية. يتم التحكم في أخذ العينات بواسطة temperature وtop_p وsample_count للتنبؤ الاحتمالي. تدعم طريقة predict_batch التنبؤ المتوازي عبر سلاسل متعددة، وتتطلب أطوال lookback وتنبؤ متساوية لكل سلسلة؛ وتتعامل مع التطبيع وإلغاء التطبيع لكل سلسلة وتستخدم التوازي عبر GPU. تغطي البرامج النصية المثال التنبؤ مع وبدون بيانات الحجم/المبلغ، ويعرض عرض توضيحي مباشر توقعات BTC/USDT على مدار 24 ساعة. الضبط الدقيق والاختبار الخلفي يتم توفير خط أنابيب ضبط دقيق من أربع خطوات كعرض توضيحي لسوق الأسهم A مبني على Qlib: التكوين، إعداد البيانات، ضبط دقيق للمُرمِّز والمتنبئ (متعدد وحدات معالجة الرسومات عبر torchrun)، والاختبار الخلفي باستراتيجية top-K بسيطة. يوضح README صراحةً أن هذا عرض توضيحي مبسط وليس نظام تداول كمي جاهز للإنتاج، مشيرًا إلى أن سير العمل الحقيقي سيضيف تحسين المحفظة، وتحييد عوامل المخاطر، ونمذجة تكاليف المعاملات والانزلاق، وتحديد حجم المراكز الأكثر تعقيدًا. كما يلاحظ أن العديد من التعليقات في دليل الضبط الدقيق تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وقد تحتوي على أخطاء. الترخيص صدر بموجب رخصة MIT.