<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>量化金融 on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/%E9%87%8F%E5%8C%96%E9%87%91%E8%9E%8D/</link><description>Recent content in 量化金融 on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 05 Oct 2026 20:12:31 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/%E9%87%8F%E5%8C%96%E9%87%91%E8%9E%8D/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Kronos：把 K 线当语言来做的基础模型</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/kronos-financial-market-foundation-model/</link><pubDate>Thu, 14 May 2026 20:17:49 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/kronos-financial-market-foundation-model/</guid><description>&lt;h1 id="kronos把-k-线当语言来做的基础模型"&gt;Kronos：把 K 线当语言来做的基础模型&lt;/h1&gt;
&lt;p&gt;通用时间序列基础模型（TSFM）在金融 K 线上一直表现平平，论文摘要里甚至直言它们&amp;quot;常常跑不过非预训练架构&amp;quot;。Kronos 的思路是不跟通用模型硬拼，而是为 K 线专门造一套&amp;quot;语言&amp;quot;：先用分词器把连续的 OHLCV 量化成离散 Token，再用自回归 Transformer 学这套语言的统计规律。预训练语料是 45 个全球交易所、超过 120 亿条 K 线记录。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>