AI赋能资产配置：大模型如何征服K线图

内容目录TOC\o"1-1"\h\z\u一、LLM及TSFM在金融市场应用中的困境与破局 4二、kronos可将金融时序分析从数值拟合转向语言理解 5三、核心架构结构 6四、构建覆盖全球市场的金融大模型训练体系 8五、实战应用场景：多维度赋能投资决策 10五、结论与展望 11风险提示 13图表目录图主流时间序列基础模型预训练语料中金融数据占比 4图Kronos在多个量化金融任务中的综合表现。 5图Kronos模型的两阶段框架 6图Kronos不同规模的模型配置 9图不同数据集上生成模型的视觉对比 9图基于不同模型生成信号的策略回测累计收益曲线 10图Kronos模型波动率预测数据 11一、LLMTSFM在金融市场应用中的困境与破局过去数年，以生成式AI为代表的大型语言模型技术（LLM）以其强大的数据处理能力，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了突破性进展。这一技术浪潮也延伸至时间序列分析领域，催生了一系列通用时间序列基础模型（TSFM）。这些模型如TimesFM、Moirai、Chronos等，试图通过一个模型解决所有时序问题的思路，在涵盖气候、能源、医疗等领域的庞大数据集上进行训练，以期获得广泛适用的时间序列分析能力。然而，当这些通用分析方法应用于复杂的金融市场时却面临着显著挑战。在股价预测、波动率估算等核心金融任务中，这些通用方法的表现甚至不及那些针对单一金融任务设计的传统分析模型。这一现象的根源在于，金融时间序列数据与其他领域的时序数据之间存在着本质差异，这种差异构成了难以逾越的应用鸿沟。这道质性鸿沟首先体现在数据极低的信噪比与尖锐的非平稳性上。通用时序数据如气温、用电负荷，其背后受相对稳定的物理规律支配，噪声可控，趋势可循。而金融市场价格的变化，是无数参与者基于不完全信息进行博弈的即时结果，充斥着大量无意义的随机波动，其背后的数据生成机制如市场制度、参与者结构、宏观环境则在不断漂移甚至突变。一个在2021年科技股牛市中有效的模式，在2022年的加息周期中可能完全失效，通用TSFM从平稳数据中学到的归纳偏置难以适应金融市场这种规则常变的动态本质。更深层次的问题在于，主流时间序列模型的训练数据存在对金融领域的结构性歧视。论文研究发现，在公开的通用时间序列模型训练语料中，金融序列数据的占比普遍低于1。这意味着，在模型庞大的参数体系中，仅有微不足道的部分被分配用于理解和建模金融市场特征。当模型面对K线数据中典型的波动率聚类、肥尾效应以及价格-成交量间复杂的非线性关系时，其分析能力与模型设计均难以以为继。这种数据偏见导致通用模型的输出往往停留在对历史趋势的平滑外推，无法敏锐捕捉市场情绪转换与流动性突变带来的关键拐点，而这恰恰是超额收益的核心来源。图1：主流时间序列基础模型预训练语料中金融数据占比Kronos:Afoundationmodelforthelanguageoffinancialmarkets》.Shi,Y.,Fu,Z.,Chen,S.,Zhao,B.,Xu,W.,Zhang,C.,&Li,J.(2025).arXivpreprintarXiv:2508.02739，投资的本质是在不确定性中对概率进行定价，而通用模型提供的平均最优解，在零和博弈特征显著的二级市场中实际价值相对有限。机构投资者真正需要的并非在所有市场环境下表现平庸的万能型分析工具，而是在特定市场状态中具备显著预测优势的专用分析方法。Kronos研发团队深刻认识到这一核心矛盾，放弃大而全的传统思路，专注打造专为金融领域设计的量化分析体系。这一精准定位确保了产品从设计之初就与实际交易需求高度契合。总体来说，Kronos是针对金融k线序列专门设计的基础模型，目标是将高频、多变量的市场数据转化为可解析的语言，通过覆盖45个全球交易所、超过120亿条k线记录的大规模预训练中学习层次化表征，Kronos在价格预测、波动率估计和合成数据生成等任务中都优于TSFMs序列基础模型。例如，在价格序列预测任务中，Kronos的RankIC较领先TSFM提升了93，波动率预测的MAE降低9，合成数据生成保真度提高了22。图2：Kronos在多个量化金融任务中的综合表现。KronosAfoundationmodelforthelanguageoffinancialmarkets》.ShiYFu,ZChenSZhaoB.,XuWZhangC&LiJ2025).arXivpreprintarXiv:2508.02739，二、kronos可将金融时序分析从数值拟合转向语言理解KronosRT×DRH×DKronosℝDKbt构为：��(��+1:�+�∣�1:�)=‡�(��+ℎ∣�1:�+ℎ−1)ℎ=1其核心价值在于，模型不再追求精确预测具体数值，而是聚焦于识别并量化最可能出现的市场状态序列。这一设计显著增强了模型的抗干扰能力和适应不同市场环境的泛化性能。与传统方法不同，Kronos采用离散化技术学习市场的状态转换规律，而非局限于短期价格波动的数值表现。这其实类似于分析师的决策逻辑——他们通常不预测具体点位，而是判断市场处于牛市、熊市或震荡市等状态，并据此再制定详细策略。三、核心架构结构核心架构结构（一）：k线分词器（k-linetokenization）Kronos图3：Kronos模型的两阶段框架Kronos:Afoundationmodelforthelanguageoffinancialmarkets》.Shi,Y.,Fu,Z.,Chen,S.,Zhao,B.,Xu,W.,Zhang,C.,&Li,J.(2025).arXivpreprintarXiv:2508.02739在Kronos模型中，分词器扮演着将连续市场数据翻译为模型可理解语言的关键角色。其核心是一个基于Transformer的自动编码器。具体而言，编码器首先对输入的K线数据进行特征提取，将其映射为一个连续的特征向量。这一步骤可以理解为对当前市场状态进行高度概括，形成一个密集的数值表示。随后，论文在量化器中采用名为BSQ的创新算法，负责将上述连续向量转换为一段二进制代码。这个过程类似于给复杂的市场状态分配一个唯一的、离散的ID。量化：BSQBSQ的实现方式是通过学习一组能够捕捉金融数据典型特征的最优超平面，并通过判断特征向量相对于这些超平面的方位来生成二进制编码。与传统方法相比，BSQ对异常值具有更强的鲁棒性。在实战中，市场有时会出现出现闪崩、流动性瞬间枯竭等极端行情，这些异常点极易对模型的训练和稳定性造成干扰，但BSQ能够更稳健地处理这些极端值，确保生成的代码不会因少数异常波动而发生剧烈变化，从而提升了模型在真实交易环境中的可靠性。这为后续模型准确识别和依赖有效的价格模式奠定了基础。分层标记化：先战略后战术高效计算捕获复杂市场模式为了精细刻画千变万化的市场行为，那么这个ID库就需要足够大，但这会带来难以承受的计算负担。例如一个20位的二进制代码能产生超过100万个可能的模式。若让模型每次都在百万量级的选项中进行预测，其计算成本对实际应用而言巨大无比。而Kronos则创新地引入了分层标记化机制，采用先粗后细的两步法决策流程解决这一问题。它将一个完整的20位代码，拆解为一个10位的粗粒度（coursesubtoken）代码和一个10位的细粒度代码（finesubtoken）。模型首先预测代表大类市场状态的粗粒度代码，然后在此大类下，进一步预测更精细的细粒度代码。此时，模型不再需要一次性处理百万级别的选择，而是先后进行两次的1024选1的预测，大幅降低了自回归模型的计算复杂度，使得构建超大词汇表以精确捕捉市场细微模式成为可能，也使Kronos在实战中具备价值。解码：利用分层重构损失函数注入层次化语义然而，在构建分层词典的过程中，一个关键的技术挑战是如何确保模型真正Kronosℒtokenizer=ℒcoarse+ℒfine+�ℒquant其中，粗粒度重构损失ℒcoarse要求解码器仅凭粗粒度子标记序列重构原始数ℒfineℒquant粗粒度��必须成为一个可靠的战略信息，承载市场状态的核心信息；而��则� �学习那些用于精修和细节雕琢的战术信息，为后续的预测阶段奠定了可控且可解释的语义基础。（二（HierarchicalAutoregressiveModeling）在完成了对市场数据K线的Token化后，Kronos模型进入了其核心能力的锻造阶段——分层自回归预训练。这一阶段的目标是让模型深入理解这些金融单词在时间序列中构成的句子与篇章，从而掌握市场动态演变的内在规律，最终获得预测未来走势的能力。做个比喻，这好比在掌握了大量词汇后，进一步学习语法规则与写作风格，从而能够自主生成连贯的文章。自回归建模的基本框架自回归建模的本质是让模型基于历史信息预测未来数据。在Kronos中，这一过程通过decoder-onlyTransformer架构实现，其中通过采用因果注意力机制以确保模型在预测时只能看到历史信息，无法通过窥见的未来数据来进行建模，而这种设计完全符合金融市场分析的因果律要求，因为在实际交易中我们只能基于过去的信息做出决策。模型的目标是估计整个标记序列的联合概率分布。根据概率链式法则，这个联合分布可以分解为一系列条件概率的乘积。其中，其中，b<t表示时间步t之前的所有标记。这种分解使得模型可以逐步生成序列，每个步骤都基于之前生成的内容。��(�)=‡�(��∣�<�)�=1分层预测的创新设计Kronos在粗粒度预测阶段，模型基于历史上下文信息对市场整体走势做出判断。这一阶段的预测结果为后续分析提供基本框架，类似于投资决策中的战略布局。模softmax在获得粗粒度预测结果后，模型进入细粒度预测阶段。这一阶段的核心任务是在已知市场整体趋势的基础上，预测具体的市场波动特征。通过交叉注意力机制的引入，模型能够将粗粒度预测结果与历史上下文信息进行有效融合，从而生成更加精准的细粒度预测。四、构建覆盖全球市场的金融大模型训练体系Kronos45120K17Kronos提供了多种规模的模型配置，以满足不同应用场景的需求。从参数规24.7MKronos-small499.2MKronos-smallKronos-large。图4：Kronos不同规模的模型配置模型层数模型维度前馈维度参数量Kronos-small85121024824.7MKronos-base12832204816102.3MKronos-large181664307232499.2MKronos:Afoundationmodelforthelanguageoffinancialmarkets》.Shi,Y.,Fu,Z.,Chen,S.,Zhao,B.,Xu,W.,Zhang,C.,&Li,J.(2025).arXivpreprintarXiv:2508.02739，在实战推理环节，Kronos引入了类似专业交易的多情景推演机制。通过温度调节与核采样技术，模型能够生成多样化的未来路径，而对于关键决策点，可通过蒙特卡洛模拟产生大量情景并进行集成平均，显著提升预测的稳定性。这一设计使得模型输出并不是是单一的点估计，而是包含概率信息的路径分布，为风险管理和仓位控制提供了更丰富的决策依据。另外，在模拟生成的逼真度上，Kronos模型生成了与真实市场在形态上相似的数据。图5：不同数据集上生成模型的视觉对比Kronos:Afoundationmodelforthelanguageoffinancialmarkets》.Shi,Y.,Fu,Z.,Chen,S.,Zhao,B.,Xu,W.,Zhang,C.,&Li,J.(2025).arXivpreprintarXiv:2508.02739五、实战应用场景：多维度赋能投资决策Kronos资产配置与组合优化KronosKKronos（AEIR。另外，KronosKronosAPI图6：基于不同模型生成信号的策略回测累计收益曲线Kronos:Afoundationmodelforthelanguageoffinancialmarkets》.Shi,Y.,Fu,Z.,Chen,S.,Zhao,B.,Xu,W.,Zhang,C.,&Li,J.(2025).arXivpreprintarXiv:2508.02739风险管理与波动率控制KronosMAE9R²0.262。实战中，投资者可基于波动率预测动态调整止损阈值或仓位规模。如当模型预测波动率飙升时，系统自动触发风控规则，降低杠杆或增加对冲头寸。在论文中的跨市场测试表明，该能力在加密货币和外汇市场同样有效，凸显其泛化性。此外，模型还能生成波动率预警信号，助力机构投资者规避黑天鹅事件，如2020年疫情引发的市场暴跌。图7：Kronos模型波动率预测数据Kronos:Afoundationmodelforthelanguageoffinancialmarkets》.Shi,Y.,Fu,Z.,Chen,S.,Zhao,B.,Xu,W.,Zhang,C.,&Li,J.(2025).arXivpreprintarXiv:2508.02739交易策