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license: mit
tags:
- kronos
size_categories:
- 10M<n<100M
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  ## 概述

  这是一个基于Kronos模型微调后的验证数据集，在实际交易中取得了良好效果。该数据集展示了通过精心微调后的Kronos模型在金融时间序列预测方面的优异表现。

  ## 微调效果

  本数据集对应的微调模型已在实盘交易中验证，实盘策略刚开始跑，之前一直在跑模拟，效果挺好。实盘交易地址：
  **https://www.binance.com/zh-CN/copy-trading/lead-details/4711903606436672256**
  
  - 2025年9月25日 第一版本。
  - 2025年9月28日更新：做空逻辑及做多逻辑优化，过滤一些低质量条件和信号。
  - 2025年10月23日更新：重要更新，全回测版本，过滤大量噪音信号，2月4日-9月15日，交易收益：123.46%，最大回测：5.65%。
    
  ⚠️ **免责声明：此地址仅供效果展示，不建议跟单交易，投资有风险**

  ## 微调建议

  如果您想基于Kronos进行微调，强烈建议：

  1. **仔细阅读原论文** - 请一字不差地读完整篇论文，理解模型的核心原理和架构细节
  2. **深入理解模型** - Kronos是两阶段的金融时间序列预测基础模型，包含分层tokenization和自回归生成
  3. **多次实验** - 微调涉及多个方面的调整，建议进行充分的实验和调参
  4. **参考官方代码** - 详细研究官方提供的微调pipeline，理解每个步骤的作用

  ## 注意事项

  - 微调过程需要调整的参数和组件较多
  - 由于模型正在实盘运行，不便透露具体的修改细节
  - 建议研究者根据自己的数据特征和交易策略进行针对性调整
  - 大家可以多尝试不同的微调方案

  ## 相关资源

  - 原始Kronos模型：NeoQuasar/Kronos-base, NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base
  - 微调需要遵循官方的四步流程：配置→数据准备→训练→回测

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  *此数据集仅用于学术研究和模型验证，不构成投资建议*