Kronos：ローソク足チャートにTransformerの言語を教えるファンデーションモデル

Kronosの著者は急進的なアプローチを提案：取引所のローソク足を離散トークンに変換し、「次の単語」＝次のローソク足を予測するTransformerを訓練。

BSQトークナイザー：ローソク足を2つの数値に圧縮

• 連続ローソク足ベクトルを球面に射影
• バイナリコードに量子化
• コードを2レベルに分割：粗い(S1)と詳細(S2)

階層的デコーダー：まずシナリオ、次に詳細

1. まずS1を予測 — 「粗いシナリオ」
2. S1固定でS2を精緻化 — 詳細

リンク

• 💻 GitHub: shiyu-coder/Kronos
• 📄 論文: arXiv:2508.02739
• 📄 ライセンス: MIT