Kronos: 캔들스틱 차트에 Transformer 언어를 가르치는 파운데이션 모델

Kronos 저자들은 급진적 접근법을 제안: 거래소 캔들을 이산 토큰으로 변환하고 "다음 단어" = 다음 캔들을 예측하는 Transformer를 훈련.

BSQ 토크나이저: 캔들 하나를 두 숫자로 압축

• 연속 캔들 벡터를 구면에 사영
• 이진 코드로 양자화
• 코드를 두 레벨로 분할: 거친(S1)과 세밀한(S2)

계층적 디코더: 먼저 시나리오, 그다음 세부사항

1. 먼저 S1 예측 — "거친 시나리오"
2. S1 고정 후 S2 정밀화 — 세부사항

링크

• 💻 GitHub: shiyu-coder/Kronos
• 📄 논문: arXiv:2508.02739
• 📄 라이선스: MIT