Borsa mum grafikleri için 45'ten fazla borsanın verisiyle eğitilmiş açık kaynak model geldi.
Orijinal başlık: shiyu-coder /Kronos
KISACA
- Tek cümlede
- Araştırmacılar, OHLCV verisini token'lara çeviren bir tokenizer geliştirdi.
- Bulgu
- Kronos, 45'ten fazla borsanın verisiyle eğitildi ve geleceği olasılıksal tahmin ediyor.
- Neden önemli?
- Açık kaynak olması, modeli kendi verinizle ince ayarlamanıza izin veriyor.
Ne oldu?
Kronos, finansal mum grafikleri (K-line) için geliştirilmiş ilk açık kaynak temel model olarak tanıtılıyor ve dünya genelinde 45'ten fazla borsanın verisiyle eğitildi. Önce OHLCV (açılış, en yüksek, en düşük, kapanış, hacim) verisini ayrık token'lara çeviren özel bir tokenizer, ardından bu token'lar üzerinde eğitilen decoder-only bir Transformer kullanıyor. Model ailesi 4,1 milyon parametreli mini sürümden 499,2 milyon parametreli large sürüme kadar dört boyutta; large sürüm herkese açık değil. Kronos gelecekteki mum değerlerini tahmin edebiliyor, olasılıksal tahmin yapabiliyor ve kendi verinizle ince ayar yapılabiliyor.
Kronos, finansın dili olan mum grafiklerini bir dil gibi öğrenen bir model.
Aynı haberin kısa dikey video özeti.
Bu notu kaynak göstererek alıntılayabilirsin: Hasan Amanet, “Borsa mum grafikleri için 45'ten fazla borsanın verisiyle eğitilmiş açık kaynak model geldi.”, Notes for Data Science, 19 Eylül 2026.