未来 10 与 20 个交易日
的贵金属价格区间
开源金融 K 线基础模型 Kronos 对 COMEX 黄金与白银期货的概率预测。阴影为蒙特卡洛采样路径的 P10–P90 区间， 经滚动样本外（walk-forward）校准；虚线为中位路径。
方法
基础模型
NeoQuasar/Kronos-small（2470 万参数）——
将每根日 K 的开、高、低、收与成交量量化为离散 token，
在全球 45 个交易所、超 120 亿根 K 线的多市场语料上自回归预训练，
采样输出天然构成概率分布。
微调
冻结预训练 tokenizer，以低学习率（5e-6）在 8 种商品期货日线上微调 5 个 epoch：
黄金 GC、白银 SI、
原油 CL、铜 HG、天然气 NG、
玉米 ZC、小麦 ZW、大豆 ZS；
训练数据止于 2022-08，早于全部评估区间。
输入
回看 128 根日 K（开高低收 + 成交量），成交量经 log1p 压缩尖峰。
采样
每次预测生成 400 条蒙特卡洛路径，按时间点取经验分位数得到 P10–P90 区间； 上涨概率为路径终点高于现价的样本占比，预期变动为终点中位数相对现价的百分比， 波动放大概率为路径内日收益波动超过近期历史水平的路径占比。
校准
滚动起点回测（每个起点只用该日之前的数据，无前视偏差）估计系统性偏差并做 z 校正， 再按近期相对残差以 split-conformal 扩宽区间，全程样本外；页面展示的区间已按此校准。
数据
COMEX 黄金 GC / 白银 SI 日线。
OHLC 取自新浪外盘期货，成交量取自 Yahoo Finance。
更新
每交易日收盘后自动重跑数据、推理、校准与构建全流程。
关于 Kronos
Kronos 是开源的金融 K 线基础模型：以专用 tokenizer 将连续的开、高、低、收与成交量 离散化为 token 序列，同时保留价格动态与交易活跃度信息，再以自回归目标在 全球 45 个交易所、超过 120 亿根 K 线的多市场语料上预训练， 可零样本（zero-shot）用于价格预测、波动率预测与合成数据生成等任务， 采样输出天然构成概率分布而非单点预测。本页为其在 COMEX 黄金、白银期货上的应用： 先做商品期货日线微调，再经滚动样本外回测校准，完整方法与口径见上方「方法」。
免责声明
本站所有预测均由模型自动生成，呈现的是概率分布而非点预测，不是交易信号， 不构成任何投资建议，据此操作盈亏自负。 贵金属价格受宏观、地缘与货币政策等本模型未纳入的因素驱动。