全稱 / 目標：
Kronos 是一個專門為 金融市場的 K 線（candlestick / OHLCV 等時間序列資料） 設計的基礎模型（foundation model），它把金融市場的 K 線序列視作一種「語言」，通過量化、令牌化、Transformer 結構來建模和預測。
它的目的是統一地支援多個金融任務，如價格預測、波動率預測、合成 K 線資料生成等。
方法 / 核心設計：
1. Tokenization / Quantization（令牌化 / 量化）
將連續的 K 線資料（開盤、最高、最低、收盤價 + 成交量 / 交易額等）離散化成層次結構的 Token。這樣把連續數值變為可處理的序列 token。
2. 自迴歸 Transformer 模型
在這些 token 上做自迴歸訓練（即給定歷史 tokens，預測下一個 token），使模型學市場時間序列的動態規律。
3. 多工 / 多用途
不僅可做未來價格走勢預測，也可以做波動率預測、資料生成（模擬 K 線序列）等任務。
4. 訓練語料廣泛 + 規模大
據說用的是來自超過 45 個全球交易所、多個時間粒度的 K 線資料，總體規模達到上億條記錄以上。
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