创建虚拟环境创建虚拟环境创建虚拟环境

重要的事情说3遍，这个项目依赖很多python库，如果你没有新建一个干净的python虚拟环境，在安装使用过程中很容易出现各种由于包不兼容而导致的错误。

我用的是windows系统，10年前的配置了，没有GPU，所以这个项目大部分人都可以跑起来，跟着我一步步来就行。

创建虚拟环境

Python我用的是Anaconda版本，虚拟环境我们也用conda来创建。

Kronos官方要求Python 3.10+，这里我用的是Python3.12版本。

打开一个CMD命令行（Win+R 然后输入cmd 按回车键打开）

conda create -n pykronos python=3.12下载Kronos项目

下载项目需要访问github，直接打开https://github.com/shiyu-coder/Kronos然后点击下载解压到你的电脑

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或者直接通过git clone下载也可以（推荐）

git clone https://github.com/shiyu-coder/Kronos.git

安装依赖库

这里打开CMD窗口，然后通过cd命令进入到Kronos项目目录，不知道怎么操作的，可以打开Kronos项目目录，然后按下图操作

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这样我们的CMD窗口就定位到Kronos项目对应的根目录了。

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接下来激活我们创建的Python虚拟环境 （pykronos）

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activate pykronos

接下来在CMD里执行下面的命令安装依赖库

pip install -r requirements.txt

大概等一会就安装好了，如果网络不好会下载很久。

运行demo

用VSCode打开Kronos项目（其它Python 编辑器同理）

打开项目以后我们需要在根目录新建一个data文件夹，里面用于存放用来训练和预测的行情数据文件。

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在examples里面的data文件夹官方为我们提供了一个示例行情，我们把它复制到根目录的data文件夹里。示例数据格式如下：

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打开examples下的prediction_example.py文件，我们修改下：

把sys.path.append('../')改成，这里我们import了os库

import ossys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))

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找到47行代码，如果你电脑有英伟达显卡不用改就可以，这里表示用显卡来预测，这里我改成了cpu，因为花姐的电脑没有显卡。

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改完的代码如下

predictor = KronosPredictor(model, tokenizer, device='cpu', max_context=512)

到这一步如果你的网络良好（可以上-外-网）就可以执行成功了。

模型选择

在prediction_example.py的40行左右的代码可以设置模型，默认训练预测用的是Kronos-small，分词器用的是Kronos-Tokenizer-base模型

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目前可用选择的模型有4种

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解决无法下载问题

不过估计大部分人会遇到如下情况，这是因为国内无法访问Hugging Face网站下载模型导致的。

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找到40行代码，# 1. Load Model and Tokenizer这个注释下面的2行代码

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改成

tokenizer = KronosTokenizer.from_pretrained('NeoQuasar/Kronos-Tokenizer-base',cache_dir='NeoQuasar',local_files_only=True)model = Kronos.from_pretrained('NeoQuasar/Kronos-base',cache_dir='NeoQuasar',local_files_only=True)

cache_dir='NeoQuasar',local_files_only=True 这句的意思是缓存路径改成项目根目录，使用本地模型来训练。

接下来我们在根目录创建NeoQuasar文件夹，里面存放对应的模型如下图

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弄好以后就可以跑通demo了，我已经把文件打包发网盘了，大家直接下载就可以了。下图是预测结果，红线是预测的，蓝线是实际走势。

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训练数据

训练数据我们可以从AKShare、baostock、miniQMT等渠道下载。这里我写了一份用miniQMT下载的，已经放星球了。用的时候先运行examples文件里的down_load_hq.py文件，然后修改如下代码。

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预测的时候我们把prediction_exampleold.py文件里对应的代码改成对应的行情文件即可，如下图

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好了今天关于Kronos的教程就到这里了。

模型和项目代码我已经打包放到星球了，星球用户自行下载。

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