Компактная модель FinText для прогнозирования глобальных финансовых временных рядов, предварительно обученная на данных об избыточной доходности за 1990–2023 годы.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Chronos-Small Global — компактная модель временных рядов на архитектуре T5, представленная в семействе FinText. Она предварительно обучена на глобальных финансовых временных рядах за 1990–2023 годы, включающих данные об избыточной доходности, и предназначена для прогнозирования финансовых временных рядов. Модель содержит 24,1 млн параметров, использует библиотеку Transformers и распространяется в формате safetensors; максимальная длина контекста — 512 токенов. Лицензия Apache-2.0.
Обучающие данные охватывают период до 2023 года, поэтому модель может не учитывать более поздние рыночные режимы. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о поддерживаемых частотах и горизонтах прогнозирования.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is the Time Series Foundation Model (TSFM), pre-trained on global financial time series data up to the year 2023 using the Chronos architecture (Small size). The dataset spans from 1990–2023 and includes all global excess return data.
🔗 Related Links
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Временные ряды пока не поддерживаются.