Компактная модель на архитектуре T5 для прогнозирования финансовых временных рядов США, обученная на данных 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 TSFM — модель временных рядов для финансового прогнозирования, обученная на данных избыточной доходности США за 1990–2023 годы. Репозиторий FinText содержит версию для американских финансовых данных до 2023 года; архитектура модели основана на T5 и использует 24,1 млн параметров.
Модель предназначена для прогнозирования финансовых временных рядов США. Она принимает последовательности временных рядов и формирует прогнозы; доступна в формате Safetensors для библиотеки Transformers. Контекст модели составляет 512 токенов. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка не приводит оценки качества, конкретные горизонты прогнозирования или ограничения применимости за пределами американских данных избыточной доходности за указанный период.
Обучение охватывает данные избыточной доходности США за 1990–2023 годы, поэтому карточка не подтверждает применимость к другим рынкам или типам временных рядов. Оценки качества и горизонты прогнозирования в карточке не приведены.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is the Time Series Foundation Model (TSFM), pre-trained on U.S. financial time series data up to the year 2023 using the Chronos architecture (Small size). The dataset spans from 1990–2023 and includes all U.S. 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.