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研究团队开源 1.189B 参数金融 Conformer 基础模型权重与审计日志
Open Weights 1.189B Financial Conformer: GQA, RoPE, SwiGLU, and RevIN for multi-frequency time series (Weights & checkpoints on HF)
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作者：/u/Ok-Bear5967
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AI 导读
作者团队开源了在 2010–2023 年 15 只美股 1 分钟 K 线上预训练的 1.189B 参数 Financial Conformer 基础模型，架构含 GQA、RoPE、SwiGLU 和 RevIN。经 35 项假设检验发现，从 63 参数 Ridge 回归扩到 1.189B 在样本外无一致优势，瓶颈在信息含量而非参数容量；引入 1-bar 执行延迟后 2024 年净 Sharpe 从 +2.04 降至 +0.48。权重与 checkpoint 在 Hugging Face（https://huggingface.co/Ultron28/ohlcv-transformer），代码在 GitHub（https://github.com/AirBorneAI/ohlcv-transformer）。
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