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研究团队开源1.189B参数金融Conformer模型及审计日志

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AI 综述

Ok-Bear5967研究团队在Reddit r/LocalLLaMA发布并开源了一个1.189B参数的金融Conformer基础模型,模型在2010–2023年15只美股1分钟K线上预训练,架构含GQA、RoPE、SwiGLU和RevIN,权重与checkpoint放在Hugging Face,代码在GitHub。 团队称经35项假设检验发现,从63参数Ridge回归扩到1.189B在样本外并无一致优势,瓶颈在数据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。

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10月27日
  1. Reddit · r/LocalLLaMA
    研究团队开源 1.189B 参数金融 Conformer 基础模型权重与审计日志

    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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