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title: Kronos Stock Predictor API
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# Kronos Stock Predictor API

基于[清华大学 Kronos 金融 K 线基础大模型](https://arxiv.org/abs/2508.02739)的 A 股概率预测 REST API。

- **数据源**：Tushare Pro A 股日线，前复权（qfq）
- **推理方式**：蒙特卡洛分批采样，输出预测方向、置信度及 95% 交易区间
- **异步任务**：POST 提交 → 返回 `task_id` → GET 轮询结果

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## 更新说明（2026-03-16）

- 请求/响应主字段由 `ts_code` 统一为 `symbol`
- 数据源切换回 Tushare Pro（`pro_bar`，前复权 `qfq`）
- 方向概率 `direction.probability` 定义为“当前 `direction.signal` 的概率（0–1）”
- 推理路径改为分批采样（可通过 `MC_BATCH_SIZE` 调整批大小）
- 新增阶段耗时日志（`fetch/calendar/infer/build/cache/total`）

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## 模型信息

| 项目 | 值 |
|---|---|
| 模型 | [NeoQuasar/Kronos-base](https://huggingface.co/NeoQuasar/Kronos-base) |
| 参数量 | 102.3M |
| 架构 | Decoder-only Transformer |
| 最大上下文 | 512 根 K 线 |
| 预训练数据 | 全球 45 个交易所，120 亿根 K 线 |
| 推理设备 | CUDA（若可用）/ CPU fallback |

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## 快速开始

### 1. 提交预测任务

```bash
curl -X POST "https://yingfeng64-kronos-api.hf.space/api/v1/predict" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "symbol": "000063.SZ",
    "lookback": 512,
    "pred_len": 5,
    "sample_count": 30,
    "mode": "simple"
  }'
```

```json
{ "task_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000" }
```

### 2. 轮询结果

```bash
curl "https://yingfeng64-kronos-api.hf.space/api/v1/predict/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000"
```

`status` 为 `"pending"` 时继续等待，变为 `"done"` 或 `"failed"` 后读取结果。

### Python 一键轮询版

```python
import time, requests

BASE = "https://yingfeng64-kronos-api.hf.space"

resp = requests.post(f"{BASE}/api/v1/predict", json={
    "symbol": "000063.SZ",
    "lookback": 512,
    "pred_len": 5,
    "sample_count": 30,
})
task_id = resp.json()["task_id"]

while True:
    r = requests.get(f"{BASE}/api/v1/predict/{task_id}").json()
    if r["status"] in ("done", "failed"):
        break
    time.sleep(10)

print(r["result"])
```

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## API 文档

### `POST /api/v1/predict` — 提交单个预测任务

**请求体**

| 字段 | 类型 | 默认值 | 范围 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| `symbol` | string | — | — | A 股代码，支持 `"603777"` 或 `"000063.SZ"` |
| `lookback` | int | 512 | 20–512 | 回看历史 K 线根数 |
| `pred_len` | int | 5 | 1–60 | 预测未来交易日数（建议 ≤ 30） |
| `sample_count` | int | 30 | 1–100 | MC 蒙特卡洛采样次数 |
| `mode` | string | `"simple"` | `simple` / `advanced` | 返回字段详细程度 |
| `include_volume` | bool | false | — | `advanced` 模式下是否返回成交量预测 |

**响应（`mode=simple`）**

```json
{
  "symbol": "000063.SZ",
  "base_date": "2026-03-13",
  "pred_len": 5,
  "confidence": 95,
  "confidence_warning": false,
  "cached": false,
  "cache_expires_at": "2026-03-16 15:00:00 UTC+08:00",
  "direction": {
    "signal": "bearish",
    "probability": 0.5667
  },
  "summary": {
    "mean_close": 36.35,
    "range_low": 30.60,
    "range_high": 40.01,
    "range_width": 9.41
  },
  "bands": [
    {
      "date": "2026-03-16",
      "step": 1,
      "mean_close": 36.10,
      "trading_low": 34.46,
      "trading_high": 37.32,
      "uncertainty": 0.0785
    }
  ]
}
```

**`mode=advanced` 在每个 `bands` 条目中追加**

| 字段 | 说明 |
|---|---|
| `mean_open` / `mean_high` / `mean_low` | 预测开/高/低价均值 |
| `close_ci_low` / `close_ci_high` | 收盘价 95% 置信区间 |

当 `include_volume: true` 时额外返回顶层 `volume` 数组：

```json
"volume": [
  {
    "date": "2026-03-16",
    "mean_volume": 1050000,
    "volume_ci_low": 820000,
    "volume_ci_high": 1280000
  }
]
```

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### `GET /api/v1/predict/{task_id}` — 查询单个任务结果

**响应**

| `status` | 含义 |
|---|---|
| `pending` | 正在计算 |
| `done` | 完成，`result` 字段包含预测数据 |
| `failed` | 失败，`error` 字段包含错误信息 |

---

### `POST /api/v1/predict/batch` — 批量提交

一次提交最多 20 个预测请求，所有子任务并发入队。每个子任务参数与单个预测相同。

```bash
curl -X POST "https://yingfeng64-kronos-api.hf.space/api/v1/predict/batch" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "requests": [
      {"symbol": "000063", "pred_len": 5, "sample_count": 30},
      {"symbol": "600900", "pred_len": 5, "sample_count": 30},
      {"symbol": "000001", "pred_len": 5, "sample_count": 30}
    ]
  }'
```

```json
{
  "batch_id": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
  "task_ids": ["aaa...", "bbb...", "ccc..."]
}
```

---

### `GET /api/v1/predict/batch/{batch_id}` — 查询批量进度

```json
{
  "batch_id": "xxxxxxxx-...",
  "status": "done",
  "total": 3,
  "done": 3,
  "failed": 0,
  "tasks": [
    {
      "task_id": "aaa...",
      "status": "done",
      "result": { ... },
      "error": null
    }
  ]
}
```

| `status` | 含义 |
|---|---|
| `pending` | 仍有子任务在计算 |
| `done` | 全部成功 |
| `partial` | 部分成功、部分失败 |
| `failed` | 全部失败 |

---

### `GET /api/v1/cache` — 查看缓存状态

列出有效缓存条目及剩余 TTL。

| 参数 | 说明 |
|---|---|
| `symbol`（可选） | 只返回该股票的缓存，不传则返回全部 |

```bash
# 查某只股票
curl "https://yingfeng64-kronos-api.hf.space/api/v1/cache?symbol=000063"

# 查全部
curl "https://yingfeng64-kronos-api.hf.space/api/v1/cache"
```

```json
{
  "count": 1,
  "entries": [
    {
      "symbol": "000063",
      "lookback": 512,
      "pred_len": 5,
      "sample_count": 30,
      "mode": "simple",
      "include_volume": false,
      "cached_at": "2026-03-16 10:23:00 UTC+08:00",
      "expires_at": "2026-03-16 15:00:00 UTC+08:00",
      "ttl_seconds": 17220
    }
  ]
}
```

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### `GET /health` — 健康检查

```json
{ "status": "ok" }
```

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## 响应字段说明

| 字段 | 含义 |
|---|---|
| `base_date` | 预测所基于的最后一个历史 K 线日期 |
| `direction.signal` | `"bullish"` / `"bearish"`，由内部看涨概率是否 >= 0.5 决定 |
| `direction.probability` | 当前 `direction.signal` 的概率（0–1） |
| `trading_low` | 该日预测最低价的 q2.5 分位数（95% 交易区间下沿） |
| `trading_high` | 该日预测最高价的 q97.5 分位数（95% 交易区间上沿） |
| `uncertainty` | `(trading_high − trading_low) / last_close`，无量纲不确定性 |
| `confidence_warning` | `pred_len > 30` 时为 `true`，表示预测不确定性较大 |
| `cached` | 结果是否来自缓存 |
| `cache_expires_at` | 缓存失效时间（北京时间） |

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## 缓存机制

缓存 key 由 `(symbol, lookback, pred_len, sample_count, mode, include_volume)` 六元组构成，失效时机为下一个 A 股交易日收盘（15:00 CST）。

| 请求时间（CST） | 缓存过期时间 |
|---|---|
| 工作日 00:00–15:00 | 当日 15:00 CST |
| 工作日 15:00 后 | 次个工作日 15:00 CST |
| 周末 | 下周一 15:00 CST |
| 法定节假日 | 不特殊处理（节假日无新数据，缓存命中结果正确） |

缓存命中时响应时间 < 100ms，无需等待模型推理。

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## 运行配置

| 环境变量 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| `TUSHARE_TOKEN` | — | Tushare 访问令牌（必填） |
| `KRONOS_DIR` | `/app/Kronos` | Kronos 源码目录 |
| `MC_BATCH_SIZE` | `8` | 蒙特卡洛分批采样大小（越大通常越快，但占用显存/内存更高） |
| `TS_RETRY_COUNT` | `3` | Tushare 请求重试次数 |
| `TS_RETRY_BASE_SLEEP` | `0.8` | Tushare 重试退避基准秒数（指数退避） |

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## 可观测性

服务会在 `INFO` 日志输出预测阶段耗时，示例：

```text
Task <task_id> timing symbol=300065.SZ fetch=...ms calendar=...ms infer=...ms build=...ms cache=...ms total=...ms
```

## 性能参考

| 环境 | 单次采样 | 30 次 MC 总耗时 |
|---|---|---|
| RTX 3090 (CUDA) | ~230ms | ~7s |
| CPU only | ~3–5s | ~2–5min |

> 推荐选用 GPU 硬件以获得实用响应速度。首次冷启动需从 HuggingFace Hub 下载模型权重，约需 1–2 分钟。