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ByronWang2005/Kronos-CS2-Skins-Forecast-Demo

sourceHugging Faceupdated 11mo agoView on Hugging Face
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App README

🔮 Kronos CS2 皮肤价格预测

使用 Kronos（首个开源金融 K 线基础模型）预测 CS2 皮肤价格走势的开源项目

本项目演示如何将 Kronos —— 一个在 45+ 全球交易所数据上预训练的时序大模型 —— 迁移应用于 CS2 皮肤价格趋势预测。我们提供了一个干净、可复现、合规的分析工具，适用于研究与教育目的。

🎯 项目目标

  • —展示金融时序大模型在游戏资产预测中的跨领域迁移能力
  • —构建一个开源、合规、可演示的端到端预测工具
✅ 本项目不包含、也不提供任何真实皮肤价格数据。用户需自行提供合规数据（例如：从 Steam 社区市场手动导出）。

⚠️ 改进计划

  • —获得更高质量数据集的支持
  • —制作在线demo

🧠 工作原理

Kronos 将价格时序视为一种“金融语言”（K 线序列）。我们的流程如下：

  1. 1.用户上传历史皮肤价格 CSV（需包含 timestamps, open, high, low, close，可选 volumn, amount）
  2. 2.数据输入 Kronos-small（2470 万参数）—— 一个预训练的基础模型
  3. 3.模型生成未来 N 天的价格预测（支持概率采样）
  4. 4.可视化结果

架构图

mermaid
graph LR
    A[用户上传 OHLC/OHLCVA CSV] --> B[model/KronosPredictor]
    B --> C{设备: MPS/CPU/CUDA}
    C --> D[Kronos-small]
    D --> E[未来 N 天预测]
    E --> F[可视化输出]

🚀 快速开始（本地运行）

前置要求

  • —Python ≥ 3.10
  • —Conda（推荐）

安装步骤

bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/byronwang2005/Kronos-CS2-Skins-Forecast.git
cd Kronos-CS2-Skins-Forecast

# 创建并激活 conda 环境
conda create -n kronos python=3.10 -y
conda activate kronos

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 生成单皮肤OHLC+OHLCVA示例数据，备用
# python examples/generate_synthetic_skin.py

# 生成500个皮肤OHLC+OHLCVA示例数据，主用
python examples/generate_500_skins.py

# 运行示例OHLC数据预测
python examples/prediction_example.py

# 运行示例OHLCVA数据预测（含 volume/amount）
python examples/prediction_full_example.py

你将看到结果图表，对比历史价格与预测价格 —— 全程在本地运行（自动启用 Metal / CUDA 加速，如支持）。

以下是一个项目早期基于500个皮肤示例数据生成的预测（OHLC vs. OHLCVA）（部分结果，仅代表当时展示效果）：

对比图

📁 仓库结构

Kronos-CS2-Skins-Forecast/
├── model/                          # Kronos 官方模型代码（来自 shiyu-coder/Kronos）
├── examples/
│   ├── generate_synthetic_skin.py  # 生成单皮肤OHLC+OHLCVA示例数据
│   ├── generate_500_skins.py       # 生成500个皮肤OHLC+OHLCVA示例数据
│   ├── data/                       # 合成/预测的数据
│   │   ├── synthetic_skin_ohlc.csv
│   │   ├── synthetic_skin_full.csv
│   │   ├── synthetic_500_skins_ohlc.csv
│   │   ├── synthetic_500_skins_full.csv
│   │   ├── predictions_500_skins.csv
│   │   └── predictions_500_skins_full.csv
│   ├── prediction_example.py       # 示例OHLC数据预测
│   └── prediction_full_example.py  # 示例OHLCVA数据预测
├── src/predictor.py                # 核心预测逻辑
├── figures/
├── app.py                          # Gradio Web 界面（开发中）
├── README.md
├── requirements.txt
├── .gitignore
└── LICENSE                         # MIT 许可证

📦 依赖项

  • —torch（支持 Apple Silicon 的 MPS）
  • —pandas, numpy
  • —matplotlib
  • —gradio
  • —transformers（用于加载 Kronos）

详见 `requirements.txt`。

🤝 致谢

本项目基于：

如在研究中使用本项目，请引用 Kronos 论文：

bibtex
@misc{shi2025kronos,
  title={Kronos: A Foundation Model for the Language of Financial Markets},
  author={Yu Shi and Zongliang Fu and Shuo Chen and Bohan Zhao and Wei Xu and Changshui Zhang and Jian Li},
  year={2025},
  eprint={2508.02739},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={q-fin.ST}
}

⚠️ 免责声明

本项目不提供真实的 CS2 皮肤价格数据。 - 我们不会爬取 Steam、steamcommunity.com 或任何第三方网站。 - 所有预测结果仅用于研究与教育目的，不构成任何投资或交易建议。 - 用户需自行确保其数据来源符合 Steam Web API 使用条款 及 Steam 用户协议。 - 本项目作者与 Valve、Steam 或 CS2 无任何关联。

📜 许可证

MIT 许可证 —— 详见 `LICENSE`。 继承自 Kronos 的开源协议。

📬 反馈与贡献

欢迎提交 PR，例如：

  • —改进 UI/UX
  • —支持批量预测
  • —添加回测功能（仅限用户自有数据）

注意：请勿提交真实皮肤价格数据或爬虫脚本。

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