AlphaEar Predictor Skill

概要

このスキルは Kronos モデル (KronosPredictorUtility 経由) を利用して、時系列予測を実行し、ニュースセンチメントに基づいて予測を調整します。

機能

1. 市場トレンド予測

ワークフロー:

1. 基本予測の生成: scripts/kronos_predictor.py (KronosPredictorUtility 経由) を使用して、技術的/定量的な予測を生成します。
2. 予測の調整 (エージェント): references/PROMPTS.md の予測調整プロンプト**を使用して、最新のニュース/ロジックに基づいて数値を主観的に調整します。

主要ツール:

• KronosPredictorUtility.get_base_forecast(df, lookback, pred_len, news_text): List[KLinePoint] を返します。

使用例 (Python):

from scripts.utils.kronos_predictor import KronosPredictorUtility
from scripts.utils.database_manager import DatabaseManager

db = DatabaseManager()
predictor = KronosPredictorUtility()

# Forecast
forecast = predictor.predict("600519", horizon="7d")
print(forecast)

設定

このスキルには Kronos モデルと埋め込みモデルが必要です。

1. Kronos モデル:
   • プロジェクトルートに exports/models ディレクトリが存在することを確認してください。
   • 訓練済みニュースプロジェクタの重み (例: kronos_news_v1.pt) を exports/models/ に配置します。
   • または基本モデルに依存します (自動的にダウンロードされます)。

[!CAUTION] モデルセキュリティ: このスキルは exports/models からモデルの重みをロードします。weights_only=True を使用し、kronos_news_*.pt パターンのみをスキャンします。このディレクトリには信頼できるチェックポイントのみを配置してください。

2. 環境変数:
   • EMBEDDING_MODEL: 埋め込みモデルのパスまたは名前 (デフォルト: sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2)。
   • KRONOS_MODEL_PATH: モデルロードをオーバーライドするオプションのパス。

依存関係

• torch
• transformers
• sentence-transformers
• pandas
• numpy
• scikit-learn