■ 概要（1行） 45以上のグローバル取引所から収集したローソク足データ（K-lines）に特化して訓練された、金融時系列データのオープンソース基盤モデル。 ■ 特徴・用途（2〜3行） * **汎用性（Foundation Model）:** 金融ドメインに特化することで、予測、異常検知、市場センチメント分析など、様々なタスクへの応用を可能にする。 * **データソースの多様性:** 多数のグローバル取引所のデータセットで学習しているため、市場ごとの特性や異なるアセットクラス間での汎用的なパターン認識が期待できる。 * **技術的基盤:** 時系列の「言語」としてローソク足データを構造化して扱うことで、Transformerベースの強力な系列予測能力を提供する。 ■ 結論（1行） 金融時系列分析および市場行動モデリングにおいて、強力なオープンソースのベンチマーク/出発点となり得る。