📈 JP Morgan und führende Quant-Firmen nutzen Computer Vision, um Aktien zu handeln. Warum tust du das nicht? Die Wall Street schaut nicht mehr nur auf Kerzencharts — sie scannt Zeitreihen als Bilder. 🔍 Betritt das Gramian Angular Field (GAF): eine Transformation, die Zeitreihen in Texturen umwandelt, sodass Modelle wie CNNs und Vision Transformers Finanzdaten wie eine Heatmap lesen können. GAF kodiert die Winkel-Kosinus-Ähnlichkeit zwischen jedem Paar von Zeitpunkten — und offenbart verborgene Muster, Übergänge und zeitliche Strukturen, die Verzögerungen und gleitende Durchschnitte einfach nicht erfassen können. Wenn dein Signal hat: 📊 Trendwechsel 🔁 zyklische Strukturen 🔥 Anomalien oder Ausbrüche … verwandeln GAFs es in eine Form, die Maschinen sehen und klassifizieren können. 🧠 Diese Woche veröffentlichen wir ein ganzes Kapitel über Feature Engineering — einschließlich GAFs, Rückkehrplots, MTFs und mehr. Es ist Teil der umfassendsten Behandlung von Feature Engineering in Zeitreihen, die je veröffentlicht wurde: 📦 120+ Techniken 📚 18+ strukturierte Feature-Klassen 🧪 Mit vollständigem Python-Code, Visualisierungen und ML-Integration 🚀 Der Preis des Buches steigt nach diesem Kapitel. 🎯 Schnapp es dir jetzt und sichere dir lebenslangen Zugang: 👉 #TimeSeries #ComputerVision #GAF #QuantFinance #CNN #VisionTransformer #Forecasting #FeatureEngineering #Python #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Finance #JPmorgan #AlgoTrading