📈 JP Morgan y las principales firmas cuantitativas están utilizando visión por computadora para operar en acciones. ¿Por qué tú no? Wall Street ya no solo está mirando las velas — ahora está escaneando series temporales como imágenes. 🔍 Presentamos el Gramian Angular Field (GAF): una transformación que convierte series temporales en texturas, permitiendo que modelos como CNNs y Vision Transformers lean datos financieros como un mapa de calor. GAF codifica la similitud coseno angular entre cada par de puntos temporales — revelando patrones ocultos, transiciones y estructuras temporales que las rezagos y promedios móviles simplemente no pueden. Si tu señal tiene: 📊 cambios de tendencia 🔁 estructura cíclica 🔥 anomalías o explosiones … los GAFs la convierten en una forma que las máquinas pueden ver y clasificar. 🧠 Esta semana, lanzaremos un capítulo completo sobre ingeniería de características — incluyendo GAFs, gráficos de recurrencia, MTFs y más. Es parte del tratamiento de ingeniería de características más completo en series temporales jamás publicado: 📦 120+ técnicas 📚 18+ clases de características estructuradas 🧪 Con código completo en Python, visuales e integración de ML 🚀 El precio del libro subirá después de este lanzamiento de capítulo. 🎯 Consíguelo ahora y asegura acceso de por vida: 👉 #TimeSeries #ComputerVision #GAF #QuantFinance #CNN #VisionTransformer #Forecasting #FeatureEngineering #Python #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Finance #JPmorgan #AlgoTrading