📈 JP Morgan y las principales firmas cuantitativas están utilizando visión por ordenador para negociar acciones. ¿Por qué no lo estás? Wall Street ya no solo mira candelabros, sino que escanea series temporales como imágenes. 🔍 Aquí entra el Campo Angular de Gramian (GAF): una transformación que convierte series temporales en texturas, permitiendo que modelos como CNNs y Transformadores de Visión lean datos financieros como un mapa de calor. GAF codifica la similitud angular del coseno entre cada par de puntos temporales — revelando patrones ocultos, transiciones y estructura temporal que los retrasos y las medias móviles simplemente no pueden. Si tu señal tiene: 📊 Cambios de tendencia 🔁 Estructura cíclica 🔥 anomalías o explosiones … Los GAFs lo convierten en una forma que las máquinas pueden ver y clasificar. 🧠 Esta semana, vamos a publicar un capítulo completo sobre ingeniería de características — incluyendo GAFs, gráficos de recurrencia, MTFs y más. Forma parte del tratamiento de ingeniería de características en series temporales más completo jamás publicado: 📦 Técnicas 120+ 📚 18+ clases estructuradas de características 🧪 Con código completo en Python, visuales e integración de ML 🚀 El precio del libro sube tras la publicación de este capítulo. 🎯 Consíguelo ahora y obtén acceso de por vida: 👉 #TimeSeries #ComputerVision #GAF #QuantFinance #CNN #VisionTransformer #Forecasting #FeatureEngineering #Python #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Finance #JPmorgan #AlgoTrading