📈 JP Morgan e le principali aziende di quant stanno utilizzando la computer vision per fare trading di azioni. Perché non lo fai anche tu? Wall Street non si limita più a guardare le candele — sta analizzando le serie temporali come immagini. 🔍 Entra nel Gramian Angular Field (GAF): una trasformazione che trasforma le serie temporali in texture, consentendo a modelli come CNN e Vision Transformers di leggere i dati finanziari come una mappa di calore. Il GAF codifica la similarità coseno angolare tra ogni coppia di punti temporali — rivelando schemi nascosti, transizioni e strutture temporali che ritardi e medie mobili semplicemente non possono. Se il tuo segnale ha: 📊 cambiamenti di tendenza 🔁 struttura ciclica 🔥 anomalie o esplosioni …i GAF lo trasformano in una forma che le macchine possono vedere e classificare. 🧠 Questa settimana, pubblicheremo un intero capitolo sulla feature engineering — inclusi GAF, grafici di ricorrenza, MTF e altro ancora. Fa parte del trattamento di feature engineering più completo sulle serie temporali mai pubblicato: 📦 120+ tecniche 📚 18+ classi di feature strutturate 🧪 Con codice Python completo, visualizzazioni e integrazione ML 🚀 Il prezzo del libro aumenterà dopo il rilascio di questo capitolo. 🎯 Acquistalo ora e assicurati l'accesso a vita: 👉 #TimeSeries #ComputerVision #GAF #QuantFinance #CNN #VisionTransformer #Forecasting #FeatureEngineering #Python #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Finance #JPmorgan #AlgoTrading