📈 JP Morgan i czołowe firmy quantowe wykorzystują komputerowe widzenie do handlu akcjami. Dlaczego ty tego nie robisz? Wall Street nie patrzy już tylko na świeczniki — skanuje szereg czasowy jako obrazy. 🔍 Wprowadź Gramian Angular Field (GAF): transformację, która przekształca szereg czasowy w tekstury, umożliwiając modelom takim jak CNN i Vision Transformers odczytywanie danych finansowych jak mapy cieplne. GAF koduje kątową podobieństwo cosinusowe między każdą parą punktów czasowych — ujawniając ukryte wzorce, przejścia i strukturę czasową, które opóźnienia i średnie ruchome po prostu nie mogą. Jeśli twój sygnał ma: 📊 zmiany trendu 🔁 strukturę cykliczną 🔥 anomalie lub wybuchy …GAF-y przekształcają go w formę, którą maszyny mogą zobaczyć i sklasyfikować. 🧠 W tym tygodniu publikujemy pełny rozdział na temat inżynierii cech — w tym GAF-y, wykresy powtarzalności, MTF-y i więcej. To część najbardziej kompleksowego opracowania inżynierii cech w szeregach czasowych, jakie kiedykolwiek opublikowano: 📦 120+ technik 📚 18+ zorganizowanych klas cech 🧪 Z pełnym kodem w Pythonie, wizualizacjami i integracją ML 🚀 Cena książki wzrośnie po publikacji tego rozdziału. 🎯 Zdobądź ją teraz i zablokuj dożywotni dostęp: 👉 #TimeSeries #ComputerVision #GAF #QuantFinance #CNN #VisionTransformer #Forecasting #FeatureEngineering #Python #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Finance #JPmorgan #AlgoTrading