📈 O JP Morgan e as principais empresas de quant estão usando visão computacional para negociar ações. Por que você não está? Wall Street não está mais apenas olhando para velas — está escaneando séries temporais como imagens. 🔍 Apresentamos o Gramian Angular Field (GAF): uma transformação que converte séries temporais em texturas, permitindo que modelos como CNNs e Vision Transformers leiam dados financeiros como um mapa de calor. O GAF codifica a similaridade do cosseno angular entre cada par de pontos no tempo — revelando padrões ocultos, transições e estruturas temporais que defasagens e médias móveis simplesmente não conseguem. Se o seu sinal tem: 📊 mudanças de tendência 🔁 estrutura cíclica 🔥 anomalias ou explosões … os GAFs o transformam em uma forma que as máquinas podem ver e classificar. 🧠 Esta semana, vamos lançar um capítulo completo sobre engenharia de características — incluindo GAFs, gráficos de recorrência, MTFs e mais. É parte do tratamento mais abrangente de engenharia de características em séries temporais já publicado: 📦 120+ técnicas 📚 18+ classes de características estruturadas 🧪 Com código Python completo, visuais e integração de ML 🚀 O preço do livro aumenta após o lançamento deste capítulo. 🎯 Garanta agora e trave o acesso vitalício: 👉 #TimeSeries #ComputerVision #GAF #QuantFinance #CNN #VisionTransformer #Forecasting #FeatureEngineering #Python #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Finance #JPmorgan #AlgoTrading