📈 JP Morgan și cele mai importante firme de quant folosesc viziunea computerizată pentru a tranzacționa acțiuni. De ce nu ești? Wall Street nu mai privește doar sfeșnice — scanează seriile temporale sub formă de imagini. 🔍 Intră în scenă Gramian Angular Field (GAF): o transformare care transformă seriile temporale în texturi, permițând modelelor precum CNN-urile și Transformation de Viziune să citească datele financiare ca pe o hartă termică. GAF codifică asemănarea cosinus unghiulară dintre fiecare pereche de puncte temporale — dezvăluind modele ascunse, tranziții și structuri temporale care întârziere, iar mediile mobile pur și simplu nu pot face asta. Dacă semnalul tău are: 📊 Schimbări de tendință 🔁 Structura ciclică 🔥 anomalii sau explozii … GAF-urile îl transformă într-un formular pe care mașinile îl pot vedea și clasifica. 🧠 Săptămâna aceasta, lansăm un capitol întreg despre ingineria funcționalităților — inclusiv GAF-uri, grafice de recurență, MTF-uri și multe altele. Face parte din cel mai cuprinzător tratament de inginerie a funcționalităților din serii temporale publicate vreodată: 📦 120+ tehnici 📚 18+ clase de caracteristici structurate 🧪 Cu cod complet Python, vizualuri și integrare ML 🚀 Prețul cărții crește după lansarea acestui capitol. 🎯 Ia-l acum și asigură-ți accesul pe viață: 👉 #TimeSeries #ComputerVision #GAF #QuantFinance #CNN #VisionTransformer #Forecasting #FeatureEngineering #Python #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Finance #JPmorgan #AlgoTrading