📈 JP Morgan ve önde gelen quant firmaları, hisse senetlerinde bilgisayar görüşü kullanıyor. Neden gitmiyorsun? Wall Street artık sadece şamdanlara bakmıyor — zaman serilerini görüntü olarak tarıyor. 🔍 Gramian Açısal Alanı (GAF) ortaya çıkıyor: zaman serilerini dokulara dönüştüren bir dönüşüm, CNN ve Vision Transformers gibi modellerin finansal verileri bir ısı haritası gibi okuyabilmesini sağlıyor. GAF, her çift zaman noktası arasındaki açısal kosinüs benzerliğini kodlar — gizli desenleri, geçişleri ve gecikmeli olan zamansal yapıyı ortaya çıkarır; hareketli ortalamalar ise bunu yapamaz. Eğer sinyalinizde: 📊 Trend Değişimleri 🔁 döngüsel yapı 🔥 Anomaliler veya patlamalar … GAF'ler bunu makinelerin görebileceği ve sınıflandırabileceği bir forma dönüştürür. 🧠 Bu hafta, özellik mühendisliği üzerine tam bir bölüm açıyoruz — GAF'lar, tekrarlama hikayeleri, MTF'ler ve daha fazlası dahil. Bu, şimdiye kadar yayımlanan en kapsamlı zaman mühendisliği dizisi incelemesinin bir parçasıdır: 📦 120+ teknik 📚 18+ yapılandırılmış özellik sınıfı 🧪 Tam Python kodu, görseller ve ML entegrasyonu ile 🚀 Bu bölüm düşüşünden sonra kitap fiyatı artar. 🎯 Şimdi alın ve ömür boyu erişimi kilitleyin: 👉 #TimeSeries #ComputerVision #GAF #QuantFinance #CNN #VisionTransformer #Forecasting #FeatureEngineering #Python #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Finance #JPmorgan #AlgoTrading