📈 A JP Morgan e as principais empresas quantitativas estão usando visão computacional para negociar ações. Por que você não está? Wall Street não está mais olhando apenas para castiçais — está escaneando séries temporais como imagens. 🔍 Entra em cena o Campo Angular de Gramian (GAF): uma transformação que transforma séries temporais em texturas, permitindo que modelos como CNNs e Transformadores de Visão leiam dados financeiros como um mapa de calor. O GAF codifica a semelhança do cosseno angular entre cada par de pontos temporais — revelando padrões ocultos, transições e estrutura temporal que atrasos e médias móveis simplesmente não conseguem. Se seu sinal tiver: 📊 Mudanças de tendência 🔁 Estrutura cíclica 🔥 anomalias ou explosões … Os GAFs transformam isso em uma forma que as máquinas podem ver e classificar. 🧠 Esta semana, vamos lançar um capítulo completo sobre engenharia de recursos — incluindo GAFs, gráficos de recorrência, MTFs e muito mais. Faz parte do tratamento de engenharia de recursos mais abrangente em séries de tempo já publicado: 📦 Técnicas 120+ 📚 18+ classes de características estruturadas 🧪 Com código Python, visual e integração com ML 🚀 O preço do livro sobe depois que este capítulo é lançado. 🎯 Pegue-o agora e garanta acesso vitalício: 👉 #TimeSeries #ComputerVision #GAF #QuantFinance #CNN #VisionTransformer #Forecasting #FeatureEngineering #Python #DataScience #MachineLearning #DeepLearning #Finance #JPmorgan #AlgoTrading