timeseries_image_CNN:使用图像识别来识别时间序列中的峰前信号 源码

火炬时间序列->图像二进制分类器 该项目训练了一个火炬(热)图像分类器,以对财务时间序列中的局部最大值进行分类。 默认情况下,训练样本包含一个3通道图像张量,该图像张量是结合60个点的时间序列子序列的小波变换和Gramian角场变换产生的。 数据预处理读取财务数据(ohlcv),生成TA列,标识时间序列中的局部峰值,然后从时间序列子序列中生成标记图像。 这些标签是二进制的,其中0是距峰> 8点的子序列(或图像),而1是紧接在峰之前的子序列。 tensor_agg当前使用一个小波变换(默认情况下为BollingerBand.diff或BBv)和两个通道的Gramian角场变换(默认情况下为Ichimoku Kijun-sen和Hilbert变换趋势线)制作一个3通道图像张量。 这些可以更改,但是由于CNN架构的原因,仅限于3个频道。 可以生成一个可选的Bokeh图(但可能会很大),其中