本文系统性地探讨了将金融时间序列数据转化为图像表示，并利用卷积神经网络进行模式识别与策略开发的方法论框架。文章从理论基础、技术实现到实际应用，全面阐述了如何通过图像化表示提升对市场结构的理解与建模能力，为量化策略研究提供了一种创新性的视觉分析路径。该研究报告系统阐述了一种将金融时间序列分析从传统一维预测转向二维空间模式识别的创新范式，其核心方法论在于通过格拉姆角场（GAF）或递归图（RP）等技术将价格等序列数据编码为信息丰富的图像，并利用卷积神经网络（CNN）强大的自主特征提取能力来识别传统统计模型或人工规则难以捕捉的复杂、非线性市场结构。报告进一步探讨了该方法的具体策略应用，包括高精度识别经典图表形态、融合多技术指标进行共振分析，以及结合CAN SLIM或魔术公式等基本面筛选模型构建一个从标的选择到时机判断的多因子决策框架，旨在提升金融市场预测与交易决策的客观性、效率和稳健性。