Implementación en MQL5 del método de diferenciación fraccionaria de ancho fijo (FFD) descrito en el libro *Advances in Financial Machine Learning* de López de Prado (capítulo 5). Transforma una serie de precios no estacionaria en una estacionaria, conservando al mismo tiempo la máxima memoria histórica; los resultados se validan de forma cruzada con la biblioteca afml de Python con una precisión de 1e-12.
Fixed-Width Fractional Differencing (FFD):
Implementación en MQL5 del método de diferenciación fraccionaria de ancho fijo (FFD) descrito en el libro *Advances in Financial Machine Learning* de López de Prado (capítulo 5). Transforma una serie de precios no estacionaria en una estacionaria, conservando al mismo tiempo la máxima memoria histórica; los resultados se validan de forma cruzada con la biblioteca afml de Python con una precisión de 1e-12.
Author: Patrick Murimi Njoroge