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La búsqueda y el estudio del comportamiento fractal de los datos financieros supone que, tras un comportamiento aparentemente caótico de la series temporales económicas, se ocultan y operan unos mecanismos estables del comportamiento colectivo de los participantes. En la bolsa, estos mecanismos pueden llevar a la aparición de una dinámica de precios que determina y describe las propiedades específica de las series de precios. En el trading, sería interesante tener indicadores que pudieran estimar los parámetros de la fractilidad de manera estable y eficaz, en una escala y un intervalo de tiempo que fuesen útiles en la práctica.
El área de la aplicación de la diferenciación fraccionada es bastante amplia. Por ejemplo, los algoritmos del aprendizaje automático normalmente reciben una serie diferencial en la entrada. El problema es que es necesario mostrar los datos nuevos de acuerdo con la historia existente para que el modelo del aprendizaje automático pueda reconocerlos. En este artículo, se considera un enfoque original en la diferenciación de una serie temporal, además, se muestra el ejemplo de un sistema comercial auto-optimizable a base de una serie diferencial obtenida.
En este artículo se describe el mecanismo de auto-optimización de un experto que funcione en MetaTrader 5.