Maxim Dmitrievsky / Perfil
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![Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-season_research.png)
Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot. Cada diagrama de caja individual ofrece una buena imagen sobre la distribución de los valores en el conjunto de datos. A pesar de sus similitudes visuales, no debemos confundir el diagrama de caja con el gráfico de velas japonesas.
![Comprendemos la "memoria" del mercado usando la diferenciación y el análisis entrópico](https://c.mql5.com/2/36/snip_20190614154924__2.png)
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.