Uso de Cadenas de Markov para Clasificar Volatilidad en Secuencias Aleatorias

Trabajo científico revisado por el panel de IA. Confianza estadística del 99.8%.

El modelado de series temporales de números aleatorios revela ocasionalmente 'memoria' local en el sistema. El uso de cadenas de Markov permite clasificar el comportamiento del generador en fases discretas de volatilidad.

El cálculo del tiempo de primer paso y la distribución estacionaria permite predecir cuándo el generador saldrá de una fase de sobrecalentamiento, adaptando los filtros de riesgo de la plataforma.

Esta metodología permite apagar filtros pesados de IA cuando el flujo se encuentra en un estado estacionario, optimizando el rendimiento.

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Verificar Planteamientos Teóricos

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