Este estudio propone un procedimiento de wavelet para estimar coeficientes de correlación parcial entre los rendimientos del mercado de valores a través de diferentes escalas de tiempo. Las correlaciones parciales estimadas se utilizan posteriormente en un análisis de clúster para identificar, para cada escala de tiempo, grupos de acciones que exhiben características de movimiento del mercado distintas y que, por lo tanto, son útiles para la diversificación de carteras. El procedimiento propuesto se demuestra utilizando todos los principales índices sectoriales del S&P 500, así como los rendimientos de futuros de metales preciosos y del sector energético durante la última década. Los resultados sugieren formaciones de clúster que varían según la escala de tiempo, lo que implica diferentes estrategias de selección de acciones para los inversores que difieren en términos de su orientación hacia el horizonte de inversión.