Los autores sugieren una metodología que implica llevar a cabo un análisis preliminar de la inercia en series temporales financieras. La inercia aquí significa la manifestación de algún tipo de memoria a largo plazo. Tales efectos pueden tener lugar en procesos complejos de tipo estocástico. Si la decisión es negativa, no recomiendan utilizar estrategias de gestión predictiva basadas en el análisis de tendencias. El estudio utiliza esquemas computacionales para detectar y confirmar tendencias en datos del mercado financiero. La efectividad de estos esquemas se evalúa analizando la frecuencia de confirmación de tendencias en diferentes intervalos de tiempo y con diferentes niveles de confirmación de tendencia. Además, el estudio destaca las limitaciones de usar curvas suavizadas para el análisis de tendencias debido al rezago en la dinámica de la curva, enfatizando la importancia de considerar datos en tiempo real en el análisis de tendencias para predicciones más precisas.