El uso de redes para analizar series temporales se ha vuelto cada vez más popular en los últimos años. Las series temporales univariadas y multivariadas pueden ser mapeadas a redes para examinar tanto comportamientos locales como globales. Se propone en este documento un análisis de series temporales basado en grafos de visibilidad; en este enfoque, las series temporales individuales se mapean a grafos de visibilidad que caracterizan estados relevantes. Se recolectaron los grafos de visibilidad del mercado de las empresas listadas en el índice de mercado emergente Borsa Istanbul 100 (BIST 100). Para tener en cuenta además los valores extremos locales de las series temporales subyacentes, se construyó una nueva función kernel de los grafos de visibilidad. A través de la medida novedosa proporcionada, se realizan análisis a nivel de sector y de sector a sector utilizando la función kernel asociada a esta métrica. Para examinar las tendencias sectoriales, se incluyó el período de crisis de COVID-19 en el conjunto de datos del estudio. Los hallazgos indican que se ha ideado una estrategia efectiva para analizar series temporales financieras.