Este documento examina la relación entre las alternativas de dependencia e independencia en procesos estocásticos generales y explora la dualidad entre el proceso estocástico verdadero (aunque desconocido) y la representación funcional que se ajusta a los datos observados. Demostramos que la solución depende de sus realizaciones históricas, desafiando los marcos teóricos existentes que asumen independencia entre la solución y la historia del proceso verdadero. Bajo condiciones de ortogonalidad, investigamos los espacios de parámetros dentro de los procesos generadores de datos y establecemos condiciones bajo las cuales los datos exhiben comportamientos de reversión a la media, aleatorios, cíclicos, dependientes de la historia o explosivos. Validamos nuestro marco teórico a través del análisis empírico de un extenso conjunto de datos que comprende precios diarios del S&P500, bonos del Tesoro de EE. UU. a 10 años, el tipo de cambio EUR/USD, petróleo Brent y Bitcoin desde el 1 de enero de 2002 hasta el 1 de febrero de 2024. Nuestras predicciones fuera de muestra, que abarcan el período del 17 de febrero de 2019 al 1 de febrero de 2024, demuestran la capacidad de pronóstico excepcional del modelo, obteniendo predicciones correctas con una precisión entre el 73% y el 92%, superando significativamente a los modelos ingenuos y de media móvil, que solo lograron una precisión del 47% al 54%.