La detección de la estructura comunitaria es una tarea importante y valiosa en los estudios de redes financieras, ya que forma la base de muchas aplicaciones estadísticas como la predicción, el análisis de riesgos y las recomendaciones. Las redes financieras tienen una estructura multicapa natural que conduce a diferentes estructuras comunitarias en diferentes niveles. Sin embargo, pocos estudios prestan atención a estas características multipartitas de las redes financieras. En este estudio, presentamos un método geométrico de granulado grueso basado en las regiones de Voronoi de una red financiera. En lugar de estudiar la estructura densa de la red, realizamos nuestro análisis en el filtrado triangular máximo de una red financiera. Esta topología filtrada surge como un enfoque eficiente porque mantiene constantes los coeficientes de agrupamiento locales y subyace a la geometría de la red. Además, para capturar los cambios en la geometría de los granos gruesos a lo largo de una crisis financiera, estudiamos las curvaturas de Haantjes de los caminos que están más lejos del centro en cada una de las regiones de Voronoi. Realizamos nuestro análisis en una representación de red que comprende los índices del mercado de valores BIST (Borsa Estambul), FTSE100 (Bolsa de Londres) y Nasdaq-100 Index (NASDAQ), a lo largo de tres períodos de crisis financiera. Nuestros resultados indican que hay cambios notables en la geometría de los granos gruesos.