Estimar el impacto de la volatilidad en los mercados financieros es un desafío debido a las dinámicas complejas, que incluyen fluctuaciones aleatorias que involucran ruido blanco y componentes de tendencia que involucran ruido marrón. En este estudio, exploramos el potencial de aprovechar las propiedades caóticas de los datos de series temporales para mejorar la precisión. Específicamente, introducimos una nueva estrategia de trading basada en un indicador técnico, el Hurst Móvil (MH). MH utiliza el exponente de Hurst que caracteriza las propiedades caóticas de las series temporales. Hipotetizamos y luego demostramos empíricamente que MH supera a indicadores tradicionales como las Medias Móviles (MA) en el análisis de índices de acciones indias y en la captura de oportunidades de trading rentables mientras se mitiga el impacto de la volatilidad.