Vyhledávat v databázi titulů je možné dle ISBN, ISSN, EAN, č. ČNB, OCLC či vlastního identifikátoru. Vyhledávat lze i v databázi autorů dle id autority či jména.
Projekt ObalkyKnih.cz sdružuje různé zdroje informací o knížkách do jedné, snadno použitelné webové služby. Naše databáze v tuto chvíli obsahuje 2909513 obálek a 879132 obsahů českých a zahraničních publikací. Naše API využívá většina knihoven v ČR.
Deep learning, predictability, and optimal portfolio returns | ||
|
|
Autor: Mykola Babiak, Jozef Baruník AnotaceWe study dynamic portfolio choice of a long-horizon investor who uses deep learning methods to predict equity returns when forming optimal portfolios. Our results show statistically and economically significant benefits from using deep learning to form optimal portfolios through certainty equivalent returns and Sharpe ratios. We demonstrate that a long-short-term-memory recurrent neural network, which excels in learning complex time-series dependencies, generates a superior performance among a variety of networks considered. Return predictability via deep learning generates substantially improved portfolio performance across different subsamples, particularly during recessionary periods. These gains are robust to including transaction costs, short-selling and borrowing constraints Zdroj anotace: OKCZ - ANOTACE Z WEBU | |