An Autoencoder (AE) is an independent feature extractor from data samples and a deep network can be obtained by stacking several AEs. This paper presents a novel hybrid stacked Autoencoder-based Deep Kernel-based Random Vector Functional Link Network (DKRVFLN-AE) for forecasting and trend...

We study the impact of parameter uncertainty on the expected utility of a multiperiod investor subject to quadratic transaction costs. We characterize the utility loss associated with ignoring parameter uncertainty, and show that it is equal to the product between the single-period utility loss...

Die vorliegende Arbeit hat zwei wesentliche Ziele. Auf der einen Seite soll sie existierende Konzepte zum systematischen Faktorinvestieren erweitern, mögliche Problemstellungen aufdecken und Verbesserungen vorschlagen. Zweitens, untersucht diese Arbeit eine neue Form von FinTech Innovationen:...