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Gestus, Danza Y Palabra: Choque, Tensión, Confluencia Que Devela El Sino Trágico De Madre Coraje

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  • Autor
  • Año de publicación 2017
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Todas mis cosas en tus bolsillos

Por: Fernando Molano Vargas | Fecha: 2019

"Estos casi no son poemas de amor. Son poemas de mi amor. De un amor, quiero decir. Y son también de mi deseo. Así ¿a quién más que a mi novio, o a aquellos amigos cercanos que me quieren, o a mí, podrían interesar? Temo que para otros podrían resultar muy aburridos. Es probable. Porque Fray Luis comentó algo acerca de un pasaje del libro que Salomón le hizo a su amada: si alguien ve de lejos, sin oír la música que los anima, a una pareja que baila, así, sordo, solo verá un par de monigotes moverse como idiotas. Y es cierto. Pero fray Luis también creía que justamente por eso valen, y son bellos, los escritos sobre amores. Porque a veces evocan esa música; la que los dos danzaron. Acaso, a pesar de mi torpeza, haya sido yo capaz de hacer sonar algo de ella en estas líneas. Ojalá así sea". -          Fernando Molano Vargas, en 1997 "Todas mis cosas en tus bolsillos es un conjunto de vestigios e invocaciones del amor a un ausente, y están escritos al filo de la propia ausencia; es un collar de poemas de muerte, como lo son todos los poemas de 'un amor'". -          Del prólogo escrito por Carolina Sanín
  • Temas:
  • Autores colombianos
  • Literatura colombiana
  • Poesía

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A Novel Online Portfolio Selection Strategy with Multiperiodical Asymmetric Mean Reversion

Por: Hindawi | Fecha: 2020

La reversión a la media es una propiedad importante al construir estrategias contrarias eficientes. Los investigadores observan que la reversión a la media tiene una naturaleza multiperiodica y asimétrica simultáneamente en el mercado real. Para utilizar mejor la reversión a la media y mejorar las estrategias de selección de cartera en línea existentes, proponemos una nueva estrategia en línea llamada reversión a la media asimétrica multiperiodica (MAMR). La estrategia MAMR incorpora una función de pérdida multiparte con el método de promedio móvil y luego imita el algoritmo agresivo pasivo. Además, proporcionamos una solución a través de la optimización convexa. Esta estrategia se ejecuta en tiempo lineal y, por lo tanto, es adecuada para aplicaciones comerciales a gran escala. Nuestros resultados empíricos al probar seis conjuntos de datos del mercado real muestran que esta estrategia puede lograr mejores resultados al soportar costos de transacción más altos.

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