Gabriel the Victorious and Hungarian fiction in contemporary English translation

This thesis employs multiple methodologies in order to explore Hungarian fiction in contemporary English translation as a distinct body of literature. It comprises three interrelated contributions: a bibliography, three case studies, and a translation. A bibliography of English translations of Hungarian novels published between 2000 and 2016 is presented in Appendix A, and Chapter 1 contains an overview of contemporary Hungarian-to-English fiction translation based on the bibliographic data, including a description of the assembly process. Chapters 2-4 focus more closely on a selection of these texts, tracing publication histories as well as target culture reception and interpreting translation shifts. Chapter 2 considers the language of Seiobo There Below by László Krasznahorkai (2013, tr. Ottilie Mulzet) in relation to the author’s vernacular oeuvre, and offers meta-artistic commentary on the target text. Chapter 3 investigates the concept of corporeal writing in Parallel Stories by Péter Nádas (2011, tr. Imre Goldstein), arguing that the organising principle of the source text is compromised in translation, which produces a fragmented work. Chapter 4 uncovers and categorises translation shifts in Journey by Moonlight by Antal Szerb (2002, tr. Len Rix) as an example of a recently translated Hungarian classic. Chapter 5 connects the analytical section of the thesis with the creative component that follows it. It departs from traditional academic discourse and uses a more reflective, lyrical mode of writing to explore the subjectivity of the translator and introduce the new text to its English-language readership. Finally, my English translation of the 1967 Hungarian novel Győzelmes Gábriel by György Méhes is presented under the title Gabriel the Victorious

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.This thesis considers a number of approaches to make machine learning algorithms better suited to the sequential nature of financial portfolio management tasks. We start by considering the problem of the general composition of learning algorithms that must handle temporal learning tasks, in particular that of creating and efficiently updating the training sets in a sequential simulation framework. We enumerate the desiderata that composition primitives should satisfy, and underscore the difficulty of rigorously and efficiently reaching them. We follow by introducing a set of algorithms that accomplish the desired objectives, presenting a case-study of a real-world complex learning system for financial decision-making that uses those techniques. We then describe a general method to transform a non-Markovian sequential decision problem into a supervised learning problem using a K-best paths search algorithm. We consider an application in financial portfolio management where we train a learning algorithm to directly optimize a Sharpe Ratio (or other risk-averse non-additive) utility function. We illustrate the approach by demonstrating extensive experimental results using a neural network architecture specialized for portfolio management and compare against well-known alternatives. Finally, we introduce a functional representation of time series which allows forecasts to be performed over an unspecified horizon with progressively-revealed information sets. By virtue of using Gaussian processes, a complete covariance matrix between forecasts at several time-steps is available. This information is put to use in an application to actively trade price spreads between commodity futures contracts. The approach delivers impressive out-of-sample risk-adjusted returns after transaction costs on a portfolio of 30 spreads