O Figural no Cinema Contemporâneo: Articulações e Disjunções do Visível e do Dizível

O que significa hoje um pensamento do figural? Qual a sua importância no quadro hegemónico do Arquivo Audiovisual e Multimédia Contemporâneo? Qual a relação que o cinema, enquanto assimilável ao pensamento do figural, tem com o Arquivo, tendo em conta a recente apropriação, interpretação, reconfiguração e interrogação das estruturas arquivísticas e materiais de arquivo, por parte de cineastas que usam o cinema, ele próprio, uma forma de arquivagem e material de arquivo, como ferramenta privilegiada de interpelação do Arquivo? Qual a potencial relevância do cinema, encarado nesta perspectiva, face à necessidade política de conceber um exterior do Arquivo? Estas são algumas das perguntas que estão na origem desta tese e a que ela procura responder, através da proposta de (re)corte de um arquivo de filmes e enunciados teóricos e da sua interpelação mútua. Com efeito, a imagem ou ideia de figural supõe uma reconfiguração das relações entre visível e dizível que não só nos serve de topos inspirador da metodologia da tese, num esforço de procurar inscrever a espacialização exigida pelo pensamento do figural na sua própria estrutura, como, sobretudo, nos fornece o quadro teórico de partida para pensar hoje, na senda de autores como Jean- François Lyotard, Michel Foucault e Gilles Deleuze, a relevância simultaneamente epistemológica e política da assimilação de certos gestos cinematográficos contemporâneos a uma imagem do pensamento com estes contornos. Assim, o cinema, sobretudo na sua forma ensaística, é identificado com a possibilidade de pôr em prática, um pensamento do interstício figural, que contraria a identidade dominante do ver e do falar, que rege o paradigma contemporâneo da comunicação, assente na respectiva conversão mútua - as imagens reduzem-se à sua significação ou conteúdo e as palavras convertem-se em imagens legíveis. Através das possibilidades oferecidas pela montagem cinematográfica, trata-se, então, de reenviar as imagens a uma leitura que só elas podem dar, e as palavras a um novo tipo de escuta e entendimento, o que se traduz, em termos da relação do cinema ao Arquivo contemporâneo, na sugestão de que o cinema é uma ferramenta de requalificação do saber que aquele supõe. A nossa hipótese é, pois, a de que o cinema em geral, e certos filmes em particular, ao permitirem a perscrutação arqueológica do Arquivo, introduzem delay na nossa relação aos “documentos”, sendo que é aí, nesse intervalo entre o registo e a sua retoma, que se joga a possibilidade de resistência face ao poder difuso do Arquivo, tal como se manifesta na internet, na televisão, nas redes que hoje geram a regulação, tratamento e transmissão da informação; porque possui uma dimensão audiovisual que lhe permite articular e desarticular arquivos e corpos, e dado que as relações entre dizível e visível não estão estabilizadas, o cinema torna possível a reescrita das figuras, ou seja, um pensamento que não dispõe de uma forma já feita de verdade para o encontro das frases e das experiências, mas que extrai relações essenciais e verdadeiras dos acontecimentos do nosso presente e da nossa história, precisamente a partir da exploração do intervalo instável entre discurso e figura, e da experimentação ao nível da recolagem entre enunciados e visibilidades.

Predicting market direction with hidden Markov models

This paper develops the model of Bicego, Grosso, and Otranto (2008) and applies Hidden Markov Models to predict market direction. The paper draws an analogy between financial markets and speech recognition, seeking inspiration from the latter to solve common issues in quantitative investing. Whereas previous works focus mostly on very complex modifications of the original hidden markov model algorithm, the current paper provides an innovative methodology by drawing inspiration from thoroughly tested, yet simple, speech recognition methodologies. By grouping returns into sequences, Hidden Markov Models can then predict market direction the same way they are used to identify phonemes in speech recognition. The model proves highly successful in identifying market direction but fails to consistently identify whether a trend is in place. All in all, the current paper seeks to bridge the gap between speech recognition and quantitative finance and, even though the model is not fully successful, several refinements are suggested and the room for improvement is significant.