Fugu-MT 論文翻訳(概要): Supervised Similarity for Firm Linkages

論文の概要: Supervised Similarity for Firm Linkages

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19856v1
Date: Mon, 09 Jun 2025 16:13:35 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-29 09:28:14.86296
Title: Supervised Similarity for Firm Linkages
Title（参考訳）: 企業間リンクの類似性向上
Authors: Ryan Samson, Adrian Banner, Luca Candelori, Sebastien Cottrell, Tiziana Di Matteo, Paul Duchnowski, Vahagn Kirakosyan, Jose Marques, Kharen Musaelian, Stefano Pasquali, Ryan Stever, Dario Villani,
Abstract要約: 高速連接型ベクトル(CVL)のための新しいプロキシについて紹介する。この概念は、まずユークリッドの類似性から、続いて量子認知機械学習(QCML)を類似性学習に適用することにより、ファームリンクを推定する。両手法が利益の出るモチベーションの流出戦略を構築するのに有効であることを示すが、QCMLの類似性はより単純なユークリッド類似性よりも優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We introduce a novel proxy for firm linkages, Characteristic Vector Linkages (CVLs). We use this concept to estimate firm linkages, first through Euclidean similarity, and then by applying Quantum Cognition Machine Learning (QCML) to similarity learning. We demonstrate that both methods can be used to construct profitable momentum spillover trading strategies, but QCML similarity outperforms the simpler Euclidean similarity.
Abstract（参考訳）: 本稿では,コグニティブ・リンク(CVL)のための新しいプロキシを提案する。この概念は、まずユークリッドの類似性から、続いて量子認知機械学習(QCML)を類似性学習に適用することで、ファームリンクを推定する。両手法が利益の出るモチベーションの流出戦略を構築するのに有効であることを示すが、QCMLの類似性はより単純なユークリッド類似性よりも優れている。

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