論文の概要: Cross-Sectional Asset Retrieval via Future-Aligned Soft Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10711v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 10:17:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.744254
• Title: Cross-Sectional Asset Retrieval via Future-Aligned Soft Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 未来適応型ソフトコントラスト学習によるクロスセクションアセット検索
• Authors: Hyeongmin Lee, Chanyeol Choi, Jihoon Kwon, Yoon Kim, Alejandro Lopez-Lira, Wonbin Ahn, Yongjae Lee,
• Abstract要約: 我々は、効果的な資産検索は将来整合するべきだと論じる。 米国株4,229株の実験では、Future-Aligned Soft Contrastive Learningは、将来のすべての指標で13のベースラインを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.54084417547621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Asset retrieval--finding similar assets in a financial universe--is central to quantitative investment decision-making. Existing approaches define similarity through historical price patterns or sector classifications, but such backward-looking criteria provide no guarantee about future behavior. We argue that effective asset retrieval should be future-aligned: the retrieved assets should be those most likely to exhibit correlated future returns. To this end, we propose Future-Aligned Soft Contrastive Learning (FASCL), a representation learning framework whose soft contrastive loss uses pairwise future return correlations as continuous supervision targets. We further introduce an evaluation protocol designed to directly assess whether retrieved assets share similar future trajectories. Experiments on 4,229 US equities demonstrate that FASCL consistently outperforms 13 baselines across all future-behavior metrics. The source code will be available soon.
• Abstract（参考訳）: 資産の検索-金融の世界における類似資産のファイリングは、量的投資決定の中心である。 既存のアプローチでは、過去の価格パターンやセクター分類を通じて類似性を定義するが、このような後方の基準は将来の行動を保証するものではない。 回収された資産は、最も相関した将来のリターンを示す可能性が最も高いものとなるべきである。 この目的のために,ソフトコントラスト損失を両立させた表現学習フレームワークであるFuture-Aligned Soft Contrastive Learning (FASCL)を提案する。 さらに,検索した資産が類似した将来の軌道を共有できるかどうかを直接評価する評価プロトコルを導入する。 米国株4,229株の実験では、FASCLは将来のすべての指標で一貫して13のベースラインを上回っている。 ソースコードはまもなく公開される予定だ。

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