Aprendizado de conexões entre empresas para estratégias de transbordamento de momentum

Resumo

Este documento propõe as conexões por vetores de características como aproximação das relações entre empresas. Ele estima as conexões usando características: primeiro, mede a similaridade euclidiana; depois, aplica Quantum Cognition Machine Learning para aprender a similaridade. O objetivo é representar as conexões entre empresas de modo a orientar estratégias de trading baseadas em transbordamentos de momentum.

Os resultados relatados indicam que estratégias construídas com ambos os métodos de similaridade podem ser rentáveis e que a similaridade aprendida por QCML tem desempenho superior à versão euclidiana. A descrição não identifica os dados, o período da amostra, os custos de transação, os controles de risco ou o desenho da avaliação, e não apresenta medidas numéricas de desempenho. Portanto, a comparação dá suporte ao método proposto no estudo conforme descrito, mas não esclarece sua robustez nem sua aplicabilidade em diferentes mercados.

Ideias principais

• As conexões por vetores de características são propostas como aproximação das relações entre empresas.
• A distância euclidiana e QCML são usadas para estimar a similaridade entre empresas.
• A medida de similaridade aprendida é aplicada a estratégias de transbordamento de momentum.
• O documento relata desempenho mais forte das estratégias com similaridade QCML do que com similaridade euclidiana.
• Não são fornecidos detalhes necessários para avaliar custos, robustez e desempenho fora da amostra.

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# Supervised Similarity for Firm Linkages


# Supervised Similarity for Firm Linkages









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.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.