Supervised Similarity for Firm Linkages
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摘要
本文提出了一种基于特征向量的企业关联度测量方法（Characteristic Vector Linkages, CVLs），并引入量子认知机器学习（QCML）技术来优化企业间相似度计算。通过欧氏距离和QCML相似度构建的动量溢出策略均显示盈利性表现，其中QCML方法在预测效率和信号稳定性上显著优于欧氏距离，尤其是长周期信号表现更佳，提升夏普比率超50%。研究验证了QCML在捕捉复杂非线性企业关联中的优势，为量化投资策略提供新思路 [page::0][page::1][page::3][page::6][page::7][page::8][page::9][page::10]
