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ライアン・サムソン、エイドリアン・バナー、ルカ・カンデローリ、セバスチャン・コットレル、ティツィアーナ・ディ・マッテオ、ポール・ダクノフスキー、ヴァハグン・キラコシアン、ホセ・マルケス、カレン・ムサエリアン、ステファノ・パスクアリ、ライアン・スティーバー、ダリオ・ヴィラーニは、企業間の結びつきを測る新たな指標として「特性ベクトル連結性（characteristic vector linkages，　CVL）」を提案します。彼らはこの概念を用いて企業間連関を推定します。まずユークリッド類似性による手法を適用し、次に類似性学習に量子機械学習（QCML）を適用します。両手法とも収益性の高いモメンタム・スピルオーバー取引戦略の構築に活用可能であることを実証していますが、QCML類似性はより単純なユークリッド類似性を上回る性能を示しています。

企業間