(57)【要約】【課題】複数の予測モデルを横断的に活用することにより、効率的に市場における予兆を管理するための市場予兆管理システム、市場予兆管理方法及び市場予兆管理プログラムを提供する。【解決手段】予兆管理サーバ２０は、過去日毎に、過去日に関連する市場データを用いて、複数の予測モデルにより算出した各過去日の特徴量を記録した履歴記憶部２４と、複数の予測モデルを用いて、市場動向を検知する制御部２１を備える。そして、制御部２１は、予測対象日に関連する市場データを用いて、各予測モデルにより、予測対象日の特徴量を算出し、算出した各特徴量と、履歴記憶部２４に記録された各過去日の特徴量とを比較して、過去日において、特徴量の類似度に応じて類似日を特定し、類似日の市場データを取得して、市場データに基づいて予兆情報を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去日毎に、過去日に関連する市場データを用いて、複数の予測モデルにより算出した各過去日の特徴量を記録した履歴情報記憶部と、
複数の予測モデルを用いて、市場動向を検知する制御部を備えた市場予兆管理システムであって、
前記制御部が、
予測対象日に関連する市場データを用いて、各予測モデルにより、前記予測対象日の特徴量を算出し、
前記算出した各特徴量と、前記履歴情報記憶部に記録された各過去日の特徴量とを比較して、過去日において、前記特徴量の類似度に応じて類似日を特定し、
前記類似日の市場データを取得して、前記市場データに基づいて予兆情報を算出することを特徴とする市場予兆管理システム。
【請求項２】
前記制御部が、
前記類似日の市場データを用いて第１の統計値を算出し、
所定期間の過去日の市場データを用いて第２の統計値を算出し、
前記第１の統計値と前記第２の統計値との比較に基づいて、前記予兆情報を算出することを特徴とする請求項１に記載の市場予兆管理システム。
【請求項３】
各予測モデルに対して、予測の確からしさに応じたモデル評価情報を記録した評価情報記憶部を更に備え、
前記制御部が、
前記評価情報記憶部に記録されたモデル評価情報を用いて、各前記予測モデルにより算出した前記特徴量が類似する前記類似日を特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の市場予兆管理システム。
【請求項４】
前記制御部が、
前記予測対象日の市場データの実績値を取得し、
前記評価情報記憶部に記録されたモデル評価情報において、前記予測対象日の特徴量と、前記類似日の特徴量との類似度が極大化するように調整したモデル評価情報を算出する学習処理を実行し、
前記算出したモデル評価情報を、前記評価情報記憶部に更新記録することを特徴とする請求項３に記載の市場予兆管理システム。
【請求項５】
過去日毎に、過去日に関連する市場データを用いて、複数の予測モデルにより算出した各過去日の特徴量を記録した履歴情報記憶部と、
複数の予測モデルを用いて、市場動向を検知する制御部を備えた市場予兆管理システムを用いて、市場予兆の管理を行なう方法であって、
前記制御部が、
予測対象日に関連する市場データを用いて、各予測モデルにより、前記予測対象日の特徴量を算出し、
前記算出した各特徴量と、前記履歴情報記憶部に記録された各過去日の特徴量とを比較して、過去日において、前記特徴量の類似度に応じて類似日を特定し、
前記類似日の市場データを取得して、前記市場データに基づいて予兆情報を算出することを特徴とする市場予兆管理方法。
【請求項６】
過去日毎に、過去日に関連する市場データを用いて、複数の予測モデルにより算出した各過去日の特徴量を記録した履歴情報記憶部と、
複数の予測モデルを用いて、市場動向を検知する制御部を備えた市場予兆管理システムを用いて、市場予兆の管理を行なうためのプログラムであって、
前記制御部を、
予測対象日に関連する市場データを用いて、各予測モデルにより、前記予測対象日の特徴量を算出し、
前記算出した各特徴量と、前記履歴情報記憶部に記録された各過去日の特徴量とを比較して、過去日において、前記特徴量の類似度に応じて類似日を特定し、
前記類似日の市場データを取得して、前記市場データに基づいて予兆情報を算出する手段として機能させることを特徴とする市場予兆管理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、市場の予兆を検知するための市場予兆管理システム、市場予兆管理方法及び市場予兆管理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
株式等の市場において、取引価格の変動の予測が大切である。例えば、ディープラーニング等の機械学習を用いて、市場の動向を予測する技術が検討されている（例えば、特許文献１参照。）。この特許文献１に開示された技術においては、取引管理システムの予測制御部は、複数の銘柄について、予測期間候補及び株価の変動幅候補の組み合わせ毎に、株価の変動履歴を含むデータセットを用いて、予測期間候補後の株価について、２階層以上の隠れ層からなる機械学習により予測変動幅を計算する。次に、予測期間候補後の実際の株価の変動幅候補と予測変動幅とを比較し、予測精度が高い予測期間及び変動幅の組み合わせを特定する。そして、注文情報を取得した場合、この組み合わせの予測期間後の予測株価について、変動幅との関係を算出し、変動幅との関係に基づいて、取引執行タイミングを決定する。
【０００３】
また、事象間の因果関係の推移を踏まえて、事象の推移を予測する技術が検討されている（例えば、特許文献２参照。）。この特許文献２に開示された技術においては、時系列予測装置が、予測対象である事象を含む複数の事象の夫々に関連する時系列データ、及び事象間の因果関係に関連する時系列データに基づき、上記事象間の因果関係の強さを示す指標である関連度を算出し、算出した関連度に基づき上記事象に関連する時系列データの推移を予測する。時系列予測装置は、上記事象間の因果関係に関連する時系列データにおける、上記事象に関連する用語の共起頻度を用いて関連度を算出する。時系列予測装置は、予測対象である事象と因果関係を有する事象に関連する時系列データに基づき、予測対象である事象に関連する時系列データの推移を予測する複数の予測モデルを構築し、関連度に応じて各予測モデルに重み付けを行うことにより予測モデルの夫々の予測結果を統合する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−２８９４５号公報
【特許文献２】国際公開第２０１６／０６３３４１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、予測モデルを用いる場合にも、一つの予測モデルでは、的確に予兆を捉えることができるとは限らない。また、予測モデルにより動向を直接的に予測する場合には、その予測の根拠が明確でない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するための市場予兆管理システムは、過去日毎に、過去日に関連する市場データを用いて、複数の予測モデルにより算出した各過去日の特徴量を記録した履歴情報記憶部と、複数の予測モデルを用いて、市場動向を検知する制御部を備える。そして、前記制御部が、予測対象日に関連する市場データを用いて、各予測モデルにより、前記予測対象日の特徴量を算出し、前記算出した各特徴量と、前記履歴情報記憶部に記録された各過去日の特徴量とを比較して、過去日において、前記特徴量の類似度に応じて類似日を特定し、前記類似日の市場データを取得して、前記市場データに基づいて予兆情報を算出する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、複数の予測モデルを横断的に活用することにより、効率的に市場における予兆を管理することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態のシステムの説明図。
【図２】本実施形態のハードウェア構成の説明図。
【図３】本実施形態の記憶部に記録されるデータの説明図であって、（ａ）はモデル記憶部、（ｂ）は評価情報記憶部、（ｃ）は履歴記憶部の説明図。
【図４】本実施形態の処理手順の説明図。
【図５】本実施形態の処理手順の説明図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図１〜図５に従って、市場予兆管理システム、市場予兆管理方法及び市場予兆管理プログラムの一実施形態を説明する。本実施形態では、複数の予測モデルを用いた出力値を算出し、各予測結果について過去履歴の類似日を特定し、この類似日の実績分布を用いて予測を行なう場合を説明する。
図１に示すように、本実施形態の市場予兆管理方法では、ユーザ端末１０、予兆管理サーバ２０、市場情報管理サーバ３０を用いる。
【００１０】
（ハードウェア構成例）
図２は、ユーザ端末１０〜市場情報管理サーバ３０等として機能する情報処理装置Ｈ１０のハードウェア構成例である。
【００１１】
情報処理装置Ｈ１０は、通信装置Ｈ１１、入力装置Ｈ１２、表示装置Ｈ１３、記憶部Ｈ１４、プロセッサＨ１５を有する。なお、このハードウェア構成は一例であり、他のハードウェアを有していてもよい。
【００１２】
通信装置Ｈ１１は、他の装置との間で通信経路を確立して、データの送受信を実行するインタフェースであり、例えばネットワークインタフェースカードや無線インタフェース等である。
【００１３】
入力装置Ｈ１２は、利用者等からの入力を受け付ける装置であり、例えばマウスやキーボード等である。表示装置Ｈ１３は、各種情報を表示するディスプレイやタッチパネル等である。
【００１４】
記憶部Ｈ１４は、ユーザ端末１０、予兆管理サーバ２０の各種機能を実行するためのデータや各種プログラムを格納する記憶装置である。例えば、記憶部Ｈ１４は、予兆管理に用いる各種情報を記憶する。記憶部Ｈ１４の一例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク等がある。
【００１５】
プロセッサＨ１５は、記憶部Ｈ１４に記憶されるプログラムやデータを用いて、ユーザ端末１０〜市場情報管理サーバ３０における各処理（例えば、予兆管理処理）を制御する。プロセッサＨ１５の一例としては、例えばＣＰＵやＭＰＵ等がある。このプロセッサＨ１５は、ＲＯＭ等に記憶されるプログラムをＲＡＭに展開して、各種処理に対応する各種プロセスを実行する。例えば、プロセッサＨ１５は、ユーザ端末１０、予兆管理サーバ２０のアプリケーションプログラムが起動された場合、後述する図３、図４に示す各処理を実行するプロセスを動作させる。
【００１６】
プロセッサＨ１５は、自身が実行するすべての処理についてソフトウェア処理を行うものに限られない。例えば、プロセッサＨ１５は、自身が実行する処理の少なくとも一部についてハードウェア処理を行う専用のハードウェア回路（例えば、特定用途向け集積回路：ＡＳＩＣ）を備えてもよい。すなわち、プロセッサＨ１５は、（１）コンピュータプログラム（ソフトウェア）に従って動作する１つ以上のプロセッサ、（２）各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する１つ以上の専用のハードウェア回路、或いは（３）それらの組み合わせ、を含む回路（circuitry）として構成し得る。プロセッサは、ＣＰＵ並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを含み、メモリは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコード又は指令を格納している。メモリすなわちコンピュータ可読媒体は、汎用又は専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。
【００１７】
（予兆管理システムの機能）
次に、ユーザ端末１０、予兆管理システムとしての予兆管理サーバ２０の機能を説明する。
ユーザ端末１０は、予兆管理を行なう担当者が用いるコンピュータ端末である。このユーザ端末１０は、各種情報の入力を行なうための入力部（キーボードやポインティングデバイス等）や各種情報を出力するための出力部（ディスプレイやプリンタ等）を備えている。
【００１８】
予兆管理サーバ２０は、市場の予兆を管理するコンピュータシステムである。この予兆管理サーバ２０は、制御部２１、モデル記憶部２２、評価情報記憶部２３、履歴記憶部２４を備える。
【００１９】
制御部２１は、予兆管理プログラムを記憶し、モデル記憶部２２〜履歴記憶部２４に記録された情報を用いて、予兆管理プログラムに従って予兆管理処理（学習段階、個別予測段階、統合予測段階及び評価段階の各処理）を実行する。このため、予兆管理プログラムを実行することにより、制御部２１は、学習部２１０、個別予測部２１１、統合予測部２１２、評価部２１３として機能する。
【００２０】
学習部２１０は、市場データを用いて、各予測モデルの生成や更新等を行なう。
個別予測部２１１は、複数の予測モデルを用いて、複数の予測結果を算出する。本実施形態では、予測結果として、直近の市場動向の特徴量を算出する。
【００２１】
統合予測部２１２は、個別予測部２１１が算出した複数の予測結果を用いて、統合的な予測を行なう。本実施形態では、予測結果に基づいて市場の特徴量が類似する過去日（類似日候補）を特定する。そして、類似日候補に重み付けを行なって類似日を特定し、類似日に基づいて市場における動向を予測する。
評価部２１３は、実際の市場結果との比較に基づいて、予測モデルや重み付けの最適化を行なう。
【００２２】
図３（ａ）に示すように、モデル記憶部２２には、市場動向を予測するための複数の予測モデル２２０が記録される。各予測モデル２２０には、それぞれを特定するための識別子（モデルＩＤ）が付与されている。この予測モデル２２０は、市場における各指標値を用いて、将来の市場動向を表す指数（特徴量）を算出するための予測手法（パターン認識手段、関数、ネットワーク等）である。例えば、パターン認識手段としては、市場の各指標の相関関係の類似度を市場構造として指数化し、この指数の変化をパターン認識により補足する手法を用いることができる（市場の構造変化予測モデル）。また、別のパターン認識手段としては、市場データの変化パターン（構造指数）をクラスタリングした局面を生成し、局面の特徴、局面遷移の特徴を分析する手法を用いることができる（市場の局面予測モデル）。また、関数としては、例えば、回帰分析モデルを用いて、市場データの特徴量を算出する手法を用いることができる。ネットワークとしては、ディープラーニング等により生成された中間層（ネットワーク）を用いることができる。
【００２３】
図３（ｂ）に示すように、評価情報記憶部２３には、モデル評価テーブル２３０が記録される。このモデル評価テーブル２３０には、各予測モデルを特定するためのモデルＩＤに対して、重み付けを行なうための重み付け値（モデル評価情報）が記録されている。この重み付け値は、各予測モデルにおける出力値の確からしさを評価した情報である。この重み付け値は、市場値を取得した場合に、評価部２１３によって更新される。
【００２４】
図３（ｃ）に示すように、履歴記憶部２４には、履歴管理レコード２４０が記録される。この履歴管理レコード２４０は、各日の市場結果を取得した場合に記録される。履歴管理レコード２４０には、過去日付、各モデルＩＤに関連付けられた出力値、市場結果に関するデータが記録される。
【００２５】
過去日付データ領域には、予測を行なった年月日（過去日）に関するデータが記録される。
モデルＩＤデータ領域には、各予測モデルを特定するための識別子が記録される。
出力値データ領域には、各予測モデルを用いて算出した出力値に関するデータが記録される。ここでは、過去日付より前の日付の市場データを用いて、この過去日付の市場動向を予測した出力値（特徴量）が記録される。本実施形態では、複数の予測モデルを用いるため、モデルＩＤ、出力値について複数のセットが記録される。
市場結果データ領域には、過去日付の実際の市場データが記録される。
【００２６】
この予兆管理サーバ２０は、市場情報管理サーバ３０に接続されている。この市場情報管理サーバ３０は、各種市場データを管理するコンピュータシステムである。この市場データには、市場の各種指標（例えば、株価平均型株価指数、浮動株基準株価指数、時価総額加重平均型株価指数等）が含まれる。予兆管理サーバ２０は、市場情報管理サーバ３０から取得した市場データを用いて、市場予兆管理処理を実行する。
【００２７】
（予測モデル管理処理）
次に、図４を用いて、上記のように構成された予兆管理サーバ２０において、予測モデル管理処理の処理手順について説明する。この予測モデル管理処理は、定期的に実行される。
【００２８】
まず、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、市場データの取得処理を実行する（ステップＳ１−１）。具体的には、制御部２１の学習部２１０は、市場情報管理サーバ３０から、市場データを取得する。ここでは、過去の所定期間（例えば、２０年間）の市場データを取得する。
【００２９】
そして、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、予測手法毎に、予測モデルの生成処理を実行する（ステップＳ１−２）。具体的には、制御部２１の学習部２１０は、各予測手法の学習方法により、各予測モデルを生成する。そして、学習部２１０は、生成した各予測モデルを用いて、モデル記憶部２２の予測モデル２２０を更新する。更に、学習部２１０は、予測モデル２２０を更新した場合には、更新された予測モデル２２０を用いて、各過去日付の出力値を算出し、履歴記憶部２４の履歴管理レコード２４０を更新する。
【００３０】
（市場予兆管理処理）
次に、図５を用いて、上記のように構成された予兆管理サーバ２０において、市場予兆を管理する場合の処理手順について説明する。この処理は、ユーザ端末１０から、予測対象日（例えば、当日）の市場予兆管理処理の実行指示を取得した場合に行なわれる。
【００３１】
まず、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、市場データの取得処理を実行する（ステップＳ２−１）。具体的には、制御部２１の学習部２１０は、市場情報管理サーバ３０から、予測対象日の市場動向を予測するために、各予測モデルに用いる市場データを、市場情報管理サーバ３０から取得する。
【００３２】
次に、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、予測モデル毎に、出力値の取得処理を実行する（ステップＳ２−２）。具体的には、制御部２１の個別予測部２１１は、取得した市場データに対して、モデル記憶部２２に記録された各予測モデル２２０を適用し、各予測モデル２２０による出力値を算出する。そして、個別予測部２１１は、モデルＩＤに関連付けて、出力値を仮記憶する。
【００３３】
次に、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、各出力値を用いて、類似日候補の抽出処理を実行する（ステップＳ２−３）。具体的には、制御部２１の統合予測部２１２は、予測モデル２２０毎に、算出した出力値が、履歴記憶部２４に記録された出力値が所定範囲に含まれる類似日を抽出する。そして、統合予測部２１２は、モデルＩＤに関連付けて、類似日候補を仮記憶する。
【００３４】
次に、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、予測モデルの重み付け値を用いて類似日の特定を実行する（ステップＳ２−４）。具体的には、制御部２１の統合予測部２１２は、評価情報記憶部２３のモデル評価テーブル２３０から、各予測モデル２２０の重み付け値を取得する。次に、統合予測部２１２は、抽出した類似日候補の中で、各予測モデル２２０の重み付け値を用いて、類似度が高い複数個の類似日候補に絞り込む。例えば、統合予測部２１２は、重み付け値が高いモデルＩＤに関連付けられた類似日候補を、重み付け値が低いモデルＩＤに関連付けられた類似日候補よりも優先することにより、類似度が高い類似日を特定する。そして、統合予測部２１２は、重み付け値を用いて複数個に絞り込んだ類似日候補を類似日として特定する。
【００３５】
次に、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、複数の類似日の市場結果の取得処理を実行する（ステップＳ２−５）。具体的には、制御部２１の統合予測部２１２は、特定した複数の類似日における市場結果を履歴記憶部２４から取得する。
【００３６】
次に、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、複数の類似日の市場結果の統計値の算出処理を実行する（ステップＳ２−６）。具体的には、制御部２１の統合予測部２１２は、取得した複数の類似日における市場結果の統計値を算出する。ここでは、統計値としては、複数の類似日の市場結果の類似日実績分布（第１の統計値）を算出する。類似日実績分布としては、例えば、各値動き値に対する頻度分布を用いる。
【００３７】
次に、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、類似日の統計値と全体統計値の比較処理を実行する（ステップＳ２−７）。具体的には、制御部２１の統合予測部２１２は、予め定められた所定期間（例えば全期間の２０年分）のすべての過去日付の市場結果を履歴記憶部２４から取得する。次に、統合予測部２１２は、ステップＳ２−６と同様に、全期間における市場結果の統計値（第２の統計値としての全期間実績分布）を算出する。そして、全期間実績分布と類似日実績分布とを比較する。
【００３８】
次に、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、比較結果に基づいて、市場動向の予測処理を実行する（ステップＳ２−８）。具体的には、制御部２１の統合予測部２１２は、全期間実績分布と類似日実績分布との差分に応じて、予測値を算出する。例えば、全期間実績分布に対して、類似日実績分布が値上がり傾向側の頻度が高い場合には、予測値として、両分布の差分に応じて「値上がり傾向」の強さを、ユーザ端末１０に出力する。
【００３９】
その後、予測対象日について、実際の市場データが算出された場合には、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、市場結果の取得処理を実行する（ステップＳ２−９）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、市場情報管理サーバ３０から、予測を行なった予測対象日の実際の市場結果を取得する。
【００４０】
次に、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、重み付けの最適化処理を実行する（ステップＳ２−１０）。具体的には、制御部２１の評価部２１３は、メモリに、モデルＩＤに関連付けて仮記憶した類似日候補の市場結果を履歴記憶部２４から取得する。次に、評価部２１３は、類似日候補の市場結果から算出される類似日実績分布と、実際の市場結果との類似度が極大化するように、重み付け値の調整を行なう。例えば、評価情報記憶部２３に記録されているモデル評価テーブル２３０の重み付け値をベースにして、重み付け値の調整可能な範囲で、類似日実績分布が、実際の市場結果に近づく（類似度が高くなる）ように重み付け値の調整を行なう。そして、評価部２１３は、調整した重み付け値を用いて、評価情報記憶部２３のモデル評価テーブル２３０を更新する。
【００４１】
本実施形態の市場予兆管理システムによれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態では、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、予測モデル管理処理を実行する。これにより、市場データを評価するための複数の予測モデルを生成することができる。
【００４２】
（２）本実施形態では、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、予測モデル毎に、出力値の取得処理を実行する（ステップＳ２−２）。これにより、複数のモデルにより、市場データを評価することができる。
【００４３】
（３）本実施形態では、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、各出力値を用いて、類似日候補の抽出処理（ステップＳ２−３）、予測モデルの重み付け値を用いて類似日の特定処理（ステップＳ２−４）を実行する。これにより、各予測モデルの確からしさに基づいて、現在の市場状況と類似した過去日付を特定することができる。
【００４４】
（４）本実施形態では、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、複数の類似日の市場結果の取得処理（ステップＳ２−５）、複数の類似日の市場結果の統計値の算出処理（ステップＳ２−６）を実行する。これにより、類似日の動向を利用して、将来の市場動向を予測することができる。
【００４５】
（５）本実施形態では、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、類似日の統計値と全体統計値の比較処理（ステップＳ２−７）、比較結果に基づいて、市場動向の予測処理（ステップＳ２−８）を実行する。これにより、全体的な状況と、現在の状況との違いに基づいて、市場動向の予兆を把握することができる。
【００４６】
（６）本実施形態では、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、市場結果の取得処理（ステップＳ２−９）、重み付けの最適化処理（ステップＳ２−１０）を実行する。これにより、各予測モデルの評価を見直すことができる。
【００４７】
本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・上記実施形態では、モデル記憶部２２には、市場予兆を予測するための複数の予測モデル２２０が記録される。この予測モデル２２０には、市場の構造変化予測モデル、市場の局面予測モデル、回帰分析モデル、ネットワーク等を用いる。複数の予測モデル２２０を用いればよく、各予測モデル２２０は上記手法に限定されるものではない。
【００４８】
・上記実施形態では、複数の類似日の市場結果の取得処理（ステップＳ２−５）、類似日の統計値と全体統計値の比較処理（ステップＳ２−７）、重み付けの最適化処理（ステップＳ２−１０）において、市場結果を履歴記憶部２４から取得する。この市場結果を市場情報管理サーバ３０から取得するようにしてもよい。この場合には、市場情報管理サーバ３０に、過去の市場結果を保存させておく。
【００４９】
・上記実施形態では、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、市場結果の取得処理（ステップＳ２−９）、重み付けの最適化処理（ステップＳ２−１０）を実行する。ここでは、予測対象日における各予測モデル２２０の出力値を用いて、重み付け値の調整を行なう。重み付けの最適化方法は、これに限定されるものではない。例えば、所定期間の類似日候補の出力値を用いて、実際の市場結果と一致するように、各予測モデル２２０の重み付け値の調整を行なうようにしてもよい。
【００５０】
・上記実施形態では、予測対象日として当日を用いたが、将来日であればよい。例えば、過去の市場データを用いて、所定日数先の市場動向を予測するようにしてもよい。
・上記実施形態では、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、類似日の統計値と全体統計値の比較処理を実行する（ステップＳ２−７）。ここでは、制御部２１の統合予測部２１２は、全期間における市場結果を履歴記憶部２４から取得し、全期間における市場結果の統計値（全期間実績分布）を算出する。これに代えて、全期間実績分布を予め計算しておき、予兆管理サーバ２０の記憶部に記録しておいてもよい。この場合には、市場データが更新されるたびに、全期間実績分布を更新する。
【００５１】
・上記実施形態では、予兆管理サーバ２０の制御部２１は、比較結果に基づいて、市場動向の予測処理を実行する（ステップＳ２−８）。この場合、制御部２１の統合予測部２１２は、予測結果を、ユーザ端末１０に出力する。ここで、予測結果の出力先はユーザ端末１０に限定されるものではない。例えば、取引を行なう取引実行システムに出力し、この取引実行システムが予測結果に基づいて、取引を実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５２】
１０…ユーザ端末、２０…予兆管理サーバ、２１…制御部、２１０…学習部、２１１…個別予測部、２１２…統合予測部、２１３…評価部、２２…モデル記憶部、２３…評価情報記憶部、２４…履歴記憶部、３０…市場情報管理サーバ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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