(57)【要約】【課題】株取引の銘柄に関する助言を行う株取引助言プログラムにおいて、膨大なデータを取得し、これを分析してユーザに対して的確な助言を行う。【解決手段】株取引の銘柄に関する助言を行う株取引助言プログラムにおいて、新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得する情報取得ステップと、予め取得した過去の市況に関する参照用市況情報と、その過去の市況に対する後の時点における各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した市況情報に応じた参照用市況情報と各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引の銘柄に関する助言を行う助言ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。【選択図】図３
2020184131.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
株取引の銘柄に関する助言を行う株取引助言プログラムにおいて、
新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得する情報取得ステップと、
予め取得した過去の市況に関する参照用市況情報と、その過去の市況に対する後の時点における各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した市況情報に応じた参照用市況情報と各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引の銘柄に関する助言を行う助言ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする株取引助言プログラム。
【請求項２】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期に発生したイベントが反映されたイベント情報を取得し、
上記助言ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期に発生したイベントが反映された参照用イベント情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得したイベント情報に応じた参照用イベント情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引の銘柄に関する助言を行うこと
を特徴とする請求項１記載の株取引助言プログラム。
【請求項３】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期における外部環境が反映された外部環境情報を取得し、
上記助言ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期における外部環境が反映された参照用外部環境情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した外部環境情報に応じた参照用外部環境情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引の銘柄に関する助言を行うこと
を特徴とする請求項１記載の株取引助言プログラム。
【請求項４】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期における家計に関する統計的データが反映された家計情報を取得し、
上記助言ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期における家計に関する統計的データが反映された参照用家計情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した家計情報に応じた参照用家計情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引の銘柄に関する助言を行うこと
を特徴とする請求項１記載の株取引助言プログラム。
【請求項５】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期における不動産に関する統計的デーが反映された不動産情報を取得し、
上記助言ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期における不動産に関する統計的データが反映された参照用不動産情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した不動産情報に応じた参照用不動産情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引の銘柄に関する助言を行うこと
を特徴とする請求項１記載の株取引助言プログラム。
【請求項６】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期に発表された専門家の意見が反映された専門家意見情報を取得し、
上記助言ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期に発表された専門家の意見が反映された参照用専門家意見情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した専門家意見情報に応じた参照用専門家意見情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引の銘柄に関する助言を行うこと
を特徴とする請求項１記載の株取引助言プログラム。
【請求項７】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期における自然環境の情報が反映された自然環境情報を取得し、
上記助言ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期における自然環境の情報が反映された参照用自然環境情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した自然環境情報に応じた参照用自然環境情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引の銘柄に関する助言を行うこと
を特徴とする請求項１記載の株取引助言プログラム。
【請求項８】
株取引を自動的に行う自動株取引プログラムにおいて、
新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得する情報取得ステップと、
予め取得した過去の市況に関する参照用市況情報と、その過去の市況に対する後の時点における各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した市況情報に応じた参照用市況情報と各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引する銘柄を選択して取引を行う取引ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする自動株取引プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、株取引の銘柄に関する助言を行う株取引助言プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
株取引を行う際の様々な助言を行うアプリや、株取引の自動化、即ち自動トレードを行うシステムが近年において利用されるようになっている。このようなアプリやシステムを利用する上では、膨大なデータ分析の下で助言をしてもらった方が勝率をより高くすることができ、利益の増加も期待できる。しかしながら、その膨大なデータを取得することができたとしても、これを分析してユーザに対して的確な助言ができるような出力解をまとめ上げることは相当な労力を要する。またこれらの作業を自動的に行うことができるシステムは従来において提案されていないのが現状であった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、株取引の銘柄に関する助言を行う株取引助言プログラムにおいて、膨大なデータを取得し、これを分析してユーザに対して的確な助言ができるような出力解をまとめ上げることが可能な株取引助言プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上述した課題を解決するために、本発明に係る株取引助言プログラムは、株取引の銘柄に関する助言を行う株取引助言プログラムにおいて、新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得する情報取得ステップと、予め取得した過去の市況に関する参照用市況情報と、その過去の市況における各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した市況情報に応じた参照用市況情報と各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引の銘柄に関する助言を行う助言ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００５】
本発明に係る自動株取引プログラムは、株取引を自動的に行う自動株取引プログラムにおいて、新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得する情報取得ステップと、予め取得した過去の市況に関する参照用市況情報と、その過去の市況における各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した市況情報に応じた参照用市況情報と各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づき、株取引する銘柄を選択して取引を行う取引ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
特段のスキルや経験が無くても、顧客が解決したい経営上の問題点や課題に対して、人工知能により自動的に株取引に関する助言を得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明を適用したシステムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】探索装置の具体的な構成例を示す図である。
【図３】本発明の動作について説明するための図である。
【図４】本発明の動作について説明するための図である。
【図５】本発明の動作について説明するための図である。
【図６】本発明の動作について説明するための図である。
【図７】本発明の動作について説明するための図である。
【図８】本発明の動作について説明するための図である。
【図９】本発明の動作について説明するための図である。
【図１０】本発明の動作について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明を適用した株取引助言プログラムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
【０００９】
図１は、本発明を適用した株取引助言プログラムが実装される株取引助言システム１の全体構成を示すブロック図である。株取引助言システム１は、情報取得部９と、情報取得部９に接続された探索装置２と、探索装置２に接続されたデータベース３とを備えている。
【００１０】
情報取得部９は、本システムを活用する者が各種コマンドや情報を入力するためのデバイスであり、具体的にはキーボードやボタン、タッチパネル、マウス、スイッチ等により構成される。情報取得部９は、テキスト情報を入力するためのデバイスに限定されるものではなく、マイクロフォン等のような音声を検知してこれをテキスト情報に変換可能なデバイスで構成されていてもよい。また情報取得部９は、カメラ等の画像を撮影可能な撮像装置として構成されていてもよい。情報取得部９は、紙媒体の書類から文字列を認識できる機能を備えたスキャナで構成されていてもよい。また情報取得部９は、後述する探索装置２と一体化されていてもよい。情報取得部９は、検知した情報を探索装置２へと出力する。また情報取得部９は地図情報をスキャニングすることで位置情報を特定する手段により構成されていてもよい。また情報取得部９は、温度センサ、湿度センサ、流量センサ、その他物質や物性を特定することが可能なセンサも含む。情報取得部９は、インターネット上のサイトに掲載されている文字列やデータを自動的に取り込んでくる手段で構成されていてもよい。
【００１１】
データベース３は、株取引助言を行う上で必要な様々な情報が蓄積される。株取引助言を行う上で必要な情報としては、過去の市況に関する参照用市況情報、過去の市況の検出時期に発生したイベントが反映された参照用イベント情報、過去の市況の検出時期における外部環境が反映された参照用外部環境情報、過去の市況の検出時期における家計に関する統計的データが反映された参照用家計情報、過去の市況の検出時期における不動産に関する統計的データが反映された参照用不動産情報、過去の市況の検出時期に発表された専門家の意見が反映された参照用専門家意見情報、過去の市況の検出時期における自然環境の情報が反映された参照用自然環境情報と、その過去の市況における各銘柄の株価の増減データとのデータセットが記憶されている。
【００１２】
つまり、データベース３には、このような参照用市況情報に加え、参照用イベント情報、参照用外部環境情報、参照用家計情報、参照用不動産情報、参照用専門家意見情報、参照用自然環境情報の何れか１以上と、過去の市況における各銘柄の株価の増減データが互いに紐づけられて記憶されている。
【００１３】
探索装置２は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等を始めとした電子機器で構成されているが、ＰＣ以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。ユーザは、この探索装置２による探索解を得ることができる。
【００１４】
図２は、探索装置２の具体的な構成例を示している。この探索装置２は、探索装置２全体を制御するための制御部２４と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部２５と、有線通信又は無線通信を行うための通信部２６と、各種判断を行う推定部２７と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部２８とが内部バス２１にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス２１には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部２３が接続されている。
【００１５】
制御部２４は、内部バス２１を介して制御信号を送信することにより、探索装置２内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部２４は、操作部２５を介した操作に応じて各種制御用の指令を内部バス２１を介して伝達する。
【００１６】
操作部２５は、キーボードやタッチパネルにより具現化され、プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部２５は、上記実行命令がユーザから入力された場合には、これを制御部２４に通知する。この通知を受けた制御部２４は、推定部２７を始め、各構成要素と協調させて所望の処理動作を実行していくこととなる。この操作部２５は、前述した情報取得部９として具現化されるものであってもよい。
【００１７】
推定部２７は、探索解を推定する。この推定部２７は、推定動作を実行するに当たり、必要な情報として記憶部２８に記憶されている各種情報や、データベース３に記憶されている各種情報を読み出す。この推定部２７は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
【００１８】
表示部２３は、制御部２４による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部２３は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等によって実現される。
【００１９】
記憶部２８は、ハードディスクで構成される場合において、制御部２４による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部２８には、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムは制御部２４により読み出されて実行されることになる。
【００２０】
上述した構成からなる株取引助言システム１における動作について説明をする。
【００２１】
株取引助言システム１では、例えば図３に示すように、参照用市況情報と、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度が予め設定され、取得されていることが前提となる。参照用市況情報とは、市況に関する様々な情報である。この参照用市況情報の例としては、金利、為替、各銘柄の株価、原油、先物、貴金属、ビットコイン等の値動きを対象としたものである。この参照用市況情報は、これらの対象について時系列的なチャートや折れ線グラフ等で表示されていてもよい。またボリンジャーバンド、ＭＡＣＤ、移動平均線等の情報が付されていてもよい。また、この市況情報は、各銘柄の企業のファンダメンタルな指標が盛り込まれていてもよく、年間の売り上げや利益、コストに加えて、PER（株価収益率）、PBR（株価純資産倍率）、ROE（株主資本利益率）等の指標が盛り込まれていてもよい。為替についても各通貨間における値動きを示すチャート、ボリンジャーバンド、ＭＡＣＤ、移動平均線等の情報が付されていてもよい。
【００２２】
各銘柄の株価の増減データは、その参照用市況情報を取得した後の時点において各銘柄の株価の増減がどの程度あったかを示すデータである。この増減データは、実際の増減した値幅でカウントされるものであってもよいし、増減率で表現されるものであってもよい。この増減データは、前の時点（即ち、参照用市況情報を取得した時点）の株価に対する、測定時点（後の時点）における株価の増減で表される。ここでいう前の時点は、測定時点より１０秒前、１分前、３０分前、１時間前、４時間前、１日前、１０日前、１か月前、１年前、５年前等のように、測定時点に対していかなる時間幅をもって構成されるものであってもよい。つまり株価の増減データは、チャートにおけるある時点を測定時点としたとき、その測定時点における株価の、その前の時点における株価に対する増減を示すものである。或いは、この株価の増減データは、株価のチャートでいうところの足そのものを表現するものであってもよい。
【００２３】
つまり、この参照用市況情報と、株価の増減データのデータセットを通じて、参照用市況情報において生じた様々なテクニカルなイベント（例えばチャートが３日連続で上がっている、一時的に高値を付けた上ヒゲがチャート上に現れた場合等）の後の時点においてどのように株価が増減したかが分かる。つまりテクニカルなイベントに対する株価の増減結果がデータセットとなっている。このため、参照用市況情報と株価の増減データのデータセットを集めておくことにより、過去どのような市況となった後の時点で、株価がどのように増減したかを知ることが可能となる。
【００２４】
図３の例では、入力データとして例えば参照用市況情報Ｐ０１〜Ｐ０３であるものとする。このような入力データとしての参照用市況情報は、出力に連結している。この出力においては、出力解としての、株価の増減データが表示されている。
【００２５】
参照用市況情報は、この出力解としての、株価の増減データに対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用市況情報がこの連関度を介して左側に配列し、各株価の増減データが連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用市況情報に対して、何れの株価の増減データと関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用市況情報が、いかなる株価の増減データに紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用市況情報から最も確からしいる株価の増減データを選択する上での的確性を示すものである。図３の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ１９が示されている。このｗ１３〜ｗ１９は以下の表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力としての株価の増減データと互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力としての株価の増減データと互いに関連度合いが低いことを示している。
【００２６】
【表１】
2020184131.tif 000003
【００２７】
探索装置２は、このような図３に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ１９を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用市況情報と、その場合の株価の増減データの何れが採用されたか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図３に示す連関度を作り上げておく。
【００２８】
例えば、ある参照用市況情報が、とある銘柄の株価チャートにおいて、先行するMACDが遅行する同平均（SIGNAL）を下から上に抜いた時であるものとする。このような市況において、当該銘柄の株価がその後の時点において３０％アップしたものが多かったものとする。このような場合には、当該銘柄の株価３０％アップの連関度が強くなる。これに対して、全く同じ市況において、当該銘柄の株価がその後の時点において２５％ダウンしたものが多く、当該銘柄の株価３０％アップしたものが少ないものとする。かかる場合には、当該銘柄の株価２５％ダウンの連関度が強くなり、当該銘柄の株価３０％アップの連関度が低くなる。
【００２９】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用市況情報Ｐ０１である場合に、過去の各銘柄の株価の値動きデータから分析する。これは、例えば過去の株価チャートの電子データから抽出するようにしてもよい。参照用市況情報Ｐ０１である場合に、各銘柄の株価の増減データＡ１（銘柄〇×社  ７５％アップ）の事例が多い場合には、この増減データＡ１につながる連関度をより高く設定し、増減データＡ３（銘柄△□社  ２５％ダウン）の事例が多い場合には、この増減データＡ３につながる連関度をより高く設定する。例えば参照用市況情報Ｐ０１の例では、増減データＡ１と、増減データＡ３にリンクしているが、以前の事例から増減データＡ１につながるｗ１３の連関度を７点に、増減データＡ３につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００３０】
また、この図３に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００３１】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから新たに顧客に対して株取引の銘柄に関する助言を行う上で、上述した学習済みデータを利用して株価の増減を予測することとなる。かかる場合には、実際に新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得する。この市況情報は、上述した参照用市況情報と同種のデータで構成される。
【００３２】
新たに取得する市況情報は、上述した情報取得部９により入力される。情報取得部９は、チャートや値動きのデータ等を電子データとして取得するようにしてもよい。
【００３３】
このようにして新たに取得した市況情報に基づいて、実際にその市況情報に対して、起こりえる可能性の高い、将来の株価（即ち、将来の株価の増減データ）を予測する。かかる場合には、予め取得した図３（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した市況情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合には、連関度を介して増減データＡ２がｗ１５、増減データＡ３が連関度ｗ１６で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い増減データＡ２を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる増減データＡ３を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００３４】
このようにして、新たに取得する市況情報から、将来起こりえる各銘柄の株価の状況を、株価の増減データを通じて探索し、ユーザ（コンサルタント）に表示することができる。この探索結果を見ることにより、ユーザ（コンサルタント）は、探索された株価の増減データに基づいて、売買すべき銘柄の指針を得ることができる。株価の増減データの探索結果を見せるだけでもユーザに対して有益な助言を与えることができる。ちなみに、この助言を構成する上では、単に探索された株価の増減データのみを表示する以外に、この増減データに基づいて、具体的にどの銘柄の株をどの程度購入し、或いは売却すべきかまでを表示することで助言を構成するようにしてもよい。
【００３５】
図４の例では、入力データとして例えば参照用市況情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用イベント情報Ｐ１４〜１７であるものとする。このような入力データとしての、参照用市況情報に対して、参照用イベント情報が組み合わさったものが、図４に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、各銘柄の株価の増減データが表示されている。
【００３６】
図４の例では、参照用市況情報と、参照用イベント情報との組み合わせが形成されていることが前提となる。参照用イベント情報とは、国内又は国外において発生した様々な社会的なニュース、出来事、事件、祝い事、慶事等に加え、各企業について起きたニュース、出来事、事件、祝い事、慶事等を含む概念である。この参照用イベント情報は、各企業や社会全体に関するブログ、アナリストレポート、有価証券報告書、広告、プレスリリース、ニュース記事等から取得することができる。これらの参照用イベント情報は、ニュース記事をテキストマイニングを通じて分析した文字列や係り受け等を介して抽出されるものであってもよい。
【００３７】
図４の例では、入力データとして例えば参照用市況情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用イベント情報Ｐ１４〜１７であるものとする。このような入力データとしての、参照用市況情報に対して、参照用イベント情報が組み合わさったものが、図４に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、各銘柄の株価の増減データが表示されている。
【００３８】
参照用市況情報と参照用イベント情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、各銘柄の株価の増減データに対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用市況情報と参照用イベント情報がこの連関度を介して左側に配列し、各銘柄の株価の増減データが連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用市況情報と参照用イベント情報に対して、各銘柄の株価の増減データと関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用市況情報と参照用イベント情報が、いかなる各銘柄の株価の増減データに紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用市況情報と参照用イベント情報から最も確からしい各銘柄の株価の増減データを選択する上での的確性を示すものである。市況データに加え、実際に社会全体、又は各企業において起こった様々なイベントに応じて、後の時点における各銘柄の株価の増減データは異なるものとなる。このため、これらの参照用市況情報と参照用イベント情報の組み合わせで、最適な銘柄の株価の増減データを探索していくこととなる。
【００３９】
図４の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００４０】
探索装置２は、このような図４に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用市況情報と、参照用イベント情報、並びにその場合の各銘柄の株価の増減データの何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図４に示す連関度を作り上げておく。
【００４１】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用市況情報Ｐ０１で、参照用イベント情報Ｐ１６である場合に、その各銘柄の株価の増減データを過去のデータから分析する。各銘柄の株価の増減データが増減データＡ１（銘柄〇×社  ７５％アップ）の事例が多い場合には、この増減データＡ１につながる連関度をより高く設定し、増減データＡ２（銘柄〇×社  ５０％ダウン）の事例が多く、増減データＡ１の事例が少ない場合には、増減データＡ２につながる連関度を高くし、増減データＡ１につながる連関度を低く設定する。例えば中間ノード６１ａの例では、増減データＡ１と増減データＡ２の出力にリンクしているが、以前の事例から増減データＡ１につながるｗ１３の連関度を７点に、増減データＡ２につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００４２】
また、この図４に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００４３】
図４に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用市況情報Ｐ０１に対して、参照用イベント情報Ｐ１４の組み合わせのノードであり、増減データＡ３の連関度がｗ１５、増減データＡ５の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用市況情報Ｐ０２に対して、参照用イベント情報Ｐ１５、Ｐ１７の組み合わせのノードであり、増減データＡ２の連関度がｗ１７、増減データＡ４の連関度がｗ１８となっている。
【００４４】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから株取引助言のための増減データの探索を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得するとともに、新たに株取引を行う時期に発生したイベントが反映されたイベント情報を取得する。このイベント情報は、上述した参照用イベント情報に対応するものであり、例えばニュースや新聞、ブログ等のデータを取り込み、又は直接的に入力するようにしてもよい。
【００４５】
このようにして新たに取得した市況情報、イベント情報に基づいて、最適な各銘柄の株価の増減データを探索する。かかる場合には、予め取得した図４（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した市況情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合であって、イベント情報がＰ１７である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、増減データＡ３がｗ１９、増減データＡ４が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い増減データＡ３を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる増減データＡ４を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００４６】
また、入力から伸びている連関度ｗ１〜ｗ１２の例を以下の表２に示す。
【００４７】
【表２】
2020184131.tif 000004
【００４８】
この入力から伸びている連関度ｗ１〜ｗ１２に基づいて中間ノード６１が選択されていてもよい。つまり連関度ｗ１〜ｗ１２が大きいほど、中間ノード６１の選択における重みづけを重くしてもよい。しかし、この連関度ｗ１〜ｗ１２は何れも同じ値としてもよく、中間ノード６１の選択における重みづけは何れも全て同一とされていてもよい。
【００４９】
図５は、上述した参照用市況情報と、参照用外部環境情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００５０】
参照用外部環境情報とは、企業の外部における、ＧＤＰ、雇用統計、鉱工業生産指数、設備投資、労働力調査等の、政治、経済、社会、技術等に関する様々なデータを含む。
【００５１】
図５の例では、入力データとして例えば参照用市況情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用外部環境情報Ｐ１８〜２１であるものとする。このような入力データとしての、参照用市況情報に対して、参照用外部環境情報が組み合わさったものが、図５に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、各銘柄の株価の増減データが表示されている。
【００５２】
参照用市況情報と参照用外部環境情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、各銘柄の株価の増減データに対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用市況情報と参照用外部環境情報がこの連関度を介して左側に配列し、増減データが連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用市況情報と参照用外部環境情報に対して、増減データと関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用市況情報と参照用外部環境情報が、いかなる増減データに紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用市況情報と参照用外部環境情報から最も確からしい各銘柄の株価の増減データを選択する上での的確性を示すものである。市況データに加え、実際の外部環境がいかなる状態にあるのかに応じて、株価は変化する。このため、これらの参照用市況情報と参照用外部環境情報の組み合わせで、最適な各銘柄の株価の増減データを探索していくこととなる。
【００５３】
図５の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００５４】
探索装置２は、このような図５に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用市況情報と参照用外部環境情報、並びにその場合の増減データが何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図５に示す連関度を作り上げておく。
【００５５】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用市況情報Ｐ０１で、参照用外部環境情報Ｐ２０である場合に、その増減データを過去のデータから分析する。例えば中間ノード６１ａの例では、増減データＡ１と増減データＡ２の出力にリンクしているが、以前の事例から増減データＡ１につながるｗ１３の連関度を７点に、増減データＡ２につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００５６】
また、この図５に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００５７】
図５に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用市況情報Ｐ０１に対して、参照用外部環境情報Ｐ１８の組み合わせのノードであり、増減データＡ３の連関度がｗ１５、増減データＡ５の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用市況情報Ｐ０２に対して、参照用外部環境情報Ｐ１９、Ｐ２１の組み合わせのノードであり、増減データＡ２の連関度がｗ１７、増減データＡ４の連関度がｗ１８となっている。
【００５８】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから助言を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、上述した市況データに加え、新たに株取引を行う時期における外部環境が反映された外部環境情報を取得する。外部環境情報は、例えば、雇用統計情報であればそのデータを直接取り込むようにしてもよい。他の統計データであれば、そのデータを直接取得するようにしてもよい。
【００５９】
このようにして新たに取得した市況情報、外部環境情報に基づいて、最適な助言を構成するべく、各銘柄の株価の増減データを探索する。かかる場合には、予め取得した図５（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した市況情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合であって、外部環境情報がＰ２１である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、増減データＡ３がｗ１９、増減データＡ４が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い増減データＡ３を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる増減データＡ４を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００６０】
図６は、上述した参照用市況情報と、参照用家計情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００６１】
参照用家計情報とは、家計消費状況調査、家計データ、１週間の平均就業時間、貯蓄額の統計データ、年収の統計データ、家計に関する等に関する様々なデータを含む。
【００６２】
図６の例では、入力データとして例えば参照用市況情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用家計情報Ｐ２２〜２５であるものとする。このような入力データとしての、参照用市況情報に対して、参照用家計情報が組み合わさったものが、図６に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、各銘柄の株価の増減データが表示されている。
【００６３】
参照用市況情報と参照用家計情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、各銘柄の株価の増減データに対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用市況情報と参照用家計情報がこの連関度を介して左側に配列し、増減データが連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用市況情報と参照用家計情報に対して、増減データと関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用市況情報と参照用家計情報が、いかなる増減データに紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用市況情報と参照用家計情報から最も確からしい各銘柄の株価の増減データを選択する上での的確性を示すものである。市況データに加え、実際の家計の状況がいかなる状態にあるのかに応じて、株価は変化が変動する銘柄は存在する。このため、これらの参照用市況情報と参照用家計情報の組み合わせで、最適な各銘柄の株価の増減データを探索していくこととなる。
【００６４】
図６の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００６５】
探索装置２は、このような図６に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用市況情報と参照用家計情報、並びにその場合の増減データが何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図６に示す連関度を作り上げておく。
【００６６】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用市況情報Ｐ０１で、参照用家計情報Ｐ２４である場合に、その増減データを過去のデータから分析する。例えば中間ノード６１ａの例では、増減データＡ１と増減データＡ２の出力にリンクしているが、以前の事例から増減データＡ１につながるｗ１３の連関度を７点に、増減データＡ２につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００６７】
また、この図６に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００６８】
図６に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用市況情報Ｐ０１に対して、参照用
家計情報Ｐ２２の組み合わせのノードであり、増減データＡ３の連関度がｗ１５、増減データＡ５の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用市況情報Ｐ０２に対して、参照用家計情報Ｐ２３、Ｐ２５の組み合わせのノードであり、増減データＡ２の連関度がｗ１７、増減データＡ４の連関度がｗ１８となっている。
【００６９】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから助言を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、上述した市況データに加え、新たに株取引を行う時期における家計に関する統計的データが反映された家計情報を取得する。家計情報は、例えば、貯蓄額の統計データ等のように各官庁が公表しているデータであれば、そのデータを直接取り込むようにしてもよい。他の統計データであれば、そのデータを直接取得するようにしてもよい。
【００７０】
このようにして新たに取得した市況情報、家計情報に基づいて、最適な助言を構成するべく、各銘柄の株価の増減データを探索する。かかる場合には、予め取得した図６（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した市況情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合であって、家計情報がＰ２５である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、増減データＡ３がｗ１９、増減データＡ４が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い増減データＡ３を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる増減データＡ４を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００７１】
なお、図６に示す参照用家計情報の代替として、去の市況の検出時期における不動産に関する統計的データが反映された参照用不動産情報を入力データとして用いるようにしてもよい。かかる場合の詳細な構成は、参照用家計情報を参照用不動産情報と読み替え、家計情報を不動産情報と読み替えることにより詳細な説明は省略する。
【００７２】
かかる場合には参照用市況情報と、参照用不動産情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を用いることになる。ノード６１は、参照用市況情報と、参照用不動産情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を規定することになる。
【００７３】
参照用不動産情報とは、オフィス空室率、坪単価、賃料相場、地価、空き家に関する統計的データ等、不動産に関するあらゆる情報を含むものである。
【００７４】
このような連関度を形成しておき、株取引に関する助言を行う上では、新たに株取引を行う時期における不動産に関する統計的デーが反映された不動産情報を取得し、これと同一又は類似の参照用不動産情報と参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度に基づいて、株取引の銘柄に関する助言を行う。
【００７５】
図７は、上述した参照用市況情報と、参照用専門家意見情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００７６】
参照用専門家意見情報とは、株の増減に関する専門家による見解が示されたあらゆる情報を意味し、アナリストレポートや新聞記事等に掲載されている株価の予想や株の増減の理由に関する専門家のコメント、見解等である。
【００７７】
図７の例では、入力データとして例えば参照用市況情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用専門家意見情報Ｐ２６〜２９であるものとする。このような入力データとしての、参照用市況情報に対して、参照用専門家意見情報が組み合わさったものが、図７に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、各銘柄の株価の増減データが表示されている。
【００７８】
参照用市況情報と参照用専門家意見情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、各銘柄の株価の増減データに対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用市況情報と参照用専門家意見情報がこの連関度を介して左側に配列し、増減データが連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用市況情報と参照用専門家意見情報に対して、増減データと関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用市況情報と参照用専門家意見情報が、いかなる増減データに紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用市況情報と参照用専門家意見情報から最も確からしい各銘柄の株価の増減データを選択する上での的確性を示すものである。株価の変動が、市況データに加え、実際の専門家の意見と相関がみられる場合がある。このため、これらの参照用市況情報と参照用専門家意見情報の組み合わせで、最適な各銘柄の株価の増減データを探索していくこととなる。
【００７９】
図７の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００８０】
探索装置２は、このような図７に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用市況情報と参照用専門家意見情報、並びにその場合の増減データが何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図７に示す連関度を作り上げておく。
【００８１】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用市況情報Ｐ０１で、参照用家計情報Ｐ２８である場合に、その増減データを過去のデータから分析する。例えば中間ノード６１ａの例では、増減データＡ１と増減データＡ２の出力にリンクしているが、以前の事例から増減データＡ１につながるｗ１３の連関度を７点に、増減データＡ２につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００８２】
また、この図７に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００８３】
図７に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用市況情報Ｐ０１に対して、参照用専門家意見情報Ｐ２６の組み合わせのノードであり、増減データＡ３の連関度がｗ１５、増減データＡ５の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用市況情報Ｐ０２に対して、参照用専門家意見情報Ｐ２７、Ｐ２９の組み合わせのノードであり、増減データＡ２の連関度がｗ１７、増減データＡ４の連関度がｗ１８となっている。
【００８４】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから助言を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、上述した市況データに加え、新たに株取引を行う時期に発表された専門家の意見が反映された専門家意見情報を取得する。専門家意見情報は、例えば、新聞記事において専門家の意見が示されたものがあれば、そのデータを直接取り込むようにしてもよい。
【００８５】
このようにして新たに取得した市況情報、専門家意見情報に基づいて、最適な助言を構成するべく、各銘柄の株価の増減データを探索する。かかる場合には、予め取得した図７（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した市況情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合であって、専門家意見情報がＰ２９である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、増減データＡ３がｗ１９、増減データＡ４が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い増減データＡ３を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる増減データＡ４を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００８６】
図８は、上述した参照用市況情報と、参照用自然環境情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００８７】
参照用自然環境情報とは、災害データ、気温データ、降水量データ、風向きデータ、湿度データ等、自然環境に関するあらゆる情報を意味し、気象庁が発表した過去の自然環境に関するデータ、或いは民間の企業や個人が発表した過去の自然環境に関するデータ等である。
【００８８】
図８の例では、入力データとして例えば参照用市況情報Ｐ０１〜Ｐ０３、参照用自然環境情報Ｐ３０〜３３であるものとする。このような入力データとしての、参照用市況情報に対して、参照用自然環境情報が組み合わさったものが、図８に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、各銘柄の株価の増減データが表示されている。
【００８９】
参照用市況情報と参照用自然環境情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、各銘柄の株価の増減データに対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用市況情報と参照用自然環境情報がこの連関度を介して左側に配列し、増減データが連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用市況情報と参照用自然環境情報に対して、増減データと関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用市況情報と参照用自然環境情報が、いかなる増減データに紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用市況情報と参照用自然環境情報から最も確からしい各銘柄の株価の増減データを選択する上での的確性を示すものである。株価の変動が、市況データに加え、実際の専門家の意見と相関がみられる場合がある。このため、これらの参照用市況情報と参照用自然環境情報の組み合わせで、最適な各銘柄の株価の増減データを探索していくこととなる。
【００９０】
図８の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００９１】
探索装置２は、このような図８に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用市況情報と参照用自然環境情報、並びにその場合の増減データが何れが好適であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図８に示す連関度を作り上げておく。
【００９２】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用市況情報Ｐ０１で、参照用自然環境情報Ｐ３２である場合に、その増減データを過去のデータから分析する。例えば参照用市況情報Ｐ０１で、参照用自然環境情報Ｐ３２がリンクする中間ノード６１ａの例では、増減データＡ１と増減データＡ２の出力にリンクしているが、以前の事例から増減データＡ１につながるｗ１３の連関度を７点に、増減データＡ２につながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００９３】
また、この図８に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００９４】
図８に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用市況情報Ｐ０１に対して、参照用自然環境情報Ｐ３０の組み合わせのノードであり、増減データＡ３の連関度がｗ１５、増減データＡ５の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用市況情報Ｐ０２に対して、参照用専門家意見情報Ｐ３１、Ｐ３３の組み合わせのノードであり、増減データＡ２の連関度がｗ１７、増減データＡ４の連関度がｗ１８となっている。
【００９５】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから助言を行う際において、上述した学習済みデータを利用して行うこととなる。かかる場合には、上述した市況データに加え、新たに株取引を行う時期における自然環境の情報が反映された自然環境情報を取得する。自然環境情報は、例えば、気象庁や民間企業、個人が発表した自然環境に関するデータや情報、或いはこれらが記載されたサイトから直接取り込むようにしてもよい。
【００９６】
このようにして新たに取得した市況情報、自然環境情報に基づいて、最適な助言を構成するべく、各銘柄の株価の増減データを探索する。かかる場合には、予め取得した図８（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した市況情報がＰ０２と同一かこれに類似するものである場合であって、自然環境情報がＰ３３である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、増減データＡ３がｗ１９、増減データＡ４が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度の最も高い増減データＡ３を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる増減データＡ４を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００９７】
図９は、上述した参照用市況情報と、参照用イベント情報に加えて、更に参照用外部環境情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００９８】
かかる場合において、連関度は、図９に示すように、参照用市況情報と、参照用イベント情報と、参照用外部環境情報との組み合わせの集合が上述と同様に中間ノードのノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。
【００９９】
例えば、図９において、ノード６１ｃは、参照用市況情報Ｐ０２が連関度ｗ３で、参照用イベント情報Ｐ１５が連関度ｗ７で、参照用外部環境情報Ｐ１９が連関度ｗ１１で連関している。同様にノード６１ｅは、参照用市況情報Ｐ０３が連関度ｗ５で、参照用イベント情報Ｐ１５が連関度ｗ８で、参照用外部環境情報Ｐ１８が連関度ｗ１０で連関している。
【０１００】
このような連関度が設定されている場合も同様に、新たに取得した市況情報と、イベント情報と、外部環境情報とに基づいて、探索解を判別する。
【０１０１】
この探索解を判別する上で予め取得した図９に示す連関度を参照する。例えば、取得した市況情報が参照用市況情報Ｐ０２に同一又は類似で、取得したイベント情報が参照用イベント情報Ｐ１５に対応し、更に取得した外部環境情報が参照用外部環境情報Ｐ１９に対応する場合、その組み合わせはノード６１ｃが関連付けられており、このノード６１ｃは、増減データＡ２が連関度ｗ１７で、また増減データＡ４が連関度ｗ１８で関連付けられている。このような連関度の結果、ｗ１７、ｗ１８に基づいて、実際に探索解を求めていくことになる。
【０１０２】
このような入力パラメータの種類を３種類以上にわたり組み合わせる場合には、参照用市況情報に加え、参照用イベント情報、参照用外部環境情報、参照用家計情報、参照用不動産情報、参照用専門家意見情報、参照用自然環境情報の何れか２以上で組み合わせが構成されたものであっても適用可能である。
【０１０３】
また、出力データとしては、各銘柄の株価の増減データ以外に、図１０に示すように、実際の株の購買行動（例えば、〇×社買え、×〇社保持）等に関する助言を直接表示するようにしてもよい。この助言は売買を助言する銘柄を指定する以外に具体的な株数までも助言するようにしてもよい。かかる助言は、上述した増減データに基づいて生成するようにしてもよい。かかる場合には、将来的に株価が高くなるのであれば買うべき旨を助言し、将来的に株価が低くなるのであれば売るべき旨を助言するようにしてもよい。また、助言の中には、株取引のリターンの可能性以外に、リスクについても表示するようにしてもよい。このとき、入力データと学習させるデータとしては、増減データの代わりに直接この助言内容をデータセットに含めて学習させるようにしてもよいことは勿論である。
【０１０４】
また、本発明は、株取引を自動的に行う自動株取引プログラムとして具現化されるものであってもよい。かかる場合には、増減データを上述した手順に基づいて探索した後、その増減データに基づいて株価の各銘柄を自動的に売買する。かかる場合には、株の購買行動（例えば、〇×社買え、×〇社保持）等に関する助言に基づいて、システム側が自ら株の売買を行う。
【０１０５】
上述した連関度においては、１０段階評価で連関度を表現しているが、これに限定されるものではなく、３段階以上の連関度で表現されていればよく、逆に３段階以上であれば１００段階でも１０００段階でも構わない。一方、この連関度は、２段階、つまり互いに連関しているか否か、１又は０の何れかで表現されるものは含まれない。
【０１０６】
上述した構成からなる本発明によれば、特段のスキルや経験が無くても、誰でも手軽に株取引を行う上で最適な銘柄の探索を行うことができる。また本発明によれば、この探索解の判断を、人間が行うよりも高精度に行うことが可能となる。更に、上述した連関度を人工知能（ニューラルネットワーク等）で構成することにより、これを学習させることでその判別精度を更に向上させることが可能となる。
なお、上述した入力データ、及び出力データは、学習させる過程で完全に同一のものが存在しない場合も多々あることから、これらの入力データと出力データを類型別に分類した情報であってもよい。つまり、入力データを構成する情報Ｐ０１、Ｐ０２、・・・・Ｐ１５、１６、・・・は、その情報の内容に応じて予めシステム側又はユーザ側において分類した基準で分類し、その分類した入力データと出力データとの間でデータセットを作り、学習させるようにしてもよい。
【０１０７】
また、本発明によれば、３段階以上に設定されている連関度を介して最適な解探索を行う点に特徴がある。連関度は、上述した１０段階以外に、例えば０〜１００％までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく３段階以上の数値で記述できるものであればいかなる段階で構成されていてもよい。
【０１０８】
このような３段階以上の数値で表される連関度に基づいてより利益率が高く、リスクの低い株の銘柄を判別することで、探索解の可能性の候補として複数考えられる状況下において、当該連関度の高い順に探索して表示することも可能となる。
【０１０９】
これに加えて、本発明によれば、連関度が１％のような極めて低い出力の判別結果も見逃すことなく判断することができる。連関度が極めて低い判別結果であっても僅かな兆候として繋がっているものであり、何十回、何百回に一度は、その判別結果として役に立つ場合もあることをユーザに対して注意喚起することができる。
【０１１０】
更に本発明によれば、このような３段階以上の連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した連関度が１％のものであっても漏れなく拾うことができる反面、より適切な判別結果を好適に検出できる可能性が低く、ノイズを沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、最適な探索解を高確率で検出できる可能性が高い反面、通常は連関度は低くてスルーされるものの何十回、何百回に一度は出てくる好適な解を見落としてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となるが、このような重点を置くポイントを選ぶ自由度を高くすることが可能となる。
【０１１１】
更に本発明では、上述した連関度を更新させるようにしてもよい。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また市況情報に加え、イベント情報、外部環境情報、家計情報、不動産情報、専門家意見情報、自然環境情報に関する知見、情報、データを取得した場合、これらに応じて連関度を上昇させ、或いは下降させる。
【０１１２】
つまり、この更新は、人工知能でいうところの学習に相当する。新たなデータを取得し、これを学習済みデータに反映させることを行っているため、学習行為といえるものである。
【０１１３】
また、この連関度の更新は、公衆通信網から取得可能な情報に基づく場合以外に、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。
【０１１４】
また学習済モデルを最初に作り上げる過程、及び上述した更新は、教師あり学習のみならず、教師なし学習、ディープラーニング、強化学習等を用いるようにしてもよい。教師なし学習の場合には、入力データと出力データのデータセットを読み込ませて学習させる代わりに、入力データに相当する情報を読み込ませて学習させ、そこから出力データに関連する連関度を自己形成させるようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１１５】
１  株取引助言システム
２  探索装置
２１  内部バス
２３  表示部
２４  制御部
２５  操作部
２６  通信部
２７  推定部
２８  記憶部
６１  ノード                                                                          
【図１】
2020184131.tif 000005
【図２】
2020184131.tif 000006
【図３】
2020184131.tif 000007
【図４】
2020184131.tif 000008
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2020184131.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】令和1年10月29日(2019.10.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
株取引の銘柄に関する情報を表示する株取引情報表示プログラムにおいて、
新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得する情報取得ステップと、
予め取得した過去の市況に関する参照用市況情報と、その過去の市況に対する後の時点における各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した市況情報に応じた参照用市況情報と各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度のより高いものを優先させて上記各銘柄の株価の増減データを表示する表示ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする株取引情報表示プログラム。
【請求項２】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期に発生したイベントが反映されたイベント情報を取得し、
上記表示ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期に発生したイベントが反映された参照用イベント情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得したイベント情報に応じた参照用イベント情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度のより高いものを優先させて上記各銘柄の株価の増減データを表示すること
を特徴とする請求項１記載の株取引情報表示プログラム。
【請求項３】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期における外部環境が反映された外部環境情報を取得し、
上記表示ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期における外部環境が反映された参照用外部環境情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した外部環境情報に応じた参照用外部環境情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度のより高いものを優先させて上記各銘柄の株価の増減データを表示すること
を特徴とする請求項１記載の株取引情報表示プログラム。
【請求項４】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期における家計に関する統計的データが反映された家計情報を取得し、
上記表示ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期における家計に関する統計的データが反映された参照用家計情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した家計情報に応じた参照用家計情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度のより高いものを優先させて上記各銘柄の株価の増減データを表示すること
を特徴とする請求項１記載の株取引情報表示プログラム。
【請求項５】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期における不動産に関する統計的デーが反映された不動産情報を取得し、
上記表示ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期における不動産に関する統計的データが反映された参照用不動産情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した不動産情報に応じた参照用不動産情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度のより高いものを優先させて上記各銘柄の株価の増減データを表示すること
を特徴とする請求項１記載の株取引情報表示プログラム。
【請求項６】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期に発表された専門家の意見が反映された専門家意見情報を取得し、
上記表示ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期に発表された専門家の意見が反映された参照用専門家意見情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した専門家意見情報に応じた参照用専門家意見情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度のより高いものを優先させて上記各銘柄の株価の増減データを表示すること
を特徴とする請求項１記載の株取引情報表示プログラム。
【請求項７】
上記情報取得ステップでは、新たに株取引を行う時期における自然環境の情報が反映された自然環境情報を取得し、
上記表示ステップでは、上記参照用市況情報と、上記過去の市況の検出時期における自然環境の情報が反映された参照用自然環境情報との組み合わせと、上記各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した自然環境情報に応じた参照用自然環境情報と上記参照用市況情報との組み合わせと、各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度のより高いものを優先させて上記各銘柄の株価の増減データを表示すること
を特徴とする請求項１記載の株取引情報表示プログラム。
【請求項８】
株取引の銘柄に関する情報を表示する株取引情報表示システムにおいて、
新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得する情報取得手段と、
予め取得した過去の市況に関する参照用市況情報と、その過去の市況に対する後の時点における各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得手段により取得した市況情報に応じた参照用市況情報と各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度のより高いものを優先させて上記各銘柄の株価の増減データを表示する表示手段とを備えること
を特徴とする株取引情報表示システム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、株取引の銘柄に関する情報表示を行う株取引情報表示プログラム及びシステムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００３】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、株取引の銘柄に関する助言を行う株取引情報表示プログラム及びシステムにおいて、膨大なデータを取得し、これを分析してユーザに対して的確な助言ができるような出力解をまとめ上げることが可能な株取引情報表示プログラム及びシステムを提供することにある。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００４】
上述した課題を解決するために、本発明に係る株取引情報表示プログラムは、株取引の銘柄に関する情報を表示する株取引情報表示プログラムにおいて、新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得する情報取得ステップと、予め取得した過去の市況に関する参照用市況情報と、その過去の市況に対する後の時点における各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得ステップにおいて取得した市況情報に応じた参照用市況情報と各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度のより高いものを優先させて上記各銘柄の株価の増減データを表示する表示ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
上述した課題を解決するために、本発明に係る株取引情報表示システムは、株取引の銘柄に関する情報を表示する株取引情報表示システムにおいて、新たに株取引を行う時期における市況に関する市況情報を取得する情報取得手段と、予め取得した過去の市況に関する参照用市況情報と、その過去の市況に対する後の時点における各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度を利用し、上記情報取得手段により取得した市況情報に応じた参照用市況情報と各銘柄の株価の増減データとの３段階以上の連関度のより高いものを優先させて上記各銘柄の株価の増減データを表示する表示手段とを備えることを特徴とする。