(57)【要約】【課題】金融商品に関する情報を効率的かつ精度良好に推定する。【解決手段】情報提供装置１００において、各種金融商品の価格情報１２５を格納した記憶部１０１と、前記価格情報が示す前記金融商品それぞれの実価格と当該金融商品それぞれに関して他金融商品との感応度に基づき定まる推定価格に関し、前記金融商品における価格増減事象をスピンとし、前記金融商品の間における価格の感応度を前記スピンの間の相互作用の強度として設定したイジングモデルを演算する演算部１０４を有し、前記演算の結果に基づき、前記金融商品のうち少なくともいずれか１つの金融商品について、将来における価格に関する情報を所定装置に出力する構成とする。【選択図】図４
2020071657.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各種金融商品の価格情報を格納した記憶部と、
前記価格情報が示す前記金融商品それぞれの実価格と当該金融商品それぞれに関して他金融商品との感応度に基づき定まる推定価格に関し、前記金融商品における価格増減事象をスピンとし、前記金融商品の間における価格の感応度を前記スピンの間の相互作用の強度として設定したイジングモデルを演算する演算部とを有し、
前記演算部は前記演算の結果に基づき、前記金融商品のうち少なくともいずれか１つの金融商品について、将来における価格に関する情報を所定装置に出力することを特徴とする情報提供装置。
【請求項２】
前記演算部は、
前記イジングモデルとして、前記スピンが複数存在し、前記金融商品の間における価格の感応度を前記スピン各々との間の相互作用の強度として設定したイジングモデルにおいて、前記演算を実行し、前記金融商品のうち少なくともいずれか１つの金融商品について、前記実価格と前記推定価格との差異の程度に関する情報を所定装置に出力するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項３】
前記演算部は、
前記イジングモデルとして、前記金融商品において組をなす各金融商品における価格増減事象をスピンとし、前記組をなす金融商品の間における価格の感応度を前記スピンの間の相互作用の強度として設定したイジングモデルを演算し、前記組における一方の金融商品の実価格と当該一方の金融商品に関して他方の金融商品との感応度に基づき定まる推定価格との差異に関する情報を所定装置に出力するものである、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項４】
前記イジングモデルに関して組合せ最適化問題を解くＣＭＯＳアニーリングマシンであることを特徴とする請求項１に記載の情報提供装置。
【請求項５】
各種金融商品の価格情報を格納した記憶部を備える情報処理装置が、
前記価格情報が示す前記金融商品それぞれの実価格と当該金融商品それぞれに関して他金融商品との感応度に基づき定まる推定価格に関し、前記金融商品における価格増減事象をスピンとし、前記金融商品の間における価格の感応度を前記スピンの間の相互作用の強度として設定したイジングモデルを演算し、前記演算の結果に基づき、前記金融商品のうち少なくともいずれか１つの金融商品について、将来における価格に関する情報を所定装置に出力する、
ことを特徴とする情報提供方法。
【請求項６】
前記情報処理装置が、
前記イジングモデルとして、前記スピンが複数存在し、前記金融商品の間における価格の感応度を前記スピン各々との間の相互作用の強度として設定したイジングモデルにおいて、前記演算を実行し、前記金融商品のうち少なくともいずれか１つの金融商品について、前記実価格と前記推定価格との差異の程度に関する情報を所定装置に出力する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報提供方法。
【請求項７】
前記情報処理装置が、
前記イジングモデルとして、前記金融商品において組をなす各金融商品における価格増減事象をスピンとし、前記組をなす金融商品の間における価格の感応度を前記スピンの間の相互作用の強度として設定したイジングモデルを演算し、前記組における一方の金融商
品の実価格と当該一方の金融商品に関して他方の金融商品との感応度に基づき定まる推定価格との差異に関する情報を所定装置に出力する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報提供方法。
【請求項８】
前記情報処理装置が、
前記イジングモデルに関して組合せ最適化問題を解くＣＭＯＳアニーリングマシンであることを特徴とする請求項５に記載の情報提供方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報提供装置および情報提供方法に関するものであり、具体的には、金融商品に関する情報を効率的かつ精度良好に推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
所定条件下で所望のパラメータを最大または最小とする解を探索する、いわゆる組合せ最適化問題の概念は、交通渋滞解消、グローバルサプライチェーンにおける物流コスト低減、など実社会における複雑な問題にも適用されうる。
【０００３】
一方、そうした問題においては解候補が爆発的に多くなるため、スーパーコンピュータや量子コンピュータなど相応の計算能力を有した計算機でなければ、当該問題を実用的な時間内に解くことが難しい。
【０００４】
例えば、量子コンピュータに関連する従来技術としては、全数探索を必要とするような逆問題や組み合わせ最適化問題に対して高速演算を可能にする計算機に関し、スピンを演算における変数とし、解こうとする問題をスピン間相互作用とスピンごとに作用する局所場で設定し、また、時刻ｔ＝０において外部磁場により全スピンを一方向に向かせ、時刻ｔ＝τで外部磁場がゼロになるように外部磁場を徐々に小さくし、また、各スピンは時刻ｔにおける各サイトの外部磁場及びスピン間相互作用のすべての作用で決まる有効磁場に従い向きが定まるとして時間発展させ、その際、スピンの向きが有効磁場に完全に揃うのではなく、量子力学的に補正された向きとすることにより、系が基底状態をほぼ維持するようにする技術（特許文献１参照）などが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】ＷＯ２０１６／１５７３３３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところが、金融商品に関して、上述のごとき量子コンピュータ技術を適宜に適用する形態は提案されていない。例えば、金融商品の価格は、その金融商品に影響を及ぼす様々な要因（例：他の金融商品の価格など）により変動する。また、その要因自体も変動し、かつ要因同士も影響しあっている。しかも、そうした変動の程度も様々である。
【０００７】
このような状況に対応して金融商品の価格推定等を行うに際し、一般的なコンピュータを採用すれば、上述の要因数に応じて計算量が指数関数的に増加し、膨大な時間を要するかオーバーフローに至ることとなる。
そこで本発明の目的は、金融商品に関する情報を効率的かつ精度良好に推定する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決する本発明の情報提供装置は、各種金融商品の価格情報を格納した記憶部と、前記価格情報が示す前記金融商品それぞれの実価格と当該金融商品それぞれに関して他金融商品との感応度に基づき定まる推定価格に関し、前記金融商品における価格増減事象をスピンとし、前記金融商品の間における価格の感応度を前記スピンの間の相互作用の強度として設定したイジングモデルを演算する演算部とを有し、前記演算部は前記演算の結果に基づき、前記金融商品のうち少なくともいずれか１つの金融商品について、将来
における価格に関する情報を所定装置に出力することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の情報提供方法は、各種金融商品の価格情報を格納した記憶部を備える情報処理装置が、前記価格情報が示す前記金融商品それぞれの実価格と当該金融商品それぞれに関して他金融商品との感応度に基づき定まる推定価格に関し、前記金融商品における価格増減事象をスピンとし、前記金融商品の間における価格の感応度を前記スピンの間の相互作用の強度として設定したイジングモデルを演算し、前記演算の結果に基づき、前記金融商品のうち少なくともいずれか１つの金融商品について、将来における価格に関する情報を所定装置に出力することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、金融商品に関する情報を効率的かつ精度良好に推定可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態の情報提供装置を含むネットワーク構成図である。
【図２】本実施形態における通貨ペアの感応状況例１を示す図である。
【図３】本実施形態における通貨ペアの感応状況例２を示す図である。
【図４】本実施形態における情報提供装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図５】本実施形態におけるタイミングチャート例を示す図である。
【図６】本実施形態における基本概念に関するフローチャートを示す図である。
【図７】本実施形態の価格情報のデータ構成例を示す図である。
【図８】本実施形態の感応度情報のデータ構成例を示す図である。
【図９】本実施形態における情報提供方法のフロー例１を示す図である。
【図１０】本実施形態における画面例１を示す図である。
【図１１】本実施形態における画面例２を示す図である。
【図１２】本実施形態における価格推定例１を示す図である。
【図１３】本実施形態における価格推定例２を示す図である。
【図１４】本実施形態における情報提供方法のフロー例２を示す図である。
【図１５】本実施形態における画面例４を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
−−−アニーリングマシンについて−−−
【００１３】
上述の特許文献１にも示すように、本出願人は量子コンピューティング技術を開発し、例えば、ビッグデータに基づく全数探索問題（組合せ最適化問題の概念含む）における諸問題の解決を図ってきた。
【００１４】
こうした全数探索問題に対して、一般的には量子コンピュータヘの期待が大きい。量子コンピュータは、量子ビットと呼ばれる基本素子からなり“０”と“１”を同時に実現する。そのためすべての解候補を初期値として同時に計算可能であり、全数探索を実現しうる可能性を持っている。しかし、量子コンピュータは全計算時間に亘って量子コヒーレンスを維持する必要がある。
【００１５】
こういった中で注目されるようになってきたのが断熱量子計算と呼ばれる手法である（参考文献：Ｅ．  Ｆａｒｈｉ，  ｅｔ  ａｌ．，  ”Ａ  ｑｕａｎｔｕｍ  ａｄｉａｂａｔｉｃ  ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ  ａｌ  ｇｏｒ  ｉｔｈｍ  ａｐｐｌｉｅｄ  ｔｏ  ｒａｎｄｏｍ  ｉｎｓｔａｎｃｅｓ  ｏｆ  ａｎ  ＮＰ−ｃｏｍｐｌｅｔｅ  ｐｒｏｂｌｅｍ，”  Ｓｃｉｅｎｃｅ２９２，  ４７２  （２００１）．）。この方法は、ある物理系の基底状態が解になるように問題を変換し、基底状態を見つけることを通して解を得ようとするものである。
【００１６】
問題を設定した物理系のハミルトニアンをＨ＾ｐとする。但し、演算開始時点ではハミルトニアンをＨ＾ｐとするのではなく、それとは別に基底状態が明確で準備しやすい別のハミルトニアンＨ＾０とする。次に十分に時間を掛けてハミルトニアンをＨ＾０からＨ＾ｐに移行させる。十分に時間を掛ければ系は基底状態に居続け、ハミルトニアンＨ＾ｐの基底状態が得られる。これが断熱量子計算の原理である。計算時間をτとすればハミルトニアンは式（１）となり、
［式１］
2020071657.tif 000003
式（２）のシュレディンガー方程式に基づいて時間発展させて解を得る。
［式２］
2020071657.tif 000004
【００１７】
断熱量子計算は全数探索を必要とする問題に対しても適用可能で、一方向性の過程で解に到達する。しかし、計算過程が式（２）のシュレディンガー方程式に従う必要があるならば、量子コンピュータと同様に量子コヒーレンスの維持が必要になる。
【００１８】
但し、量子コンピュータが１量子ビットあるいは２量子ビット間に対するゲート操作を繰り返すものであるのに対して、断熱量子計算は量子ビット系全体に亘って一斉に相互作用させるものであり、コヒーレンスの考え方が異なる。
【００１９】
例えば、ある量子ビットヘのゲート動作を考えてみる。この時、もしその量子ビットと他の量子ビットとで相互作用があれば、それはディコヒーレンスの原因になるが、断熱量子計算ではすべての量子ビットを同時に相互作用させるので、この例のような場合にはディコヒーレンスにならない。この違いを反映して断熱量子計算は量子コンピュータに比べてディコヒーレンスに対して頑強であると考えられている。
【００２０】
以上述べたように、断熱量子計算は全数探索を必要とするような難問に対して有効である。そして、スピンを演算における変数とし、解こうとする問題をスピン間相互作用とスピンごとに作用する局所場で設定する。
時刻ｔ＝０において外部磁場により全スピンを一方向に向かせ、時刻ｔ＝τで外部磁場がゼロになるように外部磁場を徐々に小さくする。
各スピンは、時刻ｔにおける各サイトの外部磁場及びスピン間相互作用のすべての作用で決まる有効磁場に従い、向きが定まるとして時間発展させる。
その際、スピンの向きが有効磁場に完全に揃うのではなく、量子力学的に補正された向きとすることにより、系が基底状態をほぼ維持するようにする。
また、時間発展の際に各スピンを元の向きに維持する項（緩和項）を有効磁場に加え、解の収束性を向上させる。
【００２１】
本実施形態における情報提供装置としては、上述の断熱量子計算を行うアニーリングマシンを想定するが、勿論これに限定するものではなく、組合せ最適化問題を本発明の情報提供方法に沿って適宜に解くことが可能なものであればいずれも適用可能である。具体的には、アニーリング方式において電子回路(デジタル回路など)で実装するハードウェアだ
けでなく、超伝導回路などで実装する方式も含む。また、アニーリング方式以外にてイジングモデルを実現するハードウェアでもよい。例えばレーザーネットワーク方式（光パラメトリック発振）・量子ニューラルネットワークなども含む。また、前述した通り一部の考え方が異なるものの、イジングモデルで行う計算をアダマールゲート、回転ゲート、制御NOTゲートといったゲートで置き換えた量子ゲート方式においても、本発明を実現する
ことができる。
−−−ネットワーク構成−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は、本実施形態の情報提供装置１００を含むネットワーク構成図である。
【００２２】
図１に示す情報提供装置１００は、金融商品に関する情報を効率的かつ精度良好に推定するコンピュータ装置であり、具体的には、一例としてアニーリングマシンを想定する。ただし、アニーリングマシンの概要は特許文献１に基づき既に述べたとおりであり、その具体的な構成や動作等の詳細については適宜省略する（以下同様）。
【００２３】
本実施形態の情報提供装置１００は、インターネットなどの適宜なネットワーク１０を介して、ユーザ端末２００および金融情報提供配信システム３００と、データ通信可能に接続されている。
このうちユーザ端末２００は、情報提供装置１００から金融商品に関する情報提供を受ける端末である。
このユーザ端末２００のユーザとしては、具体的には、金融機関や保険会社など機関投資家の担当者や、或いは一般の個人投資家などを想定できる。
【００２４】
また、情報提供装置１００が提供する金融商品に関する情報は、所定の金融商品に関する、現時点において確定している価格と所定の未来に関して予想される推定価格との差異の有無および程度、を示す情報を想定できる。該当価格間に差異が存在し、またその差異が大きいほど、いわゆるサヤ取りの機会として意義が大きい。よって、こうした情報の提供を受ける上述のユーザは、好適な投資機会を適宜な精度で認識可能となる。
一方、金融情報配信システム３００は、各種金融商品の価格情報を情報提供装置１００に配信するシステムである。
この金融情報配信システム３００は、種々の金融機関や証券会社、政府機関、など金融商品の価格情報を保持する組織が運営するサーバ装置を想定できる。
【００２５】
上述の各種金融商品としては、例えば、株式、先物商品、外国為替、といったものを想定できる。また価格情報は、株価指数、商品先物価格、外国為替相場、外国為替先渡し相場、ロング／ショート未決済ポジション比率、各種指標のボラティリティ、リスクリバーサル、といったものを想定できる。
【００２６】
上述の外国為替相場における通貨ペアのように、相互に依存関係を持った複数要素（通貨ペア同士および通貨ペアをなす通貨同士、の両方の概念含む）が逐次変化している場合、とある局面においては不均衡な状態が発生していると想定される。
【００２７】
こうした状況の具体的なイメージとして、或る時点（市場で均衡が取れた状態）における通貨ペアそれぞれのレートが、そこから一定時間経過して通貨ペア各間の感応度に応じて変化する状況を、図２および図３で例示した。
【００２８】
これは、例えば、外国為替相場に関して正の相関「０．７」がある通貨ペア、ＵＳＤ／ＪＰＹとＥＵＲ／ＪＰＹの間で、ＵＳＤ／ＪＰＹのレートが上昇しても、他方のＥＵＲ／ＪＰＹのレートがまだ相応の上昇を示していない局面において、このＥＵＲ／ＪＰＹに関しては本来落ち着くべきレート（ＵＳＤ／ＪＰＹとの感応度に応じて推定される価格すな
わち推定価格）との乖離が存在する。これが不均衡な状態と言える。
【００２９】
そこで、情報提供装置１００は、金融商品の価格に関して上述の乖離を特定することで不均衡の発生状態（乖離が大きいほど不均衡であるとする）の評価を行い、その情報をユーザ端末２００に配信する。
【００３０】
従来であれば、上述の推定価格や乖離の算出に際し、要素すなわち金融商品の価格情報の増加に対して計算量が指数関数的に増加し、計算完了までに長時間を要するが、アニーリングマシンを使用した情報提供装置１００を採用することで、要素の増加にさほど依存せず計算を行うことが可能となる。
−−−ハードウェア構成−−−
【００３１】
また、本実施形態の情報提供装置１００のハードウェア構成は、図４に以下の如くとなる。すなわち情報提供装置１００は、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）やハードディスクドライブなど適宜な不揮発性記憶素子で構成される記憶部１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶部１０１に保持されるプログラム１０２をメモリ１０３に読み出すなどして実行し装置自体の統括制御を行なうとともに各種判定、演算及び制御処理を行なうＣＰＵなどの演算部１０４、ネットワーク１０と接続し他装置との通信処理を担う通信部１０５、を備える。
【００３２】
情報提供装置１００がスタンドアロンマシンである場合、ユーザからのキー入力や音声入力を受け付ける入力装置、処理データの表示を行うディスプレイ等の出力装置、を更に備えるとすれば好適である。
【００３３】
また、記憶部１０１内には、本実施形態の情報提供装置として必要な機能を実装する為のプログラム１０２に加えて、金融商品の価格情報１２５および感応度情報１２６が少なくとも記憶されている。ただし、これら情報についての詳細は後述する。
【００３４】
また、プログラム１０２、すなわちアニーリングマシンとしての動作を実装するアルゴリズムは、解くべき課題であるイジングモデル１０２１の情報を保持する。このイジングモデル１０２１は、情報提供の対象となる金融商品やそれに影響を与える他の金融商品の各種情報に基づき管理者等が予め設定しておくものとなる。
【００３５】
なお、アニーリングマシンの概要にて述べた断熱量子計算は、別名で量子アニールとも呼ばれ、古典的な焼きなましの概念を量子力学に発展させたものである。即ち、断熱量子計算は本来古典的動作が可能で、高速性や解の正解率に関しで性能を向上させるために量子力学的効果が付加されたものとも解釈できる。そこで本発明では、演算部そのものは古典的とし、演算過程に量子力学的に定まるパラメータを導入することにより、古典的であるが量子力学的な効果を含んだ演算方法・装置を実現する。
【００３６】
以上の概念に基づき、以下の例では断熱量子計算との関連性を説明しながら解としての基底状態を得る古典的アルゴリズムと、それを実現するための装置に関して述べる。
【００３７】
こうした前提での情報提供装置１００は、Ｎ個の変数ｓｊ  ｚ（ｊ＝１，２，…，Ｎ）が−１≦ｓｊ  ｚ≦１の値域を取り、局所場ｇｊと変数間相互作用Ｊｉｊ（ｉ，ｊ＝１，２，…，Ｎ）によって課題の設定がなされる。
【００３８】
また演算部１０４では、時刻をｍ分割して離散的にｔ＝ｔ。（ｔ。＝０）からｔｍ（ｔｍ  ＝τ）まで演算するものとし、各時刻ｔｋにおける変数ＳｊＺ（ｔｋ）を求めるに当たり、前時刻ｔｋ−１の変数Ｓｊｚ（ｔｋ−１）（ｉ＝１，２，．．，Ｎ）の値と緩和項
の係数９ｐｉｎａあるいは９ｐｉｎｂを用いてＢｊｚ（ｔｋ）＝｛ΣｉＪｉｊＳｉｚ（ｔｋ−１）＋ｇｊ＋ｓｇｎ（ｓｊｚ（ｔｋ−１））・９ｐｉｎａ｝・ｔｋ／τあるいはＢｊｚ（ｔｋ）＝｛ΣｉＪｉＪＳｊｚ（ｔｋ−１）＋ｇｊ＋９ｐｉｎｂ  ．ＳｊＺ（ｔｋ−１）｝・ｔｋ／τを求め、上述の変数Ｓｊｚ（ｔｋ）の値域が−１≦ｓｊｚ（ｔｋ）≦１になるように関数ｆを定めてＳｊｚ（ｔｋ）＝ｆ（Ｂｊｚ（ｔｋ），ｔｋ）とし、時刻ステップをｔ＝ｔ０からｔ＝ｔｍに進めるにつれて上述の変数Ｓｊｚを−１あるいは１に近づけ、最終的にｓｊｚ＜０ならば、Ｓｊｚｄ＝−１、Ｓｊｚ＞０ならば、Ｓｊｚｄ＝１として解を定める。
【００３９】
係数ｇｐｉｎｂは、例えば｜Ｊｉｊ｜の平均値の５０％から２００％の値である。また、課題設定の局所場ｇｊに関して、あるサイトｊ’に対してのみ補正項δｇｊ’をｇｊ’に加え、該サイトｊ’に対してのみｇｊ’の大きさを大きくすることもできる。また、補正項δｇｊ’は、例えば｜Ｊｉｊ｜の平均値の１０％から１００％の値である。
続いて、量子力学的な記述から出発して古典的な形式に移行することを通して、アニーリングマシンの基本的原理を述べる。
【００４０】
式（３）で与えられるイジングスピン・ハミルトニアンの基底状態探索問題はＮＰ困難と呼ばれる分類の問題を含み、有用な問題であることが知られている（文献：Ｆ．  Ｂａｒａｈｏｎａ，  ”Ｏｎ  ｔｈｅ  ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ  ｃｏｍｐ  ｌｅｘ  ｉｔｙ  ｏｆ  Ｉｓｉｎｇｓｐｉｎ  ｇｌａｓｓ  ｍｏｄｅｌｓ，”  Ｊ．  Ｐｈｙｓ．  Ａ：  Ｍａｔｈ．  Ｇｅｎ．  １５，  ３２４１  （１９８２）．）。
［式３］
2020071657.tif 000005
【００４１】
Ｊｉｊ及びｇｊが課題設定パラメータであり、σ＾Ｚはパウリのスピン行列のｚ成分で±１の固有値を取る。ｉ，ｊはスピンのサイトを表す。イジングスピンとは値として±１だけを取りうる変数のことで、式（３）ではσ＾ｚの固有値が±１であることによりイジングスピン系となっている。
式（３）のイジングスピンは文字通りのスピンである必要はなく、ハミルトニアンが式（３）で記述されるのであれば物理的には何でも良い。
【００４２】
例えば、金融商品価格の増加と減少を±１に対応付けることや、ロジック回路のｈｉｇｈとｌｏｗを±１に対応付けることも可能であるし、光の縦偏波と横偏波を±１に対応付けることや０，πの位相を±１に対応付けることも可能である。
ここで例示する方法では、断熱量子計算と同様に、時刻ｔ＝０において式（４）で与えられるハミルトニアンの基底状態に演算系を準備する。
［式４］
2020071657.tif 000006
【００４３】
γは全サイトｊに一様に掛かる外場の大きさで決まる比例定数であり、σ＾ｊｘは、パウリのスピン行列のｘ成分である。演算系がスピンそのものであれば、外場とは磁場を意味する。
【００４４】
式（４）は、横磁場を印加したことに相当し、すべてのスピンがｘ方向を向いた場合（γ＞０）が基底状態である。問題設定のハミルトニアンはｚ成分のみのイジングスピン系として定義されたが、式（４）にはスピンのｘ成分が登場している。従って、演算過程でのスピンはイジングではなくベクトル的（ブロッホベクトル）である。ｔ＝０では式（４）のハミルトニアンでスタートしたが、時刻ｔの進行と共に徐々にハミルトニアンを変化させ、最終的には式（３）で記述されるハミルトニアンにしてその基底状態を解として得る。
［式５］
2020071657.tif 000007
【００４５】
ここでσ＾はパウリのスピン行列の３成分をベクトルとして表示している。基底状態はスピンが磁場方向を向いた場合で、＜・＞を量子力学的期待値として＜σ＾＞＝Ｂ／｜Ｂ｜と書ける。断熱過程では常に基底状態を維持しようとするので、スピンの向きは常に磁場の向きに追従する。
【００４６】
以上の議論は多スピン系にも拡張できる。ｔ＝０ではハミルトニアンが式（４）で与えられる。これは全スピンに対して一様に磁場ＢｊＸ  ＝γが印加されたことを意味する。ｔ＞０では、磁場のｘ成分が徐々に弱まりＢｊＸ  ＝γ（１−ｔ／τ）である。ｚ成分に関してはスピン間相互作用があるために有効磁場としては式（６）になる。
［式６］
2020071657.tif 000008
スピンの向きは＜σ＾ｚ＞／＜σ＾Ｘ＞で規定できるので、スピンの向きが有効磁場に追従するならば式（７）によりスピンの向きが定まる。
［式７］
2020071657.tif 000009
式（７）は量子力学的記述であるが期待値を取っているので、式（１）〜（６）とは異なり古典量に関する関係式である。
【００４７】
古典系では量子力学の非局所相関（量子縫れ）がないので、スピンの向きはサイトごとの局所場により完全に決まるはずであり、式（７）が古典的スピン系の振る舞いを決定する。量子系では非局所相関があるために式（７）は変形されることになるが、それに関しては後述することとし、ここでは発明の基本形態を述べるために式（７）で定まる古典系について記述する。
【００４８】
図５にスピン系の基底状態を得るためのタイミングチャート（１）を示す。図５の記述は古典量に関するものなので、サイトｊのスピンをσ＾ｊではなくｓｊにより表した。またそれに伴い、図５の有効磁場Ｂｊは古典量である。ｔ＝０において全サイトで右向きの有効磁場Ｂｊが印加され、全スピンＳｊが右向きに初期化される。
【００４９】
時間ｔの経過に従い、徐々にｚ軸方向の磁場とスピン間相互作用が加えられ、最終的にスピンは＋ｚ方向あるいは−ｚ方向となって、スピンＳｊのｚ成分がｓｊｚ＝＋１あるい
は−１となる。時間ｔは連続的であることが理想であるが、実際の演算過程では離散的にして利便性を向上させることもできる。以下では離散的な場合を述べる。
【００５０】
ここで例示するスピンはｚ成分だけでなくｘ成分が加わっているためにベクトル的なスピンになっている。図５からもベクトルとしての振る舞いが理解できる。ここまでｙ成分が登場してこなかったが、それは外場方向をｘｚ面に取ったために外場のｙ成分が存在せず、従って＜σ＾Ｙ＞＝０となるためである。
【００５１】
演算系のスピンとしては大きさ１の３次元ベクトル（これをブロッホベクトルと呼び、球面上の点で状態を記述できる）を想定しているが、図に示す例における軸の取り方では２次元のみを考慮すればよい（円上の点で状態を記述できる）。
【００５２】
またγは一定なのでＢｊｘ（ｔ）＞０（γ＞０）あるいはＢｊｘ（ｔ）＜０（γ＜０）が成り立つ。この場合、２次元スピンベクトルは半円のみで記述できることになり、［−１，１］でＳｊｚを指定すればＳｊｚの１変数で２次元スピンベクトルが定まる。従って、ここでの例では、スピンは２次元ベクトルであるが、値域を［−１，１］とする１次元連続変数として表記することもできる。
図５のタイミングチャートでは時刻ｔ＝ｔｋにおいてサイトごとに有効磁場を求め、その値を用いて式（８）によりｔ＝ｔｋにおけるスピンの向きを求める。
［式８］
2020071657.tif 000010
式（８）は式（７）を古典量に関する表記に書き改めたものなので＜・＞の記号が付いていない。
次に、ｔ＝ｔｋ＋ｌの有効磁場をｔ＝ｔｋにおけるスピンの値を用いて求める。各時刻の有効磁場を具体的に書けば式（９）及び（１０）となる。
［式９］
2020071657.tif 000011
［式１０］
2020071657.tif 000012
以下、図５のタイミングチャートで模式的に示した手順に従い、スピンと有効磁場を交互に求めていく。
【００５３】
古典系ではスピンベクトルの大きさは１である。この場合スピンベクトルの各成分は、ｔａｎθ＝Ｂｊｚ（ｔｋ）／Ｂｊｘ（ｔｋ）で定義される媒介変数θを用いてＳｊｚ（ｔｋ）＝ｓｉｎθ、Ｓｊｘ（ｔｋ）＝ＣＯＳθと記述される。
【００５４】
これを書き直せば、Ｓｊｚ（ｔｋ）＝ｓｉｎ（ａｒｃｔａｎ（Ｂｊｚ（ｔｋ）／Ｂｊｘ（ｔｋ）））、Ｓｊｘ（ｔｋ）＝ｃｏｓ（ａｒｃｔａｎ（Ｂｊｚ（ｔｋ）／Ｂｊｘ（ｔｋ）））である。
【００５５】
式（９）から明らかなようにＢｊｘ（ｔｋ）の変数は、ｔｋのみであり、τとγは定数である。  従って、Ｓｊｚ（ｔｋ）＝ｓｉｎ（ａｒｃｔａｎ（Ｂｊｚ（ｔｋ）／Ｂｊｘ（ｔｋ）））及びＳｊｘ（ｔｋ）＝ｃｏｓ（ａｒｃｔａｎ（Ｂｊｚ（ｔｋ）／Ｂｊｘ（ｔｋ）））はＢｊｚ（ｔｋ）とｔｋを変数とする関数としてＳｊｚ（ｔｋ）＝ｆ１（Ｂｊｚ（ｔｋ），ｔｋ）及びＳｊｘ（ｔｋ）＝ｆ２（  Ｂｊｚ（ｔｋ），ｔｋ）のような一般化した表現もできる。
【００５６】
スピンを２次元ベクトルとして記述しているので、Ｓｊｚ（ｔｋ）とｓｊｘ（ｔｋ）の２成分が登場しているが、Ｂｊｚ（ｔｋ）を式（１０）に基づき決定するならばＳｊｘ（ｔＫ）は必要ない。
【００５７】
これは、［−１，１］を値域とするＳｊｚ（ｔｋ）のみでスピン状態を記述できることに対応している。最終的な解Ｓｊｚｄは、Ｓｊｚｄ＝−１ｏｒ１になる必要があり、Ｓｊｚ（τ）＞０ならばＳｊｚｄ＝１、Ｓｊｚ（τ）＜０ならばＳｊｚｄ＝−１とする。
【００５８】
図６に、上述のアルゴリズムをフローチャートにまとめたものを示す。ここでｔｍ＝τである。図６のフローチャートの各ステップｓ１〜ｓ９は、時間ｔ＝０からｔ＝τに到る図５のタイミングチャートの、ある時刻での処理に対応している。すなわち、フローチャートのステップｓ２、ｓ４、ｓ６がそれぞれ、ｔ＝ｔ１，ｔｋ＋ｌ，ｔｍにおける上記の式（９）及び（１０）に対応している。最終的な解はステップｓ８において、ｓｊｚ＜０ならばＳｊｚｄ＝−１、Ｓｊｚ＞０ならば、Ｓｊｚｄ＝１とすることにより定める（ｓ９）  。
【００５９】
ここまでは課題が式（３）で表現された場合に如何に解かれるかを示した。次に具体的課題が如何に局所場ｇｊと変数間相互作用Ｊｉｊ（ｉ，ｊ＝１，２，…，Ｎ）を含む式（３）で表現されるかに関して具体例を挙げて説明する。
【００６０】
ここでの具体的課題すなわちイジングモデル１０２１は、金融商品のうち通貨ペアの価格予測の問題を想定する。この場合、局所場ｇｊとして、金融商品の実価格（例：外国為替相場、外国為替先渡し相場、株式指数、商品先物価格、ロング／ショート未決済ポジション比率、各種指標のボラティリティ、リスクリバーサルなど）と推定価格をそれぞれ想定する。なお、推定価格は、現時点において確定している価格（実価格）を起点とし、対象となる通貨ペアに関して他の金融商品との感応度に基づき定まる価格である。
【００６１】
また、σ＾ｊｚは、所定の通貨ペアの価格増減に、他の金融商品の価格増減（株価指数等の他、他の通貨ペアの概念も含みうる）を影響させるための変数と考える。通貨ペアのレートと他の金融商品の価格との相関強度すなわち感応度は、変数間相互作用Ｊｉｊを通して表現する。なお、本発明で説明する感応度は為替と株式との相関強度(影響度合いと
もいえる)だけでないのは上述した通りである。
【００６２】
以上のような考察を通して変数間相互作用Ｊｉｊを具体的に設定し、式（３）で表されるイジングモデル１０２１の基底状態探索、すなわち上述の実価格と推定価格との差異が最小となる基底状態の探索を通して、各通貨ペアのレート変動が収斂するバランス地点を特定する。この基底状態におけるレートが、当該通貨ペアに関して予測される所定未来での推定価格となる。
−−−データ構造例−−−
続いて、本実施形態の情報提供装置１００が用いる各種情報について説明する。図７に、本実施形態における価格情報１２５の一例を示す。
【００６３】
本実施形態の価格情報１２５は、各種金融商品の価格情報を蓄積したテーブルである。
この価格情報としては、金融情報配信システム３００が配信してきた実際の市場価格である実価格が含まれる。また、情報提供装置１００がアニーリングマシンとして所定未来について算定した推定価格が含まれるとしてもよい。
【００６４】
そのデータ構造は、例えば、ＵＳＤ／ＪＰＹ、ＵＳＤ／ＥＵＲ、ＮＹダウ、ＴＯＰＩＸ、などといった金融商品の名称をキーとして、対象日時、当該対象日時における実価格、および、推定価格といったデータから成るレコードの集合体である。
【００６５】
なお、図７の価格情報１２５で例示した金融商品の例は、あくまで説明の都合上で限定的であり、その他の様々な金融商品の価格情報が格納されているものとする（以下同様）。
【００６６】
また、図８に本実施形態における感応度情報１２６の一例を示す。本実施形態の感応度情報１２６は、金融商品の各間における価格に関する感応度の情報を蓄積したテーブルである。この感応度の情報は、例えば、価格情報１２５が示す所定期間での価格の変化（方向と程度）を、金融商品の各間について相関分析することで特定される。
【００６７】
そのデータ構造は、ＵＳＤ／ＪＰＹとＥＵＲ／ＪＰＹ、ＵＳＤ／ＪＰＹとＮＹダウ、ＵＳＤ／ＪＰＹとＴＯＰＩＸ、などといった感応度の対象となる金融商品の対象組をキーとして、当該組に関して得ている感応度といったデータから成るレコードの集合体である。−−−フロー例１−−−
【００６８】
以下、本実施形態における情報提供方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する情報提供方法に対応する各種動作は、情報提供装置１００がメモリ等に読み出して実行するプログラムによって実現される。そして、このプログラムは、以下に説明される各種の動作を行うためのコードから構成されている。
【００６９】
図９は、本実施形態における情報提供方法のフロー例１を示す図である。ここでは、対象とする金融商品の一例として、図１０に示す３つの通貨ペアを想定する。なお、説明を簡便とするため３つの通貨ペアを例示するが、実際にはより多くの通貨ペアや他の金融商品も対象に含めるとしてよい。
ところで、これら３つの通貨ペアのレート間には、プラスまたはマイナスの感応度が作用する関係性がある。
【００７０】
例えば、ＵＳＤ／ＪＰＹのレートとＥＵＲ／ＪＰＹのレートとの間には、０．７の感応度がある。よってＵＳＤ／ＪＰＹのレートが１％上昇すると、これに感応したＥＵＲ／ＪＰＹのレートは、０．７％上昇する傾向にある。
【００７１】
一方、ＥＵＲ／ＪＰＹのレートとＵＳＤ／ＥＵＲのレートとの間には、−１．８の感応度がある。よってＥＵＲ／ＪＰＹのレートが１％上昇すると、これに感応したＵＳＤ／ＥＵＲのレートは、１．８％下降する傾向にある。
【００７２】
ただし、こうした感応度に基づくレートの上下動は、一方の通貨ペアのレートに変化が生じたタイミングで、即座に他方の通貨ペアのレートに生じる訳では必ずしも無い。通常は、所定の時間差をもって上下動は生じる。
【００７３】
つまり、その「時間差」に該当する時間帯では、（感応度を踏まえると）将来到達するであろうレート（推定価格）と現在のレート（実価格）との間に乖離が存在する。
【００７４】
この乖離は投資機会となりうるもので、当該乖離が解消される方向（レートの上昇／下
降）に応じて、当該通貨ペアの買い注文または売り注文を行えば、良好な確率で売買益を獲得できると見込まれる。よって、本実施形態の情報提供装置１００は、こうした乖離（価格差）に関する情報を特定し、ユーザ端末２００に提供する。
【００７５】
上述のような状況を前提とした場合、情報提供装置１００は、処理対象とするイジングモデル１０２１として、上述の各通貨ペアにおけるレートの増減事象をスピンとし、当該各通貨ペアの間におけるレートの感応度を当該スピンの間の相互作用の強度として設定したモデルの情報を保持しているものとする。
なお、通貨ペアのレートに関する情報は、価格情報１２５から得られる。また、感応度に関する情報は、感応度情報１２６から得られる。
【００７６】
図１０で示す３つの通貨ペアの場合、ＵＳＤ／ＪＰＹとＥＵＲ／ＪＰＹのレートの間については、感応度「０．７」が当該通貨ペアのスピン間の相互作用の強度として設定される。また、ＥＵＲ／ＪＰＹとＵＳＤ／ＥＵＲのレートの間については、感応度「−１．８」が当該通貨ペアのスピン間の相互作用の強度として設定される。また、ＵＳＤ／ＥＵＲとＵＳＤ／ＪＰＹのレートの間については、感応度「−０．６８」が当該通貨ペアのスピン間の相互作用の強度として設定される。
なお、上述のイジングモデル１０２１におけるスピンは、１つの通貨ペアごとに１つ又は複数が設定される形態を想定できる。
１つの通貨ペアごとに１つのスピンが設定された形態の場合、当該スピンはレートの増減方向のみを示しうる。
【００７７】
一方、１つの通貨ペアごとに複数のスピン（以下、スピン群）が設定された形態の場合、当該スピン群はレートの増減方向および増減程度を示しうる。すなわちスピン群におけるベクトルの方向（＋方向／−方向）と大きさが、レートの増減方向と増減程度に対応する。
【００７８】
そこで、情報提供装置１００は、アニーリングマシンとして、上述の３つの通貨ペアに関する設定がなされたイジングモデル１０２１を課題とし、価格情報１２５が示す３つの通貨ペアそれぞれの現在レート（実価格）と当該３つの通貨ペアそれぞれに関して他金融商品との感応度に基づき定まる推定レート（推定価格）との差異が最小となる基底状態を算定する（ｓ１０）。こうした基底状態の探索自体は、既存技術における処理と同様である。
【００７９】
つまり、各通貨ペアにおける現在レートが所定の時間経過とともに（感応度に基づく理論上の）推定レートに向け遷移し、通貨ペア全てのレートが落ち着く状態を、基底状態として探索することとなる。
【００８０】
ここで算定した基底状態における、３つの通貨ペアそれぞれのレートは、図１０に例示するように、ＵＳＤ／ＪＰＹにおいて、「Ｂｉｄ」が「１１１．５１０」、「Ａｓｋ」が「１１１．５１２」、ＥＵＲ／ＪＰＹにおいて、「Ｂｉｄ」が「１２９．３１０」、「Ａｓｋ」が「１２９．３１３」、ＵＳＤ／ＥＵＲにおいて、「Ｂｉｄ」が「１．１６３３８」、「Ａｓｋ」が「１．１６４１１」、となったとする。
【００８１】
これは現在から或る時間が経過した未来におけるレートである。なお、スピンが通貨ペアごとに１つ設定されたイジングモデル１０２１を対象とした場合、算定される基底状態では、上述の未来における通貨ペアのレート増減方向が特定される。
【００８２】
続いて、情報提供装置１００は、ｓ１０で得た基底状態での、３つの通貨ペアそれぞれについて、その実レートと推定レートとの間の乖離の程度を算定する（ｓ１１）。
【００８３】
例えば、ＵＳＤ／ＪＰＹのレート変動の影響を受けたＥＵＲ／ＪＰＹにおいて、基底状態における推定レートが、「Ｂｉｄ」は、「１２９．４４２」、「Ａｓｋ」は「１２９．４４７」、ＵＳＤ／ＥＵＲにおいて、「Ｂｉｄ」は「１．１６３３８」、「Ａｓｋ」は「１．１６４１１」、となったとする。
【００８４】
そこで、これら推定レートと現在のレートすなわち実レートとの除算を行って変化率を算定すれば、ＥＵＲ／ＪＰＹにおいて、「Ｂｉｄ」は−０．１％、「Ａｓｋ」は−０．１％。ＵＳＤ／ＥＵＲにおいて、「Ｂｉｄ」は＋０．１８％、「Ａｓｋ」は＋０．２４％、と算定できる。
【００８５】
こうした変化率の乖離は通貨ペア間のレートの歪みであり、投資機会となりうる。よって、情報提供装置１００は、例えば乖離の大きさに従い、通貨ペア間と取引種類の情報を並び替える（ｓ１２）。また、乖離の程度が最も大きい通貨ペアとその取引種類を特定するようにしてもよい。
上述の例の場合、該当通貨ペアは「ＵＳＤ／ＥＵＲ」、取引種類は「Ａｓｋ」、と特定できる。
【００８６】
また、情報提供装置１００は、ｓ１２で特定した通貨ペアとその取引種類、および乖離の程度の情報を、少なくとも１つ以上、ユーザ端末２００に送信し（ｓ１３）、処理を終了する。
【００８７】
一方、こうした情報の提供を受けたユーザ端末２００では、図１１に示すような、情報表示画面１１００をディスプレイ等の出力部に表示させる。図１１で例示するように、この情報表示画面１１００では、通貨ペアおよび取引種類に加えて、当該通貨ペアにおける現在のレート、推定レート、および見込まれる値幅（乖離の程度）、の各情報も表示される。
【００８８】
ユーザ端末２００の操作者は、この情報表示画面１１００を閲覧して、好適な投資機会の到来を認識し、当該乖離が解消される方向（レートの上昇／下降）に応じて、当該通貨ペアの買い注文または売り注文を行うこととなる。
−−−フロー例２−−−
一方、上述のフロー例１とは異なり、いわゆる巡回セールスマン問題を通貨ペア間のレート感応に関して適用する形態も想定できる。
【００８９】
この場合の情報提供装置１００は、感応度を有する通貨ペアの組みについて、当該組みを成す一方の通貨ペアのレート変動に感応する他方の通貨ペアのレートを推定する処理を、感応度を介してシリアルに連なる一連の通貨ペアそれぞれについて実行することになる。
【００９０】
例えば、図１２に示すように、ＵＳＤ／ＪＰＹとＥＵＲ／ＪＰＹとの間について、例えば、ＵＳＤ／ＪＰＹの「Ｂｉｄ」のレート変化率は、（１１１．４４２−１１０．７２４）／１１０．７２４＝０．６４８％、と算定できる。また、これに感応度「０．７」を乗じた、０．００６４８×０．７＝０．００４５３、すなわち０．４５３％が、ＥＵＲ／ＪＰＹの「Ｂｉｄ」のレートに生じる変化となる。そこで図１３に示すように、ＥＵＲ／ＪＰＹの「Ｂｉｄ」の推定レートとして、現在のレート「１２８．９３１」を踏まえ、１２８．９３１×（１＋０．００４５３）＝１２９．５１６、と推定レートを算定できる。情報提供装置１００は、こうした算定を、ＥＵＲ／ＪＰＹとＵＳＤ／ＥＵＲとの間についても同様に実行する。
【００９１】
ところが、このように、ＵＳＤ／ＪＰＹからＥＵＲ／ＪＰＹ、ＥＵＲ／ＪＰＹからＵＳＤ／ＥＵＲ、順序でレートの推定を行うことが最適とは限らない。また、上述の具体例のように、対象とする通貨ペアの数が限定的であれば問題無いが、対象とする通貨ペアの数や、これら通貨ペアのレートに影響を与える他の金融商品の数が膨大である場合、感応度を介して連なる全ての連なりについて処理を行うことは現実的ではない。
【００９２】
そこで、情報提供装置１００は、種々の通貨ペアの間をどのような順序でレート推定していくのが最適か特定すべく、所定のイジングモデル１０２１について基底状態の探索を行うものとする。
【００９３】
この場合のイジングモデル１０２１としては、ＵＳＤ／ＪＰＹとＥＵＲ／ＪＰＹといった通貨ペアの組をなす各通貨ペアにおけるレートの増減事象をスピンとし、当該組をなす通貨ペアの間における感応度を当該スピンの間の相互作用の強度として設定したモデルを想定する。
【００９４】
そこで情報提供装置１００は、図１４のフロー例に示すように、価格情報１２５が示す上述の組における一方の通貨ペアの実レートと当該一方の通貨ペアに関して他方の通貨ペアとの感応度に基づき定まる推定価格との差異に関して、通貨ペア各組において最小となるイジングモデル１０２１における基底状態を算定する（ｓ２０）。
【００９５】
つまり、感応度を有する通貨ペアの組それぞれに関して得られる推定レートと実レートとの差異（の総計）が最小となる基底状態の探索を通して、最適なルートの探索を行うものとなる。
【００９６】
情報提供装置１００は、上述の一方の通貨ペアについて、実レートとｓ２０で得た基底状態における推定レートとの差異に関する情報（図１５の画面１５００）を、ユーザ端末２００に出力し（ｓ２１）、処理を終了する。
【００９７】
なお、上述の処理形態は一例であり、例えば、様々なルートで一連の通貨ペアの間で推定レートを算定した場合の実績（当該乖離の情報に基づく実際の投資成績）に基づいて、当該ルートの良否を判定し、例えば、感応度の合計値が大きくなるルートは情報精度が高い、といった法則を生成し、これに基づいて上述の巡回セールスマン問題を解くとしてもよい。
【００９８】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
こうした本実施形態によれば、金融商品に関する情報を効率的かつ精度良好に推定可能となる。
【００９９】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、本実施形態の情報提供装置において、前記演算部は、前記イジングモデルとして、前記スピンが複数存在し、前記金融商品の間における価格の感応度を前記スピン各々との間の相互作用の強度として設定したモデルにおいて、前記演算を実行し、前記金融商品のうち少なくともいずれか１つの金融商品について、前記実価格と前記推定価格との差異の程度に関する情報を所定装置に出力するものである、としてもよい。
【０１００】
これによれば、１つのスピンで推定する価格増減の方向に加えて、価格増減の程度（実価格と基底状態における価格との差異）についても推定することが可能となる。ひいては、金融商品に関する情報を効率的かつさらに精度良好に推定可能となる。
【０１０１】
また、本実施形態の情報提供装置において、前記演算部は、前記イジングモデルとして、前記金融商品において組をなす各金融商品における価格増減事象をスピンとし、前記組をなす金融商品の間における価格の感応度を前記スピンの間の相互作用の強度として設定したイジングモデルを演算し、前記組における一方の金融商品の実価格と当該一方の金融商品に関して他方の金融商品との感応度に基づき定まる推定価格との差異に関する情報を所定装置に出力するものである、としてもよい。
【０１０２】
これによれば、いわゆる巡回セールスマン問題をイジングモデルとして想定する状況に適宜に対応可能となり、ひいては、金融商品に関する情報を効率的かつさらに精度良好に推定可能となる。
また、本実施形態の情報提供装置は、前記イジングモデルに関して組合せ最適化問題を解くＣＭＯＳアニーリングマシンであるとしてもよい。
【０１０３】
これによれば、イジングモデルの動作を半導体のＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの素子を用いた回路で擬似的に再現し、互いに影響しあっている金融商品価格の推定といった組合せ最適化問題の実用解を、室温下で効率良く求めることが可能となる。ひいては、金融商品に関する情報を効率的かつさらに精度良好に推定可能となる。
【０１０４】
また、本実施形態の情報提供方法において、前記情報処理装置が、前記イジングモデルとして、前記スピンが複数存在し、前記金融商品の間における価格の感応度を前記スピン各々との間の相互作用の強度として設定したモデルにおいて、前記演算を実行し、前記金融商品のうち少なくともいずれか１つの金融商品について、前記実価格と前記推定価格との差異の程度に関する情報を所定装置に出力する、としてもよい。
【０１０５】
また、本実施形態の情報提供方法において、前記情報処理装置が、前記イジングモデルとして、前記金融商品において組をなす各金融商品における価格増減事象をスピンとし、前記組をなす金融商品の間における価格の感応度を前記スピンの間の相互作用の強度として設定したイジングモデルを演算し、前記組における一方の金融商品の実価格と当該一方の金融商品に関して他方の金融商品との感応度に基づき定まる推定価格との差異に関する情報を所定装置に出力する、としてもよい。
【０１０６】
また、本実施形態の情報提供方法において、前記情報処理装置が、前記イジングモデルに関して組合せ最適化問題を解くアニーリングマシンであるとしてもよい。
【符号の説明】
【０１０７】
１０    ネットワーク
１００  情報提供装置（アニーリングマシン）
１０１  記憶部
１０２  プログラム
１０２１  イジングモデル
１０３  メモリ
１０４  演算部
１０５  通信部
１２５  価格情報
１２６  感応度情報
２００  ユーザ端末
３００  金融情報配信システム
【図１】
2020071657.tif 000013
【図２】
2020071657.tif 000014
【図３】
2020071657.tif 000015
【図４】
2020071657.tif 000016
【図５】
2020071657.tif 000017
【図６】
2020071657.tif 000018
【図７】
2020071657.tif 000019
【図８】
2020071657.tif 000020
【図９】
2020071657.tif 000021
【図１０】
2020071657.tif 000022
【図１１】
2020071657.tif 000023
【図１２】
2020071657.tif 000024
【図１３】
2020071657.tif 000025
【図１４】
2020071657.tif 000026
【図１５】
2020071657.tif 000027