(57)【要約】【課題】  定性的に分析を行うことにより、変動する事象の将来を予測することが可能な変動事象予測システムを提供する。【解決手段】  事象データ記憶手段４０には、事象データとして株価データを記憶しておき、特徴点記憶手段５０には、所定期間の事象データをグラフ化した画像から抽出した特徴点を、記憶しておく。端末装置において、株価提供機能を利用して株価グラフを画像として作成し、表示させた後、予測処理を実行すると、端末装置１０は、表示されていた画像を処理サーバ３０に送信し、処理サーバ３０は受信した画像から特徴点を抽出して、特徴点記憶手段５０から類似する特徴点を有する期間を抽出する。さらに抽出した期間に後続する期間の株価データを事象データ記憶手段４０から抽出し、抽出した株価データをグラフ化した画像を端末装置１０に送信する。【選択図】  図１
2006338534.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列に変動する事象データを記憶した事象データ記憶手段と、
所定期間における事象データのグラフ化画像から抽出した特徴点を予測のために用いる予測用特徴点として、当該期間に対応づけて記憶した特徴点記憶手段と、
将来を予測したい事象についての事象データのグラフ化画像を指定する対象画像指定手段と、
前記指定された対象画像の特徴点である対象特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記特徴点抽出手段が抽出した対象特徴点と前記特徴点記憶手段に記憶された各予測用特徴点とを比較して、前記特徴点記憶手段に記憶された予測用特徴点のうち、前記対象特徴点に類似すると判断される予測用特徴点を有する期間を抽出する期間抽出手段と、当該期間に続く期間の事象データを前記事象データ記憶手段から抽出する事象データ抽出手段と、
前記抽出された事象データを出力する事象データ出力手段と、
を有することを特徴とする変動事象予測システム。
【請求項２】
前記事象データ記憶手段は、前記事象データとして銘柄別の株価データを記憶したものであり、
前記事象データ出力手段は、抽出した株価データをグラフ化して出力するものであることを特徴とする請求項１に記載の変動事象予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、類似画像の検索手法を利用して、変動する事象の将来を予測するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータ技術の発達により、さまざまな情報がグラフ化され、理解し易い形態で利用者に提供されるようになってきている。例えば、株式等のマーケット情報についても最新の情報と共に、直近の所定期間の情報がグラフ化されて提供されている。
【０００３】
株式の売買を行う者は、将来の株価がどのように変動するかを予測して株の売買を行うことになるが、これを支援するため、最近では、株価データを所定の数式に従って計算し、将来を予測するシステムが利用されている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の予測手法では、定量的な分析（数学を用いた分析）が主流であり、数学的近似が予測の限界となっている。株価等の推移においては、何度か同様の動きをすることがあるが、このような動きを捉えるのは、定量的な分析よりも、むしろ定性的（直感的）に過去の類似する事例を探し出す方がより的確な予測を行うことができると考えられる。
【０００５】
上記のような点に鑑み、本発明は、定性的に分析を行うことにより、変動する事象の将来を予測することが可能な変動事象予測システムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明では、時系列に変動する事象データを記憶した事象データ記憶手段と、所定期間における事象データのグラフ化画像から抽出した特徴点を予測のために用いる予測用特徴点として、当該期間に対応づけて記憶した特徴点記憶手段と、将来を予測したい事象についての事象データのグラフ化画像を指定する対象画像指定手段と、前記指定された対象画像の特徴点である対象特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、前記特徴点抽出手段が抽出した対象特徴点と前記特徴点記憶手段に記憶された各予測用特徴点とを比較して、前記特徴点記憶手段に記憶された予測用特徴点のうち、前記対象特徴点に類似すると判断される予測用特徴点を有する期間を抽出する期間抽出手段と、当該期間に続く期間の事象データを前記事象データ記憶手段から抽出する事象データ抽出手段と、前記抽出された事象データを出力する事象データ出力手段を有する変動事象予測システムを提供する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、所定期間のデータをグラフ化した画像の特徴点を抽出して記録しておき、対象とする画像が指示された場合に、対象とする画像から特徴点を抽出して、この対象とする画像の特徴点に類似する特徴点に対応する期間に続く期間の事象データを抽出するようにしたので、抽出した事象データを見ることにより、利用者は、事象の将来の変動を予測することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
（１．システム構成）
以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は、本発明に係る変動事象予測システムの構成図である。図１において、１０は端末装置、２０はネットワーク、３０は処理サーバ、４０は事象データ記憶手段、５０は特徴点記憶手段である。
【０００９】
端末装置１０は、ネットワーク２０へのアクセス機能を有する端末装置であり、汎用のコンピュータで実現可能である。ネットワーク２０は、データの送受信が可能なインターネット等の通信網である。処理サーバ３０は、ネットワーク２０を介して端末装置１０とのデータの送受信を行う機能を有すると共に、事象データ記憶手段４０および特徴点記憶手段５０の管理を行うサーバコンピュータである。処理サーバ３０は、端末装置１０から受信した画像データから特徴点データを対象特徴点として抽出し、この対象特徴点と、特徴点記憶手段５０内に記憶された予測用の特徴点である予測用特徴点とを比較して、対象特徴点に最も類似すると判断される予測用特徴点を有する期間を抽出する期間抽出手段と、当該期間に続く期間の事象データを事象データ記憶手段４０から抽出する事象データ抽出手段としての機能も有している。処理サーバ３０における上記各機能は、専用のソフトウェアを、サーバコンピュータに搭載することにより実現される。
【００１０】
処理サーバ３０は、株価情報提供機能も有している。これは、既に株価情報提供サービスとして行われているものと同様の機能である。すなわち、株価情報をほぼリアルタイムで入手し、グラフ化して要求のあった端末に送信し、画面表示させるものである。
【００１１】
（２．事象データおよび予測用特徴点の準備）
処理サーバ３０は、本発明を実施するため、および上記株価情報提供機能を実施するために、株価データを事象データとして、事象データ記憶手段４０に蓄積する。具体的には、株式市場で取引可能な全銘柄の株価データを毎日蓄積していくことになる。また、処理サーバ３０では、利用者に対して株価情報を提供するだけでなく、毎日、所定期間の株価グラフを画像データとして作成し、この画像データから特徴点を抽出し、これを予測用特徴点として、特徴点記憶手段５０に格納する処理を行う。本実施形態では、所定期間として、利用者に提示する株価グラフと同一期間を設定している。例えば、株価情報提供機能が、利用者に対して１週間単位、１ヶ月単位、１年単位の株価グラフを提供するようになっている場合には、１週間単位、１ヶ月単位、１年単位の画像データを毎日作成し、この画像データから予測用特徴点を抽出し、特徴点記憶手段５０に蓄積していく。ここで、特徴点とは、画像の特徴を表現する情報であり、種々の手法で作成することが可能である。本実施形態では、株価グラフを表現する画像内の所定の箇所に基準点を定め、この基準点からのベクトルデータの集合体として、特徴点を作成する。特徴点は、画像の特徴を表現したデータであるため、特徴点が互いに類似する場合は、その特徴点の抽出元であるグラフ画像が互いに類似していることになるため、株価の変動が類似するケースの検出が可能となる。なお、このような特徴点の抽出手法は公知の技術により実現可能である。
【００１２】
ここで、株価グラフの画像の一例を図２に示す。株価グラフとしては、ローソク線で表現したもの、移動平均線で表現したもの等、種々のものが存在するが、ここでは、ローソク線で表現したものとしている。図２においては、ローソク線による株価グラフを簡略化した画像を示している。
【００１３】
（３．予測処理）
続いて、図１に示したシステムにおける予測処理について説明する。まず、利用者は、処理サーバ３０が提供する株価情報提供機能を利用して、直近の所定期間の株価グラフを端末装置１０の画面に表示する。この際、処理サーバ３０は株価グラフとしての画像データを作成し、端末装置１０に送信することになる。例えば、利用者がＡ社に興味を持ち、Ａ社の株価を知りたいと考えたとする。この場合、利用者が端末装置１０においてＡ社を指定すると、処理サーバ３０はＡ社の直近の株価データを抽出してグラフ化し、端末装置１０の画面に表示させることになる。例えば、最近１週間のＡ社の株価グラフが図２（ａ）に示すようなものであったとする。これにより、利用者は、Ａ社の直近の株価の動きを知ることができる。このような機能は、既に公知のシステムにおいて実現されているところである。
【００１４】
この状態で、利用者が、Ａ社の株価がどうなるか知りたいと考えた場合に、予測処理を指示すると、端末装置１０は、表示中の画像データを処理サーバ３０に送信する。処理サーバ３０は、端末装置１０から画像データを受信すると、その特徴点を対象特徴点として抽出する処理を行う。続いて、処理サーバ３０は、抽出した対象特徴点を用いて、特徴点記憶手段５０に格納された予測用特徴点と照合を行い、最も類似する予測用特徴点を探し出す。最も類似する予測用特徴点が見つかったら、その予測用特徴点に対応する銘柄および期間を特徴点記憶手段５０から抽出する。続いて、処理サーバ３０は、特徴点記憶手段５０から抽出した銘柄および期間に従って、事象データ記憶手段４０から株価データを抽出する。具体的には、処理サーバ３０から抽出された銘柄について、抽出された期間の最終日に続く期間の事象データを抽出する。例えば、特徴点記憶手段５０から抽出された銘柄がＢ社、期間がある年の７月１日から７月７日の１週間であったとする。この場合、処理サーバ３０は、期間の最終日である７月７日の翌日の７月８日から所定期間（例えば、７月１４日までの１週間）を含む２週間分のＢ社の株価データを抽出する。ここでは、７月１日から７月１４日までのＢ社の株価データを抽出したものとする。そして、抽出した株価データをグラフ化した画像を作成し、この画像を端末装置１０に送信する。
【００１５】
端末装置１０では、処理サーバ３０から受信した画像を画面に表示する。このときの画面の様子を図２（ｂ）に示す。図２（ｂ）に示した画像は、Ｂ社の２週間分の株価グラフとなっている。このうち、前半の１週間については、先程のＡ社と類似しているため、Ａ社の今後１週間の動きは、Ｂ社の後半の１週間の動きと同様に推移する可能性が高い。したがって、利用者は、Ａ社の今後１週間の動きをある程度推測することが可能となる。
【００１６】
なお、本システムでは、対象とする画像から抽出した特徴点と、グラフ画像から抽出した特徴点のみを用いて類似する画像を探しているため、目的とする画像の区間が１週間であっても、検出される画像は１週間単位のものとは限らず、１ヶ月単位のものであったり、１年単位のものであったりする場合もある。
【００１７】
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、種々の変形が可能である。例えば、上記実施形態では、株価を予測するものであるが、商品の先物取引等に応用しても良いし、金融商品の価格だけでなく、将来変動する値をもつものであれば、あらゆるものに適用可能である。
【００１８】
また、上記実施形態では、処理サーバ３０において、グラフ画像の作成を行うようにしたが、グラフ画像の作成を実行するためのソフトウェアを端末装置１０に搭載しておき、端末装置１０側でグラフ画像の作成を実行するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明に係る変動事象予測システムの構成図である。
【図２】端末装置１０に表示されるグラフ画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００２０】
１０・・・端末装置
２０・・・ネットワーク
３０・・・処理サーバ
４０・・・事象データ記憶手段
５０・・・特徴点記憶手段
【図１】
2006338534.tif 000003
【図２】
2006338534.tif 000004