(57)【要約】【課題】業種や市場、或いは時間経過などの限定無く、網羅的かつ客観的に商品間の価格連動性を効率的に分析可能とする。【解決手段】取引支援装置１００において、価格変動しうる複数の商品各々の価格予測式の情報１２５を保持する記憶装置１０４と、商品の各間について価格予測式の類似性を所定アルゴリズムで判定して、この判定により価格予測式同士が所定の類似度を示す商品群を特定し、その情報を所定装置２００に出力する演算装置１０４とを含む構成とする。【選択図】図２
2018092265.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
価格変動しうる複数の商品各々の価格予測式を保持する記憶装置と、
前記商品の各間について前記価格予測式の類似性を所定アルゴリズムで判定して、前記判定により価格予測式同士が所定の類似性を示す商品群を特定し、前記商品群の情報を所定装置に出力する演算装置と、
を備えることを特徴とする取引支援装置。
【請求項２】
前記演算装置は、
前記判定に際し、前記価格予測式における各パラメータの価格決定への寄与度を特定し、前記価格予測式それぞれにおけるパラメータの組み合わせのうち前記寄与度の合計が所定閾値以上である組み合わせを特定し、前記商品の各間について、前記特定した組み合わせが一致する商品群を特定し、前記商品群の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に記載の取引支援装置。
【請求項３】
前記記憶装置は、
前記商品各々の、異なる所定時期のそれぞれにおける価格予測式を保持するものであり、
前記演算装置は、
前記判定に際し、所定商品の、前記異なる所定時期の間について前記価格予測式の類似性を所定アルゴリズムで判定して、前記判定により価格予測式同士が所定の類似性を示す場合、前記異なる所定時期のうち過去の時期における前記所定商品に関する所定情報を、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に記載の取引支援装置。
【請求項４】
前記演算装置は、
前記商品群の特定後における、該当商品群を構成する商品間での価格連動性の内容に応じて、前記組み合わせの特定に用いる前記閾値を、所定アルゴリズムで更新する処理を更に実行するものである、
ことを特徴とする請求項２に記載の取引支援装置。
【請求項５】
価格変動しうる複数の商品各々の価格予測式を保持する記憶装置を備えた情報処理装置が、
前記商品の各間について前記価格予測式の類似性を所定アルゴリズムで判定して、前記判定により価格予測式同士が所定の類似性を示す商品群を特定し、前記商品群の情報を所定装置に出力する、
ことを特徴とする取引支援方法。
【請求項６】
前記情報処理装置が、
前記判定に際し、前記価格予測式における各パラメータの価格決定への寄与度を特定し、前記価格予測式それぞれにおけるパラメータの組み合わせのうち前記寄与度の合計が所定閾値以上である組み合わせを特定し、前記商品の各間について、前記特定した組み合わせが一致する商品群を特定し、前記商品群の情報を所定装置に出力する、
ことを特徴とする請求項５に記載の取引支援方法。
【請求項７】
前記情報処理装置が、
前記記憶装置において、前記商品各々の、異なる所定時期のそれぞれにおける価格予測式を保持し、
前記判定に際し、所定商品の、前記異なる所定時期の間について前記価格予測式の類似性を所定アルゴリズムで判定して、前記判定により価格予測式同士が所定の類似性を示す
場合、前記異なる所定時期のうち過去の時期における前記所定商品に関する所定情報を、所定装置に出力する、
ことを特徴とする請求項５に記載の取引支援方法。
【請求項８】
前記情報処理装置が、
前記商品群の特定後における、該当商品群を構成する商品間での価格連動性の内容に応じて、前記組み合わせの特定に用いる前記閾値を、所定アルゴリズムで更新する処理を更に実行する、
ことを特徴とする請求項５に記載の取引支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、取引支援装置および取引支援方法に関するものであり、具体的には、業種や市場、或いは時間経過などの限定無く、網羅的かつ客観的に商品間の価格連動性を効率的に分析可能とする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
市場取引や相対取引がなされる（１日の中でも売買価格が変動する）商品について、価格変動を予測して取引の参考情報とする技術が提案されている。
【０００３】
このような技術としては、例えば、通信ネットワーク経由で通信対象となる顧客のクライアントシステムに対し、取引対象となる各銘柄の相場変動要因を判定し通知する情報提供システムにおいて、前記クライアントシステムから前記通信ネットワーク経由で対象銘柄の指定を受け付ける手段と、業種又はテーマの少なくとも一方に対応してグループ分けされた各銘柄を記憶するグループ記憶手段と、取引対象の値動きの時系列データを外部から受信し所定の値動き記憶手段に記憶させる手段と、前記対象銘柄について、前記時系列データの新しいものを過去のものと随時比較することにより所定値以上の変動を検出する検出手段と、検出した前記変動の要因を判定する要因判定手段と、判定された前記要因を前記クライアントシステムへ通知する手段と、をコンピュータ又は電子回路が実現し、前記要因判定手段は、対象銘柄と同じ市場の各銘柄について前記値動き記憶手段から時系列データを読み出して騰落率を計算することにより、前記対象銘柄に対し、同じ市場で同方向に所定値以上騰落した銘柄が第１の割合以上となった事象である市場連動の存否を判断し、市場連動が存在すれば前記変動の要因は市場要因と判定し、前記要因が市場要因でない場合、前記グループ記憶手段を参照して前記対象銘柄と同じ前記業種又はテーマのグループに属する各銘柄を特定し、これら各銘柄のうち対象銘柄と同方向に所定値以上騰落した銘柄が、その業種又はテーマに対応付けられた所定割合以上となった事象である業種連動又はテーマ連動の存否を計算し、業種連動又はテーマ連動が存在すれば前記変動の要因は業種要因又はテーマ要因と判定し、前記変動の要因が前記市場要因、前記業種要因、前記テーマ要因のいずれでもない場合、対象銘柄の騰落要因はその個別銘柄特有要因と判定するように構成されたことを特徴とする情報提供システム（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】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２８０８１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
多数の銘柄が取引されている株式市場において、証券アナリストや個別の投資家が株価変動の契機や要因を定常的に分析している。ところが、こうした分析は、業種別や技術分野別など限定された範囲の銘柄同士について、株価の相関を予想するものとなっている。
【０００６】
上述した分析手法においては、人間による調査、検討の対象と出来る情報の量や範囲の限定性もあり、異なる業種や技術分野あるいは市場が異なる銘柄同士について、その株価の相関を自在に分析することが実現出来ていない。また、そうした条件下では、時間経過に伴う相関要因の移り変わりについて適時把握し、これを分析に反映させることも困難である。
【０００７】
そこで本発明の目的は、業種や市場、或いは時間経過などの限定無く、網羅的かつ客観的に商品間の価格連動性を効率的に分析可能と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取引支援装置は、価格変動しうる複数の商品各々の価格予測式を保持する記憶装置と、前記商品の各間について前記価格予測式の類似性を所定アルゴリズムで判定して、前記判定により価格予測式同士が所定の類似性を示す商品群を特定し、前記商品群の情報を所定装置に出力する演算装置と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の取引管理方法は、価格変動しうる複数の商品各々の価格予測式を保持する記憶装置を備えた情報処理装置が、前記商品の各間について前記価格予測式の類似性を所定アルゴリズムで判定して、前記判定により価格予測式同士が所定の類似性を示す商品群を特定し、前記商品群の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、業種や市場、或いは時間経過などの限定無く、網羅的かつ客観的に商品間の価格連動性を効率的に分析可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本実施形態の取引支援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取引支援装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】本実施形態の価格予測式テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図４】本実施形態の価格履歴テーブルのデータ構成例を示す図である。
【図５】本実施形態における取引支援方法のフロー例１を示す図である。
【図６】本実施形態における変数（パラメータ）の組み合わせ概念を示す図である。
【図７】本実施形態における画面例１を示す図である。
【図８】本実施形態における取引支援方法のフロー例２を示す図である。
【図９】本実施形態における画面例２を示す図である。
【図１０】本実施形態における取引支援方法のフロー例３を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
−−−ネットワーク構成−−−
【００１３】
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、本実施形態の取引支援装置１００を含むネットワーク構成図である。図１に示す取引支援装置１００は、業種や市場、或いは時間経過などの限定無く、網羅的かつ客観的に商品間の価格連動性を効率的に分析可能とするコンピュータである。
【００１４】
本実施形態の取引支援装置１００は、株式や通貨など、売り方、買い方の存在とその行動によって売買価格が形成される商品に関して、売買の参考になりうる情報を提供する装置となる。但し、ここで提供する情報は、商品価格そのものの推測結果ではなく、価格連動性を有する商品群の情報となる。つまり、或る商品の価格変動に応じて、これと価格連動性ありとした他商品の価格が同様に変動する事態を推測し、それら商品を含む商品群の情報である。
【００１５】
こうした取引支援装置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、ユーザ端末２００、統計解析装置３００、および、情報配信装置４００と通信可能に接続されたサーバ装置を想定できる。また具体的には、取引支援装置１００は、上述の商品を取り扱う証券会社や銀行など適宜な金融機関、或いは、これら金融機関に情報提供する事業者、などが運用することとなる。
【００１６】
一方、ユーザ端末２００は、取引支援装置１００から情報提供を受けるユーザの端末である。
【００１７】
また、統計解析装置３００は、例えば情報配信装置４００より提供される情報を、統計解析ツールや人工知能のアルゴリズムなど、適宜な解析エンジンによって解析し、各商品に関する価格予測式を生成する装置である。こうした価格予測式の生成手法は、本実施形態では特に限定せず、既存技術を適宜に採用すればよい。また、統計解析装置３００は、こうして生成した価格予測式の情報を、本実施形態の取引支援装置１００に提供する装置である。なお、この統計解析装置３００の機能を、取引支援装置１００が備えるとしてもよい。
【００１８】
また、情報配信装置４００は、上述した価格予測式の生成に利用可能な各種の情報を、統計解析装置３００に配信する装置である。配信情報としては、例えば、株式の時価情報、当該株式の発行会社の情報、各種の経済指標、政治情報、天候情報、などがあげられる。
−−−ハードウェア構成−−−
【００１９】
図２は本実施形態における取引支援装置１００のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態の取引支援装置１００のハードウェア構成は以下の如くとなる。
【００２０】
すなわち、取引支援装置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装置１０１、ＲＡＭなど揮発性記憶素子で構成されるメモリ１０３、記憶装置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などの演算装置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装置１０５、を備える。
【００２１】
なお、記憶装置１０１内には、本実施形態の取引支援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、価格予測式間の類似度判定に用いる閾値１１０、価格予測式テーブル１２５、および、価格履歴テーブル１２６、が少なくとも記憶されている。閾値１１０、価格予測式テーブル１２５、および価格履歴テーブル１２６については後述する。
−−−データ構造例−−−
【００２２】
続いて、本実施形態の取引支援装置１００が用いるテーブル類について説明する。図３に、本実施形態における価格予測式テーブル１２５の一例を示す。
【００２３】
本実施形態の価格予測式テーブル１２５は、商品ごとの価格予測式を格納したテーブルである。そのデータ構造は、商品を一意に特定する商品ＩＤをキーとして、当該商品の時期別の価格予測式を対応付けたレコードの集合体である。この価格予測式は、上述の統計解析装置３００から配信され、この価格予測式テーブル１２５に格納されたものである。
【００２４】
また、時期ごとの価格予測式とは、該当時期（例えば、時期Ａ：２０１６年１１月１日）における該当商品の価格を予測する式である。
【００２５】
また、図４に、本実施形態における価格履歴テーブル１２６の一例を示す。本実施形態の価格履歴テーブル１２６は、各商品の各時期における実際の価格の情報を格納したテーブルである。
【００２６】
そのデータ構造は、商品を一意に特定する商品ＩＤをキーとして、当該商品の時期別の価格データファイルを対応付けたレコードの集合体である。この価格データファイルは、該当商品の該当時期（例えば、時期ｘ：２０１６年１０月１日）における、値動き（例：市場における取引開始時刻から取引終了時刻までの商品価格のチャート）を示すデータを格納したファイルである。
−−−フロー例１−−−
【００２７】
以下、本実施形態における取引支援方法の実際手順について図に基づき説明する。以下で説明する取引支援方法に対応する各種動作は、取引支援装置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。
【００２８】
図５は、本実施形態における取引支援方法のフロー例１を示す図である。まず、取引支援装置１００は、記憶装置１０１の価格予測式テーブル１２５から、各商品の所定時期に関する価格予測式の情報を読み取る（ｓ１００）。ここで、所定時期とは、ユーザ端末２００から予め指定された時期や、或いは単に最新時期、となる。
【００２９】
ここでは、説明のための一例として、以下の商品Ａ〜Ｃの価格予測式を読み取ったとする。
【００３０】
・商品Ａの価格予測式＝変数１×３２＋変数２×１０＋変数３×８＋１０
【００３１】
・商品Ｂの価格予測式＝変数１×２２−変数３×１０＋変数４×８＋５
【００３２】
・商品Ｃの価格予測式＝変数１×３＋変数２×２０−変数５×４５＋７
【００３３】
次に、取引支援装置１００は、上述のｓ１００で各商品、すなわち商品Ａ〜Ｃに関して読み取った各価格予測式について、当該価格予測式における各変数（パラメータ）の価格決定への寄与度を特定する（ｓ１０１）。
【００３４】
例えば、価格予測式ごとに、当該価格予測式における各変数の係数の相対的な大きさを算定し、これを寄与度とする。上述の例のうち商品Ａの価格予測式に関しては、当該価格予測式が含む全ての変数（変数１、変数２、変数３）の係数の合計値を、３２＋１０＋８＝５０、と算定し、この合計値で、各変数の係数を除算することで、変数１の寄与度を６４％（＝３２／５０）、変数２の寄与度を２０％（＝１０／５０）、変数３の寄与度を１６％（＝８／５０）、などと算定出来る。同様に、商品Ｂの価格予測式に関しては、変数１の寄与度を５５％（＝２２／４０）、変数３の寄与度を２５％（＝１０／４０）、変数４の寄与度を２０％（＝８／４０）、また、商品Ｃの価格予測式に関しては、変数１の寄与度を４％（＝３／６８）、変数２の寄与度を３０％（＝２０／６８）、変数５の寄与度を６６％（＝４５／６８）、などと算定する。
【００３５】
また、取引支援装置１００は、上述のように算定した寄与度に基づき、ｓ１００で読み取った価格予測式それぞれにおける変数の組み合わせのうち、寄与度の合計が閾値以上である組み合わせを特定する（ｓ１０２）。なお、ここで用いる閾値とは、取引支援装置１００が記憶装置１０１で予め保持する閾値１１０である。具体的には、「８０％」といった値になる。
【００３６】
変数の組合せの具体例を図６に示す。図６の例で示すように、商品Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれで、寄与度の合計（価格決定要因）が閾値の８０％を超える変数の組合せは、商品Ａでは
【００３７】
変数１と変数２の組合せ、変数１と変数３の組合せ、変数１と変数２と変数３の組合せ、商品Ｂでは変数１と変数３の組合せ、変数１と変数３と変数４の組合せ、商品Ｃでは、変数２と変数５の組合せ、変数１と変数２と変数５の組合せ、となっている。
【００３８】
続いて、取引支援装置１００は、上述のように特定した価格予測式における変数の組み合わせについて商品の各間で照合し、変数の組み合わせが一致する商品群を特定する（ｓ１０３）。上述の例の場合、商品Ａと商品Ｂとは、それぞれ変数１と変数３の組み合わせが一致するため、価格決定に類似性があると特定し、商品群を構成する。他方、商品Ａと商品Ｃとでは、それぞれの変数の組合せの間で共通するものがなく、価格決定に類似性はないと特定し、商品群は構成しない。同様に、商品ＢとＣとでは、それぞれの変数の組み合せの間で共通するものがなく、価格決定に類似性はないと特定し、商品群は構成しない。
【００３９】
次に、取引支援装置１００は、特定した商品群の情報を、例えばユーザ端末２００など所定装置に送信し（ｓ１０４）、処理を終了する。ここで取引支援装置１００が、ユーザ端末２００に送信して表示させた商品群の情報の画面７００の例を図７に示す。図７で例示するように、画面７００は、商品群を構成する商品Ａと商品Ｂについて、時期Ａにおける価格連動性が認められる旨を示すメッセージを含むものとなる。
【００４０】
こうしたメッセージをユーザ端末２００で閲覧したユーザは、例えば商品Ａと商品Ｂの現在の値動きを確認し、一方の商品の価格が取引開始時から上昇しているが、他方の商品の価格は取引開始時から未上昇である場合、この他方の商品の価格上昇を期待して、当該商品の買い注文を出す、といった対応が可能となる。
【００４１】
上述のように、取引支援装置１００により提供される情報は、業種や取引される市場とは無関係に特定しうるものであり、従来の証券アナリストや投資家などによる分析より網羅的に、価格連動性の期待される銘柄グループ、すなわち商品群を推定できる。
−−−フロー例２−−−
【００４２】
次に、上述のフロー例１とは異なり、一つの商品に関して行う処理について図に基づき説明する。図８は、本実施形態における取引支援方法のフロー例２を示す図である。
【００４３】
この場合、取引支援装置１００は、或る１つの商品に関して、記憶装置１０１の価格予測式テーブル１２５から、異なる時期それぞれに関する価格予測式の情報を読み取る（ｓ２００）。ここで、或る１つの商品とは、ユーザ端末２００から予め指定された商品となる。
【００４４】
ここでは、説明のための一例として、以下の商品Ａの時期ｘ〜ｚそれぞれに関する価格予測式を読み取ったとする。
【００４５】
・時期ｘに関する価格予測式＝変数１×３２＋変数２×１０＋変数３×８＋１０
【００４６】
・時期ｙに関する価格予測式＝変数１×２２−変数３×１０＋変数４×８＋５
【００４７】
・時期ｚに関する価格予測式＝変数１×３＋変数２×２０−変数５×４５＋７
【００４８】
次に、取引支援装置１００は、上述のｓ２００で時期ｘ、ｙ、ｚのそれぞれに関して読み取った商品Ａの価格予測式を、各時期の間に関して比較し、その類似性を判定する（ｓ２０１）。この類似性の判定手法は、上述のフロー例１と同様に、各時期の価格予測式における変数の組み合わせを特定する。
【００４９】
続いて、取引支援装置１００は、上述のように特定した価格予測式における変数の組み合わせについて時期ｘ、ｙ、ｚの各間で照合し、変数の組み合わせが一致する時期群を特定する（ｓ２０２）。上述の例の場合、時期ｘと時期ｙとは、それぞれ変数１と変数３の組み合わせが一致するため、その価格決定に類似性があると特定し、時期群を構成する。
【００５０】
次に、取引支援装置１００は、特定した時期群（上述の例の場合、時期ｘ、時期ｙ）のうち過去の時期における商品Ａに関する値動きの情報を、価格履歴テーブル１２６から読み出し、これをユーザ端末２００に送信し（ｓ２０３）、処理を終了する。
【００５１】
ここで取引支援装置１００が、ユーザ端末２００に送信して表示させた商品Ａの値動きの情報の画面９００の例を図９に示す。図９で例示するように、画面９００は、商品Ａに関して時期群を構成する時期ｘと時期ｙについて、値動きが類似する可能性についての示唆と、過去の時期である時期ｙにおける値動きを示すファイルとを示すものとなる。
−−−フロー例３−−−
【００５２】
次に、上述の閾値１１０の更新処理について図に基づき説明する。図１０は、本実施形態における取引支援方法のフロー例３を示す図である。
【００５３】
この場合、取引支援装置１００は、上述のフロー例１のｓ１０３における商品群の特定後、該当商品群を構成する各商品の値動きの情報を、価格履歴テーブル１２６より取得する（ｓ３００）。この場合、取引支援装置１００は、一定時間毎に情報配信装置４００から各商品の最新価格の情報を取得し、価格履歴テーブル１２６にて蓄積しているものとする。
【００５４】
次に、取引支援装置１００は、上述の商品群の特定以降の、該当商品それぞれの値動きの情報を照合し、商品間での価格連動性の程度を判定する（ｓ３０１）。
【００５５】
この場合、取引支援装置１００は、例えば、商品群の特定を行った日時αから１０分後の日時βまでの時間帯での毎分の商品価格に基づき、該当時間帯における各商品の価格増減率を算定する。この算定は、上述の時間帯の１分ごとの各時刻と、該当時刻における商品価格とを、それぞれ変数とした回帰分析を行って回帰直線を求め、この回帰直線の傾きを価格増減率とする。例えば、商品群を構成する商品Ａに関して求めた回帰直線の傾きが＋５であれば、該当時間帯における価格増減率を＋５％、同じく商品群を構成する商品Ｂに関して求めた回帰直線の傾きが−２であれば、該当時間帯における価格増減率を−２％などとする。
【００５６】
また、取引支援装置１００は、上述のように求めた価格増減率を商品間で比較し、該当商品の間での値動きの傾向がどの程度一致していたか、すなわち、価格連動性の程度を判定する。この時、取引支援装置１００は、まず、価格増減率の正負が商品間で異なっているか判定し、正負が異なっている場合、価格連動性は無いと判定する。また、取引支援装置１００は、価格増減率の正負が商品間で一致した場合、更に、その絶対値の差異が所定の基準以内（例：２％以内）であるか判定する。この判定で価格増減率の絶対値の差異が所定の基準以内である場合、価格連動性が十分存在すると判定する。また、この判定で価格増減率の絶対値の差異が所定の基準を超える場合、価格連動性はあるが、その程度は低いと判定する。
【００５７】
取引支援装置１００は、上述のように判定した結果、該当商品の間で価格増減率の正負が一致し（ｓ３０２：ｙ）、その絶対値の差異が基準以内であった場合（ｓ３０３：ｙ）、すなわち、該当商品の間に十分な価格連動性が存在し、閾値１１０の更新は不要である
ため、処理を終了する。
【００５８】
他方、取引支援装置１００は、上述のように判定した結果、該当商品の間で価格増減率の正負は一致したが（ｓ３０２：ｙ）、その絶対値の差異が基準を超えるものであった場合（ｓ３０３：ｎ）、該当商品の間の価格連動性が不十分であるため、閾値１１０を、例えば１０％だけ増加、すなわち商品群の特定を厳しい基準で行うための更新を実行する（ｓ３０４）。上述の例であれば、閾値１１０の値である「８０％」を、「９０％」とする。
【００５９】
また、取引支援装置１００は、上述のように判定した結果、該当商品の間で価格増減率の正負が一致しなかった場合（ｓ３０２：ｎ）、該当商品の間には価格連動性が全く無いため、閾値１１０を、例えば漸次増加させる更新を実行する（ｓ３０５）。上述の例であれば、閾値１１０の値である「８０％」を、「９０％」とする。
【００６０】
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。
【００６１】
こうした本実施形態によれば、業種や市場、或いは時間経過などの限定無く、網羅的かつ客観的に商品間の価格連動性を効率的に分析可能となる。
【００６２】
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、本実施形態の取引支援装置において、前記演算装置は、前記判定に際し、前記価格予測式における各パラメータの価格決定への寄与度を特定し、前記価格予測式それぞれにおけるパラメータの組み合わせのうち前記寄与度の合計が所定閾値以上である組み合わせを特定し、前記商品の各間について、前記特定した組み合わせが一致する商品群を特定し、前記商品群の情報を所定装置に出力するものである、としてもよい。
【００６３】
これによれば、価格形成を主に主導する要素について一致する商品群、すなわち同じ要素で価格が上下する商品群を精度良く特定することが可能となる。
【００６４】
また、本実施形態の取引支援装置において、前記記憶装置は、前記商品各々の、異なる所定時期のそれぞれにおける価格予測式を保持するものであり、前記演算装置は、前記判定に際し、所定商品の、前記異なる所定時期の間について前記価格予測式の類似性を所定アルゴリズムで判定して、前記判定により価格予測式同士が所定の類似性を示す場合、前記異なる所定時期のうち過去の時期における前記所定商品に関する所定情報を、所定装置に出力するものである、としてもよい。
【００６５】
これによれば、異なる商品間のみならず、特定の商品について、例えば直近の価格予測式と価格形成の主要因が類似する過去の価格予測式を特定し、この過去の時期における該当商品の値動きの情報を、今次の投資時期における該当商品の値動きの参考情報として投資家等に提供出来る。
【００６６】
また、本実施形態の取引支援装置において、前記演算装置は、前記商品群の特定後における、該当商品群を構成する商品間での価格連動性の内容に応じて、前記組み合わせの特定に用いる前記閾値を、所定アルゴリズムで更新する処理を更に実行するものである、としてもよい。
【００６７】
これによれば、上述の判定等により特定した商品群について、その実際の値動きで該当商品の間の価格連動性を検証し、その結果、価格連動性が所定水準を下回る場合に、上述の閾値の値を所定割合だけ高める、などといった基準のメンテナンスが可能となる。
【００６８】
本実施形態の取引支援方法において、前記情報処理装置が、前記判定に際し、前記価格予測式における各パラメータの価格決定への寄与度を特定し、前記価格予測式それぞれにおけるパラメータの組み合わせのうち前記寄与度の合計が所定閾値以上である組み合わせを特定し、前記商品の各間について、前記特定した組み合わせが一致する商品群を特定し、前記商品群の情報を所定装置に出力する、としてもよい。
【００６９】
本実施形態の取引支援方法において、前記情報処理装置が、前記記憶装置において、前記商品各々の、異なる所定時期のそれぞれにおける価格予測式を保持し、前記判定に際し、所定商品の、前記異なる所定時期の間について前記価格予測式の類似性を所定アルゴリズムで判定して、前記判定により価格予測式同士が所定の類似性を示す場合、前記異なる所定時期のうち過去の時期における前記所定商品に関する所定情報を、所定装置に出力する、としてもよい。
【００７０】
本実施形態の取引支援方法において、前記情報処理装置が、前記商品群の特定後における、該当商品群を構成する商品間での価格連動性の内容に応じて、前記組み合わせの特定に用いる前記閾値を、所定アルゴリズムで更新する処理を更に実行する、としてもよい。
【符号の説明】
【００７１】
１０    ネットワーク
１００  取引支援装置
１０１  記憶装置
１０２  プログラム
１０３  メモリ
１０４  演算装置
１０５  通信装置
１１０  閾値
１２５  価格予測式テーブル
１２６  価格履歴テーブル
２００  ユーザ端末
３００  統計解析装置
４００  情報配信装置
【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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【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】
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