(57)【要約】【課題】金融商品の価格を予測することができる相場予測装置、相場予測方法、および相場予測プログラムを提供すること。【解決手段】相場予測装置は、金融商品の価格の時系列データを収集する取集部と、収集部が収集した金融商品の時系列データを所定の期間毎に分割し、分割した時系列データの特徴を示す情報である特徴量を複数導出する特徴量導出部と、特徴量導出部が導出した複数の特徴量の中から、直近の特徴量に類似する特徴量を選択する選択部と、選択部が選択した特徴量に基づいて、金融商品の価格を予測する予測部とを備える。【選択図】図１
2019082842.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融商品の価格の時系列データを収集する収集部と、
前記収集部が収集した前記金融商品の前記時系列データを所定の期間毎に分割し、分割した前記時系列データの特徴を示す情報である特徴量を複数導出する特徴量導出部と、
前記特徴量導出部が導出した複数の前記特徴量の中から、直近の特徴量に類似する特徴量を選択する選択部と、
前記選択部が選択した前記特徴量に基づいて、前記金融商品の前記価格を予測する予測部と
を備える、相場予測装置。
【請求項２】
複数の前記特徴量の各々と前記直近の特徴量との間の距離を導出する距離導出部
を備え、
前記選択部は、前記距離導出部が導出した前記距離に基づいて、直近の前記特徴量に類似する特徴量を選択する、請求項１に記載の相場予測装置。
【請求項３】
前記特徴量導出部は、分割した前記時系列データの所定の時点を基準とすることによって、前記所定の期間の前記価格の推移を前記基準に対して相対的に表した特徴量を複数導出する、請求項１又は請求項２に記載の相場予測装置。
【請求項４】
前記時系列データの所定の前記時点は、月末である、請求項３に記載の相場予測装置。
【請求項５】
前記時系列データの所定の前記時点は、四半期末である、請求項３に記載の相場予測装置。
【請求項６】
前記距離導出部は、前記特徴量の各々と前記直近の特徴量との間のＤＴＷ距離を導出する、請求項２に記載の相場予測装置。
【請求項７】
前記特徴量導出部は、分割した前記時系列データの所定の時点を基準とすることによって、前記所定の期間の前記価格の推移を、前記基準に対して相対的に表したスカラー値を、前記特徴量として、複数導出する、請求項１又は請求項２に記載の相場予測装置。
【請求項８】
前記特徴量導出部は、分割した前記時系列データを、フーリエ変換することによって、前記特徴量を複数導出する、請求項１又は請求項２に記載の相場予測装置。
【請求項９】
前記特徴量導出部は、前記金融商品の前記時系列データを一か月毎又は四半期毎に分割する、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の相場予測装置。
【請求項１０】
前記選択部は、前記直近の特徴量に類似する特徴量が複数ある場合に、最新の特徴量を選択する、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の相場予測装置。
【請求項１１】
前記選択部は、前記直近の特徴量に類似する特徴量が複数ある場合に、複数の特徴量を選択し、
前記予測部は、前記選択部が選択した複数の前記特徴量を統計処理した結果に基づいて、前記金融商品の前記価格を予測する、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の相場予測装置。
【請求項１２】
前記収集部は、金融商品の価格の時系列データを複数収集する、請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の相場予測装置。
【請求項１３】
前記選択部は、前記特徴量導出部が導出した複数の金融商品の前記特徴量の中から、直近の特徴量に類似する特徴量を選択し、
前記予測部は、前記選択部が選択した複数の前記金融商品の前記特徴量を組み合わせて、前記金融商品の前記価格を予測する、請求項１２に記載の相場予測装置。
【請求項１４】
前記特徴量導出部は、複数の金融商品の各々について、各時点の価格を組み合わせてベクトル表現することによって、特徴量を導出する、請求項１に記載の相場予測装置。
【請求項１５】
コンピュータが実行する相場予測方法であって、
金融商品の価格の時系列データを収集するステップと、
前記収集するステップで収集した前記金融商品の前記時系列データを所定の期間毎に分割し、分割した前記時系列データの特徴を示す情報である特徴量を複数導出するステップと、
前記複数導出するステップで導出した複数の前記特徴量の中から、直近の特徴量に類似する特徴量を選択するステップと、
前記選択するステップで選択した前記特徴量に基づいて、前記金融商品の前記価格を予測するステップと
を実行する、相場予測方法。
【請求項１６】
コンピュータに、
金融商品の価格の時系列データを収集するステップと、
前記収集するステップで収集した前記金融商品の前記時系列データを所定の期間毎に分割し、分割した前記時系列データの特徴を示す情報である特徴量を複数導出するステップと、
前記複数導出するステップで導出した複数の前記特徴量の中から、直近の特徴量に類似する特徴量を選択するステップと、
前記選択するステップで選択した前記特徴量に基づいて、前記金融商品の前記価格を予測するステップと
を実行させる、相場予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、相場予測装置、相場予測方法、および相場予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
金融商品取引手法の重要性を反映して、様々な投資方法が考案されている。例えば、線形差分方程式を基礎として、時刻（ｔ−１）における金融商品の価格を分析することにより、時刻ｔにおける金融商品の価格を予測し、金融商品の価格の予測値をベースに投資方法を組み立てる投資方法が考案されている。
しかし、この投資方法は、金融商品の価格の分散を分析することを主体に投資方法を組み立てるため、価格自体を予測することは難しい。
【０００３】
金融商品の価格を予測する技術に関して、金融証券分野における株価、為替などの時系列データに含まれる特徴を定性的、定量的に求め、求めた特徴を用いて、将来動向を予測する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
この技術は、コンピュータと時系列データベースと登録パターンデータベースと端末装置とからなるシステムにおいて、複数のパターンを登録し、時系列データベースから時系列データを読み込む。この技術は、読み込んだ時系列データと既に登録されている複数のパターンとの照合をパターン毎、一定期間毎に行い、登録されたパターン間の出現に関する因果関係を分析し、分析結果を表示する。
しかし、この技術は、ユーザが指定した時点に類似したパターンを検索するシステムの開示にとどまっており、直近のパターンに類似した過去時点を検索した結果を使った予測や投資戦略の方法の開示には至っていない。また、パターン検索のアルゴリズム自体も開示されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−２０４９９１号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】FUMITADA ITAKURA, “Minimum Prediction Residual Principle Applied to Speech Recognition”, IEEE TRANSACTIONS ON ACOUSTICS, SPEECH, AND SIGNAL PROCESSING, VOL. ASSP-23, NO. 1, FEBRUARY 1975
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
前述した技術では、金融商品の価格を予測することはできない。
本発明は、前述した問題を解決すべくなされたもので、金融商品の価格を予測することができる相場予測装置、相場予測方法、および相場予測プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一実施形態は、金融商品の価格の時系列データを収集する収集部と、前記収集部が収集した前記金融商品の前記時系列データを所定の期間毎に分割し、分割した前記時系列データの特徴を示す情報である特徴量を複数導出する特徴量導出部と、前記特徴量導出部が導出した複数の前記特徴量の中から、直近の特徴量に類似する特徴量を選択する選択部と、前記選択部が選択した前記特徴量に基づいて、前記金融商品の前記価格を予測する予測部とを備える、相場予測装置である。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、複数の前記特徴量の各々と前記直近の特徴量との間の距離を導出する距離導出部を備え、前記選択部は、前記距離導出部が導出した前記距離に基づいて、直近の前記特徴量に類似する特徴量を選択する。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記特徴量導出部は、分割した前記時系列データの所定の時点を基準とすることによって、前記所定の期間の前記価格の推移を前記基準に対して相対的に表した特徴量を複数導出する。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記時系列データの所定の前記時点は、月末である。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記時系列データの所定の前記時点は、四半期末である。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記距離導出部は、前記特徴量の各々と前記直近の特徴量との間のＤＴＷ距離を導出する。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記特徴量導出部は、分割した前記時系列データの所定の時点を基準とすることによって、前記所定の期間の前記価格の推移を、前記基準に対して相対的に表したスカラー値を、前記特徴量として、複数導出する。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記特徴量導出部は、分割した前記時系列データを、フーリエ変換することによって、前記特徴量を複数導出する。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記特徴量導出部は、前記金融商品の前記時系列データを一か月毎又は四半期毎に分割する。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記選択部は、前記直近の特徴量に類似する特徴量が複数ある場合に、最新の特徴量を選択する。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記選択部は、前記直近の特徴量に類似する特徴量が複数ある場合に、複数の特徴量を選択し、前記予測部は、前記選択部が選択した複数の前記特徴量を統計処理した結果に基づいて、前記金融商品の前記価格を予測する。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記収集部は、金融商品の価格の時系列データを複数収集する。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記選択部は、前記特徴量導出部が導出した複数の金融商品の前記特徴量の中から、直近の特徴量に類似する特徴量を選択し、前記予測部は、前記選択部が選択した複数の前記金融商品の前記特徴量を組み合わせて、前記金融商品の前記価格を予測する。
本発明の一実施形態は、前述の相場予測装置において、前記特徴量導出部は、複数の金融商品の各々について、各時点の価格を組み合わせてベクトル表現することによって、特徴量を導出する。
本発明の一実施形態は、コンピュータが実行する相場予測方法であって、金融商品の価格の時系列データを収集するステップと、前記収集するステップで収集した前記金融商品の前記時系列データを所定の期間毎に分割し、分割した前記時系列データの特徴を示す情報である特徴量を複数導出するステップと、前記複数導出するステップで導出した複数の前記特徴量の中から、直近の特徴量に類似する特徴量を選択するステップと、前記選択するステップで選択した前記特徴量に基づいて、前記金融商品の前記価格を予測するステップとを実行する、相場予測方法である。
本発明の一実施形態は、コンピュータに、金融商品の価格の時系列データを収集するステップと、前記収集するステップで収集した前記金融商品の前記時系列データを所定の期間毎に分割し、分割した前記時系列データの特徴を示す情報である特徴量を複数導出するステップと、前記複数導出するステップで導出した複数の前記特徴量の中から、直近の特徴量に類似する特徴量を選択するステップと、前記選択するステップで選択した前記特徴量に基づいて、前記金融商品の前記価格を予測するステップとを実行させる、相場予測プログラムである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の実施形態によれば、金融商品の価格を予測することができる相場予測装置、相場予測方法、および相場予測プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態の相場予測装置の一例を示すブロック図である。
【図２】株価指標ＤＢに記憶される情報の一例を示す図である。
【図３】為替ＤＢに記憶される情報の一例を示す図である。
【図４】実施形態の相場予測装置の特徴量導出部の処理の一例を示す図である。
【図５】実施形態の相場予測装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】実施形態の相場予測装置の動作の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
次に、本実施形態の相場予測装置、相場予測方法、および相場予測プログラムを、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
【００１１】
（実施形態）
（相場予測装置）
以下、本発明の実施形態の相場予測装置を、図面を参照して説明する。
図１は、実施形態の相場予測装置の一例を示すブロック図である。
実施形態の相場予測装置１００は、株価などの金融データの時系列データを収集し、取集した金融データの時系列データを所定の期間毎に分割する。相場予測装置１００は、所定の期間毎に分割した時系列データの各々の特徴量を導出する。相場予測装置１００は、分割した金融データの時系列データの各々の特徴量の導出結果の中から、直近（最新）の金融データの時系列データの特徴量に類似する特徴量を選択する。相場予測装置１００は、選択した特徴量を有する金融データの時系列データを使用して、将来の金融データを予測する。相場予測装置１００は、将来の金融データの予測結果を出力する。
【００１２】
（相場予測装置）
相場予測装置１００は、記憶部１１０と、操作部１２０と、情報処理部１３０と、表示部１４０と、前記各構成要素を図１に示されているように電気的に接続するためのアドレスバスやデータバスなどのバスライン１５０とを備える。
記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数が組み合わされたハイブリッド型記憶装置などにより実現される。記憶部１１０には、情報処理部１３０により実行されるプログラム１１１と、株価指標ＤＢ１１２と、為替ＤＢ１１３と、経済指標ＤＢ１１４と、株価指標パターン１１５と、為替パターン１１６と、経済指標データ１１７とが記憶される。
【００１３】
株価指標ＤＢ１１２は、東証株価指数（登録商標）(Tokyo Stock Price Index: TOPIX)、日経平均株価指数（登録商標）(Nikkei Stock Average)、Ｓ＆Ｐ５００(Standard & Poor's 500 Stock Index）、ＣＡＣ(CAC quarante）４０、ドイツ株価指数(Deutscher Aktienindex: DAX)、ＦＴＳＥ１００種総合株価指数(FTSE 100 Index)などの株価指標の時系列データを記憶したデータベースである。
図２は、株価指標ＤＢに記憶される情報の一例を示す図である。株価指標ＤＢ１１２には、日時と、一例として、東証株価指数(TPX Index)と、日経平均株価指数(NKY Index)とが関連付けて記憶されている。図２に示される例では、一例として、１９８６年１月６日から２０１５年４月１３日までの期間のＴＰＸ  Ｉｎｄｅｘの時系列データと、ＮＫＹ  Ｉｎｄｅｘの時系列データとが示される。図１に戻り、説明を続ける。
【００１４】
為替ＤＢ１１３は、日本円を基軸として、対ドル(USDJPY)、対ユーロ(EURJPY)、米ドルを基軸として、対ユーロ(EURUSD)などの為替レートの時系列データを記憶したデータベースである。
図３は、為替ＤＢに記憶される情報の一例を示す図である。為替ＤＢ１１３には、日時と、一例として、ＥＵＲＪＰＹと、ＵＳＤＪＰＹとが関連付けて記憶されている。図３に示される例では、一例として、１９８６年１月６日から２０１５年４月１３日までの期間のＥＵＲＪＰＹの時系列データと、ＵＳＤＪＰＹの時系列データとが示される。図１に戻り、説明を続ける。
経済指標ＤＢ１１４は、日時と、国内総生産(Gross Domestic Product: GDP）、国民総生産(Gross National Product: GNP）、日銀短観−大企業全産業設備投資などの政府等が発表する経済の成長や安定性についての指標（経済指標）とを関連付けたデータベースである。
【００１５】
株価指標パターン１１５は、後述する特徴量導出部１３２が出力した所定の期間毎の株価指標の時系列データの特徴量と、それらの特徴量の導出に使用した株価指標の時系列データとを関連付けて記憶する。
為替パターン１１６は、後述する特徴量導出部１３２が出力した所定の期間毎の為替レートの時系列データの特徴量と、それらの特徴量の導出に使用した為替レートの時系列データとを関連付けて記憶する。
経済指標データ１１７は、後述する特徴量導出部１３２が出力した所定の期間毎の経済指標の特徴量と、それらの特徴量の導出に使用した経済指標の時系列データとを関連付けて記憶する。
【００１６】
操作部１２０は、例えば、タッチパネルなどによって構成され、表示部１４０に表示される画面に対するタッチ操作を検出し、タッチ操作の検出結果を、情報処理部１３０へ出力する。タッチ操作には、金融商品の価格を予測する操作などが含まれる。操作部１２０は、金融商品の価格の予測を開始する操作を検出した場合、金融商品の価格の予測を開始することを示す情報を、情報処理部１３０へ出力する。金融商品の価格の予測を開始することを示す情報には、株価指標、為替レート、経済指標などの価格を予測する対象である金融商品を示す情報が含まれる。
【００１７】
情報処理部１３０の全部または一部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサが記憶部１１０に格納されたプログラム１１１を実行することにより実現される機能部（以下、ソフトウェア機能部と称する）である。なお、情報処理部１３０の全部または一部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアにより実現されてもよく、ソフトウェア機能部とハードウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。
【００１８】
情報処理部１３０は、例えば、収集部１３１と、特徴量導出部１３２と、ＤＴＷ距離導出部１３３と、選択部１３４と、予測部１３５とを備える。
収集部１３１は、操作部１２０が出力した金融商品の価格の予測を開始することを示す情報を取得する。収集部１３１は、取得した金融商品の価格の予測を開始することを示す情報に含まれる価格を予測する対象である金融商品を示す情報に基づいて、記憶部１１０に記憶された株価指標ＤＢ１１２、為替ＤＢ１１３、および経済指標ＤＢ１１４のうち、価格を予測する対象である金融商品が記憶されたものから、その金融商品の価格を予測する対象の時系列データを収集する。収集部１３１は、収集した金融商品の価格を予測する対象の時系列データを、特徴量導出部１３２へ出力する。
具体的には、収集部１３１は、ユーザが操作部１２０に対して、金融商品の価格の予測を開始する操作を行い、株価指数を予測することを示す情報を入力した場合に、操作部１２０が出力する金融商品の価格の予測を開始することを示す情報を取得する。収集部１３１は、金融商品の価格の予測を開始することを示す情報から、株価指数を予測することを示す情報を取得し、株価指標ＤＢ１１２から、予測する株価指標の時系列データを収集し、収集した株価指標の時系列データを、特徴量導出部１３２へ出力する。
また、収集部１３１は、ユーザが操作部１２０に対して、金融商品の価格の予測を開始する操作を行い、為替レートを予測することを示す情報を入力した場合に、操作部１２０が出力する金融商品の価格の予測を開始することを示す情報を取得する。収集部１３１は、金融商品の価格の予測を開始することを示す情報から、為替レートを予測することを示す情報を取得し、為替ＤＢ１１３から、予測する為替レートの時系列データを収集し、収集した為替レートの時系列データを、特徴量導出部１３２へ出力する。
また、収集部１３１は、ユーザが操作部１２０に対して、金融商品の価格の予測を開始する操作を行い、経済指標を予測することを示す情報を入力した場合に、操作部１２０が出力する金融商品の価格の予測を開始することを示す情報を取得する。収集部１３１は、金融商品の価格の予測を開始することを示す情報から、経済指標を予測することを示す情報を収集し、経済指標ＤＢ１１４から、予測する経済指標の時系列データを収集し、収集した経済指標の時系列データを、特徴量導出部１３２へ出力する。
【００１９】
特徴量導出部１３２は、収集部１３１が出力した価格を予測する対象である金融商品の時系列データを取得する。ここで、価格を予測する対象である金融商品の時系列データは、株価指標の時系列データと、為替レートの時系列データと、経済指標の時系列データとのいずれかである。
特徴量導出部１３２は、取得した価格を予測する対象である金融商品の時系列データを所定の期間毎に分割する。具体的には、特徴量導出部１３２は、価格を予測する対象である金融商品の時系列データが株価指標の時系列データである場合には、月初めから月末の一か月毎に分割する。これは、株価の季節性は投資家において広く認識されており、取りわけ五月に株を売却するとよいとされている“Ｓｅｌｌ  ｉｎ  Ｍａｙ”が有名である。つまり、投資家は、「月」単位で株価の変動を認識しているといえる。このため、本実施形態では、株価を予測する期間の単位を、月初めから月末の一か月とする。このように、株価指標を予測する期間の単位を、月初めから月末の一か月とすることによって、株価指標の周期性を考慮することができる。そして、特徴量導出部１３２は、月初めから月末の一か月毎に分割した株価指標の時系列データの各々について、前月末の株価指標を一とし、その前月末の株価指標に対して翌月の一日毎の株価指標の推移を相対的に表すことによって得られるパターンデータを特徴量とする。
【００２０】
また、特徴量導出部１３２は、価格を予測する対象である金融商品の時系列データが為替レートの時系列データである場合には、四半期の三か月毎に分割する。これは、為替相場の認識としては需給による周期性が考えられる。これは、グローバルに展開している企業が海外利益を本国へ送金する際、自国通貨買いが発生することや、外貨資産の自国通貨建て評価確定目的で自国通貨買いが発生するといったことから生じる周期性である。企業が四半期決済を確定させることや、外国債券の償還や利払いが集中するといった、需給の観点から為替相場では、四半期毎の変動が重要であると推察できるためである。例えば、特徴量導出部１３２は、一月から三月、四月から六月、七月から九月、十月から十二月の期間で分割する。このように、為替レートを予測する期間の単位を、一月から三月、四月から六月、七月から九月、十月から十二月の四半期とすることによって、為替レートの周期性を考慮することができる。そして、特徴量導出部１３２は、四半期毎に分割した為替レートの時系列データの各々について、前四半期末の価格を一とし、その前四半期末の価格に対して翌四半期の一日毎の為替レートの推移を相対的に表すことによって得られるパターンデータを特徴量とする。
【００２１】
また、特徴量導出部１３２は、価格を予測する対象である金融商品の時系列データが経済指標の時系列データである場合には、経済指標が発表される期間に応じて分割する。
以下、価格を予測する対象である金融商品の時系列データが、株価指標の時系列データである場合について、主に説明を続ける。この場合、特徴量導出部１３２は、株価指標の時系列データを、月初めから月末の一か月毎に分割することによって、株価指標の時系列データＴＳ１、株価指標の時系列データＴＳ２、・・・、株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−１）、株価指標の時系列データＴＳｔなどの株価指標の時系列データを複数導出する。
【００２２】
特徴量導出部１３２は、株価指標の時系列データＴＳ２、・・・、株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−１）、および株価指標の時系列データＴＳｔに含まれる株価指数を、それぞれ株価指標の時系列データＴＳ１、株価指標の時系列データＴＳ２、・・・、株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−１）の月末の株価指数で除算することによって、株価指標の相対値の時系列データを複数導出する。
以下、株価指標の時系列データＴＳ１と、株価指標の時系列データＴＳ２、・・・、株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−１）、および株価指標の時系列データＴＳｔの株価指数を、それぞれ株価指標の時系列データＴＳ１、株価指標の時系列データＴＳ２、・・・、株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−１）の月末の株価指数で除算することによって得られる株価指標の相対値の時系列データの各々とを、株価指標の特徴量ＦＶ１、株価指標の特徴量ＦＶ２、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−１）、株価指標の特徴量ＦＶｔという。
特徴量導出部１３２は、株価指標の特徴量ＦＶ１と、株価指標の特徴量ＦＶ２と、・・・、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−１）と、株価指標の特徴量ＦＶｔとを、ＤＴＷ距離導出部１３３へ出力する。
【００２３】
図４は、実施形態の相場予測装置の特徴量導出部の処理の一例を示す図である。図４には、一例として、ＴＰＸ  Ｉｎｄｅｘの時系列データＴＳが示される。特徴量導出部１３２は、月初めから月末の一か月を単位として、ＴＰＸ  Ｉｎｄｅｘの時系列データＴＳを分割する。特徴量導出部１３２は、ＴＰＸ  Ｉｎｄｅｘの時系列データＴＳを分割することによって、株価指標の時系列データＴＳ１、株価指標の時系列データＴＳ２、・・・、株価指標の時系列データＴＳｔを導出する。
【００２４】
さらに、特徴量導出部１３２は、株価指標の時系列データＴＳ２、株価指標の時系列データＴＳ３、・・・、株価指標の時系列データＴＳｔに含まれるＴＰＸの値の各々を、そのひとつ前の株価指標の時系列データＴＳ１、・・・、株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−１）の各々の月末のＴＰＸの値で除算することによって、株価指標の特徴量ＦＶ２、株価指標の特徴量ＦＶ３、・・・、株価指標の特徴量ＦＶｔを導出する。特徴量導出部１３２は、株価指標の時系列データＴＳ１を株価指標の特徴量ＦＶ１とする。
【００２５】
特徴量導出部１３２は、株価指標の特徴量ＦＶ１、株価指標の特徴量ＦＶ２、株価指標の特徴量ＦＶ３、・・・、および株価指標の特徴量ＦＶｔと、それらの株価指標の特徴量ＦＶ１、株価指標の特徴量ＦＶ２、株価指標の特徴量ＦＶ３、・・・、および株価指標の特徴量ＦＶｔの導出に使用した株価指標の時系列データＴＳ１、株価指標の時系列データＴＳ２、株価指標の時系列データＴＳ３、・・・、および株価指標の時系列データＴＳｔとを関連付けて、株価指標パターン１１５へ出力する。
【００２６】
ＤＴＷ距離導出部１３３は、株価指標パターン１１５に記憶されている株価指標の特徴量ＦＶ１と、株価指標の特徴量ＦＶ２と、・・・、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−１）と、株価指標の特徴量ＦＶｔとを取得する。ＤＴＷ距離導出部１３３は、取得した株価指標の特徴量ＦＶ１と、株価指標の特徴量ＦＶ２と、・・・、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−１）と、株価指標の特徴量ＦＶｔとに基づいて、株価指標の特徴量ＦＶ１、株価指標の特徴量ＦＶ２、・・・、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−１）の各々と、株価指標の特徴量ＦＶｔとの間のＤＴＷ(Dynamic Time Warping)距離を求める。
ＤＴＷ距離を求めるには、Ｍ×Ｎの大きさの類似度行列Ｄを作成し、動的計画法により、ｘ，ｙ内の比較する点の組を示すワーピングパスを発見し、距離を計算する。ここで、Ｍ，Ｎは、時系列データｘ，ｙの長さを表す。ここで、ＤＴＷ距離を導出するアルゴリズムについて説明する。
【００２７】
１．  Ｍ×Ｎの大きさの類似度行列Ｄを作成する。
２．  Ｄ０，０＝０、それ以外の類似度行列に∞を代入し、初期化する。
３．式（１）により、ｉ＝１，２，・・・，Ｍ，ｊ＝１，２，・・・，Ｎの全ての組み合わせのＤｉ，ｊを計算する。
Ｄｉ，ｊ＝ｄ（ｘｉ，ｙｉ）＋ｍｉｎ（Ｄｉ，ｊ−１，Ｄｉ−１，ｊ，Ｄｉ−１，ｊ−１）      （１）
ｄは距離測度であり、ここでは、マンハッタン距離ｄ（ｘｉ，ｙｉ）＝｜ｘｉ−ｙｉ｜を使用する。
４．  類似度行列ＤのＤＭ−１，Ｎ−１を、時系列データｘ，ｙのＤＴＷ距離とする。
ＤＴＷ距離を使用することによって、長さの異なる時系列データの比較ができるため、二つの時系列に対して時間軸を伸縮させながら、最適な対応付けを行うことができる。
以下、株価指標の特徴量ＦＶ１と株価指標の特徴量ＦＶｔとの間のＤＴＷ距離を株価指標のＤＴＷ距離Ｄ１といい、株価指標の特徴量ＦＶ２と株価指標の特徴量ＦＶｔとの間の距離を株価指標のＤＴＷ距離Ｄ２といい、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−１）と株価指標の特徴量ＦＶｔとの間の距離を株価指標のＤＴＷ距離Ｄ（ｔ−１）という。
【００２８】
ＤＴＷ距離導出部１３３は、株価指標のＤＴＷ距離Ｄ１、株価指標のＤＴＷ距離Ｄ２、・・・、株価指標のＤＴＷ距離Ｄ（ｔ−１）を、その株価指標のＤＴＷ距離の導出に使用した株価指標の特徴量ＦＶ１、株価指標の特徴量ＦＶ２、・・・、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−１）とともに、選択部１３４へ出力する。
【００２９】
選択部１３４は、現在の株価指数の変動に近い過去の株価変動を抽出する。具体的には、選択部１３４は、ＤＴＷ距離導出部１３３が出力した株価指標のＤＴＷ距離Ｄ１、株価指標のＤＴＷ距離Ｄ２、・・・、株価指標のＤＴＷ距離Ｄ（ｔ−１）のうち、最も値が小さい株価指標のＤＴＷ距離を選択する。そして、選択部１３４は、選択した株価指標のＤＴＷ距離の導出に使用した株価指標の特徴量ＦＶを選択する。
具体的には、選択部１３４は、株価指標のＤＴＷ距離Ｄ（ｔ−ｎ）（ｎは、０＜ｎ＜ｔの整数）を選択した場合に、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−ｎ）を取得する。選択部１３４は、取得した株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−ｎ）を示す情報を、予測部１３５へ出力する。
【００３０】
予測部１３５は、選択部１３４が出力した株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−ｎ）を取得し、取得した株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−ｎ）に基づいて、株価指標を予測する。
具体的には、予測部１３５は、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−ｎ）を導出するのに使用した株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−ｎ）と、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−ｎ）の次の株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−ｎ＋１）を導出するのに使用した株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−ｎ＋１）を、株価指標パターン１１５から取得する。
【００３１】
予測部１３５は、株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−ｎ）と株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ＋１）とを比較する。
予測部１３５は、株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ）と株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ＋１）とを比較した結果、株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ）よりも株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ＋１）の方が上限閾値以上、上昇している場合には、株価指標の時系列データ（ｔ＋１）は、株価指標の時系列データｔよりも上昇すると判断する。
予測部１３５は、株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ）と株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ＋１）とを比較した結果、株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ）よりも株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ＋１）の方が下限閾値以上、下降している場合には、株価指標の時系列データ（ｔ＋１）は、株価指標の時系列データｔよりも下降すると判断する。
予測部１３５は、株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ）と株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ＋１）とを比較した結果、その変化が下限閾値よりも大きく、且つ上限閾値よりも小さい場合には、株価指標の時系列データ（ｔ＋１）は、株価指標の時系列データｔとほぼ同じであると判断する。
予測部１３５は、将来の株価指標の予測結果を、表示部１４０へ出力する。
【００３２】
表示部１４０は、予測部１３５が出力した将来の株価指標の予測結果を取得する。表示部１４０は、取得した将来の株価指標の予測結果を表示する。
相場予測装置１００のユーザは、表示部１４０が表示した将来の株価指標の予測結果を参照し、投資を行うことができる。具体的には、ユーザは、将来の株価指標の予測結果が上昇することを示す場合には株を購入し、下降することを示す場合には株を売却する。
【００３３】
（相場予測装置の動作）
図５は、実施形態の相場予測装置の動作の一例を示すフローチャートである。図５に示される例では、相場予測装置１００は、株価指標を予測する。
（ステップＳ１０１）  相場予測装置１００の収集部１３１は、操作部１２０が出力した金融商品の価格の予測を開始することを示す情報を取得する。収集部１３１は、取得した金融商品の価格の予測を開始することを示す情報に含まれる価格を予測する対象である金融商品を示す情報に基づいて、記憶部１１０に記憶された株価指標ＤＢ１１２、為替ＤＢ１１３、および経済指標ＤＢ１１４のうち、価格を予測する対象である金融商品が記憶されたものから、その金融商品の価格を予測する対象の時系列データを収集する。
ここでは、収集部１３１は、金融商品の価格の予測を開始することを示す情報に含まれる株価指数を予測することを示す情報を取得し、取得した株価指数を予測することを示す情報に基づいて、株価指標ＤＢ１１２から、予測する株価指数の時系列データを収集する。
【００３４】
（ステップＳ１０２）  相場予測装置１００の特徴量導出部１３２は、価格を予測する対象である金融商品の時系列データを月初めから月末毎に分割することによって、株価指標の時系列データＴＳ１、株価指標の時系列データＴＳ２、・・・、株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−１）、株価指標の時系列データＴＳｔを導出する。
特徴量導出部１３２は、株価指標の時系列データ２、・・・、株価指標の時系列データ（ｔ−１）、株価指標の時系列データｔに含まれる株価指数の各々を、株価指標の時系列データ１、株価指標の時系列データ２、・・・、株価指標の時系列データ（ｔ−１）の月末の株価指数で除算することによって、株価指標の特徴量ＦＶ２、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−１）、株価指標の特徴量ＦＶｔを導出する。
図６は、実施形態の相場予測装置の動作を示す図である。図６に示される例では、処理対象のｘ月の株価指標の特徴量と、ｙ月の株価指標の特徴量との近さを、ＤＴＷ距離を用いて評価する。２行目から８行目は、株価指標の時系列データを前月末に対する相対値で表すことによって、特徴量を求める処理を示す。図５に戻り説明を続ける。
【００３５】
（ステップＳ１０３）  相場予測装置１００のＤＴＷ距離導出部１３３は、株価指標の特徴量ＦＶ１と株価指標の特徴量ＦＶｔとの間の株価指標のＤＴＷ距離１、株価指標の特徴量ＦＶ２と株価指標の特徴量ＦＶｔとの間の株価指標のＤＴＷ距離２、・・・、株価指標の特徴量ＦＶ（ｔ−１）と株価指標の特徴量ＦＶｔとの間の株価指標のＤＴＷ距離（ｔ−１）を導出する。
図６において、９行目から１５行目は、株価指標のＤＴＷ距離を導出するためのデータ領域の初期化手順を示す。１６行目から２０行目は、株価指標のＤＴＷ距離を導出する処理を示す。図５に戻り、説明を続ける。
【００３６】
（ステップＳ１０４）  相場予測装置１００の選択部１３４は、株価指標のＤＴＷ距離１、株価指標のＤＴＷ距離２、・・・、株価指標のＤＴＷ距離（ｔ−１）のうち、最も値が小さい株価指標のＤＴＷ距離（ｔ−ｎ）を選択する。
（ステップＳ１０５）  相場予測装置１００の予測部１３５は、取得した株価指標の特徴量（ｔ−ｎ）に基づいて、株価指標の株価指標を予測する。
（ステップＳ１０６）  相場予測装置１００の表示部１４０は、予測部１３５が出力した株価指標の予測結果を取得する。表示部１４０は、取得した株価指標の予測結果を表示する。
図５は、一例として、株価指標を予測する場合について説明したが、為替レートを予測する場合や、経済指標を予測する場合にも適用できる。
【００３７】
具体的には、為替レートを予測する場合には、ステップＳ１０１で、収集部１３１は、金融商品の価格の予測を開始することを示す情報に含まれる為替レートを予測することを示す情報を取得し、取得した為替レートを予測することを示す情報に基づいて、為替ＤＢ１１３から、予測する為替レートの時系列データを収集する。
ステップＳ１０２では、特徴量導出部１３２は、予測する為替レートの時系列データを四半期毎に分割することによって、為替レートの時系列データＴＳ１、為替レートの時系列データＴＳ２、・・・、為替レートの時系列データＴＳ（ｔ−１）、為替レートの時系列データＴＳｔを導出する。特徴量導出部１３２は、為替レートの時系列データ２、・・・、為替レートの時系列データ（ｔ−１）、為替レートの時系列データｔに含まれる為替レートの各々を、為替レートの時系列データ１、為替レートの時系列データ２、・・・、為替レートの時系列データ（ｔ−１）の四半期末の為替レートで除算することによって、為替レートの特徴量ＦＶ２、為替レートの特徴量ＦＶ（ｔ−１）、為替レートの特徴量ＦＶｔを導出する。
【００３８】
ステップＳ１０３では、相場予測装置１００のＤＴＷ距離導出部１３３は、為替レートの特徴量ＦＶ１と為替レートの特徴量ＦＶｔとの間の為替レートのＤＴＷ距離１、為替レートの特徴量ＦＶ２と為替レートの特徴量ＦＶｔとの間の為替レートのＤＴＷ距離２、・・・、為替レートの特徴量ＦＶ（ｔ−１）と為替レートの特徴量ＦＶｔとの間の為替レートのＤＴＷ距離（ｔ−１）を導出する。
ステップＳ１０４では、相場予測装置１００の選択部１３４は、為替レートのＤＴＷ距離１、為替レートのＤＴＷ距離２、・・・、為替レートのＤＴＷ距離（ｔ−１）のうち、最も値が小さい為替レートのＤＴＷ距離（ｔ−ｎ）を選択する。
ステップＳ１０５では、相場予測装置１００の予測部１３５は、取得した為替レートの特徴量（ｔ−ｎ）に基づいて、将来の為替レートを予測する。
ステップＳ１０６では、相場予測装置１００の表示部１４０は、予測部１３５が出力した為替レートの予測結果を取得する。表示部１４０は、取得した為替レートの予測結果を表示する。
【００３９】
また、経済指標を予測する場合には、ステップＳ１０１は、前述した株価指標を予測する場合を適用できる。
ステップＳ１０２では、相場予測装置１００の特徴量導出部１３２は、経済指標の時系列データを分割することによって、経済指標の時系列データＴＳ１、経済指標の時系列データＴＳ２、・・・、経済指標の時系列データＴＳ（ｔ−１）、経済指標の時系列データＴＳｔを導出する。特徴量導出部１３２は、導出した経済指標の時系列データＴＳ１、経済指標の時系列データＴＳ２、・・・、経済指標の時系列データＴＳ（ｔ−１）、経済指標の時系列データＴＳｔに基づいて、経済指標の特徴量ＦＶ１、経済指標の特徴量ＦＶ２、・・・、経済指標の特徴量ＦＶ（ｔ−１）、経済指標の特徴量ＦＶｔを導出する。
ステップＳ１０３−Ｓ１０６は、前述した株価指標を予測する場合を適用できる。
【００４０】
前述した実施形態では、選択部１３４が、株価指標のＤＴＷ距離１、株価指標のＤＴＷ距離２、・・・、株価指標のＤＴＷ距離（ｔ−１）のうち、最も値が小さい株価指標のＤＴＷ距離（ｔ−ｎ）を選択する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、特徴量導出部１３２は、価格を予測する対象である金融商品のある時点の価格に対して、一定時間後の価格を相対的に表したスカラー値を特徴量として導出する。ＤＴＷ距離導出部１３３は、特徴量同士の距離を導出する。選択部１３４は、特徴量同士の距離に基づいて、最も近い距離を選択するようにしてもよい。
また、例えば、特徴量導出部１３２は、価格を予測する対象である金融商品の時系列データをフーリエ変換することによって、特徴量を導出する。選択部１３４は、価格を予測する対象である金融商品の時系列データをフーリエ変換した結果に基づいて、周波数成分が類似するものを選択するようにしてもよい。
また、例えば、特徴量導出部１３２は、価格を予測する対象である金融商品の時系列データをフーリエ変換することによって、特徴量を導出する。ＤＴＷ距離導出部１３３は、価格を予測する対象である金融商品の時系列データをフーリエ変換した結果同士のＤＴＷ距離を導出する。選択部１３４は、ＤＴＷ距離導出部１３３が導出したＤＴＷ距離のうち、最も値が小さいＤＴＷ距離を選択するようにしてもよい。
また、例えば、特徴量導出部１３２は、価格を予測する対象である金融商品の時系列データの分散を求めることによって、特徴量を導出する。選択部１３４は、価格を予測する対象である金融商品の時系列データの分散を求めた結果に基づいて、類似するものを選択するようにしてもよい。
【００４１】
前述した実施形態では、株価指標については、特徴量導出部１３２が、前月末の株価指標を一とし、この先月末の株価指標（基準）に対して翌月の日毎の株価指標の推移を相対的に表した時系列データを導出することによって、株価指標の特徴量を導出する場合について説明した。また、前述した実施形態では、為替レートについては、特徴量導出部１３２が、前四半期末の為替レートを一とし、この前四半期末の為替レート（基準）に対して翌四半期の日毎の為替レートの推移を相対的に表した時系列データを導出することによって、為替レートの特徴量を導出する場合について説明した。しかし、これらの例に限られない。例えば、特徴量導出部１３２は、一か月や、三か月とは異なる期間を適用してもよい。
具体的には、特徴量導出部１３２は、前四半期末の株価指標を一とし、この前四半期末の株価指標に対して翌四半期の日毎の株価指標の推移を相対的に表した時系列データを導出することによって、株価指標の特徴量を導出してもよい。また、特徴量導出部１３２は、週単位に、先週末の株価指標を一とし、この先週末の株価指標に対して翌週の日毎の株価指標の推移を相対的に表した時系列データを導出することによって、株価指標の特徴量を導出してもよい。また、特徴量導出部１３２は、週単位に、先週末の為替レートを一とし、翌週の日毎の為替レートの推移を相対的に表した時系列データを導出することによって、為替レートの特徴量を導出してもよい。
【００４２】
また、特徴量導出部１３２は、前月末の株価指標や、前四半期末の株価指標以外の株価指標を一として、この株価指標に対して、四半期の日毎の株価指標の推移を相対的に表した時系列データを導出してもよい。具体的には、特徴量導出部１３２は、前月末の株価指標の代わりに、当月初めの株価指標を一とし、その月の日毎の株価指標の推移を相対的に表した時系列データを導出することによって、株価指標の特徴量を導出してもよいし、四半期初めの為替レートを一とし、その四半期の日毎の為替レートの推移を相対的に表した時系列データを導出することによって、為替レートの特徴量を導出してもよい。
【００４３】
また、前述した実施形態では、選択部１３４が、株価指標のＤＴＷ距離１、株価指標のＤＴＷ距離２、・・・、株価指標のＤＴＷ距離（ｔ−１）のうち、最も値が小さい株価指標のＤＴＷ距離（ｔ−ｎ）を選択することによって、現在の株価指標の時系列データに最も類似する過去の株価指標の時系列データを選択する場合について説明したが、この例に限られない。
例えば、選択部１３４は、過去の株価指標の時系列データから、距離閾値以下となる株価指標の時系列データを複数選択してもよい。そして、選択部１３４は、選択した過去の株価指標の時系列データを、予測部１３５へ出力するようにしてもよい。ここで、選択部１３４が、株価指標の時系列データ（ｔ−ｏ）と株価指標の時系列データ（ｔ−ｐ）とを、予測部１３５へ出力したと仮定する。予測部１３５は、株価指標の時系列データ（ｔ−ｏ）と株価指標の時系列データ（ｔ−ｐ）との平均値などの統計処理した値（以下、「第１の統計値」という）と、株価指標の時系列データ（ｔ−ｏ＋１）と株価指標の時系列データ（ｔ−ｐ＋１）との平均値などの統計処理した値（以下、「第２の統計値」という）とを比較する。
【００４４】
予測部１３５は、第１の統計値と、第２の統計値とを比較した結果、第１の統計値よりも第２の統計値の方が上限閾値以上、上昇している場合には、株価指標の時系列データ（ｔ＋１）は、株価指標の時系列データｔよりも上昇すると判断する。
予測部１３５は、第１の統計値と、第２の統計値とを比較した結果、第１の統計値よりも第２の統計値の方が下限閾値以上、下降している場合には、株価指標の時系列データ（ｔ＋１）は、株価指標の時系列データｔよりも下降すると判断する。
予測部１３５は、第１の統計値と、第２の統計値とを比較した結果、その変化が下限閾値よりも大きく、且つ上限閾値よりも小さい場合には、株価指標の時系列データ（ｔ＋１）は、株価指標の時系列データｔとほぼ同じであると判断する。
【００４５】
また、前述した実施形態では、株価指標や、為替レートについて、別々に価格を予測する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、選択部１３４は、株価指標の特徴量と、為替レートの特徴量とを選択し、選択した株価指標の特徴量と、為替レートの特徴量とを、予測部１３５へ出力する。予測部１３５は、選択部１３４が出力した株価指標の特徴量と、為替レートの特徴量とを組み合わせて、株価指標と為替レートとを予測するようにしてもよい。具体的には、予測部１３５は、株価指標の過去の変化と為替レートの過去の変化とを説明変数とした回帰分析を使って株価指標と為替レートとを予測する。さらに、予測部１３５は、回帰分析の説明変数として、経済指標データ１１７に記憶されている経済指標を加えてもよい。
【００４６】
前述した実施形態では、予測部１３５が、株価指標の時系列データＴＳ（ｔ−ｎ）と株価指標の時系列データ（ｔ−ｎ＋１）とを比較した結果に基づいて、株価指標の時系列データ（ｔ＋１）が、株価指標の時系列データｔと比較して、どのようになるかを判断する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、予測部１３５は、回帰分析を用いて得られる結果のように、数値を予測するようにしてもよいし、分類学習の手法によって予測されるように、「上る（上昇する）」ことや、「下る（下降する）」ことを予測するようにしてもよい。さらに、予測部１３５は、回帰分析や分類学習にクラスタリングなどの別のデータ分析手法を組合せた手法によって、予測するようにしてもよい。
【００４７】
前述した実施形態では、株価指標の時系列データや、為替レートの時系列データは、一種類の株価指標や、為替レートの推移であり、時系列データの要素である日時データは、ある日の株価指標や、為替レートのようなスカラー値である場合について説明したが、この例に限られない。例えば、複数の株価指標や、複数の為替レートを組み合わせたベクトルを日時データとして用いてもよい。この場合、収集部１３１は、金融商品の価格の時系列データを複数収集し、ＤＴＷ距離導出部１３３は、ＤＴＷ距離を導出する場合に、スカラー値ｘ，ｙの代わりにベクトル表現することによってベクトル値ｘ，ｙを用いる。
【００４８】
前述した実施形態では、金融商品として、株価指標や、為替レートを用いた場合について説明したが、この例に限られない。例えば、仮想通貨のような、株価指標や、為替レートとは異なる種類の金融商品を適用してもよい。
また、前述した実施形態では、投資判断を行う処理について説明したがこの例に限られない。例えば、投資判断を行う処理を使用して、金融商品を販売してもよいし、投資助言業務を行ってよい。この場合、金融商品を販売する処理を補助するプログラムや、投資助言業務を行うプログラムとして実現してもよい。プログラムで実装する場合のサブルーチン構成など詳細な手順は、実施形態に示したように、コンピュータを、収集部１３１、特徴量導出部１３２、ＤＴＷ距離導出部１３３、選択部１３４、予測部１３５として機能させるように独立した手順になっていてもよいし、収集部１３１と、特徴量導出部１３２とを一つのサブルーチンで構成してもよい。
前述した実施形態の相場予測装置１００によれば、過去の相場情報のうち、類似した過去の相場情報を使用することによって、株価や、為替などの金融商品の価格の予測精度を向上させることができる。このため、金融商品の価格の予測結果を用いて投資を行うことによって、安定した利益を得ることができる。
【００４９】
以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組合わせを行うことができる。これら実施形態及びその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
なお、前述の相場予測装置１００は内部にコンピュータを有している。そして、前述した各装置の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどをいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００５０】
１００…相場予測装置、  １１０…記憶部、  １１１…プログラム、  １１２…株価指標ＤＢ、  １１３…為替ＤＢ、  １１４…経済指標ＤＢ、  １１５…株価指標パターン、  １１６…為替パターン、  １１７…経済指標データ、  １２０…操作部、  １３０…情報処理部、  １３１…収集部、  １３２…特徴量導出部、  １３３…ＤＴＷ距離導出部、  １３４…選択部、  １３５…予測部、  １４０…表示部
【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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