(57)【要約】【課題】様々な市況において、各種金融商品の将来価格を高い予測精度で予測できる、取引支援システム、取引支援方法および取引支援プログラムを提供すること。【解決手段】取引支援システム１であって、金融商品の過去の価格情報および価格に影響を及ぼす関連情報に基づいて、金融商品の将来価格を予測する複数の予測モデルを生成するため予測モデル生成部３を備え、予測モデル生成部３は、価格情報および関連情報のうち将来価格の予測に利用する期間を全期間範囲とし、この全期間範囲の中から１つの予測モデルを生成するための単位期間と、予測モデルを生成する生成周期と、将来価格を予測する将来時点とに基づいて、複数の予測モデルを生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
取引支援システムであって、
金融商品の過去の価格情報および価格に影響を及ぼす関連情報に基づいて、前記金融商品の将来価格を予測する複数の予測モデルを生成するため予測モデル生成部を備え、
前記予測モデル生成部は、前記価格情報および前記関連情報のうち、前記将来価格の予測に利用する期間を全期間範囲とし、この全期間範囲の中から１つの予測モデルを生成するための単位期間と、前記予測モデルを生成する生成周期と、前記将来価格を予測する将来時点とに基づいて、複数の前記予測モデルを生成する、取引支援システム。
【請求項２】
前記全期間範囲、前記単位期間、前記生成周期および前記将来時点は、使用者が操作する操作端末からの指示に基づいて決定される、請求項１に記載の取引支援システム。
【請求項３】
予測モデル監督部をさらに備え、
前記予測モデル監督部は、前記各予測モデルの予測精度をそれぞれ算出し、前記予測精度が所定値以下の予測モデルの実際取引への使用を禁止する使用禁止信号を出力する、請求項１または請求項２に記載の取引支援システム。
【請求項４】
取引ルール生成部をさらに備え、
前記取引ルール生成部は、前記各金融商品の取引ルールを少なくとも１つ生成するものであり、
前記取引ルールは、使用者が操作する操作端末からの指示、前記金融商品の前記将来価格と実際価格の少なくとも１つに基づいて生成される、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の取引支援システム。
【請求項５】
取引ルール選択基準設定部をさらに備え、
前記取引ルール選択基準設定部は、複数の前記取引ルールが生成されている前記金融商品について、使用者が操作する操作端末からの指示、前記各取引ルールで使用される予測モデルの予測精度および前記各取引ルールで取引した場合の損益の少なくとも１つに基づいて、前記取引ルールの選択基準を設定する、請求項４に記載の取引支援システム。
【請求項６】
取引ルール変更部をさらに備え、
前記取引ルール変更部は、前記選択基準を満たしていた前記取引ルールが市況の変化により前記選択基準を満たさなくなった場合に、前記選択基準を満たす他の取引ルールに変更する、請求項５に記載の取引支援システム。
【請求項７】
投資資金配分決定部をさらに備え、
前記投資資金配分決定部は、使用者が操作する操作端末からの指示および複数の前記金融商品の価格変動率の少なくとも１つに基づいて、前記各金融商品への投資資金配分を決定する、請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の取引支援システム。
【請求項８】
取引支援方法であって、
金融商品の過去の価格情報および価格に影響を及ぼす関連情報に基づいて、前記金融商品の将来価格を予測する複数の予測モデルを生成するものであり、
前記予測モデルの生成において、前記価格情報および前記関連情報のうち、前記将来価格の予測に利用する全期間範囲と、この全期間範囲の中から１つの予測モデルを生成するための単位期間と、前記予測モデルを生成する生成周期と、前記将来価格を予測する将来時点とに基づいて、複数の前記予測モデルを生成する、取引支援方法。
【請求項９】
取引支援プログラムであって、
コンピュータに、金融商品の過去の価格情報および価格に影響を及ぼす関連情報に基づいて、前記金融商品の将来価格を予測する複数の予測モデルを生成させるものであり、
前記価格情報および前記関連情報のうち、前記将来価格の予測に利用する全期間範囲と、この全期間範囲の中から１つの予測モデルを生成するための単位期間と、前記予測モデルを生成する生成周期と、前記将来価格を予測する将来時点とに基づいて、複数の前記予測モデルを生成させる、取引支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、単数または複数の金融商品を対象とした、取引支援システム、取引支援方法および取引支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
金融商品の取引において、その金融商品の将来価格を予測することは重要である。しかし、将来価格を精度良く予測することは難しい。特に、様々な市況下において、長期間にわたって将来価格を精度良く予測し続けることは非常に難しい。これまで、金融商品の取引、特に、自動売買取引（アルゴリズム取引等）において利益を上げるための試みは、特定の金融商品の将来価格を精度良く予測し、その予測された将来価格に基づいた取引を実施する場合が一般的であった。
【０００３】
ところで、近年の目覚ましい技術の進歩により、例えば「人工知能（深層学習含む）」、「機械学習」などの高度な技術を用い、より複雑な現象を予測することの実現性が大幅に改善されている。また、コンピュータの情報処理速度も飛躍的に向上している。このような背景により、多数の金融商品の将来価格の予測を短時間で行うことが可能となってきた。さらには、予測の際に利用可能な関連情報も大幅に増えている。
【０００４】
一方で、取引により得られる利益は、将来価格の予測精度のみで決定されるものではなく、例えば、取引ルールによっても大きな影響を受ける。ここで、取引ルールとは、新規取引を開始する条件や取引を終了する条件（取引タイミング）である。この取引ルールに関しても、前述と同様に、長期間にわたって利益を上げ続ける取引ルールを決定することは非常に困難である。
【０００５】
さらに、取引の対象としてどのような金融商品を選択するかも、利益に大きく影響する。例えば、複数の金融商品を対象にして、ポートフォリオを検討する等の様々な手法がある。ここで、株式、為替、仮想通貨など、商品特性の異なる金融商品はそれぞれ別個に取り扱われる場合が多く、複数金融商品に対して統合的に対応できる取引支援システムは発展途上にあった。
【０００６】
上記のような背景から、人工知能技術を用いて、複数の将来時点（１時間後、３時間後、、、１日後、、、）での株価を予測し、その予測精度が最も高い将来時点を見つけ出すことに着目する発明があった（特許文献１参照。）。例えば、３時間後の予測精度が高いと判断された場合、その「将来時点」と「予測結果（どのくらい価格が上昇するか、あるいは低下するか）」の組合せに基づいて、取引を実行するべきか否かの判断を行うものであった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１７−１１７１５２号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、特許文献１の発明は複数の将来時点での株価を予測するものであり、予測に利用する情報の時点には着目していない。このため、予測に利用する情報が株価に対し市況に応じて異なった影響を持つ可能性がある点を明確には考慮していない。よって、予測モデルを学習させた時の市況と実際（現在）の市況とが乖離した場合、予測精度が著しく低下してしまう懸念がある。本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、市況が大きく変化した場合でも、その市況に応じた予測モデルを選択することで、長期間にわたって予測精度を高く維持し続けることができる、取引支援システム、取引支援方法、取引支援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】
【０００９】
上記課題を解決するための手段は、取引支援システムであって、金融商品の過去の価格情報および価格に影響を及ぼす関連情報に基づいて、金融商品の将来価格を予測する複数の予測モデルを生成するための予測モデル生成部を備え、予測モデル生成部は、価格情報および関連情報のうち、将来価格の予測に利用する期間を全期間範囲とし、この全期間範囲の中から１つの予測モデルを生成するための単位期間と、予測モデルを生成する生成周期と、将来価格を予測する将来時点とに基づいて、複数の予測モデルを生成する、という構成を採っている。
【００１０】
上記のような構成を採ることで、金融商品の将来価格を予測する予測モデルを生成する上で、全期間範囲の価格情報や関連情報を用いるのではなく、所定の全期間範囲を多数の単位期間に区切る。そして、区切られた各単位期間内の価格情報および関連情報に基づいて、設定された周期で、設定された将来時点の将来価格を予測する予測モデルを生成する。区切られた多数の単位期間内には、市況が様々に変化している。このため、様々な市況に応じた様々な予測モデルが生成され、適切な予測モデルを選択することで、精度の高い将来価格の予測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る取引支援システムを示すブロック図である。
【図２】図１に開示した予測モデル生成部を示すブロック図である。
【図３】学習に利用する情報の全期間範囲を示す表である。
【図４】第１予測モデルを生成するために利用する情報の単位期間を示す表である。
【図５】第２予測モデルを生成するために利用する情報の単位期間を示す表である。
【図６】本発明の一実施形態に係る取引支援方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［全体概要］
図１に示すように、取引支援システム１は、所定のインターフェースを介して、操作端末１０１、ネットワーク（インターネット）１０３、外部データベース１０５、および取引実行システム１０７に接続されている。ここで、操作端末１０１は、使用者が操作するための端末あり、キーボード、マウス、タッチパネル、ＣＰＵ、記憶装置、ディスプレイなどを備えている。また、操作端末１０１は音声入力手段などを備えてもよい。ただし、操作端末１０１の構成としては、上記のものに限定されない。なお、操作端末１０１を取引支援システム１と一体とした構成にしてもよい。
【００１３】
外部データベース１０５は、金融商品に関する価格情報や、金融商品の価格に影響を及ぼす関連情報（マーケットでの取引情報やファンダメンタル等）を記憶しているものである。価格情報は、各種金融商品の価格、その時の時刻および出来高などに関する情報と、その他の価格に関する情報を含んでいる。また、関連情報としては、取引所での取引高等や、金融商品に関するニュースを指数化したものや、インターネット上で閲覧可能なＳＮＳの書き込みを指数化したものなどを含んでいる。取引実行システム１０７は、取引支援システム１から送信される取引実行信号を受信し、実際の取引を実行するものである。
【００１４】
外部データベース１０５としては、例えば、各取引所（価格、出来高、タイムスタンプなど）、規制当局（各企業の財務諸表、大株主や機関投資家の売買状況）、政府（雇用統計、インフレ率、ＧＤＰなど）、企業（決算報告、新製品情報など）、通信社（ニュースなど）などが提供する各データベースが挙げられる。上記のような生データを提供する一次情報提供源のデータベースに加え、生データを加工して提供するデータベンダーなどが提供する各データベースも外部データベース１０５の１つである。生データでは、取引支援システム１で利用しにくい場合があるからである。
【００１５】
また、関連情報としては、指数化されていないニュースやＳＮＳでの投稿などもある。これらの情報も、各金融商品の将来価格を予測するために有用な場合がある。しかし、これらの関連情報は直接利用が非常に困難である。このため、テキストマイニング技術を使った分析により、金融商品の価格に及ぼす影響を指数化することで、金融商品の将来価格の予測に容易に利用できるようになる。
【００１６】
［取引支援システム］
以下、本発明の一実施形態に係る取引支援システム１について、図１を参照しながら詳述する。取引支援システム１は、予測モデル生成部３と、予測モデル監督部４と、取引ルール生成部５と、取引ルール選択基準設定部６と、取引ルール変更部７と、投資資金配分決定部８と、取引実行信号生成部９と、記憶部Ｓとを備えている。なお、本実施形態の取引支援システム１において、上記各構成要素を全て備えることは必須ではない。例えば、予測モデル生成部３と記憶部Ｓのみを備えて、予測モデル生成部３から出力される情報を、操作端末１０１で単に閲覧するような形態であってもよい。逆に、上記構成要素に加え、別の構成要素を備えるような形態であってもよい。
【００１７】
取引支援システム１は、上記各構成要素がコンピュータによって実現されている。すなわち、演算装置（ＣＰＵ、ＧＰＵなど）、記憶部Ｓ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスク、ＳＳＤなど）、各種インターフェース、および演算装置で実行可能なプログラムなどによって実現されている。プログラムは記憶部Ｓに格納されている。なお、以下の説明は、取引支援方法の各種プロセスおよび取引支援プログラムの各種動作の説明を兼ねるものである。
【００１８】
（１）［予測モデル生成部］
予測モデル生成部３は、単数または複数の金融商品を対象にして、それらの将来価格を予測するモデルを生成するものである。図２に示すように、予測モデル生成部３は、金融商品選択部３１と、利用情報選択部３２と、学習条件設定部３３と、予測モデル学習部３４とを備えている。予測モデル生成部３は、１つの金融商品に対して多数の予測モデルを生成するように構成されている。
【００１９】
（１−１）［金融商品選択部］
金融商品選択部３１は、多数の金融商品の中から、取引対象とする金融商品の候補を選択するものである。金融商品の例としては、外国為替証拠金取引（以下「ＦＸ」という）、上場投資信託（以下「ＥＴＦ」という）、株式、仮想通貨などがある。ただし、本実施形態の取引対象の金融商品はこれらに限定されない。候補の選択は、操作端末１０１を通して送信される使用者の指示や、後述する投資資金配分決定部８からの信号に基づいて行われる。例えば、使用者がＦＸの取引を希望する場合は、操作端末１０１を操作してＦＸを選択し、さらに通貨ペアを選択する。通貨ペアとしては、例えば、ユーロ×ポンドの通貨ペアや、円×米ドルの通貨ペアなどがある。
【００２０】
投資資金配分決定部８からは、複数の金融商品に対する投資資金配分についての信号が送信される。例えば、金融商品として、円×米ドルおよびユーロ×ポンドの２組の通貨ペアが選択された場合で説明する。この時、仮に円×米ドルの通貨ペアの配分が０％とされた場合には、ユーロ×ポンドの通貨ペアに投資資金全額が配分されることとなり、結果的に金融商品が選択されたこととなる。この例は、取引対象が２つの通貨ペアから１つの通貨ペアに変更された場合であるが、例えば、３つの通貨ペアから２つの通貨ペアに変更になる場合も、この金融商品選択部３１で行われる選択の概念に含まれる。なお、金融商品の選択に関する情報は記憶部Ｓに保存され、必要に応じて読み出される。
【００２１】
（１−２）［利用情報選択部］
利用情報選択部３２は、予測モデルを生成するために利用する情報を選択するものである。情報の選択や各種設定は、操作端末１０１を介した使用者の指示により行われる。ただし、情報の選択や各種設定を、選択された金融商品に応じて自動で行ってもよい。利用する情報としては、上述したように、主に価格情報と関連情報に分けられる。価格情報からは、例えば、各種通貨ペアの為替レート、各種銘柄の株価、各種ＥＴＦの価格、各種仮想通貨の価格などを選択できる。また、関連情報からは、例えば、取引所での取引高等や、通貨に関するアナリストレポート、各国の情報（ＧＤＰや政策金利など）、特定の企業に関する情報（売上高、営業利益、純利益など）、農作物に関する情報、エネルギ・資源に関する情報などを選択できる。さらには、金融商品を話題にしたＳＮＳやブログへの書き込みであって、指数化された情報なども選択できる。
【００２２】
上記のように、情報の種類を選択することに加え、情報の蓄積期間を選択することも可能である。価格情報や関連情報は、公にされた後に短期間で消滅してしまう場合があるからである。蓄積期間の選択は、操作端末１０１を介した使用者の指示により行われる。ただし、蓄積期間を、選択された金融商品に応じて自動で選択してもよい。蓄積期間としては、例えば、１時間、１日、１週間、１ヶ月などが選択可能となっている。また、データ変換仕様も選択することができる。ここで、データ変換とは、外部データベース１０５の各種情報を、取引支援システム１で利用しやすいデータ形式に変換することをいう。データ形式の種類としては、例えば、相対力指数（ＲＳＩ）、生データ、最大値、最小値などを選択できる。選択された各種情報は、外部データベース１０５から読み出されて記憶部Ｓに保存され、必要に応じて読み出される。
【００２３】
（１−３）［学習条件設定部］
学習条件設定部３３は、予測モデルを学習させるための条件を設定するものである。設定される条件としては、学習に利用する価格情報および関連情報のデータに関する条件と、学習仕様の条件に分けられる。これらの条件は、予測モデルの予測精度に大きな影響を及ぼす。価格情報および関連情報に関する設定項目としては、例えば、以下のようなものがある。
・学習に利用するデータの全期間範囲
・１つの予測モデルを学習させるために利用するデータの単位期間
・予測モデルの生成周期
・将来価格を予測する将来時点
【００２４】
学習に利用するデータの全期間範囲としては、例えば、２０１５年１月５日（月）〜２０１７年１２月２９日（金）のように設定する。この例での全期間範囲は約３年間であり、より正確には１５６週間に相当する。また、１つの予測モデルを学習させるために利用するデータの単位期間としては、例えば、過去４週間、過去６週間、過去８週間、過去１０週間、過去１２週間などから選択可能である。また、予測モデルの生成周期としては、１週間、２週間、１ヶ月などから選択可能である。さらに、将来価格を予測する将来時点としては、例えば、１０分後、１時間後、１日後、１週間後、１ヶ月後などから選択可能である。全期間範囲の設定、単位期間の選択、生成周期の選択および将来時短の選択は、操作端末１０１を介した使用者の指示により行われる。ただし、これらの設定および選択を、金融商品に応じて自動で行ってもよい。
【００２５】
図３は、上述の学習条件の一例を示す表である。この図に示すように、学習に利用するデータの全期間範囲は、２０１５年１月５日（月）から始まっている。ただし、この例は、平日のみに取引が行われている金融商品のデータであり、全期間範囲の終わりが２０１７年１２月２９日（金）となっている。また、この図３の「第１」と記載されている列では、将来価格を予測する基準時点として２月２日を設定している（図中の○印）。そして、第１予測モデルを学習させるために利用するデータの単位期間として、基準時点より過去４週間（２０１５年１月５日から２０１５年１月３０日）を選択している（図中の「第１」と記載されている列の矢印）。また、図３の例では、各予測モデルの生成周期としては、１週間を選択している。このため、図中の「第２」と記載されている列の矢印は、２０１５年１月５日から１週間ずれた２０１５年１月１２日から始まり、２０１６年２月６日で終わる単位期間を示している。図中の「第３」と記載されている列も同様である。
【００２６】
上記のように、予測モデル生成周期が１週間で、全期間範囲が上述した１５６週間ならば、１５６個の予測モデルが生成されるようにも思える。しかし、全期間範囲の最後の３週間（２０１７年１２月１１日以降）については、単位期間として４週間分のデータが確保できない。このため、実際に作成される予測モデルの数は１５３個である。なお、これらはあくまで一例であって、学習のための各条件を変更することで、生成される予測モデルの数は変化するものである。また、学習のための各条件の変更により、各予測モデルの予測精度も変化する。予測精度については後述する。
【００２７】
次に、１つの予測モデルを学習させるために利用するデータの単位期間について、具体例を使って説明する。図４および図５は、それぞれ第１予測モデルと第２予測モデルを学習させるために利用されるデータの具体例である。図４に示すように、第１予測モデルを学習させるデータは、データ内時点が２０１５年１月５日から始まっており、その１つ目は午前零時零分のレコードである。各レコードには、基準時刻（タイムスタンプ）、価格、関連情報などが含まれている。そして、２つ目は午前零時１分のレコードであり、上記と同様に基準時刻（タイムスタンプ）、価格、関連情報などが含まれている。以下同様に、１分ごとのレコードが含まれている。本実施形態の場合、１つの予測モデルを生成するための単位期間は４週間（平日の日数として５日×４週間＝２０日間）であるので、学習に利用されるレコードの総数は、６０分×２４時間×２０日＝２８８００個である。図５に示す第２予測モデル用のデータも同様に、２０１５年１月１２日午前零時零分のレコードから始まり、２０１５年２月６日午後２３時５９分で終わる２８８００個のレコードが含まれている。
【００２８】
ここで、図４における予測時点とは、将来価格を予測するその将来の時点を意味する。また、将来価格とは、予測時点における予測した金融商品の価格を意味する。
次に、予測モデルの学習条件設定について説明する。金融商品の将来価格を予測する予測モデルの学習には、様々な手法が存在しているが、本実施形態では、一例として、深層学習（ディープラーニング）という手法を用いている。深層学習における予測モデルの学習条件としては、例えば、以下のようなものが挙げられる。
・層（入力層、隠れ層、出力層）の数
・各隠れ層のノード数
・活性化関数
・データ学習単位、最大繰り返し数
・損失関数
【００２９】
層の数としては、例えば、３層、５層、１０層などが選択できる。因みに、層の数が５層の場合は隠れ層の数は入力層および出力層を除いた３層となる。また、各隠れ層のノード数としては、例えば、入力される情報の種類に対応するノード数や、それよりも多いノード数あるいは少ないノード数を選択できる。活性化関数としては、例えば、Ｒｅｌｕ、Ｌｉｎｅａｒ、Ｓｉｇｍｏｉｄなどが目的に応じて選択できる。また、データ学習単位および最大繰り返し数は、任意の値を入力することができる。最大繰り返し数としては、例えば、１０００００回などを指定する。さらに、損失関数も選択でき、例えば平均自乗誤差やエントロピーなどが目的に応じて選択できる。層の数の選択、ノード数の選択、活性化関数の選択、データ学習単位の指定、最大繰返し数の指定、損失関数の選択は、操作端末１０１を介した使用者の指示により行われる。ただし、これらの選択および指定を、金融商品に応じて自動で行ってもよい。設定された上記各学習条件は記憶部に保存され、必要に応じて読み出される。
【００３０】
（１−４）［予測モデル学習部］
予測モデル学習部３４は、設定された学習条件で上述のデータを用いて予測モデルに学習させる。これにより、生成された各予測モデルは、過去４週間の価格情報や関連情報を反映したものとなる。したがって、学習に利用したデータの単位期間の市況と現在の市況が似通った場合に、金融商品の将来価格を特に精度よく予測することが期待できる。特に、本実施形態では学習のためのデータの単位期間を細かく区切って、１５３個もの予測モデルを生成している。このため、様々な市況を想定した多数の予測モデルが生成される。なお、この１５３個の予測モデルは、１つの金融商品についての予測モデルである。実際には各金融商品に対して、上記と同様に多数の予測モデルが生成される。生成された各予測モデルは記憶部１０５に保存され、必要に応じて読み出される。
【００３１】
（２）［予測モデル監督部］
予測モデル監督部４は、対となる予測モデルの予測精度を監視し続けることにより、予測精度が高い市況および予測精度が低い市況の特徴を学習する機能を有している。上述の例では１５３個の予測モデルを作成しているが、この場合予測モデル監督部４も同じく１５３個作成され、対となる相手の予測モデルの監督を行う。予測精度は、各予測モデルによって予測された将来価格と実際価格などを使って算出される。
【００３２】
予測精度の計算方法の例としては、種々のものがあるが、例えば以下のようなものが考えられる。ある予測モデルの一定期間の価格予測が「ｎ個」あるとし、ｎ個それぞれを単純に「上昇」と「下落」に分類する。続いて、上昇を予測した中で実際に上昇した正答数を「ａ１個」、下落を予測した中で実際に下落した正答数を「ａ２個」とした場合、該当する予測モデルの正答率は「（ａ１+ａ２）÷ｎ」で計算される。この正答率の高いモデルを市況にあっていると判断する方法も一つの例である。
【００３３】
予測モデル監督部４は、絶えず予測精度を監視し続けることで、予測精度が変化した時の市況の特徴量の変化を抽出し、予測精度に影響を与える要因が常に特定、更新され続け、多数生成された予測モデルの単数または複数の選択へと活用される。予測モデル監督部４が、現在の市況では監視対象の予測モデルの予測精度は低いであろうと判断する場合には、予測モデルの使用禁止信号を出力する。この使用禁止信号は、記憶部Ｓに保存されている予測モデルに付随する形で、記憶部Ｓに保存される。
【００３４】
（３）［取引ルール生成部］
［全体平均に基づく取引ルール］
取引ルール生成部５は、市況の変化や予測モデルによる予測に応じた取引ルールを生成するものである。取引ルールは、各金融商品に対して個別に生成される。取引ルールの具体例としては、以下のようなものが考えられる。
・特定の金融商品に対して、予測モデルの価格変化予測の全体平均が特定の期間での１％以上の値上がりを予測→買い注文
・特定の金融商品に対して、予測モデルの価格変化予測の全体平均が特定の期間での２％以上の値下がりを予測→売り注文
【００３５】
［コンセンサス％の閾値基づく取引ルール］
取引ルールは、コンセンサス％の閾値に基づいて作成してもよい。ここで、コンセンサス％の閾値とは、多数の予測モデルの内、多数派の割合として設定する閾値である。具体的には、以下のような場合である。
・多数の予測モデルの内６５％以上の予測モデルが値上がりを予測→買い注文
・多数の予測モデルの内６５％以上の予測モデルが値下がりを予測→売り注文
【００３６】
上記のようなコンセンサス％の閾値を利用することで、閾値の設定によって、より慎重な取引を実現できる。すなわち、コンセンサス％の閾値を６５％から７５％に上げた場合、多数の予測モデルの内７５％の予測モデルが値上がりまたは値下がりを予測した場合にのみ、取引が実行されるからである。
【００３７】
［リターン％の閾値に基づく取引ルール］
また、取引ルールは、リターン％の閾値に基づいて作成してもよい。ここで、リターン％の閾値とは、多数の予測モデルの内、値上がりまたは値下がりを予測する予測モデルの多数派を抽出し、抽出された予測モデルの価格変化予測（絶対値）の平均値に対する閾値である。例えば、リターン％の閾値を１％以上に設定し、多数の予測モデルのうち６５％の予測モデルが値上がりを予測した場合、以下のようになる。
・値上がりを予測した予測モデルの価格変化予測の平均値が２％→買い注文（リターン％の閾値が１％以上であるため）
・値上がりを予測した予測モデルの価格変化予測の平均値が０．５％→取引せず（リターン％の閾値が１％未満であるため）
【００３８】
上記のようなリターン％の閾値を利用することで、閾値の設定によって、より慎重な取引を実現できる。なぜなら、リターン％の閾値を大きく設定した場合、大きな値動きが予測された時のみ取引が実行されるからである。
【００３９】
［ショートフォール％の閾値に基づく取引ルール］
また、取引ルールは、ショートフォール％の閾値に基づいて作成してもよい。ここで、ショートフォール％の閾値とは、多数の予測モデルの内、値上がりまたは値下がりを予測する予測モデルの少数派を抽出し、抽出された予測モデルの価格変化予測（絶対値）の平均値に対する閾値である。例えば、ショートフォール％の閾値を１％未満に設定し、多数の予測モデルのうち６５％の予測モデルが値上がりを予測した場合、以下のようになる。
・少数派である値下がりを予測した予測モデルの価格変化予測の平均値が０．５％→買い注文（ショートフォール％の閾値が１％未満であるため）
・少数派である値下がりを予測した予測モデルの価格変化予測の平均値が２％→取引せず（ショートフォール％の閾値が１％以上であるため）
上記のようなリターン％の閾値を利用することで、閾値の設定によって、より慎重な取引を実現できる。なぜなら、ショートフォール％の閾値を用いることで、少数派の予測モデルが、採用された予測と反対方向に大きな価格変動を予測していないかどうかを確認できるからである。
【００４０】
［価格変動に基づく取引ルール］
取引ルールは、保持している金融商品の価格変動％の閾値に基づいて生成してもよい。具体的には、以下の通りである。
・保持している金融商品について２％以上の値上がり→売り注文（利益確定）
・保持している金融商品について１％以上の値下がり→売り注文（損失増大回避）
【００４１】
［保持期間に基づく取引ルール］
取引ルールは、保持している金融商品の保持期間に基づいて生成してもよい。具体的には、以下の通りである。
・金融商品の保有期間が一定期間を超えた→保持している金融商品の決済
この保持期間に基づく取引ルールは、金融商品の種類に応じて設定することが可能である。なぜなら、金融商品によって価格の変動サイクルが異なるからである。
【００４２】
［トレーリングストップの閾値に基づく取引ルール］
取引ルールは、トレーリングストップの閾値に基づいて作成してもよい。ここで、トレーリングストップとは、金融商品が値上がり基調あるいは値下がり基調の場合には取引を実行せずに、基調が反転した場合に取引を実行する手法である。具体的には、例えば、ある金融商品に対し１００円で買い注文を出し、トレーリングストップの閾値を２円に設定したとする。この金融商品の実際の価格が値上がり基調で変化し、１０３円になったとする。この場合、トレーリングストップの閾値が２円であるので、取引を実行する時の基準価格が１０３−２で１０１円に設定される。当該金融商品がさらに値上がりし、１０５円になった場合には、基準価格が１０３円に再設定される。この状態で金融商品の価格が１０４円に下がったとしても、トレーリングストップの基準価格である１０３円を下回っていないので、取引は実行されない。一方、実際の価格が１０３円まで下落すると基準価格に達し、トレーリングストップにより取引が実行されて利益が確定する。
【００４３】
実際の取引に当たっては、一つの金融商品に対して１つの取引ルールを設定しても良いし、複数の取引ルールを組み合せて設定してもよい。使用者は操作端末からの指示により、各金融商品に対する取引ルールを作成および変更することができる。但し、取引ルールの作成および変更を、金融商品に応じて自動で行ってもよい。この点は後述する。なお、各取引ルールは記憶部に保存され、必要に応じて読み出される。
【００４４】
（４）［取引ルール選択基準設定部］
取引ルール選択基準設定部６は、特定の金融商品に対して複数の取引ルールが生成されている場合に、どの取引ルールを選択するかの基準を設定するものである。上述したように、取引ルールが異なれば、実現される損益も大きく影響を受けるからである。取引ルール選択基準設定部６で取引ルールの選択基準を事前に設定しておくことで、使用者の投資スタンスや市況に対応した取引を実現することができる。
【００４５】
取引ルールを選択する基準としては、例えば、以下のようなものが挙げられる。すなわち、特定の金融商品の複数の取引ルールにおいて、各取引ルールで使用される多数の予測モデルの内、
(1)直近１週間の予測精度が所定の閾値を超えている予測モデルの割合が６０％超の取引ルールであり、
(2)直近４週間の予測精度が所定の閾値を超えている予測モデルの割合が５０％以上の取引ルールであり、
(3)使用される予測モデルに、予測モデル監督部の使用禁止信号が出ていない取引ルールである、という基準である。
【００４６】
予測精度は、上述したように、各予測モデルによって予測された将来価格と実際価格などを使って算出される。各取引ルール選択基準は記憶部Ｓに保存され、必要に応じて読み出される。
【００４７】
（５）［取引ルール変更部］
取引ルール変更部７は、取引ルール選択基準設定部６によって定められた基準にしたがって、実際の取引に利用する取引ルールを変更するものである。例えば、ある時点において、ある予測モデルと取引ルールの組合せが、取引ルールの選択基準を満たしている場合、その取引ルールが実際の取引に利用される。一方、市況の変化によって、利用されている予測モデルと取引ルールの組合せが、取引ルールの選択基準を満たさなくなる場合もある。この場合、取引ルール変更部７が選択基準を満たす取引ルールに変更する。なお、取引ルールは上記選択基準に基づいて自動的に変更されるが、手動で変更するモードを備えてもよい。
【００４８】
（６）［投資資金配分決定部］
投資資金配分決定部８は、投資資金の配分を、使用者の投資スタンスや市況の変化に基づいて決定するものである。投資資金を複数の金融商品に配分する場合、最も簡便な手法は、全ての金融商品に均等配分するものである。例えば、投資資金が１００万円で金融商品が２種類の場合、それぞれの金融商品に対して、それぞれ５０万円投資するというものである。しかしながら、実際の取引においては、各金融商品の価格変動率（ボラティリティ）の大きさが異なる。一般的に、ＦＸは価格変動率が大きな金融商品といわれている。一方、株式やＥＴＦなどはＦＸと比較すると価格変動率が小さいといわれている。このため、損益の観点やリスク分散の観点では、均等配分が必ずしも適切でない場合もある。ここで、損益とは、各取引ルールで特定の金融商品を取引したと仮定した場合の、得られるであろう利益または蒙るであろう損失をいう。
【００４９】
使用者の投資スタンスが、利益追求型の場合には、価格変動率の大きな金融商品への配分を大きくする。一方、使用者の投資スタンスがリスク回避型の場合には、価格変動率の小さな金融商品への配分を大きくする。リスク回避型の例としては、以下のようなものが考えられる。
・ＦＸ  ：０％〜１５％
・ＥＴＦ：２５％〜１００％
・株式  ：１０％〜５０％
【００５０】
投資資金配分決定部８は、使用者の投資スタンス、各金融商品の予測モデルや取引ルールに基づいて、投資資金の配分が上記各条件を満たすように、投資資金の配分を決定する。
【００５１】
投資資金配分決定部８の結果は、予測モデル生成部３にフィードバックされる。これは、予測モデル生成部３の金融商品選択部３１において、金融商品の選択に利用するためである。例えば、投資資金配分決定部８において、ＦＸの配分をゼロ％にするという決定がなされたとする。この場合、ＦＸへの配分をゼロ％とする信号が生成される。この信号が金融商品選択部３１に送信され、ＦＸが取引対象候補から除外される。投資資金配分に関する情報は記憶部Ｓに保存され、必要に応じて読み出される。
【００５２】
（７）［取引実行信号生成部］
取引実行信号生成部９は、実際の取引を実行するための信号を生成するものである。上記のような各プロセスを経て、実際の取引がなされる場合には、少なくとも以下のような情報が決定されている。
・取引対象の金融商品（単数または複数）
・取引価格
・指値か成行か
・取引数量
【００５３】
取引実行信号生成部９からは、上記のような情報を含んだ信号が、取引実行システム１０７に送信される。取引実行システム１０７では、受信した取引実行信号に基づいて取引を行う。取引が実行された場合、取引実行システム１０７は、実行された取引の内容に関する情報を記憶部Ｓに送信する。使用者は、操作端末１０１を介して記憶部Ｓにアクセスして、実行された取引の内容を確認することができる。
【００５４】
なお、本実施形態の取引支援システム１は、１台のコンピュータで実現してもよいし、ネットワーク（ＶＰＮやインターネット）を介して実現してもよい。ネットワークを介して取引支援システム１を実現する場合は、サーバ（図示略）に取引支援システム１を構築する。そして、操作端末１０１からブラウザやアクセス用アプリケーションを使って、取引支援システム１を操作する。さらには、取引支援システム１の一部の機能を操作端末１０１に構築し、残りの機能をサーバに構築するような態様でもよい。
【００５５】
以上説明したように、本実施形態の取引支援システム１は、予測モデルを生成するために、過去の価格情報および関連情報を利用している。そして、利用する情報の期間を区切って多数のデータセットを作成し、これら多数のデータセットに基づいて多数の予測モデルを生成している。このため、各予測モデルはデータセットに対応する各単位期間の市況を十分に学習したものとなる。このように、様々な市況での予測モデルを生成し、この予測モデルに基づいて金融商品の将来価格を予測するため、精度の高い予測が可能となる。加えて、予測モデルの生成から取引実行まで、様々な条件を使用者が選択・設定できるため、使用者の投資スタンスを適切に反映した取引が可能となる。
【００５６】
図６は、本発明の実施形態に係る取引支援方法を示すフローチャートである。このフローチャートにおける各ステップは、上述した取引支援システムの各機能を実現するように作用する。このため、各ステップの詳細な説明は省略する。なお、図６の各ステップの順番は必ずしも固定されているものではなく、一部または全部のステップの順番を入れ替えてもよい。また、本発明の実施形態に係る取引支援プログラムは、上述した上述した取引支援システムおよび取引支援方法をコンピュータで実現するように作用する。このため、各機能の詳細な説明は省略する。
【００５７】
なお、以上の記載は本願発明の一実施形態を説明したものである。このため、本願発明の技術思想は上記実施形態に限定されるものではない。また、本願発明は、上記各構成要素を全て含むものに限定されるものではなく、一部の構成要素を含むものも本願発明の技術思想の範囲に含まれるものである。加えて、上記各構成要素と同一のものだけではなく、均等の構成要素を部分的に置き換えた発明も、本願発明の技術思想の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５８】
１  取引支援システム
３  予測モデル生成部
３１  金融商品選択部
３２  利用情報選択部
３３  学習条件設定部
３４  予測モデル学習部
４  予測モデル監督部
５  取引ルール生成部
６  取引ルール選択基準設定部
７  取引ルール変更部
８  投資資金配分決定部
９  取引実行信号生成部
Ｓ  記憶部
１０１  操作端末
１０３  ネットワーク（インターネットなど）
１０５  外部データベース
１０７  取引実行システム
【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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