(57)【要約】      （修正有）【課題】本ニューラルネットワークを用いることにより，投資家が複数の売買パターンを設定でき，柔軟な投資戦略が構築できる売買注文意思の決定を支援する装置を提供する。【解決手段】本装置はパーソナルコンピュータをもとに構成される。取引中に一定時間間隔で取引所またはその取次会社のネットワークサーバ（１０１）からインターネット回線や専用回線などのネットワーク経由（１０２）で配信される価格時系列情報を受信する（１０３）。本装置で既に受信して記録媒体に保存してある価格時系列情報を読込む（１０４）。投資家が取引開始前や売買パターン検証前に、売買条件判断部（１０６）に記録媒体（１０５）から複数の売買パターンを読込ませて学習させる。投資家が目標価格（価格の節目と呼ばれる）リストを本装置のキーボードから入力する（１０７）。学習した複数の売買パターンと照合して画面表示装置に売買判断結果を表示する（１０８）。【選択図】図１
0003152512.tif 000002
【実用新案登録請求の範囲】
【請求項１】
価格時系列情報からその現在価格の移動平均の計算，移動平均と現在価格との乖離度の計算，現在移動平均に対する現在価格の位置の計算，移動平均から推移方向の計算による指数化，現在価格から最高，最安値の判別，最高，最安値に対する現在価格の位置計算，投資家が入力した目標価格リスト内価格から現在価格の検索結果を投資家が複数の売買パターンを学習させた３層のフィールドフォワード型ニューラルネットワークへ入力，計算していずれか１つの売買判断結果が出力される装置。
【考案の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本考案は金融，証券，商品市場の価格分析と売買注文意思決定する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能技術にはファジー理論，ニューラルネットワーク，遺伝アルゴリズムの３つがある。これらを応用した発明は数多くあり，パターン認識など産業的に広く使用されている。非特許文献ではファジー理論を用いて，証券売買パターンの１つである「グランビルの法則（Granville's law）」（図３）による株式売買注文の検証が行われた。また，特許文献では複数の情報入力を有する入力層と複数の中間層、２つ以上の売買判断情報の出力を有する出力層で構成された３層のフィールドフォワード型ニューラルネットワーク（文献では神経回路網と記されている）を用いてチャートによる証券価格分析手法の１つであるポイントアンドフィギュア（P&F）チャートで価格分析を行い，ニューラルネットワークの出力から売買判断結果を出力する装置の開発が行われた。これら２種の発明は金融証券分野で幅広く知られている相場価格分析方法を取り入れている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平４−２６４９５７号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Michitaka KOSAKA, Hirotaka MIZUNO, Toshiro SASAKI, Ryuko SOMEYA, Nariyasu HAMADA, Systems Development Laboratory, Hitachi Ltd, JAPAN, IEEE論文（1991）, Applications of Fuzzy logic/Neural network to Securities Trading Decision Support System
【考案の概要】
【考案が解決しようとする課題】
【０００５】
従来は投資家が数秒単位で取引価格が刻々と変化するデイトレード（日計り商い。金融証券商品の新規建て注文後，短時間で手じまい注文を行う）で速やかに複数の売買パターンを分析して売買判断することは，熟練を要していた。本考案は熟練した投資家が使用する複数の売買パターンを数値化してニューラルネットワークに学習させて，現在の取引価格で最適な売買判断結果を提示する。
【０００６】
従来は複数の売買パターンを単一のプログラムで実装することや売買パターンの仕様を変更するにはプログラムの大幅な書換えによる対応であった。本考案では投資家が３層フィールドフォワード型ニューラルネットワークに学習させる売買パターンの書換えだけで済むため柔軟性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一定時間間隔で取引価格，出来高加重平均価格（VWAP），出来高などが記録されている情報を「価格時系列情報」とする。そのうちの現時刻での取引価格を以下「現在価格」とし，現時刻での出来高加重平均価格は「VWAP」とする。
【０００８】
本装置は価格時系列情報をもとに，投資家がニューラルネットワークに学習させた複数の売買パターンを用いて価格分析を行い，売買判断結果を出力して売買タイミングを投資家に提示する。価格時系列情報は取引所（取引所の取次会社，取引所の価格配信サービス会社も含む）から数秒間隔で配信されるものを受信もしくは本装置の記録媒体に記録してあるものを使用する。
【０００９】
本装置の構成を図１に表す。本装置はパーソナルコンピュータをもとに構成される。取引中に一定時間間隔で取引所（101）からインターネット回線などのネットワーク経由（102）で配信される価格時系列情報を受信する（103）。本装置で既に受信して記録媒体に保存してある価格時系列情報を読込む（104）。投資家が取引開始前や売買パターン検証前に，売買条件判断部（106）に記録媒体（105）から売買パターンを読込ませて学習させる。投資家が目標価格（価格の節目と呼ばれる）リストを本装置のキーボードから入力する（107）。学習した売買パターンと照合して画面に売買判断結果を表示する（108）。記録媒体（104）へ受信（103）した価格時系列情報を逐次記録することもでき，取引所で取引が行われていない時でも売買パターンの検証ができる。
【００１０】
図６に本装置の画面（108）表示を表す。Dateは記録媒体（104）から読込む価格時系列情報の日付入力欄，ProductNameは同情報の商品名表示欄，High,Lowは最高値，最安値価格表示欄，TargetPriceは目標価格リスト入力欄，EstrangementLimitは乖離上限価格入力欄，ｎは測定周期の測定サンプル数入力欄，ｍは測定データ間隔入力欄，n(MA)は移動平均計算用価格サンプル数入力欄。OrderDirectionは売買判断結果表示でTimeは時刻，CurPriは判断発行時の現在価格，OrdPriは注文価格，OrdPtnは売買パターン情報でBxが買い，Sxが売り。xは売買パターン番号。チャートの表示では，実線が価格，波線が移動平均，価格下方の丸が買い指示点，価格上方のばつが売り指示点。
【００１１】
投資家が取引前または売買パターン検証前に，少なくとも１個以上の目標価格を目標価格リストに入力し，複数の売買パターンをニューラルネットワークに学習させ，乖離上限価格，移動平均の価格サンプル数，測定周期の測定サンプル数，測定データ間隔のパラメータを設定する。
【００１２】
本装置の動作の流れを図４に表す。現在価格から移動平均を計算する（202）。移動平均と現在価格との乖離度の計算をする。移動平均に対する現在価格の位置を計算する。移動平均から推移方向を計算して指数化する（方向指数）。現在価格と最高値，最安値を逐次比較して最高，最安値を判別する。最高，最安値に対する現在価格の位置計算をする。
【００１３】
目標価格リストを検索して，同リスト内価格が現在価格と一致したかを確認する（201）。これにより売買パターンでは判断しきれない場合でも少なくとも１個以上の目標価格をもとに売買判断できる。目標価格リスト内価格を現在価格で検索し，一つ以上いずれか目標価格リスト内価格±２呼び値に一致したら検索部分の出力を1とし，一致しなかったら，0とする。
【００１４】
前記にて計算した移動平均，移動平均と現在価格の乖離度，移動平均に対する現在価格の位置，方向指数，目標価格リスト検索結果をニューラルネットワークに入力する（203）。ニューラルネットワークで計算して複数の計算結果が出力される。出力値判定部分（204）で複数の計算結果のうち閾値以上の出力があるかを判別し，いずれか１つあれば投資家が学習させた売買パターンのうちのいずれか１つと一致したとして，画面（108）に売買判断結果を表示する。
【００１５】
図４の流れを価格時系列情報が受信部（103）に入力され続けている間繰り返す。
【００１６】
移動平均の計算は数１の単純移動平均を用いる。-p:移動平均  n:移動平均計算用価格サンプル数(n(MA))  pi:現在価格。移動平均を計算する以外に，取引所によってはVWAPを配信している場合もあり，それを代替として利用することもできる。
【００１７】
【数１】
0003152512.tif 000003
【００１８】
移動平均と価格の乖離度の計算は数２を用いた。 pe:価格乖離度 p:現在価格  -p:移動平均  pm:乖離上限価格（pe≦1.0と出力する時の価格）。
【００１９】
【数２】
0003152512.tif 000004
【００２０】
時間経過と移動平均上昇，下降の相関関係を解析し，移動平均推移方向を指数化（方向指数）するためにケンドールの順位相関係数（数３）を用いた。強気相場では時間経過とともに移動平均が上昇し，弱気相場ではその逆である。Kは順位相関係数，Uiは移動平均上昇カウンタ，Diは移動平均下落カウンタ，Siは移動平均変化なしカウンタ，nは測定周期の測定サンプル数，-pは移動平均，tは時刻。同式で計算する際，時間経過は常に増加しているため同順位はなく，移動平均は同順位（-p(t-1)と-p(t)が同一）がある可能性があるため同順位対応の計算をした。−１＜Ｋ＜０で価格下落傾向，０＞Ｋ＞１で価格上昇傾向である。nの変化によりKの変化が一定になるよう補正するため，またニューラルネットワークへの入力値を０〜１の範囲にするためにptを計算する。ptmaxは計算結果ptの最大値で1とする。本解析部分の流れは図５の通り。mは測定データ間隔とした。n, mは投資家が任意に設定可能（１＜ｍ＜ｎ）。mが設定した値に達すると数４のUi，Di，Siを計算する。nが設定した値に達するとK，ptを計算する。
【００２１】
【数３】
0003152512.tif 000005
【００２２】
最高，最安値の判別は数４を用いる。ph:最高値 pl:最安値 p:現在価格。
【００２３】
【数４】
0003152512.tif 000006
【００２４】
価格位置の計算は数５を用いる。 pp:価格位置 ph:最高値 pl:最安値 p:現在価格。
【００２５】
【数５】
0003152512.tif 000007
【００２６】
移動平均に対する現在価格の位置の計算は数６を用いた。-p:移動平均 p:現在価格 tは時刻。
【００２７】
【数６】
0003152512.tif 000008
【００２８】
ニューラルネットワークの入力値から出力値を計算するには数７のニューロンモデル（シグモイド関数）を用いた。xは各ニューロンの入力和，θは各ニューロンの重み値。
【００２９】
【数７】
0003152512.tif 000009
【考案の効果】
【００３０】
本考案の実施例による売買検証結果を図８〜１２に表す。売買パターンはグランビルの法則（図３）を用いた。2008年6月2日〜6日の大阪証券取引所上場の日経225mini先物の前場，後場で行った。価格時系列情報は取引時間中にネットワーク経由（102）からの受信ではなく記憶媒体（105）から読込みしたものを使用した。移動平均は計算せず同取引所が配信しているVWAPを使用し，価格，VWAP共サンプリングレートは60秒。価格は1分足価格データの終値を使用した。最高値が発生した足の終値を最高値に置換した。最安値も同様にした。パラメータ設定では，乖離上限価格は150，測定周期の測定サンプル数は5，測定データ間隔は１，移動平均計算用価格サンプル数は0。目標価格は図８〜１２の目標価格リストの通り（欄中の0は未定義の意）。図7に目標価格検討用の日足チャートを表す。各足の始値はイブニングセッションの始値、終値は後場の終値とした。最高値，最安値は前場，後場，イブニングセッションのうちで最高値が発生した価格を最高値，最安値が発生した価格を最安値とした。目標価格リストの入力価格を検討するに当たって，検討しやすくするために支持線，抵抗線，心理的節目（このチャートでは13500，14000，14500）の線を引いた。考案の効果として，本装置に学習させた売買パターンによる売買判断結果はグランビルの法則の売買パターンとほぼ一致した。これにより，複数の売買パターン設定のみでこれらを処理して売買判断結果を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本装置の概要
【図２】本装置のデータの流れ
【図３】グランビルの法則
【図４】本装置の動作の流れ
【図５】価格推移方向の解析と指数化
【図６】本装置の画面表示
【図７】目標価格検討用日経225mini先物の日足チャート
【図８】日経225mini先物での検証結果2008年6月2日
【図９】日経225mini先物での検証結果2008年6月3日
【図１０】日経225mini先物での検証結果2008年6月4日
【図１１】日経225mini先物での検証結果2008年6月5日
【図１２】日経225mini先物での検証結果2008年6月6日
【考案を実施するための形態】
【００３２】
売買パターンを作成，価格時系列情報を用いてその売買パターン通りに売買判断が行われるか検証した。
【実施例】
【００３３】
本考案の実施例として売買パターンは「グランビルの法則」（図３）を用いて売買判断を行ない，現在価格に応じて売＃１〜＃４，買＃１〜＃４の売買パターン情報を画面に表示する。表示されていない時は売買パターンの条件に満たしていないことを示し，それ以外は図３の通り。グランビルの法則には，チャートでの現在価格とその移動平均の推移と位置関係による８個の売買パターンがある。
【００３４】
グランビルの法則による買いパターンは次の通り。移動平均が下降後停滞してきた時に，現在価格と交差して上昇してきた場合（買い＃１）。移動平均が上昇中に現在価格が下降して交差した場合（買い＃２）。移動平均が上昇中に現在価格が下降して接近した場合（買い＃３）。現在価格と移動平均共に下降中で，移動平均に対する現在価格の乖離度が一定以上に増加した場合（買い＃４）。
【００３５】
グランビルの法則による売りパターンは次の通り。移動平均が上昇後停滞してきた時に，現在価格と交差して下降してきた場合（売り＃１）。移動平均が下降中に現在価格が上昇して交差した場合（売り＃２）。移動平均が下降中に現在価格が上昇して接近した場合（売り＃３）。現在価格と移動平均共に上昇中で，移動平均に対する現在価格の乖離度が一定以上に増加した場合（売り＃４）。
【００３６】
現在価格をグランビルの法則で分析するには，方向指数，移動平均に対する現在価格位置，移動平均に対する現在価格乖離度，最高，最安値に対する現在価格位置の4つのパラメータを現在価格と移動平均から計算する。
【００３７】
グランビルの法則の買い＃１〜＃３と売り＃１〜＃３は現在価格と移動平均の位置関係だけで状況分析できるが，買い＃４と売り＃４は位置関係だけでは分析できないため，補助情報として目標価格リストを使用する。現在価格が目標価格リスト内のうち一つ以上いずれかの目標価格と±２呼び値の範囲内に到達して売り＃４または買い＃４の条件も満たせた場合に，売買判断結果を表示する。
【００３８】
ニューラルネットワークの中間層のニューロン数は16個で学習回数は20000回とする。ニューラルネットワークの８個の出力値の出力判別（204）の閾値は0.75以上を有効な売買判断結果とする。８個の出力値に売り＃１〜＃４，買い＃１〜＃４の売買パターンを定義しておき，これらのうちいずれかが有効になったらその結果を画面に表示する。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
本装置に取引所への発注，資金口座管理機能を付加して，自動的に取引所上場商品を売買可能にすることが考えられる。ニューラルネットワークに，入力する情報（テクニカル指標など）と売買パターンを追加して更なる売買判断精度向上することも考えられる。
【符号の説明】
【００４０】
101-取引所の価格時系列情報配信ネットワークサーバ  102-インターネットまたは専用回線などのネットワーク  103-配信された価格時系列の受信部分  104-配信された価格時系列情報の記録媒体  105-売買パターン情報の記録媒体  106-売買条件判断部分  107-目標価格や各種パラメータを入力するためのキーボード  108-売買判断結果などを表示するための画面表示装置  201-投資家が入力した目標価格リストから現在価格を検索する部分  202-価格から移動平均などを計算する前処理部分  203-３層フィールドフォワード型ニューラルネットワーク  204-ニューラルネットワーク出力値判定部分
【図１】
0003152512.tif 000010
【図２】
0003152512.tif 000011
【図３】
0003152512.tif 000012
【図４】
0003152512.tif 000013
【図５】
0003152512.tif 000014
【図６】
0003152512.tif 000015
【図７】
0003152512.tif 000016
【図８】
0003152512.tif 000017
【図９】
0003152512.tif 000018
【図１０】
0003152512.tif 000019
【図１１】
0003152512.tif 000020
【図１２】
0003152512.tif 000021
【手続補正書】
【提出日】平成21年4月21日(2009.4.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】実用新案登録請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【実用新案登録請求の範囲】
【請求項１】
取引所またはその取次会社の価格情報配信ネットワークサーバ（101）からインターネットまたは専用回線などのネットワーク（102）経由で配信された価格時系列情報をデータ受信部（103）で受信或いは既に受信して価格時系列情報の記録媒体（104）に保存したものと，投資家がキーボード（107）から入力した目標価格リストを売買条件判断部（106）に入力し，前記売買条件判断部にて前記価格時系列情報から現在価格の移動平均の計算，前記移動平均と前記現在価格の乖離度の計算，前記移動平均に対する前記現在価格の位置の計算，前記移動平均から推移方向の指数化計算，前記現在価格から最高・最安値の判別，前記最高・最安値に対する前記現在価格の位置計算，前記目標価格リスト内価格から前記現在価格検索の各結果を，投資家が売買パターン情報の記録媒体（105）から複数の売買パターンを読込ませて学習させた３層のフィードフォワード型ニューラルネットワーク（203）に入力，計算して前記売買パターンのうちいずれか１つの売買判断結果を画面表示装置（108）に出力する装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００２】
人工知能技術にはファジー理論，ニューラルネットワーク，遺伝アルゴリズムの３つがある。これらを応用した発明は数多くあり，パターン認識など産業的に広く使用されている。非特許文献ではファジー理論を用いて，証券売買パターンの１つである「グランビルの法則（Granville's law）」（図３）による株式売買注文の検証が行われた。また，特許文献では複数の情報入力を有する入力層と複数の中間層、２つ以上の売買判断情報の出力を有する出力層で構成された３層のフィードフォワード型ニューラルネットワーク（文献では神経回路網と記されている）を用いてチャートによる証券価格分析手法の１つであるポイントアンドフィギュア（P&F）チャートで価格分析を行い，ニューラルネットワークの出力から売買判断結果を出力する装置の開発が行われた。これら２種の発明は金融証券分野で幅広く知られている相場価格分析方法を取り入れている。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
従来は複数の売買パターンを単一のプログラムで実装することや複数の売買パターンの仕様を変更するにはプログラムの大幅な書換えによる対応であった。本考案では投資家が３層フィードフォワード型ニューラルネットワークに学習させる売買パターンの書換えだけで済むため柔軟性がある。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本装置の構成を図１に表す。本装置はパーソナルコンピュータをもとに構成される。取引中に一定時間間隔で取引所またはその取次会社のネットワークサーバ（101）からインターネット回線や専用回線などのネットワーク経由（102）で配信される価格時系列情報を受信する（103）。本装置で既に受信して記録媒体に保存してある価格時系列情報を読込む（104）。投資家が取引開始前や売買パターン検証前に，売買条件判断部（106）に記録媒体（105）から複数の売買パターンを読込ませて学習させる。投資家が目標価格（価格の節目と呼ばれる）リストを本装置のキーボードから入力する（107）。学習した複数の売買パターンと照合して画面表示装置に売買判断結果を表示する（108）。記録媒体（104）へ受信（103）した価格時系列情報を逐次記録することもでき，取引所で取引が行われていない時でも売買パターンの検証ができる。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本装置の動作の流れを図４に表し，これは売買条件判断部の内部である。現在価格から移動平均を計算する（202）。移動平均と現在価格との乖離度の計算をする。移動平均に対する現在価格の位置を計算する。移動平均から推移方向を計算して指数化する（方向指数）。現在価格と最高値，最安値を逐次比較して最高，最安値を判別する。最高，最安値に対する現在価格の位置計算をする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
前記にて計算した移動平均，移動平均と現在価格の乖離度，移動平均に対する現在価格の位置，方向指数，目標価格リスト検索結果をニューラルネットワークに入力する（203）。ニューラルネットワークで計算して複数の計算結果が出力される。出力値判定部分（204）で複数の計算結果のうち閾値以上の出力があるかを判別し，いずれか１つあれば投資家が学習させた売買パターンのうちのいずれか１つと一致したとして，判断結果表示部にて画面（108）に売買判断結果を表示する。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４０】
101-取引所または取次会社の価格時系列情報配信ネットワークサーバ  102-インターネットまたは専用回線などのネットワーク  103-配信された価格時系列情報の受信部  104-配信された価格時系列情報の記録媒体  105-売買パターン情報の記録媒体  106-売買条件判断部  107-目標価格や各種パラメータを入力するためのキーボード  108-売買判断結果などを表示するための画面表示装置  201-投資家が入力した目標価格リストから現在価格を検索する部分  202-価格から移動平均などを計算する前処理部分  203-３層フィードフォワード型ニューラルネットワーク  204-ニューラルネットワーク出力値判定部分
【手続補正書】
【提出日】平成21年6月2日(2009.6.2)
【手続補正１】
【補正対象書類名】実用新案登録請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【実用新案登録請求の範囲】
【請求項１】
ネットワーク（102）のデータ受信部（103），価格時系列情報の記録媒体（104），売買パターン情報の記録媒体（105），キーボード（107），３層のフィードフォワード型ニューラルネットワーク（203）を内蔵した売買条件判断部（106），画面表示装置（108）を具備し，投資家が前記ニューラルネットワークに前記売買パターン情報の記録媒体から複数の売買パターンを読込ませて学習させ，取引所またはその取次会社の価格情報配信ネットワークサーバ（101）からインターネットまたは専用回線などの前記ネットワーク経由で配信された価格時系列情報を，前記データ受信部で受信或いは既に受信して前記価格時系列情報の記録媒体に保存したものと，投資家が前記キーボードから入力した目標価格リストを前記売買条件判断部に入力し，同部分にて，前記価格時系列情報内の現在価格から移動平均の計算，前記移動平均と前記現在価格の乖離度の計算，前記移動平均に対する前記現在価格の位置の計算，前記移動平均から推移方向の指数化計算，前記現在価格から最高・最安値の判別，前記最高・最安値に対する前記現在価格の位置計算，前記目標価格リストから前記現在価格の検索を行い，前記ニューラルネットワークに前記現在価格と前記移動平均計算以外の全ての前記各処理結果を入力して計算を行い，前記売買パターンのうちいずれか１つの売買判断結果を画面表示装置（108）に出力する装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１４】
前記にて計算した移動平均と現在価格の乖離度，移動平均に対する現在価格の位置，方向指数，最高・最安値に対する現在価格の位置，目標価格リスト検索結果をニューラルネットワーク（203）に入力する。ニューラルネットワークで計算して複数の計算結果が出力される。出力値判定部分（204）で複数の計算結果のうち閾値以上の出力があるかを判別し，いずれか１つあれば投資家が学習させた売買パターンのうちのいずれか１つと一致したとして，画面表示装置（108）に売買判断結果を出力する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１９】
【数２】
0003152512.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】平成21年6月29日(2009.6.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２８】
ニューラルネットワークの入力値から出力値を計算するには数７のニューロンモデル（シグモイド関数）を用いた。xは各ニューロンの入力和，θは各ニューロンの発火閾値(出力値判定部分（204）の閾値とは別)で0.5とした。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３３】
本考案の実施例として売買パターンは「グランビルの法則」（図３）を用いて売買判断を行ない，現在価格に応じて売り＃１〜＃４，買い＃１〜＃４の売買パターン情報を画面に表示する。表示されていない時は売買パターンの条件に満たしていないことを示し，それ以外は図３の通り。グランビルの法則には，チャートでの現在価格とその移動平均の推移と位置関係による８個の売買パターンがある。