(57)【要約】【課題】  最新のデータを付加した最新の市場モデルを再現し、このモデルを用いて、進化型計算により最良解を探索して、ユーザに提供する取引支援システム、取引支援プログラム及びその記録媒体を提供する。【解決手段】  本発明の取引支援システムは、個々の対象に関する複数項目からなる情報を収集する情報収集部と、前記収集した情報を蓄積する情報記録部と、前記収集した情報に欠損値処理を施すデータ提供部と、前記収集した情報を用いて過去の市場を再現する市場再現部と、ユーザが指定する時点における対象の情報について、所定の指標に基づいて戦略を作成する戦略作成部と、前記作成した戦略を用いて、過去の再現市場で適応度を算出する適応度算出部と、前記算出した適応度をユーザに提供する提供部とを有する。【選択図】  図２
2008129984.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個々の対象に関する複数項目からなる情報を収集する情報収集部と、
前記収集した情報を蓄積する情報記録部と、
前記収集した情報に欠損値処理を施すデータ提供部と、
前記収集した情報を用いて過去の市場を再現する市場再現部と、
ユーザが指定する時点における対象の情報について、所定の指標に基づいて戦略を作成する戦略作成部と、
前記作成した戦略を用いて、過去の再現市場で適応度を算出する適応度算出部と、
前記算出した適応度をユーザに提供する提供部と
を有する取引支援システム。
【請求項２】
前記所定の指標は、板情報を含む、請求項１に記載の取引支援システム。
【請求項３】
個々の対象に関する複数項目からなる情報を収集する情報収集ステップと、
前記収集した情報を蓄積する情報記録ステップと、
前記収集した情報に欠損値処理を施すデータ提供ステップと、
前記収集した情報を用いて過去の市場を再現する市場再現ステップと、
ユーザが指定する時点における対象の情報について、所定の指標に基づいて戦略を作成する戦略作成ステップと、
前記作成した戦略を用いて、過去の再現市場で適応度を算出する適応度算出ステップと、
前記算出した適応度をユーザに提供する提供ステップと
を有する取引支援方法。
【請求項４】
戦略を作成する際に、板情報を含む所定の指標を用いる、請求項３に記載の取引支援方法。
【請求項５】
個々の対象に関する複数項目からなる情報を収集する情報収集ステップと、
前記収集した情報を蓄積する情報記録ステップと、
前記収集した情報に欠損値処理を施すデータ提供ステップと、
前記収集した情報を用いて過去の市場を再現する市場再現ステップと、
ユーザが指定する時点における対象の情報について、所定の指標に基づいて戦略を作成する戦略作成ステップと、
前記作成した戦略を用いて、過去の再現市場で適応度を算出する適応度算出ステップと、
前記算出した適応度をユーザに提供する提供ステップと
を有する取引支援プログラム。
【請求項６】
戦略を作成する際に、板情報を含む所定の指標を用いる、請求項５に記載の取引支援プログラム。
【請求項７】
請求項５または6に記載の取引支援プログラムをコンピュータに読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、証券、商品先物、為替等の金融商品の取引を行う際の取引支援方法、取引支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットなどに代表される通信ネットワークの急速な普及に伴い、顧客（投資家）がインターネットなどを利用して、商品先物取引や証券取引などを行うホームトレードが実現されている。このような取引を行う者を支援するために、種々の試みがなされている。
【０００３】
特に、将来の市場状況の予測方法としては、計算機中に仮想の市場を構築して、仮想市場中での仮想投資家の活動と、実際の投資家の活動とを行うことにより、経済現象を解析することが試みられている（例えば、非特許文献１、２参照）。
【０００４】
非特許文献１に記載の方法（Ｕ−Ｍａｒｔ）では、株価指数を将来の一定の日に、今の時点で取り決めた値段で取引する株価指標先物を用いた板寄せ形式を用いる。したがって、非特許文献1に記載の方法では、ディトレード戦略を解析するには有効ではない。また、非特許文献２に記載の方法（カブロボコンテスト）では、板情報を全く考慮していない。ディトレードを行うにあたり、板情報は最も重要な判断材料である。したがって、非特許文献２に記載の方法でも、ディトレード戦略を解析するには有効な日中データを取得できない。
【０００５】
売買が成立していない売り注文の指値と買い注文の指値を「気配値」という。板とは、売りと買いの注文状況（気配値）をリアルタイムに示したものである。呼び値（よびね）とは、主に株式や債券を取引所で取引する際に、意思表示された取引の希望価格のことである。気配値の間隔は、呼び値単位と呼ばれる。株取引においては株価に応じた呼び値単位が定められており、この単位より細かい価格の指定はできない。
【０００６】
株価は単一の数値により表される。実際の株式の売買に当たっては、最も安く買うことができる価格（最良売気配値）と、最も高く売ることができる価格（最良買気配値）とを考慮する必要がある。最良売気配値は、最良買気配値より小さくなることはない。最良売気配値で株を買った直後に、確実に売れる価格は最良買気配値となる。このため、購入者は、株を購入した瞬間から、最良売気配値と最良買気配値の差額分のリスクを負うことになる。図1は、最良売気配値と最良買気配値の関係を説明する図である。図1に示す例では、即座に株を買いたければ２０３０円でしか買えず、即座に株を売りたければ２０２５円でしか売れないことになる。中長期投資の場合にはこの問題は顕在化しないが、ディトレードの場合は本質的な問題である。
【０００７】
生物の進化のメカニズムをまねてデータ構造を変形、合成、選択して、最適化問題を解法する手法として進化型計算が知られている。市場は、時間とともに変化する。このように時系列に変化するものを動的環境問題と言われている。進化型計算は、静的な問題に比べ動的な問題への適用が困難である。したがって、進化型計算を動的環境にうまく適用して、最適な解を探索することが望まれる。
【非特許文献１】喜多  一、“Ｕ−Ｍａｒｔ  入門”、［online］、２０００年５月２４日、Ｕ−Ｍａｒｔ  プロジェクト、［平成１８年１１月２５日検索］、〈ＵＲＬ；http://u-mart.econ.kyoto-u.ac.jp/articles/u-mart-introduction.pdf〉
【非特許文献２】“スーパー・カブロボ大会サイト”、２００６年８月２５日、［平成１８年１１月２５日検索］、〈ＵＲＬ；http://www.kaburobo.jp/docs/super-kaburobo_rule_rev1-04_0825_2006.pdf〉
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
すなわち、本発明は、上記問題に鑑みなされたものであり、その目的は、最新のデータを付加した最新の市場モデルを再現し、このモデルを用いて、進化型計算により最良解を探索して、ユーザに提供する取引支援システム、取引支援プログラム及びその記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の取引支援システムは、個々の対象に関する複数項目からなる情報を収集する情報収集部と、前記収集した情報を蓄積する情報記録部と、前記収集した情報に欠損値処理を施すデータ提供部と、前記収集した情報を用いて過去の市場を再現する市場再現部と、ユーザが指定する時点における対象の情報について、所定の指標に基づいて戦略を作成する戦略作成部と、前記作成した戦略を用いて、過去の再現市場で適応度を算出する適応度算出部と、前記算出した適応度をユーザに提供する提供部とを有する。
【００１０】
本発明では、収集し、蓄積した、個々の対象に関する複数項目からなる情報から過去の市場の再現を行う。ユーザの希望する時点の対象の情報について、所定の市場に基づいて戦略を作成する。次に、この戦略を、過去の再現市場で適応度を算出する。適応度の高い戦略をユーザに提供する。ユーザは、得られた戦略を用いて、翌日の現実の市場で取引を行うことで、より有利な取引を行うことができる。
【００１１】
前記所定の指標は、板情報を含むとよい。これにより、ディトレードに適した戦略を得ることができる。
【００１２】
また、本発明の取引支援方法は、個々の対象に関する複数項目からなる情報を収集する情報収集ステップと、前記収集した情報を蓄積する情報記録ステップと、前記収集した情報に欠損値処理を施すデータ提供ステップと、前記収集した情報を用いて過去の市場を再現する市場再現ステップと、ユーザが指定する時点における対象の情報について、所定の指標に基づいて戦略を作成する戦略作成ステップと、前記作成した戦略を用いて、過去の再現市場で適応度を算出する適応度算出ステップと、前記算出した適応度をユーザに提供する提供ステップとを有する。また、戦略を作成する際に、板情報を含む所定の指標を用いるとよい。
【００１３】
また、本発明の取引支援プログラムは、個々の対象に関する複数項目からなる情報を収集する情報収集ステップと、前記収集した情報を蓄積する情報記録ステップと、前記収集した情報に欠損値処理を施すデータ提供ステップと、前記収集した情報を用いて過去の市場を再現する市場再現ステップと、ユーザが指定する時点における対象の情報について、所定の指標に基づいて戦略を作成する戦略作成ステップと、前記作成した戦略を用いて、過去の再現市場で適応度を算出する適応度算出ステップと、前記算出した適応度をユーザに提供する提供ステップとを有する。また、戦略を作成する際に、板情報を含む所定の指標を用いるとよい。
【００１４】
また、上記取引支援プログラムをコンピュータに読み取り可能な記録媒体であってもよい。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、最新のデータを付加した最新の市場モデルを再現し、このモデルを用いて、進化型計算により最良解を探索して、ユーザに提供する。したがって、ユーザは、得られた戦略を用いて、翌日の現実の市場で取引を行うことで、より有利な取引を行うことができる取引支援システム、取引支援プログラム及びその記録媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に、本発明を、図面を用いて詳細に説明する。
【００１７】
［構成］
図２は、本発明にかかる取引支援システムの概略を示す図である。本システムは、情報収集部１と、前記収集した情報を蓄積する情報記録部２と、前記収集した情報に欠損値処理を施すデータ提供部３と、前記収集した情報を用いて過去の市場を再現する市場再現部４と、ユーザが指定する時点における対象の情報について、所定の指標に基づいて戦略を作成する戦略作成部５と、前記作成した戦略を用いて、過去の再現市場で適応度を算出する適応度算出部６と、前記算出した適応度をユーザに提供する提供部７とを、少なくとも備えて構成される。また、図示はしていないが、自動取引装置が含まれていてもよい。
【００１８】
図１に示す本システムは、例えば、中央演算処理装置、入出力インターフェース装置、外部記憶装置を備えるワークステーション等のコンピュータシステムで実現される。また、本システムを実現するための１または複数のプログラムを記憶媒体に記憶させておき、該プログラムを記憶媒体読出装置等で読み出し、読み出したプログラムをＣＰＵやメモリを備えたコンピュータシステムで実行させることで、図１に示す本システムの各装置および情報記録部を実現する構成としてもよい。
【００１９】
本システムでは、情報収集部１を用いて一定間隔毎（例えば数秒から数十秒間隔）に実際の市場の情報として、株価、金利、債券の利率と価格、為替、先物商品等の情報を、例えば、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の計算機ネットワークを用いて自動的に抽出し、収集する。例えば、株価に関しては、営業日ごとに、事前に選択した銘柄を対象として銘柄コード、銘柄名称、現在値、現在値時刻、出来高、出来高加重平均、最良売気配値、最良売気配数、最良買気配値、最良買気配数、歩み値情報などを収集する。このように収集した情報は、情報記録部２に送られ記憶される。情報記憶部２は、ネットワークから得られた株価情報をＣＳＶ（Ｃｏｍｍａ  Ｓｅｐａｒａｔｅｄ  Ｖａｌｕｅ）ファイルまたはマルチユーザ・マルチスレッドのＳＱＬデータベース等に保存する。また、情報の収集は、例えば株が取引される日中において、行う。
【００２０】
データ提供部３は、情報記録部２から収集した情報を取り出し、エラーデータの削除など、収集した情報に欠損値がある場合に欠損値処理を施す。取り出された情報は、市場再現部４にて過去の市場を計算機上で再現する。市場の再現は、一日の市場の動向を、数秒刻みの板情報を細かく再現することができる。
【００２１】
戦略作成部５では、ユーザが指定する時点における対象の情報について、所定の指標に基づいて戦略を作成する。この指標は、情報記録部２中に、モジュール化されて記録されている。次に、適応度算出部６は、この戦略を用いて、過去の市場における適応度を算出する。得られた適応度は、提供部７からユーザに提供され、ユーザはこの適応度に基づいて、現実の市場での取引を行うことができる。また、戦略を、情報の収集を行っていない（オフライン）の状態で、過去の市場を正確に再現した市場中で検証するので、戦略を進化させたり、学習させることができる。
【００２２】
[取引支援システムおよび取引支援方法]
以下の説明では、株式取引を行う場合に基づいて説明する。本発明においては、進化型計算をより有効に用いるため、実際の動的問題を計算機上でモデル化し、モデル化した問題に対して進化型計算を適用する。具体的には、株価が変動する日中には、リアルタイムで株価情報を収集し、市場終了後に新たなデータを付加した最新の市場モデルを構築し、最良解を検索する。
【００２３】
［戦略の作成］
本発明においては、取引戦略として、進化型計算方式を用いる。以下の例では、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）の例と、遺伝的プログラム（ＧＰ）の例を用いて説明する。本発明に用いられる進化型計算方式としては、これらに限定されるものではなく、公知の方式を用いることができる。
【００２４】
（遺伝的アルゴリズム（ＧＡ））
ＧＡにおける固体表現では、各遺伝子に指標を与え、その与えた指標に対して｛０、１｝を割り当てる。具体的には、図３に示すように、遺伝子長１４の遺伝子コードを一つの取引戦略として、遺伝子コードのうち、前半部の７つの遺伝子を買い条件、後半部の７つの遺伝子を売り条件に割り当てて、その条件に従って売買を行う。遺伝子に割り当てる指標としては、｛０、１｝を割り当てることができるものを用いることができる。また、遺伝子の数も任意に定めることができる。
【００２５】
以下に、遺伝子に割り当てる指標の一例を示す。過去の株価、出来高、板の厚みに関する指標を与え、それぞれ、基準間隔ｔを用いて、ｔ、２ｔ、３ｔ、４ｔ秒前のデータと現在のデータにより、｛０、１｝を決める。基準間隔ｔは外部から与えられるパラメータである。
【００２６】
１．株価に関する指標
探索している時点の株価をＰｃとし、探索している時点からｔ、２ｔ、３ｔ、４ｔ秒前の株価をそれぞれＰ−ｔ、Ｐ−２ｔ、Ｐ−３ｔ、Ｐ−４ｔとする。株価の指標は以下のようになる。
（１）ＰｃとＰ−ｔの大小（図３の（１））：Ｐｃ＞Ｐ−ｔならば１、それ以外は０
（２）ＰｃとＰ−２ｔの大小（図３の（２））：Ｐｃ＞Ｐ−２ｔならば１、それ以外は０
（３）ＰｃとＰ−３ｔの大小（図３の（３））：Ｐｃ＞Ｐ−３ｔならば１、それ以外は０
（４）ＰｃとＰ−４ｔの大小（図３の（４））：Ｐｃ＞Ｐ−４ｔならば１、それ以外は０
【００２７】
２．出来高に関する指標
（５）２ｔからｔ秒前までの出来高Ｖ０と、ｔ秒前から探索している時点までの出来高Ｖ１の大小（図３の（５））：Ｖ０＜Ｖ１ならば１、それ以外は０
（６）４ｔから２ｔ秒前までの出来高Ｖ２と、２ｔ秒前から探索している時点までの出来高Ｖ３の大小（図３の（６））：Ｖ２＜Ｖ３ならば１、それ以外は０
【００２８】
３．板の厚みに関する指標
図４に示すように、最良買気配から買い板５つ分と、最良売気配から売り板５つ分の注文数を得る。それぞれの５つ注文数の合計値の大小（図３の（７））：最良買気配の合計値が最良売気配の合計値より大きければ１、それ以外は０
【００２９】
上記のようにして得られた値を図３の（１）〜（７）に割り当てる。また買い条件に関しても同様にして、得られた値を図３の（１）〜（７）に割り当てる。
【００３０】
このようにして得られた戦略を用いて、市場再現モデルで取引を行う。取引を行う仮想取引エージェントの利益を適応度とする。例えば、最良売気配値から、最良買気配値を引いたものを一日の利益とする。市場再現モデルの再現期間は特に制限はなく、取引を行うことを望む期間、期日を任意に選択できる。期間の利益の合計または所定の期日の利益を適応度とする。
【００３１】
シミュレーションを行う際には、一定の売買条件を設定する。例えば、以下のような条件で、１日のシミュレーションを行う。エージェントはまず買い状態から始まり、買い条件が成立すれば最良売気配値で買い付ける。買い付け後は、売り条件が成立すれば最良買気配値で売却する。各エージェントは１日に１回だけ売買をする。買い条件に一致したものの売り条件に一致せず、株式を売買しなかった場合には、終値で売却する。さらに、買い条件にも一致しなかった場合には利益を０とする。
【００３２】
（遺伝的プログラム（ＧＰ））
ＧＰにおける固体表現では、戦略を木構造で表現する。非終端記号にはテクニカル指標による条件、終端記号にはエージェントの行動（売買）を用いる。図５は、ＧＰにおける固体例の一例を示す図である。この図の例では、現在の株価と非終端ノードの指標とを比較して売買を決定している。このように、ＧＰでは、まず根から順に現在までの株式情報を参照して行動を判断していく。戦略を表現した木を進化させることにより複雑な条件分岐を持つ戦略を生成することが出来る。板情報から売り板、買い板の厚さ、売気配数、買気配数、売気配値、買気配値、呼値などを用いて、株を購入、売却、何もしないなどのエージェントの行動を反映させることで、ＧＰを用いた戦略を立てることができる。
【００３３】
上記のような戦略を用いて、再現市場で取引を行う。取引を行う仮想取引エージェントの利益の多いものを、適応度が高いものとする。適応度は、ユーザに提供される。適応度が高い戦略の場合は、ユーザは、その戦略を用いて、翌日、現実の市場で取引を行う。また、適応度が低い戦略の場合は、ユーザは、別な戦略を用いて再度再現市場で取引を行うことができる。
【００３４】
本発明の取引支援システムは、株価、金利、債券の利率と価格、為替、先物商品等の取引に利用できる。特に、取引に板情報が用いられるものであれば好ましい。
【００３５】
なお、上記各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりテーブル監視処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００３６】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
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良い。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）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】図１は、最良売気配値と最良買気配値の関係を説明する図である。
【図２】図２は、本発明にかかる取引支援システムの概略を示す図である。
【図３】図３は、遺伝子アルゴリズムにより固体表現をした遺伝子コードの一例を示す図である。
【図４】図４は、最良売気配値と最良買気配値の注文数を示す図である。
【図５】図５は、ＧＰにおける固体例の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１    情報収集部
２    情報記録部
３    データ提供部
４    市場再現部
５    戦略作成部
６    適応度算出部
７    提供部
【図２】
2008129984.tif 000003
【図１】
2008129984.tif 000004
【図３】
2008129984.tif 000005
【図４】
2008129984.tif 000006
【図５】
2008129984.tif 000007