(57)【要約】【課題】  金融商品取引学習システム及び方法の提供。【解決手段】  金融商品取引学習システムは、取引装置、ファイル転送装置、ユーザー取引経験装置、経験共有装置を具え、ユーザー取引経験装置は更に金融商品操作日記装置、単一標的操作分析装置及び操作準則維持装置を具えている。ユーザーとその他のユーザーの取引経験、金融商品傾向分析図表が本発明の金融商品取引学習システム及び方法に整合される。ユーザーは本システムを通して全ての金融商品取引過程の記録を獲得し、任意の取引時点の状況を追跡でき、ゆえにその記憶を強化でき、また単一標的の操作成績分析を通し、及びその解決策が正確かを検証し、後日の操作の注意事項となし、更に共有メカニズムを通して、その他のユーザーの操作経験を参考とし、学習心得として帰納させて、これによりユーザーの金融商品操作学習上の強大なフィードバックメカニズムを提供する。【選択図】        図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザーがワークステーションでネットワークを通して取引データを提供して取引を行なうのに供される取引装置と、
ユーザーの取引装置中における取引過程を記録できるユーザー取引経験装置と、
を具えたことを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項２】
請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザー取引経験装置が金融商品取引学習効果を提供することを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項３】
請求項２記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザー取引経験装置が更に操作日記装置を具え、該操作日記装置はユーザーの取引装置中の全ての取引過程を記録し、ユーザーがワークステーションでネットワークを通して過去の取引記録を問い合わせ並びに閲覧するのに供されることを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項４】
請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザーが操作成績に不満足の状況で、取引装置が帳簿を零にリセットしてストックをクリアすることを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項５】
請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザー取引経験装置が更に単一標的操作分析装置を具え、該単一標的操作分析装置はユーザーの取引装置中の各標的の取引過程を分析することを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項６】
請求項５記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザーが単一標的操作分析装置により過去のこの単一標的に対する操作の完全な記録を追跡できることを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項７】
請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザー取引経験装置は使用者が操作準則を維持するための操作準則維持装置を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項８】
請求項７記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザーは操作準則維持装置により操作準則を他のユーザーの参考に開放することができることを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項９】
請求項７記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザーは操作準則維持装置により操作準則を他のユーザーの参考に不開放とすることができることを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項１０】
請求項８記載の金融商品取引学習システムにおいて、他のユーザーは操作準則維持装置中で開放された操作準則を確認できることを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項１１】
請求項８記載の金融商品取引学習システムにおいて、他のユーザーはその操作準則維持装置中に開放された操作準則を保存できることを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項１２】
請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、取引結果を更新してユーザー取引経験装置に保存し、ユーザー操作の損益状況の計算に供するファイル転送装置を具えたことを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項１３】
請求項１２記載の金融商品取引学習システムにおいて、ファイル転送装置が毎日設定時間に自動ファイル転送し、自動的に金融商品の毎日の取引価格を補正することを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項１４】
請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、経験共有装置を更に具え、該経験共有装置はユーザーが他のユーザーの取引経験を問い合わせてユーザー間相互学習のフィードバック効果を発生するのに供されることを特徴とする、金融商品取引学習システム。
【請求項１５】
金融商品取引学習方法において、
ｂ．ユーザーがワークステーションにおいて、ネットワークを通して取引データを取引装置に提供し、取引を行なうステップ、
ｅ．ユーザーがユーザー取引経験装置により、取引装置中の取引過程を問い合わせるステップ、
を具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【請求項１６】
請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ａ．ユーザーがワークステーションにおいて、ネットワークを通して操作準則を操作準則維持装置に追加するステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【請求項１７】
請求項１６記載の金融商品取引学習方法において、
ａ１．ユーザーがこの操作準則を他のユーザーの参考に開放することを決定するステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【請求項１８】
請求項１７記載の金融商品取引学習方法において、
ａ２．他のユーザーがこの操作準則を引用可能となるステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【請求項１９】
請求項１６記載の金融商品取引学習方法において、
ａ３．ユーザーが操作準則を他のユーザーの参考に不開放とするステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【請求項２０】
請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｃ．金融商品取引学習システムがユーザー取引日付及び時間を判断し、取引価格を設定して全ての株の開始値となし、且つ各取引及びストック株より税金と手数料を差し引くステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【請求項２１】
請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｄ．金融商品取引学習システムがファイル転送装置を通して、最新の終わり値を更新してユーザー取引経験装置に保存し、ユーザー操作の損益状況を計算するステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【請求項２２】
請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｆ．ユーザーがワークステーションにおいて、ネットワークを通して単一標的操作分析装置によりこの単一標的の過去の操作の完全な記録を追跡するステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【請求項２３】
請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｇ．別のユーザーが第２ワークステーションにおいて、ネットワークを通して経験共有装置によりその他のユーザーのユーザー取引経験装置に問い合わせを行なうステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【請求項２４】
請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｈ１．ユーザーがワークステーションにおいて、ネットワークを通して取引装置により帳簿を零にリセットしてストックをクリアするステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【請求項２５】
請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｈ２．ユーザーがワークステーションにおいて、ネットワークを通して取引装置により操作を続行するステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一種の金融商品取引学習システム及び方法に係り、特にユーザー取引データベース、金融商品傾向分析図表、ユーザー本人の取引経験、及びその他のユーザーの取引経験を整合させた金融商品取引学習システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、金融商品取引学習の解決策の多くは完全な情報の提供が主流である。ある形式によると、サイト業者が解決策を提供し、現在、ＹＡＨＯＯ等でユーザーに株式ニュース、株式市場状況や傾向分析、メモを提供し、また、専門の経済サイトでは、解決策として、新聞、産業研究報告、個人投資研究報告等を提供している。また別の解決策として、現在、Ｅ−Ｓｔｏｃｋサイト（http://www.e-stock.com.tw ）のように、ユーザーに金融商品取引に関するゲーム活動を提供するものもあるが、このような方式は完全な学習過程に欠かせない三つの要素、即ち、記憶、思考、フィードバックが欠けている。その取引ゲームはバーチャル取引環境のゲーム結果を提供するが、プレイヤーが学習効果を得ることは難しく、更に続けて過去の取引過程を追跡することができず、ゲームの成功或いは失敗の原因を検査分析することができない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来の技術の、学習効果を提供できないという欠点を有効に解決するため、本発明は斬新な金融商品取引学習システム及び方法を提供する。それは、ユーザーに金融商品操作日記装置、単一標的操作分析装置及び操作準則維持装置を提供する。本発明はユーザー取引データベース、傾向分析図、個人取引経験、ユーザー取引経験を一つのホームページに整合させた金融商品取引学習システム及び方法である。
【０００４】
ゆえに、本発明の第１の目的は、金融商品取引をシュミレートした金融商品取引学習システム及び方法を提供することにある。
【０００５】
本発明の第２の目的は、記憶、思考、フィードバックの三要素の完全な学習過程を具えた金融商品取引学習システム及び方法を提供することにある。
【０００６】
本発明の第３の目的は、単一標的操作分析装置を具えた金融商品取引学習システム及び方法を提供することにある。
【０００７】
本発明の第４の目的は、ユーザー間操作経験共有メカニズムを具えた金融商品取引学習システム及び方法を提供することにある。
【０００８】
本発明の第５の目的は、操作準則セルフ維持、共有及び納入メカニズムを具えた金融商品取引学習システム及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１の発明は、ユーザーがワークステーションでネットワークを通して取引データを提供して取引を行なうのに供される取引装置と、
ユーザーの取引装置中における取引過程を記録できるユーザー取引経験装置と、
を具えたことを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項２の発明は、請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザー取引経験装置が金融商品取引学習効果を提供することを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項３の発明は、請求項２記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザー取引経験装置が更に操作日記装置を具え、該操作日記装置はユーザーの取引装置中の全ての取引過程を記録し、ユーザーがワークステーションでネットワークを通して過去の取引記録を問い合わせ並びに閲覧するのに供されることを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項４の発明は、請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザーが操作成績に不満足の状況で、取引装置が帳簿を零にリセットしてストックをクリアすることを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項５の発明は、請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザー取引経験装置が更に単一標的操作分析装置を具え、該単一標的操作分析装置はユーザーの取引装置中の各標的の取引過程を分析することを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項６の発明は、請求項５記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザーが単一標的操作分析装置により過去のこの単一標的に対する操作の完全な記録を追跡できることを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項７の発明は、請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザー取引経験装置は使用者が操作準則を維持するのに供される操作準則維持装置を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項８の発明は、請求項７記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザーは操作準則維持装置により操作準則を他のユーザーの参考に開放することができることを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項９の発明は、請求項７記載の金融商品取引学習システムにおいて、ユーザーは操作準則維持装置により操作準則を他のユーザーの参考に不開放とすることができることを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項１０の発明は、請求項８記載の金融商品取引学習システムにおいて、他のユーザーは操作準則維持装置中で開放された操作準則を確認できることを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項１１の発明は、請求項８記載の金融商品取引学習システムにおいて、他のユーザーはその操作準則維持装置中に開放された操作準則を保存できることを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項１２の発明は、請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、取引結果を更新してユーザー取引経験装置に保存し、ユーザー操作の損益状況の計算に供するファイル転送装置を具えたことを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項１３の発明は、請求項１２記載の金融商品取引学習システムにおいて、ファイル転送装置が毎日設定時間に自動ファイル転送し、自動的に金融商品の毎日の取引価格を補正することを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項１４の発明は、請求項１記載の金融商品取引学習システムにおいて、経験共有装置を更に具え、該経験共有装置はユーザーが他のユーザーの取引経験を問い合わせてユーザー間相互学習のフィードバック効果を発生するのに供されることを特徴とする、金融商品取引学習システムとしている。
請求項１５の発明は、金融商品取引学習方法において、
ｂ．ユーザーがワークステーションにおいて、ネットワークを通して取引データを取引装置に提供し、取引を行なうステップ、
ｅ．ユーザーがユーザー取引経験装置により、取引装置中の取引過程を問い合わせるステップ、
を具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
請求項１６の発明は、請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ａ．ユーザーがワークステーションにおいて、ネットワークを通して操作準則を操作準則維持装置に追加するステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
請求項１７の発明は、請求項１６記載の金融商品取引学習方法において、
ａ１．ユーザーがこの操作準則を他のユーザーの参考に開放することを決定するステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
請求項１８の発明は、請求項１７記載の金融商品取引学習方法において、
ａ２．他のユーザーがこの操作準則を引用可能となるステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
請求項１９の発明は、請求項１６記載の金融商品取引学習方法において、
ａ３．ユーザーが操作準則を他のユーザーの参考に不開放とするステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
請求項２０の発明は、請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｃ．金融商品取引学習システムがユーザー取引日付及び時間を判断し、取引価格を設定して全ての株の開始値となし、且つ各取引及びストック株より税金と手数料を差し引くステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
請求項２１の発明は、請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｄ．金融商品取引学習システムがファイル転送装置を通して、最新の終わり値を更新してユーザー取引経験装置に保存し、ユーザー操作の損益状況を計算するステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
請求項２２の発明は、請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｆ．ユーザーがワークステーションにおいて、ネットワークを通して単一標的操作分析装置によりこの単一標的の過去の操作の完全な記録を追跡するステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
請求項２３の発明は、請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｇ．別のユーザーが第２ワークステーションにおいて、ネットワークを通して経験共有装置によりその他のユーザーのユーザー取引経験装置に問い合わせを行なうステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
請求項２４の発明は、請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｈ１．ユーザーがワークステーションにおいて、ネットワークを通して取引装置により帳簿を零にリセットしてストックをクリアするステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
請求項２５の発明は、請求項１５記載の金融商品取引学習方法において、
ｈ２．ユーザーがワークステーションにおいて、ネットワークを通して取引装置により操作を続行するステップ、
を更に具えたことを特徴とする、金融商品取引学習方法としている。
【発明の効果】
【００１０】
本発明の金融商品取引学習システムは、取引装置、ファイル転送装置、ユーザー取引経験装置、経験共有装置を具え、ユーザー取引経験装置は更に金融商品操作日記装置、単一標的操作分析装置及び操作準則維持装置を具えている。ユーザーとその他のユーザーの取引経験、金融商品傾向分析図表が本発明の金融商品取引学習システム及び方法に整合される。ユーザーは本システムを通して全ての金融商品取引過程の記録を獲得し、任意の取引時点の状況を追跡でき、ゆえにその記憶を強化でき、また単一標的の操作成績分析を通し、及びその解決策が正確かを検証し、後日の操作の注意事項となし、更に共有メカニズムを通して、その他のユーザーの操作経験を参考とし、学習心得として帰納させて、これによりユーザーの金融商品操作学習上の強大なフィードバックメカニズムを提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下に本発明の第１から第４実施例を説明するが、本発明の実施例はこれに限定されるものではない。本発明の金融商品取引学習システムは、取引装置、ファイル転送装置、ユーザー取引経験装置、経験共有装置を具え、ユーザー取引経験装置は更に金融商品操作日記装置、単一標的操作分析装置及び操作準則維持装置を具えている。
【００１２】
図１に示されるのは金融商品取引学習システムであり、第１ユーザーが取引装置１ａとファイル転送装置１ｂを通し、その取引経験を過去操作記録１ｃに保存し、並びに準則データベース１ｄが結合されて、ユーザー取引経験装置１が形成される。第２ユーザーは第２ワークステーション１ｅよりユーザー取引経験装置１を通して全てのデータベースを閲覧でき、これにより第１ユーザーの経験を学習できる。更に図２に示されるように、ユーザー取引経験装置１は操作日記装置１ｆ、単一標的操作分析装置１ｇ、操作準則維持装置１ｈを具えている。ユーザーは、操作日記装置１ｆはユーザーの毎日の情勢により情勢分析記録１ｉを形成し、操作準則維持装置１ｈより適宜準則を引用し、並びに取引装置（図２中に未表示）を通して取引を実行する。ファイル転送装置はユーザーの毎日の取引終了時に、最新のストック株価を自動計算し、並びに履歴記録１ｃとなす。
【００１３】
ユーザーは取引装置を通して金融商品操作を行ない、並びに操作準則維持装置により自身の操作準則を追加或いは改修でき、また、操作準則をその他のユーザーの参考に開放するか否か、或いはその他のユーザーの操作準則を引用するかを選択できる。システムは毎日ファイル転送装置によりユーザーの該金融商品操作の結果を発生した後、金融商品操作日記装置により続けてユーザーの毎日の操作結果及び取引履歴を記録し、ユーザーはまた単一標的操作分析装置を通して、自身の各一つの金融商品特定標的の操作成績及び履歴記録を分析できるほか、その他のユーザーの操作成績及び履歴記録に対して分析を行なえ、ユーザーはまた、その操作結果に対する満足程度により、ストックをクリアし新たに取引を開始するか否かを決定できる。ユーザーはまた経験共有装置を通してその他のユーザーのユーザー取引経験装置を検索でき、参考のユーザー操作成績が良好であれば、プラスフィードバックの学習効果を発生し、もし参考のユーザー操作成績が不良であれば、マイナスフィードバックの学習効果を発生する。
【００１４】
以下の説明中、ネットワークとはインターネット、企業内ネットーク或いは両者の組合せを指し、且つ図面を簡易化するため、ネットワーク部分は未表示とされている。金融商品取引学習システムは電子化取引プラットフォームとされうる。
【００１５】
第１実施例：
図３及び図４を参照されたい。これは本発明の第１実施例の操作準則を未開放とし且つ帳簿を零にリセットする金融商品取引学習システム（以下に学習システム１０と略称する）の方法表示図及びフローチャートである。それは以下のステップを包含する。
【００１６】
図３のステップＡ（図４のステップ１１１）：ユーザーが第１ワークステーション１１において、ネットワークを通して追加した操作準則を操作準則維持装置１０４ｃに保存し、並びにこの準則をその他のユーザーに開放しないことを決定し（ステップＡ１）、その他のユーザーがこの準則を参考及び引用（図中に未表示のステップＡ２）できないようにする。その具体的なフローは図５に示されるとおりである。ユーザーは操作準則維持装置１ｈ中に準則内容を入力すると共に、準則の属性を不開放に設定し、更にこの準則を準則データベースに保存する。このとき、該準則データベースは不開放とされ、これにより他のユーザーはこの準則を参考、引用不能となる。
【００１７】
図３のステップＢ（図４のステップ１１２）：ユーザーが第１ワークステーション１１において、ネットワークを通して取引データを取引装置１０１に提供する。その具体的なフローは図６のＤ１に示されるようであり、該取引データの取引形態は追加部分或いは減少部分とされうる。ユーザーが追加部分を選択する時、追加したい株名称及び数量を入力し、現在の現金が十分であるかを計算する。もし不足（ノー）であれば、新たに株と数量を選択する。もし十分（イエス）であれば、この取引データを取引装置の暫時保存取引データベースに保存する。ユーザーが減少部分を選択する時、減少したい株名称及び数量を入力し、現在のストック数量を超過しているかを計算する。もし超過（イエス）であれば、新たに株と数量を選択する。もし未超過（ノー）であれば、この取引データを取引装置の暫時保存取引データベースに保存する。
【００１８】
図３に未表示のステップＣ（図４のステップ１１３）：学習システム１０がユーザー取引日付と時間を判断し、取引価格を設定して全ての株の開始値となし、且つ各取引及びストック株より税金と手数料を差し引く。その具体的なフローは図６のＤ２に示されるとおりであり、学習システムが毎日午前８時４５分前の取引を当日取引データとして設定し、午前８時４５分から次の日の午前８時４５分前の取引を次の日の取引データとして設定する。もし取引日付が当日のものでなければ（ノー）、その取引データを新たに暫時保存取引データベースに保存し、もし取引データが当日のものであれば（イエス）、その取引データを暫時保存取引データベースより取り出し並びにファイル転送装置に保存する。
【００１９】
図３のステップＤ（図４のステップ１１４）：学習システム１０が取引価格として設定するものが全ての株価の開始値とされ、且つ各取引及びストック株はいずれも全て税金と手数料が差し引かれ並びにファイル転送装置１０２を通し、最新の終わり値が更新されユーザー取引経験装置１０４に保存され、ユーザー操作の損益状況が計算される。その具体的なフローは図６のＤ３に示されるようであり、ファイル転送装置が当日の市場データを使用して暫時保存取引データベース中の取引データの取引金額を計算し、並びに手数料、税金を差し引き、更に取引データを履歴記録中に累積する。
【００２０】
図３のステップＥ（図４のステップ１１５）：ユーザーが第１ワークステーション１１において、ネットワークを通して操作日記装置１０４ａにより過去の全ての取引を問い合わせ並びに閲覧する。
【００２１】
図３のステップＦ（図４のステップ１１６）：ユーザーが第１ワークステーション１１において、ネットワークを通して単一標的操作分析装置１０４ｂにより過去の単一標的の操作の完全な記録を追跡する。
【００２２】
図３のステップＧ（図４のステップ１１７）：別のユーザーが第２ワークステーション１２において、ネットワークを通して経験共有装置１０３（ステップＧ１）、ユーザー取引経験装置１０４に問い合わせを行ない（ステップＧ２）、学習効果を発生する。
【００２３】
図３のステップＨ（図４のステップ１１８）：ユーザーが操作成績に満足しない時、第１ワークステーション１１において、ネットワークを通して取引装置１０１により帳簿を０にリセットし、ストックをクリアする。
【００２４】
第２実施例：
図７及び図８を参照されたい。これは本発明の第２実施例の操作準則を開放し且つ帳簿を零にリセットする金融商品取引学習システム（以下に学習システム２０と略称する）の方法表示図及びフローチャートである。それは以下のステップを包含する。
【００２５】
図７のステップＡ（図８のステップ２２１）：ユーザーが第１ワークステーション２１において、ネットワークを通して追加した操作準則を操作準則維持装置２０４ｃに保存し、並びにこの準則をその他のユーザーに開放することを決定し（ステップＡ１）、その他のユーザーがこの準則を導入できるようにする（ステップＡ２）。その具体的なフローは図５に示されるとおりである。ユーザーは操作準則維持装置１ｈ中に準則内容を入力すると共に、準則の属性を開放に設定し、更にこの準則を準則データベースに保存する。このとき、該準則データベースは開放とされ、これにより他のユーザーはこの準則を参考、引用することができるようになる。
【００２６】
図７のステップＢ（図８のステップ２２２）：ユーザーが第１ワークステーション２１において、ネットワークを通して取引データを取引装置２０１に提供する。その具体的なフローは図６のＤ１に示されるようであり、該取引データの取引形態は追加部分或いは減少部分とされうる。ユーザーが追加部分を選択する時、追加したい株名称及び数量を入力し、現在の現金が十分であるかを計算する。もし不足（ノー）であれば、新たに株と数量を選択する。もし十分（イエス）であれば、この取引データを取引装置の暫時保存取引データベースに保存する。ユーザーが減少部分を選択する時、減少したい株名称及び数量を入力し、現在のストック数量を超過しているかを計算する。もし超過（イエス）であれば、新たに株と数量を選択する。もし未超過（ノー）であれば、この取引データを取引装置の暫時保存取引データベースに保存する。
【００２７】
図７に未表示のステップＣ（図８のステップ２２３）：学習システム２０がユーザー取引日付と時間を判断し、取引価格を設定し全ての株の開始値となし、且つ各取引及びストック株より税金と手数料を差し引く。その具体的なフローは図６のＤ２に示されるとおりであり、学習システムが毎日午前８時４５分前の取引を当日取引データとして設定し、午前８時４５分から次の日の午前８時４５分前の取引を次の日の取引データとして設定する。もし取引日付が当日のものでなければ（ノー）、その取引データを新たに暫時保存取引データベースに保存し、もし取引データが当日のものであれば（イエス）、その取引データを暫時保存取引データベースより取り出し並びにファイル転送装置に保存する。
【００２８】
図７のステップＤ（図８のステップ２２４）：学習システム２０が取引価格として設定したものが全ての株価の開始値とされ、且つ各取引及びストック株はいずれも全て税金と手数料が差し引かれ並びにファイル転送装置２０２を通し、最新の終わり値が更新されユーザー取引経験装置２０４に保存され、ユーザー操作の損益状況が計算される。その具体的なフローは図６のＤ３に示されるようであり、ファイル転送装置が当日の市場データを使用して暫時保存取引データベース中の取引データの取引金額を計算し、並びに手数料、税金を差し引き、更に取引データを履歴記録中に累積する。
【００２９】
図７のステップＥ（図８のステップ２２５）：ユーザーが第１ワークステーション２１において、ネットワークを通して操作日記装置２０４ａにより過去の全ての取引を問い合わせ並びに閲覧する。
【００３０】
図７のステップＦ（図８のステップ２２６）：ユーザーが第１ワークステーション２１において、ネットワークを通して単一標的操作分析装置２０４ｂにより過去の単一標的の操作の完全な記録を追跡する。
【００３１】
図７のステップＧ（図８のステップ２２７）：別のユーザーが第２ワークステーション２２において、ネットワークを通して経験共有装置２０３（ステップＧ１）、ユーザー取引経験装置２０４に問い合わせを行ない（ステップＧ２）、学習効果を発生する。
【００３２】
図７のステップＨ（図８のステップ２２８）：ユーザーが操作成績に満足しない時、第１ワークステーション２１において、ネットワークを通して取引装置２０１により帳簿を０にリセットし、ストックをクリアする。
【００３３】
第３実施例：
図９及び図１０を参照されたい。これは本発明の第３実施例の操作準則を未開放とし且つ帳簿を零にリセットしない金融商品取引学習システム（以下に学習システム３０と略称する）の方法表示図及びフローチャートである。それは以下のステップを包含する。
【００３４】
図９のステップＡ（図１０のステップ３３１）：ユーザーが第１ワークステーション３１において、ネットワークを通して追加した操作準則を操作準則維持装置３０４ｃに保存し、並びにこの準則をその他のユーザーに開放しないことを決定し（ステップＡ１）、その他のユーザーがこの準則を参考及び引用（図中に未表示のステップＡ２）できないようにする。その具体的なフローは図５に示されるとおりである。ユーザーは操作準則維持装置１ｈ中に準則内容を入力すると共に、準則の属性を不開放に設定し、更にこの準則を準則データベースに保存する。このとき、該準則データベースは不開放とされ、これにより他のユーザーはこの準則を参考、引用不能となる。
【００３５】
図９のステップＢ（図１０のステップ３３２）：ユーザーが第１ワークステーション３１において、ネットワークを通して取引データを取引装置３０１に提供する。その具体的なフローは図６のＤ１に示されるようであり、該取引データの取引形態は追加部分或いは減少部分とされうる。ユーザーが追加部分を選択する時、追加したい株名称及び数量を入力し、現在の現金が十分であるかを計算する。もし不足（ノー）であれば、新たに株と数量を選択する。もし十分（イエス）であれば、この取引データを取引装置の暫時保存取引データベースに保存する。ユーザーが減少部分を選択する時、減少したい株名称及び数量を入力し、現在のストック数量を超過しているかを計算する。もし超過（イエス）であれば、新たに株と数量を選択する。もし未超過（ノー）であれば、この取引データを取引装置の暫時保存取引データベースに保存する。
【００３６】
図９に未表示のステップＣ（図１０のステップ３３３）：学習システム３０がユーザー取引日付と時間を判断し、取引価格を設定し全ての株の開始値となし、且つ各取引及びストック株より税金と手数料を差し引く。その具体的なフローは図６のＤ２に示されるとおりであり、学習システムが毎日午前８時４５分前の取引を当日取引データとして設定し、午前８時４５分から次の日の午前８時４５分前の取引を次の日の取引データとして設定する。もし取引日付が当日のものでなければ（ノー）、その取引データを新たに暫時保存取引データベースに保存し、もし取引データが当日のものであれば（イエス）、その取引データを暫時保存取引データベースより取り出し並びにファイル転送装置に保存する。
【００３７】
図９のステップＤ（図１０のステップ３３４）：学習システム３０が取引価格として設定するものが全ての株価の開始値とされ、且つ各取引及びストック株はいずれも全て税金と手数料が差し引かれ並びにファイル転送装置１０２を通し、最新の終わり値が更新されユーザー取引経験装置３０４に保存され、ユーザー操作の損益状況が計算される。その具体的なフローは図６のＤ３に示されるようであり、ファイル転送装置が当日の市場データを使用して暫時保存取引データベース中の取引データの取引金額を計算し、並びに手数料、税金を差し引き、更に取引データを履歴記録中に累積する。
【００３８】
図９のステップＥ（図１０のステップ３３５）：ユーザーが第１ワークステーション３１において、ネットワークを通して操作日記装置３０４ａにより過去の全ての取引を問い合わせ並びに閲覧する。
【００３９】
図９のステップＦ（図１０のステップ３３６）：ユーザーが第１ワークステーション３１において、ネットワークを通して単一標的操作分析装置３０４ｂにより過去の単一標的の操作の完全な記録を追跡する。
【００４０】
図９のステップＧ（図１０のステップ３３７）：別のユーザーが第２ワークステーション３２において、ネットワークを通して経験共有装置３０３（ステップＧ１）、ユーザー取引経験装置１０４に問い合わせを行ない（ステップＧ２）、学習効果を発生する。
【００４１】
図９のステップＨ（図１０のステップ３３８）：ユーザーが操作成績に満足し、ネットワークを通して取引装置３０１に操作を続行する。
【００４２】
第４実施例：
図１１及び図１２を参照されたい。これは本発明の第２実施例の操作準則を開放し且つ帳簿を零にリセットしない金融商品取引学習システム（以下に学習システム４０と略称する）の方法表示図及びフローチャートである。それは以下のステップを包含する。
【００４３】
図１１のステップＡ（図１２のステップ４４１）：ユーザーが第１ワークステーション４１において、ネットワークを通して追加した操作準則を操作準則維持装置４０４ｃに保存し、並びにこの準則をその他のネットフレンドに開放することを決定し（ステップＡ１）、その他のユーザーが第２ワークステーション４２よりこの準則を導入できるようにする（ステップＡ２）。その具体的なフローは図５に示されるとおりである。ユーザーは操作準則維持装置１ｈ中に準則内容を入力すると共に、準則の属性を開放に設定し、更にこの準則を準則データベースに保存する。このとき、該準則データベースは開放とされ、これにより他のユーザーはこの準則を参考、引用することができるようになる。
【００４４】
図１１のステップＢ（図１２のステップ４４２）：ユーザーが第１ワークステーション４１において、ネットワークを通して取引データを取引装置４０１に提供する。その具体的なフローは図６のＤ１に示されるようであり、該取引データの取引形態は追加部分或いは減少部分とされうる。ユーザーが追加部分を選択する時、追加したい株名称及び数量を入力し、現在の現金が十分であるかを計算する。もし不足（ノー）であれば、新たに株と数量を選択する。もし十分（イエス）であれば、この取引データを取引装置の暫時保存取引データベースに保存する。ユーザーが減少部分を選択する時、減少したい株名称及び数量を入力し、現在のストック数量を超過しているかを計算する。もし超過（イエス）であれば、新たに株と数量を選択する。もし未超過（ノー）であれば、この取引データを取引装置の暫時保存取引データベースに保存する。
【００４５】
図１１に未表示のステップＣ（図１２のステップ４４３）：学習システム４０がユーザー取引日付と時間を判断し、取引価格を設定し全ての株の開始値となし、且つ各取引及びストック株より税金と手数料を差し引く。その具体的なフローは図６のＤ２に示されるとおりであり、学習システムが毎日午前８時４５分前の取引を当日取引データとして設定し、午前８時４５分から次の日の午前８時４５分前の取引を次の日の取引データとして設定する。もし取引日付が当日のものでなければ（ノー）、その取引データを新たに暫時保存取引データベースに保存し、もし取引データが当日のものであれば（イエス）、その取引データを暫時保存取引データベースより取り出し並びにファイル転送装置に保存する。
【００４６】
図１１のステップＤ（図１２のステップ４４４）：学習システム４０が取引価格として設定したものが全ての株価の開始値とされ、且つ各取引及びストック株はいずれも全て税金と手数料が差し引かれ並びにファイル転送装置４０２を通し、最新の終わり値が更新されユーザー取引経験装置４０４に保存され、ユーザー操作の損益状況が計算される。その具体的なフローは図６のＤ３に示されるようであり、ファイル転送装置が当日の市場データを使用して暫時保存取引データベース中の取引データの取引金額を計算し、並びに手数料、税金を差し引き、更に取引データを履歴記録中に累積する。
【００４７】
図１１のステップＥ（図１２のステップ４４５）：ユーザーが第１ワークステーション４１において、ネットワークを通して操作日記装置４０４ａにより過去の全ての取引を問い合わせ並びに閲覧する。
【００４８】
図１１のステップＦ（図１２のステップ４４６）：ユーザーが第１ワークステーション４１において、ネットワークを通して単一標的操作分析装置４０４ｂにより過去の単一標的の操作の完全な記録を追跡する。
【００４９】
図１１のステップＧ（図１２のステップ４４７）：別のユーザーが第２ワークステーション２２において、ネットワークを通して経験共有装置４０３（ステップＧ１）、ユーザー取引経験装置４０４に問い合わせを行ない（ステップＧ２）、学習効果を発生する。
【００５０】
図１１のステップＨ（図１２のステップ４４８）：ユーザーが操作成績に満足し、取引装置４０１を通して操作を続行する。
【００５１】
以上は本発明の好ましい実施例の説明であり、本発明の実施範囲を限定するものではなく、本発明の内容に基づきなしうる一部の改修であって本発明の精神より逸脱しないものは、いずれも本発明の範囲に属するものとする。
【００５２】
第１から第４実施例の本発明の金融商品取引学習システム及び方法により、ユーザーは本発明のシステムを通して全ての金融商品の取引過程を記録でき、任意の取引時点状況を追跡でき、並びに全てのユーザー取引経験、金融商品傾向分析図表の整合を通してユーザーの記憶を強化できる。ユーザーは更に単一標的の操作成績分析によりその操作解決策の正確度を検証でき、後日の操作の注意事項とすることができる。ユーザー間で経験共有装置を通して他のユーザーの操作記録及び成績を問い合わせることができ、その経験を吸収して自身の操作経験となすことができ、後日の操作にフィードバック効果を発生することができる。これにより、個人操作経験の検討と他のユーザーの経験の共有を通して、ユーザーが金融操作の学習のフィードバックメカニズムを創造できる。
【００５３】
総合すると、本発明の技術手段及びその達成する効果はＹＡＨＯＯ、Ｅ−Ｓｔｏｃｋ等の従来の技術では達成できないものであり、従来の技術に較べて完全な学習過程に含まれる三つの要素、即ち、記憶、思考、フィードバックを完全に具備している。更に本発明はその出願前に未公開であり、このため本発明は実用性、新規性、進歩性を有する。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の金融商品取引学習システムの表示図である。
【図２】本発明の金融商品取引学習システム中、ユーザー取引経験装置の表示図である。
【図３】本発明の第１実施例の操作準則未開放で帳簿を零にリセットする金融商品取引学習システムの表示図である。
【図４】本発明の第１実施例の操作準則未開放で帳簿を零にリセットする金融商品取引学習システムのフローチャートである。
【図５】本発明の追加の操作準則を操作準則維持装置に保存し、並びにこの準則を他のユーザーに不開放とするフローチャートである。
【図６】本発明の第１実施例の操作準則不開放とし帳簿を零にリセットする金融商品取引学習システムのフローチャートである。
【図７】本発明の第２実施例の操作準則を開放し帳簿を零にリセットする金融商品取引学習システムの表示図である。
【図８】本発明の第２実施例の操作準則を開放し帳簿を零にリセットする金融商品取引学習システムのフローチャートである。
【図９】本発明の第３実施例の操作準則を不開放とし帳簿を零にリセットしない金融商品取引学習システムの表示図である。
【図１０】本発明の第３実施例の操作準則不開放とし帳簿を零にリセットしない金融商品取引学習システムのフローチャートである。
【図１１】本発明の第４実施例の操作準則を開放し帳簿を零にリセットしない金融商品取引学習システムの表示図である。
【図１２】本発明の第４実施例の操作準則を開放し帳簿を零にリセットしない金融商品取引学習システムのフローチャートである。
【符号の説明】
【００５５】
１ｃ  履歴記録
１ｄ  準則データベース
１０、２０、３０、４０  取引学習システム
１１、２１、３１、４１  第１ワークステーション
１ｅ、１２、２２、３２、４２  第２ワークステーション
１ｂ、１０２、２０２、３０２、４０２  ファイル転送装置
１０３、２０３、３０３、４０３  経験共有装置
１、１０４、２０４、３０４、４０４  ユーザー取引経験装置
１ｆ、１０４ａ、２０４ａ、３０４ａ、４０４ａ  操作日記装置
１ｇ、１０４ｂ、２０４ｂ、３０４ｂ、４０４ｂ  単一標的操作分析装置
１ｈ、１０４ｃ、２０４ｃ、３０４ｃ、４０４ｃ  操作準則維持装置
１ｉ  情勢分析記録
１ａ、１０１、２０１、３０１、４０１  取引装置
【図１】
2005078638.tif 000003
【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】
2005078638.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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