(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融商品の値動きを示す価格データからリスクリターンを演算処理部により分析し、その分析結果を画面表示部で表示する金融商品分析方法であって、
各金融商品の値動きを示す価格データを記憶部で記憶する記憶ステップと、
データ取得部が、前記記憶部から任意の分析期間における価格データを前記金融商品ごとに取得するデータ取得ステップと、
データ分析部が、前記データ取得部で取得した価格データから、単位期間ごとのリターンとこれらリターンの分布特性とを、前記金融商品ごとに算出するデータ分析ステップと、
リターン分布算出部が、前記データ分析部で算出したリターンの分布特性から、個々のリターンの値の確率密度を、前記金融商品ごとに算出するリターン分布算出ステップと、
表示制御部が、前記リターン分布算出部で算出した確率密度に応じて色、図柄、または幅がリターン軸方向に変化するグラフ図形を前記金融商品ごとに生成し、これらグラフ図形をリターン軸に対して並列的に配置した分析結果画面を前記画面表示部で表示する表示制御ステップと
を備えることを特徴とする金融商品分析方法。
【請求項２】
請求項１に記載の金融商品分析方法において、
前記表示制御部は、前記グラフ図形とともに新たな分析期間を操作入力するための操作シンボルを表示し、
前記データ取得部は、前記操作シンボルにより入力された新たな分析期間における価格データを前記金融商品ごとに取得する
ことを特徴とする金融商品分析方法。
【請求項３】
金融商品の値動きを示す価格データからリスクリターンを演算処理部により分析し、その分析結果を画面表示部で表示する金融商品分析装置であって、
各金融商品の値動きを示す価格データを記憶する記憶部と、
前記記憶部から任意の分析期間における価格データを前記金融商品ごとに取得するデータ取得部と、
前記データ取得部で取得した価格データから、単位期間ごとのリターンとこれらリターンの分布特性とを、前記金融商品ごとに算出するデータ分析部と、
前記データ分析部で算出したリターンの分布特性から、個々のリターンの値の確率密度を、前記金融商品ごとに算出するリターン分布算出部と、
前記リターン分布算出部で算出した確率密度に応じて色、図柄、または幅がリターン軸方向に変化するグラフ図形を前記金融商品ごとに生成し、これらグラフ図形をリターン軸に対して並列的に配置した分析結果画面を前記画面表示部で表示する表示制御部と
を備えることを特徴とする金融商品分析装置。
【請求項４】
請求項３に記載の金融商品分析装置において、
前記表示制御部は、前記グラフ図形とともに新たな分析期間を操作入力するための操作シンボルを表示し、
前記データ取得部は、前記操作シンボルにより入力された新たな分析期間における価格データを前記金融商品ごとに取得する
ことを特徴とする金融商品分析装置。
【請求項５】
金融商品の値動きを示す価格データからリスクリターンを演算処理部により分析し、その分析結果を画面表示部で表示する金融商品分析装置のコンピュータに、請求項１に記載した金融商品分析方法の各ステップを実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理技術に関し、特にコンピュータを用いて分析した金融商品の分析結果を比較表示する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
投資信託や株式などの金融商品について複数の銘柄のうちから投資する銘柄を選択する際、個々の銘柄の運用実績を、コンピュータを用いて定量的に分析し、その分析結果を比較表示することが必要となる。
従来、このような金融商品の分析方法として、各銘柄のリスクリターンを分析して比較表示する方法がある（例えば、特許文献１など参照）。図１１は、従来のリスクリターン分析結果表示例である。この例では、横軸をリスクとするとともに、縦軸をリターンとし、過去の値動きに基づいて個々の銘柄ごとに算出したリスクとリターンの交点に、当該銘柄のシンボルをプロットしたものである。図１１によれば、銘柄Ａのリスクおよびリターンの両方とも、銘柄Ｂより高いことがわかる。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２２０１９６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、このような従来技術では、個々の銘柄について分析したリスクリターンの違いが把握することができるものの、このリターンはあくまでも当該銘柄についての平均的な指標であって、リターンがどのような分布を有しているのかを、グラフ表示から直感的に把握することができないという問題点があった。
【０００５】
金融商品の価格は、日々変動するため、リターンの値もこの値動き、すなわちボラリティに応じて分散している。一般的な金融商品では、リターンの分布は、個々の銘柄の特性に応じた広がりを持つ。一般的には、この分布を正規分布に近似して表現し処理ケースも多い。図１２は、リターンの分布を示す説明図である。この例では、分布を正規分布としているため、分布の中央がリターンの平均値であり、前述した図１１のリターン値に相当する。また、分布の広がり度合いすなわち分散が前述した図１１のリスク値に相当する。
【０００６】
したがって、図１１では、銘柄Ａ，Ｂのリターンが平均値のみ、１点で表されているため、リターン自身がどの程度のばらつき、すなわちリスクを有しているのか、あるリターンではどのくらいの期待度が得られるのかを、表示画面から直感的に把握することができない。
本発明はこのような課題を解決するためのものであり、各金融商品のリターンがどのような分布の違いを有しているのかを、表示画面から直感的に把握することができる金融商品分析方法、装置、およびプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
このような目的を達成するために、本発明にかかる金融商品分析方法は、金融商品の値動きを示す価格データからリスクリターンを演算処理部により分析し、その分析結果を画面表示部で表示する金融商品分析方法であって、各金融商品の値動きを示す価格データを記憶部で記憶する記憶ステップと、データ取得部が、記憶部から任意の分析期間における価格データを金融商品ごとに取得するデータ取得ステップと、データ分析部が、データ取得部で取得した価格データから、単位期間ごとのリターンとこれらリターンの分布特性とを、金融商品ごとに算出するデータ分析ステップと、リターン分布算出部が、データ分析部で算出したリターンの分布特性から、個々のリターンの値の確率密度を、金融商品ごとに算出するリターン分布算出ステップと、表示制御部が、リターン分布算出部で算出した確率密度に応じて色、図柄、または幅がリターン軸方向に変化するグラフ図形を金融商品ごとに生成し、これらグラフ図形をリターン軸に対して並列的に配置した分析結果画面を画面表示部で表示する表示制御ステップとを備えている。
【０００８】
この際、表示制御部で、グラフ図形とともに新たな分析期間を操作入力するための操作シンボルを表示し、データ取得部で、操作シンボルにより入力された新たな分析期間における価格データを金融商品ごとに取得するようにしてもよい。
【０００９】
また、本発明にかかる金融商品分析装置は、金融商品の値動きを示す価格データからリスクリターンを演算処理部により分析し、その分析結果を画面表示部で表示する金融商品分析装置であって、各金融商品の値動きを示す価格データを記憶する記憶部と、記憶部から任意の分析期間における価格データを金融商品ごとに取得するデータ取得部と、データ取得部で取得した価格データから、単位期間ごとのリターンとこれらリターンの分布特性とを、金融商品ごとに算出するデータ分析部と、データ分析部で算出したリターンの分布特性から、個々のリターンの値の確率密度を、金融商品ごとに算出するリターン分布算出部と、リターン分布算出部で算出した確率密度に応じて色、図柄、または幅がリターン軸方向に変化するグラフ図形を金融商品ごとに生成し、これらグラフ図形をリターン軸に対して並列的に配置した分析結果画面を画面表示部で表示する表示制御部とを備えている。
【００１０】
この際、表示制御部で、グラフ図形とともに新たな分析期間を操作入力するための操作シンボルを表示し、データ取得部で、操作シンボルにより入力された新たな分析期間における価格データを金融商品ごとに取得するようにしてもよい。
【００１１】
また、本発明にかかるプログラムは、金融商品の値動きを示す価格データからリスクリターンを演算処理部により分析し、その分析結果を画面表示部で表示する金融商品分析装置のコンピュータに、請求項１に記載した金融商品分析方法の各ステップを実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、過去の値動きのボラリティによって分散しているリターンが、その分布の密度に応じた色、図柄、または幅を有するグラフ図形で画面表示される。このため、リターンというひとつの軸の中で、金融商品のリターンとリスクの両方を同時に表現することが可能となる。したがって、各金融商品のリターンがどのような分布の違いを有しているのかを、表示画面から直感的に把握することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
［第１の実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる金融商品分析装置について説明する。図１は、本発明の第１の実施の形態にかかる金融商品分析装置の構成を示すブロック図である。
この金融商品分析装置１０は、全体としてパーソナルコンピュータやワークステーションコンピュータなどの情報処理装置からなり、金融商品の値動きを示す価格データからリスクリターンを分析し、その分析結果を画面表示部でグラフ表示する機能を有している。
【００１４】
本実施の形態は、記憶部から取得した任意の分析期間における価格データから、単位期間ごとのリターンとこれらリターンの分布特性とを、金融商品ごとに算出し、これらリターンの分布特性から、個々のリターンの値の確率密度を、金融商品ごとに算出し、これら確率密度に応じて色、図柄、または大きさがリターン軸に沿って変化するグラフ図形を金融商品ごとに生成し、これらグラフ図形をリターン軸に対して並列的に配置した分析結果画面を画面表示部で表示する。
【００１５】
次に、図１を参照して、金融商品分析装置１０の構成について詳細に説明する。
この金融商品分析装置１０には、主な機能部として、操作入力部１１、画面表示部１２、通信インターフェース部（以下、通信Ｉ／Ｆ部という）１３、記憶部１４、および演算処理部１５が設けられており、データバスＢを介して相互に接続されている。
【００１６】
操作入力部１１は、キーボードやマウスなどの操作入力装置からなり、オペレータの操作を検出して演算処理部１５へ出力する機能を有している。
画面表示部１２は、ＬＣＤやＰＤＰなどの画面表示装置からなり、演算処理部１５からの指示に応じて、操作メニューや金融商品の分析結果を示すグラフなどの各種情報を画面表示する機能を有している。
通信Ｉ／Ｆ部１３は、通信回線を介して接続された外部装置（図示せず）とデータ通信を行うことにより、価格データ、プログラム、分析結果データなどをやり取りする機能を有している。
【００１７】
記憶部１４は、ハードディスクやメモリなどの記憶装置からなり、演算処理部１５での処理に用いる各種処理情報やプログラム１４Ｐを記憶する機能を有している。
プログラム１４Ｐは、演算処理部１５のＣＰＵに読み込まれて実行されることにより、各種処理部を実現するプログラムであり、通信Ｉ／Ｆ部１３などのデータ入出力部を介して外部装置や記録媒体から読み込まれて予め記憶部１４に格納される。
【００１８】
記憶部１４で記憶する主な処理情報として、価格データ１４Ａがある。価格データ１４Ａは、分析対象となる各金融商品の値動きを示す価格データ（時系列データ）である。図２は、価格データの構成例である。図２の例では、投資信託の価格データが例として示されており、取引の日付と当該取引日における当日基準価額とが組として登録されている。なお、株式などの投資信託以外の金融商品の価格データについては、日中でも価格が動くため、時分秒等単位での同様の構成のデータを持つ。
【００１９】
演算処理部１５は、ＣＰＵおよびその周辺回路を有し、記憶部１４のプログラム１４Ｐを読み込んで実行することにより、上記ハードウェアとプログラム１４Ｐとを協働させて、各種処理部を実現する機能を有している。
演算処理部１５で実現する主な処理部として、データ取得部１５Ａ、データ分析部１５Ｂ、リターン分布算出部１５Ｃ、および表示制御部１５Ｄがある。
【００２０】
データ取得部１５Ａは、記憶部１４の価格データ１４Ａから任意の分析期間における価格データを金融商品ごとに取得する機能と、操作入力部１１で検出された、操作シンボルに対する操作に応じて、オペレータから入力された新たな分析期間を取得する機能と、この新たな分析期間における価格データを記憶部１４の価格データ１４Ａから金融商品ごとに取得する機能とを有している。
【００２１】
データ分析部１５Ｂは、データ取得部１５Ａで取得した価格データから、日次や月次、または任意の期間などの単位期間ごとのリターンとこれらリターンの分布特性とを、金融商品ごとに算出する機能を有している。例えば、日次のリターンは、前日価格と当日価格とから、例えば年率換算した騰落率（収益率）を求めればよい。また、リターンの分布特性とは、当該分析期間におけるリターンの各値の度数の分布を示す特性である。データ分析部１５Ｂでは、リターンのばらつき分布から、平均値と標準偏差とを算出する。また、分布が正規分布であると仮定すれば、この正規分布の分散を各金融商品のリスクとして算出してもよい。
【００２２】
リターン分析算出部１５Ｃは、データ分析部１５Ｂで算出したリターンの分布特性から、個々のリターンの値の確率密度を、金融商品ごとに算出する機能を有している。ここでは、正規分布を表す確率密度関数に基づいて、個々のリターンの値ごとにその確率密度を算出すればよい。
【００２３】
表示制御部１５Ｄは、リターン分布算出部１５Ｃで算出した確率密度に応じて、色、図柄、または幅がリターン軸方向に変化するグラフ図形を、金融商品ごとに生成する機能と、これらグラフ図形をリターン軸に対して並列的に配置した分析結果画面を画面表示部１２で表示する機能とを有している。
【００２４】
［第１の実施の形態の動作］
次に、図３を参照して、本発明の第１の実施の形態にかかる金融商品分析装置の動作について説明する。図３は、本発明の第１の実施の形態にかかる金融商品分析装置の分析処理を示すフローチャートである。
金融商品分析装置１０の演算処理部１５は、操作入力部１１で検出したオペレータ操作に応じて、図３の分析処理を開始する。ここでは、当該オペレータ操作により、分岐処理開始時に、分析対象となる金融商品、および分析期間が指定されているものとする。
【００２５】
演算処理部１５は、まず、データ取得部１５Ａにより、記憶部１４の価格データ１４Ａから、オペレータ操作で指定されている分析期間における価格データを、同じくオペレータ操作で分析対象として指定されている金融商品ごとに取得する（ステップ１００）。
続いて、演算処理部１５は、データ分析部１５Ｂにより、データ取得部１５Ａで取得した価格データから、日次や月次、または任意の期間などの単位期間ごとのリターンとこれらリターンの分布特性とを、金融商品ごとに算出する（ステップ１０１）。
【００２６】
次に、演算処理部１５は、リターン分析算出部１５Ｃにより、データ分析部１５Ｂで算出したリターンの分布特性から、個々のリターンの値の確率密度分布を、金融商品ごとに算出する（ステップ１０２）。
その後、演算処理部１５は、表示制御部１５Ｄにより、リターン分布算出部１５Ｃで算出した確率密度に応じて、色、図柄、または幅がリターン軸方向に変化するグラフ図形を、金融商品ごとに生成する（ステップ１０３）。
【００２７】
図４は、表示パラメータ関数を示すグラフである。表示制御部１５Ｄにおいて、グラフ図形を生成する際、図４に示すような、確率密度と濃度との関係を示す表示パラメータ関数を、予め記憶部１４に設定しておく。図４の例では、確率密度として表示すべき表示レンジすなわち最大確率密度Ｐｍａｘから最小確率密度Ｐｍｉｎまでを設定し、このレンジに対して最大濃度Ｄｍａｘから最小濃度Ｄｍｉｎまでを対応させてある。この関係に基づいて、確率密度を入力として濃度を算出するための表示パラメータ関数を予め導出しておけばよい。これにより、金融商品Ａの平均リターンＲａの濃度はＤａとなり、金融商品Ｂの平均リターンＲｂの濃度はＤｂとなる。なお、図４において破線や点線で示したように、上記表示パラメータ関数として線形関数ではなく、確率密度の増加に応じて単調増加する曲線関数を用いてもよく、さらには後述のように階段関数を用いてもよい。
【００２８】
図５は、リターン分布とグラフ図形との関係を示す説明図である。表示制御部１５Ｄでは、上記表示パラメータ関数に基づき、それぞれの金融商品のグラフ図形を生成する。この際、グラフ図形は、図５に示すように、当該金融商品のリターン分布特性の中央に位置する平均リターンを中心として、リターン分布特性の両裾部分に位置する確率密度Ｐｍｉｎのリターン値までの長さを有することになる。また、グラフ図形の濃度は、グラフ図形中央の平均リターンに相当する濃度Ｄｘが最も濃く、グラフ図形両端へ向けて最小濃度Ｄｍｉｎまで徐々に変化する。
【００２９】
したがって、図５の例において、金融商品Ｂのリターン分布特性が金融商品Ａのリターン分布特性よりその広がりが狭いため、金融商品Ｂのグラフ図形の長さは金融商品Ａのグラフ図形の長さに比較して長く描画されている。また、金融商品Ｂの平均リターンＲｂが金融商品Ａの平均リターンＲａより高いため、金融商品Ｂのグラフ図形中央の濃度Ｄｂは金融商品Ａのグラフ図形中央の濃度Ｄａに比較して高い濃度で描画されている。
【００３０】
このようにして、金融商品ことにグラフ図形を生成した後、表示制御部１５Ｄは、これらグラフ図形をリターン軸に対して並列的に配置した分析結果画面を生成し（ステップ１０４）、その分析結果画面を画面表示部１２で表示する（ステップ１０５）。
図６は、分析結果画面例である。図６の分析結果画面２０には、分析対象となる金融商品Ａ〜Ｄのグラフ図形を表示するグラフ表示エリア２１と、金融商品Ａ〜Ｄに関する情報を表示する情報表示エリア２２と、分析期間を操作入力するスライダーバー・コントロールからなる操作シンボル２３とが配置されている。
【００３１】
グラフ表示エリア２１の縦軸２１Ｙは、各金融商品のリターン（例えば、年率換算％）を示している。各金融商品のグラフ図形は、この縦軸２１Ｙからなるリターン軸に対して、グラフ表示エリア２１の横軸２１Ｘ方向に、並列的に配置されている。
【００３２】
この後、演算処理部１５は、操作入力部１１により、操作シンボル２３による分析期間の変更操作が検出された場合（ステップ１０６：ＹＥＳ）、ステップ１００戻って新たな分析期間についての分析を開始する。図７は、異なる分析期間における分析結果画面例である。これにより、スライダーバー・コントロールを操作するだけで、例えばスライダーバー・コントロールで操作入力された分析開始時点から所定期間長を有する任意の分析期間における分析結果を画面で確認することができる。したがって、分析期間の違いによる金融商品のリターン分布の変化を、極めて簡単な操作で把握することができる。
また、操作入力部１１により、分析処理終了の操作が検出された場合（ステップ１０７：ＹＥＳ）、画面表示部１２を制御して分析結果画面２０を消去し、一連の分析処理を終了する。
【００３３】
［第１の実施の形態の効果］
このように、本実施の形態は、記憶部１４から取得した任意の分析期間における価格データから、単位期間ごとのリターンとこれらリターンの分布特性とを、金融商品ごとに算出し、これらリターンの分布特性から、個々のリターンの値の確率密度を、金融商品ごとに算出し、これら確率密度に応じて色、図柄、または幅がリターン軸方向に変化するグラフ図形を金融商品ごとに生成し、これらグラフ図形をリターン軸に対して並列的に配置した分析結果画面を画面表示部で表示している。
【００３４】
これにより、前述の図６に示したように、過去の値動きのボラリティによって分散された期待リターンが、その期待度に応じた色、図柄、または幅を有するグラフ図形で画面表示される。このため、リターンというひとつの軸の中で、金融商品のリターンとリスクの両方を同時に表現することが可能となる。したがって、各金融商品のリターンがどのような分布の違いを有しているのかを、表示画面から直感的に把握することができる。
【００３５】
また、複数の金融商品のグラフ図形がリターン軸に対して並列的に配置されるため、例えば、各グラフ図形の中央位置を比較することにより、各金融商品の平均リターンの違いを把握できる。また、各グラフ図形の中央の色の濃度を比較することにより、各金融商品の平均リターンでの確率密度、すなわち期待度の違いを把握することができる。さらに、各グラフ図形の長さ（リターン軸方向）を比較することにより、各金融商品におけるリターンのばらつき、すなわちリスクの違いを把握することができる。
【００３６】
また、本実施の形態では、分析結果画面に設けたスライダーバー・コントロールなどの操作シンボルによる分析期間の変更に応じて、新たな分析期間についての分析を開始するようにしたので、操作シンボルを操作するだけで、任意の分析期間における分析結果を画面で確認することができる。したがって、分析期間の違いによる金融商品のリターン分布の変化を、極めて簡単な操作で把握することができる。これにより、複数の金融商品を組み合わせてポートフォリオを構築した場合のアロケーションによる効果を、視覚的かつダイナミックに表示画面上で確認することが可能となる。
【００３７】
［実施の形態の拡張］
以上の実施の形態では、金融商品のリターン分布の確率密度をグラフ図形の色、特に１つの色の濃度で表現した場合を例として説明したが、これに限定されるものではない。
例えば、グラフ図形の色変化を、リターン分布の確率密度に応じた異なる色の間の変化で表現してもよい。この際、表示パラメータ関数としては、確率密度から色彩を特定するためのパラメータ、例えばＲＧＢ色空間におけるＲ，Ｇ，Ｂの各成分を導出する関数を用いればよい。これにより、単色の濃淡を用いた場合と比較して、特徴を把握しやすい分析結果画面を表示することが可能となる。
【００３８】
色を数値（チャンネルと呼ぶ）の組み合わせによって表現するための方法として、色空間と呼ばれる座標系が用いられており、色空間を表現する１つの方法として、色空間を色相 (hue)、彩度 (saturation value)、明度 (value) で表すＨＳＶモデルがある。本発明でいうグラフ図形の色変化は、これら色空間内における異なる座標位置への変化を指し、色相、彩度、明度のいずれか１つ以上が変化していればよい。したがって、色相を変化させれば、例えば赤色から青色へ徐々に変化し、彩度を変化させれば黒み（くすみ）度合いが変化して赤色から黒色へ徐々に変化し、明度を変化させれば、色の明るさすなわち前述した色の濃度が変化して赤色から白色へ徐々に変化することになる。
【００３９】
また、リターン分布の確率密度をグラフ図形の図柄の変化で表現してもよい。図８は、表示パラメータ関数（ハッチング密度）を示すグラフである。この例では、確率密度が高いほどハッチング密度を高くして表現している。この際、表示パラメータ関数としては、確率密度からハッチング密度を特定するためのパラメータを導出する関数を用いればよい。また、ハッチング密度の変化に代えて、ハッチングを構成する点や線などのパターンの大きさや太さを変化させてもよい。
なお、図８の例では、表示パラメータ関数として、確率密度の増加に応じてハッチング密度が階段的に増加する階段関数の例が示されている。なお、最小ハッチング密度Ｄｍｉｎから最大ハッチング密度Ｄｍａｘまでの階段数については、画面表示装置の分解能などに合わせて任意に選択すればよい。また、高い分解能を持つ場合には、図８の破線で示したように、表示パラメータ関数として前述した線形関数や曲線関数を用いてもよい。
【００４０】
さらには、リターン分布の確率密度をグラフ図形の大きさの変化で表現してもよい。図９は、表示パラメータ関数（円半径）を示すグラフである。この例では、確率密度が高いほど半径の大きい円で表現している。この際、表示パラメータ関数としては、確率密度から円の半径を特定するためのパラメータを導出する関数を用いればよい。また、リターン分布の広がりを円の大きさで表現してもよい。なお、円の大きさで確率密度やリターン分布の広がりを示す場合、リターン軸方向に沿ったリターンの変化を表現することはできない。
【００４１】
また、リターン分布の確率密度をグラフ図形の幅で表現してもよい。図１０は、表示パラメータ関数（グラフ図形幅）を示すグラフである。この例では、確率密度が高いほどグラフ図形の幅を広くして表現しており、各グラフ図形は、中央の幅が最も広く、分布の裾方向に向かって徐々に幅が狭くなる。この際、表示パラメータ関数としては、確率密度から幅の大きさを導出する関数を用いればよい。
【００４２】
また、以上では、確率密度に対する各種表示パラメータを関数で求める場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、例えば確率密度と表示パラメータとの組からなる変換テーブルを用いて確率密度に対する表示パラメータを求めてもよい。この場合には、グラフ図形の色、図柄、または幅などが、リターン軸方向で段階的に変化することになる。
また、前述した各表示パラメータのいずれか２つ以上を組み合わせて、リターン分布をグラフ図形で表現してもよい。
【００４３】
また、以上では、分析結果画面に操作シンボルを設けて分析期間を変更可能とした場合を例として説明したが、これに限定されるものではなく、分析結果画面とは別個の画面、例えばシミュレーション画面に操作シンボルを設けて、複数の金融商品を組み合わせてポートフォリオを構築した場合のアロケーションを分析するようにしてもよい。
この場合、操作入力された各金融商品の構成比に応じてポートフォリオ全体のリターンとその分布特性をデータ分析部１５Ｂで算出するとともに、この分布特性から個々のリターンの値の確率密度をリターン分析算出部１５Ｃで算出し、当該ポートフォリオのグラフ図形を表示制御部１５Ｄにより生成し、ポートフォリオを構成する金融商品と並べてシミュレーション画面で表示するようにしてもよい。
【００４４】
また、分析結果画面の情報表示エリア２２に表示した各金融商品に関する表示情報を、それぞれマウスで操作可能なオブジェクトで構成し、任意の金融商品のオブジェクトをマウスでシミュレーション画面へドロップ操作することにより、ポートフォリオを構築する金融商品を選択するようにしてもよい。
また、各金融商品の構成比を操作入力する、例えばスライダーバー・コントロールなどの操作シンボル２３を、シミュレーション画面に配置してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明の第１の実施の形態にかかる金融商品分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】価格データの構成例である。
【図３】本発明の第１の実施の形態にかかる金融商品分析装置の分析処理を示すフローチャートである。
【図４】表示パラメータ関数（濃度）を示すグラフである。
【図５】リターン分布とグラフ図形との関係を示す説明図である。
【図６】分析結果画面例である。
【図７】異なる分析期間における分析結果画面例である。
【図８】表示パラメータ関数（ハッチング密度）を示すグラフである。
【図９】表示パラメータ関数（円半径）を示すグラフである。
【図１０】表示パラメータ関数（グラフ図形幅）を示すグラフである。
【図１１】従来のリスクリターン分析結果表示例である。
【図１２】リターンの分布を示す説明図である。
【符号の説明】
【００４６】
１０…金融商品分析装置、１１…操作入力部、１２…画面表示部、１３…通信Ｉ／Ｆ部、１４…記憶部、１４Ａ…価格データ、１４Ｐ…プログラム、１５…演算処理部、１５Ａ…データ取得部、１５Ｂ…データ分析部、１５Ｃ…リターン分布算出部、１５Ｄ…表示制御部。
【図１】
0005196548.tif 000002
【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】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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