(57)【要約】市場状況を評価する、またはランダムに変化するように見える他のパラメータを分析し、変化する状況とブラウン運動によって予測される変化とを比較する装置および方法。変化がブラウン運動によって予測される変化よりも大きい場合、トレンドがあると存在すると考えられ継続することが予想され得る。一方、変化がブラウン運動によって予測される変化よりも小さい場合、過密状態が存在する。十分な測定がなされれば、トレンドまたは過密状態がどのくらい長く続くかを予測することが可能である。好適には、モニタされている状況に関するデータを分析するために必要な演算が、加入者のコンピュータからモニタリングサービスに配信される。【特許請求の範囲】
【請求項１】
経時的に変化するシステムを表すデータを分析する方法であって、
第１の初期モーメントを開始時として、初期第１期間に該データを取得し、該初期第１期間の最小値と該初期第１期間の最大値との間の、該データの初期第１範囲を決定する工程と、
該初期第１期間の該データの該第１範囲と、ブラウン運動に基づく該初期第１期間の該データの予測される範囲とを比較する工程と、
を包含する方法。
【請求項２】
前記比較する工程が、前記データの前記初期第１範囲と、生成されたブラウン運動スタンダードとを比較する工程を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記取得の後であって前記比較する工程の前に、前記データにブートストラッピング手法を適用する工程をさらに包含する、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の初期モーメントを開始時として、初期第２期間に前記データを取得し、前記初期第１期間は該初期第２期間の倍数であり、該初期第２期間の最小値と該初期第２期間の最大値との間の、該データの初期第２範囲を決定する工程をさらに包含し、
前記比較する工程が、該初期第２範囲に対する前記初期第１範囲の実際の関係と、該初期第２範囲に対する該初期第１範囲の予測される関係とを比較し、該比較から、該データがどのように変化しているかを決定する工程を包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記比較し決定する工程が、
前記初期第２範囲に対する前記初期第１範囲の割合を形成し、
該割合が前記倍数の平方根に等しい場合に、前記データが不規則に変化していると結論づける工程と、
該割合が該平方根より大きい場合に、該データがトレンドを持って変化していると結論づける工程と、
前記割合が該平方根より小さい場合に、該データが過密していると結論づける工程と、
を包含する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
後続の初期モーメントを開始時として、後続第１期間に前記データを取得し、該後続第１期間の最小値と該後続第１期間の最大値との間の、該データの後続第１範囲を決定する工程と、
該後続の初期モーメントを開始時として、後続第２期間に該データを取得し、該後続第１期間は該後続第２期間の前記倍数であり、該後続第２期間の最小値と該後続第２期間の最大値との間の、該データの後続第２範囲を決定する工程と、
該後続第２範囲に対する該後続第１範囲の実際の関係と、該後続第２範囲に対する該後続第１範囲の予測される関係とを比較し、該比較から、該データがどのように変化しているかを決定する工程と、
をさらに包含する、請求項４に記載の方法。
【請求項７】
前記取得し決定する工程と、前記比較する工程とを、複数の追加の後続初期モーメントで、反復する工程をさらに包含する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記比較し決定する工程が、前記初期モーメントの各々について、
前記初期第２範囲に対する前記初期第１範囲の割合を形成し、
該割合が前記倍数の平方根に等しい場合に、前記データが不規則に変化していると結論づける工程と、
該割合が該平方根より大きい場合に、該データがトレンドを持って変化していると結論づける工程と、
前記割合が該平方根より小さい場合に、該データが過密していると結論づける工程と、
を包含する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記初期モーメントのうちの２つの連続するモーメントに関する前記割合を比較する工程と、
該割合の各々が前記倍数の平方根に等しい場合に、前記データが不規則に変化していると結論づける工程と、
該割合の各々が該平方根より大きく、後続の割合が先行する割合より大きい場合に、該データがトレンドを持って変化し該トレンドが加速であると結論づける工程と、
該割合の各々が該平方根より大きく、先行する割合が後続の割合より大きい場合に、該データがトレンドを持って変化し該トレンドが減速であると結論づける工程と、
該割合の各々が該平方根より小さく、先行する割合が後続の割合より大きい場合に、該データが過密し該過密が加速であると結論づける工程と、
該割合の各々が該平方根より小さく、後続の割合が先行する割合より大きい場合に、該データが過密し該トレンドが減速であると結論づける工程と、
先行する割合が該平方根より小さく、後続の割合が該平方根より大きい場合に、該データが過密から加速のトレンドに移行したと結論づける工程と、
先行する割合が該平方根より大きく、後続の割合が該平方根より小さい場合に、該データが減速のトレンドから過密に移行したと結論づける工程と、
をさらに包含する、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記初期モーメントのうちの、等しい時間間隔で分離された３つの連続するモーメントに関する前記割合を比較する工程と、
該比較から、前記データがいつ現在の過密の状態またはトレンドから別の過密の状態またはトレンドに移行するかという予測を引き出す工程と、
をさらに包含する、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記予測を閉カーブという形式で表示する工程であって、前記初期モーメントのうちの前記３つの連続するモーメントからのデータポイントが該閉カーブ上で特定される工程をさらに包含する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記データの前記初期第１範囲と該データの前記予測される範囲とを表示する工程をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記表示する工程が、線グラフを表示する工程を包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記表示する工程が、軌道プロットを表示する工程を包含する、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
前記システムが財政システムであって、前記データが財政データである、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記財政システムが市場であって、前記データが価格範囲を表す、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
後続の初期モーメントを開始時として、後続第１期間に前記データを取得し、該後続第１期間の最小値と該後続第１期間の最大値との間の、該データの後続第１範囲を決定する工程と、
該後続第１期間の該データの該後続第１範囲と、該後続第１期間の該データの予測される範囲とを比較する工程と、
をさらに包含する、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
該後続の初期モーメントを開始時として、後続第２期間に前記データを取得し、前記後続第１期間は該後続第２期間の倍数であり、該後続第２期間の最小値と該後続第２期間の最大値との間の、該データの後続第２範囲を決定する工程、
をさらに包含し、
該比較する工程が、該後続第２範囲に対する前記後続第１範囲の実際の関係と、該後続第２範囲に対する該後続第１範囲の予測される関係とを比較し、該比較から、該データがどのように変化しているかを決定する工程を包含する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記取得し決定する工程と、前記比較する工程とを、複数の追加の後続初期モーメントで、反復する工程をさらに包含する、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記取得し決定する工程と、前記比較する工程とを、複数の追加の後続初期モーメントを開始時として反復する工程をさらに包含する、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記取得し決定する工程と、前記比較する工程とを、複数の追加セットの複数の初期モーメントで、反復する工程であって、前記期間は各該セットごとに異なる工程をさらに包含する、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
経時的に変化するデータを分析する装置であって、
第１の初期モーメントを開始時として、初期第１期間に該データを取得し、該初期第１期間の最小値と該初期第１期間の最大値との間の、該データの初期第１範囲を決定する手段と、
該初期第１期間の該データの該第１範囲と、ブラウン運動に基づいて予測される、該初期第１期間の該データの範囲とを比較する手段と、
を備えた装置。
【請求項２３】
ブラウン運動スタンダード生成器をさらに備え、前記比較する手段が、前記データの前記初期第１範囲と、該ブラウン運動スタンダード生成器によって生成されたブラウン運動スタンダードとを比較する、請求項２２に記載の装置。
【請求項２４】
前記取得されたデータにブートストラッピング手法を適用する手段をさらに備えた、請求項２３に記載の装置。
【請求項２５】
前記第１の初期モーメントを開始時として、初期第２期間に前記データを取得し、前記初期第１期間は該初期第２期間の倍数であり、該初期第２期間の最小値と該初期第２期間の最大値との間の、該データの初期第２範囲を決定する手段をさらに備え、
前記比較する手段が、該初期第２範囲に対する前記初期第１範囲の実際の関係と、該初期第２範囲に対する該初期第１範囲の予測される関係とを比較し、該比較から、該データがどのように変化しているかを決定する手段を備えた、請求項２２に記載の装置。
【請求項２６】
前記比較し決定する手段が、前記初期第２範囲に対する前記初期第１範囲の割合を形成し、
該割合が前記倍数の平方根に等しい場合に、前記データが不規則に変化していると結論づけ、
該割合が該平方根より大きい場合に、該データがトレンドを持って変化していると結論づけ、
前記割合が該平方根より小さい場合に、該データが過密していると結論づける、請求項２５に記載の装置。
【請求項２７】
後続の初期モーメントを開始時として、後続第１期間に前記データを取得し、該後続第１期間の最小値と該後続第１期間の最大値との間の、該データの後続第１範囲を決定する手段と、
該後続の初期モーメントを開始時として、後続第２期間に該データを取得し、該後続第１期間は該後続第２期間の前記倍数であり、該後続第２期間の最小値と該後続第２期間の最大値との間の、該データの後続第２範囲を決定する手段と、
該後続第２範囲に対する該後続第１範囲の実際の関係と、該後続第２範囲に対する該後続第１範囲の予測される関係とを比較し、該比較から、該データがどのように変化しているかを決定する手段と、
をさらに備えた、請求項２５に記載の装置。
【請求項２８】
前記データの前記初期第１範囲と該データの前記予測される範囲とを表示する手段をさらに備えた、請求項２２に記載の装置。
【請求項２９】
前記表示する手段が、線グラフを表示する、請求項２８に記載の装置。
【請求項３０】
前記表示する手段が、軌道プロットを表示する、請求項２８に記載の装置。
【請求項３１】
前記システムが財政システムであって、前記データが財政データである、請求項２２に記載の装置。
【請求項３２】
前記財政システムが市場であって、前記データが価格範囲を表す、請求項３１に記載の装置。
【請求項３３】
後続の初期モーメントを開始時として、後続第１期間に前記データを取得し、該後続第１期間の最小値と該後続第１期間の最大値との間の、該データの後続第１範囲を決定する手段と、
該後続第１期間の該データの該後続第１範囲と、該後続第１期間の該データの予測される範囲とを比較する手段と、
をさらに備えた、請求項２２に記載の装置。
【請求項３４】
該後続の初期モーメントを開始時として、後続第２期間に前記データを取得し、前記後続第１期間は該後続第２期間の倍数であり、該後続第２期間の最小値と該後続第２期間の最大値との間の、該データの後続第２範囲を決定する手段をさらに包含し、該比較する手段が、該後続第２範囲に対する前記後続第１範囲の実際の関係と、該後続第２範囲に対する該後続第１範囲の予測される関係とを比較し、該比較から、該データがどのように変化しているかを決定する、請求項３３に記載の装置。
【請求項３５】
経時的に変化するデータを分析する装置であって、
第１の初期モーメントを開始時として、初期第１期間に該データを取得するデータフィードと、
該初期第１期間の最小値と該初期第１期間の最大値との間の、該データの初期第１範囲を決定するプロセッサと、
を備え、
該プロセッサが、該初期第１期間の該データの該第１範囲と、ブラウン運動に基づいて予測される、該初期第１期間の該データの範囲とを比較する装置。
【請求項３６】
ブラウン運動スタンダード生成器をさらに備え、
前記プロセッサが、前記データの前記初期第１範囲と、該ブラウン運動スタンダード生成器によって生成されたブラウン運動スタンダードとを比較する、請求項３５に記載の装置。
【請求項３７】
前記プロセッサが、前記取得されたデータにブートストラッピング手法を適用する、請求項３６に記載の装置。
【請求項３８】
前記データフィードが、前記第１の初期モーメントを開始時として、初期第２期間に該データを取得し、前記初期第１期間は該初期第２期間の倍数であり、
前記プロセッサが、該初期第２期間の最小値と該初期第２期間の最大値との間の、該データの初期第２範囲を決定し、
該プロセッサが、該初期第２範囲に対する前記初期第１範囲の実際の関係と、該初期第２範囲に対する該初期第１範囲の予測される関係とを比較し、該比較から、該データがどのように変化しているかを決定する、請求項３５に記載の装置。
【請求項３９】
前記プロセッサが、前記初期第２範囲に対する前記初期第１範囲の割合を形成し、
該割合が前記倍数の平方根に等しい場合に、前記データが不規則に変化していると結論づけ、
該割合が該平方根より大きい場合に、該データがトレンドを持って変化していると結論づけ、
前記割合が該平方根より小さい場合に、該データが過密していると結論づける、請求項３８に記載の装置。
【請求項４０】
前記データフィードが、後続の初期モーメントを開始時として、後続第１期間に前記データを取得し、
前記プロセッサが、該後続第１期間の最小値と該後続第１期間の最大値との間の、該データの後続第１範囲を決定し、
該データフィードが、該後続の初期モーメントを開始時として、後続第２期間に該データを取得し、該後続第１期間は該後続第２期間の前記倍数であり、
該プロセッサが、該後続第２期間の最小値と該後続第２期間の最大値との間の、該データの後続第２範囲を決定し、
該プロセッサが、該後続第２範囲に対する該後続第１範囲の実際の関係と、該後続第２範囲に対する該後続第１範囲の予測される関係とを比較し、該比較から、該データがどのように変化しているかを決定する、請求項３８に記載の装置。
【請求項４１】
前記データの前記初期第１範囲と該データの前記予測される範囲とを表示するディスプレイをさらに備えた、請求項３５に記載の装置。
【請求項４２】
前記ディスプレイが、線グラフを表示する、請求項４１に記載の装置。
【請求項４３】
前記ディスプレイが、軌道プロットを表示する、請求項４１に記載の装置。
【請求項４４】
前記システムが財政システムであって、前記データが財政データである、請求項３５に記載の装置。
【請求項４５】
前記財政システムが市場であって、前記データが価格範囲を表す、請求項４４に記載の装置。
【請求項４６】
前記データフィードが、後続の初期モーメントを開始時として、後続第１期間に前記データを取得し、
前記プロセッサが、該後続第１期間の最小値と該後続第１期間の最大値との間の、該データの後続第１範囲を決定し、
該プロセッサが、該後続第１期間の該データの該後続第１範囲と、該後続第１期間の該データの予測される範囲とを比較する、請求項３５に記載の装置。
【請求項４７】
前記データフィードが、該後続の初期モーメントを開始時として、後続第２期間に前記データを取得し、前記後続第１期間は該後続第２期間の倍数であり、
前記プロセッサが、該後続第２期間の最小値と該後続第２期間の最大値との間の、該データの後続第２範囲を決定し、
該プロセッサが、該後続第２範囲に対する前記後続第１範囲の実際の関係と、該後続第２範囲に対する該後続第１範囲の予測される関係とを比較し、該比較から、該データがどのように変化しているかを決定する、請求項４６に記載の装置。
【請求項４８】
経時的に変化するデータを分析する方法であって、
第１の初期モーメントを開始時として、第１期間に該データを取得し、該第１期間の最小値と該第１期間の最大値との間の、該データの第１範囲を決定する工程と、
ブラウン運動に基づいて、該初期モーメントを開始時とする第２期間の該データの予測される第２範囲を決定する工程と、
該第２期間の該データの瞬間値をモニタし、該瞬間値が該予測される第２範囲外である場合に該データがトレンドを持って変化していると決定する工程と、
を包含する方法。
【請求項４９】
前記第２期間が前記第１期間の倍数であって、
前記予測される第２範囲が該第１範囲と該倍数の平方根との積である、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
前記システムが財政システムであって、前記データが財政データである、請求項４８に記載の方法。
【請求項５１】
前記財政システムが市場であって、前記データが価格範囲を表す、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
経時的に変化するデータを分析する装置であって、
第１の初期モーメントを開始時として、第１期間に該データを取得し、該第１期間の最小値と該第１期間の最大値との間の、該データの第１範囲を決定する手段と、
ブラウン運動に基づいて、該初期モーメントを開始時とする第２期間の該データの予測される第２範囲を決定する手段と、
該第２期間の該データの瞬間値をモニタし、該瞬間値が該予測される第２範囲外である場合に該データがトレンドを持って変化していると決定する手段と、
を備えた装置。
【請求項５３】
前記第２期間が前記第１期間の倍数であって、
前記予測される第２範囲が該第１範囲と該倍数の平方根との積である、請求項５２に記載の装置。
【請求項５４】
前記システムが財政システムであって、前記データが財政データである、請求項５２に記載の装置。
【請求項５５】
前記財政システムが市場であって、前記データが価格範囲を表す、請求項５４に記載の装置。
【請求項５６】
経時的に変化するデータを分析する装置であって、
初期モーメントを開始時として、第１期間に該データを取得し、該初期モーメントを開始時とする第２期間の該データの瞬間値をモニタする、データフィードと、
プロセッサと、
を備え、
該プロセッサが、
該初期第１期間の最小値と該初期第１期間の最大値との間の、該データの第１範囲を決定し、
ブラウン運動に基づいて、該第２期間の該データの予測される第２範囲を決定し、
該瞬間値が該予測される第２範囲外である場合に該データがトレンドを持って変化していると決定する、装置。
【請求項５７】
前記第２期間が前記第１期間の倍数であって、
前記予測される第２範囲が該第１範囲と該倍数の平方根との積である、請求項５６に記載の装置。
【請求項５８】
前記システムが財政システムであって、前記データが財政データである、請求項５６に記載の装置。
【請求項５９】
前記財政システムが市場であって、前記データが価格範囲を表す、請求項５８に記載の装置。
【請求項６０】
経時的にデータの分析を複数の加入者に提供する方法であって、
複数の初期モーメントの各々を開始時として、複数の第１期間に該データを取得する工程と、
該データを複数の部分に分割する工程であって、該複数の部分の各々が該複数の第１期間の１以上のデータを含む工程と、
該データを、該複数の加入者の各々のオプションにより、該複数の加入者の少なくとも一部によって動作される複数のコンピュータに送る工程と、
該複数のコンピュータの各々において、該複数のデータ部分の各々における該第１期間について、該第１期間の最小値と該第１期間の最大値との間の、該データの第１範囲を決定する工程と、
該複数のコンピュータの各々において、該複数のデータ部分の各々における該第１期間について、該第１期間の予測される範囲を決定する工程と、
該複数のコンピュータの決定を収集する工程と、
該第１期間の各々の該データの範囲と、該複数の第１期間の各々の該データの予測される期間とを比較する工程と、
該比較を該加入者に送る工程と、
を包含する方法。
【請求項６１】
前記複数の加入者の各々に加入料金を課金する工程であって、該加入料金は、該複数の加入者の前記少なくとも一部に属する加入者にとっては、該複数の加入者の該少なくとも一部に属さない加入者よりも低い工程をさらに包含する、請求項６０に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（発明の背景）
本発明は、広く取引される市場（公開金融市場であり得る）等、種々のシステムの状況を評価する技術に関する。より具体的には、本発明は、標準値に関する市場価格の状態を決定する技術、およびこのような価格が変化する可能性があるのか、またはほぼ同じ状態にとどまる可能性があるのかを決定する技術である。
【０００２】
市場内の談合といった適切な影響がない場合、その市場内の価格変動は、純粋な確率事象に特有の正規分布に従うことが理論化されている。すなわち、任意の所与の正規化された、または百分率の価格変動が生じる頻度が、価格変動の関数としてヒストグラムにプロットされる場合、その結果は、ガウス曲線、すなわち、式
ｆ（ｘ）＝（２πδ）−．５ｅｘｐ（−（（ｘ−μ）２／２δ２）），−∞＜ｘ＜∞
によって表される周知のベル曲線であることが予測される。例えば、ニューヨーク取引所によって代表されるような米国株式市場、または他の証券または契約市場に関する曲線の解釈において、最もよく起こるのは、価格変動がゼロ、すなわち、価格がそのままの状態にとどまる傾向があることであり、次によく起こるのは、わずかな、および穏やかな上昇または低下であり、非常に激しい上昇または低下はまれにしか起こらない。
【０００３】
株式市場の活動を予測するために用いられるモデルは、価格変動が正規分布に従うという仮定に基づく傾向があった。
【０００４】
しかしながら、経験的観察は、実際の曲線が歪んだベル曲線であることを示す。特に、ピークが予測されたよりも高いということは、価格がほぼ同じ状態にとどまることを意味し、これは、純粋な確率変動から予測されるよりもなお頻繁に起こりさえし、予測されたよりも狭いということは、穏やかな上昇または低下の頻度が予測されたよりも少ないことを意味し、（統計的に重要ではないことが予測される範囲の）曲線の「テール」が予測に反して急増した場合、急激な上昇および低下が予測されたよりも頻繁に起こることを意味する。
【０００５】
市場行動の予測される規準からのこれらの変化は、市場評価および市場予測に関する公知のモデルの機能不全を招く。
【０００６】
このような活動の非正規価格変動分布を説明する市場価格変動活動のモデルを開発すること、およびこのようなモデルに基づく市場活動および予測の技術を提供できることが望ましい。
【０００７】
（発明の要旨）
本発明の目的は、市場価格変動活動の非正規分布を説明するモデルを開発すること、およびそのモデルに基づく市場評価および予測の技術を提供することである。
【０００８】
本発明は、金融市場に不当な外部威圧がなく、市場内に談合がない場合、価格は、でたらめに押し上げられて、ブラウン運動により予測される態様で平均値周辺を周期的に変動することが予測され得る。ブラウン運動をする粒子は、隣接する粒子のランダムな動きによって周囲を押され、半径ｒの円形の二次元領域全体を移動するために時間Δｔを要し、半径２ｒの円形の領域（半径ｒのもとの領域を含む）を覆うために４Δｔを要することが予測され得る。なぜなら、この領域は、もとの領域の４倍（ｒ乗の関係）だからである。同じことが、例えば、株価に当てはまり、価格が時間間隔Δｔの間、範囲Δｐ内で変動する場合、（４Δｔの経過時間全体のうちの）続く３Δｔの間、価格は、大きさ２Δｐの範囲内で不規則かつでたらめに変動する（すなわち、２度Δｐ変動するためには、１度Δｐ変動する４倍を要する）。実際、より長い間隔の間の価格変動の範囲が、より短い間隔の間の範囲の２倍よりも小さい場合、凝結された買い手または売り手のグループ（これらの買い手または売り手は、独立してまたは共謀して行動し得、これらの買い手または売り手の共同の買いおよび／または売りは、価格を特定の方向に向かうように押すか、または強いる）といった特定の他の影響があり、価格変動は、密集した状態である。他方、より長い間隔の間の価格変動の範囲が、より短い間隔の間の範囲の２倍よりも大きい場合、上述の談合する買い手および売り手のグループといった特定の他の影響があり、かつ価格変動は、あるトレンド状態である。トレンド状態において、価格の絶対等級は、トレンドが上方トレンドまたは下方トレンドかを示す。短い期間の４倍である長い期間を用いることは必要ではなく、むしろ、任意の長い期間が用いられ得、予測された変動の範囲は、長い期間と短い期間の持続時間の比率の平方根に比例することに留意されたい。例えば、長い期間がより短い期間の９倍である場合、長い期間において予測される変動は、短い期間における変動の範囲の３倍である。
【０００９】
この関係は、関連する期間の絶対等級に関係なく保持される。従って、４対１の比率を用いて、過去４分にわたる変動は、４分前と３分前との間の１分の間隔において生じた変動の２倍であり、まさに、過去４時間にわたる変動は、４時間前と３時間前との間の１時間の間隔において生じた変動の２倍であり、過去４日にわたる変動は、４日前と３日前との間の１日の間隔において生じた変動の２倍である。価格変化を連続的に監視することによって、任意の時間間隔または選択された間隔に基づいて、市場があるトレンド状態であるのか、密集状態なのかが連続的に計算され得る。先行する４分のみ、または先行する４時間のみ、または先行する４分および先行する４時間の両方、または日または月または年または任意の他の組み合わせを監視することが選択され得る。
【００１０】
インターバル中の価格範囲をモニタし上記インターバルをより長いインターバルとして扱い、上記インターバルの最初の１／４をより短いインターバルとすることに代えて、またはこれに加えて、インターバル中の範囲を決定しそのインターバルをより短いインターバルとして扱うこともできる。より短いインターバル中に測定される範囲から、上記より短いインターバルがその一部である、結果として起こる長いインターバル中の予想される範囲を予測し得る。より長いインターバルの残りの部分については、より長いインターバル中の各モーメントでの実際の価格を単にモニタし得、インターバルが終了するのを待って実際の範囲を演算するために後ろを向く代わりに前を向き得る。価格が予想される範囲外になる場合、実際の範囲の大きさは明らかに予想される範囲より大きくなり、実際の範囲が何であるかを決定する必要なくトレンドが開始したと考えることができる。しかし実際の価格が予想される範囲内である場合、実際の価格はより小さい範囲（過密を示す）内に留まり得る。したがってこの場合、より長いインターバルが終了し実際の範囲が決定されるまで待つことが必要である。
【００１１】
上述した「時間の平方根」の代わりとして、価格の変動を、生成されたブラウン運動スタンダードと比較し得る。このようなスタンダードはパーソナルコンピュータではますます一般的となりつつある。パーソナルコンピュータにおいて、スタンダードは別のチップという形態で提供され得、暗号化アルゴリズムを容易にするために提供される。上記チップの出力はたとえばチップ温度の変動に基づく。このようなスタンダードが用いられた場合、価格の変動が測定される時間間隔は任意であり得る。
【００１２】
価格範囲はｒ平方関係（上述）に依存するため、価格範囲は惑星軌道と比較され得る。惑星軌道もまたｒ平方関係（すなわち重力）に支配されており、コアの力は惑星が周りを周回する星により与えられる。惑星が星の周りを周回し、星からの逆二乗則の力以外の影響がない場合、惑星軌道は円である。しかし、公知の惑星の場合、宇宙の残りの部分によって付与される引力という別の影響が常にある。このような第２の影響がある場合、惑星軌道はひずみ、よく知られた楕円形状になる。この場合、惑星移動は、惑星が星に近いと最も速くなり、星から最も遠いと最も遅くなり、その中間の位置にあると、以前の中間の、またはひずまない速度になる。
【００１３】
このアナロジーに従うと、価格範囲は、楕円軌道と考えられ得る。コアの影響は、売買、すなわち、価格範囲（「惑星」）軌道がその周りを回る「星」という塊によって付与されるブラウン運動に由来する。妨害する力は、価格を専ら一方向（上昇または下降）に移動させようとする買い手および売り手の凝結したグループである。この軌道のアナロジーはまず、すべてのトレンドの後には過密期間が続くことになるか、またはその逆であることを我々に教えてくれる。なぜなら、外的影響が非常に大きくて軌道楕円が放物線または双曲線のように開かない限り、軌道は閉じているからである。軌道楕円が放物線または双曲線のように開いた場合、価格は一方向に飛び散る、すなわち「クラッシュ」し、自動的には元に戻らない（たとえば、１９２９年１０月）。さらに、価格変動データを楕円形状に適合させることによって、楕円の形状を決定し得、さらに現在の価格範囲が楕円のどこであるかを決定し得る。公転する惑星は等しい時間内には等しい面積をスイープすると仮定する惑星運動に関するケプラーの法則を用い、市場価格範囲がプロットされた点の間を移動するためにどれくらいの時間がかかるかを知ると、市場価格範囲が現在の状況から別の状況に移行するのはいつか、すなわち市場価格範囲がトレンド期間にある場合はいつ過密期間に移行するか、および市場価格範囲が過密期間にある場合はいつトレンド期間に移行するかを決定することができる。
【００１４】
以上本発明を市場価格データに関して説明してきたが、他の財政データ、または生物学的または気象学的データなどの非財政データにも適用され得る。
【００１５】
時間は前に進むため、選択された期間についての演算を行っている間に、４時間ユニット窓が移動する。選択された粒度によっては、次の演算をすぐに始めなければならない。たとえば、４時間窓に基づいて演算をしているなら、１０分ごとに、または毎分、または１時間に一度、その４時間窓をサンプリングしたいと思うかもしれない。サンプリングの頻度が低すぎると、トレンドから過密への変化点または過密からトレンドへの変化点を見失うかもしれない。サンプリングの頻度が高すぎると、演算上の負担が単に高い割には役立つデータをあまり得ることができない。このように、前の４時間の間に毎秒サンプリングすることは頻度が高すぎるかもしれないが、前の４時間の間に２時間ごとにしかサンプリングしないことは頻度が十分高くないかもしれない。毎分サンプリングをすることが実際的なアプローチであると考えられる。
【００１６】
いずれにせよ、４時間ユニットデータをこのように連続的に再演算することは、かなりの演算リソースを必要とする。本発明の別の局面によると、本発明の方法を用いる者によって、これらの演算リソースが提供される。本方法によって生成されるデータフィードのサブスクリプションの一部として、加入者は好適には、分析されるべきデータの配信された部分を受け入れること、および自身のコンピュータを用いて分析を行うことに同意する。これがなされる１つの方法は、加入者のコンピュータが使用されていない場合にのみ分析をすることであり、これは、たとえばコンピュータが「スクリーンセーバ」モードにある場合に動作するプログラムによって行われる。このような配信された演算システムの一実施形態において、加入者は、コンピュータを使用可能にするか否かを選択することができ、コンピュータを使用可能にした加入者は、コンピュータを使用可能にしない加入者に比べてディスカウントされたサブスクリプションレートを受け取る。
【００１７】
本発明の上記および他の目的および利点は、以下の詳細な説明を、添付の図面を参照しながら考慮することによって明らかになる。図面を通じて、同一の参照符号は、同一の部材を指す。
【００１８】
（本発明の詳細な説明）
上述したように、本発明は、時間間隔にわたって変化するデータをモニタし、この間隔の間のデータの変化から、標準値に対するデータの現在の状態、およびこのデータが将来どのように変化する可能性が高いのか、より具体的には、このデータの現在のパターンは継続することが予測され得るのかを判定することを可能にする。本発明が動作するデータのタイプは、自由度の数の逆数のベキ乗（ｉｎｖｅｒｓｅ  ｐｏｗｅｒ）に基づく関係によって制御される力によって、データが様々な方向に押されるタイプである。このようなデータの動きは、２次元システムとして、逆２乗則によって制御される（３次元システムは、逆３乗則によって制御され得る）、液体の分子との見えない衝突によって押されている、薄層液体内に浮遊する小さい粒子の動きに類似する。従って、株価は、経時測定が２次元システムを表すが、これまで信じられてきたように、純粋にランダムに変化するのではなく、殆どは無計画に購入し、売却する買い手および売り手からの注文との「衝突」に基づいて動く。
【００１９】
本発明は、以下、図１〜９を参照しながら説明される。
【００２０】
図１に、液体の薄層１２が満たされたペトリ皿１１内の粒子１０の動きを示す。第１の時間間隔Δｔにおいて、粒子は、半径ｒの円１３の面積全体にわたって動く。半径２ｒの円１４の面積は、円１３の面積の４倍である。従って、粒子が円１４の面積全体にわたって動くために必要な時間は、Δｔの４倍、すなわち、４Δｔである。このより長い時間間隔は、（円１３が完全に円１４内にある限り）初期時間間隔Δｔを含み、初期時間間隔Δｔが終わった後、３Δｔを終わらせる。
【００２１】
図２は、経時株価変化のグラフである。半径ｒおよび２ｒの円の代わりに重要なことは、ある間隔の間の最低価格とその間隔の間の最高価格との間の価格変化の範囲である。時刻ｔ０で開始する、持続時間の第１の間隔Δｔおよび時刻ｔ０で開始する持続時間の第２の間隔４Δｔについて、売却および購入によって引き起こされる変化が純粋にブラウン運動の様態で起きる場合、長い方の間隔の間の最低価格と最高価格との間の範囲２０が、短い方の間隔の間の最低価格と最高価格との間の範囲２１の２倍であることが予測され得る。
【００２２】
図３は、図２に類似するが、範囲３０は、範囲２１の２倍よりも広い範囲である。これは、外部の力が、価格の動きを、強く引っ張り、ブラウン運動の円によって描かれる均一なレートでの拡大からひずませる状態であり、価格トレンドを表す。この特定の場合において、トレンドは、変化の大きさから分かるように、上向きであり得る。
【００２３】
図４は、図２および図３に類似するが、範囲４０は、範囲２１の２倍よりも狭い範囲である。これは、外部の力が、価格の動きを制約し、ブラウン運動の円によって描かれる均一なレートでの拡大からひずませる状態であり、価格密集状態を表す。
【００２４】
予測される価格範囲倍数が２であり、図２〜４の時間間隔が４の倍数で関係しているように示されているが、時間間隔の倍数は、予測される価格範囲倍数が時間間隔の倍数の平方根である、任意の値を取り得ることに留意されたい。さらに、価格変化が、生成されるブラウン運動基準と比較される場合、任意の時間間隔が用いられ得る。
【００２５】
図２〜４のグラフは、上述したように、軌道モデルとして表され得る。より長い時間間隔の間の価格の変化が、より短い間隔の間の範囲のちょうど２倍である図２の状態は、通常、状態は、図３および４に示す他の状態の間で変動するので、非常に短い時間しか存在しないことが予測され得る。しかし、図２の状態が続く場合、その価格変化は、逆２乗則効果をひずませるように動く買い手または売り手の固まったグループがない、純粋にブラウン運動であることを表し得る。このような価格拡大状態の抽象的な軌道表現は、妨害する力がない、逆２乗則力の源の１つの周りの軌道を表す、任意の半径の円（図示せず）となり得る。
【００２６】
図３および図４に示されたより一般的な価格拡張状況は、上記で説明されたように、非円形楕円惑星軌道であると類推され得る核逆二乗則（ｃｏｒｅ  ｉｎｖｅｒｓｅ−ｓｑｕａｒｅ  ｌｏｗ）のブラウン運動の「力」によって星の役割で楕円の１つの焦点に位置決めされ、ひずみ「力」の正味の効果は、楕円の第２の焦点に位置決めされた買い手または売り手の凝結された群から生じる。本発明によって計算された値は、楕円軌道に沿った速度を表す。このような非円形楕円軌道５０は、図５に示されるブラウンの「星」５１が１つの焦点にあり、ひずみ力の正味の効果は、第２の焦点５５において作用する。同様に惑星力学では、軌道周回している本体は、その本体と「星」との間において等しい時間で等しい面積を掃引する。従って、軌道周回している本体が「星」５１に近い場合、軌道速度が大きくなる。そして軌道周回している本体が「星」５１から遠い場合、軌道速度が小さくなる。軌道５０の高速度部分５２は、より長い間隔の間の価格の範囲が、「時間の平方根」関係に基づいて予測された価格の範囲よりも大きい分だけ、より短い間隔の間の範囲を超える条件を表すが、軌道５０の低速度部分５３は、より長い間隔の間の価格の範囲が、「時間の平方根」関係に基づいて予測された価格の範囲よりも小さい分だけ、より短い間隔の間の範囲を超える条件を表す。直線５４は、本体が領域５２から領域５３または領域５３から領域５２に移動する場合に、「時間の平方根」関係が正確に満たされる点を表す。総近似（ｇｒｏｓｓ  ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）のために、１点のみが測定された場合（すなわち、より短い間隔とより長い間隔との間の１つのみの比較がなされた）、領域５２は、価格トレンド領域であると考えられ得る一方で、領域５３は、価格トレンド領域であると考えられ得る。しかし、ほとんどの有用な予測が１点に基づいてなされ得ない。
【００２７】
幾分より良好な予測が２点に基づいてなされ得る。２つの連続的な点が取られる場合（すなわち、それぞれ長間隔と短い間隔との間の２つの比較）、現在の条件を軌道５０の特定の象限に位置付ける。従って、２点が測定される場合、両方の点は、「時間の平方根」予測を超え、第２の点は第１の点よりも大きい。次いで測定された現象（株式市場かまたは自然現象を含む他の現象かのいずれか）は、第１象限にある（時計回りの軌道を想定する）。これはトレンド状態にあり、そのトレンドが加速していることを意味する。２点が測定される場合、両方の点は、「時間の平方根」予測を超え、第２の点は第１の点よりも小さい。次いで測定された現象は、第２象限にある（時計回りの軌道を想定する）。これはトレンド状態にあるが、そのトレンドが減速していることを意味する。
【００２８】
２点が測定される場合、両方の点は、「時間の平方根」予測よりも小さい。第２の点は第１の点よりも小さい。次いで測定された現象は、第３象限にある（時計回りの軌道を想定する）。これは密集（ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ）状態にあり、より著しい密集へ減速していることを意味する。２点が測定される場合、両方の点は、「時間の平方根」予測よりも小さく、第２の点は第１の点よりも大きく、次いで測定された現象は、第４象限にある（時計回りの軌道を想定する）。これは密集状態にあるが、密集からトレンドに加速していることを意味する。
【００２９】
最終的に、２つの象限にわたる状況において存在し得る。２点が測定される場合、第１の点は、「時間の平方根」予測を超え、第２の点は「時間の平方根」予測よりも小さい。次いで測定された現象は、トレンド状態から密集状態にちょうど交差している。同様に、２点が測定される場合、第１の点は、「時間の平方根」予測よりも小さく、第２の点は「時間の平方根」予測を超え、次いで測定された現象は、密集状態からトレンド状態でちょうど交差している。
【００３０】
２点を用いてなされ得る予測が定量的である（例えば「トレンドに向かって密集から移動している」）。やはりこれは有用である。例えば、測定された現象が株価であり、決定が第４象限にある場合、購入（または販売）するための好ましい時間であり得る。なぜなら、価格がトレンドになろうとしている一方で、依然として密集しており、それにより価格がすぐに好転することをまだ理解していない意欲的な売り手（または買い手）が存在し得るためである。
【００３１】
第３象限から第４象限への移行時間において実際の価格データの移動の方向に基づいて予測されたトレンドの方向が決定され得る。これは、この密集が減速を開始し始める点である。その点での価格が上昇する場合、密集が減速する唯一の方法は、価格が下降し始めるまでに価格増加の速度が低下する速度にすることである。これは、来るべきトレンドが下方トレンドであることを意味する。一方、その点の価格が下降する場合、密集が減速する唯一の方法は、価格が上がり始めるまでに価格減少の速度が低下する速度にすることである。これは、来るべきトレンドが上方トレンドであることを意味する。
【００３２】
定量的な予測がなされ得るが、２点を用いて例えば、密集を生じるためにどれくらいの時間がかかるかについての定量的な予測がなされ得ない。しかし、このような予測は、時間的に等間隔な３点を用いてなされ得る。実際には、各点は、２つのインターバル（上述のようにより短い間隔およびより長い間隔）を表すが、ここで第２および第３の測定点間の時間が第１および第２の測定点間の時間と同じであることが強調される。楕円５０に沿った等しい面積が等しい時間で測定されなければならないため、第２の点と第３の点間で測定された面積は、第１の点と第２の点との間で測定された面積に等しくなければならない。さらに、次いで外挿および予測され得る。ここで第１の点と第２の点との間および第２の点と第３の点との間で掃引された面積と同じ面積を掃引するように、測定点が各時間間隔の間に楕円に沿って移動しなければならない距離を決定することによって、１つ以上のさらに等しい時間間隔が更新される。同様に、特定の面積を掃引するのに必要な時間間隔を知られている場合、外挿され、そしてその点に到達するために掃引されるべき全面積に基づいて楕円上の特定の点に到達するのにかかる時間が予測され得る。
【００３３】
本発明に従って演算され、時間的に均等に空間が空けられた任意の三つの軌道速度ポイントに対して、等しい時間において等しい面積が掃引するように、このような軌道速度が一致され得る楕円形状の離心率が一つだけある。その楕円は、天文学者によって共通に用いられるような楕円運動のテーブルを用いて見出され得る。このテーブルは、例えば、Ｂａｕｓｃｈｉｎｇｅｒ，Ｊ．らのＴａｆｅｌｎ  ｚｕｒ  ｔｈｅｏｒｅｔｉｓｃｈｅｎ  Ａｓｔｒｏｎｏｍｉｅ，２ｄ  ｅｄ．（Ｌｅｉｐｚｉｇ，１９３４）に見出され得る。
【００３４】
これまでの議論では、特定の持続時間に基づく１セットの測定（例えば、１分／４分の測定、または、１時間／４時間の測定、または、１日／４日の測定等）が議論されてきた。しかしながら、複数のセットの測定を利用することによってさらなる情報が収集され得る。このため、毎分において、１分／４分の測定、および１日／４日の測定等を利用して、これにより、長期間のパターンおよび短期間のパターンを見ることができる。
【００３５】
本発明がインプリメントされ得る、例示のコンピュータハードウェア装置６１０が図６に示される。図６には、本発明による第１の好適な実施形態の装置が示されており、システム６１０が、中央処理装置（「ＣＰＵ」）６２０を含むコンピュータ６１１、作業メモリ６２２（これは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）すなわち「コア」メモリであり得る。）、大容量格納メモリ６２４（１以上のディスクドライブまたはＣＤ−ＲＯＭドライブ等）、１以上の陰極線管（「ＣＲＴ」）ディスプレイ端末６２６、１以上のキーボード６２８、１以上の入力ライン６３０、および１以上の出力ライン６４０を含む。これら全ては、従来の双方向システムバス６５０によって相互接続される。
【００３６】
入力ハードウェア６３６は、入力ライン６３０によってコンピュータ６１１に接続されており、種々の方法でインプリメントされ得る。モデム（単数または複数）６３２は、また、ルータまたは他のコンピュータとコンピュータとを結ぶ通信デバイスであり得、電話線または専用のデータ線（Ｔ１またはＴ３ライン等）６３４によって接続されて、システムが実時間（または近実時間）データ（株価データ等）を、ソース（例えば、承認された株式市場の一つからの直接的なフィードまたはビジネスデータサービスからのフィード）から取得することを可能にするために用いられ得る。モデム／ルータ６３２はまた、インターネットまたは他の公的なアクセスネットワークを介するアクセスを可能にするために用いられ得る。あるいは、または、さらに、入力ハードウェア６３０は、ＣＤ−ＲＯＭまたはディスクドライブ６２４を、特に、履歴データの入力のために含み得る（この場合、ユーザは、数年等の長期間にわたってデータをプロットすることを望む）。ディスプレイ端末６２６に関連して、キーボード６２８も、特に、プロットされるインターバルを選択するために、入力デバイスとして用いられ得る。
【００３７】
出力ハードウェア６４６は、出力ライン６４０によってコンピュータ６１１に接続されており、従来のデバイスによって同様にインプリメントされ得る。例として、出力ハードウェア６４６は、選択されたインターバルに対する比の値、または所望であれば楕円についてのこれらの値のグラフィカルな提示を表示するためにＣＲＴディスプレイ端末６２６を含み得る。出力ハードウェア６４６は、さらに、プリンタまたは他の印刷デバイス６４２（その結果、ハードコピー出力が作製され得る）、または、後の使用用にシステム出力を格納するためにディスクドライブ６２４を含み得る。最後に、出力ハードウェア６４６は、出力データをモデムまたはルータ６３２を介して加入者に利用可能にするために必要なハードウェアを含む。
【００３８】
上記のように、本発明のインプリメンテーションは、演算することに集約的であり得る。例えば、好適な実施形態において、システムは、毎分、最初の４分間の範囲に対する先行する４分間の範囲の比を、メモリ、個々の貯蔵または追跡される他の手機器毎に演算しなけれなならない。このことは、４時間周期を時間単位として、４日周期を日周期として等でなされる類似の演算に加えられる。これは、好適な実施形態では、プロセッサのアイドル時間中にいくつかの演算を行うようにコンピュータ６６０がシステムに接続されている間に、加入者がコンピュータ６６０を用いることができるようにさせることによって達成され得る。これは、加入者の同意によって要求され得るか、または、選択的であり得、コンピュータを用いることができるようにする者に割引が提示される。
【００３９】
このような分散型演算システムは、Ｆａｉｒｆａｘ，ＶｉｒｇｉｎｉａのＰａｒａｂｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，Ｉｎｃ．，から利用可能なＦＲＯＮＴＩＥＲＴＭ分散型演算プラットフォームを、ＰＩＯＮＥＥＲＴＭクライアントソフトウェア（これも、Ｐａｒａｂｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ，Ｉｎｃから）を実行する加入者コンピュータ６６０とともに用いてインプリメントされ得る。ＰＩＯＮＥＥＲＴＭソフトウェアは、「スクリーンセーバー」プログラムとして機能し（またはその代用として機能し）、システムが別な方法でアイドルである期間中にデータを処理し、その結果をインターネットまたはコンピュータ６６０が取り付けられている他のデータネットワークを介してＦＲＯＮＴＩＥＲＴＭプラットフォームに戻す。
【００４０】
動作中、ＣＰＵ６２０は、種々の入力デバイス６３６および出力デバイス６４６の使用を調整し、大容量格納６２４からのデータアクセスを調整し、作業メモリ６２２からアクセスするか、または作業メモリにアクセスし、データ処理ステップのシーケンスを決定する。ＣＰＵ６２０は、好適には、さらに、処理のために加入者のコンピュータ６６０へのデータの分配を指示し、処理されたデータの収集および集合は、加入者コンピュータ６６０によって戻される。
【００４１】
コンピュータ６１１上（または、コンピュータ６１１に協同して配置された複数のコンピュータ上）で単独で実施されていてもされていまいと、または、分散された加入者コンピュータ６６０上等の分散された基礎の上で実施されていてもされていまいと、各コンピュータは、所与の測定ポイントのために、測定される価格またはメモリの測定ポイントに先行する（例えば）４倍の単位と、測定ポイントに先行する３倍の単位の間の全記録値を試験し、その間隔の間の最大値と最小値との間の差を演算する。コンピュータは、次いで、その結果を２で乗算して、測定ポイントに先行する４倍単位の間の長い時間間隔と測定ポイントとの間の予想される範囲を得る。コンピュータは、次いで、長い間隔の間に測定される価格またはメモリの全記録値を試験し、再度、その間隔の間の最大値と最小値との間の差を演算し、実際の範囲を得る。実際の範囲は、次いで、上記のように予測された範囲と比較される。
【００４２】
あるいは、コンピュータ６１１または各個々の加入者コンピュータ（図示せず）には、上記のようにブラウン運動スタンダートチップが備えられ得る。これは、測定された価格またはメモリ変化における実際の範囲と予測された範囲との間の任意の時間間隔に対して直接的な比較を可能にする。例えば、Ｓａｎｔａ  Ｃｌａｒａ，ＣａｌｉｆｏｒｎｉａのＩｎｔｅｌ  ＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎからのＩｎｔｅｌ（Ｒ）８１０チップセットにおいて提供されるランダム数生成器は、レジスタからの熱的ノイズから数の非決定論的な「ランダム」ストリームを生成する。この数のストリームは、熱ノイズに基づき、実際にブラウン運動スタンダートになっている。
【００４３】
本発明によるデータ比較の結果は、複数の方法においてユーザまたは加入者に表示され得る。例えば、図７で示されるように、特にブラウン運動スタンダードが使用される場合、その結果は、正規分布を表わす予想されるガウスベル曲線７０を描くことにより表示され得、次いで、実際の状態を表わす曲線７１を重ねる。これらの曲線は、１分／４分測定が使用される場合の４分のインターバルまたは、１時間／４時間測定が使用される場合の４時間のインターバルのような指定のインターバルに対するものである。曲線は、０になることが予想され得る平均値についての正規化された価格変動の頻度（各々は一つの取引に対応する）の相対数を示す。従って、好ましくは、曲線７０および７１のピークは、０の大きさの価格変動の頻度または、予想される頻度の正規化された数を表し、横軸は、好ましくは、０より上または下の標準偏差の数を示すラベルを付けられる。縦軸は、好ましくは、１００％のパーセンテージで表示されるガウス曲線７０のピークを表す。
【００４４】
図７におけるグラフが十分に長いインターバル（例えば四時間）の間に記録されたデータを表す場合、データ点（取引）の数は、信用を有する曲線７１を生成するために十分である。しかしながら、あまりにも少ないデータ点である場合（例えば、インターバルが短く（例えば４分）、あまりにも取引が少ない。）周知の従来の「ブートストラッピング（ｂｏｏｔｓｔｒａｐｐｉｎｇ）」技術は、利用可能なデータから曲線７１を生成するために使用され得る。そのようなケースにおいて、曲線におけるいくつかの不確定さが存在する。これは、（例えば、曲線７１についての異なった色の帯域（示さず）を表示することによって）でユーザに表示され得る。帯域幅は、曲線７１のエラーのマージンを表す。
【００４５】
あるいは、図８に示されているように、上述された楕円５０は、その現在を表わす強調表示された点８０および過去の測定を表わす点８１で表示され得る。さらに、楕円の離心率は、マーケット参加者（「大多数」）のブラウンコアと比較して買い手／売り手（反対の者（ｄｉｓｓｅｎｔｅｒ））の凝結したグループの相対的な大きさを明らかにする。例えば、楕円が円に近い場合、反対の者の数は少なく、いくつかのみかけのトレンドは、統計学的に重要でない。一方、楕円が大幅に引き伸ばされたようである場合、反対の者の数はとても多く、あまりにも遅いのでそのトレンド（ほとんどの利得（ｇａｉｎ）は、既に起こり得た）に参加でき得ない。
【００４６】
さらなる情報（図示しない）は、図８のディスプレイ上に表示され得る。例えば、密集およびトレンド状態を表わす半分の楕円５０または、上述したように、加速トレンド、減速トレンド、減速（深化）密集、および加速（減少）凝結を表わす上述されたような４分円でさえある印認証は、ディスプレイを理解するユーザを支援するために表示され得る。
【００４７】
図７のディスプレイおよび図８のディスプレイの場合におけるように、楕円５０を生成するために使用されるデータは、結果に全ての信用を与えるためには不十分であり得る。例えば、もしそれぞれの点８１が短い期間の間に取られたデータに基づいているならば、それぞれの点の位置は、楕円上の点８１のフィット（ｆｉｔ）にいくつかの不確定性を導入するための十分なエラーのマージンを有し得る。そのような場合において、楕円形のパス（ｐａｔｈ）における任意の不確定性は、図７と関連して示されるような異なった色（ｃｏｌｏｒ）の帯域幅によって表わされ得る。
【００４８】
最終的に、図９で示される特定の好ましいディスプレイにおいて、測られた価格または指数の値（例えば、Ｄｏｗ  Ｊｏｎｅｓ  Ｉｎｄｕｓｔｒｉｃａｌ  Ａｖｅｒａｇｅ（”ＤＪＩＡ”））を示す時間の関数として示す実線グラフ９０が、提供され得る。この線グラフ９０上に重ねられている線（多分、異なる色）は、種々の測られた時間インターバルを介する示された価格または指数の予想される範囲を表わす一組の棒９１であり得る。従って、グラフがＤＪＩＡの日ごとのグラフである場合、測定された時間インターバルは、それぞれ一日の始まりで分かれ、４日のインターバルと重なり合い得る。その効果は、ＤＪＩＡそれ自体のグラフ９０上に重ねられるＤＪＩＡの予想される範囲を表わす帯域９２である。図９において、帯域幅９２を形成する棒９１は、グラフが混乱することを避けるために、グラフ上に最初のわずかな時間間隔のみが示されていることに注意されたい。
【００４９】
ＤＪＩＡ値が帯域幅９２の内部のままである限り、物事は予想通りである。しかしながら、値は、値が帯域幅の上方であれば上向き、値が帯域幅の下方であれば下向きであるトレンドをシグナルし得る。
【００５０】
示さないが、図７，８および９のディスプレイの二つ以上の一体化したディスプレイが、供給され得る。
【００５１】
従って、そのような活動（ａｃｔｉｖｉｔｙ）の普通でない分散およびそのモデルに基づくマーケット予測の技術を説明するマーケット活動のモデルが供給されることが示される。当業者は、本発明は、記載された実施形態以外によって実行され得、これらは、例示の目的のために提示され、制限する目的で提示されないことを理解する。そして本発明は、上述の請求項によってのみ制限される。
【図面の簡単な説明】
【図１】
図１は、液体の浅い皿における粒子のブラウン運動の図である。
【図２】
図２は、株価の広がりをブラウン運動と比較したグラフである。
【図３】
図３は、ブラウン運動によって予測され得る株価のより大きな広がりを示すグラフである。
【図４】
図４は、ブラウン運動によって予測され得る株価のより狭い広がりを示すグラフである。
【図５】
図５は、株価の広がりを惑星軌道と比較したプロットである。
【図６】
図６は、本発明が用いられ得る例示的なハードウェアシステムの模式的ブロック図である。
【図７】
図７は、株価の広がりを、ブラウン運動基準によって生成されるガウスベルカーブと比較したグラフである。
【図８】
図８は、図５においてプロットされる軌道に沿った価格の広がりを示すプロットである。
【図９】
図９は、本発明によって生成される好ましい出力ディスプレイを示す図である。
【図６】
2004516554.tif 000002
【図７】
2004516554.tif 000003
【国際公開パンフレット】
2004516554.tif 000004
2004516554.tif 000005
2004516554.tif 000006
2004516554.tif 000007
2004516554.tif 000008
2004516554.tif 000009
2004516554.tif 000010
2004516554.tif 000011
2004516554.tif 000012
2004516554.tif 000013
2004516554.tif 000014
2004516554.tif 000015
2004516554.tif 000016
2004516554.tif 000017
2004516554.tif 000018
2004516554.tif 000019
2004516554.tif 000020
2004516554.tif 000021
2004516554.tif 000022
2004516554.tif 000023
2004516554.tif 000024
2004516554.tif 000025
2004516554.tif 000026
2004516554.tif 000027
2004516554.tif 000028
2004516554.tif 000029
2004516554.tif 000030
2004516554.tif 000031
2004516554.tif 000032
2004516554.tif 000033
2004516554.tif 000034
2004516554.tif 000035
2004516554.tif 000036
2004516554.tif 000037
2004516554.tif 000038
2004516554.tif 000039
2004516554.tif 000040
2004516554.tif 000041
2004516554.tif 000042
2004516554.tif 000043
2004516554.tif 000044
2004516554.tif 000045
2004516554.tif 000046
2004516554.tif 000047
2004516554.tif 000048
【国際調査報告】
2004516554.tif 000049