(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
金融商品の価格変動に伴う損益を決定するための利確値および損切値と、を基準投資パターンの項目として入力を受け付ける入力受付手段と、
基準投資パターンの項目に対応し、前記基準値から所定の変更幅により変更された変更値と、ユーザの投資傾向を示す投資傾向情報の傾向値と、の対応関係を示すデータテーブルを格納する記憶部と、
前記データテーブルを参照することで、前記基準投資パターンに含まれる少なくとも１つの項目の値を、前記傾向値に応じた前記変更値に変更し、１または複数の類型投資パターンを生成する生成手段と、
前記基準投資パターンおよび前記類型投資パターンに基づき前記金融商品の取引処理を実行する取引手段と、
前記取引手段による所定期間の取引結果に基づいて前記基準投資パターン及び／又は前記類型投資パターンに関する評価値の入力を受け付ける評価手段と、
前記評価手段による評価結果に応じて当該評価の対象となった前記基準投資パターン及び／又は前記類型投資パターンの項目に対応する前記投資傾向情報の傾向値を修正し記憶部に格納し、選択された前記基準投資パターン又は前記類型投資パターンの項目を、修正された前記傾向値に応じて変更する最適化処理を実行し、新たな基準投資パターンとして前記記憶部に格納する最適化手段と、を備える投資支援システム。
【請求項２】
前記入力受付手段は、前記金融商品の価格データと、前記金融商品の保有期間データと、タイムスタンプと、を基準投資パターンの項目として更に入力を受け付ける、請求項１に記載の投資支援システム。
【請求項３】
前記評価手段は、リスク評価項目の入力値を受け付け、前記基準投資パターンまたは前記類型投資パターンの評価結果を出力し、
前記最適化手段は、前記評価結果に応じて当該評価の対象となった前記基準投資パターン及び／又は前記類型投資パターンの項目に対応する前記投資傾向情報の傾向値を決定し、記憶部に格納する、請求項１又は請求項２に記載の投資支援システム。
【請求項４】
前記入力受付手段によりはじめに入力を受け付けた前記ユーザの前記投資傾向情報と、前記基準投資パターンの各項目と、を入力データとし、前記最適化手段により所定回数又は所定期間において前記最適化処理を繰り返し実行し、出力される基準投資パターンを出力データとし、前記入力データと前記出力データを教師データとして機械学習処理を実行することで学習済モデルを生成する学習手段を備え、
前記生成手段は、前記基準投資パターンおよび前記投資傾向情報を学習済モデルに入力し、類似する前記基準投資パターンおよび前記投資傾向情報に基づいて最適化された基準投資パターンを前記学習済モデルより出力として取得し、前記類型投資パターンとして生成する、請求項１〜請求項３の何れかに記載の投資支援システム。
【請求項５】
金融商品の価格変動に伴う損益を決定するための利確値および損切値と、を基準投資パターンの項目として入力を受け付ける入力受付ステップと、
基準投資パターンの項目に対応し、前記基準値から所定の変更幅により変更された変更値と、ユーザの投資傾向を示す投資傾向情報の傾向値と、の対応関係を示すデータテーブルを記憶部に格納するステップと、
前記データテーブルを参照することで、前記基準投資パターンに含まれる少なくとも１つの項目の値を、前記傾向値に応じた前記変更値に変更し、１または複数の類型投資パターンを生成する生成ステップと、
前記基準投資パターンおよび前記類型投資パターンに基づき前記金融商品の取引処理を実行する取引ステップと、
前記取引ステップによる所定期間の取引結果に基づいて前記基準投資パターン及び／又は前記類型投資パターンに関する評価値の入力を受け付ける評価ステップと、
前記評価ステップによる評価結果に応じて当該評価の対象となった前記基準投資パターン及び／又は前記類型投資パターンの項目に対応する前記投資傾向情報の傾向値を修正し記憶部に格納し、選択された前記基準投資パターン又は前記類型投資パターンの項目を、修正された前記傾向値に応じて変更する最適化処理を実行し、新たな基準投資パターンとして前記記憶部に格納する最適化ステップと、をコンピュータが実行する投資支援方法。
【請求項６】
金融商品の価格変動に伴う損益を決定するための利確値および損切値と、を基準投資パターンの項目として入力を受け付ける入力受付手段と、
基準投資パターンの項目に対応し、前記基準値から所定の変更幅により変更された変更値と、ユーザの投資傾向を示す投資傾向情報の傾向値と、の対応関係を示すデータテーブルを記憶部に格納する手段と、
前記データテーブルを参照することで、前記基準投資パターンに含まれる少なくとも１つの項目の値を、前記傾向値に応じた前記変更値に変更し、１または複数の類型投資パターンを生成する生成手段と、
前記基準投資パターンおよび前記類型投資パターンに基づき前記金融商品の取引処理を実行する取引手段と、
前記取引手段による所定期間の取引結果に基づいて前記基準投資パターン及び／又は前記類型投資パターンに関する評価値の入力を受け付ける評価手段と、
前記評価手段による評価結果に応じて当該評価の対象となった前記基準投資パターン及び／又は前記類型投資パターンの項目に対応する前記投資傾向情報の傾向値を修正し記憶部に格納し、選択された前記基準投資パターン又は前記類型投資パターンの項目を、修正された前記傾向値に応じて変更する最適化処理を実行し、新たな基準投資パターンとして前記記憶部に格納する最適化手段と、としてコンピュータを機能させる投資支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、金融商品の取引条件を設定した投資パターンを、ユーザの投資傾向等に応じて最適化することで好適に投資支援する投資支援システム、投資支援方法および、投資支援プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、人工知能（AI: Artificial Intelligence）を利用することで、株式や為替をはじめとした金融商品の将来価格を予測する技術が知られている。
【０００３】
特許文献１では、市況に応じた予測モデルを選択することで、長期間にわたって予測精度を高く維持する取引支援システムについて開示している。また、使用者の投資スタンスや市況変化などの条件に応じて投資資金の配分を決定できることが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開第２０１９−１７５４３５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
金融商品の将来価格を予測する予測モデルは、市況や投資対象、使用者の資産状況などに応じて常々に最適化されるのが好ましい。特許文献１に記載の技術では、予測モデルを生成する取引ルールの条件を都度入力するか、取引ルール選択基準設定部により所定の基準を予め設定する必要があり、取引ルールを最適化する手法に改善の余地があった。
【０００６】
また、使用者の投資スタンスは、主観的かつ抽象的な情報であり、使用者自身の投資スタンスの認識と、実際の投資行動が一致しないような場合、適切な予測モデルを選択することは困難であった。
【０００７】
本発明は、上述したような実情に鑑みてなされたものであって、金融商品の取引条件を設定した投資パターンを、ユーザの投資傾向等に応じて最適化することで好適に投資支援する投資支援システム、投資支援方法および、投資支援プログラムを提供することを解決すべき課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するために、本発明は、投資支援システムであって、金融商品の価格変動に伴う損益を決定するための利確値および損切値と、を基準投資パターンの項目として入力を受け付ける入力受付手段と、前記基準投資パターンに含まれる少なくとも１つの項目を変更し、１又は複数の類型投資パターンを生成する生成手段と、前記基準投資パターンおよび前記類型投資パターンに基づき前記金融商品の取引処理を実行する取引手段と、前記取引手段による所定期間の取引結果に基づいて前記基準投資パターン又は前記類型投資パターンを評価する評価手段と、前記評価手段による評価結果に応じて前記基準投資パターンの項目を最適化し、記憶部に格納する最適化手段と、を備える。
このような構成とすることで、初期条件として入力された基準投資パターンまたは生成された類型投資パターンに基づいて基準投資パターンの項目が最適化され、ユーザの趣向に沿った投資パターンを好適に生成することが可能となる。
【０００９】
本発明の好ましい形態では、前記入力受付手段は、前記金融商品の価格データと、前記金融商品の保有期間データと、タイムスタンプと、を基準投資パターンの項目として更に入力を受け付ける。
このような構成とすることで、金融商品の価格や保有期間に関するユーザの投資傾向に応じた投資パターンを生成することができる。
【００１０】
本発明の好ましい形態では、前記入力受付手段は、ユーザの投資傾向を示す投資傾向情報の入力を受け付け記憶部に格納し、前記生成手段は、前記基準投資パターンの各項目における基準値からの変更値と、前記投資傾向情報と、の対応関係を示すデータテーブルを参照することで、前記変更値を決定し、前記類型投資パターンを生成する。
このような構成とすることで、投資傾向情報に応じて好適な類型投資パターンを生成することができる。
【００１１】
本発明の好ましい形態では、前記最適化手段は、前記基準投資パターンまたは前記類型投資パターンに含まれる項目に基づいて、対応する前記投資傾向情報のパラメータを決定し、記憶部に格納する。
このような構成とすることで、投資傾向情報のパラメータを最適化し、より好適な類型投資パターンを生成することができる。
【００１２】
本発明の好ましい形態では、前記評価手段は、リスク評価項目の入力を受け付け、前記基準投資パターンまたは前記類型投資パターンの評価結果を出力し、前記最適化手段は、前記評価結果と、前記基準投資パターン及び／又は前記類型投資パターンの項目と、に基づいて前記投資傾向情報に含まれるパラメータを決定し、記憶部に格納する。
このような構成とすることで、リスク評価項目に応じて投資傾向情報を最適化することができる。
【００１３】
本発明の好ましい形態では、前記生成手段は、前記基準投資パターンおよび前記投資傾向情報を学習済モデルに入力し、類似する前記基準投資パターンおよび前記投資傾向情報に基づいて最適化された基準投資パターンを前記学習済モデルより出力として取得し、前記類型投資パターンとして生成する。
このような構成とすることで、過去の類似する投資傾向を有するユーザにより生成および最適化された基準投資パターンを類型投資パターンとして生成することができ、投資パターンの最適化にかかる時間を削減することができる。
【００１４】
本発明は、投資支援方法であって、金融商品の価格変動に伴う損益を決定するための利確値および損切値と、を基準投資パターンの項目として入力を受け付ける入力受付ステップと、前記基準投資パターンに含まれる少なくとも１つの項目を変更し、１又は複数の類型投資パターンを生成する生成ステップと、前記基準投資パターンおよび前記類型投資パターンに基づき前記金融商品の取引処理を実行する取引ステップと、前記取引ステップによる所定期間の取引結果に基づいて前記基準投資パターン又は前記類型投資パターンを評価する評価ステップと、前記評価ステップによる評価結果に応じて前記基準投資パターンの項目を最適化し、記憶部に格納する最適化ステップと、をコンピュータが実行する。
【００１５】
本発明は、投資支援プログラムであって、コンピュータを、金融商品の価格変動に伴う損益を決定するための利確値および損切値と、を基準投資パターンの項目として入力を受け付ける入力受付手段と、前記基準投資パターンに含まれる少なくとも１つの項目を変更し、１又は複数の類型投資パターンを生成する生成手段と、前記基準投資パターンおよび前記類型投資パターンに基づき前記金融商品の取引処理を実行する取引手段と、前記取引手段による所定期間の取引結果に基づいて前記基準投資パターン又は前記類型投資パターンを評価する評価手段と、前記評価手段による評価結果に応じて前記基準投資パターンの項目を最適化し、記憶部に格納する最適化手段と、として機能させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、金融商品の取引の基準となる条件を、ユーザの投資傾向等に応じて最適化することで投資支援する投資支援システム、投資支援方法および、投資支援プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態における、投資支援システムのブロック図を示す。
【図２】本発明の実施形態における、投資支援装置のハードウェア構成図を示す。
【図３】本発明の実施形態における、基準投資パターンのデータ構造の一例を示す。
【図４】本発明の実施形態における、基準投資パターンと投資傾向情報の対応関係を示すデータテーブルの一例を示す。
【図５】本発明の実施形態における、類型投資パターンのデータ構造の一例を示す。
【図６】本発明の実施形態における、取引結果データのデータ構造の一例を示す。
【図７】本発明の実施形態における、投資パターンの最適化処理のフローチャートを示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を用いて、本発明の実施形態に関する投資支援システムについて説明する。なお、以下に示す実施形態は本発明の一例であり、本発明を以下の実施形態に限定するものではなく、様々な構成を採用することもできる。
【００１９】
本実施形態では、投資支援システムおよび、投資支援装置の構成、動作等について説明するが、同様の構成の方法、コンピュータのプログラムおよび当該プログラムを記録したプログラム記録媒体等も、同様の作用効果を奏する。プログラム記録媒体を用いれば、例えば、コンピュータに当該プログラムをインストールすることができる。以下で説明する本実施形態にかかる一連の処理は、コンピュータで実行可能なプログラムとして提供され、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスクなどの非一過性コンピュータ可読記録媒体、更には通信回線を経て提供可能である。
【００２０】
投資支援システムおよび投資支援装置の各手段と、投資支援方法の各ステップと、は同様の作用効果を実現する。投資支援システム、投資支援プログラムおよび投資支援プログラム記録媒体のそれぞれにおける各手段は、ＣＰＵ等の演算装置により実現される。また、投資支援方法の各ステップも同様に演算装置により実現される。
【００２１】
本発明は、取引市場において価格が変動する金融商品を好適に取引処理するための投資パターンをユーザの取引傾向に応じて好適に生成することができる。本発明において投資対象とする金融商品には株式、有価証券、為替、不動産などが含まれ、その種別により制限されない。なお、以下の説明において、金融商品が株式である例を説明する。
【００２２】
図１は、投資支援システムの機能ブロック図を示す。図１において、投資支援システムは、投資支援システム１として具体化されている。投資支援システム１は、投資パターンを最適化する処理等を実行する投資支援装置２と、金融商品の価格に関するデータ等を有する金融商品取引システム３と、金融商品の取引を行う投資家（ユーザ）により操作されるユーザ端末４と、を備える。投資支援システム１の各構成は、通信ネットワークＮＷを介して通信可能に構成されている。通信ネットワークＮＷは、インターネットなどのＩＰ（Internet Protocol）網や専用回線などと構成される。なお、以下の説明では、不明確にならない限り通信ネットワークＮＷの介在を省略する。
【００２３】
金融商品取引システム３は、金融商品の価格等に関する金融商品データを有し、投資支援装置２に提供する。金融商品取引システム３は、例えば、株価に関するデータを有する証券会社や証券取引所のシステムや、為替レートに関するデータを有する銀行などの金融機関のシステムにより構成される。金融商品データは、金融商品の種類、金融商品の時系列による価格データ（チャートデータ）などを含む。
【００２４】
投資支援装置２は、金融商品取引システム３から金融商品データの提供を受ける。また、ユーザ端末４から投資パターンや投資傾向情報などの設定に係る情報の入力を受け、投資パターンの最適化に係る処理を実行し、実行結果をユーザ端末４に対して出力する。
【００２５】
投資支援装置２は、各種データを格納する記憶部５を内部または外部に備え、データ通信可能に構成される。記憶部５は、ユーザより入力される投資対象とする金融商品を取引する条件などを示す基準投資パターンを格納する基準投資パターンＤＢ５１と、当該基準投資パターンに対する類型投資パターンを生成するためのデータテーブルを格納する類型投資パターンＤＢ５２と、各種投資パターンによる取引結果を格納する取引結果ＤＢ５３と、ユーザの投資傾向を示す投資傾向情報を含むユーザデータを格納するユーザＤＢ５４と、を備える。
【００２６】
投資支援装置２は、後に詳述する機能構成要素として、基準投資パターンおよび投資傾向情報の入力を受け付ける入力受付手段２０１と、基準投資パターンに基づき１または複数の類型投資パターンを生成する生成手段２０２と、基準投資パターンおよび類型投資パターンによる取引に係る処理を実行する取引手段２０３と、取引結果に基づいて各種投資パターンを評価する評価手段２０４と、評価結果に応じて投資パターンの項目を最適化する処理を実行する最適化手段２０５と、を備える。
【００２７】
ユーザ端末４は、金融商品の取引を行う投資家（ユーザ）により操作される端末装置である。ユーザ端末４は、通信機能を備えた端末装置であり、ハードウェア構成要素として、演算装置（ＣＰＵ）と、主記憶装置（ＲＡＭ）と、ＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリ等の補助記憶装置と、外部の装置と通信するための通信装置と、キーボードやマウス、タッチパネル等の入力装置と、ディスプレイやスピーカ等の出力装置と、各構成部を接続するバスと、を備えた一般的なコンピュータ装置を利用することができ、コンピュータ装置としてスマートフォンやタブレット端末、ＰＣ（Personal Computer）等を用いることができる。ユーザ端末４は、補助記憶装置においてアプリケーションプログラムを格納し、当該プログラムがＣＰＵにより実行されることで、入力手段、出力手段、通信手段などとして機能を実現する。
【００２８】
図２は、投資支援装置２におけるハードウェア構成図を示す。投資支援装置２は、ハードウェア構成要素として、演算装置（ＣＰＵ）２１と、作業用メモリとしての主記憶装置（ＲＡＭ）２２と、ＨＤＤやＳＳＤ、フラッシュメモリ等による補助記憶装置２３と、外部の装置と通信するための通信装置２４と、各構成部をそれぞれ接続するバス２５などとを備える。また、補助記憶装置２３は、オペレーティングシステム（ＯＳ）２６と、ＯＳ２６と協働してその機能を発揮する投資支援プログラム２７と、各種情報（データを含む）などとを格納している。投資支援装置２は、投資支援プログラム２７がＣＰＵ２１により実行されることで、上述した機能構成要素（２０１−２０５）を実現する。
【００２９】
以下、図面を参酌しながら、本実施形態に係る投資パターンを最適化する処理について説明する。
【００３０】
はじめに、ユーザ端末４は、インストールされるアプリケーションプログラムを起動することで、投資支援システム１にアクセスする。なお、アプリケーションプログラムは、ウェブアプリとして構成されてもよく、ユーザ端末４は、ウェブブラウザよりアプリケーションプログラムを起動することで、投資支援システム１にアクセスすることができる。
【００３１】
入力受付手段２０１は、投資支援システム１にアクセスしたユーザ端末４に対して投資傾向情報に関する入力受付画面を表示する。入力受付手段２０１は、入力受付画面を介して投資傾向情報の入力を受け付け、ユーザを識別するためのユーザＩＤと対応付けてユーザＤＢ５４に格納する。
【００３２】
投資傾向情報は、ユーザの投資傾向を示す情報であり、スキャルピングや長期型など投資期間を示す情報と、ブレイクアウト志向や押し目買い、戻り売り、利確および損切などの取引タイミングを示す情報などと、を含む。入力受付手段２０１は、入力受付画面において複数の項目の中から任意の投資傾向情報をユーザにより選択させることで入力を受け付ける。投資傾向情報の項目は、例えば、投資期間「デイトレード」、利確タイミング「引っ張り」などが含まれ、リスクに対する傾向などに基づいて任意に設定される。投資傾向情報は、長期志向「−１」、利益重視志向「＋２」などのように数値化されたパラメータである傾向値としてユーザＤＢ５４に格納される。
【００３３】
ユーザＤＢ５４は、ユーザの投資傾向情報を含むユーザに関するユーザデータを格納する。ユーザデータは、ユーザの識別情であるユーザＩＤと、投資パターンの各データ項目に対応する投資傾向情報と、を有する。投資傾向情報は、上述したように数値化されて格納され、例えば、利益重視志向を示す投資傾向情報の入力を受け付けた場合、利益確定（利確）する利確値を大きく設定するなど、後に詳述する基準投資パターンまたは類型投資パターンの項目と対応するパラメータの決定に影響する。
【００３４】
入力受付手段２０１は、アプリケーションプログラムにアクセスしたユーザ端末４に対して基準投資パターンの入力受付画面を表示する。入力受付手段２０１は、入力受付画面を介して基準投資パターンの各項目の入力を受け付け、基準投資パターンＤＢ５１に格納する。
【００３５】
図３は、基準投資パターンＤＢ５１に格納される基準投資パターンのデータ構造を示す。基準投資パターンは、投資対象とする金融商品を取引する条件などを示すデータである。基準投資パターンは、データ項目として、基準投資パターンの識別情報である基準ＩＤと、利確値と、損切値と、取引価格帯と、保有期間と、を少なくとも有する。利確値は、金融商品の購入時からの値上がりにより利益を確定させる数値を示す。利確値は、利益率または、利益となる金額などの数値であってもよい。損切値は、金融商品の購入時からの値下がりにより損失を確定させる数値を示す。損切値は、損失率または、損失となる金額などの数値であってもよい。取引価格帯は、金融商品を購入する価格帯を示す。保有期間は、購入した金融商品を保有する期間を示す。
【００３６】
生成手段２０２は、基準投資パターンに含まれる少なくとも１つの項目を変更し、１または複数の類型投資パターンを生成し、類型投資パターンＤＢ５２に格納する。生成手段２０２は、基準投資パターンに対する変更値を示すデータテーブルを参照し、類型投資パターンを生成する。
【００３７】
図４は、類型投資パターンＤＢ５２に格納されるデータテーブルの一例を示す。データテーブルは、基準投資パターンの各項目と対応し、基準値から所定の変更幅により変更した変更値と、投資傾向情報における傾向値と、の対応関係を示す。図３における基準ＩＤ：Ｄ００１に含まれる各項目は、データテーブルにおいて基準値（０）に設定される。生成手段２０２は、ユーザＤＢ５４に格納される投資傾向情報に含まれる傾向値に応じて、各項目の変更値を決定し、決定された変更値を含む類型投資パターンを生成し、類型投資パターンＤＢ５２に格納する。なお、傾向値と変更値は、１対１の対応関係に限らず、例えば、１つの傾向値に対して複数の項目の変更値が決定されてもよい。また、生成手段２０２は、投資傾向情報に含まれる傾向値に依らず、傾向値が「＋１」または「−１」となる変更値を含む類型投資パターンを少なくとも生成する構成としてもよい。なお、データテーブルにおける傾向値は、投資傾向情報に含まれる傾向値を所定の計算式により計算した値であってもよい。
【００３８】
図５は、図３の基準ＩＤ：Ｄ００１に基づいて生成された類型投資パターンの例を示す。類型投資パターンは、生成元となる基準投資パターンの基準ＩＤに紐づけられて、各類型投資パターンを識別するための類型ＩＤと、基準投資パターンに対応し、変更値を含む各種項目を有する。本実施形態において、生成手段２０２は、基準投資パターンの各項目をそれぞれ変更した類型投資パターンを少なくとも１つ生成し、投資傾向情報に含まれる傾向値が高い項目に対して複数の変更値による類型投資パターンを生成する構成とするのがより好ましい。これにより、生成手段２０２は、例えば、利益を重視する投資傾向情報（利益重視志向「＋２」）に応じて、利確値を複数変更した変更値による類型投資パターンを生成することができる。
【００３９】
取引手段２０３は、基準投資パターンおよび類型投資パターンに基づいて、一定期間における金融商品に係る取引処理を実行した場合の、取引結果を記録することができる。また、取引手段２０３は、基準投資パターン及び／又は類型投資パターンに基づいて、一定期間において金融商品に係る取引処理を自動で実行し、当該取引処理による取引結果を記録することができる。また、取引手段２０３は、基準投資パターンに基づく取引処理を実行し、類型投資パターンに基づく取引処理を実行した場合の取引結果を記録する構成としてもよい。取引手段２０３は、基準投資パターンおよび類型投資パターンに基づく取引処理による取引結果を取引結果ＤＢ５３に格納する。
【００４０】
図６は、取引結果ＤＢ５３に格納される取引結果データの一例を示す。取引結果データは、基準投資パターンおよび類型投資パターンのデータＩＤと、取引手段２０３による取引に係る処理の開始時点のタイムスタンプと、取引手段２０３による取引に係る処理の終了時点における損益値と、を少なくとも含む。損益値は、開始時点の資産に対する終了時点の資産の増減値または増減率を示す。
【００４１】
評価手段２０４は、取引手段２０３による所定期間の取引結果に基づいて基準投資パターン及び／又は類型投資パターンを評価し、評価結果を投資パターンに対応付けて基準投資パターンＤＢ５１及び／又は類型投資パターンＤＢ５２に格納する。ここで、評価手段２０４は、ユーザ端末４に対して表示される評価画面を介して評価値の入力を受け付ける構成とするのが好ましい。評価画面は、投資パターンの各種項目と、損益値と、取引期間などと、を表示する。
【００４２】
評価手段２０４は、基準投資パターン及び／又は類型投資パターンに対してリスク評価項目の入力を受け付け、更に評価された投資パターンに対応付けて基準投資パターンＤＢ５１及び／又は類型投資パターンＤＢ５２に格納してもよい。リスク評価項目は、例えば、利益優先かリスク回避優先かを示す数値であり、当該投資パターンに含まれる項目（利確値や損切値など）に対応する傾向値を修正させる。また、評価手段２０４は、取引期間における金融商品の価格変動を示すチャートを表示可能に構成され、当該投資パターンによる取引処理が実行された時点におけるチャートをハイライトなどにより強調表示することで、当該取引処理のタイミングが適切であるかの判断並びに、リスク評価項目として入力する数値の判断を好適に支援することができる。また、評価手段２０４は、取引処理が実行された時点における金融商品の価格と、その時点から所定期間経過後の金融商品の価格と、を比較し、基準投資パターンまたは類型投資パターンが実行した取引処理のリスク値を併せて表示可能に構成されてもよい。リスク値は、例えば、所定期間経過後の価格が所定値以上下がった場合、高いリスク値として表示される。
【００４３】
評価手段２０４は、取引結果に含まれる損益値に応じて、各種投資パターンに対して評価結果を自動で算出し、投資パターンに対応付ける構成としてもよい。
【００４４】
評価手段２０４は、基準投資パターンおよび類型投資パターンの中から、新たな基準投資パターンとする１の投資パターンの選択入力を受け付ける。最適化手段２０５は、選択された投資パターンに含まれる各項目の傾向値に応じて、ユーザＤＢ５４に格納される投資傾向情報の傾向値を修正する。
【００４５】
最適化手段２０５は、評価手段２０４により選択された投資パターンに基づいて、新たな基準投資パターンとして決定する最適化処理を実行する。なお、最適化手段２０５は、傾向値が変更された場合、当該傾向値に応じて選択された投資パターンの項目を変更する最適化処理を実行し、新たな基準投資パターンとして基準投資パターンＤＢ５１に格納する。最適化手段２０５は、傾向値に変更がなかった場合、評価手段２０４により選択された投資パターンを新たな基準投資パターンとして基準投資パターンＤＢ５１に格納する。
【００４６】
最適化手段２０５は、評価手段２０４により入力を受け付けた評価値およびリスク評価項目の入力値を含む評価結果と、当該評価の対象となった基準投資パターン及び／又は類型投資パターンの項目と、に基づいて投資傾向情報における傾向値を決定し、ユーザＤＢ５４に格納する。これによって、ユーザの投資傾向情報が最適化され、生成手段２０２は、最適化された傾向値に応じて、よりユーザの投資傾向に適合した類型投資パターンを生成することができる。また、最適化手段２０５は、傾向値の変更に応じて、データテーブルにおける変更値および変更幅を修正し、類型投資パターンＤＢ５２に格納することができる。
【００４７】
最適化手段２０５による最適化処理を実行すると、生成手段２０２は、基準投資パターンＤＢ５１に格納された新たな基準投資パターンおよび更新された投資傾向情報に基づいて、類型投資パターンを生成する。上述したような処理を繰り返すことで、投資パターンがユーザの投資傾向に沿って最適化され、ユーザに好適な投資支援を行うことができる。なお、最適化手段２０５は、最適化処理を続行／中断する入力をユーザ端末４を介して受け付け、当該入力に応じて処理を実行または完了する。
【００４８】
図７は、基準投資パターンの入力から投資パターンの最適化処理を実行するまでの流れに関するフローチャートを示す。
【００４９】
入力受付手段２０１は、ユーザ端末４を介して投資傾向情報の入力を受け付け、ユーザＤＢ５４に格納する（ステップＳ１１）。
入力受付手段２０１は、ユーザ端末４を介して基準投資パターンの各データ項目の入力を受け付け、基準投資パターンＤＢ５１に格納する（ステップＳ１２）。
生成手段２０２は、類型投資パターンＤＢ５２に格納されるデータテーブルを参照し、基準投資パターンの少なくとも１つのデータ項目を変更した類型投資パターンを生成し、類型投資パターンＤＢ５２に格納する（ステップＳ１３）。
取引手段２０３は、基準投資パターンおよび類型投資パターンによる取引処理を実行する（ステップＳ１４）。
取引手段２０３は、所定期間における取引手段２０３による取引結果を取引結果ＤＢ５３に格納する（ステップＳ１５）。
評価手段２０４は、取引結果ＤＢ５３に格納される取引結果に対する評価値の入力を受け付け、評価結果を投資パターンに対応付けて基準投資パターンＤＢ５１または類型投資パターンＤＢ５２に格納する（ステップＳ１６）。
最適化手段２０５は、評価結果に応じて、ユーザＤＢ５４に格納される投資傾向情報の傾向値を更新し、ユーザＤＢ５４に格納する（ステップＳ１７）。
最適化手段２０５は、基準投資パターンまたは類型投資パターンの中から任意に選択入力を受け付け、新たな基準投資パターンとして基準投資パターンＤＢ５１に格納し、処理を完了する（ステップＳ１８）。
投資支援システム１は、ステップＳ１３−Ｓ１８を繰り返すことで、ユーザは、自身の投資傾向により最適化された投資パターンを用いて投資を行うことができる。
【００５０】
本実施形態において、機械学習モデルを用いたより好適な投資パターンの最適化手法について説明する。本実施形態において、投資支援システム１は、学習手段２０６を更に備える。学習手段２０６は、投資支援装置２または、投資支援装置２とデータ通信可能な外部装置により実現される。
【００５１】
学習手段２０６は、入力受付手段２０１によりはじめに入力を受け付けたユーザの投資傾向情報と、基準投資パターンの各項目と、を入力データとし、最適化手段２０５により所定回数の最適化処理を実行し、出力される基準投資パターンまたは、所定期間において最適化処理を繰り返し実行し、出力される基準投資パターンを出力データとする教師データを用いて機械学習処理を実行することで、学習済モデルを生成する。教師データは、所定回数の最適化処理を実行した時点におけるユーザの投資傾向情報と、基準投資パターンの各項目と、を入力データとし、更に最適化処理を繰り返し実行し、出力される基準投資パターンを出力データとしてもよい。
【００５２】
学習手段２０６により生成された学習済モデルは、記憶部５に格納される。
生成手段２０２は、入力受付手段２０１により入力を受け付けた投資傾向情報および、基準投資パターンを学習済モデルに入力することで、同一または類似する投資傾向情報と基準投資パターンに基づいて最適化処理を繰り返し実行し、出力された基準投資パターン（教師データの出力データ）を当該学習済モデルより出力として取得し、類型投資パターンとして生成することができる。これによって、ユーザは、自身の投資傾向と類似する投資家により最適化された類型投資パターンを用いて、自身の使用する投資パターンの最適化を行うことができ、最適化に係る時間を削減することができる。
【００５３】
本実施形態において、学習手段２０６は、例えば、ニューラルネットワークを用いた機械学習手法により学習済モデルを生成するが、機械学習手法に特に制限はなく、適宜公知の手法を採用することができる。
【００５４】
なお、基準投資パターンＤＢ５１および類型投資パターンＤＢ５２は、それぞれの投資パターンによる損益値の予測結果である損益予測値を格納することができる。学習手段２０６は、基準投資パターンまたは類型投資パターンの項目を入力データとし、取引結果ＤＢ５３に格納される損益値を出力データとする教師データにより機械学習を行い、予測モデルを生成する。予測モデルは、基準投資パターンＤＢ５１および類型投資パターンＤＢ５２に格納される基準投資パターンまたは類型投資パターンの項目を入力され、教師データに基づく損益値を損益予測値として出力する。なお、損益予測値は、例えば、利益率１．３０％〜１．８０％、損失率１．８０％〜２．００％など、損益値の範囲として出力されるのが好ましい。損益予測値は、投資パターンの入力受付画面などにおいて併せて表示することで、ユーザによる投資パターンの項目の入力を支援する。また、評価手段２０４は、損益予測値と、取引結果の損益値との比較から予測精度を算出し、評価画面などにおいて併せて表示することで、ユーザによる投資パターンの評価値の入力を支援する。なお、評価手段２０４は、予測精度に基づいて、各投資パターンの評価結果を自動で算出し、各投資パターンに対応付ける構成であってもよい。
【００５５】
なお、本発明は、実際の取引市場において取引される金融商品に係る投資パターンを最適化する投資支援装置、投資支援方法、投資支援プログラムに限定されず、例えば、投資シミュレーションシステムにおいて取引される仮想的な各種金融商品の投資パターンの最適化に用いられてもよい。また、投資シミュレーションシステムにおいて最適化された投資パターンは、実際の取引市場における金融商品の取引に用いられてもよい。
【符号の説明】
【００５６】
１  投資支援システム
２  投資支援装置
２１  演算装置（ＣＰＵ）
２２  主記憶装置（ＲＡＭ）
２３  補助記憶装置
２４  通信装置
２５  通信バス
２６  オペレーティングシステム（ＯＳ）
２７  投資支援プログラム
２０１  入力受付手段
２０２  生成手段
２０３  取引手段
２０４  評価手段
２０５  最適化手段
２０６  学習手段
３  金融商品取引システム
４  ユーザ端末
５  記憶部
５１  基準投資パターンＤＢ
５２  類型投資パターンＤＢ
５３  取引結果ＤＢ
５４  ユーザＤＢ
【要約】
【課題】
金融商品の取引条件を設定した投資パターンを、ユーザの投資傾向等に応じて最適化することで好適に投資支援する。
【解決手段】
入力受付手段は、金融商品の価格変動に伴う損益を決定するための利確値および損切値と、を基準投資パターンの項目として入力を受け付け、生成手段は、基準投資パターンに含まれる少なくとも１つの項目を変更し、１又は複数の類型投資パターンを生成し、取引手段は、基準投資パターンおよび類型投資パターンに基づき金融商品の取引処理を実行し、評価手段は、取引手段による所定期間の取引結果に基づいて基準投資パターン又は前記類型投資パターンを評価し、最適化手段は、評価手段による評価結果に応じて基準投資パターンの項目を最適化し、記憶部に格納する。
【選択図】図１【図１】
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【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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