(57)【要約】  本発明は、自動化投資アドバイスのコンピューティングシステムに関し、該コンピューティングシステムは、サーバーであって、プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令するための、上記メモリ上に存在するプログラムコードを含む、サーバーと、少なくとも1つのコンピューター可読媒体とを備え、該少なくとも1つのコンピューター可読媒体は、データベースを含み、該データベースは、複数の金融商品の過去の実績に関連する証券知識データと、顧客リスクに関連する顧客知識データであって、該顧客知識データは、アンケートを含み、該顧客知識データは、複数の所定のリスクカテゴリを更に含み、各リスクカテゴリは、少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値を含む、顧客知識データとを含む、投資関連データを含み、該コンピューティングシステムは、リスク遵守ポートフォリオを計算する方法を実行するように構成され、該方法は、（a）上記アンケートを顧客に提供するステップと、（b）上記アンケートに対する回答を上記顧客から受け取るステップと、（c）上記回答に基づいて、上記顧客を、上記複数のリスクカテゴリに属する割り当てられたリスクカテゴリに割り当てるステップと、（d）上記複数の金融商品のうちの少なくとも1つの選択を含む上記リスク遵守ポートフォリオを計算するステップであって、上記計算することは、少なくとも、上記証券知識データ及び上記割り当てられたリスクカテゴリに基づく、ステップとを含み、ステップ（d）における上記計算することは、上記リスク遵守ポートフォリオに関連する値と、上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値とを比較することによって、上記割り当てられたリスクカテゴリを遵守しながら、ポートフォリオリターンの期待値を最大化する、及び／又は、期待リスクを最小限にすることに関連する。【選択図】図1
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自動化投資アドバイスのコンピューティングシステムであって、
サーバーであって、プロセッサ、有形不揮発性メモリ、前記プロセッサに命令するための、前記メモリ上に存在するプログラムコードを含む、サーバーと、
少なくとも1つのコンピューター可読媒体であって、該少なくとも1つのコンピューター可読媒体は、データベースを含み、該データベースは、
複数の金融商品の過去の実績に関連する証券知識データと、
顧客リスクに関連する顧客知識データであって、該顧客知識データは、アンケートを含み、該顧客知識データは、複数の所定のリスクカテゴリを更に含み、各リスクカテゴリは、少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値を含む、顧客知識データと、
を含む、投資関連データを含む、少なくとも1つのコンピューター可読媒体と、
を備え、該コンピューティングシステムは、リスク遵守ポートフォリオを計算する方法を実行するように構成され、該方法は、
（a）前記アンケートを顧客に提供するステップと、
（b）前記アンケートに対する回答を前記顧客から受け取るステップと、
（c）前記回答に基づいて、前記顧客を、前記複数のリスクカテゴリに属する割り当てられたリスクカテゴリに割り当てるステップと、
（d）前記複数の金融商品のうちの少なくとも1つの選択を含む前記リスク遵守ポートフォリオを計算するステップであって、前記計算することは、少なくとも、前記証券知識データ及び前記割り当てられたリスクカテゴリに基づく、ステップと、
を含み、
ステップ（d）における前記計算することは、前記リスク遵守ポートフォリオに関連する値と、前記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値とを比較することによって、前記割り当てられたリスクカテゴリを遵守しながら、ポートフォリオリターンの期待値を最大化する、及び／又は、期待リスクを最小限にすることに関連する、コンピューティングシステム。
【請求項２】
ステップ（d）における前記計算することは、前記ポートフォリオリターンの分散に関連する閾値λを求めることを含み、ステップ（d）における前記計算することは、前記閾値λが前記リスクカテゴリに忠実であること、好ましくは、前記閾値λが、前記割り当てられたリスクカテゴリに属する前記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値のうちの1つより低いままであることを伴う、請求項1に記載のコンピューティングシステム。
【請求項３】
ステップ（d）における前記計算することは、所定のリスク確率閾値より低い前記ポートフォリオリターンの前記確率に関連するリスク確率δを求めることを含み、前記リスク確率閾値は、好ましくは、前記閾値λの関数であり、ステップ（d）における前記計算することは、前記リスク確率δが前記リスクカテゴリに忠実であること、好ましくは、前記リスク確率δが、前記割り当てられたリスクカテゴリに属する前記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値のうちの1つより低いままであることを伴う、請求項1又は2に記載のコンピューティングシステム。
【請求項４】
ステップ（d）における前記計算することは、相補的なリスク確率ε及びトレードオフγを求めることを含み、前記相補的なリスク確率εは、所定の相補的なリスク確率閾値より高い前記ポートフォリオリターンの前記確率に関連し、前記相補的なリスク確率閾値は、好ましくは、前記閾値λの関数であり、前記トレードオフγは、γ＝δ／（δ＋ε）等のδ及びεの比に関連し、ステップ（d）における前記計算することは、前記トレードオフγが前記リスクカテゴリに忠実であること、好ましくは、前記トレードオフγが、前記割り当てられたリスクカテゴリに属する前記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値のうちの1つより低いままであることを伴う、請求項3に記載のコンピューティングシステム。
【請求項５】
前記ステップ（d）は、
前記複数の金融商品に属する1つ以上の金融商品の各々について、少なくとも前記証券知識データに基づいて、証券リターンに関連付けられる確率分布の１つ以上のモーメントを計算するサブステップと、
少なくとも、前記選択に属する金融商品に関連付けられるステップ（d.1）において計算された前記確率分布に基づいて、前記リスク遵守ポートフォリオを計算するサブステップと、
を含む、請求項1〜4のいずれか1項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項６】
前記ステップ（a）は、顧客相場観プレファレンスの要求を前記顧客に提供することを更に含み、前記ステップ（b）は、前記顧客相場観プレファレンスを受け取ることを更に含み、前記ステップ（d.1）における計算することは、前記顧客相場観プレファレンスに更に基づき、これによって、前記顧客相場観プレファレンスに関連する各証券について最適化制約を計算する、請求項5に記載のコンピューティングシステム。
【請求項７】
ステップ（d）において前記リスク遵守ポートフォリオを前記計算すること、及び／又は、ステップ（d.1）において前記確率分布を前記計算することは、所定のホライズンHに関して行われる、請求項1〜6のいずれか1項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項８】
前記アンケートは、複数の質問を含み、ステップ（d）及び／又はステップ（d.1）において適用された前記ホライズンHは、顧客ホライズンプレファレンスに関する質問に対する前記顧客の答えに少なくとも部分的に基づく、請求項７に記載のコンピューティングシステム。
【請求項９】
前記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値は、バリューアットリスク相当の変動性、好ましくは、97.5%信頼度のバリューアットリスク相当の変動性を含む、請求項1〜8のいずれか1項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１０】
前記アンケートは、複数の質問を含み、前記質問の各々は、所定の質問重みに関連付けられ、ステップ（c）における前記割り当てることは、少なくとも、前記複数の質問のうちの2つに対する答えと、それらの関連付けられた質問重みとに基づく、請求項1〜9のいずれか1項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１１】
前記複数の質問は、リスクを想定する顧客の能力に関連する第1の複数の質問と、顧客のリスク選好度に関連する第2の複数の質問とからなり、前記第1の複数の質問に属する質問に関連付けられた前記重みの和は、前記第2の複数の質問に関連付けられた前記重みの和より大きく、好ましくは、少なくとも10%大きい、請求項10に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１２】
ステップ（d）及び／又はステップ（d.1）は、前記データベースに存在する前記証券知識データを向上させるために、外部のフィードから証券知識に関連するデータを検索することを更に含み、ステップ（d）及び／又はステップ（d.1）における前記計算することは、前記検索されたデータに更に基づく、請求項1〜11のいずれか1項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１３】
前記複数のリスクカテゴリの各々は、複数の記述的なカテゴリ重みを含み、前記記述的なカテゴリ重みのうちの少なくとも1つは、上場投資信託カテゴリに関連付けられる、請求項1〜12のいずれか1項に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１４】
請求項1〜13のいずれか1項に記載のコンピューティングシステムによって生成されるリスク遵守ポートフォリオであって、該リスク遵守ポートフォリオは、前記顧客の顧客デバイスのスクリーン、又は前記顧客の前記顧客デバイス上で受信されるデータのプリントアウトのいずれかの可視化を含み、該リスク遵守ポートフォリオは、前記複数の金融商品のうちの前記少なくとも1つの前記選択、前記期待リターン及び前記割り当てられたリスクカテゴリに関連する項目を含む、リスク遵守ポートフォリオ。
【請求項１５】
リスク遵守ポートフォリオを計算するコンピューター実施方法であって、該方法は、
（a）サーバーによって、顧客のユーザーデバイスにアンケートを提供するステップであって、該サーバーは、投資関連データを含むデータベースへのアクセスを有し、前記投資関連データは、
複数の金融商品の過去の実績に関連する証券知識データと、
顧客リスクに関連する顧客知識データであって、該顧客知識データは、前記アンケートを含み、前記顧客知識データは、複数の所定のリスクカテゴリを更に含み、各リスクカテゴリは、少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値を含む、顧客知識データと、
を含む、ステップと、
（b）前記サーバーによって、前記ユーザーデバイスを介して、前記顧客から前記アンケートに対する回答を受け取るステップと、
（c）前記回答に基づいて、前記顧客を、前記複数のリスクカテゴリに属する割り当てられたリスクカテゴリに割り当てるステップと、
（d）前記複数の金融商品のうちの少なくとも1つの選択を含む前記リスク遵守ポートフォリオを計算するステップであって、前記計算することは、少なくとも、前記証券知識データと、前記割り当てられたリスクカテゴリとに基づく、ステップと、
を含み、
ステップ（d）における前記計算することは、前記リスク遵守ポートフォリオに関連する値と、前記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値とを比較することによって、前記割り当てられたリスクカテゴリを遵守しながら、ポートフォリオリターンの期待値を最大化する、及び／又は、期待リスクを最小限にすることに関連する、コンピューター実施方法。
【請求項１６】
請求項1〜14のいずれか1項に記載のシステムにおける、請求項15に記載のコンピューター実施方法の使用。
【請求項１７】
ユーザーデバイスを用いて、リスク遵守ポートフォリオを計算するコンピュータープログラム製品であって、該コンピュータープログラム製品は、プロセッサ、ユーザー入力の手段及びスクリーンを備える前記ユーザーデバイス上で実行する命令を含み、該コンピュータープログラム製品は、請求項15に記載の方法を実行する命令を含む、コンピュータープログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、投資ポートフォリオのアドバイス及びリスクモデリングの技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
顧客の精神的なリスク許容範囲及び財政的なリスク受容能力（risk capacity）を正確に評価することは、金融機関が直面している最大の難関のうちの1つである。これは、エクイティ（equities：株式資本）等のリスク関連資産を含むポートフォリオについて顧客に助言するときに、特に重要である。
【０００３】
特許文献1は、概して、エクイティ投資ポートフォリオ等、投資ポートフォリオのリスクモデリングに関連するコンピューターベースシステム及び方法を記載している。例えば、特定の投資ポートフォリオについての因子共分散行列（factor covariance matrix）は、非定常バイアス（non-stationaritybias）及び最適化バイアス（optimization bias）を含む、既知のバイアスについて適合することができる。さらに、特定の投資ポートフォリオの資産についての特定の変動性及び相対的な特定の変動性を計算する新しい技法が開示されている。上記方法は、ポートフォリオのリスクをモデル化するために用いられる因子についての投資ポートフォリオの因子リターンの共分散を表す要素を含む、投資ポートフォリオの因子共分散行列（FCM）を計算することを含む。FCMの固有因子を持つ（having）対角共分散行列が適合され、適合された対角共分散行列が生成される。適合された対角共分散行列は、適合された非対角因子FCMに変換される。投資ポートフォリオのリスクは、コンピューターシステムによって、適合された非対角FCMに基づいて計算される。特許文献1の問題は、顧客特有のリスクプロファイルを開示してないということである。
【０００４】
特許文献2は、［a］ユーザーにフィナンシャルパーソナリティ評価アンケートを提供し、［b］上記アンケートの1つ以上の質問に対する上記ユーザーの回答を示すデータを受信する1つ以上のサーバーと、［a］上記ユーザーの回答を示す上記データに基づいて、複数の尺度にわたって上記ユーザーの投資関連傾向（attitudes）を評価して、上記ユーザーの多次元フィナンシャルパーソナリティ識別子を生成し、［b］上記多次元フィナンシャルパーソナリティ識別子から導出される上記ユーザーのユーザーリスクプロファイルを構築する、上記1つ以上のサーバーと通信する1つ以上のプロセッサとを含むコンピューターシステムを開示している。特許文献2の問題は、ポートフォリオの生成においてリスクプロファイルを利用する方法が開示されていないことである。
【０００５】
本発明は、上記で言及された問題のうちの少なくともいくつかを解決しようとするものである。
【０００６】
本発明は、顧客特有のリスクを遵守しているポートフォリオを計算することができる自動化投資アドバイスのシステムを提供することが目的である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許第8,756,140号
【特許文献２】米国特許出願公開第2011/0270780号
【発明の概要】
【０００８】
本発明は、自動化投資アドバイスのコンピューティングシステムであって、
サーバーであって、プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令するための、上記メモリ上に存在するプログラムコードを含む、サーバーと、
少なくとも1つのコンピューター可読媒体であって、該少なくとも1つのコンピューター可読媒体は、データベースを含み、該データベースは、
複数の金融商品の過去の実績に関連する証券知識データと、
顧客リスクに関連する顧客知識データであって、該顧客知識データは、アンケートを含み、該顧客知識データは、複数の所定のリスクカテゴリを更に含み、各リスクカテゴリは、少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値を含む、顧客知識データと、
を含む、投資関連データを含む、少なくとも1つのコンピューター可読媒体と、
を備え、該コンピューティングシステムは、リスク遵守ポートフォリオを計算する方法を実行するように構成され、該方法は、
（a）上記アンケートを顧客に提供するステップと、
（b）上記アンケートに対する回答を上記顧客から受け取るステップと、
（c）上記回答に基づいて、上記顧客を、上記複数のリスクカテゴリに属する割り当てられたリスクカテゴリに割り当てるステップと、
（d）上記複数の金融商品のうちの少なくとも1つの選択を含む上記リスク遵守ポートフォリオを計算するステップであって、上記計算することは、少なくとも、上記証券知識データ及び上記割り当てられたリスクカテゴリに基づく、ステップと、
を含み、
ステップ（d）における上記計算することは、上記リスク遵守ポートフォリオに関連する値と、上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値とを比較することによって、上記割り当てられたリスクカテゴリを遵守しながら、ポートフォリオリターンの期待値を最大化する、及び／又は、期待リスクを最小限にすることに関連する、コンピューティングシステムを提供する。
【０００９】
本発明によるコンピューティングシステムの特性は、投資アドバイス及びリスク分類を有利に統合することである。投資アドバイスは、従来技術のシステムにおいてリスク分類とは別のものと見なされるが、これは特に、金融商品市場（Markets in Financial Instruments）の欧州指令2004/39/EC（MiFIDとして既知である）並びに近年のパッケージ型リテール及び保険ベース金融商品（PackagedRetail and Insurance-based Investment Products）の欧州規則1286/2014（PRIIPsとして既知である）等の政策を考慮すると、もはや実用的ではなく、現在では非常に非効率的である。実際、投資に伴うリスクに対する顧客の認識を高めることは必要不可欠になっており、実際の投資アドバイスとは別のものと見なす必要はない。むしろ、本発明は、有利には、顧客からリスクに関連する回答を集め、これによって、付随するリスクについて顧客に通知するだけでなく、その回答をポートフォリオの作成において有効に活用する。これによって、上記リスク遵守ポートフォリオに関連する値を上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値と比較することによって、その回答を具体的にかつ有利に用いる。
【００１０】
上記システムの別の利点は、従来技術のシステムと比較して性能が上回っていることである。これは、リスクを境界条件（boundary condition）として明確に考慮に入れる最適化を可能にするので、リスク評価がポートフォリオの計算の不可欠な部分を形成するということに起因する。したがって、最適化に用いられるアルゴリズムは、拡張された最適化空間内の最適なポートフォリオを探すことができ、該当する全ての境界条件を、逐次的に考慮に入れるのではなく、一度に考慮に入れる。最適化理論から既知であるように、一度に全ての境界条件を考慮に入れた方策は、通常、境界条件を一度に1つずつ適用した方策よりも良い結果を生み出す。従来技術のシステムは、後者の方策、すなわち、第1のステップでポートフォリオを計算し、第2の、別のステップでリスクのみを考慮に入れる方策の一例である。
【００１１】
このこと全てが、特許文献1に開示されている概念と対照的であり、特許文献1は、リスクに関する顧客の回答を考慮に入れる手段を欠いている。結果として、特許文献1によるシステムは、ポートフォリオ期待値を最適化しながら、顧客のリスクカテゴリに忠実である共同最適化（joint optimization）を実行することができない。これに関して、特許文献1は、顧客の知識を集め、所与の顧客のリスクカテゴリを決定する手段を欠いている。このことは、特許文献2とも対照的であり、特許文献2は、ポートフォリオ期待値に関する最適化目標に忠実であるポートフォリオの生成において、リスクプロファイルを利用する方法が開示されていない。これに関して、特許文献2は、ポートフォリオ期待値を最適化しながら、顧客のプレファレンスに忠実である共同最適化を実施することができる方法が開示されていない。
【００１２】
本発明の好ましい一実施形態では、上記ステップ（d）は、
（d.1）上記複数の金融商品に属する1つ以上の金融商品の各々について、少なくとも上記証券知識データに基づいて、証券リターンに関連付けられる確率分布の１つ以上のモーメントを計算するサブステップと、
（d.2）少なくとも、上記選択に属する金融商品に関連付けられるステップ（d.1）において計算された確率分布に基づいて、上記リスク遵守ポートフォリオを計算するサブステップと、
を含む。
【００１３】
より好ましい一実施形態では、上記ステップ（a）は、顧客相場観プレファレンスの要求を顧客に提供することを更に含み、上記ステップ（b）は、上記顧客相場観プレファレンスを受け取ることを更に含み、上記ステップ（d.1）における計算することは、上記顧客相場観プレファレンスに更に基づき、これによって、上記顧客相場観プレファレンスに関連する各証券について最適化制約を計算する。
【００１４】
これによって、「投資リターンに関連付けられる確率分布」は、所与の証券の金融リターンに関連付けることができる確率密度関数を指し、この金融リターンは、確率変数である。金融リターンは、これによって、Cornish-Fisher方程式等の適切な基準に対応して、限られた数のモーメント、好ましくは、4つのモーメントから予測されるという意味において、無作為（random）である。この確率密度関数は、投資リターンの期待値（第1のモーメント）、その分散（第1のモーメント及び第2のモーメントの関数）及び証券リターンのより高いモーメント、並びに、テール確率（tailprobabilities）等の証券リターンに関する様々な情報を含む。さらに、「顧客相場観プレファレンス（client market-view preference）」は、顧客が金融市場に関して持っている任意の見方、信念、洞察又は確信を指す。これは、例えば、特に前途有望な又は信頼できると顧客が信じる特定の金融商品に関係するか、又は、大幅な成長が見込まれる或る特定の産業分野に対する見方に関係する場合がある。リスクに関連付けられる確率分布について同様に言及することができ、予測されるリスクは、リスクの期待値（第1のモーメント）に対応し、より高いモーメントを同様に規定することができる。
【００１５】
そのような実施形態は、顧客の信念及び洞察、すなわち顧客相場観プレファレンスを、更なる境界条件としてそのシステムに「導入する（inject）」能力を顧客に提供するので、特に有利である。これによって、顧客が投資アドバイスを所望の方向に向けることが可能である。信念及び洞察がシステムに導入される方法は、特に有利である。なぜならば、確率分布を「自由裁量で（at libitum）」、すなわち、ステップ（d.1）で顧客相場観プレファレンスの数も性質も制限することなく、ステップ（d.2）で続く計算手法を変更する必要なく、修正することができるからである。関連する実施形態では、信念及び洞察の選択は、最適化制約の修正としてそれらの定式化に関連するいくつかの制限を受けるが、それでもかなりの「操縦（steering）」が可能である。したがって、システムは、顧客が投資アドバイスを操縦する手段を組み込む、リスク遵守投資アドバイスに対する統合された手法のニーズへの明解で効率的な解決策を提供する。
【００１６】
第2の態様では、本発明は、本発明によるコンピューティングシステムによって生成されるリスク遵守ポートフォリオであって、該リスク遵守ポートフォリオは、上記顧客の顧客デバイスのスクリーン、又は上記顧客の上記顧客デバイス上で受信されるデータのプリントアウトのいずれかの可視化を含み、該リスク遵守ポートフォリオは、上記複数の金融商品のうちの上記少なくとも1つの上記選択、上記期待リターン及び上記割り当てられたリスクカテゴリに関連する項目を含む、リスク遵守ポートフォリオを提供する。
【００１７】
第3の態様では、本発明は、請求項15に記載のコンピューター実施方法を提供する。
【００１８】
第4の態様では、本発明は、請求項16に記載の使用を提供する。
【００１９】
第5の態様では、本発明は、請求項17に記載のコンピュータープログラム製品を提供する。
【００２０】
更なる実施形態及びそれらの利点は、詳細な説明及び特許請求の範囲で論じられる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明によるシステムの第1の例示的な実施形態を示すフローチャートである。
【図２】本発明によるシステムの第2の例示的な実施形態を示すフローチャートである。
【図３】リスクカテゴリに関連する本発明の一態様を示す一例を提供する図である。
【図４】本発明に関連するポートフォリオユニバース（universe）の一例を示す図である。
【図５】本発明に関連する確率分布及び関連パラメーターの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
第1の態様では、本発明は、自動化投資アドバイスのコンピューティングシステムであって、
サーバーであって、プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令するための、上記メモリ上に存在するプログラムコードを含む、サーバーと、
少なくとも1つのコンピューター可読媒体であって、該少なくとも1つのコンピューター可読媒体は、データベースを含み、該データベースは、
複数の金融商品の過去の実績に関連する証券知識データと、
顧客リスクに関連する顧客知識データであって、該顧客知識データは、アンケートを含み、該顧客知識データは、複数の所定のリスクカテゴリを更に含み、各リスクカテゴリは、少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値を含む、顧客知識データと、
を含む、投資関連データを含む、少なくとも1つのコンピューター可読媒体と、
を備え、該コンピューティングシステムは、リスク遵守ポートフォリオを計算する方法を実行するように構成され、該方法は、
（a）上記アンケートを顧客に提供するステップと、
（b）上記アンケートに対する回答を上記顧客から受け取るステップと、
（c）上記回答に基づいて、上記顧客を、上記複数のリスクカテゴリに属する割り当てられたリスクカテゴリに割り当てるステップと、
（d）上記複数の金融商品のうちの少なくとも1つの選択を含む上記リスク遵守ポートフォリオを計算するステップであって、上記計算することは、少なくとも、上記証券知識データ及び上記割り当てられたリスクカテゴリに基づく、ステップと、
を含み、
ステップ（d）における上記計算することは、上記リスク遵守ポートフォリオに関連する値と、上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値とを比較することによって、上記割り当てられたリスクカテゴリを遵守しながら、ポートフォリオリターンの期待値を最大化する、及び／又は、期待リスクを最小限にすることに関連する、コンピューティングシステムを提供する。
【００２３】
これによって、証券知識データは、或る証券と、或る特定の地理的地域又は或る特定の分野との関係等の、金融商品の特性に関する情報も含むことが好ましい。さらに、上記アンケートは、或る特定の地理的地域又は分野に関したプレファレンス等の、特定の顧客プレファレンスに関連することが好ましく、上記複数の金融商品に属する金融商品のうちの1つの特性に関係する場合があるようにすることが更に好ましい。そのような実施形態では、ステップ（d）における計算は、好ましくは、上記顧客プレファレンスのうちの少なくとも1つも考慮に入れるべきである。
【００２４】
好ましい一実施形態では、各リスクカテゴリは、リスクパラメーターについて許容値の所定の範囲として規定され、上記範囲は、定期的に更新されることが好ましい。
【００２５】
本発明の好ましい一実施形態では、ステップ（d）における上記計算することは、上記ポートフォリオリターンの分散に関連する閾値λを求めることを含み、ステップ（d）における上記計算することは、上記閾値λが上記リスクカテゴリに忠実であること、好ましくは、上記閾値λが、上記割り当てられたリスクカテゴリに属する上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値のうちの1つより低いままであることを伴う。その分散が変動性を示しており、一般的に、ポートフォリオ及び金融商品に関連付けられるリスクを評価するのに重要であるので、これは有利である。代替的な一実施形態では、上記閾値λは、ホライズンHに関連付けられ、各閾値は、ホライズン値、例えば10日又は20日の短期間に関連付けられ、より好ましくは5年又は20年等の長期間に関連付けられる。通常、大きいホライズン値に関連付けられた閾値は、小さいホライズン値に関連付けられた閾値より小さい。これは、リターンの期待値の予測が、証券又はポートフォリオのリターンの短期間の変動に非常に影響を受けやすいということに関連する。しかしながら、これらの短期間の変動は、ホライズン値が増加するにつれて平均化する傾向がある。
【００２６】
更なる好ましい実施形態では、ステップ（d）における計算は、単一の金融商品及び／又はETFに割り当てられる可能性がある所定の最大値を考慮に入れる。限られた数の金融商品及び／又はETFに対するポートフォリオの集中に関連付けられるリスク及び予測不可能性を防止するので、これは有利である。
【００２７】
別の好ましい実施形態では、システムは、株式市場の市況／自然発展（natural evolution）等の外部状況を監視する。これによって、監視された外部状況のうちの1つの或る特定の閾値を超えることにより、システムは顧客にアラートを送信し、好ましくは顧客にポートフォリオをリバランスするよう助言する。好ましい一実施形態では、上記監視すること及びアラートすることは、ステップ（c）及び／又はステップ（d）の定期的な再実行に関連する。これは、リスクカテゴリが顧客のニーズ及び外部状況に忠実であることを確実にできる。同様に、それは、ポートフォリオが上記顧客に関連付けられたリスクを遵守していることを確実にする。
【００２８】
本発明の別の好ましい実施形態では、ステップ（d）における上記計算することは、所定のリスク確率閾値より低い上記ポートフォリオリターンの確率に関連するリスク確率δを求めることを含み、上記リスク確率閾値は、好ましくは、上記閾値λの関数であり、ステップ（d）における上記計算することは、上記リスク確率δが上記リスクカテゴリに忠実であること、好ましくは、上記リスク確率δが、上記割り当てられたリスクカテゴリに属する上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値のうちの1つより低いままであることを伴う。この利点は、上記リスク確率δがリスクを評価するのに重要なパラメーターであり、さらに、それは直観的に理解できるということである。実際、顧客のリスク悪化は、δの低い値に関連付けられる場合もある一方で、δのより高い値は、顧客が或る特定の程度のリスクを進んで受けることと調和する（go together）。好ましくは、上記リスク確率閾値は、上記閾値λ等の分散に関連する尺度の関数であり、それは以下に論じられ、図5に示される例からも理解することができる。更なる好ましい実施形態では、上記リスク確率δは、ホライズンHに関連付けられ、各閾値は、ホライズン値、例えば10日又は20日に関連付けられる。
【００２９】
更に別の好ましい実施形態では、ステップ（d）における上記計算することは、相補的なリスク確率ε及びトレードオフγを求めることを含み、上記相補的なリスク確率εは、所定の相補的なリスク確率閾値より高い上記ポートフォリオリターンの確率に関連し、上記相補的なリスク確率閾値は、好ましくは、上記閾値λの関数であり、上記トレードオフγは、γ＝δ／（δ＋ε）等のδ及びεの比に関連し、ステップ（d）における上記計算することは、上記トレードオフγが上記リスクカテゴリに忠実であること、好ましくは、上記トレードオフγが、上記割り当てられたリスクカテゴリに属する上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値のうちの1つより低いままであることを伴う。上記トレードオフγがリスクを評価するのに重要で直観的な尺度を提供するので、これは有利である。特に、γ＝δ／（δ＋ε）である好ましい一実施形態では、γは、2つの形態の可能性の間のバランスを定量化する。一方で、リスク確率δは、証券又はポートフォリオが下降する可能性を構成する。他方で、相補的なリスク確率εは、証券が上昇する可能性に関係する。通常、両方の値は、低いリスクの場合に低く、高いリスクの場合に高い。これによって、トレードオフγは、顧客がリスクを進んでとることに関連付けられるインジケーターであり、例えば、γ＝0は、下降リスクのみを懸念し、上昇する可能性のあるリスクには重きを置かない安全第一の投資家（safety-first investor）に対応する。
【００３０】
別の好ましい実施形態では、ステップ（d）において上記リスク遵守ポートフォリオを上記計算すること、及び／又は、ステップ（d.1）において上記確率分布を上記計算することは、所定のホライズンHに関して行われる。時間尺度の概念が予測に固有のものであり、したがってポートフォリオ最適化及びリスク評価に対して最も重要であるので、これは有利である。
【００３１】
好ましい一実施形態では、上記アンケートは、複数の質問を含み、ステップ（d）及び／又はステップ（d.1）において適用される上記ホライズンHは、顧客ホライズンプレファレンスに関する質問に対する上記顧客の答えに少なくとも部分的に基づく。これは、一貫して本発明の全体的な範囲に当てはまり、リスクに関する顧客の回答がリスク遵守ポートフォリオの計算に積極的に用いられるので、有利である。予測の時間尺度がリスクを評価するのに重要であるので、数日間で表される或る特定のホライズン値等、時間尺度に関する顧客の期待値について顧客に要求することが有利である。
【００３２】
更に別の好ましい実施形態では、上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値は、バリューアットリスク相当の変動性、好ましくは、97.5%信頼度のバリューアットリスク相当の変動性を含む。これは、例えば、欧州規則1286／2014（PRIIPS）に準ずる規制技術基準の最終草案（final draft Regulatory Technical Standards）で提案され認可されるように、リスクを評価するのに試験され、根拠に基づいた基準に関係するので、有利である。代替的な一実施形態では、上記バリューアットリスク相当の変動性は、歪度及び尖度を考慮に入れた、任意の他の変動性のようなパラメーターに置き換えられる場合がある。
【００３３】
別の好ましい実施形態では、上記複数の質問は、リスクを想定する顧客の能力に関連する第1の複数の質問と、顧客のリスク選好度に関連する第2の複数の質問とからなり、上記第1の複数の質問に属する質問に関連付けられた上記重みの和は、上記第2の複数の質問に関連付けられた上記重みの和より大きく、好ましくは、少なくとも10%大きい。これは、本発明の文脈での実用時において、リスクを想定する能力が、所与の顧客に最も適したリスクカテゴリを評価する指針要因であるということがわかったので、有利である。
【００３４】
別の好ましい実施形態では、ステップ（d）及び／又はステップ（d.1）は、上記データベースに存在する上記証券知識データを向上させるために、外部のフィードから証券知識に関連するデータを検索することを更に含み、ステップ（d）及び／又はステップ（d.1）における上記計算することは、上記検索されたデータに更に基づく。情報は最新であるべきであり、好ましくはリアルタイムに更新されるべきであるので、これは有利である。
【００３５】
別の好ましい実施形態では、上記複数のリスクカテゴリの各々は、複数の記述的なカテゴリ重みを含み、上記記述的なカテゴリ重みのうちの少なくとも1つは、上場投資信託（ETF）カテゴリに関連付けられる。投資アドバイスが、リスクカテゴリの特性評価に対して重要な次元を加えるので、これらのカテゴリの観点で十分に編成することができるため、これは有利である。
【００３６】
別の好ましい実施形態では、上記アンケートは、複数の質問を含み、上記質問の各々は、所定の質問重みに関連付けられ、ステップ（c）における上記割り当てることは、少なくとも、上記複数の質問のうちの2つに対する答えと、それらの関連付けられた質問重みとに基づく。
【００３７】
別の好ましい実施形態では、リスク遵守ポートフォリオは、エクイティポートフォリオ及び／又は少なくとも部分的に株式から構成されるポートフォリオに関係する。
【００３８】
本発明は、本発明を更に示すとともに、本発明の範囲を限定することを意図されることも、本発明の範囲を限定するものと解釈されることもない以下の非限定的な例によって更に説明される。
【００３９】
例
例1：システムの第1の例示的な実施形態
図1は、本発明によるシステム10の第1の例示的な実施形態を示すフローチャートを示している。
【００４０】
システム10は、自動化投資アドバイスのコンピューティングシステムであって、
サーバーであって、プロセッサ、有形不揮発性メモリ、上記プロセッサに命令するための、上記メモリ上に存在するプログラムコードを含む、サーバーと、
少なくとも1つのコンピューター可読媒体であって、該少なくとも1つのコンピューター可読媒体は、データベースを含み、該データベースは、
複数の金融商品の過去の実績に関連する証券知識データと、
顧客リスクに関連する顧客知識データであって、該顧客知識データは、アンケートを含み、該顧客知識データは、複数の所定のリスクカテゴリを更に含み、各リスクカテゴリは、少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値を含む、顧客知識データと、
を含む、投資関連データを含む、少なくとも1つのコンピューター可読媒体と、
を備え、該コンピューティングシステムは、リスク遵守ポートフォリオを計算する方法を実行するように構成され、該方法は、
（a）上記アンケートを顧客に提供するステップと、
（b）上記アンケートに対する回答を上記顧客から受け取るステップと、
（c）上記回答に基づいて、上記顧客を、上記複数のリスクカテゴリに属する割り当てられたリスクカテゴリに割り当てるステップと、
（d）上記複数の金融商品のうちの少なくとも1つの選択を含む上記リスク遵守ポートフォリオを計算するステップであって、上記計算することは、少なくとも、上記証券知識データ及び上記割り当てられたリスクカテゴリに基づく、ステップと、
を含み、
ステップ（d）における上記計算することは、上記リスク遵守ポートフォリオに関連する値と、上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値とを比較することによって、上記割り当てられたリスクカテゴリを遵守しながら、ポートフォリオリターンの期待値を最大化する、及び／又は、期待リスクを最小限にすることに関連する、コンピューティングシステムに関する。
【００４１】
システムは、様々なコンポーネント11、12、13及び14を含む。顧客知識コンポーネント11は、リスク評価に関する入力に関連する一方で、投資関連入力コンポーネント12は、ポートフォリオ最適化に関する入力に関連する。システム処理コンポーネント13は、両方の入力の処理に関連する。最適なリターンを有するリスク遵守ポートフォリオコンポーネント14は、システムの出力に関連する。
【００４２】
顧客知識コンポーネント11の主なタスクは、顧客のリスクプレファレンス及び許容範囲における洞察を得ることである。このために、アンケートは、投資商品及び金融市場についての顧客の知識及び経験、投資目標、財政状態及びリスク回避を調査する。次に、アンケートを用いて、全顧客を10個のリスクカテゴリのうちの1つに置き、各々が、特定のリスクを伴うETFカテゴリの観点での特定の可能な組成を有する。ETFリターンの、時として高度に歪んだファットテール分布に対処するために、リスクは、バリューアットリスク相当の変動性（VEV：Value-at-Risk Equivalent Volatility）の観点で測定される。その利点は、単一の証券からポートフォリオレベルまで手法を拡張することができる（ポートフォリオ加法性）ということである。
【００４３】
投資関連入力コンポーネント12は、証券知識サブコンポーネント121を含む。適切なポートフォリオを計算するために、システムは十分選択されたETFユニバースの中から、証券知識に従って適切な金融商品を選択する。この選択の推進力（drivers）は、主に資産の性質（流動性、量、現物ETFのみ、トラッキングエラー、レーティング（rating：格付け）等の多くの軸に沿って測定される）及び最終ユニバースの多様性（様々な地理的地域、産業分野、．．．）である。
【００４４】
そのユニバースにおける全ての証券について、過去の挙動及び期待リターンは、数学的に捉えられ、及び／又は、顧客に向けた可視化に含まれる。
・期待リターンは、各ETF下にある資産の時価総額（marketcapitalization）から導出される。
・リスクは、VEVを用いて捉えられ、それは、従来の変動性と比較して歪度及び尖度を説明する。
・範囲内の様々な証券の日次リターンの間の相互関係は、相関行列を通じて捉えられる。この行列は履歴に基づくが、その後、分類され、好ましくは内部のリスク委員会（risk committee）によって調節される。
【００４５】
システム処理コンポーネント13は、リスクプロファイル（riskprofile）サブコンポーネント131及びポートフォリオ期待値サブコンポーネント132を含む。リスクプロファイルサブコンポーネント131は、顧客知識コンポーネント11の入力を処理し、その顧客を或る特定のリスクカテゴリ及び／又はプロファイルに割り当てる。これによって、リスク尺度としてバリューアットリスク相当の変動性（VEV）を用いることは、特定の値を顧客のプロファイルにリンクさせるヒューリスティックな適合（heuristic fit）を必要とする。ポートフォリオ期待値サブコンポーネント132は、証券知識コンポーネント121の入力を前処理する。リスクプロファイルサブコンポーネント131及びポートフォリオ期待値サブコンポーネント132は共に、全ての可能なポートフォリオ組成の期待リスク／リターン挙動の計算を扱い、したがって、特定のリスク限度に忠実であると同時に、リターンを最適化する及び／又はポートフォリオリスクを最小化するポートフォリオを見つけることができる。これに関連して、ポートフォリオ期待値は、ポートフォリオリターン及びポートフォリオリスクの両方の態様を伴うことができる。
【００４６】
最適なリターンを有するリスク遵守ポートフォリオコンポーネント14は、コンピューティングシステムによって生成されたリスク遵守ポートフォリオを含むシステム出力に関係する。これによって、上記リスク遵守ポートフォリオは、上記顧客の顧客デバイスのスクリーン、又は上記顧客の上記顧客デバイス上で受信されるデータのプリントアウトのいずれかの可視化を含む。上記リスク遵守ポートフォリオは、上記複数の金融商品のうちの上記少なくとも1つの上記選択、上記期待リターン及び上記割り当てられたリスクカテゴリに関連する項目（description）を含む。
【００４７】
例2：システムの第2の例示的な実施形態
図2は、本発明によるシステムの第2の例示的な実施形態を示すフローチャートを示している。この第2の例示的な実施形態は、第1の例示的な実施形態と同様のシステムに関する。上記ステップ（d）は、
（d.1）上記複数の金融商品に属する1つ以上の金融商品の各々について、少なくとも上記証券知識データに基づいて、証券リターンに関連付けられる確率分布の１つ以上のモーメントを計算するサブステップと、
（d.2）少なくとも、上記選択に属する金融商品に関連付けられるステップ（d.1）において計算された確率分布に基づいて、上記リスク遵守ポートフォリオを計算するサブステップと、
を含む。
【００４８】
ここで、上記ステップ（a）は、顧客相場観プレファレンスの要求を顧客に提供することを更に含み、上記ステップ（b）は、上記顧客相場観プレファレンスを受け取ることを更に含み、上記ステップ（d.1）における計算することは、上記顧客相場観プレファレンスに更に基づき、これによって、上記顧客相場観プレファレンスに関連する各証券について最適化制約を計算する。
【００４９】
第1の例示的な実施形態とのこの違いは、投資関連入力コンポーネント12に含まれる相場観サブコンポーネント122に対応する。顧客が市場における自身の洞察を利用できるようにするために、顧客は、相場観サブコンポーネント122を介して、自身の洞察をアルゴリズムにフィードすることができる。相場観プレファレンスは、通常、相対的な将来の期待値及び確実度に関連する。これらの要素は、具体的なポートフォリオ（変動する重みを有する資産の群）の将来の挙動についての期待値を形成することができ、ひいては、リターンを最大化する、所与のVEVを有するそれらのポートフォリオの選択を可能にする。市場に向けた顧客の期待値は、1つの地域／分野／．．．が他より優れていることを示すものとして捉えられる。内部で、これは、時価総額に基づいた均衡リターンの信頼度と比較して、これらの期待値の事前に指定された信頼度を用いて、事前に指定されたリターンの上昇として解釈される（これは予測の簡単なパラメーター化を可能にする）。次に、1つのアルゴリズムが、ポートフォリオ最適化において、例えばBlack-Litterman法を用いて相場観プレファレンスを考慮に入れる。
【００５０】
例3：リスクカテゴリに関連する例
図3は、リスクカテゴリに関連する本発明の一態様を示す一例を提供している。特に、図3は、上記の例で説明された第1の例示的な実施形態及び第2の例示的な実施形態で、顧客知識コンポーネント11の入力を処理する際に遭遇する場合がある、リスクカテゴリ表30を示す。アンケートに対する顧客の回答に基づいて、複数のリスクカテゴリ、この例では10個のリスクカテゴリのうちの1つにおける各顧客。カテゴリの各々は、特定の可能な組成33を有し、好ましくは0%〜30%等の区間として編成され、複数のETFカテゴリ31、この例では5個の各々について編成される。序数（1〜10）に関連する数を有する場合があるカテゴリ32の各々は、特定のリスクに関連する。全体として、リスクカテゴリ表30は、異なるリスクカテゴリ32に対する、異なるETFカテゴリの正確な相対的属性を特定しないが、最小−最大配分ステップを含む場合がある最適化アルゴリズムに役立つ境界条件を設定する。
【００５１】
例4：ポートフォリオユニバース例
図4は、本発明に関連するポートフォリオユニバース40の一例を示している。ポートフォリオユニバースは、根ノード41、いくつかの一次の葉（first-order leafs）42及びいくつかの二次の葉（second-orderleafs）43を有する木として表示することができ、それらの各々がリストに関係する。ポートフォリオユニバースは、顧客について、アンケート、好ましくは適合性評価アンケートに起因する顧客のリスクプロファイルに基づいて規定される。必要に応じて、顧客は、例えばポートフォリオを或る特定の地域（region）、分野及び／又はテーマに傾けることによって、顧客の相場観プレファレンス、すなわち、顧客外部の観点又は自身の投資の特色を最適なポートフォリオに加えることができる。資産レベルに応じて傾けることが可能であるが、予備資産レベルに応じて行うこともできる。エクイティの場合、これは、「エクイティ」の一次の葉42についてのいくつかの二次の葉43によって示されるように、地理、分野又はテーマに関連する場合がある。
【００５２】
例5：確率分布及び関連パラメーターの例
図5は、（非正規）確率分布54、関連パラメーターλ、δ、ε、E及び10日に等しいホライズン値Hを示す凡例53を示す例示のグラフ50を示している。この分布は、10日間後の単一の金融商品の予測リターンに関連する場合があるが、上記10日後のポートフォリオ全体のリターンにも関連する場合がある。このリターンは、対数的にx軸に、したがってラベル「対数リターン（Logreturns）」に示される。この例では、確率分布54は、中心における関連付けられる期待値Eに関して基本的に対称である。
【００５３】
閾値λは、いくつかの所定の信頼度パーセンテージによる、期待値Eに関する両側の偏差を示している。これは、上記信頼度パーセンテージに比例する区間［E−λ；E＋λ］に含まれる確率質量に対応する。好ましい一実施形態では（図5では図示せず）、信頼度は97.5%に設定されている。したがって、λは、上記金融商品及び／又はポートフォリオリターンの分散又は標準偏差に関連する。システムの好ましい一実施形態では、ステップ（d）における上記計算することは、上記閾値λが上記リスクカテゴリに忠実であること、好ましくは上記閾値λが、上記割り当てられたリスクカテゴリに属する上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値のうちの1つより低いままであることを伴う。
【００５４】
リスク確率δは、面52に比例し、この場合ではE−λに等しい、所定のリスク確率閾値より低い上記投資及び／又はポートフォリオリターンの確率となる。システムの好ましい一実施形態では、ステップ（d）における上記計算することは、上記リスク確率δが上記リスクカテゴリに忠実であること、好ましくは上記リスク確率δが、上記割り当てられたリスクカテゴリに属する上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値のうちの1つより低いままであることを伴う。
【００５５】
相補的なリスク確率εは、面51に比例し、この場合ではE＋λである、所定の相補的なリスク確率閾値より高い上記ポートフォリオリターンの確率となる。これに関連して、トレードオフγは、γ＝δ／（δ＋ε）として求めることができる。システムの好ましい一実施形態では、ステップ（d）における上記計算することは、上記トレードオフγが上記リスクカテゴリに忠実であること、好ましくは上記トレードオフγが、上記割り当てられたリスクカテゴリに属する上記少なくとも1つの所定のリスクパラメーター値のうちの1つより低いままであることを伴う。
【符号の説明】
【００５６】
図面訳
図1
10  システム
11  Client knowledge  顧客知識
12  投資関連入力コンポーネント
13  システム処理コンポーネント
14  Risk-adhering portfolio with optimal return  最適なリターンを有するリスク遵守ポートフォリオ
121  Instrument knowledge  証券知識
131  Risk profile  リスクプロファイル
132  Portfolio expectation  ポートフォリオ期待値
図2
11  Client knowledge  顧客知識
14  Risk-adhering portfolio with optimal return  最適なリターンを有するリスク遵守ポートフォリオ
121  Instrument knowledge  証券知識
122  Market view  相場観
131  Risk profile  リスクプロファイル
132  Portfolio expectation  ポートフォリオ期待値
図3
31  Equites  エクイティ  ETFカテゴリー
fixed income  固定収入
Gold&commodities  金及びコモディティ
Liquidities  流動性
Real Estate  不動産
32  Min-max allocation  最小−最大配分
図4
40  Portfolio universe  ポートフォリオユニバース
41    根ノード
42  Cash  現金  一次の葉
Fixed income  固定収入
Equities  エクイティ
Commodities  コモディティ
Gold  金
43  All  全て  二次の葉
Counter inflation  インフレ対策
Treasury/Government  国債／政府証券
Investment grade bonds  投資適格債
Corporate bonds  社債
High yield bonds  高利回り債
Emerging market bonds  新興国市場債
Geography  地理
North America  北米
Europe  欧州
Asia  アジア
Emering markets  新興国市場
Sector  分野
Energy  エネルギー
Raw materials  原材料
Industrials  工業
Consumer goods  消費材
Financial services  金融サービス
Healthcare  ヘルスケア
Technology  テクノロジー
Utilities  公益事業
Telecom  電気通信
Theme  テーマ
Ecological investing  環境保護投資
Ethical investing  倫理的投資
図5
Logreturns  対数リターン
54  確率分布
5３  凡例
【図１】
2020531948.tif 000003
【図２】
2020531948.tif 000004
【図３】
2020531948.tif 000005
【図４】
2020531948.tif 000006
【図５】
2020531948.tif 000007
【国際調査報告】
2020531948.tif 000008
2020531948.tif 000009