"金融商品を売買するためのポートフォリオを作成するポートフォリオ作成装置において、複数の金融商品の価格の時系列データから、各金融商品の売買実行タイミングを判定する売買実行タイミング判定手段と、前記売買実行タイミングで売買したときに、各金融商品の売買によって得られる累計期間損益を算出する累計期間損益算出手段と、累計期間損益の変化率から平均収益率および標準偏差を算出し、前記平均収益率および標準偏差からシャープレシオを算出するシャープレシオ算出手段と、各金融商品のシャープレシオに基づいて、シャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出するポートフォリオ構成手段と、を備えることを特徴とするポートフォリオ作成装置。前記売買実行タイミング判定手段は、遺伝的プログラミングによってタイミングを判定する複数の判定手段を備え、前記複数の手段の売買タイミング判定が一致しているときに売買実行タイミングであると判定することを特徴とする請求項1記載のポートフォリオ作成装置。前記複数の判定手段は、ストロガノフ処理を実行するストロガノフ処理手段と、MVGPC処理を実行するMVGPC処理手段と、からなることを特徴とする請求項2記載のポートフォリオ作成装置。前記ポートフォリオ構成手段は、遺伝的プログラミングによってシャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出することを特徴とする請求項1記載のポートフォリオ作成装置。金融商品を売買するためのポートフォリオを作成するポートフォリオ作成方法において、売買実行タイミング判定手段が、複数の金融商品の価格の時系列データから、各金融商品の売買実行タイミングを判定するステップと、累計期間損益算出手段が、前記売買実行タイミングで売買したときに、各金融商品の売買によって得られる累計期間損益を算出するステップと、シャープレシオ算出手段が、累計期間損益の変化率から平均収益率および標準偏差を算出し、前記平均収益率および標準偏差からシャープレシオを算出するステップと、ポートフォリオ構成手段が、各金融商品のシャープレシオに基づいて、シャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出するステップと、を含むことを特徴とするポートフォリオ作成方法。金融商品を売買するためのポートフォリオを作成するポートフォリオ作成プログラムにおいて、コンピュータを、複数の金融商品の価格の時系列データから、各金融商品の売買実行タイミングを判定する売買実行タイミング判定手段、前記売買実行タイミングで売買したときに、各金融商品の売買によって得られる累計期間損益を算出する累計期間損益算出手段、累計期間損益の変化率から平均収益率および標準偏差を算出し、前記平均収益率および標準偏差からシャープレシオを算出するシャープレシオ算出手段、および各金融商品のシャープレシオに基づいて、シャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出するポートフォリオ構成手段、として機能させることを特徴とするポートフォリオ作成プログラム。しかし、従来のシステムにおいては未だポートフォリオの精度が低く、当該システムによる売買によっては一定以上の利益率を上げることができないという問題があった。本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、利益率の高いポートフォリオを作成することができるポートフォリオ作成装置、方法、およびプログラムを提供することを目的とする。本発明では上記問題を解決するために、金融商品を売買するためのポートフォリオを作成するポートフォリオ作成装置において、複数の金融商品の価格の時系列データから、各金融商品の売買実行タイミングを判定する売買実行タイミング判定手段と、前記売買実行タイミングで売買したときに、各金融商品の売買によって得られる累計期間損益を算出する累計期間損益算出手段と、累計期間損益の変化率から平均収益率および標準偏差を算出し、前記平均収益率および標準偏差からシャープレシオを算出するシャープレシオ算出手段と、各金融商品のシャープレシオに基づいて、シャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出するポートフォリオ構成手段とを備えることを特徴とするポートフォリオ作成装置が提供される。これにより、売買実行タイミング判定手段が、複数の金融商品の価格の時系列データから、各金融商品の売買実行タイミングを判定し、累計期間損益算出手段が、前記売買実行タイミングで売買したときに、各金融商品の売買によって得られる累計期間損益を算出し、シャープレシオ算出手段が、累計期間損益の変化率から平均収益率および標準偏差を算出し、前記平均収益率および標準偏差からシャープレシオを算出し、ポートフォリオ構成手段が、各金融商品のシャープレシオに基づいて、シャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出する。また、本発明では、金融商品を売買するためのポートフォリオを作成するポートフォリオ作成方法において、売買実行タイミング判定手段が、複数の金融商品の価格の時系列データから、各金融商品の売買実行タイミングを判定するステップと、累計期間損益算出手段が、前記売買実行タイミングで売買したときに、各金融商品の売買によって得られる累計期間損益を算出するステップと、シャープレシオ算出手段が、累計期間損益の変化率から平均収益率および標準偏差を算出し、前記平均収益率および標準偏差からシャープレシオを算出するステップと、ポートフォリオ構成手段が、各金融商品のシャープレシオに基づいて、シャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出するステップとを含むことを特徴とするポートフォリオ作成方法が提供される。これにより、売買実行タイミング判定手段が、複数の金融商品の価格の時系列データから、各金融商品の売買実行タイミングを判定し、累計期間損益算出手段が、前記売買実行タイミングで売買したときに、各金融商品の売買によって得られる累計期間損益を算出し、シャープレシオ算出手段が、累計期間損益の変化率から平均収益率および標準偏差を算出し、前記平均収益率および標準偏差からシャープレシオを算出し、ポートフォリオ構成手段が、各金融商品のシャープレシオに基づいて、シャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出する。また、本発明では、金融商品を売買するためのポートフォリオを作成するポートフォリオ作成プログラムにおいて、コンピュータを、複数の金融商品の価格の時系列データから、各金融商品の売買実行タイミングを判定する売買実行タイミング判定手段、前記売買実行タイミングで売買したときに、各金融商品の売買によって得られる累計期間損益を算出する累計期間損益算出手段、累計期間損益の変化率から平均収益率および標準偏差を算出し、前記平均収益率および標準偏差からシャープレシオを算出するシャープレシオ算出手段、および各金融商品のシャープレシオに基づいて、シャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出するポートフォリオ構成手段として機能させることを特徴とするポートフォリオ作成プログラムが提供される。これにより、売買実行タイミング判定手段が、複数の金融商品の価格の時系列データから、各金融商品の売買実行タイミングを判定し、累計期間損益算出手段が、前記売買実行タイミングで売買したときに、各金融商品の売買によって得られる累計期間損益を算出し、シャープレシオ算出手段が、累計期間損益の変化率から平均収益率および標準偏差を算出し、前記平均収益率および標準偏差からシャープレシオを算出し、ポートフォリオ構成手段が、各金融商品のシャープレシオに基づいて、シャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出する。本発明のポートフォリオ作成装置、方法、およびプログラムによれば、累計期間損益の変化率から平均収益率および標準偏差を算出し、算出した平均収益率および標準偏差からシャープレシオを算出し、算出した各金融商品のシャープレシオに基づいて、シャープレシオが最大化するように各金融商品の構成比を算出するので、各日の終値の変化率に基づいて算出される収益率を基礎にしたポートフォリオを作成するときに比べて利益率の高いポートフォリオを作成することができる。以下、本発明の実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。図1は、本実施の形態のポートフォリオ作成装置の構成を示す図である。図1に示すように、ポートフォリオ作成装置100は、データ取込部110、売買ゾーン判定部120、売買タイミング判定部130、売買実行判定部140、および最適ポートフォリオ作成部150を備えている。データ取込部110は、データ系列1~nまでのデータを、ポートフォリオ作成装置100により要求される周期および期間長さの取引時系列過去データを外部システムから取り込み、取り込んだデータを学習期間と検証期間に分割する。さらに、テクニカル指標で代表される特徴量に変換する。なお、データ系列1~nのデータ系列とはポートフォリオを構成する売買対象であり、たとえばUSD/JPYの為替データや、金などの貴金属の価格データ、および各国の株価データなどである。売買ゾーン判定部120は、学習期間に関する非線形時系列予測モデル式を求める。この非線形時系列予測モデル式を検証期間に適用し、検証期間の各時点における売買を判定する。この判定では、StroganoffStructuredRepresentationOnGeneticAlgorithmforNonlinearFunctionFitting処理以下、ストロガノフ処理という。を実行する。売買タイミング判定部130は、学習期間に関する売買の教師信号を付与する。そして学習期間内の特徴量から、同期間内の教師信号を判別するための判別モデル式を求める。さらに、検証期間に対して、算出した判別モデル式を用いて各時点の売買を判定する。この判定では、MVGPCMajorityVotingGeneticProgrammingClassifier処理を実行する。売買実行判定部140は、検証期間に対して、売買ゾーン判定部120が出力する売買ゾーン判定結果と、売買タイミング判定部130が出力する売買タイミング判定結果とを照合し、双方が一致する判定結果だけを最終判定とする。そして、検証期間に対して、最終判定結果に基づいて売買を実行した場合の損益を算出する。売買実行判定部140が行う処理を売買実行判定処理という。最適ポートフォリオ作成部150は、同一期間の複数のデータ系列について、売買実行判定処理までを実行し、検証期間における損益率をそれぞれ算出する。この算出して得た複数のデータ系列ごとの損益率に基づき、損益率と標準偏差からシャープレシオを得る。シャープレシオを適合度関数として、最適構成比を求める。そして、算出した最適構成比のポートフォリオを作成する。以下、この構成図で示した各処理部の内容を詳細に説明する。図2は、データ取込部の構成を詳細に示した図である。図2に示すように、データ取込部110は、期間データ抽出部111、特徴量抽出部112、期間分割部113、学習期間記憶部114、および検証期間記憶部115を備えている。期間データ抽出部111は、外部のデータベースなどから得られる取引データにおける過去のデータについて所定の期間分を抽出する。特徴量抽出部112は、複数種類の時系列データの1期前差分や正規化などの前処理加工データやテクニカル指標を特徴量時系列データとして算出する。期間分割部113は、特徴量時系列データを、学習期間と検証期間の2つの時系列期間に分割する。学習期間記憶部114は、学習期間における特徴量の時系列データを記憶する。検証期間記憶部115は、検証期間における特徴量の時系列データを記憶する。図3は、売買ゾーン判定部の構成を詳細に示した図である。図3に示すように、売買ゾーン判定部120は、非線形時系列予測モデル式算出部121、非線形時系列予測モデル式記憶部122、および売買ゾーン判定処理部123を備えている。非線形時系列予測モデル式算出部121は、学習期間記憶部114に記憶された特徴量時系列データを読み出し、非線形時系列予測モデル式を複数算出する。そして、算出した複数の非線形時系列予測モデル式のうち、最適と判断した非線形時系列予測モデル式を非線形時系列予測モデル式記憶部122に記憶する具体的には、非線形時系列予測モデル式算出部121は、以下の式1を1ユニットとして、複数ユニットを階層的に連結した式を遺伝的プログラムGP:GeneticProgrammingで解くことによって非線形時系列予測モデル式を算出し、非線形時系列予測モデル式記憶部122に記憶する。Gz1,z2=a0a1z1a2z2a3z1z2a4z12a5z22.........1売買ゾーン判定処理部123は、非線形時系列予測モデル式記憶部122に記憶されている非線形時系列予測モデル式を用いて、検証期間の特徴量時系列データについて各時点での売買の判定を行う。図4は、売買タイミング判定部の構成を詳細に示した図である。図4に示すように、売買タイミング判定部130は、教師信号付与部131、判別モデル式算出部132、判別モデル式記憶部133、および売買タイミング判定処理部134を備えている。教師信号付与部131は、学習期間記憶部114に記憶されている学習期間の特徴量時系列データに対して、決められた判定基準に従って売買の有無を求める。判別モデル式算出部132は、学習期間の特徴量時系列データと、これに付与された売買教師信号を読み出し、判別モデル式を求める。この判別モデル式の算出にあたっては、特徴量時系列データから最もよく教師信号を導くことができるような式を求める。判別モデル式算出部132は、求めた判別モデル式を判別モデル式記憶部133へ記憶する。売買タイミング判定処理部134は、判別モデル式記憶部133に記憶されている判別モデル式を読み出し、検証期間記憶部115に記憶されている特徴量時系列データに対して、読み出した判別モデル式を適用することによって、各時点での売買判定を行う。図5は、売買実行判定部140の構成を詳細に示した図である。図5に示すように、売買実行判定部140は、一致判定部141、期間損益計算部142、および期間損益記憶部143を備えている。一致判定部141は、検証期間における特徴量時系列データに対する、売買ゾーン判定部120、および売買タイミング判定部130の判定結果を照合し、一致している場合を最終的な売買判定とする。期間損益計算部142は、一致判定に基づく売買判定によって、検証期間における損益を計算し、計算結果を期間損益記憶部143に記憶する。図6は、最適ポートフォリオ作成部の構成を詳細に示した図である。図6に示すように、最適ポートフォリオ作成部150は、シャープレシオ算出部151、および最適比率算出部152を備えている。シャープレシオ算出部151は、期間損益記憶部143に記憶されている、データ系列1~nの各期間損益データに対しての投資収益率と標準偏差を求める。そして、投資収益率をリターン、標準偏差をリスクとしてシャープレシオを算出する。最適比率算出部152は、期間損益記憶部143に記憶されている、データ系列1~nの複数の期間損益データから、シャープレシオ算出部151が算出したシャープレシオの値を適合度として、ポートフォリオを構成するに当たって最適な組み合わせ比率を求める。図7は、ポートフォリオ作成装置が行うMVGPC処理を示すフローチャートである。ポートフォリオ作成装置100は、分析時系列データを読み込むと、読み込んだ分析時系列データを入力としてステップS11、ルールを作成しステップS12、より多くの度数で選択された遺伝子を得るためのルール分析を行うステップS13。そして、ルールを適用して投資タイミングの決定とパフォーマンスの測定を行うステップS14。ステップS12に示すルールの作成は、特徴量の分だけ繰り返され、詳細はステップS21~24に表される。具体的には、データ取込部110は、取引時系列過去データを学習期間と検証期間という相互に相容れないデータに分割するステップS21。そして、売買タイミング判定部130は、トレーニングデータ学習期間のデータでGP遺伝的プログラミングを稼働し、最良の分類ルールを得るステップS22。売買タイミング判定部130は、すべてのルールが作成されたかを判断し、すべてのルールが作成されるまで処理を繰り返すステップS23。すべてのルールが作成されると、テストの正確さを得るためにテストデータ検証期間のデータを用いて多数決技術を適用するステップS24。ステップS22に示すGPの処理はステップS31~42に示す。具体的には、売買タイミング判定部130は、S式ルールの初期世代を生成しステップS31、生成したS式を評価するステップS32。売買タイミング判定部130は、評価が終了したときは最良の分類ルールが取得できたと判断できるステップS33~34。一方で、評価が終了できないときは、一定確率Prで両親の選択を行い、確率1-Prで適合度を基礎にした2つの両親を選択するステップS33,35,36。売買タイミング判定部130は、ステップS35で両親を選択したとき、子供のプールに追加するステップS40。一方で、適合度を基礎とした2つの両親を選択したときは、確率Pcによる交差を適用しステップS37、確率Pmによる突然変異を適用しステップS38、新しい子供を評価するステップS39。売買タイミング判定部130は、すべての子供が作られたか否かを判断しステップ41、すべての子供が作られていないときは処理を繰り返すステップS35~40。一方で、すべての子供が作られたと判断したときはステップS41、再生方針による新しい世代を作成するステップS42。以下、上述の構成で処理を行うときのデータ例、および処理後のデータ例を示す。図8~15までに示すデータはUSDJPYの値動きを例としている。図8は、売買ゾーン判定部が分割した学習データ、検証データ、および予測結果を示す図である。図8に示すように、本実施の形態においては、2006.8.24~2006.10.6までの約1ヶ月半の期間を学習期間としている。また、2009.5.1~2009.6.7までの1ヶ月強の期間を検証期間としている。この学習期間と検証期間によって算出された2006.8.24~10.6の各日の終値予測値が予測結果として示している。売買ゾーン判定部120は、学習データを用いてストロガノフ処理を行うことにより1期先の日次予測を行う。また、検証データを用いてモデルの過剰当てはめオーバーフィッティングを検証する。図9は、売買ゾーン判定部が行う売買ゾーン判定に係るデータを示す図である。図9に示すように、売買ゾーン判定部120は、時間データと日足予測データの比較により買いコード1、売りコード2、もしくは見送りコード0を判断する。たとえば、2011.9.2521:15においては、高値安値終値実績と日足終値予測との差分がプラスとマイナスで混在しているため見送りを示すコードを0に設定する。一方で、2011.9.2523:15においては、日足終値予測が76.50697163であり、高値安値終値実績と予測数値との差分がすべてプラスのため売りを示すコードを2に設定する。また、2011.9.262:00においては、日足終値予測が76.58531749であり、高値安値終値実績と予測数値との差分がすべてマイナスのため買いを示すコードを1に設定する。図10は、教師信号付与部が行う教師信号付与に係るデータを示す図である。図10に示すように、教師信号付与部131は、日々の高値安値を教師信号としている。この教師付信号は、各日の終値における最高値をつけた時間に売りを示す2を設定し、最安値をつけた時間に買いを示す1を設定し、その他の時間に見送りを示す0を設定する。特徴量は単純平均DI以下に示す34種類のテクニカルチャートである。図11は、判別モデル式算出部が算出した判別モデル式に係るデータを示す図である。図11に示すように、判別モデル式算出部132は、教師付信号とテクニカルチャート指標を用いて分類化技法MVGPCによって売買タイミングを判定するためのルールを作成する。Class0は見送りを示すコードで0に設定されており、Class1は買いを示すコードで1に設定されており、Class2は売りを示すコードで2に設定されている。各クラスのルールは、図11に示すClass0、Class1、およびClass2以下に示す10個の式のことであり、10回の繰り返し計算を行う。ここで、ルール式内のXはチャート指標の種類を示している。図12は、売買タイミング判定処理部が行う売買タイミング判定に係るデータを示す図である。図12に示すように、売買タイミング判定処理部134は、10回の多数決で売買タイミングを判定する。具体的には、各回でClass1に1が設定されているときは、売り買いを示すSBには買いを示す1が設定され、Class2に1が設定されているときは、SBには売りを示す2が設定され、Class1にもClass2にもコードが設定されていないときは、SBには見送りを示す0が設定される。そして、各回のSBの多数決を採用し、最終的なその日時の売り買いを判定する。図13は、一致判定部が行う一致判定に係るデータを示す図である。図13に示すように、2011.1.222:15、2011.1.300:00、および2011.1.35:00の3つの日時において売買ゾーン判定部120の判断と、売買タイミング判定部130の判断が一致している。このとき、一致判定部141は、売買ゾーン判定部120の判断と、売買タイミング判定部130の判断が一致している日時において、一致している売り買いの内容を売買の判定とする。図13に示す例においては、2011.1.223:15において、売買ゾーン判定部120の判断は買いを示す1に設定されており、かつ売買タイミング判定部130の判断も買いを示す1に設定されているので、一致判定部141は、この日時に買いと判定する。図14は、期間損益計算部が行う期間損益計算に係るデータを示す図である。図14に示すように、売買に基づいて損益が計算される。図14に示す表の各項目は、ZONEの欄には売買ゾーン判定部120の判定結果が設定され、SBの欄には売買タイミング判定部130の判定結果が設定される。また、Signの欄には売買ゾーン判定部120の判定結果において売りのゾーンであるときはsが設定され、買いのゾーンであるときはbが設定される。さらに、BorSの欄には売買ゾーン判定部120の判定結果と、売買タイミング判定部130の判定結果が一致したときに、その判定結果が売りのときsと設定され、買いのときbが設定され、決済をしたときはcloseと設定される。エントリーの欄にはレート、pos、および平均の欄が設けられ、レートの欄には終値の値段が設定され、posの欄にはポジションが設定される。ポジションはプラスの数で買いのポジション数が設定され、マイナスの数で売りのポジション数が設定され、closeで売り買いのポジション合計値が設定される。また、平均の欄には終値による売りと買いの総ポジションの平均価格が設定される。売買損益の欄には損益、コスト、実損益、累積、およびピークの欄が設けられ、損益の欄には終値ベースでの売買損益が設定され、コストの欄にはスプレッドをポジション数で乗じた数値が設定され、実損益の欄には損益からコストを減じた数値が設定される。また、累積の欄には実損益を累計した数値が設定され、ピークの欄には累計の過去の最大数値が設定される。さらに、ドローダウンの欄にはある期間の損益の目減り率が設定され、Equityの欄には現在の市場価格から算出されたポジションの評価損益が設定される。図15は、シャープレシオ算出部が行うシャープレシオ算出に係るデータを示す図である。図15に示すように、シャープレシオ算出部151は、期間損益記憶部143に記憶されている期間損益データを読み出すと、平均収益率と標準偏差を算出し、平均収益率をリターン、標準偏差をリスクとしてシャープレシオを算出する。従来のシステムトレード装置においては、各日の終値等を記憶しておきその変化率から平均収益率と標準偏差を算出し、平均収益率をリターン、標準偏差をリスクとしてシャープレシオを算出していた。しかし、図15からも明らかなように、両者には明らかに差が生じる。図15の例で言えば、終値を用いて計算した平均収益率はマイナスになっているが、累計期間損益を用いて計算した平均収益率はプラスである。つまり、本来着目すべき累計でマイナスになるかプラスになるかを指標とすることによって、より正確なトレーディングをすることが可能となる。また、最適比率算出部152が行う、シャープレシオ算出部151が算出するシャープレシオに基づいてポートフォリオの最適構成比の計算においても従来の2次計画法QPではなく遺伝的プログラミングMTGAを用いる。これは従来の手法のように微分可能性や勾配計算を前提とすると計算不能部分が生じてしまう可能性があり、遺伝的プログラミングによれば当該部分も計算が可能であるからである。なお、適合関数目標とする比率は、対象期間のシャープレシオを最大化する構成比である。なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、ポートフォリオ作成装置が有すべき機能の処理内容を記述したポートフォリオ作成プログラムが提供される。そのポートフォリオ作成プログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したポートフォリオ作成プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、HDD、FD、磁気テープなどがある。光ディスクには、DVDDigitalVersatileDisc、DVD-RAM、CD-ROM、CD-RRecordable/RWReWritableなどがある。光磁気記録装置には、MOMagnetoOpticaldiskなどがある。ポートフォリオ作成プログラムを流通させる場合には、たとえば、そのポートフォリオ作成プログラムが記録されたDVD、CD-ROMなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのポートフォリオ作成プログラムを転送することもできる。ポートフォリオ作成プログラムを実行するコンピュータは、たとえば、可搬型記録媒体に記録されたポートフォリオ作成プログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたポートフォリオ作成プログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からポートフォリオ作成プログラムを読み取り、ポートフォリオ作成プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接ポートフォリオ作成プログラムを読み取り、そのポートフォリオ作成プログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからポートフォリオ作成プログラムが転送される毎に、逐次、受け取ったポートフォリオ作成プログラムに従った処理を実行することもできる。なお、本発明は、上述の実施の形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変更を加えることができる。上記については単に本発明の原理を示すものである。さらに、多数の変形、変更が当業者にとって可能であり、本発明は上記に示し、説明した正確な構成および応用例に限定されるものではなく、対応するすべての変形例および均等物は、添付の請求項およびその均等物による本発明の範囲とみなされる。"