JP2005018724A

JP2005018724A - 投資および投資回収支援プログラム、投資および投資回収支援システム、自動投資および投資回収プログラムおよび自動投資および投資回収システム。

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Publication number: JP2005018724A
Application number: JP2003273308A
Authority: JP
Inventors: Hirofumi Kumagai; 博典熊谷
Original assignee: ANTORENESUTO JAPAN KK
Current assignee: ANTORENESUTO JAPAN KK
Priority date: 2003-06-03
Filing date: 2003-07-11
Publication date: 2005-01-20

Abstract

【課題】株式投資および投資回収支援システム等において、ユーザのスキルに関わらず、適切に取引条件を判断する。
【解決手段】リアルタイムおよび過去の株価情報に基づき、当システムによって、当システムを利用すると儲けられる可能性が高いとスクリーニングされた所定の銘柄の株式について新規投資指示または返済指示を出力する投資支援および投資回収プログラムを、例えばテクニカル分析等の取引条件判断に係る複数の指標のパラメータの組合せを変えながら過去の株価推移データに基づいて順次収益シミュレーションを行い、最良の収益を得られるパラメータの組合せである最適パラメータを決定するステップと、最適パラメータを用いて、リアルタイムに提供される株価情報のテクニカル分析などを１日に少なくとも２回以上行うステップと、このテクニカル分析の結果に応じて新規投資指示または返済指示を出力するステップとを有する構成とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、株式市場への投資活動を支援する投資および投資回収支援プログラム、投資および投資回収支援システム、自動投資および投資回収プログラムおよび自動投資および投資回収システムに関する。

株式市場への投資を行うにあたり、株価の変動状況等を分析し、投資対象となる銘柄の選択や、売り買いのタイミングを捉えることは重要である。従来、例えば個人投資家等のユーザが投資判断の参考とするために、証券会社等が株式の取引データや、企業の財務情報を提供するサービスが行われている。一方、このようなデータをもとに、取引すべき銘柄を選択する方法や、テクニカル分析の利用のしかたといったノウハウに係る情報も、書籍等によって提供されている。ちなみに、テクニカル分析とは、株価の変動状況を分析して投資タイミングを捉えることをいう。例えば、移動平均線が下降の後で横ばいまたは上昇している曲面で、株価がその移動平均線を上回ってきたとき、「買いシグナル」であると判断される。また、近年、このような株式投資活動を支援するツールとして、コンピュータや例えばインターネット等のネットワークに係るIT技術を活用することが提案されている。

例えば、従来、取引すべき銘柄の決定を支援するために、過去の取引の実績を蓄積し、各銘柄を、例えば勝率、利益率等の指標に基づいてランク付けした情報を投資家等のユーザに提示することが提案されている。（例えば、特許文献１を参照。）

一方、予めユーザが株式等の金融商品を売買すべき取引条件を設定しておくと、実際の株価等が約定条件を満たしているか否かを自動的に判断し、取引指示を発する自動取引システムを構築することが提案されている。（例えば、特許文献２を参照。）
特開２００２−２４５２５２号公報（第1頁、図１等。）特表２００２−５４３４８１号公報（第１頁、図１等。）

しかし、従来の技術においては、ユーザが取引すべきか否かを判断する情報の集積や、あるいはユーザが取引条件を決定した後の処理については自動化が図れるものの、取引すべきか否かの判断自体や、取引条件の決定はユーザの個人的な判断に委ねられており、特に経験の乏しい個人投資家等にとっては、適切な判断を行うことが困難である。

例えば、一般論として、時系列に株価の移動平均をプロットしたグラフ上において、この移動平均線が上昇している場合は、アップトレンドであるとして「買い」であると判断され、移動平均線が下降している場合は、ダウントレンドであるとして「売り」であると判断される。しかし、同一の銘柄であっても、例えば２５日といった短期の移動平均では上昇しているが、例えば２００日といった長期の移動平均は下降している場合がある。このように、何日間の移動平均を利用するかひとつをとっても、個人的な判断が介入する余地がある。

また、従来、株式投資は、長期投資ほど有利と言われ、上述した各従来技術も主に長期投資を志向するものであった。ちなみに、一般的には、長期投資とは、例えば１年から数年以上の時間スパンで個別企業や産業の成長性に注目して投資をすることをいう。一方、短期投資とは、例えば１日単位の時間スパンで、市場のトレンドや歪みに着目して投資する。具体的には、割安感のある資産を買い、割高感のある資産を売る。また、値上がりしそうな資産を買い、値下がりしそうな資産を売る。なお、このような短期的な時間スパンでの投資スタイルを、テクニカルなトレーディングと称することもある。また、中期投資とは、例えば１ヶ月から１年といった時間スパンで個別企業の将来業績見通しに注目して投資することをいう。（小林康弘著「学習とアルゴリズム」第６章「ニューラルネット・遺伝的アルゴリズムの金融工学への応用」２００２年森北出版刊）

しかし、例えば長期低落傾向が続いた場合には長期投資のメリットは失われる。このため、いわゆるカラ売りも可能な信用取引を利用した短期投資を志向する投資家が増加するが、短期投資を効率よく行うことに着目して構成された投資および投資回収支援システム等としては、未だ十分なものが提供されていない。同様に、投資回収のタイミングを支援するシステム等も、未だ十分なものが提供されていない。

上述した問題に鑑み、本発明の課題は、ユーザのスキルに関わらず、適切に取引条件を判断することにある。
また、本発明の他の課題は、株価の短期変動の値動きを、適切に捉えることにある。

本発明は、リアルタイムに提供される株価情報および過去の株価情報に基づき、所定の銘柄の株式について新規投資指示または返済指示を出力する投資および投資回収支援プログラムであって、例えばテクニカル分析等の取引条件判断に係る複数の指標のパラメータの組合せを変えながら過去の株価推移データに基づいて順次収益シミュレーションを行い、最良の収益を得られるパラメータの組合せである最適パラメータを決定するステップと、最適パラメータ、過去の株価推移データおよびリアルタイムに提供される株価情報に基づいて取引条件判断を１日に少なくとも２回以上行うステップと、この取引条件判断の結果に応じて新規投資指示または返済指示を出力するステップとを有して構成される投資および投資回収支援プログラムによって上述した課題を解決する。なお、本明細書中において、「新規投資」とは、信用取引による新規買い、新規売り（いわゆるカラ売り）を含むものとする。

本発明によれば、リアルタイムの株価情報の取引条件判断に用いるパラメータを、過去の株価推移データに基づいたシミュレーションによって最適化しているから、ユーザの個人的な判断を極力排除しつつ投資効率を向上することができる。したがって、本発明によれば、例えば投資家等のユーザのスキルに関わらず、適切に取引条件を判断することができる。また、本発明における取引条件判断は、既存のテクニカル分析に係るものであってもよいが、後述する本発明特有の指標をパラメータとして用いてもよい。

また、本発明においては、投資条件判断を少なくとも１日に２回以上行うようにしているから、株価の短期変動の値動きを適切に捉えることができる。

上述した場合において、取引条件判断の指標は、移動平均株価を含み、パラメータは、移動平均株価の算出日数を含むようにしてもよい。これによれば、移動平均株価の算出日数によってトレンドが異なるような場合であっても、最も高収益が得られる算出日数をシミュレーションによって求めるから、トレンドを読み誤る恐れが低減される。また、取引条件判断の指標は、期待と逆傾向に株価が推移した場合（買いから入った場合は株価が前日から下落した時、売りから入った場合は株価が前日から上昇した時）におけるこの株価の推移量を株価で除した値を含むようにしてもよい。また、銘柄スクリーニングの指標は、所定の期間内において、株価が前日と逆方向に推移した日数の割合を含むようにしてもよい。また、パラメータを最適化するために行う、過去の株価データを用いたシミュレーションの対象日数をパラメータに含む構成としてもよい。

また、取引条件判断の指標は、ストキャスティクスを含み、パラメータは、ストキャスティクスの上方または下方の閾値を含むようにしてもよい。ちなみに、ストキャスティクスとは、オシレーター系の分析手法の一つとして周知のものであり、株価の高値、安値、終値を用いるテクニカル分析の手法である。

また、リアルタイムに提供される株価情報に基づき、所定の銘柄の株式について新規投資指示または返済指示を出力する投資および投資回収支援システムであって、ネットワークに接続して外部よりリアルタイムに株価情報の提供を受ける通信部と、過去の株価推移データを蓄積してなる株価情報記憶部と、例えばテクニカル分析等の取引条件判断に係る複数の指標のパラメータを変えながら株価推移データに基づいて順次収益シミュレーションを行い、最良の収益を得られるパラメータの組合せである最適パラメータを決定するパラメータ計算部と、最適パラメータを用いて、リアルタイムに提供される株価情報について例えばテクニカル分析等の取引条件判断を１日に少なくとも２回以上行う投資判断部と、投資判断部における取引条件判断の結果に応じて新規投資指示または返済指示を出力する出力部とを有してなる投資および投資回収支援システムにおいても、上述したプログラムと同様の効果を奏することができる。

また、上述した投資および投資回収支援プログラムにおいて、取引条件判断の結果に応じて新規投資指示または返済指示を出力することに代えて、自動的に新規投資または返済を執行する自動投資および投資回収プログラムとしてもよい。

同様に、上述した投資および投資回収支援システムにおいて、投資判断部における判断結果に応じて新規投資指示または返済指示を出力する出力部に代えて、新規投資または返済を執行する投資執行部とを有して構成される自動投資および投資回収システムとしてもよい。

本発明によれば、ユーザのスキルに関わらず、適切な取引条件を判断することができる。
また、株価の短期変動の値動きを、適切に捉えることができる。

以下、本発明を適用してなる株式投資および投資回収支援システムの一実施形態について説明する。図１は、本実施形態の株式投資および投資回収支援システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、株式投資および投資回収支援システム１は、システム外に設けられた証券取引所３から株価データの提供を受け、時系列のデータベースとして蓄積してなる株価時系列データベース（ＤＢ）５と、株価時系列ＤＢ５から提供される情報に基づいて銘柄のスクリーニングを行う銘柄スクリーニング部７とを有する。さらに、株式投資および投資回収支援システム１は、スクリーニングされた銘柄を対象とし、株価時系列ＤＢ５から提供される情報に基づいて最適パラメータの計算を行うパラメータ計算部１１と、算出された最適パラメータおよび証券取引所から提供される株価リアルタイムデータ９に基づいて投資の判断を行う投資判断部１３とを有する。また、投資および投資回収支援システム１は、残高を管理する残高管理ＤＢ１５および、例えば画面表示部や、他のコンピュータ等に接続可能なインターフェイスを備えてなる出力部１７を有する。

図２は、株価時系列ＤＢ５に蓄積されるデータファイルの一例を示す図である。図２に示すように、データファイルは、所定の銘柄毎に準備されるテーブルを有し、基本情報として、証券コード、銘柄、取引所名を有する。そして、過去のデータは、例えば過去の複数日にわたっての日付と、当該銘柄の各日毎の始値、高値、安値、終値、出来高および所定の調整係数とを含んで構成される。一方、当日データは、当日の日付と、現在時刻と、現在株価と、当日の始値、現高値、現安値および終値を含んで構成される。

また、残高管理ＤＢ１５は、一般的な残高ファイルと、銘柄別残高ファイルとを蓄積して構成されている。一般的な残高ファイルとしては、例えば、現金残高、現物株残高、現物株損益、信用買残高、信用売残高、信用買損益、信用売損益および投資余力にそれぞれ係るデータを含んで構成される。一方、銘柄別残高ファイルは、新規投資に係るものとして、例えば新規約定日、新規受渡日、証券コード、銘柄、取引所、取引種別、株数および株価に係るデータを含んでなる。また、返済に係るものとして、例えば、返済約定日、返済受渡日、証券コード、銘柄、取引所、取引種別、株数および株価にそれぞれ係るデータを含んで構成される。その他、残高ファイルは、例えば、約定代金、手数料等、金利、貸し株料、損益、税金および純損益にそれぞれ係る情報を含んで構成される。

図３は、本実施形態における銘柄スクリーニング部７の動作を示すフローチャートである。図３に示すように、当該動作は、ばらつきが大きい銘柄をランキングするステップＳ０１と、翌日反転率が小さい銘柄をランキングするステップＳ０２と、銘柄を抽出するステップＳ０３と、抽出された銘柄を収益が高い順にランキングするステップＳ０４と、銘柄のランキングを表示するステップＳ０５と、投資家による銘柄選択を受け付けるステップＳ０６とを有して構成されている。以下、ステップ毎に順を追って説明する。

（ステップＳ０１）
銘柄スクリーニング部７は、所定の株式市場に上場されている株式を、所定の期間における「ばらつき」が大きい順に並べ替え、所定の数の銘柄をランキングする。ここで、「ばらつき」とは、所定の期間の株価の標準偏差を平均株価で除した値である。

（ステップＳ０２）
次に、銘柄スクリーニング部７は、所定の株式市場に上場されている株式を、所定の期間における「翌日反転率」が小さい順に並べ替え、所定の数の銘柄をランキングする。ここで、「翌日反転率」とは、所定の期間に株価が前々日から前日と逆傾向に動いた日数の割合をいう。

（ステップＳ０３）
次に、銘柄スクリーニング部７は、上述したステップＳ０１およびステップＳ０２においてランキングされた銘柄について、所定の平均売買高以上の銘柄について、例えば各ランキングの順位の和が小さい順に、所定の数の銘柄を抽出する。

（ステップＳ０４）
次に、銘柄スクリーニング部７は、ステップＳ０３において抽出された銘柄について、後述する投資返済アルゴリスムによって（Ｔ−Ｚ）日から（Ｔ−１）日のＺ日間に投資活動を行ったと仮定した場合の損益を銘柄毎に試算し、収益の高い順にランキングする。なお、Ｚは、所定の日数である。

（ステップＳ０５）
次に、銘柄スクリーニング部７は、出力部１７を介して、ステップＳ０４において上位にランキングされた所定の数の銘柄を表示し、例えば投資家等の図示しないユーザに銘柄の選択を促す。図４は、本実施形態における銘柄スクリーニング時の画面表示の一例を示す図である。図４に示すように、この画面表示には、シミュレーション日数の入力欄と、シミュレーション期間の表示欄と、銘柄のランキングとが含まれ、各銘柄には、証券コード、換算利回りのパーセンテージ、平均売買高、標準偏差÷平均株価および翌日反転率にそれぞれ係るデータが併記して表示されている。そして、ユーザが新規投資を希望する銘柄を選択する入力欄が設けられている。

（ステップＳ０６）
最後に、銘柄スクリーニング部７は、ユーザからの銘柄選択に係る情報の入力を受け付け、ユーザによって選択された銘柄を図示しない記憶部に格納する。

次に、本実施形態の投資および投資回収支援システム１における、パラメータ計算部１１の動作について説明する。先ず、本明細書中で使用する符号について、以下の通り定義を示す。
Ｔ＝当日の日付を示す
Ｎ＝過去データの分析日数を示す。従って、過去データ分析期間は、（Ｔ−Ｎ）日〜（Ｔ―１）日となる。
ｂｄ[ｉ]＝ｉ日の始値
ｈｄ[ｉ]＝ｉ日の高値
ｃｄ[ｉ]＝ｉ日の安値
ｆｄ[ｉ]＝ｉ日の終値
ｓｆ[ｉ]＝ｉ日のストキャスティクス
sf[i]=((fd[i]−cd9[i]＋fd[i−1]−cd9[i−1]＋fd[i−2]−cd9[i−2]) ÷
(hd9[i]−cd9[i]＋hd9[i−1]−cd9[i−1]＋hd9[i−2]−cd9[i−2])) x 100.;
但し、cd9[i]=(i−8)日〜(i)日間の最安値、hd9[i]=(i−8)日〜(i)日間の最高値。
なお、cd9[i]やhd9[i]は、直近９日間の最安値、最高値であるが、例えば直近１２日など、異なる期間の数値を用いることもある。
Ｕlim=ストキャスティクス上方閾値（新規建ての判断時）
Ｌlim＝ストキャスティクスの下方閾値（新規建ての判断時）
ＵＬ＝ストキャスティクスの上方閾値（返済の判断時）
但し、ＵＬ＝Ｕlimとする場合もある。
ＬＬ＝ストキャスティクスの下方閾値（返済の判断時）
但し、ＬＬ＝Ｌlimとする場合もある。
m3[k][i]＝(i)日のk日移動平均：（ｉ−ｋ＋１）日〜（ｉ）日の終値の平均値
Ｌｃ１＝損切り率
Ｌｃ２＝反転変化率

なお、損切り率Ｌｃ１とは、新規投資時点の株価から、何％以上の損失が生じた場合には返済するという閾値をいう。また、反転変化率Ｌｃ２とは、買いから入った場合、前日の株価から何％以上の下落であれば売り返済するかの閾値をいう。なお、売り返済を行うのは、返済時点で利益が出ていることが条件となり、利益が出ていなければ上述した損切り率が適用される。なお、売りから入った場合（いわゆるカラ売り）は、上記の逆になる。

そして、本実施形態のパラメータ計算部１１は、以下のパラメータを算出する。
ｋ：移動平均の日数(数値範囲例：2,3,4,5,6,7)
Ｕlim：ストキャスティクス上方閾値（新規建時）（数値範囲例100,99,98,・・71,70%）
Ｌlim：ストキャスティクス下方閾値(新規建時)(数値範囲例 0,1,2,3,・・29,30%）
ＵＬ：ストキャスティクス上方閾値(返済時)(数値範囲例100,99,98,・・71,70%）
ＬＬ：ストキャスティクス下方閾値(返済時) (数値範囲例 0,1,2,3,・・29,30%）
Ｌｃ１：損切り率（数値範囲例 0.00,0.01, 0.02,・・0.05, 0.06
Ｌｃ２：反転変化率期待と逆傾向の値動き（買いから入った場合は株価が前日から下落した時、売りから入った場合は、前日から上昇したとき）の対前日変動率の絶対値)(数値範囲例 0.00, 0.01,0.02)

図５は、本実施形態におけるパラメータ計算部１１の動作を示す図である。以下、図５に示す各ステップを、順を追って説明する。
（ステップＳ１０１）
先ず、パラメータ計算部１１は、上述した各パラメータに、各数値範囲に含まれる数値を適当に順次代入し、ステップＳ１０２へと進む。

(ステップＳ１０２)
次に、パラメータ計算部１１は、パラメータの計算対象となる日付を示すパラメータｘを、ｘ＝Ｔ−Ｎに設定する。これによって、当日ＴよりＮ日だけ遡った時点からのパラメータ計算が開始される。

(ステップＳ１０３)
次に、パラメータ計算部１１は、ｘ＜Ｔ−１であるか否かを判断する。ＮＯの場合には、当日から過去Ｎ日分のパラメータ計算が完了したものとしてステップＳ１２５に進む。一方、ＹＥＳの場合には、次のステップＳ１０４に進む。

（ステップＳ１０４）
次に、パラメータ計算部１１は、高値圏ｂｄ買いを行うか否かを判断する。ここで、ストキャスティクスがＵlim≦st[i-1]かつ、株価条件がfd[i-1]＜bd[i]である場合には、高値圏ｂｄ買いを行うことを決定し、株価bd[i]で買いを行い、ステップＳ１１４に進む。一方、上記条件を満たさない場合には、次のステップＳ１０５に進む。

（ステップＳ１０５）
次に、パラメータ計算部１１は、高値圏ｆｄ買いを行うか否かを判断する。ここで、ストキャスティクスがUlim≦sf[i-1]であり、かつ株価条件がfd[i-2]＜fd[i-1]、fd[i-1]≧bd[i]、fd[i-1]＜fd[i]およびhd[i-1]＜hd[i]を全て満たす場合には、高値圏ｆｄ買いを行うことを決定し、株価fd[i]で買いを行い、ステップＳ１１５に進む。一方、上記条件を満たさない場合には、次のステップＳ１０６に進む。

（ステップＳ１０６）
次に、パラメータ計算部１１は、安値圏ｂｄ買いを行うか否かを判断する。ここで、ストキャスティクスがsf[i-1]≦Llimでありかつ株価条件がfd[i-2]≦fd[i-1]、fd[i-1]≦bd[i]である場合には、安値圏ｂｄ買いを行うことを決定し、株価bd[i]で買いを行い、ステップＳ１１６に進む。一方、上記条件を満たさない場合には、次のステップＳ１０７に進む。

（ステップＳ１０７）
次に、パラメータ計算部１１は、中間圏ｂｄ買いを行うか否かを判断する。ここで、ストキャスティクスがLlim≦sf[i-1]≦Ulimであり、移動平均がm3[k][i-2]＜m3[k][i-1]であり、さらに株価条件がfd[i-1]＜bd[i]である場合には、中間圏ｂｄ買いを行うことを決定し、株価bd[i]で買いを行い、ステップＳ１１７に進む。一方、上記条件を満たさない場合には、次のステップＳ１０８に進む。

（ステップＳ１０８）
次に、パラメータ計算部１１は、中間圏ｆｄ買いを行うか否かを判断する。ここで、ストキャスティクスがLlim＜sf[i-1]＜Ulimであり、移動平均がm3[k][i-2]＜m3[k][i-1]であり、さらに株価条件がfd[i-1]≧bd[i]、fd[i-1]＜fd[i]およびbd[i]＜fd[i]を全て満たす場合には、中間圏ｆｄ買いを行うことを決定し、株価fd[i]で買いを行い、ステップＳ１１８に進む。一方、上記条件を満たさない場合には、次のステップＳ１０９に進む。

(ステップＳ１０９)
次に、パラメータ計算部１１は、中間圏ｂｄ売りを行うか否かを判断する。ここで、ストキャスティクスがLlim＜sf[i-1]＜Ulimであり、移動平均がm3[k][i-2]＞m3[k][i-1]であり、さらに株価条件がfd[i-1]＞bd[i]である場合には、中間圏ｂｄ売りを行うことを決定し、株価bd[i]でカラ売りを行い、ステップＳ１１９に進む。一方、上記条件を満たさない場合には、次のステップＳ１１０に進む。

(ステップＳ１１０)
次に、パラメータ計算部１１は、中間圏ｆｄ売りを行うか否かを判断する。ここで、ストキャスティクスがLlim＜sf[i-1]＜Ulimであり、移動平均がm3[k][i-2]＞m3[k][i-1]であり、さらに株価条件がfd[i-1]≦bd[i]、fd[i-1]＞fd[i]およびbd[i]＞fd[i]を全て満たす場合には、中間圏ｆｄ売りを行うことを決定し、株価fd[i]でカラ売りを行い、ステップＳ１２０に進む。一方、上記条件を満たさない場合には、次のステップＳ１１１に進む。

(ステップＳ１１１)
次に、パラメータ計算部１１は、安値圏ｂｄ売りを行うか否かを判断する。ここで、ストキャスティクスがsf[i-1]≦Llimであり、株価条件がfd[i-1]＞bd[i]である場合には、安値圏ｂｄ売りを行うことを決定し、株価bd[i]でカラ売りを行い、ステップＳ１２１に進む。一方、上記条件を満たさない場合には、次のステップＳ１１２に進む。

(ステップＳ１１２)
次に、パラメータ計算部１１は、安値圏ｆｄ売りを行うか否かを判断する。ここで、ストキャスティクスがsf[i-1]≦Llimであり、株価条件がfd[i-2]＞fd[i-1]、fd[i-1]≦bd[i]、fd[i-1]＞fd[i]およびcd[i-1]＞cd[i]を全て満たす場合には、安値圏ｆｄ売りを行うことを決定し、株価fd[i]でカラ売りを行い、ステップＳ１２２に進む。一方、上記条件を満たさない場合には、次のステップＳ１１３に進む。

(ステップＳ１１３)
次に、パラメータ計算部１１は、高値圏ｂｄ売りを行うか否かを判断する。ここで、ストキャスティクスがUlim≦sf[i-1]であり、株価条件がfd[i-2]≧fd[i-1]、fd[i-1]≧bd[i]である場合には、高値圏ｂｄ売りを行うことを決定し、株価bd[i]でカラ売りを行い、ステップＳ１２３に進む。一方、上記条件を満たさない場合には、次のステップＳ１２４に進む。

（ステップＳ１１４）
（返済A１）
上述したステップＳ１０４で行った高値圏ｂｄ買いに対し、時間ｔ（１日単位）、ストキャスティクスおよび株価条件が表１に示す条件を満たす場合には、パラメータ計算部１１は、表１に示す株価において返済を行う。

（ステップＳ１１５）
（返済Ａ２）
上述したステップＳ１０５で行った高値圏ｆｄ買いに対し、時間ｔ、ストキャスティクスおよび株価条件が表２に示す条件を満たす場合には、パラメータ計算部１１は、表２に示す株価において返済を行う。

（ステップＳ１１６）
（返済Ａ３）
上述したステップＳ１０６で行った安値圏ｂｄ買いに対し、時間ｔ、ストキャスティクスおよび株価条件が表３に示す条件を満たす場合には、パラメータ計算部１１は、表３に示す株価において返済を行う。

（ステップＳ１１７）
（返済Ａ４）
上述したステップＳ１０７で行った中間圏ｂｄ買いに対し、時間ｔ、ストキャスティクスおよび株価条件が表４に示す条件を満たす場合には、パラメータ計算部１１は、表４に示す株価において返済を行う。

（ステップＳ１１８）
（返済Ａ５）
上述したステップＳ１０８で行った中間圏ｆｄ買いに対し、時間ｔ、ストキャスティクスおよび株価条件が表５に示す条件を満たす場合には、パラメータ計算部１１は、表５に示す株価において返済を行う。

（ステップＳ１１９）
（返済Ｂ４）
上述したステップＳ１０９で行った中間圏ｂｄ売りに対し、時間ｔ、ストキャスティクスおよび株価条件が表６に示す条件を満たす場合には、パラメータ計算部１１は、表６に示す株価において返済を行う。

（ステップＳ１２０）
（返済Ｂ５）
上述したステップＳ１１０で行った中間圏ｆｄ売りに対し、時間ｔ、ストキャスティクスおよび株価条件が表７に示す条件を満たす場合には、パラメータ計算部１１は、表７に示す株価において返済を行う。

（ステップＳ１２１）
（返済Ｂ１）
上述したステップＳ１１１で行った安値圏ｂｄ売りに対し、時間ｔ、ストキャスティクスおよび株価条件が表８に示す条件を満たす場合には、パラメータ計算部１１は、表８に示す株価において返済を行う。

（ステップＳ１２２）
（返済Ｂ２）
上述したステップＳ１１２で行った安値圏ｆｄ売りに対し、時間ｔ、ストキャスティクスおよび株価条件が表９に示す条件を満たす場合には、パラメータ計算部１１は、表９に示す株価において返済を行う。

（ステップＳ１２３）
（返済Ｂ３）
上述したステップＳ１１３で行った高値圏ｂｄ売りに対し、時間ｔ、ストキャスティクスおよび株価条件が表１０に示す条件を満たす場合には、パラメータ計算部１１は、表１０に示す株価において返済を行う。

なお、上述したステップ表１ないし表１０の返済条件により返済を行った後は、それぞれステップＳ１０３に戻る。

（ステップＳ１２４）
パラメータ計算部１１は、パラメータｘに１を加算し、つまりｘ＝ｘ＋１とする。次に、上述したステップＳ１０３に戻る。

（ステップＳ１２５）
次に、パラメータ計算部１１は、上述したステップＳ１０４ないしステップＳ１２４をループして得られた、Ｔ−Ｎ＜ｘ＜Ｔ−１、つまり、当日ＴよりもＮ日前から、前日までの収益額のシミュレーション結果を合計する。

（ステップＳ１２６）
そして、パラメータ計算部１１は、各パラメータの組合せを変化させながら順次ステップＳ１２５において算出された収益額の合計が最大となるときにパラメータの組合せを特定し、図示しない記憶部に格納する。

（ステップＳ１２７）
最後に、パラメータ計算部１１は、全てのパラメータの組合せについて、計算を完了したか否かを判断し、未だ計算していない組合せがある場合には、上述したステップＳ１０１に進む。一方、全てのパラメータの組合せについて、計算を終了している場合には、その時点で記憶部に格納されている各パラメータを、以下の最適パラメータとして設定する。つまり、最適パラメータは、（Ｔ−Ｎ）から（Ｔ−１）間で計算した収益を最大にするパラメータの組合せである。
＜最適パラメータ＞
Ｒｋ：ｋの最適値
ＲＵlim：Ｕlimの最適値
ＲＬlim：Ｌlimの最適値
ＲＵＬ：ＵＬの最適値
ＲＬＬ：ＬＬの最適値
ＲＬｃ１：Ｌｃ１の最適値
ＲＬｃ２：Ｌｃ２の最適値

以上のようにして最適パラメータが決定されると、次に、投資判断部１３は、以下述べるように、投資家等のユーザに対して、実際の当日投資の判断を行う。
なお、この当日投資の判断における符号の定義を以下に示す。
＜定義＞
Ｔ＝当日
ｆｄｂ［Ｔ］：当日の大引けまたは大引け前（後場寄付き〜大引けの間の一時点）の株価
ｂｄａ［Ｔ］：当日の前場寄付き（寄付き直前の気配値含む）または前場寄付き後（前場寄付き〜前場引けの間の一時点）の株価
ｈｄｂ［Ｔ］：当日の大引けまたは大引け前（前場寄付き〜大引けの間の一時点）までの最高値
ｃｄｂ［Ｔ］：当日の大引けまたは大引け前（前場寄付き〜大引けの間の一時点）までの最安値
なお、上述したように、寄付きや大引けに限定せず、括弧内に記したような時間的幅をもたせるのは、第1に、仮に当システムが普及して、ユーザの発注行動が特定銘柄・特定時間に集中すると、需給バランスが過度に崩れ、ユーザに不利な影響が生ずるおそれがあるからであり、また第２に、利用者の意思決定に自由度をもたせるためである。
ｓｆｂ［Ｔ］：当日の大引けまたは大引け前（後場寄付き〜大引けの間の一時点）のストキャスティクス
ｓ：新規投資した日（新規買いまたは新規売り）
ｂｄｔ［ｓ］：ｓ日に「ｂｄ買い」または「ｂｄ売り」で約定した株価
ｆｄｔ［ｓ］：ｓ日に「ｆｄ買い」または「ｆｄ売り」で約定した株価

図６は、本実施形態における投資判断部１３の動作を示すフローチャートである。図６に示すように、当該フローは、パラメータ計算部１１からの最適パラメータの入力を受け付けるステップＳ２０１と、残高管理ＤＢ１５からの残高データの入力を受け付けるステップＳ２０２と、証券取引所３からのリアルタイムの株価データの入力を受け付けるステップＳ２０３と、前日以前の投資残があるか否か判断するステップＳ２０４と、新規投資余力の有無を判断するステップＳ２０４１と、投資残返済判断をするステップＳ２０５と、新規投資・当日返済判断をするステップＳ２０６とを有して構成されている。以下、ステップ毎に順を追って説明する。

（ステップＳ２０１）
先ず、投資判断部１３は、上述したようにしてパラメータ計算部１１が算出した各最適パラメータの入力を受け、ステップＳ２０２に進む。

（ステップＳ２０２）
次に、投資判断部１３は、残高管理ＤＢ１５に格納された、前日以前の投資に係る情報および、投資余力に係る情報である残高データの入力を受け、ステップＳ２０３に進む。

（ステップＳ２０３）
また、投資判断部１３は、証券取引所３から株価のリアルタイムデータの提供を受け、その入力を受け付ける。

（ステップＳ２０４）
次に、投資判断部１３は、ステップＳ２０２において入力された残高データに基づいて、前日以前の投資残があるか否か判断する。そして、投資残がある場合には、ステップＳ２０５に進む。一方、投資残がなかった場合には、ステップＳ２０４１に進む。

（ステップＳ２０５）
投資判断部１３は、投資残の返済判断処理を行う。図７は、この投資残の返済判断に係る処理の手順を示すフローチャートである。図７に示すように、この処理は、（Ｔ−１）日の大引け時点における投資残を入力するステップＳ２０５１と、Ｔ日の前場における返済条件を満たすか判断するステップＳ２０５２と、返済指示を表示するステップＳ２０５３と、ユーザによって返済が執行されたか判断するステップＳ２０５４と、残高を修正するステップＳ２０５５とを有する。そして、この処理はさらに、Ｔ日の後場における返済条件を満たすか判断するステップＳ２０５６と、返済指示を表示するステップＳ２０５７と、ユーザによって返済が執行されたか判断するステップＳ２０５８と、残高を修正するステップＳ２０５９と、Ｔ＝Ｔ＋１とするステップＳ２０６０とを有して構成されている。以下、ステップ毎に順を追って説明する。

（ステップＳ２０５１）
投資判断部１３は、日付（Ｔ−１）日、つまり前日の大引け時点における投資残に係る情報を残高管理ＤＢ１５から読み出し、この情報が投資判断部１３に入力される。そして、ステップＳ２０５２に進む。

（ステップＳ２０５２）
次に、投資判断部１３は、Ｔ日、つまり当日における前場（寄付）における返済条件を満たすか否か判断する。ここで、返済条件は、返済の対象となる株式に対してどのような経緯で新規投資を行ったかによって異なる。この点、以下詳しく説明する。

（売り返済ＲＡ１）
高値圏ｂｄ買い（ｂｄｔ［ｓ］で買い）を行った場合における返済条件を表１１に示す。なお、前場では、表１１の「ｒｉｓｋ回避１」のみが該当し、残りの条件は、後場（ステップＳ２０５６）に適用される。

（売り返済ＲＡ２）
高値圏ｆｄ買い（ｆｄｔ［ｓ］で買い）を行った場合における返済条件を表１２に示す。なお、前場では表１２の「ｒｉｓｋ回避１」のみが該当し、残りの条件は、後場（ステップＳ２０５６）に適用される。

（売り返済ＲＡ３）
安値圏ｂｄ買い（ｂｄｔ［ｓ］で買い）を行った場合における返済条件を表１３に示す。なお、前場では、表１２の「ｒｉｓｋ回避１」のみが該当し、残りの条件は、後場(ステップＳ２０５６)に適用される。

（売り返済ＲＡ４）
中間圏ｂｄ買い（ｂｄｔ［ｓ］で買い）を行った場合における返済条件を表１４に示す。なお、前場では、表１４で該当する条件はなく、すべて後場（ステップＳ２０５６）に適用される。

（売り返済ＲＡ５）
中間圏ｆｄ買い（ｆｄｔ[ｓ]で買い）を行った場合における返済条件を表１５に示す。なお、前場では、表１５で該当する条件はなく、すべて後場(ステップＳ２０５６)に適用される。

（買い返済ＲＢ４）
中間圏ｂｄ売り（ｂｄｔ[ｓ]でカラ売り）を行った場合における返済条件を表１６に示す。なお、前場では、表１６で該当する条件はなく、すべて後場（ステップＳ２０５６）に適用される。

（買い返済ＲＢ５）
中間圏ｆｄ売り（ｆｄｔ[ｓ]でカラ売り）を行った場合における返済条件を表１７に示す。なお、前場では、表１７で該当する条件はなく、すべて後場（ステップＳ２０５６）に適用される。

（買い返済ＲＢ１）
安値圏ｂｄ売り（ｂｄｔ[ｓ]でカラ売り）を行った場合における返済条件を表１８に示す。なお、前場では、表１８の「リスク回避１」のみが該当し、残りの条件は後場（ステップＳ２０５６）に適用される。

（買い返済ＲＢ２）
安値圏ｆｄ売り（ｆｄｔ[ｓ]でカラ売り）を行った場合における返済条件を表１９に示す。なお、前場では、表１９の、「リスク回避１」のみが該当し、残りの条件は後場（ステップＳ２０５６）に適用される。

高値圏ｂｄ売り（ｂｄｔ[ｓ]でカラ売り）を行った場合における返済条件を表２０に示す。なお、前場では表２０の「リスク回避１」のみが該当し、残りの条件は後場（ステップＳ２０５６）に適用される。
（買い返済ＲＢ３）

（ステップＳ２０５３）
ステップＳ２０５２において、返済条件が満たされた場合には、投資判断部１３は、当該銘柄を返済すべき旨の表示を、出力部１７を介してユーザに対し行う。このとき、表１１ないし表２０にそれぞれ記載された返済時における株価も表示される（ステップＳ２０５７において同じ）。図８は、本実施形態における返済指示画面の一表示例を示す図である。図８に示すように、この表示には、返済すべき銘柄と、そのコード、新規約定日、新規約定株価、株数、投資額、本日の返済条件、本日の損切り条件、現株価および現損益が表示される。そして、例えば、「買い返済：Ｓ社の株価が利益確定条件○○円に達しました。」あるいは、「売り返済：Ｃ社の株価が損切り条件☆☆円に達しました。」というメッセージも表示される。そして、ステップＳ２０５４に進む。

（ステップＳ２０５４）
次に、投資判断部１３は、ステップＳ２０５３においてなされた表示に対して、実際にユーザが返済を執行したか否かを判断する。そして、返済が執行された場合には、ステップＳ２０５５に進む。一方、返済が執行されていない場合には、ステップＳ２０５６に進む。

（ステップＳ２０５５）
投資判断部１３は、ステップＳ２０５４において確認された実際の返済を反映させて、残高管理ＤＢ１５に格納されている残高を修正し、更新する。

（ステップＳ２０５６）
次に、投資判断部１３は、Ｔ日後場における返済条件を満たすか否か判断する。具体的には、上述したステップＳ２０５２と同様の処理を行い、ステップＳ２０５７に進む。

（ステップＳ２０５７）
ステップＳ２０５６において、返済条件が満たされた場合には、投資判断部１３は、当該銘柄を返済すべき旨の表示を、出力部１７を介してユーザに対し行う。そして、ステップＳ２０５８に進む。

（ステップＳ２０５８）
次に、投資判断部１３は、ステップＳ２０５７においてなされた表示に対して、実際にユーザが返済を執行したか否かを判断する。そして、返済が執行された場合には、ステップＳ２０５９に進む。一方、返済が執行されていない場合には、ステップＳ２０６０に進む。

（ステップＳ２０５９）
投資判断部１３は、ステップＳ２０５８において確認された実際の返済を反映させて、残高管理ＤＢ１５に格納されている残高を修正し、更新してステップＳ２０６０に進む。

（ステップＳ２０６０）
投資判断部は、大引け後にＴ＝Ｔ＋１とする処理を行い、日付を一日更新させてステップＳ２０５１にループする。そして、上述したステップＳ２０５に係る処理が終了すると、ステップＳ２０４１に進む。
(ステップＳ２０４１)
そして、投資判断部１３は、新規投資の余力があるか否かを判断し、新規投資の余力がある場合にはステップＳ２０６に進む。一方、新規投資の余力がない場合には、出力部１３を介して、「新規投資余力がない」旨の表示をし、処理を終了する。

（ステップＳ２０６）
一方、図６に示すステップＳ２０４において、前日以前の投資残がないと判断された場合には、投資判断部１３は、新規投資および当日返済の判断処理を行う。なお、新規投資余力がある場合には、投資残が有る場合でも、ステップＳ２０６へ進んでもよい。図９は、この新規投資・当日返済の判断に係る処理の手順を示すフローチャートである。図９に示すように、この処理は、現在の投資余力および投資残が入力されるステップＳ２０６１と、銘柄スクリーニングを行うステップＳ２０６２と、Ｔ日前場（寄付）における新規投資条件を満たすか判断するステップＳ２０６３と、新規投資指示を表示するステップＳ２０６４と、ユーザによって新規投資が執行されたか判断するステップＳ２０６５と、残高を修正するステップＳ２０６６と、Ｔ日後場（大引）における返済条件を満たすか判断するステップＳ２０６７と、返済指示を表示するステップＳ２０６８と、ユーザによって返済が執行されたか判断するステップＳ２０６９と、残高を修正するステップＳ２０７０とを有する。そして、さらにこの処理は、Ｔ日後場（大引）における新規投資条件を満たすか判断するステップＳ２０７１と、新規投資指示表示を行うステップＳ２０７２と、ユーザによって新規投資が執行されたか判断するステップＳ２０７３と、残高を修正するステップＳ２０７４と、Ｔ＝Ｔ＋１とするステップＳ２０７５とを有して構成されている。以下、ステップ毎に順を追って説明する。

（ステップＳ２０６１）
先ず、投資判断部１３は、残高管理ＤＢ１５から、ユーザの投資余力および投資残に係る情報を読み出し、この情報は投資判断部１３に入力される。そして、ステップＳ２０６２に進む。

（ステップＳ２０６２）
次に、投資判断部１３は、上述したステップＳ０１ないしステップＳ０６と同様の手法により、投資対象とすべき株式の銘柄のスクリーニングを行う。以下の処理は、この処理によって抽出された銘柄が対象となる。そして、ステップＳ２０６３に進む。

（ステップＳ２０６３）
次に、投資判断部１３は、Ｔ日、つまり当日の前場（寄付）において、新規投資条件を満たすか否か判断する。具体的には、判断対象となる銘柄が、表２１に掲げるいずれかの新規投資条件を満たすか否か判断する。表２１において、「＊＊圏ｂｄ買い」および「＊＊圏ｂｄ売り」の条件が前場に適用され、「＊＊圏ｆｄ買い」および「＊＊圏ｆｄ売り」の条件は後場(ステップＳ２０７１)に適用される。

（ステップＳ２０６４）
ステップＳ２０６３において、表２１に示すいずれかの新規投資条件が満たされた場合には、投資判断部１３は、当該銘柄に新規投資すべき旨の表示を、出力部１７を介してユーザに対し行う。このとき、表２１に示される新規投資をすべき株価も表示される。図１０は、本実施形態における新規投資指示画面の一表示例を示す図である。図１０に示すように、新規投資指示画面には、新規投資すべき銘柄と、この銘柄の証券コード、現在時刻、現在の株価、寄付、現高値、現安値および終値が含まれる。また、新規買い条件および新規売り条件の目安が表示される。さらに、例えば、「新規買い：株価が新規買い条件○○円に達しました。」あるいは、「新規売り：株価が新規売り条件◇◇円に達しました。」というメッセージも表示される。そして、ステップＳ２０６５に進む。

（ステップＳ２０６５）
次に、投資判断部１３は、ステップＳ２０６４においてなされた表示に対して、実際にユーザが新規投資を執行したか否かを判断する。そして、新規投資が執行された場合には、ステップＳ２０６６に進む。一方、新規投資が執行されていない場合には、ステップＳ２０７１に進む。

（ステップＳ２０６６）
投資判断部１３は、ステップＳ２０６５において確認された実際の新規投資を反映させて、残高管理ＤＢ１５に格納されている残高を修正し、更新する。

（ステップＳ２０６７）
投資判断部１３は、Ｔ日の後場（大引け）において、返済条件を満たしているか否かを判断する。この判断に係る処理は、上述したステップＳ２０５６と同様にして行われる。そして、返済条件を満たしている場合には、ステップＳ２０６８に進む。一方、返済条件を満たしていない場合には、ステップＳ２０７５に進む。

（ステップＳ２０６８）
投資判断部１３は、上述したステップＳ２０５７と同様にして、ユーザに対して返済指示表示を行い。ステップＳ２０６９に進む。

（ステップＳ２０６９）
投資判断部１３は、ステップＳ２０６８においてなされた表示に対して、実際にユーザが返済を執行したか否かを判断する。そして、返済が執行された場合には、ステップＳ２０７０に進む。一方、返済が執行されていない場合には、ステップＳ２０７５に進む。

（ステップＳ２０７０）
投資判断部１３は、ステップＳ２０６９において確認された実際の返済を反映させて、残高管理ＤＢ１５に格納されている残高を修正し、更新する。

(ステップＳ２０７１)
投資判断部１３は、Ｔ日、つまり当日の後場（大引け）において、新規投資条件を満たすか否か判断する。この判断に係る処理は、上述したステップＳ２０６３と同様に行われる。

（ステップＳ２０７２）
ステップＳ２０７１において、いずれかの新規投資条件が満たされた場合には、投資判断部１３は、上述したステップＳ２０６４と同様にして新規投資指示表示を行ない、ステップＳ２０７３に進む。

（ステップＳ２０７３）
次に、投資判断部１３は、ステップＳ２０７２でなされた表示に対して、ユーザが実際に新規投資を執行したか否かを判断する。そして、新規投資が執行された場合には、ステップＳ２０７４に進む。一方、新規投資が執行されていない場合には、ステップＳ２０７５に進む。

（ステップＳ２０７４）
投資判断部１３は、ステップＳ２０７３において確認された実際の新規投資を反映させて、残高管理ＤＢ１５に格納されている残高を修正し、更新する。

（ステップＳ２０７５）
投資判断部１３は、大引け後にＴ＝Ｔ＋１として日付を１日更新する処理を行い、ステップＳ２０６１にループする。

次に、本実施形態の投資および投資回収支援システムの判断に従って投資を行った場合のシミュレーション結果について説明する。このシミュレーションは、上述した５４パターンの新規投資・返済条件を備えた投資アルゴリズムを用い、移動平均日数、ストキャスティクスの上方閾値および下方閾値、損切り率、反転変化率の５つをパラメータとした。また、対象となる銘柄は、２００２年の売買代金上位１００社のうち、分析が可能であった９１社を対象とした。そして、取引方法は、信用取引とし、カラ売りも活用した。そして、対象期間は、２０００年７月４日から２００２年５月２０日までの４６１営業日であるが、パラメータ計算期間もこの中に含まれる。その結果、最適パラメータを求める過程においては、株価のばらつきが大きく、かつ翌日反転率の小さい銘柄を選択することが有利との傾向が見られた。そして、標準偏差を平均株価によって除した値が平均以上であり、かつ翌日反転率が平均未満であるカテゴリーに属する銘柄において、最適パラメータと上述した投資アルゴリズムによるシミュレーションによって、平均換算利回り(所定の期間における平均株価に対する損益の年利換算)約２５％、黒字率（対象銘柄のうち黒字になった銘柄の割合）約７３％という結果を得ることができた。
また、２００１年１１月２２日から２００２年５月２１日までの１１７営業日におけるシミュレーションにおいては、上述したカテゴリーに属する銘柄において、平均換算利回り３９％、黒字率７９％という結果を得ることができた。
なお、上述したシミュレーションは、対象期間中に同一銘柄の売買を繰り返す取引を前提としているが、上述した実施形態の投資・回収支援システム等においては、各営業日ごとに、当日に収益を上げられる見込みが大きい銘柄を選択して取引を行うことができるから、上述したシミュレーション結果を上回る好結果が期待できると考えられる。

以上のように、本実施形態によれば、リアルタイムの株価情報のテクニカル分析に用いるパラメータおよび独自に設定した指標のパラメータを、過去の株価推移データに基づくシミュレーションによって求めた最適パラメータとしているから、ユーザの個人的な判断を極力排除しつつ、投資効率を向上することができる。

また、テクニカル分析を含む投資アルゴリズムによる返済条件または新規投資条件の判断を、１日に２回以上行っているから、株価の短期変動の値動きを適切に捉えることができる。そして、ユーザは、当日のいつ、どの銘柄に新規投資すべきか、あるいは既に投資している残高を返済すべきか、あるいは見送るべきかの明確な判断指針を得られる。

なお、本発明は、上述した実施形態によって限定されるものではなく、本発明の範囲内で適宜変更を加えることが可能である。例えば、インターネット等のネットワークを介して取引を行う証券会社等の業者側のサーバで本発明の投資および投資回収支援プログラムを実行し、例えばこの業者のホームページにて、有望銘柄および投資判断結果等を提示するサービスを提供するようにしてもよい。この場合、証券界者の残高管理システムや、発注システム等と統合し、協働させることによって、ユーザに対し、総合的な株式投資マネジメントを提供することができる。

また、会員制のホームページを準備して、証券取引所とリアルタイム株価データ提供等の契約を結び、当該ホームページにおいて、有望銘柄や投資判断等の情報を提供するようにしてもよい。

また、いわゆるエージェント技術を用いて、ネットワーク上で自動的に証券取引を行うようにしてもよい。

本発明を適用してなる株式投資および投資回収支援システムの一実施形態の構成を示すブロック図である。図１の投資および投資回収支援システムにおける株価時系列データベースに蓄積されるデータファイルの一例を示す図である。図１の投資および投資回収支援システムにおける銘柄スクリーニング部の動作を示すフローチャートである。図１の投資および投資回収支援システムの銘柄スクリーニング時の画面表示の一例を示す図である。図１の投資および投資回収支援システムにおけるパラメータ計算部の動作を示すフローチャートである。図１の投資および投資回収支援システムにおける投資判断部の動作を示すフローチャートである。図６の動作における投資残返済判断の処理手順を示すフローチャートである。図１の投資および投資回収支援システムにおける返済指示画面の一表示例を示す図である。図６の処理における新規投資・当日返済判断の処理手順を示すフローチャートである。図１の投資および投資回収支援システムにおける新規投資指示画面の一表示例を示す図である。

符号の説明

１株式投資および投資回収支援システム
３証券取引所
５株価時系列ＤＢ
７銘柄スクリーニング部
９株価リアルタイムデータ
１１パラメータ計算部
１３投資判断部
１５残高管理ＤＢ
１７出力部

Claims

リアルタイムに提供される株価情報および過去の株価情報に基づき、所定の銘柄の株式について新規投資指示または返済指示を出力する投資および投資回収支援プログラムであって、例えばテクニカル分析等の取引条件判断に係る複数の指標のパラメータの組合せを変えながら過去の株価推移データに基づいて順次収益シミュレーションを行い、最良の収益を得られるパラメータの組合せである最適パラメータを決定するステップと、前記最適パラメータ、過去の株価推移データおよびリアルタイムに提供される株価情報に基づいて取引条件判断を１日に少なくとも２回以上行なうステップと、該取引条件判断の結果に応じて新規投資指示または返済指示を出力するステップとを有して構成される投資および投資回収支援プログラム。
取引条件判断の指標は、移動平均株価を含み、パラメータは、移動平均株価の算出日数を含むことを特徴とする請求項１に記載の投資支援プログラム。
取引条件判断の指標は、ストキャスティクスを含み、パラメータは、ストキャスティクスの上方または下方の閾値を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の投資および投資回収支援プログラム。
取引条件判断の指標は、前々日から前日と逆傾向に株価が推移した場合における該株価の推移量を株価で除した値を含むことを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の投資および投資回収支援プログラム。
銘柄スクリーニングの指標は、所定の期間内において、株価が前日と逆傾向に推移した日数の割合を含むことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の投資支援および投資回収支援プログラム。
リアルタイムに提供される株価情報および過去の株価情報に基づき、所定の銘柄の株式について新規投資指示または返済指示を出力する投資および投資回収支援システムであって、ネットワークに接続して外部よりリアルタイムに株価情報の提供を受ける通信部と、過去の株価推移データを蓄積してなる株価情報記憶部と、例えばテクニカル分析等の取引条件判断に係る複数の指標のパラメータを変えながら前記株価推移データに基づいて順次収益シミュレーションを行い、最良の収益を得られるパラメータの組合せである最適パラメータを決定するパラメータ計算部と、前記最適パラメータおよび過去の株価情報を用いて、前記リアルタイムに提供される株価情報について例えばテクニカル分析等の取引条件判断を１日に少なくとも２回以上行う投資判断部と、投資判断部における取引条件判断の結果に応じて新規投資指示または返済指示を出力する出力部とを有してなる投資および投資回収支援システム。
リアルタイムに提供される株価情報および過去の株価情報に基づき、所定の銘柄の株式について自動的に新規投資または返済を行う自動投資および投資回収プログラムであって、例えばテクニカル分析等の取引条件判断に係る複数の指標のパラメータの組合せを変えながら過去の株価推移データに基づいて順次収益シミュレーションを行い、最良の収益を得られるパラメータの組合せである最適パラメータを決定するステップと、前記最適パラメータ、過去の株価情報およびリアルタイムに提供される株価情報に基づいて取引条件判断を１日に少なくとも２回以上行うステップと、該取引条件判断の結果に応じて新規投資または返済を行うステップとを有して構成される自動投資および投資回収プログラム。
リアルタイムに提供される株価情報および過去の株価情報に基づき、所定の銘柄の株式について自動的に新規投資または返済を行う自動投資および投資回収システムであって、ネットワークに接続して外部よりリアルタイムに株価情報の提供を受ける通信部と、過去の株価推移データを蓄積してなる株価情報記憶部と、例えばテクニカル分析等の取引条件判断に係る複数の指標のパラメータを変えながら前記株価推移データに基づいて順次収益シミュレーションを行い、最良の収益が得られるパラメータの組合せである最適パラメータを決定するパラメータ計算部と、前記最適パラメータおよび過去の株価情報を用いて、前記リアルタイムに提供される株価情報について例えばテクニカル分析等の取引条件判断を１日に少なくとも２回以上行う投資判断部と、投資判断部における取引条件判断の結果に応じて新規投資または返済を執行する投資執行部とを有して構成される自動投資および投資回収システム。