JP2008040563A

JP2008040563A - Point calculation method, prediction evaluation system and computer program

Info

Publication number: JP2008040563A
Application number: JP2006210352A
Authority: JP
Inventors: Ken Uryu; 憲瓜生
Original assignee: BME KK
Current assignee: BME KK
Priority date: 2006-08-01
Filing date: 2006-08-01
Publication date: 2008-02-21
Anticipated expiration: 2026-08-01
Also published as: WO2008015979A1; CN101460969A; KR20090042236A; JP4031019B1

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To allow many users to easily participate in stock price prediction, and automatically create portfolios related to investment based on predictions of respective users. <P>SOLUTION: When receiving user IDs that users input in user terminals U1 to Un, specifying information on predicted brands and prediction information on stock price changes, a central server apparatus 10 included in a stock price prediction evaluation system 1 starts stock price tracking of the predicted brands and creates user personal pages for web sites established on a network NW. In addition, the central server apparatus 10 calculates points that are indicators to objectively compare and evaluate prediction contents of users based on the stock prices acquired by tracking, and creates a ranking table in which user names are arranged in the descending order of the calculated points to create portfolios using the created ranking table. <P>COPYRIGHT: (C)2008,JPO&INPIT

Description

本発明は、時間ごとに値が変動する対象に対して、値の変動予想を行うコミュニティサイトに多くのユーザが容易に参加できると共に、各ユーザの予想を所定基準に基づき公平に比較評価でき、且つ予想対象が投資先に相当する場合は各ユーザの予想結果に基づき投資資産の配分先候補、及びそれぞれへの配分割合を自動的に決定できるようにした予想判定方法、ポイント算出方法、予想判定装置、ポイント算出装置、及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention allows a large number of users to easily participate in a community site that predicts a change in value for an object whose value changes with time, and can compare and evaluate each user's prediction fairly based on a predetermined standard. In addition, when the forecast target corresponds to the investment destination, the forecast judgment method, point calculation method, and forecast judgment that can automatically determine the allocation destination of the investment asset and the allocation ratio to each based on the forecast result of each user The present invention relates to a device, a point calculation device, and a computer program.

従来、株価、競馬、スポーツの試合結果などの様々な対象を予想することが行われており、また、各人の予想を比較すること、評価することなども行われている。 Conventionally, various objects such as stock prices, horse racing, and sports game results have been predicted, and each person's predictions have been compared and evaluated.

例えば、株価の予想に関しては下記の特許文献１において、証券アナリストの予想が、どの程度信頼できるかを定量的に明らかにする評価方法が記載されており、具体的には、各証券アナリストの予想に基づきポイントを算出し、ポイントによる推薦銘柄の上位五位までの株式をピックアップするとポートフォリオができあがることまで記載されている。 For example, regarding the stock price forecast, the following Patent Document 1 describes an evaluation method for quantitatively clarifying how reliable the forecast of a securities analyst is, and specifically, each securities analyst. It is described until the portfolio is completed when points are calculated based on the forecasts and the top five stocks of recommended stocks by points are picked up.

また、競馬などの公営レースの予想に関しては下記の特許文献２で、ネットワークを通じてサーバ装置が各ユーザの予想結果を集めて、ユーザ間で予想の的中率を予想ランキングとして競うこと、及び自己の予想に関する考え方を他のユーザに公開することが記載されている。さらに、スポーツの試合結果として野球の勝敗予想を行うことに関しては、下記の特許文献３で、ネットワークを通じてサーバ装置が、試合前に各ユーザが立てた試合勝敗予想を集め、試合終了後に予想の正誤に基づきポイントを算出し、ポイントの大きい順に各ユーザ名称を並べたランキングを作成することが記載されている。 In addition, regarding the prediction of public races such as horse racing, in Patent Document 2 below, the server device collects the prediction results of each user through the network, and competes as the prediction ranking between the users as the prediction ranking. It describes that the idea about the prediction is disclosed to other users. Furthermore, regarding the prediction of baseball wins and losses as a result of sports matches, in Patent Document 3 below, the server device collects the game win / loss predictions made by each user before the game and corrects the predictions after the match is over. It is described that points are calculated based on the above, and a ranking is created in which user names are arranged in descending order of points.

なお、下記の特許文献４では、ユーザが予想を行うのではなく、相異する特徴を有する仮想的なファイナンシャルプランナーを複数設け、これらの仮想的なファイナンシャルプランナーに予想を行わせて、株式、為替、債権などの金融商品に対する資金の運用シミュレーションを行うことが記載されている。 In the following Patent Document 4, a plurality of virtual financial planners having different characteristics are provided instead of the user making predictions, and these virtual financial planners make predictions, and share, exchange In addition, it is described that the operation simulation of funds for financial products such as bonds is performed.

一方、昨今は、ネットワークを通じて閲覧可能なウェブサイトを個人で作成し、個人の意見を広くネットワーク上で公開することが多々行われており、近時は通常のウェブサイトに比べて容易に作成可能なブログ、又はコミュニティ型のウェブサイトであるソーシャルネットワーキングサービスで各ユーザが自己の意見を展開している状況が見られる。これらの個人サイト、ブログ、ソーシャルネットワーキングサービスの中にも、各ユーザの株価、競馬、スポーツの試合結果等の様々な対象に関する予想が載っているものがある。
特開２００３−３０４４８号公報特開２００１−２５００１６号公報特開２００３−２８１３０７号公報特開２００２−２１５９０８号公報 On the other hand, in recent years, websites that can be browsed through the network have been created by individuals, and the opinions of individuals have been widely published on the network, and recently it has been easier to create than ordinary websites. There is a situation where each user develops his / her own opinion on a social networking service which is a simple blog or community type website. Some of these personal sites, blogs, and social networking services have predictions about various targets such as the stock price of each user, horse racing, and sports game results.
JP 2003-30448 A JP 2001-250016 A JP 2003-281307 A JP 2002-215908 A

特許文献１では、予想者を証券アナリストに限定しているので、多数の一般ユーザが予想に参加できず、予想内容及び予想精度があくまでアナリスト個々の能力に依存し、インターネットのような広域のネットワークを通じて各人の能力を集めること（集合知）によるメリットを活用できないと云う問題がある。また、特許文献１では、比較の時期を証券アナリストの評価日に合わせているので、刻々と変化する株価に応じて予想をリアルタイム的に比較評価できないと云う問題がある。さらに、特許文献１では、ポイントに基づくランキングの上位をピックアップしてポートフォリオを作成するに留まるので、投資資産配分が画一的になると云う問題がある。 In Patent Document 1, since the predictor is limited to securities analysts, a large number of general users cannot participate in the forecast, the forecast content and forecast accuracy depend on the analyst's individual ability, and the wide area like the Internet There is a problem that the merit of collecting each person's ability (collective intelligence) cannot be utilized through this network. Further, in Patent Document 1, since the comparison time is matched with the evaluation date of the securities analyst, there is a problem that the prediction cannot be compared and evaluated in real time according to the stock price that changes every moment. Furthermore, in Patent Document 1, there is a problem that investment asset allocation becomes uniform because the top of the ranking based on points is picked up to create a portfolio.

また、特許文献２及び特許文献３では、予想対象がレースの結果、スポーツの試合結果と云う一定の時期が到来すると結果が定まるものであるため、日々刻々と数値が変化する対象の予想には、そのまま適用できないと云う問題がある。なお、特許文献４は、予想者が仮想的なファイナンシャルプランナーであるため、一般ユーザが予想に参加できない。 Further, in Patent Document 2 and Patent Document 3, the prediction target is a result of a race, and the result is determined when a certain period of time, that is, a sport game result, is determined. There is a problem that it cannot be applied as it is. In Patent Document 4, since the predictor is a virtual financial planner, a general user cannot participate in the prediction.

一方、個人のウェブサイト、ブログ、ソーシャルネットワーキングサービス上で閲覧可能な個人の予想は、あくまで予想だけを記載したものであり、これらのユーザページの記載を作成するための各情報の入力処理に、各人の予想を比較評価する処理を行うことが連動していないので、特定の対象に関する多数人の予想を、客観的な基準に基づいて容易に比較評価できないと云う問題がある。特に、予想対象が決まっているものではなく、複数の対象の中から予想対象を選ぶときは、予想対象を指定する必要があるため、各人の予想を比較評価する処理を自動で開始することの妨げになっている。 On the other hand, personal predictions that can be viewed on personal websites, blogs, and social networking services are only descriptions of predictions, and in the input processing of each information for creating descriptions of these user pages, Since the process of comparing and evaluating each person's predictions is not linked, there is a problem that the predictions of a large number of persons regarding a specific object cannot be easily compared and evaluated based on objective criteria. In particular, the forecast target is not fixed, and when selecting a forecast target from multiple targets, it is necessary to specify the forecast target, so the process of comparing and evaluating each person's forecast is automatically started. It is an obstacle.

本発明は、斯かる問題に鑑みてなされたものであり、日々刻々と値が変化する対象を予想する個人ページの作成に必要な情報の受け付けに連動して、各人の予想の比較評価に使用できるポイントの算出処理を開始すると共に、多数の一般ユーザが容易に客観的な予想比較に参加できるようにした予想判定方法、ポイント算出方法、予想判定装置、ポイント算出装置、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
また、本発明は、予想の対象が投資先である場合、多数の一般ユーザの予想結果を反映させて投資資産の配分先候補を自動的に選定できると共に、配分先候補に関連する各種事情を考慮して投資資産の配分の仕方も自動調整できるようにしたポイント算出方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such problems, and in conjunction with the reception of information necessary for creating a personal page for predicting an object whose value changes every day, it is possible to compare and evaluate each person's prediction. Provided a prediction determination method, a point calculation method, a prediction determination device, a point calculation device, and a computer program that start calculation processing of usable points and allow many general users to easily participate in objective prediction comparison The purpose is to do.
In addition, when the target of the prediction is an investment destination, the present invention can automatically select investment asset allocation destination candidates reflecting the prediction results of a large number of general users, and various circumstances related to the allocation destination candidates. It is an object of the present invention to provide a point calculation method that allows automatic adjustment of the allocation method of investment assets.

上記課題を解決するために本発明に係る予想判定方法は、ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報を受け付けるサーバ装置が、予想の当否を判定する予想判定方法において、前記サーバ装置は、前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する指定情報、及び前記予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始し、数値取得の開始時間と相異する時間で数値を取得した場合、開始時間で取得した数値と、前記相異する時間で取得した数値との大小を比較し、比較の結果、開始時間で取得した数値が前記相異する時間で取得した数値に比べて小さい場合で、数値上昇の予想を含む予想情報を受け付けたとき、該予想情報が含む予想を当たりと判定することを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, the prediction determination method according to the present invention includes a server device that receives designation information that designates a prediction target in association with user identification information that identifies a user via a website provided on a network. In the prediction determination method for determining whether the prediction is correct or not, the server device specifies, via the website, designation information that specifies a prediction target having a numerical value according to time, and a future numerical increase or numerical value of the prediction target. When forecast information including any forecast of decline is received, acquisition of the numeric value of the forecast target specified by the designation information is started from a device that stores the numeric value according to the time of multiple forecast targets, and the numeric value acquisition When the numerical value is acquired at a time different from the start time of, the numerical value acquired at the starting time is compared with the numerical value acquired at the different time, and as a result of the comparison, When the numerical value acquired at the start time is smaller than the numerical value acquired at the different time, and when the prediction information including the prediction of the numerical increase is received, it is determined that the prediction included in the prediction information is a hit And

本発明にあっては、サーバ装置が、ユーザ識別情報に対応付けて予想対象の指定情報及び予想情報を受け付けると、予想対象の数値を取得開始するので、ユーザの予想開始に連動して、サーバ装置側で予想対象の数値に対するトラッキング処理が自動で開始され、サーバ装置での処理効率を向上できる。また、サーバ装置は、トラッキング処理により取得した数値と、処理開始時に取得した数値の比較で、ユーザの予想内容の当否を随時判定するので、時間に応じて変動する数値に対する予想を行う場合でも、サーバ装置は、そのときどきに応じた予想に対する判定を行える。 In the present invention, when the server device accepts the prediction target designation information and the prediction information in association with the user identification information, the numerical value of the prediction target is started. Tracking processing for the numerical value to be predicted is automatically started on the device side, and the processing efficiency in the server device can be improved. In addition, since the server device determines whether or not the user's expected content is appropriate by comparing the numerical value acquired by the tracking process with the numerical value acquired at the start of the process, even when performing prediction for the numerical value that varies with time, The server device can make a judgment on the prediction according to the occasion.

また、本発明に係るネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報を受け付けるサーバ装置が、前記予想対象に係るポイントを算出するポイント算出方法において、前記サーバ装置は、前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する対象を指定する指定情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始し、相異する時間で複数の数値を取得した場合、取得した複数の数値に基づいて、前記ユーザ識別情報に対応付けるポイントを算出することを特徴とする。 In addition, a server device that receives designation information for designating a prediction target in association with user identification information for identifying a user via a website provided on the network according to the present invention calculates a point related to the prediction target. In the point calculation method, when the server device receives specification information for specifying a target having a numerical value corresponding to time via the website, the server device stores a numerical value corresponding to a plurality of predicted target times. When the acquisition of the numerical value of the prediction target specified by the specified information is started and a plurality of numerical values are acquired at different times, a point associated with the user identification information is calculated based on the acquired plurality of numerical values. It is characterized by that.

本発明にあっては、ユーザ識別情報に対応付けて、予想対象に関するユーザページの作成に必要な指定情報をサーバ装置が受け付けると、指定された予想対象の数値の取得を開始するので、予想に関するユーザページの作成に必要な情報入力をトリガーにして、各ユーザの予想比較に関する処理が始まり、ユーザページの作成処理と各ユーザの予想比較処理との連携を図れると共に、ネットワークに設けたウェブサイトを通じて多数の一般ユーザが予想比較に参加できる仕組みを提供できる。また、サーバ装置は、各ユーザの予想比較に関する処理を開始すると、相異する時間で複数の数値を取得するので、日々刻々と数値が変化する対象がリアルタイム的にトラッキングされ、トラッキング結果に基づきユーザ識別情報に対応付けるポイントを算出して、ポイントと云う一律的な基準をベースにして、ユーザに指定された対象に係る値の変動を客観的に比較評価することが可能となる。 In the present invention, when the server device accepts the designation information necessary for creating the user page related to the prediction target in association with the user identification information, the acquisition of the numerical value of the specified prediction target is started. Triggered by the input of information necessary for creating user pages, the process related to each user's forecast comparison begins, and the user page creation process and each user's forecast comparison process can be coordinated with each other through a website provided on the network. It is possible to provide a mechanism that allows many general users to participate in the prediction comparison. In addition, when the server device starts processing related to the prediction comparison of each user, the server device acquires a plurality of numerical values at different times, so that the object whose numerical value changes every day is tracked in real time, and the user is based on the tracking result. It is possible to calculate a point associated with the identification information, and to objectively compare and evaluate a change in a value related to an object designated by the user based on a uniform standard called a point.

さらに、本発明に係るポイント算出方法は、前記サーバ装置が、算出したポイント、該ポイントに対応付けたユーザ識別情報に係るユーザの名称、及び前記指定情報が指定する予想対象を載せる前記ユーザ識別情報に係るユーザのユーザページを配信可能に記憶することを特徴とする。 Furthermore, the point calculation method according to the present invention includes the user identification information on which the server device places the calculated point, the name of the user associated with the user identification information associated with the point, and the prediction target designated by the designation information. The user page of the user according to the above is stored in a distributable manner.

本発明にあっては、ユーザが入力した各情報がウェブサイトを介してサーバ装置に受け付けられると、算出したポイント、ユーザの名称、指定した対象等を載せるユーザページが配信可能に記憶される。その結果、予想を行うユーザごとの詳細な内容を他のユーザが容易に確認可能となり、予想に関するサービスサイトにおけるユーザのコミュニティ性を高められる。なお、ユーザページに載せる内容は、ポイント、ユーザの名称、指定された対象以外の項目を載せることも勿論可能であり、提供するサービスの仕様に応じて載せる内容の項目を追加してもよい。 In the present invention, when each piece of information input by the user is received by the server device via the website, a user page on which the calculated point, the name of the user, the designated target, and the like are placed is stored in a distributable manner. As a result, it is possible for other users to easily confirm the detailed contents of each user who makes a prediction, and the community of the user in the service site related to the prediction can be enhanced. It should be noted that the contents to be placed on the user page can of course include items other than the points, the name of the user, and the designated target, and items of contents to be placed may be added according to the specifications of the service to be provided.

本発明に係るポイント算出方法は、前記サーバ装置が、時間の経過に伴って、数値が上昇する場合、正になるようにポイントを算出し、数値が下降する場合、負になるようにポイントを算出しており、前記ウェブサイトを介して、前記指定情報で指定される予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を受け付け、受け付けた予想情報が数値上昇の予想を含む場合、算出したポイントに１を乗じ、受け付けた予想情報が数値下降の予想を含む場合、算出したポイントに−１を乗じることを特徴とする。 In the point calculation method according to the present invention, the server device calculates a point so as to be positive when the numerical value increases as time passes, and sets a point so as to be negative when the numerical value decreases. Calculated information is received via the website, and includes prediction information including predictions of any future numerical increase or numerical decrease of the prediction target specified by the specified information, and the received prediction information is a numerical increase prediction The calculated point is multiplied by 1, and the received prediction information is multiplied by -1 when the received prediction information includes a numerical decrease prediction.

本発明にあっては、指定される対象の予想情報を受信すると、予想情報の内容に応じて１又は−１をポイントに乗じるので、数値の変化に対する予想をポイントに関連付けて表現することが可能となり、ポイントに基づいた予想に対する比較及び評価が行いやすくなる。即ち、数値が上昇するように変化した場合、サーバ装置は、正の値になるようにポイントを算出し、数値が下降するように変化した場合、負の値になるようにポイントを算出するので、予想情報の内容が正しいと、最終的にポイントは正になるが、予想情報の内容が正しくないと、ポイントは負になる。その結果、予想情報の内容が正しくない場合は、ポイントは０より小さい値になるため、予想の比較評価においても、負のポイントは予想情報の内容が当たっていない場合であることが一目で分かり、予想の比較評価を効率良く行える。 In the present invention, when the prediction information of the designated target is received, 1 or -1 is multiplied by the point according to the content of the prediction information, so that the prediction for the change in the numerical value can be expressed in association with the point. Thus, it becomes easier to compare and evaluate the prediction based on the points. That is, when the numerical value changes so as to increase, the server device calculates the point so as to become a positive value, and when the numerical value changes so as to decrease, the server device calculates the point so as to become a negative value. If the content of the prediction information is correct, the point will eventually become positive, but if the content of the prediction information is not correct, the point will be negative. As a result, if the content of the prediction information is incorrect, the point will be less than 0. Therefore, even in the comparative evaluation of the prediction, it can be seen at a glance that the negative point is the case where the content of the prediction information is not hit. Efficiently evaluate and evaluate forecasts.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記サーバ装置が、時間の経過に伴って、数値が上昇する場合、正になるようにポイントを算出し、数値が下降する場合、負になるようにポイントを算出しており、前記ウェブサイトを介して、前記指定情報で指定される予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を受け付け、受け付けた予想情報が数値上昇の予想を含む場合、予想情報を正と特定し、受け付けた予想情報が数値下降の予想を含む場合、予想情報を負と特定し、算出したポイントの正負が、特定した予想情報の正負に一致するか否かを検出し、一致しないことを検出した場合、算出したポイントを０にすることを特徴とする。 Further, the point calculation method according to the present invention is such that the server device calculates a point so as to be positive when the numerical value increases with time, and becomes negative when the numerical value decreases. Points are calculated, and through the website, the forecast information including the forecast of either the future numerical increase or the numerical decrease of the prediction target specified by the specified information is received, and the received predicted information increases the numerical value If the forecast information is positive, the forecast information is identified as positive, and if the received forecast information includes a forecast of a numerical decrease, the forecast information is identified as negative, and the positive or negative of the calculated point matches the positive or negative of the identified forecast information Whether or not to do so is detected, and if it does not match, the calculated point is set to 0.

本発明にあっては、指定される対象の予想情報を受信すると、予想情報の内容に応じて正負を特定すると共に、算出したポイントの正負が、特定した予想情報の正負に一致するか否かを検出し、一致しない場合はポイントを０にするので、数値の変化に対する予想をポイントベースで表現でき、ポイントに基づき予想の比較及び評価を効率的に行える。即ち、サーバ装置は、ユーザの予想が正しくない場合、そのユーザに係るポイントを０にするので、ポイントを見るだけで予想が実際の値の変化に合っていないことを判断でき、各ユーザの予想の比較及び評価を行いやすくなる。 In the present invention, when the prediction information of the specified target is received, the positive / negative is specified according to the content of the prediction information, and whether the calculated point is equal to the positive / negative of the specified prediction information or not Since the point is set to 0 when they do not match, the prediction for the change in the numerical value can be expressed on a point basis, and the comparison and evaluation of the prediction can be efficiently performed based on the point. That is, when the user's prediction is not correct, the point related to the user is set to 0. Therefore, it is possible to determine that the prediction does not match the actual change of the value only by looking at the point. It becomes easy to perform comparison and evaluation.

本発明に係るポイント算出方法は、前記サーバ装置が、予想対象が有する数値に関連する係数を記憶する装置から係数を取得し、時間に応じた時間軸、及び数値に応じた値軸を有するグラフ上で、取得した複数の数値に応じて定まる面積に、取得した係数を乗じた結果に基づいてポイントを算出することを特徴とする。
本発明にあっては、グラフ上で定まる面積に、係数を乗じた結果に基づきポイントを算出するので、対象ごとに異なった変化をする数値に対して、統一された基準でポイントを算出可能になる。なお、係数としては、例えば、数値が過去の一定期間に変動した範囲を示す値などが該当する。 The point calculation method according to the present invention is a graph in which the server device acquires a coefficient from a device that stores a coefficient related to a numerical value of a prediction target, and has a time axis according to time and a value axis according to the numerical value. The point is calculated based on the result obtained by multiplying the area determined according to the plurality of acquired numerical values by the acquired coefficient.
In the present invention, points are calculated based on the result of multiplying the area determined on the graph by a coefficient, so that points can be calculated with a unified standard for numerical values that change differently for each target. Become. In addition, as a coefficient, the value etc. which show the range from which the numerical value was fluctuated in the past fixed period correspond, for example.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記サーバ装置が、時間に応じた時間軸、及び数値に応じた値軸を有するグラフ上で、取得した複数の数値を繋ぐ線の角度に基づいてポイントを算出することを特徴とする。
本発明にあっては、グラフ上の各数値を繋ぐ線の角度に基づきポイントを算出するので、簡易な処理で統一された基準に基づく明確なポイントを算出可能となり、算出したポイントに基づく各ユーザの予想評価も容易に行える。 Further, the point calculation method according to the present invention is based on the angle of the line connecting the plurality of acquired numerical values on the graph having the time axis according to the time and the value axis according to the numerical value. Is calculated.
In the present invention, since the point is calculated based on the angle of the line connecting each numerical value on the graph, it becomes possible to calculate a clear point based on the standard unified by simple processing, and each user based on the calculated point Can be easily evaluated.

さらに、本発明に係るポイント算出方法は、前記サーバ装置が、取得した複数の数値の差に基づいてポイントを算出することを特徴とする。
本発明にあっては、数値の差に基づきポイントを算出するので、非常に簡易な処理で統一された基準に基づく明確なポイントを容易に算出可能となり、サーバ装置のポイント算出に要する処理負担を大幅に低減できる。 Furthermore, the point calculation method according to the present invention is characterized in that the server device calculates points based on a difference between a plurality of acquired numerical values.
In the present invention, since the points are calculated based on the difference in numerical values, it is possible to easily calculate a clear point based on a standard that is unified by a very simple process, and the processing load required for the point calculation of the server device is reduced. It can be greatly reduced.

さらにまた、本発明に係るポイント算出方法は、前記サーバ装置が、複数のユーザ識別情報に対してポイントを算出し、算出した各ポイントの大きさ順に、ポイントに対応付けられたユーザ識別情報に係るユーザの名称を並べた順位表を作成することを特徴とする。
本発明にあっては、ポイントの大きさ順にユーザの名称を並べた順位表を作成するため、順位表を一目見るだけで、予想的中率の高いユーザがだれであるかを判別でき、予想的中率の高いユーザの予想内容をスムーズに参照することが可能となる。なお、ユーザが複数の対象を指定して予想を行っている場合は、複数の対象に対して算出されたポイントの合計値、又はポイントの平均値がユーザ識別情報に対応付けられるポイントとなって順位表の順位に反映される。 Furthermore, in the point calculation method according to the present invention, the server device calculates points for a plurality of user identification information, and relates to user identification information associated with the points in order of the size of each calculated point. A ranking table in which the names of users are arranged is created.
In the present invention, since a ranking table in which the names of users are arranged in the order of the size of points is created, it is possible to determine who is a user with a high predictive probability just by looking at the ranking table. It is possible to smoothly refer to the expected content of the user with a high hit rate. In addition, when the user designates a plurality of targets and makes a prediction, the total value of points calculated for the plurality of targets or the average value of the points becomes a point associated with the user identification information. It is reflected in the ranking of the ranking table.

本発明に係るポイント算出方法は、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、前記サーバ装置は、複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定し、選定した配分先候補に投資資産を均等配分する内容のポートフォリオを作成することを特徴とする。
本発明にあっては、インターネットのような広域のネットワークを通じてユーザにより指定されてポイントを算出した予想対象を投資資産の配分先候補に選定するので、予想者を限定せずに多数の予想の集合知に基づいた予想対象が自動的に投資資産の配分先候補となる。そのため、予想に参加する人数が増加するほど、自動的に導き出される投資資産の配分先候補は自然とマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づくようになり、マーケットにおける取引資産配分の将来値に近い投資資産の配分先候補に対して、投資資産を均等に配分する内容のポートフォリオを自動作成できる。 In the point calculation method according to the present invention, when the prediction target is a target corresponding to an investment destination, and the server device calculates points for a plurality of prediction targets, each prediction target for which the points have been calculated is an investment asset. And a portfolio having a content for equally allocating investment assets to the selected allocation destination candidates.
In the present invention, since a prediction target designated by a user through a wide area network such as the Internet and calculating points is selected as an investment asset allocation destination candidate, a set of a large number of predictions without limiting the predictors Knowledge-based forecast targets automatically become investment asset allocation candidates. Therefore, as the number of participants in the forecast increases, the investment asset allocation candidate that is automatically derived will naturally approach the future value of the transaction asset allocation in the market, and is closer to the future value of the transaction asset allocation in the market. It is possible to automatically create a portfolio with content that evenly allocates investment assets to investment asset allocation candidates.

さらに、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、前記サーバ装置は、複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定し、複数の予想対象の時価総額に係る時価総額情報を記憶する装置から、選定した配分先候補の予想対象の時価総額情報を取得し、選定した配分先候補へ、取得した各予想対象の時価総額情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを作成することを特徴とする。
本発明にあっては、インターネットのような広域のネットワークを通じてユーザが指定した予想対象を投資資産の配分先候補に選定するので、投資資産の配分先候補をマーケットにおける資産配分の将来値に近づけることができ、さらに、投資資産の配分は各予想対象の時価総額情報に応じた割合で行うため、現状の予想対象の実情（マーケットの取引資産に占める予想対象の割合）を考慮して配分割合を調整した内容のポートフォリオを自動作成できる。 Furthermore, in the point calculation method according to the present invention, when the prediction target is a target corresponding to an investment destination, and the server device calculates points for a plurality of prediction targets, Selects the market capitalization information of the selected allocation candidate from the device that is selected as the investment asset allocation destination candidate and stores the market capitalization information related to the market capitalization of multiple forecast targets, and selects the allocation target candidate The method is characterized in that a portfolio having contents for allocating investment assets at a rate corresponding to the acquired market capitalization information of each forecast target is created.
In the present invention, since the prediction target designated by the user through a wide area network such as the Internet is selected as the investment asset allocation destination candidate, the investment asset allocation destination candidate is brought close to the future value of asset allocation in the market. In addition, investment assets are allocated at a rate according to the market capitalization information of each forecast target, so the allocation ratio should be determined in consideration of the actual status of the current forecast target (the ratio of the forecast target to the market transaction assets) Automatically create a portfolio with adjusted content.

さらにまた、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、前記サーバ装置は、複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定し、複数の予想対象の過去の数値変動状況を表す変動情報を記憶する装置から、選定した配分先候補の予想対象の変動情報を取得し、選定した配分先候補へ、取得した変動情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを作成することを特徴とする。
本発明にあっては、インターネットのような広域のネットワークを通じてユーザにより指定された予想対象を投資資産の配分先に選定するので、投資資産の配分先候補をマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づけることができ、さらに、各予想対象の変動情報に応じて投資資産の配分割合を決定するので、配分割合を過去の変動状況を考慮して調整した内容のポートフォリオを自動作成できる。 Furthermore, in the point calculation method according to the present invention, when the prediction target is a target corresponding to an investment destination, and the server device calculates points for a plurality of prediction targets, each prediction target for which the points are calculated is calculated. Is selected as the investment asset allocation destination candidate, and the fluctuation information of the selected allocation destination candidates is obtained from the device that stores the fluctuation information indicating the past numerical fluctuation status of multiple prediction targets. It is characterized in that a portfolio is created that allocates investment assets to candidates in proportion to the obtained fluctuation information.
In the present invention, the prediction target designated by the user is selected as the investment asset allocation destination through a wide area network such as the Internet, so that the investment asset allocation destination candidate is brought close to the future value of the transaction asset allocation in the market. Further, since the allocation ratio of the investment assets is determined according to the fluctuation information of each forecast target, a portfolio having contents adjusted by considering the past fluctuation situation can be automatically created.

本発明に係るポイント算出方法は、前記サーバ装置が、算出した各ポイントに係る値が基準値を超えるか否かを検出し、基準値を超える値を検出した場合、検出した値に対する予想対象を投資資産の配分先候補に選定することを特徴とする。
本発明にあっては、基準値を超えた値に対する予想対象を配分先候補に選定するので、インターネットのような広域ネットワークを通じて広く集めた予想の中から予想精度の高いユーザが指定する対象が自動的に配分先候補として選定され、インターネットの集合知を利用する新しい手法により投資効率の向上を望める。なお、各ポイントに係る値としては、１つのユーザ識別情報に対応付けられる各ポイント（一人のユーザが獲得した各ポイント）の合計値、又は平均値が相当し、一般に各ユーザは複数の予想対象の予想を行うため、これらの予想によって得られるポイントの合計値、又は平均値が高いユーザは、精度の良い予想を行うものと考えられる。そのため、このような予想精度の高いユーザの予想に基づき配分先候補を選定することで、リスクを抑えると共に良好な投資効率が期待できる投資資産の配分先候補を自動で選定可能となる。 In the point calculation method according to the present invention, the server device detects whether or not a value related to each calculated point exceeds a reference value, and when a value exceeding the reference value is detected, an expected target for the detected value is determined. It is selected as a candidate for allocation of investment assets.
In the present invention, an object to be predicted for a value exceeding the reference value is selected as an allocation destination candidate, so that an object specified by a user with high prediction accuracy is automatically selected from predictions widely collected through a wide area network such as the Internet. It is selected as a candidate for distribution, and investment efficiency can be improved by a new method using collective intelligence of the Internet. In addition, as the value concerning each point, the total value or the average value of each point (each point acquired by one user) associated with one user identification information corresponds, and each user generally has a plurality of prediction targets. Therefore, it is considered that a user having a high total value or average value of points obtained by these predictions makes a prediction with high accuracy. Therefore, by selecting the allocation destination candidate based on the user's prediction with high prediction accuracy, it becomes possible to automatically select the allocation destination candidate of the investment asset that can suppress the risk and expect good investment efficiency.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記サーバ装置が、複数のユーザ識別情報に対して算出したポイントに係る偏差値を算出し、算出した偏差値が基準偏差値を超えるか否かを検出し、基準偏差値を超える偏差値を検出した場合、検出した偏差値に応じた予想対象を投資資産の配分先候補に選定することを特徴とする。
本発明にあっては、算出したポイントに係る偏差値を算出すると共に、基準偏差値を超えた偏差値に応じた予想対象を配分先候補に選定するので、全予想者の中で予想精度が高いユーザを偏差値の程度に基づき適切に特定でき、それらのユーザの集合知を利用してリスクを抑えた上で良好な投資リターンが期待できる配分先候補を自動的に選定できるようになる。そのため、インターネットのような広域ネットワークを通じて集めた中の高精度の予想を利用する手法を用いて投資効率の向上を期待できる。 In the point calculation method according to the present invention, the server device calculates a deviation value related to the points calculated for a plurality of user identification information, and detects whether or not the calculated deviation value exceeds a reference deviation value. When a deviation value exceeding the reference deviation value is detected, a prediction target corresponding to the detected deviation value is selected as an investment asset allocation destination candidate.
In the present invention, the deviation value related to the calculated point is calculated, and the prediction target corresponding to the deviation value exceeding the reference deviation value is selected as the allocation destination candidate. It is possible to appropriately identify high users based on the degree of deviation value, and automatically select a distribution destination candidate that can expect a good return on investment while using the collective intelligence of those users to suppress risks. Therefore, improvement in investment efficiency can be expected by using a method that uses high-precision predictions collected through a wide area network such as the Internet.

さらに、本発明に係るポイント算出方法では、前記サーバ装置が、複数のユーザ識別情報に対して算出したポイントに係る偏差値を算出し、算出した偏差値を、該偏差値に応じたユーザ識別情報に係るユーザの名称と共に並べた表を作成することを特徴とする。
本発明にあっては、ユーザの名称と共に偏差値が並べられるので、偏差値の値により、各ユーザの予想に対する精度を一目で把握可能となり、偏差値を各予想者の予想精度を確認する指標にできる。なお、作成する表では、算出したポイントに係る値、例えば、各ユーザが獲得したポイントの平均値も、偏差値と共に並べることが好適であり、それにより、ポイントに係る値が、全予想者において、どの程度のレベルに位置するかを把握しやすくなる。 Furthermore, in the point calculation method according to the present invention, the server device calculates a deviation value related to the points calculated for a plurality of user identification information, and the calculated deviation value is used as the user identification information corresponding to the deviation value. A table arranged together with the names of users according to the above is created.
In the present invention, since deviation values are arranged together with the names of users, it is possible to grasp at a glance the accuracy of each user's prediction based on the value of the deviation value, and the deviation value is an index for confirming the prediction accuracy of each predictor Can be. In the table to be created, it is preferable to arrange the value related to the calculated point, for example, the average value of the points acquired by each user together with the deviation value, so that the value related to the point is , It will be easier to figure out what level is located.

本発明に係る予想判定装置は、ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報の受け付けを行い、予想の当否を判定する予想判定装置において、前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する指定情報、及び前記予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する外部の装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始する手段と、数値取得の開始時間と相異する時間で数値を取得した場合、開始時間で取得した数値と、前記相異する時間で取得した数値とを比較する手段と、比較の結果に基づいて、前記予想情報が含む予想の当否を判定する手段とを備えることを特徴とする。
本発明では、予想判定装置により、予想対象の時間に応じて変動する数値を予想することに、多数の一般ユーザが容易に参加できる仕組みを提供できる。 The prediction determination apparatus according to the present invention accepts designation information specifying a prediction target in association with user identification information for identifying a user via a website provided on a network, and determines whether the prediction is correct or not In the determination device, the specification information for specifying the prediction target having a numerical value corresponding to time and the prediction information including the prediction of either the future numerical increase or the numerical decrease of the prediction target is received via the website. In the case, the means for starting the acquisition of the numerical value of the prediction target specified by the designation information from an external device that stores the numerical value according to the time of the plurality of prediction targets, and the time different from the start time of the numerical acquisition When the numerical value is acquired, the means for comparing the numerical value acquired at the start time with the numerical value acquired at the different time and the prediction information included in the prediction information based on the comparison result Characterized in that it comprises a means for determining whether.
In the present invention, it is possible to provide a mechanism in which a large number of general users can easily participate in predicting a numerical value that fluctuates according to the prediction target time by the prediction determination device.

本発明に係るポイント算出装置は、ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報の受け付けを行い、前記予想対象に係るポイントを算出するポイント算出装置において、前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する対象を指定する指定情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する外部の装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始する手段と、相異する時間で複数の数値を取得した場合、取得した複数の数値に基づいて、前記ユーザ識別情報に対応付けるポイントを算出する手段とを備えることを特徴とする。
本発明では、ポイント算出装置として、多数の一般ユーザが予想の比較評価に参加できる仕組みを提供できる。 The point calculation device according to the present invention receives designation information for designating a prediction target in association with user identification information for identifying a user via a website provided on a network, and obtains the point related to the prediction target. In the point calculation device to calculate, when receiving specification information specifying a target having a numerical value according to time via the website, from an external device that stores numerical values according to a plurality of predicted target times, When a plurality of numerical values are acquired at different times from the means for starting acquisition of the numerical value of the prediction target specified by the specified information, a point associated with the user identification information is calculated based on the acquired plurality of numerical values And means for performing.
In the present invention, as a point calculation device, it is possible to provide a mechanism that allows many general users to participate in the comparative evaluation of predictions.

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報を受け付けさせて、予想の当否を判定させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する指定情報、及び前記予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する外部の装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始する手段と、数値取得の開始時間と相異する時間で数値を取得した場合、開始時間で取得した数値と、前記相異する時間で取得した数値とを比較する手段と、比較の結果に基づいて、前記予想情報が含む予想の当否を判定する手段として機能させることを特徴とする。
本発明では、コンピュータプログラムとして、予想対象の時間に応じて変動する数値を予想することで、多数の一般ユーザが容易に参加できる仕組みを提供できる。 The computer program according to the present invention allows a computer to receive specification information for specifying a prediction target in association with user identification information for identifying a user via a website provided on a network, and determines whether or not the prediction is correct In the computer program for causing the computer to specify, via the website, designation information for designating a prediction target having a numerical value corresponding to time, and prediction of any future numerical increase or numerical decrease of the prediction target Means for starting acquisition of the numerical value of the prediction target specified by the designation information from an external device that stores the numerical value according to the time of the plurality of prediction targets when receiving the prediction information including the start time of the numerical value acquisition When the numerical value is acquired at a different time, the numerical value acquired at the start time is compared with the numerical value acquired at the different time. And means for, based on the result of the comparison, characterized in that to function as means for determining the propriety of expectations the expected information includes.
In the present invention, as a computer program, it is possible to provide a mechanism in which a large number of general users can easily participate by predicting a numerical value that fluctuates according to the time to be predicted.

また本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報を受け付けさせて、前記予想対象に係るポイントを算出させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する対象を指定する指定情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する外部の装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始する手段と、相異する時間で複数の数値を取得した場合、取得した複数の数値に基づいて、前記ユーザ識別情報に対応付けるポイントを算出する手段として機能させることを特徴とする。
本発明では、コンピュータプログラムとして、多数の一般ユーザが予想の比較評価に参加できる仕組みを提供できる。 The computer program according to the present invention causes a computer to receive designation information for designating a prediction target in association with user identification information for identifying a user via a website provided on a network, and In the computer program for calculating such points, when the computer receives specification information for specifying a target having a numerical value according to time via the website, the numerical value corresponding to the time of a plurality of prediction targets is obtained. When a plurality of numerical values are acquired at different times from means for starting acquisition of numerical values of the prediction target specified by the specification information from an external device to be stored, the user is based on the acquired plurality of numerical values. It is made to function as a means to calculate the point matched with identification information.
In the present invention, as a computer program, it is possible to provide a mechanism that allows a large number of general users to participate in the comparative evaluation of predictions.

本発明にあっては、指定情報及び予想情報を受け付けに応じて、サーバ装置側の処理を開始するので、予想対象の数値のトラッキング処理を自動で開始できると共に、ユーザの予想内容の当否を随時判定して、時間に応じて変動する数値の予想に対する判定を、そのときどきの数値変動を反映して行える。 In the present invention, the processing on the server device side is started in response to the reception of the designation information and the prediction information, so that the tracking processing of the numerical value to be predicted can be automatically started, and whether the prediction content of the user is appropriate or not Judgment can be made for the prediction of the numerical value that fluctuates according to the time, reflecting the numerical fluctuation at that time.

また、本発明にあっては、刻々と変化する数値に係る予想を行うユーザページの作成に必要な情報の受け付けをトリガーにして各ユーザの予想比較に関する処理を開始し、ユーザページの作成処理と各ユーザの予想比較処理との連携を図れると共に、予想者を限定しないので、容易に多数の一般ユーザが予想の比較評価に参加できる仕組みを提供できる。
さらに、本発明にあっては、各ユーザの予想の評価処理に使われるポイントの算出処理に連携して、算出したポイント、ユーザの名称、指定した対象等を載せるユーザページを配信可能に記憶するので、予想を行うユーザごとの詳細な内容を他のユーザが容易に確認でき、予想に関するサービスサイトにおけるユーザのコミュニティ性を向上できる。 Further, in the present invention, the process for the prediction comparison of each user is triggered by the reception of information necessary for creating a user page that makes predictions related to numerical values that change from moment to moment. Cooperation with the prediction comparison process of each user can be achieved, and since the predictor is not limited, it is possible to provide a mechanism in which a large number of general users can easily participate in prediction comparison evaluation.
Furthermore, in the present invention, a user page on which the calculated point, the user name, the specified target, etc. are placed is stored in a distributable manner in cooperation with the point calculation process used for the prediction evaluation process of each user. Therefore, other users can easily confirm the detailed contents of each user who makes a prediction, and the community of the user in the service site related to the prediction can be improved.

本発明にあっては、指定される対象の予想情報を受け付けると、予想情報の内容に応じて１又は−１をポイントに乗じるので、数値の変化に対する予想を客観的なポイントと云う数値で表現でき、ポイントに基づいて予想に対する比較及び評価も正確に行える。
また、本発明にあっては、指定される対象の予想情報を受け付けると、予想情報の正負を特定して、算出したポイントの正負との一致を検出し、一致しない場合はポイントを０にするので、ポイントが０であれば一目で予想が外れていると判断でき、ポイントに基づく予想の比較及び評価を効率的に行える。 In the present invention, when the prediction information of the designated target is accepted, 1 or -1 is multiplied by the point depending on the content of the prediction information, so the prediction for the change in numerical value is expressed by a numerical value called an objective point It is possible to accurately compare and evaluate the prediction based on the points.
In the present invention, when the prediction information of the designated target is received, the positive / negative of the prediction information is specified, and the coincidence with the positive / negative of the calculated point is detected. Therefore, if the point is 0, it can be determined that the prediction is off at a glance, and the comparison and evaluation of the prediction based on the point can be performed efficiently.

本発明にあっては、グラフ上で定まる面積に、係数を乗じた結果に基づきポイントを算出するので、対象ごとに異なった変化をする数値に対して予想の程度を表すポイントを精度良く算出できる。
また、本発明にあっては、グラフ上の各数値を繋ぐ線の角度に基づきポイントを算出するので、予想状況を表すポイントの算出に係る処理負担を低減できる。
さらに、本発明にあっては、数値の差に基づきポイントを算出するので、非常に簡易な処理でポイントを迅速に算出できる。 In the present invention, the points are calculated based on the result obtained by multiplying the area determined on the graph by the coefficient, so that the points representing the degree of expectation can be accurately calculated with respect to the numerical value that varies depending on the object. .
In the present invention, since the points are calculated based on the angle of the line connecting the numerical values on the graph, it is possible to reduce the processing burden related to the calculation of the points representing the expected situation.
Furthermore, in the present invention, since the points are calculated based on the difference in numerical values, the points can be calculated quickly by a very simple process.

また、本発明にあっては、ポイントの大きさ順にユーザの名称を並べた順位表を作成するため、順位表を見れば、予想的中率の高いユーザを判別できる。 In the present invention, since a ranking table in which the names of users are arranged in the order of point size is created, a user with a high predictive probability can be determined by looking at the ranking table.

本発明にあっては、インターネットを通じた各予想者の集合知を利用して複数の予想対象に投資資産を均等配分する内容のポートフォリオを作成するので、自動的に好適な投資資産の配分先候補を複数選定でき、また、ポートフォリオの内容は、予想者が増加するほど、実際のマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づけることができる。
さらに、インターネットを通じた各予想者の集合知を利用して複数の予想対象の時価総額に応じて各予想対象へ投資資産を配分する割合を規定したポートフォリオを作成するので、予想対象の現状の価値等を考慮して配分割合を調整して投資に係るリスクを抑制できる。
さらにまた、本発明にあっては、インターネットを通じた各予想者の集合知を利用して複数の予想対象の過去の変動状況に応じて各予想対象へ投資資産を配分する割合を規定したポートフォリオを作成するので、配分割合を過去の変動状況を考慮して調整して投資に係るリスクをさらに抑制できる。 In the present invention, a portfolio having the content of equally allocating investment assets to a plurality of prediction targets is created using collective intelligence of each predictor via the Internet. Therefore, suitable investment asset allocation candidates are automatically created. Multiple portfolios can be selected, and the portfolio content can be closer to the future value of transaction asset allocation in the actual market as the number of predictors increases.
In addition, using the collective intelligence of each predictor via the Internet, a portfolio that defines the proportion of investment assets allocated to each forecast target according to the market capitalization of multiple forecast targets is created. The risk associated with investment can be suppressed by adjusting the allocation ratio in consideration of the above.
Furthermore, in the present invention, a portfolio that defines a ratio of allocating investment assets to each forecasted object according to the past fluctuation situation of a plurality of forecasted objects using collective intelligence of each forecaster via the Internet. Since it is created, the risk of investment can be further suppressed by adjusting the allocation ratio in consideration of past fluctuations.

本発明にあっては、基準ポイントを超えたポイントに応じた予想対象を配分先候補に選定するので、各予想者の集合知の予想の中で高精度の予想に基づいて、投資資産の配分先候補を自動選定できる。
また、本発明にあっては、基準偏差値を超える偏差値に係るポイントに応じた予想対象を配分先候補に選定するので、全体の予想者の中で予想精度が高い予想に基づいて、配分先候補を自動選定できる。
さらに、本発明にあっては、ユーザの名称と共に偏差値が並べられるので、偏差値に基づき、予想を行う各ユーザの信頼性、精度を予想に対する精度を容易に把握できる。 In the present invention, since the prediction target corresponding to the point exceeding the reference point is selected as the allocation destination candidate, the allocation of the investment asset based on the high-precision prediction in the collective intelligence prediction of each predictor Candidates can be selected automatically.
Further, in the present invention, since the prediction target corresponding to the point related to the deviation value exceeding the reference deviation value is selected as the allocation destination candidate, the allocation is performed based on the prediction with high prediction accuracy among the entire predictors. Candidates can be selected automatically.
Furthermore, in the present invention, since the deviation values are arranged together with the names of the users, it is possible to easily grasp the reliability and accuracy of each user who makes predictions based on the deviation values.

図１は、本発明の実施形態に係る中央サーバ装置１０（ポイント算出装置に相当）を含む株価予想評価システム１（図中、波線で囲んだ部分）に関する全般的な構成を示している。株価予想評価システム１は、ネットワーク上に多数のサイトページから構成される株価予想サイト（ウェブサイト）を設けており、ユーザが推薦する指定銘柄（予想対象に相当）の株価（時間に応じた数値）の変動予想に関するユーザのブログ（ユーザページに相当）を作成して、容易に多数の一般ユーザが株価予想に参加できると共に、各ユーザの予想内容をポイントに換算して客観的に多数の予想を比較評価できるようにしたことが特徴である。さらに、本実施形態の株価予想評価システム１は、各ユーザの予想に対する比較評価に留まらず、算出したポイントに基づき多数の予想の中から予想的中率の高いものを特定し、特定した予想内容に基づいて株式投資に係るポートフォリオを自動作成可能にしたことも特徴にしている。以下、株価予想評価システム１について詳説する。 FIG. 1 shows a general configuration relating to a stock price forecast evaluation system 1 (a portion surrounded by a wavy line in the figure) including a central server device 10 (corresponding to a point calculation device) according to an embodiment of the present invention. The stock price forecast evaluation system 1 has a stock price forecast site (web site) composed of a large number of site pages on a network, and a stock price (a numerical value corresponding to time) of a specified stock recommended by a user (corresponding to a forecast target). ) Create user blogs (equivalent to user pages) regarding fluctuation forecasts, and many general users can easily participate in stock price forecasts, and each user's forecasts are converted into points and objectively many forecasts It is a feature that can be comparatively evaluated. Furthermore, the stock price forecast evaluation system 1 according to the present embodiment is not limited to comparative evaluation with respect to each user's forecast, and identifies a forecast having a high predictive probability from a large number of forecasts based on the calculated points. Based on the above, it is also possible to automatically create a portfolio related to stock investment. Hereinafter, the stock price forecast evaluation system 1 will be described in detail.

株価予想評価システム１は、インターネットのような広域のネットワークＮＷを通じて株価配信サーバＳ、及び多数のユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎと繋がっている。株価配信サーバＳは、上場している市場の銘柄が有する時間に応じた株価を配信するサーバコンピュータであり、本実施形態では秒単位で最新の株価を配信している。また、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎは、株価予想システム１が提供するサービスに参加するユーザからの入力を受け付ける端末装置であり、具体的には、通信機能を有するパーソナルコンピュータ、ＰＤＡ、携帯電話機、双方向通信が可能な各種装置（デジタルテレビジョン装置、ケーブルテレビジョン装置等）が該当する。なお、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎは、株価予想評価システム１が設けるウェブサイトの各種サイトページを表示閲覧できるように、表示パネル及びブラウジングプログラム（閲覧ソフト）を具備し、サイトページを介して各種情報の入力を行えるように入力デバイス（複数の入力キーなど）を備えている。 The stock price prediction evaluation system 1 is connected to the stock price distribution server S and a large number of user terminals U1 to Un through a wide area network NW such as the Internet. The stock price distribution server S is a server computer that distributes stock prices according to the time of brands on the market listed. In this embodiment, the stock price distribution server S distributes the latest stock prices in seconds. The user terminals U1 to Un are terminal devices that accept input from users who participate in the service provided by the stock price prediction system 1, and specifically, personal computers, PDAs, mobile phones, two-way devices having a communication function. Various devices capable of communication (digital television devices, cable television devices, etc.) are applicable. The user terminals U1 to Un are provided with a display panel and a browsing program (browsing software) so that various site pages of the website provided by the stock price prediction evaluation system 1 can be displayed and browsed. An input device (such as a plurality of input keys) is provided to enable input.

一方、株価予想評価システム１は、株価データベースサーバ２、通信装置３、ニュース収集サーバ４、銘柄情報管理サーバ５、ユーザ情報管理サーバ６、及び中央サーバ装置１０をローカルなネットワークである内部ネットワーク７で接続した構成にしており、内部ネットワーク７を介して各サーバ同士が各種情報等の送受を行えるようにしている。 On the other hand, the stock price prediction evaluation system 1 includes a stock price database server 2, a communication device 3, a news collection server 4, a brand information management server 5, a user information management server 6, and a central server device 10 in an internal network 7 that is a local network. The servers are connected to each other so that each server can send and receive various information via the internal network 7.

株価データベースサーバ２は、複数の銘柄の時間に応じた株価を記憶するデータベースサーバ装置に該当し、上述した株価配信サーバＳが配信する全銘柄の株価を受信し、図２に示すテーブル２１として受信した内容を記憶する。テーブル２１は、銘柄ごとに銘柄コード、株価として売値、買値、及び取引値、並びに出来高等を格納している。なお、株価データベースサーバ２は、テーブル２１の格納内容（記憶内容）を、株価予想評価システム１の配信頻度に応じて適宜更新し、また、通信頻度が高いため、ネットワークＮＷと接続される専用の通信部を備えている（図示せず）。 The stock price database server 2 corresponds to a database server device that stores stock prices according to the times of a plurality of stocks, receives stock prices of all stocks distributed by the stock price distribution server S described above, and receives them as a table 21 shown in FIG. Memorize the contents. The table 21 stores, for each brand, a brand code, a selling price, a buying price, a trading price, and a trading volume as a stock price. The stock price database server 2 updates the stored contents (stored contents) of the table 21 as appropriate according to the distribution frequency of the stock price forecast evaluation system 1, and since the communication frequency is high, the stock price database server 2 is dedicated to being connected to the network NW. A communication unit is provided (not shown).

通信装置３は、株価データベースサーバ２を除く他のサーバ４〜６、及び中央サーバ装置１０の通信用のルータ装置であり、ネットワークＮＷと接続して各種情報等の送受を行う。また、ニュース収集サーバ４は、ネットワークに繋がった多数のニュース配信サーバ（図示せず）から配信されるニュースを取得して蓄えるサーバコンピュータであり、本実施形態では、株式投資に関連するニュースを中心に収集を行っている。さらに、銘柄情報管理サーバ５は、後述する中央サーバ装置１０の各処理で用いられる銘柄に関する各種係数、及び各種情報（銘柄の時価総額に係る時価総額情報、銘柄の過去の値変動状況を表す変動情報等）を記憶するサーバコンピュータ装置であり、本実施形態では、銘柄の価値変動のボラティリティの値、上述した株価配信サーバＳが配信する全銘柄のβ値、Ｒｆ（リスクフリーレート）の値、Ｒｐ（リスクプレミアム）の値、銘柄ごとの時価総額などを記憶している。 The communication device 3 is a router device for communication with the servers 4 to 6 other than the stock price database server 2 and the central server device 10, and transmits and receives various types of information by connecting to the network NW. The news collection server 4 is a server computer that acquires and stores news distributed from a number of news distribution servers (not shown) connected to the network. In the present embodiment, the news collection server 4 focuses on news related to stock investment. Is collecting. Further, the brand information management server 5 includes various coefficients relating to brands used in each processing of the central server device 10 to be described later, and various information (market capitalization information relating to the market capitalization of the brands, fluctuations representing past value fluctuation status of the brands). Information, etc.) in this embodiment, in this embodiment, the volatility value of the value fluctuation of the brand, the β value of all brands distributed by the stock price distribution server S described above, the value of Rf (risk free rate), Rp (risk premium) value, market capitalization for each brand, etc. are stored.

ユーザ情報管理サーバ６は、株価予想評価システム１が提供する株価予想サイトのサービスに登録したユーザに関する各種情報をデータベース化して記憶するデータベースサーバである。図３は、ユーザ情報管理サーバ６が記憶するデータベースの内容に応じたユーザ情報テーブル２２を示している。ユーザ情報テーブル２２は、図５（ｂ）等のサイトページ３１等を介して受け付けたユーザ情報（ユーザ名、ユーザＩＤ、ニックネーム、パスワード等）に加えて、ユーザが指定する銘柄（推薦銘柄）に関する情報（指定銘柄、予想開始日時、開始時取引値）、指定する銘柄の買い（株価の上昇）又は売り（株価の下落）の予想情報、後述する処理で算出される銘柄ごとのポイント、一人のユーザに対するに合計ポイント、ユーザが得たポイントの平均となる平均ポイント、その平均ポイントに対する偏差値等がユーザＩＤごとに対応付けられて格納されている。なお、図３では、ユーザ情報テーブル２２が格納する中の主要なものだけを表している。 The user information management server 6 is a database server that stores various information related to users registered in the service of the stock price prediction site provided by the stock price prediction evaluation system 1 in a database. FIG. 3 shows a user information table 22 corresponding to the contents of the database stored in the user information management server 6. The user information table 22 relates to the brand (recommended brand) specified by the user in addition to the user information (user name, user ID, nickname, password, etc.) received via the site page 31 etc. in FIG. Information (designated stock, forecast start date and time, starting trading value), forecast information on buying (stock price increase) or selling (stock price decline) of the specified stock, points for each stock calculated in the process described later, A total point for the user, an average point that is an average of the points obtained by the user, a deviation value for the average point, and the like are stored in association with each user ID. In FIG. 3, only the main items stored in the user information table 22 are shown.

図４は、本発明の中心的な役割を担う中央サーバ装置１０の内部構成を示している。中央サーバ装置１０は汎用のサーバコンピュータを適用しており、各種制御を行うＭＰＵ１１に、通信インタフェース１２、ＲＡＭ１３、ＲＯＭ１４、モニタ用インタフェース１５、入力用インタフェース１６、及びハードディスク装置１７を内部バス１０ａで接続した構成にしている。 FIG. 4 shows an internal configuration of the central server device 10 that plays a central role in the present invention. The central server device 10 uses a general-purpose server computer, and the MPU 11 that performs various controls is connected to the communication interface 12, the RAM 13, the ROM 14, the monitor interface 15, the input interface 16, and the hard disk device 17 through the internal bus 10a. The configuration is as follows.

通信インタフェース１２は、内部ネットワーク７と接続されており、株価予想評価システム１内の他のサーバ２、４等と各種情報等の送受信処理を行うと共に、通信装置３を通じて外部の広域なネットワークＮＷと接続され、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎのアクセスを受け付けると、図５（ａ）（ｂ）等のウェブサイトのサイトページ用のデータを送信する処理を行う。また、サイトページ用のデータ送信に伴って、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎでサイトページを介して入力された各種情報を受け付ける処理も行う。 The communication interface 12 is connected to the internal network 7, performs transmission / reception processing of various information with other servers 2, 4, etc. in the stock price forecast evaluation system 1, and communicates with an external wide-area network NW through the communication device 3. When connected and accepting access from the user terminals U1 to Un, a process of transmitting data for a site page of a website such as FIGS. 5 (a) and 5 (b) is performed. Moreover, the process which receives the various information input via the site page with the user terminals U1-Un with the data transmission for site pages is also performed.

ＲＡＭ１３は、ＭＰＵ１１が行う処理に従って生じる情報、データ及びフォルダ等を一時的に記憶する。ＲＯＭ１４は、ＭＰＵ１１が行う基本的な処理内容を規定したプログラムを予め記憶する。モニタ用インタフェース１５は、モニタ装置１０ｂと接続されており、モニタ装置１０ｂで各種内容を表示できるように、表示すべきデータを内部バス１０ａを通じて受け取ってモニタ装置１０ｂへ送る処理を行う。また、入力用インタフェース１６は、株価予想評価システム１のシステム管理者からの操作指示を受け付けるキーボード１０ｃ及びマウス１０ｄ等の操作入力デバイスが接続されている。 The RAM 13 temporarily stores information, data, folders, and the like generated according to processing performed by the MPU 11. The ROM 14 stores in advance a program that defines basic processing contents performed by the MPU 11. The monitor interface 15 is connected to the monitor device 10b, and performs processing of receiving data to be displayed through the internal bus 10a and sending it to the monitor device 10b so that various contents can be displayed on the monitor device 10b. The input interface 16 is connected to operation input devices such as a keyboard 10c and a mouse 10d that receive operation instructions from a system administrator of the stock price prediction evaluation system 1.

ハードディスク装置１７は、各種プログラムを作動させる上での基本的な処理を規定したシステムプログラム１８、及び本発明の処理（ポイント算出方法の処理手順）を規定したアプリケーションプログラム１９などの各種プログラムを記憶し、さらには処理に用いる基準値Ｋ、及び図５（ａ）（ｂ）等に示すウェブサイトを構成するサイトページ用データ２０を記憶している。サイトページ用データ２０は、複数のサイトページ用のページデータの集合体であり、アクセスしてきたユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎでの処理段階に応じたページデータに加えて、後述する処理で作成されるユーザページ（ブログ）用のデータ等も含んだものであり、これらのデータはネットワークを通じて配信可能になっている。 The hard disk device 17 stores various programs such as a system program 18 that defines basic processing for operating various programs, and an application program 19 that defines processing of the present invention (processing procedure of the point calculation method). Further, a reference value K used for processing, and site page data 20 constituting the website shown in FIGS. 5A and 5B are stored. The site page data 20 is a collection of page data for a plurality of site pages. In addition to the page data corresponding to the processing stage at the user terminals U1 to Un that have accessed the site page data 20, the user is created by the processing described later. It also includes data for pages (blogs), and these data can be distributed through the network.

また、中央サーバ装置１０のＭＰＵ１１は、ハードディスク装置１７に記憶されるサイトページ用データ２０をベースにして、各サーバ２、４〜６等から取得する各種情報、及び後述する処理で作成するランキング表、ポートフォリオ、算出するポイントなどを配置した表示用のサイトページ（ブログも含む）を作成すると共に、作成した内容を、ネットワークを通じて配信可能に記憶する。以下、本発明で作成される内容を含むサイトページの例を、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで表示された状態で説明する。 Further, the MPU 11 of the central server device 10 is based on the site page data 20 stored in the hard disk device 17, and various information acquired from each server 2, 4 to 6, etc. In addition to creating a display site page (including a blog) in which a portfolio, points to be calculated, and the like are arranged, the created content is stored so that it can be distributed through the network. Hereinafter, an example of a site page including contents created in the present invention will be described in a state displayed on the user terminals U1 to Un.

図５（ａ）のサイトページ３０は、中央サーバ装置１０がネットワークＮＷ上に設けるウェブサイトのトップページに該当し、ＩＤ入力受付欄３０ａ、パスワード入力受付欄３０ｂ、ログインボタン３０ｃ、及び新規会員登録ボタン３０ｄを有する。サイトページ３０は、既登録のユーザによりＩＤ入力受付欄３０ａ及びパスワード入力受付欄３０ｂに正しい情報（ユーザＩＤ及びパスワード）が入力された状態で、ログインボタン３０ｃを選択する操作をユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎの入力デバイスを通じて受け付けた場合、各欄３０ａ、３０ｂで入力を受け付けた情報と、ログインボタン３０ｃ選択の旨を中央サーバ装置１０へ送ることを規定している。また、サイトページ３０は、未登録ユーザにより新規会員登録ボタン３０ｂが選択された場合、新規会員登録ボタン３０ｂ選択の旨を中央サーバ装置１０へ送ることを規定している。 The site page 30 in FIG. 5A corresponds to the top page of the website provided by the central server device 10 on the network NW, and includes an ID input reception column 30a, a password input reception column 30b, a login button 30c, and a new member registration. It has a button 30d. The site page 30 allows the user terminals U1 to Un to select the login button 30c in a state where correct information (user ID and password) is entered in the ID input acceptance column 30a and the password input acceptance column 30b by a registered user. If the input is accepted through the input device, the information received in the fields 30a and 30b and the selection of the login button 30c are sent to the central server device 10. Further, the site page 30 stipulates that when the new member registration button 30b is selected by an unregistered user, a message to the effect that the new member registration button 30b is selected is sent to the central server device 10.

図５（ｂ）のサイトページ３１は、新規会員登録ボタン３０ｂ選択の旨が中央サーバ装置１０へ送られた場合、次に、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで表示される登録ページである。サイトページ３１は、ユーザの姓名の入力受付欄３１ａ、３１ｂ、ユーザのニックネーム（ユーザの名称に相当）の入力を受け付けるニックネーム受付欄３１ｃ、ユーザのメールアドレス受付欄３１ｄ、ユーザＩＤ（ユーザを識別するユーザ識別情報に相当）の入力を受け付けるユーザＩＤ受付欄３１ｅ、ユーザのパスワード受付欄３１ｆ、確認ボタン３１ｇ、及びキャンセルボタン３１ｈを有する。 The site page 31 in FIG. 5B is a registration page that is displayed next on the user terminals U1 to Un when the selection of the new member registration button 30b is sent to the central server device 10. The site page 31 includes input and reception fields 31a and 31b for the user's first and last names, a nickname reception field 31c for receiving input of the user's nickname (corresponding to the user's name), a user's mail address reception field 31d, and a user ID (identifying the user). A user ID reception field 31e that accepts input (equivalent to user identification information), a user password reception field 31f, a confirmation button 31g, and a cancel button 31h.

サイトページ３１は、未登録ユーザにより各受付欄３１ａ〜３１ｆで所定の情報が入力された状態で、確認ボタン３１ｇを選択する操作を受け付けた場合、入力を受け付けた情報と、確認ボタン３１ｇ選択の旨を中央サーバ装置１０へ送ることを規定している。また、サイトページ３１は、キャンセルボタン３１ｈを選択する操作を受け付けた場合、キャンセルボタン３１ｈ選択の旨を中央サーバ装置１０へ送ることを規定している。なお、図５（ｂ）のサイトページ３１は、図示していないが、ユーザの顔を撮影した画像データ、又はユーザの顔を現したイラストの画像データもユーザの任意で受付可能になっており、画像データを受け付けた場合、上述したユーザに関する各種情報と共に画像データも中央サーバ１０へ送られる。 When the site page 31 receives an operation for selecting the confirmation button 31g in a state where predetermined information is input by the unregistered user in each of the reception fields 31a to 31f, the site page 31 receives the input information and the selection of the confirmation button 31g. Is transmitted to the central server device 10. Further, the site page 31 stipulates that, when an operation for selecting the cancel button 31h is received, a message indicating that the cancel button 31h is selected is sent to the central server device 10. Although the site page 31 in FIG. 5B is not shown, image data obtained by photographing the user's face or illustration data representing the user's face can be arbitrarily received by the user. When the image data is received, the image data is also sent to the central server 10 together with various information related to the user.

また、サイトページ３１の確認ボタン３１ｇの選択により、中央サーバ装置１０へユーザに関する各種情報が送信されると、登録内容の確認用のサイトページ（図示せず）がユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで表示される。この登録内容確認用のサイトページは、図５（ｂ）のサイトページ３１の各受付欄３１ａ〜３１ｆで入力された内容が記載されていると共に、ユーザ登録ボタン及び修正ボタンが有する。ユーザ登録ボタンがユーザにより選択されると、ユーザ登録ボタンが選択された旨が中央サーバ装置１０へ送られて、中央サーバ装置１０の制御処理により、図５（ｂ）のサイトページ３１の表示の際に送られたユーザに関する各種情報が、ユーザ情報管理サーバ６のユーザ情報テーブル２２に格納されて記憶される。この場合、ユーザの顔を示す画像データが送信されているときは、画像データもユーザに関する各種情報に対応づけて記憶される。なお、修正ボタンが選択された場合は、図５（ｂ）のサイトページ３１が再度、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎに表示されることになる。 When various information about the user is transmitted to the central server device 10 by selecting the confirmation button 31g on the site page 31, a site page (not shown) for confirming the registered content is displayed on the user terminals U1 to Un. The The registration content confirmation site page includes the contents entered in the reception fields 31a to 31f of the site page 31 in FIG. 5B, and has a user registration button and a correction button. When the user registration button is selected by the user, the fact that the user registration button has been selected is sent to the central server device 10, and the display of the site page 31 in FIG. Various information regarding the user sent at this time is stored and stored in the user information table 22 of the user information management server 6. In this case, when image data indicating the user's face is being transmitted, the image data is also stored in association with various information related to the user. When the correction button is selected, the site page 31 in FIG. 5B is displayed again on the user terminals U1 to Un.

また、図６に示すサイトページ３２は、ログインユーザの個人トップページであり、図５（ａ）のトップページ３０でログインボタン３０ｃが選択された後、又は登録内容確認用のサイトページでユーザ登録ボタンが選択された後に、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで表示されるページである。サイトページ３２は、中央上部にポートフォリオ欄３２ａを配置し、以下、中央真ん中付近にブログのランキング表３２ｂ、中央下部付近にブログランキングでトップであるユーザの推薦銘柄一覧表３２ｃ、左側上部付近にブログランキングでトップであるユーザのプロフィール欄３２ｄ、左側下部付近に新規銘柄推薦ボタン３２ｅ、検索ボタン３２ｆ、及び右側にニュース欄３２ｇをそれぞれ配置している。 The site page 32 shown in FIG. 6 is a personal top page of the logged-in user. User registration is performed after the login button 30c is selected on the top page 30 of FIG. This is a page displayed on the user terminals U1 to Un after the button is selected. The site page 32 has a portfolio column 32a arranged at the upper center, and below, a blog ranking table 32b near the center of the center, a recommended stock list 32c of users at the top of the blog ranking near the lower center, and a blog near the upper left. A profile column 32d of the user who is top in the ranking, a new brand recommendation button 32e near the lower left side, a search button 32f, and a news column 32g on the right side are arranged.

中央上部のポートフォリオ欄３２ａは、後述する中央サーバ装置１０のポートフォリオ作成処理により作成されたポートフォリオに基づく投資資産の配分先候補銘柄が選択可能に記載されたものであり、このポートフォリオ欄３２ａを見ることで、現在ユーザの推薦度が高い銘柄を容易に確認できるようになっており、自己の株価予想又は資産運用等の参考に用いることができる。中央真ん中のランキング表３２ｂは、後述する中央サーバ装置１０のブログ作成処理によりブログを作成しているユーザの予想的中率の高い順にユーザの名称を選択可能に並べたものであり、このランキング表３２ｂで所望のユーザの名称（ニックネーム）を選択すれば、そのユーザのブログへスムーズに切り替えられるようになっている。 The portfolio field 32a in the upper center is a list in which investment asset allocation candidate stocks based on the portfolio created by the portfolio creation process of the central server device 10 to be described later can be selected, see this portfolio field 32a. Therefore, it is possible to easily confirm a brand having a high recommendation level of a user at present, and it can be used as a reference for own stock price prediction or asset management. The central middle ranking table 32b is arranged in such a manner that the names of users can be selected in descending order of the predictive median of users who are creating blogs by the blog creation processing of the central server device 10 to be described later. If the name (nickname) of a desired user is selected in 32b, the user can be smoothly switched to the blog.

中央下部の推薦銘柄一覧表３２ｃは、ブログランキング表でトップであるンユーザが推薦している銘柄の一覧を載せたものであり、自己の株価予想の参考に用いることができる。左上部のプロフィール欄３２ｄは、トップのユーザのプロフィールを確認できるので、トップのユーザが信頼に値するかなどを確認するのに用いることができる。新規銘柄推薦ボタン３２ｅは、ポートフォリオ欄３２ａに載っていない銘柄を推薦する場合に選択されるボタンであり、選択されると、選択の旨が中央サーバ装置１０へ送られて、ポートフォリオ欄３２ａに載っていない銘柄を推薦するサイトページへ遷移する処理が行われる。検索ボタン３２ｆは、ポートフォリオ欄３２ａに載っていない銘柄を検索する場合に選択されるボタンであり、選択されると、選択の旨が中央サーバ装置１０へ送られて、銘柄の検索ページへ遷移する処理が行われる。ニュース欄３２ｇは、図１に示すニュース収集サーバ４で収集されたニュースが、新しいもの順に記載されたものである。 The recommended stock list 32c in the lower center is a list of stocks recommended by the top user in the blog ranking table, and can be used as a reference for own stock price prediction. The profile field 32d at the upper left can check the profile of the top user, and can be used to check whether the top user deserves trust. The new brand recommendation button 32e is a button that is selected when a brand that is not listed in the portfolio column 32a is recommended. When selected, the selection of a new brand is sent to the central server device 10 and listed in the portfolio column 32a. A process of transitioning to a site page that recommends a brand that has not been performed is performed. The search button 32f is a button that is selected when searching for a brand that is not listed in the portfolio field 32a. When selected, the search button 32f is sent to the central server device 10 and transitions to a brand search page. Processing is performed. The news column 32g describes the news collected by the news collection server 4 shown in FIG.

また、図７に示すサイトページ３３は、図６のサイトページ３２におけるポートフォリオ欄３２中のいずれか一つの銘柄が選択された場合で、且つ、その銘柄をログインしているユーザが未だ推薦していないときに、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで表示されるページである。サイトページ３３は、中央に対象銘柄に関する情報（銘柄コード、取引値、前日比、チャートグラフ、業種、決算期等）を載せた銘柄情報欄３３ａ、左側に新規推薦ボタン３３ｂ、及び右側に他のユーザの予想情報（売り又は買いの予想情報、予想に対するコメント等）を載せた予想情報欄３３ｃを配置している。新規推薦ボタン３３ｂは、ログインしているユーザが、サイトページ３３に係る銘柄を推薦して、買い又は売りの予想を行う場合に選択されるボタンであり、選択されると、選択の旨が中央サーバ装置１０へ送られて、対象銘柄の推薦及び株価の予想を行うページへ遷移する処理が行われる。 Further, the site page 33 shown in FIG. 7 is a case where any one of the brands in the portfolio column 32 in the site page 32 of FIG. 6 is selected, and the user who has logged in the brand is still recommended. This is a page that is displayed on the user terminals U1 to Un when there is not. The site page 33 has a brand information column 33a in which information (brand code, transaction value, ratio of the previous day, chart graph, business type, settlement period, etc.) related to the target brand is placed in the center, a new recommendation button 33b on the left side, and other items on the right side. An anticipation information column 33c on which user's anticipation information (selling or buying anticipation information, prediction comments, etc.) is placed. The new recommendation button 33b is a button that is selected when the logged-in user recommends a brand related to the site page 33 and makes a prediction of buying or selling. A process of transitioning to a page for sending a target brand and predicting a stock price is sent to the server device 10.

図８に示すサイトページ３４は、ユーザが対象銘柄の推薦及び株価の予想を行うページであり、図７のサイトページ３３で新規推薦ボタン３３ｂが選択された場合、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで表示されるものである。サイトページ３４は、中央上部に対象銘柄に関する情報（現在の株価、予想者の人数、株価、予想者が獲得したポイントの平均値の推移などを示すチャートグラフ）を載せた銘柄情報欄３４ａを配置し、以下、中央部真ん中に買いボタン３４ｂ及び売りボタン３４ｃ、コメント入力欄３４ｄ、中央下部に確認ボタン３４ｅ、左側上部に銘柄詳細情報３４ｈ、左側下部にユーザ予想情報欄３４ｉ、右側に他のユーザの予想情報（売り又は買いの情報、予想に対するコメント等）を載せた予想情報欄３４ｇを配置している。なお、売りボタン３４ｃの右側の削除ボタンは、この状態ではアクティブになっていない。 A site page 34 shown in FIG. 8 is a page on which the user recommends the target brand and predicts the stock price. When the new recommendation button 33b is selected on the site page 33 in FIG. 7, the site page 34 is displayed on the user terminals U1 to Un. Is. The site page 34 has a stock information column 34a in which information on the subject stock (current stock price, number of forecasters, stock price, chart graph showing the average value of points earned by the forecaster, etc.) is placed in the upper center. In the middle, the buy button 34b and the sell button 34c, the comment input field 34d, the confirmation button 34e in the lower center, the stock detail information 34h in the upper left part, the user forecast information field 34i in the lower left part, and other users on the right side The forecast information column 34g on which forecast information (sell or buy information, comments on forecasts, etc.) is placed. Note that the delete button on the right side of the sell button 34c is not active in this state.

サイトページ３４における買いボタン３４ｂと、売りボタン３４ｃは、二者択一的にいずれか一方を選択できるようになっており、選択されたボタンの内容（買い又は売り）がユーザの予想になる。なお、買いの予想は、株価数値の上昇を予想することに該当し、売りの予想は、株価数値の下落を予想することに該当する。また、サイトページ３４のコメント入力欄３４ｄは、予想に対するユーザの理由などのコメントを自由に記載できるようになっている。 Either a buy button 34b or a sell button 34c on the site page 34 can be selected alternatively, and the content (buy or sell) of the selected button is predicted by the user. Note that the buy expectation corresponds to predicting an increase in the stock price value, and the sell forecast corresponds to predicting a decline in the stock price value. Further, the comment input field 34d of the site page 34 can freely describe a comment such as a user's reason for the prediction.

さらに、サイトページ３４の確認ボタン３４ｅは、買いボタン３４ｂ又は売りボタン３４ｃの選択状況、及びコメント入力欄３４ｄに入力したコメントを用いて、ログイン中のユーザによる対象銘柄のブログ作成の指示を出すボタンに相当し、選択されると、ログイン中のユーザのサイトページ３４に係る対象銘柄を予想の対象に指定する指定情報、予想の内容（買い又は売り）を表す予想情報、及びコメント入力欄３４ｄで受け付けたコメントをユーザＩＤに対応付けて中央サーバ装置１０へ送信することになる。なお、指定情報、予想情報、及びコメントが送信されると、後述するように中央サーバ装置１０では、送られた各情報及びコメントをログイン中のユーザＩＤに対応付けて受け付け、ユーザ情報管理サーバ６に記憶させると共に、対象銘柄の株価変化のトラッキング処理を開始し、ログイン中のユーザの対象銘柄（この場合では、ＬＨ社）に関するブログの作成処理も行われる。 Further, the confirmation button 34e on the site page 34 is a button for issuing an instruction to create a blog for the target brand by the logged-in user using the selection status of the buy button 34b or the sell button 34c and the comment input in the comment input field 34d. When selected, the specified information for specifying the target stock related to the site page 34 of the logged-in user as the target of prediction, the prediction information indicating the content of the prediction (buy or sell), and the comment input field 34d The accepted comment is transmitted to the central server device 10 in association with the user ID. When the designation information, the prediction information, and the comment are transmitted, the central server device 10 accepts each sent information and comment in association with the logged-in user ID as will be described later, and the user information management server 6 And the tracking process of the stock price change of the target brand is started, and a blog creation process regarding the target brand (in this case, LH company) of the logged-in user is also performed.

図９に示すサイトページ３５は、図８のサイトページ３４における確認ボタン３４ｅが選択されて、中央サーバ装置１０により作成されたログイン中のユーザの対象銘柄（ＬＨ社）に対する予想を記載したブログ（ユーザページに相当）のページ内容である。 The site page 35 shown in FIG. 9 is a blog (in which the confirmation button 34e in the site page 34 in FIG. 8 is selected and the prediction for the target brand (LH company) of the logged-in user created by the central server device 10 is described ( Page content).

サイトページ３５は、右上にユーザ名称（ユーザＩＤに係るユーザ名称）、中央上部に予想銘柄の推薦時の取引値、現在の取引値、及び予想者の人数、株価、予想者が獲得したポイントの平均値の推移などを示すチャートグラフを載せた予想銘柄欄３５ａを配置し、以下、中央真ん中に、ユーザの予想内容（図中では、買い）、及びコメントを載せた予想欄３５ｂ、中央下部に推薦ブログの編集ボタン３５ｃ、左側に予想対象の銘柄名（ＬＨ社）、中央サーバ装置１０の後述するポイント算出処理により得られるポイント３５ｄ、及び右側には、予想銘柄に対する他のユーザのコメントが記載されたコメント履歴３５ｅを配置している。なお、編集ボタン３５ｃは、現在の予想内容を変更する場合に選択されるボタンであり、選択されると、選択の旨が中央サーバ装置１０へ送られて、予想内容の編集ページ（図示せず）へ遷移する処理が行われる。なお、予想内容の編集ページは、基本的に図８のサイトページ３４と同等であるが、削除ボタンがアクティブになっていることが相異する。そのため、削除ボタンが選択された状態で、確認ボタンが選択されると、ログイン中のユーザの対象銘柄のブログを削除する指示が中央サーバ装置１０へ送信されるようになっている。 The site page 35 has a user name (user name related to the user ID) in the upper right, a transaction value at the time of recommending an expected issue, a current transaction value, the number of predictors, a stock price, and points obtained by the predictor An expected symbol column 35a on which a chart graph showing the transition of the average value is placed is arranged. Hereinafter, in the middle of the center, the forecast column 35b on which a user's expected contents (buy in the figure) and comments are placed, and in the lower center. Edit button 35c for recommended blog, name of forecast target brand (LH company) on the left side, point 35d obtained by the point calculation process of the central server device 10 described later, and comments of other users on the expected brand on the right side The comment history 35e is arranged. The edit button 35c is a button that is selected when changing the current expected content. When selected, the edit button 35c is sent to the central server device 10 to indicate the selection, and an expected content edit page (not shown). ) Is performed. Note that the edit page of the expected content is basically the same as the site page 34 of FIG. 8, except that the delete button is active. Therefore, when the confirmation button is selected while the delete button is selected, an instruction to delete the blog of the target brand of the logged-in user is transmitted to the central server device 10.

また、図１０に示すサイトページ３６は、図６のサイトページ３２におけるポートフォリオ欄３２ａ中のいずれか一つの銘柄が選択された場合で、且つ、その銘柄をログインしているユーザが推薦済みのときに、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで表示されるページである。サイトページ３６は、中央上部に、サイトページ３６に係る対象銘柄（ＬＨ社）を推薦するブログを作成しているユーザ数を予想判断ごとに分けて表した推薦ブログデータ欄３６ａを配置し、以下、中央下部に、サイトページ３６に係る対象銘柄（ＬＨ社）を推薦するブログを作成しているユーザのポイント順のランキング表３６ｂ、左側上部に対象銘柄に関する情報（銘柄コード、取引値、前日比、チャートグラフ、業種、決算期等）を載せた銘柄情報欄３６ｃ、左側下部にログイン中のユーザの予想内容３６ｄ（図９では、買い）、及び編集ボタン３６ｅ、及び右側には、対象銘柄に関連するニュースを載せたニュース欄３６ｆを配置している。なお、編集ボタン３６ｅが選択されたときは、図９のサイトページ３５における編集ボタン３５ｃが選択されたときと同様になる。 Further, the site page 36 shown in FIG. 10 is a case where any one of the brands in the portfolio column 32a in the site page 32 of FIG. 6 is selected and the user who has logged in the brand has been recommended. The page displayed on the user terminals U1 to Un. The site page 36 has a recommended blog data column 36a in which the number of users creating a blog that recommends the target brand (LH company) related to the site page 36 is divided for each prediction judgment at the center upper part, In the lower center, a ranking table 36b in the order of the points of the user who creates a blog recommending the target brand (LH company) related to the site page 36, and information on the target brand (brand code, transaction value, comparison with the previous day) , Chart graph, type of business, settlement period, etc.), the expected information 36d (buy in FIG. 9) of the logged-in user at the lower left side, the edit button 36e, and the target brand on the right side. A news column 36f on which related news is placed is arranged. When the edit button 36e is selected, it is the same as when the edit button 35c in the site page 35 of FIG. 9 is selected.

さらに、図１１に示すサイトページ３７は、図６のサイトページ３２におけるブログのランキング表３２ｂにおいて、他のユーザが選択された場合に、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで表示される他のユーザの個人トップページである。サイトページ３７は、中央上部に、他のユーザの推薦銘柄を挙げた推薦銘柄表３７ａを配置し、以下、中央真ん中にブログのランキング表３７ｂ（図６のブログのランキング表３２ｂと同等のもの）、中央下部にポートフォリオ欄３７ｃ（図６のポートフォリオ欄３２ａと同等のもの）、左側の上部から中部に他のユーザのプロフィール欄３７ｄ、左側の下部に検索ボタン３７ｅ、及び右側に、ニュース欄３７ｆを配置している。なお、上述したサイトページ３０〜３７は一例であり、他にも様々なサイトページが存在する。 Further, the site page 37 shown in FIG. 11 is the personal top of other users displayed on the user terminals U1 to Un when another user is selected in the blog ranking table 32b in the site page 32 of FIG. It is a page. The site page 37 has a recommended brand table 37a which lists recommended brands of other users at the upper center, and hereinafter, a blog ranking table 37b (equivalent to the blog ranking table 32b in FIG. 6) in the middle of the center. A portfolio column 37c (equivalent to the portfolio column 32a in FIG. 6) at the lower center, another user profile column 37d from the upper left to the middle, a search button 37e at the lower left, and a news column 37f at the right It is arranged. Note that the above-described site pages 30 to 37 are examples, and there are various other site pages.

次に、図４に戻り、中央サーバ装置１０のハードディスク装置１７に記憶されたアプリケーションプログラム１９が規定する本発明のポイント算出方法に関する処理内容について説明する。 Next, returning to FIG. 4, processing contents relating to the point calculation method of the present invention defined by the application program 19 stored in the hard disk device 17 of the central server device 10 will be described.

図１２は、アプリケーションプログラム１９が規定するポイント算出方法に関連する全体的な一連の処理手順を示す第１フローチャートである。こられの処理は、アプリケーションプログラム１９の規定内容に基づきＭＰＵ１１が各種処理を行うことになり、予想銘柄（推薦銘柄）のトラッキング処理、ポイント算出処理、ランキング作成処理、ポートフォリオ作成処理、サイトページ作成処理等を含んでいる。以下、先ず、アプリケーションプログラム１９が規定する処理の概要を第１フローチャートに沿って説明する。なお、第１フローチャートが示す処理は、中央サーバ装置１０によりネットワーク上に設けられたウェブサイトへユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎがアクセスして、図５（ａ）（ｂ）等に示すようなサイトページ３０、３１等をユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで順次表示させる処理を既に行っている状態からの内容になっている。 FIG. 12 is a first flowchart showing an overall series of processing procedures related to the point calculation method defined by the application program 19. These processes are performed by the MPU 11 based on the contents defined in the application program 19, and a tracking process of an expected brand (recommended brand), a point calculation process, a ranking creation process, a portfolio creation process, and a site page creation process. Etc. Hereinafter, first, the outline of the process defined by the application program 19 will be described along the first flowchart. Note that the processing shown in the first flowchart is performed by the user page U1 to Un accessing a website provided on the network by the central server device 10, and a site page 30 as shown in FIGS. , 31 and so on are sequentially displayed on the user terminals U1 to Un.

ポイント算出方法に関する処理は、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎからアップロードされた推薦銘柄を指定する指定情報、及び指定した銘柄の株価の変動を予想する予想情報を中央サーバ装置１０がユーザＩＤに対応付けて受け付けることで開始する。即ち、図８に示すサイトページ３４で、確認ボタン３４ｅが選択されることにより、アクセス中のユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎからアップロードされる銘柄の指定情報、及び予想情報等の情報を中央サーバ装置１０が受け付けたか否かを判断する（Ｓ１）。アップロードが無く、情報を受け付けていない場合（Ｓ１：ＮＯ）、中央サーバ装置１０は、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎからの情報のアップロード待ちの状態となる。また、情報を受け付けた場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、それをトリガーとして、中央サーバ装置１０のＭＰＵ１１が、指定情報で指定された銘柄の株価のトラッキング処理（株価データベースサーバ２から株価を取得する処理）を開始する（Ｓ２）。 In the processing related to the point calculation method, the central server device 10 accepts designation information for specifying recommended brands uploaded from the user terminals U1 to Un and forecast information for predicting fluctuations in the stock price of the designated brand in association with the user ID. Start with that. That is, when the confirmation button 34e is selected on the site page 34 shown in FIG. 8, the central server device 10 receives information such as the designation information of the brand and the expected information uploaded from the user terminals U1 to Un being accessed. It is determined whether or not it has been accepted (S1). When there is no upload and information is not received (S1: NO), the central server device 10 enters a state of waiting for upload of information from the user terminals U1 to Un. Further, when information is received (S1: YES), the MPU 11 of the central server apparatus 10 uses the trigger as a trigger to track the stock price of the brand designated by the designated information (processing to obtain the stock price from the stock price database server 2). Is started (S2).

それから、中央サーバ装置１０は、トラッキング処理により相異する時間で複数取得した株価を利用して、ユーザの予想を客観的に比較評価するための基準となるポイントをユーザＩＤに対応付けて算出し（Ｓ３）、算出したポイントを利用して、予想的中率が高いユーザの名称を配置したランキングを作成し（Ｓ４）、さらに、ランキング上位のユーザが指定する内容に基づき投資資産の配分先候補及びそれぞれの配分の仕方を定めたポートフォリオを作成する（Ｓ５）。そして中央サーバ装置１０は、算出したポイント、ポイントに対応付けたユーザＩＤに係るユーザの名称、銘柄、作成したランキング、及びポートフォリオ等を載せたサイトページ（ユーザのブログのページも含む）を作成して記憶する（Ｓ６）。 Then, the central server device 10 uses the stock prices acquired at different times by the tracking process, and calculates a reference point for objectively comparing and evaluating the user's prediction in association with the user ID. (S3) Using the calculated points, a ranking is created in which names of users with high predictive predictive values are arranged (S4), and investment asset allocation destination candidates based on the contents designated by the top ranking users Then, a portfolio in which each allocation method is defined is created (S5). Then, the central server device 10 creates a site page (including the user's blog page) on which the calculated point, the name, brand, created ranking, portfolio, etc. of the user associated with the user ID associated with the point are placed. (S6).

ブログの作成後、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎからブログ内容を変更するための編集指示（例えば、図９のサイトページの編集ボタン３５ｃの選択操作に基づく指示）を、中央サーバ装置１０が受け付けたか否かを判断する（Ｓ７）。中央サーバ装置１０がブログの編集指示を受け付けた場合（Ｓ７：ＹＥＳ）、トラッキングを行う段階（Ｓ２）へ戻り、編集指示の内容に応じて新たなブログを作成するためにポイント算出、ランキング及びポートフォリオの作成等を行うことになる。また、中央サーバ装置１０がブログの編集指示を受け付けていない場合（Ｓ７：ＮＯ）、次に、ユーザがブログ内に設けられた削除ボタンを操作することで、記憶していたブログを消去する指示を受け付けたか否かを判断する（Ｓ８）。 After the creation of the blog, whether or not the central server device 10 has received an editing instruction (for example, an instruction based on the selection operation of the editing button 35c on the site page in FIG. 9) for changing the blog content from the user terminals U1 to Un. Is determined (S7). When the central server device 10 receives an instruction to edit a blog (S7: YES), the process returns to the tracking step (S2) to calculate a point, a ranking, and a portfolio in order to create a new blog according to the content of the editing instruction. Will be created. If the central server device 10 has not received a blog editing instruction (S7: NO), the user then operates the delete button provided in the blog to delete the stored blog. Is determined (S8).

ブログの消去指示を受け付けていない場合（Ｓ８：ＮＯ）、トラッキングを行う段階（Ｓ２）へ戻り、上述したポイント算出、ランキング及びポートフォリオの作成等の処理を中央サーバ装置１０が継続することになる。また、消去指示を受け付けた場合（Ｓ８：ＹＥＳ）、中央サーバ装置１０は、消去指示対象のブログを消去する処理を行う（Ｓ９）。なお、このブログの消去処理に伴い、中央サーバ装置１０は消去する銘柄に対するトラッキング及びポイント算出を終了し、最終的なポイントをユーザ情報管理サーバ６で記憶する処理を行う。 If the blog deletion instruction has not been received (S8: NO), the process returns to the tracking stage (S2), and the central server device 10 continues the above-described processing such as point calculation, ranking, and portfolio creation. If an erasure instruction is accepted (S8: YES), the central server device 10 performs a process of erasing an erasure instruction target blog (S9). With the blog deletion process, the central server device 10 finishes tracking and point calculation for the brand to be deleted, and stores the final points in the user information management server 6.

次に、上述した図１２の第１フローチャートで説明した各段階（Ｓ２〜Ｓ６）の処理内容を詳説する。先ず、トラッキング段階（Ｓ２）の処理の詳細を説明する。中央サーバ装置１０のＭＰＵ１１は、アップロードされた指定銘柄の指定情報に基づき、株価データベース２が記憶する複数の銘柄の中から、指定銘柄の株価を要求する要求信号を株価データベース２に送信し、それにより株価データベース２から指定銘柄の株価を取得する処理を開始する。ＭＰＵ１１は、指定銘柄の株価の取得を、株価データベース２の更新に合わせて繰り返す。 Next, the processing contents of each stage (S2 to S6) described in the first flowchart of FIG. 12 described above will be described in detail. First, details of the processing in the tracking stage (S2) will be described. The MPU 11 of the central server device 10 transmits a request signal for requesting the stock price of the designated stock to the stock price database 2 from among a plurality of stocks stored in the stock price database 2 based on the uploaded designation information of the designated stock. The process of acquiring the stock price of the designated brand from the stock price database 2 is started. The MPU 11 repeats the acquisition of the stock price of the specified brand in accordance with the update of the stock price database 2.

このように本発明では、ネットワーク上のウェブサイトでユーザにより入力された情報（ユーザＩＤ、銘柄の指定情報、予想情報）の受け付けに連動して、指定銘柄の取得処理が開始される。なお、取得した銘柄の株価は、ＭＰＵ１１の制御処理により、最初の取得時の株価（予想開始時の株価）及びその日時を、予想を行ったユーザＩＤに対応付けてユーザ情報管理サーバ６のユーザ情報テーブル２２（図３参照）に格納されると共に、更新された株価及び更新日時は、ＲＡＭ１３に随時上書き保存される。 As described above, in the present invention, the acquisition process of the designated brand is started in conjunction with reception of information (user ID, brand designation information, prediction information) input by the user on the website on the network. Note that the stock price of the acquired brand is determined by associating the stock price at the time of initial acquisition (stock price at the start of prediction) and the date and time thereof with the user ID that made the prediction by the control processing of the MPU 11. While being stored in the information table 22 (see FIG. 3), the updated stock price and update date and time are overwritten and saved in the RAM 13 as needed.

図１３（ａ）（ｂ）は、上述したトラッキング処理により指定銘柄の株価が時間の経過に伴って変化する状況を表したグラフである。これらのグラフは、横軸を時間の経過を表す時間軸、縦軸を株価の数値を表す株価軸にしており、時間ｔ０が最初に取得した株価ｘ０を取得した時刻を示している。図１３（ａ）のグラフでは、時間ｔ０から時間ｔ３までの株価の変化を示し、図１３（ｂ）のグラフでは、さらに時間が経過して時間ｔ０から時間ｔ７（ｔ４＜ｔ５＜ｔ６＜ｔ７）までの株価の変化を示している。 FIGS. 13A and 13B are graphs showing a situation in which the stock price of the designated brand changes as time passes by the tracking process described above. In these graphs, the horizontal axis is the time axis representing the passage of time, the vertical axis is the stock price axis representing the numerical value of the stock price, and the time t0 indicates the time when the stock price x0 acquired first is acquired. In the graph of FIG. 13A, the change in stock price from time t0 to time t3 is shown, and in the graph of FIG. 13B, further time elapses and time t7 to time t7 (t4 <t5 <t6 <t7). ) Shows the change in stock price until.

次に、ポイント算出段階（Ｓ３）の処理に関する内容を説明する。算出対象となるポイントは、各ユーザの予想を客観的に比較評価するための指標となる数値であり、本発明では、銘柄ごとに異なった変化をする株価に対して、公平なポイント算出を行えるように、時間と株価の変化により定まる面積に、株価の銘柄に関する係数を乗じて現在価値に戻すようにするため、下記の数式１を用いてポイント算出を行う。 Next, the content regarding the process of a point calculation step (S3) is demonstrated. The points to be calculated are numerical values that serve as indexes for objectively comparing and evaluating each user's prediction. In the present invention, fair points can be calculated for stock prices that vary depending on the brand. Thus, in order to multiply the area determined by the change of the time and the stock price by the coefficient related to the stock price, and return it to the present value, the point calculation is performed using the following formula 1.

上記の数式１で、Ｐは算出されるポイントを表す。また、Ｘ２は中央サーバ装置１０が取得する最新の株価の数値を表し、Ｘ１は処理開始時（予想開始時）に中央サーバ装置１０が取得した株価の数値（最初に取得した株価の数値）を表し、Ｔ２はＸ２を取得する際の最新の更新時間を表し、Ｔ１はＸ１を取得する際の予想開始時の時間を表す。 In the above mathematical formula 1, P represents a calculated point. X2 represents the latest stock price value acquired by the central server device 10, and X1 represents the stock price value acquired by the central server device 10 at the start of processing (prediction start time) (the stock price value acquired first). T2 represents the latest update time when X2 is acquired, and T1 indicates the time at the start of prediction when X1 is acquired.

また、Ａは株価の銘柄に関する係数を表し、Ａを求める式中のＲｆは予想対象銘柄のリスクフリーレート(Risk free rate)の係数値（リスクフリー商品から得ることのできる利回り）を表し、Ｒｐは予想対象銘柄のリスクプレミアム(Risk premium)の係数値（そのリスクのある資産に対して投資家が要求するリターンと、無リスク資産のリターンの間の差）を表す。さらにβ値は予想対象銘柄の株価の変動性を表すボラティリティ(Volatility、β値は個々の銘柄の値動きとインデックスの実動の関係を示す尺度であり、東証銘柄の場合はＴＯＰＩＸとの比較になる)を意味し、過去１２ヶ月の数値がポイント算出に使用される。なお、予想対象銘柄が、上場してから１２ヶ月を経過していないときは、個々の値の替わりにセクター平均値を用いる。 In addition, A represents a coefficient related to a stock price issue, Rf in the formula for obtaining A represents a risk free rate coefficient value (yield that can be obtained from a risk-free product) of the expected issue, and Rp Represents the coefficient of risk premium of the forecasted issue (the difference between the return required by the investor for the risky asset and the return of the risk-free asset). Furthermore, the β value is a volatility indicating the volatility of the stock price of the forecasted stock (Volatility, β value is a measure showing the relationship between the price movement of each stock and the actual behavior of the index. In the case of the TSE stock, it is a comparison with TOPIX. ) And the values for the past 12 months are used for point calculation. If the forecasted issue has not been listed for 12 months, the sector average is used instead of individual values.

ポイント算出の際、中央サーバ装置１０のＭＰＵ１１はアプリケーションプログラム１９の規定に従って上述したＴ１、Ｘ１、Ｔ２、Ｘ２の各値を、ユーザ情報管理サーバ６が記憶しているユーザ情報テーブル２２及びＲＡＭ１３から読み出すと共に、Ｒｆ、Ｒｐ、βの各係数の値を、銘柄情報管理サーバ５が記憶している中から読み出して取得し、取得した値を上記の数式１に代入してポイントの算出を行う。なお、ＭＰＵ１１は、株価データベースサーバ２の更新に合わせてポイントの算出を行うようにしているため、算出されるポイントも時間の経過に伴って変動する。また、ＭＰＵ１１は、上述した数式１を用いてポイントを算出するため、時間の経過に伴って株価の数値が上昇すると、ポイントの符号は正になり、時間の経過に伴って株価の数値が下落すると、ポイントの符号は負になる。 When calculating the points, the MPU 11 of the central server device 10 reads the above-described values of T1, X1, T2, and X2 from the user information table 22 and RAM 13 stored in the user information management server 6 in accordance with the rules of the application program 19. At the same time, the values of the coefficients Rf, Rp, and β are read and acquired from the information stored in the brand information management server 5, and points are calculated by substituting the acquired values into the above Equation 1. Since the MPU 11 calculates points in accordance with the update of the stock price database server 2, the calculated points also vary as time passes. In addition, since the MPU 11 calculates points using the above-described Equation 1, when the stock price value increases with the passage of time, the sign of the point becomes positive, and the stock price value decreases with the passage of time. Then, the sign of point becomes negative.

図１３（ａ）に示すグラフにおいて、時間ｔ０〜時間ｔ３では、株価の数値は時間ｔ０における株価ｘ０より下回っているため、算出されるポイントは負（時間ｔ３では０）になる。なお、時間ｔ１でポイントを算出する場合、上記数式１のＴ１には時間ｔ０が代入され、以下、Ｘ１には株価ｘ０、Ｔ２には時間ｔ１、Ｘ２には株価ｘ１が代入される。同様に、時間ｔ２でポイントを算出する場合は、上記数式１のＴ１には時間ｔ０、Ｘ１には株価ｘ０、Ｔ２には時間ｔ２、Ｘ２には株価ｘ２が代入される。 In the graph shown in FIG. 13A, since the numerical value of the stock price is lower than the stock price x0 at time t0 at time t0 to time t3, the calculated point becomes negative (0 at time t3). When calculating points at time t1, time t0 is substituted for T1 in Equation 1, and hereinafter, stock price x0 is substituted for X1, time t1 is substituted for T2, and stock price x1 is substituted for X2. Similarly, when calculating a point at time t2, time t0 is substituted for T1 in the above equation 1, stock price x0 is substituted for X1, time t2 is substituted for T2, and stock price x2 is substituted for X2.

また、図１３（ｂ）に示すグラフでは、時間ｔ３以降の株価の数値は、時間ｔ０における株価ｘ０より上回るため、算出されるポイントは正になる。なお、時間ｔ５でポイントを算出する場合、上記数式１のＴ１には時間ｔ０が代入され、Ｘ１には株価ｘ０、Ｔ２には時間ｔ５、Ｘ２には株価ｘ５が代入され、最新の時間ｔ７でポイントを算出する場合、上記数式１のＴ１には時間ｔ０、Ｘ１には株価ｘ０、Ｔ２には時間ｔ７、Ｘ２には株価ｘ７が代入される。なお、このようなポイントの算出は、銘柄の株価予想を行っているユーザの全て（複数のユーザＩＤごと）に対して行われる。 In the graph shown in FIG. 13B, since the numerical value of the stock price after time t3 is higher than the stock price x0 at time t0, the calculated point is positive. When calculating the point at time t5, time t0 is substituted for T1 in Equation 1, stock price x0 is substituted for X1, time t5 is substituted for T2, stock price x5 is substituted for X2, and the latest time t7 is calculated. When calculating the points, time t0 in Equation 1 above, time t0 for X1, stock price x0 for T1, time t7 for T2, and stock price x7 for X2. Note that such points are calculated for all users (for each of a plurality of user IDs) who are making stock price predictions for the brand.

さらに、アプリケーションプログラム１９は、上述した処理により算出したポイントに、ユーザの予想情報に応じた係数を乗じることを規定している。具体的には、ユーザの予想情報が買い、即ち今後の株価の上昇を予想する内容である場合、係数に１を用いる一方、予想情報が売り、即ち今後の株価の下落を予想する内容である場合、係数に−１を用いて、予想を行ったユーザのユーザＩＤに対応付ける最終的なポイントを算出する。ＭＰＵ１１が、このような処理を行うことで、ユーザの予想が的中したときは、ユーザＩＤに対応付けられるポイントの符号が正になる一方、予想が外れたときは、ユーザＩＤに対応付けられるポイントの符号は負になる。なお、このように算出されたポイントは、そのユーザＩＤに係るユーザのブログ（例えば、図９のサイトページ３５の左側のポイント３５ｄ）に配置されるため、予想銘柄に対する予想的中率を、統一された基準で確認可能となる。 Further, the application program 19 stipulates that the points calculated by the above-described processing are multiplied by a coefficient corresponding to the user's prediction information. Specifically, when the user's prediction information is a content that buys, i.e., predicts a future increase in stock price, the coefficient is 1 while the prediction information sells, i.e., a content that predicts a future decrease in stock price. In this case, the final point associated with the user ID of the user who made the prediction is calculated using −1 as the coefficient. When the MPU 11 performs such processing, when the user's prediction is correct, the sign of the point associated with the user ID is positive, and when the prediction is not satisfied, the MPU 11 is associated with the user ID. The sign of point is negative. In addition, since the points calculated in this way are arranged on the user's blog related to the user ID (for example, the point 35d on the left side of the site page 35 in FIG. 9), the expected predictive value for the expected issue is unified. It becomes possible to confirm with the established standards.

図１４は、図１２の第１フローチャートにおけるランキング作成段階（Ｓ４）における詳細な処理の手順を示す第２フローチャートである。ランキング作成処理は、第１フローチャートのポイント算出段階（Ｓ３）で算出されるポイントを利用して予想的中率の高いユーザのランキングを作成するものである。具体的に中央サーバ装置１０のＭＰＵ１１は、ユーザＩＤに対応付けられたポイントを、同一のユーザＩＤごとに合計し、算出した各ポイントに係る値として、同一のユーザＩＤに関する合計ポイントを算出する（Ｓ１０）。この合計ポイントを求める処理をＭＰＵ１１は、登録されている全ユーザＩＤに対して行うが、同一のユーザＩＤには、一つの銘柄に対するポイントだけが存在するときは、そのポイントがそのまま合計ポイントになる。それから、ＭＰＵ１１は各ユーザＩＤに対応付けられた合計ポイントを比較し（Ｓ１１）、比較により合計ポイントの大きい順にユーザＩＤに対応するユーザ名称を並べて、ランキング表（順位表に相当）を作成する（Ｓ１２）。 FIG. 14 is a second flowchart showing a detailed processing procedure in the ranking creation stage (S4) in the first flowchart of FIG. The ranking creation process creates a ranking of users with a high predictive probability using the points calculated in the point calculation stage (S3) of the first flowchart. Specifically, the MPU 11 of the central server device 10 sums up the points associated with the user ID for each identical user ID, and calculates the total points for the same user ID as the value for each calculated point ( S10). The MPU 11 performs the process for obtaining the total points for all registered user IDs. If there are only points for one brand in the same user ID, the points are used as the total points. . Then, the MPU 11 compares the total points associated with the respective user IDs (S11), arranges the user names corresponding to the user IDs in descending order of the total points, and creates a ranking table (corresponding to the rank table) ( S12).

なお、本実施形態では、算出した合計ポイントを利用して、各ユーザＩＤに対応付けられるポイントの平均（各ユーザが獲得した合計ポイントに対する平均ポイント）を、算出した各ポイントに係る値としてＭＰＵ１１が算出すると共に、算出した平均ポイントに対する偏差値を算出することまで行っている。また、算出した平均ポイント及び偏差値は図３に示すユーザ情報管理サーバ６に格納されている。算出された偏差値は、各ユーザＩＤに対応付けられるポイントが、全ユーザにおいて、どのレベルに位置するかを示す指標にもなるため、作成するランキング表において、合計ポイント又は平均ポイントと共にユーザ名称に対応付けて並置してもよい。 In the present embodiment, using the calculated total points, the MPU 11 uses an average of points associated with each user ID (an average point with respect to the total points acquired by each user) as a value related to each calculated point. While calculating, the deviation value with respect to the calculated average point is calculated. The calculated average points and deviation values are stored in the user information management server 6 shown in FIG. The calculated deviation value also serves as an index indicating the level at which the point associated with each user ID is located in all users. Therefore, in the ranking table to be created, the user name is used together with the total points or the average points. You may match and juxtapose.

さらに、ＭＰＵ１１は、作成するランキング表に並べるユーザ名称を、表示状態で選択可能に配置すると共に、選択されたときは、そのユーザ名称に応じたブログ（サイトページ）へ切り替わるようにリンクを張っている。また、ＭＰＵ１１はランキング表の作成処理もポイントの変動に合わせて随時行っており、作成した最新のランキング表は、図６に示すサイトページ３２等にブログのランキング表３２ｂとして配置する。これにより、他のユーザは、予想的中率の高いユーザを一目で判断可能となり、そのユーザのブログへスムーズにページを切り替えることが可能になる。 Further, the MPU 11 arranges user names to be arranged in the created ranking table so that they can be selected in the display state, and when selected, a link is provided so as to switch to a blog (site page) corresponding to the user name. Yes. Further, the MPU 11 also performs a process of creating a ranking table in accordance with the change of points, and the latest created ranking table is arranged as a blog ranking table 32b on the site page 32 shown in FIG. Thereby, other users can determine a user with a high predictive probability at a glance, and can smoothly switch pages to the user's blog.

図１５は、図１２の第１フローチャートにおけるポートフォリオの作成段階（Ｓ５）における詳細な処理の手順を示す第３フローチャートである。ポートフォリオ作成処理は、第１フローチャートのランキング作成段階（Ｓ４）で作成されるポイントが高い上位予想者を載せたランキング表を利用して、配分先候補となる銘柄と投資資産の配分の仕方を定めるものである。具体的には、各ユーザＩＤに対応して複数の銘柄に対してポイントを算出して作成したランキング表に載っている各合計ポイントと、ハードディスク装置１９に記憶する基準値ＫとをＭＰＵ１１が比較して、基準値Ｋを超える合計ポイントが存在するか否かを検出する（Ｓ２０）。基準値Ｋを超える合計ポイントを検出した場合（Ｓ２０：ＹＥＳ）、ＭＰＵ１１は、基準値Ｋを超える合計ポイントが、複数の銘柄のポイントを合計したものかを検出する（Ｓ２１）。 FIG. 15 is a third flowchart showing a detailed processing procedure in the portfolio creation stage (S5) in the first flowchart of FIG. In the portfolio creation process, a method for allocating stocks and investment assets that are candidates for the allocation destination is determined using a ranking table on which high-ranking prospectors created in the ranking creation stage (S4) of the first flowchart are placed. Is. Specifically, the MPU 11 compares each total point listed in the ranking table created by calculating points for a plurality of brands corresponding to each user ID and the reference value K stored in the hard disk device 19. Then, it is detected whether there is a total point exceeding the reference value K (S20). When the total point exceeding the reference value K is detected (S20: YES), the MPU 11 detects whether the total point exceeding the reference value K is the sum of the points of a plurality of brands (S21).

合計ポイントが、複数の銘柄のポイントを合計したものであることを検出した場合（Ｓ２１：ＹＥＳ）、ＭＰＵ１１は、それらの複数の銘柄を配分先候補に選定する（Ｓ２２）。また、合計ポイントが、一つの銘柄に対するポイントの数値に応じたものであることを検出した場合（Ｓ２１：ＮＯ）、ＭＰＵ１１は、そのポイントに応じた単一の銘柄を配分先候補に選定する（Ｓ２３）。なお、最初の基準値Ｋとの比較段階（Ｓ２０）で、基準値Ｋを超える合計ポイントの存在を検出しなかった場合（Ｓ２０：ＮＯ）、ＭＰＵ１１はポートフォリオの自動作成を行わないで処理を終了する。 When it is detected that the total point is a sum of the points of a plurality of brands (S21: YES), the MPU 11 selects the plurality of brands as distribution destination candidates (S22). Further, when it is detected that the total points are according to the numerical value of points for one brand (S21: NO), the MPU 11 selects a single brand corresponding to the points as a candidate for distribution destination ( S23). Note that, in the comparison stage with the first reference value K (S20), if the presence of total points exceeding the reference value K is not detected (S20: NO), the MPU 11 ends the process without automatically creating a portfolio. To do.

さらに、第３フローチャートで複数の銘柄を配分先候補に選定した場合（Ｓ２２）、投資資産の配分の仕方は、デフォルトでは複数の銘柄に投資資産を均等に配分する設定になっているが、本発明では、中央サーバ装置１０のシステム管理者の操作により不均等配分にすることも可能になっている。 Furthermore, when a plurality of issues are selected as allocation destination candidates in the third flowchart (S22), the investment asset allocation method is set so that investment assets are evenly distributed to a plurality of issues by default. In the present invention, non-uniform distribution is also possible by the operation of the system administrator of the central server device 10.

不均等配分は、複数の仕方の中から選択できるようになっており、１つ目の配分の仕方としては、銘柄に対する予想を行うユーザの人数に応じて投資資産を配分することである。例えば、配分先候補としてＡ社、Ｂ社、Ｃ社の３社を選定し、Ａ社を推薦するユーザが５人、Ｂ社を推薦するユーザが３人、Ｃ社を推薦するユーザが２人である場合、全投資資産の５割をＡ社に、３割をＢ社に、２割をＣ社に配分することを決定する。 The unequal distribution can be selected from a plurality of methods, and the first distribution method is to allocate investment assets according to the number of users who make predictions for the brand. For example, three companies, Company A, Company B, and Company C, are selected as distribution destination candidates, five users recommending Company A, three users recommending Company B, and two users recommending Company C. If so, it is decided to allocate 50% of all investment assets to Company A, 30% to Company B, and 20% to Company C.

また、２つ目の不均等配分の仕方としては、検出した合計ポイントに応じた複数の銘柄に係る時価総額（時価総額情報に相当）を中央サーバ装置１０が銘柄情報管理サーバ５から取得し、その時価総額に応じて投資資産を配分することである。例えば、配分先候補としてＡ社、Ｂ社、Ｃ社の３社を選定し、Ａ社の時価総額が５００万円、Ｂ社の時価総額が３００万円、Ｃ社の時価総額が２００万円である場合、全投資資産の５割をＡ社に、３割をＢ社に、２割をＣ社に配分することを決定する。 As a second method of uneven distribution, the central server device 10 acquires the market capitalization (corresponding to market capitalization information) related to a plurality of brands according to the detected total points from the brand information management server 5, The investment asset is allocated according to the market capitalization. For example, A company, B company, and C company are selected as candidates for distribution, the market capitalization of company A is 5 million yen, the market capitalization of company B is 3 million yen, and the market capitalization of company C is 2 million yen If so, it is decided to allocate 50% of all investment assets to Company A, 30% to Company B, and 20% to Company C.

さらに、３つ目の不均等配分の仕方としては、検出した合計ポイントに応じた複数の銘柄に係る株価の過去の変動状況を表す変動情報としてβ値を中央サーバ装置１０が銘柄情報管理サーバ５から取得し、そのβ値に応じて投資資産を配分することである。例えば、配分先候補としてＡ社、Ｂ社、Ｃ社の３社を選定し、Ａ社のβ値が１．５、Ｂ社のβ値が１．３、Ｃ社のβ値が１．２である場合、リスクを高くするときは、β値の数値に応じて全投資資産の５割をＡ社に、３割をＢ社に、２割をＣ社に配分することを決定する。またリスクを低くするときは、各β値を１００から引いた数値に応じた割合にして、Ａ社に（１００−５０）／｛５０＋（１００−３０）＋（１００−２０）｝＝５０／２００、Ｂ社に（１００−３０）／２００＝７０／２００、Ｃ社に（１００−２０）／２００＝８０／２００の割合で投資資産を配分することを決定する。なお、上記計算式の左辺に含まれる５０がＡ社のβ値である１．５に相当し、３０がＢ社のβ値である１．３に相当し、２０がＣ社のβ値である１．２に相当する。 Furthermore, as a third method of uneven distribution, the central server device 10 uses the brand information management server 5 to obtain β values as fluctuation information indicating the past fluctuation status of stock prices related to a plurality of brands according to the detected total points. And allocate investment assets according to its β value. For example, Company A, Company B, and Company C are selected as candidates for distribution destination, and the β value of Company A is 1.5, the β value of Company B is 1.3, and the β value of Company C is 1.2. If the risk is high, it is determined that 50% of all investment assets are allocated to Company A, 30% to Company B, and 20% to Company C according to the β value. In order to reduce the risk, the ratio according to the numerical value obtained by subtracting each β value from 100 is set to (100-50) / {50+ (100-30) + (100-20)} = 50 / It is determined that investment assets are allocated at a ratio of (100-30) / 200 = 70/200 to Company B, Company (100-20) / 200 = 80/200 to Company C. In addition, 50 included in the left side of the above calculation formula corresponds to 1.5 which is the β value of Company A, 30 corresponds to 1.3 which is the β value of Company B, and 20 is the β value of Company C. It corresponds to a certain 1.2.

さらにまた、４つ目の不均等配分の仕方としては、上述した１つ目から３つ目の配分の仕方の少なくとも２つを組み合わせるものである。例えば、１つ目と２つ目の配分の仕方を組み合わせるときは、１つ目の配分割合と、２つ目の配分割合を乗じて、最終的な投資資産配分を決定する。なお、他の組合せ方も上記と同様であり、各配分割合同士を乗じて最終的な投資資産配分を決定することになる。 Furthermore, as the fourth non-uniform distribution method, at least two of the first to third distribution methods described above are combined. For example, when combining the first and second allocation methods, the final allocation of investment assets is determined by multiplying the first allocation ratio and the second allocation ratio. The other combinations are the same as described above, and the final investment asset allocation is determined by multiplying the allocation ratios.

よって、本発明では算出したポイントに基づきポートフォリオとして投資資産の配分先候補及び配分割合を中央サーバ装置１０が自動的に作成することになる。また作成したポートフォリオの内容は、サイトページに適宜配置され、例えば、図６のサイトページ３２の中央上部のポートフォリオ欄３２ａに配置されるので、本発明の株価予想システム１が提供するサービスに登録するユーザは、株価予想システム１によるポートフォリオを参照できる。 Therefore, in the present invention, the central server apparatus 10 automatically creates the allocation destination candidates and allocation ratios of investment assets as a portfolio based on the calculated points. Further, the contents of the created portfolio are appropriately arranged on the site page, and for example, are arranged in the portfolio column 32a at the upper center of the site page 32 in FIG. 6, so that they are registered in the service provided by the stock price prediction system 1 of the present invention. The user can refer to the portfolio by the stock price prediction system 1.

最後に、図１２の第１フローチャートにおけるサイトページ作成段階（Ｓ６）の処理を説明する。サイトページ作成処理は、上述したポイント算出処理、ランキング作成処理、及びポートフォリオ作成処理を経て得られた結果と、各サーバ２、４〜６より取得した各種情報（株価（チャートを含む）に関する情報、ニュースに関する情報、他のユーザのコメントなど）とを、ハードディスク装置１７に記憶されるサイトページ用データ２０に組み合わせて、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎでの処理段階に応じたサイトページを作成し、そのサイトページ用のデータをユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎへ送信する内容になっている。 Finally, the processing of the site page creation stage (S6) in the first flowchart of FIG. 12 will be described. The site page creation process includes the results obtained through the above-described point calculation process, ranking creation process, and portfolio creation process, and various information (stock price (including chart) information) obtained from each server 2, 4-6, Information about news, comments of other users, etc.) are combined with site page data 20 stored in the hard disk device 17 to create a site page according to the processing stage at the user terminals U1 to Un, and the site The page data is transmitted to the user terminals U1 to Un.

中央サーバ装置１０が作成する各サイトページ同士は、相互に適宜リンクされたものになっており、選択可能な場所（ポートフォリオの銘柄、ランキング表のユーザ名称、各ボタン等）が選択されると、リンク先のサイトページ（ブログも含む）へ切り替わるようになっている。なお、中央サーバ装置１０では、ユーザ登録に必要な情報、推薦する銘柄の指定情報、推薦する銘柄の今後の変動状況を予想する予想情報等のアップロードに従い、ユーザのブログも自動で作成している。 The site pages created by the central server device 10 are appropriately linked to each other, and when a selectable location (portfolio brand, ranking table user name, buttons, etc.) is selected, Switch to the linked site page (including blog). The central server device 10 automatically creates a user blog in accordance with uploads of information necessary for user registration, designation information of recommended brands, prediction information for predicting future fluctuation status of recommended brands, and the like. .

なお、アプリケーションプログラム１９は、図１２に示す第１フローチャートに係る処理に対する割り込み的な処理としてアラート処理を規定している。アラート処理を行う条件としては、新たなブログが作成されたこと、既存のブログの内容は編集されたこと、既存のブログが削除されたこと、ランキング表の順位が変更になったこと、ポートフォリオの内容が変更になったことの計５つ事項が挙げられており、これらのいずれかの事項が発生すると、中央サーバ装置１０のＭＰＵ１１は、発生した事項をユーザ端末へメール通知する処理を行う。なお、ユーザ端末Ｕ１〜ＵｎにＲＳＳ（Rich Site Summary）のＲＳＳリーダのソフトウェアがインストールされている場合は、ＲＳＳの仕組みを利用して、上記の事項が発生したことをユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎに通知することも可能である。 The application program 19 defines an alert process as an interrupt process for the process according to the first flowchart shown in FIG. The conditions for alert processing are that a new blog has been created, that the content of the existing blog has been edited, that the existing blog has been deleted, that the ranking in the ranking table has changed, There are a total of five items whose contents have been changed. When any of these items occurs, the MPU 11 of the central server apparatus 10 performs a process of notifying the user terminal of the generated items by e-mail. In addition, when RSS (Rich Site Summary) RSS reader software is installed on the user terminals U1 to Un, the user terminal U1 to Un is notified of the occurrence of the above-mentioned matters using the RSS mechanism. It is also possible to do.

このように本発明では、ユーザからアップロードされるブログ作成用の各種情報（ユーザＩＤ、指定情報、予想情報）を中央サーバ装置１０が受け付けることで、通常的なブログ作成処理に加えて、ポイント算出に必要な株価のトラッキング処理を開始するので、相異する内容の処理を効率的に連動して行うことが可能になる。また、算出したポイントに基づき作成したランキング表をウェブサイトに掲載するため、各ユーザは予想的中率の高いユーザを一目で確認できると共に、ランキング表に載ったユーザ名称を選択することで予想的中率の高いユーザのブログへスムーズに表示を切り替えることができ、各ユーザは、予想的中率の高いユーザが推薦する銘柄及び推薦理由などを、自己の予想に対する参考に用いることができる。 As described above, in the present invention, the central server device 10 receives various information for creating a blog (user ID, designation information, and prediction information) uploaded from the user, so that the point calculation is performed in addition to the normal blog creation process. Since the stock price tracking process necessary for the process is started, the processes of different contents can be performed efficiently in conjunction with each other. In addition, since the ranking table created based on the calculated points is posted on the website, each user can confirm the user with a high predictive probability at a glance and select the user name listed on the ranking table. The display can be smoothly switched to a blog of a user with a high mid-rate, and each user can use the brand recommended by the user with a high predictive mid-rate and the reason for recommendation for reference to his / her prediction.

さらに、本発明は最終的には、作成したランキング表を利用して投資に係るポートフォリオを作成するので、多数のユーザの予想を比較検証した結果に基づき多数決的な処理を経てポートフォリオを自動作成できる。また、本発明では、作成したポートフォリオもウェブサイトに掲載するため、各ユーザは自動作成されたポートフォリオを容易に確認できるため、自己の投資に関するポートフォリオを作成する際に参照できる。 Furthermore, since the present invention finally creates a portfolio related to investment using the created ranking table, the portfolio can be automatically created through majority processing based on the result of comparing and verifying the predictions of many users. . Further, in the present invention, since the created portfolio is also posted on the website, each user can easily check the automatically created portfolio, so that it can be referred to when creating a portfolio related to his own investment.

なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変形例の適用が可能である。例えば、ポイントを算出する対象は株価以外にも、時間に応じた数値を有するものであれば本発明を適用でき、具体例としてはインデックス指数、先物取引の価格、債権取引値、オークション商品の価格等をポイント算出対象にしてもよい。また、図１に示す株価予想評価システム１の構成は、あくまで一例であり、サービスを行う規模、仕様等に応じて適宜変更可能である。例えば、株価予想評価システム１に含まれる中央サーバ装置１０がトラッキング処理、ポイント算出処理、ランキング作成処理、ポートフォリオ作成処理、サイトページ作成処理等の処理を全て行うのではなく、複数のサーバ装置を設けて、これらの各処理を分散して行う構成にしてもよい。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be applied. For example, the present invention can be applied as long as the point calculation target has a numerical value corresponding to time in addition to the stock price. Specific examples include an index index, a futures transaction price, a bond transaction value, and an auction product price. Etc. may be used as a point calculation target. Further, the configuration of the stock price prediction evaluation system 1 shown in FIG. 1 is merely an example, and can be appropriately changed according to the scale of service, specifications, and the like. For example, the central server device 10 included in the stock price forecast evaluation system 1 does not perform all the processing such as tracking processing, point calculation processing, ranking creation processing, portfolio creation processing, site page creation processing, and the like, but provides a plurality of server devices. Thus, these processes may be performed in a distributed manner.

また、株価予想評価システム１は、ネットワークＮＷを経由してユーザ端末がアクセスできるフロントエンドセグメントと、ユーザ端末がアクセスできないバックエンドセグメントに分けた構成にすることが好適であり、フロントエンドセグメントには、ユーザへの通知（メール、ＲＳＳに関する処理）を行う部分、及びウェブサイトを配信するウェブサーバ的な部分を含め、その他の部分はバックエンドセグメントに含めることが好ましい。 The stock price forecast evaluation system 1 is preferably configured to be divided into a front-end segment that can be accessed by the user terminal via the network NW and a back-end segment that cannot be accessed by the user terminal. In addition, it is preferable to include a part that performs notification (e-mail, RSS-related processing) to the user and a web server part that distributes the website, and the other part is included in the back-end segment.

さらに、ユーザの個人ページ（ユーザページ）として作成されるサイトページの形態は、ブログ以外にも、通常的な個人のサイトページであってもよく、さらにはソーシャルネットワーキングサービスを利用した個人ページの形態にしてもよい。 Furthermore, the form of the site page created as the user's personal page (user page) may be a normal personal site page other than a blog, and further, the form of a personal page using a social networking service It may be.

また、ポイントの算出においては、上述した数式１以外の数式を用いて、ポイント算出を行うことも可能である。例えば、図１３（ａ）（ｂ）のグラフで、時間に応じた複数の株価を繋ぐ折れ線Ｌの横軸に対する角度を算出し、その角度をポイントにしてもよい。折れ線Ｌの角度を求めるには、以下の数式２を用いる。なお、数式２でのＰ、Ｔ１、Ｔ２、Ｘ１、Ｘ２の意味は、数式１の場合と同じである。 In calculating points, it is also possible to calculate points using a mathematical expression other than the mathematical expression 1 described above. For example, in the graphs of FIGS. 13A and 13B, an angle with respect to the horizontal axis of the broken line L connecting a plurality of stock prices according to time may be calculated, and the angle may be used as a point. In order to obtain the angle of the polygonal line L, the following formula 2 is used. Note that the meanings of P, T1, T2, X1, and X2 in Equation 2 are the same as those in Equation 1.

このような数式２を用いることで、折れ線Ｌの角度に基づきポイントを求めることができ、ポイントの変動を明確に表せると共に、ポイント算出に係る処理の簡易化を図れる。なお、数式２のような角度に基づいて算出されるポイントは、投資リターンの観点においても、各予想者の予想を評価する指標になる。例えば、予想者Ａが、開始時間Ｔ１で株価Ｘ１が１００円の銘柄に対して「買い」の予想（推奨判断）を行い、その銘柄の時間Ｔ２（Ｔ２＞Ｔ１）の株価Ｘ２が２００円になると、この予想に基づく投資リターンは＋１００％となり、この数値を角度に基づき算出される予想者Ａのポイントと捉えられる。この場合、別の予想者Ｂが、開始時間Ｔ１で株価Ｘ１が１００円の銘柄に対して「買い」の予想（推奨判断）を行い、その銘柄の時間Ｔ２（Ｔ２＞Ｔ１）の株価Ｘ２が１５０円になった場合、この予想に基づく投資リターンは＋５０％であるため、上記の予想者Ａの方が高いポイントになるため、予想者Ｂに比べて上位にランクされる。そのため、角度に基づき算出されるポイントは、投資リターンを判断する際の指標にも適用できる。 By using Formula 2 like this, the point can be obtained based on the angle of the polygonal line L, the variation of the point can be clearly expressed, and the processing related to the point calculation can be simplified. Note that the points calculated based on the angle as shown in Equation 2 serve as an index for evaluating the prediction of each predictor from the viewpoint of investment return. For example, the predictor A predicts (recommends) a “buy” for a stock whose stock price X1 is 100 yen at the start time T1, and the stock price X2 of the stock at the time T2 (T2> T1) is 200 yen. Then, the investment return based on this prediction is + 100%, and this numerical value is regarded as the point of the predictor A calculated based on the angle. In this case, another predictor B makes a “buy” prediction (recommendation judgment) for a stock whose stock price X1 is 100 yen at the start time T1, and the stock price X2 of the stock at time T2 (T2> T1) is obtained. When it reaches 150 yen, the investment return based on this prediction is + 50%, so the above-mentioned predictor A becomes a higher point, so it ranks higher than the predictor B. Therefore, the point calculated based on the angle can also be applied to an index for determining the investment return.

さらに、ポイントの算出においては、上述した数式１、２以外にも、更に簡易な数式としてＰ＝Ｘ２−Ｘ１と云う数式３を用いてもよい（Ｐ、Ｘ１、Ｘ２の意味は、数式１の場合と同じ）。この数式３では、取得した複数の株価の差に基づいてポイントを算出するため、一層簡易な処理でポイント算出を行うことができ、後に続く処理（ランキング作成、サイトページ作成）を迅速に行うことに貢献できる。 Further, in the calculation of points, in addition to the above-described formulas 1 and 2, Formula 3 that is P = X2-X1 may be used as a simpler formula (P, X1, and X2 have the meanings of Formula 1). Same as). In Formula 3, points are calculated based on the difference between the acquired multiple stock prices, so points can be calculated with simpler processing, and subsequent processing (ranking creation, site page creation) can be performed quickly. Can contribute.

さらにまた、上述した算出したポイントに対する処理では、ユーザの予想情報に応じた係数（１又は−１）を、算出したポイントに乗じて、予想が的中していないユーザに係るポイントが負になるようにしているが、予想が的中していないポイントについては０になるようにして、予想が的中していないユーザを、より判別しやすくしてもよい。この変形例の処理では、中央サーバ装置１０が受け付けた予想情報が買い、即ち株価の上昇を予想する内容である場合、中央サーバ装置１０のＭＰＵ１１は、受け付けた予想情報を正と特定し、予想情報が売り、即ち株価の下落を予想する内容である場合、受け付けた予想情報を負と特定する。さらに、ＭＰＵ１１は、算出したポイントの正負が、特定した予想情報の正負に一致するか否かを検出する処理を行い、一致しないことを検出した場合、算出したポイントを０にする。なお、一致したことを検出した場合、算出したポイントをそのまま用いる。よって、変形例の処理を適用すると、予想が的中しないとポイントが０になり、０以外のポイントを有する銘柄だけを参考にすれば良くなるので、ユーザのポイントに対する検証が容易になる。 Furthermore, in the process for the calculated point described above, the coefficient (1 or -1) corresponding to the user's prediction information is multiplied by the calculated point, and the point relating to the user who is not hitting the prediction becomes negative. However, it is possible to make it easier to discriminate a user who is not hitting the prediction by setting the point that is not hitting the prediction to be zero. In the process of this modified example, when the predicted information received by the central server device 10 is a content that buys, i.e., is expected to increase the stock price, the MPU 11 of the central server device 10 identifies the received predicted information as positive and predicts If the information is a sale, that is, a content that predicts a drop in stock prices, the received prediction information is specified as negative. Furthermore, the MPU 11 performs a process of detecting whether the calculated point sign matches the sign of the specified predicted information. If the MPU 11 detects a mismatch, the MPU 11 sets the calculated point to zero. When it is detected that they match, the calculated points are used as they are. Therefore, when the process of the modified example is applied, if the prediction is not correct, the point becomes 0, and it is only necessary to refer to the brand having a point other than 0, so that the user's point can be easily verified.

また、図６、図７等に示すランキング表３２ｂ、３６ｂは、図３に示すユーザ情報テーブル２２に格納される合計ポイントに基づき作成されているが、合計ポイントではなく、平均ポイントに基づいてランキング表３２ｂ、３６ｂ等を作成してもよい。また、平均ポイントに基づきランキング表３２ｂ、３６ｂ等を作成する場合は、各平均ポイントの評価指標として、ユーザ情報テーブル２２に格納される偏差値をユーザ名称と共に、対応する平均ポイントに並べて配置することが好適である。さらに、ポートフォリオの作成処理においても、合計ポイントの替わりに算出した各ポイントに係る値として平均ポイントを用いることが可能であり、この場合、図１５の第３フローチャートのＳ２０の処理段階で使用される基準値Ｋも平均ポイント用のものを用いることになると共に、２１の判断内容も、平均ポイントが複数の銘柄のポイントを平均したものであるかを検出するものに変更される。 The ranking tables 32b and 36b shown in FIGS. 6 and 7 are created based on the total points stored in the user information table 22 shown in FIG. 3, but are ranked based on the average points instead of the total points. Tables 32b and 36b may be created. Further, when creating the ranking tables 32b, 36b, etc. based on the average points, the deviation values stored in the user information table 22 are arranged along with the corresponding average points together with the user names as evaluation indexes of the average points. Is preferred. Furthermore, in the portfolio creation process, it is possible to use an average point as a value relating to each point calculated instead of the total point. In this case, the average point is used in the processing step of S20 in the third flowchart of FIG. The reference value K is also used for the average point, and the determination content 21 is also changed to detect whether the average point is an average of a plurality of brand points.

さらにまた、図１５の第２フローチャートにおけるＳ２０の段階で、基準値Ｋを用いて判断処理を行う以外に、図３のユーザ情報テーブル２２に格納されるポイントごとに算出した偏差値が、基準偏差値を超えるか否かを判断する処理内容に変えることも可能である。この場合、基準偏差値を予め図４に示す中央サーバ装置１０のハードディスク装置１７に記憶させておくことになる。このように偏差値と基準偏差値で判断を行うことにより、予想を行う全ユーザの中で予想精度の高いユーザの予想内容を確実に拾い上げて、ポートフォリオを作成することができる。なお、偏差値は、平均ポイントに対して算出する以外に、銘柄毎のポイントに対しても算出し、図９で表示されるポイントと並べて表示することも可能である。 Furthermore, in addition to performing the determination process using the reference value K in the step S20 in the second flowchart of FIG. 15, the deviation value calculated for each point stored in the user information table 22 of FIG. It is also possible to change to processing contents for determining whether or not the value is exceeded. In this case, the reference deviation value is stored in advance in the hard disk device 17 of the central server device 10 shown in FIG. By making a determination based on the deviation value and the reference deviation value in this way, it is possible to reliably pick up the prediction contents of the users with high prediction accuracy among all the users who make predictions, and create a portfolio. In addition to calculating the deviation value with respect to the average point, the deviation value can also be calculated with respect to the point for each brand and displayed side by side with the point displayed in FIG.

また、ポートフォリオの作成においては、複数の銘柄に投資資産を配分する仕方は、上述した複数の仕方の中から少なくとも一つを固定して行うようにしてもよい。また、ポートフォリオの作成処理の簡易化を図る場合は、基準値又は基準偏差値との比較処理を行わず、複数の銘柄に対してポイントを算出した場合は、ランキング表のトップ、又は上位の複数のユーザに係る合計ポイント又は平均ポイントに応じた銘柄を自動的に投資資産の配分先候補に選定するようにしてもよい。さらには、予想に参加しているユーザに対して算出された複数のポイントに対する全ての銘柄に対して、投資資産を均等配分、時価総額情報に基づく不均等配分、変動情報に基づく不均等配分を規定した内容のポートフォリオを作成するようにしてもよい。 In creating a portfolio, at least one of the plurality of methods described above may be fixed as a method of allocating investment assets to a plurality of issues. In addition, when simplifying the portfolio creation process, the comparison process with the standard value or standard deviation value is not performed, and when points are calculated for multiple stocks, the top of the ranking table or the top multiple The brands corresponding to the total points or average points of the users may be automatically selected as investment asset allocation destination candidates. Furthermore, for all stocks for multiple points calculated for users participating in the forecast, investment assets are distributed equally, uneven distribution based on market capitalization information, and uneven distribution based on fluctuation information. You may make it produce the portfolio of the defined content.

一方、本発明の処理内容を簡略化する場合は、ポイントの算出処理を省略することも可能である。この場合、図４に示す中央サーバ装置１０は予想判定装置として機能し、ハードディスク装置１７に記憶されるアプリケーションプログラム１９の規定内容も、ポイントに関する処理を省いてユーザの予想を判定する予想判定方法に応じた処理を規定することになる。 On the other hand, when the processing content of the present invention is simplified, the point calculation processing can be omitted. In this case, the central server device 10 shown in FIG. 4 functions as an anticipation determination device, and the contents of the application program 19 stored in the hard disk device 17 are also used as an anticipation determination method for determining the user's prediction by omitting processing relating to points. The corresponding processing will be specified.

予想対象が株価である場合で、予想判定に絞った処理内容を説明すると、中央サーバ装置１０は、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎより、ユーザＩＤに対応付けて銘柄を指定する指定情報、及び指定した銘柄の株価が今後上昇するか又は下降するかの予想を含む予想情報を受け付けると、上記同様にトラッキング処理を開始する。それから、サーバ装置１０は、トラッキング開始時に記憶した株価と、トラッキング処理の開始後で予想を行うときに取得した株価の大小を比較し、比較した結果に基づいて予想情報に含まれる予想の当否を判定する。 When the forecast target is a stock price and the processing content focused on the forecast determination will be described, the central server device 10 specifies designation information that designates the brand in association with the user ID from the user terminals U1 to Un, and the designated brand. When the forecast information including the forecast of whether the stock price will rise or fall in the future is received, the tracking process is started in the same manner as described above. Then, the server device 10 compares the stock price stored at the start of tracking with the stock price acquired when making a prediction after the start of the tracking process, and determines whether the prediction included in the prediction information is correct based on the comparison result. judge.

具体的には、比較の結果、トラッキング開始時に記憶した株価が、予想時に取得した株価に比べて小さい場合で、株価上昇の予想を含む予想情報を受け付けたとき、中央サーバ装置１０は、その予想情報が含む予想を当たりと判定する。同様に、トラッキング開始時に記憶した株価が、予想時に取得した株価に比べて大きい場合で、株価下降の予想を含む予想情報を受け付けたとき、中央サーバ装置１０は、その予想情報が含む予想を当たりと判定する。一方、比較の結果、トラッキング開始時に記憶した株価が、予想時に取得した株価に比べて小さい場合で、株価下降の予想を含む予想情報を受け付けたとき、中央サーバ装置１０は、その予想情報が含む予想を外れと判定する。同様に、トラッキング開始時に記憶した株価が、予想時に取得した株価に比べて大きい場合で、株価上昇の予想を含む予想情報を受け付けたとき、中央サーバ装置１０は、その予想情報が含む予想を外れと判定する。 Specifically, as a result of the comparison, when the stock price stored at the start of tracking is smaller than the stock price acquired at the time of prediction, and when the forecast information including the forecast of the stock price rise is received, the central server device 10 The prediction that the information contains is determined to be a hit. Similarly, when the stock price memorized at the start of tracking is larger than the stock price obtained at the time of forecasting, and when the forecast information including the forecast of the stock price decline is received, the central server device 10 hits the forecast included in the forecast information. Is determined. On the other hand, as a result of the comparison, when the stock price stored at the start of tracking is smaller than the stock price acquired at the time of prediction, and when the forecast information including the forecast of the stock price decline is received, the central server device 10 includes the forecast information. Judge that it is not expected. Similarly, when the stock price memorized at the start of tracking is larger than the stock price obtained at the time of forecasting, and when the forecast information including the forecast of the stock price rise is received, the central server device 10 deviates from the forecast included in the forecast information. Is determined.

中央サーバ装置１０は、判定した予想の当否を、予想を行ったユーザ名に対応付けてウェブサイトの各ウェブページに載せることで、他のユーザは、予想を行ったユーザの予想の当否を一目で確認でき、予想を行うユーザのユーザページ（ブロク）の信頼度、参照度合い等を把握するのに役立てることができる。なお、このような予想当否の判定処理は、随時行うことで、時間に応じて変動する株価に対する予想の当否もリアルタイム的に行うことができ、最新の予想評価を提供できる。 The central server device 10 puts the determined prediction on the web page of the website in association with the name of the user who made the prediction, so that other users can see the prediction of the user who made the prediction at a glance. It can be used for grasping the reliability, reference degree, etc. of the user page (block) of the user who makes the prediction. It is to be noted that, by performing the prediction success / failure determination process as needed, it is possible to perform the prediction success / failure for the stock price that fluctuates according to time in real time, and the latest prediction evaluation can be provided.

本発明の実施形態に係る株価予想評価システムの全体的な構成を示す概略図である。It is the schematic which shows the whole structure of the stock price forecast evaluation system which concerns on embodiment of this invention. 株価の銘柄に係るテーブルを示す図表である。It is a graph which shows the table which concerns on the brand of a stock price. ユーザ情報テーブルを示す図表である。It is a chart which shows a user information table. 中央サーバ装置の構成を示す概略図である。It is the schematic which shows the structure of a central server apparatus. （ａ）はウェブサイトのトップページに相当するサイトページの概略図、（ｂ）はユーザに関する情報の受け付けを行うサイトページの概略図である。(A) is a schematic diagram of a site page corresponding to the top page of the website, and (b) is a schematic diagram of a site page that accepts information about a user. ユーザの個人トップページに相当するサイトページの概略図である。It is the schematic of the site page equivalent to a user's personal top page. ユーザが未推薦の銘柄に関するサイトページの概略図である。It is the schematic of the site page regarding a brand which a user has not recommended. ユーザのブログを作成するためのサイトページの概略図である。It is the schematic of the site page for creating a user's blog. ユーザのブログを表したサイトページの概略図である。It is the schematic of the site page showing a user's blog. ユーザが推薦する銘柄に関するサイトページの概略図である。It is the schematic of the site page regarding the brand which a user recommends. 他のユーザの個人トップページに相当するサイトページの概略図である。It is the schematic of the site page equivalent to the personal top page of another user. 本発明のポイント算出方法に係る処理手順を示す第１フローチャートである。It is a 1st flowchart which shows the process sequence which concerns on the point calculation method of this invention. （ａ）は時間に応じた株価の変動を示すグラフであり、（ｂ）は（ａ）より時間が経過した状態での株価の変動を示すグラフである。(A) is a graph which shows the fluctuation | variation of the stock price according to time, (b) is a graph which shows the fluctuation | variation of the stock price in the state which time passed from (a). ランキング表作成に係る処理手順を示す第２フローチャートである。It is a 2nd flowchart which shows the process sequence which concerns on ranking table preparation. ポートフォリオ作成に係る処理手順を示す第３フローチャートである。It is a 3rd flowchart which shows the process sequence which concerns on portfolio preparation.

符号の説明Explanation of symbols

１株価予想評価システム
２株価データベースサーバ
３通信装置
４ニュース収集サーバ
５銘柄情報管理サーバ
６ユーザ情報管理サーバ
１０中央サーバ装置
１１ＭＰＵ
１７ハードディスク装置
１９アプリケーションプログラム
２０サイトページ用データ
Ｓ株価配信サーバ
ＮＷネットワーク
Ｕ１〜Ｕｎユーザ端末 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Stock price prediction evaluation system 2 Stock price database server 3 Communication apparatus 4 News collection server 5 Brand information management server 6 User information management server 10 Central server apparatus 11 MPU
17 Hard Disk Device 19 Application Program 20 Site Page Data S Stock Price Distribution Server NW Network U1-Un User Terminal

本発明は、時間ごとに値が変動する対象に対して、値の変動予想を行うコミュニティサイトに多くのユーザが容易に参加できると共に、各ユーザの予想を所定基準に基づき公平に比較評価でき、且つ予想対象が投資先に相当する場合は各ユーザの予想結果に基づき投資資産の配分先候補、及びそれぞれへの配分割合を自動的に決定できるようにしたポイント算出方法、予想評価システム、及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention allows a large number of users to easily participate in a community site that predicts a change in value for an object whose value changes with time, and can compare and evaluate each user's prediction fairly based on a predetermined criterion. and point calculating method to allocate destination candidate invested assets based on the expected result of each user, and the allocation ratio to the respective can automatically determine if the predicted target corresponds to investments, expected evaluation system,及 And computer programs.

本発明は、斯かる問題に鑑みてなされたものであり、日々刻々と値が変化する対象を予想する個人ページの作成に必要な情報の受け付けに連動して、各人の予想の比較評価に使用できるポイントの算出処理を開始すると共に、多数の一般ユーザが容易に客観的な予想比較に参加できるようにしたポイント算出方法、予想評価システム、及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
また、本発明は、予想の対象が投資先である場合、多数の一般ユーザの予想結果を反映させて投資資産の配分先候補を自動的に選定できると共に、配分先候補に関連する各種事情を考慮して投資資産の配分の仕方も自動調整できるようにしたポイント算出方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such problems, and in conjunction with the reception of information necessary for creating a personal page for predicting an object whose value changes every day, it is possible to compare and evaluate each person's prediction. It starts the calculation process of the points that can be used, and to provide point calculation method was such that a large number of general users can participate easily objective expected comparison, predicted evaluation system, the 及 beauty computer program .
In addition, when the target of the prediction is an investment destination, the present invention can automatically select investment asset allocation destination candidates reflecting the prediction results of a large number of general users, and various circumstances related to the allocation destination candidates. It is an object of the present invention to provide a point calculation method that allows automatic adjustment of the allocation method of investment assets.

上記課題を解決するために本発明に係るポイント算出方法は、通信手段および処理手段を有する予想評価システムが、ユーザ端末で入力された予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で受け付けて、受け付けた指定情報で指定される予想対象に係るユーザの予想的中率を数値的に表すポイントを前記処理手段で算出するポイント算出方法において、前記予想評価システムは、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する指定情報をユーザ識別情報に対応付けて前記通信手段で受け付けたことに応じて、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶するデータベース手段から、前記指定情報が指定する予想対象の数値を取得することを開始し、最初に取得した数値を、前記指定情報の受け付けに係るユーザ識別情報に対応付けて情報を記憶するユーザ情報記憶手段に記憶し、最初に数値を取得した時間より後の時間で取得した数値を、前記予想評価システムが有する情報を記憶する手段に随時記憶し、記憶した前記最初に取得した数値、および前記後の時間で取得した数値を前記処理手段でそれぞれ読み出し、読み出した各数値を、前記予想評価システムが有する記憶手段に記憶された数式に代入して、前記ユーザ識別情報に対応付ける前記後の時間に係るポイントを前記処理手段で算出することを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, the point calculation method according to the present invention is such that a prediction evaluation system having a communication unit and a processing unit receives specification information specifying a prediction target input at a user terminal, and receives the specification information. In the point calculation method in which the processing means calculates a point that numerically represents a predictive predictive value of the user related to the prediction target specified by the specified information, the prediction evaluation system includes a prediction target having a numerical value corresponding to time In response to receiving the designation information designating the user identification information in association with the user identification information, from the database means for storing the numerical value according to the time of the plurality of forecast targets, the forecast target specified by the designation information Starts acquiring numerical values and stores the information by associating the first acquired numerical values with the user identification information related to the reception of the specified information Stored in the user information storage means, the numerical value acquired at a time later than the time when the numerical value was first acquired, stored as needed in the means for storing the information possessed by the prediction evaluation system, and the first acquired numerical value stored , And the numerical values acquired at the later time are read by the processing means, and the read numerical values are assigned to the mathematical expressions stored in the storage means of the prediction evaluation system to associate with the user identification information. The point relating to the time is calculated by the processing means .

本発明にあっては、ユーザ識別情報に対応付けて、予想対象に関するユーザページの作成に必要な指定情報を受け付けると、指定された予想対象の数値の取得を開始するので、予想評価システムでは、予想に関するユーザページの作成に必要な情報入力をトリガーにして、各ユーザの予想比較に関する処理が始まり、ユーザページの作成処理と各ユーザの予想比較処理との連携を図れると共に、ネットワークに設けたウェブサイトを通じて多数の一般ユーザが予想比較に参加できる仕組みを提供できる。また、予想評価システムは、各ユーザの予想比較に関する処理を開始すると、相異する時間で複数の数値を取得するので、日々刻々と数値が変化する対象がリアルタイム的にトラッキングされ、トラッキング結果に基づきユーザ識別情報に対応付けるポイントを算出して、ポイントと云う一律的な基準をベースにして、ユーザに指定された対象に係る値の変動を客観的に比較評価することが可能となる。 In the present invention, in response to the designation information necessary for creating the user page related to the prediction target in association with the user identification information, since the acquisition of the numerical value of the specified prediction target is started, in the prediction evaluation system, Triggering the input of information necessary for creating user pages related to forecasts, the process related to forecast comparisons for each user begins, and the user page creation process and each user's forecast comparison process can be coordinated with each other. It is possible to provide a mechanism that allows many general users to participate in forecast comparisons through the site. In addition, when the prediction evaluation system starts processing related to the prediction comparison of each user, it acquires multiple numerical values at different times, so the object whose numerical value changes every day is tracked in real time, and based on the tracking result Points associated with the user identification information are calculated, and based on a uniform standard called points, it is possible to objectively compare and evaluate changes in values related to the target specified by the user.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想評価システムが、ユーザ端末で入力された前記ユーザ識別情報に係るユーザの名称を前記通信手段で受け付けており、受け付けたユーザの名称、前記指定情報、および算出したポイントを前記ユーザ識別情報に対応付けて前記ユーザ情報記憶手段に記憶し、前記ユーザ情報記憶手段から同一のユーザ識別情報に対応付けられたユーザの名称、指定情報、およびポイントを前記処理手段で読み出し、読み出したユーザの名称、指定情報、およびポイントを配置した配信可能なユーザページを前記処理手段で作成する処理を行うことを特徴とする。 In the point calculation method according to the present invention, the predictive evaluation system accepts a user name related to the user identification information inputted at a user terminal by the communication means, and accepts the user name and the designation information. And the calculated point is stored in the user information storage unit in association with the user identification information, and the user name, designation information, and point associated with the same user identification information from the user information storage unit are stored in the user information storage unit. The processing means reads out, and the processing means creates a distributable user page in which the read user name, designation information, and points are arranged .

本発明にあっては、ユーザが入力した各情報が受け付けられると、ポイント、ユーザの名称、指定した対象等を載せる配信可能なユーザページが予想評価システムで作成される。その結果、予想を行うユーザごとの詳細な内容を他のユーザが容易に確認可能となり、予想に関するサービスサイトにおけるユーザのコミュニティ性を高められる。なお、ユーザページに載せる内容は、ポイント、ユーザの名称、指定された対象以外の項目を載せることも勿論可能であり、提供するサービスの仕様に応じて載せる内容の項目を追加してもよい。 In the present invention, when each piece of information input by the user is received, a distributable user page on which points, the name of the user, a specified target, and the like are placed is created by the prediction evaluation system. As a result, it is possible for other users to easily confirm the detailed contents of each user who makes a prediction, and the community of the user in the service site regarding the prediction can be enhanced. It should be noted that the contents to be placed on the user page can of course include items other than the points, the name of the user, and the designated target, and items of contents to be placed may be added according to the specifications of the service to be provided.

さらに、本発明に係るポイント算出方法は、前記数式は、前記後の時間で取得した数値が最初に取得した数値より上昇する場合、算出するポイントが正になり、前記後の時間で取得した数値が最初に取得した数値より下降する場合、算出するポイントが負になる内容であり、前記予想評価システムは、ユーザ端末で入力された前記指定情報で指定される予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を前記通信手段で受け付け、受け付けた予想情報が数値上昇の予想を含む場合、算出したポイントに１を乗じる処理を前記処理手段で行い、受け付けた予想情報が数値下降の予想を含む場合、算出したポイントに−１を乗じる処理を前記処理手段で行うことを特徴とする。 Further, in the point calculation method according to the present invention, when the numerical value acquired at the later time is higher than the first acquired numerical value, the calculated point becomes positive and the numerical value acquired at the later time. When the value falls below the initially acquired numerical value, the point to be calculated is a negative content, and the prediction evaluation system determines whether the prediction target specified in the specification information input at the user terminal is a future numerical increase or numerical value. When the communication means accepts prediction information including any prediction of a decrease, and the received prediction information includes a numerical increase prediction, the processing means performs a process of multiplying the calculated point by 1, and the received prediction information In the case where an expectation of a numerical decrease is included, the processing means multiplies the calculated point by −1 .

本発明にあっては、指定される対象の予想情報を受信すると、予想情報の内容に応じて１又は−１をポイントに乗じるので、数値の変化に対する予想をポイントに関連付けて表現することが可能となり、ポイントに基づいた予想に対する比較及び評価が行いやすくなる。即ち、数値が上昇するように変化した場合、予想評価システムは、正の値になるようにポイントを算出し、数値が下降するように変化した場合、負の値になるようにポイントを算出するので、予想情報の内容が正しいと、最終的にポイントは正になるが、予想情報の内容が正しくないと、ポイントは負になる。その結果、予想情報の内容が正しくない場合は、ポイントは０より小さい値になるため、予想の比較評価においても、負のポイントは予想情報の内容が当たっていない場合であることが一目で分かり、予想の比較評価を効率良く行える。 In the present invention, when the prediction information of the designated target is received, 1 or -1 is multiplied by the point according to the content of the prediction information, so that the prediction for the change in the numerical value can be expressed in association with the point. Thus, it becomes easier to compare and evaluate the prediction based on the points. That is, when the numerical value changes so as to increase, the prediction evaluation system calculates points so as to be positive, and when the numerical value changes so as to decrease, points are calculated so as to become negative. Therefore, if the content of the prediction information is correct, the point is finally positive, but if the content of the prediction information is not correct, the point is negative. As a result, if the content of the prediction information is incorrect, the point will be less than 0. Therefore, even in the comparative evaluation of the prediction, it can be seen at a glance that the negative point is the case where the content of the prediction information is not hit. Efficiently evaluate and evaluate forecasts.

本発明に係るポイント算出方法は、前記数式は、前記後の時間で取得した数値が最初に取得した数値より上昇する場合、算出するポイントが正になり、前記後の時間で取得した数値が最初に取得した数値より下降する場合、算出するポイントが負になる内容であり、前記予想評価システムは、ユーザ端末で入力された前記指定情報で指定される予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を前記通信手段で受け付け、受け付けた予想情報が数値上昇の予想を含む場合、予想情報を正と特定する処理を前記処理手段で行い、受け付けた予想情報が数値下降の予想を含む場合、予想情報を負と特定する処理を前記処理手段で行い、算出したポイントの正負が、特定した予想情報の正負に一致するか否かを検出する処理を前記処理手段で行い、一致しないことを検出した場合、算出したポイントを０にする処理を前記処理手段で行うことを特徴とする。 In the point calculation method according to the present invention, when the numerical value acquired at the later time is higher than the first acquired numerical value, the calculated point becomes positive, and the numerical value acquired at the later time is the first when descending than the value obtained in a content point of calculating is negative, the expected evaluation system, future numerical increase or numerical lowering of expected interest to be specified in the previous SL designation information input by the user terminal When the communication means accepts the prediction information including any of the predictions of the following, and the received prediction information includes the prediction of the numerical increase, the processing means performs processing for specifying the prediction information as positive, and the received prediction information is a numerical value. when including the expected descending performs a process of specifying the expected information and negative in the processing means, the calculated positive and negative points, detects whether matches the sign of the specified prediction information processing Performed by the processing means, when it is detected that does not match, and performing processing for the calculated point to 0 at the processing means.

本発明にあっては、指定される対象の予想情報を受信すると、予想情報の内容に応じて正負を特定すると共に、算出したポイントの正負が、特定した予想情報の正負に一致するか否かを検出し、一致しない場合はポイントを０にするので、数値の変化に対する予想をポイントベースで表現でき、ポイントに基づき予想の比較及び評価を効率的に行える。即ち、予想評価システムは、ユーザの予想が正しくない場合、そのユーザに係るポイントを０にするので、ポイントを見るだけで予想が実際の値の変化に合っていないことを判断でき、各ユーザの予想の比較及び評価を行いやすくなる。 In the present invention, when the prediction information of the target to be specified is received, the positive / negative is specified according to the content of the prediction information, and whether the calculated point's positive / negative matches the positive / negative of the specified prediction information. Since the point is set to 0 when they do not match, the prediction for the change in the numerical value can be expressed on a point basis, and the comparison and evaluation of the prediction can be efficiently performed based on the point. That is, when the prediction of the user is not correct, the prediction evaluation system sets the point related to the user to 0. Therefore, it is possible to determine that the prediction does not match the actual change of the value only by looking at the point. Easier to compare and evaluate expectations.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想評価システムが、予想対象が有する数値に関連する係数を記憶する手段から係数を読み出し、時間に応じた時間軸および数値に応じた値軸を有するグラフ上で、取得した各数値に応じて定まる面積に、読み出した係数を乗じる内容の数式に基づいて、前記処理手段でポイントを算出することを特徴とする。 Further, in the point calculation method according to the present invention, the prediction evaluation system has a time axis corresponding to the time and a value axis corresponding to the numerical value by reading the coefficient from the means for storing the coefficient related to the numerical value of the prediction target. On the graph, the processing means calculates points based on a mathematical expression that is obtained by multiplying the area determined according to each acquired numerical value by the read coefficient .

本発明にあっては、グラフ上で定まる面積に、係数を乗じた結果に基づきポイントを算出するので、対象ごとに異なった変化をする数値に対して、統一された基準でポイントを算出可能になる。なお、係数としては、例えば、数値が過去の一定期間に変動した範囲を示す値などが該当する。 In the present invention, points are calculated based on the result obtained by multiplying the area determined on the graph by a coefficient, so that points can be calculated based on a unified standard for numerical values that vary depending on the target. Become. In addition, as a coefficient, the value etc. which show the range which the numerical value fluctuated in the past fixed period correspond, for example.

本発明に係るポイント算出方法は、前記予想評価システムが、時間に応じた時間軸および数値に応じた値軸を有するグラフ上で、取得した各数値を繋ぐ線の角度を求める内容の数式に基づいて、前記処理手段でポイントを算出することを特徴とする。
本発明にあっては、グラフ上の各数値を繋ぐ線の角度に基づきポイントを算出するので、簡易な処理で統一された基準に基づく明確なポイントを算出可能となり、算出したポイントに基づく各ユーザの予想評価も容易に行える。 The point calculation method according to the present invention is based on a mathematical expression whose content is to obtain an angle of a line connecting the obtained numerical values on the graph having the time axis according to the time and the value axis according to the numerical value. The points are calculated by the processing means .
In the present invention, since the point is calculated based on the angle of the line connecting each numerical value on the graph, it becomes possible to calculate a clear point based on the standard unified by simple processing, and each user based on the calculated point It is also possible to easily evaluate the prediction.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想評価システムが、取得した各数値の差を求める内容の数式に基づいて、前記処理手段でポイントを算出することを特徴とする。
本発明にあっては、数値の差に基づきポイントを算出するので、非常に簡易な処理で統一された基準に基づく明確なポイントを容易に算出可能となり、予想評価システムのポイント算出に要する処理負担を大幅に低減できる。 Further, the point calculation method according to the present invention is characterized in that the prediction evaluation system calculates points by the processing means based on a mathematical expression with a content for obtaining a difference between acquired numerical values .
In the present invention, since the points are calculated based on the difference in numerical values, it is possible to easily calculate clear points based on the standard unified by a very simple process, and the processing burden required for the point calculation of the prediction evaluation system Can be greatly reduced.

さらに、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想評価システムが、複数のユーザ識別情報に対応付けて前記指定情報を前記通信手段で受け付けた場合、前記処理手段で複数のユーザ識別情報に対してポイントを算出しており、ポイントの大きさ順に、ポイントに対応付けられたユーザ識別情報に係るユーザの名称を並べた順位表を前記処理手段で作成する処理を行うことを特徴とする。
本発明にあっては、ポイントの大きさ順にユーザの名称を並べた順位表を作成するため、順位表を一目見るだけで、予想的中率の高いユーザがだれであるかを判別でき、予想的中率の高いユーザの予想内容をスムーズに参照することが可能となる。なお、ユーザが複数の対象を指定して予想を行っている場合は、複数の対象に対して算出されたポイントの合計値、又はポイントの平均値がユーザ識別情報に対応付けられるポイントとなって順位表の順位に反映される。 Furthermore, in the point calculation method according to the present invention, when the prediction evaluation system accepts the designation information in association with a plurality of user identification information by the communication means, the processing means applies a plurality of user identification information to the plurality of user identification information. Points are calculated, and processing for creating a ranking table in which the names of users related to user identification information associated with the points are arranged in the order of the size of the points is performed .
In the present invention, since a ranking table in which the names of users are arranged in order of point size is created, it is possible to determine who is a user with a high predictive probability by simply looking at the ranking table. It is possible to smoothly refer to the expected content of the user with a high hit rate. In addition, when the user designates a plurality of targets and makes a prediction, the total value of points calculated for the plurality of targets or the average value of the points becomes a point associated with the user identification information. It is reflected in the ranking of the ranking table.

さらにまた、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、前記予想評価システムが、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、前記処理手段で複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を前記処理手段で行い、選定した配分先候補に投資資産を均等配分する内容のポートフォリオを前記処理手段で作成する処理を行うことを特徴とする。
本発明にあっては、インターネットのような広域のネットワークを通じてユーザにより指定されてポイントを算出した予想対象を投資資産の配分先候補に選定するので、予想者を限定せずに多数の予想の集合知に基づいた予想対象が自動的に投資資産の配分先候補となる。そのため、予想に参加する人数が増加するほど、自動的に導き出される投資資産の配分先候補は自然とマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づくようになり、マーケットにおける取引資産配分の将来値に近い投資資産の配分先候補に対して、投資資産を均等に配分する内容のポートフォリオを自動作成できる。 Furthermore, in the point calculation method according to the present invention, the prediction target is a target corresponding to an investment destination, and the prediction evaluation system receives a plurality of pieces of designation information specifying the prediction target by the communication unit, and the processing unit When calculating points for multiple forecast targets, the processing means performs the process of selecting each forecast target for which points have been calculated as investment asset allocation destination candidates, and equally allocates investment assets to the selected allocation destination candidates. The processing means creates a portfolio having the content to be processed .
In the present invention, a prediction target designated by a user through a wide area network such as the Internet is selected as a candidate for allocation of investment assets. The forecast object based on knowledge automatically becomes a candidate for allocation of investment assets. Therefore, as the number of participants in the forecast increases, the investment asset allocation candidate that is automatically derived will naturally approach the future value of the transaction asset allocation in the market, and is closer to the future value of the transaction asset allocation in the market. It is possible to automatically create a portfolio whose content is allocated equally to investment asset allocation candidates.

本発明に係るポイント算出方法は、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、前記予想評価システムは、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、前記処理手段で複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を前記処理手段で行い、複数の予想対象の時価総額に係る時価総額情報を記憶する手段から、選定した配分先候補の予想対象の時価総額情報を読み出し、選定した配分先候補へ、読み出した各予想対象の時価総額情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを前記処理手段で作成する処理を行うことを特徴とする。
本発明にあっては、インターネットのような広域のネットワークを通じてユーザが指定した予想対象を投資資産の配分先候補に選定するので、投資資産の配分先候補をマーケットにおける資産配分の将来値に近づけることができ、さらに、投資資産の配分は各予想対象の時価総額情報に応じた割合で行うため、現状の予想対象の実情（マーケットの取引資産に占める予想対象の割合）を考慮して配分割合を調整した内容のポートフォリオを自動作成できる。 In the point calculation method according to the present invention, the prediction target is a target corresponding to an investee, and the prediction evaluation system receives a plurality of pieces of designation information specifying a prediction target by the communication unit, and a plurality of pieces of processing by the processing unit . When points are calculated for the forecast target, the processing means performs the process of selecting each forecast target for which the points have been calculated as investment asset allocation destination candidates, and stores market capitalization information relating to the market capitalization of a plurality of forecast targets. From the means to perform the above-mentioned portfolio allocation with the content of allocating investment assets to the selected allocation destination candidates at a ratio according to the read market capitalization information of each prediction target. It is characterized in that the processing created by the processing means is performed .
In the present invention, since the prediction target designated by the user through a wide area network such as the Internet is selected as the investment asset allocation destination candidate, the investment asset allocation destination candidate is brought close to the future value of asset allocation in the market. In addition, investment assets are allocated at a rate according to the market capitalization information of each forecast target, so the allocation ratio should be determined in consideration of the actual status of the current forecast target (the ratio of the forecast target to the trading assets in the market). Automatically create a portfolio with adjusted content.

さらに、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、前記予想評価システムが、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、前記処理手段で複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を前記処理手段で行い、複数の予想対象の過去の数値変動状況を表す変動情報を記憶する手段から、選定した配分先候補の予想対象の変動情報を読み出し、選定した配分先候補へ、読み出した変動情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを前記処理手段で作成する処理を行うことを特徴とする。
本発明にあっては、インターネットのような広域のネットワークを通じてユーザにより指定された予想対象を投資資産の配分先に選定するので、投資資産の配分先候補をマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づけることができ、さらに、各予想対象の変動情報に応じて投資資産の配分割合を決定するので、配分割合を過去の変動状況を考慮して調整した内容のポートフォリオを自動作成できる。 Furthermore, in the point calculation method according to the present invention, the prediction target is a target corresponding to an investment destination, and the prediction evaluation system receives a plurality of pieces of designation information specifying the prediction target by the communication unit, and the processing unit When points are calculated for a plurality of forecast targets , the processing means performs the process of selecting each forecast target for which points have been calculated as investment asset allocation destination candidates, and represents the past numerical fluctuation status of the plurality of forecast targets. from the means for storing the variation information, reads the variation information expected target of the selected allocation candidate, selected was the allocation candidate reads said processing means portfolio contents to allocate investments at a rate corresponding to the fluctuation information and performing processing to create in.
In the present invention, the prediction target designated by the user through a wide area network such as the Internet is selected as the investment asset allocation destination, so that the investment asset allocation destination candidate is brought close to the future value of the transaction asset allocation in the market. Further, since the allocation ratio of the investment assets is determined according to the fluctuation information of each forecast target, a portfolio having contents adjusted by considering the past fluctuation situation can be automatically created.

さらにまた、本発明に係るポイント算出方法は、前記記憶手段には、ポイントに対する基準値が記憶してあり、前記予想評価システムが、前記記憶手段に記憶された基準値を、算出した各ポイントが超えるか否かを検出する処理を前記処理手段で行い、基準値を超えるポイントを検出した場合、検出したポイントに対する予想対象を投資資産の配分先候補に前記処理手段で選定することを特徴とする。
本発明にあっては、基準値を超えた値に対する予想対象を配分先候補に選定するので、インターネットのような広域ネットワークを通じて広く集めた予想の中から予想精度の高いユーザが指定する対象が自動的に配分先候補として選定され、インターネットの集合知を利用する新しい手法により投資効率の向上を望める。なお、各ポイントに係る値としては、１つのユーザ識別情報に対応付けられる各ポイント（一人のユーザが獲得した各ポイント）の合計値、又は平均値が相当し、一般に各ユーザは複数の予想対象の予想を行うため、これらの予想によって得られるポイントの合計値、又は平均値が高いユーザは、精度の良い予想を行うものと考えられる。そのため、このような予想精度の高いユーザの予想に基づき配分先候補を選定することで、リスクを抑えると共に良好な投資効率が期待できる投資資産の配分先候補を自動で選定可能となる。 Furthermore, in the point calculation method according to the present invention, the storage means stores a reference value for the point, and each prediction point calculated by the anticipation evaluation system based on the reference value stored in the storage means The processing means performs the process of detecting whether or not it exceeds, and when a point exceeding a reference value is detected, the processing means selects a prediction target for the detected point as an investment asset allocation destination candidate. .
In the present invention, since the prediction target for the value exceeding the reference value is selected as the allocation destination candidate, the target specified by the user with high prediction accuracy is automatically selected from the predictions widely collected through the wide area network such as the Internet. As a candidate for distribution, the investment efficiency can be improved by a new method using collective intelligence of the Internet. In addition, as the value concerning each point, the total value or the average value of each point (each point acquired by one user) associated with one user identification information corresponds, and each user generally has a plurality of prediction targets. Therefore, it is considered that a user having a high total value or average value of points obtained by these predictions makes a prediction with high accuracy. Therefore, by selecting the allocation destination candidate based on the user's prediction with high prediction accuracy, it becomes possible to automatically select the allocation destination candidate of the investment asset that can suppress the risk and expect good investment efficiency.

本発明に係るポイント算出方法は、前記記憶手段には、ポイントに係る偏差値に対する基準偏差値が記憶してあり、前記予想評価システムが、複数のユーザ識別情報に対応付けて前記指定情報を前記通信手段で受け付けた場合、複数のユーザ識別情報のそれぞれに対して算出したポイントに係る偏差値を前記処理手段で算出する処理を行い、算出した偏差値が前記記憶手段に記憶された基準偏差値を超えるか否かを検出する処理を前記処理手段で行い、基準偏差値を超える偏差値を検出した場合、検出した偏差値に応じた予想対象を投資資産の配分先候補に前記処理手段で選定することを特徴とする。
本発明にあっては、算出したポイントに係る偏差値を算出すると共に、基準偏差値を超えた偏差値に応じた予想対象を配分先候補に選定するので、全予想者の中で予想精度が高いユーザを偏差値の程度に基づき適切に特定でき、それらのユーザの集合知を利用してリスクを抑えた上で良好な投資リターンが期待できる配分先候補を自動的に選定できるようになる。そのため、インターネットのような広域ネットワークを通じて集めた中の高精度の予想を利用する手法を用いて投資効率の向上を期待できる。 In the point calculation method according to the present invention, a reference deviation value with respect to a deviation value relating to a point is stored in the storage means, and the prediction evaluation system associates the designation information with a plurality of pieces of user identification information. When received by the communication means, the processing means calculates the deviation value related to the point calculated for each of the plurality of user identification information, and the calculated deviation value is stored in the storage means as a reference deviation value When the processing means detects whether or not a deviation value exceeds a reference deviation value, the processing means selects a prediction target according to the detected deviation value as an investment asset allocation destination candidate. It is characterized by doing.
In the present invention, since the deviation value related to the calculated point is calculated and the prediction target corresponding to the deviation value exceeding the reference deviation value is selected as the allocation destination candidate, the prediction accuracy is high among all predictors. It is possible to appropriately identify high users based on the degree of deviation value, and automatically select allocation destination candidates that can expect a good return on investment while using the collective intelligence of those users to suppress risks. Therefore, improvement in investment efficiency can be expected by using a method that uses high-precision predictions collected through a wide area network such as the Internet.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想評価システムが、複数のユーザ識別情報に対応付けて前記指定情報を前記通信手段で受け付けた場合、複数のユーザ識別情報のそれぞれに対して算出したポイントに係る偏差値を前記処理手段で算出する処理を行い、算出した偏差値を、該偏差値に応じたユーザ識別情報に係るユーザの名称と共に並べた表を前記処理手段で作成する処理を行うことを特徴とする。
本発明にあっては、ユーザの名称と共に偏差値が並べられるので、偏差値の値により、各ユーザの予想に対する精度を一目で把握可能となり、偏差値を各予想者の予想精度を確認する指標にできる。なお、作成する表では、算出したポイントに係る値、例えば、各ユーザが獲得したポイントの平均値も、偏差値と共に並べることが好適であり、それにより、ポイントに係る値が、全予想者において、どの程度のレベルに位置するかを把握しやすくなる。 In the point calculation method according to the present invention, when the prediction evaluation system receives the designation information in association with a plurality of pieces of user identification information, the calculation means calculates each of the plurality of pieces of user identification information. The processing means calculates the deviation value related to the point, and the processing means creates a table in which the calculated deviation value is arranged together with the user name related to the user identification information corresponding to the deviation value. It is characterized by that.
In the present invention, since deviation values are arranged together with the names of users, the accuracy of each user can be grasped at a glance by the value of the deviation value, and the deviation value is an index for confirming the prediction accuracy of each predictor. Can be. In the table to be created, it is preferable to arrange the value related to the calculated point, for example, the average value of the points acquired by each user together with the deviation value, so that the value related to the point is , It will be easier to figure out what level is located.

本発明に係る予想評価システムは、ユーザ端末で入力された予想対象を指定する指定情報を受け付ける通信手段と、受け付けた指定情報で指定される予想対象に係るユーザの予想的中率を数値的に表すポイントを算出する処理を行う処理手段とを備える予想評価システムにおいて、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する指定情報をユーザ識別情報に対応付けて前記通信手段で受け付けたことに応じて、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶するデータベース手段から、前記指定情報が指定する予想対象の数値の取得を開始する手段と、最初に取得した数値を、ユーザ情報記憶手段に前記指定情報の受け付けに係るユーザ識別情報に対応付けて記憶する処理を行う手段と、最初に数値を取得した時間より後の時間で取得した数値を、情報を記憶する手段に随時記憶する処理を行う手段と、数式を記憶する記憶手段と、記憶した前記最初に取得した数値、および前記後の時間で取得した数値をそれぞれ読み出す手段とを備え、読み出した各数値を、前記数式に代入して、前記ユーザ識別情報に対応付ける前記後の時間に係るポイントを前記処理手段で算出するようにしてあることを特徴とする。
本発明では、予想評価システムとして、多数の一般ユーザが予想の比較評価に参加できる仕組みを提供できる。 The prediction evaluation system according to the present invention includes a communication unit that accepts designation information that designates a prediction target that is input at a user terminal, and a numerical predictive predictive value of a user related to the prediction target that is designated by the received designation information. A predicting evaluation system comprising processing means for performing processing for calculating a point to represent, in response to receiving specification information specifying a prediction target having a numerical value according to time in association with user identification information by the communication means A means for starting acquisition of the numerical value of the prediction target designated by the designation information from the database means for storing a numerical value corresponding to a plurality of prediction target times, and the designation of the first obtained numerical value in the user information storage means Means for performing a process of storing in association with user identification information related to reception of information, and a numerical value acquired at a time later than the time at which the numerical value was first acquired. A means for storing information in the means for storing information as needed, a storage means for storing mathematical expressions, and a means for reading out the stored numerical values acquired at the first time and the numerical values acquired at the later time, respectively. Each numerical value is substituted into the mathematical expression, and the point relating to the later time associated with the user identification information is calculated by the processing means .
In the present invention, as a prediction evaluation system, it is possible to provide a mechanism that allows many general users to participate in a comparative evaluation of predictions.

本発明に係る予想評価システムは、前記予想対象が投資先に相当する対象であり、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、前記処理手段で複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、前記処理手段は、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を行うと共に、選定した配分先候補に投資資産を均等配分する内容のポートフォリオを作成する処理を行うようにしてあることを特徴とする。
本発明では、予想者を限定せずに多数の予想の集合知に基づいた予想対象が自動的に投資資産の配分先候補となるため、予想に参加する人数が増加するほど、自動的に導き出される投資資産の配分先候補は自然とマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づき、マーケットにおける取引資産配分の将来値に近い投資資産の配分先候補に対して、投資資産を均等に配分する内容のポートフォリオを自動作成できる。 In the prediction evaluation system according to the present invention, the prediction target is a target corresponding to an investment destination, a plurality of pieces of designation information specifying the prediction target are received by the communication unit, and the processing unit receives points for the plurality of prediction targets When the calculation means calculates, the processing means performs processing for selecting each prediction target for which points have been calculated as investment asset allocation destination candidates, and creates a portfolio having contents for equally allocating investment assets to the selected allocation destination candidates. It is characterized in that processing is performed .
In the present invention, a prediction target based on a collective intelligence of a large number of predictions without being limited to a predictor automatically becomes a candidate for allocation of investment assets. Therefore, as the number of people participating in the prediction increases, it is automatically derived. The investment asset allocation destination candidates are naturally close to the future value of the transaction asset allocation in the market, and the investment assets are equally distributed to the investment asset allocation destination candidates that are close to the future value of the transaction asset allocation in the market. Portfolio can be created automatically.

本発明に係る予想評価システムは、前記予想対象が投資先に相当する対象であり、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、前記処理手段で複数の予想対象のそれぞれに対してポイントを算出した場合、前記処理手段は、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を行うようにしてあり、複数の予想対象の時価総額に係る時価総額情報を記憶する手段から、選定した配分先候補の予想対象の時価総額情報を読み出す手段を備え、前記処理手段はさらに、選定した配分先候補へ、読み出した各予想対象の時価総額情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを作成する処理を行うようにしてあることを特徴とする。
本発明では、ユーザが指定した予想対象を投資資産の配分先候補に選定するので、投資資産の配分先候補をマーケットにおける資産配分の将来値に近づけることができ、さらに、投資資産の配分は各予想対象の時価総額情報に応じた割合で行うため、現状の予想対象の実情（マーケットの取引資産に占める予想対象の割合）を考慮して配分割合を調整した内容のポートフォリオを自動作成できる。 In the prediction evaluation system according to the present invention, the prediction target is a target corresponding to an investment destination, and a plurality of pieces of designation information specifying the prediction target are received by the communication unit, and the processing unit receives each of the plurality of prediction targets. When the points are calculated, the processing means performs a process of selecting each forecast target for which the points have been calculated as investment asset allocation destination candidates, and obtains market capitalization information relating to the market capitalization of a plurality of forecast targets. Means for reading out the market capitalization information of the forecasted target of the selected allocation destination candidate from the means for storing, and the processing means is further provided to the selected allocation destination candidate at a ratio according to the read market capitalization information of each forecasted target The present invention is characterized in that a process for creating a portfolio having contents for allocating investment assets is performed .
In the present invention, since the prediction target designated by the user is selected as the investment asset allocation destination candidate, the investment asset allocation destination candidate can be brought close to the future value of the asset allocation in the market. Since it is performed at a rate corresponding to the market capitalization information of the forecast target, it is possible to automatically create a portfolio whose content is adjusted in consideration of the current status of the forecast target (the ratio of the forecast target to the market transaction assets).

本発明に係る予想評価システムは、前記予想対象が投資先に相当する対象であり、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、前記処理手段で複数の予想対象のそれぞれに対してポイントを算出した場合、前記処理手段は、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を行うようにしてあり、複数の予想対象の過去の数値変動状況を表す変動情報を記憶する手段から、選定した配分先候補の予想対象の変動情報を読み出す手段を備え、前記処理手段はさらに、選定した配分先候補へ、読み出した各予想対象の変動情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを作成する処理を行うようにしてあることを特徴とする。
本発明では、ユーザにより指定された予想対象を投資資産の配分先に選定するので、投資資産の配分先候補をマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づけることができ、さらに、各予想対象の変動情報に応じて投資資産の配分割合を決定するので、配分割合を過去の変動状況を考慮して調整した内容のポートフォリオを自動作成できる。 In the prediction evaluation system according to the present invention, the prediction target is a target corresponding to an investment destination, and a plurality of pieces of designation information specifying the prediction target are received by the communication unit, and the processing unit receives each of the plurality of prediction targets. When the points are calculated, the processing means performs processing for selecting each prediction target for which the points have been calculated as candidates for allocation of investment assets, and represents a fluctuation representing the past numerical fluctuation status of a plurality of prediction targets. Means for reading out the fluctuation information of the forecast target of the selected allocation destination candidate from the means for storing the information, and the processing means is further provided to the selected allocation destination candidate at a ratio according to the read fluctuation information of each forecast target. The present invention is characterized in that a process for creating a portfolio having contents for allocating investment assets is performed .
In the present invention, since the forecast target designated by the user is selected as the investment asset allocation destination, the investment asset allocation destination candidate can be brought close to the future value of the transaction asset allocation in the market, and the fluctuation of each forecast target Since the allocation ratio of investment assets is determined according to the information, a portfolio whose contents are adjusted in consideration of past fluctuations can be automatically created.

また本発明に係るコンピュータプログラムは、通信インタフェース手段、第１記憶手段、および第２記憶手段を有するコンピュータに、ユーザ端末で入力された予想対象を指定する指定情報を前記通信インタフェース手段で受け付けさせて、受け付けた指定情報で指定される予想対象に係るユーザの予想的中率を数値的に表すポイントを算出する処理を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する指定情報をユーザ識別情報に対応付けて前記通信インタフェース手段で受け付けさせたことに応じて、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶するデータベース手段から、前記指定情報が指定する予想対象の数値の取得を開始する手段と、最初に取得した数値を、前記指定情報の受け付けに係るユーザ識別情報に対応付けてユーザ情報記憶手段に記憶する処理を行う手段と、最初に数値を取得した時間より後の時間で取得した数値を前記第１記憶手段に随時記憶する処理を行う手段と、記憶した前記最初に取得した数値、および前記後の時間で取得した数値をそれぞれ読み出す手段と、読み出した各数値を、前記第２記憶手段に記憶させた数式に代入して、前記ユーザ識別情報に対応付ける前記後の時間に係るポイントを算出させる手段として機能させることを特徴とする。
本発明では、コンピュータプログラムとして、多数の一般ユーザが予想の比較評価に参加できる仕組みを提供できる。 The computer program according to the present invention allows a computer having communication interface means, first storage means, and second storage means to receive designation information for designating a prediction target inputted at a user terminal by the communication interface means. , In a computer program for performing a process of calculating a point that numerically represents a predictive predictive value of a user related to an expected target specified by the received specified information, the computer has an expected target having a numerical value corresponding to time In accordance with the fact that the designation information designating the user identification information is associated with the user identification information and received by the communication interface means. Specify the means to start acquiring the target numerical value and the first acquired numerical value. Means for performing processing for storing in the user information storage means in association with user identification information related to reception of information, and storing the numerical value acquired at a time later than the time at which the numerical value was first acquired in the first storage means as needed A means for performing processing; a means for reading the first obtained numerical value stored; and a numerical value obtained at a later time; and substituting each read numerical value into an equation stored in the second storage means , And functioning as means for calculating a point relating to the later time associated with the user identification information .
In the present invention, as a computer program, it is possible to provide a mechanism that allows a large number of general users to participate in the comparative evaluation of predictions.

本発明にあっては、刻々と変化する数値に係る予想を行うユーザページの作成に必要な情報の受け付けをトリガーにして各ユーザの予想比較に関する処理を開始し、ユーザページの作成処理と各ユーザの予想比較処理との連携を図れると共に、予想者を限定しないので、容易に多数の一般ユーザが予想の比較評価に参加できる仕組みを提供できる。 In the present invention, the process for the prediction comparison of each user is started with the reception of information necessary for creating a user page that makes predictions concerning numerical values that change every moment as a trigger. Therefore, it is possible to provide a mechanism in which a large number of general users can easily participate in comparative evaluation of predictions.

また、本発明にあっては、各ユーザの予想の評価処理に使われるポイントの算出処理に連携して、ポイント、ユーザの名称、指定した対象等を載せる配信可能なユーザページを作成するので、予想を行うユーザごとの詳細な内容を他のユーザが容易に確認でき、予想に関するサービスサイトにおけるユーザのコミュニティ性を向上できる。 Further, in the present invention, in conjunction to the calculation of points used in the evaluation process expected for each user, point, name of the user, so creating a distributable user page for placing the specified object etc. In addition, other users can easily confirm the detailed contents of each user who makes a prediction, and the community of the user in the service site related to the prediction can be improved.

図５（ａ）のサイトページ３０は、中央サーバ装置１０がネットワークＮＷ上に設けるウェブサイトのトップページに該当し、ＩＤ入力受付欄３０ａ、パスワード入力受付欄３０ｂ、ログインボタン３０ｃ、及び新規会員登録ボタン３０ｄを有する。サイトページ３０は、既登録のユーザによりＩＤ入力受付欄３０ａ及びパスワード入力受付欄３０ｂに正しい情報（ユーザＩＤ及びパスワード）が入力された状態で、ログインボタン３０ｃを選択する操作をユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎの入力デバイスを通じて受け付けた場合、各欄３０ａ、３０ｂで入力を受け付けた情報と、ログインボタン３０ｃ選択の旨を中央サーバ装置１０へ送ることを規定している。また、サイトページ３０は、未登録ユーザにより新規会員登録ボタン３０ｄが選択された場合、新規会員登録ボタン３０ｄ選択の旨を中央サーバ装置１０へ送ることを規定している。 The site page 30 in FIG. 5A corresponds to the top page of the website provided by the central server device 10 on the network NW, and includes an ID input reception column 30a, a password input reception column 30b, a login button 30c, and a new member registration. It has a button 30d. The site page 30 performs an operation of selecting the login button 30c in a state where correct information (user ID and password) is input to the ID input reception column 30a and the password input reception column 30b by a registered user. If the input is accepted through the input device, the information received in the fields 30a and 30b and the selection of the login button 30c are sent to the central server device 10. In addition, site page 30, if a new member registration button 30d has been selected by the unregistered user, stipulates that send the effect of the new member registration button 30d selection to the central server device 10.

図５（ｂ）のサイトページ３１は、新規会員登録ボタン３０ｄ選択の旨が中央サーバ装置１０へ送られた場合、次に、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで表示される登録ページである。サイトページ３１は、ユーザの姓名の入力受付欄３１ａ、３１ｂ、ユーザのニックネーム（ユーザの名称に相当）の入力を受け付けるニックネーム受付欄３１ｃ、ユーザのメールアドレス受付欄３１ｄ、ユーザＩＤ（ユーザを識別するユーザ識別情報に相当）の入力を受け付けるユーザＩＤ受付欄３１ｅ、ユーザのパスワード受付欄３１ｆ、確認ボタン３１ｇ、及びキャンセルボタン３１ｈを有する。 The site page 31 in FIG. 5B is a registration page that is displayed next on the user terminals U1 to Un when the selection of the new member registration button 30d is sent to the central server device 10. The site page 31 includes a user's first and last name input reception fields 31a and 31b, a nickname reception field 31c that receives input of the user's nickname (corresponding to the user's name), a user mail address reception field 31d, and a user ID (identifies the user). A user ID reception field 31e that accepts input (equivalent to user identification information), a user password reception field 31f, a confirmation button 31g, and a cancel button 31h.

中央下部の推薦銘柄一覧表３２ｃは、ブログランキング表でトップであるユーザが推薦している銘柄の一覧を載せたものであり、自己の株価予想の参考に用いることができる。左上部のプロフィール欄３２ｄは、トップのユーザのプロフィールを確認できるので、トップのユーザが信頼に値するかなどを確認するのに用いることができる。新規銘柄推薦ボタン３２ｅは、ポートフォリオ欄３２ａに載っていない銘柄を推薦する場合に選択されるボタンであり、選択されると、選択の旨が中央サーバ装置１０へ送られて、ポートフォリオ欄３２ａに載っていない銘柄を推薦するサイトページへ遷移する処理が行われる。検索ボタン３２ｆは、ポートフォリオ欄３２ａに載っていない銘柄を検索する場合に選択されるボタンであり、選択されると、選択の旨が中央サーバ装置１０へ送られて、銘柄の検索ページへ遷移する処理が行われる。ニュース欄３２ｇは、図１に示すニュース収集サーバ４で収集されたニュースが、新しいもの順に記載されたものである。 The bottom center of the recommended stock list 32c, which has put a list of stocks that top Der Ruyu over The are recommended in a blog ranking table, it can be used as a reference of its own stock price expected. The profile field 32d at the upper left can check the profile of the top user, and can be used to check whether the top user deserves trust. The new brand recommendation button 32e is a button that is selected when a brand that is not listed in the portfolio field 32a is recommended. A process of transitioning to a site page that recommends a brand that has not been performed is performed. The search button 32f is a button that is selected when searching for a brand not listed in the portfolio field 32a. When selected, the search button 32f is sent to the central server device 10 and transitions to a brand search page. Processing is performed. The news column 32g describes the news collected by the news collection server 4 shown in FIG.

ポイント算出方法に関する処理は、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎからアップロードされた推薦銘柄を指定する指定情報、及び指定した銘柄の株価の変動を予想する予想情報を中央サーバ装置１０がユーザＩＤに対応付けて受け付けることで開始する。即ち、図８に示すサイトページ３４で、確認ボタン３４ｅが選択されることにより、アクセス中のユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎからアップロードされる銘柄の指定情報、及び予想情報等の情報を中央サーバ装置１０が受け付けたか否かを判断する（Ｓ１）。アップロードが無く、情報を受け付けていない場合（Ｓ１：ＮＯ）、中央サーバ装置１０は、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎからの情報のアップロード待ちの状態となる。また、情報を受け付けた場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、それをトリガーとして、中央サーバ装置１０が、指定情報で指定された銘柄の株価のトラッキング処理（株価データベースサーバ２から株価を取得する処理）を開始する（Ｓ２）。 In the processing related to the point calculation method, the central server device 10 accepts designation information for specifying recommended brands uploaded from the user terminals U1 to Un and forecast information for predicting fluctuations in the stock price of the designated brand in association with the user ID. Start with that. That is, when the confirmation button 34e is selected on the site page 34 shown in FIG. 8, the central server device 10 receives information such as the designation information of the brand and the expected information uploaded from the user terminals U1 to Un being accessed. It is determined whether or not it has been accepted (S1). When there is no upload and information is not received (S1: NO), the central server device 10 enters a state of waiting for upload of information from the user terminals U1 to Un. When the information is received (S1: YES), the central server device 10 starts the tracking process of the stock price specified by the specified information (the process of acquiring the stock price from the stock price database server 2) using that as a trigger. (S2).

次に、上述した図１２の第１フローチャートで説明した各段階（Ｓ２〜Ｓ６）の処理内容を詳説する。先ず、トラッキング段階（Ｓ２）の処理の詳細を説明する。中央サーバ装置１０のＭＰＵ１１は、アップロードされた指定銘柄の指定情報に基づき、株価データベースサーバ２が記憶する複数の銘柄の中から、指定銘柄の株価を要求する要求信号を株価データベースサーバ２に送信し、それにより株価データベースサーバ２から指定銘柄の株価を取得する処理を開始する。ＭＰＵ１１は、指定銘柄の株価の取得を、株価データベースサーバ２の更新に合わせて繰り返す。 Next, the processing contents of each stage (S2 to S6) described in the first flowchart of FIG. 12 described above will be described in detail. First, details of the processing in the tracking stage (S2) will be described. The MPU 11 of the central server device 10 transmits to the stock price database server 2 a request signal for requesting the stock price of the designated stock from among a plurality of stocks stored in the stock price database server 2 based on the uploaded designated stock designation information. Thereby, the process of acquiring the stock price of the designated brand from the stock price database server 2 is started. The MPU 11 repeats the acquisition of the stock price of the specified brand in accordance with the update of the stock price database server 2.

符号の説明Explanation of symbols

上記課題を解決するために本発明に係るポイント算出方法は、通信手段および処理手段を有する予想評価システムが、ユーザ端末で入力された予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で受け付けて、受け付けた指定情報で指定される予想対象に係るユーザの予想的中率を数値的に表すポイントを前記処理手段で算出するポイント算出方法において、前記予想評価システムは、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する第１の指定情報を第１のユーザ識別情報に対応付けて前記通信手段で受け付けたことに応じて、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶するデータベース手段から、前記第１の指定情報が指定する予想対象の数値を取得することを開始し、最初に取得した数値を、前記第１の指定情報の受け付けに係る第１のユーザ識別情報に対応付けてユーザ情報記憶手段に記憶し、最初に数値を取得した時間より後の時間で複数回取得する数値を、前記予想評価システムが有する情報を記憶する手段に随時記憶し、前記予想対象を指定する第２の指定情報を第２のユーザ識別情報に対応付けて前記通信手段で受け付けた場合、前記第２の指定情報を受け付けてから最初に取得した数値を、前記第２のユーザ識別情報に対応付けてユーザ情報記憶手段に記憶し、記憶した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値、前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値、および前記第２の指定情報を受け付けた後の時間で取得した数値を前記処理手段でそれぞれ読み出し、読み出した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記後の時間で取得した数値を、前記予想評価システムが有する記憶手段に記憶された数式に代入すると共に、前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記後の時間で取得した数値を前記数式に代入して、前記第１のユーザ識別情報に対応付ける前記後の時間に係るポイント、および前記第２のユーザ識別情報に対応付ける前記後の時間に係るポイントを前記処理手段でそれぞれ算出することを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, the point calculation method according to the present invention is such that a prediction evaluation system having a communication unit and a processing unit receives specification information specifying a prediction target input at a user terminal and receives the specification information. In the point calculation method in which the processing means calculates a point that numerically represents a predictive predictive value of the user related to the prediction target specified by the specified information, the prediction evaluation system includes a prediction target having a numerical value corresponding to time from the first designation information in response to reception by the communication means in association with the first user identification information, database means for storing a value corresponding to a plurality of the expected target time specified, said first the first user according to specified information starts to get the value of the expected target specifying a numeric value obtained initially, the reception of the first specifying information Stored in the User chromatography The information storage means in association with another information, first a numerical value to obtain a plurality of times at a later time than the time that has acquired the numerically, from time to time stored in a means for storing information the estimated evaluation system has When the second specifying information for specifying the prediction target is received by the communication means in association with the second user identification information, the first acquired numerical value after receiving the second specifying information is stored in the user information storage unit in association with the second user identification information, the numerical values associated with the stored first user identification information, the numerical values associated with the second user identification information, and the second reading each a numerical value obtained by time after receiving the designation information by said processing means, a numerical value obtained by numerical and said later time associated with the first user identification information read, the expected With substituted into equation stored in the storage means having valence system, the numerical value obtained in numerical and said later time associated with the second user identification information are substituted into the equation, the first user point according to the later time to be associated with the identification information, and a point according to the later time to be associated with the second user identification information and calculates respectively the processing means.

本発明に係る予想評価システムは、ユーザ端末で入力された予想対象を指定する指定情報を受け付ける通信手段と、受け付けた指定情報で指定される予想対象に係るユーザの予想的中率を数値的に表すポイントを算出する処理を行う処理手段とを備える予想評価システムにおいて、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する第１の指定情報を第１のユーザ識別情報に対応付けて前記通信手段で受け付けたことに応じて、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶するデータベース手段から、前記第１の指定情報が指定する予想対象の数値の取得を開始する手段と、最初に取得した数値を、ユーザ情報記憶手段に前記第１の指定情報の受け付けに係る第１のユーザ識別情報に対応付けて記憶する処理を行う手段と、最初に数値を取得した時間より後の時間で複数回取得する数値を、情報を記憶する手段に随時記憶する処理を行う手段と、前記予想対象を指定する第２の指定情報を第２のユーザ識別情報に対応付けて前記通信手段で受け付けた場合、前記第２の指定情報を受け付けてから最初に取得した数値を、前記第２のユーザ識別情報に対応付けて記憶する処理を行う手段と、数式を記憶する記憶手段と、記憶した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値、前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値、および前記第２の指定情報を受け付けた後の時間で取得した数値をそれぞれ読み出す手段とを備え、読み出した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記後の時間で取得した数値を、前記数式に代入すると共に、前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記後の時間で取得した数値を前記数式に代入して、前記第１のユーザ識別情報に対応付ける前記後の時間に係るポイント、および前記第２のユーザ識別情報に対応付ける前記後の時間に係るポイントを前記処理手段でそれぞれ算出するようにしてあることを特徴とする。
本発明では、予想評価システムとして、多数の一般ユーザが予想の比較評価に参加できる仕組みを提供できる。 The prediction evaluation system according to the present invention includes a communication unit that accepts designation information that designates a prediction target that is input at a user terminal, and a numerical predictive predictive value of a user related to the prediction target that is designated by the received designation information. in anticipation evaluation system and a processing unit that performs a process of calculating a point representing, in the first specifying information the communication means in association with the first user identification information that specifies the expected subject with a numerical value corresponding to the time Means for starting acquisition of the numerical value of the prediction target specified by the first designation information from the database means for storing the numerical values corresponding to the times of the plurality of prediction targets in response to the reception, and the numerical value acquired first and means for performing a process of storing in association with the first user identification information according to the reception of the first specifying information in the user information storage unit, when first obtaining the numerical The numerical value acquiring several times at a later time, and means for processing time to time stored in means for storing information, the second specifying information for specifying the expected target in association with the second user identification information the Means for performing a process of storing a numerical value acquired first after receiving the second designation information in association with the second user identification information, and a storage means for storing a mathematical expression when received by the communication means; Means for reading a numerical value associated with the stored first user identification information, a numerical value associated with the second user identification information , and a numerical value acquired at a time after receiving the second designation information with the door, the numerical values obtained by numerical values associated with the first user identification information read and after the time, as well as substituted into the equation, the numerical values associated with the second user identification information The numerical values obtained in time after the pre said substituted into the equation, according to the first point according to the later time to be associated with user identification information, and the post to be associated with the second user identification information Time The points are calculated by the processing means, respectively .
In the present invention, as a prediction evaluation system, it is possible to provide a mechanism that allows many general users to participate in a comparative evaluation of predictions.

また本発明に係るコンピュータプログラムは、通信インタフェース手段、第１記憶手段、および第２記憶手段を有するコンピュータに、ユーザ端末で入力された予想対象を指定する指定情報を前記通信インタフェース手段で受け付けさせて、受け付けた指定情報で指定される予想対象に係るユーザの予想的中率を数値的に表すポイントを算出する処理を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータを、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する第１の指定情報を第１のユーザ識別情報に対応付けて前記通信インタフェース手段で受け付けさせたことに応じて、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶するデータベース手段から、前記第１の指定情報が指定する予想対象の数値の取得を開始する手段と、最初に取得した数値を、前記第１の指定情報の受け付けに係る第１のユーザ識別情報に対応付けてユーザ情報記憶手段に記憶する処理を行う手段と、最初に数値を取得した時間より後の時間で複数回取得する数値を前記第１記憶手段に随時記憶する処理を行う手段と、前記予想対象を指定する第２の指定情報を第２のユーザ識別情報に対応付けて前記通信インタフェース手段で受け付けた場合、前記第２の指定情報を受け付けてから最初に取得した数値を、前記第２のユーザ識別情報に対応付けてユーザ情報記憶手段に記憶する処理を行う手段と、記憶した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値、前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値、および前記第２の指定情報を受け付けた後の時間で取得した数値をそれぞれ読み出す手段と、読み出した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記後の時間で取得した数値を、前記第２記憶手段に記憶させた数式に代入すると共に、前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記後の時間で取得した数値を前記数式に代入して、前記第１のユーザ識別情報に対応付ける前記後の時間に係るポイント、および前記第２のユーザ識別情報に対応付ける前記後の時間に係るポイントをそれぞれ算出させる手段として機能させることを特徴とする。
本発明では、コンピュータプログラムとして、多数の一般ユーザが予想の比較評価に参加できる仕組みを提供できる。 The computer program according to the present invention allows a computer having communication interface means, first storage means, and second storage means to receive designation information for designating a prediction target inputted at a user terminal by the communication interface means. , In a computer program for performing a process of calculating a point that numerically represents a predictive predictive value of a user related to an expected target specified by the received specified information, the computer has an expected target having a numerical value corresponding to time In response to the first designation information designating the first user identification information being associated with the first user identification information and being received by the communication interface means, from the database means for storing a number corresponding to a plurality of prediction target times, It means for starting the acquisition of the value of the expected target first designation information designating, first get Numerical, said first means for performing a process of storing in the user information storage unit in association with the first user identification information according to the received designation information multiple times at a later time than the first time obtained numerical A means for storing the numerical value to be acquired in the first storage means as needed, and a second designation information for designating the prediction target is received by the communication interface means in association with second user identification information; Means for performing a process of storing a numerical value obtained first after receiving the second designation information in association with the second user identification information in a user information storage means; and the stored first user identification information numerical values associated with the said numerical values associated with the second user identification information, and means for reading the second numerical value obtains the specification information by the time after receiving the respective read-out The numerical values obtained in numerical and the rear of the time associated with the serial first user identification information, as well as substituted into equation that is stored in the second memory means, associated with the second user identification information numerical And by substituting the numerical value acquired at the later time into the mathematical formula, the point related to the later time associated with the first user identification information , and the later time associated with the second user identification information It is characterized by functioning as means for calculating each point .
In the present invention, as a computer program, it is possible to provide a mechanism that allows a large number of general users to participate in the comparative evaluation of predictions.

本発明は、時間ごとに値が変動する対象に対して、値の変動予想を行うコミュニティサイトに多くのユーザが容易に参加できると共に、各ユーザの予想を所定基準に基づき公平に比較評価でき、且つ予想対象が投資先に相当する場合は各ユーザの予想結果に基づき投資資産の配分先候補、及びそれぞれへの配分割合を自動的に決定できるようにしたポイント算出方法、予想評価システム、及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention allows a large number of users to easily participate in a community site that predicts a change in value for an object whose value changes with time, and can compare and evaluate each user's prediction fairly based on a predetermined standard. In addition, when the forecast target corresponds to the investment destination, a point calculation method, a prediction evaluation system, and a computer that can automatically determine the allocation destination of the investment asset and the allocation ratio to each based on the prediction result of each user Regarding the program.

上記課題を解決するために本発明に係るポイント算出方法は、通信手段、処理手段、ユーザ情報記憶手段、数値記憶手段、数式記憶手段およびデータベース手段を有する予想評価システムが、ユーザ端末で入力された予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で受け付けて、受け付けた指定情報で指定される予想対象に係るユーザの予想的中率を数値的に表すポイントを前記処理手段で算出するポイント算出方法において、前記データベース手段は、外部サーバから配信されてくる複数の予想対象の時間に応じた数値を、予想対象ごとに対応付けて記憶すると共に、記憶した各予想対象の時間に応じた数値を、外部サーバから随時配信されてくる各予想対象の最新の数値に更新し、前記処理手段は、時間に応じた数値を有する一の予想対象を指定する第１の指定情報を第１のユーザ識別情報に対応付けて前記通信手段で受け付けたことに応じて、前記データベース手段から、前記第１の指定情報が指定する前記一の予想対象に対応付けられた数値を繰り返し取得することを開始し、前記第１の指定情報を受け付けたときに取得した数値を、前記第１の指定情報の受け付けに係る第１のユーザ識別情報に対応付けて前記ユーザ情報記憶手段に記憶し、前記第１の指定情報を受け付けたときより後の時間帯で、前記データベース手段から繰り返し取得する前記一の予想対象に対応付けられた数値を、前記数値記憶手段に随時記憶し、前記一の予想対象を指定する第１の指定情報を前記通信手段で受け付けた後で、前記一の予想対象を指定する第２の指定情報を第２のユーザ識別情報に対応付けて前記通信手段で受け付けた場合、前記第２の指定情報を受け付けたときに前記データベース手段から取得した前記一の予想対象に対応付けられた数値を、前記第２のユーザ識別情報に対応付けて前記ユーザ情報記憶手段に記憶し、ポイントを算出するときに、前記ユーザ情報記憶手段に記憶した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値、前記ユーザ情報記憶手段に記憶した前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値、および前記数値記憶手段に記憶した前記一の予想対象に対応付けられた最新の数値をそれぞれ読み出し、読み出した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記最新の数値を、前記数式記憶手段に記憶された数式に代入すると共に、前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記最新の数値を前記数式に代入して、前記第１のユーザ識別情報に対応付けるポイント、および前記第２のユーザ識別情報に対応付けるポイントをそれぞれ算出することを特徴とする。 In order to solve the above-described problem, a point calculation method according to the present invention includes a predictive evaluation system including a communication unit , a processing unit , a user information storage unit, a numerical storage unit, a mathematical formula storage unit, and a database unit . In the point calculation method of accepting designation information for designating a prediction target by the communication means, and calculating by the processing means a point that numerically represents a predictive predictive value of a user related to the prediction target specified by the received specification information The database means stores a numerical value corresponding to a plurality of predicted target times distributed from an external server in association with each predicted target, and stores the stored numerical value corresponding to each predicted target time to the external and updates the value of each of the predicted subject coming is needed distributed from the server, the processing means, one expected subject with a numerical value corresponding to the time In response to reception by the communication means a first designation information for designating in association with the first user identification information, from the database means, corresponding to the one expected target the first designation information designating start that repeatedly acquires Tagged number, a numerical value obtained when receiving the first specifying information, the association with the first user identification information according to the reception of the first specifying information stored in the user information storage unit, wherein in the first time period after the time that the specified information is accepted, the numerical value associated with the one predicted target repeatedly retrieved from said database means, the numeric storage unit stored at any time after the first designation information for designating the one predicted target received by the communication unit, the second designation information for designating the one expected target second user identification information If accepted by the response with and the communication unit, the numerical value associated with the said one of the expected target acquired from the data base means upon receiving said second designation information, corresponding to the second user identification information give stored in the user information storage unit, when calculating the point, the user information the stored in the storage means a first numeric value associated with the user identification information, the user information storage means and the second stored in numbers associated with the user identification information, and the numeric storage unit the latest numerical values associated with the predicted target of said one stored read their respective to the read correspondence to said first user identification information The numerical value and the latest numerical value are substituted into the mathematical formula stored in the mathematical formula storage means, and the numerical value associated with the second user identification information and the latest numerical value Are substituted into the equation, and the first user identification information in association Lupo Into, and the second feature that its Re respectively calculated correlation reportage Into the user identification information.

本発明にあっては、ユーザ識別情報に対応付けて、予想対象に関するユーザページの作成に必要な指定情報を受け付けると、指定された予想対象の数値の取得を開始するので、予想評価システムでは、予想に関するユーザページの作成に必要な情報入力をトリガーにして、各ユーザの予想比較に関する処理が始まり、ユーザページの作成処理と各ユーザの予想比較処理との連携を図れると共に、ネットワークに設けたウェブサイトを通じて多数の一般ユーザが予想比較に参加できる仕組みを提供できる。また、予想評価システムは、各ユーザの予想比較に関する処理を開始すると、相異する時間で複数の数値を取得するので、日々刻々と数値が変化する対象がリアルタイム的にトラッキングされ、トラッキング結果に基づきユーザ識別情報に対応付けるポイントを算出して、ポイントと云う一律的な基準をベースにして、ユーザに指定された対象に係る値の変動を客観的に比較評価することが可能となる。 In the present invention, in response to the designation information necessary for creating the user page related to the prediction target in association with the user identification information, since the acquisition of the numerical value of the specified prediction target starts, in the prediction evaluation system, Triggered by the input of information necessary for creating user pages related to predictions, the process related to the prediction comparison of each user starts, and the user page creation process and each user's prediction comparison process can be coordinated and the web provided in the network It is possible to provide a mechanism that allows many general users to participate in forecast comparisons through the site. In addition, when the prediction evaluation system starts processing related to each user's prediction comparison, it acquires multiple numerical values at different times, so that the object whose numerical value changes every day is tracked in real time, and based on the tracking results. Points associated with the user identification information are calculated, and based on a uniform standard called points, it is possible to objectively compare and evaluate changes in values related to the target specified by the user.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記処理手段が、ユーザ端末で入力された各ユーザ識別情報に係るユーザの名称を前記通信手段で受け付けており、受け付けたユーザの名称、前記指定情報、および算出したポイントを各ユーザ識別情報に対応付けて前記ユーザ情報記憶手段に記憶し、前記ユーザ情報記憶手段から同一のユーザ識別情報に対応付けられたユーザの名称、指定情報、およびポイントを読み出し、読み出したユーザの名称、指定情報、およびポイントを配置した配信可能なユーザページを作成する処理を行うことを特徴とする。 Further, in the point calculation method according to the present invention, the processing means accepts a user name related to each user identification information inputted at a user terminal by the communication means, and the accepted user name, the designation information, and the calculated point in association with the user identification information stored in the user information storage unit, the user information storage unit name of the user associated with the same user identification information from read designation information, and a point out, the read user name, and performs designation information, and point to create a distributable user pages arranged processing.

本発明にあっては、ユーザが入力した各情報が受け付けられると、ポイント、ユーザの名称、指定した対象等を載せる配信可能なユーザページが予想評価システムで作成される。その結果、予想を行うユーザごとの詳細な内容を他のユーザが容易に確認可能となり、予想に関するサービスサイトにおけるユーザのコミュニティ性を高められる。なお、ユーザページに載せる内容は、ポイント、ユーザの名称、指定された対象以外の項目を載せることも勿論可能であり、提供するサービスの仕様に応じて載せる内容の項目を追加してもよい。 In the present invention, when each piece of information input by the user is received, a distributable user page on which points, the name of the user, a designated target, and the like are placed is created by the prediction evaluation system. As a result, it is possible for other users to easily confirm the detailed contents of each user who makes a prediction, and the community of the user in the service site related to the prediction can be enhanced. It should be noted that the contents to be placed on the user page can of course include items other than the points, the name of the user, and the designated target, and items of contents to be placed may be added according to the specifications of the service to be provided.

さらに、本発明に係るポイント算出方法は、前記数式は、前記最新の数値が指定情報を受け付けたときに取得した数値より上昇する場合、算出するポイントが正になり、前記最新の数値が指定情報を受け付けたときに取得した数値より下降する場合、算出するポイントが負になる内容であり、前記処理手段は、ユーザ端末で入力された前記指定情報で指定される予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を前記通信手段で受け付け、受け付けた予想情報が数値上昇の予想を含む場合、算出したポイントに１を乗じる処理を行い、受け付けた予想情報が数値下降の予想を含む場合、算出したポイントに−１を乗じる処理を行うことを特徴とする。 Furthermore, the point calculation method according to the present invention, the formula, to increase than the value obtained when the latest numerical accepts the designation information, points to calculate becomes positive, the latest numerical designation information If the value falls below the value acquired when receiving the value, the point to be calculated is a negative content, and the processing means increases the future numerical value of the prediction target specified by the specification information input at the user terminal or accepts prediction information including a prediction of any numerical lowered at said communication means, when the expected information received contains a predicted numbers rise, have row processing of multiplying one of the calculated point, the expected information accepted numerical lowered If the containing expected, the process of multiplying by -1 calculated point and said line Ukoto.

本発明に係るポイント算出方法は、前記数式は、前記最新の数値が指定情報を受け付けたときに取得した数値より上昇する場合、算出するポイントが正になり、前記最新の数値が指定情報を受け付けたときに取得した数値より下降する場合、算出するポイントが負になる内容であり、前記処理手段は、ユーザ端末で入力された前記指定情報で指定される予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を前記通信手段で受け付け、受け付けた予想情報が数値上昇の予想を含む場合、予想情報を正と特定する処理を行い、受け付けた予想情報が数値下降の予想を含む場合、予想情報を負と特定する処理を行い、算出したポイントの正負が、特定した予想情報の正負に一致するか否かを検出する処理を行い、一致しないことを検出した場合、算出したポイントを０にする処理を行うことを特徴とする。 Point calculation method according to the present invention, the formula, to increase than the value obtained when the latest numerical accepts the designation information, points to calculate becomes positive, the latest figures receives designation information If the value is lower than the value acquired at the time , the calculated point is negative, and the processing means is expected to increase or decrease the future numerical value of the prediction target specified by the specification information input at the user terminal. accepted by the communication means of the expected information containing any expectations, when the expected information received contains a predicted numbers rise, it has row processing for specifying the prediction information as positive, expected expected information accepted numerical lowered if it contains, have rows process of specifying the expected information and negative, positive and negative of the calculated point, had the row processing of detecting whether or not to match the sign of the specified prediction information does not match this When detecting, the process of the calculated point to 0, characterized in row Ukoto.

本発明にあっては、指定される対象の予想情報を受信すると、予想情報の内容に応じて正負を特定すると共に、算出したポイントの正負が、特定した予想情報の正負に一致するか否かを検出し、一致しない場合はポイントを０にするので、数値の変化に対する予想をポイントベースで表現でき、ポイントに基づき予想の比較及び評価を効率的に行える。即ち、予想評価システムは、ユーザの予想が正しくない場合、そのユーザに係るポイントを０にするので、ポイントを見るだけで予想が実際の値の変化に合っていないことを判断でき、各ユーザの予想の比較及び評価を行いやすくなる。 In the present invention, when the prediction information of the specified target is received, the positive / negative is specified according to the content of the prediction information, and whether the calculated point is equal to the positive / negative of the specified prediction information or not Since the point is set to 0 when they do not match, the prediction for the change in the numerical value can be expressed on a point basis, and the comparison and evaluation of the prediction can be efficiently performed based on the point. That is, if the user's prediction is not correct, the prediction evaluation system sets the point related to the user to 0, so that it is possible to determine that the prediction does not match the actual value change by simply looking at the point. Easier to compare and evaluate expectations.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記処理手段が、前記予想評価システムが含む予想対象が有する数値に関連する係数を記憶する手段から係数を読み出し、時間に応じた時間軸および数値に応じた値軸を有するグラフ上で、ポイントを算出するときに読み出したそれぞれのユーザ識別情報に対応付けた数値および前記最新の数値に応じて定まる面積に、読み出した係数を乗じる内容の数式に基づいてポイントを算出することを特徴とする。 In the point calculation method according to the present invention, the processing means reads a coefficient from a means for storing a coefficient related to a numerical value of a prediction target included in the prediction evaluation system , and corresponds to a time axis and a numerical value corresponding to time. in the graph having a value axis, the area determined according to a number and the latest numerical values associated with each of the user identification information read when calculating the point, based on the formula of what multiplying the read coefficients and calculates the points.

本発明にあっては、グラフ上で定まる面積に、係数を乗じた結果に基づきポイントを算出するので、対象ごとに異なった変化をする数値に対して、統一された基準でポイントを算出可能になる。なお、係数としては、例えば、数値が過去の一定期間に変動した範囲を示す値などが該当する。 In the present invention, points are calculated based on the result obtained by multiplying the area determined on the graph by a coefficient, so that points can be calculated based on a unified standard for numerical values that vary depending on the target. Become. In addition, as a coefficient, the value etc. which show the range from which the numerical value was fluctuated in the past fixed period correspond, for example.

本発明に係るポイント算出方法は、前記処理手段が、時間に応じた時間軸および数値に応じた値軸を有するグラフ上で、ポイントを算出するときに読み出したそれぞれのユーザ識別情報に対応付けた数値および前記最新の数値を繋ぐ線の角度を求める内容の数式に基づいてポイントを算出することを特徴とする。
本発明にあっては、グラフ上の各数値を繋ぐ線の角度に基づきポイントを算出するので、簡易な処理で統一された基準に基づく明確なポイントを算出可能となり、算出したポイントに基づく各ユーザの予想評価も容易に行える。 In the point calculation method according to the present invention, the processing means associates with each user identification information read out when calculating points on a graph having a time axis according to time and a value axis according to a numerical value . and calculates a point based on the numerical values and formulas of the content obtaining the angle of the line connecting the latest values.
In the present invention, since the point is calculated based on the angle of the line connecting each numerical value on the graph, it becomes possible to calculate a clear point based on the standard unified by simple processing, and each user based on the calculated point Can be easily evaluated.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記処理手段が、ポイントを算出するときに読み出したそれぞれのユーザ識別情報に対応付けた数値および前記最新の数値の差を求める内容の数式に基づいてポイントを算出することを特徴とする。
本発明にあっては、数値の差に基づきポイントを算出するので、非常に簡易な処理で統一された基準に基づく明確なポイントを容易に算出可能となり、予想評価システムのポイント算出に要する処理負担を大幅に低減できる。 Further, the point calculating method according to the present invention, said processing means, based on the formula of the contents for obtaining the numerical values and the difference between the latest numerical values associated with each of the user identification information read in calculating the points Po Int is calculated.
In the present invention, since points are calculated based on the difference in numerical values, it is possible to easily calculate clear points based on a standard that is unified with very simple processing, and the processing burden required for point calculation of the prediction evaluation system Can be greatly reduced.

さらに、本発明に係るポイント算出方法は、前記処理手段が、複数のユーザ識別情報に対応付けて前記指定情報を前記通信手段で受け付けた場合、複数のユーザ識別情報に対してポイントを算出しており、ポイントの大きさ順に、ポイントに対応付けられたユーザ識別情報に係るユーザの名称を並べた順位表を作成する処理を行うことを特徴とする。
本発明にあっては、ポイントの大きさ順にユーザの名称を並べた順位表を作成するため、順位表を一目見るだけで、予想的中率の高いユーザがだれであるかを判別でき、予想的中率の高いユーザの予想内容をスムーズに参照することが可能となる。なお、ユーザが複数の対象を指定して予想を行っている場合は、複数の対象に対して算出されたポイントの合計値、又はポイントの平均値がユーザ識別情報に対応付けられるポイントとなって順位表の順位に反映される。 Furthermore, the point calculation method according to the present invention, the processing means, when received by the communication means the designated information in association with the plurality of user identification information, and calculates the points to the user identification information of multiple in which, in the order of magnitude of the point, and it performs a process to create a ranking table by arranging the name of the user according to the user identification information associated with the point.
In the present invention, since a ranking table in which the names of users are arranged in the order of the size of points is created, it is possible to determine who is a user with a high predictive probability just by looking at the ranking table. It is possible to smoothly refer to the expected content of the user with a high hit rate. In addition, when the user designates a plurality of targets and makes a prediction, the total value of points calculated for the plurality of targets or the average value of the points becomes a point associated with the user identification information. It is reflected in the ranking of the ranking table.

さらにまた、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、前記処理手段は、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を行い、選定した配分先候補に投資資産を均等配分する内容のポートフォリオを作成する処理を行うことを特徴とする。
本発明にあっては、インターネットのような広域のネットワークを通じてユーザにより指定されてポイントを算出した予想対象を投資資産の配分先候補に選定するので、予想者を限定せずに多数の予想の集合知に基づいた予想対象が自動的に投資資産の配分先候補となる。そのため、予想に参加する人数が増加するほど、自動的に導き出される投資資産の配分先候補は自然とマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づくようになり、マーケットにおける取引資産配分の将来値に近い投資資産の配分先候補に対して、投資資産を均等に配分する内容のポートフォリオを自動作成できる。 Furthermore, the point calculation method according to the present invention, the estimated subject is a subject that corresponds to invest, the processing means accepts multiple designation information designating a predicted target in the communication means, expected multiple when calculating the point on the target, we have row processing to designate the allocation candidate of investments each expected target of calculation of point, create a portfolio of contents to be evenly distributed investment assets selected the allocation destination candidates formed It is characterized in that the processing is performed.
In the present invention, since a prediction target designated by a user through a wide area network such as the Internet and calculating points is selected as an investment asset allocation destination candidate, a set of a large number of predictions without limiting the predictors Knowledge-based forecast targets automatically become investment asset allocation candidates. Therefore, as the number of participants in the forecast increases, the investment asset allocation candidate that is automatically derived will naturally approach the future value of the transaction asset allocation in the market, and is closer to the future value of the transaction asset allocation in the market. It is possible to automatically create a portfolio with content that evenly allocates investment assets to investment asset allocation candidates.

本発明に係るポイント算出方法は、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、前記処理手段は、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を行い、前記予想評価システムが含む複数の予想対象の時価総額に係る時価総額情報を記憶する手段から、選定した配分先候補の予想対象の時価総額情報を読み出し、選定した配分先候補へ、読み出した各予想対象の時価総額情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを作成する処理を行うことを特徴とする。
本発明にあっては、インターネットのような広域のネットワークを通じてユーザが指定した予想対象を投資資産の配分先候補に選定するので、投資資産の配分先候補をマーケットにおける資産配分の将来値に近づけることができ、さらに、投資資産の配分は各予想対象の時価総額情報に応じた割合で行うため、現状の予想対象の実情（マーケットの取引資産に占める予想対象の割合）を考慮して配分割合を調整した内容のポートフォリオを自動作成できる。 Point calculation method according to the present invention, the estimated subject is a subject that corresponds to invest, the processing means accepts multiple designation information designating a predicted target in the communication means, with respect to the expected target of several when calculating the point Te, it has row processing to designate the allocation candidate of investments each expected target of calculation of points, stores market capitalization information relating to the market capitalization of the plurality of predicted subject the estimated evaluation system includes from the means reads the market capitalization information expected target of the selected allocation candidate, the selected the allocation destination candidate, the contents of the portfolio to allocate investments at a rate corresponding to the total market value information for each expected target read create It is characterized by performing the process.
In the present invention, since the prediction target designated by the user through a wide area network such as the Internet is selected as the investment asset allocation destination candidate, the investment asset allocation destination candidate is brought close to the future value of asset allocation in the market. In addition, investment assets are allocated at a rate according to the market capitalization information of each forecast target, so the allocation ratio should be determined in consideration of the actual status of the current forecast target (the ratio of the forecast target to the market transaction assets) Automatically create a portfolio with adjusted content.

さらに、本発明に係るポイント算出方法は、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、前記処理手段は、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を行い、前記予想評価システムが含む複数の予想対象の過去の数値変動状況を表す変動情報を記憶する手段から、選定した配分先候補の予想対象の変動情報を読み出し、選定した配分先候補へ、読み出した変動情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを作成する処理を行うことを特徴とする。
本発明にあっては、インターネットのような広域のネットワークを通じてユーザにより指定された予想対象を投資資産の配分先に選定するので、投資資産の配分先候補をマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づけることができ、さらに、各予想対象の変動情報に応じて投資資産の配分割合を決定するので、配分割合を過去の変動状況を考慮して調整した内容のポートフォリオを自動作成できる。 Furthermore, the point calculation method according to the present invention, the estimated subject is a subject that corresponds to invest, the processing means accepts multiple designation information designating a predicted target in the communication means the expected target multiple variation when calculating the points, which have the row processing to designate the allocation candidate of investments each expected target of calculation of points, representing the past reports fluctuation situations of the plurality of predicted subject the estimated evaluation system includes relative from means for storing information, read the fluctuation information of the expected target of the selected allocation candidate, the selected the allocation destination candidate, to create a portfolio contents to allocate investments at a rate corresponding to the read variable information processing It is characterized by performing.
In the present invention, the prediction target designated by the user is selected as the investment asset allocation destination through a wide area network such as the Internet, so that the investment asset allocation destination candidate is brought close to the future value of the transaction asset allocation in the market. Further, since the allocation ratio of the investment assets is determined according to the fluctuation information of each forecast target, a portfolio having contents adjusted by considering the past fluctuation situation can be automatically created.

さらにまた、本発明に係るポイント算出方法は、前記数式記憶手段には、ポイントに対する基準値が記憶してあり、前記処理手段は、前記数式記憶手段に記憶された基準値を、算出した各ポイントが超えるか否かを検出する処理を行い、基準値を超えるポイントを検出した場合、検出したポイントに対する予想対象を投資資産の配分先候補に選定することを特徴とする。
本発明にあっては、基準値を超えた値に対する予想対象を配分先候補に選定するので、インターネットのような広域ネットワークを通じて広く集めた予想の中から予想精度の高いユーザが指定する対象が自動的に配分先候補として選定され、インターネットの集合知を利用する新しい手法により投資効率の向上を望める。なお、各ポイントに係る値としては、１つのユーザ識別情報に対応付けられる各ポイント（一人のユーザが獲得した各ポイント）の合計値、又は平均値が相当し、一般に各ユーザは複数の予想対象の予想を行うため、これらの予想によって得られるポイントの合計値、又は平均値が高いユーザは、精度の良い予想を行うものと考えられる。そのため、このような予想精度の高いユーザの予想に基づき配分先候補を選定することで、リスクを抑えると共に良好な投資効率が期待できる投資資産の配分先候補を自動で選定可能となる。 Furthermore, in the point calculation method according to the present invention, the mathematical formula storage means stores a reference value for the point, and the processing means calculates each point calculated from the reference value stored in the mathematical formula storage means. There line processing of detecting whether exceeds, when detecting a point exceeding the reference value, characterized by selecting the constant of the expected target for the detected point allocation candidate of investments.
In the present invention, an object to be predicted for a value exceeding the reference value is selected as an allocation destination candidate, so that an object specified by a user with high prediction accuracy is automatically selected from predictions widely collected through a wide area network such as the Internet. It is selected as a candidate for distribution, and investment efficiency can be improved by a new method using collective intelligence of the Internet. In addition, as the value concerning each point, the total value or the average value of each point (each point acquired by one user) associated with one user identification information corresponds, and each user generally has a plurality of prediction targets. Therefore, it is considered that a user having a high total value or average value of points obtained by these predictions makes a prediction with high accuracy. Therefore, by selecting the allocation destination candidate based on the user's prediction with high prediction accuracy, it becomes possible to automatically select the allocation destination candidate of the investment asset that can suppress the risk and expect good investment efficiency.

本発明に係るポイント算出方法は、前記数式記憶手段には、ポイントに係る偏差値に対する基準偏差値が記憶してあり、前記処理手段は、複数のユーザ識別情報に対応付けて前記指定情報を前記通信手段で受け付けた場合、複数のユーザ識別情報のそれぞれに対して算出したポイントに係る偏差値を算出する処理を行い、算出した偏差値が前記数式記憶手段に記憶された基準偏差値を超えるか否かを検出する処理を行い、基準偏差値を超える偏差値を検出した場合、検出した偏差値に応じた予想対象を投資資産の配分先候補に選定することを特徴とする。
本発明にあっては、算出したポイントに係る偏差値を算出すると共に、基準偏差値を超えた偏差値に応じた予想対象を配分先候補に選定するので、全予想者の中で予想精度が高いユーザを偏差値の程度に基づき適切に特定でき、それらのユーザの集合知を利用してリスクを抑えた上で良好な投資リターンが期待できる配分先候補を自動的に選定できるようになる。そのため、インターネットのような広域ネットワークを通じて集めた中の高精度の予想を利用する手法を用いて投資効率の向上を期待できる。 In the point calculation method according to the present invention, a reference deviation value with respect to a deviation value relating to a point is stored in the mathematical formula storage means, and the processing means associates the designation information with a plurality of pieces of user identification information. If accepted by the communication means performs the processing for leaving calculate the deviation of the point calculated for each of a plurality of user identification information, the calculated deviation exceeds a reference deviation value stored in the equation storage unit whether it has the row processing for detecting a case of detecting a deviation exceeding the reference deviation value, characterized by selecting the constant of the expected target in response to the detected deviation in the distribution destination candidate of investments.
In the present invention, the deviation value related to the calculated point is calculated, and the prediction target corresponding to the deviation value exceeding the reference deviation value is selected as the allocation destination candidate. It is possible to appropriately identify high users based on the degree of deviation value, and automatically select a distribution destination candidate that can expect a good return on investment while using the collective intelligence of those users to suppress risks. Therefore, improvement in investment efficiency can be expected by using a method that uses high-precision predictions collected through a wide area network such as the Internet.

また、本発明に係るポイント算出方法は、前記処理手段が、複数のユーザ識別情報に対応付けて前記指定情報を前記通信手段で受け付けた場合、複数のユーザ識別情報のそれぞれに対して算出したポイントに係る偏差値を算出する処理を行い、算出した偏差値を、該偏差値に応じたユーザ識別情報に係るユーザの名称と共に並べた表を作成する処理を行うことを特徴とする。
本発明にあっては、ユーザの名称と共に偏差値が並べられるので、偏差値の値により、各ユーザの予想に対する精度を一目で把握可能となり、偏差値を各予想者の予想精度を確認する指標にできる。なお、作成する表では、算出したポイントに係る値、例えば、各ユーザが獲得したポイントの平均値も、偏差値と共に並べることが好適であり、それにより、ポイントに係る値が、全予想者において、どの程度のレベルに位置するかを把握しやすくなる。 In addition, the point calculation method according to the present invention provides a point calculated for each of a plurality of user identification information when the processing means accepts the designation information in association with a plurality of user identification information by the communication means. performs processing for exiting calculate the deviation of the, the calculated deviation, and performs a process to create tables arranged along with the user name of the user identification information corresponding to the deviation value.
In the present invention, since deviation values are arranged together with the names of users, it is possible to grasp at a glance the accuracy of each user's prediction based on the value of the deviation value, and the deviation value is an index for confirming the prediction accuracy of each predictor Can be. In the table to be created, it is preferable to arrange the value related to the calculated point, for example, the average value of the points acquired by each user together with the deviation value, so that the value related to the point is , It will be easier to figure out what level is located.

本発明に係る予想評価システムは、ユーザ情報記憶手段と、数値記憶手段と、数式記憶手段と、データベース手段と、ユーザ端末で入力された予想対象を指定する指定情報を受け付ける通信手段とを備え、受け付けた指定情報で指定される予想対象に係るユーザの予想的中率を数値的に表すポイントを算出する予想評価システムにおいて、前記データベース手段は、外部サーバから配信されてくる複数の予想対象の時間に応じた数値を、予想対象ごとに対応付けて記憶すると共に、記憶した各予想対象の時間に応じた数値を、外部サーバから随時配信されてくる各予想対象の最新の数値に更新するようにしてあり、時間に応じた数値を有する一の予想対象を指定する第１の指定情報を第１のユーザ識別情報に対応付けて前記通信手段で受け付けたことに応じて、前記データベース手段から、前記第１の指定情報が指定する前記一の予想対象に対応付けられた数値の繰り返しの取得を開始する手段と、前記第１の指定情報を受け付けたときに取得した数値を、前記第１の指定情報の受け付けに係る第１のユーザ識別情報に対応付けて前記ユーザ情報記憶手段に記憶する処理を行う手段と、前記第１の指定情報を受け付けたときより後の時間帯で、前記データベース手段から繰り返し取得する前記一の予想対象に対応付けられた数値を、前記数値記憶手段に随時記憶する処理を行う手段と、前記一の予想対象を指定する第１の指定情報を前記通信手段で受け付けた後で、前記一の予想対象を指定する第２の指定情報を第２のユーザ識別情報に対応付けて前記通信手段で受け付けた場合、前記第２の指定情報を受け付けたときに前記データベース手段から取得した前記一の予想対象に対応付けられた数値を、前記第２のユーザ識別情報に対応付けて前記ユーザ情報記憶手段に記憶する処理を行う手段と、ポイントを算出するときに、前記ユーザ情報記憶手段に記憶した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値、前記ユーザ情報記憶手段に記憶した前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値、および前記数値記憶手段に記憶した前記一の予想対象に対応付けられた最新の数値をそれぞれ読み出す手段と、読み出した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記最新の数値を、前記数式記憶手段に記憶された数式に代入すると共に、前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記最新の数値を前記数式に代入して、前記第１のユーザ識別情報に対応付けるポイント、および前記第２のユーザ識別情報に対応付けるポイントをそれぞれ算出する算出手段と備えることを特徴とする。
本発明では、予想評価システムとして、多数の一般ユーザが予想の比較評価に参加できる仕組みを提供できる。 Expected evaluation system according to the present invention includes a user information storage unit, a numeric storage unit, a mathematical formula storage unit, and the database means, and communication means for receiving designation information for designating the predicted target entered by the user terminal, in expected rating system that calculates a point numerically representing the prediction hit rate of the user according to the expected target designated by the received designation information, said database means includes a plurality of predicted object distributed from the external server The numerical value according to the time is stored in association with each prediction target, and the stored numerical value according to the time of each prediction target is updated to the latest numerical value of each prediction target distributed from the external server as needed. Yes and so, with received by said communication means in association with first specifying information for specifying an expected subject with a numerical value corresponding to the time to the first user identification information And in response to, from said database means, and means for initiating a repeat of the acquisition numbers the associated one of the expected target the first designation information designating, accepts the first designation information receiving the numerical acquired, before Symbol first means in association with the first user identification information according to the reception performs a process of storing in the user information storage means for specifying information, the first specifying information when in the time zone later than the time was, and means for performing a numeric value the associated one of the expected target repeatedly retrieved from said database means, the processing time to time stored in the numerical storage means, specify the one expected target first designation information after reception by the communication means, when the second designation information for designating the one of the expected target received by the communication means in association with the second user identification information, A process of storing the numerical values associated with the expected target of the one retrieved from the database unit upon receiving a serial second specifying information, the user information storage unit in association with the second user identification information Corresponding to the first user identification information stored in the user information storage means and the second user identification information stored in the user information storage means when calculating points. A numerical value attached, a latest numerical value associated with the one prediction target stored in the numerical value storage means, a numerical value associated with the read first user identification information, and the latest numerical value Is substituted into the mathematical formula stored in the mathematical formula storage means, and the numerical value associated with the second user identification information and the latest numerical value are substituted into the mathematical formula To, characterized in that it comprises a first correlation reportage Into the user identification information, and the second user, respectively Re its association reportage Into the identification information calculation means for calculating.
In the present invention, as a prediction evaluation system, it is possible to provide a mechanism that allows many general users to participate in a comparative evaluation of predictions.

本発明に係る予想評価システムは、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、前記算出手段で複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を行う手段と、選定した配分先候補に投資資産を均等配分する内容のポートフォリオを作成する手段とを備えることを特徴とする。
本発明では、予想者を限定せずに多数の予想の集合知に基づいた予想対象が自動的に投資資産の配分先候補となるため、予想に参加する人数が増加するほど、自動的に導き出される投資資産の配分先候補は自然とマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づき、マーケットにおける取引資産配分の将来値に近い投資資産の配分先候補に対して、投資資産を均等に配分する内容のポートフォリオを自動作成できる。 In the prediction evaluation system according to the present invention, the prediction target is a target corresponding to an investment destination, a plurality of designation information for specifying the prediction target is received by the communication unit, and the calculation unit receives points for the plurality of prediction targets when calculating the, and means for creating and means for performing a process of selecting each of the predicted target of calculation of points the allocation candidate of the investments, the portfolio contents evenly distribute the investments in the selection was allocation candidate It is characterized by providing .
In the present invention, a prediction target based on a collective intelligence of a large number of predictions without limiting the predictors automatically becomes candidates for allocation of investment assets. Therefore, as the number of participants in the prediction increases, it is automatically derived. The investment asset allocation destination candidates are naturally close to the future value of the transaction asset allocation in the market, and the investment assets are equally distributed to the investment asset allocation destination candidates that are close to the future value of the transaction asset allocation in the market. Portfolio can be created automatically.

本発明に係る予想評価システムは、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、前記算出手段で複数の予想対象のそれぞれに対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を行う手段と、複数の予想対象の時価総額に係る時価総額情報を記憶する時価総額情報記憶手段と、前記時価総額情報記憶手段から、選定した配分先候補の予想対象の時価総額情報を読み出す手段と、選定した配分先候補へ、読み出した各予想対象の時価総額情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを作成する手段とを備えることを特徴とする。
本発明では、ユーザが指定した予想対象を投資資産の配分先候補に選定するので、投資資産の配分先候補をマーケットにおける資産配分の将来値に近づけることができ、さらに、投資資産の配分は各予想対象の時価総額情報に応じた割合で行うため、現状の予想対象の実情（マーケットの取引資産に占める予想対象の割合）を考慮して配分割合を調整した内容のポートフォリオを自動作成できる。 In the prediction evaluation system according to the present invention, the prediction target is a target corresponding to an investment destination, and a plurality of pieces of designation information for specifying the prediction target are received by the communication unit, and each of the plurality of prediction targets is calculated by the calculation unit. when calculating the point Te, means for performing a process of selecting each of the predicted target of calculation of points the allocation candidate of the investments, market capitalization information storage for storing market capitalization information relating to the market capitalization of the plurality of predicted subject means, from the total market value information storage means, means for reading the market capitalization information expected target of the selected allocation candidate, the selected constant and the allocation destination candidate at a rate corresponding to the total market value information for each expected target read And a means for creating a portfolio having contents for allocating investment assets.
In the present invention, since the prediction target designated by the user is selected as the investment asset allocation destination candidate, the investment asset allocation destination candidate can be brought close to the future value of the asset allocation in the market. Since it is performed at a rate corresponding to the market capitalization information of the forecast target, it is possible to automatically create a portfolio whose content is adjusted in consideration of the current status of the forecast target (the ratio of the forecast target to the market transaction assets).

本発明に係る予想評価システムは、前記予想対象は投資先に相当する対象であり、予想対象を指定する指定情報を前記通信手段で複数受け付けて、前記算出手段で複数の予想対象のそれぞれに対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定する処理を行う手段と、複数の予想対象の過去の数値変動状況を表す変動情報を記憶する変動情報記憶手段と、前記変動情報記憶手段から、選定した配分先候補の予想対象の変動情報を読み出す手段と、選定した配分先候補へ、読み出した各予想対象の変動情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを作成する手段とを備えることを特徴とする。
本発明では、ユーザにより指定された予想対象を投資資産の配分先に選定するので、投資資産の配分先候補をマーケットにおける取引資産配分の将来値に近づけることができ、さらに、各予想対象の変動情報に応じて投資資産の配分割合を決定するので、配分割合を過去の変動状況を考慮して調整した内容のポートフォリオを自動作成できる。 In the prediction evaluation system according to the present invention, the prediction target is a target corresponding to an investment destination, and a plurality of pieces of designation information for specifying the prediction target are received by the communication unit, and each of the plurality of prediction targets is calculated by the calculation unit. when calculating the point Te, variation information storing means for performing a process of selecting each of the predicted target of calculation of points the allocation candidate of the investments, the variation information representing the past reports fluctuation situations of the plurality of predicted subject storage means, from said variation information storage unit, and means for reading variable information of the expected target of the selected allocation candidate, the selected constant and the allocation destination candidate, read investments at a rate corresponding to the fluctuation information of each of the predicted subject And a means for creating a portfolio having contents to be distributed.
In the present invention, since the forecast target designated by the user is selected as the investment asset allocation destination, the investment asset allocation destination candidate can be brought close to the future value of the transaction asset allocation in the market, and the fluctuation of each forecast target Since the allocation ratio of investment assets is determined according to the information, a portfolio whose contents are adjusted in consideration of past fluctuations can be automatically created.

また本発明に係るコンピュータプログラムは、通信インタフェース手段、ユーザ情報記憶手段、第１記憶手段、数式を記憶する第２記憶手段、およびデータベース手段を有するコンピュータに、ユーザ端末で入力された予想対象を指定する指定情報を前記通信インタフェース手段で受け付けさせて、受け付けた指定情報で指定される予想対象に係るユーザの予想的中率を数値的に表すポイントを算出する処理を行わせるためのコンピュータプログラムにおいて、前記データベース手段は、外部サーバから配信されてくる複数の予想対象の時間に応じた数値を、予想対象ごとに対応付けて記憶すると共に、記憶した各予想対象の時間に応じた数値を、外部サーバから随時配信されてくる各予想対象の最新の数値に更新するようにしてあり、コンピュータを、時間に応じた数値を有する一の予想対象を指定する第１の指定情報を第１のユーザ識別情報に対応付けて前記通信インタフェース手段で受け付けたことに応じて、前記データベース手段から、前記第１の指定情報が指定する前記一の予想対象に対応付けられた数値の繰り返しの取得を開始する手段と、前記第１の指定情報を受け付けたときに取得した数値を、前記第１の指定情報の受け付けに係る第１のユーザ識別情報に対応付けて前記ユーザ情報記憶手段に記憶する処理を行う手段と、前記第１の指定情報を受け付けたときより後の時間帯で、前記データベース手段から繰り返し取得する前記一の予想対象に対応付けられた数値を前記第１記憶手段に随時記憶する処理を行う手段と、前記一の予想対象を指定する第１の指定情報を前記通信インタフェース手段で受け付けた後で、前記一の予想対象を指定する第２の指定情報を第２のユーザ識別情報に対応付けて前記通信インタフェース手段で受け付けた場合、前記第２の指定情報を受け付けたときに前記データベース手段から取得した前記一の予想対象に対応付けられた数値を、前記第２のユーザ識別情報に対応付けて前記ユーザ情報記憶手段に記憶する処理を行う手段と、ポイントを算出するときに、前記ユーザ情報記憶手段に記憶した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値、前記ユーザ情報記憶手段に記憶した前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値、および前記第１記憶手段に記憶した前記一の予想対象に対応付けられた最新の数値をそれぞれ読み出す手段と、読み出した前記第１のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記最新の数値を、前記第２記憶手段に記憶させた数式に代入すると共に、前記第２のユーザ識別情報に対応付けた数値および前記最新の数値を前記数式に代入して、前記第１のユーザ識別情報に対応付けるポイント、および前記第２のユーザ識別情報に対応付けるポイントをそれぞれ算出する手段として機能させることを特徴とする。
本発明では、コンピュータプログラムとして、多数の一般ユーザが予想の比較評価に参加できる仕組みを提供できる。 In addition, the computer program according to the present invention designates a prediction target input at a user terminal on a computer having communication interface means, user information storage means, first storage means, second storage means for storing mathematical expressions , and database means. In the computer program for causing the communication interface means to accept the specified information, and to perform a process of calculating a point that numerically represents the expected predictive value of the user related to the prediction target specified by the received specified information, The database means stores a numerical value corresponding to a plurality of prediction target times distributed from the external server in association with each prediction target, and stores the numerical value corresponding to each stored prediction target time to the external server Yes so as to update to the latest numerical value of each of the predicted target coming it is from time to time delivered from, Con Yuta, and depending particularly digits with received by the first designation information the first said communication interface means in association with the user identification information specifying an expected subject with a numerical value corresponding to the time, from the database means , Means for starting to repeatedly acquire a numerical value associated with the one prediction target designated by the first designation information, and a numerical value obtained when the first designation information is received, first means for performing a process of storing in the user information storage unit in association with the user identification information, time zone later than when receiving the first specifying information, the database according to the reception of the designation information and means for processing time to time store a numerical value the associated one of the expected target repeatedly acquired from means to the first storing means, the first specified information for specifying the one expected target After received by the communication interface means, when said second designation information for designating an expected object received by said communication interface means in association with the second user identification information, the second specifying information said means for a numerical value associated with the one predicted target acquired from the database unit, it performs a process of storing in the user information storage unit in association with the second user identification information when the accepted point when calculating the said user information numerical value associated with the stored first user identification information in the storage means, the numerical values associated with the second user identification information stored in the user information storage unit, and the Means for reading the latest numerical value associated with the one prediction object stored in the first storage means, and the read first user identification information; Associated numeric and the latest number in, as well as substituted into equation that is stored in the second memory means, associated numeric and the latest number in the second user identification information is substituted into the equation Te, wherein the function as the first correlation reportage into the user identification information, and means for calculating respective correlation reportage into the second user identification information.
In the present invention, as a computer program, it is possible to provide a mechanism that allows a large number of general users to participate in the comparative evaluation of predictions.

また、本発明にあっては、各ユーザの予想の評価処理に使われるポイントの算出処理に連携して、ポイント、ユーザの名称、指定した対象等を載せる配信可能なユーザページを作成するので、予想を行うユーザごとの詳細な内容を他のユーザが容易に確認でき、予想に関するサービスサイトにおけるユーザのコミュニティ性を向上できる。 In addition, in the present invention, in cooperation with the point calculation process used for the prediction process of each user's prediction, a distributable user page on which points, the user's name, the specified target, etc. are placed is created. Other users can easily confirm the detailed contents of each user who makes a prediction, and the community of the user in the service site related to the prediction can be improved.

図５（ａ）のサイトページ３０は、中央サーバ装置１０がネットワークＮＷ上に設けるウェブサイトのトップページに該当し、ＩＤ入力受付欄３０ａ、パスワード入力受付欄３０ｂ、ログインボタン３０ｃ、及び新規会員登録ボタン３０ｄを有する。サイトページ３０は、既登録のユーザによりＩＤ入力受付欄３０ａ及びパスワード入力受付欄３０ｂに正しい情報（ユーザＩＤ及びパスワード）が入力された状態で、ログインボタン３０ｃを選択する操作をユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎの入力デバイスを通じて受け付けた場合、各欄３０ａ、３０ｂで入力を受け付けた情報と、ログインボタン３０ｃ選択の旨を中央サーバ装置１０へ送ることを規定している。また、サイトページ３０は、未登録ユーザにより新規会員登録ボタン３０ｄが選択された場合、新規会員登録ボタン３０ｄ選択の旨を中央サーバ装置１０へ送ることを規定している。 The site page 30 in FIG. 5A corresponds to the top page of the website provided by the central server device 10 on the network NW, and includes an ID input reception column 30a, a password input reception column 30b, a login button 30c, and a new member registration. It has a button 30d. The site page 30 allows the user terminals U1 to Un to select the login button 30c in a state where correct information (user ID and password) is entered in the ID input acceptance column 30a and the password input acceptance column 30b by a registered user. If the input is accepted through the input device, the information received in the fields 30a and 30b and the selection of the login button 30c are sent to the central server device 10. Further, the site page 30 stipulates that, when a new member registration button 30d is selected by an unregistered user, a message to the effect that the new member registration button 30d is selected is sent to the central server device 10.

図５（ｂ）のサイトページ３１は、新規会員登録ボタン３０ｄ選択の旨が中央サーバ装置１０へ送られた場合、次に、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎで表示される登録ページである。サイトページ３１は、ユーザの姓名の入力受付欄３１ａ、３１ｂ、ユーザのニックネーム（ユーザの名称に相当）の入力を受け付けるニックネーム受付欄３１ｃ、ユーザのメールアドレス受付欄３１ｄ、ユーザＩＤ（ユーザを識別するユーザ識別情報に相当）の入力を受け付けるユーザＩＤ受付欄３１ｅ、ユーザのパスワード受付欄３１ｆ、確認ボタン３１ｇ、及びキャンセルボタン３１ｈを有する。 The site page 31 in FIG. 5B is a registration page that is displayed next on the user terminals U1 to Un when the selection of the new member registration button 30d is sent to the central server device 10. The site page 31 includes input and reception fields 31a and 31b for the user's first and last names, a nickname reception field 31c for receiving input of the user's nickname (corresponding to the user's name), a user's mail address reception field 31d, and a user ID (identifying the user). A user ID reception field 31e that accepts input (equivalent to user identification information), a user password reception field 31f, a confirmation button 31g, and a cancel button 31h.

ポイント算出方法に関する処理は、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎからアップロードされた推薦銘柄を指定する指定情報、及び指定した銘柄の株価の変動を予想する予想情報を中央サーバ装置１０がユーザＩＤに対応付けて受け付けることで開始する。即ち、図８に示すサイトページ３４で、確認ボタン３４ｅが選択されることにより、アクセス中のユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎからアップロードされる銘柄の指定情報、及び予想情報等の情報を中央サーバ装置１０が受け付けたか否かを判断する（Ｓ１）。アップロードが無く、情報を受け付けていない場合（Ｓ１：ＮＯ）、中央サーバ装置１０は、ユーザ端末Ｕ１〜Ｕｎからの情報のアップロード待ちの状態となる。また、情報を受け付けた場合（Ｓ１：ＹＥＳ）、それをトリガーとして、中央サーバ装置１０が、指定情報で指定された銘柄の株価のトラッキング処理（株価データベースサーバ２から株価を取得する処理）を開始する（Ｓ２）。 In the processing related to the point calculation method, the central server device 10 accepts designation information for specifying recommended brands uploaded from the user terminals U1 to Un and forecast information for predicting fluctuations in the stock price of the designated brand in association with the user ID. Start with that. That is, when the confirmation button 34e is selected on the site page 34 shown in FIG. 8, the central server device 10 receives information such as the designation information of the brand and the expected information uploaded from the user terminals U1 to Un being accessed. It is determined whether or not it has been accepted (S1). When there is no upload and information is not received (S1: NO), the central server device 10 enters a state of waiting for upload of information from the user terminals U1 to Un. When the information is received (S1: YES), the central server device 10 starts a tracking process of the stock price specified by the specified information (a process of acquiring the stock price from the stock price database server 2) using that as a trigger. (S2).

符号の説明Explanation of symbols

Claims

ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報を受け付けるサーバ装置が、予想の当否を判定する予想判定方法において、
前記サーバ装置は、
前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する指定情報、及び前記予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始し、
数値取得の開始時間と相異する時間で数値を取得した場合、開始時間で取得した数値と、前記相異する時間で取得した数値との大小を比較し、
比較の結果、開始時間で取得した数値が前記相異する時間で取得した数値に比べて小さい場合で、数値上昇の予想を含む予想情報を受け付けたとき、該予想情報が含む予想を当たりと判定することを特徴とする予想判定方法。 In a prediction determination method in which a server device that receives designation information that specifies a prediction target in association with user identification information that identifies a user via a website provided on a network determines whether the prediction is correct or not,
The server device
When receiving, via the website, specification information for specifying a prediction target having a numerical value according to time, and prediction information including prediction of either a future numerical increase or a numerical decrease of the prediction target, a plurality of From the device that stores the numerical value according to the time of the prediction target, start obtaining the numerical value of the prediction target specified in the specification information,
When the numerical value is acquired at a time different from the numerical acquisition start time, the numerical value acquired at the starting time is compared with the numerical value acquired at the different time,
As a result of the comparison, when the numerical value acquired at the start time is smaller than the numerical value acquired at the different time, and the prediction information including the prediction of the numerical increase is received, the prediction included in the prediction information is determined to be a hit. A predictive judgment method characterized by:

ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報を受け付けるサーバ装置が、前記予想対象に係るポイントを算出するポイント算出方法において、
前記サーバ装置は、
前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する対象を指定する指定情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始し、
相異する時間で複数の数値を取得した場合、取得した複数の数値に基づいて、前記ユーザ識別情報に対応付けるポイントを算出することを特徴とするポイント算出方法。 In a point calculation method in which a server device that receives designation information that specifies a prediction target in association with user identification information that identifies a user via a website provided on a network calculates a point related to the prediction target.
The server device
When specifying information specifying a target having a numerical value corresponding to time is received via the website, a prediction target specified by the specified information is stored from a device that stores numerical values corresponding to a plurality of predicted target times. Start getting the number of
A point calculation method characterized in that, when a plurality of numerical values are acquired at different times, a point associated with the user identification information is calculated based on the acquired plurality of numerical values.

前記サーバ装置は、
算出したポイント、該ポイントに対応付けたユーザ識別情報に係るユーザの名称、及び前記指定情報が指定する予想対象を載せる前記ユーザ識別情報に係るユーザのユーザページを配信可能に記憶する請求項２に記載のポイント算出方法。 The server device
The user's user page related to the user identification information on which the calculated point, the name of the user related to the user identification information associated with the point, and the prediction target designated by the designation information are placed is stored in a distributable manner. The point calculation method described.

前記サーバ装置は、
時間の経過に伴って、数値が上昇する場合、正になるようにポイントを算出し、数値が下降する場合、負になるようにポイントを算出しており、
前記ウェブサイトを介して、前記指定情報で指定される予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を受け付け、
受け付けた予想情報が数値上昇の予想を含む場合、算出したポイントに１を乗じ、
受け付けた予想情報が数値下降の予想を含む場合、算出したポイントに−１を乗じる請求項２又は請求項３に記載のポイント算出方法。 The server device
When the value increases over time, the point is calculated to be positive, and when the value decreases, the point is calculated to be negative.
Via the website, accepting prediction information including predictions of either the future numerical increase or numerical decrease of the prediction target specified by the specified information;
If the forecast information you received includes a forecast of a numerical increase, multiply the calculated point by one,
The point calculation method according to claim 2 or 3, wherein when the received prediction information includes a prediction of a numerical decrease, the calculated point is multiplied by -1.

前記サーバ装置は、
時間の経過に伴って、数値が上昇する場合、正になるようにポイントを算出し、数値が下降する場合、負になるようにポイントを算出しており、
前記ウェブサイトを介して、前記指定情報で指定される予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を受け付け、
受け付けた予想情報が数値上昇の予想を含む場合、予想情報を正と特定し、
受け付けた予想情報が数値下降の予想を含む場合、予想情報を負と特定し、
算出したポイントの正負が、特定した予想情報の正負に一致するか否かを検出し、
一致しないことを検出した場合、算出したポイントを０にする請求項２又は請求項３に記載のポイント算出方法。 The server device
When the value increases over time, the point is calculated to be positive, and when the value decreases, the point is calculated to be negative.
Via the website, accepting prediction information including predictions of either the future numerical increase or numerical decrease of the prediction target specified by the specified information;
If the received forecast information includes a forecast for a numerical increase, identify the forecast information as positive,
If the received forecast information includes a forecast for a numerical decline, identify the forecast information as negative,
Detect whether the calculated point sign matches the sign of the specified forecast information,
The point calculation method according to claim 2 or 3, wherein when the mismatch is detected, the calculated point is set to 0.

前記サーバ装置は、
予想対象が有する数値に関連する係数を記憶する装置から係数を取得し、
時間に応じた時間軸、及び数値に応じた値軸を有するグラフ上で、取得した複数の数値に応じて定まる面積に、取得した係数を乗じた結果に基づいてポイントを算出する請求項２乃至請求項５のいずれか１つに記載のポイント算出方法。 The server device
Obtain the coefficient from the device that stores the coefficient related to the numerical value of the prediction target,
A point is calculated based on a result obtained by multiplying an area determined according to a plurality of acquired numerical values by an acquired coefficient on a graph having a time axis according to time and a value axis according to a numerical value. The point calculation method according to claim 5.

前記サーバ装置は、
時間に応じた時間軸、及び数値に応じた値軸を有するグラフ上で、取得した複数の数値を繋ぐ線の角度に基づいてポイントを算出する請求項２乃至請求項５のいずれか１つに記載のポイント算出方法。 The server device
The point is calculated based on an angle of a line connecting a plurality of acquired numerical values on a graph having a time axis according to time and a value axis according to the numerical value. The point calculation method described.

前記サーバ装置は、
取得した複数の数値の差に基づいてポイントを算出する請求項２乃至請求項５のいずれか１つに記載のポイント算出方法。 The server device
The point calculation method according to any one of claims 2 to 5, wherein the points are calculated based on a difference between the plurality of acquired numerical values.

前記サーバ装置は、
複数のユーザ識別情報に対してポイントを算出し、
算出した各ポイントの大きさ順に、ポイントに対応付けられたユーザ識別情報に係るユーザの名称を並べた順位表を作成する請求項２乃至請求項８のいずれか１つに記載のポイント算出方法。 The server device
Points are calculated for multiple user identification information,
The point calculation method according to any one of claims 2 to 8, wherein a rank table is created in which user names related to user identification information associated with points are arranged in order of the calculated size of each point.

前記予想対象は投資先に相当する対象であり、
前記サーバ装置は、
複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定し、
選定した配分先候補に投資資産を均等配分する内容のポートフォリオを作成する請求項２乃至請求項９のいずれか１つに記載のポイント算出方法。 The forecast object is an object corresponding to the investee,
The server device
When calculating points for multiple forecast targets, select each forecast target for which points have been calculated as investment asset allocation candidates,
The point calculation method according to any one of claims 2 to 9, wherein a portfolio having a content for equally allocating investment assets to selected allocation destination candidates is created.

前記予想対象は投資先に相当する対象であり、
前記サーバ装置は、
複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定し、
複数の予想対象の時価総額に係る時価総額情報を記憶する装置から、選定した配分先候補の予想対象の時価総額情報を取得し、
選定した配分先候補へ、取得した各予想対象の時価総額情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを作成する請求項２乃至請求項９のいずれか１つに記載のポイント算出方法。 The forecast object is an object corresponding to the investee,
The server device
When calculating points for multiple forecast targets, select each forecast target for which points have been calculated as investment asset allocation candidates,
From the device that stores the market capitalization information related to the market capitalization of multiple forecast targets, obtain the market capitalization information of the forecast target of the selected allocation candidate,
The point calculation method according to any one of claims 2 to 9, wherein a portfolio having a content for allocating investment assets to the selected allocation destination candidates at a ratio corresponding to the acquired market capitalization information of each forecast target is created. .

前記予想対象は投資先に相当する対象であり、
前記サーバ装置は、
複数の予想対象に対してポイントを算出した場合、ポイントを算出した各予想対象を投資資産の配分先候補に選定し、
複数の予想対象の過去の数値変動状況を表す変動情報を記憶する装置から、選定した配分先候補の予想対象の変動情報を取得し、
選定した配分先候補へ、取得した変動情報に応じた割合で投資資産を配分する内容のポートフォリオを作成する請求項２乃至請求項９のいずれか１つに記載のポイント算出方法。 The forecast object is an object corresponding to the investee,
The server device
When calculating points for multiple forecast targets, select each forecast target for which points have been calculated as investment asset allocation candidates,
From the device that stores the fluctuation information representing the past numerical fluctuation status of the plurality of forecast targets, obtain the fluctuation information of the forecast target of the selected allocation candidate,
The point calculation method according to any one of claims 2 to 9, wherein a portfolio having a content for allocating investment assets to a selected allocation destination candidate at a rate corresponding to the acquired variation information is created.

前記サーバ装置は、
算出した各ポイントに係る値が基準値を超えるか否かを検出し、
基準値を超える値を検出した場合、検出した値に対する予想対象を投資資産の配分先候補に選定する請求項１０乃至請求項１２のいずれか１つに記載のポイント算出方法。 The server device
Detect whether the calculated value for each point exceeds the reference value,
13. The point calculation method according to claim 10, wherein when a value exceeding the reference value is detected, a prediction target for the detected value is selected as an investment asset allocation destination candidate.

前記サーバ装置は、
複数のユーザ識別情報に対して算出したポイントに係る偏差値を算出し、
算出した偏差値が基準偏差値を超えるか否かを検出し、
基準偏差値を超える偏差値を検出した場合、検出した偏差値に応じた予想対象を投資資産の配分先候補に選定する請求項１０乃至請求項１２のいずれか１つに記載のポイント算出方法。 The server device
Calculate a deviation value related to the points calculated for a plurality of user identification information,
Detect whether the calculated deviation value exceeds the standard deviation value,
The point calculation method according to any one of claims 10 to 12, wherein when a deviation value exceeding a reference deviation value is detected, a prediction target corresponding to the detected deviation value is selected as an investment asset allocation destination candidate.

前記サーバ装置は、
複数のユーザ識別情報に対して算出したポイントに係る偏差値を算出し、
算出した偏差値を、該偏差値に応じたユーザ識別情報に係るユーザの名称と共に並べた表を作成する請求項２乃至請求項１３のいずれか１つに記載のポイント算出方法。 The server device
Calculate a deviation value related to the points calculated for a plurality of user identification information,
The point calculation method according to any one of claims 2 to 13, wherein a table in which the calculated deviation values are arranged together with names of users related to user identification information corresponding to the deviation values is created.

ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報の受け付けを行い、予想の当否を判定する予想判定装置において、
前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する指定情報、及び前記予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する外部の装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始する手段と、
数値取得の開始時間と相異する時間で数値を取得した場合、開始時間で取得した数値と、前記相異する時間で取得した数値とを比較する手段と、
比較の結果に基づいて、前記予想情報が含む予想の当否を判定する手段と
を備えることを特徴とする予想判定装置。 In the prediction determination device that receives designation information that specifies a prediction target in association with user identification information that identifies a user via a website provided on the network, and determines whether the prediction is correct or not,
When receiving, via the website, designation information for designating a prediction target having a numerical value according to time, and prediction information including a prediction of either a future numerical increase or a numerical decrease of the prediction target, a plurality of Means for starting acquisition of the numerical value of the prediction target designated by the designation information from an external device that stores the numerical value according to the time of the prediction target;
When the numerical value is acquired at a time different from the numerical acquisition start time, the means for comparing the numerical value acquired at the start time with the numerical value acquired at the different time,
A prediction determination device comprising: means for determining whether the prediction information included in the prediction information is correct based on a result of the comparison.

ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報の受け付けを行い、前記予想対象に係るポイントを算出するポイント算出装置において、
前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する対象を指定する指定情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する外部の装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始する手段と、
相異する時間で複数の数値を取得した場合、取得した複数の数値に基づいて、前記ユーザ識別情報に対応付けるポイントを算出する手段と
を備えることを特徴とするポイント算出装置。 In a point calculation device that accepts designation information that specifies a prediction target in association with user identification information that identifies a user via a website provided on a network, and calculates a point related to the prediction target.
When specifying information specifying a target having a numerical value according to time is received via the website, it is specified by the specified information from an external device that stores numerical values corresponding to a plurality of predicted target times. A means to start obtaining the forecasted figures;
And a means for calculating a point associated with the user identification information based on the plurality of acquired numerical values when the plurality of numerical values are acquired at different times.

コンピュータに、ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報を受け付けさせて、予想の当否を判定させるためのコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータを、
前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する予想対象を指定する指定情報、及び前記予想対象の今後の数値上昇又は数値下降のいずれかの予想を含む予想情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する外部の装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始する手段と、
数値取得の開始時間と相異する時間で数値を取得した場合、開始時間で取得した数値と、前記相異する時間で取得した数値とを比較する手段と、
比較の結果に基づいて、前記予想情報が含む予想の当否を判定する手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。 In a computer program for causing a computer to accept designation information that designates a prediction target in association with user identification information for identifying a user via a website provided on a network, and to determine whether the prediction is correct or not,
Computer
When receiving, via the website, designation information for designating a prediction target having a numerical value according to time, and prediction information including a prediction of either a future numerical increase or a numerical decrease of the prediction target, a plurality of Means for starting acquisition of the numerical value of the prediction target designated by the designation information from an external device that stores the numerical value according to the time of the prediction target;
When the numerical value is acquired at a time different from the numerical acquisition start time, the means for comparing the numerical value acquired at the start time with the numerical value acquired at the different time,
A computer program that functions as means for determining whether a prediction included in the prediction information is correct based on a comparison result.

コンピュータに、ネットワーク上に設けたウェブサイトを介して、ユーザを識別するユーザ識別情報に対応付けて予想対象を指定する指定情報を受け付けさせて、前記予想対象に係るポイントを算出させるためのコンピュータプログラムにおいて、
コンピュータを、
前記ウェブサイトを介して、時間に応じた数値を有する対象を指定する指定情報を受け付けた場合、複数の予想対象の時間に応じた数値を記憶する外部の装置から、前記指定情報で指定された予想対象の数値の取得を開始する手段と、
相異する時間で複数の数値を取得した場合、取得した複数の数値に基づいて、前記ユーザ識別情報に対応付けるポイントを算出する手段として機能させることを特徴とするコンピュータプログラム。
A computer program for causing a computer to receive designation information for designating a prediction target in association with user identification information for identifying a user via a website provided on a network, and to calculate points related to the prediction target In
Computer
When specifying information specifying a target having a numerical value according to time is received via the website, it is specified by the specified information from an external device that stores numerical values corresponding to a plurality of predicted target times. A means to start obtaining the forecasted figures;
When a plurality of numerical values are acquired at different times, a computer program that functions as means for calculating a point associated with the user identification information based on the acquired plurality of numerical values.