JP2008040563A - Point calculation method, prediction evaluation system and computer program - Google Patents
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Abstract
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
11 MPU
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
17
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.
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
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
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
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
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
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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
11 MPU
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
17
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.
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
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
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
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
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
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、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.
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。 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.
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
11 MPU
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
17
Claims (19)
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:
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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