JP2004240964A - 株価予測装置及び株価予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】 信用取引に関する情報をも一体的に組み込んだ株価予測装置を用いた株価予測システムを提供する。
【解決手段】 株価予測サーバ３に、期日の翌日以降の予測株価終値を設定するための予測プログラム２７を格納しておく。予測プログラム２７の実行により、期日を基準として制度信用取引決済期限だけさかのぼった約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数を用いて、期日の翌日以降の各予測対象日付の予測信用取引残高数を算出し、算出した各予測対象日の予測信用取引残高数と対応する制度信用取引残高数の日付の実績株価終値に基づき、予測対象日付の予測株価終値を算出する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、期日までの株価実績情報を用いて期日の翌日以降の株価終値を予測する株価予測装置及びこのような株価予測装置を用いてクライアント端末に株価予測情報を提供する株価予測システムに関する。

株価の変動を予測する場合には、株価を表すための縦軸と、一日、一週間、一ヶ月又は一年といった単位期間を表すための横軸と、を有し、四角形状のローソク足と言われる認識パターンを単位期間毎に表示した株式投資用チャートが一般的に用いられている。ローソク足の下辺部及び上辺部は単位期間における始値及び終値に対応していて、上辺部の中央からは、上端が単位期間における高値を示すように高値線分が上方に延び、下辺部の中央からは、下端が単位期間における安値を示すように安値線分が下方に延びていて、上辺部が終値に対応し、下辺部が始値に対応している場合には、ローソク足は白色線図として表され（陽線）、反対に上辺部が始値に対応し、下辺部が終値に対応している場合には、ローソク足は塗りつぶされて表される（陰線）。また、ローソク足の下側には各単位期間に対応して出来高を表す棒グラフが表示される。

このような構成の株式投資用チャートでは、ローソク足が示す単位期間における始値、終値、安値及び高値の関係、及び棒グラフが示す出来高を参考として株価を予測するのであるが、チャートが見やすく構成されていないという問題があるし、また、株価を予測するためには熟練性が要求される。

そこで、株取引に不慣れな初心者であっても、株の売り時や買い時を容易かつ的確に把握できるように、コンピュータにより株価情報を処理して表示するといった株価動向予測装置も知られている（例えば特許文献１参照）。

特開２００１−３５０９１９号公報（１５頁、１９図）

しかしながら、このような株価予測装置では、制度信用取引に関する情報を予測プロセスに組み込んでいないので、株式の変動要因の正確な分析に基づいた予測を期待することはできない。

そこで、本発明は制度信用取引に関する情報をも一体的に組み込んだ株価予測装置及びこのような株価予測装置を用いた株価予測システムの提供を目的とする。

この目的を達成するための本発明の株価予測装置は、各日付の制度信用取引残高数及び実績株価終値を入力するための入力手段と、前記入力手段から入力された制度信用取引残高数及び実績株価終値を順次記憶する記憶手段と、期日、例えば、制度信用取引残高数及び実績株価終値が判明している最新日までの各日付の制度信用取引残高数及び実績株価終値を用いて期日の翌日（証券取引所の取引日）以降の各日付（証券取引所の取引日）の予測株価終値を算出する株価予測手段と、を備え、前記株価予測手段は、期日を基準として制度信用取引決済期限だけさかのぼった約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数を用いて期日の翌日以降の各予測対象日付の予測信用取引残高数を算出し、算出した各予測対象日の予測信用取引残高数と対応する、期日以前の制度信用取引残高数の日付を、この予測対象日付の算定基礎日付として抽出し、抽出した算定基礎日付の実績株価終値に基づき、予測対象日付の予測株価終値を算出して、期日の翌日以降の各日付の予測株価終値を設定するものである。このような構成により、制度信用取引残高数と、この予測信用取引残高数に関連性を有する株価変動幅とを組み込んだ株価予測が達成される。本発明の株価予測装置では、予測信用取引残高数あるいは予測株価終値の算出は、例えば翌日シュミレーションにより行なわれる。

予測対象日付の予測株価終値は、例えば、算定基礎日付の実績株価終値と、算定基礎日付の前日（算定基礎日付の直前の取引日）の実績株価終値との株価差を求め、予測対象日付の前日（予測対象日付の直前の取引日）の予測株価終値（予測対象日付が該当日の翌日である場合には、該当日の実績株価終値）にこの株価差を加えたものとして算出できる。また、算定基礎日付が複数日ある場合には、各算定基礎日付に対して求めた株価差の平均値を計算し、この平均値を予測対象日付の前日の予測株価終値に加えて予測対象日付の予測株価終値とすることができる。

算定基礎日付は、予測信用取引残高数と制度信用取引残高数との対応のほかにも、例えば、移動平均線を基準とした株価関係の対応といった要件を加えて選定してもよい。

株価予測手段は、予測対象日付の前日を基準として制度信用取引決済期限だけさかのぼった補助約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数と、期日の翌日から予測対象日付の前日までの各日付の予測信用取引残高数と、に基づき、各予測対象日付の予測信用取引残高数を順次算出するものであることが好ましい。ここでは、例えば、補助約定日が証券取引所の取引日でない場合には、制度信用取引残高数は変化しない。また、例えば期日の翌日の予測信用取引残高数は、約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数を基礎として算出される。さらに、期日の翌々日の予測信用取引残高数は、約定日の一日後（約定日の直後の証券取引所の取引日）の補助約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数と、約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数を基礎として算出された期日の翌日の予測信用取引残高数と、を基礎として算出される。さらに、期日の翌々日以降の予測対象日付の予測信用取引残高数は、期日の翌々日から制度信用取引決済期限までさかのぼった予測対象日付の前日までの各日付の制度信用取引残高数と、予測信用取引残高数を基礎として算出される。なお、補助約定日を、予測対象日付の前日を期日とする最前の約定日とすることも可能である。

また、本発明の株価予測システムは、株価予測サーバから通信回線を介してクライアント端末に株価予測情報を提供し、前記クライアント端末が提供された株価予測情報を表示し又は印刷する株価予測システムであって、前記株価予測サーバは、各日付の制度信用取引残高数及び実績株価終値を入力するための入力手段と、前記入力手段から入力された制度信用取引残高数及び実績株価終値を順次記憶する記憶手段と、期日までの各日付の制度信用取引残高数及び実績株価終値を用いて期日の翌日以降の各日付の予測株価終値を算出する株価予測手段と、前記クライアント端末からの要求に応じて、該当日の翌日以降の各日付の予測株価終値を前記クライアント端末に送信する送信手段と、を備え、前記株価予測手段は、期日を基準として制度信用取引決済期限だけさかのぼった約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数を用いて期日の翌日以降の各予測対象日付の予測信用取引残高数を算出し、算出した各予測対象日の予測信用取引残高数と対応する、期日以前の制度信用取引残高数の日付を、この予測対象日付の算定基礎日付として抽出し、抽出した算定基礎日付の実績株価終値に基づき、予測対象日付の予測株価終値を算出して、期日の翌日以降の各日付の予測株価終値を設定するものである。

また、本発明は、制度信用取引に関する情報をも一体的に組み込んだ株価予測方法の提供を目的として、期日を基準として制度信用取引決済期限だけさかのぼった約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数を用いて期日の翌日以降の各予測対象日付の予測信用取引残高数を算出するステップと、算出した各予測対象日の予測信用取引残高数と対応する制度信用取引残高数の日付を、この予測対象日付の算定基礎日付として、前記約定日から期日までを含む以前の株価情報から抽出するステップと、抽出した算定基礎日付の実績株価終値に基づき、予測対象日付の予測株価終値を算出して、期日の翌日以降の各日付の予測株価終値を設定するステップと、を備えた株価予測方法を構成する。

以上説明したように、本発明の株価予測装置又は株価予測システムを用いれば、株価変動を直接把握することができる。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。

図１は本発明に係る株価予測システムの全体構成を示す概念図である。

株価予測システム１は、株価予測サーバ（株価予測装置）３と、インターネット５（通信回線）と、インターネット５を介して株価予測サーバ３に接続される複数のクライアント端末７、９と、から構成され、クライアント端末７、９は、例えばパーソナルコンピュータで構成されていて、株価予測サーバ３と通信するためのブラウザ１１、１３をそれぞれ有している。なお、符号１５、１７は表示部である。

株価予測サーバ３は、通常のコンピュータとして周知のハードウェア構成を有し、キーボード等の入力手段１９と、ディスプレイである表示手段２０と、ハードウェアである記憶手段２１と、クライアント端末７、９と通信するための通信装置２３と、ＣＰＵ２５（プログラムやデータを一時的に格納する作業領域を構成するＲＡＭを含む）と、を備え、記憶手段２１には、予測株価データを導き出すための予測プログラム２７と、通信装置２３を制御してクライアント端末７、９と通信するための通信プログラム２９と、が格納されていて、銘柄ごとの株式データ（データテーブル）３１が記憶されている。予測プログラム２７を実行するＣＰＵ２５は株価予測手段を構成し、通信プログラム２９を実行するＣＰＵ２５と通信装置２３とは通信手段を構成する。

図２は株式データの概略を示す構成図、図３は株価予測サーバ３での株価予測過程を説明する図、図４は株価予測サーバ３の予測信用取引増減数の算出過程を説明する図である。

株価予測サーバ３で管理される株式データ３１は、表示手段２０に表示され、日々更新される（証券取引所の休日には更新されない）。株式データ３１は、銘柄ごとに分類され、該当日以前（太罫線３３の上側）のデータは実績株式データとして、期日の翌日以降（太罫線３３の下側）のデータは予測株式データとして、表形式で日付ごとに表わされるように構成されていて、株価データ３５と、制度信用取引残高数データ３７と、制度信用取引残高数データ３７から導き出される識別番号データ３８と、を備えている。株価データ３５は、各日付の株価終値を表す終値データ３９と、各日付の株価終値の前日との差を表す終値前日差データ４１と、所定日の予測終値前日差の変化を表す所定日観測値データ４３と、を有して構成され、制度信用取引残高数データ３７は、各日付の融資残高数及び貸株残高数を表す融資残高数データ４５及び貸株残高数データ４７と、各日付の融資残高数及び貸株残高数の前日からの増減数をそれぞれ表す融資増減数データ４９及び貸株増減数データ５１と、各日付の前日を基準として制度信用取引決済期限だけさかのぼった日付、すなわち各日付の決済期限までの日付の融資増数及び貸株増数をそれぞれ表す、決済期限までの融資増数データ５３及び決済期限の貸株増数データ５５と、融資増減数及び貸株増減数の関係から導き出される信用取引割合差データ５７と、融資増減数の関係及び貸株増減数の関係からそれぞれ導き出される買埋歪率データ５９及び売埋歪率データ６１と、融資残高数データ４５と買埋歪率データ５９との関係及び貸株残高数データ４７と売埋歪率データ６１との関係からそれぞれ導き出される未消化買埋数理論値データ６３及び未消化売埋数理論値データ６５と、未消化買埋数理論値データ６３と買埋歪率データ５９との関係及び未消化売埋数理論値データ６５と売埋歪率データ６１との関係からそれぞれ導き出される決済買埋数理論値データ６７及び決済売埋数理論値データ６９と、６月前の融資増数データ５３と買埋歪率データ５９との関係及び６月前の貸株増数データ５５と売埋歪率データ６１との関係からそれぞれ導き出される買埋残数理論値データ７１及び売埋残数理論値データ７３と、を有して構成されている。

株式データ３１の更新は、まず、期日の実績株価終値（終値データ３９）、実績融資残高数（融資残高数データ４５）及び実績貸株残高数（貸株残高数データ４７）を銘柄ごとに入力手段１９から入力して（Ｓ１）記憶手段２１に記憶させることにより行われる。なお、期日前の各日付の株価(株価データ３５）、制度信用取引残高数（信用取引残高数データ３７）及び識別番号（識別番号データ３８）は、実績データとしてすでに記憶手段２１に記憶されている。期日の実績株価終値、実績融資残高数及び実績貸株残高数を入力すると、予測プログラム２７により、期日の実績株価終値前日差（終値前日差データ４１）、実績融資増減数（融資増減数データ４９）及び実績貸株増減数（貸株増減数データ５１）がそれぞれ算出されて記憶手段２１に記憶される。続いて、予測プログラム２７により、記憶手段２１に記憶されている期日以前の各日付の実績融資残高数、実績貸株残高数、実績融資増減数及び実績貸株増減数に基づき、期日以後の各日付(あるいは期日及び期日の翌日以降の各予測対象日付）の、買埋歪率（買埋歪率データ５９）及び売埋歪率（売埋歪率データ６１）、未消化買埋数理論値（未消化買埋数理論値データ６３）及び未消化売埋数理論値（未消化売埋数理論値データ６５）、決済買埋数理論値（決済買埋数理論値データ６７）及び決済売埋数理論値（決済売埋数理論値データ６９）、買埋残数理論値（買埋残数理論値データ７１）及び売埋残数理論値（売埋残数理論値データ７３）が順次算出されて記憶手段２１に記憶されるとともに、これらの値から、期日の翌日以降の各予測対象日付、例えば、期日の翌日から、期日を基準として制度信用取引決済期限だけ経過した日付、すなわち期日の決済期限後の日付までの各予測対象日付の予測融資増減数（融資増減数データ４９）及び予測貸株増減数（貸株増減数データ５１）が算出されて（Ｓ２）記憶手段２１に記憶される。

次に、予測プログラム２７により、期日の制度信用取引残高数（信用取引残高数データ３７）変化などの関係性及び期日の翌日以降の予測信用取引残高数（信用取引残高数データ３７）変化などの関係性からそれぞれ、期日及び期日の翌日以降の各予測対象日付にそれぞれ識別番号（識別番号データ３８）が付与され（Ｓ３）、記憶手段２１に記憶される。そして、予測プログラム２７により、期日の翌日以降の各予測対象日付に付与された識別番号とそれぞれ等しい識別番号が付与されている期日以前の日付が、算定基礎日付としてすべて抽出され（Ｓ４）、抽出された算定基礎日付の実績株価終値前日差が、より具体的には、算定基礎日付が複数日ある場合には、すべての算定基礎日付の実績株価終値前日差の平均値が、識別番号指数とされ、この識別番号指数がそれぞれ、該当日の翌日以降の各予測対象日付の予測株価終値前日差（終値前日差データ４１）と設定されて記憶手段２１に記憶されるとともに、期日の実績株価終値に期日の翌日以降の各予測対象日付の予測株価終値前日差が加算されていくことにより、期日の翌日以降の各予測対象日付の予測株価終値（終値データ３９）が順次算出されて（Ｓ５）、記憶手段２１に記憶される。したがって、期日の翌日以降の予測株式データ（株式データ３１）は、日々のデータ更新によって変化するものとして捉えられる。

また、予測プログラム２７によって、所定日、例えば、期日の翌日以降で最前のＳＱ算出日又は月末取引日の識別番号指数（予測株価終値前日差）の、日々のデータ更新による合計値が算出されて所定日観測値（所定日観測値データ４３）として記憶手段２１に記憶される。より具体的には、期日以前で最後のＳＱ算出日又は月末取引日から期日までの期間に算出された、期日の翌日以降で最前のＳＱ算出日又は月末取引日の予測株価終値前日差の合計値が、期日の所定日観測値となる（期日に算出された所定日観測値は、所定日観測値データ４３の期日枠内に表示され、期日の前日に算出された所定日観測値は、所定日観測値データ４３の期日の前日枠内に表示される）。所定日観測値データ４３は、数週間（ＳＱ算出日又は月末取引日から最前の月末取引日又はＳＱ算出日までの期間）単位での株価の高値時期又は底値時期を見定めることを目的として設けられていて、期日以前の所定日観測値の変動具合をみることによって、期日の翌日又は翌日付近が売りどき又は買いどきかどうかといったことを把握することができる。

ここで、期日の翌日以降の各日付の予測融資増減数及び予測貸株増減数を算出する過程を、期日の翌日の予測融資増減数及び予測貸株増減数を算出する場合を具体例として説明すると、まず、予測プログラム２７により、期日を基準として制度信用取引決済期限、すなわち６ヶ月間だけさかのぼった約定日から期日までの各日付の融資増数、融資減数及び貸株増数、貸株減数がそれぞれ抽出され、期日の買埋歪率（約定日から期日までの融資減数の合計／約定日から期日までの融資増数の合計）及び売埋歪率（約定日から期日までの貸株減数の合計／約定日から期日までの貸株増数の合計）がそれぞれ算出される（Ｓ２−１）。そして、予測プログラム２７により、期日の未消化買埋数理論値（期日の融資残高数−期日の融資残高数／期日の買埋歪率）及び未消化売埋数理論値（期日の貸株残高数−期日の貸株残高数／期日の売埋歪率）が算出される（Ｓ２−２）。次に、予測プログラム２７により、期日に決済しなければならない決済買埋数理論値（（期日の前日の未消化買埋数理論値−期日の未消化買埋数理論値）×（期日の買埋歪率−１））及び決済売埋数理論値（（期日の前日の未消化売埋数理論値−期日の未消化売埋数理論値）×（期日の売埋歪率−１））算出される（Ｓ２−３）。続いて、予測プログラム２７により、約定日の融資増数及び貸株増数がそれぞれ抽出され、期日に残るべき買埋残数理論値（約定日の融資増数×（期日の買埋歪率−１））及び売埋残数理論値（約定日の貸株増数×（期日の売埋歪率−１））が算出されて（Ｓ２−４）、その後、期日の翌日の予測融資増減数（決済買埋数理論値＋買埋残数理論値）及び予測貸株増減数（決済売埋数理論値＋売埋残数理論値）が算出されることとなる（Ｓ２−５）。

同様に、期日の翌々日以降の各予測対象日付の予測融資増減数及び予測貸株増減数を算出する場合には、まず、予測プログラム２７により、各予測対象日付の前日を基準として制度信用取引決済期限だけさかのぼった補助約定日から期日翌日までの各日付の融資増数、融資減数及び貸株増数、貸株減数と、期日の翌日から予測対象日付の前日までの（予測）融資増数、融資減数及び貸株増数、貸株減数と、がそれぞれ抽出され、各予測対象日付の買埋歪率（補助約定日から各予測対象日付の前日までの融資減数の合計／補助約定日から各予測対象日付の前日までの融資増数の合計）及び売埋歪率（補助約定日から各予測対象日付の前日までの貸株減数の合計／補助約定日から各予測対象日付の前日までの貸株増数の合計）がそれぞれ算出される。そして、予測プログラム２７により、各予測対象日付の前日の未消化買埋数理論値（各予測対象日付の融資残数−各予測対象日付の融資残数／各予測対象日付の買埋歪率）及び未消化売埋数理論値（各予測対象日付の貸株残数−各予測対象日付の貸株残数／各予測対象日付の売埋歪率）が算出される（Ｓ２−２）。次に、予測プログラム２７により、各予測対象日付に決済しなければならない決済買埋数理論値（（各予測対象日付の前日の未消化買埋数理論値−各予測対象日付の未消化買埋数理論値）×（各予測対象日付の買埋歪率−１））及び決済売埋数理論値（（各予測対象日付の前日の未消化売埋数理論値−各予測対象日付の未消化売埋数理論値）×（各予測対象日付の売埋歪率−１））が算出される（Ｓ２−３）。続いて、予測プログラム２７により、補助約定日の融資増数及び貸株増数がそれぞれ抽出され、各予測対象日付に残るべき買埋残数理論値（補助約定日の融資増数×（各予測対象日付の買埋歪率−１））及び売埋残数理論値（補助約定日の貸株増数×（各予測対象日付の売埋歪率−１））が算出されて（Ｓ２−４）、その後、各予測対象日付の予測融資増減数（決済買埋数理論値＋買埋残数理論値）及び予測貸株増減数（決済売埋数理論値＋売埋残数理論値）が算出されることとなる（Ｓ２−５）。

その次に、各予測対象日付に識別番号が付与される過程をより詳しく説明すると、ここでは識別番号は４桁の数字で構成されていて、１桁目（千の位）は、算出された予測融資増減数が負（減少）で予測貸株増減数が正（増加）であれば数字１が、予測融資増減数及び予測貸株増減数がともに正（増加）であれば数字２が、予測融資増減数が正（増加）で予測貸株増減数が負（減少）であれば数字３が、予測融資増減数及び予測貸株増減数がともに負（減少）であれば数字４が、予測プログラム２７により付される。２桁目（百の位）は、各予測対象日付に対応する約定日又は補助約定日が証券取引所の休日であれば数字０が、各予測対象日付に対応する約定日又は補助約定日に、実績貸株増数のみあれば数字１が、実績融資増数及び実績貸株増数があれば数字２が、実績融資増数のみあれば数字３が、実績融資増数及び実績貸株増数がともになければ数字４が、予測プログラム２７により付される。３桁目（十の位）は、移動平均線を基準とした株価の動きを表していて、各予測対象日付の前日の株価変動線が移動平均線を上回れば数字１が、下回れば数字０が、予測プログラム２７により付される。４桁目（一の位）は、予測プログラム２７により算出される信用取引残高割合差（（第１平均値−第２平均値）／（第１平均値＋第２平均値）、第１平均値：各予測対象日付のＭ−１日前から各予測対象日付までのＭ日間の貸株増数及び融資減数の合計の平均値、第２平均値：各予測対象日付のＭ−１日前から各予測対象日付までのＭ日間の融資増数及び貸株減数の合計の平均値）の態様を表していて、信用取引残高割合差が正であれば数字１が、負であれば数字０が、予測プログラム２７により付される。なお、識別番号を、桁順を変更して構成してもよく、また、５桁乃至１２桁の数字で構成してもよい。この場合には、移動平均線自体の動きの態様や、予測信用取引残高数の算出過程である決済買又は売埋数理論値及び買・売埋残数理論値の態様などを、識別番号を構成する桁（新たに増やす桁）の要件とすることができる。

期日以前の各日付に付与された識別番号は、各日付の実績株価終値、実績融資残高数及び実績貸株残高数に基づき、各予測対象日付に識別番号を付与する手順と同様の手順で、予測プログラム２７により付与されている。すなわち、期日以前の各日付に付与された識別番号は、確定しているものである（日々のデータ更新により変化しない）。

クライアントは、株価予測サーバ３に株式データ３１の提供の要求するときには、まず、クライアント端末７、９から提供を受けたい銘柄名の入力又は選択を行なう。クライアント端末７、９から株式データ３１の提供の要求があると、株価予測サーバ３は、通信装置２３及び通信プログラム２９により、最新の株式データ３１をクライアント端末７、９に送信する。クライアント端末７、９に株価予測サーバ３から株式データ３１が受信されると、ブラウザ１１、１３により、表示部１５、１７に、入力又は選択した銘柄名の株式データ３１表示される。クライアントは、表示部１５、１７に表示された株式データ３１画面を上下にスクロールさせることで、期日以前の各日付、例えば、期日を基準として制度信用取引決済期間、すなわち６ケ月間だけさかのぼった約定日から期日までの各日付の実績株式データと、期日の翌日以降の各日付、例えば、期日の翌日から期日の６ケ月後の日付までの各日付の予測株式データと、を閲覧することができるため、数ヶ月単位での株価の変動具合を把握することが可能となる。なお、他の銘柄の株式データ３１の提供を受けたい場合には、銘柄名入力画面（図示せず）にしたがって、他の銘柄名を入力又は選択し直す。

本発明の株価予測装置及び株価予測システムを用いれば、株式についての資金効率を向上させることができる。

本発明に係る株価予測システムの全体構成を示す概念図である。 株式データの概略を示す構成図である。 株価予想サーバでの株価予測過程を説明する図である。 株価予想サーバの予測信用取引増減数の算出過程を説明する図である。

符号の説明

１ 株価予測システム
３ 株価予測サーバ（株価予測装置）
１９ 入力手段
２１ 記憶手段
２５ ＣＰＵ
２７ 予測プログラム

Claims (4)

1. 各日付の制度信用取引残高数及び実績株価終値を入力するための入力手段と、前記入力手段から入力された制度信用取引残高数及び実績株価終値を順次記憶する記憶手段と、期日までの各日付の制度信用取引残高数及び実績株価終値を用いて期日の翌日以降の各日付の予測株価終値を算出する株価予測手段と、を備え、
   前記株価予測手段は、
   期日を基準として制度信用取引決済期限だけさかのぼった約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数を用いて期日の翌日以降の各予測対象日付の予測信用取引残高数を算出し、
   算出した各予測対象日の予測信用取引残高数と対応する、期日以前の制度信用取引残高数の日付を、この予測対象日付の算定約定日付として抽出し、
   抽出した算定約定日付の実績株価終値に基づき、予測対象日付の予測株価終値を算出して、該当日の翌日以降の各日付の予測株価終値を設定する、ことを特徴とする株価予測装置。
2. 前記株価予測手段は、各予測対象日付の予測信用取引残高数を算出して識別番号を付与し、この識別番号と対応する、期日以前の制度信用取引残高数に基づいて付与された識別番号の日付を、前記算定約定日付として抽出する、ことを特徴とする、請求項１記載の株価予測装置。
3. 前記株価予測手段は、予測対象日付を基準として制度信用取引決済期限だけさかのぼった補助約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数と、期日の翌日から予測対象日付までの各日付の予測信用取引残高数と、に基づき、各予測対象日付の予測信用取引残高数を順次算出する、ことを特徴とする請求項２記載の株価予測装置。
4. 株価予測サーバから通信回線を介してクライアント端末に株価予測情報を提供し、前記クライアント端末が提供された株価予測情報を表示し又は印刷する株価予測システムであって、
   前記株価予測サーバは、各日付の制度信用取引残高数及び実績株価終値を入力するための入力手段と、前記入力手段から入力された制度信用取引残高数及び実績株価終値を順次記憶する記憶手段と、期日までの各日付の制度信用取引残高数及び実績株価終値を用いて期日の翌日以降の各日付の予測株価終値を算出する株価予測手段と、前記クライアント端末からの要求に応じて、期日の翌日以降の各日付の予測株価終値を前記クライアント端末に送信する送信手段と、を備え、
   前記株価予測手段は、
   期日を基準として制度信用取引決済期限だけさかのぼった約定日から期日までの各日付の制度信用取引残高数を用いて期日の翌日以降の各予測対象日付の予測信用取引残高数を算出し、
   算出した各予測対象日の予測信用取引残高数と対応する、期日以前の制度信用取引残高数の日付を、この予測対象日付の算定基礎日付として抽出し、
   抽出した算定基礎日付の実績株価終値に基づき、予測対象日付の予測株価終値を算出して、期日の翌日以降の各日付の予測株価終値を設定する、ように構成されている、ことを特徴とする株価予測システム。

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