JP2007233988A - 経済データ処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】波形データと、時系列に並んだ経済データとの比較を従来より柔軟に行うことができる経済データ処理システムを提供することにある。
【解決手段】コンピュータ命令処理コンポーネント群は、波形データを時系列の値の集合として入力する波形入力コンポーネント１２１と、時系列に並んだ経済データを波形データと同等とみなすための同等条件を記憶する同等条件コンポーネント１２４と、経済データを波形データと同等とみなすか否かの判断を行う比較マッチング処理コンポーネント１２５とを備え、比較マッチング処理コンポーネント１２５は、波形データのうちの何れか１つ以上の値と、経済データのうちの何れか１つ以上の値との関係が同等条件を満たす場合に経済データを波形データと同等とみなす。
【選択図】図１

Description

本発明は、経済データを処理するシステム及び方法に関し、投資対象、金融情報、企業の財務諸表を分析するシステム及び方法に関する。

また、商品取引のシミュレーションを行って、売買結果を出力する商品売買模擬システム及び商品売買模擬方法に関する。

また、実際に商品取引を実行する商品売買システム及び商品売買方法に関する。

近年、銀行金利が大変低くなっており、資産の運用を預貯金のみに頼っていると、物価の上昇などにより貨幣価値がマイナスになってしまう可能性もある。

そこで、預貯金以外の運用手段（具体的には、株式、債券、投資信託、外貨商品、為替、商品先物、指数先物、オプション、デリバティブ、貴金属など）を活用して、資産を有効に運用することが重要になってきており、特に比較的容易な株式投資を日常的に行う投資家が増えている。

一方、数多くの投資対象の中から、最適なものを選び、最適なタイミングで投資を行うためには、非常に多くの情報を分析する労力を必要とする。多くの場合、経済データの分析は、価格、出来高、営業利益率、一株あたりの利益、配当利回り、財務諸表の各項目など、値の情報を他の同業種の銘柄や、過去の値、有利子負債額と売上高などの関連性の考えられる値など、別の値と比較したり、値自体を検討することで総合的に行われる。また、値の増減の仕方を分析する際は、前年度比１２０％といった増減率の値を比較、検討したり、グラフやチャートに値を連続的にプロットし、それを目で見た印象を元に、変化の特徴を認識することで、さらに総合的に分析を行う必要があった。

これら非常に多くの情報を分析する労力を軽減するシステムとして、例えば、配当利回りが２％以上で、株主資本比率が８０％以上で、昨年からの経常利益の変化率が２０％以上で、過去５年の売上高の平均値よりも今期の売上高が大きいなど、値が一定の範囲にあるという条件を満たす銘柄を検索する仕組みが存在する。しかしながら、最近の価格変動の状況、株主資本比率の変化の状況、経常利益の変化の状況、売上高の状況など、値の変化の仕方を詳細に認識するためには、値をプロットしたグラフやチャートを目で見て確認する必要がある。

また、例えば、波形データの特徴を認識するための方法として、移動平均や、テクニカル指標と呼ばれる計算値が知られている。例えば、図１２（ａ）に示すグラフのような価格データにおいて１０期間毎に移動平均を求める場合、最初の移動平均は、図１２（ｂ）に示すように、Ａ点〜Ｊ点の１０個の値を平均することで求められる。これをＫ点とする。そして、波形データを加工した現在値（平均値）Ｋを、現在の価格データＪと比較することで波形データの特徴を把握して、売買条件を指定することができる。しかしながら、移動平均その他のテクニカル指標においては、同一の値で場合あっても、図１３に示すように実際には元の波形データの形状が異なる場合がある。したがって、例えば、複数の平均値やテクニカル指標の条件を組み合わせたり、図１２（ｃ）に示すように平均値が現在値の時間軸にプロットされたものを最終的に目で見て判断する必要がある。なお、現在の値を過去や未来の位置にプロットしたり、過去の値を現在や未来の位置にプロットしても同様である。

また、例えば、波形データの特徴を表すチャートグラフ構成方法として、ローソク足などの方法が知られている。ローソク足は、始値、高値、安値、終値の属性を特徴として扱い、目視によって波形データの特徴をつかむことが可能である。しかしながら、高値と安値の前後関係や、どのあたりで、どの程度の変動が、何回、どのように起こったかというような、始値、高値、安値、終値の価格軸上での値以外の情報は、扱うことができない。例えば、図１４（ａ）に示す白いローソクは、図１４（ｂ）〜（ｄ）に示すような全く異なる波形データから得られるものである。このように、ローソク足その他のチャートグラフにおいても、移動平均と同様に、同一の表現であっても、実際には元の波形データの形状が異なる場合があり、データの時系列変動を図示したチャートを目で確認して、総合的な分析を行う必要がある。

また、例えば、近年、ＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ）と呼ばれる、文書やデータの意味や構造を記述するためのマークアップ言語を用いて、企業の財務諸表、会計情報をコンピュータを用いて電子的に、統一的に処理するためのＸＢＲＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｒｅｐｏｒｔｉｎｇ Ｌａｎｇｕａｇｅ）という仕組みが作られつつある。今後、今まで以上に経済データの値が増えていき、非常に多くの経済データを処理するシステムの重要性が高まると考えられる。

このような中、時系列データを、期間の異なる移動平均値、現在値、テクニカル指標の値など、値の大小比較によって、波形の場合分けを行い、チャートを分類することで、数多くのチャートを見る労力を軽減したり、独自の色分けなどを定義することで表示の仕方を工夫し、チャートを見やすくする技術が存在する（例えば特許文献１参照）。

また、視覚的な表示方法の工夫により、相場参加者が、目視によって、個別銘柄と同時に全体の相場状況も把握できるような装置が提案されている（特許文献２参照）。

また、価格に関する情報、時間に関する情報、注文履歴、約定履歴に関する情報に基づいて、注文の値段、注文の時間、指値成行などの注文の種類を指定することで、自動的に売買注文を行うシステムが提案されている（特許文献３参照）。

また、移動平均からの乖離幅の値に基づいて、取引タイミングの決定を行い、チャートに売買タイミングを表すマークを表示することで投資家を支援する、売買取引シミュレーション装置が提案されている（特許文献４参照）。

また、売買の条件を受け取ることで、自動的に売買注文を処理する装置が提案されている（特許文献５参照）。

また、銘柄の属性、テクニカル分析、ファンダメンタル分析により、銘柄を選定した結果をユーザに通知し、さらに売買シミュレーションによって、銘柄の選定と売買タイミングの決定を支援する装置が提案されている（特許文献６参照）。

また、コンピュータを使用して、データ通信ネットワークを通じて、自動的に売買注文を処理するシステムが提案されている（特許文献７参照）。
特開２００３−８５３８１ 特開２００３−１３２２１４ 特開２００４−５４６４３ 特開２００４−１１８６９７ 特開２００１−１５５０８６ 特開２００２−２４５４７ 特表２００２−５４３４８１

しかしながら、特許文献２などの従来の技術においては、波形パターン毎に異なる分類条件が予め対応付けられていなければ、時系列的データを波形パターンに分類することができないので、予め定められた波形パターンにしか時系列的データを分類できないという問題がある。

また、同一の波形パターンであっても、対応付けられる分類条件がパターン分類アルゴリズムによって異なるので、予め定められたパターン分類アルゴリズムによってしか時系列的データを分類できないという問題もある。

本発明は、上記の問題点を解決する為になされたものであり、波形データと、時系列に並んだ経済データとの比較を従来より柔軟に行うことができる経済データ処理システムを提供することを目的とする。

本発明の経済データ処理システムは、波形データを時系列の値の集合として入力する波形入力手段と、時系列に並んだ経済データを前記波形データと同等とみなすための同等条件を記憶する同等条件記憶手段と、前記経済データを前記波形データと同等とみなすか否かの判断を行う同等判断手段とを備え、前記同等判断手段は、前記波形データのうちの何れか１つ以上の値と、前記経済データのうちの何れか１つ以上の値との関係が前記同等条件を満たす場合に前記経済データを前記波形データと同等とみなすことを特徴とする。

また、本発明の経済データ処理システムは、同等とみなすレベルである許容誤差を入力する誤差範囲入力手段を備え、前記同等条件記憶手段は、複数の前記許容誤差のそれぞれに対応付けられた前記同等条件をそれぞれ記憶し、前記同等判断手段は、前記誤差範囲入力手段によって入力された前記許容誤差に対応付けられた前記同等条件を使用して前記判断を行うことが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記許容誤差のレベルには、全ての前記経済データを前記波形データと同等とみなすレベルと、全ての前記経済データを前記波形データと同等とみなさないレベルと、それらのレベルの間に段階的に設けられたレベルとがあることが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記同等判断手段は、前記誤差範囲入力手段によって前記許容誤差が変更される度に前記判断を再び行うことが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムは、前記同等判断手段が前記波形データと同等とみなす前記経済データの数を前記同等条件に対して統計を取る統計手段を備え、前記同等条件記憶手段は、前記同等判断手段が前記波形データと同等とみなす前記経済データの数の前記レベル毎の分布が所定の分布になるように、前記許容誤差に対応付けられる前記同等条件を前記統計手段によって取られた統計値に基づいて変更することが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムは、前記波形データ及び前記経済データの少なくとも一方を変換することによって前記波形データ及び前記経済データを共通の尺度に合わせるデータ変換手段を備え、前記同等判断手段は、前記データ変換手段によって前記共通の尺度に合わせられた前記波形データ及び前記経済データを使用して前記判断を行うことが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記データ変換手段は、前記波形データ及び前記経済データを所定の法則に従ってそれぞれ文字列に置き換えることによって前記共通の尺度に合わせ、前記同等判断手段は、前記波形データの前記値を置き換えた前記文字列と、前記経済データの前記値を置き換えた前記文字列との関係が前記同等条件を満たすか否かの前記判断を文字検索によって行うことが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記データ変換手段は、前記波形データ及び前記経済データが異なる通貨単位の価格データである場合に、前記波形データ及び前記経済データの少なくとも一方を変換することによって前記波形データ及び前記経済データを共通の単位の価格データにすることが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記波形入力手段は、画面に表示された波形のうち指定された範囲の波形に相当するデータを前記波形データとして入力することが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記経済データは、取り引き価格が変動する商品銘柄の価格変動データであり、前記経済データ処理システムは、前記商品銘柄の仮想の売買の結果をシミュレーションするシステムであって、前記同等判断手段が前記価格変動データを前記波形データと同等とみなしたことを前記売買の契機とすることが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムは、前記経済データのうち所定の期間のデータに関して前記経済データから所定の統計を取ってその統計値を前記シミュレーションの開始前に予め保存する統計保存手段を備え、前記経済データ処理システムは、前記所定の期間のデータを前記波形データとするときのシミュレーション結果として前記所定の期間のデータに関して前記統計保存手段によって保存された前記統計値を表示することが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記経済データは、取り引き価格が変動する商品銘柄の価格変動データであり、前記経済データ処理システムは、前記商品銘柄の自動の売買を行うシステムであって、前記同等判断手段が前記価格変動データを前記波形データと同等とみなしたことを前記売買の契機とすることが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムは、前記商品銘柄の仮想の売買の結果をシミュレーションするシステムである場合、シミュレーションで使用した前記波形データを前記自動の売買に引き継ぐことが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記波形入力手段は、前記商品銘柄を買うタイミングを指定するための買い波形データと、前記商品銘柄を売るタイミングを指定するための売り波形データとを前記波形データとして入力し、前記経済データ処理システムは、前記同等判断手段が前記価格変動データを前記買い波形データと同等とみなしたことを前記商品銘柄を買う契機とし、前記同等判断手段が前記価格変動データを前記売り波形データと同等とみなしたことを前記商品銘柄を売る契機とすることが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムは、前記同等判断手段によって互いに同等とみなされる前記経済データ同士を同一のグループに分類する同等波形グループ化手段と、前記経済データをアイコンによって表示領域に表示する表示手段と、前記アイコンの外観及び表示位置を前記グループ毎に対応付けた対応付け手段とを備えることが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記対応付け手段は、前記アイコンの外観及び表示位置を前記グループ以外に前記経済データの属性にも対応付けることが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記対応付け手段は、所定の条件により、前記アイコン同士の相対的外観と相対位置を決めることが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記対応付け手段は、所定の条件により、前記アイコンを所定の外観で前記表示領域内の絶対位置に決めることが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記表示手段は、連続的に表示を更新することが好ましい。

また、本発明の経済データ処理システムの前記表示手段は、複数の前記経済データのうち所定の条件に最も近い経済データの前記アイコンを前記表示領域の所定の位置に表示することが好ましい。

また、本発明の経済データ処理プログラムは、波形データを時系列の値の集合として入力する波形入力手段と、時系列に並んだ経済データを前記波形データと同等とみなすための同等条件を記憶する同等条件記憶手段と、前記経済データを前記波形データと同等とみなすか否かの判断を行う同等判断手段としてコンピュータを機能させ、前記同等判断手段は、前記波形データのうちの何れか１つ以上の値と、前記経済データのうちの何れか１つ以上の値との関係が前記同等条件を満たす場合に前記経済データを前記波形データと同等とみなすことを特徴とする。

本発明によれば、波形データと、時系列に並んだ経済データとの比較を従来より柔軟に行うことができる経済データ処理システムを提供することができる。

この発明は、時系列に並んだ経済データ（以下「時系列経済データ」という。）を検索する技術を核としており、最初に、核となる経済データ処理システムの構成を説明し、その後で、核となるシステムを使用した構成について説明をしていく。

本システムは、時系列の値の集合を検索クエリとして用いてもよい時系列経済データを検索する装置を備えている。また、この装置は、検索の際の誤差範囲を入力する装置を備えていてもよい。図１は、本発明の原則に沿ってシステムや方法が実装されてもよいコンピュータ命令処理コンポーネント群の模式図である。

■入力■
波形入力手段としての波形入力コンポーネント１２１からの入力と、誤差範囲入力手段としての誤差範囲入力コンポーネント１２３からの入力は、キーボードやマウスなどの入力装置を用いて、システムのユーザが入力をしてもよいし、ユーザを介さずに、経済データ配信サービスのデータが入力されてもよいし、経済データを取得する別のコンポーネントから入力されてもよいし、メインメモリ、ＲＯＭ、ハードディスク、ディスク装置などのコンピュータ記憶装置から入力されてもよい。

波形入力コンポーネント１２１からの入力は、異なる座標系の波形データであってもよいし、同じ座標系のデータであってもよい。座標系とは、時系列情報の各点の位置や値の相対的情報のことで、例えば、ユーザが、コンピュータモニターなどを見ながら、キーボードやマウスなどの入力装置で、図２（ａ）のような任意波形を入力する場合、その座標系は、例えば、図２（ｂ）のようにコンピュータモニターや波形の描画領域の左上を原点（０，０）として、各点の位置情報が、（１１０，２３０）のように、左端からの距離と上端からの距離の組で表されてもよい。また、例えば、図２（ｃ）のように棒グラフや線グラフやローソク足で表される時系列データの範囲を指定することで、時系列経済データの各点の座標を入力してもよいし、図２（ｄ）のような価格などの時系列経済データを入力してもよい。また、時系列経済データは、間隔が１日毎や１ヶ月毎、１年毎など、一定の間隔のデータを入力してもよいし、時間の間隔が一定でなくてもよい。

■抽象空間配置 文字列■
波形入力コンポーネント１２１から入力される経済時系列の波形データ（時系列の値の集合）は、異なる座標系の時系列データであっても比較、分析を行うことができるように、データ変換手段としての抽象空間配置コンポーネント１２２によって抽象空間（共通の尺度）に配置される。

即ち、入力される波形データは、価格と時間の情報を持つ実際の価格変動データと、一般に左上を原点とするコンピュータ上でのマウスポインタの座標といったように、異なる座標系のデータである場合があるが、これらを同一の座標系で比較判定を行うために、共通の座標系に変換を行う。

例えば、自由入力装置の入力領域の横の長さを変数ＷＩＤＴＨ、縦の長さを変数ＨＥＩＧＨＴとし、左上を原点とするマウスポインタの位置を（Ｘ，Ｙ）とすると、左下を原点とする座標系（抽象空間）への変換値は、（Ｘ，ＨＥＩＧＨＴ−Ｙ）で表される。

座標系の変換方法、抽象空間の構成方法は、これに限られたものではない。例えば、入力された波形データの凹凸の比率を元に抽象空間を構成してもよいし、傾きや長さなどの波形データの任意の各点を結んだ線分の特徴を元に抽象空間を構成してもよい。また、例えば、円とドルなど異なる通貨単位の価格データを抽象空間に配置する場合に、ドルを円換算で計算して配置してもよいし、円をドル換算で計算して配置してもよいし、全ての通貨単位を表すことができる抽象的な単位を定義し、全ての通貨の時系列経済データをその所定の抽象的な単位に換算し配置してもよい。

次に、時系列経済データを抽象空間に配置する際の分析技術について説明する。

図３（ａ）に示す波形の横軸の大きさをＷ、波形の縦軸の大きさをＨで表し、各点Ｐ１〜Ｐ２６の横軸のそれぞれの値をＰＸ１〜ＰＸ２６で表し、縦軸の値をそれぞれＰＹ１〜ＰＹ２６で表し、各点のＷ、Ｈに対する位置の比率を、それぞれＲＸ１〜ＲＸ２６、ＲＹ１〜ＲＹ２６で表す場合、それらは次のように求められる。

・横軸
Ｗ＝（ＲＸ２６−ＲＸ１）
ＲＸ１＝０
ＲＸ２＝（（ＲＸ２−ＲＸ１）÷Ｗ）×１００
ＲＸ３＝（（ＲＸ３−ＲＸ２）÷Ｗ）×１００
．．．
ＲＸ２６＝１００

・縦軸
Ｈ＝（ＲＸ２２−ＲＸ１）
ＲＹ１＝０
ＲＸ２＝（（ＲＹ２−ＲＹ１）÷Ｈ）×１００
ＲＸ３＝（（ＲＹ３−ＲＹ１）÷Ｈ）×１００
．．．
ＲＹ２２＝１００
ＲＸ２３＝（（ＲＹ２３−ＲＹ１）÷Ｈ）×１００
．．．
ＲＸ２６＝（（ＲＹ２６−ＲＹ１）÷Ｈ）×１００

この場合、全体を１００とし、百分率で表したが、比率の単位はこれに限られたものではない。

同様にして、各点間の、長さ、傾き、ベクトルなどの値を求めることができる。 さらに、例えば、全ての地点に対して、その前後の値との比較によって、Ｐ３、Ｐ１３、Ｐ２２と、Ｐ１、Ｐ７、Ｐ１７、Ｐ２６をそれぞれ、高値の候補、安値の候補として、波形の特徴を表す地点として取り出すことができる。

波形の特徴を表す地点を線で結んだ波形は図３（ｂ）のようになる。このとき、例えば、各地点を結んだ線分のそれぞれをＬ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６と表すことができる。線分Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６について、詳しく特徴を見ていくことができる。つまり、特定時点の値（例えば、現在値、移動平均値、変化率、移動平均からの乖離率など）による従来技術の比較とは異なり、波形データの所定の数の所定の値の所定の関係を、抽象空間（共通の尺度）によって柔軟に比較することができる。特に、波形データの所定の値に対応する所定の点の関係、例えば、所定の点を結ぶことによって得られる所定の線同士の関係、線と所定の点の関係といった所定の形状に関わる情報を保持しながら比較することができる。なお、波形データの所定の値に対応する所定の点には、ベクトルなど、所定の値を加工した値も含まれてもよいし、所定の形状は線、線分、多角形等、特に問わない。また、関係を見る範囲は、特に限定されない。例えば、所定の形状を波形データの期間の範囲を超えて延長して値の関係を比較してもよい。

そして、所定の値の所定の関係や所定の形状とそれらの関係、例えば、Ｌ１〜Ｌ６の各線分を独自の定義に基づいて、所定の文字列に置換することができる。例えば、線分が上向きの場合に＋、下向きの場合に−で置き換えることができる。この場合、＋−＋−＋−と置換できる。

さらに、線の長さを加味することもできる。例えば、最も短い線分Ｌ１の長さに対する各線分の長さの比率を求め、それらを近似値の整数倍とみなす場合、波形は、＋−−＋＋＋−−＋＋＋＋−−−−のように置換できる。

置換する文字列は＋−に限らず、アルファベットや平仮名に置き換えてもよいし、独自の定義に従って、所定の記号や数値に置換してもよい。この例では、向きの上下と長さを元に作成したが、線分の特徴を、角度や比率など、詳細に定義し、それらに対応すると定義された文字列で置換してもよい。

同様にして、Ｐ３、Ｐ１３、Ｐ２２と、Ｐ１、Ｐ７、Ｐ１７、Ｐ２６を、図３（ｃ）、図３（ｄ）のように、所定の形状、例えば、それぞれの点を結んだ線分を求めて、各線分を文字列に置換することができる。

また、所定の値、所定の値の関係、所定の形状を、所定の文字列に置換してもよい。

■重ね合わせ■
また、定義に用いる属性は波形の大きさを表す値に基づいたもの以外を複合的に用いてもよい。

例えば、価格変動時の出来高や売買代金の時系列データを同様に分析を行い、出来高や売買代金の大きさの最小値を１とし、最小値に対する大きさの比率を求め、それらを近似値の整数倍とみなす場合、同様に、文字列に置換することができる。

さらに、それらの文字列を重ね合わせて考慮し、例えば、出来高や売買代金の大きい株価の上昇は＋の数を増やし、出来高や売買代金の大きい株価の下降は−の数を増やすなど、新たな定義を持つ文字列に変換を行うこともできる。

同様にして、市場の平均値や株価指数、業種別平均、信用取引貸借倍率、ＧＮＰ（国民総生産）、ＣＰＩ（消費者物価指数）、地価、営業利益率、新月と満月の周期などの時系列データの重ね合わせを考慮して文字列に変換してもよい。また、所定の期間の時系列データに対する、別の所定の期間の変動パターン（例えば、所定の時系列パターンの後で、株価が上昇したか、下降したか、横ばいであったかなど）に関する統計を取り、上昇の確率が高い場合に＋の数を増やし、確率が低い場合に−の数を増やすなど統計情報の重ね合わせを考慮して文字列に変換してもよい。

重ね合わせは、ブール演算の論理和（ＯＲ）、論理積（ＡＮＤ）、否定（ＮＯＴ）、排他的論理和（ＸＯＲ）などを用いて、条件を構成してもよいし、独自の基準を加えて自由に構成してもよい。

例えば、価格の波形と、売買代金の波形と出来高の波形のいずれかの波形を重ね合わせ、さらに日経平均株価に対する過去の変動の相関（日経平均株価が上昇しいている時に同時に上昇していることが多い、あるいは、逆に下降していることが多い等）の統計値の波形を重ね合わせ、さらに、最近の売上高の時系列データが２回以上の凸凹の形状になっていない場合で、円ドルレートの変動に対する相関が少ない（円安円高の影響が少ない等）場合など、複数の抽象空間、文字列を重ね合わせて自由に構成してもよい。

■統計とシミュレーション■
また、コンピュータ端末は、統計保存手段として、本技術による分析時に、所定の期間の時系列データに対する、別の所定の期間の変動パターンの詳しい統計値や、仮にその時系列データの出現時に売買を行っていた場合の詳しい統計値を計算し、記憶領域に保存してもよい。例えば、最大上昇幅、最大下降幅、上昇や下降や横ばいの回数とその割合、仮想売買時の損益率、最大損失、最大利益などを求めて、所定の期間の時系列データに関連付けて保存し、所定の期間の時系列データを、コンピュータ記憶領域から取り出す際に、同時に、それらの統計値も取り出してもよい。なお、データの関連付けの方法は問わない。例えば、関連付けを表すデータを関連付けたデータと共に保存してもよいし、データを取り出す際に、所定の方法で関連付けを行ってもよい。また、データの記憶場所は一箇所であってもよいし、複数に分けられていてもよい。

以上のような、所定の期間の時系列データに対する、別の所定の期間の変動パターンの詳しい統計値の保存方法と取り出し方法によって、時系列経済データのシミュレーション装置を作成してもよい。このシミュレーション装置は、短時間でシミュレーション結果を得られるという、従来技術と異なる効果を持つ。

即ち、従来技術の時系列経済データのシミュレーション装置は、条件を入力した後、シミュレーションのための計算が開始され、データ量の増大に比例した長い時間が掛かるのに対して、本技術による時系列経済データのシミュレーション装置は、所定の期間の時系列データに関連付けて保存された別の所定の期間の時系列データの統計値を、コンピュータ記憶領域から取り出すだけでよい。例えば、時系列の値の集合を検索クエリとして同等条件に合った波形を取り出すと同時に、その波形に関連付けられた、そのパターンが出現した後の１週間の所定の統計値を取り出すことで、もしもその波形を売買の条件としていた場合の利益率などの統計データを出力することができる。つまり、本技術は、従来技術のシミュレーションでは、条件を指定した後で、その条件をデータに当てはめて計算を行うことから、結果を出力する際に、シミュレーション計算のための時間を削減する効果をもつ。データ量が膨大になればなるほど、本技術と既存技術の差は大きくなるといえる。

■同等条件■
次に、所定の文字列に置換された経済時系列の波形データの比較方法、同等条件を見ていく。

経済時系列の波形データから生成された所定の文字列は、抽象空間内において、独自の同等条件を持つことができる。例えば、同等条件は、次のように複数の条件が考えられる。

条件１・・・波形Ｗ１と波形Ｗ２の文字列が同じである場合に、波形Ｗ１と波形Ｗ２は同等とみなすことができる。例えば、波形Ｗ１と波形Ｗ２とが次のような関係にある場合、同等とみなす。
Ｗ１：＋−＋−＋−
Ｗ２：＋−＋−＋−

条件２・・・波形Ｗ１と波形Ｗ２の文字列の前後関係が似ていると判断できる場合に、波形Ｗ１と波形Ｗ２は同等とみなすことができる。例えば、波形Ｗ１と波形Ｗ２とが次のような関係にある場合、同等とみなす。
Ｗ１：＋−＋−＋−
Ｗ２：＋＋−−＋＋＋−＋＋−−−−

条件３・・・波形Ｗ１と波形Ｗ２の文字列の異なる部分の割合が一定以内である場合に、波形Ｗ１と波形Ｗ２は同等とみなすことができる。例えば、波形Ｗ１と波形Ｗ２とが次のような関係にある場合、同等とみなす。
Ｗ１：＋−＋−＋−
Ｗ２：＋−＋−＋
（Ｗ２は、Ｗ１と比較して、−が１つ足りないという違いしかない。）

条件４・・・波形Ｗ１と波形Ｗ２の文字列の数に共通の法則性があると認識できる場合に、波形Ｗ１と波形Ｗ２は同等とみなすことができる。例えば、波形Ｗ１と波形Ｗ２とが次のような関係にある場合、同等とみなす。
Ｗ１：＋−＋−＋−
Ｗ２：−−＋＋＋＋−−＋＋＋＋−−−−
（Ｗ１は、＋が３個であり、−が３個である。Ｗ２は、＋が８個であり、−が８個である。Ｗ１も、Ｗ２も＋−の数が等しいという共通性がある。）

条件５・・・波形Ｗ１と波形Ｗ２の文字列の対称性に共通の法則性があると認識できる場合に、波形Ｗ１と波形Ｗ２は同等とみなすことができる。例えば、波形Ｗ１と波形Ｗ２とが次のような関係にある場合、同等とみなす。
Ｗ１：＋−＋−＋−
Ｗ２：−＋−＋−＋
（Ｗ２は、＋と−との位置を置き換えると、Ｗ１と同じである。）

以上のように、人間の判断において、波形が同等と判定されたり、非同等と判定される基準を独自に定義し、それに応じたコンピュータ命令を用意することができる。

■検索■
文字列の扱いについては、Ｂｉｎａｒｙ Ｔｒｅｅ（二分木）やＢ−Ｔｒｅｅ（バランス木）などのアルゴリズムにより文書のインデックスを作成し、多くの文書やデータベースの中から特定の文字列を探し出したり、特定の文字列を含む文書や、特定の文字列に関連付けられたデータを高速に探し出したりする文字列の検索技術が知られている。

本システムは、先に説明したように、時系列の値の集合を抽象空間に配置し、文字列に変換を行い、コンピュータ記憶領域に保存する仕組みを備えていてもよい。 さらに、文字列の検索技術と同様に、コンピュータ記憶領域から高速に取り出すための仕組みを備えていてもよい。取り出すためのアルゴリズムや仕組みは特に問わない。

同様に、本発明にも文字列の検索技術を応用し、時系列の値の集合を検索クエリとして用いて、同等の経済時系列の波形を検索する場合に、同等の文字列を検索することで、その文字列に関連する任意の時系列経済データを探し出すことができる。

また、本システムは、文字列への置換を経ずに、抽象空間を構成する数値の比較によって任意の時系列経済データを探し出してもよい。

また、本システムは、生成された文字列を参考にして、抽象空間を構成する数値の比較による同等条件を作成してもよい。

■誤差範囲の条件レベル■
先に、波形が同等と判定されたり、非同等と判定される複数の基準を独自に定義することができることを説明したが、次に、それら複数の同等条件を扱う技術について説明を行う。

例えば、Ｗ１を入力波形の内、チャートからの範囲指定によって入力された波形とし、Ｗ２を実際の株価変動データの波形とする場合、条件１〜条件５のように、所定の同等条件に合致しているかどうかを判断したり、合致している波形を検索したりすることができる。

また、条件の組み合わせによって、新たに条件を作成することができる。例えば、条件１、条件２、条件３の条件の組み合わせによって、次のように条件を新たに場合分けすることができる。
・条件Ａ・・・条件１のみ満たす場合
・条件Ｂ・・・条件２のみ満たす場合
・条件Ｃ・・・条件３のみ満たす場合
・条件Ｄ・・・条件１と条件２を満たす場合
・条件Ｅ・・・条件１と条件３を満たす場合
・条件Ｆ・・・条件２と条件３を満たす場合
・条件Ｇ・・・条件１と条件２と条件３を満たす場合

組み合わせの条件の決め方は、ブール演算の論理和（ＯＲ）、論理積（ＡＮＤ）、否定（ＮＯＴ）、排他的論理和（ＸＯＲ）などを用いて、条件を構成してもよいし、所定の基準を加えて自由に構成してもよい。例えば、「条件１または条件２を満たす場合」のような条件を作成してもよい。

さらに、許容誤差のレベルを変数ＬＥＶＥＬで表す場合、次のように、条件Ａ〜条件Ｇを、それぞれを任意の許容誤差のレベルに対応させることができる。
・条件Ａ・・・許容誤差のレベル７０％〜８０％（８０＞＝ＬＥＶＥＬ＞７０）
・条件Ｂ・・・許容誤差のレベル６０％〜７０％（７０＞＝ＬＥＶＥＬ＞６０）
・条件Ｃ・・・許容誤差のレベル５０％〜６０％（６０＞＝ＬＥＶＥＬ＞５０）
・条件Ｄ・・・許容誤差のレベル４０％〜５０％（５０＞＝ＬＥＶＥＬ＞４０）
・条件Ｅ・・・許容誤差のレベル３０％〜４０％（４０＞＝ＬＥＶＥＬ＞３０）
・条件Ｆ・・・許容誤差のレベル２０％〜３０％（３０＞＝ＬＥＶＥＬ＞２０）
・条件Ｇ・・・許容誤差のレベル１０％〜２０％（２０＞＝ＬＥＶＥＬ＞１０）

条件と許容誤差のレベルの対応は、システムごとに所定の基準を定め、自由に構成してもよい。

この例では、７つの条件を挙げたが、より細かい特徴を加えて、条件の組み合わせを増やし、資源が許す限りにおいて、多くの段階を設けてもよい。例えば、許容誤差のレベルが１％変わる毎に、異なる条件を定義してもよいし、０．００１％毎に異なる条件を定義してもよい。

また、所定の時点において、所定の値や値の時系列の統計を取り、統計値をコンピュータ記憶領域に保存し、それらの統計値を用いて条件を動的に構成してもよい。例えば、最新の価格情報など、システムに新しく時系列経済データが入力された場合に、自動的に各条件に当てはまる波形の数を度数分布を用いて分析を行い、その時点での許容誤差のレベル毎の分布が、ほぼ均等になるように条件を定めてもよいし、定期的に統計を取った値を元に許容誤差のレベルを作成し、許容誤差のレベルを動的に構成してもよい。以上のような構成により、許容誤差レベルの偏りを防ぎながら、最新の経済時系列データに対応した柔軟な分析を行う効果が得られる。なお、統計を取る統計手段としては、統計を取る所定のコンポーネントを新たに備えていてもよいし、抽象空間配置コンポーネント１２２が兼ねてもよい。また、統計を取り条件を作成するシステムと方法は、人的作業が含まれていてもよいし、特に問わない。

■誤差範囲の条件レベルの上限と下限■
また、許容誤差の値と、同等条件との対応付けは、許容誤差の値の範囲を０％から１００％までとした場合、下限の０％をどの波形にも合致しないことを表す同等条件に対応させ、上限の１００％を全ての波形に合致することを表す同等条件に対応させることで、全ての同等条件の上限から下限までを表現することができる。

さらに、上限と下限の間を段階的に、同等条件の範囲の大きさを変化させながら、各許容誤差の値に対応する同等条件を構成することで、漏れの少ない同等条件の指定の方法を作成することができる。漏れの少ない同等条件の指定の精度は、上限と下限の間の同等条件の段階的な精度に依存する。

以上のようにして、例えば、図４のような、波形の特徴を損なわない、柔軟性のある、誤差範囲を指定した波形のマッチング処理を行うことが可能となる。図４（Ｂ）は、図４（Ａ）に示す任意波形Ｗｉｎに対する同等条件である。例えば、任意波形Ｗｉｎに対して許容誤差レベル１０％というようにユーザが誤差範囲入力手段としての誤差範囲入力コンポーネント１２３から任意に入力すると、同等条件記憶手段としての同等条件コンポーネント１２４によって、許容誤差レベル１０％に対応する所定の同等条件が選択され、所定の同等条件の一方の範囲の限界を表す波形Ｗｕｐと所定の同等条件のもう一方の範囲の限界を表す波形Ｗｄｏｗｎによって決まる波形であれば、同等波形であると判断することができ、また、許容誤差レベルの値を下限と上限の間で変化させることで、柔軟に波形を走査することができる。なお、既に説明を行ったように、本技術は、同等条件を、定義によって自由に構成することができるものであり、図４は説明のための抽象的な任意の波形の図であり、必ずしも、２つの波形の間にあることや、波形間の距離で同等波形を認識するとは限らない。例えば、既に説明を行ったように、先の条件Ｆや条件Ｇのような自由な定義、自由な定義の組み合わせによる条件があってもよい。

■投資家の求める時系列経済データとシミュレーション■
また、一般に、投資家などのユーザが求める時系列経済データの波形パターンや、売買条件は、予めユーザが明確に認識できているとは限らない。投資家などのユーザが求める情報は利益の出る可能性の高い売買のタイミングや銘柄などが主となる。それらは過去の統計としてであったり、事後的に確認されるものであり、必ずしも、利益の出る取引方法が存在していて知られているとは限らない。

したがって、投資家などのユーザは、例えば、株価が上昇しているチャートの中の所定の範囲を指定したり、利益の出る売買を行える波形のイメージを、漠然と入力することがありうる。

この漠然とした入力に対して、漠然とした出力を返すのではなく、本発明は、漠然とした入力に対して、的確な出力に近似させながら、最終的にはユーザの目的とする出力を明らかにして返すことができる。

これは、例えば先に説明した、検索技術と、許容誤差レベルの設定技術と、シミュレーション結果の事前計算（統計値）とによってもたらされる効果と言える。

即ち、漏れの無い波形の許容誤差の条件を段階的に変化させることで、ユーザはコンピュータ記憶装置の中にある全ての波形を短時間で走査し、波形の情報に付随した売買シミュレーションの情報の出力に基づいて、最適な入力値を調整することができる。

つまり、過去や現在の時系列経済データを入力波形とし、各々の値を時系列集合として入力し、各点の間の関係を比率で表し、文字列に変換したりすることで、抽象空間に配置する際、同時に、別の所定の範囲の波形の変動に関する比率を求め統計を取り、その統計値を元の所定の波形に関連付けてコンピュータ記憶領域に保存していくことで、入力波形に対する検索結果の波形に関連付けられた統計値を即座に使用することができる。

したがって、ユーザは入力に対する出力を即座に得ることができ、入力の調整を繰り返すことで、短時間で望みの売買ルールを作成したり、即座に統計値を使用することが可能になる。

統計値は、ユーザにウェブブラウザなどを通じて表示してもよいし、売買注文のコンピュータ命令を出す際の判断条件として使用してもよい。

また、検索の際には、市場の限定や、銘柄の属性による限定など、コンピュータ記憶装置の内、所定の範囲内で検索を行ってもよい。

シミュレーションの方法として、従来の方式が、条件を指定した後に計算を行うのに対して、本発明は、波形の分析時に統計値を記憶してあったコンピュータ記憶領域から、統計値を取り出すこともできるため、非常に短時間でシミュレーションの結果を出力することができる。

また、シミュレーションは、従来の方式の場合、値の入力や、計算方法の指定、出力結果の分析などに統計や数学に関する専門的な知識が必要とされるのに対して、本発明は、それらの専門的な知識が全く無い場合であっても、マウスやカーソルなどのコンピュータ入力装置の僅かな操作によって、簡単にシミュレーションの結果を出力することができる。

■コア部分説明のまとめ■
以上のようにして、本システムは、様々な時系列経済データの波形の形状を、従来技術とは著しく異なる程度に、波形の特徴を維持したまま、パターンマッチングや、検索処理、シミュレーションを柔軟に行うことができる。

■サーバとクライアントの説明■
図５は、この発明の原則に沿ってシステムや方法が実装されてもよいネットワークの模式図である。１０のネットワークは、データ通信が行われる環境であって、複数のクライアントと複数のサーバが、データの送受信を行ってもよい。このネットワークには、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、電話回線網、イントラネット、インターネット、記憶装置、ネットワークの組み合わせなどが含まれてもよい。

２０のクライアントは、データ通信を行う端末であって、パソコン、ＰＤＡ、ノートパソコン、携帯電話、その他のコンピュータや通信機器などの装置、これらの装置の内で実装されるスレッドやプロセス、これらの装置の内で実行可能なオブジェクトなどとして定義されていてもよい。有線、無線、光学式など、接続方式を問わず、ネットワークを通じて、一つ以上のサーバと、常時もしくは一時的を問わず、データの送受信が行われてもよい。

３０のサーバは、クライアントからの要請に応じてデータ通信を行う端末であって、パソコン、ＰＤＡ、ノートパソコン、携帯電話、その他のコンピュータや通信機器などの装置、これらの装置の内で実装されるスレッドやプロセス、これらの装置の内で実行可能なアプリケーションなどとして定義されていてもよい。有線、無線、光学式など、接続方式を問わず、ネットワークを通じて、一つ以上のクライアントと、常時もしくは一時的を問わず、データの送受信が行われてもよい。

以上のようなサーバ・クライアント構成において、効率のよいデータ通信が行われてもよい。例えば、各々の端末が同じ情報資源を参照する状況が多い場合に、各端末ごとに格納すると記憶領域や保守などの面で多大な無駄が生じる。サーバはこれを解決する手段で、特定の端末が情報やその処理作業を集中的に管理することで、ネットワーク全体での記憶領域を最小限にとどめると共に、共有される情報の同期等の手間を省き情報伝達や保守の効率を高めるものである。また、各々の端末は、クライアントと同時にサーバを兼ねてもよいし、複数の端末で一つのクライアントやサーバを構成してもよい。

■コンピュータの説明■
図６は、この発明の原則に沿ってシステムや方法が実装されてもよいコンピュータ端末４０の模式図である。

各々のコンピュータ端末４０は、先のサーバ・クライアント構成の要素として、データ通信を行ってもよい。各々のコンピュータ端末４０は、プロセッサ４１、記憶装置４２、メインメモリ４３、リードオンリー・メモリ（ＲＯＭ）４４、一つまたは複数の入力装置４５、一つまたは複数の出力装置４６、通信インタフェース４７、バス４８を備えていてもよい。

プロセッサ４１は、演算処理を行う装置で、機械語と呼ばれる命令を解析し、実行する一つまたは複数の通常プロセッサやマイクロプロセッサがあってもよい。

記憶装置４２は、番地を付けられた記憶領域の列で、各々の記憶領域には小さな量の情報が格納され、この情報はある場合にはコンピュータに何をすべきかを教える命令であったり、コンピュータが命令を実行する対象となるデータであったりしてもよい。また、記憶装置４２は、磁気や光学式のディスクやテープであってもよいし、電源を切ってもデータが消えない不揮発のフラッシュメモリであってもよい。また、記憶装置４２は、データの読み書きを行う装置を備えていてもよい。

メインメモリ４３は、プロセッサ４１が直接アクセスすることの出来る記憶装置であって、番地を付けられた記憶領域の列で、各々の記憶領域には小さな量の情報が格納され、この情報はある場合にはコンピュータに何をすべきかを教える命令であったり、コンピュータが命令を実行する対象となるデータであったりしてもよい。

リードオンリー・メモリ４４は、読み出し専用の記憶装置で、静的情報やプロセッサ４１によって使われる静的データや命令を記録してあってもよい。

入力装置４５は、コンピュータ端末４０の利用者がコンピュータ端末４０に情報を伝達する装置であって、コンピュータ端末４０は、一つまたは複数の入力装置４５を備えていてもよい。例えば、入力装置４５には、キーボード、マウス、ペンタブレット、マイク、タッチパネル、トラックボールなどがある。

出力装置４６は、コンピュータ端末４０からコンピュータ端末４０の利用者に情報を伝達する装置であって、コンピュータ端末４０は、一つまたは複数の出力装置４６を備えていてもよい。例えば、出力装置４６には、ディスプレイ、プリンター、スピーカーなどがある。

通信インタフェース４７は、コンピュータ端末４０が他の端末やシステムと通信することができるようにする装置である。例えば、通信インタフェース４７には、イーサネット（登録商標）、無線装置などがある。電気、光、赤外線、磁気を利用したものなど、特に方式は問わない。

バス４８は、導線の束で、コンピュータ端末４７の各装置を相互に接続し、データを伝達している。

以上のような構成において、この発明の原則に沿ったコンピュータ端末４０は、図１に示されるような特定の演算を行なう。コンピュータ端末４０は、メインメモリ４３のような読み取り可能な媒体に含まれるソフトウェア命令を実行するプロセッサ４１への応答として、これらの演算を行なってもよい。

ソフトウェア命令は、記憶装置４２のような他の読み取り可能な媒体から、あるいは通信インタフェース４７経由で所定の装置から、メインメモリ４３に読み込まれてもよい。プロセッサ４１は、メインメモリ４３の中のソフトウェア命令によって、この発明の原則に沿った所定のプロセスを引き起こしてもよい。

あるいは、この発明の原則に沿ったプロセスを実行するソフトウェア命令の代わりに、あるいはそれと一緒に、配線による電気回路を使ってもよい。したがって、この発明の原則に沿った実装は、ハードウェア電気回路やソフトウェアの特定の組み合わせに限定されるものではない。

以上のようにして、この発明の原則に沿った所定のプロセスを、例えば、所定のサーバ・クライアント構成のコンピュータ端末４０において、実装することができる。

例えば、図７のように、波形入力コンポーネント１２１と誤差範囲入力コンポーネント１２３を、クライアント２０のコンピュータ端末４０上で構成し、抽象空間配置コンポーネント１２２、同等条件コンポーネント１２４、比較マッチング処理コンポーネント１２５、アクショントリガーコンポーネント１２６を、サーバ３０のコンピュータ端末４０上で構成し、通信インタフェース４７を通じて、クライアント２０のコンピュータ端末４０からサーバ３０のコンピュータ端末４０に、入力波形を構成する時系列の値の集合と誤差範囲の値を、検索クエリとして送信し、サーバ３０のコンピュータ端末４０は、それら検索クエリに対応する記憶装置に保存された経済波形データや統計データを検索し、アクショントリガーコンポーネント１２６から、通信インタフェース４７を通じて、検索結果の時系列経済データや統計データを返してもよい。通信のプロトコルはＨＴＴＰ（ハイパーテキスト・トランファー・プロトコル）を用いてもよいし、ＳＳＬ（セキュアソケットレイヤー）を用いて暗号化通信を行ってもよい。独自の通信プロトコルを用いてもよいし、通信インタフェース４７を使用せずに自由に構成してもよい。コンピュータ端末４０は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ専用機などの他に、インターネット接続機能の付属した携帯電話を用いてもよいし、コンピュータ端末４０の構成は、自由に行うことができる。

また、例えば、図８のように、波形入力コンポーネント１２１もサーバ３０のコンピュータ端末４０上で構成し、経済データ配信サービスのデータが入力されてもよいし、時系列経済データを取得するコンポーネントから入力されてもよいし、メインメモリ４３、ＲＯＭ４４、ハードディスク、光磁気ディスク装置などのコンピュータ端末４０の記憶装置４２から入力されてもよい。

次に、本技術使用したシステムの具体的な３つの構成例とそれぞれの効果を説明していく。

■実施例１ 検索システム■
１番目の構成例は、図９のような時系列経済データの検索システムである。

例えば、図９のデータベース５０は経済時系列情報を記憶するデータベースで、所定の期間の日本と米国の全ての株式市場上場銘柄の価格と出来高に関する情報を記憶している。さらに、データベース５０に記憶されている全ての銘柄の価格と出来高の時系列データを波形入力コンポーネント１２１に入力し、先に説明した技術を用いて、抽象空間配置コンポーネント１２２を通じて、索引付けを行うインデクサコンポーネント５１があってもよい。

索引付けは、波形から生成された文字列を元に行ってもよいし、先に説明したように、任意の値を元に行ってもよい。抽象空間配置コンポーネント１２２は、座標系の変換だけでなく、異なる通貨に基づいた経済データの波形を比較するために、ドルを円換算で計算して配置してもよいし、円をドル換算で計算して配置してもよいし、全ての通貨単位を表すことができる抽象的な単位を定義し、全ての通貨をその所定の単位に換算し配置してもよい。さらに、この抽象的な単位を元に、為替レートの変動による重ね合わせを考慮し、為替レートの変動に応じた抽象空間への配置を行い、対応する文字列の生成を行ってもよい。

また、このインデクサコンポーネント５１は、抽象空間を、データベース５０内に構成してもよいし、新たにデータベース５２を作成してもよい。データベース５１、５２は、メインメモリ４３、ＲＯＭ４４、ハードディスク、光磁気ディスク装置などのコンピュータ端末４０の記憶装置４２に作成されてもよいし、複数のコンピュータシステム上に別けて作成されてもよい。データベース５０に保存されている経済時系列情報は、過去のデータだけでなく、リアルタイムのデータであってもよいし、データベース５０への記憶を経ずに、直接、波形入力コンポーネント１２１を通じて、抽象空間への配置を行ってもよい。また、データベース５０は、経済時系列情報を保存する際に、自動的にインデクサコンポーネント５１を呼び出し、自動的に索引付けを行ってもよい。データベース５０は、日本と米国に限らず、全ての国の株式市場の時系列情報を記憶していてもよいし、株式市場に限らず、為替、先物市場など、あらゆる投資対象の経済時系列情報が記憶されていてもよい。また、価格の情報に限らず、企業の財務諸表の時系列データや、経済指標などの統計データの時系列データや、商品先物市場の需給の関連することが考えられる気候に関する時系列データや、新月と満月の周期など、自然現象の時系列データが含まれていてもよい。以上のように、膨大であってもよい時系列経済データの全てを、本システムは、波形入力コンポーネント１２１と、誤差範囲入力コンポーネント１２３の簡単な仕組みで扱うことができる。波形入力コンポーネント１２１は、時系列の値の集合を入力する装置であって、例えば、図２（ｂ）のような任意波形をマウスで入力できるような形態であってもよいし、図２（ｃ）のようなチャートの範囲をカーソルやマウスで指定することで行ってもよいし、代表的な波形が予め登録されていて、それらを選択することで行ってもよい。波形入力コンポーネント１２１は、誤差範囲入力コンポーネント１２３と共に使用されてもよいし、単独で使用されてもよい。誤差範囲入力コンポーネント１２３は、下限をどの波形にも合致しないことを表す同等条件に対応させ、上限を全ての波形に合致することを表す同等条件に対応させてもよい。

なお、本システムは、日本の株式市場の東証一部の日経平均株価採用銘柄や、シカゴ商品先物市場のとうもろこし、というように、範囲を限定して用いられてもよい。

以上の構成により、本システムは、次のような効果を発揮する。

まず、時系列の値の集合を検索クエリとして、膨大であってもよい時系列経済データの中から、同等条件に合う波形データを選び出すことができる。さらに、任意の一つの時系列の値の集合の検索クエリに対して、誤差範囲の下限と上限の間を調整することで、膨大であってもよい時系列経済データの全てを走査することができる。従来の技術に比較するならば、本技術は、処理できる情報量に比して、著しく仕組みが単純であるといえる。また、単純であることから、システムの利用に関わるハードルが低く、広いユーザが扱える仕組みであるといえる。また、従来技術であれば、移動平均値や、テクニカル指標値、増益率などの値による選別を行った後、チャートを目で見て確認する必要があるために、労力と時間と判断力を必要とする上に、日本の株式市場と米国の株式市場であったり、株式と債券、為替、先物であったり、複合的な相関関係を見るためには、さらに大きな労力と時間と判断力を必要とすることが考えられるが、本システムにおいては、国や市場の違いや、投資対象の違いなどを超えて、膨大であってもよい時系列経済データを扱うことを可能にするものであり、大きな効果があるといえる。

■実施例２ 模擬売買、自動売買システム■
２番目の構成例は、模擬売買システム、自動売買システムである。

従来技術による自動売買においては、価格や時刻などが所定の値になった場合など、値に基づいた条件のある注文を処理する方法があったが、投資家の注文に関わる労力を軽減はするものの、投資判断、投資分析自体の労力を軽減するものではなかった。また、条件を指定することで自動的に売買を行う方法があったが、条件が複雑であったり、条件が固定的であったり、投資家が必ずしも満足できるものではなく、チャートを見ることで売買判断を行うことが一般的であった。

また、経済データを分析する装置においては、銘柄や市場などの属性や、移動平均値、テクニカル指標値、財務諸表などのファンダメンタル情報の値、値の増減率の値、値の乖離率の値など、値による投資対象の選別の際に、一定の効果を得るものの、同一の値であっても複数の異なる対象が選別されるため、最終的に多くのチャートを目で見ることで、詳細を分析する必要があり、選別された分は軽減されるものの、目視による確認と判断に時間と労力を要するものであった。

また、経済データを表示する装置においては、ローソク足、マークの付加、色分け、移動平均値やテクニカル指標値、統計などの値によって分類を行って、見やすい表示を行う構成方法があったが、一定の効果を得るものの、分類方法、表示方法、表示領域の大きさなどによって、情報量に制限があったり、最終的に多くのチャートを目で見ることで、詳細を分析する必要があり、表示される情報が整理されている分は軽減されるものの、目視での確認と判断に時間と労力を要するものであった。

また、売買シミュレーションを行う装置においては、条件を設定するために、条件の意味を理解する必要があったり、数学や統計学に関する知識が必要であったり、専門的な知識を必要とするハードルの高いものであった。また、条件を設定後にシミュレーションの計算を行うために、長い時間が掛かり、高速な計算装置を必要とした。また、条件の微調整を行う場合には、再計算のための長い時間と、分析のための大きな労力を必要とした。

本構成例では、まず、波形入力コンポーネント１２１からの、買いのタイミングを表す波形と、売りのタイミングを表す波形と、誤差範囲入力コンポーネント１２３からの、波形の許容誤差範囲の入力によって、売買条件を作成する。入力された波形が、抽象空間配置コンポーネント１２２によって抽象空間に配置され、同等条件コンポーネント１２４と、同等判断手段としての比較マッチング処理コンポーネント１２５により、所定の波形と同等とみなすことができる所定の波形を選び出したり、所定の波形が所定の波形と同等とみなすことができるかどうかという判定を行うことができることは既に説明を行った。次に、比較マッチング処理コンポーネント１２５を通じて、売買条件の判断を行い、アクショントリガーコンポーネント１２６は、判断の結果を受けて、所定の命令を実行する。この場合、模擬売買、シミュレーションの結果をクライアント２０のコンピュータ端末４０に返したり、実際に売買注文を行う。

なお、模擬売買、シミュレーションを行う場合、図９のデータベース５０、データベース５２のようなコンピュータ端末４０の記憶領域に保存した波形や、波形入力コンポーネント１２１から直接入力された最新の実際の価格データの波形と、ユーザが入力した波形の比較マッチング処理を行い、コンピュータ端末４０の記憶領域に保存してあってもよい統計値を取り出す処理を行う。ユーザの入力した売買条件に対して、模擬売買の結果の統計値が、長い時間をかけて計算することなく、即座にコンピュータ端末４０の記憶領域から取り出せるために、漠然とした売買条件が入力された場合であっても、柔軟に、より具体的なユーザの望む売買条件に近づけることができる効果については、既に説明を行った。次に、より具体的な構成について説明すると共に、本構成の別の効果についても説明を行う。

まず、本発明に係る商品売買システムのポイントについて説明する。

価格が変動する商品（具体的には、株式、債券、投資信託、外貨商品、為替、商品先物、指数先物、オプション、デリバティブ、貴金属など）を底値で購入して最高値で売却したり、借りたものを最高値で売却して底値で買戻し返却すれば、そこには最大の利ザヤが発生する。デイトレーダや投資家は、この利ザヤを目的として、複雑で膨大な情報を分析しながら日々取り引きをしているのであるが、その売買タイミングの見極めは非常に難しく、価格の変動に一喜一憂するものである。

また、商品銘柄毎の過去の価格変動データ中には、底値や最高値の前兆を明確に示す情報が含まれている場合があり、本装置は、ユーザが入力する任意の買い波形データ及び売り波形データに基づいて売買タイミングを求め、そのタイミングに従って売買シミュレーションを行ない、模擬売買結果を出力する。

また、本装置は、売買シミュレーションにおいて好結果が出た場合などに、入力した波形データを確定して、リアルタイムの価格変動データより求めた売買タイミングに基づいて、実際に価格変動商品の売買を実行する。

次に、買いと売りのタイミングを表す波形の入力について説明を行う。例えば、一般に
デイトレーダや投資家は、時系列のチャートを見ながら、タイミングを計り、投資判断を行う。既に説明したように、ユーザは、所定の入力装置４５により、所定の波形を入力することができる。例えば、マウスを動かし、マウスの位置情報によって、チャート上に表示される波形と同様の形状を持つ波形を入力することができる。また、ユーザは、所定のコンピュータ命令によって、この波形に所定の情報を関連付けて、コンピュータ端末４０の記憶装置４２に保存することができる。例えば、所定の波形が、買いの波形であるのか、売りの波形であるのか、価格の波形であるのか、出来高の波形であるのか、営業利益率の波形であるのか、といった情報を付加してコンピュータ記憶装置に保存することができる。本技術が、波形の形状を、従来技術とは著しく異なる程度に、波形の特徴を維持したまま、パターンマッチングや、検索処理、シミュレーションを柔軟に行うことができることは、既に説明を行った。したがって、コンピュータ端末４０の記憶装置４２に保存した波形と、実際の価格変動の時系列データの波形を比較し、既に説明を行った比較マッチング処理により条件判定を構成することにより、ユーザが目視によって再び同じような波形の形状判断を行うことなく、売買のタイミングとして使用することが可能となる。また、既に説明を行ったように、諸条件の波形を重ね合わせて、売買の条件を作成することも可能である。もちろん、既存の技術、例えば、市場の種類、投資金額、営業利益率、テクニカル指標といった、値による諸条件も重ね合わせて売買の条件を作成してもよい。

図１０は、ユーザが探し出したい線の形状の代表的な６つの波形を例示している。

図１０（Ａ）は、真ん中が一番低く前後に同じくらいの低い値が存在する波形である。

図１０（Ｂ）は、反りのある波形である。

図１０（Ｃ）は、急上昇から急下降する波形である。

図１０（Ｄ）は、急角度で急上昇する波形である。

図１０（Ｅ）は、２つ同じくらいの高い値のある波形である。

図１０（Ｆ）は、２つ同じくらいの低い値のある波形である。

図１０（Ａ）の形状を確認した投資家は、安値となる価格帯を３回確認しているので、それ以上、下がりにくく、下がりにくいことを確認した投資家が投資を行う可能性があるかもしれないという判断を行うことがありうる。

図１０（Ｂ）の形状を確認した投資家は、徐々に価格が上がっていることから、さらに価格が上がる可能性があると考え投資を行う可能性があるかもしれないという判断がありうる。

図１０（Ｃ）の形状を確認した投資家は、急激に価格が下がっていることから、価格がもっと下落しないうちに売りに出すことが望ましいと考える可能性があるかもしれないという判断がありうる。

図１０（Ｄ）の形状を確認した投資家は、急激に価格が上がっていることから、価格が上昇する理由があると考え投資を行う可能性があるかもしれないという判断がありうる。

図１０（Ｅ）の形状を確認した投資家は、安値となる価格帯を２回確認しているので、それ以上、下がりにくく、下がりにくいことを確認した投資家が投資を行う可能性があるかもしれないという判断を行うことがありうる。

図１０（Ｆ）の形状を確認した投資家は、高値となる価格帯を２回確認しているので、それ以上、上がりにくく、上がりにくいことを確認した投資家が売りに出すことが望ましいと考える可能性があるかもしれないという判断がありうる。

以上のような波形を、従来技術によって処理する場合、既に説明を行ったように、十分に波形の特徴を認識することが困難であり、時系列のチャートを見ながら、タイミングを計り、投資判断を行うのが一般的で、ユーザは、経験や感覚などの裁量によって投資を行わざるをえなかったといえる。価格の変動は、時には、利益や損失をユーザに与え、冷静な投資判断力を鈍らせることがありうる。本技術を用いるならば、そのような一喜一憂から開放されると共に、チャートを見る労力、時間から開放される効果がある。また、価格は需給によって決まることがあるため、購入したいという人が多い場合に、価格が上昇する場合がある。したがって、購入したいという人が増えつつある時に、いち早く購入するならば、購入後に含み益が得られる。本技術は、先に説明したように、チャートを目視することによって判断することが一般的である以上、チャートを目視することによってタイミングを判断するよりも、株式市場全体など、多くの時系列波形を監視することができる。したがって、本技術により、ユーザは、相対的に短時間で、相対的に多くの投資対象、投資機会を見つけることが可能となる。また、本技術は、既に説明を行ったように、異なる市場、異なる通貨単位の投資対象にも、同様に用いることができる。したがって、本技術は、サヤ取りと呼ばれる、売りと買いを組み合わせることで、利益を確定させたり、価格差を投資判断基準とするような取引に用いられてもよい。また、本技術は、既に説明を行ったように、従来技術と異なり、チャートを目視することなく、投資判断、投資分析自体の労力を軽減すると同時に、売買注文の発注を可能とする。したがって、ユーザは、わずかな労力で、思い通りの投資活動を、思い通りの期間続けることができる。例えば、ユーザが、自動売買の停止を指示するまで、自動売買を行ってもよいし、損失が一定以上出た場合に、自動売買を停止すると共に、損失の通知を行ってもよい。この場合、損失の通知があるまで、ユーザは、投資のための時間と労力を著しく軽減され、軽減された時間と労力を投資以外の活動などに有効に活用できることとなる。投資の結果が望みどおりでない場合は、模擬売買に切り替え、統計値を参考にして、再び売買条件を作成してもよいので、投資家にとっては理想的なシステムといえる。

以上のように、本技術により、従来よりも実用性の高いシステムを構成することが可能である。

■実施例３ 表示装置■
３番目の構成例は、図１１のような経済データ表示システムである。本技術は、既に説明を行ったように、チャートの目視を行わなくとも、理想的な投資活動を可能とするシステムを可能とするものである。しかしながら、本技術を使用して、新しい表示装置を構成することも可能である。この経済データ表示システムは、同等波形が、同じ時間に複数見つかることに着目し、株式市場全体といった大きな情報量を、小さな表示領域２００で表現することを特徴とし、同等波形を同一グループに分類する同等波形グループ化手段としての同等波形グループ化コンポーネントと、経済データのアイコン表示を行う表示手段としての機能と、分類した波形とその波形に関連する情報の属性とをアイコンの大きさ、形、色、動きなどの外観や表示位置と対応付けた対応付け手段としての機能と、領域内に表示するアイコンの位置を記憶しながら、所定の条件により、所定の位置を所定の位置に連続変化させることを特徴とする表示領域とを備える。例えば、中央以外の位置を相対位置を保ったまま、中央の位置に移動する。なお、この表示領域は、領域内に表示するアイコンを、移動前の位置関係を保持したまま、所定のアイコンを所定の位置に表示し、相対位置を連続変化させる機能を持つもので、立体的な回転する球を所定の平面に投影したものであってもよいし、立体的な球そのものであってもよいし、平面であってもよいし、形状は問わない。また、移動中に、属性の変化により、アイコンの外観や相対的な位置も同時に変化してもよい。

既に説明を行ったように、所定の波形を検索クエリとして、波形の形状の特徴を保持したまま、同等とみなすことができる波形を検索したり、同等とみなすことができるかどうかの判断を行うことが可能である。また、既に説明を行ったように、市場全体、もしくは、複数の市場や、それ以上の複数の時系列経済データといった大きな情報量を、時系列経済データの取得から、短時間で、処理することができる。したがって、本技術は、同等波形グループ化コンポーネントによって、例えば、日本の株式市場全体を同等波形によって、短い遅延時間で、瞬時に、時系列経済データの特徴分析を可能とする。

また、既に説明を行ったように、本技術により、所定のタイミング、例えば、急激に売買代金が増えた銘柄や、急激に価格が上昇しつつある銘柄といった、所定の波形の形状と同等とみなすことができる波形を検索することができる。

この経済データ表示システムは、所定のタイミングを示す波形、所定の形状に合致する波形を示す銘柄を、表示領域を連続変化させながら、表示領域の中央に表示する機能を備えている。

つまり、所定のタイミングを示す波形、所定の形状に合致する波形は、時間の経過と共に、その形状を変えるものであるので、所定のタイミングを示す波形、所定の形状に最も合致する銘柄は、刻々と変化しうるものである。この場合に、常に表示領域を連続変化させ、最も合致する銘柄を中央に表示しながら、合致する銘柄以外の銘柄は、合致する銘柄を基準として、相対的な表示位置はほぼ変えずに表示を行う。ちょうど、地球儀を回転させて、任意の都市を正面に持ってくることで、それまで、正面にあった都市が正面から遠ざかるように表示を行う。ただし、所定の銘柄を所定の位置に表示を行いながら、合致する銘柄以外の銘柄も、所定の条件により位置を変える場合があるため、表示位置は、必ずしも、変化前の相対的な表示位置が全く変化しないというわけではない。むしろ、複数のアイコンの外観と位置の複数の変化を同時に表示し、刻々と変化する流動的な情報に対応した流動的な表示を行う。ちょうど、地球が自転している間も、人や物が自転とは別の基準によって移動しているように、それぞれのアイコンを絶対位置、相対位置の両方の基準で表示を行う。

また、この経済データ表示システムは、経済データの対象毎にアイコンで表し、所定の経済データの同等条件を、アイコンの所定の色と形と位置と動きで表し、条件が変化した場合には、アイコンの色と形と位置と動きを変え、変化が急激でない場合は、アイコンの色と形と位置と動きの変化も急激でなく、例えば、中間色や中間の形や中間的な動きに段階的に変化させ、常に、所定の同等条件を、所定の色と形と位置と動きで表すことを特徴とする。

例えば、波形の同等条件の他に、銀行証券セクターや、情報技術関連セクターなどの銘柄が属する種類（属性）毎に、所定の色と形を決めてもよいし、１０万円〜２０万円や、１０００円〜２０００円といった価格帯（属性）が同等とみなすことができる場合に、所定の色と形と動きを決めてもよい。

この場合、所定の銘柄が複数の特徴を持つ場合に、その所定の銘柄を表す形態は、それぞれの特徴を同時に含むものであってもよい。例えば、上昇中の銘柄の色は赤で、下降中の銘柄の色は青で、横ばい的な銘柄は、赤と青の中間で表し、急激な上昇への変化は、やや形を大きく表示したり、点滅表示したり、セクター毎や価格毎に、領域を線で囲んでもよいし、価格帯が変化した場合に、表示位置を変化させてもよいし、所定の同等条件を満たす経済データを表すアイコンを相対的に近い位置に集まるように表示してもよい。

また、グループ化を行うための同等条件や、中央に表示する条件や、色や形や動きは、ユーザが望む所定のものにする機能があってもよい。また、表示領域の連続変化によって、中央に表示される条件から条件的にも最も遠い銘柄は、可動表示領域の背後に隠れてもよいし、隠れずに、最も遠い位置に表示されてもよい。また、条件に合ったアイコンを中央ではなくて、所定の位置にくるように表示してもよい。例えば、図１１は、図１１（ａ）に示すように、所定の波形銘柄Ａが、所定の条件と同等とみなすことができるために表示領域２００の中央に表示されている状態から、図１１（ｂ）に示すように、所定の条件と同等とみなすことができる銘柄Ｂが中央に表示され、銘柄Ａは、表示領域２００の端に移動している状態へ変化した様子である。

以上のような構成により、本システムは、実際の時系列経済データの動きに近似した状態を瞬時に把握することを可能とする。例えば、価格の波形がこれまでやや横ばいでありながら、売買代金が急激に上昇しつつある銘柄といった所望の経済データを常に中央に表示しながら、価格が下落中であったり、売買が少ないなど、条件に合わない銘柄も、中央には表示されないものの、表示領域には存在する場合があるために、所望以外の銘柄が、所望の条件に変化した場合に、所定の見やすい位置に変化することから、全ての銘柄が平行して変化している様子を瞬時に把握することを可能とする。また、前の状態の印象を残しながら新しい状態を連続的に表示するために、単に属性だけではなく、変化の推移を含む大きな情報量をユーザに印象付ける効果がある。また、所定の位置の辺りを中心的に眺めているだけで、全体の相場状況と共に、所定の銘柄の買いや売りのタイミングを認識することができるため、ユーザの表示装置の操作や負担が少ないにも拘らず、大きな情報を認識したり、同時に取引を行うことができる。なお、この経済データ表示システムは、複数の国の株式市場や、先物市場といった異なる種類の投資対象、時系列経済データを持つ対象を同時に分析を行ってもよいし、それぞれ別の可動表示領域に表示を行ってもよいし、セクターや価格帯毎に、所定の色と形と動きを決めてアイコンの分類表示を行ったように、市場や異なる種類毎に、色と形と動きを変えて、一つの可動表示領域に表示を行ってもよい。

以上のように、本技術により、従来よりも柔軟なシステムを構成することが可能である。

本発明のコンピュータ命令処理コンポーネント群のブロック図 図１に示すコンピュータ命令処理コンポーネント群に入力される任意波形の例を示す図 図１に示すコンピュータ命令処理コンポーネント群に入力される時系列経済データの分析を説明する図 図１に示すコンピュータ命令処理コンポーネント群によって使用される許容誤差範囲の例を示す模式図 図１に示すコンピュータ命令処理コンポーネント群が実装されるネットワークのブロック図 図１に示すコンピュータ命令処理コンポーネント群が実装されるコンピュータ端末のブロック図 図１に示すコンピュータ命令処理コンポーネント群が図５に示すネットワークに実装された例を示すブロック図 図１に示すコンピュータ命令処理コンポーネント群が図５に示すネットワークに実装された例を示すブロック図 図１に示すコンピュータ命令処理コンポーネント群による時系列経済データの検索システムを示すブロック図 図１に示すコンピュータ命令処理コンポーネント群においてユーザが売買のタイミングとして使用する波形の例を示す模式図 図１に示すコンピュータ命令処理コンポーネント群と同等波形グループ化コンポーネントによって実装された経済データ表示システムを示すイメージ図 従来の移動平均を説明する図 従来の移動平均を説明する図 従来のローソク足を説明する図

符号の説明

１２１ 波形入力コンポーネント（波形入力手段）
１２２ 抽象空間配置コンポーネント（データ変換手段、統計手段）
１２３ 誤差範囲入力コンポーネント（誤差範囲入力手段）
１２４ 同等条件コンポーネント（同等条件記憶手段）
１２５ 比較マッチング処理コンポーネント（同等判断手段）

Claims (20)

1. 波形データを時系列の値の集合として入力する波形入力手段と、時系列に並んだ経済データを前記波形データと同等とみなすための同等条件を記憶する同等条件記憶手段と、前記経済データを前記波形データと同等とみなすか否かの判断を行う同等判断手段とを備え、
   前記同等判断手段は、前記波形データのうちの何れか１つ以上の値と、前記経済データのうちの何れか１つ以上の値との関係が前記同等条件を満たす場合に前記経済データを前記波形データと同等とみなすことを特徴とする経済データ処理システム。
2. 同等とみなすレベルである許容誤差を入力する誤差範囲入力手段を備え、
   前記同等条件記憶手段は、複数の前記許容誤差のそれぞれに対応付けられた前記同等条件をそれぞれ記憶し、
   前記同等判断手段は、前記誤差範囲入力手段によって入力された前記許容誤差に対応付けられた前記同等条件を使用して前記判断を行うことを特徴とする請求項１に記載の経済データ処理システム。
3. 前記許容誤差のレベルには、全ての前記経済データを前記波形データと同等とみなすレベルと、全ての前記経済データを前記波形データと同等とみなさないレベルと、それらのレベルの間に段階的に設けられたレベルとがあることを特徴とする請求項２に記載の経済データ処理システム。
4. 前記同等判断手段は、前記誤差範囲入力手段によって前記許容誤差が変更される度に前記判断を再び行うことを特徴とする請求項２に記載の経済データ処理システム。
5. 前記同等判断手段が前記波形データと同等とみなす前記経済データの数を前記同等条件に対して統計を取る統計手段を備え、
   前記同等条件記憶手段は、前記同等判断手段が前記波形データと同等とみなす前記経済データの数の前記レベル毎の分布が所定の分布になるように、前記許容誤差に対応付けられる前記同等条件を前記統計手段によって取られた統計値に基づいて変更することを特徴とする請求項２に記載の経済データ処理システム。
6. 前記波形データ及び前記経済データの少なくとも一方を変換することによって前記波形データ及び前記経済データを共通の尺度に合わせるデータ変換手段を備え、
   前記同等判断手段は、前記データ変換手段によって前記共通の尺度に合わせられた前記波形データ及び前記経済データを使用して前記判断を行うことを特徴とする請求項１に記載の経済データ処理システム。
7. 前記データ変換手段は、前記波形データ及び前記経済データを所定の法則に従ってそれぞれ文字列に置き換えることによって前記共通の尺度に合わせ、
   前記同等判断手段は、前記波形データの前記値を置き換えた前記文字列と、前記経済データの前記値を置き換えた前記文字列との関係が前記同等条件を満たすか否かの前記判断を文字検索によって行うことを特徴とする請求項６に記載の経済データ処理システム。
8. 前記データ変換手段は、前記波形データ及び前記経済データが異なる通貨単位の価格データである場合に、前記波形データ及び前記経済データの少なくとも一方を変換することによって前記波形データ及び前記経済データを共通の単位の価格データにすることを特徴とする請求項６に記載の経済データ処理システム。
9. 前記波形入力手段は、画面に表示された波形のうち指定された範囲の波形に相当するデータを前記波形データとして入力することを特徴とする請求項１に記載の経済データ処理システム。
10. 前記経済データは、取り引き価格が変動する商品銘柄の価格変動データであり、
    前記経済データ処理システムは、前記商品銘柄の仮想の売買の結果をシミュレーションするシステムであって、前記同等判断手段が前記価格変動データを前記波形データと同等とみなしたことを前記売買の契機とすることを特徴とする請求項１から請求項９での何れかに記載の経済データ処理システム。
11. 前記経済データのうち所定の期間のデータに関して前記経済データから所定の統計を取ってその統計値を前記シミュレーションの開始前に予め保存する統計保存手段を備え、
    前記経済データ処理システムは、前記所定の期間のデータを前記波形データとするときのシミュレーション結果として前記所定の期間のデータに関して前記統計保存手段によって保存された前記統計値を表示することを特徴とする請求項１０に記載の経済データ処理システム。
12. 前記経済データは、取り引き価格が変動する商品銘柄の価格変動データであり、
    前記経済データ処理システムは、前記商品銘柄の自動の売買を行うシステムであって、前記同等判断手段が前記価格変動データを前記波形データと同等とみなしたことを前記売買の契機とすることを特徴とする請求項１から請求項９までの何れかに記載の経済データ処理システム。
13. 前記経済データ処理システムは、前記商品銘柄の仮想の売買の結果をシミュレーションするシステムである場合、シミュレーションで使用した前記波形データを前記自動の売買に引き継ぐことを特徴とする請求項１２に記載の経済データ処理システム。
14. 前記波形入力手段は、前記商品銘柄を買うタイミングを指定するための買い波形データと、前記商品銘柄を売るタイミングを指定するための売り波形データとを前記波形データとして入力し、
    前記経済データ処理システムは、前記同等判断手段が前記価格変動データを前記買い波形データと同等とみなしたことを前記商品銘柄を買う契機とし、前記同等判断手段が前記価格変動データを前記売り波形データと同等とみなしたことを前記商品銘柄を売る契機とすることを特徴とする請求項１０から請求項１３までの何れかに記載の前記経済データ処理システム。
15. 前記同等判断手段によって互いに同等とみなされる前記経済データ同士を同一のグループに分類する同等波形グループ化手段と、前記経済データをアイコンによって表示領域に表示する表示手段と、前記アイコンの外観及び表示位置と前記グループとの対応付けを行う対応付け手段とを備えることを特徴とする請求項１から請求項９までの何れかに記載の経済データ処理システム。
16. 前記対応付け手段は、前記アイコンの外観及び表示位置を前記グループ以外に前記経済データの属性にも対応付けることを特徴とする請求項１５に記載の経済データ処理システム。
17. 前記対応付け手段は、所定の条件により、前記アイコン同士の相対的外観と相対位置を決めることを特徴とする請求項１５に記載の経済データ処理システム。
18. 前記対応付け手段は、所定の条件により、前記アイコンを所定の外観で前記表示領域内の絶対位置に決めることを特徴とする請求項１５に記載の経済データ処理システム。
19. 前記表示手段は、連続的に表示を更新することを特徴とする請求項１５から請求項１８までの何れかに記載の経済データ処理システム。
20. 波形データを時系列の値の集合として入力する波形入力手段と、時系列に並んだ経済データを前記波形データと同等とみなすための同等条件を記憶する同等条件記憶手段と、前記経済データを前記波形データと同等とみなすか否かの判断を行う同等判断手段としてコンピュータを機能させ、
    前記同等判断手段は、前記波形データのうちの何れか１つ以上の値と、前記経済データのうちの何れか１つ以上の値との関係が前記同等条件を満たす場合に前記経済データを前記波形データと同等とみなすことを特徴とする経済データ処理プログラム。