JP2010501909A - 投資情報のコンソリデーション、共有、及び分析 - Google Patents
投資情報のコンソリデーション、共有、及び分析 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010501909A JP2010501909A JP2009509636A JP2009509636A JP2010501909A JP 2010501909 A JP2010501909 A JP 2010501909A JP 2009509636 A JP2009509636 A JP 2009509636A JP 2009509636 A JP2009509636 A JP 2009509636A JP 2010501909 A JP2010501909 A JP 2010501909A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- investors
- investment
- investor
- rating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Technology Law (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)
Abstract
Description
なお、本願は、2006年5月1日に出願された米国特許出願第60/796,756号の利益を主張する。
なお、本明細書で言及する各特許、各特許出願、及び/又は各公開公報は、個々の各特許、各特許出願、及び/又は各公開公報を参照により援用するために具体的且つ個別に示したのと同程度に、その全体が参照により本明細書に援用される。
「投資家」は、投資を行う任意の関係者である。金融における投資家は、発展する会社に資金を提供することと引き換えに金融利益を得るために、出資証券(equity securities)又は負債証券(debt securities)を定期的に購入する特定のタイプの人々及び会社を含む。投資家は、職業として及び/又は短期的な所得を得るために、キャピタルゲインを達成することを期待してアセットを購入して保有することができる。
IDSSは、多数のメンバーの投資データを受け取り、それらの投資データは、たとえば、実際の履歴ポートフォリオデータ、現在の保有高、監視リスト、及び/又はリアルタイムトレード情報を含む。投資データは、メンバーの他のタイプの履歴パフォーマンスデータを含むことができる。この投資データは、メンバーのオンライン証券取引口座、ポートフォリオ管理ウェブサイト、個人ソフトウェア(たとえば、クイックン等)、さらには相互入力といったさまざまなソースからIDSSに受け取られる。投資データは、たとえば、インポート、フェッチ、及び/若しくはリトリーブを介して、又は、データを転送する技術分野において既知の他の技術を介して受け取られる。受け取った投資データは、オンライン証券業者のデータ保有期間に応じて、長い期間に及ぶ可能性があり、いくつかの場合には、8年もさかのぼる可能性がある。
加えて、パラメータは、データの有効性も含む。各メンバーは、そのメンバーによって相互に作成又は入力されたそのメンバーのデータの量(たとえば、検証可能でない)、及び、証券業者との電子的リンク又は結合を介して受け取ったそのメンバーのデータの量(たとえば、検証可能)に基づいて自身に割り当てられた検証レベルを有する。
上述した加重パラメータを使用して、IDSSは、各メンバーを他のメンバー、個人、及びベンチマークと比較するために各メンバーをランキングする。各メンバーをランキングする際、ランキングコンポーネント104は、各メンバーの5年のシャープレシオを計算又は生成し、このシャープレシオが基本スコアを形成する。一実施形態のランキングコンポーネント104は、このシャープレシオを使用して、基本スコアを形成するが、この実施形態は、そのように限定されるものではなく、代替的な実施形態は、他の利用可能な技法を使用して、基本スコアを生成することができる。
IDSSは、一実施形態のもとでは、メンバーのポートフォリオデータ904と共に証券格付け602を使用して、投資推奨を含むパフォーマンスデータ902をメンバーに提供又は出力する。図9は、一実施形態に基づく、証券ランキング602及びポートフォリオ情報又はデータ904を受け取るように結合されるIDSSの推奨コンポーネント108のブロック図である。推奨コンポーネント108は、一般に、リスクレベル、アセットアロケーション、及び投資家によって保有されている株式で証券格付け602を評価し、ランキング及び証券格付け602を使用して1組のメンバーを比較し、比較に応じてメンバーによって保有されている株式の推奨902を生成するように構成されている。推奨902は、パフォーマンス、人口統計的特性、及びソーシャルネットワークに基づく他の個人メンバーの集約保有高に基づく一定の投資ビークルに対する推奨を含む。
一実施形態のリアルタイムトレードデータは、複数の投資家のトレードデータ及び少なくとも1つの証券市場のトレードデータを含む。
一実施形態の普通株式格付けは、取引推奨及び信号強度指標を含む。一実施形態の取引推奨は、対応する証券の買い推奨又は売り推奨を含む。一実施形態の信号強度指標は、取引推奨の強さを示す。
一実施形態の方法は、証券格付けを使用して、複数の投資家のそれぞれのポートフォリオを自動的に分析することを含む。一実施形態の方法は、ポートフォリオのパフォーマンス尺度を生成することを含む。
一実施形態のカスタマイズされた推奨を提供することは、証券格付けを、リスクレベル及び投資家によって保有されている証券と比較することを含む。一実施形態のカスタマイズされた推奨を提供することは、比較することに応じて、投資家によって保有されている証券の推奨を生成することを含む。
一実施形態の方法は、第2の投資家による第2の証券トレードに応じて、第1の投資家の第1の証券トレードを自動的に遂行することを含む。一実施形態の第1の投資家は、第2の投資家にリンクされている。
一実施形態の方法は、投資データ及びトレードデータのうちの1又は複数をサードパーティの証券取引口座から受け取ることを含む。
一実施形態の正規化することは、投資データの取引を分類すると共に、投資家の取引履歴を生成することを含む。一実施形態の正規化することは、或る投資家の現在の保有高を取引履歴と比較することを含む。一実施形態の正規化することは、取引履歴をバランシングすることを含む。一実施形態のバランシングすることは、取引履歴を増強して、現在の保有高とマッチングする。
一実施形態の複数の投資家をランキングすることは、投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成することを含む。
一実施形態の複数の投資家をランキングすることは、加重パラメータに従って基本スコアを調整することによって各投資家の調整されたスコアを生成することを含む。
一実施形態の加重パラメータは、投資データの保有期間、投資データの検証状態、複数の投資家に対するその投資家の評判、及びその投資家のモーメンタムから成る群から選択される少なくとも1つのパラメータを含む。
一実施形態の複数の投資家をランキングすることは、複数のクラブを形成することを含み、各クラブは、1組の投資家を含む。一実施形態の複数の投資家をランキングすることは、複数のクラブのそれぞれを複数のランクグループのうちの1つに割り当てることを含む。一実施形態の割り当てることは、クラブの1組の投資家の累積投資データに基づいている。
一実施形態の複数の投資家をランキングすることは、複数のランクグループを生成することを含む。一実施形態の複数の投資家をランキングすることは、複数の投資家のそれぞれを1つのランクグループに割り当てることを含む。
一実施形態の普通株式格付けを生成することは、投資データに基づいて証券を編成することを含む。一実施形態の普通株式格付けを生成することは、リアルタイムトレードデータの保有高及び取引データを使用して、証券のそれぞれの格付けを生成することを含む。
一実施形態の取引データは、取引タイプ及び取引量を含む。
一実施形態のIDSSは、複数の投資家間で投資データ及びリアルタイムトレードデータを共有するためのリンクを含むネットワークを生成することを含む方法を含む。一実施形態の方法は、投資データ及びトレードデータから導出される投資パフォーマンスに従って、複数の投資家をランキングすることを含む。一実施形態の方法は、ランキングから証券格付けを生成することを含む。一実施形態の方法は、証券格付けを使用して、各投資家によって保有されている証券の推奨を生成することを含む。
一実施形態のリアルタイムトレードデータは、複数の投資家のトレードデータ及び少なくとも1つの証券市場のトレードデータを含む。一実施形態の投資データは、現在の投資保有高のデータ、履歴投資保有高、履歴投資パフォーマンスデータ、履歴取引データ、及び監視リストを含む。
一実施形態の集約コンポーネントは、少なくとも1つの証券取引口座に結合されている。一実施形態の集約コンポーネントは、投資データ及びトレードデータのうちの1又は複数を証券取引口座から受け取るように構成されている。
一実施形態の集約コンポーネントは、投資データを正規化するように構成されている。
一実施形態のランキングコンポーネントは、投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成することによって複数の投資家をランキングするように構成されている。一実施形態のランキングコンポーネントは、加重パラメータに従って基本スコアを調整することによって各投資家の調整されたスコアを生成するように構成されている。一実施形態のランキングコンポーネントは、各投資家を、調整されたスコアに従って複数のランクグループの一ランクグループに割り当てるように構成されている。
一実施形態の格付けコンポーネントは、ランクグループを予測判断材料グループとして選択すること、並びに、予測判断材料グループの投資データ及びトレードデータを使用して証券格付けを生成することによって、証券格付けを生成するように構成されている。
一実施形態の格付けコンポーネントは、取引推奨及び信号強度指標を生成するように構成されている。一実施形態の取引推奨は、対応する証券の買い推奨又は売り推奨を含む。一実施形態の信号強度指標は、取引推奨の強さを示す。
一実施形態の投資データは、現在の投資保有高のデータ、履歴投資保有高、履歴投資パフォーマンスデータ、履歴取引データ、及び監視リストを含む。
一実施形態の基本スコアを生成することは、シャープレシオを基本スコアとして計算することを含む。
一実施形態の調整されたスコアを生成することは、保有期間の基本スコアを調整することを含む。
保有期間の一実施形態の基本スコアを調整することは、保有期間に比例して基本スコアを削減することを含む。
一実施形態の調整されたスコアを生成することは、検証状態の基本スコアを調整することを含む。
検証状態の一実施形態の基本スコアを調整することは、検証済み状態を有するデータの基本スコアを維持すること、及び、未検証状態を有するデータの基本スコアを削減することを含む。
評判の一実施形態の基本スコアを調整することは、投資家のネットワークのサイズを求めることを含む。一実施形態のネットワークは、投資家がリンクされている複数の投資家のうちの1組の投資家を含む。評判の一実施形態の基本スコアを調整することは、ネットワークのサイズがしきい値未満であるときは基本スコアを削減することを含む。
一実施形態の調整されたスコアを生成することは、保有期間、検証状態、及び評判の基本スコアを調整することを含む。
一実施形態の投資家をランキングすることは、割り当てられた百分位数に従って複数のランクグループを形成することを含む。
一実施形態の投資家をランキングすることは、複数のクラブを形成することを含む。一実施形態の各クラブは、1組の投資家を含む。一実施形態の投資家をランキングすることは、複数のクラブのそれぞれを、そのクラブの1組の投資家の累積投資データに基づいてランクグループに割り当てることを含む。
一実施形態の方法は、証券の買い格付け又は売り格付けを含む取引格付けを生成することを含む。一実施形態の方法は、取引格付けの強さを示す信号強度指標を生成することを含む。
一実施形態の方法は、ランキング及びトレードデータを使用して、複数の投資家によって保有されている証券の普通株式格付けを生成することを含む。
一実施形態の方法は、普通株式格付けを使用して、複数の投資家のそれぞれのポートフォリオを自動的に分析すること、及び、ポートフォリオのパフォーマンス尺度を生成することを含む。
一実施形態の方法は、普通株式格付けを、リスクレベル及び投資家によって保有されている証券と比較することを含む。一実施形態の方法は、比較することに応じて、投資家によって保有されている証券の推奨を生成することを含む。
一実施形態の普通株式格付けを生成することは、投資データに基づき、投資家によって保有されている証券を編成することを含む。一実施形態の普通株式格付けを生成することは、リアルタイムトレードデータの取引データを使用して、証券のそれぞれの普通株式格付けを生成することを含む。
一実施形態のリアルタイムトレードデータは、複数の投資家のトレードデータ及び少なくとも1つの証券市場のトレードデータを含む。一実施形態の投資データは、現在の投資保有高のデータ、履歴投資保有高、履歴投資パフォーマンスデータ、履歴取引データ、及び監視リストを含む。
一実施形態のランキングコンポーネントは、シャープレシオを基本スコアとして計算することによって基本スコアを生成するように構成されている。
一実施形態のランキングコンポーネントは、保有期間の基本スコアを調整することによって調整されたスコアを生成するように構成されている。
保有期間の一実施形態の基本スコアを調整することは、保有期間に比例して基本スコアを削減することを含む。
検証状態の一実施形態の基本スコアを調整することは、検証済み状態を有するデータの基本スコアを維持すること、及び、未検証状態を有するデータの基本スコアを削減することを含む。
一実施形態のランキングコンポーネントは、評判の基本スコアを調整することによって調整されたスコアを生成するように構成されている。
評判の一実施形態の基本スコアを調整することは、投資家のネットワークのサイズを求めることを含む。一実施形態のネットワークは、投資家がリンクされている複数の投資家のうちの1組の投資家を含む。評判の一実施形態の基本スコアを調整することは、ネットワークのサイズがしきい値未満であるときは基本スコアを削減することを含む。
一実施形態のランキングコンポーネントは、各投資家の調整されたスコアに従って複数の投資家を順序付けることによって、投資家をランクグループに割り当てるように構成されている。一実施形態のランキングコンポーネントは、各投資家に対して、複数の投資家の調整されたスコアに対するその投資家の調整されたスコアに対応する百分位数を割り当てることによって、投資家をランクグループに割り当てるように構成されている。一実施形態のランキングコンポーネントは、割り当てられた百分位数に従って複数のランクグループを形成することによって、投資家をランクグループに割り当てるように構成されている。
一実施形態のランキングコンポーネントは、複数のクラブを形成することによって、複数の投資家をランキングするように構成されている。一実施形態の各クラブは、1組の投資家を含む。一実施形態のランキングコンポーネントは、複数のクラブのそれぞれを、そのクラブの1組の投資家の累積投資データに基づいてランクグループに割り当てることによって、複数の投資家をランキングするように構成されている。
一実施形態の格付けコンポーネントは、ランクグループを予測判断材料グループとして選択すること、並びに、予測判断材料グループの投資データ及びトレードデータを使用して普通株式格付けを生成することによって、普通株式格付けを生成するように構成されている。
一実施形態の格付けコンポーネントは、取引推奨及び信号強度指標を生成するように構成されている。一実施形態の取引推奨は、対応する証券の買い推奨又は売り推奨を含む。一実施形態の信号強度指標は、取引推奨の強さを示す。
一実施形態のトレードパラメータは、取引タイプ及び取引量を含む。
一実施形態の方法は、証券に関する投資データ及びトレードデータの取引を特定することを含む。
一実施形態の方法は、証券に関する買い取引数及び売り取引数を求めることを含む。
一実施形態の方法は、証券の総トレード量を生成することを含む。
証券の一実施形態の普通株式格付けを生成することは、買い取引数から売り取引数を減算することによって数量を生成することを含む。証券の一実施形態の普通株式格付けを生成することは、その数量を証券の総トレード量で除算することを含む。
一実施形態の方法は、取引格付けの強さを示す信号強度指標を生成することを含む。
一実施形態の方法は、普通株式格付けを使用して、複数の投資家のそれぞれのポートフォリオを自動的に分析することを含む。一実施形態の方法は、分析することに応じて、ポートフォリオのパフォーマンス尺度及びポートフォリオの証券の取引推奨を生成することを含む。
一実施形態の複数の投資家をランキングすることは、投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成することを含む。一実施形態の複数の投資家をランキングすることは、加重パラメータに従って基本スコアを調整することによって各投資家の調整されたスコアを生成することを含む。
一実施形態の加重パラメータは、平均年次収益、リスク、投資データの保有期間、投資データの検証状態、複数の投資家に対するその投資家の評判、及びその投資家のモーメンタムから成る群から選択される少なくとも1つのパラメータである。
一実施形態の方法は、複数のクラブを形成することによってランクデータを生成することを含む。一実施形態の各クラブは、1組の投資家を含む。一実施形態の方法は、複数のクラブのそれぞれを複数のランクグループのうちの1つに割り当てることによってランクデータを生成することを含む。一実施形態の割り当てることは、クラブの1組の投資家の累積投資データに基づいている。
一実施形態の方法は、複数の投資家のうちの少なくとも1組の投資家をリンクすることによって投資家ネットワークを生成することを含む。一実施形態のリンクは、リンクされた投資家間における投資データ及びトレードデータの共有を可能にする。
一実施形態の正規化することは、投資データの取引を分類すると共に、投資家の取引履歴を生成することを含む。一実施形態の正規化することは、投資家の現在の保有高を取引履歴と比較することを含む。一実施形態の正規化することは、取引履歴をバランシングすることを含み、バランシングすることは、取引履歴を操作して現在の保有高をマッチングする。
一実施形態のリアルタイムトレードデータは、複数の投資家のトレードデータ及び少なくとも1つの証券市場のトレードデータを含む。一実施形態の投資データは、現在の投資保有高のデータ、履歴投資保有高、履歴投資パフォーマンスデータ、履歴取引データ、及び監視リストを含む。
一実施形態のトレードパラメータは、取引タイプ及び取引量を含む。
一実施形態の格付けコンポーネントは、証券に関する投資データ及びトレードデータの取引を特定するように構成されている。
一実施形態の格付けコンポーネントは、証券に関する買い取引数及び売り取引数を求めるように構成されている。
一実施形態の格付けコンポーネントは、証券の総トレード量を生成するように構成されている。
一実施形態の格付けコンポーネントは、買い取引数から売り取引数を減算すること、及びその数量を証券の総トレード量で除算することによって数量を生成するように構成されている。
一実施形態の格付けコンポーネントは、普通株式格付けに対応する証券の買い格付け又は売り格付けを含む取引格付けを生成するように構成されている。
一実施形態の格付けコンポーネントは、信号強度指標を生成するように構成されている。一実施形態の信号強度指標は、取引格付けの強さを示す。
一実施形態のランキングコンポーネントは、平均年次収益、リスク、投資データの保有期間、投資データの検証状態、複数の投資家に対するその投資家の評判、及びその投資家のモーメンタムから成る群から選択されるパラメータに従って基本スコアを調整することによって、各投資家の調整されたスコアを生成するように構成されている。
一実施形態のランキングコンポーネントは、各投資家を、その投資家の調整されたスコアに従ってランクグループに割り当てることによって投資家をランキングするように構成されている。
一実施形態のランキングコンポーネントは、複数のクラブを形成することによって複数の投資家をランキングするように構成されている。一実施形態の各クラブは、1組の投資家を含む。一実施形態のランキングコンポーネントは、複数のクラブのそれぞれを複数のランクグループのうちの1つに割り当てることによって複数の投資家をランキングするように構成されている。一実施形態の割り当てることは、そのクラブの1組の投資家の累積投資データに基づいている。
一実施形態のシステムは、プロセッサに結合されるポータルを備える。一実施形態のポータルは、複数の投資家の共有データへの各投資家の制限されたアクセスを認めるように構成されている。一実施形態の共有データは、投資データ、リアルタイムトレードデータ、及びランクデータのうちの1又は複数を含む。
一般に、添付の特許請求の範囲では、使用される用語は、この明細書及び特許請求の範囲で開示した具体的な実施形態にIDSSを限定するように解釈されるべきではなく、特許請求の範囲に基づいて動作するすべてのシステムを含むように解釈されるべきである。したがって、IDSSは、この開示によって限定されるものではなく、その代わり、IDSSの範囲は、もっぱら特許請求の範囲によって定められることになる。
Claims (112)
- 複数の投資家の投資データ及びリアルタイムトレードデータを集約するステップと、
前記投資データから導出される投資パフォーマンスに従って前記複数の投資家をランキングするステップと、
前記ランキング及び前記トレードデータを使用して、前記複数の投資家によって保有されている証券の証券格付けを生成するステップと、
カスタマイズされた推奨を提供するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法において、前記投資データは、現在の投資保有高(investment holdings)のデータ、履歴投資保有高、履歴投資パフォーマンスデータ、履歴取引データ、及び監視リストを含むことを特徴とする方法。
- 請求項1記載の方法において、前記リアルタイムトレードデータは、前記複数の投資家のトレードデータ及び少なくとも1つの証券市場のトレードデータを含むことを特徴とする方法。
- 請求項1記載の方法において、前記証券格付けは、取引推奨及び信号強度指標(strength of signal indicator)を含み、該取引推奨は、対応する証券の買い推奨又は売り推奨を含み、前記信号強度指標は、前記取引推奨の強さを示すことを特徴とする方法。
- 請求項1記載の方法において、該方法は、
前記証券格付けを使用して、前記複数の投資家のそれぞれのポートフォリオを自動的に分析するステップと、
前記ポートフォリオのパフォーマンス尺度を生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法において、前記カスタマイズされた推奨を提供するステップは、
前記証券格付けを、リスクレベル及び投資家によって保有されている証券と比較するステップと、
前記比較に基づいて、前記投資家によって保有されている前記証券の推奨を生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法において、該方法は、第1の組の投資家を第2の組の投資家にリンクすることによって投資家ネットワークを生成するステップを含み、前記リンクは、前記第1の組の投資家と前記第2の組の投資家との間での前記投資データ及び前記トレードデータの共有を可能にし、前記複数の投資家は、前記第1の組の投資家及び前記第2の組の投資家を含むことを特徴とする方法。
- 請求項7記載の方法において、該方法は、第2の投資家による第2の証券トレードに応じて、第1の投資家の第1の証券トレードを自動的に遂行するステップを含み、前記第1の投資家は、前記第2の投資家にリンクされていることを特徴とする方法。
- 請求項1記載の方法において、該方法は、前記投資データ及び前記トレードデータのうちの1又は複数をサードパーティの証券取引口座から受け取るステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項1記載の方法において、前記集約するステップは、少なくとも1つの証券業者及び少なくとも1つの金融機関のうちの1又は複数にわたって前記投資データを正規化するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項10記載の方法において、前記正規化するステップは、
前記投資データの取引を分類すると共に、前記投資家の取引履歴を生成するステップと、
或る投資家の現在の保有高を前記取引履歴と比較するステップと、
前記取引履歴をバランシング(balancing)するステップであって、前記取引履歴を増強して前記現在の保有高をマッチングするステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項11記載の方法において、前記バランシングするステップは、
前記取引履歴が、現在の保有高を超える累積保有証券を示すときは、合成売り取引を生成するステップと、
現在の保有高が、前記取引履歴によって示される前記累積保有証券を超えることを前記取引履歴が示すときは、合成買い取引を生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法において、前記複数の投資家をランキングするステップは、前記投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項13記載の方法において、前記複数の投資家をランキングするステップは、
加重パラメータに従って前記基本スコアを調整することによって各投資家の調整されたスコアを生成するステップ
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項14記載の方法において、前記加重パラメータは、前記投資データの保有期間(tenure)、前記投資データの検証状態、前記複数の投資家に対する該投資家の評判、及び該投資家のモーメンタムから成る群から選択される少なくとも1つのパラメータであることを特徴とする方法。
- 請求項14記載の方法において、該方法は、各投資家を、該投資家の前記調整されたスコアに従って複数のランクグループのうちの1つのランクグループに割り当てるステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項1記載の方法において、前記複数の投資家をランキングするステップは、
それぞれが1組の前記投資家を含む複数のクラブを形成するステップと、
前記複数のクラブのそれぞれの前記1組の投資家の累計投資データに基づいて、該クラブを複数のランクグループのうちの1つに割り当てるステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法において、前記複数の投資家をランキングするステップは、
複数のランクグループを生成するステップと、
前記複数の投資家のそれぞれを1つのランクグループに割り当てるステップ
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項18記載の方法において、前記証券格付けを生成するステップは、
ランクグループを予測判断材料(predictor)グループとして選択するステップと、
前記予測判断材料グループの前記投資データ及び前記トレードデータを使用して、前記証券格付けを生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法において、前記証券格付けを生成するステップは、
前記投資データに基づいて前記証券を編成するステップと、
前記リアルタイムトレードデータの保有高及び取引データを使用して、前記証券のそれぞれの格付けを生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項20記載の方法において、前記取引データは、取引タイプ及び取引量を含むことを特徴とする方法。
- 請求項1記載の方法において、該方法は、前記ランキング及び前記証券格付けを使用して、前記複数の投資家の投資家比較を生成するステップを含むことを特徴とする方法。
- 複数の投資家間で投資データ及びリアルタイムトレードデータを共有するためのリンクを含むネットワークを生成するステップと、
前記投資データ及び前記トレードデータから導出される投資パフォーマンスに従って、前記複数の投資家をランキングするステップと、
前記ランキングから証券格付けを生成するステップと、
前記証券格付けを使用して、各投資家によって保有されている証券の推奨を生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - プロセッサに結合されると共に、複数の投資家の投資データ及びリアルタイムトレードデータを集約するように構成される集約コンポーネントと、
前記プロセッサに結合されると共に、前記投資データから導出される投資パフォーマンス及びリスクに従って前記複数の投資家をランキングするように構成されるランキングコンポーネントと、
前記プロセッサに結合されると共に、前記ランキング及び前記トレードデータを使用して、前記複数の投資家によって保有されている証券の格付けを生成するように構成される格付けコンポーネントと
を備えることを特徴とするシステム。 - 請求項24記載のシステムにおいて、前記リアルタイムトレードデータは、前記複数の投資家のトレードデータ及び少なくとも1つの証券市場のトレードデータを含み、前記投資データは、現在の投資保有高のデータ、履歴投資保有高、履歴投資パフォーマンスデータ、履歴取引データ、及び監視リストを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項24記載のシステムにおいて、該システムは、前記プロセッサに結合されると共に、リスクレベル及び投資家によって保有されている投資で前記証券格付けを評価し、前記ランキング及び前記証券格付けを使用して前記複数の投資家のうちの1組の投資家を比較し、該比較に応じて、前記投資家によって保有されている前記投資の推奨を生成するように構成される推奨コンポーネントを備えることを特徴とするシステム。
- 請求項26記載のシステムにおいて、前記プロセッサに結合されるポータルを備え、該ポータルは、前記複数の投資家の共有データへの各投資家の制限されたアクセスを認めるように構成され、前記共有データは、前記投資データ、前記リアルタイムトレードデータ、前記ランク、前記証券格付け、前記推奨、前記パフォーマンス尺度、前記評価、及び前記比較のうちの1又は複数を含むことを特徴とするシステム。
- 請求項24記載のシステムにおいて、前記集約コンポーネントは、少なくとも1つの証券取引口座に結合され、前記集約コンポーネントは、前記投資データ及び前記トレードデータのうちの1又は複数を前記証券取引口座から受け取るように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項24記載のシステムにおいて、前記集約コンポーネントは、前記投資データを正規化するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項29記載のシステムにおいて、前記正規化は、前記投資データの取引を分類すると共に、前記投資家の取引履歴を生成し、或る投資家の現在の保有高を前記取引履歴と比較し、前記取引履歴をバランシングすることを含み、前記バランシングすることは、前記取引履歴を増強して前記現在の保有高をマッチングすることを特徴とするシステム。
- 請求項24記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、前記投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成すること、加重パラメータに従って前記基本スコアを調整することによって調整されたスコアを生成すること、及び、各投資家を、前記調整されたスコアに従って複数のランクグループのうちの1つのランクグループに割り当てることによって、前記複数の投資家をランキングするように構成されることを特徴とするシステム。
- 請求項31記載のシステムにおいて、前記加重パラメータは、前記投資データの平均保有期間、前記投資データの検証状態、前記複数の投資家に対する前記投資家の評判、及び該投資家のモーメンタムから成る群から選択される少なくとも1つのパラメータであることを特徴とするシステム。
- 前記格付けコンポーネントは、ランクグループを予測判断材料グループとして選択し、前記予測判断材料グループの前記投資データ及び前記トレードデータを使用して前記証券格付けを生成することによって、証券格付けを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項24記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、複数のクラブを形成して、該複数のクラブのそれぞれを複数のランクグループのうちの1つに割り当てることによって前記複数の投資家をランキングするように構成され、各クラブは1組の前記投資家を含み、前記割り当てることは、前記クラブの前記1組の投資家の累積投資データに基づいていることを特徴とするシステム。
- 請求項24記載のシステムにおいて、前記格付けコンポーネントは、取引推奨及び信号強度指標を生成するように構成され、前記取引推奨は、対応する証券の買い推奨又は売り推奨を含み、前記信号強度指標は、前記取引推奨の強さを示すことを特徴とするシステム。
- 実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体であって、処理システムで実行されると、
複数の投資家の投資データ及びリアルタイムトレードデータを集約し、
前記投資データから導出される投資パフォーマンスに従って前記複数の投資家をランキングし、
前記ランキング及び前記トレードデータを使用して、前記複数の投資家によって保有されている証券の証券格付けを生成する
ことによって証券を格付けする実行命令を含んでいることを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 複数の投資家の投資データ及びリアルタイムトレードデータを集約するステップと、
前記投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成するステップと、
各投資家の調整されたスコアを、前記投資データの保有期間、前記投資データの検証状態、及び該投資家の評判から成る群から選択されるパラメータに従って前記基本スコアを調整することによって生成するステップと、
各投資家を、該投資家の前記調整されたスコアに従ってランクグループに割り当てることによって投資家をランキングするステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項37記載の方法において、前記投資データは、現在の投資保有高のデータ、履歴投資保有高、履歴投資パフォーマンスデータ、履歴取引データ、及び監視リストを含むことを特徴とする方法。
- 請求項37記載の方法において、前記リアルタイムトレードデータは、前記複数の投資家のトレードデータ及び少なくとも1つの証券市場のトレードデータを含むことを特徴とする方法。
- 請求項37記載の方法において、前記基本スコアを生成するステップは、シャープレシオを前記基本スコアとして計算するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項37記載の方法において、前記調整されたスコアを生成するステップは、前記保有期間の前記基本スコアを調整するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項41記載の方法において、前記保有期間の前記基本スコアを調整するステップは、前記保有期間に比例して前記基本スコアを削減するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項37記載の方法において、前記調整されたスコアを生成するステップは、前記検証状態の前記基本スコアを調整するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項43記載の方法において、前記検証状態の前記基本スコアを調整するステップは、検証済み状態を有するデータの前記基本スコアを維持するステップと、未検証状態を有するデータの前記基本スコアを削減するステップとを含むことを特徴とする方法。
- 請求項37記載の方法において、前記調整されたスコアを生成するステップは、前記評判の前記基本スコアを調整するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項45記載の方法において、前記評判の前記基本スコアを調整するステップは、
前記投資家のネットワークのサイズを求めることであって、該ネットワークは、前記投資家がリンクされている前記複数の投資家のうちの1組の投資家を含む、前記投資家のネットワークのサイズを求めるステップと、
前記ネットワークの前記サイズがしきい値未満であるときは前記基本スコアを削減するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項37記載の方法において、前記調整されたスコアを生成するステップは、前記保有期間、前記検証状態、及び前記評判の前記基本スコアを調整するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項37記載の方法において、該方法は、
各投資家の前記調整されたスコアに従って前記複数の投資家を順序付けるステップと、
各投資家に対して、前記複数の投資家の前記調整されたスコアに対する該投資家の前記調整されたスコアに対応する百分位数を割り当てるステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項48記載の方法において、前記投資家をランキングするステップは、前記割り当てられた百分位数に従って複数のランクグループを形成するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項37記載の方法において、前記投資家をランキングするステップは、
それぞれが1組の前記投資家を含む複数のクラブを形成するステップと、
前記複数のクラブのそれぞれを、該クラブの前記1組の前記投資家の累積投資データに基づいて前記ランクグループに割り当てるステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項37記載の方法において、該方法は、前記複数の投資家のうちの少なくとも1組の投資家をリンクすることによって投資家ネットワークを生成するステップを含み、前記リンクは、リンクされた投資家間における前記投資データ及び前記トレードデータの共有を可能にすることを特徴とする方法。
- 請求項37記載の方法において、該方法は、
証券の買い格付け又は売り格付けを含む取引格付けを生成するステップと、
前記取引格付けの強さを示す信号強度指標を生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項37記載の方法において、該方法は、前記ランキング及び前記トレードデータを使用して、前記複数の投資家によって保有されている証券の普通株式格付けを生成するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項53記載の方法において、該方法は、前記普通株式格付けを使用して、前記複数の投資家のそれぞれのポートフォリオを自動的に分析するステップと、前記ポートフォリオのパフォーマンス尺度を生成するステップとを含むことを特徴とする方法。
- 請求項53記載の方法において、該方法は、前記普通株式格付けを、リスクレベル及び投資家によって保有されている証券と比較するステップと、
前記比較に基づいて、前記投資家によって保有されている前記証券の推奨を生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項53記載の方法において、前記普通株式格付けを生成するステップは、
ランクグループを予測判断材料グループとして選択するステップと、
前記予測判断材料グループの前記投資データ及び前記トレードデータを使用して前記普通株式格付けを生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項53記載の方法において、前記普通株式格付けを生成するステップは、
前記投資データに基づき、前記投資家によって保有されている証券を編成するステップと、
前記リアルタイムトレードデータの取引データを使用して、前記証券のそれぞれの前記普通株式格付けを生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項37記載の方法において、前記集約するステップは、前記投資データを正規化するステップを含み、該正規化するステップは、
前記投資データの取引を分類すると共に、前記投資家の取引履歴を生成するステップと、
或る投資家の現在の保有高を前記取引履歴と比較するステップと、
前記取引履歴をバランシングするステップであって、前記取引履歴を操作して前記現在の保有高をマッチングするステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 複数の投資家の投資データ及びリアルタイムトレードデータを集約するステップと、
前記投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成するステップと、
前記投資データ及び前記トレードデータから導出される少なくとも1つの加重パラメータに従って前記基本スコアを調整することによって、調整されたスコアを生成するステップと、
前記調整されたスコアに従って投資家をランキングするステップと
を含むことを特徴とする方法。 - プロセッサに結合されると共に、複数の投資家の投資データ及びリアルタイムトレードデータを集約するように構成される集約コンポーネントと、
前記プロセッサに結合されると共に、前記投資データから導出される投資パフォーマンスに従って前記複数の投資家をランキングするように構成されるランキングコンポーネントであって、該ランキングコンポーネントは、前記投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成するように構成され、該ランキングコンポーネントは、前記投資データの保有期間、前記投資データの検証状態、及び該投資家の評判から成る群から選択されるパラメータに従って前記基本スコアを調整し、各投資家を、該投資家の前記調整されたスコアに従ってランクグループに割り当てることによって投資家をランキングすることによって、各投資家の調整されたスコアを生成するように構成されている、ランキングコンポーネントと
を備えることを特徴とするシステム。 - 請求項60記載のシステムにおいて、前記リアルタイムトレードデータは、前記複数の投資家のトレードデータ及び少なくとも1つの証券市場のトレードデータを含み、前記投資データは、現在の投資保有高のデータ、履歴投資保有高、履歴投資パフォーマンスデータ、履歴取引データ、及び監視リストを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項60記載のシステムにおいて、該システムは、前記プロセッサに結合されるポータルを備え、該ポータルは、前記複数の投資家の共有データへの各投資家の制限されたアクセスを認めるように構成され、前記共有データは、前記投資データ、前記リアルタイムトレードデータ、及びランクデータのうちの1又は複数を含むことを特徴とするシステム。
- 請求項60記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、シャープレシオを前記基本スコアとして計算することによって前記基本スコアを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項60記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、前記保有期間の前記基本スコアを調整することによって前記調整されたスコアを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項64記載のシステムにおいて、前記保有期間の前記基本スコアを調整することは、前記保有期間に比例して前記基本スコアを削減することを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項60記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、前記検証状態の前記基本スコアを調整することによって前記調整されたスコアを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項66記載のシステムにおいて、前記検証状態の前記基本スコアを調整することは、検証済み状態を有するデータの前記基本スコアを維持すること、及び、未検証状態を有するデータの前記基本スコアを削減することを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項60記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、前記評判の前記基本スコアを調整することによって前記調整されたスコアを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項68記載のシステムにおいて、前記評判の前記基本スコアを調整することは、
前記投資家がリンクされている前記複数の投資家のうちの1組の投資家を含む、前記投資家のネットワークのサイズを求めること、及び
前記ネットワークの前記サイズがしきい値未満であるときは前記基本スコアを削減すること
を含むことを特徴とするシステム。 - 請求項60記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、前記保有期間、前記検証状態、及び前記評判の前記基本スコアを調整することによって前記調整されたスコアを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項60記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、
各投資家の前記調整されたスコアに従って前記複数の投資家を順序付けること、及び
各投資家に対して、前記複数の投資家の前記調整されたスコアに対する該投資家の前記調整されたスコアに対応する百分位数を割り当てること、及び
前記割り当てられた百分位数に従って複数のランクグループを形成すること、
によって、投資家をランクグループに割り当てるように構成されていることを特徴とするシステム。 - 請求項60記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、それぞれが1組の前記投資家を含む複数のクラブを形成すること、及び、前記複数のクラブのそれぞれを、該クラブの前記1組の前記投資家の累積投資データに基づいて前記ランクグループに割り当てることによって、前記複数の投資家をランキングするように構成されていることを特徴とする請求項60に記載のシステム。
- 請求項60記載のシステムにおいて、該システムは、前記プロセッサに接続された各付けコンポーネントであって、前記ランキング及び前記トレードデータを使用して、前記複数の投資家によって保有されている証券の普通株式格付けを生成するように構成される格付けコンポーネントを備える、請求項60に記載のシステム。
- 請求項73記載のシステムにおいて、前記格付けコンポーネントは、ランクグループを予測判断材料グループとして選択すること、並びに、前記予測判断材料グループの前記投資データ及び前記トレードデータを使用して前記普通株式格付けを生成することによって、普通株式格付けを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項73記載のシステムにおいて、前記格付けコンポーネントは、取引推奨及び信号強度指標を生成するように構成され、前記取引推奨は、対応する証券の買い推奨又は売り推奨を含み、前記信号強度指標は、前記取引推奨の強さを示すことを特徴とするシステム。
- 請求項60記載のシステムにおいて、該システムは、前記プロセッサに結合されると共に、リスクレベル及び投資家によって保有されている証券で前記普通株式格付けを評価し、前記ランキング及び前記普通株式格付けを使用して前記複数の投資家のうちの1組の投資家を比較し、該比較に応じて、前記投資家によって保有されている前記証券の推奨を生成するように構成される推奨コンポーネントを備えることを特徴とするシステム。
- 実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体であって、処理システムで実行されると、
複数の投資家の投資データ及びリアルタイムトレードデータを集約し、
前記投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成し、
前記投資データ及び前記トレードデータから導出される少なくとも1つの加重パラメータに従って前記基本スコアを調整することによって、調整されたスコアを生成し、
前記調整されたスコアに従って投資家をランキングする
によって投資家をランキングするための命令を記憶したことを特徴とするコンピュータ可読媒体。 - 複数の投資家の投資データ及びトレードデータから導出される複数のランクグループを含む、前記複数の投資家のランクデータを受け取るステップと、
前記複数のランクグループのうちの1つのランクグループを予測判断材料グループとして指定するステップと、
前記予測判断材料グループの投資家のリアルタイムトレードデータのトレードパラメータを使用して、複数の証券の各証券の普通株式格付けを生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項78記載の方法において、前記リアルタイムトレードデータは、前記複数の投資家のトレードデータ及び少なくとも1つの証券市場のトレードデータを含み、前記投資データは、現在の投資保有高のデータ、履歴投資保有高、履歴投資パフォーマンスデータ、履歴取引データ、及び監視リストを含むことを特徴とする方法。
- 請求項78記載の方法において、前記トレードパラメータは、取引タイプ及び取引量を含むことを特徴とする方法。
- 請求項78記載の方法において、該方法は、前記証券に関する前記投資データ及び前記トレードデータの取引を特定するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項81記載の方法において、該方法は、前記証券に関する買い取引数及び売り取引数を求めるステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項82記載の方法において、該方法は、前記証券の総トレード量を生成するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項83記載の方法において、前記証券の普通株式格付けを生成するステップは、買い取引数から売り取引数を減算することによって数量を生成するステップと、
前記数量を前記証券の前記総トレード量で除算するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項78記載の方法において、該方法は、前記普通株式格付けに対応する証券の買い格付け又は売り格付けを含む取引格付けを生成するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項85記載の方法において、該方法は、前記取引格付けの強さを示す信号強度指標を生成するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項78記載の方法において、該方法は、前記普通株式格付けを使用して、前記複数の投資家のそれぞれのポートフォリオを自動的に分析するステップと、
前記分析ステップの結果に基づいて、前記ポートフォリオのパフォーマンス尺度及び前記ポートフォリオの証券の取引推奨を生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項78記載の方法において、該方法は、前記投資データから導出される投資パフォーマンスに従って前記複数の投資家をランキングすることによって前記ランクデータを生成するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項88記載の方法において、前記複数の投資家をランキングするステップは、
前記投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成するステップと、
加重パラメータに従って前記基本スコアを調整することによって各投資家の調整されたスコアを生成するステップと
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項89記載の方法において、前記加重パラメータは、平均年次収益、リスク、前記投資データの保有期間、前記投資データの検証状態、前記複数の投資家に対する前記投資家の評判、及び該投資家のモーメンタムから成る群から選択される少なくとも1つのパラメータであることを特徴とする方法。
- 請求項89記載の方法において、該方法は、各投資家を、前記調整されたスコアに従って前記複数のランクグループのうちの1つのランクグループに割り当てるステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項78記載の方法において、該方法は、
複数のクラブを形成することであって、各クラブは1組の前記投資家を含む、複数のクラブを形成するステップと、
前記複数のクラブのそれぞれを複数のランクグループのうちの1つに割り当てるステップであって、該クラブの前記1組の前記投資家の累積投資データに基づいて割り当てるステップと
によって、前記ランクデータを生成するステップを含むことを特徴とする方法。 - 請求項78記載の方法において、該方法は、前記複数の投資家のうちの少なくとも1組の投資家をリンクすることによって投資家ネットワークを生成するステップを含み、リンクされた投資家間における前記投資データ及び前記トレードデータの共有を可能にすることを特徴とする方法。
- 請求項78記載の方法において、該方法は、前記投資データを正規化するステップを含むことを特徴とする方法。
- 請求項94記載の方法において、前記正規化するステップは、
前記投資データの取引を分類すると共に、前記投資家の取引履歴を生成するステップと、
投資家の現在の保有高を前記取引履歴と比較するステップと、
前記取引履歴をバランシングするステップと
を含み、
前記バランシングするステップは、前記取引履歴を操作して前記現在の保有高をマッチングすることによって実行される
ことを特徴とする方法。 - プロセッサに結合されると共に、複数の投資家の投資データ及びリアルタイムトレードデータから導出される複数のランクグループを含む、前記複数の投資家のランクデータを生成するように構成されるランキングコンポーネントと、
前記プロセッサに結合されると共に、前記ランクデータを受け取り、前記複数のランクグループ間で最高ランキングを有するランクグループを予測判断材料グループとして指定するように構成される格付けコンポーネントであって、該格付けコンポーネントは、前記予測判断材料グループの投資家のリアルタイムトレードデータのトレードパラメータを使用して、各証券の普通株式格付けを生成するように構成されている、格付けコンポーネントと
を備えることを特徴とするシステム。 - 請求項96記載のシステムにおいて、前記リアルタイムトレードデータは、前記複数の投資家のトレードデータ及び少なくとも1つの証券市場のトレードデータを含み、前記投資データは、現在の投資保有高のデータ、履歴投資保有高、履歴投資パフォーマンスデータ、履歴取引データ、及び監視リストを含むことを特徴とするシステム。
- 請求項96記載のシステムにおいて、該システムは、
前記プロセッサに結合されると共に、前記投資データ及び前記リアルタイムトレードデータを集約するように構成される集約コンポーネント
を備えることを特徴とするシステム。 - 請求項96記載のシステムにおいて、前記トレードパラメータは、取引タイプ及び取引量を含むことを特徴とするシステム。
- 請求項96記載のシステムにおいて、前記格付けコンポーネントは、前記証券に関する前記投資データ及び前記トレードデータの取引を特定するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項100記載のシステムにおいて、前記格付けコンポーネントは、前記証券に関する買い取引数及び売り取引数を求めるように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項101記載のシステムにおいて、前記格付けコンポーネントは、前記証券の総トレード量を生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項102記載のシステムにおいて、前記格付けコンポーネントは、前記買い取引数から前記売り取引数を減算すること、及び、該数量を前記証券の前記総トレード量で除算することによって数量を生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項96記載のシステムにおいて、前記格付けコンポーネントは、前記普通株式格付けに対応する証券の買い格付け又は売り格付けを含む取引格付けを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項104記載のシステムにおいて、前記格付けコンポーネントは、信号強度指標を生成するように構成され、前記信号強度指標は、前記取引格付けの強さを示すことを特徴とするシステム。
- 請求項96記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、前記投資データを使用して各投資家の基本スコアを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項106記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、平均年次収益、リスク、前記投資データの保有期間、前記投資データの検証状態、前記複数の投資家に対する該投資家の評判、及び該投資家のモーメンタムから成る群から選択されるパラメータに従って前記基本スコアを調整することによって、各投資家の調整されたスコアを生成するように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項107記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、各投資家を、該投資家の前記調整されたスコアに従ってランクグループに割り当てることによって投資家をランキングするように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項96記載のシステムにおいて、前記ランキングコンポーネントは、それぞれが1組の前記投資家を含む複数のクラブを形成し、前記複数のクラブのそれぞれを複数のランクグループのうちの1つに、該クラブの前記1組の前記投資家の累積投資データに基づいて、割り当てることによって、前記複数の投資家をランキングするように構成されていることを特徴とするシステム。
- 請求項96記載のシステムにおいて、該システムは、前記プロセッサに接続された推奨コンポーネントであって、リスクレベル及び投資家によって保有されている証券で前記普通株式格付けを評価し、前記ランキング及び前記普通株式格付けを使用して前記複数の投資家のうちの1組の投資家を比較し、該比較に応じて、前記投資家によって保有されている前記証券の推奨を生成するように構成される推奨コンポーネントを備えることを特徴とするシステム。
- 請求項96記載のシステムにおいて、前記プロセッサに結合されるポータルを備え、該ポータルは、前記複数の投資家の共有データへの各投資家の制限されたアクセスを認めるように構成され、前記共有データは、前記投資データ、前記リアルタイムトレードデータ、及びランクデータのうちの1又は複数を含むことを特徴とするシステム。
- 実行可能命令を含むコンピュータ可読媒体であって、処理システムで実行されると、
複数の投資家の投資データ及びトレードデータから導出される複数のランクグループを含む、前記複数の投資家のランクデータを受け取り、
前記複数のランクグループ間の最高ランキングを有するランクグループを予測判断材料グループとして指定し、
前記予測判断材料グループの投資家のリアルタイムトレードデータのトレードパラメータを使用して、各証券の普通株式格付けを生成する
ことによって証券を格付けする命令を含むコンピュータ可読媒体。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US79675606P | 2006-05-01 | 2006-05-01 | |
US60/796,756 | 2006-05-01 | ||
PCT/US2007/010416 WO2007130338A2 (en) | 2006-05-01 | 2007-04-30 | Consolidation, sharing and analysis of investment information |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010501909A true JP2010501909A (ja) | 2010-01-21 |
JP2010501909A5 JP2010501909A5 (ja) | 2011-06-16 |
JP5372743B2 JP5372743B2 (ja) | 2013-12-18 |
Family
ID=38668226
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009509636A Active JP5372743B2 (ja) | 2006-05-01 | 2007-04-30 | 投資情報のコンソリデーション、共有、及び分析 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (3) | US20070282729A1 (ja) |
EP (1) | EP2022003A4 (ja) |
JP (1) | JP5372743B2 (ja) |
WO (1) | WO2007130338A2 (ja) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009217751A (ja) * | 2008-03-12 | 2009-09-24 | Daiwa Securities Group Inc | 金融商品発注装置、金融商品発注方法およびプログラム |
JP2015088167A (ja) * | 2014-05-29 | 2015-05-07 | 株式会社じぶん銀行 | マルチデバイスに対応したシステムにおいて用いられる装置、その装置において実行される方法およびプログラム |
JP2015519639A (ja) * | 2012-04-13 | 2015-07-09 | ゴールドマン,サックス アンド カンパニー | スケーラブルな構造化データ配布のためのシステム及び方法 |
KR101608414B1 (ko) * | 2015-08-14 | 2016-04-01 | 주식회사 게당케코리아 | 신뢰 기반 상호작용을 이용한 금융 상품 거래 시스템, 금융 상품 제공 방법 및 금융 상품 제조방법 |
JP6325161B1 (ja) * | 2017-10-13 | 2018-05-16 | ライジングブル投資顧問株式会社 | 情報生成装置、情報提示システム、および、情報生成プログラム |
JP6405002B1 (ja) * | 2017-06-20 | 2018-10-17 | ヤフー株式会社 | 算出装置、算出方法、算出プログラムおよびモデル |
JP6450876B1 (ja) * | 2018-03-07 | 2019-01-09 | ライジングブル投資顧問株式会社 | 情報生成装置、情報提示システム、および、情報生成プログラム |
WO2019073640A1 (ja) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | ライジングブル投資顧問株式会社 | 情報生成装置、情報提示システム、および、情報生成プログラム |
Families Citing this family (112)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2002003219A1 (en) | 2000-06-30 | 2002-01-10 | Plurimus Corporation | Method and system for monitoring online computer network behavior and creating online behavior profiles |
US7451113B1 (en) | 2003-03-21 | 2008-11-11 | Mighty Net, Inc. | Card management system and method |
US8732004B1 (en) | 2004-09-22 | 2014-05-20 | Experian Information Solutions, Inc. | Automated analysis of data to generate prospect notifications based on trigger events |
US7908242B1 (en) | 2005-04-11 | 2011-03-15 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for optimizing database queries |
US7752013B1 (en) * | 2006-04-25 | 2010-07-06 | Sprint Communications Company L.P. | Determining aberrant server variance |
US8688742B2 (en) * | 2006-05-31 | 2014-04-01 | Red Hat, Inc. | Open overlay for social networks and online services |
US9165282B2 (en) | 2006-05-31 | 2015-10-20 | Red Hat, Inc. | Shared playlist management for open overlay for social networks and online services |
US7792903B2 (en) | 2006-05-31 | 2010-09-07 | Red Hat, Inc. | Identity management for open overlay for social networks and online services |
US8615550B2 (en) * | 2006-05-31 | 2013-12-24 | Red Hat, Inc. | Client-side data scraping for open overlay for social networks and online services |
US8612483B2 (en) | 2006-05-31 | 2013-12-17 | Red Hat, Inc. | Link swarming in an open overlay for social networks and online services |
US8005759B2 (en) | 2006-08-17 | 2011-08-23 | Experian Information Solutions, Inc. | System and method for providing a score for a used vehicle |
US8036979B1 (en) | 2006-10-05 | 2011-10-11 | Experian Information Solutions, Inc. | System and method for generating a finance attribute from tradeline data |
US7877317B2 (en) * | 2006-11-21 | 2011-01-25 | Yahoo! Inc. | Method and system for finding similar charts for financial analysis |
US8606626B1 (en) | 2007-01-31 | 2013-12-10 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for providing a direct marketing campaign planning environment |
US8606666B1 (en) | 2007-01-31 | 2013-12-10 | Experian Information Solutions, Inc. | System and method for providing an aggregation tool |
US8374959B2 (en) * | 2007-03-29 | 2013-02-12 | Ebay Inc. | Managing lead-based feedback in a network commerce system |
US8285656B1 (en) | 2007-03-30 | 2012-10-09 | Consumerinfo.Com, Inc. | Systems and methods for data verification |
WO2008127288A1 (en) | 2007-04-12 | 2008-10-23 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for determining thin-file records and determining thin-file risk levels |
CA2687109A1 (en) * | 2007-05-14 | 2008-11-20 | Jan Kolbusz | Automated tool for investment technologies |
US20090055325A1 (en) * | 2007-07-25 | 2009-02-26 | Avshalom Leventhal | System and method for an interactive analysis and information sharing platform for trading securities |
US8311948B1 (en) * | 2007-08-22 | 2012-11-13 | BOCOO Capital, LLC | Content creation, monitoring and selection |
US8312033B1 (en) | 2008-06-26 | 2012-11-13 | Experian Marketing Solutions, Inc. | Systems and methods for providing an integrated identifier |
WO2010003137A1 (en) * | 2008-07-02 | 2010-01-07 | Cake Financial Corporation | Systems and methods for providing investment performance data to investors |
US20130290219A1 (en) * | 2008-08-04 | 2013-10-31 | Donald DuBois | Method and apparatus for computing the relative risk of financial assets using risk-return profiles |
US9256904B1 (en) | 2008-08-14 | 2016-02-09 | Experian Information Solutions, Inc. | Multi-bureau credit file freeze and unfreeze |
US20100114711A1 (en) * | 2008-10-31 | 2010-05-06 | Hudson Robert P | Social-professional website system |
US20110093348A1 (en) * | 2008-10-31 | 2011-04-21 | Hudson Robert P | Financial broker social-professional website internet system |
US20100114795A1 (en) * | 2008-10-31 | 2010-05-06 | Hudson Robert P | Stock broker social-professional website system |
US20100161467A1 (en) * | 2008-12-18 | 2010-06-24 | Wachovia Corporation | Personalized lifetime financial planning tool |
US20100241588A1 (en) * | 2009-03-17 | 2010-09-23 | Andrew Busby | System and method for determining confidence levels for a market depth in a commodities market |
US8447692B2 (en) * | 2009-03-20 | 2013-05-21 | Bank Of America Corporation | Personal financial network |
WO2010132492A2 (en) | 2009-05-11 | 2010-11-18 | Experian Marketing Solutions, Inc. | Systems and methods for providing anonymized user profile data |
US8364518B1 (en) | 2009-07-08 | 2013-01-29 | Experian Ltd. | Systems and methods for forecasting household economics |
US8825759B1 (en) * | 2010-02-08 | 2014-09-02 | Google Inc. | Recommending posts to non-subscribing users |
US9652802B1 (en) | 2010-03-24 | 2017-05-16 | Consumerinfo.Com, Inc. | Indirect monitoring and reporting of a user's credit data |
US8725613B1 (en) | 2010-04-27 | 2014-05-13 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for early account score and notification |
US20110307414A1 (en) * | 2010-06-10 | 2011-12-15 | Hansen Hans P | Consensus Investment Analysis/Stock Selection Methodology |
US8626658B1 (en) * | 2010-07-28 | 2014-01-07 | Intuit Inc. | Methods, systems and apparatus for providing a dynamic account list in an online financial services system |
US9152727B1 (en) | 2010-08-23 | 2015-10-06 | Experian Marketing Solutions, Inc. | Systems and methods for processing consumer information for targeted marketing applications |
US10805331B2 (en) | 2010-09-24 | 2020-10-13 | BitSight Technologies, Inc. | Information technology security assessment system |
US9830569B2 (en) | 2010-09-24 | 2017-11-28 | BitSight Technologies, Inc. | Security assessment using service provider digital asset information |
US8639616B1 (en) | 2010-10-01 | 2014-01-28 | Experian Information Solutions, Inc. | Business to contact linkage system |
US8930262B1 (en) | 2010-11-02 | 2015-01-06 | Experian Technology Ltd. | Systems and methods of assisted strategy design |
US8782217B1 (en) | 2010-11-10 | 2014-07-15 | Safetyweb, Inc. | Online identity management |
US8484186B1 (en) | 2010-11-12 | 2013-07-09 | Consumerinfo.Com, Inc. | Personalized people finder |
US9147042B1 (en) | 2010-11-22 | 2015-09-29 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for data verification |
US20120173454A1 (en) * | 2010-12-29 | 2012-07-05 | Yahoo! Inc. | Financial portfolio boost evaluation |
KR20140056139A (ko) * | 2010-12-30 | 2014-05-09 | 일야 블라디미로비치 클리그만 | 환 거래 시스템 |
US20120265670A1 (en) * | 2011-01-04 | 2012-10-18 | The Dun & Bradstreet Corporation | Method and system for generating an index of performance using non-transactional trade data |
WO2012112781A1 (en) | 2011-02-18 | 2012-08-23 | Csidentity Corporation | System and methods for identifying compromised personally identifiable information on the internet |
US20120215721A1 (en) * | 2011-02-22 | 2012-08-23 | WestMill Capital Partners, LLC | Systems and methods for online securitization of illiquid assets |
US20120259797A1 (en) * | 2011-04-06 | 2012-10-11 | Sarkany Michelle | Method and apparatus for investment strategies derived from various research methodologies and extractions |
US9558519B1 (en) | 2011-04-29 | 2017-01-31 | Consumerinfo.Com, Inc. | Exposing reporting cycle information |
US8301545B1 (en) * | 2011-05-10 | 2012-10-30 | Yahoo! Inc. | Method and apparatus of analyzing social network data to identify a financial market trend |
AU2012281182B2 (en) | 2011-07-12 | 2015-07-09 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for a large-scale credit data processing architecture |
US8738516B1 (en) | 2011-10-13 | 2014-05-27 | Consumerinfo.Com, Inc. | Debt services candidate locator |
US11030562B1 (en) | 2011-10-31 | 2021-06-08 | Consumerinfo.Com, Inc. | Pre-data breach monitoring |
WO2014028648A2 (en) | 2012-08-15 | 2014-02-20 | Thomson Reuters Global Resources (Trgr) | System and method for forming predictions using event-based sentiment analysis |
US20140089228A1 (en) * | 2012-09-17 | 2014-03-27 | Angelsoft Llc (Dba Gust) | Investment Management System |
US9654541B1 (en) | 2012-11-12 | 2017-05-16 | Consumerinfo.Com, Inc. | Aggregating user web browsing data |
US10255598B1 (en) | 2012-12-06 | 2019-04-09 | Consumerinfo.Com, Inc. | Credit card account data extraction |
US9697263B1 (en) | 2013-03-04 | 2017-07-04 | Experian Information Solutions, Inc. | Consumer data request fulfillment system |
US8972400B1 (en) | 2013-03-11 | 2015-03-03 | Consumerinfo.Com, Inc. | Profile data management |
US8812387B1 (en) | 2013-03-14 | 2014-08-19 | Csidentity Corporation | System and method for identifying related credit inquiries |
US20140279489A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Capital One Financial Corporation | Systems and methods for providing alternative logins for mobile banking |
US8799143B1 (en) | 2013-03-15 | 2014-08-05 | Trading Technologies International, Inc | Trading circles |
US10290058B2 (en) | 2013-03-15 | 2019-05-14 | Thomson Reuters (Grc) Llc | System and method for determining and utilizing successful observed performance |
US20150073969A1 (en) * | 2013-09-06 | 2015-03-12 | The Depository Trust & Clearing Corporation | Transcationally based benchmark for market transactions in short term securities |
US9438615B2 (en) | 2013-09-09 | 2016-09-06 | BitSight Technologies, Inc. | Security risk management |
US9680858B1 (en) | 2013-09-09 | 2017-06-13 | BitSight Technologies, Inc. | Annotation platform for a security risk system |
US10102536B1 (en) | 2013-11-15 | 2018-10-16 | Experian Information Solutions, Inc. | Micro-geographic aggregation system |
US9529851B1 (en) | 2013-12-02 | 2016-12-27 | Experian Information Solutions, Inc. | Server architecture for electronic data quality processing |
US10262362B1 (en) | 2014-02-14 | 2019-04-16 | Experian Information Solutions, Inc. | Automatic generation of code for attributes |
US20150348188A1 (en) * | 2014-05-27 | 2015-12-03 | Martin Chen | System and Method for Seamless Integration of Trading Services with Diverse Social Network Services |
SG10201406360TA (en) * | 2014-10-04 | 2016-05-30 | Six Capital Pte Ltd | Trading platform systems and methods |
US10339527B1 (en) | 2014-10-31 | 2019-07-02 | Experian Information Solutions, Inc. | System and architecture for electronic fraud detection |
US10445152B1 (en) | 2014-12-19 | 2019-10-15 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for dynamic report generation based on automatic modeling of complex data structures |
US11151468B1 (en) | 2015-07-02 | 2021-10-19 | Experian Information Solutions, Inc. | Behavior analysis using distributed representations of event data |
US10757154B1 (en) | 2015-11-24 | 2020-08-25 | Experian Information Solutions, Inc. | Real-time event-based notification system |
US20170213288A1 (en) * | 2016-01-25 | 2017-07-27 | Instrument Capital Llc | Systems and methods for personalized investment allocation |
US11182720B2 (en) | 2016-02-16 | 2021-11-23 | BitSight Technologies, Inc. | Relationships among technology assets and services and the entities responsible for them |
US11526944B1 (en) * | 2016-06-08 | 2022-12-13 | Wells Fargo Bank, N.A. | Goal recommendation tool with crowd sourcing input |
US20180144403A1 (en) * | 2016-11-21 | 2018-05-24 | Daniel Heimowitz | Select group crowdsource enabled system, method and analytical structure to perform securities valuations and valuation adjustments and generate derivatives thereform |
CN110383319B (zh) | 2017-01-31 | 2023-05-26 | 益百利信息解决方案公司 | 大规模异构数据摄取和用户解析 |
US10425380B2 (en) | 2017-06-22 | 2019-09-24 | BitSight Technologies, Inc. | Methods for mapping IP addresses and domains to organizations using user activity data |
US10735183B1 (en) | 2017-06-30 | 2020-08-04 | Experian Information Solutions, Inc. | Symmetric encryption for private smart contracts among multiple parties in a private peer-to-peer network |
US10699028B1 (en) | 2017-09-28 | 2020-06-30 | Csidentity Corporation | Identity security architecture systems and methods |
US10896472B1 (en) | 2017-11-14 | 2021-01-19 | Csidentity Corporation | Security and identity verification system and architecture |
US10257219B1 (en) | 2018-03-12 | 2019-04-09 | BitSight Technologies, Inc. | Correlated risk in cybersecurity |
US10812520B2 (en) | 2018-04-17 | 2020-10-20 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for external detection of misconfigured systems |
US20190370897A1 (en) * | 2018-05-30 | 2019-12-05 | Mastercard International Incorporated | Online platform for multi-attribute matching and two-party validation using payment card networks |
US10963434B1 (en) | 2018-09-07 | 2021-03-30 | Experian Information Solutions, Inc. | Data architecture for supporting multiple search models |
US20200098046A1 (en) * | 2018-09-20 | 2020-03-26 | Fundlab Technologies Inc. | Risk assessment tool |
US11200323B2 (en) | 2018-10-17 | 2021-12-14 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for forecasting cybersecurity ratings based on event-rate scenarios |
US10521583B1 (en) | 2018-10-25 | 2019-12-31 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for remote detection of software through browser webinjects |
US11620403B2 (en) | 2019-01-11 | 2023-04-04 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for secure data aggregation and computation |
US10726136B1 (en) | 2019-07-17 | 2020-07-28 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for generating security improvement plans for entities |
US11956265B2 (en) | 2019-08-23 | 2024-04-09 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for inferring entity relationships via network communications of users or user devices |
US11941065B1 (en) | 2019-09-13 | 2024-03-26 | Experian Information Solutions, Inc. | Single identifier platform for storing entity data |
US10848382B1 (en) | 2019-09-26 | 2020-11-24 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for network asset discovery and association thereof with entities |
US11032244B2 (en) | 2019-09-30 | 2021-06-08 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for determining asset importance in security risk management |
CN112667699A (zh) * | 2019-10-15 | 2021-04-16 | 深圳海知科技有限公司 | 基于个体、群体、总体多层次的智能证券比较方法和系统 |
US10791140B1 (en) | 2020-01-29 | 2020-09-29 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for assessing cybersecurity state of entities based on computer network characterization |
US10893067B1 (en) | 2020-01-31 | 2021-01-12 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for rapidly generating security ratings |
US10764298B1 (en) | 2020-02-26 | 2020-09-01 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for improving a security profile of an entity based on peer security profiles |
US11593885B2 (en) | 2020-03-05 | 2023-02-28 | Goldman Sachs & Co. LLC | Regularization-based asset hedging tool |
US20210350426A1 (en) | 2020-05-07 | 2021-11-11 | Nowcasting.ai, Inc. | Architecture for data processing and user experience to provide decision support |
US11023585B1 (en) | 2020-05-27 | 2021-06-01 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for managing cybersecurity alerts |
US11122073B1 (en) | 2020-12-11 | 2021-09-14 | BitSight Technologies, Inc. | Systems and methods for cybersecurity risk mitigation and management |
US11880377B1 (en) | 2021-03-26 | 2024-01-23 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for entity resolution |
US20230267488A1 (en) * | 2021-12-16 | 2023-08-24 | AAXIS Group Corporation | System and method for dynamic segmentation of network nodes to manage workflow data synchronization |
KR20230144393A (ko) * | 2022-04-07 | 2023-10-16 | 최한철 | 차트 분석 방법 및 이를 이용한 차트 분석 제공 디바이스 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001175750A (ja) * | 1999-12-22 | 2001-06-29 | Nri & Ncc Co Ltd | 取引データ閲覧装置、取引データ閲覧方法、および記録媒体 |
JP2001357209A (ja) * | 2000-06-13 | 2001-12-26 | Kentex Kk | 投資情報評価装置及び方法、並びにシステム |
JP2002056181A (ja) * | 2000-08-08 | 2002-02-20 | Teizo Sumiya | インターネットを利用した有価証券運用システム |
WO2006085460A1 (ja) * | 2005-02-10 | 2006-08-17 | Ssd Company Limited | 投資モデル管理方法及び投資モデル管理サーバ |
JP2006215841A (ja) * | 2005-02-04 | 2006-08-17 | Takeshi Kinoshita | 証券取引情報提供システムおよび証券発注プログラム |
Family Cites Families (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5132899A (en) * | 1989-10-16 | 1992-07-21 | Fox Philip J | Stock and cash portfolio development system |
US7016872B1 (en) * | 1999-06-18 | 2006-03-21 | Thomson Financial Inc. | System, method and computer readable medium containing instructions for evaluating and disseminating investor performance information |
US6338047B1 (en) * | 1999-06-24 | 2002-01-08 | Foliofn, Inc. | Method and system for investing in a group of investments that are selected based on the aggregated, individual preference of plural investors |
US7299205B2 (en) * | 1999-09-30 | 2007-11-20 | G*G*S Systems, Llc | Mutual fund analysis method and system |
US7509274B2 (en) * | 2000-04-17 | 2009-03-24 | Kam Kendrick W | Internet-based system for identification, measurement and ranking of investment portfolio management, and operation of a fund supermarket, including “best investor” managed funds |
US20030126054A1 (en) * | 2001-12-28 | 2003-07-03 | Purcell, W. Richard | Method and apparatus for optimizing investment portfolio plans for long-term financial plans and goals |
US20040133497A1 (en) * | 2002-12-18 | 2004-07-08 | Spear Gregory R. | System and methods for determining performance-weighted consensus |
US20050267835A1 (en) * | 2003-12-31 | 2005-12-01 | Scott Condron | System and method for evaluating exposure across a group of investment portfolios by category |
US7739183B2 (en) * | 2004-06-03 | 2010-06-15 | Voudrie Jeffrey D | Real-time client portfolio management system |
US8010460B2 (en) * | 2004-09-02 | 2011-08-30 | Linkedin Corporation | Method and system for reputation evaluation of online users in a social networking scheme |
US7832003B2 (en) * | 2005-04-28 | 2010-11-09 | Microsoft Corporation | Walled gardens |
US7865423B2 (en) * | 2005-08-16 | 2011-01-04 | Bridgetech Capital, Inc. | Systems and methods for providing investment opportunities |
US7860233B2 (en) * | 2005-12-20 | 2010-12-28 | Charles Schwab & Co., Inc. | System and method for tracking alerts |
US20070294119A1 (en) * | 2006-03-30 | 2007-12-20 | Adaptive Alpha, Llc | System, method and computer program product for evaluating and rating an asset management business and associate investment funds using experiential business process and performance data, and applications thereof |
-
2007
- 2007-04-30 US US11/796,884 patent/US20070282729A1/en not_active Abandoned
- 2007-04-30 US US11/796,760 patent/US20070282728A1/en not_active Abandoned
- 2007-04-30 EP EP07776480A patent/EP2022003A4/en not_active Withdrawn
- 2007-04-30 JP JP2009509636A patent/JP5372743B2/ja active Active
- 2007-04-30 WO PCT/US2007/010416 patent/WO2007130338A2/en active Application Filing
- 2007-04-30 US US11/796,977 patent/US20070282730A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001175750A (ja) * | 1999-12-22 | 2001-06-29 | Nri & Ncc Co Ltd | 取引データ閲覧装置、取引データ閲覧方法、および記録媒体 |
JP2001357209A (ja) * | 2000-06-13 | 2001-12-26 | Kentex Kk | 投資情報評価装置及び方法、並びにシステム |
JP2002056181A (ja) * | 2000-08-08 | 2002-02-20 | Teizo Sumiya | インターネットを利用した有価証券運用システム |
JP2006215841A (ja) * | 2005-02-04 | 2006-08-17 | Takeshi Kinoshita | 証券取引情報提供システムおよび証券発注プログラム |
WO2006085460A1 (ja) * | 2005-02-10 | 2006-08-17 | Ssd Company Limited | 投資モデル管理方法及び投資モデル管理サーバ |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009217751A (ja) * | 2008-03-12 | 2009-09-24 | Daiwa Securities Group Inc | 金融商品発注装置、金融商品発注方法およびプログラム |
JP2015519639A (ja) * | 2012-04-13 | 2015-07-09 | ゴールドマン,サックス アンド カンパニー | スケーラブルな構造化データ配布のためのシステム及び方法 |
US9479556B2 (en) | 2012-04-13 | 2016-10-25 | Goldman, Sachs & Co. | Systems and methods for scalable structured data distribution |
US10904308B2 (en) | 2012-04-13 | 2021-01-26 | Goldman Sachs & Co. LLC | Systems and methods for scalable structured data distribution |
US10601883B2 (en) | 2012-04-13 | 2020-03-24 | Goldman Sachs & Co. LLC | Systems and methods for scalable structured data distribution |
JP2015088167A (ja) * | 2014-05-29 | 2015-05-07 | 株式会社じぶん銀行 | マルチデバイスに対応したシステムにおいて用いられる装置、その装置において実行される方法およびプログラム |
KR101608414B1 (ko) * | 2015-08-14 | 2016-04-01 | 주식회사 게당케코리아 | 신뢰 기반 상호작용을 이용한 금융 상품 거래 시스템, 금융 상품 제공 방법 및 금융 상품 제조방법 |
WO2017030305A1 (ko) * | 2015-08-14 | 2017-02-23 | 김동학 | 신뢰 기반 상호작용을 이용한 금융 상품 거래 시스템, 금융 상품 제공 방법 및 금융 상품 제조방법 |
JP2019008343A (ja) * | 2017-06-20 | 2019-01-17 | ヤフー株式会社 | 算出装置、算出方法、算出プログラムおよびモデル |
JP6405002B1 (ja) * | 2017-06-20 | 2018-10-17 | ヤフー株式会社 | 算出装置、算出方法、算出プログラムおよびモデル |
WO2019073640A1 (ja) * | 2017-10-13 | 2019-04-18 | ライジングブル投資顧問株式会社 | 情報生成装置、情報提示システム、および、情報生成プログラム |
JP2019074863A (ja) * | 2017-10-13 | 2019-05-16 | ライジングブル投資顧問株式会社 | 情報生成装置、情報提示システム、および、情報生成プログラム |
JP6325161B1 (ja) * | 2017-10-13 | 2018-05-16 | ライジングブル投資顧問株式会社 | 情報生成装置、情報提示システム、および、情報生成プログラム |
JP6450876B1 (ja) * | 2018-03-07 | 2019-01-09 | ライジングブル投資顧問株式会社 | 情報生成装置、情報提示システム、および、情報生成プログラム |
JP2019075072A (ja) * | 2018-03-07 | 2019-05-16 | ライジングブル投資顧問株式会社 | 情報生成装置、情報提示システム、および、情報生成プログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5372743B2 (ja) | 2013-12-18 |
US20070282729A1 (en) | 2007-12-06 |
US20070282730A1 (en) | 2007-12-06 |
WO2007130338A3 (en) | 2008-01-03 |
EP2022003A2 (en) | 2009-02-11 |
EP2022003A4 (en) | 2011-07-13 |
US20070282728A1 (en) | 2007-12-06 |
WO2007130338A2 (en) | 2007-11-15 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5372743B2 (ja) | 投資情報のコンソリデーション、共有、及び分析 | |
US8433638B2 (en) | Systems and methods for providing investment performance data to investors | |
JP6484843B2 (ja) | 金融管理システム | |
US20090240574A1 (en) | Systems and Methods for Ranking Investors and Rating Investment Positions | |
US8494946B2 (en) | System and method for generating transaction based recommendations | |
US20100005035A1 (en) | Systems and Methods for a Cross-Linked Investment Trading Platform | |
US20100280976A1 (en) | Systems and methods for recommending investment positions to investors | |
US7509274B2 (en) | Internet-based system for identification, measurement and ranking of investment portfolio management, and operation of a fund supermarket, including “best investor” managed funds | |
TWI626614B (zh) | Financial commodity automation investment analysis decision system and method | |
US20090265283A1 (en) | Systems and Methods for Ranking Investors and Rating Investment Positions | |
US20230360136A1 (en) | Systems and methods for measuring relationships between investments and other variables | |
Nyamute | Investor Behaviour, Investor Demographic Characteristics, Investment Style and Individual Investor Portfolio Pe rformance at the Nairobi Securities Exchange | |
KR20210058178A (ko) | 주식투자 자문을 영위하는 투자자의 수익률 평가 및 전문성의 등급 공시 서비스 플랫폼 및 서비스 애플리케이션 | |
AU2001257079B2 (en) | Internet-based system for identification, measurement and ranking of investment portfolio management, and operation of a fund supermarket, including "best investor" managed funds | |
US20140222644A1 (en) | Apparatus and method for processing data | |
US7783547B1 (en) | System and method for determining hedge strategy stock market forecasts | |
AU2001257079A1 (en) | Internet-based system for identification, measurement and ranking of investment portfolio management, and operation of a fund supermarket, including "best investor" managed funds | |
Wiley | Wiley 11th Hour Guide for 2016 Level I CFA Exam | |
WO2010003137A1 (en) | Systems and methods for providing investment performance data to investors | |
Scheckenbach | Behavioral and environmental aspects of digital finance applications | |
Dorfleitner et al. | Behavioral and environmental aspects of digital finance applications | |
Philip | Two Essays on the Influence of Performance-Based Environment, Social, and Governance (ESG) Vesting Provisions in Executive Compensation | |
Moreno Paredes | Developing insights related to portfolio management and individual investors by overcoming problems associated with analysing large scale financial data | |
Zaher et al. | Equity Factor Investing: Value Stocks | |
Samkange | An investigation of the informational efficiency of the Johannesburg Stock Exchange with respect to monetary policy (2000-2009) |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20100415 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20100415 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20110404 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20120720 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20121022 |
|
A602 | Written permission of extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602 Effective date: 20121029 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20121120 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20130311 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130711 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20130801 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20130822 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20130918 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5372743 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |