JP2019215938A - アドバイスデータ生成システム - Google Patents
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Abstract
Description
以下、本発明の実施形態1について、詳細に説明する。
本実施形態に係るアドバイス提示システム1について、図面を参照して説明する。図1は、本実施形態に係るアドバイス提示システム1のハードウェア構成を示す図である。図1に示すように、アドバイス提示システム1は、端末(端末装置)2と、サーバ(アドバイス生成装置)3とを含む。端末2と、サーバ3とは、ネットワーク4を介して通信可能に構成される。
図2に示すように、端末2は、通信部21、制御部22、表示部23、および、操作受付部24を備えている。通信部21は、サーバ3と通信を行う部分である。制御部22は、端末2全体を制御するものであり、例えば、1または複数のプロセッサなどである。表示部23は、制御部22の指示によりデータを表示するものであり、例えば、液晶ディスプレイなどである。操作受付部24は、ユーザの操作を受け付けるものであり、例えば、マウス、タッチパネルなどである。
図2に示すように、サーバ3は、通信部31、制御部32、及び、記憶部33を備えている。通信部31は、端末2と通信を行う部分である。制御部32は、サーバ3全体を制御するものであり、例えば、1または複数のプロセッサなどである。記憶部33は、制御部22の指示によりデータを記憶するものであり、例えば、ハードディスク装置、フラッシュメモリなどである。
図3〜図9は、本実施形態に係る端末2の表示部23に表示される画面の例である。図10は、本実施形態に係るアドバイス提示システム1の処理を示すフローチャートである。図10の流れに従って、図3〜図9を参照しながら、アドバイス提示システム1の処理を説明する。
図10に示すように、端末2は、対象ユーザの初期設定資金の金額を取得し、当該金額を示すデータをサーバ3に送信する。図3は、「はじめての方へ」の画面の表示例を示す図である。図3に示すように、制御部22は、「はじめての方へ」の画面として、開始日(投資開始時期)、初期設定資金、概要、および、評価額推移を含む画面を表示部23に表示させる。初期設定資金の金額は、ユーザがアドバイスを受ける際に設定する投資金額である。ユーザは、事前に「[S会員]100万円コース」を選択しており、その選択した投資金額に応じて、制御部22は、初期設定資金の欄に「1,000,000円」を表示させた上で、初期設定資金の金額をサーバ3に送信する。
サーバ3は、端末2から初期設定資金の金額を示すデータを受信する。アドバイス生成部321は、受信したデータが示す初期設定資金の金額、及び、その日付である開始日に応じた複数のアドバイスを生成する。アドバイスには、複数の銘柄の売買、および、売買後の購入可能現金残高が含まれる。図10に示すように、サーバ3は、当該アドバイスとして購入推奨銘柄の名前および株数を決定し、購入推奨銘柄の名前および株数を示すデータを端末2に送信する。
図10に示すように、端末2は、サーバ3から、過去に提示済のアドバイスに含まれる、複数の銘柄の売買、および、売買後の購入可能現金残高の少なくとも何れかに関連するアドバイスを示すデータとして、購入推奨銘柄の名前および株数を示すデータを受信し、受信したデータが示す購入推奨銘柄の名前および株数を表示部23に表示させる。
図10に示すように、サーバ3は、仮想売買モデルの評価額を計算して、当該評価額を示すデータを端末2に送信する。仮想売買モデルは、初期設定資金の金額および開始日に応じた、推奨される株銘柄などの売買モデルである。上述のように、仮想売買モデルは、初期設定資金の金額、開始日だけでなく、助言者、市場(東証、マザーズなど)も含む項目に応じたモデルであってよく、動的に変化するものである。
図10に示すように、端末2は、サーバ3から仮想売買モデルの評価額を示すデータを受信し、受信したデータが示す仮想売買モデルの評価額を表示部23に表示させる。図5は、「評価額」の画面の表示例を示す図である。図5に示すように、制御部22は、「評価額」の画面として、評価サマリーおよび保有銘柄毎評価を含む画面を表示部23に表示させる。
図10に示すように、サーバ3は、仮想売買モデルの売買履歴を計算して、当該売買履歴を示すデータを端末2に送信する。
図10に示すように、端末2は、サーバ3から仮想売買モデルの売買履歴を示すデータを受信し、受信したデータが示す仮想売買モデルの売買履歴を表示部23に表示させる。
サーバ3は、過去の提示済アドバイスに含まれる項目に関連するアドバイスを含む、複数のアドバイスを生成するので、初期設定資金の金額に応じたアドバイスを、連続性を以って提供することができる。また、サーバ3は、初期設定資金の金額、及び、開始日に応じた複数のアドバイスを生成するので、投資開始時の状態に即したアドバイスを提供することができる。
本発明の実施形態2について、図11および図12に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、実施形態1にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
図11は、本実施形態に係る仮想売買モデル曲線の表示例を示す図である。図11(a)は、仮想売買モデル曲線を示す。図11(b)は、仮想売買モデル曲線および売買情報入力欄を示す。図11(c)は、仮想売買モデル曲線および売買実績曲線を示す。図12は、本実施形態に係るアドバイス提示システム1の処理を示すフローチャートである。図12の流れに従って、図11を参照しながら、アドバイス提示システム1の処理を説明する。
図12に示すように、端末2は、仮想売買モデルのデータをサーバ3に要求する。このデータ要求には、当該仮想売買モデルに係る初期設定資金の金額および開始日が含まれる。
図12に示すように、サーバ3は、端末2から仮想売買モデルのデータ要求を受信し、受信したデータ要求に含まれる初期設定資金の金額および開始日に応じた仮想売買モデルのデータを端末2に送信する。仮想売買モデルのデータには、仮想売買モデルの評価額の推移が含まれる。
図12に示すように、端末2は、サーバ3から仮想売買モデルのデータを受信し、受信したデータによって画かれる仮想売買モデル曲線を表示部23に表示させる。図11に示すように、制御部22は、受信したデータに含まれる、仮想売買モデルの評価額の推移を示す曲線を含む画面を生成し、生成した画面を仮想売買モデル曲線として表示部23に表示させる。
図12に示すように、端末2は、ユーザから売買情報を取得する。詳細には、図11(b)に示すように、操作受付部24が、ユーザ操作によりカーソルが位置付いている、時間軸上の年月日を検出した場合、制御部22は、当該年月日における売買情報を入力するための売買情報入力欄を含む画面を生成し、生成した画面を表示部23に表示させる。なお、ユーザは、別の入力画面を利用してもよい。次に、操作受付部24が、ユーザ操作により、売買情報入力欄に対して銘柄、売買、株数などの売買情報が入力されたことを検出した場合、制御部22は、入力された売買情報を取得する。
図12に示すように、端末2は、売買情報に応じた、仮想売買モデルの評価額のデータをサーバ3に要求する。このデータ要求は、仮想売買モデルを、実際の売買情報を用いて修正した場合の評価額のデータを要求するものである。このデータ要求には、売買情報である、年月日、銘柄、売買、および、株数が含まれる。
図12に示すように、サーバ3は、端末2から評価額データの要求を受信し、評価額を計算し、当該評価額データを送信する。詳細には、制御部32は、受信したデータ要求に含まれる、年月日、銘柄、売買、および、株数を取得する。次に、制御部32は、記憶部33から当該年月日、当該銘柄の株単価を取得する。そして、制御部32は、売買、株数、および、株単価により評価額の増減を計算することにより、評価額の推移を特定する。さらに、制御部32は、評価額推移のデータを端末2に送信する。
図12に示すように、端末2は、サーバ3から評価額推移のデータを受信し、受信したデータによって画かれる売買実績曲線を含む画面を生成し、生成した画面を表示部23に表示させる。図11(c)に示すように、制御部32は、仮想売買モデル曲線と乖離のある売買実績曲線を表示部23に表示させる。
図12に示すように、端末2は、仮想売買モデル曲線と、売買実績曲線との間のモデル実績差を表示部23に表示させる。図11(c)に示すように、制御部32は、両矢印の線分により当該モデル実績差を表示部23に表示させる。
端末2は、仮想売買モデル曲線と、売買実績曲線との間のモデル実績差を表示部23に表示させることにより、ユーザの投資内容が当該仮想売買モデルに近付くようなアドバイスを表示するので、ユーザにとって有用なアドバイスを提供することができる。
図13は、本発明の実施形態1に係るアドバイスの連続性に関する実施例を示す図である。本実施例は、「過去の提示済アドバイスに含まれる、複数の銘柄及びキャッシュ額の各項目の少なくともいずれかの項目に関連するアドバイス」の具体例を示すものである。
ユーザがアドバイス提示システム1の利用を開始する場合に、ユーザの入力操作により、端末2は、初期設定項目を取得し、サーバ3に送信する。初期設定項目には、当初金額、対象銘柄(中国株、日本株、新興市場株など)、利用開始日、種類(パフォーマンス重視型、大型株重視型、初心者向きなど)、運用担当者の氏名などが含まれる。サーバ3は、端末2から初期設定項目を受信して、当該初期設定項目に応じたアドバイスを生成する。図13に示すように、当初金額を100万円として、アドバイス提示システム1が稼動する。
図13に示すように、アドバイス提示システム1の利用開始日から3ヶ月が経過した後に、サーバ3は、当初金額の100万円により、銘柄Aおよび銘柄Bを購入するアドバイス(各銘柄の購入金額を含む)を生成して、当該アドバイスを端末2に送信する。残り現金は、100万円から銘柄Aおよび銘柄Bの購入金額を差し引いた金額になる。端末2は、3ヶ月後のアドバイスをサーバ3から受信して、表示する。
アドバイス提示システム1の利用開始日から半年が経過した後に、サーバ3は、3ヶ月後にアドバイスした購入銘柄および残り現金に関するアドバイスを生成し、当該アドバイスを端末2に送信する。端末2は、半年後のアドバイスをサーバ3から受信して、表示する。
アドバイス提示システム1の利用開始日から1年が経過した後に、サーバ3は、半年後にアドバイスした購入銘柄および現金に関するアドバイスを生成し、当該アドバイスを端末2に送信する。端末2は、1年後のアドバイスをサーバ3から受信して、表示する。
・評価額=100万円+その時点までの売却済み銘柄の売買損益+その時点における未売却銘柄の含み損益
・売却済み銘柄の売買損益=(売推奨株価−買い推奨株価)×株数
・未売却銘柄の含み損益=(現在株価−買い推奨株価)×株数
・現金残高=100万円−(その時点における未売却銘柄の評価額−その時点における未売却銘柄の含み損益)+その時点までの売却済み銘柄の売買損益
〔実施例2〕
本実施例は、「保有銘柄及び購入可能現金残高に関する評価額が所定金額以上になった場合に生成する、当該所定金額に応じたアドバイス」の具体例を示すものである。サーバ3のアドバイス生成部321は、上記の評価額が所定金額以上になった場合に、当該所定金額に応じたアドバイスを生成する。なお、所定金額としては、1又は複数の金額が予め設定されている。
アドバイス生成部321は、当初、ユーザの購入可能現金残高である30万円に応じたアドバイスを生成する。その後、上記の評価額が100万円以上になった時点で、アドバイス生成部321は、購入可能現金残高を100万円として行うアドバイスを利用する提案を、ユーザに行う。
サーバ3のアドバイス生成部321は、ユーザの操作により端末2から、ユーザが上記の提案を受け入れることを示す情報を取得した場合、ユーザの購入可能現金残高である100万円に応じたアドバイスを生成する。その後、評価額が500万円以上になった時点で、アドバイス生成部321は、購入可能現金残高を500万円として行うアドバイスを利用する提案を、ユーザに行う。
本発明の実施形態3について、図14〜16に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、実施形態1、2にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
アドバイス生成部321は、銘柄または商品の買いに関するアドバイスと、銘柄または商品の売りに関するアドバイスと、を繰り返して生成することにより、投資金額に応じたコースにおいて連続性があり、かつ、売買に応じて変化する、複数のアドバイスを生成する。複数のアドバイスは、ユーザが選択したコースにおいて連続性があり、銘柄または商品の相場状況等の多様な変化に対応して動的に変化する。
アドバイス生成部321は、購入可能金額を算定する。アドバイス生成部321は、2回目以降は、ステップS1403で生成されたアドバイスに係る売りの代金を、購入可能金額に反映させる。
アドバイス生成部321は、ステップS1401で算定された購入可能金額を元手にした、銘柄または商品の買いに関するアドバイスを生成する。
アドバイス生成部321は、ステップS1402で生成されたアドバイスに係る銘柄または商品の売りに関するアドバイスを生成する。
アドバイス生成部321は、ステップS1401〜S1403の処理を繰り返す。ステップS1401〜S1403の処理において、後の処理は、前の処理の結果を受け継いで実行される。
図15は、本実施形態に係るアドバイス生成の枠組みを示す図である。
アドバイス生成部321は、全く自由にアドバイスを生成するのではなく、制約条件を設定することにより、当該制約条件の下でできる限り適切なアドバイスを生成することができる。その制約条件には、コースの制約条件と、アドバイス生成部321の制約条件とがある。
アドバイスデータ生成システム10において、アドバイス生成部321は、制約条件として、投資金額に応じたアドバイスを生成する。例えば、アドバイス生成部321は、制約条件が30万円の投資金額である場合と、制約条件が1000万円の投資金額である場合とでは、同じタイミングであっても異なるアドバイスを行う。
アドバイス生成部321は、投資金額に応じて銘柄または商品の数が異なり、また、投資金額によって銘柄または商品が異なるアドバイスを生成するので、投資金額に応じたユーザの目線に立ったアドバイスを行うことができる。
アドバイスデータ生成システム10において、アドバイス生成部321は、上記制約条件として、上記コースの開始時期に応じたアドバイスを生成する。コースの開始時期が異なれば、コースも異なり、コース管理者も異なり、アドバイスの内容も異なる。アドバイス生成部321は、例えば、2013年1月開始と、2018年1月開始とでは、異なったアドバイスを生成する。
アドバイスの開始時期という時間的な制約を受けることによって、銘柄または商品、および、それらの配分が異なるアドバイスを行うことが可能になる。
アドバイスデータ生成システム10において、アドバイス生成部321は、制約条件として、投資対象に応じたアドバイスを生成する。アドバイス生成部321は、投資対象の銘柄または商品が制約を受けることによって、異なるアドバイスを生成する。
アドバイス生成部321は、例えば、日本株全銘柄を投資対象として、その中で有望な銘柄をデータベースに登録して、コースの管理下に置き、テクニカル指標、業績動向等の変化に応じて、買いアドバイス対象にしたり、売りアドバイスの対象にしたりする。アドバイス生成部321は、例えば、投資対象が日本株である場合と、投資対象が中国株である場合と、投資対象がETFである場合とでは、同じタイミングであっても異なったアドバイスを生成することになる。すなわち、投資対象によって、アドバイスに制約を受ける。
・種類別(株、FX、ETF、投資信託、リート、債券等)
・株の種類(日本株、米国株、中国株、香港株、アジア株等)
・テーマ別(ロボット関連株、ロボット関連ETF、半導体関連株、半導体関連ETF)・半導体関連全般(ETF、株、投資信託等を含む)
・業種別(金融株、金融株で構成されるETF、不動産株等)
・ETFの種類別(国内債券型ETF、外債ETF、国内株ETF等)
・チャート指標(移動平均乖離率のマイナスの株)
・業績指標(配当ありの株、優待券のある株、増収の株等)
・株価指標(PER10倍以下の銘柄など)
・マーケット指標(1日の売買代金10億円以上、時価総額1000億円以上等)
ある銘柄は、日本株、東証一部銘柄、金融業であって、フィンテックテーマと、金融テーマとを持つとする。そうすると、データベースにカテゴリ分けされて、投資対象をフィンテックテーマとした場合は、当該銘柄が投資対象の一つになる。
ユーザによって選択された投資対象の中で、銘柄または商品、運用方法等が異なったアドバイスを提供することができる。アドバイス対象の母集団を絞ることにより、助言者にとっては、母集団の範囲内でアドバイスを提供すればよいし、ユーザにとっては、口座開設して売買できる環境が整っているコースを選べる、有望なテーマに絞ったアドバイスを受けることができる等の効果がある。母集団の中から、有望な銘柄または商品をデータベースに登録することで、アドバイス生成のために各種データ指標を使うことができる。
アドバイスデータ生成システム10において、アドバイス生成部321は、上記制約条件として、助言者に応じたアドバイスを生成する。
助言者によって異なったアドバイスを提供することができる。助言者によって制約を受けることを考慮して、ユーザが自分に合う助言者を選択することができる。
例えば、100万円の当初金額、開始時期は本日から、投資対象は日本株、助言者は投資顧問会社Xということを管理者が決めると、アドバイスをしていく枠組みが決まり、コースが決まる。投資顧問会社Xは、この制約条件の下でアドバイスを生成する。
ある助言者の下で、300万円の当初金額でETFのアドバイスを行うコースが設定される。300万円の当初金額で日本株のアドバイスを行うコースが来月から開始される。
この場合、ロボットアドバイザが前提となり、例えば、100万円の当初金額で米国株のアドバイスを行うコースが来月から、ロボットを助言者にして開始される。売買条件は、ユーザが自分で選択肢から選ぶ。売買条件は、ロボットに任せる、アルゴリズムを自分で入力する等、自動化をどこまで進めるのかにより、自動化にも段階ができる。
コースごとに管理が分けられ、コース管理者も変わることによって、コースごとに違った性格を持つ動的アドバイスを生成することができる。ユーザをコース管理者にすることにより、ユーザが様々な売買条件を試すことができる。ユーザは、自ら設定した条件でアドバイスを受けることができる。各種売買条件設定は、最初は配当利回りベースで行ったが、芳しくなかったため、他の条件を模索する等が可能である。
連続性のあるアドバイスを、コースごとに管理することができる。これにより、良い運用ができているのか悪いのか、どこが悪いのかを明確化し、より良いアドバイスを生成するように管理することができる。すなわち、アドバイスデータを生成するための準備がさて、アドバイスの枠組みであるコースが設定されたことになる。
同じコースでも、各種条件を変えれば、異なるアドバイスデータを生成可能である。
例えば、銘柄または商品の購入数が3銘柄から5銘柄に変わると、様々なアドバイスが変化するので、同じコースでも異なるアドバイスを生成することが可能になる。条件設定は、動的に変化するアドバイスの生成にとって重要である。制約条件の違いによって、様々なアドバイスデータが生成されるので、ユーザがどのような条件が最適かを模索することもできる。
本発明の実施形態4について、図17に基づいて説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、実施形態1、2、3にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
アドバイスデータ生成システム10において、コース管理者には、商品の数および購入可能金額が提示され、その範囲で買える銘柄を選ぶことにより、買いアドバイスのメール配信がされる。その後、売りの条件に当てはまった場合、システムから売りアドバイスのメールが配信され、再度購入可能金額が自動的に算出される。このように、半自動の使い方もあり、自動化の範囲を調整可能である。
アドバイスする対象によって、自動化の程度を分けたり、試したりすることが可能になる。例えば、一定の比率を保つためにリバランスを自動化し、株が上がって、株の配分が増えれば、株の売りのアドバイスと、債券の買いのアドバイスとが生成され、株および債券の金額配分が一定に保たれるようなアドバイスを行うことが可能である。
アドバイスデータ生成システム10は、連続的にアドバイスを生成するシステムであるが、買いアドバイス後、売りアドバイス後に購入可能金額を再計算することから、更なるアドバイスが可能になるし、利益が出れば、アドバイスの幅が広がり、逆に損が出れば、アドバイスが難しくなっていくことにより、ユーザと同じ目線に立つことができる。買いアドバイスと、売りアドバイスとが繰り返されることによって、コースにおける連続性が生まれ、銘柄も入れ替わる。
期中には、以下の式が適用される。
購入可能金額×(1−現金比率)=購入限度額
購入限度額と、上記の制約条件の下で、投資対象の銘柄の数を決定するため、決められた現金比率を守ることができる。
購入限度額=30万円以内:1銘柄
購入限度額=30万円以上100万円以内:3銘柄
購入限度額=100万円以上1000万円以内:5銘柄
購入限度額=1000万円以上:15銘柄
等のテーブル(図17(a)と同様)に基づき銘柄数が決定される。
購入可能金額と、付与された現金比率とから購入限度額が算出され、購入限度額から購入銘柄(商品)の購入数が決定されるプロセスである。最初だけでなく、売却や入出金で購入可能金額が変わる場合には、このプロセスを踏む。これによって、連続性が担保され、利益が上がっていくほどに分散が進み、リスク分散ができるアドバイスが生成される。
購入株数×購入株価=購入金額の為、購入限度額>購入金額という制限が加わる。
各銘柄または各商品について、金額配分が異なることも、アドバイスでは重要である。金額配分を変化させることによって、アドバイスの幅が大きく広がる。例えば、段々銘柄の金額配分を小さくしたり、評価額が上がるに従って、安全資産への金額を高めたり等のアドバイスが可能になる。
銘柄または商品の購入数が決まって、初めてその配分割合を決める金額配分が意味をなす。1商品では金額配分の意味は出ないが、複数の銘柄または商品のアドバイスが生成されるからこそ、金額配分のアドバイスが重要になる。購入可能金額と、金額配分とが決まれば、各銘柄または商品の購入金額が具体的に決まる。これにより、リスクを考慮しながら、ウェイトを調整することができる。
アドバイスデータ生成システム10において、記憶部33のデータベースに登録されていない新たな銘柄または商品を買いアドバイスする場合、その前に、当該銘柄または商品のデータベースへの入力を行う。この入力によって、新たな銘柄または商品は、管理銘柄または管理商品として登録され、当コースの管理下に置かれる。株の場合には、株価データ、分割データ、配当データ、最低買付単位データ、業績データ等を必要に応じて充実させることによって、売買の判断に重要な指標が蓄積される。買い条件、売り条件等に当てはまるか否かの判定も、これらの指標が参照されること等により行われる。買いアドバイス、売りアドバイス等の自動化には、データベース登録が不可欠なステップになる。アドバイス生成部321が登録してもよいし、事前に有望な銘柄または商品を登録してもよい。
アドバイスデータ生成システム10において、売買条件テーブルは、銘柄または商品の買いに係る指標を含み、アドバイス生成部321は、購入可能金額と、購入数と、購入金額の配分とから、1銘柄または1商品あたりの購入限度額を算出し、買いのアドバイスを生成する場合に、指標に関する商品ランキング、および、購入限度額を参照して、購入する銘柄または商品を特定する。これは、どうやって具体的な買いアドバイス銘柄を決めるのかの処理である。
この買いアドバイス銘柄だけをアドバイスする場合もあるので重要ですが、あくまでもアドバイスデータ生成システム10の一部の機能である。選んで買った後どうしていくのかという連続的なアドバイスが重要であり、買いアドバイスは始まりにすぎず、その連続性こそが、アドバイスデータ生成システム10のポイントになる。
アドバイスデータ生成システム10において、売買条件データは、銘柄もしくは商品の購入時期、または、銘柄もしくは商品の購入価格を含み、アドバイス生成部321は、買いのアドバイスを生成する場合に、売買条件データを参照して、特定した銘柄もしくは商品の購入時期から当該銘柄もしくは商品の購入価格を決定し、または、特定した銘柄もしくは商品の購入価格から当該銘柄もしくは商品の購入時期を決定して、当該銘柄または商品の購入時期、および、当該銘柄または商品の購入価格を含むアドバイスを生成する。
ここで初めて買いアドバイスデータが完成し、アドバイスが具体化され、ユーザに伝える準備を行うことができる。
データベースへの登録、ユーザへのメールの配信、または、会員サイトでのアップ、アプリでのアップ等、データベースへの登録によって、様々な処理が考えられる。様々な発信方法があり、ユーザまたはユーザが契約する運用業者等に配信されることも考えられる。
実際にユーザにアドバイスデータが届く。生成されたアドバイスデータがデータベースに記録され、自動的に表示システムに送られ、各種計算され、ユーザなど関係者にも送信、通知、配信される。
アドバイスデータ生成システム10において、上記売買条件データは、利益確定の条件を含み、アドバイス生成部321は、売りのアドバイスを生成する場合に、上記売買条件データを参照して、上記買いのアドバイスを生成した対象の銘柄または商品から、上記利益確定の条件を満たす銘柄または商品を特定して、当該銘柄または商品の売りに関するアドバイスを生成する。
(1)上昇率10%以上半分売却
(2)上昇率30%以上全部売却
(3)下落率5%以上全部売却
などの売買条件データに基づいて決定する。
買いアドバイスの銘柄または商品は、いつかは売りアドバイスの対象になる。売らない限りは利益が実現しない。購入可能金額も増えない。売却の決定により、購入可能金額が増え、これを原資にして、再度投資に回すことができる。
アドバイスデータ生成システム10において、アドバイス生成部321は、売却アドバイスデータをデータベースに登録する。その後、会員サイトへのアップ、アプリ通知、メール配信等、管理者、助言者、ユーザ、または、ユーザと契約している第一種投資顧問業者(運用業者)への配信が行われる。そのアドバイスをもとにして運用を委託する場合も考えられる。
アドバイスデータ生成システム10において、データベースには、登録銘柄または商品の売買判断に必要なデータ、売買データ、売買データを分かりやすく表示するために必要なデータ等が蓄積される。
買いアドバイスの対象の可能性のある銘柄、保有銘柄の情報が蓄積されることにより、将来における売買環境の変化に応じたアドバイスが可能になる。
アドバイスデータ生成システム10において、アドバイス生成部321は、コースの成果がランクアップ条件を満たすか否かを判定する。ランクアップ条件は、コースの投資金額を上げるか否かを判断する基準となる条件である。ランクアップ条件に含まれる指標は、アドバイスによる資産増加率、アドバイス利益、アドバイスによる評価額、実際の売買データ数値、稼働年数、日経平均等の指標との比率、アンケート回答結果等、複合的な条件を含んでもよい。
ランクアップ条件の判定によって、コースがランクアップされた場合、さらなる資産増加が図られる。利益が積み上がり、コースのランクが上がった場合、第一段階の目標は達成でき、改めて最初から投資対象を含む制約条件を変更したアドバイスを生成することができる。
アドバイスデータ生成システム10において、アドバイス生成部321は、コースの成果がランクアップ条件を満たさない場合であって、売買に関わる条件設定のある場合には、条件変更判定を行う。この判定条件は、含み損益、売買損益等のデータに従うものであり、売買指標を見直す基準になる。判定条件には、例えば、売買損益がマイナスの場合、含み損益が−(マイナス)10%を越えた場合、資産増加率がマイナスになった場合等が含まれる。
これにより、アドバイス生成軌道修正が可能になる。売買条件の変更がない場合には、アドバイス生成部321は、購入可能金額の算出へ戻り、次の買いアドバイスを生成する。通常は、同じ売買条件の下で銘柄入れ変えとなる場合が多い。コースにおいて連続性のあるアドバイスには、売買条件を変更する処理は重要であり、売買指標を見直すことができる。
アドバイスデータ生成システム10において、アドバイス生成部321は、売買アドバイスを生成して、購入可能金額が変化したり、入出金があったりした場合に、購入可能金額の算出からアドバイス生成処理を再度繰り返す。アドバイス生成処理を繰り返すことにより、銘柄の入れ替えが行われる。
銘柄または商品の入れ替えが、売りアドバイスと、買いアドバイスとをつなぐ役割をして、連続性のあるアドバイスの生成を可能とする。
アドバイスデータ生成システム10において、アドバイス生成部321は、生成した買いアドバイス、および、売りアドバイスのデータと、ユーザの実際の売買情報とを参照して、ユーザの投資内容がアドバイスに近付くようなアドバイスを生成する。
アドバイスデータと、実際の売買データとを比較し、その差異、乖離を分析して、アドバイスを更に生成することができる。そして、更なるアドバイスの向上を見込むことができる。この処理で、売買データと、アドバイスデータとの乖離を表示することにより、実際の売買と、アドバイス通りの売買とがどう違って、ユーザはどう動けばいいのか等、今後の指針にすることができる。
アドバイスデータ生成システム10において、アドバイス生成部321が生成した売買アドバイスデータを表示する表示部23は、保有株一覧表、評価額推移表、評価額一覧表、売買損益一覧表、含み損益一覧表等を表示する。
表示部23がユーザ、助言者、管理者に提供されることにより、今までのアドバイスの経緯、現状等を把握し、理解することができ、今後のアドバイスの向上を図ることができる。また、アドバイスデータと、実際の売買データとの乖離等の情報は、アドバイスする側にも、アドバイスされる側にも重要である。
アドバイスデータ生成システム10において、サーバ3は、売買アドバイスデータの売買履歴を計算して、当該売買履歴を示すデータを端末2に送信する。端末2は、サーバ3から売買アドバイスデータの売買履歴を示すデータを受信し、受信したデータが示す売買アドバイスデータの売買履歴を表示部23に表示させる。
アドバイスデータ生成システム10において、端末2は、サーバ3から売買アドバイスデータの評価額内訳表を示すデータを受信し、受信したデータが示す売買アドバイスデータの評価額内訳表を表示部23に表示させる。
保有銘柄毎の評価指標は、銘柄名(コード)または商品名、アドバイス日、株数、買いアドバイス時の株価および金額、現在の株価および金額、騰落率、評価損益を含む。ポートフォリオは、売買アドバイスデータの、その時点における状態を指す。
アドバイスデータ生成システム10において、過去の最初の投資金額から、時間が経過すると、評価額が様々に変遷する。保有銘柄または保有商品の時価が変わることによる変動、売買による売買損益の変動、さらに次の保有銘柄または保有商品の変遷等、変遷が止まることがない。
売買アドバイスデータ曲線(評価額推移表)は、過去の提示済アドバイスに含まれる、複数の銘柄及びキャッシュ額の各項目の少なくともいずれかの項目に関連するアドバイスを含む、複数のアドバイスを示すものである。売買アドバイスデータ曲線(評価額推移表)と、売買実績曲線との差異は、上記アドバイスによる売買アドバイスデータと、ユーザの実際の売買情報とを参照して生成される、ユーザの投資内容が当該売買アドバイスデータに近付くようなアドバイスを示すものである。
本発明の実施形態5について説明すれば、以下のとおりである。なお、説明の便宜上、実施形態1〜4にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を省略する。
最初、買いアドバイスの生成時、売りアドバイスの生成時に、購入可能金額は変化する。売買データが登録される都度計算され、その金額がアドバイス生成部321に出力される。アドバイス生成部321は、購入可能金額という制約のもとで買いアドバイスを生成する。
条件に当てはまり、買いアドバイスする可能性のある銘柄または商品はデータベースに随時登録されるが、未登録の場合には登録する。データベースに登録された銘柄または商品は、管理商品(銘柄)として各種データが蓄積されることにより、アドバイス生成時に参照されることが可能になる。買いアドバイスの銘柄は、データベースに登録されていることが条件となる。
買いアドバイスを生成する場合に、そのアドバイスデータは、メール配信、会員サイトにおける更新が行われ、データベースに登録される。
売りアドバイスを生成する場合に、そのアドバイスデータは、メール配信、会員サイトにおける更新が行われ、データベースに登録される。
アドバイスデータを生成するのに、重要なステップである。アドバイスの生成が一回で終わりではなく、繰り返すことで連続的に生成する。購入可能金額が変わった場合等に繰り返される。また、データベースに登録された銘柄だけが買いアドバイスステップを踏め、金額も制約されることから、システムで制御されながら、アドバイスデータが生成される。売買に関するアドバイスデータは、購入可能金額内で生成される。
アドバイス生成部321は、例えば、100万円の購入可能金額の中で、50万円の資金で、銘柄Aの買いアドバイスを生成する。銘柄Aはデータベースに未登録銘柄のため、アドバイス生成部321は、銘柄Aを登録した後に、買いアドバイスを生成し、購入可能金額を50万円として、この制約の中でアドバイスを生成する。
売買の都度、計算される購入可能金額の範囲内で、買いアドバイスが生成される。買いアドバイス銘柄がデータベースに未登録の場合には、登録された後に、買いアドバイスが生成可能になる。売りアドバイス銘柄は、買いアドバイス銘柄に限定され、株数もその範囲の中で制約される。上記のステップがあって、はじめて連続的な動的なアドバイスが生成可能になる。売りから入る場合は、この逆になる。
なお、上記実施形態1及び2では、サーバ3が過去の提示済アドバイスに含まれる項目に関連するアドバイスを含む、複数のアドバイスを生成する構成について説明したが、これは本明細書に記載の発明を限定するものではなく、上記のアドバイスは端末2が生成する構成としてもよい。例えば、端末2がアドバイス生成部321を備える構成としてもよい。
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るアドバイス生成装置は、投資金額に応じた複数のアドバイスを生成するアドバイス生成装置であって、過去の提示済アドバイスに含まれる、複数の銘柄及びキャッシュ額の各項目の少なくともいずれかの項目に関連するアドバイスを含む、上記複数のアドバイスを生成するアドバイス生成部を備えている。
〔付記事項3〕
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係るアドバイス生成システムは、投資金額に応じたコースに従って複数のアドバイスを生成するアドバイスデータ生成システムであって、上記コースごとに、銘柄または商品の買いの場合に残す現金の比率を示す現金比率データと、銘柄または商品の買いの場合に銘柄または商品の購入数を示す購入数データと、銘柄または商品の買いの場合に銘柄または商品の購入金額の配分を示す金額配分データと、銘柄または商品の購入条件および売却条件を示す売買条件データと、を記憶する記憶部と、上記投資金額を取得する通信部と、上記通信部が取得した投資金額を参照して、当該投資金額に応じたコースの、上記現金比率データ、上記購入数データ、上記金額配分データ、および、上記売買条件データに従って、上記複数のアドバイスを生成するアドバイス生成部と、を備えており、上記購入数データは、購入可能金額と、当該購入可能金額における上記購入数とが対応付けられたものであり、上記金額配分データは、投資対象と、当該投資対象における上記購入金額の配分とが対応付けられたものであり、上記売買条件データは、銘柄または商品の買いに係る指標を含み、上記アドバイス生成部は、買いのアドバイスを生成する場合に、上記購入数データを参照して、上記購入可能金額に応じて上記購入数を決定し、上記金額配分データを参照して、上記投資対象に応じて上記購入金額の配分を決定し、購入可能金額と、上記購入数と、上記購入金額の配分とから、1銘柄または1商品あたりの購入限度額を算出し、上記指標に関する商品ランキング、および、上記購入限度額を参照して、購入する銘柄または商品を特定し、上記投資金額に応じた保有銘柄及びキャッシュ額に関する評価額が所定の割合以上に下がった場合に、現金比率を引き上げて、ETFを国内銘柄および国内商品とする。
端末2およびサーバ3の制御ブロック(特に制御部22および制御部32)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、CPU(Central Processing Unit)を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
2 端末(端末装置)
3 サーバ(アドバイス生成装置)
4 ネットワーク
10 アドバイスデータ生成システム
23 表示部
33 記憶部
321 アドバイス生成部
Claims (5)
- 投資金額に応じたコースに従って複数のアドバイスを生成するアドバイスデータ生成システムであって、
上記コースごとに、
銘柄または商品の買いの場合に残す現金の比率を示す現金比率データと、
銘柄または商品の買いの場合に銘柄または商品の購入数を示す購入数データと、
銘柄または商品の買いの場合に銘柄または商品の購入金額の配分を示す金額配分データと、
銘柄または商品の購入条件および売却条件を示す売買条件データと、
を記憶する記憶部と、
上記投資金額を取得する通信部と、
上記通信部が取得した投資金額を参照して、当該投資金額に応じたコースの、上記現金比率データ、上記購入数データ、上記金額配分データ、および、上記売買条件データに従って、上記複数のアドバイスを生成するアドバイス生成部と、
を備えており、
上記購入数データは、購入可能金額と、当該購入可能金額における上記購入数とが対応付けられたものであり、
上記金額配分データは、投資対象と、当該投資対象における上記購入金額の配分とが対応付けられたものであり、
上記売買条件データは、銘柄または商品の買いに係る指標を含み、
上記アドバイス生成部は、
買いのアドバイスを生成する場合に、
上記購入数データを参照して、上記購入可能金額に応じて上記購入数を決定し、
上記金額配分データを参照して、上記投資対象に応じて上記購入金額の配分を決定し、
購入可能金額と、上記購入数と、上記購入金額の配分とから、1銘柄または1商品あたりの購入限度額を算出し、
上記指標に関する商品ランキング、および、上記購入限度額を参照して、購入する銘柄または商品を特定し、
上記投資金額に応じた保有銘柄及びキャッシュ額に関する評価額が所定の割合以上に下がった場合に、
現金比率を引き上げて、ETFを国内銘柄および国内商品とする
ことを特徴とするアドバイスデータ生成システム。 - 投資金額に応じたコースに従って複数のアドバイスを生成するアドバイスデータ生成システムであって、
上記コースごとに、
銘柄または商品の買いの場合に残す現金の比率を示す現金比率データと、
銘柄または商品の買いの場合に銘柄または商品の購入数を示す購入数データと、
銘柄または商品の買いの場合に銘柄または商品の購入金額の配分を示す金額配分データと、
銘柄または商品の購入条件および売却条件を示す売買条件データと、
を記憶する記憶部と、
上記投資金額を取得する通信部と、
上記通信部が取得した投資金額を参照して、当該投資金額に応じたコースの、上記現金比率データ、上記購入数データ、上記金額配分データ、および、上記売買条件データに従って、上記複数のアドバイスを生成するアドバイス生成部と、
を備えており、
上記購入数データは、購入可能金額と、当該購入可能金額における上記購入数とが対応付けられたものであり、
上記金額配分データは、投資対象と、当該投資対象における上記購入金額の配分とが対応付けられたものであり、
上記売買条件データは、銘柄または商品の買いに係る指標を含み、
上記アドバイス生成部は、
買いのアドバイスを生成する場合に、
上記購入数データを参照して、上記購入可能金額に応じて上記購入数を決定し、
上記金額配分データを参照して、上記投資対象に応じて上記購入金額の配分を決定し、
購入可能金額と、上記購入数と、上記購入金額の配分とから、1銘柄または1商品あたりの購入限度額を算出し、
上記指標に関する商品ランキング、および、上記購入限度額を参照して、購入する銘柄または商品を特定し、
上記投資金額に応じた保有銘柄及びキャッシュ額に関する評価額が所定の割合以上に下がった場合に、
現金比率を引き上げる
ことを特徴とするアドバイスデータ生成システム。 - 投資金額に応じたコースに従って複数のアドバイスを生成するアドバイスデータ生成システムであって、
上記コースごとに、
銘柄または商品の買いの場合に残す現金の比率を示す現金比率データと、
銘柄または商品の買いの場合に銘柄または商品の購入数を示す購入数データと、
銘柄または商品の買いの場合に銘柄または商品の購入金額の配分を示す金額配分データと、
銘柄または商品の購入条件および売却条件を示す売買条件データと、
を記憶する記憶部と、
上記投資金額を取得する通信部と、
上記通信部が取得した投資金額を参照して、当該投資金額に応じたコースの、上記現金比率データ、上記購入数データ、上記金額配分データ、および、上記売買条件データに従って、上記複数のアドバイスを生成するアドバイス生成部と、
を備えており、
上記購入数データは、購入可能金額と、当該購入可能金額における上記購入数とが対応付けられたものであり、
上記金額配分データは、投資対象と、当該投資対象における上記購入金額の配分とが対応付けられたものであり、
上記売買条件データは、銘柄または商品の買いに係る指標を含み、
上記アドバイス生成部は、
買いのアドバイスを生成する場合に、
上記購入数データを参照して、上記購入可能金額に応じて上記購入数を決定し、
上記金額配分データを参照して、上記投資対象に応じて上記購入金額の配分を決定し、
購入可能金額と、上記購入数と、上記購入金額の配分とから、1銘柄または1商品あたりの購入限度額を算出し、
上記指標に関する商品ランキング、および、上記購入限度額を参照して、購入する銘柄または商品を特定する
ことを特徴とするアドバイスデータ生成システム。 - 上記売買条件データは、銘柄もしくは商品の購入時期、または、銘柄もしくは商品の購入価格を含み、
上記アドバイス生成部は、
買いのアドバイスを生成する場合に、上記売買条件データを参照して、特定した銘柄もしくは商品の購入時期から当該銘柄もしくは商品の購入価格を決定し、または、特定した銘柄もしくは商品の購入価格から当該銘柄もしくは商品の購入時期を決定して、当該銘柄または商品の購入時期、および、当該銘柄または商品の購入価格を含むアドバイスを生成する
ことを特徴とする請求項1から3の何れか1項に記載のアドバイスデータ生成システム。 - 上記売買条件データは、利益確定の条件を含み、
上記アドバイス生成部は、
売りのアドバイスを生成する場合に、上記売買条件データを参照して、上記買いのアドバイスを生成した対象の銘柄または商品から、上記利益確定の条件を満たす銘柄または商品を特定して、当該銘柄または商品の売りに関するアドバイスを生成する
ことを特徴とする請求項4に記載のアドバイスデータ生成システム。
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