JP2022500715A - 資産ポートフォリオを作成するためのコンピュータ実施方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、資産ポートフォリオを自動的に作成するためのコンピュータ実施方法を提供する。本方法は、複数の利用可能な資産から複数の第１世代の資産ポートフォリオを生成するステップであって、該複数の第１世代のポートフォリオのそれぞれは、前記複数の利用可能な資産のうちの１つ以上をランダムに選択することによって生成される、ステップを含む。本方法は、ランダムに選択された資産のそれぞれにランダムなパーセント比重を適用するステップを伴い、該ランダムなパーセント比重の合計は１００％に等しくなるように構成される。本方法は、前記複数の第１世代の資産ポートフォリオのそれぞれについてスコアを算出するステップであって、前記複数の第１世代の資産ポートフォリオのそれぞれについてのスコアは、複数の異なる評価要因の集合体を含む、ステップと、前記複数の第１世代の資産ポートフォリオをそれぞれのスコアでランク付けするステップも伴う。そして、複数の第１世代の資産ポートフォリオのうちの１つ以上がそれぞれのスコアに基づいて選択される。このプロセスは、最高ランクのポートフォリオのスコアの限界改善が予め設定された量を下回るまで複数回反復して繰り返される。

Description

本発明は、多くの制約及び評価要因に基づいて資産のポートフォリオを作成するためのコンピュータ実施方法に関し、より具体的には、限定されないが、株式、債券及び／又はファンド等の金融資産のポートフォリオを、定量的及び／又は定性的な財務基準に関して生成、作成又は変更するためのコンピュータ実施方法に関する。

現代ポートフォリオ理論では、効率的フロンティア（ポートフォリオフロンティア又はマーコウィッツフロンティア）は、リスク−リターンのスペクトルの「効率的」部分を占める投資ポートフォリオである。正式には、より高い期待リターンを持つがリターンの標準偏差が同じである他のポートフォリオが存在しないという条件を満たす一連のポートフォリオである。

資産の組み合わせ、すなわちポートフォリオは、ポートフォリオのリターンの標準偏差で表されるリスクの発生に対して、可能な限り最も高い期待リターンを生み出すことができる場合に「効率的」と呼ばれる。ここでは、リスク資産のすべての可能な組み合わせをリスク期待リターン空間にプロットすることができ、そのような可能なポートフォリオの全ての集合は、その空間内の領域を定義する。無リスク資産を保有する機会がない場合、この領域は機会集合(実現可能集合)である。この領域の正の傾斜(上向きの傾斜)した頂点境界は放物線の一部であり、「効率的フロンティア」と呼ばれる。

無リスク資産が利用可能であれば、機会集合はより大きくなり、その上限である効率的フロンティアは、無リスク資産のリターン値の垂直軸から生じる直線のセグメントであり、リスク資産のみの機会集合の値の接点である。無リスク資産と接点ポートフォリオとの間のポートフォリオの全ては、無リスク資産と接点ポートフォリオからなるポートフォリオである一方、接点ポートフォリオの上方及び右側の直線状のフロンティア上の全てのポートフォリオは、無リスク金利での借入れ及びその資金を接点ポートフォリオに投資することによって生成される。

しかしながら、効率的フロンティアは、変化するリスク及びリターンを構成しない、時間フロンティアにおける１つの点である。これは、過去のリスク及びリターンのデータに基づいてある時点で計算された効率的フロンティアに基づいて選択されたポートフォリオにつながり得る。この場合、そのポートフォリオは、特定のリターンの創出の期待について選択されるか又は合意されたリスクの発生に関して選択される。しかしながら、リスク及びリターンの発生は経時的に変化する。

したがって、リスクやリターン等の変化する制約や評価要因を考慮したポートフォリオのための資産の最も効率的又は最適な組み合わせを特定するための改善された方法が必要である。

本発明の目的は、ポートフォリオのための資産の組み合わせを特定する既知の方法に関連する、大規模な計算の取り組みを要すること、局所的な最適のみを見つけるリスクや、目標基準を特定できないといった１つ以上の問題をある程度軽減又は回避することである。

当業者であれば、以下の説明から本発明の他の目的を導き出すであろう。したがって、上記の目的についての記述は網羅的ではなく、本発明の多くの目的のいくつかを例示するに過ぎない。

本発明は限定されないがとりわけ、例えば、株式、債券、ファンド、仕組債又は保険等の金融資産のポートフォリオの定量的及び/又は定性的財務基準に関する質を、進化したポートフォリオの変更／調整の反復プロセスと組み合わせた遺伝的アルゴリズムの概念を用いて改善し、その後、採点評価方法、すなわち、「適性」採点法又は評価方法を介して金融ポートフォリオの質を評価することを求める。

本発明は、多くの情報及び制約に基づいて、金融投資家に対する投資ポートフォリオ案を導き出すのに役立つと考えられる。本発明から生まれる資産／ポートフォリオのリバランスの提言は、様々な金融投資資産への投資を考えているか又は金融資産における現在の分配の再評価を考えている投資家に、金融資産のポートフォリオを提案するのに用いることができる。本発明の評価の範囲は、ミューチュアルファンド(「ＭＦ」)、債券、仕組債、保険、上場資産（一般的には株式、上場投信（ＥＴＦ）等）及び現金資産（例えば、預金、貯蓄／当座預金口座）を含む金融資産管理の資産(「金融資産」)を包含する。

しかしながら、本発明の方法は、多数の制約及び評価要因を示す状況に対処するために、複数の利用可能な資産を効率的又は最適な方法で組み合わせる必要がある他の複雑な状況に適用することができる。そのような状況の１つは、人的資源、医療機材、医薬品、救助機材、宿泊施設、後方支援の組み合わせが、利用可能な資金、利用可能な人員、輸送手段、規制要件、タイミング等の制約を考慮して決定及び組み合わされる必要がある災害救援である。定義された一連の制約／評価係数を用いて、本発明の方法は、初期の人間が作成した提案（場合によっては、空の提案が初期の提案を構成することもある）に基づいて、最適な又は少なくとも改善された災害救援パッケージの展開を可能にする。したがって、本発明は、改善された又は最適な解決策に発展されるために、技術的解決策及び／又は後方支援的な解決策を含む解決策の評価にも適用可能である。

第１の主な態様では、本発明は、資産のポートフォリオを自動的に作成するためのコンピュータ実施方法を提供する。本方法は、複数の利用可能な資産から複数の第１世代の資産ポートフォリオを生成するステップを含み、複数の第１世代の資産ポートフォリオの各々は、複数の利用可能な資産のうちの１つ以上をランダムに選択することによって生成される。この方法は、生成された各ポートフォリオについて、ランダムに選択された資産のそれぞれにランダムなパーセント比重（percent weightings）を適用することを伴うが、パーセント比重の合計が１００％に等しくなるように構成されている。本方法は、複数の第１世代の資産ポートフォリオのそれぞれについてスコアを算出することを伴い、複数の第１世代の資産ポートフォリオのそれぞれについてのスコアは、好ましくは、複数の異なる評価要因の集合に基づく適性スコアを含み、そして、複数の第１世代の資産ポートフォリオを、それらの各々のスコアによってランク付けすることを伴う。続いて、複数の第１世代の資産ポートフォリオのうちの１つ以上の資産が、それぞれのスコアに基づいて選択される。このプロセスは、最高ランクのポートフォリオのスコアの限界改善が、予め設定されたか、選択されたか又は算出された量を下回るまで、複数の反復を通して繰り返される。そして、この条件を満たす最高ランクのポートフォリオが実施のために選択され得る。このプロセスは、実施された最高ランクのポートフォリオを初期資産ポートフォリオとして、すなわち「スタート」又は「元手」ポートフォリオとして用いることにより、定期的に繰り返すこともできる。

第２の主な態様では、本発明は、プロセッサによって実行された場合、電子処理装置に第１の主な態様のステップを実行させる、機械可読コードを記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を提供する。

第３の主な態様では、本発明は、資産ポートフォリオを自動的に作成するためのコンピュータベースのシステムを提供し、当該システムは、機械可読コードを記憶するコンピュータ可読媒体と、機械可読コードを実行して第１の主な態様のステップを実施ように構成されたプロセッサとを含む。

発明の概要は、本発明を定義するために不可欠な特徴の全てを必ずしも開示しておらず、発明は、開示された特徴の部分的な組み合わせにおいて存在し得る。

本発明の前述の及びさらなる特徴は、添付の図面に関連して、一例としてのみ提供される下記の好ましい実施形態の説明から明らかとなる。
図１は、本発明の方法を実施するコンピュータベースのシステムの第１の実施形態の図である。 図２は、本発明の方法を実施するコンピュータベースのシステムの第２の実施形態の図である。 図３は、本発明の方法を実施するコンピュータベースシステムの第３の実施形態の図である。 図４は、評価されるべき２つの適合係数のための数学的解空間の表現である。 図５は、本発明の方法を一般的に示す概略図である。 図６は、本発明に係る、第１世代のポートフォリオ及び次世代のポートフォリオを生成する方法を示す概略図である。 図７は、図６の方法をより詳細に示す概略図である。 図８は、フィットネススコアの計算を示す表を含む。 図９は、それぞれのフィットネススコアによるポートフォリオのランキングの概略図である。 図１０は親ポートフォリオからの子ポートフォリオの生成を示す概略図である。 図１１は、変異選択及び変異プロセスの概略図である。 図１２は、本発明の反復プロセスの概略図である。

以下の説明は好ましい実施形態及び限定されないが、本発明を実施するために必要な特徴の組み合わせを一例として説明するものにすぎない。

本明細書において、「一実施形態」又は「実施形態」と言及する場合、実施形態に関連して記載される特定の特徴、構造又は特性が本発明の少なくとも一実施形態に含まれることを意味する。本明細書における様々な箇所に現れる「一実施形態において」という表現は、必ずしも同一の実施形態を言及するものではなく、他の実施形態を相互に排除する別個の又は代替的な実施形態であるとも限らない。さらに、いくつかの実施形態によって示されても、他の実施形態によって示されないことがある様々な特徴が記載される。同様に、いくつかの実施形態の要件であり得るが、他の実施形態の要件ではない様々な要件が記載される。

なお、図示の要素は、ハードウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせの種々の形態で実施され得ることを理解されるべきである。好ましくは、これらの要素は、プロセッサ、メモリ及び入出力インターフェースを含み得る、１つ以上の適切にプログラムされた汎用デバイス上でハードウェア及びソフトウェアの組み合わせにおいて実施される
図示の様々な要素の機能は、専用のハードウェアと、適切なソフトウェアに関連してソフトウェアを実行可能なハードウェアとを使用することによって提供され得る。プロセッサによって提供される場合、係る機能は、１つの専用プロセッサによって、１つの共用プロセッサによって又は一部が共用であり得る複数の個々のプロセッサによって提供されてもよい。さらに、「プロセッサ」又は「コントローラ」という用語の明示的な使用は、ソフトウェアを実行可能なハードウェアのみを意味するものと解釈すべきではなく、限定されないが、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）ハードウェア、ソフトウェアを記憶するための読取り専用メモリ（「ＲＯＭ」）、ランダムアクセスメモリ(「ＲＡＭ」)及び不揮発性記憶装置を暗黙的に含む。

本願の特許請求の範囲において、特定の機能を行うための手段として表される任意の要素は、例えば、ａ）その機能を行う回路要素の組み合わせ又はｂ）ファームウェア、マイクロコード等を含む任意の形態のソフトウェアと、その機能を行うためのそのソフトウェアを実行するための適切な回路との組み合わせを含む、その機能を実行する任意の方法を包含することを意図する。このようなクレームによって定義される発明は、記載された種々の手段によって提供される機能がクレームが要求する方法で組み合わされ、一緒にされるという事実に由来する。そのため、これらの機能を提供することができる任意の手段は、本願に示すものと同等であるとみなされる。

一般に、本発明は、遺伝的最適化アルゴリズムを用いて、数学的な「適性（fitness）」関数を用いるポートフォリオを評価する遺伝的アルゴリズムの概念を用いた機械ベースの数学的最適化プロセスに基づいて、資産ポートフォリオ、特に金融資産ポートフォリオを作成することを可能にするコンピュータベースのシステム及びプロセスを含む。本発明は、「適性」スコアが最高のポートフォリオを見つけることを目的とする。最初のインプットは、既存の又はすでに実施されている金融資産のポートフォリオであり、その後、最適化されるか若しくは少なくとも改善されるポートフォリオであるか又は完全に現金からなるポートフォリオであるか、その両方の組み合わせである。

本発明の文脈において、「適性」とは、以下でより詳しく説明する多数の適性要因の集合、好ましくは加重集合（weighted aggregate）として計算され得る。要因は、それぞれが評価されたポートフォリオの異なる基準の尺度となり得る数学関数を含み得る。要因の重みは、それぞれの文脈に基づいて決定され得る。これらの要因のそれぞれは、総適性スコアのパラメータであってもよいため、それらの間にはトレードオフが存在し得る。

遺伝的アルゴリズムは、制約最適化問題及び非制約最適化問題の双方を解決するための方法を含んでもよく、生物学的進化を推進するプロセスである自然選択に基づき得る。遺伝的アルゴリズムは、本願でポートフォリオと呼ぶ個々の解の集団を繰り返し修正するように構成されることが好ましい。各ステップで、遺伝的アルゴリズムは、親として設定される現在の集団内でより適性が高い個々のポートフォリオを選択し、次の世代のポートフォリオを生成するために、それらを用いて子孫、例えば子ポートフォリオを生成するように構成されている。世代を重ねるにつれて、集団は改善された又は最適な解に向かって「進化」する。

ポートフォリオの構築のために、アルゴリズムは進化の３つの主要な原理、すなわち「交差」、「変異」及び「選択」を適用する。鍵となる仮定の１つは、この発見的アプローチは、潜在的に膨大な量の潜在的解にもかかわらず、解空間／曲面内で大域的最適解を見つけることができるということである。解空間はｎ次元空間であり、ｎは評価される適性要因の数である。その空間内では、投資選択のための又は実際には複雑な状況に関連する任意の選択のための制限／限定に応えるために、特定の制約を課すことができる。

ポートフォリオは、所定の適性基準に従って、それらの適性に基づいて評価される。最適化プロセスは、投資家の現在のポートフォリオを含み得る初期入力ポートフォリオを出発点としてとり、その適性を評価できる。遺伝的最適化プロセスは、より良い又は最適な適性スコアを持つ代替的な金融ポートフォリオを見つけるのを試みるために用いられる。一般に、遺伝的最適化プロセスでは、母集団が大きく、ポートフォリオの世代の集合（次世代のポートフォリオ）が大きいほど、より良好な結果が得られるはずである。すなわち、これにより、解空間においてより良い解又は大域的最適解が見つかる可能性が高まるが、アルゴリズムのために追加のコンピュータによる計算/実行時間が代償としてかかる。変異のプロセス自体は、世代にかけて結果のばらつきを増加させる。解空間の曲面に次第では、これは、解を解曲面が非常に不安定な最適解に近づける可能性がより高いが(すなわち、大域的最適ではない局所最適から離れる可能性が高くなる)、解空間／解曲面が非常に滑らか／安定したより不安定な結果にもつながり得る。

適性スコア自体は、個々の要因のスコアの加重和であることが好ましく、そのため、これらの要因のそれぞれについて設定された加重に依存する。特定の要因のための加重が大きいほど、一般に、この特定の適性基準を満たす解、すなわち、その特定の要因に対するスコアがより高い解を見つけることにより重点が置かれる。いくつかの要因は、相殺的な特性（例えば、既存の資産を可能な限り多く維持するための最適化対可能な限り多くの「好ましい」資産を有するための最適化）を有し、いくつかの要因は、特定のシナリオにおいて相互に増幅する特性を有し得る。しかしながら、一般に、これらの要因は、大抵独立し、相関関係がないものになるように設計されている。つまり、入力がわずかに変化された場合、出力は回帰の観点から見て安定していなければならない。

図１を参照して、本発明の方法を適用可能なコンピュータベースのシステム２０の第１の実施形態の概略図を一例として示す。コンピュータベースのシステム２０は、インターネット２４等の通信ネットワークによってサーバシステム２６に接続された複数のクライアント装置１２を含む。クライアント装置１２は、サーバシステム２６に直接接続されてもよいし、金融アドバイザーシステム又はブローカーシステム等の中間システム２８を介して接続されてもよい。クライアント装置１２は、個人投資家によって操作される装置に限定されず、機関投資家、アドバイザー投資家又は資産ポートフォリオに投資したいと望む他の第三者を代表し得る。

本明細書に記載の実施形態は、金融資産を管理するためのコンピュータベースのシステムを含むが、本発明の概念は、使用又は実施が複数の制約及び／又は評価の対象となる資産の管理又は使用又は実施が複数の制約及び／又は評価要因の対象になる任意の解の集団に適用され得る。そのため、本発明の概念は、保険見積りを最適化するために、キャッシュフロー管理及び／又は予測を最適化するために、複雑な工学的な問題等の技術的問題に対する技術的解決策の集団を最適化するために、コンピュータベースのシステムにおいて実施でき得る。例えば、そのような工学的な問題の１つは、核融合反応器チャンバ内でのプラズマ発生及び／又は流れの管理を最適化することであり得る。

サーバシステム２６それ自体は、金融資産を金融機関２２等から購入又は販売できる１つ以上のディーラー又はブローカーシステム３０に接続されている。サーバシステム２６は、プロセッサ３４及び少なくとも１つのメモリ３６を含み、少なくとも１つのメモリ３６は、プロセッサ３４によって実施された場合に、プロセッサ３４に本明細書に記載の本発明の方法を実施させるとともに、クライアント装置１２によりアクセス可能なグラフィカルユーザーインターフェースを生成させる機械可読能命令を記憶する。サーバシステム３６は、クライアントのアカウントデータ、ファンド資産データ、取引データ及びサーバシステム３６の機能に必要な他の全てのデータを記憶するためのシステムデータベース３８を含む。システムデータベース３８は、サーバ３６内で実施されてもよいし、インターネット２４等の通信ネットワークを介してサーバ３６に接続される別個の装置を含み得る。加えて、図１のシステムは、サーバシステム２６、アドバイザーシステム２８、ブローカーシステム３０及びクライアント装置１２にリアルタイムの又は準リアルタイムの資産評価データを提供するための１つ以上のマーケット情報データベース４０を含み得る。いくつかの実施形態では、ブローカーシステム３０がリアルタイムの又は準リアルタイムの資産評価データを提供する。

システム２６のプロセッサ３４は、複数のクライアント装置１２から入力データを受信し、システムデータベース３８からリアルタイムの又は準リアルタイムの金融データを受信するように構成されている。

クライアント装置１２は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン又はクライアント（投資家）がそれらの金融投資を管理するためのサーバシステムのグラフィカルユーザーインターフェースへのアクセスを提供する任意の他の好適なクライアント装置１２を含み得る。システム２６は、前記クライアント装置１２が好適な通信ネットワーク２４を介してシステム２６と交信することを可能にするために、任意の好適な使用可能な電子処理装置に好適なグラフィカルインターフェースを提供できる。システム２６は、インターネット２４等のコンピュータネットワークを介して通信することが好ましいが、いくつかの実施形態では、プライベート通信ネットワークが利用され得る。

プロセッサ３４は、好ましくは、一式のパラメータ及び／又は制約に基づいて、クライアント装置１２のためにポートフォリオを含む資産の組み合わせを自動的に特定するように構成されていることが好ましい。パラメータ及び／又は制約は、クライアント装置１２によって入力され得る。パラメータ及び／又は制約は、とりわけ、１つの投資の最大ウェイト、資産クラスの最大ウェイト、通貨ウェイト、商品リスク格付け、投資家リスク発生、通貨タイプ、最大総投資額、各商品毎の最小投資額のうちの１つ以上を含み得る。ポートフォリオの適性スコアを決定するためのパラメータ、例えば、評価要因は、資産クラス配分要因（ＡＣＡ）、資産相関要因（ＡＣ）、優先資産要因（ＰＡ）、既存資産の再利用（ＲＥＡ）、ポートフォリオパフォーマンス要因（ＰＰ）、ポートフォリオ変動率要因（ＰＶ）、優先通貨要因（ＰＣ）、ＦＸ最小化要因（ＦＸＭ）、投資指向要因（ＩＰ）及びシャープレシオ要因（ＳＲ）のいずれか1つ以上を含み得る。本発明の方法の１つの目的は、前記一式のパラメータ及び/又は制約内で最適なポートフォリオ（金融資産の組み合わせ）を見つけることである。

プロセッサ３４は、過去のリスク及びリターンデータに基づいて資産の初期ポートフォリオの組み合わせを決定することによって又は既存のポートフォリオを用いることにより、クライアント装置１２のためにポートフォリオを含む資産の組み合わせを自動的に特定するように構成され得る。

図２を参照して、本発明の方法が実施され得るコンピュータベースのシステム１００の第２の実施形態の概略図を示す。コンピュータベースのシステム１００は、本発明の方法を他の資産管理機能に適用することができる仮想ファンドシステム１００を含む。仮想ファンドとは、ミューチュアルファンドの資産保有の制約なしに、投資戦略の遂行において金融資産を取引するために、投資家の資金をプールする点で、ミューチュアルファンドのように活動するファンドを意味する。仮想ファンドシステム１００（以下では「ｖファンド」システム１００という）は、インターネット１１４等の通信ネットワークによってｖファンドサーバシステム１１６に接続される複数のクライアント装置１１２を含む。クライアント装置１１２は、サーバシステム１１６に直接接続されてもよいし、金融アドバイザーシステム又はブローカーシステム等の中間システム１１８を介して接続されてもよい。クライアント装置１１２は、個人投資家によって操作される装置に限定されず、機関投資家、アドバイザー投資家又はｖファンド１０１への投資を望む他の第三者の代表であり得る。

ｖファンドサーバシステム１１６それ自体は、ｖファンド１０１が金融資産を金融機関２２等から購入又は販売できる１つ以上のディーラー又はブローカーシステム１２０に接続されている。ｖファンド１０１により管理される金融資産は、投資家の投資金の額に比例して投資家が所有する。ｖファンドサーバシステム１１６は、プロセッサ１２４及び少なくとも１つのメモリ１２６を含み、少なくとも１つのメモリ１２６は、プロセッサ１２４によって実施された場合に、プロセッサ１２４に本明細書に記載の本発明の方法を実施させるとともに、クライアント装置１１２によりアクセス可能なグラフィカルユーザーインターフェースを生成させる機械可読能命令を記憶する。ｖファンドサーバシステム１１６は、クライアントのアカウントデータ、ファンド資産データ、取引データ及びｖファンドサーバシステム１１６の機能に必要な他の全てのデータを記憶するためのシステムデータベース１２８を含む。システムデータベース１２８は、サーバ１１６内で実施されてもよいし、インターネット１１４等の通信ネットワークを介してサーバ１１６に接続される別個の装置を含み得る。加えて、図２のシステムは、ｖファンドサーバシステム１１６、アドバイザーシステム１１８、ブローカーシステム１２０にリアルタイムの又は準リアルタイムの資産評価データを提供するための１つ以上のマーケット情報データベース１３０を含み得る。いくつかの実施形態では、ブローカーシステム１２０がリアルタイムの又は準リアルタイムの資産評価データを提供する。

図２の実施形態では、ｖファンドサーバシステム１１６は、クライアント装置１１２を用いる複数の投資家に代わって１つの仮想金融資産ファンド（ｖファンド）１０１を管理するのに対して、図３の実施形態では、後述するように、サーバシステムは複数のｖファンドを管理する。システムのプロセッサ１２４は、複数のクライアント装置１１２から入力データを受信し、システムデータベース１２８からｖファンド１０１のポートフォリオにおいて保有する現在の金融資産を定義するリアルタイム又は準リアルタイムのデータを受信するように構成されている。これに対応して、プロセッサ１２４は、受信されたクライアント装置の入力データに応答して、ｖファンドポートフォリオ内で保有する金融資産残高を調整する。次に、各クライアント装置１１２のために、各クライアントの投資家アカウントをファンドで更新するデータを生成して、現在前記ファンドで保有されているのと同じ調整資産を各クライアントの投資額に応じて比例的に前記クライアントアカウントにおいて再現する。投資家のために生成されたデータは、直ちに前記投資家のクライアント装置１１２に送られるか又は投資家が次にシステム１１６にサインインしたときに送られる。いずれの場合においても、データは、ファンド１０１によって運用されるどの資産が、前述及び後述の技術的利益を伴って、その投資家によって所有されるかを定義する。

クライアント装置１１２は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、スマートフォン又はクライアント（投資家）がそれらの金融投資を管理するためのｖファンドシステムのグラフィカルユーザーインターフェースへのアクセスを提供する任意の他の好適なクライアント装置１２を含み得る。システム１１６は、前記クライアント装置１１２が好適な通信ネットワーク１１４を介してシステム１１６と交信することを可能にするために、任意の好適な使用可能な電子処理装置に好適なグラフィカルインターフェースを提供できる。システム１１６は、インターネット１１４等のコンピュータネットワークを介して通信することが好ましいが、いくつかの実施形態では、プライベート通信ネットワークが利用され得る。

より具体的には、プロセッサ１２４は、ｖファンドポートフォリオにおいて保有する各金融資産及び市場における他の金融資産の現在価値を定義するリアルタイム又は準リアルタイムのマーケットデータを受信するように構成されていることが好ましい。そのため、プロセッサ１２４は、ｖファンドポートフォリオにおいて保有する現在の金融資産を定義する受け取った前記クライアント入力データ及び前記マーケットデータを処理して、（ｉ）売却すべき資産の売り注文及び受信したマーケットデータに基づいてそのような注文が実行された場合に期待される価値及び（ｉｉ）購入すべき資産の買い注文及び受信したマーケットデータに基づいて予測されるコストを定義するデータを生成し得る。プロセッサ１２４は、ブローカーシステム１２０等に前記売り注文を執行のために送信し、その後に執行された売り注文について実現された価値についてブローカーシステム１２０からデータを受信するように構成され得る。プロセッサ１２４は、ブローカーシステム１２０又はマーケット情報データベース１３０から新しいリアルタイム又は準リアルタイムのマーケットデータを受信し、これに応答して、売り注文の執行から期待される価値と実際に実現される価値との間の差を定義するデータを生成するようにも構成され得る。価格差データの生成には、外国為替レートデータが伴い得る。

プロセッサ１２４は、価格差データ及び新たなマーケットデータを用いて、予め計算された買い注文を調整し、その後に調整された買い注文を執行するためにブローカーシステム１２０に出すように構成され得る。これに応答して、プロセッサ１２４は、ブローカーシステム１２０から新たに購入した資産を定義するデータを受信するように構成され得る。プロセッサ１２４は、新たに購入した資産を定義するデータと、ファンドポートフォリオ内に残っている資産を定義するデータとを組み合わせて、ポートフォリオの保有量を更新するように構成されている。

そして、プロセッサ１２４は、各クライアント装置のために、各クライアントの投資家アカウントを更新するデータを生成し、前記クライアントアカウントにおいて、更新されたファンドポートフォリオで保有されているのと同じ更新された保有資産を各クライアントの投資額に応じて比例的に再現する。そのため、金融資産はファンドの投資マネージャーによって管理されるが、実際の資産は投資家が投資額に比例して直接所有する。これにより、クライアントの投資家と、それぞれのクライアントポートフォリオに割り当てられた金融資産との間に、直接的な所有リンクが生じる。技術的な利点は、投資家のクライアントポートフォリオの任意の時点における評価は、当該投資家が所有する資産の市場価値に直接リンクし、さらに、当該投資家は、多数のマーケットデータソースのいずれかを通じてリアルタイムで又は準リアルタイムで評価データにアクセスして、当該資産の評価を得ることができることである。したがって、頻繁に計算されないＮＡＶと価値が結びついたミューチュアルファンドとは対照的に、本発明の構成は、ファンドの運用資産の投資家が直接所有する仮想ファンドに基づく投資ビークル及びリアルタイム又は準リアルタイム評価データへのアクセスを提供する。

さらなる技術的な利点は、仮想ファンドが運用する資産の構成を表示するリアルタイム又は準リアルタイムデータに投資家がアクセスできる点である。

よりさらなる技術的な利点は、仮想ファンドの投資マネージャーは、より簡単に且つ計算の複雑さが軽減された状態でリアルタイムのデータに基づいてファンドの運用資産の全体的な評価を中心的に特定できる点である。

図２のシステムでは、クライアント装置１１２は、本発明の方法を実施するためにプロセッサ１２４によって処理される入力を提供し得る。

図３を参照して、本発明の方法が適用され得るコンピュータベースのシステム２００の第３の実施形態の概略図を示す。コンピュータベースのシステムは、仮想ファンドシステム２００の別の実施形態を含む。この実施形態の「ｖファンド」システム２００は、「ｖファンド」システム２００が複数のｖファンドｓ２００ａ〜２００ｎを含む点を除いて、図2のものと概ね同じである。前述のように、複数のクライアント装置２１２は、インターネット２１４等の通信ネットワークによってｖファンドサーバシステム２１６に接続されている。クライアント装置２１２は、サーバシステム２１６に直接接続されてもよいし、金融アドバイザーシステム又はブローカーシステム等の中間システム２１８を介して接続されてもよい。ｖファンドサーバシステム２１６自体は、ｖファンドのマネージャーが複数のｖファンドについて金融資産を金融機関１２２等から購入及び売却する１つ以上のディーラー又はブローカーシステム１２０に再び接続される。ｖファンドサーバシステム２１６は、プロセッサ１２４及び少なくとも１つのメモリ１２６を含み、少なくとも１つのメモリ１２６は、プロセッサ１２４によって実施された場合に、プロセッサ１２４に本明細書に記載の本発明の方法を実施させるとともに、クライアント装置１１２によりアクセス可能なグラフィカルユーザーインターフェースを生成させる機械可読能命令を記憶する。ｖファンドサーバシステム２１６は、クライアントのアカウントデータ、ファンド資産データ、取引データ及びｖファンドサーバシステム２１６の機能に必要な他の全てのデータを記憶するためのシステムデータベース１２８を含む。加えて、図３のシステムは、ｖファンドサーバシステム２１６、アドバイザーシステム２１８、ブローカーシステム１２０にリアルタイムの又は準リアルタイムの資産評価データを提供するための１つ以上のマーケット情報データベース２３０を含み得る。

図３の実施形態では、ｖファンドサーバシステム２１６は、クライアント装置２１２を用いる複数の投資家に代わって複数のｖファンドｓ２００ａ〜２００ｎを管理する。システムのプロセッサ１２４は、複数のクライアント装置２１２から入力データを受信し、システムデータベース１２８からｖファンド２００ａ〜２００ｎの複数のポートフォリオにおいて保有する現在の金融資産を定義するリアルタイム又は準リアルタイムのデータを受信するように構成されている。これに対応して、プロセッサ１２４は、受信されたクライアント装置の入力データに応答して、複数のポートフォリオ内で保有する金融資産残高を調整する。次に、各クライアント装置１１２のために、各クライアントの投資家アカウントをファンドで更新するデータを生成し、各クライアントの投資額に応じて、現在複数のｖファンドポートフォリオで運用されているのと同じ調整資産を前記クライアントアカウントにおいてに各クライアントの投資額に応じて比例的に再現する。

より具体的には、プロセッサ１２４は、複数のファンドポートフォリオにおいて保有する各金融資産及び好ましくは市場における他の金融資産の現在価値を定義するリアルタイム又は準リアルタイムのマーケットデータを受信するように構成されていることが好ましい。プロセッサ１２４は、複数のｖファンドポートフォリオにより運用されている保有する現在の金融資産を定義する受け取った前記クライアント入力データ及び前記マーケットデータを処理して、（ｉ）売却すべき資産の売り注文及び受信したマーケットデータに基づいてそのような注文が執行された場合に期待される価値及び（ｉｉ）購入すべき資産の買い注文及び受信したマーケットデータに基づいて予測されるコストを定義するデータを生成し得る。プロセッサ１２４は、ブローカーシステム１２０に前記売り注文を執行のために送信し、その後に執行された売り注文について実現された価値についてブローカーシステム１２０からデータを受信するように構成されている。プロセッサ１２４は、ブローカーシステム１２０又はマーケット情報データベース２３０から新しいリアルタイム又は準リアルタイムのマーケットデータを受信するようにも構成され得る。プロセッサ１２４は、売り注文の執行から期待される価値と実際に実現される価値との間の差を定義する。プロセッサ１２４は、価格差データ及び任意の新たなマーケットデータを用いて予め算出した買い注文を調整し、その後に調整した買い注文を執行のためにブローカーシステム１２０に提出する。これに応答して、プロセッサ１２４は、ブローカーシステム１２０から新たに購入した資産を定義するデータを受信し、新たなに購入した資産のどの部分を複数のｖファンドポートフォリオのうちのどれに割り当てるべきかを受信したデータから決定する。

そして、プロセッサ１２４は、新たに購入した資産の前記部分を、それぞれのｖファンドポートフォリオに割り当てて、新たに購入した資産の前記部分を定義するデータを、前記ｖファンドポートフォリオにおいて残っている資産を定義するデータとを組み合わせて、保有ポートフォリオを更新するように構成されている。そして、プロセッサ１２４は、各クライアント装置のために、各クライアントの投資家アカウントを更新するデータを生成し、前記クライアントアカウントにおいて、複数のｖファンドで運用されている更新された保有資産と同じ資産を各クライアントの投資額に応じて比例的に再現する。

図３のシステムでは、クライアント装置２１２は、本発明の方法を実施するためにプロセッサ１２４によって処理される入力を提供し得る。

本発明の実施形態によって対処される１つの技術的課題は、ファンド型の投資ビークルのクライアント投資家に、投資額の評価データへのリアルタイムアクセスをどのように与えるかである。技術的解決方法は、各クライアント投資家のためにデータを生成して各クライアント投資家アカウントを更新し、複数のｖファンドポートフォリオによって運用される更新された保有資産と同じ資産を、クライアント投資家の投資額に比例してクライアントアカウントにおいて再現することである。これは、ｖファンドにより運用される金融資産のクライアント投資家による直接的な所有リンクとともに、それによってリアルタイム又は準リアルタイムの評価データへのアクセスを提供する能力を作り出す。

一旦システムに接続されると、すべての参加者は、それによって提供される高められた接続性の恩恵を受ける。クライアントは、アカウントにおけるすべての投資に関する最新情報を入手でき、通常はアクセスできない質の高いマネージャーにアクセスすることができる。アドバイザーは、ポートフォリオのカスタマイズやｖファンドシステムを通じて口座から収益をあげることができるため、運用資産残高（ＡＵＭ）ベースの手数料をチャージできる。金融仲介機関は、集中リスクモデルに基づいて、自社で調査及び合理化した商品販売で収益を上げることができる。銀行等の他の金融機関は、システムにリンクされた全てに追加の金融関連商品（例えば、クレジットカード、住宅ローン、保険）を販売することができる。世界の遠隔地の投資マネージャーは、物理的な制約及び／又は規制上の障害のために、これまで不可能であった地域において新たなクライアント層を開拓することができる。

図４は、評価されるべき２つの適性要因についての数学的解空間３００を一例として示す概略図を提供する。解空間３００は、数多くの制約によって制限されているため、線３１０によって境界される実現可能な解領域３００Ａは、解空間３００の全領域よりも小さい。この例では、ポートフォリオＡは、最良の適性スコアを有する最適解を含む最大値を占めるポートフォリオを構成する。これとは対照的に、ポートフォリオＢは、実際には、下位解、すなわち、実現可能な解領域３００Ａにおいて最高適性スコアを持たない解を含む場合に、解空間３００の限定された視野を有する一部の観察者にとって最適解を構成するものとして見え得る極大値を占める。ポートフォリオＣは、実現可能な解領域３００Ａ内で非最適解であるのに対して、ポートフォリオＤは、実現可能な解領域３００Ａの外にあるため、有効な解ではなく、いかなる考慮の対象外となり得る。

図５は、入力４００、最適化プロセス４１０及び出力４２０を示す、本発明の一般的なプロセスの概略図を提供する。入力は、ユーザーによってクライアント装置１２、１１２、２１２（図１〜図３）上で入力され得る。入力は、とりわけ、ユーザーの固有識別子（ＩＤ）、セッションのために選択された通貨、選択されたタイプのリスク評価及びユーザーの居住国等のセッション関連情報４０１を含み得る。ユーザー又は顧客情報４０２は、ユーザーのリスクプロファイル、ユーザーが選好する通貨、集中のカテゴリ、集中限度、推奨の種類、グロース及び／又はインカムに関するユーザーの基準を含み得る。さらなる入力は、リスクレベル、通貨、価格、外国為替換算レート、資産通貨の現在の金額及び凍結金額、収益率（ＲＯＩ）、キャッシュリスククラス等のユーザーの投資目標を含むユーザーの現在のポートフォリオ情報４０３を含み得る。この結果、ユーザー情報４０２及び現在のポートフォリオ情報４０３から複数の制約を導き出すことができる。さらなる入力情報は、適性パラメータ情報４０４及び適性パラメータ重み４０５を含み得る。適格商品情報４０５も入力され得る。

簡単に言えば、最適化プロセス４１０は、ポートフォリオ又は個体の集合をランダムに生成する第１のステップ４１１と、生成されたポートフォリオのそれぞれに適性テストを適用する第２のステップ４１２と、生成されたポートフォリオのうち、適性スコアが上位のものを含む一部のポートフォリオのみを維持する第３のステップ４１３と、適性スコアが上位のものを含む一部の生成されたポートフォリオを用いて、次世代のポートフォリオを「再生」、すなわち生成する第４のステップ４１４と、適性スコアで最高ランクの次世代のポートフォリオの改善が所定の値又は量を下回るまで第１〜第４のステップを複数回繰り返す第５のステップとを含む。そして、最高ランクの次世代ポートフォリオは、ユーザーの新しいリバランスされたポートフォリオとして実施されるために出力４２０として選択され得る。ここで、出力データは、ユーザーＩＤ及びリバランス状態を含むセッション関連情報４２１、目標ＩＤ、シャープレシオ、ＲＯＩ、適性スコア、適性関数名及び現在及びリバランスされたポートフォリオに対応する値及びポートフォリオ全体を含む成功シナリオ情報４２２を含み得る。出力４２０は、ユーザーのリバランスされたポートフォリオを定義する情報４２３を含んでもよい。必要に応じて、失敗シナリオ出力情報４２４も提供され得る。

図６は、第１世代のポートフォリオを生成するための方法５００を示す。本方法は、初期資産ポートフォリオ５０１から始まることが好ましいが、これは必須ではない。初期資産ポートフォリオ５０１は、ユーザーの又はファンドの既存のポートフォリオを含み得る。あるいは、初期資産ポートフォリオ５０１は、空のポートフォリオ、現金のみのポートフォリオ又は現金及び資産の組み合わせを含み得る。現金は資産として取り扱うことができる。図６において、初期資産ポートフォリオ５０１は、３つの資産Ａ、Ｂ及びＣを含み、各資産は、ポートフォリオ５０１内でそれぞれパーセント比重を有する。Ａの比率は５７％、Ｂの比率は１２％、Ｃの比率は３１％である。前記資産Ａ、Ｂ又はＣのうちの１つは現金を含み得る。いずれにせよ、３つの資産Ａ、Ｂ及びＣのパーセント比重は１００％になる。

初期資産ポートフォリオ５０１は、第１世代のポートフォリオを生成するために、複数の利用可能な資産５０３の全部又は一部を形成するものとみなされる。複数の利用可能な資産５０３には、第１世代のポートフォリオ５０６を生成するために用いることができる数多くの他の適格資産５０２が含まれ得る。この例では、他の適格資産５０２は資産Ｘ、Ｙ及びＺを含む。そのため、複数の利用可能な資産５０３は資産の一覧を含み、前記リスト５０３のリストからランダムに選択し、設定された限度内で重さをランダムに割り当てることによって、生成された第１世代のポートフォリオ５０６に含まれ得る。

複数の利用可能な資産５０３において、資産Ａ、Ｂ及びＣのそれぞれは、初期ポートフォリオ５０１における当初のパーセント比重の最大値に限定されるが、より低いか又はより高い最大値が適用され得る。また、複数の利用可能な資産５０３において、他の適格資産５０２のＸ、Ｙ及びＺのそれぞれは１００％のパーセント比重に限定されるが、より低い最大限度がこれらの資産に適用され得る。

方法５００は、複数の利用可能な資産５０３から複数の第１世代のポートフォリオ５０５を生成する。第１世代のポートフォリオ５０５のそれぞれは、前記複数の利用可能な資産５０３のうちの１つ以上をランダムに選択し、ランダムに選択された資産のそれぞれに対してランダムなパーセント比重（ランダムなパーセント比重の合計は１００％に等しくなるように構成される）を適用するステップ５０４によって生成される。複数の利用可能な資産５０３からランダムに選択されたいずれかの資産に対するランダムに選択されたパーセント比重は連続した値の範囲からランダムに選択され、該範囲はその下限はゼロであることが好ましく、その上限は複数の利用可能な資産５０３におけるその資産の最大限度であることが好ましい。しかしながら、資産のいずれかについて、の連続する範囲のパーセント比重の異なる下限及び上限を適用してもよい。一例として、図６は、ランダムに生成された第１世代のポートフォリオのうちの、パーセント比重が異なる資産Ａ、Ｂ、Ｘ及びＹを含む第１のポートフォリオ５０５を示す。ステップ５０４を繰り返して、所定の数の第１世代のポートフォリオ５０５がランダムに生成される。

図７は、図６の方法５００を資産Ａ及びＢのランダム選択に関して一例としてより詳細に示す。方法５００は、空の第１世代のポートフォリオ５０５から始まる。第１の資産５０７は、利用可能な資産５０３のリストからランダムに選択される。この場合、第１のランダムに選択された資産５０７はＡである。ランダムに選択されたパーセント比重が資産Ａに適用され、前記ランダムに選択されたパーセント比重は、下限がゼロで上限が５７％の連続した範囲から選択される。この場合、第１の資産５０７（Ａ）に対するランダムに選択されたパーセント比重は、その許容範囲内である３６．７％である。資産Ａが第１のランダムに選択された資産を含むにも関わらず、将来のランダム選択のために利用可能な資産５０３のリストから取り下げられることはない。しかしながら、資産Ａの利用可能な最大パーセント比重は５７％であり、資産Ａに既に適用されたランダムに選択されたパーセント比重は３６．７％であるため、利用可能な資産５０３のリストにおいて資産Ａに許容される最大パーセント比重は２０．３％に減らされることにより、第１世代のポートフォリオ5０６において資産Ａがさらないランダムに選択された場合にそのパーセント比重が５７％を超える可能性を防止する。したがって、利用可能な資産５０３のリストは、図７の５０３Ａで示すように修正される。

第１世代のポートフォリオ５０６のための第１のランダムに選択された資産５０７は、１回以上のランダムな選択を通して第１世代のポートフォリオ５０５の５７％を超えることができない資産Ａを含んでいたため、利用可能な資産５０３Ａのリストから１つ以上の他の資産をランダムに選択するプロセスを続ける必要がある。これとは対照的に、例えば、リスト５０３からの第１のランダムに選択された資産が資産Ｘであった場合、この資産のランダムに選択されたパーセント比重を１００％とすることができるため、第１世代のポートフォリオ５０５のうちのこの特定のもの生成を完了することが可能できる。図７に示されるように、資産Ｂは、リスト５０３Ａからの第２のランダムに選択された資産５０８である。この場合、利用可能な資産５０３Ａのリストにおいて、資産Ｂのために利用可能な最大パーセント比重は１２％であるが、この例では、第２の選択された資産５０８（Ｂ）のためにランダムに選択されたパーセント比重は４．６％である。その結果、利用可能な資産のリスト５０３Ａは、資産Ｂの比率の最大値７．４％に限定されたリスト５０３Ｂを提供するように修正される。

リスト５０３Ｂからの資産の次のランダム選択では、資産Ａが再び選択され、今回は９．３％がパーセント比重としてランダムに割り当てられた。この結果、利用可能な資産のリスト５０３Ｂは、資産Ａのパーセント比重の最大値が１１％に限定されたリスト５０３Ｃを提供するために修正される。ポートフォリオ５０５は現在資産Ａを４６％、資産Ｂを４．６％有しているため、修正されたリスト５０３Ｃから資産をさらにランダムに選択する必要がある。資産をランダムに選択し、パーセント比重を許容限度内でランダムに割り当てるプロセスは、ポートフォリオ５０５が図７の５０５Ａに示すように満たされるまで続けられる。

好ましい実施形態では、生成されるべき第１世代のポートフォリオ５０５の数は２５６であることが好ましく、この数は、次世代のポートフォリオの各々においても繰り返されることが好ましいが、世代毎に他の所定の数のポートフォリオが選択されてもよいことが分かる。いくつかの実施形態では、ユーザーの又はファンドの既存のポートフォリオの等の初期ポートフォリオは、第１世代のポートフォリオ５０５のうちの第１のポートフォリオを含む。各世代のポートフォリオのために所定数のポートフォリオを選択することは、経験豊かなスタッフによる定性的及び／又は定量的評価によって決定され得る。

利用可能な資産のリストが、初期ポートフォリオ及び他の適格資産のリストからｎ個の資産を含む場合、ｎ個の資産のそれぞれからＮ個の二極化されたポートフォリオ（polarized portfolios）を生成することが可能である。二極化されたポートフォリオは、１つの適格資産のみを、その対応する最大パーセント比重で満たすことによって作成される。ポートフォリオが完全に満たされていない場合は、ポートフォリオが完全に満たされるまで、利用可能な資産リストからの他の資産を用いて、ランダムプロセスでポートフォリオを満たす。

第１世代のポートフォリオ５０５が生成されると、複数の第１世代のポートフォリオ５０５のそれぞれについて適性スコアが算出される。各第１世代のポートフォリオ５０５のためのスコアは、複数の異なる評価要因の集合体を含む。集合体は、複数の異なる評価要因の重み付けされた集合体であることが好ましい。適性スコアの算出の例を図８に示す。

図９は、２５６個の第１世代のポートフォリオ５０５を、その適性スコアに従ってどのようにランク付けすることができるかを示す。図９の例では、２５６個の第１世代のポートフォリオのうちの下位５０％が破棄されるのに対して、上位５０％が複数の子ポートフォリオの生成のための親ポートフォリオとして選択される。

図１０は、親ポートフォリオ６０１として選択された１２８個の第１世代のポートフォリオを用いて、子ポートフォリオ６０２を好ましくは同数（１２８）の生成する方法６００を示す。各子ポートフォリオ６０２は、選択された１２８個の親ポートフォリオのうちのランク付けリスト６０３のなかの２つの親ポートフォリオ６０１によって生成される。各子ポートフォリオ６０２は、ランク付けリスト６０３における２つの隣接する親ポートフォリオ６０１によって生成されることが好ましい。例えば、第１の親ポートフォリオが第２の親ポートフォリオに、すなわち、ランク付けリスト６０３における次の隣接する親ポートフォリオと組み合わされ、第２の親ポートフォリオが、第３の親ポートフォリオ６０１と組み合わされる。しかしながら、第１２８の子ポートフォリオを作成するには、第１２８の親ポートフォリオは新たに生成される親ポートフォリオを組み合わせられることが好ましいが、いくつかの実施形態では、第１〜第１２６の親ポートフォリオのうちのランダムに選択された１つとを組み合わされた第１２８の親ポートフォリオから第１２８の子ポートフォリオを作成できる。

第１の親ポートフォリオ６０１Ａ及び第２の親ポートフォリオ６０２Ａから第１の子ポートフォリオ６０２を生成することを例に取った場合、第１の親ポートフォリオ６０１Ａ及び第２の親ポートフォリオ６０１Ｂの資産が組み合わされて利用可能な資産のリスト６０４が作られ、図７に示すものと概ね同様の方法で、リスト６０４から資産をランダムに選択し、リスト６０４の資産についての許容可能なパーセント比重範囲からパーセント比重値をランダムに選択して第１の子ポートフォリオ６０２が生成される。方法６００を繰り返すことにより、１２７個の第１の子ポートフォリオ６０２を生成することができる。最後の、すなわち、第１２８の子ポートフォリオ６０２は、資産及びパーセント比重値を同様にランダム選択することにより生成されるが、第１２８の親ポートフォリオ６０１と、新たに生成された親ポートフォリオ又は第１〜第１２６の親ポートフォリオ６０１のうちの１つをランダムに選択したものと組み合わせたものを通じて生成される。

現在、１２８個の親ポートフォリオ６０１及び１２８個の子ポートフォリオ６０２の全ては共に次世代の一式のポートフォリオ７１０を含む。

次世代の一式のポートフォリオ７１０のいくつかが選択されて変異プロセスを受けてもよく、それにより、該一式のうちの選択されたポートフォリオについて、該ポートフォリオの少なくとも１つの資産がランダムに選択され、該ランダムに選択された資産の全部又はランダムに選択されたパーセント比重部分が、既存のポートフォリオの全て資産の群及び／又は他の適格資産の群を含む資産の集合からランダムに選択された別の資産に置き換えられる。変異プロセスを受けるために選択された次世代の一式のポートフォリオ７１０からのポートフォリオは、次世代の一式のポートフォリオ７１０のうちの次のポートフォリオのそれぞれに、予め設定された変異率に従ってバイナリ値を割り当てることによって選択され得る。割り当てられたバイナリ値は、ポートフォリオが変異プロセスのために選択されるか否かを決定する。変異のために選択されるバイナリ値が割り当てられる確率は、予め設定された変異率と等しくなる。次世代の一式のポートフォリオ７１０を含む１２８個の親ポートフォリオ６０１の全て及び１２８個の子ポートフォリオ全てが、変異選択プロセスの対象となり得る。

変異選択７００及び変異プロセス７５０のそれぞれは図１１に示されている。変異選択プロセス７００において、２５６個の次世代ポートフォリオ７１０のそれぞれは、「０」又は「１」のバイナリ値が割り当てられ、「０」は当該ポートフォリオが変異プロセス７５０に供されないことを示し、「１」は選択されたポートフォリオが以下で説明するように変異されることを示す。次世代ポートフォリオ７１０に「１」が割り当てられる確率は予め設定された変異率に等しく、変異率は熟練人材によって選択されるか又は計算され得る。

変異プロセス７５０では、選択された次世代ポートフォリオ７１０について、好ましくは前記選択された次世代ポートフォリオ７１０の資産及び／又は他の適格資産Ｘ、Ｙ、Ｚを含む利用可能な資産のリスト７５１が形成される。変異プロセス７５０は、前記選択された次世代ポートフォリオ７１０の資産から資産をランダムに選択するステップを含む。この場合、選択されたポートフォリオ７１０からの資産Ａがランダムに選択される。変異プロセス７５０の次のステップでは、前記ランダムに選択された資産Ａのランダムに決定された部分が、利用可能な資産のリスト７５１からランダムに選択された資産に置き換えられるように選択される。この場合、資産Ｘがリスト７５１から選択され、資産Ａの一部を置き換えることにより、選択されたポートフォリオ７１０の変異版７５２を形成し、変異版７５２は、変異前の資産Ａ、Ｂ及びＣのみではなく、資産Ａ、Ｂ、Ｃ及びＸの組み合わせを含む。

次世代のポートフォリオ７１０は、一部変異されたポートフォリオ７５２を含む。結果として得られた次世代のポートフォリオ７１０、７５２は、本明細書で前に記載した方法によってさらに別の次世代のポートフォリオを作るために適性評価及び選択プロセスに供される。これは、次世代のポートフォリオ７１０、７５２のそれぞれについて適性スコアを算出すること、前記次世代のポートフォリオ７１０、７５２をそれぞれの適性スコアによってランク付けすること、次世代のポートフォリオ７１０、７５２のサブセットをそれぞれのスコアに基づいて次世代の親ポートフォリオとして選択すること、該次世代の親ポートフォリオを用いて複数の次世代の子ポートフォリオを生成することを伴う。前記次世代の親ポートフォリオ及び次世代の子ポートフォリオの一部を選択して変異プロセスに供することにより、さらに別の次世代のポートフォリオに至り得る。

図１２に示すように、ランク付けステップ、選択ステップ、生成ステップ及び次世代のポートフォリオのそれぞれについてスコアの算出するステップは、最高ランクのポートフォリオについて算出された適性スコアの限界改善が複数回、例えば１００回、好ましくは、該１００回程度の繰り返しのうちの予め設定された数の後半、例えば１０回（latter pre-set number, e.g., 10 of said 100 or so iterations）にわたって所定の量より小さくなるまで繰り返される。この点に到達すると、最高ランクのポートフォリオが実施のために選択され得る。

「適性」、すなわち、総適性スコアは、以下でさらに述べる所与の金融資産の特定の基準に基づいて数学的に決定された式を含み得る多数の要因の加重集合として算出される。対応する重みは、最適化要求毎に独立して定義することもできるか又は普遍的に設定することもできる。全ての要因は、所与の資産の特定の面／財務的な品質基準を検討することによって、総適性スコアに独自に寄与する。ある要因は別の要因に対して相殺又は増幅する特徴を有し得るが、一般的には、それらの要因は資産の独立した／非相関の特性に基づくように設計される。これらの要因は最適化を受ける金融ポートフォリオに適用され、とりわけ株式、債券、ミューチュアルファンド、仕組債及び現金を含む金融ポートフォリオ内のすべての資産を考慮に入れることができる。各要因には、最適化プロセスに対するその要因の影響の大きさを決定する所与の重みが割り当てられることが好ましい。

適性スコアのために考慮され得る要因は以下の通りである。

１）資産クラスアロケーション要因（ＡＣＡ）
ＡＣＡは、推奨されているポートフォリオが、資産クラスに対して所与の目標ポートフォリオ／目標状態アロケーションにどの程度従っているかを測定する。

２）資産相関要因（ＡＣ）
ＡＣは、ポートフォリオ内の資産の相関を測定する。

３）優先資産要因（ＰＡ）
ＰＡは、推奨ポートフォリオにおける優先資産(プレミア・ファンド)の使用を測定する。これは主に、売却／償還のための資産の特定のために利用される。

４）既存資産の再利用要因（ＲＥＡ）
ＲＥＡは、新規ポートフォリオのための投資家の既存資産の再利用を測定する。目的は、顧客のポートフォリオ内の資産の回転率を下げることであり、資産が顧客のポートフォリオに維持されるべきかどうかを評価するために主に用いられる。凍結資産は計算から除外される。

５）ポートフォリオパフォーマンス要因(ＰＰ)
ＰＰは、目標アロケーションポートフォリオのパフォーマンスを測定する。ポートフォリオパフォーマンスはポートフォリオ変動率と共に、複数の資産選択肢が利用可能な場合に、「買い」推奨のための実現し得る最適な資産を特定するのに役立つ。

６）ポートフォリオ変動率要因（ＰＶ）
ＰＶは、目標ポートフォリオのリスクを測定する。ポートフォリオ変動率はポートフォリオパフォーマンスとともに、複数の資産選択肢が利用可能な場合に、「買い」推奨のための実現し得る最適な資産を特定するのに役立つ。

７）優先通貨要因（ＰＣ）
ＰＣは、投資家が選好する安全通貨に適合する目標アロケーションポートフォリオの程度を測定する。

８）外国為替最小化要因（ＦＸＭ）
ＦＸＭは、外国為替（ＦＸ）取引を減らすことにより、推奨ポートフォリオの実施に伴うＦＸを最小化する。目標アロケーションにおける各通貨（現金及び当該通貨建ての有価証券）について、そのような通貨が既存のポートフォリオにどれだけ既に含まれているかの割合を測定する。

９）投資選好要因（ＩＰ）
ＩＰは、顧客の選好する「グロース」対「インカム」に対するポートフォリオの最適化を測定する。

１０）シャープレシオ要因（ＳＲ）
ＳＲは、目標アロケーションポートフォリオのシャープレシオを測定する。シャープレシオは、超過収益を標準偏差で割ったもので与えられる。ＳＲは、追加的な１単位の変動率のそれぞれを耐えることで得られる超過収益の量を表わす。

適性スコア（ＦＳ）好ましくは下記のように計算される。

式中、
ｉ＝１、２、・・・ｎ
Ｆ_ｉは対応する要因iの値であり、
ｗ_ｉは要因iの対応する重みであり、
全ての要因は０．０〜１．０に縮小される。

検証結果
５つの異なる入力ポートフォリオを用いて、上述の方法を８１４９の異なるテストケースで検証した。適性スコアの改善は平均３０％であった。検証には、パフォーマンス／応答時間の評価も含まれた。これは、所与のアプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）を介して要求を送信してから、応答を電子的に受信するまでの時間を測定する。一般に、このアルゴリズムは、ポートフォリオの規模が大きく、領域が大きくても非常に速く動作することが分かった。検査した８１４９件のシナリオでは、４秒以内に５０％以上の応答が得られた。ポートフォリオの適性は世代とともに改善し、より初期の世代のポートフォリオにおける適性にはより大きなばらつきがあるのに対して、より後の世代のポートフォリオは概ね高い適性をもたらすことが分かった。

本説明は本発明の原理を示す。そのため、当業者であれば、本発明の原理を具現化する本明細書に明示的に記載されていないか又は示されていない様々な構成を考え出すことができ、そのような構成は本発明の精神及び範囲内に含まれることが分かる。

さらに、本発明の原理、態様及び実施形態並びにそれらの特定の例を記載する本明細書のすべての記述は、それらの構造的及び機能的な同等物の両方を包含することを意図する。加えて、そのような同等物は、現在知られている同等物及び将来開発される同等物、すなわち構造にかかわらず、同じ機能を実行するように開発された任意の要素の両方を含むことを意図する。

図面及び前述の説明において本発明を詳細に図示及び説明してきたが、それらは例示的なものであって、本質的に限定するものではない。例示の実施形態のみを図示説明したが、本発明の範囲を何ら限定するものではないことが分かる。本明細書に記載の任意の特徴は、任意の実施形態と共に使用され得ることが分かる。例示の実施形態は互いに排他的でないか又は本明細書に記載していない他の実施形態を排除するものではない。したがって、本発明は、上述した例示の実施形態の１つ以上の組み合わせを含む実施形態も提供する。本明細書に記載の本発明の修正及び変形は、その精神及び範囲から逸脱することなく行うことができる。したがって、添付の特許請求の範囲によって示されるような制限のみが課されるべきである。

以下の特許請求の範囲及び本発明の先の説明において、明示的な文言又は必要な暗示のために文脈上別異の解釈を要する場合を除き「含む」という用語は、包括的な意味で使用される。すなわち、記載された特徴の存在を特定するためであって、本発明の様々な実施形態におけるさらなる特徴の存在又は追加を排除するものではない。

何らかの先行技術の刊行物が本明細書において言及されている場合、そのような言及は、当該刊行物が当該技術分野における技術常識の一部を構成することを認めるものではないことを理解すべきである。

図３を参照して、本発明の方法が適用され得るコンピュータベースのシステム２００の第３の実施形態の概略図を示す。コンピュータベースのシステムは、仮想ファンドシステム２００の別の実施形態を含む。この実施形態の「ｖファンド」システム２００は、「ｖファンド」システム２００が複数のｖファンドｓ２００ａ〜２００ｎを含む点を除いて、図２のものと概ね同じである。前述のように、複数のクライアント装置２１２は、インターネット２１４等の通信ネットワークによってｖファンドサーバシステム２１６に接続されている。クライアント装置２１２は、サーバシステム２１６に直接接続されてもよいし、金融アドバイザーシステム又はブローカーシステム等の中間システム２１８を介して接続されてもよい。ｖファンドサーバシステム２１６自体は、ｖファンドのマネージャーが複数のｖファンドについて金融資産を金融機関２２２等から購入及び売却する１つ以上のディーラー又はブローカーシステム２２０に再び接続される。ｖファンドサーバシステム２１６は、プロセッサ２２４及び少なくとも１つのメモリ２２６を含み、少なくとも１つのメモリ２２６は、プロセッサ２２４によって実施された場合に、プロセッサ２２４に本明細書に記載の本発明の方法を実施させるとともに、クライアント装置１１２によりアクセス可能なグラフィカルユーザーインターフェースを生成させる機械可読能命令を記憶する。ｖファンドサーバシステム２１６は、クライアントのアカウントデータ、ファンド資産データ、取引データ及びｖファンドサーバシステム２１６の機能に必要な他の全てのデータを記憶するためのシステムデータベース２２８を含む。加えて、図３のシステムは、ｖファンドサーバシステム２１６、アドバイザーシステム２１８、ブローカーシステム２２０にリアルタイムの又は準リアルタイムの資産評価データを提供するための１つ以上のマーケット情報データベース２３０を含み得る。

図３の実施形態では、ｖファンドサーバシステム２１６は、クライアント装置２１２を用いる複数の投資家に代わって複数のｖファンドｓ２００ａ〜２００ｎを管理する。システムのプロセッサ２２４は、複数のクライアント装置２１２から入力データを受信し、システムデータベース２２８からｖファンド２００ａ〜２００ｎの複数のポートフォリオにおいて保有する現在の金融資産を定義するリアルタイム又は準リアルタイムのデータを受信するように構成されている。これに対応して、プロセッサ２２４は、受信されたクライアント装置の入力データに応答して、複数のポートフォリオ内で保有する金融資産残高を調整する。次に、各クライアント装置１１２のために、各クライアントの投資家アカウントをファンドで更新するデータを生成し、各クライアントの投資額に応じて、現在複数のｖファンドポートフォリオで運用されているのと同じ調整資産を前記クライアントアカウントにおいてに各クライアントの投資額に応じて比例的に再現する。

より具体的には、プロセッサ２２４は、複数のファンドポートフォリオにおいて保有する各金融資産及び好ましくは市場における他の金融資産の現在価値を定義するリアルタイム又は準リアルタイムのマーケットデータを受信するように構成されていることが好ましい。プロセッサ２２４は、複数のｖファンドポートフォリオにより運用されている保有する現在の金融資産を定義する受け取った前記クライアント入力データ及び前記マーケットデータを処理して、（ｉ）売却すべき資産の売り注文及び受信したマーケットデータに基づいてそのような注文が執行された場合に期待される価値及び（ｉｉ）購入すべき資産の買い注文及び受信したマーケットデータに基づいて予測されるコストを定義するデータを生成し得る。プロセッサ２２４は、ブローカーシステム２２０に前記売り注文を執行のために送信し、その後に執行された売り注文について実現された価値についてブローカーシステム２２０からデータを受信するように構成されている。プロセッサ２２４は、ブローカーシステム２２０又はマーケット情報データベース２３０から新しいリアルタイム又は準リアルタイムのマーケットデータを受信するようにも構成され得る。プロセッサ２２４は、売り注文の執行から期待される価値と実際に実現される価値との間の差を定義する。プロセッサ２２４は、価格差データ及び任意の新たなマーケットデータを用いて予め算出した買い注文を調整し、その後に調整した買い注文を執行のためにブローカーシステム２２０に提出する。これに応答して、プロセッサ２２４は、ブローカーシステム２２０から新たに購入した資産を定義するデータを受信し、新たなに購入した資産のどの部分を複数のｖファンドポートフォリオのうちのどれに割り当てるべきかを受信したデータから決定する。

そして、プロセッサ２２４は、新たに購入した資産の前記部分を、それぞれのｖファンドポートフォリオに割り当てて、新たに購入した資産の前記部分を定義するデータを、前記ｖファンドポートフォリオにおいて残っている資産を定義するデータとを組み合わせて、保有ポートフォリオを更新するように構成されている。そして、プロセッサ２２４は、各クライアント装置のために、各クライアントの投資家アカウントを更新するデータを生成し、前記クライアントアカウントにおいて、複数のｖファンドで運用されている更新された保有資産と同じ資産を各クライアントの投資額に応じて比例的に再現する。

図３のシステムでは、クライアント装置２１２は、本発明の方法を実施するためにプロセッサ２２４によって処理される入力を提供し得る。

簡単に言えば、最適化プロセス４１０は、ポートフォリオ又は個体の集合をランダムに生成する第１のステップ４１１と、生成されたポートフォリオのそれぞれに適性テストを適用する第２のステップ４１２と、生成されたポートフォリオのうち、適性スコアが上位のものを含む一部のポートフォリオのみを維持する第３のステップ４１３と、適性スコアが上位のものを含む一部の生成されたポートフォリオを用いて、次世代のポートフォリオを「再生」、すなわち生成する第４のステップ４１４と、適性スコアで最高ランクの次世代のポートフォリオの改善が所定の値又は量を下回るまで第１〜第４のステップを複数回繰り返す第５のステップ４１５とを含む。そして、最高ランクの次世代ポートフォリオは、ユーザーの新しいリバランスされたポートフォリオとして実施されるために出力４２０として選択され得る。ここで、出力データは、ユーザーＩＤ及びリバランス状態を含むセッション関連情報４２１、目標ＩＤ、シャープレシオ、ＲＯＩ、適性スコア、適性関数名及び現在及びリバランスされたポートフォリオに対応する値及びポートフォリオ全体を含む成功シナリオ情報４２２を含み得る。出力４２０は、ユーザーのリバランスされたポートフォリオを定義する情報４２３を含んでもよい。必要に応じて、失敗シナリオ出力情報４２４も提供され得る。

Claims (20)

1. ポートフォリオを自動的に選択するためのコンピュータ実施方法であって、該ポートフォリオは解の集団を含み、当該方法は、
   複数の利用可能な解から複数の第１世代のポートフォリオを生成するステップであって、該複数の第１世代のポートフォリオのそれぞれは、該複数の利用可能な解のうちの１つ以上をランダムに選択することによって生成される、ステップと、
   前記ランダムに選択された解のそれぞれにランダムなパーセント比重を適用するステップであって、該ランダムなパーセント比重の合計は１００％に等しくなるように構成されている、ステップと、
   前記複数の第１世代のポートフォリオのそれぞれについてスコアを算出するステップであって、前記複数の第１世代の資産ポートフォリオのそれぞれについてのスコアは、複数の異なる評価要因の集合を含む、ステップと、
   前記複数の第１世代のポートフォリオをそれぞれのスコアによりランク付けするステップと、
   前記複数の第１世代のポートフォリオのうちの１つ以上をそれぞれのスコアに基づいて選択するステップと、
   を含む方法。
2. 前記解は資産を含む、請求項１に記載の方法。
3. 初期資産ポートフォリオを記述するデータを受信するステップを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記初期資産ポートフォリオを前記複数の第１世代の資産ポートフォリオのうちの第１の第１世代の資産ポートフォリオとするステップを含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記複数の利用可能な資産は、前記初期資産ポートフォリオ及び他の適格資産を含む資産を含む、請求項３又は４に記載の方法。
6. 前記複数の利用可能な資産からランダムに選択された資産に適用されるランダムなパーセント比重は、前記初期資産ポートフォリオにおけるそのパーセント比重の最大値に限定されるか又は該資産が他の適格資産のうちの１つである場合は所定の最大パーセント比重に限定される、請求項５に記載の方法。
7. 前記複数の第１世代の資産ポートフォリオのそれぞれについてスコアを算出するステップは、前記複数の異なる評価要因の加重集合を算出することを含む、請求項２乃至６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記複数の第１世代の資産ポートフォリオのうちの１つ以上を選択するステップは、複数の前記第１世代の資産ポートフォリオを親ポートフォリオとして選択することと、該親ポートフォリオを用いて複数の子ポートフォリオを生成することとを含む、請求項２乃至７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記複数の子ポートフォリオのそれぞれは、ランク付けのスコアで互いに隣接する２つの親ポートフォリオによって生成される、請求項８に記載の方法。
10. 子ポートフォリオのための資産は、前記隣接する２つの親ポートフォリオを含む一群の資産からランダムに選択される、請求項９に記載の方法。
11. 一群の親資産からランダムに選択された資産に割り当てられるランダムなパーセント比重は、それぞれの親ポートフォリオにおけるその元のパーセント比重の最大値に限定される、請求項１０に記載の方法。
12. 前記複数の親ポートフォリオ及び／又は子ポートフォリオの一部は変異プロセスに供されるために選択され、それにより、選択されたポートフォリオは、該ポートフォリオの少なくとも１つの資産がランダムに選択され、該ランダムに選択された資産の全て又はランダムなパーセント比重部分は、既存のポートフォリオの全ての資産の群及び他の適格資産の群を含む資産の集合からランダムに選択される別の資産に置き換えられる、請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記変異プロセスに供されるために選択された親ポートフォリオ及び／又は子ポートフォリオは、前記親ポートフォリオ及び／又は子ポートフォリオのそれぞれに、事前に設定された変異率に従ってバイナリ値を割り当てることにより選択され、割り当てられたバイナリ値は、ポートフォリオが前記変異プロセスのために選択されるか否かを決定する、請求項１２に記載の方法。
14. 前記複数の親ポートフォリオ及び子ポートフォリオのそれぞれのためのスコアを算出するステップと、
    前記複数の親ポートフォリオ及び子ポートフォリオを、それぞれのスコアでランク付けするステップと、
    前記複数の親ポートフォリオ及び子ポートフォリオのサブセットをそれぞれのスコアに基づき次世代の親ポートフォリオとして選択し、該次世代の親ポートフォリオを用いて複数の次世代の子ポートフォリオを生成するステップと、
    を含む、請求項８乃至１３のいずれか一項に記載の方法。
15. ランク付けのスコアで互いに隣接する２つの次世代の親ポートフォリオから複数の次世代の子ポートフォリオのそれぞれを生成するステップと、
    前記変異プロセスに供するために前記複数の次世代の親ポートフォリオ及び／又は次世代の子ポートフォリオの一部を選択するステップと、
    を含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記次世代の親ポートフォリオ及び次世代の子ポートフォリオのそれぞれのためのスコアを算出するステップを含む、請求項１４又は１５に記載の方法。
17. 前記ランク付けするステップ、前記選択するステップ、前記生成するステップ及び各次世代のポートフォリオのためのスコアを算出するステップを、最高ランクのポートフォリオについて算出されたスコアの限界改善が、予め設定された反復回数の後半にわたって所定量未満になるまで複数回繰り返すことを含む、請求項１８に記載の方法。
18. 前記最高ランクのポートフォリオが実施のために選択される、請求項１７に記載の方法。
19. プロセッサによって実行された場合に、電子処理装置に請求項１乃至１８のいずれか一項に記載のステップを実行させる機械読み取り可能コードを記憶する非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
20. 資産ポートフォリオを自動的に作成するためのコンピュータベースのシステムであって、当該システムは、
    機械読み取り可能コードを記憶するコンピュータ読み取り可能媒体と、
    プロセッサと、
    を含み、
    前記プロセッサは、前記機械読み取り可能コードを実行して、
    複数の利用可能な資産から複数の第１世代の資産ポートフォリオを生成させることであって、該複数の第１世代のポートフォリオのそれぞれは、前記複数の利用可能な資産のうちの１つ以上をランダムに選択することにより生成される、ことと、
    前記ランダムに選択された資産のそれぞれにランダムなパーセント比重を適用することであって、ランダムなパーセント比重の合計は１００％に等しくなるように構成されている、ことと、
    前記複数の第１世代の資産ポートフォリオのそれぞれについてスコアを算出することであって、前記複数の第１世代の資産ポートフォリオのそれぞれについてのスコアは、複数の異なる評価要因の集合を含む、ことと、
    前記複数の第１世代の資産ポートフォリオをそれぞれのスコアでランク付けすることと、
    前記複数の第１世代の資産ポートフォリオのうちの１つ以上をそれぞれのスコアに基づいて選択することと、
    を行わせるように構成されている、システム。

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