JP4709750B2

JP4709750B2 - 所望取引量に関する今後の価格帯を予測する方法及びシステム

Info

Publication number: JP4709750B2
Application number: JP2006517243A
Authority: JP
Inventors: チタリー、アニー; デライル、アンソニー; エス．ゴーラー、アラン
Original assignee: FMR LLC
Current assignee: FMR LLC
Priority date: 2003-06-16
Filing date: 2004-06-14
Publication date: 2011-06-22
Anticipated expiration: 2024-06-14
Also published as: EP1636746A1; AU2004250632A1; JP2006527889A; CA2529684A1; EP1636746A4; US20040254870A1; US7761388B2; WO2004114189A1; US20100262532A1

Description

本明細書は、所望取引量に関する今後の価格帯の予測に関する。

株、債券及び金融派生商品等の有価取引品目（単に取引品目と称する場合もある）の市場において発生したトランザクションに関する履歴データは、通常では市場または別の関係のないエンティティにより公開される。このような履歴データは、各トランザクションについて、例えばトランザクションの時間、そのトランザクションにおける取引品目の単価及びそのトランザクションにおいて売買された取引品目の数（即ち、トランザクションの取引量）を含む。

市場によっては、トランザクションの取引量がトランザクションの価格に影響することがある。例えば、大量の特定取引品目を売るという売り手の（または買うという買い手の）オファーは、その取引品目の価格を下げる（または上げる）という圧力を加える可能性がある。

本発明は、所望取引量の取引品目について今後の価格帯を予測する方法、及びコンピュータプログラムプロダクトを含む装置を提供する。概して、ある態様として、所望取引量の取引品目について今後の価格帯を予測する方法がある。本方法は、所望取引量の取引品目に対応する比較取引量を有する履歴トランザクションのセットに基づいて価格帯を決定することを含む。他の実施形態は、次のような特徴、即ち、履歴トランザクションデータからトランザクションを選択して前記履歴トランザクションのセットを生成すること、前記履歴トランザクションのセットが前記比較取引量に実質的に等しい合計取引量を有するように、履歴トランザクションを選択すること、前記履歴トランザクションのセットが前記比較取引量より多い合計取引量を有するように履歴トランザクションを選択し、前記履歴トランザクションのセットが前記比較取引量に実質的に等しい合計取引量を有するようになるまで、前記履歴トランザクションのセットから１つまたは複数の履歴トランザクションを選択的に除去すること、のうちの１つまたはそれ以上を含むことができる。本方法はまた、履歴トランザクションのセットから最高価格を有する履歴トランザクションを選択的に除去することや、履歴トランザクションのセットから最低価格を有する履歴トランザクションを選択的に除去することも含むことができる。

本方法はまた、履歴トランザクションデータから第１の履歴トランザクションを選択し、前記トランザクションのセットが前記比較取引量に実質的に等しい合計取引量を有するようになるまで、先に選択されたトランザクションに先行する他の履歴トランザクションを繰り返し選択することも含むことができる。前記第１の履歴トランザクションは、最近に発生した履歴トランザクションデータからのトランザクションに対応してもよい。選択することはさらに、先に選択されたトランザクションの直前の別のトランザクションを繰り返し選択することを含むことができる。

例によっては、前記履歴トランザクションのセットが第１の履歴トランザクションのセットであるものがある。これらの例においては、本方法は、履歴トランザクションデータから追加数の履歴トランザクションのセットを選択し、前記第１の、及び前記追加数の履歴トランザクションのセットに基づいて価格帯を決定することを含む。各履歴トランザクションのセットは比較取引量に実質的に等しい合計取引量を有することが可能である。本方法はまた、ユーザが追加数のトランザクションのセットを定義することも含むことができる。本方法はまた、履歴トランザクションデータを順序づけることも含むことができる。前記順序づけは、価格に基づくものであってもよい。前記履歴トランザクションデータは、タイミングデータを含むことができる。

本方法はまた、前記履歴トランザクションのセットの実行時間を決定することも含むことができる。これは、発生順で最初のトランザクション及び発生順で最後のトランザクションに基づいて決定されることが可能である。これはまた、１つまたは複数の履歴トランザクションを選択的に除去した後に決定される場合もある。本方法はまた、前記履歴トランザクションのセットの実行時間と、別のトランザクションのセットに対応する別の実行時間とを平均することも含むことができる。本方法はまた、前記実行時間や前記平均時間を表示することも含むことができる。履歴トランザクションデータは、取引市場からの公開トランザクションを含むことができる。選択することは、あるトランザクションの取引量に乗数を掛けることを含むことができる。前記乗数は、固定百分率、ランダム関数、指数関数、対数関数に基づくことが可能である。本方法はまた、前記決定された価格帯を表示することも含むことができる。前記履歴トランザクションのセットの比較取引量は取引品目の所望取引量に実質的に等しくてもよい。前記取引品目は、株または債券を含むことができる。前記比較取引量は、一日平均出来高の百分率に基づくことができる。

本方法はまた、履歴トランザクションのセットに基づいて価格変動を決定することも含むことができる。価格変動を決定することは、第１の価格と第２の価格とを決定し、前記第１の価格と前記第２の価格との差に基づいて価格変動を決定することを含むことができる。前記第１の価格は、前記履歴トランザクションのセットにおける発生順で最初の履歴トランザクションに関連づけられる価格を含むことができる。前記第２の価格は、前記履歴トランザクションのセットにおける発生順で最後の履歴トランザクションに関連づけられる価格を含むことができる。前記第２の価格は、前記履歴トランザクションのセットに関連づけられる平均価格を含むことができる。本方法はまた、取引品目に関連づけられる価格変動及び現在の市況に基づいて価格帯を決定することも含むことができる。

例によっては、本方法はまた、複数の履歴トランザクションのセットに基づいて価格帯を決定することも包含し得る場合がある。これらの例においては、本方法はまた、各履歴トランザクションのセットについて関連の価格変動を決定することも含むことができる。本方法はまた、各価格変動が個々の履歴トランザクションのセットに対応する、複数の価格変動を決定することも含むことができる。本方法は、複数の価格変動から最高の価格変動を選択することを含むことができる。本方法は、複数の価格変動から最低の価格変動を選択することを含むことができる。本方法は、複数の価格変動に関連づけられる平均価格変動を決定することを含むことができる。

概して、別の態様として、所望される大量の取引品目について今後の価格帯を予測する方法がある。本方法は、取引品目に関連づけられる履歴トランザクションデータから、前記所望される大量に基づいてトランザクションのセットを選択することと、前記トランザクションのセットに基づいて価格統計を決定することと、前記価格統計に基づいて今後の価格帯を決定することを含む。他の実施形態は、次のような特徴、即ち、前記トランザクションのセットの最高価格、最低価格及び平均価格のうちの少なくとも１つを決定することと、前記トランザクションのセットに関連づけられるベース価格を同定することと、前記ベース価格と、前記最高価格、前記最低価格、前記平均価格との差を決定すること、のうちの１つまたはそれ以上を含むことができる。

本方法はまた、前記差をトランザクションの時価に組み合わせることも含むことができる。本方法はまた、トランザクションのセットにおける最初のトランザクションから最後のトランザクションまでの時間を決定することも含むことができる。他の例においては、トランザクションのセットは第１のトランザクションのセットであり、価格統計は第１の価格統計のセットである。これらの例においては、本方法はまた、取引品目に関連づけられる第２のトランザクションのセットを所望取引量に基づいて選択し、第２の価格統計のセットを前記第２のトランザクションのセットと、前記第２のトランザクションのセットに先行するトランザクションに関連づけられる価格とに基づいて決定することも含むことができる。本方法はまた、前記今後の価格帯を前記第１の価格統計のセット及び前記第２の価格統計のセットに基づいて決定することも含むことができる。前記第１のトランザクションのセット及び前記第２のトランザクションのセットは連続していてもよい。前記第１のトランザクションのセット及び前記第２のトランザクションのセットは共に、同日に発生してもよい。本方法はまた、ネットワークを介して価格帯を決定することも含むことができる。

概して、別の態様として、所望取引量の取引品目について今後の価格帯を予測する、コンピュータ装置を含むシステムがある。コンピュータ装置は、価格帯を、前記所望取引量の取引品目に対応する比較取引量を有する履歴トランザクションのセットに基づいて決定するように構成されている。コンピュータ装置はさらに、履歴トランザクションデータからトランザクションを選択して履歴トランザクションのセットを生成するように構成されてもよい。コンピュータ装置はさらに、前記価格帯を伝えるように構成されてもよい。コンピュータ装置はさらに、前記価格帯をユーザへ伝えるユーザインタフェースを生成するように構成されてもよい。コンピュータ装置はさらに、ユーザが取引品目を表示する入力及び所望取引量を表示する入力を入力できるようにするユーザインタフェースを生成すべく構成されてもよい。本システムはまた、価格帯をネットワーク装置へ送信するように構成されているトランシーバを含むことができる。

概して、別の態様として、１つまたは複数のマシンに上述の方法を実行させるように働く命令を格納する機械読取り可能媒体を備える１つまたは複数の物品がある。
本発明の他の特徴及び優位点は、本明細書及び請求の範囲から明白となるであろう。

図１に示す例示ユーザインタフェース１００では、ボックス１０５はユーザに、所望取引量の有価取引品目についての価格帯を表示する。有価取引品目には、例えば証券、他の金融商品、商品及び例えば取引量が価格に影響を与える他の品目が含まれることがある。その取引量の価格帯は、所定数量の選択された取引品目が取引されることが予期される（即ち、売りまたは買い注文が履行される高い尤度が存在すると予測される）、最近の市況に基づく予測価格帯である。予測価格帯を得るには、ユーザは、特定の取引品目の識別子をボックス１１０へ、所望取引量をボックス１１５へ入力する。図示した例では、前記取引品目はＸＹＺ社の株であり、ボックス１１０に示すように関連の取引市場におけるその記号はＸＹＺＣである。取引される所望取引量は、ボックス１１５に示すように１００，０００株である。

ボックス１０５に表示される前記取引量の価格帯は、最近の市況に基づいて、ＸＹＺ社の１００，０００株という量が取引されると期待される予測価格帯である。後述するように、コンピュータプログラムは、その所望取引量に対応する利用可能な履歴トランザクションデータに基づいて、ボックス１１０及び１１５にユーザが入力した取引量の価格帯を計算する。図示したように、ボックス１２０における市場の最良気配（ＮＢＢＯ）は８１．８１乃至８１．８８の幅を有する。ボックス１１５の当該取引量について決定された価格帯は、８１．７３乃至８１．７７である。この差は、小取引量に関する現行相場の価格帯と比較して大量のＸＹＺ社の１００，０００株という取引量の取引にともなって予測される、市況に基づく負のオフセットを示す。この情報は、所望取引量及び市況に基づく妥当な価格帯を表示することから、入力された取引品目を入力された取引量での買いまたは売りを希望するトレーダにとって有益である。コンピュータプログラムは、ボックス１１５内の所望取引量に対応する比較取引量を決定し、この比較取引量を使用して１つまたは複数の履歴トランザクションデータセットにおける価格変動を分析して前記１つまたは複数のセットの各々にどれだけの数のトランザクションが含まれるかを画定する。

図２は、当該取引量の価格帯を決定する方法２００を示す。方法２００は、２１０で（例えば、図１のボックス１１０に入力される記号により表示される）選択される取引品目に関連づけられる履歴データを取得する。この履歴データは、２１０で例えばデータベースから、または前記所望される取引品目が取引される取引市場により供給されるリアルタイムフィードから取得されることが可能である。履歴データは、前記取引市場で発生したトランザクションに関する情報を含む。方法２００の説明を明確なものにする手助けとして、表１にＸＹＺＣ取引品目株の最新１２３件の履歴トランザクション例を示す。同一価格のトランザクションは、単に表の長さ（即ち行数）を抑えるために纏めてある。このような履歴データは、各トランザクションについて、例えば表１に示すようにトランザクションの時間、当該トランザクションに関する取引品目当たりの価格及び当該トランザクションにおいて売買された取引品目の数（即ちトランザクションの取引量）を含むことが可能である。方法２００は２２０で、後に詳述するように、方法２００が２５０でどのように価格統計を決定するかに基づいて履歴データの順序づけを行なう。例えば、表１におけるトランザクションデータを使用して、方法２００はトランザクションを新しい順に順序づけする。即ち、トランザクション１は時刻１１：００：００に発生した最も新しいトランザクションであり、他のトランザクションは時間を遡ってこれに続く。

方法２００は２３０で、同様に、方法２００が２５０でどのように価格統計を決定するかに基づいて比較取引量を決定する。例えば、比較取引量は所望取引量（図１のボックス１１５に入力された量である１００，０００株）に等しい。方法２００は２４０で、比較取引量に対応するトランザクションのセットを選択する。２４０で前記トランザクションのセットを選択するために、方法２００は、合計取引量が比較取引量に等しくなる、または比較取引量を超えるまで、順序づけされた履歴における各トランザクションの取引量を加算する。方法２００が２５０でどのように価格統計を決定するかに基づいて、方法２００は、方法２００が使用することを希望するトランザクションの取引量の百分率を表示する乗数を使用する。この単純な例の場合、方法２００は各トランザクションについて百分率１００％に対応する固定乗数（即ち乗数１）を使用する。表１におけるデータ例を使用して、方法２００は、履歴トランザクションのセットとしてトランザクション１乃至９４を選択する。これらのトランザクションの合計取引量は１００，３００株となり、ちょうど所望取引量である１００，０００株を超える。選択されたこのトランザクションのセットが示すように、場合によって、前記トランザクションのセットの合計取引量が比較取引量と全く同一にはならないこともある。方法２００がトランザクション１乃至９３を選択すれば、これらのトランザクションの合計取引量は９９，２００株になる。この場合、最初から９３個分の連続トランザクションも最初から９４個分の連続トランザクションも１００，０００株と全く同一にはならないことから、方法２００は、その合計取引量が実質的に比較取引量に等しい最初から９４個分のトランザクションを使用することができる。即ち、トランザクションは部分的なトランザクションの採用が見込まれないことに起因して、最初から９４個分のトランザクションの合計取引量の方が比較取引量に近いものになる。

別の例では、方法２００は、当該トランザクションのセットに比較取引量と全く同一の合計取引量を保有させるために、当該セットにおける最終トランザクションの乗数を０．７２７２（即ち７２．７２％）に変更して９４番目のトランザクションの部分取引量を使用する。この例においては、方法２００は２４０で、当該セットの合計取引量が比較取引量より多くなるようにトランザクションのセットを選択する。これは、方法２００が合計取引量を比較取引量と等しくするために最終トランザクションに関して１未満の乗数を使用することを許容する。

選択されたトランザクションのセット（例えば、最も新しいものから逆順に９４個分のトランザクション）について、方法２００は２５０で価格統計を決定する。方法２００は、幾つかの異なる手法を使用することができる。例えば、連続する履歴トランザクションのセットについて、方法２００は２５０で、当該トランザクションのセットの最高価格、当該トランザクションのセットの最低価格、当該トランザクションのセットの中間価格及び当該トランザクションのセットの売買高加重平均価格（ＶＷＡＰ）を決定する。表１における最初から９４個分のトランザクション例を使用すると、当該セットの最高価格はトランザクション９４で発生し、８１．９２という価格を有する。当該セットの最低価格はトランザクション５８で発生し、８１．７５という価格を有する。当該トランザクションのセットのＶＷＡＰは８１．８１２６であり、当該トランザクションのセットの平均価格は８１．８２である。

次に方法２００は２６０で、追加のトランザクションのセットを選択すべきかどうかを決定する。方法２００は、所定数の追加のトランザクションのセットを使用する。この所定数は、例えば管理者またはユーザによって設定されることが可能である。方法２００が２６０で追加のトランザクションのセットが使用されるべきであると決定すれば（即ち、規定数が未だ分析されていなければ）、方法２００はブロック２２０、２３０、２４０及び２５０を繰り返す。例えば、順序づけ及び比較取引量が同じであるとして表１におけるデータを使用すれば、方法２００は２４０で、トランザクション９５に始まって時間を遡って続く別のトランザクションのセットを、当該連続するトランザクションのセットが約１００，０００株の合計取引量を有するまで選択する。方法２００は２５０で、この次のトランザクションのセットの最高価格、最低価格、中間価格及びＶＷＡＰを決定する。

方法２００が２６０で追加のトランザクションのセットは使用されるべきでないと決定すれば、方法２００は２７０で当該取引量の価格帯を決定する。方法２００が２つ以上のトランザクションのセットを使用すれば、方法２００は類似する価格統計を組み合わせる。例えば方法２００は、周知の統計的手法（例えば、平均、標準偏差及びこれらに類似するもの）を使用して各トランザクションのセットから決定される高価格を組み合わせ、当該価格帯の単一の高価格を決定する。方法２００は、価格統計（例えば、最低価格、平均価格及びＶＷＡＰ）の各々についてこの統計的組合わせを繰り返し、所望取引量の合計価格帯を決定する。方法２００はまた２７０で、前記複数の価格統計を互いに組み合わせて価格帯を決定することもできる。例えば方法２００は、ＶＷＡＰからの最高価格と最低価格とを、または平均価格を平均し、ＶＷＡＰまたは平均価格を中心とする対称性の価格帯を決定することができる。

上述の例において、方法２００は２７０で、価格統計を絶対的に使用することにより価格帯を決定する。方法２００はまた２７０で、ベース価格や時価と比較して価格統計を相対的に使用することにより価格帯を決定する場合もある。相対的に使用する場合、方法２００は当該トランザクションのセットに関連づけられる価格変動を、その価格変動を例えば現行相場に適用するために決定する。価格変動を決定するために、方法２００はトランザクションのセットと比較するベース価格を決定する。ベース価格は、例えば当該トランザクションのセットにおける発生順で最初の価格である場合もあれば、当該トランザクションのセットにおける発生順で最後の価格、または当該トランザクションのセットの直前または直後のトランザクションの価格である場合もある。

２５０で相対的な価格統計を決定するために、方法２００は、ベース価格から選択されたトランザクションのセットの中の最高価格を減算することによりデルタの高値（delta high）を決定する。方法２００は、ベース価格から選択されたトランザクションのセットの中の最低価格を減算することによりデルタの低値（delta low）を決定する。方法２００は、ベース価格から選択されたトランザクションのセットのＶＷＡＰ価格を減算することによりデルタの平均値（delta avelage）を決定する。例えば、表１におけるデータを参照すると、方法２００は第１のトランザクションのセットをトランザクション１乃至９４として選択し、ベース価格をトランザクション９５の価格８１．９０であるように選択する。方法２００はデルタの高値を、当該セットの最高価格引くベース価格、または８１．９２−８１．９０、即ち＋０．０２であるように決定する。方法２００はデルタの低値を、当該セットの最低価格引くベース価格、または８１．７５−８１．９０、即ち−０．１５であるように決定する。方法２００は同様に、デルタのＶＷＡＰ及びデルタの平均価格を決定する。これらのデルタ値は任意の追加のトランザクションのセットからのデルタ値と統計的に組み合わされ（例えば平均され）、価格統計デルタ値の単一セットへと到達する。これらの価格統計デルタ値は、方法２００が２７０で所望取引量の価格帯を決定するために使用する相対的な価格統計である。例えば方法２００は最も新しい相場を選択するが、表１の場合、これは価格８１．８０を有するトランザクション１に反映されている。方法２００はこれらのデルタ値を現行相場と組合わせ、所望取引量に関する今後の価格帯を予測する。

別の例では、方法２００は比較取引量より多い合計取引量を有する履歴トランザクショングループで始まり、比較取引量にほぼ等しい合計取引量を有するトランザクションのセットが存在するまでこのグループからトランザクションを選択的に除去する。方法２００は、例えば最高価格または最低価格に基づいてトランザクションを選択的に除去することができる。表１のデータを使用すると、方法２００は合計取引量１２９，４００株を有する全１２３トランザクションを使用する。トランザクションを選択的に除去するために、方法２００は履歴データを価格の降順で順序づけする。表２は、この順序づけされたデータを示す。方法２００は２４０で、選択されたトランザクションの合計取引量が比較取引量にほぼ等しくなるまで表２に示す順序でトランザクションを順番に選択することにより、トランザクションのセットを選択する。この場合、トランザクションのセットは、最高価格のトランザクション１２２に始まって、トランザクション１２２からトランザクション３５乃至３７を含む行に至る全ての行を含む。このトランザクションのセットの合計取引量は、１００，４００株である。このトランザクションのセットの価格統計は、発生順を使用する先に述べた例とは異なる。このセットの最高価格はトランザクション１２２にあり、８１．９４である。このセットの最低価格はトランザクション３７にあり、８１．７９である。このセットのＶＷＡＰは、８１．８４７２である。

別の例においては、表１のデータを使用して、方法２００は履歴データを価格別の昇順で順序づけすることにより、トランザクションを選択的に除去する。表３は、この順序づけされたデータを示す。方法２００は２４０で、選択されたトランザクションの合計取引量が比較取引量にほぼ等しくなるまで表３に示す順序でトランザクションを順番に選択することにより、トランザクションのセットを選択する。この場合、トランザクションのセットは、最低価格のトランザクション５８に始まって、トランザクション５８からトランザクション１０３乃至１０６を含む行に至る全ての行を含む。但し、前記最後の行ではトランザクション１０３しか含まれない。このトランザクションのセットの合計取引量は、１００，１００株である。また、このトランザクションのセットの価格統計も異なる。このセットの最高価格はトランザクション１０３にあり、８１．８８である。このセットの最低価格はトランザクション５８にあり、８１．７５である。このセットのＶＷＡＰは、８１．８１１８である。

方法２００は２７０で、当該セットに関する表２及び表３に関連づけられる価格統計を単独で、組み合わせで、前記絶対的にまたは相対的に使用することにより価格帯を決定することができる。データは価格の降順または昇順で順序づけられることから、方法２００は２７０で価格帯をさらに別の方法で決定することができる。価格帯における高価格に関しては、方法２００は降順で順序づけされたトランザクションのセット（即ち、表２に関連づけられるセット）のＶＷＡＰを使用することができる。同様に、価格帯における低価格に関しては、方法２００は昇順で順序づけされたトランザクションのセット（即ち、表３に関連づけられるセット）のＶＷＡＰを使用することができる。これらの２つのＶＷＡＰは、価格帯の範囲を確立するために絶対的に使用される場合もあれば、時価へ適用されるべき価格変動を決定するためにベース価格に対して相対的に使用される場合もある。

別の例では、方法２００は、各トランザクションの取引量の一部しか使用しない。言い替えれば、乗数は１ではない。例えば方法２００は、各トランザクションに対して乗数０．８を使用することができる（即ち８０％を使用する）。表１のデータ及び乗数０．８を使用する場合、方法２００はトランザクション１乃至１１９を使用する。これらのトランザクションの合計取引量は１２５，７００株であるが、方法２００はそのセットに関してトランザクションの取引量の８０％を使用していることから、当該トランザクションのセットは、比較取引量である１００，０００株にほぼ等しい合計取引量１００，５６０株を有することになる。乗数は、一定である必要はない。方法２００は、方法２００が各トランザクションに異なる乗数を適用するように可変乗数を適用することができる。方法２００は、いくつかの異なる関数を使用して乗数を不定に適用することができる。例えば方法２００は、可変乗数をランダムに適用することができる。即ち、表１のデータを使用して、方法２００は、０から１までのランダムに生成される乗数を専ら第１のトランザクション（即ちトランザクション１）へ適用する。方法２００はランダムに生成される第２の乗数を第２のトランザクション（即ちトランザクション２）へ適用する、等々により、合計取引量が比較取引量に等しくなるまで算出値（即ち乗数×トランザクションの取引量）を加算していく。同様に、方法２００は、指数関数的に増加または減少する可変乗数、対数的可変乗数、正弦的乗数も適用することが可能であり、または他の何らかの数学的関数も使用することができる。

別の例では、方法２００は、所望取引量に等しいトランザクションのセットが実行される経過時間も決定することができる。図１を再度参照すると、ボックス１２５は、平均実行時間及び最終の実行時間の双方を表示する。最終の実行時間は、最も新しい履歴トランザクションのセットの実行時間を指す。例えば、表１のデータを使用すると、トランザクション１乃至９４は２５秒間に発生している。即ち、表１は連続するトランザクションのリストであることから、所望取引量の時間は単に最初と最後のトランザクション（即ち、１０：５９：３５から１１：００：００まで）の差である。平均実行時間は、当該所望取引量に関する全履歴トランザクションのセットの平均を指す。例えば、表１乃至３に関連づけられる３つのトランザクションのセットの場合、方法２００は各トランザクションのセットについて実行時間を決定し、次にこれらの決定された３つの実行時間を平均して平均実行時間を決定する。不連続のトランザクションに関する実行時間を決定する場合（即ち表２及び表３）、方法２００は発生順で最初と最後のトランザクションを決定し、その時間差を求める。例えば、表２のデータを使用すると、方法２００は、実質的に所望取引量に等しい比較取引量を有するトランザクションのセットとして、トランザクション１２２を有する行からトランザクション３５乃至３７を有する行までを選択する。このセットの場合、発生順で最初のトランザクションは１０：５９：２６に発生したトランザクション１２３であり、発生順で最後のトランザクションは１１：００：００に発生したトランザクション１である。方法２００は、このトランザクションのセットの実行時間を３４秒であると決定する（即ち、１０：５９：２６乃至１１：００：００）。

上述の例では、方法２００は２３０で、比較取引量を所望取引量に等しくすることにより比較取引量を決定する。また方法２００は２３０で、他の方法により比較取引量を決定することもできる。言い替えれば、比較取引量は、等しくすること以外の方法で所望取引量に対応づけてもよい。方法２００が必要とされる理由の１つは、所望取引量が大量であって単一トランザクションの存在はあり得ないことにある。多い取引量は市場における品目の価格に影響し、よって方法２００は１つまたは複数の履歴トランザクションのセットに基づいてその効果を推定しようとする。方法２００はまた２３０で、特定の市場に関して多くの取引量の使用により比較取引量を決定する場合もある。例えば株の場合、市場におけるその株の出来高の２０％以上であれば大量とされる。よって方法２００は、市場容量（例えば前日以降）の２０％が比較取引量であると決定することができる。

図１に示すユーザインタフェースに加えて、またはその代替として、所望取引量の価格帯を決定するコンピュータ装置もネットワークを介して価格帯を他のコンピューティングデバイスへ送信してもよい。価格帯は、例えばリアルタイムフィードを使用して１つまたは複数の加入者へ公開されてもよい。
他の実施形態も添付のクレームの範囲に包含される。

ユーザインタフェースのブロック図である。価格帯を決定する方法のブロック図である。

Claims

コンピュータにより取引品目の所望取引量に関する今後の価格帯を予測する方法であって、
コンピュータの入力手段に入力された取引品目に基づき、以前に行われた当該取引品目の複数回の取引の記録からなる履歴トランザクションデータであって、各取引の記録として当該取引品目の価格と取引量とが含まれている前記履歴トランザクションデータをコンピュータの演算手段が取得し、
コンピュータの入力手段に入力された所望取引量に少なくとも部分的に基づきコンピュータの演算手段が前記所望取引量に等しい比較取引量を決定し、
決定した比較取引量と前記履歴トランザクションデータ中の各取引の取引量とに基づき、抽出後の履歴トランザクションのセットが前記比較取引量に可能な限り近い合計取引量を有するように、コンピュータの演算手段が前記履歴トランザクションデータから履歴トランザクションのセットを抽出し、当該履歴トランザクションのセットの抽出には、前記履歴トランザクションデータから前記比較取引量より多い合計取引量を有するように最新のトランザクションから過去に遡る一連の履歴トランザクションを選択し、前記履歴トランザクションのセットが前記比較取引量に可能な限り近い合計取引量を有するまで、前記選択した履歴トランザクション中の最高価格を有する履歴トランザクション及び最低価格を有する履歴トランザクションの一方または両方を含む１つまたは複数の履歴トランザクションを選択的に除去することが含まれ、
前記履歴トランザクションデータのうち、抽出した履歴トランザクションのセットから、コンピュータの演算手段が当該履歴トランザクションのセットの最高価格、最低価格及び売買高加重平均価格を含む価格統計を算出し、
算出した価格統計に含まれる最高価格、最低価格及び売買高加重平均価格を少なくとも部分的に用いた演算により、コンピュータの演算手段が前記所望取引量に対する今後の予測価格帯を決定し、
決定した今後の予測価格帯をコンピュータの出力手段が出力すること、
を備える方法。
１つまたは複数の履歴トランザクションを選択的に除去した後、発生順で最初のトランザクション及び発生順で最後のトランザクションに基づいて前記履歴トランザクションのセットの実行時間を判定することをさらに含む請求項１の方法。
前記履歴トランザクションのセットの実行時間と、当該履歴トランザクションのセットには含まれていない一つ以上のトランザクションが含まれている別の履歴トランザクションのセットであって、前記比較取引量と前記履歴トランザクションデータ中の各取引の取引量とに基づき前記比較取引量に可能な限り近い合計取引量を有するように前記履歴トランザクションデータから抽出した前記別の履歴トランザクションのセットに対応する別の実行時間との平均実行時間を求め、その平均実行時間を表示することをさらに含む請求項２の方法。
前記履歴トランザクションのセットは第１の履歴トランザクションのセットであり、前記方法はさらに、前記履歴トランザクションデータから、前記第１の履歴トランザクションのセットには含まれていない一つ以上のトランザクションが含まれている別の履歴トランザクションのセットであって、前記比較取引量と前記履歴トランザクションデータ中の各取引の取引量とに基づき前記比較取引量に可能な限り近い合計取引量を有するように前記履歴トランザクションデータから抽出した前記別の履歴トランザクションのセットを選択することを含み、
前記今後の予測価格帯の決定はさらに、前記第１の履歴トランザクションのセット及び前記別のセットに少なくとも部分的に基づいて今後の予測価格帯を決定することを含む請求項１の方法。
ユーザから、前記別の履歴トランザクションのセットを定義する情報を受信することをさらに含む請求項４の方法。
前記履歴トランザクションデータを順序づけることをさらに含む請求項１の方法。
前記履歴トランザクションデータの順序づけはさらに、価格に基づいて前記履歴トランザクションデータを順序づけることを含む請求項６の方法。
前記実行時間を表示することをさらに含む請求項２の方法。
前記履歴トランザクションデータは取引市場から公開されるトランザクションを含む請求項１の方法。
前記履歴トランザクションデータの抽出はさらに、トランザクションの取引量に乗数を掛けることを含む請求項１の方法。
前記乗数は、固定百分率、ランダム関数、指数関数及び対数関数のうちの１つに基づく請求項１０の方法。
前記取引品目は株及び債券のうちの少なくとも一方を含む請求項１の方法。
前記今後の予測価格帯の決定はさらに、
前記履歴トランザクションのセットにおける発生順で最初または最後の価格をベース価格として決定することと、
前記ベース価格から、前記履歴トランザクションのセットの最高価格、前記履歴トランザクションのセットの最低価格、前記履歴トランザクションのセットの売買高加重平均価格の各々を減算して価格変動を決定し、
今後の予測価格帯の決定のために、その価格変動を取引市場から供給されるリアルタイムフィードから取得した現行の取引価格に組み合わせることを含む請求項１の方法。
前記今後の予測価格帯の決定はさらに履歴トランザクションの複数のセットに基づいて今後の予測価格帯を決定することを含み、前記方法はさらに各履歴トランザクションのセットについて関連の価格変動を判定することを含む請求項１の方法。
前記今後の予測価格帯の決定はさらに履歴トランザクションの複数のセットに基づいて今後の予測価格帯を決定することを含み、前記方法はさらに、各価格変動が個々の履歴トランザクションのセットに対応する複数の価格変動を判定することを含む請求項１４の方法。
前記今後の予測価格帯の決定はさらに、前記複数の価格変動から最も高い価格変動を選択することを含む請求項１４の方法。
前記今後の予測価格帯の決定はさらに、前記複数の価格変動から最も低い価格変動を選択することを含む請求項１４の方法。
前記今後の予測価格帯の決定はさらに、前記複数の価格変動に関連づけられる平均価格変動を判定することを含む請求項１４の方法。
コンピュータにより取引品目の所望取引量に関する今後の価格帯を予測する方法であって、
コンピュータの入力手段に入力された取引品目に対応する履歴トランザクションデータであって、各取引の記録として当該取引品目の価格と取引量とが含まれている履歴トランザクションデータから、選択後のトランザクションのセットがコンピュータの入力手段に入力された所望取引量に等しい比較取引量に可能な限り近い集計取引量を有するように、履歴トランザクションのセットをコンピュータの演算手段が選択し、当該履歴トランザクションのセットの選択には、前記履歴トランザクションデータから前記比較取引量より多い集計取引量を有するように最新のトランザクションから過去に遡る一連の履歴トランザクションを選択し、前記履歴トランザクションのセットが前記比較取引量に可能な限り近い集計取引量を有するまで、前記選択した履歴トランザクション中の最高価格を有する履歴トランザクション及び最低価格を有する履歴トランザクションの一方または両方を含む１つまたは複数の履歴トランザクションを選択的に除去することが含まれ、
前記履歴トランザクションデータのうち、前記選択した履歴トランザクションのセットからコンピュータの演算手段が当該履歴トランザクションのセットの最高価格、最低価格及び売買高加重平均価格を含む価格統計を算出し、
算出した前記価格統計に含まれる履歴トランザクションのセットの最高価格、最低価格及び売買高加重平均価格を含む価格を少なくとも部分的に用いた演算により、今後の予測価格帯をコンピュータの演算手段が決定し、
前記演算手段の今後の予測価格帯をコンピュータの出力手段が出力すること、
を備える方法。
前記価格統計の算出はさらに、
前記履歴トランザクションのセットに関連づけられるベース価格を同定することと、
今後の予測価格帯の決定のために現行の取引価格に組み合わせるべく、前記ベース価格と、前記履歴トランザクションのセットの最高価格、最低価格及び売買高加重平均価格のうちの少なくとも１つとの差額を判定することを含む請求項１９の方法。
前記履歴トランザクションのセットにおける最初のトランザクションから最後のトランザクションまでの時間期間を判定することをさらに含む請求項１９の方法。
前記履歴トランザクションのセットは第１の履歴トランザクションのセットであり、前記価格統計は第１の価格統計のセットであり、前記方法はさらに、
第２の履歴トランザクションのセットが前記比較取引量に可能な限り近い集計取引量を有するように、前記取引品目に関連づけられる前記第２の履歴トランザクションのセットを選択することと、
少なくとも部分的に前記第２の履歴トランザクションのセットに基づいて第２の価格統計のセットを決定することと、
前記第２の履歴トランザクションのセットに先行するトランザクションに関連づけられる価格を判定することを含み、
前記今後の予測価格帯の決定はさらに、前記第１の価格統計のセット及び前記第２の価格統計のセットに基づいて前記今後の予測価格帯を決定することを含む請求項１９の方法。
前記第１の履歴トランザクションのセット及び前記第２の履歴トランザクションのセットは連続している請求項２２の方法。
前記第１の履歴トランザクションのセット及び前記第２の履歴トランザクションのセットは共に同日に発生したものである請求項２２の方法。
前記今後の予測価格帯の出力は、今後の予測価格帯をネットワークを介して送信することを含む請求項１９の方法。
取引品目と所望取引量の入力を前記１つまたは複数のマシンの入力手段が受けること、
入力された取引品目に対応する履歴トランザクションデータであって、以前に行われた前記取引品目の複数回の取引の価格と取引量が含まれている履歴トランザクションデータから、入力された所望取引量に基づき、選択後のトランザクションのセットが前記所望取引量に等しい比較取引量に可能な限り近い集計取引量を有するように履歴トランザクションのセットを前記１つまたは複数のマシンの演算手段が選択すること、当該履歴トランザクションのセットの選択には、前記履歴トランザクションデータから前記比較取引量より多い集計取引量を有するように最新のトランザクションから過去に遡る一連の履歴トランザクションを選択し、前記履歴トランザクションのセットが前記比較取引量に可能な限り近い集計取引量を有するまで、前記選択した履歴トランザクション中の最高価格を有する履歴トランザクション及び最低価格を有する履歴トランザクションの一方または両方を含む１つまたは複数の履歴トランザクションを選択的に除去することが含まれ、
前記履歴トランザクションデータのうち、前記選択した履歴トランザクションのセットから当該履歴トランザクションのセットの最高価格、最低価格及び売買高加重平均価格を含む価格統計を前記１つまたは複数のマシンの演算手段が算出すること、
算出した前記価格統計に含まれる最高価格、最低価格及び売買高加重平均価格を少なくとも部分的に用いた演算により、前記今後の予測価格帯を前記１つまたは複数のマシンの演算手段が決定すること、
当該今後の予測価格帯を前記１つまたは複数のマシンの出力手段が出力すること、
を含むオペレーションを１つまたは複数のマシンに実行させるように働く命令を格納する機械読取り可能記録媒体。
取引品目の所望取引量に関する今後の価格帯を予測するシステムであって、
取引品目と所望取引量を入力するための手段と、
前記入力する手段に入力された取引品目に対応する履歴トランザクションデータであって、以前に行われた前記取引品目の複数回の取引の価格と取引量が含まれている履歴トランザクションデータから、入力された所望取引量に基づき、選択後の履歴トランザクションのセットが前記所望取引量に等しい比較取引量に可能な限り近い集計取引量を有するように履歴トランザクションのセットを選択する手段と、当該履歴トランザクションのセットの選択には、前記履歴トランザクションデータから前記比較取引量より多い集計取引量を有するように最新のトランザクションから過去に遡る一連の履歴トランザクションを選択し、前記履歴トランザクションのセットが前記比較取引量に可能な限り近い集計取引量を有するまで、前記選択した履歴トランザクション中の最高価格を有する履歴トランザクション及び最低価格を有する履歴トランザクションの一方または両方を含む１つまたは複数の履歴トランザクションを選択的に除去することが含まれ、
前記履歴トランザクションデータのうち、前記選択した履歴トランザクションのセットから、当該履歴トランザクションのセットの最高価格、最低価格及び売買高加重平均価格を含む価格統計を算出する手段と、
算出した前記価格統計に含まれる最高価格、最低価格及び売買高加重平均価格を少なくとも部分的に用いた演算により前記今後の予測価格帯を決定する手段と、
当該今後の予測価格帯を出力する手段と、
を備えるコンピュータ装置を備える前記システム。
前記コンピュータ装置の前記出力する手段は、前記今後の予測価格帯をユーザに表示するユーザインタフェースを生成するように構成されている請求項２７のシステム。
前記コンピュータ装置の前記入力する手段は、前記ユーザが前記取引品目と前記所望取引量を入力できるようにするユーザインタフェースを生成するように構成されている請求項２７のシステム。
前記出力する手段は、前記今後の予測価格帯をネットワーク装置へ送信するように構成されているトランシーバを備える請求項２７のシステム。