JP6729859B2 - Prediction management method - Google Patents
Prediction management method Download PDFInfo
- Publication number
- JP6729859B2 JP6729859B2 JP2018013645A JP2018013645A JP6729859B2 JP 6729859 B2 JP6729859 B2 JP 6729859B2 JP 2018013645 A JP2018013645 A JP 2018013645A JP 2018013645 A JP2018013645 A JP 2018013645A JP 6729859 B2 JP6729859 B2 JP 6729859B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- value
- forecast
- market
- management method
- forecasts
- 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.)
- Active
Links
Images
Description
本技術は、企業の業績予測を管理するシステム及び方法に関する。 The present technology relates to a system and method for managing business performance forecasts.
企業の株式(銘柄)売買の推奨方法には主に以下のものが考えられる。 The following are the main possible methods of recommending the trading of stocks (brands) of companies.
(1)株価を基に判断する。
例えば、絶対株価が高すぎる場合には売り推奨をし、低すぎる場合には買い推奨をする。また、一定期間での株価の上昇が大きすぎる場合には売り推奨をし、下落が大きすぎる場合には買い推奨をする。
(1) Judgment based on stock price.
For example, when the absolute stock price is too high, selling recommendation is made, and when it is too low, buying recommendation is made. If the stock price rises too much in a certain period of time, the selling recommendation is made, and if the price fall is too large, buying recommendation is made.
(2)時価総額を基に判断する。
例えば、類似企業の時価総額と比較して割安ならば買い推奨をする。また、時価総額の絶対額が小さい小型株であれば上昇余地があるとして買い推奨をし、絶対額が大きい大型株であれば上昇余地が小さいとして売り推奨をする。
(2) Judgment based on market capitalization.
For example, we recommend buying if it is cheaper than the market capitalization of similar companies. Also, small cap stocks with a small absolute market capitalization are recommended to buy as there is room to increase, and large stocks with a large absolute market value are recommended to sell as they have a small room to rise.
(3)証券会社や調査会社のアナリストの予測を基に判断する。
アナリストの業績予測により割安又は割高であることを判断する。例えば、電機セクターを担当しているアナリストによると、A社が業績の割に株価若しくは時価総額が低いとして買い推奨をする。
また、特定アナリストの業績予測に基づいてサプライズを予測する。例えば、日経QUICKニュース社、Bloomberg社、証券会社、調査会社等が集計する不特定多数のアナリストのコンセンサスに対し、特定のアナリストBが、A社の業績はコンセンサスより上回ると判断して買い推奨をする。
(3) Judgment based on the forecasts of analysts of securities companies and research companies.
It is judged to be cheap or expensive by the analyst's performance forecast. For example, according to an analyst in charge of the electronics sector, Company A recommends buying because of low stock price or market capitalization for its performance.
It also forecasts surprises based on the performance forecasts of specific analysts. For example, in contrast to the consensus of an unspecified number of analysts aggregated by Nikkei QUICK News, Bloomberg, securities companies, research firms, etc., a particular analyst B judges that A's performance exceeds the consensus and buys it. Make recommendations.
(4)バスケットの推奨
特定のテーマやセクターに入っている不特定多数の銘柄を推奨する。例えば、今後AI(Artificial Intelligence)が伸びるとしてAI関連の30社の株を買い推奨する。
また、配当性向やROE(Return on Equity)など、何らかの指標を基に抽出された不特定多数の銘柄を推奨する。例えば、高配当利回り銘柄を買い推奨する。ただしこれは証券会社や調査会社等の予測や各上場会社の計画若しくは実績の数字を基に判断している。
(4) Recommendation of baskets We recommend an unspecified number of stocks that belong to a specific theme or sector. For example, as AI (Artificial Intelligence) is expected to grow in the future, we recommend buying 30 shares of AI-related companies.
In addition, we recommend an unspecified number of issues extracted based on some index such as payout ratio and ROE (Return on Equity). For example, we recommend buying high-yielding yield stocks. However, this is judged based on the forecasts of securities companies and research companies, and the planned or actual figures of each listed company.
株式価格は証券会社や調査会社により決められるものではなく、株式市場参加者の需給により決まる。証券会社や調査機関の予測でも第三者の予測でもなく、株式市場参加者となりうるユーザ自身の業績予測を基に、各ユーザの考えに沿った推奨をするシステムまたは方法が望まれる。 Stock prices are not determined by securities companies or research companies, but by the supply and demand of stock market participants. A system or method for recommending in line with each user's ideas based on the user's own performance forecast, which can be a stock market participant, is desired, not the forecast of a securities company or a research institution or the forecast of a third party.
また、多くのユーザの業績予測を収集・分析可能なシステムまたは方法が望まれる。 Further, a system or method capable of collecting and analyzing the performance forecasts of many users is desired.
さらに、システム参加者の業績予測の平均・分布を基に推奨するシステムまたは方法が望まれる。 Furthermore, a system or method that recommends based on the average and distribution of performance forecasts of system participants is desired.
さらに、システム参加者の業績予測の平均の変動により推奨を修正するシステムまたは方法が望まれる。 In addition, a system or method that modifies the recommendations due to changes in the average forecast of system participants is desired.
さらに、株価ではなく業績予測を基に長期保有するべきかを推奨するシステムまたは方法が望まれる。 Furthermore, a system or method that recommends whether to hold for a long time based on the performance forecast rather than the stock price is desired.
さらに、ユーザの過去の成績を基に行動に移すべきかを推奨するシステムまたは方法が望まれる。 Furthermore, a system or method that recommends whether to take action based on the user's past performance is desired.
本技術は、例えば、コンピュータにおいて予測を管理する方法であって、複数のユーザ予測値から市場予測を算出することと、少なくとも1つのユーザ予測値について市場予測に対する乖離値を算出することとを含む、予測管理方法を含む。 The present technology is, for example, a method of managing forecasts in a computer, and includes calculating a market forecast from a plurality of user forecast values, and calculating a deviation value from the market forecast for at least one user forecast value. , Including predictive management methods.
図1に本技術の実施例による業績予測管理システム100を示す。
FIG. 1 shows a performance
業績予測管理システム100は、インターネット140に接続されたサーバ110、クライアント端末120及びクライアント端末130を含む。
The performance
サーバ110は、インターネットを介してクライアント端末120及びクライアント端末130と通信する機能を有するコンピュータである。クライアント端末120は、インターネットを介してサーバ110と通信する機能を有するコンピュータ、タブレット端末又はスマートフォンであり、クライアント端末130も同様である。クライアント端末120及びクライアント端末130に限らず、さらに多くのクライアント端末が接続可能である。
The
図2に本技術の実施例による業績予測管理方法200を示す。
FIG. 2 shows a performance
ステップ210で業績予測管理方法200をサーバ110において開始する。次にステップ220で企業業績に関するユーザ予測値を受信する。企業業績に関するユーザ予測値はユーザによりクライアント端末120に入力され、クライアント端末120からサーバ110に送信される。
In
企業業績に関するユーザ予測値は、例えば、企業の継続的利益に関する予測値を含む。企業の継続的利益に関する予測値は、当該企業の売上高、営業利益、税引前利益、純利益、1株当たり利益等の指標のうち少なくとも1つに関する予測値を含む。当該企業の売上高、営業利益、税引前利益、純利益、1株当たり利益のうち複数の予測値から、加重平均等の手法によって、これらのうちの1つの予測値または他の指標の予測値をサーバ110が算出してもよい。企業の継続的利益に関する予測値は、当該企業又はその属する業種によって予め指定した指標であってもよい。
The user forecast value regarding the business performance includes, for example, the forecast value regarding the continuous profit of the company. The forecast value for a company's continuing profit includes a forecast value for at least one of the company's sales, operating profit, profit before tax, net profit, and earnings per share. From the forecast values of sales, operating profit, pre-tax profit, net profit, and earnings per share of the company, one of these forecast values or the forecast value of other indicators by a method such as weighted average May be calculated by the
次にステップ230でクライアント端末120から受信したユーザ予測値をサーバ110内のメモリ(図示せず)に記憶する。メモリは、ハード・ディスク・ドライブ(HDD)等の磁気記憶装置であってもよく、ソリッド・ステート・ドライブ(SSD)等の半導体記憶装置であってもよい。
Next, in
クライアント端末130及び他のクライアント端末についても、ステップ220でサーバ110が企業業績に関する他のユーザ予測値を受信し、ステップ230でサーバ110が受信した他のユーザ予測値をメモリに記憶する。
Regarding the
次にステップ240で、クライアント端末120、クライアント端末130及び他のクライアント端末から受信しメモリに記憶された複数のユーザ予測値を用いて企業業績に関する市場予測を算出する。複数のユーザ予測値から算出された市場予測は、例えば、複数のユーザ予測値の平均値及び標準偏差で表される。当該市場予測を算出する際に特定のユーザの予測値を含めてもよく、除いてもよい。また、当該市場予測は、一定以上の数のユーザ予測値があった場合にのみ算出され又は有効化されるようにしてもよい。
Next, at
次にステップ250で、クライアント端末の少なくとも1つ、例えばクライアント端末120から送信されたユーザ予測値について市場予測に対する乖離値を算出する。乖離値は、例えばユーザ予測値と前記平均値との差である。
Next, in
次にステップ260で、乖離値が所定の値以上である場合にクライアント端末120にアラートを送信する。所定の値は前記標準偏差の1倍又は2倍であってもよく、前記平均値に対する所定の割合(例えば10%又は15%)であってもよい。企業の一時的な業績の大きな変動があった場合、例えば、年間の営業利益が継続して概ね100億円である企業について、一時的な要因によって前年に営業利益が10億円となった場合、翌年の業績予測については大きくばらつくことがある。このような場合には正規化や補正をしてもよい。
Next, in
ステップ260において、さらにユーザの過去の成績が一定以上である場合、例えば、過去のユーザ予測値と企業の業績の実績値との差が所定の範囲内である場合にのみアラートを送信するようにしてもよい。所定の範囲内とは、例えば、当該企業に対する各ユーザの過去の予測値を実績値に近い順に順位付け、当該ユーザの予測値が上位にランク付けされる場合も含む。複数年での予測値と実績値がある場合、より最近の順位に重みをつけて平均してもよく、業績の変動がより大きかった年の順位に重みをつけて平均してもよい。平均された順位は四分位又は五分位で表してもよい。
In
ステップ260において、さらにまたユーザの予測値に対する自信が高い場合にのみアラートを送信するようにしてもよい。
In
アラートは、当該企業の業績予測に関して自己の予測と市場予測に一定以上の乖離があることを示し、これによってユーザは自己の予測が当たれば、市場予測にとってはサプライズとなり、当該企業の株価が大きく動くことを期待することができる。アラートは、例えば「注目銘柄」又は「売買推奨銘柄」のように表示してもよい。 The alert indicates that there is a gap between the company's own forecast and the market forecast with respect to the company's performance forecast, and if the user's forecast hits, the user will be surprised by the market forecast and the stock price of the company will be large. You can expect to move. The alert may be displayed as, for example, “focused brand” or “trade recommended brand”.
次にステップ270で、業績予測管理方法200を終了する。
Next, in
上記の実施例において、市場予測については定期的にまたは不定期に更新することができる。例えば、特定の企業の特定の決算期の予測を行ったユーザ全員の直近の予測値を収集し、自己の予測値を除いた全員の予測値の平均及び標準偏差を算出し、更新された市場予測と自己の予測の差が以前に算出したものより小さくなったか大きくなったかを各ユーザに通知してもよい。 In the above example, the market forecast can be updated regularly or irregularly. For example, the latest forecast values of all users who have made forecasts of a specific fiscal year of a specific company are collected, the average and standard deviation of the forecast values of all users excluding their own forecast values are calculated, and the updated market Each user may be notified whether the difference between the prediction and the self prediction is smaller or larger than the previously calculated one.
本技術は、多数のユーザによる企業の業績予測の共有及び管理を容易にすることを可能にし、個人や小規模投資家を含め各ユーザの業績予測を尊重した株式投資推奨を可能とする。また、証券会社や調査会社など予測の変更に長い社内プロセスを経て時間がかかるアナリストの数字を待たずに直近の市場予測を把握することを可能にする。例えば業績予測をしている個人、若しくは株式投資を職業としている機関投資家において銘柄の売買の判断を支援する用途にも適用できる。 The present technology enables a large number of users to easily share and manage business performance forecasts, and enables stock investment recommendations that respect the performance forecasts of each user, including individuals and small-scale investors. In addition, it will be possible to grasp the latest market forecast without waiting for the number of analysts, which takes a long time due to a long internal process for changing forecasts such as securities companies and research companies. For example, it can be applied to the purpose of supporting the decision of buying or selling a stock in an individual who is forecasting performance or an institutional investor whose occupation is stock investment.
100 業績予測管理システム
110 サーバ
120、130 クライアント端末
100 Performance
Claims (10)
複数のユーザ予測値から市場予測を算出することと、
自己の予測値について前記市場予測に対する乖離値を算出することと、
前記乖離値が所定の値以上である場合に自己の予測値がサプライズとなり得ることを示すアラートを送信することを含む、
予測管理方法。 A method of managing forecasts on a computer,
Calculating market forecasts from multiple user forecasts,
Calculating a deviation value from the market forecast for its own forecast value,
Including transmitting an alert indicating that the predicted value of itself may be a surprise when the deviation value is a predetermined value or more,
Predictive management method.
請求項1記載の予測管理方法。The prediction management method according to claim 1.
請求項1記載の予測管理方法。 The market forecast includes an average value and a standard deviation of the plurality of user forecast values,
The prediction management method according to claim 1.
請求項3記載の予測管理方法。 The deviation value is a difference between the user predicted value and an average value of the plurality of user predicted values,
The prediction management method according to claim 3.
請求項4記載の予測管理方法。 The predetermined value is 1 or 2 times the standard deviation,
The prediction management method according to claim 4.
請求項1記載の予測管理方法。 The divergence value may send the alert if a predetermined value or more, past performance predictions of the self is performed only when it is constant or more,
The prediction management method according to claim 1.
請求項1記載の予測管理方法。 The market forecast is updated on a regular or irregular basis,
The prediction management method according to claim 1 .
請求項1記載の予測管理方法。 By sending a pre-Kia alert sends only alerts of when there is high confidence in the predicted value of the self,
The prediction management method according to claim 1.
複数のユーザ予測値から市場予測を算出することと、
自己の予測値について前記市場予測に対する乖離値を算出することと、
前記乖離値が所定の値以上である場合に自己の予測値がサプライズとなり得ることを示すアラートを送信すること、
を実行させるためのプログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。 On a server with a processor,
Calculating market forecasts from multiple user forecasts,
Calculating a deviation value from the market forecast for its own forecast value,
When the deviation value is equal to or greater than a predetermined value, an alert indicating that the predicted value of the self can be a surprise is transmitted,
A computer-readable recording medium in which a program for executing is recorded.
自己の予測値について前記市場予測に対する乖離値を算出することと、
前記乖離値が所定の値以上である場合に自己の予測値がサプライズとなり得ることを示すアラートを送信すること、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
Calculating market forecasts from multiple user forecasts,
Calculating a deviation value from the market forecast for its own forecast value,
When the deviation value is equal to or greater than a predetermined value, an alert indicating that the predicted value of the self can be a surprise is transmitted,
A program that causes a computer to execute.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018013645A JP6729859B2 (en) | 2018-01-30 | 2018-01-30 | Prediction management method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018013645A JP6729859B2 (en) | 2018-01-30 | 2018-01-30 | Prediction management method |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017565331A Division JP6288662B1 (en) | 2017-10-24 | 2017-10-24 | Performance prediction management system and method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019079482A JP2019079482A (en) | 2019-05-23 |
JP6729859B2 true JP6729859B2 (en) | 2020-07-29 |
Family
ID=66627891
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018013645A Active JP6729859B2 (en) | 2018-01-30 | 2018-01-30 | Prediction management method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6729859B2 (en) |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005031927A (en) * | 2003-07-11 | 2005-02-03 | Hitachi Ltd | Device and method for predicting power demand |
JP2006350484A (en) * | 2005-06-14 | 2006-12-28 | Ifis Japan Ltd | Display method for various kinds of expectation and various kinds of consensus graphs |
JP5171320B2 (en) * | 2008-03-06 | 2013-03-27 | 中国電力株式会社 | Portfolio deviation warning system and method for employees in corporate defined contribution pension |
JP2009251938A (en) * | 2008-04-07 | 2009-10-29 | Value Resource Design Inc | Evaluation system, evaluation method and evaluation program |
JP5390263B2 (en) * | 2009-05-28 | 2014-01-15 | 株式会社野村総合研究所 | Predictive voting processor |
JP2011232954A (en) * | 2010-04-27 | 2011-11-17 | Quick Corp | Information providing system, information providing method, and information providing program |
-
2018
- 2018-01-30 JP JP2018013645A patent/JP6729859B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019079482A (en) | 2019-05-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Bruno et al. | The financialization of food? | |
KR101136696B1 (en) | Stock information providing method and system for displaying firm's life stage and determining the overvaluation/undervaluation of a stock | |
US7664692B2 (en) | Method and system for creating and trading derivative investment instruments based on an index of investment management companies | |
John et al. | Economic implications of scaling blockchains: Why the consensus protocol matters | |
JP6288662B1 (en) | Performance prediction management system and method | |
TW201923684A (en) | Systems and methods for optimizing trade execution | |
Fan et al. | The untold story of commodity futures in China | |
Cai et al. | Forecasting Chinese stock market volatility with economic variables | |
US8694413B1 (en) | Computer-based systems and methods for determining interest levels of consumers in research work product produced by a research department | |
Vercammen et al. | Portfolio speculation and commodity price volatility in a stochastic storage model | |
Jin | Do futures prices help forecast the spot price? | |
JP6474184B1 (en) | Stock price prediction support system and method | |
JP6729859B2 (en) | Prediction management method | |
WO2014155106A1 (en) | System and method for enabling transfer of systemic risk exposure | |
Ryan et al. | Multi‐model forecasts of the west Texas intermediate crude oil spot price | |
JP6381844B1 (en) | Computer system, method, and program for accumulating assets whose value varies over time | |
Hsu et al. | Pricing and hedging European energy derivatives: a case study of WTI oil options | |
Chang | Order imbalance and daily momentum investing: evidence from Taiwan | |
JP6587201B1 (en) | Company performance prediction management system and method | |
TW201933197A (en) | Intelligent financial management method implemented by a server storing an investment questionnaire including plural questions, a score correspondence table, and plural portfolio information | |
KR102447248B1 (en) | Exchange operation method and system that provides a system for trading stocks in conjunction with other users | |
JP7218037B1 (en) | Transaction management system | |
JP6958954B1 (en) | Investment advice provision method and system | |
Xu et al. | Examining the impact of trading volume on liquidity and prices in China's soybean complex | |
Chen et al. | A closed-form formula for an option with discrete and continuous barriers |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20180130 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20190326 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20190522 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20190723 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20191217 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20200221 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200316 |
|
C60 | Trial request (containing other claim documents, opposition documents) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C60 Effective date: 20200316 |
|
A911 | Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911 Effective date: 20200417 |
|
C21 | Notice of transfer of a case for reconsideration by examiners before appeal proceedings |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: C21 Effective date: 20200421 |
|
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: 20200616 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200618 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6729859 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
RD04 | Notification of resignation of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D04 |
|
RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R3D02 |