JP7075559B2 - Information generator, information presentation system, and information generator - Google Patents
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Description
本発明は、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に関する。 The present invention relates to an information generation device, an information presentation system, and an information generation program.
従来、個人投資家にアドバイスするシステムが知られている。例えば、特許文献１には、会員へのインターネット・サイト経由での金融投資管理、ポートフォリオ管理、教育的かつ分析的なツールに関して開示されている。
Conventionally, a system that advises individual investors has been known. For example,
静的なポートフォリオや銘柄を評価診断するツールは存在するが、現在のところ、投資家の売買データを取得し、その投資家の売買データを元にして動的に変化していく売買データを評価診断し他と比較、アドバイスするツールが存在しない。 There are tools for evaluating and diagnosing static portfolios and stocks, but at present, we acquire investor trading data and evaluate dynamically changing trading data based on the investor's trading data. There is no tool to diagnose, compare and advise.
売買が投資家格差の要因にも関わらず、それを評価、診断、比較、アドバイスするサービスがないのが現状である。 Despite the fact that buying and selling is a factor of investor disparity, there is currently no service to evaluate, diagnose, compare and advise on it.
なお、かつて、証券会社の営業マンは、無料のサービスとして、個人投資家の売買データを基にして、他の顧客と対比させながら、現状を把握し、改善する提案等を行ってきた。それに対して、昨今は、インターネットによる証券取引の普及により、売買データを有する証券会社からの提案、診断、他者との比較等の機能が特にネット証券において失われた結果、上記の問題がさらに顕著になったと思われる。 In the past, sales positions of securities companies, as a free service, have made proposals for improving the current situation while comparing it with other customers based on the trading data of individual investors. On the other hand, in recent years, due to the spread of securities trading via the Internet, the functions of proposals, diagnosis, comparison with others, etc. from securities companies that have trading data have been lost, especially in online securities, and as a result, the above problems are further solved. It seems to have become prominent.
正しい売買ができているのかどうか、比較や現状把握ができず、アドバイス機能も失われた結果、個人投資家の投資格差が広がり、投機的な売買も助長されている。投資の方向にも向かない現状がある。投資家は、どのような売買を行っていけばよいのかが分からなくなっており、混乱を来している。 As a result of not being able to compare and grasp the current situation and losing the advice function, the investment disparity of individual investors has widened and speculative trading has been promoted. The current situation is that it is not suitable for investment. Investors are confused because they don't know what to buy or sell.
本発明の一態様は、投資商品の売買データに関する評価を提供することを目的とする。 One aspect of the present invention is to provide an evaluation of trading data of investment products.
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報生成装置は、投資家による投資商品の損益の評価に関する情報を生成する情報生成装置であって、上記投資商品の売買データを取得し、投資対象ごとに上記売買データを分類した投資対象別集計対象売買データを作成し、上記投資対象別集計対象売買データを用いて、各投資対象に含まれる上記投資商品の売買状況に応じて、投資対象ごとに、レベル分けした損益の１つである含み損益の元になる含み損益レベル売買データを作成し、上記含み損益レベル売買データから、レベル分けした損益の１つである含み損益を評価するための評価指標を算出し、上記評価指標を用いて、上記投資対象ごとの含み損益の評価情報を生成する情報生成部を備えている。 In order to solve the above problems, the information generation device according to one aspect of the present invention is an information generation device that generates information regarding the evaluation of the profit and loss of an investment product by an investor, and acquires trading data of the investment product. Then, create the aggregated trading data by investment target that classifies the above trading data for each investment target, and use the aggregated trading data by investment target according to the trading status of the above investment products included in each investment target. For each investment target, create unrealized gain / loss level trading data that is the source of unrealized gain / loss, which is one of the leveled gains / losses, and from the above unrealized gain / loss level trading data, unrealized gain / loss, which is one of the leveled gains / losses. It is provided with an information generation unit that calculates an evaluation index for evaluation and generates evaluation information of unrealized gains / losses for each investment target using the evaluation index.
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報生成装置は、投資家による投資商品の損益の評価に関する情報を生成する情報生成装置であって、上記投資商品の売買データを取得し、投資対象ごとに上記売買データを分類した投資対象別集計対象売買データを作成し、上記投資対象別集計対象売買データを用いて、各投資対象に含まれる上記投資商品の売買状況に応じて、投資対象ごとに、レベル分けした損益の１つである売買損益の元になる売買損益レベル売買データを作成し、上記売買損益レベル売買データから、レベル分けした損益の１つである売買損益を評価するための評価指標を算出し、上記評価指標を用いて、上記投資対象ごとの売買損益の評価情報を生成する情報生成部を備えている。 In order to solve the above problems, the information generation device according to one aspect of the present invention is an information generation device that generates information regarding the evaluation of the profit and loss of an investment product by an investor, and acquires trading data of the investment product. Then, create the aggregated trading data by investment target that classifies the above trading data for each investment target, and use the aggregated trading data by investment target according to the trading status of the above investment products included in each investment target. For each investment target, create trading profit / loss level trading data that is the source of trading profit / loss, which is one of the leveled profit / loss, and from the above trading profit / loss level trading data, the trading profit / loss, which is one of the leveled profit / loss, is calculated. It is provided with an information generation unit that calculates an evaluation index for evaluation and generates evaluation information of trading profit / loss for each investment target by using the evaluation index.
本発明の一態様によれば、投資商品の売買データに関する評価を提供することができる。 According to one aspect of the present invention, it is possible to provide an evaluation regarding trading data of investment products.
〔実施形態１〕
以下、本発明の実施形態１について、詳細に説明する。なお、以下に示す診断結果、アドバイス等の内容は、一例を示すものであって、本発明を限定するものではない。
[Embodiment 1]
Hereinafter,
（アドバイス提示システム１）
本実施形態に係るアドバイス提示システム（情報提示システム）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（情報生成装置）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。
(Advice presentation system 1)
The advice presentation system (information presentation system) 1 according to the present embodiment will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration of the
端末２は、ユーザの操作、記録媒体からの読み出し等により売買データを取得し、売買データに応じたアドバイスを表示するものであり、例えば、ＰＣ、タブレット端末、スマートフォンなどである。サーバ３は、投資商品の売買に関するアドバイスを生成するものである。ネットワーク４は、インターネットを含むネットワークである。なお、投資商品には、株（日本株、海外株を含む）、投資信託、上場投資信託（ＥＴＦ）、外国為替証拠金取引（ＦＸ）などが含まれる。
The
図２は、本実施形態に係る端末２およびサーバ３の構成を示すブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram showing the configurations of the
（端末２）
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、キーボード、マウス、タッチパネル等である。
(Terminal 2)
As shown in FIG. 2, the
（サーバ３）
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。
(Server 3)
As shown in FIG. 2, the
制御部３２は、アドバイス生成部（情報生成部）３２１を備えている。アドバイス生成部３２１は、投資商品の売買データを取得し、取得した売買データから基礎データを取得し、取得した基礎データを参照して評価指標を算出し、算出した評価指標を示す情報を生成する。次に、アドバイス生成部３２１は、評価指標を参照して診断を行い、当該診断の結果を示す情報を生成する。そして、アドバイス生成部３２１は、診断の結果に応じたアドバイスを示す情報を生成する。
The
ここでいう評価とは、売買データから各指標を算出して評価することを指し、診断とは、それらの指標を基にしてどのような売買を行ってきたのかを診断することを指し、アドバイスとは、評価結果および診断結果を基にしてアドバイスすることを指す。ただし、評価、診断、アドバイスというプロセスは必須ではなく、別々に提供してもよい。 The evaluation here means to calculate and evaluate each index from the trading data, and the diagnosis means to diagnose what kind of trading has been done based on those indexes, and advice. Refers to giving advice based on the evaluation result and the diagnosis result. However, the process of evaluation, diagnosis, and advice is not essential and may be provided separately.
また、アドバイス生成部３２１は、売買データから損益合計を取得し、上記損益合計を参照して評価指標を算出して、算出した評価指標を示す情報を生成してもよい。次に、アドバイス生成部３２１は、売買データから売買損益合計および含み損益合計を取得し、売買損益合計および含み損益合計を参照して評価指標を算出して、算出した評価指標を示す情報を生成してもよい。そして、アドバイス生成部３２１は、売買データから勝ち利益合計、負け損失合計および含み損益合計を取得し、勝ち利益合計、負け損失合計および含み損益合計を参照して評価指標を算出して、算出した評価指標を示す情報を生成してもよい。
Further, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、売買データから売買済みデータを取得し、売買済みデータを、買値、売値、および、売却後の時価に応じたパターンに分類し、パターンごとの損益合計を算出し、パターンごとの損益合計を参照して評価指標を算出して、算出した評価指標を示す情報を生成してもよい。売却後の時価は、売却後一定期間後の時価を示すものであり、例えば、売却後３ヶ月後の時価、１年後の時価、評価時の時価などを含む。なお、端末２は、アドバイス生成部３２１が生成した情報をユーザに提示する。
Further, the
また、アドバイス生成部３２１は、売買データを参照して評価指標を算出し、算出した評価指標を参照して投資家の比較およびランキングを行い、当該投資家の比較およびランキングを示す情報を評価指標として生成してもよい。ここでいう比較とは、当該投資家の評価指標と、他投資家の評価指標、評価指標の平均値等とを比較することを指す。
In addition, the
（アドバイス提示システム１の処理概要）
図３は、本実施形態に係るアドバイス提示システム１の処理概要を示す図である。図３を参照して、アドバイス提示システム１の処理概要を説明する。
(Outline of processing of advice presentation system 1)
FIG. 3 is a diagram showing an outline of processing of the
（ステップＳ３０１）
端末２において、制御部２２は、操作受付部２４等から投資商品の売買データを取得し、通信部２１により当該売買データをサーバ３に送信する。売買データの詳細は、別途説明する。
(Step S301)
In the
（ステップＳ３０２）
サーバ３において、制御部３２は、通信部３１により端末２から売買データを受信する。アドバイス生成部３２１は、売買データから評価指標を算出する。制御部３２は、通信部３１により、算出した評価指標を評価結果として端末２に送信する。評価指標の詳細は、別途説明する。
(Step S302)
In the
（ステップＳ３０３）
端末２において、制御部２２は、通信部２１によりサーバ３から評価結果を受信し、当該評価結果を表示部２３に表示させる。
(Step S303)
In the
（ステップＳ３０４）
サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ３０２で算出した評価指標から、ユーザの売買の傾向を診断する。制御部３２は、通信部３１により、診断した売買の傾向を診断結果として端末２に送信する。
(Step S304)
In the
（ステップＳ３０５）
端末２において、制御部２２は、通信部２１によりサーバ３から診断結果を受信し、当該診断結果を表示部２３に表示させる。
(Step S305)
In the
（ステップＳ３０６）
サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ３０２で算出した評価指標から、投資家の比較およびランキングを行う。制御部３２は、通信部３１により、当該投資家の比較データおよびランキングデータを端末２に送信する。
(Step S306)
In the
（ステップＳ３０７）
端末２において、制御部２２は、通信部２１によりサーバ３から投資家の比較データおよびランキングデータを受信し、当該投資家の比較およびランキングを表示部２３に表示させる。
(Step S307)
In the
（ステップＳ３０８）
サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、投資商品の売買データ、評価指標、ユーザの売買の傾向、投資家の比較データ、ランキングデータ等を参照して、投資商品の売買に関するアドバイスを生成する。制御部３２は、通信部３１により、生成したアドバイスを端末２に送信する。
(Step S308)
In the
（ステップＳ３０９）
端末２において、制御部２２は、通信部２１によりサーバ３から投資商品の売買に関するアドバイスを受信し、当該アドバイスを表示部２３に表示させる。
(Step S309)
In the
なお、サーバ３において、評価対象となる売買データを参照して行われる、評価指標の算出、ＤＢへの格納、および、診断データの作成、ＤＢへの格納は、例えば、バッチ処理により実行される。ＤＢは、例えば、サーバ３の記憶部３３に設定される。
In the
（売買データの例）
図４（ａ）は、本実施形態に係る投資商品の売買データの例を示す図である。以下、投資商品として株を例に、説明する。図４（ａ）に示すように、売買データは、銘柄コード、購入株数、購入日、および、買値を含んでいる。売却済みデータは、さらに売却日、および、売値も含んでいる。また、売りから入る場合（例えば、信用取引等を行う場合）の売買データは、銘柄コード、売却株数、売却日、および、売値を含んでいる。買い戻し済みデータは、さらに買い戻し日、および、買い戻し値を含んでいる。
(Example of trading data)
FIG. 4A is a diagram showing an example of trading data of investment products according to the present embodiment. Hereinafter, stocks will be described as an example of investment products. As shown in FIG. 4A, the trading data includes the stock code, the number of shares purchased, the purchase date, and the bid price. The sold data also includes the date of sale and the selling price. In addition, the trading data when entering from selling (for example, when performing margin trading or the like) includes the stock code, the number of shares sold, the date of sale, and the selling price. The repurchased data further includes the repurchase date and the repurchase value.
銘柄コードは、売買対象の株の銘柄を特定するコードである。購入株数は、ユーザが購入した株数である。購入日は、ユーザが株を購入した日付である。買値は、ユーザが株を購入したときの株価である。売却日は、ユーザが株を売却した日付である。売値は、ユーザが株を売却したときの株価である。 The stock code is a code that identifies the stock of the stock to be bought and sold. The number of purchased shares is the number of shares purchased by the user. The purchase date is the date on which the user purchased the shares. The bid price is the stock price when the user purchases the stock. The sale date is the date on which the user sold the shares. The selling price is the stock price when the user sells the stock.
（評価指標の例）
図４（ｂ）は、本実施形態に係る売買データの評価指標の例を示す図である。以下、投資商品として株を例に、説明する。図４（ｂ）に示すように、評価指標は、複数の評価軸で算出される。評価指標は、例えば、回転力、勝ち収益率、負け損失率、売買損益、保有銘柄の騰落率、元本増減率等が一例となる。
(Example of evaluation index)
FIG. 4B is a diagram showing an example of an evaluation index of trading data according to the present embodiment. Hereinafter, stocks will be described as an example of investment products. As shown in FIG. 4B, the evaluation index is calculated by a plurality of evaluation axes. Examples of the evaluation index include turning power, winning rate of return, losing loss rate, trading profit / loss, rate of increase / decrease of owned stocks, rate of increase / decrease in principal, and the like.
後述する基本数値は、元本、経過期間、売買回数等の売買データから得られる数値を指す。評価指標は、それらの基本数値等から算出される指標を指す。評価軸は、売買データを評価していくための切り口を指し、単独または複数の評価指標からなる。 The basic numerical values described later refer to numerical values obtained from trading data such as principal, elapsed period, and number of trades. The evaluation index refers to an index calculated from those basic numerical values and the like. The evaluation axis refers to a cut for evaluating trading data, and is composed of a single evaluation index or a plurality of evaluation indexes.
評価軸の一例を挙げると、回転力は、ユーザがどの程度のペースで元本を回転させているのか、換言すれば、ユーザがどの程度の頻度で銘柄を入れ替えているのかを示す評価軸の一例である。回転力に関する指標には、平均保有期間、元本回転回数、元本回転期間、平均売買期間差等がある。回転力指標は、どのくらいの頻度で売買しているかを評価、比較、診断し、アドバイスするための指標である。 To give an example of the evaluation axis, the rotational force is an evaluation axis that indicates how fast the user is rotating the principal, in other words, how often the user is replacing the brand. This is just one example. Indicators related to rotational force include average holding period, number of principal rotations, principal rotation period, average trading period difference, and the like. The rotational force index is an index for evaluating, comparing, diagnosing, and giving advice on how often a person buys or sells.
平均保有期間は、売買銘柄の保有期間の平均値である。元本回転回数は、所定期間において元本の回転回数を示す指標であり、「所定期間における売買代金÷元本」により算出される。元本回転期間は、元本が１回転する期間の平均値であり、「所定期間の日数÷元本回転回数」により算出される。平均売買期間差は、「勝ちの場合の平均売買期間－負けの場合の平均売買期間」により算出される。 The average holding period is the average holding period of trading stocks. The number of rotations of the principal is an index showing the number of rotations of the principal in a predetermined period, and is calculated by "trading price ÷ principal in a predetermined period". The principal rotation period is an average value of the period during which the principal rotates once, and is calculated by "the number of days in a predetermined period ÷ the number of principal rotations". The average trading period difference is calculated by "average trading period in case of winning-average trading period in case of losing".
評価軸の一例である勝ち収益率は、勝ちの場合の収益率を示す評価軸の一例であり、売買済みデータを分類した勝ちデータから、「勝ち１回あたりの利益額÷勝ち１回あたりの売買代金」により算出される。勝ち１回あたりの利益額は、「利益額の合計÷勝ちの回数」により算出される。勝ち１回あたりの売買代金は、「勝ちの場合の売買代金の合計÷勝ちの回数」により算出される。勝ち収益率は、勝ちパターンを評価、比較、診断し、さらに勝てる方法をアドバイスするための評価軸の一例である。 The rate of return, which is an example of the evaluation axis, is an example of the evaluation axis that shows the rate of return in the case of a win. It is calculated by "trading price". The profit amount per win is calculated by "total profit amount / number of wins". The trading value per win is calculated by "total trading value in case of winning / number of wins". The rate of return on winning is an example of an evaluation axis for evaluating, comparing, and diagnosing winning patterns, and giving advice on how to win.
評価軸の一例である負け損失率は、負けの場合の損失率を示す評価軸の一例であり、売買済みデータを分類した負けデータから、「負け１回あたりの損失額÷負け１回あたりの売買代金」により算出される。負け１回あたりの損失額は、「損失額の合計÷負けの回数」により算出される。負け１回あたりの売買代金は、「負けの場合の売買代金の合計÷負けの回数」により算出される。負け損失率は、負けパターンを評価、比較、診断し、負けを現状より小さくする方法をアドバイスするための評価軸の一例である。 The losing loss rate, which is an example of the evaluation axis, is an example of the evaluation axis showing the loss rate in the case of losing. It is calculated by "trading price". The amount of loss per loss is calculated by "total loss amount / number of losses". The trading value per loss is calculated by "total trading value in case of losing / number of losses". The loss loss rate is an example of an evaluation axis for evaluating, comparing, and diagnosing loss patterns and giving advice on how to make losses smaller than the current situation.
評価軸の一例である売買損益は、所定期間における売買済商品による損益の全体を示す評価軸の一例であり、
「売買損益＝
勝率×勝った場合の売買代金×勝ち収益率／勝ち回数
×元本×（経過日数÷元本の回転日数）／１回当たりの売買代金
＋（１－勝率）×負けた場合の売買代金×負け損失率／負け回数
×元本×（経過日数÷元本の回転日数）／１回当たりの売買代金」により算出される。
The trading profit / loss, which is an example of the evaluation axis, is an example of the evaluation axis showing the total profit / loss of the traded products in a predetermined period.
"Trading profit / loss =
Win rate x trading value when winning x winning profit rate / number of wins x principal x (number of elapsed days ÷ number of days of principal rotation) / trading value per transaction + (1-win rate) x trading value when losing x It is calculated by "Loss loss rate / Number of losses x Principal x (Elapsed days ÷ Number of days of rotation of principal) / Trading value per transaction".
売買損益は、勝ちも負けも含めた売買済みデータの評価軸であり、売買のどこに問題点があり、どこが良いのかを評価する軸の一例である。売買損益は、問題点を抽出し、評価、比較、診断を行い、さらに売買を上達させていく方法をアドバイスするための評価軸の一例である。なお、損益合計は、「総合損益＝売買損益＋含み損益」により算出される。 Trading profit / loss is an evaluation axis of trading data including wins and losses, and is an example of an axis for evaluating where there is a problem in trading and what is good. Trading profit / loss is an example of an evaluation axis for extracting problems, evaluating, comparing, and diagnosing, and giving advice on how to further improve trading. The total profit / loss is calculated by "total profit / loss = trading profit / loss + unrealized profit / loss".
評価軸の一例である保有銘柄の騰落率は、「保有銘柄全体の損益額÷保有金額」により算出される評価軸の一例である。保有銘柄全体の損益額は、保有銘柄の「（現値－買値）×購入株数」の合計値である。保有金額は、保有銘柄の「買値×購入株数」の合計値である。保有銘柄の騰落率は、まだ売却をしていない買い保有中のデータを評価、比較、診断、分析する評価軸の一例であり、株を購入した後、売却せずに保有し続けている状態に関してアドバイスするための評価軸の一例である。 The rate of increase / decrease of owned stocks, which is an example of the evaluation axis, is an example of the evaluation axis calculated by "profit / loss amount of all owned stocks / holding amount". The profit / loss amount of all the holdings is the total value of "(current price-buying price) x number of purchased shares" of the holdings. The holding amount is the total value of "buying price x number of shares purchased" of the stocks held. The rate of increase / decrease in stock holdings is an example of an evaluation axis that evaluates, compares, diagnoses, and analyzes data that is being bought and held that has not yet been sold. This is an example of an evaluation axis for giving advice on.
評価軸の一例である元本増減率は、「総合損益÷元本」、「（売買損益＋保有銘柄全体の損益額）÷元本÷経過期間（年）」により算出される。元本増減率は、売買状況、および、保有状況を併せて、総合的な評価を行い、評価、比較、診断、アドバイスするための評価軸の一例である。 The principal increase / decrease rate, which is an example of the evaluation axis, is calculated by "total profit / loss / principal" and "(trading profit / loss + profit / loss amount of all stocks held) / principal / elapsed period (year)". The principal increase / decrease rate is an example of an evaluation axis for comprehensively evaluating, evaluating, comparing, diagnosing, and giving advice, including the trading status and the holding status.
（診断処理の詳細）
図５～図１１は、本実施形態に係るサーバ３におけるアドバイス生成部３２１の診断処理を示すフローチャートである。図５は、元本回転期間による診断処理を示す。
(Details of diagnostic processing)
5 to 11 are flowcharts showing a diagnostic process of the
（ステップＳ５０１）
アドバイス生成部３２１は、元本回転期間が１週間以内か否かを判定する。元本回転期間が１週間以内である場合（ステップＳ５０１のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ５０２の処理を実行する。元本回転期間が１週間よりも長い場合（ステップＳ５０１のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ５０３の処理を実行する。
(Step S501)
The
（ステップＳ５０２）
アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、
・ユーザの売買傾向に関する情報
・ユーザの売買傾向の理由に関する情報
・ユーザの売買傾向に関する社会的側面に関する情報
・ユーザの売買傾向を改善するための情報
を含む診断結果を生成する（ステップＳ５０４、Ｓ５０６、Ｓ５０７も同様）。
(Step S502)
The
-Information on the user's trading tendency-Information on the reason for the user's trading tendency-Information on the social aspect of the user's trading tendency-Generate a diagnostic result including information for improving the user's trading tendency (steps S504 and S506). , S507 as well).
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、回転力という評価軸においては、例えば、下記のような評価、比較、診断、アドバイスを行う。すなわち、「デイトレ、スキャルピングに近い頻繁な売買を行っている。１週間以内に元本が１回転するため、銘柄は頻繁に入れ替わる。テクニカル重視、勝率重視の傾向があり、勝ちも負けも売買１回あたりの収益率は通常低い傾向になる。勝ち収益率等、他の指標を見ていくことが重要になる。改善提案としては、平均売買期間差がマイナスまたは０に近い場合には、勝ちの平均売買期間を延ばしてみることを勧める。」との比較、診断を行う。
As an example, the
（ステップＳ５０３）
アドバイス生成部３２１は、元本回転期間が１週間よりも長く、かつ、１ヶ月以内か否かを判定する。元本回転期間が１週間よりも長く、かつ、１ヶ月以内である場合（ステップＳ５０３のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ５０４の処理を実行する。元本回転期間が１ヶ月よりも長い場合（ステップＳ５０３のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ５０５の処理を実行する。
(Step S503)
The
（ステップＳ５０４）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「１ヶ月以内に１回転するため、１年で見ると、１０回以上は銘柄が入れ替わっている。スイングトレードの部類に入るが、幅広い概念のため、平均売買期間や一回あたりの売買代金がどの程度かによってさらに細分化されてくる。ただ、一般的には、テクニカル重視、材料株主体で、動いている銘柄を売買していくスタイルとなる。このタイプで資産を増やすためには、勝率、勝ち収益率と負け損失率との差がまず重要となる。勝ち収益率、負け損失率、総合収益率等の評価軸を参照のこと。」との比較、診断を行う。
(Step S504)
As an example, the
（ステップＳ５０５）
アドバイス生成部３２１は、元本回転期間が１ヶ月よりも長く、かつ、６ヶ月以内か否かを判定する。元本回転期間が１週間よりも長く、かつ、１ヶ月以内である場合（ステップＳ５０５のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ５０６の処理を実行する。元本回転期間が６ヶ月よりも長い場合（ステップＳ５０５のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ５０７の処理を実行する。
(Step S505)
The
（ステップＳ５０６）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、『１年に数回、銘柄が入れ替わっていくような売買頻度である。「勝ちの場合の平均売買期間－負けの場合の平均売買期間」が大きいプラスであれば、資産形成ができている可能性は高いといえる。当然、他の評価軸との兼ね合いで決まるが、売買頻度に関しては、ゆとりある頻度で行うことができ、様々な変化にも対応が可能なレベルである。テクニカル、ファンダメンタルズ、のみならず、市場動向や世界情勢の急激な変化にも対応が可能である。この売買傾向の場合、最も重要なのは、勝ち収益率と負け損失率との差分であり、差分が大きければ大きいほど、よい運用ができている。』との比較、診断を行う。
(Step S506)
As an example, the
（ステップＳ５０７）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「平均保有期間、元本回転期間が共に半年を越える場合、保有銘柄の状況によって売買傾向が大きく変わる。保有銘柄が含み損を抱えたケースが数多く存在するケースがよくあるからである。いわゆる損切りができないで、だめな銘柄ばかりを抱えてしまうケース、すなわち、塩漬けの状態である。かつて、銀行も不良債権を数多く抱え、ずるずると深みにはまってしまったが、家計の不良債権（不良資産）が塩漬け株の存在である。この原因は、売買をしなさ過ぎることから生まれやすく、この売買傾向に含まれるケースは多い。他の評価軸と合わせてみることで、このケースに当てはまるか否かが決まる。特に、重要な評価軸は、売買損益の診断、保有状況分析となる。売買アドバイスとしては、上記に当てはまる場合には、保有銘柄を少しずつでも整理しながら、売買して活性化していくこと。」との比較、診断を行う。
(Step S507)
As an example, the
図６は、本実施形態に係るサーバ３におけるアドバイス生成部３２１の、勝ち収益率による診断処理を示すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing a diagnostic process based on the winning rate of return of the
（ステップＳ６０１）
アドバイス生成部３２１は、勝ち収益率が５％未満か否かを判定する。勝ち収益率が５％未満である場合（ステップＳ６０１のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ６０２の処理を実行する。勝ち収益率が５％未満でない、すなわち、５％以上である場合（ステップＳ６０１のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ６０３の処理を実行する。
(Step S601)
The
（ステップＳ６０２）
アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、
・ユーザの売買傾向に関する情報
・ユーザの売買傾向の理由に関する情報
・ユーザの売買傾向に関する社会的側面に関する情報
・ユーザの売買傾向を改善するための情報
を含む診断結果を生成する（ステップＳ６０４、Ｓ６０６、Ｓ６０８、Ｓ６０９も同様）。
(Step S602)
The
-Information on the user's trading tendency-Information on the reason for the user's trading tendency-Information on the social aspect of the user's trading tendency-Generate a diagnostic result including information for improving the user's trading tendency (steps S604, S606). , S608, S609 as well).
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「勝ち収益率が低すぎる。そのため、勝率か回転力でカバーしない限り、資産は減ってしまう。負け損失率の絶対値よりも勝ち収益率が低い場合には、なおさら改善余地が大きいといえる。勝ったときの平均保有期間が１週間以内の場合、少し早すぎるかも知れない。買う銘柄の選択がそもそも悪い可能性がある。パターンの売買分析の指標を参照のこと。」との比較、診断を行う。
As an example, the
（ステップＳ６０３）
アドバイス生成部３２１は、勝ち収益率が５％以上、かつ、１０％未満か否かを判定する。勝ち収益率が５％以上、かつ、１０％未満である場合（ステップＳ６０３のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ６０４の処理を実行する。勝ち収益率が１０％未満でない、すなわち、１０％以上である場合（ステップＳ６０３のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ６０５の処理を実行する。
(Step S603)
The
（ステップＳ６０４）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「回転率が高く、負け損失率が抑え込めており、勝率が高ければ、資産が増えていく売買になり得る。しかし、上記の条件を満たしていない場合、忙しい割には資産が増えない状況になりがちである。売買は上手い可能性はあるが、銘柄選択に難があるかも知れない。あくまでも他の評価軸と併せてみる必要があるが、なかなか大きな値幅が取れない場合には、そもそもの銘柄選択に間違いがないかを再確認する必要がある。売買損益、売買パターン分析により、そもそも銘柄選択に間違いがないかを確認する必要がある。」との比較、診断を行う。
(Step S604)
As an example, the
（ステップＳ６０５）
アドバイス生成部３２１は、勝ち収益率が１０％以上、かつ、２０％未満か否かを判定する。勝ち収益率が１０％以上、かつ、２０％未満である場合（ステップＳ６０５のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ６０６の処理を実行する。勝ち収益率が２０％未満でない、すなわち、２０％以上である場合（ステップＳ６０５のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ６０７の処理を実行する。
(Step S605)
The
（ステップＳ６０６）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「勝ち収益率は高く、優秀である。勝率が高く、負け損失率が抑えられている。回転も効いていれば、資産が十分増えていくリズムになる。できれば、勝ち収益率をもう一段上にしていくことで、より資産増加ペースは高まる。勝ったときの平均保有期間をもっと長くできないか。売買損益、売買パターン分析により勝ち銘柄の分析をすることで、さらに増加ペースを上げていく方法を考えたい。戦略銘柄を使うことで、より大きな値幅を取れる可能性は高まる。」との比較、診断を行う。
(Step S606)
As an example, the
（ステップＳ６０７）
アドバイス生成部３２１は、勝ち収益率が２０％以上、かつ、５０％未満か否かを判定する。勝ち収益率が２０％以上、かつ、５０％未満である場合（ステップＳ６０７のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ６０８の処理を実行する。勝ち収益率が５０％未満でない、すなわち、５０％以上である場合（ステップＳ６０７のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ６０７の処理を実行する。
(Step S607)
The
（ステップＳ６０８）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「平均でこれだけの大きな値幅を取れていれば、十分といえる。回転がどれだけ効いているかと、負け損失率、勝率、及び、保有銘柄に損が出ていないかという点に注意する必要がある。上述の点で、欠点があれば、まだまだ改善の余地がある。特に重要なのは回転力である。回転力が低すぎると、本来はもっともっと資産増加ペースが上がる余地が大きい可能性がある。」との比較、診断を行う。
(Step S608)
As an example, the
（ステップＳ６０９）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「この数字だけ見れば、十分な利益獲得ができている。他の下記の数字も優秀であれば、資産はどんどん増えていくリズムを獲得できている。（１）回転がどれだけ効いているか、（２）負け損失率はどうか、（３）勝率はどうか、（４）保有銘柄に損が出ていないか、という点で問題なければ理想的といえる。もし、上記の４つのどれかに問題があれば、そこから改善していくこと。例えば、保有銘柄が大きな損を抱える銘柄が多く残っている、利益確定はしっかりしている反面、損切りはできないで残ってしまっているので、負けた場合の対処を一日も早く身に付けることが重要といえる。利益確定はゆっくり、損切りは早めに行うこと。」との比較、診断を行う。
(Step S609)
As an example, the
図７は、本実施形態に係るサーバ３におけるアドバイス生成部３２１の、負け損失率による診断処理を示すフローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart showing a diagnostic process based on the losing loss rate of the
（ステップＳ７０１）
アドバイス生成部３２１は、負け損失率が－５％よりも大きく、かつ、０％以下か否かを判定する。負け損失率が－５％よりも大きく、かつ、０％以下である場合（ステップＳ７０１のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ７０２の処理を実行する。負け損失率が－５％よりも大きくない、すなわち、－５％以下である場合（ステップＳ７０１のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ７０３の処理を実行する。
(Step S701)
The
（ステップＳ７０２）
アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、
・ユーザの売買傾向に関する情報
・ユーザの売買傾向の理由に関する情報
・ユーザの売買傾向に関する社会的側面に関する情報
・ユーザの売買傾向を改善するための情報
を含む診断結果を生成する（ステップＳ７０４、Ｓ７０５も同様）。
(Step S702)
The
-Information on the user's trading tendency-Information on the reason for the user's trading tendency-Information on the social aspect of the user's trading tendency-Generate a diagnostic result including information for improving the user's trading tendency (steps S704, S705). The same applies).
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、『負けの場合の損失率を十分制御できており、優秀な成績である。勝率、勝ち収益率が十分であり、保有状況に問題がなければ、資産が増えていくリズムといえる。ただ一番重要なのは、「勝ち収益率＋負け損失率」がどれだけ大きいかである。もし、勝ち収益率が５％、負け損失率が－５％の場合、その差は０である。勝率が５割であれば、売買では損も利益も出ない。忙しいだけの売買となってしまう。一方、勝ち収益率が３０％、負け損失率が－５％の場合、その差は２５％と十分に大きい。この場合、勝率５割でも十分に資金は増えていくからである。他の指標と合わせてみる必要があるが、負け損失率は優秀といえる。』との比較、診断を行う。
As an example, the
（ステップＳ７０３）
アドバイス生成部３２１は、負け損失率が－１０％よりも大きく、かつ、－５％以下か否かを判定する。負け損失率が－１０％よりも大きく、かつ、－５％以下の場合（ステップＳ７０３のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ７０４の処理を実行する。負け損失率が－１０％よりも大きくない、すなわち、－１０％以下である場合（ステップＳ７０３のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ７０５の処理を実行する。
(Step S703)
The
（ステップＳ７０４）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「負け損失率が十分抑え込まれており、傷を深めないリスク管理がしっかりできている。保有銘柄に深い傷を負った銘柄が存在しない限り、ロスカットは非常にうまく機能している。この場合、勝ち収益率が負け損失率を大きく上回っていることが最も重要となる。両指標が同じようなレベルであれば、後は勝率次第になってしまう。忙しい割に資産が増えていかないケースであれば、利益確定はゆっくりと損切りは早めに行う必要がある。売買パターン分析で、最初の銘柄選択が間違っていないかを確かめる必要がある。」との比較、診断を行う。
(Step S704)
As an example, the
（ステップＳ７０５）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「損切りが遅れがちで、傷を深くしている。資産を増やしていくリズムにしていくには、ロスカットを早めに、潔く行い、損失を制御していくことがとても重要である。何故なら、１００万円の資産があったとして、２０％の損失があった場合、８０万円になる。次に、１００万円まで戻すには、２５％もの利益を生み出さなくてはならない。利益が出れば、利益が利益を呼んでいく好循環になるが、逆に大きな損失を出して資金が減ってしまうと、元本が減り、ますます少ない資金でやらざるを得なくなり、なかなか浮上が難しくなってしまう。できれば、負け損失率は、１０％以下に抑えられるようにしていくこと。」との比較、診断を行う。
(Step S705)
As an example, the
図８は、本実施形態に係るサーバ３におけるアドバイス生成部３２１の、売買損益による診断処理を示すフローチャートである。
FIG. 8 is a flowchart showing a diagnostic process based on trading profit / loss of the
（ステップＳ８０１）
アドバイス生成部３２１は、売買損益が０％よりも大きく、かつ、１０％以下か否かを判定する。売買損益が０％よりも大きく、かつ、１０％以下である場合（ステップＳ８０１のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ８０２の処理を実行する。売買損益が０％以下、または、１０％よりも大きい場合（ステップＳ８０１のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ８０３の処理を実行する。
(Step S801)
The
（ステップＳ８０２）
アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、
・ユーザの売買傾向に関する情報
・ユーザの売買傾向の理由に関する情報
・ユーザの売買傾向に関する社会的側面に関する情報
・ユーザの売買傾向を改善するための情報
を含む診断結果を生成する（ステップＳ８０４、Ｓ８０６、Ｓ８０８、Ｓ８０９も同様）。
(Step S802)
The
-Information on the user's trading tendency-Information on the reason for the user's trading tendency-Information on the social aspect of the user's trading tendency-Generate a diagnostic result including information for improving the user's trading tendency (steps S804, S806). , S808, S809 as well).
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「今の低金利の時代において、資金が着実に増えていくようなスタイルを持つことはとても重要といえる。ただ、欲を言えば、まだまだ改善余地はあるといえる。」との比較、診断を行う。
As an example, the
（ステップＳ８０３）
アドバイス生成部３２１は、売買損益が１０％よりも大きく、かつ、２０％以下か否かを判定する。売買損益が１０％よりも大きく、かつ、２０％以下である場合（ステップＳ８０３のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ８０４の処理を実行する。売買損益が１０％以下、または、２０％よりも大きい場合（ステップＳ８０３のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ８０５の処理を実行する。
(Step S803)
The
（ステップＳ８０４）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「年率にすると１０％よりも大きい利益で回っており、優秀である。ただ、欲を言えば、複利効果が含まれて、１０％台ですので、もう一段上を目指せる。改善ポイントは、他の指標を見て、悪いところをよくしていくことが重要となる。勝ち収益率が悪ければ、その改善だし、回転率が悪ければ、回転を少し高めていくこと。」との比較、診断を行う。
(Step S804)
As an example, the
（ステップＳ８０５）
アドバイス生成部３２１は、売買損益が２０％よりも大きいか否かを判定する。売買損益が２０％よりも大きい場合（ステップＳ８０５のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ８０６の処理を実行する。売買損益が２０％よりも大きくない場合、すなわち、２０％以下の場合（ステップＳ８０５のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ８０７の処理を実行する。
(Step S805)
The
（ステップＳ８０６）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「元本が年率２０％よりも大きく増えており、十分に資産形成ができている。後は、悪い指標をよくし、よい指標をさらによくしていくことで、さらに上を目指していける。売買銘柄に関しては、うまく行っているが、保有銘柄も評価益を多く抱えていれば、正に理想的といえる。」との比較、診断を行う。
(Step S806)
As an example, the
（ステップＳ８０７）
アドバイス生成部３２１は、売買損益が－１０％よりも大きく、かつ、０％以下か否かを判定する。売買損益が－１０％よりも大きく、かつ、０％以下である場合（ステップＳ８０７のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ８０８の処理を実行する。売買損益が－１０％以下の場合（ステップＳ８０７のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ８０９の処理を実行する。
(Step S807)
The
（ステップＳ８０８）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、『売買に関してはマイナス圏で、一生懸命に売買しても結果がついてこず、面白くない結果である。保有銘柄に問題を抱えていると、なおさらである。どこを改善していけばよいのかの改善ポイントをまず探すことが重要である。売買に問題があるのか、また、銘柄選択に問題があるのかは、売買パターン分析で分かる。どの売買パターンが多いのかによって、売買と、銘柄選択との何れに問題が多いのかが分かる。売買に問題があるのであれば、「勝ち収益率＋負け損失率」を算出する。「勝ち収益率＋負け損失率」が０に近い、または、マイナスの場合、利益確定はゆっくりと、損切りは早めに行うことで、この数値を改善（プラスを大きくしていく）して行くことが重要です。そして勝率を高めていくことで、プラス圏に浮上してきましょう。アドバイス通りに動いてみること。』との比較、診断を行う。
(Step S808)
As an example, the
（ステップＳ８０９）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「年に１０％よりも大きく減ってしまっており、資産は縮小傾向にある。保有銘柄の状況がよほどよければ、別であるが、売買は改善余地が大きく色々な点をなおしていくことが必要といえる。どこから直せばよいのかだが、まず出発点は、売買パターン分析で、ご自身の売買がどのパターンが主力を占めているのかを把握することが重要である。銘柄選択に問題があるのであれば、その点をまず変えることが重要である。戦略銘柄で売買をしてみること。売買に問題があるのであれば、ロスカットが遅い、利益確定が早すぎる、勝率が悪い、回転が遅すぎるなどの問題点が考えられる。各評価軸のご自身の成績を見て、改善余地の大きいところから直していくこと。今まで以上に、アドバイスに追随していくことで、改善されていく可能性は高いと思う。」との比較、診断を行う。
(Step S809)
As an example, the
図９は、本実施形態に係るサーバ３におけるアドバイス生成部３２１の、売買パターンの分類処理を示すフローチャートである。なお、下記の処理では、現値を用いて判定するように説明しているが、現値に限ることなく、売却後の時価（売却後３ヶ月後の時価、現値を含む）を用いて判定することとしてもよい。
FIG. 9 is a flowchart showing a trading pattern classification process of the
（ステップＳ９０１）
アドバイス生成部３２１は、買値が売値よりも小さいか否かを判定する。買値が売値よりも小さい場合（ステップＳ９０１のＹＥＳ）、ステップＳ９０２の処理を実行する。買値が売値よりも小さくない、すなわち、買値が売値以上の場合（ステップＳ９０１のＮＯ）、ステップＳ９０７の処理を実行する。
(Step S901)
The
（ステップＳ９０２）
アドバイス生成部３２１は、売値が現値よりも小さいか否かを判定する。売値が現値よりも小さい場合（ステップＳ９０２のＹＥＳ）、ステップＳ９０３の処理を実行する。売値が現値よりも小さくない、すなわち、売値が現値以上の場合（ステップＳ９０２のＮＯ）、ステップＳ９０４の処理を実行する。
(Step S902)
The
（ステップＳ９０３）
アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、
・ユーザの売買傾向に関する情報
・ユーザの売買傾向の理由に関する情報
・ユーザの売買傾向に関する社会的側面に関する情報
・ユーザの売買傾向を改善するための情報
を含む診断結果を生成する（ステップＳ９０５、Ｓ９０６、Ｓ９０８、Ｓ８１０、Ｓ９１１も同様）。
(Step S903)
The
-Information on the user's trading tendency-Information on the reason for the user's trading tendency-Information on the social aspect of the user's trading tendency-Generate a diagnostic result including information for improving the user's trading tendency (steps S905 and S906). , S908, S810, S911 as well).
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（勝ちパターン１［買値＜売値＜現値］）として、「この売買パターンが多いユーザは、利益をまだ伸ばせる可能性が十分ある。銘柄選択は間違っておらず、後は、もっと大きな値幅を取れないか、利益確定が早すぎないかを見ていく必要がある。また、遅すぎても、他のチャンスを逸している可能性があり、回転面も重要である。」との比較、診断を行う。
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、勝ちパターン１に応じた、「今後は、銘柄選択のステージから売買をどう巧くやっていくか、銘柄入れ替えをどうやっていくかによって、さらに改善していける。」とのアドバイスを生成する。
Furthermore, the
（ステップＳ９０４）
アドバイス生成部３２１は、現値が買値よりも大きいか否かを判定する。現値が買値よりも大きい場合（ステップＳ９０４のＹＥＳ）、ステップＳ９０５の処理を実行する。現値が買値よりも大きくない、すなわち、現値が買値以下の場合（ステップＳ９０４のＮＯ）、ステップＳ９０６の処理を実行する。
(Step S904)
The
（ステップＳ９０５）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（勝ちパターン２［買値＜売値、かつ、売値≧現値、かつ、現値＞買値］）として、「この売買パターンが多いユーザは、銘柄選択は巧く行っており、売買も巧く行っている。ただ、欲を言えば、より大きな値幅が取れる銘柄で、売買をしていくことが重要となる。特に、勝ち収益率が低いケースだとなおさらである。大きな値幅の取れない銘柄を売買するから、勝ち収益率が上がってこない。」との比較、診断を行う。
(Step S905)
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、勝ちパターン２に応じた、「戦略銘柄の売買に切り替えていくと、改善されていく。この場合、最も重要な指標である勝ち収益率を改善していくことである。」とのアドバイスを生成する。
Further, the
（ステップＳ９０６）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（勝ちパターン３［買値＜売値、かつ、売値≧現値、かつ、現値≦買い値］）として、「この売買パターンが多いユーザは、そもそも銘柄選択が誤っており、そのときに買うべきでない銘柄を買って、さっさと売却したからこそ勝てた売買で、売買はうまく行ったが、銘柄の選択は間違えている。こういう売買が多くを占めている場合は、材料株、仕手株など今、動いている銘柄に目が奪われている可能性が高く、売買しないと儲からない株、逆に言えば保有を続けたら損してしまう株ばかりに手を出していることを意味する。そのため、売買せざるを得ない。」との比較、診断を行う。
(Step S906)
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、勝ちパターン３に応じた、「安心して保有できない銘柄ではなく、保有しても安心であり、かつ、上がる株を選択することが重要となる。そうすると、もっと売買に余裕ができる。」とのアドバイスを生成する。
Further, the
（ステップＳ９０７）
アドバイス生成部３２１は、売値が現値よりも大きいか否かを判定する。売値が現値よりも大きい場合（ステップＳ９０７のＹＥＳ）、ステップＳ９０８の処理を実行する。売値が現値よりも大きくない、すなわち、売値が現値以下の場合（ステップＳ９０７のＮＯ）、ステップＳ９０９の処理を実行する。
(Step S907)
The
（ステップＳ９０８）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（負けパターン１［買い≧売値＞現値］）として、「この売買パターンが多いユーザは、銘柄選択に問題がある。今、人気の銘柄ばかりに手を出したり、材料が出た銘柄、仕手株に手を出したりすると、こういう負けが込んでくる。こういう株の本質は、保有してはいけない株、売らないと大損してしまう株である。」との比較、診断を行う。
(Step S908)
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、負けパターン１に応じた、「負けパターン１、および、勝ちパターン３が多い場合には、かなり銘柄選択を変えていく必要がある。機を狙って売買利益を稼いでいくスタイルから投資のスタイルに変えていくこと。売買は巧者の可能性が高いことから、銘柄選択がきちんとできてくれば、飛躍的に成績が伸びていく可能性もある。先ずは、戦略銘柄で売買をしてみること。」とのアドバイスを生成する。
Further, the
（ステップＳ９０９）
アドバイス生成部３２１は、現値が買値よりも大きいか否かを判定する。現値が買値よりも大きい場合（ステップＳ９０９のＹＥＳ）、ステップＳ９１０の処理を実行する。現値が買値よりも大きくない、すなわち、現値が買値以下の場合（ステップＳ９０９のＮＯ）、ステップＳ９１１の処理を実行する。
(Step S909)
The
（ステップＳ９１０）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（負けパターン２［買値≧売値、かつ、売値≦現値、かつ、現値＞買値］）として、「この売買パターンが多いユーザは、銘柄選択はいいが、損切りが早すぎたり、見切りする場合としない場合の判断基準が曖昧なところがあったりする。他の指標も合わせてみる必要がある。勝ちパターン１が多いのであれば、銘柄選択は非常に優秀といえる。」との比較、診断を行う。
(Step S910)
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、負けパターン２に応じた、「売買がより巧くなれば、資産も増加していく。勝ち収益率、負け損失率、その差などが重要な指標となる。」とのアドバイスを生成する。
Further, the
（ステップＳ９１１）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（負けパターン３［買値≧現値≧売値］）として、「この売買パターンが多いユーザは、銘柄選択、売買ともに改善余地がある。ただ、この売買パターンにおいては、負けは小さく抑えられており、勝ちは大きくなっていれば、理想の勝ち方ができている可能性もある。」との比較、診断を行う。
(Step S911)
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、負けパターン３に応じた、「大きく負けていれば、銘柄選択の間違いを修正していくことが重要となる。」とのアドバイスを生成する。
Further, the
図１０は、本実施形態に係るサーバ３におけるアドバイス生成部３２１の、保有銘柄の騰落率（以下、簡単に「騰落率」という）による診断処理を示すフローチャートである。
FIG. 10 is a flowchart showing a diagnostic process based on the rate of increase / decrease of owned stocks (hereinafter, simply referred to as “rate of increase / decrease”) of the
アドバイス生成部３２１は、売買データを保有銘柄データ、および、売買済みデータに分類し、当該保有銘柄データを参照して保有銘柄の騰落率を算出する。そして、アドバイス生成部３２１は、以下の診断処理を実行する。
The
（ステップＳ１００１）
アドバイス生成部３２１は、騰落率が－１０％よりも大きく、かつ、０％以下であるか否かを判定する。騰落率が－１０％よりも大きく、かつ、０％以下である場合（ステップＳ１００１のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１００２の処理を実行する。騰落率が－１０％以下、または、０％よりも大きい場合（ステップＳ１００１のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１００３の処理を実行する。
(Step S1001)
The
（ステップＳ１００２）
アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、
・ユーザの売買傾向に関する情報
・ユーザの売買傾向の理由に関する情報
・ユーザの売買傾向に関する社会的側面に関する情報
・ユーザの売買傾向を改善するための情報
を含む診断比較結果を生成する（ステップＳ１００４、Ｓ１００６、Ｓ１００７も同様）。
(Step S1002)
The
-Information on the user's trading tendency-Information on the reason for the user's trading tendency-Information on the social aspect of the user's trading tendency-Generate a diagnostic comparison result including information for improving the user's trading tendency (step S1004, The same applies to S1006 and S1007).
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「利益が出ている銘柄もあれば、損が出ている銘柄もある。また、売買損益によって評価が大きく異なってくる。売買損益が大きくプラスであれば、問題は少なそう。売買損益が少しか、マイナスであれば、改善余地は大きそう。売買損益の分析を行って、売買６パターン分析などと共に、ご自分の売買パターンを認識していただくことが重要である。売買、銘柄選択が改善されていくことで、保有銘柄も改善されていくはずである。少し道のりは長いと思うが、それだけ改善余地が大きく、変わって行く要素は多いといえる。」との比較、診断を行う。
As an example, the
（ステップＳ１００３）
アドバイス生成部３２１は、騰落率が－１０％以下であるか否かを判定する。騰落率が－１０％以下である場合（ステップＳ１００３のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１００４の処理を実行する。騰落率が－１０％以下でない場合（ステップＳ１００３のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１００５の処理を実行する。
(Step S1003)
The
（ステップＳ１００４）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「塩漬け株が出てしまっており、売買損益がよほどよくない限りは改善余地が大きそう。売買の総合判断などを見て、売買の改善から始める必要がある。売買できずに、損切りできずに、残ってしまった銘柄がこの保有銘柄になっている可能性が高いから。失敗銘柄は早めに見切っていくことが、株の場合にはとても重要。いつまでも引きづらないこと。口で言うのは簡単だが、ロスカットは難しいのも確か。苦手な方は、サポート内容を先ず真似してみることです。損切りによって、株は一気に可能性が開けるからです。少しずつでも保有銘柄を整理し、含み益を抱えた状態へと変えていくことが重要となる。」との比較、診断を行う。
(Step S1004)
As an example, the
（ステップＳ１００５）
アドバイス生成部３２１は、騰落率が０％よりも大きく、かつ、１０％よりも小さいか否かを判定する。騰落率が０％よりも大きく、かつ、１０％よりも小さい場合（ステップＳ１００５のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１００６の処理を実行する。騰落率が１０％以上の場合（ステップＳ１００５のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１００７の処理を実行する。
(Step S1005)
The
（ステップＳ１００６）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「売買損益に問題がなければ、順調といえそう。ただ、売買パターン分析と一緒に見ることが重要である。売買パターンの分類処理において、勝ちパターン１ではなく、勝ちパターン２、３が多いのであれば、銘柄選択を見直す必要がある。大きな値幅が取れない銘柄を買っている可能性が高いからである。より大きな値幅が取れる戦略銘柄をもっと使ってみること。」との比較、診断を行う。
(Step S1006)
As an example, the
（ステップＳ１００７）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、「売買損益もプラスであれば、問題は少なそう。ただし、回転力、勝ち収益率、負け損失率、勝率など、他の評価軸を一緒にみる必要がある。弱いところを改善していくこと。」との比較、診断を行う。
(Step S1007)
As an example, the
図１１は、本実施形態に係るサーバ３におけるアドバイス生成部３２１の、元本増減率によるランキング処理を示すフローチャートである。なお、アドバイス生成部３２１は、元本増減率以外の評価指標を用いて比較処理、ランク付け処理を行ってもよいし、複数の評価指標を用いて比較処理、ランク付け処理を行ってもよい。
FIG. 11 is a flowchart showing a ranking process based on the principal increase / decrease rate of the
（ステップＳ１１０１）
アドバイス生成部３２１は、元本増減率が３０％よりも大きいか否かを判定する。元本増減率が３０％よりも大きい場合（ステップＳ１１０１のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１１０２の処理を実行する。元本増減率が３０％よりも大きくない場合（ステップＳ１１０１のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１１０３の処理を実行する。
(Step S1101)
The
（ステップＳ１１０２）
アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向として、
・ユーザの売買傾向に関する情報
・ユーザの売買傾向を改善するための情報
を含む診断結果を生成する（ステップＳ１１０４、Ｓ１１０６、Ｓ１１０８、Ｓ１１０９も同様）。
(Step S1102)
The
-Information on the user's trading tendency-Generates a diagnostic result including information for improving the user's trading tendency (the same applies to steps S1104, S1106, S1108, and S1109).
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（ランク特Ａ）として、「資産が市場平均を上回るペースで増えており、理想的である。売買損益と、評価益との何れのウェイトが高いかによって変わるが、売買損益主体であれば、回転も巧く効いてくる。」との比較、診断を行う。
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、ランク特Ａに応じた、「各評価軸で弱いところを改善することで、さらに収益力はアップし、資産増加ペースが上がりそう。」とのアドバイスを生成する。
Further, the
（ステップＳ１１０３）
アドバイス生成部３２１は、元本増減率が１０％よりも大きく、かつ、３０％以下であるか否かを判定する。元本増減率が１０％よりも大きく、かつ、３０％以下である場合（ステップＳ１１０３のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１１０４の処理を実行する。元本増減率が１０％以下の場合（ステップＳ１１０３のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１１０５の処理を実行する。
(Step S1103)
The
（ステップＳ１１０４）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（ランクＡ）として、「年あたりにするとそうでもなくても、年々、資金が大きくなっていっており、利益が利益を呼んでいくような運用ができている。年によって凸凹はあるが、平均を上回るペースである。」との比較、診断を行う。
(Step S1104)
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、ランクＡに応じた、「日経平均と比べてどうかという指標を確かめ、ご自身の増加率が市場平均と比べて見てください。市場平均を下回るなら、改善余地はまだまだある。上回っていても、弱いところを認識し改善していくこと。」とのアドバイスを生成する。
In addition, the
（ステップＳ１１０５）
アドバイス生成部３２１は、元本増減率が０％よりも大きく、かつ、１０％以下であるか否かを判定する。元本増減率が０％よりも大きく、かつ、１０％以下である場合（ステップＳ１１０５のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１１０６の処理を実行する。元本増減率が０％以下の場合（ステップＳ１１０５のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１１０７の処理を実行する。
(Step S1105)
The
（ステップＳ１１０６）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（ランクＢ）として、「マイナス幅は小さいが、元本割れになっており、色々と改善する余地がある。先ずは、保有銘柄で損が出ているのか、売買で損が出ているのかという順でチェックしていきましょう。」との比較、診断を行う。
(Step S1106)
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、ランクＢに応じた、「保有銘柄で損が出ているのであれば、ロスカットができないことが、最初に修正するべきポイントとなる。最初の買い銘柄の選択が適切か否かもポイントになる。」とのアドバイスを生成する。
Furthermore, the
（ステップＳ１１０７）
アドバイス生成部３２１は、元本増減率が－１０％よりも大きく、かつ、０％以下であるか否かを判定する。元本増減率が－１０％よりも大きく、かつ、０％以下である場合（ステップＳ１１０７のＹＥＳ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１１０８の処理を実行する。元本増減率が－１０％以下の場合（ステップＳ１１０７のＮＯ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１１０９の処理を実行する。
(Step S1107)
The
（ステップＳ１１０８）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（ランクＣ）として、「損失が膨らんでおり、早急に改善されることをお薦めする。先ずは、問題点を把握すること。保有銘柄で損が出ているのであれば、売買済み銘柄で損が出ているかを確認すること。売買済み銘柄の損の場合には、さらに、勝率、負け損失率、売買パターン分析等を参照すること。」との比較、診断を行う。
(Step S1108)
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、ランクＣに応じた、「特に悪いところから改善するべきである。悪い評価軸からどう改善していけばよいのかに関するアドバイスを参照してください。」とのアドバイスを生成する。
Furthermore, the
（ステップＳ１１０９）
一例として、アドバイス生成部３２１は、ユーザの売買傾向（ランクＤ）として、「年々、資産が減っている。売買損益と、保有銘柄の騰落率との何れに問題があるのか、問題点を先ず認識することが重要である。」との比較、診断を行う。
(Step S1109)
As an example, the
さらに、アドバイス生成部３２１は、ランクＤに応じた、「損切りができないで、保有銘柄の含み損が拡大していないか、または、回転が速すぎて、忙しい割に少しも資産が増えていかないか、何れに近いか。前者であれば、負け損失率や売買６パターン分析が重要となる。後者であれば、勝ち収益率、損失総合分析、回転指数が重要である。」とのアドバイスを生成する。
Furthermore, the
（売買損益の分解式）
下記に、売買損益の分解式を示す。
(Decomposition formula of trading profit and loss)
The decomposition formula of trading profit and loss is shown below.
売買損益＝
勝率×勝った場合の売買代金×勝ち収益率／勝ち回数
×元本×（経過日数÷元本の回転日数）／１回当たりの売買代金
＋（１－勝率）×負けた場合の売買代金×負け損失率／負け回数
×元本×（経過日数÷元本の回転日数）／１回当たりの売買代金
下記に、元本が５００万円の場合の数値例を含む、売買損益の分解式を示す。数値例は、〔〕の括弧内に示す。
Trading profit / loss =
Win rate x trading value when winning x winning profit rate / number of wins x principal x (number of elapsed days ÷ number of days of principal rotation) / trading value per transaction + (1-win rate) x trading value when losing x Loss loss rate / Number of losses x Principal x (Elapsed days ÷ Number of days of rotation of principal) / Trading price per transaction The following is a decomposition formula of trading profit and loss, including numerical examples when the principal is 5 million yen. show. Numerical examples are shown in parentheses in [].
売買損益＝
勝率〔０．３３〕×勝った場合の売買代金〔２９７０万円〕×勝ち収益率〔０．４１〕／勝ち回数
×元本〔５００万円〕×（経過日数〔１２２４〕÷元本の回転日数〔５３〕）／１回当たりの売買代金〔６７万円〕
＋（１－勝率）×負けた場合の売買代金〔７７７３万円〕×負け損失率〔－０．０８〕／負け回数
×元本〔５００万円〕×（経過日数〔１２２４〕÷元本の回転日数〔５３〕）／１回当たりの売買代金〔６７万円〕
サーバ３のアドバイス生成部３２１は、ユーザの売買データに関する診断結果として、数値を含む、売買損益の分解式を生成する。また、アドバイス生成部３２１は、上記分解式に含まれる、少なくとも勝率、勝ち収益率、負け損失率、および、元本の回転日数（元本回転期間）を含む評価指標に言及したアドバイスを生成する。
Trading profit / loss =
Win rate [0.33] x Trading value when winning [29.7 million yen] x Winning rate of return [0.41] / Number of wins x Principal [5 million yen] x (Elapsed days [1224] / Rotation of principal Number of days [53]) / Trading price per transaction [670,000 yen]
+ (1-Win rate) x Trading value when losing [77.73 million yen] x Losing loss rate [-0.08] / Number of losses x Principal [5 million yen] x (Elapsed days [1224] ÷ Principal Number of rotation days [53]) / Trading price per transaction [670,000 yen]
The
〔アドバイスの実施例〕
以下に、本実施形態に係るアドバイスの実施例を示す。サーバ３のアドバイス生成部３２１は、各アドバイスを生成する。端末２の制御部２２は、各アドバイスを表示部２３に表示させる。なお、以下に示すアドバイスの内容は、一例を示すものであって、本発明を限定するものではない。
[Example of advice]
An example of the advice according to this embodiment is shown below. The
（アドバイスの第１例）
「元本の回転期間が３日と、非常に回転率の効いた売買を得意としています。１００万円の元本に対して、１年間で１００回転しており、１億円の売買代金となっています。回転が速すぎるため、どうしても一回当たりの収益率は低くなります。
(First example of advice)
"The turnover period of the principal is 3 days, and we are good at buying and selling with a very effective turnover rate. For the principal of 1 million yen, 100 turns in one year, and the trading value of 100 million yen Because the rotation is too fast, the rate of return per transaction is inevitably low.
特に勝ち収益率５％は、低すぎるかもしれません。 Especially the winning rate of return of 5% may be too low.
勝率は６割、勝ち収益率は５％、負け損失率は－８％。勝率は高いのですが、負けの損失が大きく、損切りが遅れてしまう傾向にあり、負け損失率の改善も急務と言えましょう。」
（アドバイスの第２例）
「売買を好まない方のようです。この１年間は、買ったら保有を続けており、売買をしていません。資金も豊富にあり、良い銘柄を買って、保有を続けるというスタンスでおやりになっていらっしゃると思います。
The winning rate is 60%, the winning rate of return is 5%, and the losing loss rate is -8%. Although the winning percentage is high, the loss loss is large and the loss cut tends to be delayed, so it can be said that there is an urgent need to improve the loss loss rate. "
(Second example of advice)
"It seems that you don't like buying and selling. For the past year, if you buy it, you've been holding it and you haven't bought or sold it. I think you are.
１０００万円の元本に対して、売買代金は５００万円、現金も５００万円残っております。保有銘柄の勝率は８割、勝った場合の収益率は１．２倍と十分高く、良い銘柄を厳選して、少しずつタイミングを見計らいながら購入して行く投資スタンスと見受けられます。負け銘柄の損失率も－１０％程度と低く抑えられています。銘柄を厳選して投資するスタンスです。資金力のある方だからこそ、為せる業と言えましょう。 For the principal of 10 million yen, the trading value is 5 million yen and the cash is 5 million yen. The winning rate of the stocks held is 80%, and the rate of return if won is 1.2 times high, which is sufficiently high, and it seems that it is an investment stance to carefully select good stocks and purchase them little by little at the right timing. The loss rate of losing stocks is also kept low at around -10%. It is a stance of carefully selecting and investing in stocks. It can be said that it is a work that can be done only by those who have financial power.
ただ、株式市場には様々な大きなチャンスが転がっています。売買をしない、銘柄の入替をしないということは、そのチャンスを逸している可能性が高いことを意味します。売買代金を増やすことで、元本の何倍も収益機会を得ることができるのです。１０００万円の元本ですと、３ヶ月に１回銘柄を入れ替えていくことで、収益機会が飛躍的に伸びていきましょう。１週間に１回ですと、忙しくなりすぎますが、３ヶ月に１回くらいならば、ほとんど手間が掛からないレベルです。３ヶ月に１回リフレッシュができることで、時流に合った銘柄を組み込みやすくなり、臨機応変に変化に対応していけましょう。 However, there are various big opportunities in the stock market. Not buying or selling or replacing stocks means that you are likely to miss the opportunity. By increasing the trading value, you can get many times more profit opportunities than the principal. With a principal of 10 million yen, changing stocks once every three months will dramatically increase profit opportunities. If it is once a week, it will be too busy, but if it is about once every three months, it will take almost no effort. Being able to refresh once every three months makes it easier to incorporate brands that match the times, and let's respond flexibly to changes.
株は変化の連続ですから、変化に対応していく売買、銘柄入替の資金が豊富な方でも、必須と言えましょう。ただ、その時々に買うべき銘柄は異なってきますし、変化への対応は簡単ではありません。売買サポートではその辺をサポートしております。」
（アドバイスの第３例）
「元本の回転期間が１年になっています。つまり、１００万円の元本で、１年に１回買いだけをしており、売買をせず、保有を続けています。１００万円の売買代金です。売買はゼロですが、保有銘柄の勝率は２割、負け損失率は－３０％。損を抱えたまま身動きができていない状態です。買って放置してしまっており、早めの損切りをしていないことで傷を深くしてしまっています。
Since stocks are constantly changing, it can be said that it is indispensable even for those who have abundant funds for buying and selling and stock replacement to respond to changes. However, the brands you should buy differ from time to time, and it is not easy to respond to changes. We support that area in trading support. "
(Third example of advice)
"The turnover period of the principal is one year. In other words, with a principal of 1 million yen, we only buy once a year, we do not buy or sell, we continue to hold 1 million yen. The trading value is zero, but the winning rate of the stocks owned is 20%, the losing loss rate is -30%. It is in a state of being unable to move with a loss. The wound is deepened by not cutting the loss.
先ずは、一部だけでも動かし、売買をしてみることがおすすめです。動かした資金が活性化されていくことによって、利益を生み出していくことになっていくことで、他の塩づけ株も活性化していく意欲が生まれ、徐々に改善の方向に向かいましょう。動かすときに最も気をつけなくてはいけないことは、早めの損切り、ゆっくりの利益確定を心がけてください。損切りは慣れるまで難しいと思いますので、売買サポート通りに動いてみることをお勧めします。」
（アドバイスの第４例）
『元本の回転期間が２ヶ月であり、適度な回転が効いています。１００万円の元本に対して、１年間で６回転、６００万円分の売買代金です。勝率は４割、勝ち収益率は４０％、負け収益率は－８％。
First of all, it is recommended to move even a part and try buying and selling. By revitalizing the funds you have moved, you will be able to generate profits, which will motivate you to revitalize other salted stocks, and let's gradually move toward improvement. The most important thing to keep in mind when moving is to cut losses early and take profits slowly. Stop-loss insurance will be difficult until you get used to it, so we recommend that you follow the trading support. "
(4th example of advice)
"The rotation period of the principal is 2 months, and the rotation is moderate. It is the trading value of 6 million yen for 6 rotations in one year for the principal of 1 million yen. The winning rate is 40%, the winning rate of return is 40%, and the losing rate of return is -8%.
勝率は低いのですが、勝ち収益率が１．４倍と非常に高く、逆に負けた場合のロスカットを－８％に押さえ込んでいることから、着実に資産が増えており、理想的な売買と言えましょう。回転の頻度も２ヶ月に１回、銘柄が入れ替わるくらいの頻度であり、忙しくもありません。 Although the winning rate is low, the winning rate of return is extremely high at 1.4 times, and on the contrary, the loss cut in case of losing is suppressed to -8%, so the assets are steadily increasing and ideal trading. Let's say. The frequency of rotation is about once every two months, and the brands are replaced, so I am not busy.
勝った場合の保有期間は平均で３ヶ月を超え、逆に負けた場合の売買期間は２週間であり、「勝ちは大きくゆっくりと、負けは小さく素早く撤退する」ということを実現しており、資産形成のための売買を行っています。』
（アドバイスの第５例）
「元本の回転期間が１ヶ月であり、適度な回転が効いています。１００万円の元本に対して、１年間で１２回転、１２００万円の売買代金です。勝率は７割、勝ち収益率は５％、負け損失率は－１５％。勝率を意識しており、高い勝率ですが、勝ち収益率が低すぎ、負け損失率が大き過ぎて、資産は減っております。また、勝った場合の保有期間が短すぎ、すぐに利益を確定する傾向にある反面、損が出た銘柄に関しては保有を長引かせてしまい、損が膨らんでしまっています。
If you win, the holding period exceeds 3 months on average, and if you lose, the trading period is 2 weeks. We buy and sell for asset formation. 』\
(5th example of advice)
"The turnover period of the principal is one month, and the moderate turnover is effective. For the principal of 1 million yen, 12 turns in one year and the trading value of 12 million yen. The winning rate is 70%, winning. The rate of return is 5% and the loss rate is -15%. We are conscious of the winning rate and have a high winning rate, but the winning rate is too low, the losing loss rate is too large, and the assets are decreasing. If you win, the holding period is too short and you tend to settle profits immediately, but on the other hand, for stocks that have lost, you have prolonged holding and the loss has expanded.
損切りが遅れてしまう傾向にあり、負け損失率の改善が急務と言えましょう。」
〔基本数値（基礎データ）および評価指標の具体例〕
アドバイス生成部３２１は、基本数値から評価指標を算出する。評価指標の算出は、損益のレベル段階（詳細度）に応じて、変化する。評価指標が変化するので、評価も段階的に行われ、比較、診断、アドバイスも段階的に行うことができる。レベルに応じた評価指標の違いに関して、以下に具体例を示す。なお、下記は、具体例を示すものであって、本発明を限定するものではない。
There is a tendency for loss cuts to be delayed, and it can be said that there is an urgent need to improve the loss loss rate. "
[Specific examples of basic numerical values (basic data) and evaluation indicators]
The
（損益合計の評価に関する具体例）
アドバイス生成部３２１は、元本増減率を「元本増減率＝損益合計÷元本」により算出し、損益合計を評価する。
(Specific example regarding the evaluation of total profit and loss)
The
基本数値には、
・元本、
・損益合計
・購入代金
・売却代金
・購入回数
・現在評価額
・経過日数
・平均保有日数
・経過期間中のベンチマーク（日経平均等）の騰落率
等がある。
The basic numbers are
·principal,
・ Total profit / loss ・ Purchase price ・ Sale price ・ Number of purchases ・ Current valuation amount ・ Elapsed days ・ Average number of days held ・ Benchmark (Nikkei average, etc.) increase / decrease rate during the elapsed period.
評価指標には、回転力指標と、総合指標とがある。 The evaluation index includes a rotational force index and a comprehensive index.
回転力指標には、
・回転回数（＝購入代金÷元本）
・回転日数（＝経過日数÷回転回数）
・平均保有日数
等がある。
The rotational force index is
・ Number of rotations (= purchase price ÷ principal)
・ Number of rotation days (= number of elapsed days ÷ number of rotations)
・ There is an average number of days held.
総合指標には、
・元本損益率（＝損益合計÷元本）
・平均購入代金
・平均損益額（＝損益合計÷購入回数）
・元本損益率（＝購入代金÷元本×損益合計÷購入回数÷購入代金÷購入回数）
・元本損益率（＝回転数×１回の平均損益÷１回あたりの購入代金）
・日経平均との対比、現金比率、投資比率、現在投資額
等がある。
The comprehensive index is
・ Principal profit / loss ratio (= total profit / loss ÷ principal)
・ Average purchase price ・ Average profit / loss (= total profit / loss ÷ number of purchases)
・ Principal profit / loss ratio (= purchase price ÷ principal x total profit / loss ÷ number of purchases ÷ purchase price ÷ number of purchases)
・ Principal profit / loss ratio (= rotation speed x average profit / loss per transaction / purchase price per purchase)
・ There are comparison with the Nikkei average, cash ratio, investment ratio, current investment amount, etc.
（売買損益合計の評価に関する具体例）
アドバイス生成部３２１は、元本増減率を、「元本増減率＝（売買損益合計＋含み損益合計）÷元本」により算出し、売買損益合計を評価する。
(Specific example regarding evaluation of total trading profit and loss)
The
基本数値には、
・元本
・売買損益合計
・購入代金
・勝ちの回数
・勝ちの場合の利益合計
・勝ちの購入代金合計
・勝ちの売却代金合計
・負けの回数
・負けの購入代金合計
・負けの売却代金合計
・負けの場合の損失合計
・売買回数
・売却代金
・経過日数
・平均売買期間
等がある。
The basic numbers are
・ Principal ・ Total trading profit / loss ・ Purchase price ・ Number of wins ・ Total profit in case of winning ・ Total purchase price of winning ・ Total selling price of winning ・ Number of losses ・ Total purchase price of losing ・ Total selling price of losing ・There are total loss, number of trades, sale price, elapsed days, average trading period, etc. in case of loss.
評価指標には、
・回転力
・売買銘柄の回転回数（＝購入代金÷元本）
・売買銘柄の回数日数（＝経過日数÷回転回数）
・売買銘柄の平均保有日数
・元本損益率（＝売買損益合計÷元本）
・売買銘柄の勝率（＝勝ちの回数÷売買回数）
・売買銘柄の１回あたりの勝ちの利益（＝勝ちの場合の利益÷勝ちの回数）
・売買銘柄の勝ちの場合の利益率（＝勝ちの場合の利益÷勝ちの売買代金）
・売買銘柄の１回あたりの負けの損失（＝負けの場合の損失÷負けの回数）
・売買銘柄の負けの場合の損失率（＝負けの場合の損失÷負けの売買代金）
等がある。
The evaluation index is
・ Rotational power ・ Number of rotations of trading brand (= purchase price ÷ principal)
・ Number of days of trading issues (= number of elapsed days ÷ number of rotations)
・ Average number of days held of trading stocks ・ Principal profit / loss ratio (= total trading profit / loss ÷ principal)
・ Win rate of trading stocks (= number of wins ÷ number of trades)
・ Profit of winning each trading issue (= profit in case of winning ÷ number of wins)
・ Profit margin in case of winning of trading stock (= profit in case of winning ÷ winning trading value)
・ Loss per trading issue (= loss in case of losing ÷ number of losses)
・ Loss rate in case of losing trading stock (= loss in case of losing ÷ losing trading value)
And so on.
例えば、売買損益は次のような要素に分けられる。この分解により、売買の性格を把握できるようになる。 For example, trading profit and loss can be divided into the following factors. By this decomposition, it becomes possible to grasp the nature of buying and selling.
売買損益合計＝勝率（３３％）×勝った場合の売買代金（２９７０万円）×勝った場合の収益率（０．４１）÷勝ち回数＋（１－勝率）×負けた場合の売買代金（７７７３万円）×負けた場合の収益率（－０．０８）÷負け回数
×元本（５００万円）×（経過日数（１２２４）÷元本の回転日数（５３））÷１回当たりの売買代金（６７万円）
売買損益は、回転力、勝ちの場合の利益率、負けの場合の損失率、元本、勝率等によって決まる。要因を分けることにより、どの要因が強いか弱いかの評価を行うことができ、売買の傾向が分かってくる。
Total trading profit / loss = win rate (33%) x trading value when winning (29.7 million yen) x rate of return when winning (0.41) ÷ number of wins + (1-win rate) x trading value when losing (1-win rate) 77.73 million yen) x rate of return in case of losing (-0.08) ÷ number of losses x principal (5 million yen) x (elapsed days (1224) ÷ number of days of principal turnover (53)) / per transaction Trading price (670,000 yen)
The trading profit / loss is determined by the turning power, the profit rate in the case of winning, the loss rate in the case of losing, the principal, the winning rate, and the like. By separating the factors, it is possible to evaluate which factor is strong or weak, and the tendency of buying and selling becomes clear.
例えば、含み損益は、次のような要素に分けられる。 For example, unrealized gains and losses can be divided into the following factors.
含み損益＝勝率（３３％）×勝った場合の売買代金（２９７０万円）×勝った場合の収益率（０．４１）÷勝ち回数＋（１－勝率）×負けた場合の売買代金（７７７３万円）×負けた場合の収益率（－０．０８））÷負けた回数
×元本（５００万円）×（経過日数（１２２４）÷元本の回転日数（５３））÷一回当たりの売買代金（６７万円）
含み損益の評価に関しても、回転力、勝ちの場合の利益率、負けの場合の損失率、元本、勝率等が重要である。
Unrealized gain / loss = win rate (33%) x trading value when winning (29.7 million yen) x rate of return when winning (0.41) ÷ number of wins + (1-win rate) x trading value when losing (7773) (10,000 yen) x rate of return when losing (-0.08)) ÷ number of losses x principal (5 million yen) x (elapsed days (1224) ÷ number of days of principal turnover (53)) / per transaction Trading price (670,000 yen)
Regarding the evaluation of unrealized gains and losses, the turning power, the rate of return in the case of winning, the loss rate in the case of losing, the principal, the winning rate, etc. are important.
（勝ち利益合計の評価に関する具体例）
アドバイス生成部３２１は、元本増減率を、「元本増減率＝（勝ち利益合計＋負け損失合計＋含み損益合計）÷元本」により算出し、勝ち利益合計を評価する。
(Specific example regarding evaluation of total winning profit)
The
基本数値には、
・元本
・利益合計
・購入代金
・売却代金
・経過日数
・平均売買日数
等がある。
The basic numbers are
・ Principal, total profit, purchase price, sale price, elapsed days, average trading days, etc.
評価指標には、
・回転力
・回転回数＝（購入代金÷元本）
・回転日数（＝経過日数÷回転回数）
・平均保有日数
・勝ちの利益率（＝勝ちの利益合計÷勝ちの購入代金）
・勝率（＝勝ちの回数÷売買回数）
・１回あたりの勝ちの利益（＝勝ちの場合の利益÷勝ちの回数）
・勝ちの場合の利益率（＝勝ちの場合の利益÷勝ちの売買代金）
・勝ちの利益総額
・１回あたりの勝ちの購入代金（＝勝ちの購入代金÷勝ちの回数）
等がある。
The evaluation index is
・ Rotational force / number of rotations = (purchase price ÷ principal)
・ Number of rotation days (= number of elapsed days ÷ number of rotations)
・ Average number of days held ・ Profit margin of winning (= total profit of winning ÷ purchase price of winning)
・ Win rate (= number of wins ÷ number of trades)
・ Profit per win (= profit in case of win ÷ number of wins)
・ Profit margin in case of winning (= profit in case of winning ÷ winning trading value)
・ Total profit of winning ・ Purchase price per win (= purchase price of winning ÷ number of wins)
And so on.
例えば、勝ち利益は、次のような要素に分けられる。 For example, winning profit can be divided into the following factors.
勝ち利益＝（勝率（＝勝ち回数÷売買回数）（３３％）×勝った場合の売買代金（２９７０万円）×勝った場合の収益率（＝（勝ちパターン１の利益＋勝ちパターン２の利益＋勝ちパターン３の利益）÷売買代金（０．４１））÷勝ち回数）×（元本（５００万円）×（経過日数（１２２４）÷元本の回転日数（５３））÷１回当たりの売買代金（６７万円））
勝ち利益＝勝ちパターン１の利益＋勝ちパターン２の利益＋勝ちパターン３の利益
勝ち利益＝勝ちパターン１で得られたであろう利益－勝ちパターン１の売却後の逸失利益＋勝ちパターン２の売却で免れた損失＋勝ちパターン２の保有で得られたであろう利益＋勝ちパターン３の（現在評価額－購入金額）－勝ちパターン３の（保有を続けた場合の損失）－勝ちパターン３を（現在評価額－売却金額）で売買したことで回避できた損失
（勝ち利益パターンの評価に関する具体例）
アドバイス生成部３２１は、元本増減率を、「元本増減率＝（含み損益合計＋勝ち利益パターン１の利益合計＋勝ち利益パターン２の利益合計＋勝ち利益パターン３の利益合計＋負け損失パターン１の損失合計＋負け損失パターン２の損失合計＋負け損失パターン３の損失合計）÷元本」により算出し、勝ち利益合計を評価する。
Winning profit = (win rate (= number of wins ÷ number of trades) (33%) x trading value when winning (29.7 million yen) x rate of return when winning (= (profit of winning
Winning profit = Profit of winning
The
勝ちパターン１の基本数値には、
・元本、
・利益合計
・購入代金
・売却代金
・経過日数
・平均売買日数
・売買後の損益合計
・保有の場合の損益合計
・売買損益合計等がある。
The basic number of winning
·principal,
・ Total profit ・ Purchase price ・ Sale price ・ Elapsed days ・ Average number of trading days ・ Total profit and loss after trading ・ Total profit and loss in case of holding ・ Total trading profit and loss, etc.
勝ちパターン１の評価指標には、
・平均保有期間、売却しなかった場合に得られた利益総額
・１回あたりの売却しなかった場合に得られた利益額
・売却しなかった場合に得られた利益÷勝ちパターン１の利益
・本来得られた利益総額
・本来得られた利益総額÷勝ちパターン１の利益
・平均保有期間
・売却しなかった場合に経過した期間
・購入後売却しなかった場合の保有期間、
・本来得られた利益総額÷購入後売却しなかったらの保有期間
・売却しなかった場合に得られた利益÷売却しなかった場合に経過した期間
等がある。
The evaluation index for winning
・ Average holding period, total profit obtained if not sold ・ Profit amount obtained if not sold per time ・ Profit obtained if not sold ÷ Profit of winning
・ Total profit obtained originally ÷ Holding period if not sold after purchase ・ Profit obtained if not sold ÷ Period elapsed if not sold, etc.
例えば、勝ちパターン１の利益は、次のような要素に分けられる。
For example, the profit of the winning
勝ちパターン１の利益＝勝ちパターン１の率（＝（勝ちパターン１の回数÷勝ち回数）×（勝ち回数÷売買回数））×勝ちパターン１の場合の売買代金（万円）×勝ちパターン１の場合の収益率（＝勝ちパターン１の利益÷勝ちパターン１の売買代金）÷勝ちパターン１の回数
×元本（５００万円）×経過日数（１２２４）÷元本の回転日数（＝（経過日数÷（売買代金÷元本））（５３）÷１回当たりの売買代金（６７万円））
勝ちパターン１の利益＝勝ちパターン１で得られたであろう利益－勝ちパターン１の売却後の逸失利益
勝ちパターン１の利益率＝（勝ちパターン１で得られたであろう利益－勝ちパターン１の売却後の逸失利益）÷勝ちパターン１の売買代金
勝ちパターン１の利益＝勝ちパターン１の率（＝勝ちパターン１の回数÷売買回数）×勝ちパターン１の場合の売買代金（万円）×（勝ちパターン１で得られたであろう利益－勝ちパターン１の売却後の逸失利益）÷勝ちパターン１の売買代金÷勝ちパターン１の回数
（総合損益）
サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、投資商品の売買データを取得し、取得した売買データから基本数値（基礎データ）を取得し、取得した基本数値から売買損益および含み損益に関する評価指標を算出し、算出した評価指標から総合損益に関する評価指標を取得し、取得した評価指標を示す情報を生成する。
Profit of winning
Profit of winning
In the
図１２は、本実施形態に係る総合損益分析の処理を示すフローチャートである。図１３は、本実施形態に係る詳細度に応じた、総合損益、売買損益、および、含み損益の評価数値の例を示す図である。 FIG. 12 is a flowchart showing the processing of the total profit / loss analysis according to the present embodiment. FIG. 13 is a diagram showing an example of evaluation values of total profit / loss, trading profit / loss, and unrealized profit / loss according to the degree of detail according to the present embodiment.
図１３に示すように、総合損益は売買損益および含み損益の合計で表される。含み損益は、売買損益を計算式のパラメータとして有しており、売買損益の増減に連動する。これによれば、売買損益の増加に応じて含み損益が増加する可能性があり、さらに総合損益が増加する可能性が高まる。すなわち、売買損益と、含み損益との相乗効果による、総合損益の複利効果を期待することができる。 As shown in FIG. 13, the total profit / loss is represented by the total of trading profit / loss and unrealized profit / loss. The unrealized gain / loss has the trading profit / loss as a parameter of the calculation formula, and is linked to the increase / decrease in the trading profit / loss. According to this, there is a possibility that the unrealized profit / loss will increase in accordance with the increase in the trading profit / loss, and the possibility that the total profit / loss will further increase will increase. That is, it is possible to expect a compound interest effect of the total profit / loss due to the synergistic effect of the trading profit / loss and the unrealized profit / loss.
換言すれば、総合損益は、投資商品により得られている未実現損益と、実現損益とを含む損益の合計であるとも言える。 In other words, the total profit / loss can be said to be the sum of the unrealized profit / loss obtained from the investment product and the profit / loss including the realized profit / loss.
総合損益の評価指標には、
・回転力
・勝ち収益率（売買利益率、および、未実現利益率）
・負け損失率（売買損失率、および、未実現損失率）
・現金比率
・購入勝ちウェイト（未実現売買の勝率）
・勝率（売買の勝率）
等がある。
The evaluation index of total profit and loss is
・ Turnover power ・ Winning rate of return (trading profit rate and unrealized rate of return)
・ Losing loss rate (trading loss rate and unrealized loss rate)
・ Cash ratio ・ Purchase win weight (win rate of unrealized trading)
・ Win rate (win rate of buying and selling)
And so on.
総合損益は、評価数値の詳細度によって、様々な評価指標の影響を受け、詳細度に応じた各種評価指標を評価の対象とする。例えば、詳細度５の計算式を使う場合、最も細分化された評価指標が使用されるので、より詳細な分析評価が可能になる。 The total profit / loss is affected by various evaluation indexes depending on the degree of detail of the evaluation numerical value, and various evaluation indexes according to the degree of detail are evaluated. For example, when a calculation formula with a degree of detail of 5 is used, the most subdivided evaluation index is used, so that more detailed analysis and evaluation becomes possible.
図１２に示すように、サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、診断の手順として、総合損益の分析により、どこが良くてどこが悪いかといった大枠を把握した上で、悪いところを深堀して、改善すべき点を明らかにする。
As shown in FIG. 12, in the
（ステップＳ１２０１）
アドバイス生成部３２１は、総合損益のうち、売買損益に問題があるか否かを判定する。売買損益に問題がある場合（ステップＳ１２０１のＹｅｓ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１２０２の判定を実行する。売買損益に問題がない（すなわち、含み損益に問題がある）場合（ステップＳ１２０１のＮｏ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１２０５の判定を実行する。
(Step S1201)
The
（ステップＳ１２０２）
アドバイス生成部３２１は、勝ち利益率（売買利益率）に問題があるか否かを判定する。勝ち利益率に問題がある場合（ステップＳ１２０２のＹｅｓ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１２０３の処理を実行する。勝ち利益率に問題がない（すなわち、負け損失率に問題がある）場合（ステップＳ１２０２のＮｏ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１２０４の処理を実行する。
(Step S1202)
The
（ステップＳ１２０３）
アドバイス生成部３２１は、勝ち利益率（売買利益率）の分析を行う。
(Step S1203)
The
（ステップＳ１２０４）
アドバイス生成部３２１は、負け損失率（売買損失率）の分析を行う。
(Step S1204)
The
（ステップＳ１２０５）
アドバイス生成部３２１は、勝ち利益率（未実現利益率）に問題があるか否かを判定する。勝ち利益率に問題がある場合（ステップＳ１２０５のＹｅｓ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１２０６の処理を実行する。勝ち利益率に問題がない（すなわち、負け損失率に問題がある）場合（ステップＳ１２０５のＮｏ）、アドバイス生成部３２１は、ステップＳ１２０７の処理を実行する。
(Step S1205)
The
（ステップＳ１２０６）
アドバイス生成部３２１は、勝ち利益率（未実現利益率）の分析を行う。
(Step S1206)
The
（ステップＳ１２０７）
アドバイス生成部３２１は、負け損失率（未実現損失率）の分析を行う。
(Step S1207)
The
ステップＳ１２０５～ステップＳ１２０７の具体例として、例えば、勝ち利益率（未実現利益率）の絶対値が閾値Ａよりも大きく、負け損失率（未実現損失率）の絶対値が閾値Ｂ（＜閾値Ａ）よりも小さい場合、アドバイス生成部３２１は、勝ち利益率が十分に大きく、負け損失率が十分に小さいことを示す診断と、小さい負け損失率を計上している銘柄を売却して損切りを実現させ、売却した代金で、より大きな利益の見込める投資商品を購入することを勧めるアドバイスとを生成してもよい。勝ち利益が大きいため、その利益幅の範囲内で負けを早めに実現させることは理に適っているからである。ただし、さらに、小さい負け損失率を計上している銘柄の保有期間の長さ（例えば、日数、月数等）が所定値よりも短い場合、アドバイス生成部３２１は、上記の診断およびアドバイスを生成しない。保有期間がまだ短いために、当該銘柄の運用結果が出ていない可能性があるからである。
As a specific example of steps S1205 to S1207, for example, the absolute value of the winning rate of return (unrealized rate of return) is larger than the threshold value A, and the absolute value of the losing loss rate (unrealized loss rate) is the threshold value B (<threshold value A). ), The
なお、ステップＳ１２０３、Ｓ１２０４、Ｓ１２０６、Ｓ１２０７の分析において、勝ち利益率または負け利益率が比較対象（例えば、日経平均）よりも大きい（アウトパフォームしている）か否かを分析するようにしてもよい。 In the analysis of steps S1203, S1204, S1206, and S1207, it is attempted to analyze whether the winning profit margin or the losing profit margin is larger (outperforming) than the comparison target (for example, the Nikkei average). May be good.
上記によれば、例えば、「総合損益の診断から始めて、回転力は高いが、勝ち利益率が低く、売買利益が低いため、複利効果が効いておらず、含み損失も大きく、総合損益もマイナスになる。」、または、「ロスカットができず、損した株は保有を長引かせ、含み損が膨らむ一方、利益が出るとさっさと売却してしまうため勝ち利益率が低く、負け損失率（未実現損失）が高い。」といった、多面的な評価が可能である。 According to the above, for example, "Starting from the diagnosis of total profit and loss, the turning power is high, but the winning profit margin is low, and the trading profit is low, so the compound profit effect is not effective, the unrealized loss is large, and the total profit and loss is also negative. Or, "The loss cut cannot be made, and the lost stock prolongs the holding, and the unrealized loss expands. ) Is high. "
投資商品は、Ｆｘ、株、投資信託、ＥＴＦ等を含む投資対象商品であり、価値が変動する変動商品を指す。ただ、厳密な一意の計算式ではなく、例えば、１回あたりの売買代金は、（売買代金÷売買回数）に代替可能である。 Investment products are investment target products including Fx, stocks, investment trusts, ETFs, etc., and refer to variable products whose values fluctuate. However, it is not a strict unique calculation formula, and for example, the trading value per transaction can be replaced with (trading price ÷ number of trading).
含み損益は、例えば、現金比率、売買利益、勝ち利益率（未実現利益率）などの関数で表される。投資商品による総合損益は、売買損益と、含み損益との合計である。従って、総合損益は、これらの評価指標によって影響を受ける。 The unrealized gain / loss is expressed by a function such as a cash ratio, a trading profit, and a winning profit margin (unrealized profit margin). The total profit / loss of investment products is the sum of trading profit / loss and unrealized profit / loss. Therefore, the total profit / loss is affected by these evaluation indicators.
（総合損益を分解する効果）
投資商品により得られている利益が未実現利益なのか確定利益なのか（一番おおざっぱな評価方法）は勿論、現金比率が損益に与える影響、利益が利益を呼ぶ複利効果等を検証し、回転力、勝ちの利益率、負けの損失率等を総合的に見ることにより、どこに問題が多いのかを見極め、重点的に改善した方がよい点を総合的に評価でき、診断が可能になる。
(Effect of decomposing total profit and loss)
Whether the profit obtained from the investment product is unrealized profit or fixed profit (the most rough evaluation method), of course, the effect of the cash ratio on profit and loss, the compound profit effect that profit calls for profit, etc. are verified and turned. By comprehensively looking at the power, the profit rate of winning, the loss rate of losing, etc., it is possible to identify where there are many problems and comprehensively evaluate the points that should be improved with priority, and diagnosis becomes possible.
例えば、売買損益は大きく、勝ち利益率は高く、負け損失率は低く抑えられているが、未実現損失が大きく膨らんでいる場合。未実現損失に大きな問題点があり、改善点があるため、そこを重点的により詳細に評価する必要があるなどは一例である。 For example, when the trading profit / loss is large, the winning profit margin is high, and the losing loss ratio is kept low, but the unrealized loss is greatly inflated. There is a big problem with unrealized loss, and there are improvements, so it is an example that it is necessary to focus and evaluate them in more detail.
例えば、含み利益は大きく、厳選した銘柄を良いタイミングで買っており、勝ち利益率（未実現利益率）は高いが、含み損を抱えた銘柄も数多く残っており、回転が全く効いていない場合は、売買損益を作っていき（損切りなど）、資金効率を高め、回転力を上げていけばよりよい結果が出て行く可能性が高い為、その必要性を伝える。 For example, if the unrealized profit is large, you buy carefully selected stocks at a good timing, and the winning profit margin (unrealized profit margin) is high, but there are still many stocks with unrealized losses, and the turnover is not working at all. , Make profits and losses (stop-loss insurance, etc.), increase the efficiency of funds, and increase the rate of return, because there is a high possibility that better results will be obtained, so convey the necessity.
（含み損益）
含み損益は、未実現の損益のことを指し、未だに反対売買を行っていない商品の購入代金（空売りの場合、売却代金。以下、同様）から計算される未実現損益である。含み損益は、通常、時価により計算される商品の評価額と、当該商品の購入代金との差分をいう。
(Unrealized gain / loss)
Unrealized gains / losses refer to unrealized gains / losses, which are unrealized gains / losses calculated from the purchase price of products that have not yet been traded in the opposite direction (in the case of short sales, the sale price; the same applies hereinafter). Unrealized gain or loss usually refers to the difference between the valuation price of a product calculated by the market price and the purchase price of the product.
（用語の定義）
勝ち利益は、まだ実現していない、または、確定していない未実現利益を指す。
(Definition of terms)
Winning profit refers to unrealized profit that has not yet been realized or has not been determined.
勝ち利益率は、未実現利益率であり、「勝ち利益÷勝ちの購入代金」で算出される。勝ちの購入代金は、含み損益を構成する購入代金（すなわち、反対売買を行っていない商品の購入代金）のうち、含み益を構成する購入代金のことである。 The winning profit margin is the unrealized profit margin, and is calculated by "winning profit ÷ winning purchase price". The winning purchase price is the purchase price that constitutes the unrealized gain among the purchase price that constitutes the unrealized gain or loss (that is, the purchase price of the product that is not traded in the opposite direction).
負け損失は、まだ実現していない、または、確定していない未実現損失を指す。 Losing loss refers to unrealized loss that has not yet been realized or has not been determined.
負け損失率は、未実現損失率であり、「負け損失÷負けの購入代金」で算出される。負けの購入代金は、含み損益を構成する購入代金のうち、含み損を構成する購入代金である。 The losing loss rate is the unrealized loss rate, and is calculated by "losing loss ÷ losing purchase price". The losing purchase price is the purchase price that constitutes the unrealized loss among the purchase prices that constitute the unrealized gain or loss.
現金比率は、購入可能金額（元本＋売買損益＋入出金）のうち、現金として残っている金額の比率のことを指す。入出金は、元本投入以降に入出金して増減した現金である。「１－現金比率」は、購入可能金額のうち、商品の保有代金の比率を意味する。 The cash ratio refers to the ratio of the amount remaining as cash out of the purchaseable amount (principal + trading profit / loss + deposit / withdrawal). Deposits and withdrawals are cash that has been increased or decreased by deposits and withdrawals since the principal was put in. "1-Cash ratio" means the ratio of the holding price of the product to the purchaseable amount.
購入勝ちウェイトは、購入代金のうち、含み益を構成する購入代金の比率である。従って、「１－購入勝ちウェイト」は、購入代金のうち、含み損を構成する購入代金の比率を意味する。 The purchase win weight is the ratio of the purchase price that constitutes the unrealized gain to the purchase price. Therefore, "1-purchase winning weight" means the ratio of the purchase price constituting the unrealized loss to the purchase price.
含み損益は、図１３の計算式に表現されるとおり、現金比率、売買損益、購入勝ちウェイト、勝ち収益率（未実現利益率）、負け損失率（未実現損失率）等で構成される。 As expressed in the formula of FIG. 13, the unrealized profit / loss is composed of a cash ratio, a trading profit / loss, a purchase win weight, a winning rate of return (unrealized profit rate), a losing loss rate (unrealized loss rate), and the like.
上記に説明した売買損益だけでなく、含み損益、および、総合損益に関しても、段階的に評価することができる。 Not only the trading profit / loss explained above, but also the unrealized profit / loss and the total profit / loss can be evaluated step by step.
（含み損益合計の評価に関する具体例）
アドバイス生成部３２１は、含み損益合計を評価する。
(Specific example regarding evaluation of total unrealized gains / losses)
The
基本数値には、
・元本
・含み損益合計
・未売却銘柄（または未買い戻し銘柄）の購入代金
・未売却銘柄（または未買い戻し銘柄）の現在評価額
・経過日数
・保有銘柄の勝ちの数
・保有銘柄の勝ちの場合の未実現利益合計
・保有銘柄の勝ちの購入代金
・保有銘柄の負けの数
・保有銘柄の負けの場合の損失合計
・保有銘柄の負けの売買代金
・購入回数
・保有銘柄数
・平均保有日数
等がある。
The basic numbers are
・ Principal ・ Total unrealized gains / losses ・ Purchase price of unsold stocks (or unsold stocks) ・ Current valuation amount of unsold stocks (or unrepurchased stocks) ・ Elapsed days ・ Number of winning stocks held ・ Winning stocks held Total unrealized profit in case ・ Winning purchase price of owned stock ・ Number of lost stocks held ・ Total loss in case of losing owned stock ・ Trading price of losing stock held ・ Number of purchases ・ Number of stocks held ・ Average number of days held And so on.
評価指標には、
・回転力
・元本増殖率（＝（購入代金＋現金）÷（元本＋入出金））
・年率元本増殖率（＝元本増殖率÷経過年数）
・平均保有日数
・損益率（＝含み損益合計÷購入代金合計）
・勝率（＝勝ちの回数÷購入回数）
・１回あたりの勝ちの利益（＝勝ちの場合の利益÷勝ちの回数）
・勝ちの場合の利益率（＝勝ちの場合の利益÷勝ちの場合の購入代金）
・銘柄占有率
・勝ち銘柄の占有率
・負け銘柄の占有率
・損益構成比（銘柄別）
・平均騰落率（年率換算）
・含み損益ウェイト
・売買損益ウェイト
・日経平均騰落率
等がある。
The evaluation index is
・ Rotational power / principal growth rate (= (purchase price + cash) ÷ (principal + deposit / withdrawal))
・ Annual rate of principal growth rate (= principal growth rate ÷ elapsed years)
・ Average number of days held ・ Profit / loss ratio (= total unrealized profit / loss ÷ total purchase price)
・ Win rate (= number of wins ÷ number of purchases)
・ Profit per win (= profit in case of win ÷ number of wins)
・ Profit margin in case of winning (= profit in case of winning ÷ purchase price in case of winning)
・ Stock occupancy rate ・ Winning stock occupancy rate ・ Losing stock occupancy rate ・ Profit / loss composition ratio (by brand)
・ Average rate of increase / decrease (annual conversion)
・ There are unrealized gain / loss weights, trading gain / loss weights, Nikkei average rate of increase / decrease, etc.
（含み損益の評価数値の詳細度）
図１３に示すように、含み損益は、例えば、詳細度の異なる、５段階の評価数値によって評価可能である。
(Detail level of evaluation value of unrealized gain / loss)
As shown in FIG. 13, the unrealized gain / loss can be evaluated by, for example, five-step evaluation values having different degrees of detail.
詳細度１の関数は、売買履歴を含む計算式で表される。すなわち、サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、含み損益に関する評価指標として、基本数値から売買損益を含む評価指標を算出し、算出した評価指標を示す情報を生成してもよい。
The function of the degree of
詳細度２の関数は、売買利益、勝ち収益率（未実現利益率）、または、負け損失率（未実現損失率）を含む計算式で表される。すなわち、サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、含み損益に関する評価指標として、基本数値から売買損益と、勝ち利益率または負け損失率とを含む評価指標を算出し、算出した評価指標を示す情報を生成してもよい。
The function of the degree of
詳細度３の関数は、売買利益、現金比率、勝ち収益率（未実現利益率）、または、負け損失率（未実現損失率）を含む計算式で表される。すなわち、サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、含み損益に関する評価指標として、基本数値から売買損益と、勝ち利益率または負け損失率と、現金比率とを含む評価指標を算出し、算出した評価指標を示す情報を生成してもよい。
The function of the degree of
詳細度４の関数は、購入勝ちウェイト、元本、売買損益、現金比率、勝ち収益率（未実現利益率）、および、負け損失率（未実現損失率）を含む計算式で表される。すなわち、サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、含み損益に関する評価指標として、基本数値から売買損益と、勝ち利益率または負け損失率と、現金比率と、購入勝ちウェイトとを含む評価指標を算出し、算出した評価指標を示す情報を生成してもよい。
The function of the degree of
詳細度５の計算式は、以下に示す通りである。
The calculation formula of the degree of
含み損益＝購入勝ちウェイト×（１－現金比率）×（元本＋売買損益）×勝ち収益率＋（１－購入勝ちウェイト）×（１－現金比率）×（元本＋売買損益）×負け損失率
元本を投じた後に入出金がある場合の、詳細度５の計算式は、以下に示す通りである。
Unrealized gain / loss = Purchase win weight x (1-Cash ratio) x (Principal + Trading profit / loss) x Winning rate of return + (1-Purchase winning weight) x (1-Cash ratio) x (Principal + Trading profit / loss) x Loss Loss rate The formula for calculating the degree of
含み損益＝購入勝ちウェイト×（１－現金比率）×（元本＋売買損益＋入出金）×勝ち収益率＋（１－購入勝ちウェイト）×（１－現金比率）×（元本＋売買損益＋入出金）×負け損失率
ただし、勝ち収益率は未実現利益率であり、負け損失率は未実現損失率である。
Unrealized gain / loss = Purchase win weight x (1-Cash ratio) x (Principal + Trading profit / loss + Deposit / withdrawal) x Winning rate of return + (1-Purchase winning weight) x (1-Cash ratio) x (Principal + Trading profit / loss) + Deposit / withdrawal) x Loss loss rate However, the winning rate of return is the unrealized profit rate, and the losing loss rate is the unrealized loss rate.
すなわち、サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、含み損益に関する評価指標として、基本数値から売買損益と、勝ち利益率または負け損失率と、現金比率と、購入勝ちウェイトと、元本とを含む評価指標を算出し、算出した評価指標を示す情報を生成してもよい。
That is, in the
さらに、詳細度に応じた評価の後、それぞれ、どの指標に大きい問題があるかを診断して、問題の大きい指標から改善することを示すアドバイスを生成する。すなわち、サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、含み損益に関する複数の評価指標のうち、評価の低い指標を示す情報を優先して生成してもよい。
In addition, after evaluation according to the degree of detail, each index diagnoses which index has a major problem and generates advice indicating improvement from the index with the largest problem. That is, in the
さらに、アドバイス生成部３２１は、上記総合損益または上記含み損益に関する評価指標を用いて、診断、ランキング、比較、または、アドバイスを示す情報を生成してもよい。例えば、評価指標の算出によって、各種評価が可能になるので、その評価指標に関して、他の商品と比較し、比較結果を、上記診断、ランキング、比較、アドバイスに含めてもよい。
Further, the
（保有商品の評価、診断、アドバイス）
サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、基本数値から購入代金合計（購入代金）と、商品評価金額と、ベンチマーク評価金額とを算出し、当該購入代金合計と、当該商品評価金額と、当該ベンチマーク評価金額とを比較して、その比較結果に応じた、資産状況に関する診断、または、アドバイスを示す情報を生成してもよい。
(Evaluation, diagnosis, advice of owned products)
In the
図１４は、本実施形態に係る保有商品の評価指標の例を示す図である。 FIG. 14 is a diagram showing an example of an evaluation index of a owned product according to the present embodiment.
アドバイス生成部３２１が、ユーザが保有している商品、すなわち、購入（空売りの場合、売却）後に反対売買をしていない商品の資産状況を評価する手順を、以下に示す。以下の手順により、保有商品の総合的な評価を行うことができる。
The procedure for the
（Ｓ１）アドバイス生成部３２１は、各保有商品の「購入代金×当該商品の騰落率」を算出する。商品の騰落率は、購入時から現在までの騰落率である。アドバイス生成部３２１は、商品の騰落率を、以下の式１により算出する。
(S1) The
商品の騰落率 ＝（現在の評価金額－購入金額）／購入金額×１００［％］・・・式１
（Ｓ２）アドバイス生成部３２１は、各保有商品の「購入代金×当該商品の騰落率」を合計する。当該合計金額を商品評価金額とする。商品評価金額は、各保有商品に関する現在の評価金額の合計を示す。
Product price increase / decrease rate = (current evaluation amount-purchase amount) / purchase amount x 100 [%] ...
(S2) The
（Ｓ３）アドバイス生成部３２１は、各保有商品の「買い推奨金額×ベンチマーク騰落率」を算出する。ベンチマーク騰落率は、買い推奨時から現在までの騰落率である。ベンチマークは、日経平均、ＴＯＰＩＸ等に限られることなく、専用のソフトウェアによる評価額、ある特定の銘柄の株価等であってもよい。アドバイス生成部３２１は、ベンチマーク騰落率を、以下の式１により算出する。
(S3) The
ベンチマーク騰落率 ＝（現在のベンチマーク－買い推奨時のベンチマーク）／買い推奨時のベンチマーク×１００［％］・・・式２
（Ｓ４）アドバイス生成部３２１は、各保有商品の「買い推奨金額×ベンチマーク騰落率」を合計する。当該合計金額をベンチマーク評価金額とする。ベンチマーク評価金額は、ベンチマークに連動する商品を同じ代金で購入したと仮定した場合の、当該商品に関する現在の評価金額の合計を示す。
Benchmark rate of increase / decrease = (Current benchmark-Benchmark at the time of recommended buying) / Benchmark at the time of recommended buying x 100 [%] ...
(S4) The
（Ｓ５）アドバイス生成部３２１は、購入代金合計と、商品評価金額と、ベンチマーク評価金額とを比較して、その比較結果に応じた、資産状況に関する診断、または、アドバイスを示す情報を生成する。購入代金合計は、各保有商品に関する購入代金の合計を示す。
(S5) The
これにより、例えば、商品評価金額がベンチマーク評価金額を上回った場合、どれだけの金額が上回っているかを評価できる。商品評価金額がベンチマーク評価金額を下回っている場合、どれだけ下回っているかを評価できる。ベンチマークが日経平均の場合、日経２２５インデックス型商品の運用を行った方が実際の運用商品よりも結果がよいと推測できるので、銘柄の選定に問題があることを診断できる。
Thereby, for example, when the product evaluation amount exceeds the benchmark evaluation amount, it is possible to evaluate how much the amount exceeds the benchmark evaluation amount. If the product valuation price is below the benchmark valuation price, you can evaluate how much it is below the benchmark valuation price. When the benchmark is the
また、ベンチマーク評価額が商品評価額を上回っている場合であっても、当該期間において、より良いパフォーマンスを得られている投資対象も数多く存在するので、そのパフォーマンスを示すことで、より良いパフォーマンスを得るためのヒントやアドバイスを提供することができる。例えば、銘柄Ｂを当該期間だけ保有していれば、保有銘柄Ａの３倍のパフォーマンスを得られた等が、ヒントやアドバイスの好例となる。 In addition, even if the benchmark valuation exceeds the product valuation, there are many investment targets that have obtained better performance during the period, so by showing that performance, better performance can be achieved. Can provide tips and advice to get. For example, if the stock B is held for the relevant period, the performance of the stock B is three times higher than that of the stock A, which is a good example of hints and advice.
（保有商品のパターン分類）
図１５は、本実施形態に係る保有商品のパターンの例を示す図である。
(Pattern classification of owned products)
FIG. 15 is a diagram showing an example of a pattern of owned products according to the present embodiment.
サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、売買データから未反対売買データを取得し、当該未反対売買データを、保有されている投資商品の現値、買値、騰落率、および、ベンチマークの騰落率に応じたパターンに分類し、当該パターンごとの購入代金または商品評価金額を当該未反対売買データから算出し、当該パターンごとの購入代金または商品評価金額の比率に応じた、資産状況に関する診断、または、アドバイスを示す情報を生成してもよい。
In the
まず、アドバイス生成部３２１は、各保有商品のパターン分類を行う。アドバイス生成部３２１は、ユーザの保有商品を、以下の４パターンに分類する。すなわち、勝ちパターン１は、現在値が買値よりも大きく、かつ、当該銘柄の騰落率がベンチマーク騰落率よりも大きいものである。勝ちパターン２は、現在値が買値よりも大きく、かつ、当該銘柄の騰落率がベンチマーク騰落率未満であるものである。負けパターン１は、現在値が買値未満であり、かつ、当該銘柄の騰落率がベンチマーク騰落率よりも大きいものである。負けパターン２は、現在値が買値未満であり、かつ、当該銘柄の騰落率がベンチマーク騰落率未満であるものである。
First, the
次に、アドバイス生成部３２１は、上記の４パターンごとに購入代金合計または商品評価金額を算出し、４パターン合計に対する各パターンの金額の比率を算出し、各パターンの比率、または、どのパターンの金額が最も大きいかに応じて診断、または、アドバイスを生成する。
Next, the
例えば、勝ちパターン１が７０％で、勝ちパターン２が３０％の場合、アドバイス生成部３２１は、「平均を上回っており、買う銘柄も買いタイミングも良好」という診断、「あとは、どれだけ上回っているかの指標を参照のこと」というアドバイスを生成する。
For example, when the winning
また、勝ちパターン２が８０％で、勝ちパターン１が１０％、負けパターン１が１０％の場合、アドバイス生成部３２１は、「利益は出ているが、ベンチマークを上回っていない。」という診断、「改善の余地が大きい。平均を上回るような成果を目指したい」というアドバイスを生成する。
Further, when the winning
また、負けパターン１が８０％を占める場合、アドバイス生成部３２１は、「損をしてしまってはいるが、ベンチマークが下がっているからである。その割には、損は小さく抑えられている。」のようにベンチマークが下がるのに伴って損をしているという診断、「ただし、それでも損失を計上していることには変わらず、早めにロスカットするなどして、該当銘柄を長く保有し続けないことが大事である」のように早めの損切りを勧めるアドバイスを生成する。
Further, when the losing
また、負けパターン２が９０％を占める場合「含み損が大きく足を引っ張っている。」という診断、「買いタイミングおよび銘柄の選択の、両方の改善をお勧めする。損切りの技術も重要で、銘柄の選択、買いタイミングのみならず、失敗したときの損切りを早期に習得したい」というアドバイスを生成する。
In addition, when the
（含み損益を評価する効果）
含み損益の構成要素に売買損益を含ませて評価対象に加えることにより、次に示す効果を奏する。
(Effect of evaluating unrealized gains / losses)
The following effects can be achieved by including trading profit / loss in the components of unrealized profit / loss and adding it to the evaluation target.
まず、含み損益は既に確定した損失および利益（売買損益）に大きく左右され、確定利益が大きく得られていれば購入代金が増加する。これによれば、売買利益が大きい場合には、同じ利益率でも、より大きな利益が得られる効果がある。逆に、売買損益がマイナスになると、購入代金が減少するので、同じ利益率でも、より利益が小さくなる。 First, the unrealized profit / loss is greatly affected by the already fixed loss and profit (trading profit / loss), and if the fixed profit is large, the purchase price will increase. According to this, when the trading profit is large, there is an effect that a larger profit can be obtained even with the same rate of return. On the contrary, when the trading profit / loss becomes negative, the purchase price decreases, so that the profit becomes smaller even with the same rate of return.
（元本＋売買損益）÷元本、または、（元本＋売買損益＋入出金）÷（元本＋入出金）は、元本が売買損益によってどれだけ増えているかを示す、一つの指標である。含み損益を構成する要素の一つである購入金額は、（元本＋売買損益－現金残高）などによって表されるから、これらの指標が含み損益を大きく左右する要素になる。 (Principal + trading profit / loss) ÷ principal or (principal + trading profit / loss + deposit / withdrawal) ÷ (principal + trading profit / loss) is one index showing how much the principal is increased by trading profit / loss. Is. Since the purchase price, which is one of the factors that make up the unrealized gain / loss, is expressed by (principal + trading profit / loss-cash balance), these indicators are the factors that greatly influence the unrealized gain / loss.
上記によれば、売買損益の増減が含み損益に大きな影響を与えることを明らかにしたことにより、投資損益の評価診断に、いわゆる複利効果が明確になり数値化が可能になる。 According to the above, by clarifying that the increase or decrease in trading profit or loss has a large effect on profit or loss, the so-called compound interest effect becomes clear and quantifiable in the evaluation and diagnosis of investment profit or loss.
また、購入勝ちウェイトや現金比率は重要な評価指標であり、保有商品の中で購入勝ちウェイトを高めることが重要である。そして、売買損益と同様、勝ち収益率（未実現利益率）と、負け損失率（未実現損失率）との差をどれだけ大きくするかも重要であり、評価の対象に加えられる。これにより、同じ含み損益であっても、多面的な評価、診断ができる。 In addition, the purchase win weight and the cash ratio are important evaluation indicators, and it is important to increase the purchase win weight among the owned products. As with trading profit and loss, it is also important how large the difference between the winning rate of return (unrealized rate of return) and the losing loss rate (unrealized loss rate) is, and it is added to the evaluation target. As a result, even if the unrealized gains and losses are the same, multifaceted evaluation and diagnosis can be performed.
また、現金比率が高すぎれば、機会損失が発生し、本来得られたであろう含み益も概算でき、これらも評価対象として重要な要素になる。「現金×含み損益率」で機会損失を計算可能である。また、勝ち収益率（未実現利益率）、負け損失率（未実現損失率）、および、その差額は、含み損益の管理には重要な要素であり、評価対象にする。未実現損失を多く抱え込んで、売買損益を上回る場合は、やはり問題が大きく、先ずは改善すべき点となる。 In addition, if the cash ratio is too high, opportunity loss will occur and the unrealized gain that would have been originally obtained can be estimated, which is also an important factor for evaluation. Opportunity loss can be calculated by "cash x unrealized profit / loss ratio". In addition, the winning rate of return (unrealized rate of return), the losing loss rate (unrealized loss rate), and the difference between them are important factors for managing unrealized gains and losses and are subject to evaluation. If you have a lot of unrealized losses and exceed the trading profit and loss, the problem is still big and you should improve it first.
例えば、勝ち利益率を高める方法と、負け損失率（未実現損失率）を低める方法とを会得することが重要になるなど、多面的な評価が可能になる。 For example, it is important to learn how to increase the winning profit margin and how to reduce the losing loss rate (unrealized loss rate), which enables multifaceted evaluation.
これらの評価数値を元にして、診断することができる。そして、他との比較や平均との比較など、各種比較が可能になる。順位付けが可能となり、ランキングも可能になる。その結果、評価診断比較ランキングを元にしたアドバイスが可能になる。 Diagnosis can be made based on these evaluation values. Then, various comparisons such as comparison with others and comparison with the average become possible. Ranking is possible, and ranking is also possible. As a result, it becomes possible to give advice based on the evaluation / diagnosis / comparison ranking.
〔実施形態２〕
本発明の実施形態２について、以下に説明する。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、その説明を繰り返さない。
[Embodiment 2]
The second embodiment of the present invention will be described below. For convenience of explanation, the same reference numerals are given to the members having the same functions as the members described in the first embodiment, and the description thereof will not be repeated.
本実施形態では、実際の売買への評価だけではなく、ユーザが過去の実際の株価やイベントに基づいて仮想の売買（シミュレーション）を行い、サーバ３のアドバイス生成部３２１は、その仮想の売買に関して評価を行う。すなわち、実際の売買データの場合とは異なり、ユーザは、端末２に表示される設問に解答する形式により、過去の株価やイベントに応じて売買の判断を行う。そして、ユーザの、個々の判断に応じて、アドバイス生成部３２１による、売買や損益に対する評価が分岐していく。
In the present embodiment, not only the evaluation of the actual trading but also the user performs a virtual trading (simulation) based on the past actual stock price and the event, and the
詳細には、サーバ３は、過去における投資商品の仮想売買に関する情報を生成する。サーバ３において、アドバイス生成部３２１は、仮想売買の開始時期、ならびに、当該開始時期において仮定した投資商品および現金の保有状況を含む初期条件を取得する。そして、アドバイス生成部３２１は、当該初期条件を用いて、開始時期以降に発生したイベントの日付、ならびに、投資商品の売買に関する設問および選択肢を含む、２以上の設問画面を順次生成する。
Specifically, the
また、設問画面には、イベントがさらに含まれてもよい。 In addition, the question screen may further include an event.
また、設問画面には、イベントの日付における投資商品および現金を含む保有資産の評価金額がさらに含まれてもよい。 In addition, the question screen may further include the valuation amount of the investment product and the assets held including cash on the date of the event.
また、アドバイス生成部３２１は、最初のイベントの日付における、各投資商品の評価金額を１００とし、２回目以降の上記イベントの日付における、各投資商品の評価金額を１００に対する指数で算出してもよい。
Further, the
図１６は、本実施形態に係る株式投資シミュレーション（仮想売買）の初期画面の例を示す図である。図１６に示すように、端末２は、株式投資シミュレーションの初期画面を表示する。ユーザが初期画面に表示された「はじめる」ボタンをクリックすると、端末２は、株式投資シミュレーションを開始する。
FIG. 16 is a diagram showing an example of an initial screen of a stock investment simulation (virtual trade) according to the present embodiment. As shown in FIG. 16, the
図１７は、本実施形態に係る株式投資シミュレーションの設問画面の例を示す図である。図１７に示すように、端末２は、株式投資シミュレーションの設問画面を表示する。設問画面には、イベント、日付、設問、ヒント、経過時間、保有資産、および、選択肢が表示される。イベントは、そのときに発生しているでき事を示す。日付は、イベントが発生した日付を示す。設問は、ユーザに対する問題を示す。ヒントは、イベントとは異なる、投資に関する詳細なアドバイス等を示す。経過時間は、株式投資シミュレーションを開始してから経過した時間を示す。保有資産は、ユーザが現在保有する資産額を示す。選択肢は、設問に対して４個あり、例えば、Ａ．Ｊ社株の売却、Ｂ．Ｊ社株の保持、Ｃ．Ｊ社株からＫ社株に乗り換える、Ｄ．Ｊ社株からＬ社株に乗り換える、が列挙される。
FIG. 17 is a diagram showing an example of a question screen of the stock investment simulation according to the present embodiment. As shown in FIG. 17, the
以下に、プロセスについて説明する。プロセスには、初期条件、設問１、および、結果レポートが含まれている。
The process will be described below. The process includes initial conditions,
（初期条件）
初期条件には、日付、保有状況（銘柄名と株数、現金）、初期評価額が含まれている。初期評価額は、株および現金を含む全資産の評価額である。初期条件は、サーバ３がデフォルトの条件を保持していてもよいし、ユーザにより設定されてもよい。
(Initial condition)
The initial conditions include the date, holding status (stock name and number of shares, cash), and initial valuation. The initial valuation is the valuation of all assets, including stocks and cash. The initial conditions may be set by the user or the
以下に、初期条件の具体例を示す。
・日付０を株式投資シミュレーションの起点と定義する。
・保有銘柄４銘柄（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ）のケース
・Ａ銘柄の株数はａ１株、Ｂ銘柄はｂ１株、Ｃ銘柄はｃ１株、Ｄ銘柄はｄ１株とする。
・初期評価額α（例えば、４００万円）
実際の株数で換算してもよいし、株式投資シミュレーションを開始する時点における各銘柄の評価額を指数化して、１００としてもよい。なお、ユーザは、現金だけ保有した状態で株式投資シミュレーションを開始してもよいし、所定の比率で現金および株の両方を保有していてもよい。
A specific example of the initial conditions is shown below.
-Define
-Case of 4 holdings (A, B, C, D) -The number of shares of A is a1 shares, B is b1 shares, C is c1 shares, and D is d1 shares.
・ Initial evaluation value α (for example, 4 million yen)
It may be converted by the actual number of shares, or the valuation amount of each stock at the time of starting the stock investment simulation may be indexed to 100. The user may start the stock investment simulation with only cash held, or may hold both cash and stocks at a predetermined ratio.
図１８は、本実施形態に係る株式投資シミュレーションにおける株価の推移を示す図である。図１８には、各イベントの日付における、実際株価と、シミュレーション株価とが示されている。実際株価は、文字通り実際の株価である。シミュレーション株価は、指数で表した株価であり、２０１６／６／２３における各銘柄の株価を１００として、それより後は、各銘柄の株価を１００に対する指数で表す。 FIG. 18 is a diagram showing a transition of a stock price in a stock investment simulation according to the present embodiment. FIG. 18 shows the actual stock price and the simulated stock price on the date of each event. The actual stock price is literally the actual stock price. The simulated stock price is a stock price represented by an index, and the stock price of each stock on June 23, 2016 is set to 100, and after that, the stock price of each stock is represented by an index to 100.
図１９は、本実施形態に係る株式投資シミュレーションにおける各設問の分岐ごとの評価額の推移を示す図である。２０１６／６／２３における各銘柄の評価額を、最初の基準指数である１００としている。また、２０１６／１１／９における設問２の分岐時の各銘柄の評価額を、ある銘柄の評価額であって、１００に対する指数である９１としている。これらは、その後の評価額推移を見て、そのときにどの銘柄を買うべきだったか等の評価をし易くするものである。
FIG. 19 is a diagram showing changes in the valuation amount for each branch of each question in the stock investment simulation according to the present embodiment. The valuation amount of each issue on June 23, 2016 is set to 100, which is the first reference index. Further, the valuation amount of each issue at the time of branching of
例えば、Ｇ社からＥ社に銘柄を入れ替えた場合、実際には現金が余る形となる。これでは複雑になるため、売却代金を全てＥ社に乗り換えたと仮定する。従って、２０１６／１１／９において、Ｅ社の評価額が９１になる。実際には、現金が余ったことにすると、評価額である９１はＥ社８０および現金１１の内訳になる。評価額が９１というのは、現金が０と仮定したケースであるが、よりリアルに行うのであれば、現金が余るケースを想定することも可能である。
For example, when a brand is replaced from company G to company E, cash is actually left over. This would be complicated, so it is assumed that all the sale price has been transferred to Company E. Therefore, on November 9, 2016, the evaluation value of Company E will be 91. Actually, if cash is left over, the
上述のケースは売却資金を全て購入資金に充てるケースを想定しているが、単位株の関係上、実際には現金が余るケースがより現実的なケースである。その場合は、銘柄入替時に現金残高が動くケースであり、そのようなケースも表示可能である。 The above case assumes that all the proceeds from the sale will be used to fund the purchase, but due to the unit stock, the case where cash is actually surplus is a more realistic case. In that case, the cash balance moves when the issue is replaced, and such a case can also be displayed.
以下に、各設問について説明する。なお、各設問（設問１～設問５）に関する日付は、それぞれ、２０１６／６／２３、２０１６／１１／９、２０１６／１２／７、２０１６／１２／２７、２０１８／２／９である。
Each question will be explained below. The dates for each question (
（設問１）
・日付１（２０１６／６／２３）
・評価額β（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ各銘柄の日付１時点における株価で計算した評価額合計）
・Ａ銘柄の状況説明と選択肢の提示
・相場全体の状況や判断を必要とする銘柄のその日の状況説明
・４ケースの選択肢
銘柄保有の場合は、Ａ銘柄の売却、Ａ銘柄の保有維持、Ｅ銘柄への乗り換え、および、Ｆ銘柄への乗り換えが一例である。現金だけで株式投資シミュレーションを開始する場合には、Ａ銘柄の購入や現金保持、他銘柄購入などが選択肢の例となる。
(Question 1)
・ Date 1 (2016/6/23)
・ Valuation value β (total valuation amount calculated based on the stock price of each stock A, B, C, D as of date 1)
・ Explanation of the status of issue A and presentation of options ・ Explanation of the status of the entire market and the status of issues that require judgment on that day ・ 4 case options In the case of holding an issue, selling issue A, maintaining ownership of issue A, E One example is switching to a brand and switching to an F brand. When starting a stock investment simulation using only cash, purchase of stock A, cash holding, purchase of other stocks, etc. are examples of options.
（設問２）
・日付２（２０１６／１１／９）
・保有
・Ｂ銘柄の状況説明と選択肢の提示
・４ケースの選択肢（Ｂ銘柄の売却、Ｂ銘柄の保有、Ｇ銘柄への乗り換え、Ｈ銘柄への乗り換え）
（設問３）
・日付３（２０１６／１２／７）
・Ｃ銘柄の状況説明と選択肢の提示
・４ケースの選択肢（Ｃ銘柄の売却、Ｃ銘柄の保有、Ｉ銘柄への乗り換え、Ｊ銘柄への乗り換え）
（設問４）
・日付４（２０１６／１２／２７）
・Ｄ銘柄の状況説明と選択肢の提示
・４ケースの選択肢（Ｄ銘柄の売却、Ｄ銘柄の保有、Ｋ銘柄への乗り換え、Ｌ銘柄への乗り換え）
（設問５）
・日付５（２０１８／２／９）
・２ケースの選択肢（保有銘柄の売却、保有銘柄の売却見送り）
設問１～５への回答に応じて、４×４×４×４×２＝５１２通りの評価額が算出される。
(Question 2)
・ Date 2 (2016/11/9)
・ Holding ・ Explanation of the status of B brand and presentation of options ・ 4 case options (Sale of B brand, holding of B brand, transfer to G brand, transfer to H brand)
(Question 3)
・ Date 3 (2016/12/7)
・ Explanation of the status of C brand and presentation of options ・ 4 case options (Sale of C brand, holding of C brand, transfer to I brand, transfer to J brand)
(Question 4)
・ Date 4 (2016/12/27)
・ Explanation of the status of D brand and presentation of options ・ 4 case options (Sale of D brand, holding of D brand, transfer to K brand, transfer to L brand)
(Question 5)
・ Date 5 (February 9, 2018)
・ Two-case options (sale of owned stocks, postponement of sale of owned stocks)
According to the answers to
各日付の各銘柄の株価を、１Ａは「設問１の日付のＡ銘柄の終値」とし、２Ｃは「設問２の日付のＣ銘柄の終値」とし、以下同様である。なお、株式投資シミュレーション開始時の株価は、０Ａ、０Ｂ、０Ｃ、０Ｄとする。
The stock price of each stock on each date is 1A as "the closing price of stock A on the date of
アドバイス生成部３２１は、各銘柄の開始時点における指数を１００とした場合、全てのパターンの評価額（指数ベース）を算出する。
The
まず、アドバイス生成部３２１は、設問１の日付１時点における４通りの評価額を、以下のように算出する。
First, the
（１）Ａ銘柄を売却したケース
１Ａ×ａ１（現金）、１Ｂ×ｂ１、１Ｃ×ｃ１、１Ｄ×ｄ１の合計。または、指数ベースであれば、１００×１Ａ／０Ａ、１００×１Ｂ／０Ｂ、１００×１Ｃ／０Ｃ、１００×１Ｄ／０Ｄの合計。
(1) Case where A brand is sold Total of 1A x a1 (cash), 1B x b1, 1C x c1, 1D x d1. Or, if it is an index base, it is the total of 100 × 1A / 0A, 100 × 1B / 0B, 100 × 1C / 0C, and 100 × 1D / 0D.
（２）Ａ銘柄を保有し続けたケース
１Ａ×ａ１（Ａ銘柄）、１Ｂ×ｂ１（Ｂ銘柄）、１Ｃ×ｃ１（Ｃ銘柄）、１Ｄ×ｄ１（Ｄ銘柄）の合計。
(2) Case of continuing to hold A brand The total of 1A x a1 (A brand), 1B x b1 (B brand), 1C x c1 (C brand), and 1D x d1 (D brand).
（３）Ａ銘柄からＥ銘柄に乗り換えたケース
１Ｅ×ｅ１
Ｅ銘柄（１Ａ×ａ１÷１Ｅで算出したＥ銘柄の株数：ｅ１株）
１Ｂ×ｂ１、１Ｃ×ｃ１、１Ｄ×ｄ１の合計。
(3) Case of switching from A brand to E brand 1E × e1
E issue (number of E issue shares calculated by 1A x a1 ÷ 1E: e1 share)
The total of 1B × b1, 1C × c1, and 1D × d1.
（４）Ａ銘柄からＦ銘柄に乗り換えたケース
１Ｆ×ｆ１
Ｆ銘柄（１Ａ×ａ１÷１Ｆで算出したＦ銘柄の株数：ｆ１株）
１Ｂ×ｂ１、１Ｃ×ｃ１、１Ｄ×ｄ１の合計。
(4) Case of switching from A brand to F brand 1F x f1
F issue (number of F issue shares calculated by 1A x a1 ÷ 1F: f1 share)
The total of 1B × b1, 1C × c1, and 1D × d1.
次に、アドバイス生成部３２１は、設問２時点における設問１の分岐する各ケースの評価額を、以下の通り算出する。
Next, the
（１）Ａ銘柄を売却したケース
１Ａ×ａ１（現金）、２Ｂ×ｂ１、２Ｃ×ｃ１、２Ｄ×ｄ１の合計。指数ベースであれば、１００×１Ａ／０Ａ、１００×２Ｂ／０Ｂ、１００×２Ｃ／０Ｃ、１００×２Ｄ／０Ｄの合計。
(1) Case where A brand is sold Total of 1A x a1 (cash), 2B x b1, 2C x c1, and 2D x d1. If it is an index base, it is the total of 100 × 1A / 0A, 100 × 2B / 0B, 100 × 2C / 0C, and 100 × 2D / 0D.
（２）Ａ銘柄を保有し続けたケース
２Ａ×ａ１（Ａ銘柄）、２Ｂ×ｂ１、２Ｃ×ｃ１、２Ｄ×ｄ１の合計。
(2) Case in which A brand continues to be held Total of 2A x a1 (A brand), 2B x b1, 2C x c1, and 2D x d1.
（３）Ｅ銘柄への乗り換え
２Ｅ×ｅ１
Ｅ銘柄（１Ａ×ａ１÷１Ｅで算出したＥ銘柄の株数：ｅ１株）
２Ｂ×ｂ１、２Ｃ×ｃ１、２Ｄ×ｄ１の合計。
(3) Transfer to E brand 2E × e1
E issue (number of E issue shares calculated by 1A x a1 ÷ 1E: e1 share)
The total of 2B × b1, 2C × c1, and 2D × d1.
（４）Ｆ銘柄への乗り換え
２Ｆ×ｆ１
Ｆ銘柄（１Ａ×ａ１÷１ＦでＦ銘柄の株数の算出：ｆ１株）
２Ｂ×ｂ１、２Ｃ×ｃ１、２Ｄ×ｄ１の合計。
(4) Transfer to F brand 2F x f1
F stock (1A x a1 ÷ 1F, calculation of the number of F stocks: f1 stock)
The total of 2B × b1, 2C × c1, and 2D × d1.
以下同様に、アドバイス生成部３２１は、保有銘柄または購入銘柄の株価を、設問３および設問４の日付における株価に設定することにより、各組み合わせによる評価額を算出する。これにより、銘柄の評価額の推移を把握することができる。
Similarly, the
例えば、設問１のケース３の場合、Ａ銘柄からＥ銘柄に乗り換えられるために、その後はＥ銘柄の株価で評価額は推移する。例えば、設問２のケース３の場合、Ｂ銘柄からＧ銘柄に乗り換えられるために、最初はＢ銘柄の株価推移で評価額は推移するが、乗り換え後にはＥ銘柄の株価で評価額は推移する。
For example, in the case of
このように、設問ごとに４通りの評価額の推移が形成される。そのため、この組み合わせ方によって、このケースでは５１２通りの組み合わせがある。すなわち、ユーザが各設問に回答した場合、５１２通りに分岐することになる。 In this way, four types of changes in the valuation amount are formed for each question. Therefore, depending on this combination method, there are 512 combinations in this case. That is, when the user answers each question, it branches in 512 ways.
それぞれ時系列で評価額は推移し、最終的にいくらになったのかの結果も、５１２通りに分岐される。 The valuation amount changes in each time series, and the result of how much it finally became is also branched into 512 ways.
上記によれば、設問１の４ケースの評価額を算出し、その推移を把握することができる。設問２の４ケースの評価額を算出し、その推移を把握することができる。設問１の４ケースの評価額、設問２の４ケースの評価額、設問３の４ケースの評価額、設問４の４ケースの評価額を、各時点における株価を用いて算出することができる。
According to the above, it is possible to calculate the valuation amount of the four cases of
（具体例）
例えば、具体例のケースには、最良シナリオとして、全て３番目の選択で２０１８年２月にリクルート以外の３銘柄は売却したケースがある。評価額は、１００２万円である。
(Concrete example)
For example, in the case of a concrete example, as the best scenario, there is a case where all three stocks other than Recruit were sold in February 2018 with the third choice. The valuation amount is 1.02 million yen.
一方、最悪シナリオとしては、全て４番目の選択をしたケースがある。評価額は、１１２万円である。 On the other hand, as the worst scenario, there is a case where all the fourth choices are made. The valuation amount is 1.12 million yen.
つまり、５１２通りのケースは、この１１２万円から１０２０万円の間に収まる。そして、最終評価額のランキングが算出できる。 In other words, 512 cases fall within the range of 1.12 million yen to 10.2 million yen. Then, the ranking of the final evaluation value can be calculated.
最良シナリオが、勿論１位である。最悪シナリオは、勿論５１２位である。 The best scenario is, of course, number one. The worst scenario is, of course, 512th.
解答結果には、ランキング順位、最終評価額、評価額推移、最終保有株と現金、評価益、含み損益、売買損益、回転力、診断結果、勝率、勝ちの場合の収益率、負けの場合の損失率、評価数値、アドバイス、などの結果を伝える。 The answer results include ranking ranking, final valuation amount, valuation amount transition, final holdings and cash, valuation gain, unrealized profit / loss, trading profit / loss, turning power, diagnosis result, win rate, rate of return in case of win, and case of loss. Communicate results such as loss rate, evaluation value, advice, etc.
（変形例）
日付に応じた選択肢を選択すると、その設問に対する評価額の推移は決定される。だから、評価額を時系列で追うことが可能である。当初は、現金だけで開始してもよい。複利効果を明確にするために、設問で銘柄の入れ替えした銘柄をさらにどうしていくのかというように、設問をさらに分岐させてもよい。あくまでも一例であって、設問が少なくてもよいし、多くてもよい。
(Modification example)
When you select an option according to the date, the transition of the valuation amount for that question is determined. Therefore, it is possible to track the valuation amount in chronological order. Initially, you may start with just cash. In order to clarify the compound interest effect, the question may be further branched, such as what to do with the issue whose issue was replaced in the question. This is just an example, and the number of questions may be small or large.
設問が増えるほど、開きが大きくなり、分岐も増え，組み合わせの数も増えていく。設問における選択肢が増えれば増えるほど、現実と近くなり、組み合わせの数も増えていく。 As the number of questions increases, the opening becomes larger, the number of branches increases, and the number of combinations increases. The more choices you have in a question, the closer it is to reality and the more combinations you have.
同じ日付で複数の銘柄の判断を含ませてもよいし、一部売却などでもよい。空売りやＥＴＦを含めてもよい。 Judgments of multiple stocks may be included on the same date, or some may be sold. Short sales and ETFs may be included.
（ラーニング処理）
評価に応じて、弱点を補強するためにＥラーニング教材に誘導してもよい。例えば、利益確定売りが早く、回転力が高すぎて、売買成果が上がっていない評価の場合、それらに関連する教材をデータベースで照合して、リンクの提供やコンテンツの提供等を通して学習を促す。
(Learning process)
Depending on the evaluation, you may be guided to e-learning materials to reinforce weaknesses. For example, in the case of an evaluation in which profit-taking sales are fast, the turning force is too high, and the trading results are not improved, the teaching materials related to them are collated in the database, and learning is promoted through the provision of links and contents.
アドバイス提示システム１において、評価に応じて、弱点を補強するための学習、理論を学んでもらい、その学習を通して実践を変え売買が変わり評価が変化する仕組みを実行する。
In the
Ｅラーニングには、テストや確認テストを進めないと前に進めない仕組みがある。そのような仕組みと連携させて、弱点を補強して学習を促した上で、再度実践的な売買を行うことで投資成果を上げることをシステムで連動させる。 E-learning has a mechanism that cannot be advanced unless the test and confirmation test are advanced. In cooperation with such a mechanism, after reinforcing weaknesses and encouraging learning, the system will be linked to improve investment results by conducting practical buying and selling again.
上記によれば、ユーザが何を学べばよいのかが分からない、どうすればよくなるのかが分からない場合に、ユーザに学習の道筋を提供することができる。 According to the above, it is possible to provide a learning path to the user when the user does not know what to learn or how to improve.
（実施形態２の効果）
個々の売買の判断によって、どのように成果（評価額）が変化し、どのように評価が分岐し、ランキングが変化していくのかを、ユーザが体感することができる。さらに、ユーザは、個人資産が動的に変化し、投資格差が拡大するプロセスを理解し、体感することができる。すなわち、個々の売買の判断が投資成果に大きく影響することを、ユーザに実感させることができる。
(Effect of Embodiment 2)
The user can experience how the result (evaluation amount) changes, the evaluation diverges, and the ranking changes depending on the individual buying and selling decisions. In addition, users can understand and experience the process of dynamically changing personal assets and widening investment inequality. That is, it is possible to make the user realize that the individual buying and selling decision has a great influence on the investment result.
これにより、ユーザの、資産運用に対する学習の意欲を引き出して、さらに学習の効果を創出することができる。 As a result, it is possible to motivate the user to learn about asset management and further create the effect of learning.
〔実施形態３〕
本発明の実施形態３について、以下に説明する。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、その説明を繰り返さない。
[Embodiment 3]
本実施形態では、アドバイス提示システム１が行う総合診断について説明する。
In this embodiment, the comprehensive diagnosis performed by the
（総合損益および総合診断の定義）
総合損益は、含み損益と売買損益とを合計した損益である。総合診断は、総合損益、含み損益、売買損益等に対する個別診断を組み合わせた診断をいう。
(Definition of total profit and loss and comprehensive diagnosis)
The total profit / loss is the total profit / loss of the unrealized profit / loss and the trading profit / loss. Comprehensive diagnosis refers to a diagnosis that combines individual diagnoses for total profit / loss, unrealized profit / loss, trading profit / loss, etc.
アドバイス生成部３２１は、総合損益、含み損益、および、売買損益に対する個別診断を組み合わせることにより、ユーザの売買状況に対する総合診断を行う。
The
（総合診断の意義）
投資による成果は、実際には、複合的な要因が絡み合っている。勝ち利益率が高いということは、大抵勝った時の回転力は低くなる。逆に、負けの損失率が低いと、回転力は高くなるというように連関している。それらの複合的な要因を総合的に診断することが全体を見ていく上で重要になる。
(Significance of comprehensive diagnosis)
The outcome of an investment is actually a combination of multiple factors. A high rate of return on a win usually means a low turnover when winning. On the contrary, when the loss rate of losing is low, the rotational force is high. Comprehensive diagnosis of these complex factors is important for looking at the whole.
例えば、売買利益が大きければ大きいほど、含み益の構成にも影響を及ぼしており、複利効果が鮮明になる。逆に、売買利益がなければ、いくら含み益率が高くても、思った以上に資金が増えない。勝ち利益率が低くても、回転力が高いことでカバーすることができるなどの例もある。それぞれの要素は、複雑に他に影響を与えている。 For example, the larger the trading profit, the more it affects the composition of unrealized profit, and the compound interest effect becomes clearer. On the contrary, if there is no trading profit, no matter how high the unrealized profit margin is, the funds will not increase more than expected. In some cases, even if the winning profit margin is low, it can be covered by the high rotational force. Each element has a complex influence on the other.
例えば、勝率は低いが、勝ち利益率が高く、負け損失率が低いという複合条件を満たすと、非常によい運用ができている。勝率が低く、勝ち利益率が低く、負け損失率が低く、「勝ち利益率＋負け損失率」がマイナスであれば、数字によって資産は大きく減った運用になっている。他の数字が同じであっても一つの数字が小さいだけで、全く違った診断結果になることからも、総合診断は非常に重要である。 For example, if the combined condition that the winning rate is low, the winning profit rate is high, and the losing loss rate is low, the operation is very good. If the winning rate is low, the winning profit rate is low, the losing loss rate is low, and the "winning profit rate + losing loss rate" is negative, the assets are greatly reduced depending on the numbers. Comprehensive diagnosis is very important because even if the other numbers are the same, even if one number is small, the diagnosis result will be completely different.
（総合診断の効果と具体例）
個別診断の結果だけでは分からなくても、複数の個別診断の結果を組み合わせて総合診断を行うことによって、適格な診断結果が得られるようになる。
(Effects of comprehensive diagnosis and specific examples)
Even if the result of the individual diagnosis is not known, the comprehensive diagnosis can be obtained by combining the results of a plurality of individual diagnoses.
例えば、売買利益に関しては、収益が±０だが、含み益が形成されており、勝った場合は保有期間を長くしており、良い銘柄だけが残っており、悪い銘柄は見切りが早いような場合、売買損益だけの結果を見ても診断を誤る。含み損益の診断や勝ちパターン分析を含めた総合的な判断をして、はじめて適切な診断が下されるのは、一例である。 For example, with regard to trading profit, if the profit is ± 0, but unrealized profit is formed, and if it wins, the holding period is extended, only good stocks remain, and bad stocks are closed early. Even if you look at the result of only the trading profit and loss, the diagnosis is wrong. It is an example that an appropriate diagnosis is made only after making a comprehensive judgment including diagnosis of unrealized profit and loss and analysis of winning patterns.
回転力が高く、保有期間が短く、勝ち利益率および負け損失率も低い場合でも、勝率で稼いで、よい運用ができている人もいる。個別的にはあまりよい診断でなくても、他に突出した部分があれば総合的な診断結果は良好になるのも一つの具体例である。 Even if the turning power is high, the holding period is short, and the winning profit margin and the losing loss ratio are low, there are some people who earn at the winning percentage and are able to operate well. One specific example is that the overall diagnosis result will be good if there are other prominent parts, even if the diagnosis is not very good individually.
これらの具体例は、個別診断結果とは逆の診断結果となり、総合的な診断が必要な理由になる。 These specific examples have the opposite diagnosis results to the individual diagnosis results, which is the reason why a comprehensive diagnosis is necessary.
（総合診断のプロセス）
総合損益である含み益および売買損益は、様々な要素が絡み合って形成されている。年率の元本増加率は、さらに複合的な複雑な要因で決まってきており、同じ成果を出しても様々なタイプ、様々な経緯がある。複合的な要因で診断することが状況分析には不可欠であり、そのプロセスは各種評価指標の組み合わせ方によって診断が行われる。
(Comprehensive diagnosis process)
Unrealized gains and trading gains, which are total profits and losses, are formed by intertwining various factors. The annual rate of increase in principal is determined by more complex and complex factors, and even if the same results are achieved, there are various types and various backgrounds. Diagnosis by multiple factors is indispensable for situation analysis, and the process is diagnosed by combining various evaluation indexes.
（タイプ別診断について）
アドバイス提示システム１が行う総合診断の一つの方法がタイプ別診断である。タイプ別診断のプロセスにおいて、アドバイス生成部３２１は、各種評価指標を算出し、当該評価指標の組み合わせ（２つ以上の評価指標の範囲）を決定した上で、当該評価指標の数値に応じてユーザの売買状況を分類する。
(About diagnosis by type)
One method of comprehensive diagnosis performed by the
各種指標の組み合わせ方によって、売買状況を類型的に分類することが可能である。分類した結果である類型をタイプと定義する。 It is possible to categorize the trading situation categorically according to the combination of various indicators. The type that is the result of classification is defined as a type.
タイプは、様々である。大きな分類もできるし、細かい分類もできる。そのタイプを決めるのに必要な要素が、上述の回転力、勝ち利益率等の各種評価指標である。各種評価指標の組み合わせ方によって、タイプが分類できる。 There are various types. Large classification is possible, and fine classification is possible. The factors necessary to determine the type are various evaluation indexes such as the above-mentioned rotational force and winning profit margin. Types can be classified according to how various evaluation indexes are combined.
各種タイプが決まっていくのは、評価指標の組み合わせ方によって、ある程度型に当てはめることが可能となるからである。仕切りの数字を変えただけで、ＡタイプからＢタイプに変わる等が起こるが、今まで大雑把で、明確でなかった区分が数字によってはっきり区分できるようになり、タイプごとの管理が可能となる。 The reason why each type is decided is that it can be applied to the type to some extent depending on how the evaluation indexes are combined. Just by changing the number of the partition, it may change from A type to B type, but it will be possible to clearly classify the divisions that were not clear until now by the numbers, and it will be possible to manage each type.
（タイプ分類の具体例）
短期デイトレタイプは、回転力が非常に高く、元本回転日数は１日から数日で、勝ち利益率、負け損失率も十分小さく、勝率が収益力の決め手になるタイプである。
(Specific example of type classification)
The short-term day trading type has a very high turning power, the number of days of principal turning is one to several days, the winning profit margin and the losing loss ratio are sufficiently small, and the winning percentage is the decisive factor for profitability.
短期スイングトレードタイプは、回転力が高く、元本回転日数は１週間程度（４日から１４日等）で、勝ち利益率、負け損失率も５％前後と小さく、こちらも勝率が収益力の決め手になるタイプである。 The short-term swing trading type has high turning power, the principal turning days are about one week (4 to 14 days, etc.), and the winning profit margin and losing loss ratio are as small as around 5%, and the winning percentage is also profitable. It is the decisive type.
大きな値幅取りタイプは、回転力が低いが、勝ち利益率が負け損失率を圧倒的に上回ることで資産が増えているタイプである。 The large price range type is a type in which the turning power is low, but the assets are increasing because the winning profit margin overwhelmingly exceeds the losing loss ratio.
長期据え置き型タイプは、回転力は低く、平均保有期間は３６０日を超すものであり、売買損益よりも含み損益が中心となっており、含み損益の内訳も勝ち利益率（未実現）も負け損失率（未実現）も大きく、売却ができていないタイプである。 The long-term deferred type has a low turning power and an average holding period of more than 360 days, and the unrealized profit / loss is more important than the trading profit / loss. The loss rate (unrealized) is also large, and it is a type that has not been sold.
塩漬けタイプは、回転力は低く、負け損失率が高く、勝ち利益率が低く、含み損を抱えているタイプである。 The salted type has a low rotational force, a high loss loss rate, a low winning profit margin, and an unrealized loss.
重要なことは、評価指標の組み合わせによってタイプが分けられ、客観的な数字によって線引きができることである。それは、各個別診断で示した、複数の線引きを組み合わせて、導き出してもよい。 What is important is that the types can be divided according to the combination of evaluation indicators and can be drawn by objective numbers. It may be derived by combining a plurality of lines shown in each individual diagnosis.
例えば、回転力診断のある評価数値が３日以内、かつ、勝ちパターン分析で高ウェイト（５０％以上）がパターン１である。とにかく回転を効かせた運用で成果を上げているタイプとなり、順張り型の高回転タイプと位置付けられる。
For example, the evaluation value with the rotational force diagnosis is within 3 days, and the high weight (50% or more) in the winning pattern analysis is
様々な組み合わせが考えられ、その組み合わせ方は自由で幾通りものタイプを作り出せる。個別診断の元になった各種評価指標は、単独でも十分な診断結果を得られるが、その組み合わせを活用することによって、さらに奥深い分析が可能になり、診断もより深く精密になるという効果を奏する。 Various combinations are possible, and the combination method is free and many types can be created. The various evaluation indexes that are the basis of individual diagnosis can obtain sufficient diagnostic results by themselves, but by utilizing the combination, deeper analysis becomes possible and the diagnosis becomes deeper and more precise. ..
例えば、個別診断において、回転力が７日から３０日の間であり、かつ、勝ち利益率が２０％を上回り、負け損失率が１０％以内に抑えられている。このタイプは合計で２００人いて、全員が、元本増加率が高く、年率２０％以上で資産が増えている人が７割を占め、平均でも年率２５％増加している、等のタイプ別の診断および分析が可能になる。 For example, in the individual diagnosis, the rotational force is between 7 and 30 days, the winning profit margin is more than 20%, and the losing loss ratio is suppressed to 10% or less. There are 200 people in total for this type, and all of them have a high rate of increase in principal, 70% of the people have an annual rate of 20% or more and their assets are increasing, and the average annual rate is 25%. Can be diagnosed and analyzed.
（タイプ別診断の効果）
タイプ別診断によってもたらされる効果には、ユーザ自身のタイプが鮮明となり、他人との比較もしやすく、様々なやり方があることをユーザが知ることがある。特に、同じタイプの人との比較や順位によってユーザ自身の立ち位置が明確になり、改善すべき道標ができるという効果がある。
(Effect of diagnosis by type)
The effect brought about by the type-based diagnosis is that the user's own type becomes clear, it is easy to compare with others, and the user may know that there are various methods. In particular, there is an effect that the user's own standing position is clarified by comparison and ranking with people of the same type, and a guidepost to be improved can be created.
（タイプ別ランキング、比較）
アドバイス提示システム１が行う総合診断の一つの方法が、複数の要因で括られたタイプの中での、元本増減率等を含む評価数値の比較およびランキングである。アドバイス生成部３２１は、複数の評価指標の数値に応じて分類されたタイプごとに、ユーザの上記評価数値の比較、および、ランキング付けを行う。
(Ranking by type, comparison)
One method of comprehensive diagnosis performed by the
タイプごとの上記評価数値のランキングおよび比較を行うことによって、同じようなやり方をやっているグループの間での上記評価数値の比較およびランキングが可能になる。 By ranking and comparing the above evaluation values for each type, it is possible to compare and rank the above evaluation values among groups doing the same method.
同じようなやり方の中で、よりよい方向に向かうにはどうすればよいのかを他から学ぶことが可能になる。例えば、スイングトレードタイプの中でよい成果を得ている人は、どの数字がよいのかを参考にしている。 In a similar way, you will be able to learn from others how to move in the better direction. For example, those who are getting good results in swing trading type refer to which number is good.
（タイプ別ランキング、比較の効果）
タイプ別の上記評価数値を算出することによって、どのタイプが優れ、どのタイプが劣るのかも明確になるという効果が期待される。これにより、例えば、スイングトレードタイプの平均の元本増加率（年率）は平均１０％であったが、大きな値幅取りタイプの平均の元本増加率（年率）は平均２５％で、失敗する人も少ないなどの結果を導き出すことができる。
(Ranking by type, effect of comparison)
By calculating the above evaluation values for each type, it is expected that it will be clear which type is superior and which type is inferior. As a result, for example, the average principal increase rate (annual rate) of the swing trading type was 10% on average, but the average principal increase rate (annual rate) of the large price range type was 25% on average, and those who failed. It is possible to derive results such as less.
例えば、上述のタイプの中で最良の結果をもたらしている人の数字が、勝率が非常に高く、勝ち利益率も高く、勝ちパターンも１が多くを占める場合、ユーザが自身の数字と比べて、劣っている数字の改善を図っていくことが可能となる。また、全体の中ではよいランキングであったが、ユーザ自身のタイプの中では平均的な数字等、他との比較を容易にし、より深い分析が可能になる。 For example, if the number of the person who gives the best result of the above types has a very high win rate, a high profit margin, and a winning pattern of 1 is the majority, the user is compared to his own number. , It will be possible to improve the inferior numbers. In addition, although it was a good ranking in the whole, it is easy to compare with others such as average numbers in the user's own type, and deeper analysis becomes possible.
（診断結果レポートの例）
以下に、ユーザの売買状況に対する診断結果のレポートの例を示す。なお、下記における（動的変化）は、ユーザの取引データに応じて動的に変化していくテキストまたは数値等を指す。
(Example of diagnosis result report)
The following is an example of a report of the diagnosis result for the user's trading status. In the following, (dynamic change) refers to a text or a numerical value that dynamically changes according to the transaction data of the user.
以下に、総合診断結果のレポートの例を示す。
◎総合診断
☆タイプ別診断
Ａ様のトレードタイプはスイングトレードタイプ（動的変化）と判定しました。
☆タイプの説明
スイングトレードタイプ（動的変化）は、短期スイングトレードタイプであり、回転力が高く、元本回転日数は１週間程度（４日から１４日等）であり、勝ち利益率および負け損失率が５％前後と小さく、こちらも勝率が収益力の決め手になるタイプです。
☆スイングトレードタイプの中でのあなたの順位（元本増減率（年率単利）は、１００人中３位（動的変化））です。
☆タイプ順位（元本増減率（年率単利）の平均値で比較）
５０タイプ中２５位（動的変化）
☆あなたの全体の順位は、１０００人中２５０位（動的変化）です。
☆組み合わせ診断
売買利益の計算式と含み損益の計算式（動的変化）
☆平均数値との比較（動的変化）
☆優れている数値（動的変化）
☆見劣りする数値（動的変化）
☆総合診断結果（動的変化）
スイングトレードタイプの中では３位と非常に優れていますが、全体の中では１０００人中２５０位ですので、改善の余地は十分ありそうです。
An example of a comprehensive diagnosis result report is shown below.
◎ Comprehensive diagnosis ☆ Diagnosis by type It was judged that the trade type of Mr. A was a swing trade type (dynamic change).
☆ Description of type Swing trading type (dynamic change) is a short-term swing trading type, which has high turning power and principal rotation days of about one week (4 to 14 days, etc.), winning profit margin and losing. The loss rate is as small as around 5%, and the winning rate is also the decisive factor for profitability.
☆ Your ranking in the swing trading type (principal increase / decrease rate (annual simple interest) is 3rd out of 100 people (dynamic change)).
☆ Type ranking (compared with the average value of principal increase / decrease rate (annual simple interest))
25th out of 50 types (dynamic change)
☆ Your overall ranking is 250th out of 1000 (dynamic change).
☆ Combination diagnosis Calculation formula for trading profit and calculation formula for unrealized profit / loss (dynamic change)
☆ Comparison with average value (dynamic change)
☆ Excellent numerical value (dynamic change)
☆ Inferior numerical value (dynamic change)
☆ Comprehensive diagnosis result (dynamic change)
It is very good at 3rd place in the swing trading type, but it is 250th out of 1000 people in the whole, so there seems to be plenty of room for improvement.
特に優れた数値は回転力および勝率であり、劣っている数値は勝ち利益率が低いこという結果です。 Especially good numbers are turning power and winning percentage, and inferior numbers are the result of low winning profit margin.
以下に、個別診断結果のレポートの例を示す。
◎個別診断
☆回転力診断
診断結果（動的変化）
評価数値表（動的変化）
説明（動的変化）
☆勝ち利益率診断
☆負け損失率診断
☆勝ちパターン分析
☆負けパターン分析
☆売買損益分析
☆含み損益分析
☆総合損益分析
〔実施形態４〕
以下、本発明の実施形態４について、詳細に説明する。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、その説明を繰り返さない。また、以下に示す比較結果、ランキング結果、診断結果、アドバイス等の内容は、一例を示すものであって、本発明を限定するものではない。
The following is an example of a report of individual diagnosis results.
◎ Individual diagnosis ☆ Rotational force diagnosis Diagnosis result (dynamic change)
Evaluation numerical table (dynamic change)
Explanation (dynamic change)
☆ Winning profit margin diagnosis ☆ Losing loss rate diagnosis ☆ Winning pattern analysis ☆ Losing pattern analysis ☆ Trading profit / loss analysis ☆ Unrealized profit / loss analysis ☆ Comprehensive profit / loss analysis [Embodiment 4]
Hereinafter,
（情報提示システム１０）
本実施形態に係る情報提示システム１０について、図面を参照して説明する。図２０は、本実施形態に係る情報提示システム１０の構成を示す図である。図２０に示すように、情報提示システム１０は、端末（端末装置）２と、サーバ（情報生成装置）３０とを含む。端末２と、サーバ３０とは、ネットワーク４を介して通信可能に構成される。
(Information presentation system 10)
The
端末２は、ユーザの操作、記録媒体からの読み出し等により売買データを取得し、売買データに応じた各種結果を表示するものであり、例えば、ＰＣ、タブレット端末、スマートフォンなどである。サーバ３０は、投資商品の売買に関する各種結果を生成するものである。ネットワーク４は、インターネットを含むネットワークである。なお、投資商品には、株（日本株、海外株を含む）、投資信託、上場投資信託（ＥＴＦ）、外国為替証拠金取引（ＦＸ）などが含まれる。
The
図２０は、本実施形態に係る端末２およびサーバ３０の構成を示すブロック図でもある。
FIG. 20 is also a block diagram showing the configurations of the
（端末２）
図２０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。各部の詳細は、実施形態１と同様である。
(Terminal 2)
As shown in FIG. 20, the
（サーバ３０）
図２０に示すように、サーバ３０は、通信部３０１、制御部３０２、及び、記憶部３０３を備えている。通信部３０１は、端末２と通信を行う部分である。制御部３０２は、サーバ３０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３０３は、制御部３０２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。
(Server 30)
As shown in FIG. 20, the
制御部３０２は、情報生成部３０２１を備えている。情報生成部３０２１は、投資家（または投資商品）の売買データを取得し、取得した売買データから集計対象売買データを生成し、当該集計対象売買データを抽出加工して損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、当該損益レベル売買データを参照して評価指標を算出し、算出した評価指標を表示する情報を生成する。次に、情報生成部３０２１は、評価指標を参照して比較を行い、当該比較の結果を示す情報を生成する。評価指標を参照してランキングを行い、当該ランキングの結果を示す情報を生成する。評価指標を参照して診断を行い、当該診断の結果を示す情報を生成する。そして、情報生成部３０２１は、評価、比較、ランキング、診断の結果などに応じたアドバイスを示す情報を生成する。情報生成部３０２１は、それらの生成された情報を各種方法で表示、記事情報などを生成、配信する。
The
ここでいう評価指標の表示とは、売買データから各評価指標を算出して当該評価指標を表示することを指す。ここでいう評価とは、売買データから各評価指標を算出して評価することを指す。比較とは、算出された評価指標を用いて、他との比較を指す。ランキングとは、評価指標を基にした順位付けを指す。診断とは、評価指標を基にして、どのような売買を行ってきたのかを診断することを指す。アドバイスとは、評価結果、比較結果、ランキング結果および診断結果を基にして、アドバイスすることを指す。ここでいる表示とは、評価指標、評価、比較、ランキング、診断、アドバイスなどの結果を表示することを指す。記事情報などを生成、配信とは、評価指標、評価、比較、ランキング、診断、アドバイスなどの結果を記事情報として生成、配信することを指す。ただし、評価指標の表示、評価、比較、ランキング、診断、アドバイスというプロセスは、すべてが必須ではなく、少なくとも１つを提供してもよい。 The display of the evaluation index here means to calculate each evaluation index from the trading data and display the evaluation index. The evaluation here means to calculate and evaluate each evaluation index from the trading data. Comparison refers to comparison with others using the calculated evaluation index. Ranking refers to ranking based on evaluation indicators. Diagnosis refers to diagnosing what kind of buying and selling has been done based on the evaluation index. Advice refers to giving advice based on evaluation results, comparison results, ranking results, and diagnosis results. The display here refers to displaying the results of evaluation indexes, evaluations, comparisons, rankings, diagnoses, advice, and the like. Generating and distributing article information refers to generating and distributing the results of evaluation indexes, evaluations, comparisons, rankings, diagnoses, advice, etc. as article information. However, the processes of display, evaluation, comparison, ranking, diagnosis, and advice of evaluation indicators are not all essential, and at least one may be provided.
最初に体系を示す。準備フェーズは、第一ステップであり、当該情報処理システムで的確に処理するための前段階である。第一フェーズは、図１０１を参照。第二フェーズから第四フェーズは、図１０２を参照。第五ステップから第十二ステップを指す。 First, the system is shown. The preparation phase is the first step, which is a pre-stage for accurate processing in the information processing system. See FIG. 101 for the first phase. See FIG. 102 for the second to fourth phases. Refers to the fifth to twelfth steps.
（第一ステップ）
第一ステップは、売買データの取得ステップ、すなわち、証券会社やユーザなどから取引データを含む売買データなどを取得するステップである。通常は、ここで集まってきた売買データを次の加工対象とする。もちろん、証券会社など、売買の取り次ぎ業者などの場合には、この取得ステップは少なくて（または、なくて）済む。
(First step)
The first step is a step of acquiring trading data, that is, a step of acquiring trading data including trading data from a securities company, a user, or the like. Normally, the trading data collected here is targeted for the next processing. Of course, in the case of a trading agency such as a securities company, this acquisition step may be few (or not).
第一ステップは、記憶部３３のＤＢへの売買データの記憶を含む。また、第一ステップは、ユーザから与えられた課題や、配信する記事を管理者などが決定、要求するなども含む。第一ステップは、一定のフォーマットに加工するフェーズを含んでもよい。通常、ＣＳＶファイルなどの形式は、売り買いデータが混じっているため、購入データと売却データを相対させ、相対しないデータには時価などを割り当てるなど売買データとしてのフォーマットを整える加工も含む。第一ステップは、表示フェーズを含んでもよいし、ＡＩフェーズを含んでもよい。
The first step includes storing trading data in the DB of the
（第二ステップ）
第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップであり、取得した売買データをさらに複数集めたり、ある基準を元にして抽出分類集計したりするステップである。第二ステップは、必要に応じてデータ項目を増やしたり、減らしたりするフェーズを含んでもよい。第二ステップは、例えば、証券会社項目を増やしたり、参照媒体項目を増やしたり、テクニカル指標値を増やしたりするフェーズを含んでもよい。これらのデータ項目は、基本的には、購入データや売却データなどに紐付けられる。合計値の算定や平均値や最大値の算定、構成比率の算定、など加工のフェーズを含んでもよい。
(Second step)
The second step is a step of creating trading data to be aggregated, and is a step of collecting a plurality of acquired trading data or extracting and classifying and totaling based on a certain standard. The second step may include a phase of increasing or decreasing data items as needed. The second step may include, for example, a phase of increasing the number of securities company items, the number of reference medium items, and the number of technical index values. These data items are basically associated with purchase data, sale data, and the like. Processing phases such as calculation of total value, calculation of average value and maximum value, calculation of composition ratio, etc. may be included.
第二ステップは、記憶部３３のＤＢへの集計対象売買データの記憶を含む。集計対象売買データは、他のテーブルで管理し、必要なときに紐付かせてもよい。例えば、他のテーブルには、投資対象テーブル、投資家テーブル、業績上方修正テーブル、テクニカル指標テーブル、投資タイプテーブルなどがある。売買データの項目と同じ項目（例えば、銘柄コードや銘柄コードと購入日など）を含んだ別テーブルを用意し、共通の項目で紐付かせて、別テーブルで管理している情報を集計対象売買データの項目に含めることができる。そうすると、集計対象売買データは、当該情報処理システムによる抽出条件にもできるし、構成要素（構成要素売買データ）にもできるし、様々な用途が期待できる。
The second step includes storing the aggregated trading data in the DB of the
売買データは、売り買いを一単位にして、売り買いの項目を含んでもいいし、売りと買いの別の項目を作り、管理してもいい。売り買いを一単位にして、買いと売りの項目が並んだデータと、売りがまだない買いのデータとが混在するが、反対売買のないデータには時価とその日のデータを入力する決まりにしてもよい。第二ステップは、加工のフェーズが入ってもよい。また、集計対象売買データの当該情報処理システムによる抽出条件は、１つでもいいし、ＯＲやＡＮＤなど、当該情報処理システムによる一般的な抽出パターンをすべて含んでいてもよい。 The buying and selling data may include buying and selling items as a unit for buying and selling, or may create and manage separate items for selling and buying. There is a mixture of data in which buy and sell items are lined up and buy data that has not yet been sold, with buy and sell as one unit, but even if it is a rule to enter the market price and data for the day for data that does not have counter-trade. good. The second step may include a machining phase. Further, the extraction condition of the trading data to be aggregated by the information processing system may be one, or may include all general extraction patterns by the information processing system such as OR and AND.
第二ステップは、表示フェーズを含んでもよいし、ＡＩ（機械学習、知能計算など）フェーズを含んでもよい。 The second step may include a display phase or an AI (machine learning, intelligent calculation, etc.) phase.
（第三ステップ）
第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップであり、集計対象売買データを、さらに構成要素別に分類し、抽出・分類・集計していくステップである。第三ステップは、構成要素別に分類し、構成要素ごとに合計値や平均値の算出を行ったり、構成比の算出を行ったりする集計するフェーズを含んでもよい。第三ステップは、記憶部３３のＤＢへの構成要素別売買データの記憶を含む。Ａさんの構成要素別売買データは、投資家がＡさんの投資家別集計対象売買データを銘柄別に分類・加工した売買データを構成要素別売買データと定義する。構成要素別売買データは、分類後、抽出条件でさらに絞り込んでもよいし、集計してもよい。第三ステップは、表示プロセスを含んでもよいし、ＡＩ（機械学習、知能計算など）プロセスを含んでもよい。
(Third step)
The third step is a step of creating trading data for each component, and is a step of further classifying the trading data to be aggregated by component, extracting, classifying, and totaling. The third step may include an aggregation phase in which the components are classified by component, the total value or the average value is calculated for each component, or the component ratio is calculated. The third step includes storing the trading data for each component in the DB of the
（第四ステップ）
第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップであり、目標となる損益または損益率（平均ＲＯＩ）を決めるステップである。売買損益率を目標とする場合には、売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。目標となる損益（または平均売買損益率（ＲＯＩの平均））によって、上記の売買データ（集計対象売買データ、構成要素売買データ）が更に分類、抽出される。第四ステップを、第三ステップの前、または、第二ステップの前に持ってくることも可能である。
(4th step)
The fourth step is a step of creating profit / loss level trading data, and is a step of determining a target profit / loss or profit / loss ratio (average ROI). If you want to target the trading profit / loss ratio, create trading profit / loss level trading data (you can have it in the previous process). The above trading data (aggregated trading data, component trading data) is further classified and extracted according to the target profit / loss (or average trading profit / loss ratio (average of ROI)). It is also possible to bring the fourth step before the third step or before the second step.
第四ステップは、構成要素ごとの集計、合計値、平均値、最大値、加工値の算定（例えば購入金額（購入価格×購入数量）の計算など）の加工算出プロセスを含んでもよい。第四ステップは、損益レベル売買データの表示プロセスを含んでもよいし、記憶部３３のＤＢへの損益レベル売買データの記憶を含んでもよい。第四ステップは、ＡＩ（機械学習、知能計算など）プロセスを含んでもよい。
The fourth step may include a processing calculation process of aggregation for each component, total value, average value, maximum value, calculation of processing value (for example, calculation of purchase price (purchase price × purchase quantity)). The fourth step may include a process of displaying the profit / loss level trading data, or may include storing the profit / loss level trading data in the DB of the
第一のステップから第四ステップにより、目標となる改善していくべき損益（または損益率）と分類、抽出された売買データ、管理項目（表でいう横軸の項目、データベース上の項目）の大半が決定される。 From the first step to the fourth step, the target profit and loss (or profit and loss ratio) to be improved, the extracted trading data, and the management items (items on the horizontal axis in the table, items on the database) Most are decided.
（第五ステップ）
第五ステップは、評価指標の算出ステップであり、上述で作成された損益レベル売買データで目標とされた損益（または平均売買損益率（ＲＯＩの平均））に影響を与える要素を評価指標と定義し、それらの評価指標を算出するステップである。第五ステップは、第四段階までで算出された評価指標も含めて、このステップで算出された評価指標を集計や抽出や選択をするステップである。
(Fifth step)
The fifth step is the calculation step of the evaluation index, and the factor that influences the target profit / loss (or the average trading profit / loss ratio (ROI average)) in the profit / loss level trading data created above is defined as the evaluation index. Then, it is a step to calculate those evaluation indexes. The fifth step is a step of totaling, extracting, and selecting the evaluation indexes calculated in this step, including the evaluation indexes calculated up to the fourth stage.
第一から第五ステップまでが基盤となる。第一から第五ステップで、目標となる改善していくべき損益（または平均売買損益率（ＲＯＩの平均））と分類・抽出された売買データ（損益レベル売買データや構成要素売買データ、集計対象売買データ）、管理項目（表でいう横軸）、目標の損益（または平均売買損益率（ＲＯＩの平均））に影響を与えていく評価指標（変数の場合もあり）が決定される。第五ステップは、加工算出プロセスを含んでもよいし、表示プロセスを含んでもよい。第五ステップは、記憶部３３のＤＢへの記憶を含む。第五ステップは、ＡＩ（機械学習、知能計算など）プロセスを含んでもよい。
The first to fifth steps are the foundation. In the 1st to 5th steps, the target profit / loss to be improved (or the average trading profit / loss ratio (ROI average)) and the trading data classified / extracted (profit / loss level trading data, component trading data, aggregation target) The evaluation index (which may be a variable) that affects the trading data), management items (horizontal axis in the table), and target profit / loss (or average trading profit / loss ratio (ROI average)) is determined. The fifth step may include a machining calculation process or a display process. The fifth step includes storage of the
（第六ステップ）
第六ステップは、当該対象の売買状況および保有状況の評価ステップである。なお、第六ステップから第十ステップは、順不同であり、不可欠なステップではない。第六ステップは、対象となる売買データが、どれだけの価値があるかを見定めるステップであり、よい点、悪い点などを当該情報処理システムが調べて、当該情報処理システムが、価値を定めていく対象を評価するステップである。第六ステップは、目標となる損益を改善していくことに対して、状態を評価指標で表すことにより、現在の状況、過去の状況などを評価していくステップである。
(Sixth step)
The sixth step is an evaluation step of the trading status and holding status of the target. The sixth to tenth steps are in no particular order and are not indispensable steps. The sixth step is a step to determine how much the target trading data is worth, and the information processing system examines the good points and bad points, and the information processing system determines the value. It is a step to evaluate the target. The sixth step is to evaluate the current situation, past situation, etc. by expressing the state with an evaluation index for improving the target profit and loss.
第六ステップは、第五ステップまでで算出された評価指標を使って、対象の損益（または平均売買損益率（ＲＯＩの平均））を評価するステップであり、どの評価指標を使って評価していくか、どうやって評価していくのか（最大値、平均値、構成比など含む）を決めて評価するステップである。例えば、評価指標が売買損益レベル売買データであれば、売買状況の評価が行われる。第六ステップは、加工算出プロセスを含んでもよいし、表示プロセスを含んでもよい。第六ステップは、記憶部３３のＤＢへの評価結果の記憶を含む。第六ステップは、ＡＩ（機械学習、知能計算など）プロセスを含んでもよい。
The sixth step is a step to evaluate the target profit / loss (or the average trading profit / loss ratio (average of ROI)) using the evaluation indexes calculated up to the fifth step, and which evaluation index is used for evaluation. It is a step to decide and evaluate how to go and how to evaluate (including maximum value, average value, composition ratio, etc.). For example, if the evaluation index is trading profit / loss level trading data, the trading status is evaluated. The sixth step may include a machining calculation process or a display process. The sixth step includes storing the evaluation result in the DB of the
（第七ステップ）
第七ステップは、比較対象との比較ステップである。第七ステップは、第五ステップで算出された評価指標などを使って、比較対象としてどれと比較するのか、どの評価指標を比較していくか、どうやって比較していくのか（最大値、平均値、構成比など含む）を決めて、比較するステップである。第七ステップは、加工算出フェーズを含んでもよい。もちろん、第七ステップは、記憶部３３のＤＢへの比較結果の記憶を含む。第七ステップは、表示プロセスを含んでもよいし、ＡＩ（機械学習、知能計算など）プロセスを含んでもよい。
(7th step)
The seventh step is a comparison step with the comparison target. In the 7th step, using the evaluation index calculated in the 5th step, which evaluation index is to be compared, which evaluation index is to be compared, and how to compare (maximum value, average value). , Including composition ratio, etc.) and compare. The seventh step may include a machining calculation phase. Of course, the seventh step includes storing the comparison result in the DB of the
（第八ステップ）
第八ステップは、構成要素から集計対象ごとの順位付けランキングステップである。第八ステップは、第五ステップで算出した評価指標などを使って、どの基準で、どの評価指標を、どうやってランキングするかを決めて、ランキングを行うステップである。第八ステップは、加工算出プロセスを含んでもよいし、表示プロセスを含んでもよい。第八ステップは、記憶部３３のＤＢへのランキング結果の記憶を含む。第八ステップは、ＡＩ（機械学習、知能計算など）プロセスを含んでもよい。
(8th step)
The eighth step is a ranking ranking step for each aggregation target from the components. The eighth step is a step in which the evaluation index calculated in the fifth step is used to determine which evaluation index is to be ranked and how to rank it, based on which criteria, and the ranking is performed. The eighth step may include a machining calculation process or a display process. The eighth step includes storing the ranking result in the DB of the
（第九ステップ）
第九ステップは、第五ステップで算出された評価指標などを使って、どの評価指標が悪いのか、よいところはどこかなどを診断していくステップである。第九ステップは、加工算出プロセスを含んでもよいし、表示プロセスを含んでもよい。第九ステップは、記憶部３３のＤＢへの診断結果の記憶を含む。第九ステップは、ＡＩ（機械学習、知能計算など）プロセスを含んでもよい。
(9th step)
The ninth step is a step of diagnosing which evaluation index is bad and which is good by using the evaluation index calculated in the fifth step. The ninth step may include a machining calculation process or a display process. The ninth step includes storing the diagnosis result in the DB of the
（第十ステップ）
第十ステップは、アドバイスステップ（第六ステップから第十ステップは順不同で不可欠なステップではない）、すなわち、第九ステップまでで評価指標を表示した結果、診断した結果、比較した結果、評価した結果、ランキングした結果など（または、当該ステップだけで）をもって、アドバイスするステップである。第十ステップは、例えば、診断結果で悪いと判断された評価指標を変化させていくと、目標である損益（または平均売買損益率（ＲＯＩの平均））がどう変わっていくか、などを示し、ユーザの今後の売買行動を改善していくアドバイスをしていくステップである。第十ステップは、加工算出プロセスを含んでもよいし、表示プロセスを含んでもよい。第十ステップは、記憶部３３のＤＢへのアドバイス結果の記憶も含む。第十ステップは、ＡＩ（機械学習、知能計算など）プロセスを含んでもよい。
(10th step)
The tenth step is an advice step (the sixth to tenth steps are not indispensable steps in no particular order), that is, the result of displaying the evaluation index up to the ninth step, the result of diagnosis, the result of comparison, and the result of evaluation. , It is a step to give advice based on the ranking result (or only in the relevant step). The tenth step shows, for example, how the target profit / loss (or average trading profit / loss ratio (average of ROI)) changes when the evaluation index judged to be bad in the diagnosis result is changed. This is a step to give advice to improve the future trading behavior of users. The tenth step may include a machining calculation process or a display process. The tenth step also includes storing the advice result in the DB of the
（第十一ステップ）
第十一ステップは、表示ステップ（第六ステップから第十ステップは順不同で不可欠なステップではない）である。第十ステップまでで、評価指標を表示した結果、アドバイスした結果、診断した結果、比較した結果、評価した結果、ランキングした結果、評価指標の算出結果などは、図２、図４２に示す通り、サーバ３の記憶部３３のＤＢに記憶され、別途出力される。
(11th step)
The eleventh step is a display step (the sixth to tenth steps are in no particular order and are not indispensable steps). Up to the tenth step, the results of displaying the evaluation index, the result of advice, the result of diagnosis, the result of comparison, the result of evaluation, the result of ranking, the result of calculation of the evaluation index, etc. are as shown in FIGS. 2 and 42. It is stored in the DB of the
第十ステップまでの出力結果は、単なる数字の羅列だったり、数字の結果、テキストベースの結果、比較表、ランキングデータなどであったり、これらがわかりやすいか、理解しやすいかは別問題である。いかにユーザにとって、便利でわかりやすく、理解しやすいコンテンツにしていくために、第十一ステップの表示ステップ以降も非常に重要となる。 The output results up to the tenth step are just a list of numbers, number results, text-based results, comparison tables, ranking data, etc., and whether these are easy to understand or understand is another matter. In order to make the content convenient, easy to understand, and easy to understand for the user, it is very important after the display step of the eleventh step.
それぞれのステップで、この表示ステップを含んでもいいし、ユーザに見せる前に、まとめて行ってもよい。もちろん、第十一ステップは、記憶部３３のＤＢへの表示内容の記憶を含む。第十一ステップは、ＡＩプロセスを含んでもいいし、テーブル参照形式でもいい。また、それぞれのステップで、表示プロセスを定めてもよい。第十一ステップは、加工算出プロセスを含んでもよい。
Each step may include this display step, or it may be done together before showing it to the user. Of course, the eleventh step includes storing the display contents in the DB of the
（第十二ステップ）
第十二ステップは、記事生成配信ステップ（第六ステップから第十ステップは順不同で不可欠なステップではない）である。第十ステップまでで、評価指標を表示した結果、アドバイスした結果、診断した結果、比較した結果、評価した結果、ランキングした結果、評価指標の算出結果などを受け、それらの結果セットを、それぞれ図２や図４２に示す通り、サーバ３の記憶部３３のＤＢに記憶され、別途出力される。結果データセットをプロセスとともにＤＢに記憶することにとどめたり、管理者がメール配信や記事配信に使ったり、ブログ記事にすることもできる（第十二ステップ）。
(Twelve steps)
The twelfth step is an article generation and distribution step (the sixth to tenth steps are in no particular order and are not indispensable steps). Up to the tenth step, the result of displaying the evaluation index, the result of advice, the result of diagnosis, the result of comparison, the result of evaluation, the result of ranking, the result of calculation of the evaluation index, etc. are received, and the result set is shown in each figure. As shown in 2 and FIG. 42, it is stored in the DB of the
（課題解消システムとデータ生成システムについて）
第一ステップから第十二ステップまでは、売買データの入力（原因）から情報処理システムによるデータ生成（結果）システムの流れである。これは、逆に、課題（結果）を入力すると、色んな課題が解決する（原因）システムでもある。従って、第十二ステップまでの出力結果を、逆に、問い合わせると、全て、その答えが出せるようになっていくのが当該情報処理システムの課題解消システムとしての活用方法である。
(About problem solving system and data generation system)
The first step to the twelfth step is the flow of the data generation (result) system by the information processing system from the input (cause) of the trading data. On the contrary, this is also a (cause) system in which various problems are solved by inputting a problem (result). Therefore, on the contrary, when the output results up to the twelfth step are inquired, all the answers can be obtained, which is a method of utilizing the information processing system as a problem solving system.
図６４は、本発明の実施形態４に係る端末２と、サーバ３０との情報流れを示す図である。
FIG. 64 is a diagram showing an information flow between the terminal 2 and the
図６４は、図２の説明を詳しくしたものである。実施形態１でも診断結果を得るのに、管理者（またはユーザ）はサーバ３に対する問いから診断結果の回答を表示するという流れがあった。これらの結果、図６４は、記憶部３３に売買データの作成や評価指標の算出の関係性や、課題と結果の関係性、課題と売買データの作成の関係性などを記憶し、蓄積し、必要に応じて、取り出すことが可能になっていることを表す情報処理システムの図である。課題解消システムでは、課題と売買データの作成、評価指標の算出、評価指標の特定、投資課題に対する解決結果などが生成されていき、記憶部３０３に蓄積されていく。これらはそれぞれ連関しており、関係性を記憶蓄積していくことにより、Ａの売買データからは、セットＡの評価指標が算出される、という関係性が蓄積され、この関係性の蓄積は、いろいろな局面で使えるようになる。
FIG. 64 is a detailed description of FIG. Even in the first embodiment, in order to obtain the diagnosis result, the administrator (or the user) displays the answer of the diagnosis result from the question to the
図６５は、本発明の実施形態４に係る問い合わせは情報処理システムの結果と同義であることを示す図である。図６５は、問い合わせから回答までのプロセス図であり、問い合わせとは、情報処理システムで作成される各種結果データを指すことを示す図である。 FIG. 65 is a diagram showing that the inquiry according to the fourth embodiment of the present invention is synonymous with the result of the information processing system. FIG. 65 is a process diagram from an inquiry to an answer, and is a diagram showing that the inquiry refers to various result data created by the information processing system.
図６６は、本発明の実施形態４に係るどのようなデータを蓄積していくかを示す図である。図６６は、情報処理システムと記憶部との関係を主に表している。アドバイスが生成されるたびに、各種データは記憶部３３に蓄積されていく。このような処理は、問い合わせの入力から結果データを生成するプロセスも同様である。
FIG. 66 is a diagram showing what kind of data is accumulated according to the fourth embodiment of the present invention. FIG. 66 mainly shows the relationship between the information processing system and the storage unit. Each time the advice is generated, various data are accumulated in the
図６７は、本発明の実施形態４に係るハードウェア資源を用いた処理を示す図である。図６７は、ハードウェアの構成図であり、どう連携しているかを示す図である。ユーザや管理者の情報の入力を受け付けるステップは、端末２で行われる。
FIG. 67 is a diagram showing a process using the hardware resource according to the fourth embodiment of the present invention. FIG. 67 is a configuration diagram of hardware and is a diagram showing how they are linked. The step of accepting the input of the user or administrator information is performed on the
その後、サーバ３に入力情報が送信され、課題や売買データなどの情報が記憶部３３に蓄積される。問い合わせや売買データの入力を受けて、記憶部３３から情報を引き出して、集計対象売買データにどういう作業を行えばよいのかの作業指示が指定される。売買データに関しては、抽出条件、分類条件、集計条件の決定で当該情報処理システムで売買データが作成される。当該売買データから評価指標が算出されるが、このときも記憶部３３への参照が行われる。数ある評価指標から最適な評価指標が特定され、さらに、動作が決定される。評価指標の表示なのか、評価なのか、アドバイスなのか、ランキングなのか、比較なのか、が決定され、評価指標を使って、どういう表現をどういう方法で行っていくかの決定がされる。このときも記憶部３３との連携が行われ、テーブルなどを参照して決定される。最終的に結果が出力され、送信され、端末２に送られ、結果を受け取り、決められた表示方法で結果が表示される。このような処理は、課題解消システムだけでなく、アドバイス生成システム、記事生成システムも同様である。
After that, input information is transmitted to the
図６８は、本発明の実施形態４に係る情報処理システムの問い合わせを解消する方法を示す図である。この方法は、課題解消システムだけでなく、アドバイス生成システム、記事生成システムも同様である。 FIG. 68 is a diagram showing a method of resolving an inquiry of the information processing system according to the fourth embodiment of the present invention. This method is the same not only for the problem solving system but also for the advice generation system and the article generation system.
図６８は、図２の説明を詳しくしたものである。ユーザや管理者による端末２からの入力（広義の売買データ、投資課題データなど）がある図２のとおり、操作受付部２４がデータを受け付ける（実施形態１では、管理画面でこれらのサーバへの問いを入力して、サーバ３へ問い合わせるステップを踏んでいる。この入力は、特別な行為ではなく、通常の管理者が行っている行為である）。端末２の通信部２１は、これらのデータをサーバ３に送信する。サーバ３に通信部３１は、これらのデータを受け付ける。これらの受け付けたデータを、サーバ３の制御部３２のアドバイス生成部３２１が生成処理をしていき、売買データの作成や評価指標の算出などを経て、評価指標データ、評価データ、比較データ、ランキングデータ、診断データ、アドバイスデータを生成する（記憶部３３に逐次記憶する）。サーバ３の通信部３１は、それらの結果を端末２に送信する。端末２の通信部２１は結果を受信し、制御部２２は結果を表示部２３に表示させる。
FIG. 68 is a detailed description of FIG. As shown in FIG. 2, where there is input from the
売買データの場合は、説明しているとおり、売買データから抽出など（集計対象売買データの作成）や分類など（構成要素売買データの作成）、集計など（損益レベル売買データの作成等）といった処理を経て売買データが作成され、評価指標が算出され、当該評価指標を使って、評価や診断、アドバイスや比較、評価指標結果、などの結果が出力され（管理者ユーザの場合には、ここでとどまることもあることは言うまでもない）、それらの結果データを端末２の表示部２３に表示するというプロセスである。これらは今までの説明と変わらないが、問い合わせのステップは、もちろん、どんな問いにも答えられるわけではないが、売買データから算出されるデータは具体例にも数多く記載しているとおり、様々でいろいろな問い合わせに答えられる。
In the case of trading data, as explained, processing such as extraction from trading data (creation of trading data to be aggregated), classification, etc. (creation of component trading data), aggregation, etc. (creation of profit / loss level trading data, etc.) Trading data is created, evaluation indexes are calculated, and results such as evaluation and diagnosis, advice and comparison, evaluation index results, etc. are output using the evaluation index (in the case of an administrator user, here. (It goes without saying that it may stay), it is a process of displaying the result data on the
課題解消システムのステップでは、図６８に示すとおり、問い合わせの入力（２４－１）（管理者が普通に行う行為又はユーザからの問い合わせなど、方法は問わない）から同じように生成プロセスを経て、最後に端末２の表示部２３が課題の解決結果を表示する（管理者の場合には結果セットの受け取り、ユーザの場合にも表示が全てではない）システムになる。この作業指示は、上述の第二ステップから第十ステップまでで算出される様々なデータを逆から見て、どういう作業で行ってきたかの手順を示すものである。
In the step of the problem solving system, as shown in FIG. 68, the inquiry is input (24-1) (regardless of the method such as an action normally performed by the administrator or an inquiry from the user), and the generation process is similarly performed. Finally, the
具体例をみれば、それは一目瞭然で、「勝率は何％」という課題は、売買損益売買データから勝ち回数／売買回数で算出できる。Ａさんの診断結果で、売買損益売買データから算出される評価指標の一部は、勝ち回数／売買回数で算出された勝率という関係にある。 If you look at a specific example, it is obvious, and the issue of "what percentage of the winning percentage" can be calculated from the trading profit / loss trading data by the number of wins / the number of trades. In the diagnosis result of Mr. A, a part of the evaluation index calculated from the trading profit / loss trading data has a relationship of the winning rate calculated by the number of wins / the number of trading.
つまり、売買データと、評価指標との関係を「売買データ→評価指標の算出」という方向で見てもいいし、「評価指標→売買データの抽出方法」という方向で見れば、問い合わせの解消ができるのである。 In other words, if you look at the relationship between the trading data and the evaluation index in the direction of "buying and selling data-> calculation of the evaluation index", or if you look in the direction of "evaluation index-> how to extract the trading data", the inquiry can be resolved. You can.
従って、抽出、分類、集計条件の決定プロセスは、例えば、評価指標の算出という問いに対しては、「評価指標から見てどう売買データを抽出（分類や集計を含めても可）するか」ということに等しい。売買データを抽出すると、この評価指標が出るのと、結果的には同じである。 Therefore, in the process of determining the extraction, classification, and aggregation conditions, for example, in response to the question of calculating the evaluation index, "how to extract trading data from the viewpoint of the evaluation index (classification and aggregation can be included)". Is equivalent to that. Extracting trading data is the same as this evaluation index.
従って、この決定プロセスは、売買データを抽出すると、この評価指標が出るというテーブルを作成すれば、評価指標を算出するにはこの売買データをこうやって抽出すればよいという抽出条件の決定ができる関係にある（図７５参照）。当該プロセスは、第二ステップから第十一ステップまででできることは、すべて可能という関係にある。 Therefore, in this determination process, if a table is created in which this evaluation index is output when the trading data is extracted, it is possible to determine the extraction condition that the trading data should be extracted in this way in order to calculate the evaluation index. There is a relationship (see FIG. 75). In this process, everything that can be done from the second step to the eleventh step is possible.
ゆえに、第二ステップから第十一ステップで算定された数字や表、表示結果（例えばアドバイス結果や診断結果、ランキング結果など）はそれをどうやって算出してきたのかを元をたどることで、すべて対応付けが可能である。実施形態１で算出された評価指標も同様である。 Therefore, the numbers, tables, and display results (for example, advice results, diagnosis results, ranking results, etc.) calculated in the second to eleventh steps are all associated by tracing how they were calculated. Is possible. The same applies to the evaluation index calculated in the first embodiment.
売買データから勝ち利益売買データを作成し、勝ち利益率を算出するという関係で、勝ち利益率は導き出され、診断結果なども出てくる。「Ａさんの診断結果がほしい」という課題に対しては、このプロセスを踏めばいいという手順が示されている。従って、これらをデータベース化すれば、様々な課題が現れ、様々な手順が現れるという関係にある。これを機械学習していくと、いろいろな投資課題に対して、答えることができる（逆に言うと、こういう手順だとこういう評価指標が得られるという積み重ねを作っていくことで、データは積み重なっていき、数多くの投資課題に答えることが可能なシステムがこの情報処理システムである）。 Winning profit The winning profit margin is derived and the diagnosis result is also obtained in relation to creating the winning profit trading data from the trading data and calculating the winning profit margin. For the problem of "I want the diagnosis result of Mr. A", the procedure to follow this process is shown. Therefore, if these are made into a database, various problems will appear and various procedures will appear. By machine learning this, we can answer various investment issues (conversely, by creating an accumulation that such an evaluation index can be obtained by such a procedure, the data is accumulated. This information processing system is a system that can answer many investment issues.)
図６８は、どういう方法で問い合わせが解消されるかを示した図である。問い合わせ入力ステップ、売買データ作成ステップ、評価指標算出ステップ、動作ステップ、表示ステップがあり、下記にもそれぞれの詳しい説明がある。これらのステップは、課題解消システムだけでなく、アドバイス生成システム、記事生成システムに関しても同様である。 FIG. 68 is a diagram showing how the inquiry is resolved. There are an inquiry input step, a trading data creation step, an evaluation index calculation step, an operation step, and a display step, and detailed explanations of each are given below. These steps are the same not only for the problem solving system but also for the advice generation system and the article generation system.
図６９は、本発明の実施形態４に係る情報処理システムのサーバ３の処理の流れを示す図である。図６９は、サーバ３の処理がどう行われているかを示す図である。この処理は、課題解消システムだけでなく、アドバイス生成システム、記事生成システムも同様である。
FIG. 69 is a diagram showing a processing flow of the
図７０は、本発明の実施形態４に係る情報処理システムの処理方法２を示す図である。図７０は、図６８に売買データの入力などを補足した図である。この処理方法は、課題解消システムだけでなく、アドバイス生成システム、記事生成システムも同様である。
FIG. 70 is a diagram showing a
図７１は、本発明の実施形態４に係る情報処理システムの計算処理を示す図である。図７１は、与えられた課題に対して、どういう計算処理が行われるかを示す図である。売買データに対して、決まった抽出条件、分類条件、集計条件が指令されて、売買データは作成され、当該売買データから目標の売買が決定し、目標の売買に影響を与える評価指標の算出と選択がなされ、当該評価指標を使って、どういう動作（評価するのかアドバイスするのかなど少なくとも一つ）をするのかを決め、結果表示を決めていく計算処理が行われる。この計算処理は、課題解消システムだけでなく、アドバイス生成システム、記事生成システムも同様である。 FIG. 71 is a diagram showing a calculation process of the information processing system according to the fourth embodiment of the present invention. FIG. 71 is a diagram showing what kind of calculation processing is performed for a given task. For the trading data, fixed extraction conditions, classification conditions, and aggregation conditions are instructed, trading data is created, the target trading is decided from the trading data, and the evaluation index that affects the target trading is calculated. A selection is made, and the evaluation index is used to determine what kind of operation (at least one such as evaluation or advice) is to be performed, and a calculation process is performed to determine the result display. This calculation process is the same not only for the problem solving system but also for the advice generation system and the article generation system.
図７２は、本発明の実施形態４に係る情報処理システムのデータ構造を示す図である。記憶部３３で記録されるデータ構造の特徴は、売買データは損益が算出されるデータ構造を有し、当該損益に影響を与える評価指標、評価指標で行える動作（比較、アドバイスなど）、そこから得られる結果、それらの結果を表示する方法など一連の連携されたデータ構造を有することを示す図である。このデータ構造は、課題解消システムだけでなく、アドバイス生成システム、記事生成システムも同様である。
FIG. 72 is a diagram showing a data structure of the information processing system according to the fourth embodiment of the present invention. The characteristic of the data structure recorded in the
図７３は、本発明の実施形態４に係る情報処理システムの参照テーブル方式を示す図である。参照テーブルは、売買データの抽出条件、分類条件、損益状況、集約方法と、必要なデータとの対応関係を示すテーブルである。 FIG. 73 is a diagram showing a reference table system of the information processing system according to the fourth embodiment of the present invention. The reference table is a table showing the correspondence between the extraction condition, the classification condition, the profit / loss status, the aggregation method of the trading data, and the necessary data.
図９０は、本発明の実施形態４に係るネットワークを示す図である。 FIG. 90 is a diagram showing a network according to the fourth embodiment of the present invention.
記事データの配信の場合は、記事配信サーバを（自社他社問わない）設置し、当該情報処理システムで生成された除法データをそのまま記事として配信ルもしくは、加工して情報データを配信する。 In the case of article data distribution, an article distribution server (regardless of the company's own company) is installed, and the method data generated by the information processing system is distributed as an article as it is, or the information data is distributed by processing.
図９１は、本発明の実施形態４に係るデータベース関連図である。例えば、売買ＩＤで購入日と銘柄コードのテーブルと連携させ、銘柄コードと日付の関係づけでＲＳＩ（Relative Strength Index）値を紐付ける方法や、購入ＩＤと紐付ける方法などがある。ＲＳＩは、一定期間の相場における、値上がり幅と、値下がり幅とを活用して、値動きの強弱を数値で表し、買われ過ぎなのか売られ過ぎなのかを判断する手法である。この方法に限らず、何らかの方法で、売買データや購入データとテクニカル指標値などを関連付ける方法を別テーブル参照方式と定義する。 FIG. 91 is a database-related diagram according to the fourth embodiment of the present invention. For example, there are a method of linking the purchase date and the brand code table with the trading ID and linking the RSI (Relative Strength Index) value with the relationship between the brand code and the date, and a method of linking with the purchase ID. The RSI is a method of numerically expressing the strength of price movements by utilizing the price increase and the price decrease in the market for a certain period of time, and determining whether the price is overbought or oversold. Not limited to this method, a method of associating trading data or purchase data with technical index values by some method is defined as a separate table reference method.
図９２は、本発明の実施形態４に係るＡＩ学習の関連図を示す図である。各フェーズで、ＡＩの学習がどう行われていくかを示す図である。第一フェーズでは、当該情報処理システムに対する各種問い合わせを管理者またはユーザが行い、当該問い合わせに対して、どういう抽出条件や分類条件、集計ルールを指示すればよいのかの関連付けを学習していく。具体例を示している。第二フェーズでは、当該情報処理システムに対する問い合わせに対して、評価指標の選定をどう行っていくか、を学習していく。最重要評価指標を決めるために、スコア化するなどの方法で、問い合わせに対する評価指標値の数字によって、十四黄土をどう変化させていくかを、学習させていく。表記揺れなども学習し、各種問い合わせに対し、算出し表示すべき評価指標を決めることを学習させていく。第三ステップでは、問い合わせに対して、どの結果を表示すればよいのか、の対応付けを学習させていく。評価指標の表示、評価、比較、ランキング、診断、アドバイス、記事データの生成、という動作ステップに対して、どの動作を行うのか、どう行うのかの対応付けを学習していく。第四フェーズでは、当該情報処理システムによって、生成された結果セットをどの表示方法で、どうやって表示していけばよいのかを学習させていく。第４フェーズ全てに、これらの機能を持たせてもよいし、どれか一つでもよく、これらの機能を一つでも持つ場合をＡＩ学習システムと定義する。 FIG. 92 is a diagram showing a related diagram of AI learning according to the fourth embodiment of the present invention. It is a figure which shows how the learning of AI is performed in each phase. In the first phase, the administrator or the user makes various inquiries to the information processing system, and learns the association of what extraction conditions, classification conditions, and aggregation rules should be specified for the inquiries. A concrete example is shown. In the second phase, we will learn how to select evaluation indexes in response to inquiries about the information processing system. In order to determine the most important evaluation index, we will learn how to change the 14 loess by the numerical value of the evaluation index value for inquiries by scoring. We will also learn notation fluctuations and learn to determine the evaluation index to be calculated and displayed for various inquiries. In the third step, the correspondence of which result should be displayed for the inquiry is learned. We will learn how to perform and how to perform the operation steps such as display of evaluation index, evaluation, comparison, ranking, diagnosis, advice, and generation of article data. In the fourth phase, the information processing system learns how and how to display the result set generated by the information processing system. All of the fourth phases may have these functions, or any one of them may be provided, and the case where any one of these functions is provided is defined as an AI learning system.
図９３は、本発明の実施形態４に係るテーブル参照の関連を示す図である。各フェーズで、テーブルの参照をどう行っているのか、どういうテーブルが必要なのかを説明する図である。各種当該情報処理システムに対する要求や課題の請求に対して、テーブルを参照しながら、その問いに答えようとするのを、テーブル参照方式と定義している。第一フェーズでは問い合わせに対して、どういう抽出条件、分類条件、集計ルールで売買データを加工して、対象売買データを作成するのか、という問い合わせと各種条件（対象売買データを作成するための条件）の関係テーブルを作成、管理して、テーブルを充実させていくことで、各種問い合わせに対応できる問いを増やしていくことを目的としている。既出であれば参照し、新規であれば、新たな対応付けをテーブルに記録。第二フェーズでは、評価指標の選定に使われるテーブル参照方式で、最重要評価指標の選定で使われるスコア付けや重み付けの変更などに使われるテーブルも含む（評価指標の選定プロセスを参照のこと）。問い合わせの言葉から、評価指標を選定する、より簡便な方法も含む。第三フェーズでは、動作関連テーブルを通して、課題に対して、どの動作ステップを踏み、どういう結果セットを返すかの関連付けテーブルを参照して、動作を決めていく。第四フェーズは、結果セットに対して、どういう表現方法をとるか、グラフか、表か、チャートか、どの項目をＸ軸にするのか、などを対応づけたテーブルを表示方法選定テーブルと定義。これらのテーブルを参照して、当該情報処理システムで次の処理を決めていくことをテーブル参照方式と定義する。 FIG. 93 is a diagram showing the relationship between the table references according to the fourth embodiment of the present invention. It is a figure explaining how the table is referred and what kind of table is necessary in each phase. The table reference method is defined as trying to answer a request to various information processing systems while referring to a table. In the first phase, in response to the inquiry, what kind of extraction conditions, classification conditions, and aggregation rules are used to process the trading data to create the target trading data, and various conditions (conditions for creating the target trading data). The purpose is to increase the number of questions that can be answered in various inquiries by creating and managing the relationship table of. If it has already appeared, refer to it, and if it is new, record the new correspondence in the table. In the second phase, the table reference method used to select the evaluation index includes the table used to change the scoring and weighting used to select the most important evaluation index (see the evaluation index selection process). .. It also includes a simpler method of selecting an evaluation index from the words of the inquiry. In the third phase, the operation is determined by referring to the association table of which operation step is taken and what result set is returned for the task through the operation-related table. In the 4th phase, the display method selection table is defined as a table that associates the result set with what kind of expression method to take, whether it is a graph, table, chart, which item should be the X-axis, and so on. The table reference method is defined as determining the next process in the information processing system by referring to these tables.
図９４は、本発明の実施形態４に係る入力フォーム方式（取引データ）を示す図である。 FIG. 94 is a diagram showing an input form method (transaction data) according to the fourth embodiment of the present invention.
ユーザ又は管理者等が、フォームから売買データの入力を行うときに、どういうフォーマットで行うのかの一例を示した図である。新規の購入の場合は、上図のように、４つの項目（またはそれ以上）を入力する画面を提示する。一方、保有銘柄の売却ボタンを押せば、保有銘柄の一覧リストが表示され、下図のように、入力する項目は、売却株価、売却日、にとどめ、容易に売却の決定を当該情報処理システムに送信する仕組みを指す。数量は、プルダウン方式で、当該保有株数に対する、単位を減少させる手段も含む。（例えば、ファナックの単位株数は１００株で、５００株保有しているのであれば、５００株４００株３００株２００株１００株がプルダウン方式で表示され、売却数量を選択する）。これらの入力フォームの内容は、当該情報処理システムに送付され、各種売買データが更新されることを示す図である。 It is a figure which showed an example of the format which a user, an administrator, etc. input a buying and selling data from a form. In the case of a new purchase, a screen for inputting four items (or more) is presented as shown in the above figure. On the other hand, if you press the sell button of the stocks you own, a list of stocks you own will be displayed, and as shown in the figure below, the items to be entered are limited to the stock price to be sold and the date of sale, and the decision to sell can be easily made to the information processing system. Refers to the mechanism for sending. The quantity is a pull-down method and includes a means for reducing the unit with respect to the number of shares held. (For example, if the number of unit shares of FANUC is 100 shares and 500 shares are held, 500 shares, 400 shares, 300 shares, 200 shares and 100 shares are displayed in a pull-down method, and the quantity to be sold is selected). The contents of these input forms are sent to the information processing system to show that various trading data are updated.
図９５は、本発明の実施形態４に係るＡＩ学習の詳細図第一フェーズ図である。 FIG. 95 is a detailed first phase diagram of AI learning according to the fourth embodiment of the present invention.
図９２の第一フェーズのＡＩ学習がどう行われていくのかを、具体的に示す図である。問い合わせデータに対して、どういう売買データを作成するのか、を決めていく。問い合わせ内容が、既知の場合（つまり条件テーブルで一致する問い合わせがあるケース）は、条件が決定され、抽出条件などが決まり、当該条件を当該情報処理システムに指示し、売買データが作成される。一方、未知の場合は、推測プログラムが走り、問い合わせデータを解析し、どういう条件で、売買データを抽出（又は分類、集計、加工）していけばよいのかを教師データを参照しながら学習していく。教師データには参照テーブル方式で作成されたテーブルなどが挙げられる。条件の決定をプログラムに覚えさせ、２０２０年という言葉には、２０２０年の期間別集計対象売買データを作成するなどの関連付けを学習しながら、検証と予測結果の向上を測っていく。
It is a figure which shows concretely how the AI learning of the 1st phase of FIG. 92 is performed. Decide what kind of trading data to create for the inquiry data. When the inquiry content is known (that is, there is a matching inquiry in the condition table), the condition is determined, the extraction condition and the like are determined, the condition is instructed to the information processing system, and trading data is created. On the other hand, if it is unknown, the guessing program runs, analyzes the inquiry data, and learns under what conditions the trading data should be extracted (or classified, aggregated, processed) while referring to the teacher data. go. Examples of teacher data include tables created by the reference table method. Let the program remember the determination of the conditions, and for the
図９６は、本発明の実施形態４に係るＡＩ学習の詳細図第二フェーズ図である。図９６は、図９２の第二フェーズのＡＩ学習がどう行われていくのかを具体的に示す図である。問い合わせデータや第一フェーズで作成された売買データから導出される評価指標に対して、どの評価指標を重要評価指標とするのか、を決めていく。問い合わせ内容が、既知の場合（つまり、評価指標選定テーブルで一致する問い合わせがあるケース）は、重要評価指標が決定され、当該評価指標を当該情報処理システムに指示し、評価指標が次の動作ステップで活用される。一方、未知の場合は、推測プログラムが走り、問い合わせデータや導出された評価指標を解析し、どの評価指標が重要で、どの評価指標を重要評価指標としていけばよいのかを教師データを参照しながら学習していく。教師データには、参照テーブル方式で作成されたテーブルなどが挙げられる。最重要評価指標の決定をプログラムに覚えさせ、売買損益率という言葉には、売買損益レベル売買データで平均の売買損益率を作成するなどの関連付けを学習しながら、検証と予測結果の向上を測っていく。 FIG. 96 is a detailed second phase diagram of AI learning according to the fourth embodiment of the present invention. FIG. 96 is a diagram specifically showing how the AI learning of the second phase of FIG. 92 is performed. For the evaluation indexes derived from the inquiry data and the trading data created in the first phase, we will decide which evaluation index should be the important evaluation index. If the inquiry content is known (that is, there is a matching inquiry in the evaluation index selection table), a key performance indicator is determined, the evaluation index is instructed to the information processing system, and the evaluation index is the next operation step. It is utilized in. On the other hand, if it is unknown, the guessing program runs, analyzes the inquiry data and the derived evaluation index, and refers to the teacher data as to which evaluation index is important and which evaluation index should be used as the important evaluation index. I will learn. Examples of teacher data include tables created by the reference table method. The program is made to remember the determination of the most important evaluation index, and the term trading profit / loss ratio is used to measure the improvement of verification and forecast results while learning the association such as creating the average trading profit / loss ratio with trading data. To go.
図９７は、本発明の実施形態４に係るＡＩ学習の詳細図第三フェーズ図である。図９７は、図９２の第三フェーズのＡＩ学習がどう行われていくのかを具体的に示す図である。問い合わせデータから動作決定テーブルでどの動作を行っていくのかを決めていく。問い合わせ内容が、既知の場合（つまり、動作決定テーブルで一致する問い合わせがあるケース）は、動作が決定され、当該動作を当該情報処理システムに指示する。一方、未知の場合は、推測プログラムが走り、問い合わせデータを解析し、どの動作ステップを踏んでいけばよいのかを教師データを参照しながら学習していく。教師データには、参照テーブル方式で作成されたテーブルなどが挙げられる。動作の決定をプログラムに覚えさせ、ランキング、順位付けという言葉には、ランキングデータを作成するなどの関連付けを学習しながら、検証と予測結果の向上を測っていく。更に、動作が決まったら、第二ステップで決定した最重要評価指標と併せて、生成データの決定テーブルで、どういう生成データを、生成するのかを決定する。例えば、２０２０年の売買損益率という問いに対しては、売買損益率を決定し、これを生成データとして、次のステップに送信すればよい。既知、未知の場合は、動作の決定と同様のプロセスを踏む。 FIG. 97 is a detailed third phase diagram of AI learning according to the fourth embodiment of the present invention. FIG. 97 is a diagram specifically showing how the AI learning of the third phase of FIG. 92 is performed. From the inquiry data, decide which operation to perform in the operation determination table. When the inquiry content is known (that is, there is a matching inquiry in the operation determination table), the operation is determined and the operation is instructed to the information processing system. On the other hand, if it is unknown, the guessing program runs, analyzes the inquiry data, and learns which operation step should be taken while referring to the teacher data. Examples of teacher data include tables created by the reference table method. We will make the program remember the decision of the action, and measure the improvement of the verification and the prediction result while learning the association such as creating ranking data for the words ranking and ranking. Further, once the operation is decided, what kind of generated data is to be generated is determined in the generated data determination table together with the most important evaluation index determined in the second step. For example, in response to the question of the trading profit / loss ratio in 2020, the trading profit / loss ratio may be determined and used as generated data to be transmitted to the next step. If it is known or unknown, the process is similar to that of determining the operation.
図９８は、本発明の実施形態４に係るＡＩ学習の詳細図であり、第四フェーズ図である。図９８は、図９２の第四フェーズのＡＩ学習がどう行われていくのかを具体的に示す図である。第三フェーズで生成された生成データどの表示方法を選択するのかを決めていく。結果セットの内容が、既知の場合（つまり表示方法テーブルで一致する生成データがあるケース）は、表示方法が決定され、表示される。一方、未知の場合は、推測プログラムが走り、生成データを解析し、どの表示方法が最適で、どの表示方法を選択すればよいのかを教師データを参照しながら学習していく。教師データには、参照テーブル方式で作成されたテーブルなどが挙げられる。生成データに合わせた表示方法の決定をプログラムに覚えさせ、Ａさんと平均値との最重要評価指標の比較には、縦棒グラフを表示方法で選択するなどを学習しながら、検証と予測結果の向上を測っていく。 FIG. 98 is a detailed diagram of AI learning according to the fourth embodiment of the present invention, and is a fourth phase diagram. FIG. 98 is a diagram specifically showing how the AI learning of the fourth phase of FIG. 92 is performed. Generated data generated in the third phase Decide which display method to select. If the contents of the result set are known (ie, there is matching generated data in the display method table), the display method is determined and displayed. On the other hand, if it is unknown, the guessing program runs, analyzes the generated data, and learns which display method is optimal and which display method should be selected with reference to the teacher data. Examples of teacher data include tables created by the reference table method. Make the program remember the decision of the display method according to the generated data, and learn to select the column graph by the display method to compare the most important evaluation index between Mr. A and the average value, and verify and predict the result. Measure the improvement.
図９９は、本発明の実施形態４に係る期間別集計対象データの表である。期間別集計対象売買データの作成の代表例３つの特徴と、算出できる損益、加工方法、算出方法、何ができるか、等を比較している。ちなみに證券会社によくある評価額の推移などの期間比較は、評価額版であり、疑似版は一歩進んだ技術である。完全版と疑似版を比較すると、疑似版で算出できる損益は期間別でトータル数字は確定できる。たとえば、Ａ時点の評価額が１０００万円、Ｂ時点の評価額が１２００万円の場合、ＡＢ期間の期間損益は２００万円増えたことは把握できるが、売買損益や含み損益という内訳になると、トータル数字にさえ、食い違いが生じる。これは、ＡＢ期間に、保有から売却へ購入から保有へ、という売買損益と含み損益の入れ替わりが数多く発生するため。例えば、Ａ銘柄をＡＢ期間中に売却をしたケースにおいて、購入はＡ期間の前で１０００円、Ａ時点株価は１２００円、売却株価１５００円のケースを想定した場合、Ａ時点の含み益は２００円（１２００－１０００）が、Ｂ時点では売買損益で５００円（１５００－１０００）になるが、実際の期間損益は売買損益で３００円（１５００－１２００）へと評価替えしないと、正確な期間損益が出ない。これらを完全に実施できるのが、完全版である。 FIG. 99 is a table of data to be aggregated by period according to the fourth embodiment of the present invention. Three typical examples of creating trading data subject to aggregation by period are compared with the profit and loss that can be calculated, the processing method, the calculation method, what can be done, and so on. By the way, the period comparison such as the transition of the valuation amount, which is common in securities companies, is the valuation amount version, and the pseudo version is a technology that goes one step further. Comparing the full version and the pseudo version, the total profit and loss that can be calculated by the pseudo version can be determined for each period. For example, if the valuation amount at time A is 10 million yen and the valuation amount at time B is 12 million yen, it can be understood that the period profit / loss during the AB period has increased by 2 million yen, but when it comes to the breakdown of trading profit / loss and unrealized profit / loss. , Even the total numbers are inconsistent. This is because during the AB period, there are many exchanges between trading profit and loss and unrealized profit and loss, such as from holding to selling and from purchasing to holding. For example, in the case where the A issue is sold during the AB period, assuming a case where the purchase is 1000 yen before the A period, the stock price at the time of A is 1200 yen, and the stock price at the time of sale is 1500 yen, the unrealized gain at the time of A is 200 yen. (1200-1000) becomes 500 yen (1500-1000) in trading profit / loss at the time of B, but the actual period profit / loss must be revalued to 300 yen (1500-1200) in trading profit / loss. Does not come out. It is the complete version that can fully implement these.
図１００は、本発明の実施形態４に係る図２４から図２６のまとめ図である。Ａ時点を２０１９年１月９日として、Ｂ時点を２０２０年２月３日とするケースで、Ｂ時点まで保有していたケースを上段がＡ時点より前に購入していたケースの評価替え、Ａ時点以降のケースは評価替えがいらないことを示し、Ｂ時点までで売却したケースで、上段はＡ時点以前に購入したケースで、Ａ時点への評価替えを必要となるが、下段は必要ないということを示した図である。 FIG. 100 is a summary view of FIGS. 24 to 26 according to the fourth embodiment of the present invention. In the case where the time A is January 9, 2019 and the time B is February 3, 2020, the case where the upper row was purchased before the time A was reassessed. Cases after point A indicate that revaluation is not necessary, cases sold by point B, upper part is a case purchased before point A, and revaluation to time point A is required, but lower part is not necessary. It is a figure which showed that.
図１０１は、本発明の実施形態４に係る第一フェーズの説明図である。第一フェーズの対象となる売買データセットを決めるフェーズにおいて、売買データから抽出条件、分類条件、集計ルール等の条件を決定し、集計対象売買データを作成し、更に当該売買データの構成要素を基準にして、各種条件で、構成要素売買データを作成し、目的となる損益レベルをどのレベルに置くかにより、損益レベル売買データを作成することで、対象売買データセットが作成されることを示す図である。 FIG. 101 is an explanatory diagram of the first phase according to the fourth embodiment of the present invention. In the phase of determining the trading data set to be the target of the first phase, conditions such as extraction conditions, classification conditions, and aggregation rules are determined from the trading data, the trading data to be aggregated is created, and the components of the trading data are used as the reference. A diagram showing that the target trading data set is created by creating the component trading data under various conditions and creating the profit / loss level trading data depending on the level at which the target profit / loss level is set. Is.
図１０２は、本発明の実施形態４に係る第二フェーズから第四フェーズの説明図である。第二フェーズでは、第一フェーズで作成された対象売買データセットを元にして、評価指標の算出、選定、表示ステップを経て、当該評価指標を活用して、動作ステップである評価指標の表示や評価、比較、ランキング、診断、アドバイスのデータを当該情報処理システムで生成し、ユーザや管理者等に表示する一連の流れを説明する図である。図１０１と図１０２は、当該情報処理システムの体系図、全体像である。 FIG. 102 is an explanatory diagram of the second to fourth phases according to the fourth embodiment of the present invention. In the second phase, based on the target trading data set created in the first phase, the evaluation index is calculated, selected, and displayed, and then the evaluation index is used to display the evaluation index, which is an operation step. It is a figure explaining a series of flow of generating evaluation, comparison, ranking, diagnosis, and advice data in the information processing system, and displaying them to a user, an administrator, and the like. 101 and 102 are a system diagram and an overall picture of the information processing system.
図１０３は、本発明の実施形態４に係る銘柄選択の検証チャート図である。銘柄選択の検証チャート図であり、実際の購入日から現在までの保有状況評価をするために活用される。保有期間中の他の銘柄の動向が一目でわかり、当該購入日の購入が、数ある選択のうちで、正解であったのかどうかを検証ができる。よりよい選択の場合はどうであったのか、平均であればどうであったのか、などを検証でき、他銘柄との比較結果を一覧表示できるチャートである。 FIG. 103 is a verification chart diagram of brand selection according to the fourth embodiment of the present invention. It is a verification chart of stock selection and is used to evaluate the holding status from the actual purchase date to the present. You can see at a glance the trends of other stocks during the holding period, and you can verify whether the purchase on the purchase date was the correct answer among the many choices. It is a chart that can verify what was the case with a better selection, what was the case with the average, etc., and can display a list of comparison results with other stocks.
図１０４は、本発明の実施形態４に係る銘柄購入時期の検証チャート図である。銘柄の購入時期の検証チャート図であり、実際の購入日から現在までの保有状況評価をするために活用される。保有期間中の他の投資家の動向が一目でわかり、当該購入日の購入から、保有をするのか、売却をするのか、の決断を毎日迫られるわけだが、それを正しく行えたのか、ほかの同じ日に同じ銘柄を購入した投資家はどういう行動をしていたのか、を検証ができる。よりよい選択の場合はどうであったのか、平均であればどうであったのか、などを検証でき、他の投資家との比較結果を一覧表示できるチャートである。 FIG. 104 is a verification chart diagram of a brand purchase time according to the fourth embodiment of the present invention. It is a verification chart of the purchase time of a brand, and is used to evaluate the holding status from the actual purchase date to the present. At a glance, you can see the trends of other investors during the holding period, and from the purchase on the purchase date, you are forced to decide whether to hold or sell every day. It is possible to verify what the investors who bought the same stock on the same day were doing. It is a chart that can verify what was the case with a better choice, what was the case with the average, etc., and can display a list of comparison results with other investors.
図１０５は、本発明の実施形態４に係る保有期間中の他の投資家の銘柄投資動向チャート図である。保有期間中の他の投資家の銘柄投資の動向がわかるチャート図であり、実際の購入日から現在までの期間で当該銘柄を同売買してきたのかがわかるチャートである。保有期間中の他の投資家の動向が一目でわかり、当該期間中に同じ銘柄を購入した投資家はどういう行動をしていたのか、を検証ができる。よりよい選択の場合はどうであったのか、平均であればどうであったのか、などを検証でき、他の投資家との比較結果を一覧表示できるチャートである。図１０４は、同じ購入日に同じ銘柄を購入した投資家の動向をチェックするチャートだが、当チャートは同じ銘柄を保有期間中にほかの投資家はどう動いてきたのかをチェックできるチャートである。 FIG. 105 is a stock investment trend chart of another investor during the holding period according to the fourth embodiment of the present invention. It is a chart showing the trend of stock investment by other investors during the holding period, and is a chart showing whether the stock has been bought and sold in the same period from the actual purchase date to the present. You can see at a glance the trends of other investors during the holding period, and you can verify what kind of behavior the investors who purchased the same stock during the period were doing. It is a chart that can verify what was the case with a better choice, what was the case with the average, etc., and can display a list of comparison results with other investors. FIG. 104 is a chart for checking the trends of investors who purchased the same stock on the same purchase date, but this chart is a chart for checking how other investors have moved during the holding period of the same stock.
図１０６は、本発明の実施形態４に係る保有期間中の他の投資家の銘柄投資動向チャート図２である。図１０５と同様、保有期間中の他の投資家の銘柄投資の動向がわかるチャート図であり、実際の購入日から現在までの期間で当該銘柄をほかの投資家は、どう売買してきたのかがわかるチャートである。保有期間中の他の投資家の動向が一目でわかり、当該期間中に同じ銘柄を購入した投資家はどういう行動をしていたのか、を検証ができる。よりよい選択の場合はどうであったのか、平均であればどうであったのか、などを検証でき、他の投資家との比較結果を一覧表示できるチャートである。図１０４は同じ購入日に同じ銘柄を購入した投資家の動向をチェックするチャートだが、当チャートは同じ銘柄を保有期間中にほかの投資家はどう動いてきたのかをチェックできるチャートである。図１０５とは視点を変えて、伝えている。
FIG. 106 is a stock
図１０７は、本発明の実施形態４に係る評価指標算出の３つの方法を説明する図である。第四ステップまでで作成された損益レベル売買データから評価指標を算出するステップで、３つの方式があり、その３つの方式を図式化して説明した図である。右に行くほど、数多くの評価指標が出てきて、詳細な評価指標が算出できる。 FIG. 107 is a diagram illustrating three methods of calculating an evaluation index according to the fourth embodiment of the present invention. In the step of calculating the evaluation index from the profit / loss level trading data created up to the fourth step, there are three methods, and it is a diagram illustrating the three methods in a diagram. The more to the right, the more evaluation indexes appear, and detailed evaluation indexes can be calculated.
図１０８は、本発明の実施形態４に係る購入データと売却データの合成テーブルの説明図である。第一ステップにおいて、できれば、導入しておきたい工程で證券会社から得られる売買データなどの情報を加工整形して、取り扱いのしやすい売買データにする工程のひとつである。一回、購入データと売却データに分けて、購入データに売却データを取り込む方式を示す図である。このほかにもいろいろな方法があるが、売買を１行にまとめることが重要である。 FIG. 108 is an explanatory diagram of a composite table of purchase data and sale data according to the fourth embodiment of the present invention. In the first step, if possible, it is one of the processes of processing and shaping information such as trading data obtained from a securities company in the process to be introduced to make trading data easy to handle. It is a figure which shows the method of importing the sale data into the purchase data once divided into purchase data and sale data. There are many other ways to do this, but it is important to combine the buying and selling into one line.
図１０９は、本発明の実施形態４に係るレバレッジ効果と複利効果図である。連動型保有状況評価などで、取り上げている具体例をグラフ表示した例である。 FIG. 109 is a leverage effect and compound interest effect diagram according to the fourth embodiment of the present invention. This is an example of displaying a graph of specific examples taken up in the linked holding status evaluation.
図８８は、本発明の実施形態４に係る連動型保有状況評価の表記図である。連動型含み損益レベル売買データのところで説明した具体例の表である。 FIG. 88 is a notation diagram of the interlocking possession status evaluation according to the fourth embodiment of the present invention. It is a table of specific examples explained in the section of linked unrealized profit / loss level trading data.
図１１０は、本発明の実施形態４に係る評価指標の算出の複数の方法の説明図である。評価指標の算出にはいろいろな見合わせ方があり、投資対象は期間別であったり、投資対象別であったり、投資家別であったり、評価指標は取引データによる評価指標であったり、企業業績やテクニカル指標値から算出される評価指標であったり、それらの組み合わせで、様々な対象を評価、比較、ランキング、診断、アドバイスなどをできるということを示す図である。 FIG. 110 is an explanatory diagram of a plurality of methods for calculating an evaluation index according to the fourth embodiment of the present invention. There are various ways to calculate the evaluation index, such as investment target by period, investment target, investor, evaluation index by transaction data, corporate performance. It is a diagram showing that various targets can be evaluated, compared, ranked, diagnosed, advised, etc. by using an evaluation index calculated from a technical index value or a combination thereof.
図１１１は、本発明の実施形態４に係る評価指標の算出テーブル図である。評価指標をどういう手順で算出するのか、逆にどういう手順を行っていくと、評価指標が算出できるのか、を管理するテーブルと、別テーブルで管理する業績予想テーブルの図である。 FIG. 111 is a calculation table diagram of an evaluation index according to the fourth embodiment of the present invention. It is a figure of a table that manages what kind of procedure is used to calculate the evaluation index, and conversely, what kind of procedure is required to calculate the evaluation index, and a performance forecast table that is managed by another table.
（第一ステップ）
第一ステップは、売買データ等の取得ステップであり、証券会社やユーザ、管理者などから取引データを含む売買データなどを取得するステップである。通常ここで集まってきた売買データを次の加工対象とする。もちろん、証券会社など売買の取次業者などの場合は、この取得ステップはあっても少なくてすむ。売買データに紐付けられるデータには、テクニカル指標、株価データなどのテーブル、銘柄情報などがあげられる。一定のフォーマットに加工するフェーズを含んでもよい。表示フェーズを含んでもよい。ＡＩ（機械学習や知能計算など）フェーズを含んでもよい。
(First step)
The first step is a step of acquiring trading data and the like, and is a step of acquiring trading data including trading data from a securities company, a user, an administrator, and the like. Normally, the trading data collected here is targeted for the next processing. Of course, in the case of a trading agency such as a securities company, this acquisition step may be few. Data associated with trading data includes technical indicators, tables such as stock price data, and stock information. It may include a phase of processing into a certain format. It may include a display phase. It may include an AI (machine learning, intelligent calculation, etc.) phase.
（売買データの定義）
売買データには、狭義の売買データである取引データ、広義の売買データでは、取引データ以外に取引データに紐付けることが可能なデータであり、市場データ、加工データ、権利データ、入力データなどがあげられる。
(Definition of trading data)
Trading data includes trading data, which is trading data in a narrow sense, and trading data in a broad sense, which is data that can be linked to trading data in addition to trading data, such as market data, processing data, rights data, and input data. can give.
取引データは、投資商品の種類、投資商品の購入日、投資商品の購入価格、投資商品の購入数量、投資商品の売却日、投資商品の売却価格、投資商品の売却数量、など売り買いに伴って決まっていくデータであり、狭義の意味での売買データである。 The transaction data is based on the type of investment product, the purchase date of the investment product, the purchase price of the investment product, the purchase quantity of the investment product, the sale date of the investment product, the sale price of the investment product, the sale quantity of the investment product, etc. It is data that is decided, and is trading data in a narrow sense.
反対売買を行って利益や損失が確定されている売買データと損益が確定していない売買データがある。損益が確定しない売買データは、通常、含み益や含み損を計算するために時価やある時点の価格を入れることが行われる。取引データ（狭義の売買データ）には両者とも含まれるが、加工が必要なケースもある。ある一定のフォーマットにするときに、そのような加工が施される。この加工は集計対象売買データなどの作成時に行ってもいいし、売買データ入手時に行ってもよい。 There are trading data in which profits and losses are fixed and trading data in which profits and losses are not fixed. Trading data for which profit or loss is not fixed is usually entered with a market price or a point-in-time price in order to calculate unrealized gains and losses. Both are included in transaction data (trading data in a narrow sense), but there are cases where processing is required. Such processing is applied when making a certain format. This processing may be performed at the time of creating the trading data to be aggregated, or may be performed at the time of obtaining the trading data.
売買データに紐付けられるデータ（広義の売買データ）としては、市場データや加工データ、権利データ、入力データ、他のテーブルデータなどがある。 Data associated with trading data (trading data in a broad sense) includes market data, processing data, rights data, input data, and other table data.
市場データには、投資商品の市場価格、為替レートなどがあり、権利データには、投資商品の保有に伴う権利データ（配当や株式分割など）などがあり、加工データには、投資商品の購入代金（購入単価×購入数量）、売却代金、売却損益、それらの合計値、平均値、最大値、最小値などが上げられ、保有数量×市場価格＝保有商品の時価、投資商品の売却日－投資商品の購入日＝保有期間などを指す。加工データは、取得データから加工して算出されるデータを指す。入力データは、入力フォームでユーザや管理者が入力したデータを指す。入力データは、例えば、ユーザが取引データを入力するときに、参照媒体や参照テクニカル指標など入力する欄に、入力してもらうような入力データなどを含む。入力データは、管理者が入力フォームで取引データに紐付くデータ（例えば、証券会社や助言会社、コース名、投資家コード、取引実行時のテクニカル指標値など）を入力する入力データなども含む。 Market data includes market prices and exchange rates of investment products, rights data includes rights data associated with holding investment products (dividends, stock splits, etc.), and processing data includes purchases of investment products. Price (purchase unit price x purchase quantity), sale price, sale profit / loss, total value, average value, maximum value, minimum value, etc. are raised, holding quantity x market price = market price of holding product, sale date of investment product- Purchase date of investment product = holding period, etc. Processing data refers to data calculated by processing from acquired data. Input data refers to the data entered by the user or administrator in the input form. The input data includes, for example, input data to be input in a field for inputting a reference medium, a reference technical index, or the like when a user inputs transaction data. The input data also includes input data in which the administrator inputs data associated with the transaction data in the input form (for example, a securities company, an advisory company, a course name, an investor code, a technical index value at the time of transaction execution, etc.).
他のテーブルデータは、管理を別テーブルで行った方が管理のしやすいデータに用いられる。他のテーブルデータには、例えば、投資対象テーブルや投資家テーブル、業績上方修正テーブル、テクニカル指標テーブル、投資タイプテーブルなどがある。売買データの項目と同じ項目を含んだ別テーブルを用意し、共通の項目で紐付かせて、別テーブルで管理している情報を集計対象売買データの項目に含めることができる。 Other table data is used for data that is easier to manage if it is managed in a separate table. Other table data includes, for example, an investment target table, an investor table, a performance upward revision table, a technical index table, an investment type table, and the like. It is possible to prepare a separate table that includes the same items as the trading data items, link them with common items, and include the information managed in the separate table in the items of the trading data to be aggregated.
そうすると、抽出条件にもできるし、構成要素（構成要素売買データ）にもできるし、様々な用途が期待できる。売買データにある項目に関連する項目は管理対象となり、売買データは幅がさらに広がり、管理でき、分かることがさらに増えていく。さらに管理に必要なデータは全て売買データの管理項目となる。 Then, it can be used as an extraction condition or as a component (component trading data), and various uses can be expected. Items related to the items in the trading data will be managed, and the trading data will be broader, manageable, and more understandable. Furthermore, all the data necessary for management are management items of trading data.
（修正売買データテーブル作成の定義）
証券会社から取り込んだデータは、購入データと売却データに分かれていたりして、その後の加工がしにくいデータの場合が多い。修正売買データテーブルの作成で、一定のフォーマットで取り扱えるような工程を挟むのがベストである。
(Definition of creating modified trading data table)
The data imported from securities companies is often divided into purchase data and sale data, making it difficult to process afterwards. It is best to insert a process that can be handled in a certain format by creating a modified trading data table.
（従来技術の課題）
証券会社ごとにバラバラのフォーマットで取り込まれたりしたら、売買データは取り扱いが非常に難しくなる。一定のフォーマットに整形することで、あらゆる売買データが一つのフォーマットにまとまる。
(Problems of conventional technology)
Trading data becomes very difficult to handle if it is imported in different formats for each securities company. By formatting to a certain format, all trading data can be put together in one format.
（修正売買データテーブル作成の作用）
売買データの購入データと売却データが一緒になっているケースは多い。その場合は、図１０８の合成テーブルの作成工程を経て（第一工程）、購入と売却が１行にまとまるテーブルにすることでフォーマットをまとめるのがベストである。これによって、売買損益の計算がすぐにできる。次の工程が、購入データと売却データが紐付かない購入データの取り扱いである。第一工程で、売却データに紐付かない購入データが存在し、これが未反対売買データとなり、売却価格のない購入データをどう評価するのかが、時価評価の取り込み（第二工程）、反対売買データと未反対売買データが一つのテーブルに存在し、反対売買データには購入価格、売却価格、時価、があり、未反対売買データには、購入価格、時価が存在するテーブルが作成されることで、修正売買データテーブルは作成される。
(Action of creating modified trading data table)
In many cases, the purchase data and the sale data of the trading data are combined. In that case, it is best to put together the format by making a table in which purchase and sale are combined in one line through the process of creating the composite table of FIG. 108 (first step). As a result, the trading profit and loss can be calculated immediately. The next process is the handling of purchase data in which purchase data and sale data are not linked. In the first process, there is purchase data that is not linked to the sale data, and this becomes unopposed trading data. By creating a table in which the unreversed trading data exists in one table, the counter-trading data has the purchase price, the selling price, and the market price, and the unreversed trading data has the purchase price and the market price. A modified trading data table is created.
（修正売買データテーブル作成の効果）
この工程を経ると、総合損益がすぐに当該情報処理システムでは計算できるし、購入データごとに売買損益か含み損益が簡単に導出できるようになる効果がある。
(Effect of creating modified trading data table)
After going through this process, the total profit / loss can be calculated immediately by the information processing system, and there is an effect that the trading profit / loss or the unrealized profit / loss can be easily derived for each purchase data.
（修正売買データテーブル作成の具体例）
証券会社ごとにフォーマットは異なるが、それを修正売買データテーブルによって、銘柄コード、購入日、購入数量、売却日、時価、保有、未保有の別や購入金額、売却金額、時価評価額の加工データを持つことも含め、損益（反対売買の場合は売買損益、未反対売買の場合は含み損益の項目を含めてもよい）を少なくとも含むテーブルにすることで、修正売買データテーブルのフォーマットはできあがる。
(Specific example of creating a modified trading data table)
The format is different for each securities company, but it is modified by the trading data table. The format of the modified trading data table can be completed by making the table include at least the profit and loss (in the case of counter-trading, the trading profit and loss, and in the case of non-counter-trading, the item of unrealized gain and loss may be included).
（取得データ（未反対売買データ）の修正の意義）
証券会社から取り込んだデータは、購入データと売却データの合成テーブル（図１０８）の作成工程を経て（第一工程）、時価評価の取り込み（第二工程）、反対売買データと未反対売買データが一つのテーブルに存在し、反対売買データには購入価格、売却価格、時価、があり、未反対売買データには、購入価格、時価が存在するテーブルが作成される。
(Significance of correction of acquired data (unopposed trading data))
The data imported from the securities company goes through the process of creating a composite table of purchase data and sale data (Fig. 108) (first step), imports market value valuation (second step), and includes counter-trading data and non-counter-trading data. A table is created in which the counter-trading data has a purchase price, a selling price, and a market price, and the non-counter-buying data has a purchase price and a market price.
未反対売買データの特定と時価評価プロセス（図８５）と投資商品価格の取り込み方法（図８６）にあるとおり、図８６の株価テーブル連携方式がベストで、図８５にあるとおり、未反対売買データには時価評価と、日付、時価評価額が加わり、反対売買データにも、同様の項目が加わると、後々の工程で活かされる。この時に、購入データと売却データが分かれている場合は、売買データに合体させる工程を挟むのがベストである。 As shown in the identification of unreversed trading data, the market value evaluation process (Fig. 85), and the method of capturing investment product prices (Fig. 86), the stock price table linkage method in Fig. 86 is the best, and as shown in Fig. 85, unreversed trading data. The market value, date, and market value are added to, and if similar items are added to the counter-trading data, they will be utilized in later processes. At this time, if the purchase data and the sale data are separated, it is best to insert a process of combining them with the trading data.
未反対売買データ（後の工程の含み損益レベル売買データ）は、まだ保有中の投資商品（または売りから入る場合は売り建て中）を指す。未反対売買データは、まだ損益が確定していない売買データで、日々市場価格の動向によって、評価額が変化していく性質の売買データで、確定した売買データとは異なる加工が必要である。ただ、売買済みデータにもこの市場価格を入れておくと、後々の工程で役立つので、入れておくとよい（損益レベル売買データの第四ステップでは必要）。 Unreversed trading data (unrealized profit / loss level trading data in the subsequent process) refers to investment products that are still in possession (or are being sold if they come from selling). Unreversed trading data is trading data whose profit and loss has not yet been determined, and is trading data in which the valuation price changes daily depending on market price trends, and requires processing different from the confirmed trading data. However, if you include this market price in the traded data, it will be useful in a later process, so it is good to include it (necessary in the 4th step of the profit and loss level trading data).
（取得データ（未反対売買データ）の修正の課題）
未反対売買データは、保有数量に応じて、評価額が変化していくが、保有数量×当該投資商品の市場で取引されている時価で評価することが必要となる。取得データの修正工程の一つ。また、売買データでも売却したその後の株価推移も入ってくるし、売ってなかったら、どうなっていたのか、も把握が可能となる。
(Issues to correct acquired data (unreversed trading data))
The valuation amount of unreversed trading data changes according to the holding quantity, but it is necessary to evaluate by the holding quantity x the market price of the investment product. One of the correction processes of acquired data. In addition, the stock price transition after the sale is also included in the trading data, and it is possible to grasp what would have happened if the stock had not been sold.
（取得データ（未反対売買データ）の修正の作用）
未反対売買データをＡ時点の日時とＡ時点の市場価格を最低限含めたテーブルを作成するか、売買データの項目にこの２つの項目を含めることで、修正は可能になる。この工程を第一ステップの取得ステップで行うのか、集計対象売買データの作成ステップで行うのか、損益レベル売買データの作成ステップで行うのかは問わない。また、反対売買データも同様で、株価データテーブルと連携してもよいし、売買データの項目に含めてもよい。ただ、後々の連携を考えると別テーブルで連携させておくことがよりよい。
(Action of correction of acquired data (unreversed trading data))
Correction is possible by creating a table that includes the date and time at time A and the market price at time A as a minimum, or by including these two items in the items of trading data. It does not matter whether this process is performed in the acquisition step of the first step, the creation step of the trading data to be aggregated, or the creation step of the profit / loss level trading data. The same applies to the counter-trading data, which may be linked with the stock price data table or included in the trading data item. However, considering the cooperation later, it is better to cooperate in another table.
（取得データ（未反対売買データ）の修正の効果）
修正工程を加えることで、未反対売買データも保有状況が分かるようになり、売買データの作成プロセスでも保有状況が分かるようになる効果がある。反対売買を行った後の動向もこの工程で、取り込めるようになることで、売却が正解であったのかどうかを損益レベル売買データの第四レベルで詳細につかむことが可能となる。
(Effect of correction of acquired data (unreversed trading data))
By adding the correction process, it becomes possible to know the holding status of unopposed trading data, and there is an effect that the holding status can be known even in the process of creating trading data. By being able to capture trends after conducting counter-trading in this process, it will be possible to grasp in detail whether or not the sale was the correct answer at the fourth level of the profit and loss level trading data.
（取得データ（未反対売買データ）の修正の具体例）
（取得ステップで行う具体例１）
集計対象売買データ作成前の元になる売買データで行われるため第二ステップ以降の工程がより、分かりやすくなる。
(Specific example of correction of acquired data (unreversed trading data))
(Specific example 1 performed in the acquisition step)
Since it is performed using the trading data that is the basis before creating the trading data to be aggregated, the processes after the second step become easier to understand.
（取得ステップで行う具体例２）
集計対象売買データ作成過程で行う場合は、売買データの追加項目で、日時（日付含む）と市場価格の項目を加える。ここで、売買済みデータにも加えてもよい。また、株価データテーブルと連係することで、時系列のデータも簡単に連携が可能となり、売却後の時価と売却株価を簡単に比較することが可能になる。
(Specific example 2 performed in the acquisition step)
When performing in the process of creating trading data to be aggregated, add the date and time (including date) and market price items in the additional items of trading data. Here, it may be added to the traded data. In addition, by linking with the stock price data table, time-series data can be easily linked, and the market price after sale and the stock price sold can be easily compared.
（取得データ（未反対売買データ）の修正の具体例３）
損益レベル売買データの作成ステップで行ってもいい。この損益レベル売買データの作成には第４レベルがあり、ここで、売却後の時価を使うため、売買データに項目を加えておいてもよいし、テーブルから取り込んでもよい。
(Specific example 3 of correction of acquired data (unreversed trading data))
Profit and loss level You may do it in the step of creating trading data. There is a fourth level in the creation of this profit / loss level trading data, and since the market price after sale is used here, an item may be added to the trading data or it may be imported from the table.
購入時や売却時の売買データに媒体の追加、証券会社の追加、チャートの追加、テクニカル指標の追加、業績上方修正の追加、など様々なことを追加できるようにしておくことで、どういう決断の売買が成功しているのかの後追いが可能となる効果がある。構成要素売買データの一つの構成要素になるし、集計対象売買データでも媒体別などのデータを抽出することが可能となる。後の工程で非常に役に立っていく。 What kind of decision can be made by making it possible to add various things such as adding media, adding securities companies, adding charts, adding technical indicators, adding upward revisions to business performance, etc. to the trading data at the time of purchase or sale. There is an effect that it is possible to follow up whether the sale is successful. Component It becomes one component of the trading data, and it is possible to extract data such as by medium from the trading data to be aggregated. It will be very useful in the later process.
売買データに紐付かせるデータを増やすことの目的は、ユーザの投資商品の投資方法に対するアドバイス力向上や、様々な投資課題を解決できるヒントが隠されていることや、投資家にとって有用な情報提供に資することができるためである。 The purpose of increasing the data linked to trading data is to improve the ability of users to give advice on investment methods for investment products, to hide hints for solving various investment issues, and to provide useful information for investors. This is because it can contribute.
（取得データ（入力データ）の追加の意義）
取引データに入力データを追加することによって、データベースは拡充する。例えば、２月２日に購入した銘柄は四季報を元にした購入であれば、参照媒体を四季報に、助言者がＡ社であれば助言者項目をＡ社にするなどがあり得る。
(Significance of adding acquired data (input data))
The database is expanded by adding input data to the transaction data. For example, if the brand purchased on February 2 is purchased based on the quarterly report, the reference medium may be the quarterly report, and if the adviser is company A, the advisor item may be company A.
管理者が入力するケースを含めてもよい。例えば、銘柄の購入時のテクニカル指標ＲＳＩが２０％、などの市場データを入力してもよい。市場データで自動的に入力されてもよい。こういう取引に関わる関連データがデータベースに取
り込まれることで、様々な効果が生まれる。そもそも投資対象別集計対象売買データは、この目的のために、入れてあるし、重層型ランキングや構成要素比較プロセスなども、取引データだけでは分からないことが分かるのは、この紐付きがあるからである。入力データを追加することで、より一層強固な形になる。
It may include a case entered by the administrator. For example, market data such as a technical index RSI of 20% at the time of purchase of a stock may be input. It may be automatically entered in the market data. By importing related data related to such transactions into the database, various effects are produced. In the first place, the trading data to be aggregated by investment target is included for this purpose, and it is understood that the multi-layered ranking and the component comparison process cannot be understood from the transaction data alone because of this link. be. By adding input data, it becomes even stronger.
（取得データ（入力データ）の追加の課題）
証券会社の原データは分かり難く、使い難いという欠陥がある。追加項目を増やしたり、加工したりすることで、よりデータの付加価値は上がり、ユーザにとっては分かる情報が増える効果がある。
(Additional issues of acquired data (input data))
The original data of a securities company is difficult to understand and use. By increasing or processing additional items, the added value of data will increase, and the information that users can understand will increase.
（取得データ（入力データ）の追加の作用）
含み損益売買データや売買損益売買データを表示し、購入データや売却データに項目を追加してもよい。取引データの入力時に追加項目を表示し入力してもらってもよい。管理者が後で入力を行ってもよい。例えば、該当の購入銘柄の購入日のテクニカル指標などは後で簡単に検証して追加情報として入力やアップロードが可能である。
(Additional action of acquired data (input data))
The unrealized profit / loss trading data or the trading profit / loss trading data may be displayed, and an item may be added to the purchase data or the sale data. Additional items may be displayed and entered when entering transaction data. The administrator may enter it later. For example, the technical index of the purchase date of the relevant purchased brand can be easily verified later and input or uploaded as additional information.
売買を行った証券会社や売買を行うのに使った助言会社、媒体、などの項目を追加することで、データの付加価値が上がり、より分かることが増えていく効果を発揮する。 By adding items such as the securities company that bought and sold, the advisory company that was used to buy and sell, the medium, etc., the added value of the data will increase, and it will be more effective to understand more.
（取得データ（入力データ）の追加の効果）
購入時や売却時の追加データは、構成要素売買データの構成要素となるし、集計対象売買データの基準にしたりもできる効果がある。これによる効果は、集計対象別、構成要素別にデータの抽出、集計ができるなどの効果がある。
(Additional effect of acquired data (input data))
The additional data at the time of purchase or sale becomes a component of the component trading data, and has the effect of being able to be used as a reference for the trading data to be aggregated. The effect of this is that data can be extracted and aggregated for each aggregation target and each component.
（取得データ（入力データ）の追加の具体例）
例えば、参考にした媒体を追加すると、後で、どの媒体を使った売買が成功が多かったかなどを検証できるなどの効果が期待できる。
(Specific example of adding acquired data (input data))
For example, if you add a reference medium, you can expect the effect of being able to verify later which medium was used for the most successful buying and selling.
通常、取り引き時のデータには、実行日、実行の値段、実行の数量が最低限含まれる。このときに行われた原因を探るためには、そのときのテクニカル指標値や参照媒体、企業イベントなどがデータベース化されていると、大きな効果が期待できる。 Usually, the data at the time of transaction includes the execution date, the price of execution, and the quantity of execution at a minimum. In order to find out the cause of the event at this time, a great effect can be expected if the technical index values, reference media, corporate events, etc. at that time are stored in a database.
（具体例１）
テクニカル指標値を入力。フォームでユーザが入力する場合も管理者が入力する場合も、自動的に取り込む場合や自動計算される場合も含むが、購入時、売却時の当該銘柄のテクニカル指標値がデータ項目に含まれることを意味する。
(Specific example 1)
Enter the technical index value. The data item must include the technical index value of the issue at the time of purchase or sale, including whether it is entered by the user or the administrator in the form, automatically imported or automatically calculated. Means.
この場合、例えば、ＲＳＩというテクニカル指標値が２０％以下で購入し８０％以上で売却した売買データと、全体の売買データの売買損益率を比較することが可能となる。 In this case, for example, it is possible to compare the trading data of the trading data purchased with the technical index value of RSI of 20% or less and sold at 80% or more with the trading profit / loss ratio of the entire trading data.
購入時や売却時の売買データに媒体の追加、証券会社の追加、チャートの追加、テクニカル指標の追加、業績上方修正の追加、など様々なことを追加できるようにしておくことで、どういう決断の売買が成功しているのかの後追いが可能となる効果がある。構成要素売買データの一つの構成要素になるし、集計対象売買データでも媒体別などのデータを抽出することが可能となる。後の工程で非常に役に立っていく。 What kind of decision can be made by making it possible to add various things such as adding media, adding securities companies, adding charts, adding technical indicators, adding upward revisions to business performance, etc. to the trading data at the time of purchase or sale. There is an effect that it is possible to follow up whether the sale is successful. Component It becomes one component of the trading data, and it is possible to extract data such as by medium from the trading data to be aggregated. It will be very useful in the later process.
（売買データの取得頻度改善の方法）
（売買データの取得頻度の課題）
市場データや権利データなどと違い、投資商品の取引データ（狭義の売買データ）は、利用者によって、更新頻度はまちまちである。日々取引を行うスキャルピングやデイトレーダーなどは、頻繁に取引を行うため、頻度は高く、塩漬け型の投資家ではほとんど取引を行わず年１回ということも珍しくない。取引頻度は人によって異なり、必ずしも、リアルタイム性が誰にでも求められているものではない。一方、市場データは保有中の投資商品の価格や為替レートなどリアルタイム性が求められ、リアルタイムか、３０分遅れか、１日に１回、１週間に１回など、頻度のニーズは高く幅広い。このような市場データは比較的入手しやすい。一方、取引データは取引した本人が、何らかの形で、更新をしていく手段を持つことが求められる。
(Method of improving the acquisition frequency of trading data)
(Issues of acquisition frequency of trading data)
Unlike market data and rights data, transaction data of investment products (trading data in a narrow sense) is updated at different frequencies depending on the user. Scalping and day traders, who trade daily, trade frequently, so the frequency is high, and it is not uncommon for salted investors to rarely trade once a year. The frequency of transactions varies from person to person, and real-time performance is not always required of everyone. On the other hand, market data is required to be real-time, such as the price and exchange rate of investment products held, and there is a wide range of frequent needs such as real-time, 30-minute delay, once a day, once a week, and so on. Such market data is relatively easy to obtain. On the other hand, transaction data is required to have a means for the person who made the transaction to update it in some way.
（売買データの取得頻度の作用）
例えば、証券会社にある取引した本人の取引データはリアルタイムに変化していく。この取引データを、どういう頻度で、どうやって取り込んでいくか、は先に挙げたようにいくつかの方法があり、それぞれ長所短所がある。取引頻度に応じて、頻度と方法を選んでもいい。
(Effect of acquisition frequency of trading data)
For example, the transaction data of a person who made a transaction at a securities company changes in real time. As mentioned above, there are several methods for how often and how to capture this transaction data, and each has its advantages and disadvantages. You may choose the frequency and method according to the transaction frequency.
例えば、頻度が高いデイトレの場合、できればＡＰＩ連携でのデータの取り込みや、スクレイピング方式での取り込みが適している。頻度が低く、１か月に一回くらいの平均で取引をするユーザの場合は、株価などの市場データの取り込みは頻度を高くして、取引データの取り込みは１か月に１回程度で十分である。この場合は、ＣＳＶのダウンロードアップロード方式や入力フォームでの入力などが適していると言える。 For example, in the case of day trading with high frequency, if possible, it is suitable to capture data by API linkage or scraping method. For users who trade infrequently and on average about once a month, it is sufficient to import market data such as stock prices more frequently and to import transaction data once a month. Is. In this case, it can be said that the CSV download / upload method or input using the input form is suitable.
このように、取引頻度に応じて、売買データ（狭義の意味での売買データ＝取引データ）の取り込み方法や取り込み頻度を変えていく方法は、有用で現実的な方法である。 In this way, the method of importing trading data (trading data in a narrow sense = transaction data) and the method of changing the import frequency according to the transaction frequency are useful and realistic methods.
（売買データの取得頻度の効果）
取引頻度に応じて、取り込み方法や頻度を変えていくことによって、セキュリティと利便性の天秤をかけながら、決めていくことで、お客さまの利便性と、頻度を増すことに伴うセキュリティリスク両面を果たしていく効果が発揮できる。
(Effect of acquisition frequency of trading data)
By changing the import method and frequency according to the transaction frequency, we will balance security and convenience, and by deciding, we will consider both the convenience of the customer and the security risk associated with increasing the frequency. The effect of fulfilling can be demonstrated.
（売買データの取得頻度の具体例）
１日に数回以上の取引頻度のあるユーザには、ＡＰＩやスクレイピング方式の更新手続きを進め、１か月に１回よりも少ない頻度のユーザには入力フォームでの入力を推進するなどの方法があげられる。
(Specific example of acquisition frequency of trading data)
For users who have transactions more than once a day, we will proceed with the update procedure of API and scraping method, and for users who have less frequency than once a month, we will promote input in the input form. Can be given.
入力フォーム方式は次のような方法が考えられる。 The following methods can be considered as the input form method.
（フォーム入力方式（取引データ版）の意義）
先に触れたとおり、取引データの更新はセキュリティと取引頻度の度合いによって変わってくる。取引頻度の少ないユーザにとっては、このフォーム入力方式（取引データ版）が薦められる。
(Significance of form input method (transaction data version))
As mentioned earlier, updating transaction data depends on the degree of security and transaction frequency. This form input method (transaction data version) is recommended for users who do not frequently trade.
（従来方式の課題）
ＣＳＶのダウンロードやアップロードだと、お年寄りやパソコン操作に慣れていない人では、かなりハードルが高い。
(Problems of the conventional method)
Downloading and uploading CSV is quite a hurdle for the elderly and those who are not accustomed to operating a computer.
（フォーム入力方式（取引データ版）の作用）
図９４に示しているとおり、購入ボタンおよび売却ボタンがあり、購入ボタンを押すと、購入フォームが現れ、売却ボタンを押すと、保有銘柄一覧リストが出てくる。売買データと紐付いているため、含み損益レベル売買データから保有銘柄リストを引っ張ってくることができる。数量や銘柄コードなども入力済みで、ユーザは、後は、Ｆ社は１／１に２００００円で売却したという取引を記録すればよい。ユーザが記録するのは、値段と日付とチェックだけで取引データは入力が可能である。さらに、このデータは記憶部３３に送信されて、含み損益レベル売買データからなくなり、売買損益レバル売買データへと更新され、後で、その記録を確認できる仕組みになっている。
(Action of form input method (transaction data version))
As shown in FIG. 94, there are a purchase button and a sell button. When the purchase button is pressed, the purchase form appears, and when the sell button is pressed, a list of owned stocks appears. Since it is linked to trading data, it is possible to pull the list of stocks held from the unrealized profit / loss level trading data. The quantity, brand code, etc. have already been entered, and the user can record the transaction that Company F sold for 20000 yen to 1/1. All the user records is the price, date and check, and transaction data can be entered. Further, this data is transmitted to the
（フォーム入力方式（取引データ版）の効果）
一日に何回も取引を行うデイトレーダの場合は、この方式は難しいが、通常のレベルの取引であれば、十分好きなときに入力でき、入力したら、自分のデータはすぐに更新され、それによってランキングが変動したりすることを体感できるという特別な効果が期待できる。
(Effect of form input method (transaction data version))
For day traders who trade many times a day, this method is difficult, but if you are trading at a normal level, you can enter it at any time you like, and once you enter it, your data will be updated immediately and it will be updated. You can expect a special effect that you can experience the ranking fluctuating depending on the situation.
これらの売買データを取得後、集計対象売買データの作成プロセスを経る。 After acquiring these trading data, the process of creating the trading data to be aggregated is performed.
第一ステップは、売買データの作成ステップである。第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップ（今回のステップ）である。第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップ（第四ステップの後でも可）である。第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップ（第二ステップの後でも可）である。第五ステップは、評価指標の算出ステップである。 The first step is the step of creating trading data. The second step is the step of creating the trading data to be aggregated (this step). The third step is a step of creating trading data for each component (even after the fourth step). The fourth step is the step of creating profit / loss level trading data (even after the second step). The fifth step is the calculation step of the evaluation index.
第二ステップから第四ステップまでは、元になる売買データを集計対象売買データ、構成要素売買データ、損益レベル売買データの作成で、絞り込み、評価指標の算出ステップで対象となる売買データを決めるステップである。図１０１に概略図を示している。図７６で、このプロセスを説明すると、はじめにＳ８９９のステップで売買データを当該情報処理システムが抽出するのか、分類するのか、集計するのか、どうやって、それを行うのかを決めるか、もしくは指示する。例えば、「抽出条件：投資対象＝株」という条件であれば、株の売買データ（投資対象別集計対象売買データ）だけを当該情報処理システムが抽出する。 From the second step to the fourth step, the original trading data is narrowed down by creating the trading data to be aggregated, the component trading data, and the profit / loss level trading data, and the target trading data is determined in the evaluation index calculation step. Is. FIG. 101 shows a schematic diagram. Explaining this process with reference to FIG. 76, first, in the step of S899, it is instructed whether the information processing system extracts, classifies, aggregates, and decides how to do it. For example, if the condition is "extraction condition: investment target = stock", the information processing system extracts only the stock trading data (aggregation target trading data by investment target).
「抽出条件：銘柄コード＝６７０１」という条件であれば、銘柄コードが６７０１の売買データだけを当該情報処理システムが抽出する。「抽出条件：投資家＝Ａ」という条件であれば、Ａさんの売買データ（投資家別集計対象売買データ）だけを当該情報処理システムが抽出する。「抽出条件：（２０２０年１月１日時点での未反対売買データ（保有中の購入（もしくは売りから入る場合は売却）データ）と、購入日と売却日のいずれか、もしくは両方が２０２０年１月１日から１２月３１日である）売買データを抽出」という条件であれば、２０２０年の売買データ（期間別集計対象売買データ）を当該情報処理システムが抽出する。 If the condition is "extraction condition: brand code = 6701", the information processing system extracts only the trading data whose brand code is 6701. If the condition is "extraction condition: investor = A", the information processing system extracts only the trading data of Mr. A (investor-specific aggregation target trading data). "Extraction conditions: (Unreversed trading data as of January 1, 2020 (purchase in possession (or sale if entering from sale) data) and / or purchase date and / or sale date are both 2020 Under the condition of "extracting trading data (from January 1st to December 31st)", the information processing system extracts the trading data for 2020 (trading data subject to aggregation by period).
期間別集計対象売買データの場合は、２０２０年に売り買いしないで保有を続けた売買データも含める必要があるし、しかも保有を続けた分に関しては、２０２０年に増減した分だけを計算する必要がある。上記の条件であれば、そのような売買データも含まれ損益も調整されるため、より精緻な期間別売買データとなる。この集計対象売買データの作成では、抽出条件の決定と分類条件の決定、集計ルールの決定などがある。 In the case of trading data subject to aggregation by period, it is necessary to include trading data that was held without buying or selling in 2020, and for the amount that was held, it is necessary to calculate only the amount that increased or decreased in 2020. be. Under the above conditions, such trading data is included and profit / loss is adjusted, so that the trading data is more elaborate for each period. In the creation of the trading data to be aggregated, there are determination of extraction conditions, determination of classification conditions, determination of aggregation rules, and the like.
分類条件の決定では、分類集計条件を「投資対象商品＝分類集計基準」とすると、投資対象商品に例えば、株と仮想通貨とＦＸとがあれば、それらのカテゴリごとに集計された投資対象別集計対象売買データが複数作成される。 In determining the classification conditions, if the classification and aggregation conditions are "investment target products = classification aggregation criteria", for example, if the investment target products include stocks, virtual currencies, and FX, they are aggregated by investment target for each category. Multiple aggregated trading data are created.
ここからさらに抽出条件を「投資対象が株」にすることなども可能である。分類集計基準を「投資家タイプ＝分類集計基準」とすると、投資家タイプに含まれているデイトレタイプ、スイングトレードタイプなど別に集計された売買データが複数できる。分類基準が「投資家タイプ＝分類基準」の場合には、同じように複数の投資タイプ別集計対象売買データが作成されるが、それらの売買データは集計されず、売買テーブルは分類だけされる。 From here, it is also possible to set the extraction condition to "investment target is stocks". If the classification aggregation standard is "investor type = classification aggregation standard", a plurality of trading data aggregated separately such as day trading type and swing trading type included in the investor type can be created. When the classification standard is "investor type = classification standard", multiple investment type-specific trading data to be aggregated are created in the same way, but those trading data are not aggregated and the trading table is only classified. ..
この集計対象売買データの作成の後に、構成要素売買データの抽出条件、分類条件、集計条件が決定され、構成要素売買データが作成される。 After the creation of the aggregation target trading data, the extraction condition, the classification condition, and the aggregation condition of the component trading data are determined, and the component trading data is created.
（Ｓ９０１、Ｓ９０２のステップ）集計対象売買データに含まれる構成要素（一般的にデータベース上の管理項目（別テーブルで紐付かれている場合も当然含む））を基準にして、抽出条件、分類条件、集計条件が決定される。 (Steps S901 and S902) Extraction conditions, classification conditions, based on the components included in the trading data to be aggregated (generally, management items on the database (including cases linked in another table)) Aggregation conditions are determined.
例えば、株の売買データだけを集めた（抽出条件：投資対象＝株）投資対象別集計対象売買データ、の構成要素の一つである銘柄の業種を分類集計基準（構成要素の分類集計基準＝銘柄の業種）にすると、株の集計対象売買データを元にして、銘柄の業種ごとに分類され、集計された構成要素売買データが作成される。 For example, the type of industry of a stock that is one of the components of the collection of stock trading data (extraction condition: investment target = stock), which is the target trading data for each investment target, is classified and aggregated (the component classification and aggregation standard =). (Industry of stock), based on the stock trading data to be aggregated, the stocks are classified by industry and the aggregated component trading data is created.
業種が電気の銘柄の購入金額の合計や売却金額の合計などのデータが集計される。 Data such as the total purchase price and total sales price of brands whose industry is electricity are aggregated.
例えば、集計対象売買データを「抽出条件：投資タイプ＝デイトレタイプ」として、「構成要素の抽出条件：銘柄タイプ＝仕手株」として構成要素売買データを作成すると、デイトレタイプの人が行った売買のうち、仕手株で売買した売買データだけが抽出される。 For example, if you create component trading data with the trading data to be aggregated as "extraction condition: investment type = day trading type" and "component extraction condition: stock type = stock trader", the trading performed by a day trading type person Of these, only the trading data bought and sold by the trading stock is extracted.
構成要素売買データは、分類集計基準のほか、集計をしない単なる分類基準もあることは、集計対象売買データと同様である。 The component trading data is the same as the trading data to be aggregated in that, in addition to the classification aggregation standard, there is also a simple classification standard that does not aggregate.
この構成用売買データが作成されると、次のステップの損益レベル売買データの作成ステップとなる。 When this configuration trading data is created, it becomes the next step of creating profit / loss level trading data.
次のステップは、目標となる損益を決めるステップとなる。売買の究極の目的は、損益の改善にある。損益には総合損益、売買損益、含み損益、勝ち利益、負け損失などいくつものレベルがあり、どの損益を対象に改善を計っていくかを決めるステップとなる。 The next step is to determine the target profit and loss. The ultimate purpose of buying and selling is to improve profit and loss. There are several levels of profit and loss such as total profit and loss, trading profit and loss, unrealized profit and loss, winning profit and losing loss, and it is a step to decide which profit and loss should be targeted for improvement.
先のデイトレタイプの仕手株という条件に当てはまる売買データであれば、売買損益を目標となる損益に決めることがよかったり、投資家別集計対象売買データでは、総合的な実力が判断できる総合損益がよかったり、それまでに作成された売買データの性質によって、異なってくる。 If the trading data meets the conditions of the above-mentioned day trading type trading stock, it is good to decide the trading profit / loss as the target profit / loss, or in the trading data to be aggregated by investor, the total profit / loss that can judge the overall ability is It depends on the nature of the trading data created so far.
目標となる損益が売買損益であれば、それまでに作成した集計対象売買データ又は構成要素売買データから、売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。この過程で、作成された売買データは（抽出条件：投資タイプ＝デイトレタイプ）かつ（構成要素の抽出条件：銘柄タイプ＝仕手株）の売買損益レベル売買データ＝デイトレタイプの投資家による仕手株の売買済みで損益が確定した売買損益データだけが集まる。 If the target profit / loss is trading profit / loss, the trading profit / loss level trading data is created from the aggregated trading data or component trading data created so far (it may be held in the previous process). The trading data created in this process is (extraction condition: investment type = day trading type) and (component extraction condition: stock type = trading stock) trading profit / loss level trading data = day trading type investor's trading data. Only trading profit / loss data that has been traded and whose profit / loss is fixed is collected.
これが、次からのステップで基礎となる作業用の売買データとなる。このすべての過程で、各種抽出条件や分類条件、分類集計条件、作成された売買データ、管理項目、構成要素、最終売買データなどが記憶部３３に記憶されていく。
This will be the trading data for the work that will be the basis for the next step. In all of these processes, various extraction conditions, classification conditions, classification aggregation conditions, created trading data, management items, components, final trading data, and the like are stored in the
（集計対象売買データの作成ステップ）
集計対象売買データの作成ステップには、手動で作成する場合と自動化する場合がある。
(Step to create trading data to be aggregated)
The steps for creating the trading data to be aggregated may be created manually or automated.
（集計対象売買データの作成）
集計対象売買データの作成に際して、情報生成部３０２１は、取得した売買データをどの基準で何を対象に評価などをするのかによって、期間別集計対象売買データ、投資家別集計対象売買データ、投資対象別集計対象売買データ、または、損益別集計対象売買データなどを作成する。そして、情報生成部３０２１は、各集計対象売買データを組み合わせて編集することによって、例えば、２０１９年のＡさんの集計対象売買データ、ＡさんのＢ銘柄の集計対象売買データなどを作成してもよい。そして、情報生成部３０２１は、ばらばらにある複数の集計対象売買データを、一つにまとめて作成することもできる。例えば、ＡさんのＡ証券会社の集計対象売買データと、ＢさんのＢ証券会社の集計対象売買データと、ＣさんのＣ証券会社の集計対象売買データとを一つにまとめて、集計対象売買データを作成して、これを期間などの基準で分類して、新たな集計対象売買データを作成することもできる。例えば、ＡさんのＡ証券会社、Ｂ証券会社、および、Ｃ証券会社の集計対象売買データを一つにまとめて、新たな集計対象売買データを作成することができる。
(Creation of trading data to be aggregated)
When creating the aggregated trading data, the
この場合、投資家や証券会社のデータもデータベースの項目に組み込むことで後の分類に役立つ。例えば、前述の前者のケースでは、ＡさんのＡ証券会社の集計対象売買データは、投資家Ａ、証券会社Ａというデータを付け加えることによって、様々な加工が施しやすくなる。入力データは、最初から用意してもよいし、後から付け加えてもよいし、ユーザや管理者が入力してもよい。当該入力データは、第一ステップのところで作成してもよいし、第二ステップや第三ステップ、第四ステップで付け加えてもよい。 In this case, investor and securities company data are also included in the database items to help later classification. For example, in the former case described above, the aggregated trading data of Mr. A's securities company A can be easily processed in various ways by adding the data of investor A and securities company A. The input data may be prepared from the beginning, may be added later, or may be input by a user or an administrator. The input data may be created in the first step, or may be added in the second step, the third step, or the fourth step.
反対売買をしていない売買データが含まれている場合は、現在値や評価対象時の当該投資対象の時価を入力する加工処理を含んでもいい。また、合計値の算出や平均値の算出などの加工を含んでもよい。第三ステップ以降で、扱いしやすいような加工を含めてもよい。 If trading data that has not been traded in the opposite direction is included, it may include a processing process for inputting the current price and the market price of the investment target at the time of evaluation. Further, processing such as calculation of the total value and calculation of the average value may be included. Processing that is easy to handle may be included in the third and subsequent steps.
（集計対象売買データの作成ステップ）
（集計対象売買データの作成の意義）
ＡさんのＡ証券会社の集計対象売買データ（例えば、ａａ１という集計対象売買データ）を売買データ取得ステップでデータベースに取り込む。ＢさんのＡ証券会社の集計対象売買データ（例えば、ｂａ１という集計対象売買データ）を売買データ取得ステップでデータベースに取り込む。これを続けることによって、ベースとなる集計対象売買データ（例えば、Ａ１という集計対象売買データ）が作成される。このベースとなる集計対象売買データを（期間や投資家、投資対象などの）基準で分類したり抽出したり集計したりすることで、集計対象売買データ（例えば、Ａ１－Ｋという期間別集計対象売買データ）ができる。
(Step to create trading data to be aggregated)
(Significance of creating trading data to be aggregated)
The aggregated trading data of Mr. A's A securities company (for example, the aggregated trading data called aa1) is imported into the database in the trading data acquisition step. The aggregated trading data of Mr. B's A securities company (for example, the aggregated trading data called ba1) is imported into the database in the trading data acquisition step. By continuing this, the aggregated trading data to be aggregated (for example, the aggregated trading data called A1) is created. By classifying, extracting, and aggregating this base trading data to be aggregated based on criteria (period, investor, investment target, etc.), the trading data to be aggregated (for example, A1-K, which is the target of aggregation by period) Trading data) is possible.
売買損益レベル売買データでも総合損益レベル売買データでも、含み損益レベル売買データでも可能とする（売買済み売買データと未反対売買の売買データが混在している場合も、分かれているケースも対応できる）。また、証券会社から得られる売買データ以外の入力データや権利データ、加工データ、別テーブルデータなどを含めてもいいし、含めなくてもよい。これは、第一ステップも、第三ステップ以降も同様である。 It is possible to use trading data at the trading profit / loss level, trading data at the total profit / loss level, or trading data at the unrealized profit / loss level. .. In addition, input data, rights data, processing data, separate table data, etc. other than trading data obtained from a securities company may or may not be included. This is the same for the first step and the third and subsequent steps.
集計した集計対象売買データは、ある条件で抽出してもよいし、抽出しなくてもよい、集約させてもいいし集約しなくてもよい。分類してもいいし、しなくてもいい。集計（合計や平均値の算定、最大値の決定など含む）させてもいいし、集計しなくてもよい。この集計対象売買データを基にして第二ステップ以降などを踏んでいく。 The aggregated trading data to be aggregated may or may not be extracted under certain conditions, and may or may not be aggregated. It may or may not be classified. It may or may not be aggregated (including calculation of total and average value, determination of maximum value, etc.). Based on this aggregated trading data, we will take steps after the second step.
（集計対象売買データの作成の課題）
何を、どうやって、分類し、評価、ランキング、比較、診断、アドバイスしていくか、の「何を」の対象の部分で重要な役割をしているのが、売買データであるが、この集計対象売買データの作成ステップを踏むことにより、作業対象（加工や抽出、分類をしていく第一段階の対象）が決まり、様々な売買データを扱うことが可能になる。
(Issues for creating trading data to be aggregated)
Trading data plays an important role in the target part of "what" of what, how, classification, evaluation, ranking, comparison, diagnosis, and advice. By taking the steps of creating the target trading data, the work target (the target of the first stage of processing, extraction, and classification) is determined, and various trading data can be handled.
（集計対象売買データの作成の作用）
どうやって対象を決めるかは、何をしたいのか、によって決まってくる。例えば、２０２０年の投資家の総合損益のランキングを作りたい場合は、期間別集計対象売買データで２０２０年の集計対象売買データを作成する。構成要素別で投資家別の総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）することで、ランキング作成の基盤となる売買データができる。これは、投資家ごとに２０２０年の総合損益合計値が算出されている売買データが作成されるから可能になる。何をしたいのかが決まれば、集計対象売買データが決まるので、この何をしたいのかは管理者が決めてもいいし、ユーザが決めてもいい。どちらもアンケートやリストなどで選択して何をしたいのかを決めてもいいし、自動化して答えを求めてもよいし、その都度、決めてもいい。
(Action of creating trading data to be aggregated)
How you decide on a target depends on what you want to do. For example, if you want to create a ranking of the total profit and loss of investors in 2020, create the trading data to be aggregated in 2020 with the trading data to be aggregated by period. By creating total profit / loss level trading data for each investor by component (even if you have it in the previous process), you can create trading data that will be the basis for creating rankings. This is possible because trading data is created for each investor, in which the total value of total profit and loss for 2020 is calculated. Once the what you want to do is decided, the trading data to be aggregated is decided, so the administrator may decide what you want to do, or the user may decide. You can choose either from a questionnaire or a list to decide what you want to do, you can automate it and ask for an answer, or you can decide each time.
上述のように２０２０年の投資家の総合損益のランキングを作りたいと思えば、２０２０年の期間別集計対象売買データの作成が当該ステップの目的になる。期間別集計対象売買データの作成は、後述する。 If you want to create a ranking of the total profit and loss of investors in 2020 as described above, the purpose of this step is to create trading data to be aggregated by period in 2020. The creation of trading data subject to aggregation by period will be described later.
（集計対象売買データの作成の効果）
ＡさんのＡ証券会社の集計対象売買データだけでなく、ＡさんもＢさんもＣさんも含めた集計対象売買データの作成工程を経て、投資家別、投資対象別、期間別などの構成要素別売買データを作成することで、ランキングや比較、なども容易となり、幅の広い評価、ランキング、比較、診断、アドバイスなどが可能となる。
(Effect of creating trading data to be aggregated)
After going through the process of creating not only the trading data to be aggregated by Mr. A's A securities company but also the trading data to be aggregated including Mr. A, Mr. B, and Mr. C, the components such as by investor, investment target, and period. By creating separate trading data, ranking and comparison can be facilitated, and a wide range of evaluation, ranking, comparison, diagnosis, advice, etc. can be performed.
（集計対象売買データの作成の具体例）
（具体例１）
投資家の２０２０年度の総合損益率ランキングを出す場合、情報処理システムは、投資家全体の２０２０年度の期間別集計対象売買データをまとめ、投資家毎の構成要素売買データを作成し、投資家ごとに集計し、投資家毎の構成要素売買データを元にして、総合損益売買データを作成し、総合損益を構成する評価指標のひとつ総合損益率を投資家ごとに算出することで、各投資家の２０２０年度の総合損益率に関するデータは取りそろう。総合損益率を軸にして、投資家毎の総合損益率を順位付けすることによって、投資家の２０２０年度の総合損益率ランキングが作成できる。
(Specific example of creating trading data to be aggregated)
(Specific example 1)
When issuing a comprehensive profit / loss ratio ranking for investors in FY2020, the information processing system summarizes the trading data to be aggregated by period for all investors in FY2020, creates component trading data for each investor, and for each investor. By creating comprehensive profit / loss trading data based on the component trading data of each investor and calculating the total profit / loss ratio, which is one of the evaluation indicators that make up the total profit / loss, for each investor. Data on the total profit / loss ratio for FY2020 will be available. By ranking the total profit / loss ratio for each investor based on the total profit / loss ratio, it is possible to create the total profit / loss ratio ranking for investors in FY2020.
投資家は匿名で表示し、１列目にランキング、２列目に投資家名（匿名）、３列目に総合損益率という表を作成するのが、表示ステップとなる。 Investors are displayed anonymously, and the display step is to create a table called ranking in the first column, investor name (anonymous) in the second column, and total profit / loss ratio in the third column.
（具体例２）
投資家Ａと投資家全体の平均値の各指標の比較を出す場合、情報処理システムは、投資家の集計対象売買データをまとめ、投資家Ａと投資家全体の構成要素売買データを作成し、総合損益レベル以下売買データを作成し、総合損益を構成する評価指標を算出することで、投資家Ａの評価指標と全体の平均値である評価指標を算出する。これで、基本データは取りそろう。
(Specific example 2)
When comparing each index of the average value of investor A and the investor as a whole, the information processing system summarizes the investor's aggregated trading data, creates the component trading data of investor A and the investor as a whole, and creates the component trading data of the investor A and the investor as a whole. By creating trading data below the total profit / loss level and calculating the evaluation index that constitutes the total profit / loss, the evaluation index of investor A and the evaluation index that is the average value of the whole are calculated. Now you have the basic data.
重要な評価指標をレーダーチャートで示し、Ａさんの評価指標と全体の評価指標の平均値をレーダーチャートで示すことにより、投資家Ａと投資家の平均値を一目瞭然で比べることができる。これを活用して、診断やアドバイスの提供も可能となる。 By showing the important evaluation index on the radar chart and showing the average value of Mr. A's evaluation index and the overall evaluation index on the radar chart, the average value of investor A and the investor can be compared at a glance. Utilizing this, it is possible to provide diagnosis and advice.
（具体例３）
銘柄の売買利益への貢献度を鮮明にするためには、情報処理システムは、投資家全体の集計対象売買データを作成し、銘柄ごとの構成要素売買データを作成し、銘柄ごとの利益構成比項目を作成し、売買利益売買データを作成し、評価指標である平均の売買利益率と売買利益額、売買利益額合計を銘柄ごとに算出する。これで、基本データは、そろう。売買利益総額を円グラフの１００％にして、銘柄ごとの売買利益額を％表示することで、銘柄の売買利益への貢献度を明確にすることができる。
(Specific example 3)
In order to clarify the degree of contribution of a stock to the trading profit, the information processing system creates the trading data to be aggregated for all investors, creates the component trading data for each stock, and the profit composition ratio for each stock. Create items, create trading profit trading data, and calculate the average trading profit ratio, trading profit amount, and total trading profit amount, which are evaluation indexes, for each issue. Now you have the basic data. By setting the total trading profit to 100% of the pie chart and displaying the trading profit amount for each issue as a percentage, it is possible to clarify the degree of contribution of the stock to the trading profit.
以上の具体例のように、まずは、何をやりたいかを決め、そのためにはどの集計対象売買データを使うかを決め、さらに分ける必要がある場合には構成要素別売買データを当該集計対象売買データから作成し、目標となる損益（または、平均売買損益率（ＲＯＩの平均））によって、当該情報処理システムにより損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）することで基本となり、対象となる売買データが作成される。なお、構成要素別売買データと損益レベル売買データの作成順は変えてもいい。 As in the above specific example, first decide what you want to do, decide which trading data to be aggregated for that purpose, and if it is necessary to further divide the trading data by component, the trading data to be aggregated. It is basic to create from the above and create profit / loss level trading data by the information processing system according to the target profit / loss (or average trading profit / loss ratio (ROI average)). , The target trading data is created. The order in which the trading data for each component and the profit / loss level trading data are created may be changed.
（投資対象別集計対象売買データについて）
Ｓ社株などの株の銘柄、投資信託、ＥＴＦのブルファンドなどの銘柄、ＦＸの円ドルなどの銘柄、仮想通貨の銘柄などを含む。また、銘柄をグループ化して、仕手株グループ、優良株グループ、高配当銘柄グループなどに集計対象を分けてもよいし、インデックス投信グループ、ロボットファンドグループなどを集計対象としてもよい。さらに、商品、商品グループなども集計対象としてもよい。例えば、情報生成部３０２１は、仮想通貨、ＦＸ、株という集計対象ごとの売買データを分けて、各種評価指標を算定する。株の集計対象売買データと仮想通貨の集計対象売買データとＦＸの集計対象売買データをひとまとめにして、分類し直すことなどもできる。これらの投資対象別集計対象売買データの作成は、幅広く投資家に伝えることを目的にしている。仕手株グループの売買はみな成功していないから、優良株グループを売買しようなどの投資家の投資行動を変えていくためのものだからである。いろいろなニュースが生まれ、いろいろな気付きを与え、投資対象別集計対象売買データから生成される情報は、投資家の投資行動が大きく変わるきっかけになる情報と言える。
(About trading data subject to aggregation by investment target)
Includes stocks such as company S stocks, investment trusts, stocks such as ETF bull funds, stocks such as FX yen dollars, and virtual currency stocks. In addition, the stocks may be grouped and the aggregation target may be divided into a trader stock group, an excellent stock group, a high dividend stock group, etc., or an index investment trust group, a robot fund group, etc. may be aggregated. Further, products, product groups, etc. may be included in the total. For example, the
（投資タイプ別集計対象売買データについて）
投資タイプは、デイトレタイプ、スイングトレードタイプ、短期売買タイプ、中長期保有タイプ、塩漬けタイプなど、タイプ別診断で定義する投資タイプを含む。情報処理システムは、投資タイプごとに売買データを分けて、それぞれを集計して、各種集計対象の評価指標を算定する。情報処理システムは、デイトレタイプの集計対象売買データとスイングトレードタイプの集計対象売買データとスキャルピングタイプのの集計対象売買データをひとまとめにして、短期売買タイプの集計対象売買データにまとめ、分類し直すことなどもできる。
(About trading data subject to aggregation by investment type)
Investment types include investment types defined by type-specific diagnosis, such as day trading type, swing trading type, short-term trading type, medium- to long-term holding type, and salted type. The information processing system divides trading data for each investment type, aggregates each, and calculates evaluation indexes for various aggregation targets. The information processing system collects the aggregated trading data of the day training type, the aggregated trading data of the swing trading type, and the aggregated trading data of the scalping type into the aggregated trading data of the short-term trading type and reclassifies them. And so on.
これも、投資対象別集計対象売買データと同様、投資家全体に伝えていくべき内容と言える。当該情報処理システムは、いろいろな情報を生成するが、幅広い人たちに、伝わって、はじめて意味のあるのが情報である。デイトレタイプの人たちは、どういう行動を取って、今どうなのであろう、などは、多くの人たちが関心を寄せる話題と言える。これらの情報をメディアが扱っていくことで、様々なインパクトが生まれてくる。 It can be said that this is also the content that should be communicated to all investors, as is the case with the trading data to be aggregated by investment target. The information processing system generates various kinds of information, but it is only meaningful when it is transmitted to a wide range of people. It can be said that many people are interested in what kind of actions the day trading type people are doing and what they are doing now. When the media handles this information, various impacts will be created.
（助言者別集計対象売買データについて）
情報処理システムは、Ａさんの投資助言を聞いて判断した売買データ、投資会社Ａの投資助言を基にして判断した売買データなど個人、法人、団体を問わず助言者（アドバイス提供者）毎に売買データを分けて、それぞれを集計して各種集計対象の評価指標を算定する。Ａさん助言の集計対象売買データと、Ｂさん助言の集計対象売買データと、Ａ投資助言会社の集計対象売買データとをひとまとめにし、すなわち、助言によって行われた売買データをひとまとめにして、分類し直すことなどもできる。
(Regarding trading data subject to aggregation by adviser)
The information processing system is for each adviser (advice provider) regardless of individual, corporation, or group, such as buying and selling data judged by listening to Mr. A's investment advice and buying and selling data judged based on the investment advice of investment company A. Divide the trading data and aggregate each to calculate the evaluation index of various aggregation targets. The aggregated trading data of Mr. A's advice, the aggregated trading data of Mr. B's advice, and the aggregated trading data of A investment advisory company are grouped together, that is, the trading data made by the advice is grouped and classified. You can also fix it.
（証券会社別集計対象売買データについて）
情報処理システムは、Ａ証券会社で売買を実行した売買データ、Ｂ証券会社で売買を実行した売買データ、など売買を実行した証券会社毎に売買データを分けて、それぞれを集計して各種集計対象の評価指標を算定する。Ａ証券会社の集計対象売買データと、Ｂ証券会社の集計対象売買データと、Ｃ証券会社の集計対象売買データとをひとまとめにして、分類し直すことなどもできる。
(About trading data subject to aggregation by securities company)
The information processing system divides trading data for each securities company that executed trading, such as trading data that executed trading at securities company A and trading data that executed trading at securities company B, and aggregates each of them for various aggregation targets. Calculate the evaluation index of. It is also possible to reclassify the aggregated trading data of A securities company, the aggregated trading data of B securities company, and the aggregated trading data of C securities company.
（媒体別集計対象売買データについて）
情報処理システムは、参照する媒体によって媒体ごとに売買データを集計する。情報処理システムは、ツイッター（登録商標）を参照して売買を実行した売買データ、四季報を参照して売買を実行した売買データ、業績を参照して売買を実行した売買データ、チャートを参照して売買を実行した売買データ、自動売買ツールＡを参照して売買を実行した売買データなど売買を実行した参照媒体毎に売買データを分けて、それぞれを集計して各種集計対象の評価指標を算定する。
(About trading data subject to aggregation by medium)
The information processing system aggregates trading data for each medium according to the medium to be referred to. The information processing system refers to trading data that executed trading with reference to Twitter (registered trademark), trading data that executed trading with reference to the quarterly report, trading data that executed trading with reference to business performance, and charts. Divide the trading data for each reference medium that executed the trading, such as the trading data that executed the trading, the trading data that executed the trading with reference to the automatic trading tool A, and aggregated each to calculate the evaluation index of various aggregation targets. do.
フェイスブック参照で行った集計対象売買データと、ツイッター参照で行った集計対象売買データとブログ参照で行った集計対象売買データをひとまとめにして、分類し直すことなどもできる。投資対象別集計対象売買データの説明で記載のとおり、投資家がどういう投資行動を取っていて、どういう状況なのか、を多くの投資家に伝えるためにこの集計対象売買データの作成は行われている。ツイッターを参照した投資行動は結果どうであったのかなどの記事も作成できる。 It is also possible to reclassify the aggregated trading data performed by referring to Facebook, the trading data subject to aggregation performed by referring to Twitter, and the trading data subject to aggregation performed by referring to the blog. As described in the explanation of aggregated trading data by investment target, this aggregated trading data was created in order to inform many investors what kind of investment behavior investors are taking and what kind of situation they are in. There is. You can also create articles such as how the investment behavior with reference to Twitter was the result.
（投資家別集計対象売買データについて）
例えば、集計対象が投資家であれば、情報生成部３０２１は、個人投資家グループ、機関投資家グループ、個人投資家Ａさん、機関投資家Ｂ社、短期売買中心の投資家タイプグループ、中長期保有投資家タイプグループの投資家など投資家タイプ別に売買データを集計する。さらに売買データの評価指標の、当該情報処理システムによる算出によって、様々な投資家に分類していくことができる。例えば、総合損益率トップ１０の投資家グループ、勝率トップ１０の投資家グループ、含み益率トップ１０の投資家グループ、等を作成することで、他の投資家が取引をするときに、この投資家グループなら、どう行動するかなどのでデータを紐付かせることが可能となる。Ａさんの集計対象売買データと、Ｂさんの集計対象売買データと、Ｃさんの集計対象売買データをひとまとめにして、分類し直すことなどもできる。投資家別集計対象売買データも数多くの方たちが興味関心を呼びそうな記事が多く生成できる。例えば、短期売買中心の投資家タイプグループ対中長期保有投資家タイプグループの投資家グループ、２０２０年に勝ったのはどちらかなどのタイトルは、人を引き付ける記事となる。投資家別集計対象売買データの作成意義の一つである。
(About trading data subject to aggregation by investor)
For example, if the target of aggregation is an investor, the
（期間別集計対象売買データについて）
例えば、集計対象が期間であれば、この１年であれば年間売買データ、１ヶ月であれば月間データ、１週間であれば週間売買データ、１日であれば日間売買データ、２０１９年売買データなどに分かれる。２０１９年の集計対象売買データと、２０２０年の集計対象売買データと、２０２１年の集計対象売買データをひとまとめにして、分類し直すことなどもできる。
(About trading data subject to aggregation by period)
For example, if the target of aggregation is a period, annual trading data for this one year, monthly data for one month, weekly trading data for one week, daily trading data for one day, and 2019 trading data. It is divided into such things. It is also possible to reclassify the aggregated trading data of 2019, the aggregated trading data of 2020, and the aggregated trading data of 2021 together.
これによって、記事の生成が、より簡単に、より幅広く、より分かりやすくなることが期待できるのが、この期間別集計対象売買データの作成である。データベースで期間管理しないと、こういうデータは非常に導きにくい。今の含み損益は分かっても、１年前と比較しても、その間売買をしていて、よく分からなくなるからである。 By doing so, it is expected that the generation of articles will be easier, wider, and easier to understand. Unless the period is managed in the database, such data is very difficult to derive. Even if I know the current unrealized gains and losses, even if I compare it with a year ago, I've been buying and selling during that time, and I'm not sure.
よくポートフォリオの期間比較はあっても、それらは、単なる評価額の推移を比較しているケースがほとんどである。後の工程の総合損益レベル（つまり評価額レベル）であれば、これでもいいが、売買損益レベル以降となると、この期間別集計対象売買データの作成が非常に重要となる。Ａ時点の売買データと、Ｂ時点の売買データとが時系列データで残っていても同様である（図８７参照）。 Although there are often time-to-period comparisons of portfolios, in most cases they are simply comparing changes in valuations. This is fine if it is the total profit / loss level (that is, the valuation amount level) of the subsequent process, but after the trading profit / loss level, it is very important to create the trading data to be aggregated for each period. The same applies even if the trading data at time A and the trading data at time B remain as time-series data (see FIG. 87).
なぜなら、ＡＢ期間で様々な売買を行って、さらに保有状況も変わっていき、含み損益になったり、売買損益になりと、複雑な状況をどう期間別に捉えていくか、ということである。単なるポートフォリオ推移と、期間別集計対象売買データとは、情報量が格段に異なる。 The reason is how to grasp the complicated situation by period, such as various buying and selling during the AB period, and the holding situation also changing, resulting in unrealized profit and loss and trading profit and loss. The amount of information is significantly different between the mere portfolio transition and the trading data subject to aggregation by period.
保有銘柄と、売ってしまった銘柄と、新たに買った銘柄と、すぐに売った銘柄と、まだ保有している銘柄と、などとても入り組んでいて、しかも、株価は毎日変動してくるから、そう簡単に導き出せない。 The stocks you own, the stocks you have sold, the stocks you bought newly, the stocks you sold immediately, the stocks you still own, etc. are very complicated, and the stock price fluctuates every day. It cannot be derived so easily.
しかし、この方式であれば、簡単に導き出せる。期間別が簡単に出るということは、逐次変化している状況を的確にお伝えすることができることを意味し、記事として、とても有用な方法である。 However, this method can be easily derived. The fact that the period is easy to come out means that it is possible to accurately convey the situation that is changing sequentially, which is a very useful method as an article.
例えば、今月の一番利益が上がっている銘柄は何かなどの記事も簡単に作り出せる。期間別集計対象売買データの目的の一つは、こういう時事ニュースの作成にある。 For example, you can easily create an article about what is the most profitable stock of the month. One of the purposes of the trading data subject to aggregation by period is to create such current affairs news.
ただ、この単純なテーマ一つをとっても、それが、１０月であれば、１０月１日に保有していた投資家が１０月中に売却した場合と、１０月末まで保有を続けた投資家がいて、株価上昇が続いたのであれば、１０月末まで保有を続けていた投資家が１０月中に利益を出して、売却してしまった投資家よりも高い評価を受けなければいけない。 However, even if one of these simple themes is taken, if it is October, the investor who held it on October 1 sold it during October, and the investor who continued to hold it until the end of October. However, if the stock price continues to rise, investors who have been holding until the end of October will have to make a profit in October and receive a higher evaluation than investors who have sold it.
さらに、１０月中に５回売買して、保有を続ける以上の利益を上げ、一方で、１０月末は損が出ている投資家もいる。株価と、保有状況の変化と、売買状況とが複雑に絡み合っているため、この状況を把握するのは、そう簡単ではないのである。期間のほか、銘柄などを含めた複雑なケースでは尚更であるが、この期間別集計対象売買データを使うことによって解消できるようになるという特別な効果がある。 In addition, some investors buy and sell five times in October, making more profit than they keep holding, while losing money at the end of October. It is not so easy to grasp this situation because the stock price, the change in the holding situation, and the trading situation are intricately intertwined. In addition to the period, it is even more so in complicated cases including issues, but there is a special effect that it can be solved by using the trading data subject to aggregation by period.
このように期間を区切るというのは、簡単そうであるが、売買データの場合には、非常に複雑である。しかし、期間別集計対象売買データを作成することによって、簡単に導き出せるようになる。 It seems easy to divide the period in this way, but in the case of trading data, it is very complicated. However, it can be easily derived by creating the trading data to be aggregated by period.
（損益別集計対象売買データの定義）
損益を基準にした売買データの作成は、通常は第４ステップで行われる売買データの作成であるが、時には、損益を基準にして売買データを捉え直して、いく方がよいケースもある。そういうときは損益別集計対象売買データを作成する。損益別集計対象売買データは、損益を集計対象（例えば、勝ち利益）とするのに対して、損益レベル評価指標における損益レベル売買データは、集計対象（例えば、投資家Ａさん）を損益（例えば、含み損失）で評価するときに、抽出し加工する売買データを指す。
(Definition of trading data subject to aggregation by profit and loss)
The creation of trading data based on profit and loss is usually performed in the fourth step, but sometimes it is better to reconsider the trading data based on profit and loss. In such a case, create trading data to be aggregated by profit and loss. The profit / loss level trading data is aggregated by profit / loss (for example, winning profit), whereas the profit / loss level trading data in the profit / loss level evaluation index is calculated (for example, investor A). , Unrealized loss) refers to the trading data to be extracted and processed.
前者は、勝ち利益で集計した売買データなので、Ａさんの勝ち利益、Ｂさんの勝ち利益を含めて集計対象となる。一方、後者の具体例のケースは、投資家Ａさんの勝ち利益の売買データのみに絞られた売買データなので、Ａさんの売買を評価するための抽出になる。勝ち利益で集計した集計対象売買データと、負け損失で集計した集計対象売買データとをひとまとめにして、分類し直すことなどもできる。 Since the former is trading data aggregated by winning profit, it is subject to aggregation including the winning profit of Mr. A and the winning profit of Mr. B. On the other hand, in the latter case, since the trading data is narrowed down only to the trading data of the winning profit of the investor A, it is an extraction for evaluating the trading of Mr. A. It is also possible to reclassify the aggregated trading data aggregated by winning profit and the aggregated trading data aggregated by losing loss.
（集計対象売買データの作成ステップ）
集計対象売買データの作成ステップでは、情報生成部３０２１は、期間別集計対象売買データ、投資家別集計対象売買データ、投資対象別集計対象売買データ、損益別集計対象売買データ、投資タイプ別集計対象売買データ、助言者別集計対象売買データ、証券会社別集計対象売買データ、媒体別集計対象売買データなどに分ける。分ける方法は、抽出条件、分類条件、集計ルール（平均値や合計値などの当該情報処理システムによる算出）の方法で決定していく。これらを組み合わせて２０１９年のＡさんの集計対象売買データ、ＡさんのＡ銘柄の集計対象売買データなどと組み合わせて作成することも可能である。また、集計対象売買データをさらに構成要素である期間別、投資家別、投資タイプ別、媒体別、証券会社別、投資対象別などに分類、集計、抽出（全てを含んでもいいし全てを含まなくてもいい）することで、売買データを細分化することを構成要素売買データとする。
(Step to create trading data to be aggregated)
In the step of creating the aggregation target trading data, the
（集計対象売買データ作成ステップの旧方式との関係）
旧方式の売買データの捉え方は、売買データを一括りにしており、新方式ではどのような目的でどのような対象を抽出していくか、分類していくか、集計していくかをより明確にしている。
(Relationship with the old method of the trading data creation step to be aggregated)
The old method of understanding the trading data is to collect the trading data in a lump, and in the new method, what kind of target is to be extracted, classified, and aggregated in the new method. Make it clearer.
（集計対象売買データ作成ステップの意義）
新方式の集計対象売買データの作成ステップでは、売買データをどの基準（投資別なのか、投資対象別なのか、期間別なのかなど）で抽出し、どういう分類基準で分類するのか、さらにそれらをどう集計していくのか、集計（合計値や平均値など各種計算など）しないのかによって（全てを含んでもいいし、含めなくてもよい）、何（集計対象、Ａさんなのか、Ｂ銘柄なのか）を評価するのかといった目的をより明確にしている。
(Significance of the step for creating trading data to be aggregated)
In the step of creating trading data to be aggregated in the new method, the trading data is extracted by which criteria (investment-specific, investment target-specific, period-specific, etc.), and what classification criteria are used to classify them. Depending on how to aggregate and whether to aggregate (various calculations such as total value and average value) (may or may not include all), what (aggregation target, Mr. A, B brand) The purpose of evaluating (is) is made clearer.
（集計対象売買データ作成ステップの課題）
売買データの絞り込みのステップを踏むことによって、評価対象が明確になり、２０１９年のＳ社株の売買状況、保有状況の評価、Ａさんの売買状況評価などの評価対象と、その目的とが明確になる。さらにこれらの基準となる集計対象売買データを期間別、投資家別、投資タイプ別、媒体別、証券会社別、投資対象別などの構成要素で分け、抽出したり、集計したりすることにより、さらに売買データの性格を知ることが可能となる。
(Issues in the step of creating trading data to be aggregated)
By taking the step of narrowing down the trading data, the evaluation target is clarified, and the evaluation target such as the trading status of the S company stock in 2019, the evaluation of the holding status, the evaluation of the trading status of Mr. A, and the purpose are clarified. become. Furthermore, by dividing the aggregated trading data, which is the basis for these, into components such as by period, investor, investment type, medium, securities company, and investment target, and extracting or aggregating them, Furthermore, it becomes possible to know the nature of trading data.
（集計対象売買データ作成ステップの作用）
売買データをどの基準（投資家別なのか、投資対象別なのか、期間別なのか、損益別なのか、それともそれらの組み合わせなのか）で抽出、分類、集計するのかを決め、それらの基準に合わせた売買データを作成する。さらにこれらの基準となる集計対象売買データを期間別、投資家別、投資タイプ別、媒体別、証券会社別、投資対象別などの構成要素で分けることにより構成要素売買データの作成が可能となる。
(Action of the trading data creation step to be aggregated)
Decide whether to extract, classify, and aggregate trading data by which criteria (investor-specific, investment target-specific, period-specific, profit / loss-specific, or a combination of them), and use those criteria as the criteria. Create combined trading data. Furthermore, it is possible to create component trading data by dividing the aggregated trading data that serves as these criteria into components such as by period, investor, investment type, medium, securities company, and investment target. ..
（集計対象売買データ作成ステップの効果）
このステップを実行することにより、期間別、投資対象別、損益レベル別、投資タイプ別、証券会社別、助言者別、媒体別など様々な売買データを作成でき、評価対象も明確になり、様々な対象を様々な切り口で評価することができるという顕著な効果がある。さらにこれらの基準となる集計対象売買データを更に、期間別、投資家別、投資タイプ別、媒体別、証券会社別、投資対象別などの構成要素で分けることにより、例えば、Ａ銘柄の投資成果を年度ごとに分けたり、投資家毎に分けたりすることも可能で、株の投資成果を銘柄ごとに分けたり、投資家毎に分けたり、証券会社ごとに分けたり、様々な組み合わせが可能となる。
(Effect of the trading data creation step to be aggregated)
By executing this step, you can create various trading data such as by period, investment target, profit and loss level, investment type, securities company, adviser, medium, etc., and the evaluation target becomes clear and various. It has the remarkable effect of being able to evaluate various objects from various perspectives. Furthermore, by further dividing the aggregated trading data that serves as these criteria into components such as by period, by investor, by investment type, by medium, by securities company, and by investment target, for example, the investment results of stock A It is also possible to divide by year or by investor, and it is possible to divide the investment results of stocks by brand, by investor, by securities company, and various combinations. Become.
次に、それぞれの集計対象売買データの特徴を明らかにする。 Next, the characteristics of each aggregated trading data will be clarified.
（期間別集計対象売買データの定義）
例えば、集計対象が期間であれば、この１年であれば年間売買データ、１ヶ月であれば月間データ、１週間であれば週間売買データ、１日であれば日間売買データ、２０１９年売買データなどに分かれる。
(Definition of trading data subject to aggregation by period)
For example, if the target of aggregation is a period, annual trading data for this one year, monthly data for one month, weekly trading data for one week, daily trading data for one day, and 2019 trading data. It is divided into such things.
図２２は、本実施形態に係る期間別集計対象売買データを説明するための図である。図２２に示すように、ある期間における売買状況、保有状況を評価するときに、Ａ時点の評価額および現金をスタート時点にして、様々な売買をした結果、Ｂ時点の評価額および現金になるプロセスを評価することが必要になる。 FIG. 22 is a diagram for explaining the period-specific aggregation target trading data according to the present embodiment. As shown in FIG. 22, when evaluating the trading status and holding status in a certain period, the valuation amount and cash at the time A are set as the starting point, and as a result of various trading, the valuation amount and cash at the time B are obtained. It will be necessary to evaluate the process.
このときに必要となる売買データを期間別集計対象売買データと定義する。図２３は、本実施形態に係る期間別集計対象売買データを示す図である。 The trading data required at this time is defined as the trading data to be aggregated by period. FIG. 23 is a diagram showing trading data subject to aggregation by period according to the present embodiment.
期間別対象売買データは、例えば、２０２０年という年間だとすると、２０２０年１月から１２月までに売買のあった売買データ。この２０２０年１月から２０２０年１２月までに売り買いのあったデータをいくつかに分けると、次のようになる。
For example, if the target trading data for each period is the
２０２０年１月に保有していたが、期間中に売却したデータ（期間データ）、２０２０年１月に保有していたが、１２月にも保有しているデータ（期間データ）、２０２０年１月から１２月に購入したデータ（期間データ）、となるが、２０１９年１１月に買い、２０１９年１２月に売ったデータは期間データではない。２０２１年１月に買ったデータも期間データではない。改めて定義すると、２０２０年の年間の期間別集計対象売買データには、２０２０年１月に保有していた売買データと、１年間で売買したデータと、２０２０年１２月に保有している売買データとがある。また、期中の入出金の取り扱いをどうするかという問題もあるが、これは別掲する。
Data that was held in January 2020 but sold during the period (period data), data that was held in January 2020 but also held in December (period data), 2020 1 The data is purchased from January to December (period data), but the data purchased in November 2019 and sold in December 2019 is not period data. The data bought in January 2021 is not period data either. To define it again, the trading data to be aggregated by period for the
（期間別集計対象売買データに関する旧方式）
旧方式では、購入日、売却日などの説明はあるが、期間別の説明はない。Ａ時点からＢ時点の売買データだけを抽出すると、その期間に行われた売買、保有を的確に捉えることが可能になる。その場合には、売買データの加工や手順が必要になる。また、投資成果の期間比較には、Ａ時点の売買データと、Ｂ時点の売買データとの評価額推移を表するものがある。
(Old method for trading data subject to aggregation by period)
In the old method, there are explanations such as purchase date and sale date, but there is no explanation for each period. By extracting only the trading data from the time A to the time B, it is possible to accurately grasp the trading and holdings performed during that period. In that case, processing and procedures of trading data are required. Further, in the period comparison of investment results, there is one that shows the transition of the valuation amount between the trading data at the time A and the trading data at the time B.
（期間別集計対象売買データの課題）
ある期間の売買データを正確に評価するときには、売買損益データと、含み損益データとの、それぞれの（または一緒に同時に）評価替えが必要になる。この評価替えと手順と保有銘柄と売買銘柄の区分け、しかも、Ａ時点の保有銘柄も関係してくることが複雑で、株の成果を分かり難くしている一因でもある。
(Issues of trading data subject to aggregation by period)
In order to accurately evaluate the trading data for a certain period, it is necessary to revalue the trading profit / loss data and the unrealized profit / loss data respectively (or at the same time). This revaluation, procedure, classification of stocks held and trading stocks, and the fact that the stocks held at point A are also related are complicated, which is one of the factors that make it difficult to understand the results of stocks.
図２３に示すように、１は、Ａ時点までに購入し、Ｂ時点で保有している投資商品の売買データである（つまり、保有を続けている分の増減分である）。２は、Ａ時点までに購入し、Ｂ時点よりも前に売却している投資商品の売買データである（つまり、前は保有していたが、期間中に売却してしまった分である）。３は、Ａ時点よりも後に購入し、Ｂ時点よりも前に売却している投資商品の売買データである（期間中に売り買いした部分である。狭義の意味での期間売買損益である）。４は、Ａ時点よりも後に購入し、Ｂ時点で保有している投資商品の売買データである（新たに期間中に購入した分の増減分である）。
As shown in FIG. 23, 1 is the trading data of the investment product purchased by the time A and held at the time B (that is, the amount of increase / decrease due to the continued holding). 2 is the trading data of investment products purchased by the time of A and sold before the time of B (that is, the amount that was previously held but sold during the period). ..
１および４は含み損益レベル売買データ（Ｂ時点における保有商品）に関するものであり、２は保有していたが売ってしまってなくなった商品に関するものであり、３は売買損益レベル売買データに（Ｂ時点における売買損益レベル売買データ）関するものである。１および４は、Ｂ時点では含み損益売買データ（反対売買していない売買データ）を示し、２及び３はＢ時点では売買損益レベル売買である。これらを期間別集計対象売買データに加工する方法を次に示す。 1 and 4 are related to unrealized profit / loss level trading data (products held at the time of B), 2 are related to products that were held but are no longer sold, and 3 is related to trading data at trading profit / loss level (B). Trading profit / loss level at the time of trading Trading data). 1 and 4 show unrealized profit / loss trading data (trading data that is not counter-trading) at time B, and 2 and 3 are trading profit / loss level trading at time B. The method of processing these into trading data subject to aggregation by period is shown below.
情報生成部３０２１は、基準として期間ごとに集計対象売買データを抽出して、（あるいは分類、あるいは集計して、全て含んでもいいし、含まなくてもいい）期間別集計対象売買データを作成し、期間別集計対象売買データから売買損益レベル評価指標または含み損益レベル評価指標を算出して、期間ごとの売買状況または保有状況の評価に関する情報を生成する。
The
そのため、期間別集計対象売買データが整然と出てこなければ、後の工程である損益レベル売買データは、第２レベル以降が正確に当該情報処理システムにより算出できなくなる。特に、Ａ時点およびＢ時点の売買データから期間データを作り出そうとするときに、この問題が発生する。これを解消する方法が、当該情報処理システムによる評価替えの仕組みである。つまり、期間別集計対象売買データの工程を挟まない限りは、正確な期間別の含み損益および売買損益がトータル数字では捉えることができても算出できないことになる。なぜなら、売買損益データになったり、含み損益データになったりしてくることをモデルに入れていないといけないからである。評価指標の算出やランキングの作成など後の工程に全て影響を与えてくるため、この発明は、著しい効果がある。ただ、これを一つ回避する方法がある、売買損益レベル売買データを先に作成し、期間ごとに抽出し、含み損益レベル売買データを先に作成し、期間ごとに抽出する方式である。これら類似技術については後に述べる。 Therefore, if the trading data subject to aggregation by period does not come out in an orderly manner, the profit / loss level trading data, which is a later process, cannot be accurately calculated by the information processing system from the second level onward. In particular, this problem occurs when trying to generate period data from trading data at time A and time B. The method to solve this is the mechanism of evaluation change by the information processing system. In other words, unless the process of trading data subject to aggregation by period is sandwiched, accurate unrealized gains and losses by period and trading profits and losses cannot be calculated even if they can be grasped by total figures. This is because it is necessary to incorporate into the model that it becomes trading profit / loss data or unrealized profit / loss data. This invention has a remarkable effect because it affects all the subsequent processes such as calculation of evaluation index and creation of ranking. However, there is one way to avoid this, which is a method of creating trading profit / loss level trading data first and extracting it for each period, and creating unrealized profit / loss level trading data first and extracting it for each period. These similar techniques will be described later.
そして、情報生成部３０２１は、期間がＡ時点からＢ時点までの期間である場合に、Ａ時点で保有しているか、Ｂ時点で保有しているか、ＡＢ期間内に売買を行った売買データを抽出することで、当該期間別集計対象売買データが作成される。
Then, when the period is from the time A to the time B, the
購入投資商品の売買データに関しては、当該投資商品の基準評価額を、購入時の単価からＡ時点の単価に変更し、当該期間別集計対象売買データのうち、Ｂ時点で保有している投資商品の売買データに関しては、当該投資商品の直近終値を、売却時の単価または現在の単価からＢ時点の単価に変更する。 Regarding the trading data of purchased investment products, the standard evaluation value of the investment products is changed from the unit price at the time of purchase to the unit price at the time of A, and among the trading data subject to aggregation by the period, the investment products held at the time of B Regarding the trading data of, the latest closing price of the investment product is changed from the unit price at the time of sale or the current unit price to the unit price at the time B.
図２４については補足する。Ａ時点を２０１９年１月９日、Ｂ時点を２０２０年２月３日とした場合のＡＢ期間の損益を求める表である。期間別集計対象売買データに関する図は、図２４から図２８まであり、当該情報処理システムによる評価替えのプロセスを示すものである。 FIG. 24 is supplemented. It is a table for calculating the profit and loss of the AB period when the time A is January 9, 2019 and the time B is February 3, 2020. The figures relating to the trading data subject to aggregation by period are from FIG. 24 to FIG. 28, and show the process of revaluation by the information processing system.
まずは、当該情報処理システムは、含み損益レベル売買データの当該情報処理システムによる評価替えを行う。つまり、図２３の１と４を分けるのが、この図２４である。 First, the information processing system revaluates the unrealized profit / loss level trading data by the information processing system. That is, it is this FIG. 24 that separates 1 and 4 of FIG. 23.
下記の図の説明は、非常に複雑なので、図２３との関係で整理すると、１のケースが図２４上段（保有し続けたケース）であり、２のケースが図２６の上段（Ａ時点で保有していたけどＡＢ間で売ったケース）であり、３のケースが図２６の中段下段のケース（ＡＢ期間内に売り買いが完結したケース。一番単純なケース）であり、４のケースが図２４の下段のケース（ＡＢ期間で購入し、Ｂ時点で保有しているケース）である（図１００にまとめてある）。
The explanation in the figure below is very complicated, so if we arrange it in relation to FIG. 23,
図２４は、本実施形態に係る含み損益売買データの評価替えの手順の具体例を示す図である。図２４の上段は、図２３の１のケースを示す。図２４の下段は、図２３の４のケースを示す。（買い推奨日がＡ時点（ここでは２０１９年１月）以前のため、Ａ時点の単価でスタート時点を評価する、直近終値はＢ時点とする。）
図２４は、含み損益売買データの抽出、加工手順を示す。図２４の上段のケースにおいて、Ａ時点で保有している投資対象は、購入単価ではなくＡ時点の時価を基準にする必要がある。評価替えが必要なのは、図２３の１のケースである。
FIG. 24 is a diagram showing a specific example of the procedure for revaluing the unrealized profit / loss trading data according to the present embodiment. The upper part of FIG. 24 shows the case of FIG. 23. The lower part of FIG. 24 shows the case of FIG. 23-4. (Since the recommended buying date is before point A (here, January 2019), the unit price at point A is used to evaluate the start point, and the latest closing price is point B.)
FIG. 24 shows a procedure for extracting and processing unrealized profit / loss trading data. In the upper case of FIG. 24, the investment target held at the time A needs to be based on the market price at the time A, not the unit purchase price. It is the case of 1 in FIG. 23 that the evaluation needs to be changed.
図２４の上段の表に示すように、購入時は３９３万円、Ａ時点の基準評価額は６７１万円、Ｂ時点の基準価額である９３３万円になっている。 As shown in the upper table of FIG. 24, the purchase price is 3.93 million yen, the standard evaluation value at time A is 6.71 million yen, and the standard price at time B is 9.33 million yen.
図２３の４のケースのように、Ａ時点で保有しておらず、Ｂ時点で保有中の投資対象は購入単価とすればよい。 As in the case of 4 in FIG. 23, the investment target that is not held at the time A and is held at the time B may be the purchase unit price.
図２４の下段の表に示すように、購入時もＡ時点の基準評価額も２１２万円、Ｂ時点の基準価額は２７７万円になる。 As shown in the lower table of FIG. 24, the standard evaluation value at the time of purchase and at the time of A is 2.12 million yen, and the standard price at the time of B is 2.77 million yen.
図２４の上段と、下段とを合わせると、期間別含み損益売買データは、６０６万円の購入金額ではなく、８８４万円のＡ時点基準価額となり、１２１１万円のＢ時点基準価額との差である３２７万円が（ＡＢ期間の）含み益となる。 When the upper and lower rows of FIG. 24 are combined, the unrealized profit / loss trading data by period is not the purchase price of 6.06 million yen, but the base price at time A of 8.84 million yen, which is the difference from the base price at time B of 12.11 million yen. 3.27 million yen is the unrealized gain (during the AB period).
図２４を参照すると、含み損益売買データは、Ａ時点の評価額が２１２万円＋６７１万円＝８８４万円となり、Ｂ時点評価額が９３３万円＋２７７万円＝１２１１万円となる。図２５は、売買損益売買データ（反対売買した売買データ）を期間別集計対象売買データに加工する方法になる。 Referring to FIG. 24, in the unrealized profit / loss trading data, the valuation amount at time A is 2.12 million yen + 6.71 million yen = 8.84 million yen, and the valuation amount at time B is 9.33 million yen + 2.77 million yen = 12.11 million yen. FIG. 25 is a method of processing trading profit / loss trading data (trading data of counter-trading) into trading data to be aggregated by period.
図２５および図２６は、本実施形態に係る売買損益売買データの期間別データへの変更加工例を示す図である。売買損益売買データの場合には、図２５と、図２６との２段階になる。 25 and 26 are diagrams showing an example of changing the trading profit / loss trading data according to the present embodiment into data for each period. In the case of trading profit / loss trading data, there are two stages, FIG. 25 and FIG. 26.
図２５は、売買データの中でＡ時点からＢ時点までの期間内にあった売買データを抽出したものである。具体的には、売り推奨日＞Ａ時点（この例の場合、２０１９年１月９日）、かつ、売り推奨日＜Ｂ時点（この例の場合、２０２０年２月５日）、つまり、売却日がＡ時点からＢ時点の間の売買データを抽出したものである。換言すると、売却日が２０１９年１月９日から２０２０年２月５日の間にあった売買データを指す。２０２０年２月５日の時点で保有していない銘柄で、既に売買を完結している売買データ（売買損益売買データを抽出）である。期間別の図２３の２または３の売買データの具体例である。図２５において、売買損益レベル売買データだけを抽出し、その上で下記の評価替えの加工が必要である。 FIG. 25 is an extraction of the trading data that existed within the period from the time A to the time B from the trading data. Specifically, the recommended sell date> time A (January 9, 2019 in this example) and the recommended sell date <time B (February 5, 2020 in this example), that is, the sale. It is an extract of trading data between the time A and the time B. In other words, it refers to trading data whose sale date was between January 9, 2019 and February 5, 2020. Trading data (extracting trading profit / loss trading data) for which trading has already been completed for stocks that are not owned as of February 5, 2020. It is a specific example of the trading data of 2 or 3 of FIG. 23 for each period. In FIG. 25, it is necessary to extract only the trading profit / loss level trading data and then perform the following revaluation processing.
図２６は、図２５で抽出された売買データの評価替えを示す。図２６の上段は、Ａ時点で保有しているが、Ｂ時点で保有していない銘柄を示す（図２３の２のケースに該当する）。
FIG. 26 shows a revaluation of the trading data extracted in FIG. 25. The upper part of FIG. 26 shows the stocks held at the time A but not held at the time B (corresponding to the
Ａ時点評価で売買損益（買い推奨日を評価替え）を算出すると、２２２万円－１８８万円＝３４万円となる。図２６ではＡ銘柄およびＢ銘柄が該当し、図２５ではＡ銘柄が４０万円の売買損益（２６２９００円から６６７０００円で４０４１００円の売買利益）であったが、図２６では２１万円に減少しているのは、買い推奨株価が２６２９円（２０１６年２月２９日）からＡ時点時価４４８０円（２０１９年１月９日（Ａ時点）株価）に評価替えしているからである。期間別の売買成果を測るためには、この評価替えが必要である。 When the trading profit / loss (revaluation of the recommended buying date is changed) is calculated by the A time point evaluation, it becomes 2.22 million yen-1880,000 yen = 340,000 yen. In Fig. 26, stocks A and B correspond, and in Fig. 25, stock A had a trading profit / loss of 400,000 yen (from 262,900 yen to 667,000 yen, a trading profit of 404,100 yen), but in Fig. 26, it decreased to 210,000 yen. This is because the recommended buying stock price has been revalued from 2629 yen (February 29, 2016) to the market price of 4480 yen at point A (stock price on January 9, 2019 (point A)). This revaluation is necessary to measure the trading results by period.
図２６の中段と下段は、Ａ時点でもＢ時点でも保有していない銘柄を示す。図２３の３のケースにおいて、評価替えをしなくてよい売買データとなる。そのままで売買損益を算出すると、７９０万円－８１４万円＝－２４万円となる。 The middle and lower rows of FIG. 26 show stocks that are not owned at either time A or time B. In the case of 3 in FIG. 23, the trading data does not need to be reassessed. If the trading profit and loss is calculated as it is, it will be 7.9 million yen-8.14 million yen = -240,000 yen.
これによって、Ａ時点からＢ時点の売買状況、保有状況などを評価することが可能になる。 This makes it possible to evaluate the trading status, holding status, etc. from the time A to the time B.
ただし、売買損益レベル売買データを期間別に分けることにより、その下位レベルの勝ち利益レベル売買データ、負け損失レベル売買データ、さらに下位の勝ちパターンレベル売買データなども、同様に期間別に分けられることは言うまでもない。含み損益レベル売買データも同様に期間別に分けられる。上位の総合損益レベル売買データも同様に期間別に分けられる。 However, it goes without saying that by dividing the trading profit / loss level trading data by period, the lower level winning profit level trading data, losing loss level trading data, and lower winning pattern level trading data can be similarly divided by period. stomach. Unrealized P / L level trading data is also divided by period. The top P & L level trading data is similarly divided by period.
このように期間別集計対象売買データが作成されるからこそ、後の工程にまで影響して、２０２０年の投資家ランキングのような記事の作成が容易にできるようになるのである。Ａ時点の売買データとＢ時点の売買データで捉えようと思っても、後の工程に進めない、簡単なようだが、この工程がいかに重要か、期間の損益が正しく見れるか否かを決める大切な要素なので、とても大きな効果が見込まれる。 It is precisely because the trading data to be aggregated by period is created in this way that it is possible to easily create articles such as the 2020 investor ranking, which affects the subsequent processes. Even if you try to grasp the trading data at the time of A and the trading data at the time of B, you can not proceed to the subsequent process, it seems easy, but it is important to decide how important this process is and whether you can see the profit and loss of the period correctly. Because it is an element, a very large effect can be expected.
（期間別集計対象売買データの作用）
Ａ時点からＢ時点の売買状況および保有状況を評価するには、Ｂ時点の保有対象のうち、Ａ時点で保有をしていた投資対象は、Ａ時点の時価情報を購入単価に変えて売買データを作り直す。Ａ時点で保有していた投資対象は、全て買い単価からＡ時点の時価で評価し直して、売買データを作成することにより、期間別売買データを作成する。
(Action of trading data subject to aggregation by period)
To evaluate the trading status and holding status from point A to point B, among the holding targets at point B, the investment target held at point A changes the market price information at point A to the purchase unit price and buys and sells data. Remake. All investment targets held at the time of A are re-evaluated from the unit purchase price at the market price at the time of A, and the trading data is created to create the trading data for each period.
情報生成部３０２１は、売買データから、以下のような修正を経て、期間別集計対象売買データを作成する。
The
作成方法としては、Ｂ時点売買データを基準にして集計対象売買データに含まれる購入日がＡ時点以前の場合には、基準日をＡ時点にして、購入（または売却）単価をＡ時点の時価にすることにより、期間別売買データが得られる。 As a method of creation, if the purchase date included in the aggregated trading data is before point A based on the trading data at time B, the record date is set to point A and the purchase (or sale) unit price is the market price at time A. By setting, trading data for each period can be obtained.
購入日と、売却日と、Ａ時点と、Ｂ時点との前後関係により、以下の４つに分けられる（図２３参照）。
（１）（図２３の数字と合わせると３）購入日≧Ａ時点（購入日がＡ時点以降）であり、かつ、売却日＜Ｂ時点（売却日がＢ時点以前）である場合
つまり、ＡＢ期間中に売買を完結した売買データに関しては、売買損益以下売買データで評価する。図２５が該当図である。
（２）（図２３の数字と合わせると４）購入日≧Ａ時点（購入日がＡ時点以降）であり、かつ、売却日≧Ｂ時点（売却日がＢ時点以降）である場合
つまり、Ａ時点以降に購入し、Ｂ時点保有中の売買データに関しては、含み損益以下売買データで評価する。
（３）（図２３の数字と合わせると２）購入日＜Ａ時点（購入日がＡ時点以前）であり、かつ、売却日＜Ｂ時点（売却日がＢ時点以前）である場合
つまり、Ａ期間で保有していたがＡＢ期間中に売買を完結した売買データに関しては、売買損益以下売買データで評価する。
（４）（図２３の数字と合わせると１）購入日＜Ａ時点（購入日がＡ時点以前）であり、かつ、売却日≧Ｂ時点（売却日がＢ時点以降）である場合
つまり、Ａ時点以前に購入しＢ時点で保有を続けている売買データに関しては、含み損益以下売買データで評価する。
It can be divided into the following four according to the context of the purchase date, the sale date, the time A, and the time B (see FIG. 23).
(1) (3 when combined with the figures in Fig. 23) When the purchase date ≥ A time point (purchase date is after point A) and the sale date is less than B time point (sale date is before B time point) In other words, AB For trading data that completed trading during the period, the trading data below the trading profit / loss is evaluated. FIG. 25 is the corresponding figure.
(2) (4 when combined with the numbers in FIG. 23) When the purchase date is ≥ A (the purchase date is after the A point) and the sale date is ≥ the B point (the sale date is after the B point), that is, A. For trading data purchased after the time point and held at point B time, the trading data below the unrealized profit / loss is evaluated.
(3) (2 when combined with the figures in Fig. 23) When the purchase date is <A time point (purchase date is before time A) and the sale date is <B time point (sale date is before B time point), that is, A The trading data that was held during the period but completed the trading during the AB period will be evaluated using the trading data below the trading profit and loss.
(4) (1 when combined with the figures in FIG. 23) When the purchase date is less than the time A (the purchase date is before the time A) and the sale date is ≥ the time B (the date of sale is after the time B). For trading data purchased before the time point and continuing to be held at point B, the trading data below the unrealized gain / loss is evaluated.
含み損益売買データの図２４は、購入金額６０６万円がＡ時点評価額で８８４万円になり、Ｂ時点評価額で１２１１万円になっていることを示す表である（図１００も参照）。図２７は、購入金額を表記せずにＡ時点評価額およびＢ時点評価額だけを表示した方法を示す。どちらの表示も可能とする。 FIG. 24 of the unrealized profit / loss trading data is a table showing that the purchase price of 6.06 million yen is 8.84 million yen at the A time point evaluation value and 12.11 million yen at the B time point evaluation value (see also FIG. 100). .. FIG. 27 shows a method in which only the A time point evaluation amount and the B time point evaluation amount are displayed without indicating the purchase amount. Both displays are possible.
上述のように、当該情報処理システムによる評価替え以外の集計対象売買データのもう一つの特徴であるのが、この４つの方法に分けて捉えることである。ＡＢ期間の売買データは、この４つに大きく分けることができ、この分類で捉えると、期間別の成果をどうやって捉えると、正解なのか、理解ができる。この４分類法も、本発明の一つである。ただ、Ｂ時点株価が現在値の時はＡ時点株価の評価替えで済むが、現在がＢ時点を通り過ぎていると、Ｂ時点の評価替えも必要になる。または、Ｂ時点の売買データを参照して、Ａ時点の評価替えを行う。このように、正確に期間損益を捉えようとすると、かなり煩雑になる。 As described above, another feature of the trading data to be aggregated other than the evaluation change by the information processing system is to grasp it by dividing it into these four methods. The trading data for the AB period can be roughly divided into these four categories, and if you grasp this classification, you can understand how to grasp the results for each period and the correct answer. This four classification method is also one of the present inventions. However, when the stock price at time B is the current price, the stock price at time A can be revalued, but when the current stock price has passed time B, the stock price at time B needs to be revalued. Alternatively, the evaluation change at the time A is performed with reference to the trading data at the time B. In this way, trying to accurately capture the period profit and loss becomes quite complicated.
一方、第三類似形態の期間別集計対象売買データの場合には、Ａ時点の評価額と、Ｂ時点の評価額の差を求め、それが、増減分とし、含み損益の増減分をＡ、売買損益の増減分をＢとすれば、売買が入り組んでいるため、正確な売買損益と含み損益の期間損益は出ない。第一レベルである総合損益の期間比較とＡ時点の売買損益と含み損益、Ｂ時点の売買損益と含み損益はでるが、これを差し引いた数字に意味はないため、第二レベル以降の期間損益は出ないのである。ただ、この場合、株価を時系列で取り込んでおく必要があることと、完全版に比べると、様々な欠点がある。ただ、計算は単純で、捉えやすい方法であるが、ここから完成版に施す加工をしたものは、結局、集計対象売買データ（完成版）と同義である。期間別集計対象売買データの作成法であるか否かは、評価替えと４分類法にある。 On the other hand, in the case of the third similar form of trading data subject to aggregation by period, the difference between the valuation amount at time A and the valuation amount at time B is obtained, which is the increase / decrease, and the increase / decrease in unrealized gain / loss is A. Assuming that the increase / decrease in trading profit / loss is B, since trading is complicated, accurate trading profit / loss and unrealized profit / loss during the period cannot be obtained. Period comparison of total profit / loss, which is the first level, trading profit / loss and unrealized profit / loss at time A, and trading profit / loss and unrealized profit / loss at time B are available. Does not come out. However, in this case, it is necessary to capture the stock price in chronological order, and there are various drawbacks compared to the full version. However, the calculation is a simple and easy-to-understand method, but the processing applied to the completed version from here is, after all, synonymous with the trading data to be aggregated (completed version). Whether or not it is a method of creating trading data subject to aggregation by period depends on the evaluation reassessment and the four classification methods.
（期間別集計対象売買データの効果）
期間別集計対象売買データの作成ステップにより、期間ごとの評価が可能になり、集計対象の期間別の売買状況および保有状況をより鮮明に評価することが可能になる。特に、４種類に分類したことにより、含み損益形成資金と、売買損益形成資金とに分けて評価することにより、集計対象の保有状況評価と、売買状況評価とが鮮明に分けられる効果が大きい。
(Effect of trading data subject to aggregation by period)
The step of creating the trading data subject to aggregation by period enables evaluation for each period, and makes it possible to more clearly evaluate the trading status and holding status for each period to be aggregated. In particular, by classifying into four types, the unrealized profit / loss formation fund and the trading profit / loss formation fund are evaluated separately, which has a great effect of clearly separating the holding status evaluation to be aggregated and the trading status evaluation.
図２７に示すように、購入日、購入単価、および、購入代金は、Ａ時点、Ａ時点時価、および、Ａ時点評価額に書き換えてもよい。図２４に示すように、売買データに別の項目を追加して評価替えを行ってもよい。後述するＢ時点の時価と、現在値との関係も同様である。図２４は、買い推奨株価（または、購入単価）、基準価格（または、Ａ時点時価）、および、直近終値（または、Ｂ時点時価、現在値）の３時点の時価を含む。図２７は、買い推奨株価（または、購入単価）、および、直近終値（または、Ｂ時点時価、現在値）の２時点の時価を含む。 As shown in FIG. 27, the purchase date, the purchase unit price, and the purchase price may be rewritten as the time point A, the time point A market price, and the time point A evaluation value. As shown in FIG. 24, another item may be added to the trading data to perform revaluation. The relationship between the market price at time B, which will be described later, and the current price is also the same. FIG. 24 includes a stock price recommended for buying (or a unit purchase price), a base price (or a market price at time A), and a market price at three time points of the latest closing price (or the market price at time B, the current price). FIG. 27 includes a stock price recommended for buying (or a unit purchase price) and a market price at two time points of the latest closing price (or the market price at time B and the current price).
上記の操作により、各損益が期間別の損益として示され、旧方式にはない顕著な効果を発揮する。この期間別集計対象売買データが時々刻々と変わっていく状況を伝えていくのに非常に有用になることは、言うまでもない。時事ネタの作成には必要不可欠な売買データと言える。例えば、今週損した株ランキング１０、昨日の売買利益ランキング１位は何か、今日は何が利益を一番出したかなどは、この期間別集計対象売買データの作成で簡単に作成が可能であり、目的の一つであり、そのために期間別集計対象売買データの作成方法を示している。
By the above operation, each profit and loss is shown as a profit and loss for each period, and it exerts a remarkable effect not found in the old method. Needless to say, it is very useful to convey the situation where the trading data subject to aggregation by period changes from moment to moment. It can be said that it is indispensable trading data for creating current affairs. For example, the
期間別集計対象売買データからこれら全て正しい結果が表示されるが、疑似版であれば、総合損益レベルは出たとしても、売買損益レベル売買データ以降では瑕疵が存在するため、誤った表示となる。本当は売買損益レベル売買データなのに、含み損益レベル売買データに入ってしまったり、逆もあるからだ。 All of these correct results are displayed from the trading data subject to aggregation by period, but if it is a pseudo version, even if the total profit / loss level is obtained, it will be displayed incorrectly because there are defects after the trading data of the trading profit / loss level. .. This is because, although it is actually trading data at the trading profit / loss level, it may be included in the trading data at the unrealized profit / loss level, and vice versa.
ただ、瑕疵はあっても部分的に合っているところもあるため、この方式も期間別集計対象売買データの一形態とする。これらをまとめると、期間別集計対象売買データには４つの形態があり、一つは売買損益だけを期間別で捉える方法（第一類似系）、二つ目は総合損益を当該情報処理システムによる評価額推移で捉える方法（第二類似系）、三つ目は最初に売買損益と含み損益に分けて、それから期間損益に分ける方法（第三類似系）、四つ目は、完全版である。 However, even if there are defects, there are some that are partially correct, so this method is also a form of trading data subject to aggregation by period. Summarizing these, there are four forms of trading data subject to aggregation by period, one is a method of capturing only trading profits and losses by period (first similar system), and the second is the total profit and loss by the relevant information system. The method of grasping by valuation change (second similar system), the third is the method of first dividing into trading profit and loss and unrealized profit and loss, and then the method of dividing into period profit and loss (third similar system), and the fourth is the complete version. ..
（期間別集計対象売買データの入出金データの取り扱いについて）
上記のＡＢ期間中の入出金の取り扱いについては、これも複雑にする問題の一つである。Ａ時点では１００万円からＢ時点の１２０万円になっていて、２０万円増加でも、実際は１０万円は入金して増えているようなケースは、この入金分は取り除いて成果を計算しなければいけない。逆に、１０万円出金していれば、３０万円増加で、出金１０万円である。この期中分の入出金に関しては、いろいろな手法がある。大切なことは、期中の投資損益分による増減分と、入出金分による増減分とを分けることである。これを分けることで、純粋な投資損益分による増減分を確実に計算することが可能となる。
(Handling of deposit / withdrawal data of trading data subject to aggregation by period)
The handling of deposits and withdrawals during the AB period is also one of the complicated issues. At the time of A, it has changed from 1 million yen to 1.2 million yen at the time of B, and even if it increases by 200,000 yen, in the case where 100,000 yen is actually deposited and increased, this deposit is removed and the result is calculated. Must be. On the contrary, if 100,000 yen is withdrawn, the withdrawal is 100,000 yen with an increase of 300,000 yen. There are various methods for deposits and withdrawals during this period. The important thing is to separate the increase / decrease due to investment profit / loss during the period from the increase / decrease due to deposits and withdrawals. By separating this, it becomes possible to reliably calculate the increase / decrease due to the pure investment profit / loss.
（期間別集計対象売買データの類似形態について）
（第一類似形態：売買損益レベルの期間別集計対象売買データの作成と表示の定義）
この第一類似形態の期間別集計対象売買データは、期間中に売り買いした売買データだけを抜きだして、期間比較するものである。
(Regarding similar forms of trading data subject to aggregation by period)
(First similar form: Definition of creation and display of trading data subject to aggregation by period of trading profit / loss level)
This first-like aggregated trading data by period extracts only the trading data bought and sold during the period and compares the period.
（従来技術の課題）
投資成果の期間比較は意外に難しい。データが多ければ多いほど、理解は困難になる。単純な、先の図２３の例で説明するとわかりやすい。ＡＢ期間の成果を３だけで捉えたのが、この第一類似形態である。保有中の銘柄や買って保有中の銘柄、持っている銘柄を売った場合は、全て無視されてしまい、この期間に買いを入れて、売りを入れた売買だけが計算される。どうしても実態を捉えることができず、売買レベル売買データのＡＢ期間（Ａ時点よりも後に買い、Ｂ時点よりも前に売った売買データのみ）だけのデータで評価するため、かなり漏れが多く、信頼できる数字にはならない。
(Problems of conventional technology)
It is surprisingly difficult to compare the period of investment results. The more data you have, the harder it is to understand. It is easy to understand if it is explained by a simple example of FIG. 23 above. It is this first similar form that captures the results of the AB period with only 3. If you sell the stocks you own, the stocks you buy and the stocks you have, or the stocks you have, they are all ignored, and only the buys and sells that you buy and sell during this period are calculated. It is impossible to grasp the actual situation by any means, and since it is evaluated only by the data of the AB period of the trading level trading data (only the trading data bought after the time A and sold before the time B), there are many omissions and reliability. It is not a number that can be done.
（第一類似形態：売買損益レベルの期間別集計対象売買データの作成と表示の作用）
売買損益レベル売買データを抽出し、Ａ時点よりも後に買い、Ｂ時点よりも前に売った売買データのみを抽出する方法で作成できる。図２４から図２８の説明でいえば、図２６の中段、下段だけが対象になる。これでは、期間損益は－２４万円となる。実態は３５４万円のプラスであるから、いかにかけ離れた数字になるかが分かる。
(First similar form: Action of creating and displaying trading data to be aggregated by period of trading profit / loss level)
Trading profit / loss level It can be created by extracting trading data, buying after time A, and extracting only trading data sold before time B. In the explanation of FIGS. 24 to 28, only the middle and lower stages of FIG. 26 are targeted. With this, the period profit and loss will be -240,000 yen. The actual situation is a plus of 3.54 million yen, so you can see how far the numbers will be.
（第一類似形態：売買損益レベルの期間別集計対象売買データの作成と表示の効果）
保有状況は考えておらず、売買の巧拙を評価するためには、簡単で重宝する。デイトレなど、短期売買の評価としては、簡便で単純明快でわかりやすい。
(First similar form: Effect of creating and displaying trading data subject to aggregation by period of trading profit / loss level)
It is easy and useful to evaluate the skill of buying and selling without considering the holding situation. As an evaluation of short-term trading such as day trading, it is simple, simple, clear and easy to understand.
（第二類似形態：売買損益レベルの期間別集計対象売買データの作成と表示の定義）
第二類似形態のこのタイプは、時系列で売買データを保管している場合、評価額全体の数字として、掌握している場合に出せる期間比較となる。評価額の推移は出せて、期間比較ができるタイプである。
(Second similar form: Definition of creation and display of trading data subject to aggregation by period of trading profit / loss level)
This type of the second similar form is a period comparison that can be given when the trading data is stored in chronological order and is grasped as the numerical value of the entire valuation amount. It is a type that can change the valuation amount and compare the period.
（従来技術の課題）
第一類似形態では、保有している人たちの成果が抜け落ちているため、まず正確に判断ができない。たまたまＢ時点で保有していたら、そのリストから外れてしまうからである。それに比べ、第二類似形態は、抜け落ちはない。１から４まで網羅している。
(Problems of conventional technology)
In the first similar form, the achievements of the people who own it are missing, so it is not possible to make an accurate judgment. This is because if you happen to have it at the time of B, you will be out of the list. In comparison, the second similar form has no omissions. It covers from 1 to 4.
（第二類似形態：総合損益レベルの期間別集計対象売買データの作成と表示の作用）
第二次類似形態の期間別集計対象売買データは、総合損益レベル売買データを使って、期間比較を図るものである。つまり、現在保有中の銘柄の時価評価、現金残高、および、売買損益の合計があると、現在の評価額が求められる。Ａ時点の評価額もＢ時点の評価額もデータベースで保管していれば、すぐに取得できる。よくあるポートフォリオ、現金残高、および、評価額を各証券会社で見られるのは、このような方式でデータを保管していると、期間比較の対象としては評価額推移が中心となる。
(Second similar form: Action of creating and displaying trading data subject to aggregation by period of total profit / loss level)
The second-similar form of trading data to be aggregated by period is to compare the periods using the total profit / loss level trading data. In other words, if there is a total of the market value, cash balance, and trading profit / loss of the stocks currently held, the current valuation amount is calculated. If both the valuation amount at the time of A and the valuation amount at the time of B are stored in the database, they can be obtained immediately. Common portfolios, cash balances, and valuations can be seen at each securities company when data is stored in this way, the valuation transition is the main target for period comparison.
（第二類似形態：総合損益レベルの期間別集計対象売買データの作成と表示の効果）
全体像は、非常に分かりやすい。自身の評価額が今どの位で、どう推移してきたのかが、一目でわかるため、誰にでも理解ができ、期間比較もしやすい。去年の今頃から、１年で評価額はこれだけ増えた、とか減ったとかも一目瞭然の効果がある。
(Second similar form: Effect of creating and displaying trading data subject to aggregation by period of total profit / loss level)
The whole picture is very easy to understand. Since you can see at a glance how much your valuation is and how it has changed, anyone can understand it and it is easy to compare the period. From this time last year, it is obvious that the valuation has increased or decreased in one year.
（期間別集計対象売買データ（第三類似形態）の定義）
売買データを、第二レベル売買である売買損益レベル売買データと、含み損益レベル売買データとに最初に分けて、それをＢ時点で期間別に分ける方法がある。Ｂ時点の総合損益－Ａ時点の総合損益で期間総合損益と、Ｂ時点の含み損益とＢ時点の売買損益のトータルの数字は正しくなるため、総合損益レベルで期間別に分けるよりも数字が出てくる。ただ、トータルの数字は合っていて、これを期間別集計対象売買データ（第三類似形態）と定義する。
(Definition of trading data subject to aggregation by period (third similar form))
There is a method of first dividing the trading data into trading profit / loss level trading data, which is the second level trading, and unrealized profit / loss level trading data, and dividing them by period at the time B. Total profit / loss at time B-The total profit / loss at time A is the total profit / loss for the period, and the total figures for the unrealized profit / loss at time B and the trading profit / loss at time B are correct. come. However, the total numbers are correct, and this is defined as the trading data (third similar form) to be aggregated by period.
Ａ時点の売買データを時系列データとして保存されている場合は、Ａ時点の売買データと、Ｂ時点の売買データと、ＡＢ期間の売買とを調整することによって、得られる。第三類似形態の期間別集計対象売買データは、評価額がＡＢ間で増減した部分を、損益として分ければ、第三類似形態の期間別集計対象売買データが当該情報処理システムが作成できる。この場合は、Ｂ時点における含み損益は、１と４は含み損益に合算されて、売買損益は２と３は売買損益に合算されて、把握できるので、Ｂ時点のトータルの数字とＡＢ期間の総合損益に欠陥はない。第二次類似形態よりは、期間損益を正しく把握できるので、こちらは第三類似形態の期間別集計対象売買データと定義する。
When the trading data at the time A is stored as time-series data, it can be obtained by adjusting the trading data at the time A, the trading data at the time B, and the trading during the AB period. The information processing system can create the period-specific aggregated trading data of the third similar form by dividing the portion where the valuation amount increases or decreases between ABs as profit or loss. In this case, the unrealized profit / loss at time B can be grasped by adding 1 and 4 to the unrealized profit / loss, and the trading profit /
（従来技術の課題）
瑕疵はあるが、総合損益レベルの期間別集計対象売買データよりも売買損益と含み損益が分かれて表示でき、評価額の単純な期間比較よりも、わかるようになる。
(Problems of conventional technology)
Although there are defects, the trading profit and loss and the unrealized profit and loss can be displayed separately from the trading data subject to aggregation by period of the total profit and loss level, and it becomes easier to understand than a simple period comparison of the valuation amount.
（期間別集計対象売買データ（第二レベル）の作用）
売買データを、損益第二レベル売買データの売買損益レベル売買データと、含み損益レベル売買データとに最初に分けて（第一ステップ）、それをＢ時点の売買データとＡ時点の売買データで期間損益を求める（第二ステップ）。Ｂ時点の売買損益、Ｂ時点の含み損益（第三ステップ）と、総合損益を含め、トータルの数字は正しくなる。評価額の推移を捉える（第四ステップ）ことができるため、総合損益レベル（第二類似形態）や売買損益の期間比較（第一類似形態）よりも、段階が上がり期間の投資成果をより的確につかむことができる効果がある。
(Action of trading data (second level) subject to aggregation by period)
The trading data is first divided into trading profit / loss level trading data of profit / loss second level trading data and unrealized profit / loss level trading data (first step), and it is divided into trading data at time B and trading data at time A for a period. Find profit or loss (second step). The total figures including the trading profit / loss at time B, the unrealized profit / loss at time B (third step), and the total profit / loss are correct. Since it is possible to capture the transition of the valuation amount (fourth step), the investment result of the period is more accurate than the total profit / loss level (second similar form) and the period comparison of trading profit / loss (first similar form). It has the effect of being able to be grasped.
（期間別集計対象売買データ（第二レベル）の効果）
総合損益や資産総額でしか期間比較ができない第二類似形態よりはレベルが上がり、期間別の損益をより捉えることが可能になる。Ａさんの２０２０年の総合損益率がわかるようになったり、投資家ランキングも今月の総合損益増加率ランキングなどが出せるようになる効果が期待できる。
(Effect of trading data (second level) subject to aggregation by period)
The level will be higher than in the second similar form, where the period can be compared only by the total profit and loss and the total assets, and it will be possible to better grasp the profit and loss by period. It is expected that Mr. A will be able to understand the total profit and loss ratio for 2020, and that the investor ranking will also be able to issue the total profit and loss increase rate ranking for this month.
（具体例）
一番問題となるのは、Ａ時点で保有していた銘柄を期間中に売却してしまった売買である。これは、Ａ時点の含み損益レベル売買データから、Ｂ時点では売買損益レベルデータへと変化する。Ｂ時点の売買データを加工するには、これらの銘柄をＡ時点の株価に変化させないと、正確な数字は出てこない。結局、集計対象売買データの加工工程を経ないと、次の工程に進めない（正確な数字が出てこない）。
(Concrete example)
The biggest problem is the buying and selling of the stocks held at the time of A, which were sold during the period. This changes from the unrealized profit / loss level trading data at the time A to the trading profit / loss level data at the time B. In order to process the trading data at time B, these stocks must be changed to the stock price at time A, or accurate numbers will not come out. After all, you cannot proceed to the next process unless you go through the processing process of the trading data to be aggregated (accurate numbers do not come out).
また、第三類似形態は、図２３の例でいうと１は含み損益レベル売買データ同士だから問題ないが、評価替えをしていないため、トータル数字はあってもこの数字が合わなくなる。２は含み損益レベル売買データから売買損益レベル売買データへと変わるケースのため、これも売買損益レベル売買データの中に評価替えすべき銘柄があるにもかかわらず、評価替えしていないため、数字に瑕疵ができる。３、４はＢ時点をベースにすれば、正確に求められる。 Further, in the third similar form, in the example of FIG. 23, there is no problem because 1 is included profit / loss level trading data, but since the revaluation is not performed, even if there is a total number, this number does not match. 2 is a case where the unrealized gain / loss level trading data changes to the trading / profit / loss level trading data. There is a defect in. 3 and 4 can be accurately obtained based on the time B.
（期間別集計対象売買データ（完全版）の定義）
集計対象売買データを四つの方式のうち、最も正しく期間別の投資成果を測ることができる。
(Definition of trading data (complete version) subject to aggregation by period)
Of the four methods, the investment results for each period can be measured most accurately using the trading data to be aggregated.
（従来技術の課題）
期間別の投資成果を測るときに、一番問題となるのが、保有している投資商品と売買している投資商品が混じり、期間で区分けすると、この成果をどう捉えればいいのかかがわからなくなることである。銘柄のランキングは簡単に作り出せる。騰落率や下落率で、保有かそうでないかのステップを踏む必要がないからである。一方、投資成果の場合は、期間比較が難しい。とても複雑で、特にビッグデータとなると、何故数字が合わないのか、がなかなか飲み込めないのが、この投資成果の期間別の成果である。
(Problems of conventional technology)
When measuring investment results by period, the biggest problem is that the investment products that you own and the investment products that you buy and sell are mixed, and if you divide by period, you can understand how to understand this result. It is to disappear. Brand rankings are easy to create. This is because there is no need to take the step of possession or non-holding depending on the rate of increase or decrease or the rate of decrease. On the other hand, in the case of investment results, it is difficult to compare the periods. It is very complicated, especially when it comes to big data, it is difficult to swallow why the numbers do not match, which is the result of this investment result by period.
また、第三類似形態の最大の欠点は、Ａ時点の売買データとＢ時点の売買データでは保有銘柄が大きく変化しており、Ａ時点になかった銘柄が入ってきたり、Ａ時点にはあった銘柄が売却してなくなっていたりして、含み損益レベル売買データと売買損益レベル売買データとの間の入れ替えが多く発生する。したがって、期間別集計対象売買データ（完全版）で捉えるような方法で捉えない限りは、正確に含み損益と売買損益との状況を把握できない。つまり、保有状況の評価や売買状況の評価を正しく行えないという課題が未だに存在する。 In addition, the biggest drawback of the third similar form is that the stocks held have changed significantly between the trading data at time A and the trading data at time B, and stocks that were not at time A came in or were at time A. There are many exchanges between the unrealized profit / loss level trading data and the trading profit / loss level trading data because the stock has been sold and disappeared. Therefore, it is not possible to accurately grasp the status of unrealized gains / losses and trading profits / losses unless it is grasped by a method that is captured by the trading data (complete version) subject to aggregation by period. In other words, there is still the problem that the evaluation of the holding status and the evaluation of the trading status cannot be performed correctly.
評価額替えの方がより簡単に、期間別集計対象売買データが得られ、しかも増えた分がどうやって増えたのかがわかる効果が期待できる。単なる評価額の推移や増減率の算定であれば、前者でも十分であるが、後の工程を考えると、正確に保有銘柄の成果と売買銘柄の成果が分けられる期間別集計対象売買データの作成が非常に効果的である。ここで、期間別集計対象売買データを再定義しておくと、評価替えの工程を挟むものが期間別集計対象売買データ（完全版）である。 It is easier to change the valuation amount, and it is expected that the trading data to be aggregated by period can be obtained, and the effect of knowing how the increased amount has increased can be expected. The former is sufficient for mere calculation of changes in valuation amount and rate of increase / decrease, but considering the later process, creation of trading data to be aggregated by period that accurately separates the results of owned stocks and the results of trading stocks. Is very effective. Here, if the trading data subject to aggregation by period is redefined, the trading data subject to aggregation by period (complete version) sandwiches the process of revaluation.
（期間別集計対象売買データ（完全版）の作用）
意外にステップは簡単である。Ｂ時点の売買データで、含み損益レベル売買データはＡ時点よりも前で購入した分とＡ時点より後の購入した分に分け、売買損益レベル売買データもＡ時点で保有していた売買データと、Ａ時点で保有していない売買データに分けて、Ａ時点で保有していた分はＡ時点の時価で評価替えすることで、期間別集計対象売買データ（完全版）が作成できる。意外に紐解いていかないと、なかなか解けないパズルのようなもので、解けると意外に簡単だが、試行錯誤してはじめてわかる難度の高いものである。
(Action of trading data (complete version) subject to aggregation by period)
The steps are surprisingly easy. In the trading data at time B, the unrealized gain / loss level trading data is divided into the portion purchased before the time A and the portion purchased after the time A, and the trading data at the trading profit / loss level is also the trading data held at the time A. By dividing into trading data that is not held at time A and revaluing the trading data held at time A at the market price at time A, it is possible to create trading data (complete version) to be aggregated by period. It's like a puzzle that you can't solve unless you solve it unexpectedly. It's surprisingly easy to solve, but it's difficult to understand only by trial and error.
図２３を少し補足すると、１のケースは保有を続けて増減した部分で、２のケースは保有中の商品を売却して実現した分の増減で、３は期間中に純粋に売り買いをして、増減した部分、４は今まで保有していなかったけど新たに購入して増減した部分である。これを分けることによって、期間中の増減の理由がはっきりとしてくる効果が期待できる。単なる評価額の増減よりも、よりいろいろなことがはっきりしてくる。例えば、この期間中、保有を続けるだけで、資産が増えていった人と、期間中、一生懸命売買して増やした人とでは、評価を分けなければいけないが、評価額の増減だけで捉えようとすると、これがわからない。最近購入したものが調子いい場合は、４が増え、前から保有しているものの調子がいい場合は１が増え、売買が調子いい場合は３が増え、期間中に売却した銘柄が貢献しているケースは２が増えるから、より詳細な評価が可能になる。特に、後の工程（アドバイスや診断など）で高い効果が認められる。評価替えとこの４つの分類で期間成果を捉えることが、この期間別集計対象売買データ（完全版）の二つの特徴である。 To supplement FIG. 23 a little, 1 case is the part where the holding continues to increase or decrease, 2 case is the increase or decrease realized by selling the owned product, and 3 is the pure buying and selling during the period. , The part that increased or decreased, 4 is the part that I did not own until now, but purchased a new one and increased or decreased. By dividing this, the effect of clarifying the reason for the increase or decrease during the period can be expected. More than just increasing or decreasing the valuation, more things become clear. For example, it is necessary to divide the valuation between those who have increased their assets just by holding them during this period and those who have increased their assets by buying and selling hard during the period. When I try, I don't understand this. If the recently purchased item is in good condition, 4 will increase, if the item you have previously owned is in good condition, 1 will increase, if the trading is in good condition, 3 will increase, and the stocks sold during the period will contribute. Since 2 cases increase, more detailed evaluation becomes possible. In particular, a high effect is recognized in later processes (advice, diagnosis, etc.). Capturing the results of the period by revaluation and these four categories is the two characteristics of the trading data (complete version) to be aggregated by period.
（期間別集計対象売買データ（完全版）の効果）
この効果は絶大である。投資成果の期間ごとの成果が正しくわかるからである。２０２０年２月の投資成果が一番高かった人は誰か、２０２０年１１月株で勝った人が多かったのか、仮想通貨で勝った人が多かったのか、など全て、この期間別集計対象売買データや期間別集計対象売買データ（完全版）の評価替えの概念がないと、導き出せないからである。
(Effect of trading data (complete version) subject to aggregation by period)
This effect is enormous. This is because the results of each period of investment results can be correctly understood. Who had the highest investment results in February 2020, whether there were many who won in November 2020 stocks, who won in virtual currencies, etc., all of which are subject to aggregation by this period. This is because it cannot be derived without the concept of revaluation of data and trading data (complete version) subject to aggregation by period.
（期間別集計対象売買データ（完全版）の具体例）
ソフトバンク株、２０２０年の投資成果を詳しく探る、などの記事に必要なデータを生成できるなど投資成果と期間の区分け、全てに使える。図１００は、図２３の具体例を示した図２４と図２６をまとめた図である。
(Specific example of trading data (complete version) subject to aggregation by period)
It can be used for all of the investment results and the period, such as being able to generate the data necessary for articles such as Softbank stocks, exploring the investment results in 2020 in detail, and so on. FIG. 100 is a diagram summarizing FIGS. 24 and 26 showing a specific example of FIG. 23.
図２８は、本実施形態に係る投資家別集計対象売買データのテーブル例を示す図である。 FIG. 28 is a diagram showing a table example of trading data to be aggregated by investor according to the present embodiment.
（投資対象の期間別集計対象売買データの定義）
期間別集計対象売買データの一形態であり、投資対象の期間別集計対象売買データに関する。投資家の期間別の損益は、評価額推移などの方法で通常行われるが、投資対象の期間別集計対象売買データは、Ａ銘柄の期間別の投資損益を当該情報処理システムにより算出することを指す。Ａ銘柄の２０２０年の投資家の成果はどうであったのかという課題に対して、解決するコンテンツを生成できるのが、この投資対象の期間別集計対象売買データである。
(Definition of trading data to be aggregated by investment target period)
It is a form of trading data subject to aggregation by period, and relates to trading data subject to aggregation by investment target. Investors' profits and losses by period are usually performed by methods such as valuation changes, but for investment target trading data by period, the investment profits and losses of stock A by period are calculated by the information processing system. Point to. It is this investment target trading data that can be aggregated by period that can generate content that solves the problem of how the investor's achievements in 2020 of the A brand were.
（従来の課題）
投資対象の売買による成果は、個人のレベルでは、すぐに出せるが、投資家全体はどうであったのか、などは分からない。
(Conventional issue)
At the individual level, the results of buying and selling investment targets can be obtained immediately, but it is unknown what happened to the investors as a whole.
（投資対象の期間別集計対象売買データの作用）
しかし、この投資対象の期間別集計対象売買データを当該情報処理システムが作成し、当該情報処理システムで生成すれば、生成が簡単にできるようになる特別な効果がある。特に、期間別に分けて、「Ｓ社株の投資成果、２０２０年はどうか」などのコンテンツの生成ができるようになり、数多くの記事コンテンツを生成することが可能となる。それには、期間別集計対象売買データの作成がまず必要で、この作成ステップと、次に投資対象を軸にして、抽出するステップが必要となる。当該売買データを、損益レベル評価指標の当該情報処理システムによる算出ステップで各種評価指標を当該情報処理システムにより算出するステップがあって、数多くの評価指標が算出される。もちろん、最初に損益レベル売買データから作成してもよい（順番は不同）。
(Action of trading data subject to aggregation by investment target period)
However, if the information processing system creates the trading data to be aggregated for each period of the investment target and the information processing system generates the data, there is a special effect that the generation can be easily performed. In particular, it will be possible to generate content such as "Investment results of company S stock, how about 2020?" By period, and it will be possible to generate a large number of article content. For that purpose, it is first necessary to create the trading data to be aggregated by period, and then this creation step and then the step to extract the investment target as the axis are required. There is a step of calculating various evaluation indexes by the information processing system in the calculation step of the profit / loss level evaluation index by the information processing system, and many evaluation indexes are calculated. Of course, it may be created first from the profit and loss level trading data (in no particular order).
（投資対象の期間別集計対象売買データの効果）
投資対象の期間別の投資成果の実態がはじめてよく分かるようになる。期間と、投資対象と、投資損益との組み合わせで、様々なコンテンツが生み出されてくる。ランキングや比較をはじめとしたコンテンツで、当該情報処理システムでは、それらを一貫して生成することが可能である。
(Effect of trading data subject to aggregation by investment target period)
For the first time, you will be able to understand the actual state of investment results by investment target period. Various contents are created by the combination of the period, the investment target, and the investment profit / loss. The information processing system can consistently generate contents such as rankings and comparisons.
（投資対象の期間別集計対象売買データの具体例）
（具体例１）
投資対象と期間、損益、株価チャートを組み合わせる（それぞれの条件を設定する）と、株価チャートに投資家ごとや投資家の平均などの実際の購入時購入株価と、売却時の売却株価とがプロットできるようなチャートが作成可能である。
(Specific example of trading data subject to aggregation by investment target)
(Specific example 1)
By combining the investment target, period, profit / loss, and stock price chart (setting each condition), the actual purchase price at the time of purchase such as each investor and the average of investors and the stock price at the time of sale are plotted on the stock price chart. It is possible to create a chart that can be used.
（具体例２）
投資対象と期間、損益、テクニカル指標を組み合わせると、当該期間および当該銘柄について、最も有効であったテクニカル指標値を当該情報処理システムにより算出することや、各種テクニカル指標値の比較などができる。
(Specific example 2)
By combining the investment target with the period, profit and loss, and technical indicators, the most effective technical index values for the period and the issue can be calculated by the information processing system, and various technical index values can be compared.
（具体例３）
投資対象と期間、損益、企業業績動向を組み合わせると、当該期間、当該銘柄で業績のニュースが投資行動にどういう変化をもたらしたのかをレポートできる。
(Specific example 3)
By combining the investment target with the period, profit and loss, and corporate performance trends, it is possible to report how the performance news of the stock has changed the investment behavior during the period.
（具体例４）
投資対象と期間、損益、銘柄ニュースを組み合わせると、当該期間、当該銘柄ニュースで投資行動の違いがどう生まれたのか、どのニュースが投資家に一番インパクトを与えたのかが分かるようになる。
(Specific example 4)
By combining the investment target with the period, profit and loss, and stock news, it becomes possible to understand how the difference in investment behavior was made by the stock news during the period, and which news had the most impact on the investor.
（具体例５）
投資対象と期間、損益、イベントを組み合わせると、銘柄ニュースとほぼ同様だが配当の決定や分割の決定がどう投資行動を変えたのかがわかるようになる。
(Specific example 5)
Combining investment targets with periods, profits and losses, and events will give you an idea of how dividend decisions and split decisions have changed investment behavior, much like stock news.
（期間別集計対象売買データの構成要素別売買データの意義）
２０２０年の投資成績を見たいときに、もう少し、詳しく内容を見て、分析してみようというニーズは多くある。特に、短期売買を行っている人ほど、どの銘柄で、どの位利益が上がって、損が大きかったのはどの銘柄か、一目で分かると便利である。こういう期間別集計対象売買データをさらに構成要素に分類して、集計し直した、（又は集計しなくてもよい）売買データを期間別集計対象売買データの構成要素別売買データと定義する。
(Significance of trading data by component of trading data subject to aggregation by period)
When you want to see the investment results in 2020, there are many needs to look at the contents in more detail and analyze them. In particular, it is convenient for those who are engaged in short-term trading to know at a glance which stocks, how much profits they have made, and which stocks have had the largest losses. Such trading data subject to aggregation by period is further classified into components, and the trading data that has been re-aggregated (or does not have to be aggregated) is defined as trading data by component of the trading data subject to aggregation by period.
（従来技術の課題）
単なる期間別集計対象売買データでも、期間ごとの数字が出るようになっているので、分かることは増える。しかし、銘柄別にどうであったのかとか、２０２０年はどの銘柄が成果を出したのか、株と仮想通貨であったら、どちらが成果が上がったのか、などはこの構成要素別売買データを組み合わせることが便利である。
(Problems of conventional technology)
Even with simple trading data subject to aggregation by period, numbers for each period are available, so there is more to be understood. However, it is possible to combine the trading data by component, such as how it was by stock, which stock produced results in 2020, and if it was a stock or virtual currency, which one achieved results. It's convenient.
（期間別集計対象売買データの構成要素別売買データの作用）
期間別集計対象売買データの構成要素別売買データを当該情報処理システムが作成すると、銘柄別に集計されたデータとなり、とても分かりやすくなる。まずは、期間別集計対象売買データを当該情報処理システムが作成し、次に当該売買データを銘柄別に分類し、銘柄ごとに集計することで、期間別集計対象売買データの構成要素売買データが作成できる。
(Action of trading data by component of trading data subject to aggregation by period)
When the information processing system creates trading data by component of trading data subject to aggregation by period, the data is aggregated by brand, which is very easy to understand. First, the information processing system creates the trading data to be aggregated by period, then the trading data is classified by brand and aggregated by issue, so that the component trading data of the trading data to be aggregated by period can be created. ..
（期間別集計対象売買データの構成要素別売買データの効果）
期間別と銘柄分類だけの組み合わせだけでなく、例えば、銘柄分類でなく、商品分類にすると、株とＦＸの投資成果の比較が簡単にできるし、企業業績にすると、増益銘柄と減益銘柄の比較ができるし、分類をテクニカル指標値にして、ＲＳＩが２０％以下で購入した売買データと、ＲＳＩが８０％以上で購入した売買データとを簡単に比較ができるようになる。縦横無尽にいろいろなデータセットを引き出すことができるのが、当該情報処理システムだが、期間別集計対象売買データの構成要素別売買データにより、売買データに含まれた構成要素（例えば、銘柄、銘柄と日付に紐付いた株価、テクニカル指標、銘柄に紐付いた企業業績、など）などあらゆるデータを基準にして分類して比較したりすることができるため、様々なコンテンツを生成できる。
(Effect of trading data by component of trading data subject to aggregation by period)
Not only a combination of period and stock classification, but also, for example, if you use product classification instead of stock classification, you can easily compare the investment results of stocks and FX, and if you look at corporate performance, you can compare profit-increasing stocks and profit-decreasing stocks. However, using the classification as a technical index value, it becomes possible to easily compare the trading data purchased with an RSI of 20% or less and the trading data purchased with an RSI of 80% or more. It is the information processing system that can extract various data sets in all directions, but the components included in the trading data (for example, brand, brand) are based on the trading data by component of the trading data to be aggregated by period. Since it is possible to classify and compare based on all kinds of data such as stock prices associated with dates, technical indicators, corporate performance associated with stocks, etc., various contents can be generated.
（期間別集計対象売買データの構成要素別（テクニカル指標別）売買データの意義）
期間別集計対象売買データの構成要素別売買データの作成で、様々なことができることを述べたが、ひとつテクニカル指標について、どういうことができるか。２０２０年のテクニカル指標の成果はどうであったのかを検証するときなどに使えるし、テクニカル指標の有用性を測ることもできる。２０２０年の期間において、ＲＳＩをどう使えば、もっと成功したのかを検証することができる。
(Significance of trading data by component of trading data subject to aggregation by period (by technical index))
I mentioned that you can do various things by creating trading data by component of trading data to be aggregated by period. What can you do about one technical index? It can be used to verify how the results of the technical indicators in 2020 were, and it can also measure the usefulness of the technical indicators. We can verify how the RSI can be used to be more successful in the 2020 period.
（期間別集計対象売買データの構成要素別（テクニカル指標別）売買データの作用）
まずは、２０２０年の期間別集計対象売買データを当該情報処理システムが作成する。その次に、構成要素の一つであるテクニカル指標をＲＳＩという指標で分類する。購入タイミングが成功したのか否かを知りたい場合には、購入時ＲＳＩで分類する。分類の仕方は、様々であるが、例えば、２０％未満、２０％以上５０％未満、５０％以上８０％未満、８０％以上のような分け方でもいい。これで分類集計すると、それぞれのＲＳＩレンジで集計された２０２０年の売買データが当該情報処理システムが作成される。ここまでできたら、いつもと同じ第４ステップ以降の工程を踏む。勝率も出るし、売買損益率なども出てくるので、どのレンジの購入が成功したのかは、一目瞭然で分かる。
(By component of trading data subject to aggregation by period (by technical index) Action of trading data)
First, the information processing system creates the trading data to be aggregated for each period in 2020. Next, the technical index, which is one of the components, is classified by the index called RSI. If you want to know whether the purchase timing was successful, classify by RSI at the time of purchase. There are various classification methods, but for example, it may be classified into less than 20%, 20% or more and less than 50%, 50% or more and less than 80%, and 80% or more. When classified and aggregated in this way, the information processing system creates the 2020 trading data aggregated in each RSI range. If you can do it so far, follow the same steps after the 4th step as usual. The winning percentage and the trading profit / loss ratio are also shown, so you can see at a glance which range the purchase was successful.
（期間別集計対象売買データの構成要素別（テクニカル指標別）売買データの効果）
当該情報処理システムは、幅広くいろいろなニーズに応えることができる情報生成システムである。深くも分析できるし、広くマスコミ向けの記事コンテンツも生成できる。この期間別集計対象売買データの構成要素別（テクニカル指標別）売買データは、デイトレーダなど株を深くいろいろな角度から見ていきたい人に重宝される。期間別集計対象売買データの一形態である。
(Effect of trading data by component of trading data subject to aggregation by period (by technical index))
The information processing system is an information generation system that can meet a wide variety of needs. It can be analyzed deeply and can generate article content for a wide range of media. The trading data by component (technical index) of the trading data to be aggregated by period is useful for people who want to look deeply at stocks from various angles such as day traders. It is a form of trading data subject to aggregation by period.
（期間別集計対象売買データの構成要素別（テクニカル指標別）売買データの具体例）
（期間別集計対象売買データの構成要素別のその他の具体例）
（具体例１）
期間別集計対象売買データの構成要素別売買データの一形態がテクニカル指標別であるが、例えば、企業業績という構成要素だとどうなるか。上述の作用の過程のテクニカル指標をＲＳＩでというのを企業業績が上方修正、下方修正という分類にしたら、２０２０年に上方修正した銘柄の投資成果と、下方修正した投資成果とが簡単に比較できる。このような効果は、当該情報処理システムによる期間別集計対象売買データの構成要素別売買データでしか実現できない。こういう情報は、株式新聞などのコンテンツとしても重宝されるコンテンツと言える。
(Specific examples of trading data by component of trading data subject to aggregation by period (by technical index))
(Other specific examples by component of trading data subject to aggregation by period)
(Specific example 1)
One form of trading data by component of trading data subject to aggregation by period is by technical index. For example, what happens if it is a component of corporate performance? If the technical index of the above-mentioned action process is classified as RSI, the investment results of the stocks revised upward in 2020 and the investment results revised downward can be easily compared. .. Such an effect can be realized only by the trading data by component of the trading data to be aggregated by period by the information processing system. It can be said that such information is also useful as content such as stock newspapers.
（具体例２）
期間別集計対象売買データの構成要素別売買データの一形態がテクニカル指標別であるが、例えば、成功者と平均の指標を簡単に比較したい場合にも有効である。成功者は「投資家：＝２０２０年の成果が総合損益率３０％以上」と仮定する。この場合、まず例によって、２０２０年の期間別集計対象売買データを当該情報処理システムが作成する。「投資タイプ＝成功者」とする（成功者の定義は前もって、２０２０年に総合損益率３０％以上のパフォーマンスを出している投資家グループで投資タイプ別を作っておく）。２０２０年の期間別集計対象売買データを投資タイプという構成要素が成功者と平均という分類にしたら、集計値が出て、いつも通り、第四ステップ以降を踏んでいけば、両者の評価指標を簡単に比較できる。
(Specific example 2)
One form of trading data by component of trading data to be aggregated by period is by technical index, but it is also effective when, for example, it is desired to easily compare a successful person and an average index. Successful people assume that "investor: = 2020 results will have an overall profit / loss ratio of 30% or more". In this case, first, as usual, the information processing system creates the trading data to be aggregated for each period in 2020. "Investment type = successful person" (The definition of successful person is to make an investment type by investment type in advance with a group of investors who will perform with a total profit / loss ratio of 30% or more in 2020). If you classify the trading data to be aggregated by period in 2020 into the classification of successful people and average as the component of investment type, the aggregated value will come out, and as usual, if you follow the 4th step and after, the evaluation index of both will be easy. Can be compared to.
期間別集計対象売買データの構成要素別売買データの実例は、挙げればきりがない。何故、こういうデータが出てくるかというと、やはり当該情報処理システムの一貫性にある。第二ステップから第四ステップで、抽出条件、分類条件、集計ルールが決定され、売買データセットが決まる。この売買データセットから評価指標を当該情報処理システムにより算出し、その評価指標で評価や比較ランキング、診断、アドバイスが行われていく、全て一本の筋が通っているからである。期間別集計対象売買データは、そのはじめのステップに過ぎない。 There are endless examples of trading data by component of trading data subject to aggregation by period. The reason why such data comes out is the consistency of the information processing system. In the second to fourth steps, extraction conditions, classification conditions, and aggregation rules are determined, and trading data sets are determined. This is because an evaluation index is calculated from this trading data set by the information processing system, and evaluation, comparative ranking, diagnosis, and advice are performed using the evaluation index, all of which make sense. The trading data subject to aggregation by period is only the first step.
後に続く全てが、様々なコンテンツを生成するのに有機的に連動し、寄与している。 Everything that follows is organically linked and contributes to the generation of various content.
（期間別集計対象売買データの損益レベル売買データの作成の意義）
期間別集計対象売買データの作成の後に、構成要素別があり、損益レベル売買データの作成ステップがある（省略可のステップもあるし、順不同）期間別集計対象売買データと損益レベル売買データの関係について触れておく。２０２０年の損益を総合損益レベルに見るのか、売買損益レベルで見るのか、含み損益レベルで見るのか、どのレベルで見るかを定義するのが、この損益レベル売買データの作成である。
(Significance of creating profit / loss level trading data of trading data subject to aggregation by period)
After the creation of the trading data to be aggregated by period, there are components, and there is a step to create the trading data of profit / loss level (there are steps that can be omitted, and the order is random). I will touch on. It is the creation of this profit / loss level trading data that defines whether the profit / loss in 2020 is viewed at the total profit / loss level, the trading profit / loss level, the unrealized profit / loss level, or at what level.
２０２０年の株全体の投資成果を測るときに、総合損益レベルで測るのであれば、評価額の推移などが適切になる。Ａさんの投資成果を期間別に見られるとした場合、このレベルが大半である。評価額推移などは、その典型例と言える。その次のレベルが、第二レベルの売買損益レベル売買データおよび含み損益レベル売買データです。これを見ていくには、期間別集計対象売買データの所でも触れたとおり、評価替えのステップが必要となる。総合損益レベルでは期間別収益が分かっても、売買損益レベルや含み損益レベルでは、不明瞭になってしまうのは、そのためである。したがって、期間別集計対象売買データの意義は、この損益第二レベル以降の分野で力を発揮していく。つまり、期間集計対象売買データと、損益レベルが第二レベル以降（第二レベル、第三レベルなど）の売買データの作成から生じる評価指標は、全て、きちんとした工程を踏まないと、生成が難しくなる。期間別の含み損益レベル売買データの例で示すと、２０２０年の成果を正しく含み損益レベルで評価するには、２０２０年初頭で保有していた銘柄のその後と２０２０年に期中で購入した銘柄の成果と、分けて管理する必要があり、ここまで、期間別を切り分けて、始めて次の工程である勝率や含み損率などの評価指標が正しく当該情報処理システムにより算出され、ランキングや比較もきちんと整合性を持って、測ることができる。 When measuring the investment results of the entire stock in 2020, if it is measured at the total profit / loss level, the transition of the valuation amount will be appropriate. If you can see the investment results of Mr. A by period, this level is the majority. Changes in valuation amount can be said to be a typical example. The next level is the second level trading profit / loss level trading data and unrealized profit / loss level trading data. In order to see this, as mentioned in the section on trading data subject to aggregation by period, a step of revaluation is required. That is why even if the profit for each period is known at the total profit / loss level, it becomes unclear at the trading profit / loss level and the unrealized profit / loss level. Therefore, the significance of the trading data subject to aggregation by period will be demonstrated in the fields after the second level of profit and loss. In other words, it is difficult to generate all the evaluation indexes generated from the creation of trading data subject to period aggregation and trading data whose profit / loss level is second level or higher (second level, third level, etc.) unless proper processes are taken. Become. Unrealized gain / loss level by period In the example of trading data, in order to correctly evaluate the results of 2020 at the unrealized gain / loss level, it is necessary to evaluate the stocks held at the beginning of 2020 and the stocks purchased during the period in 2020. It is necessary to manage the results separately, and up to this point, the evaluation indicators such as the winning rate and the unrealized loss rate, which are the next steps, are correctly calculated by the information processing system, and the ranking and comparison are properly aligned. It can be measured with sex.
（既存技術の課題）
期間別の投資損益をきちんと見ていく上で、含み損益や売買損益をどう見ていけば正しく認識できるのか、分かっているようで分かっていないことが多い。２０２０年の投資成果にはどういうものがあるのか。２０２０年以前に購入したものが、２０２０年に上昇し、売却すれば、どの期間の損益となるか、を考えれば、それほど単純ではないことに気付くはずである。いろいろなケースがあり、２０２０年の成果を出すには、これを理解した上で、データベースを扱っていかないと、違う結果が出てしまう。含み損益はあくまでも現時点での含み損益であり、２０２０年中は日々変動し、売り買いが複雑に絡んでいる。この技術課題を解消するのが、期間別集計対象売買データと損益レベル売買データの概念である。
(Issues of existing technology)
In order to properly look at investment profits and losses by period, it seems that we know but often do not know how to correctly recognize unrealized gains and losses and trading profits and losses. What are the investment outcomes of 2020? You'll find that it's not that simple, considering what period of profit or loss you'll get if you buy something before 2020 and sell it up in 2020. There are various cases, and in order to achieve results in 2020, if you do not handle the database after understanding this, you will get different results. Unrealized gains / losses are the unrealized gains / losses at the present time, and will fluctuate daily during 2020, and buying and selling are complicatedly involved. It is the concept of trading data subject to aggregation by period and profit / loss level trading data that solves this technical problem.
（期間別集計対象売買データの損益レベル売買データの作成の作用）
期間別集計対象売買データは、当該情報処理システムによる作成過程を記載したように、評価替えが必要になる。この評価替えが第一ステップである。この評価替えが済んでいると、第二に、含み損益レベル売買データと売買損益レベル売買データとに分けるステップとなる。もちろん、順番は逆でも大丈夫である。期間別の場合は、含み損益レベル売買データと、売買損益レベル売買データとに分けて、それを評価替えする方が、より分かりやすいかも知れない。このステップの場合、含み損益レベル売買データは、Ａ時点でも保有していた銘柄をＡ時点の株価に評価替えし、売買損益レベル売買データは、Ａ時点で保有していた銘柄をＡ時点の株価で評価替えするステップが必要となる。
(Profit and loss level of trading data subject to aggregation by period Effect of creating trading data)
The trading data subject to aggregation by period needs to be reassessed as described in the process of creation by the information processing system. This evaluation change is the first step. After this revaluation is completed, the second step is to separate the unrealized profit / loss level trading data and the trading profit / loss level trading data. Of course, the order can be reversed. In the case of each period, it may be easier to understand by dividing the unrealized profit / loss level trading data and the trading profit / loss level trading data and revaluing them. In the case of this step, the unrealized gain / loss level trading data revalues the stocks held at the time of A to the stock price at the time of A, and the trading data of the trading profit / loss level trading data changes the stocks held at the time of A to the stock price at the time of A. A step to change the evaluation with is required.
（期間別集計対象売買データの損益レベル売買データの作成の効果）
このステップによって、ＡＢ期間の含み損益は、ＡＢ期間の含み損益の動向を正しく表示することになるし、ＡＢ期間の売買損益も正しく表示されることになる。
(Effect of creating profit / loss level trading data of trading data subject to aggregation by period)
By this step, the unrealized gain / loss in the AB period will correctly display the trend of the unrealized gain / loss in the AB period, and the trading profit / loss in the AB period will also be correctly displayed.
証券会社でもこのようなステップを踏んでいないのは、意外に盲点となっており、しかも、データが多ければ多いほど、その複雑さに目がくらみ、このことが見えなくなってしまい、正確な期間損益が出せない。第三レベル以降もいうまでもありません。 It's surprisingly a blind spot that even securities firms don't take these steps, and the more data they have, the more complex they are, and the less visible they are, the more accurate the period. I can't make a profit or loss. Not to mention the third level and beyond.
（期間別集計対象売買データの損益レベル売買データの作成の具体例）
例えば、２０２０年初頭に保有していた株が２０２０年もずっと上昇を続け、２倍になって売った。これを期間別にすると、どういう貢献になるか。２０２０年の成果は２倍と思った方は、これでは正しく期間損益を評価できない。いつから保有してきたのかによって、成果は大きく異なりますし、２０２０年の上昇分と過去の分が入り交じっている。これでは、整合性のない数字が作り出されてしまう。正解は、２０２０年初頭の株価と２０２０年の売却株価を差し引いた値が２０２０年の成果分、２倍では、過去の成果も入り交じっている。普通ポートフォリオは、評価額推移はあるが、ポートフォリオを期間別に評価するときに評価額推移が使われるのは、それでないと正しく表示ができないからである。含み損益や売買損益にはステップが必要である。
(Specific example of creating profit / loss level trading data of trading data subject to aggregation by period)
For example, the stocks held in early 2020 continued to rise throughout 2020, doubling and selling. What kind of contribution will this be made by period? Those who think that the results in 2020 will be doubled cannot correctly evaluate the period profit and loss. The results will vary greatly depending on when you have owned it, and the rise in 2020 and the past will be mixed. This will produce inconsistent numbers. The correct answer is that the value obtained by subtracting the stock price at the beginning of 2020 and the stock price sold in 2020 is the result of 2020, and if it is doubled, the past results are also mixed. Ordinary portfolios have valuation transitions, but valuation transitions are used when valuing portfolios by period because otherwise they cannot be displayed correctly. Steps are required for unrealized gains and losses and trading gains and losses.
（期間別集計対象売買データと評価指標の当該情報処理システムによる算出の意義）
これも、上記に関わってくる。総合損益レベルでは、評価指標は出る。評価額推移、Ａ時点の評価額などはこれを指す。しかし、勝率はどうか。売買損益レベル売買データと、含み損益レベル売買データとの間で、ＡＢ期間にいろいろと動きがある。先の例で見ると、Ａ時点では含み損益レベル売買データであるが、ＡＢ間で、売買損益レベル売買データになり、損益が確定される。含み損益から売買損益に変わる瞬間である。勝率をどう算定するのが正しいか、こういうデータが沢山いろいろな形で含まれているのが、取引データの複雑さである。従って、期間別集計対象売買データが正しく算出されないと、損益レベル売買データは第一レベルしか分からず、評価指標も第一レベルのものしか出てこない。
(Significance of calculation of trading data subject to aggregation by period and evaluation index by the relevant information processing system)
This is also related to the above. At the total profit and loss level, evaluation indicators are available. The transition of the valuation amount, the valuation amount at the time of A, etc. refer to this. But what about the winning percentage? There are various movements during the AB period between the trading data at the trading profit / loss level and the trading data at the unrealized profit / loss level. Looking at the previous example, it is the unrealized profit / loss level trading data at the time of A, but it becomes the trading profit / loss level trading data between AB, and the profit / loss is fixed. This is the moment when the unrealized gain or loss changes to the trading gain or loss. It is the complexity of transaction data that contains a lot of such data in various forms, such as how to calculate the winning percentage correctly. Therefore, if the trading data subject to aggregation by period is not calculated correctly, the profit and loss level trading data can only be known at the first level, and the evaluation index can only be obtained at the first level.
（期間別集計対象売買データと評価指標の算出の作用）
全て連動している。集計対象売買データの作成と、第二損益レベル以下売買データの作成と、各種評価指標の当該情報処理システムにより算出とのうち、何れかが欠けてしまうと、迷路に入ってしまう。当該情報処理システムは、一貫して各ステップが連携して動いている。だからこそ、自動化も進みやすいし、いろいろなデータが生成できるのである。このステップだけでも、期間別集計対象売買データと連係して、売買損益レベル売買データが当該情報処理システムで作成され、売買損益レベル売買データから連係して、売買損益レベル評価指標（勝率など）が生成されていく。
(Action of calculation of trading data and evaluation index to be aggregated by period)
All are linked. If any of the creation of trading data to be aggregated, the creation of trading data below the second profit / loss level, and the calculation by the information processing system of various evaluation indexes is missing, a maze will be entered. In the information processing system, each step is consistently operated in cooperation. That is why automation is easy to proceed and various data can be generated. Even in this step alone, the trading profit / loss level trading data is created by the information processing system in cooperation with the trading data to be aggregated by period, and the trading profit / loss level evaluation index (win rate, etc.) is linked from the trading profit / loss level trading data. It will be generated.
（期間別集計対象売買データと評価指標の算出の効果）
２０２０年のＡさんの投資成果はどうかという非常に単純な問いにも、システムが一貫していて、連動していないと答えることができない。ましてや、これに構成要素別売買データが入ると、より複雑化していく。一貫して、連動しているからこそ、複雑な要求でも答えることができ、いろいろなコンテンツが生成できるようになる。
(Effect of calculation of trading data and evaluation index to be aggregated by period)
Even the very simple question of what is the investment result of Mr. A in 2020 cannot be answered that the system is consistent and not linked. Furthermore, if the trading data for each component is included in this, it will become more complicated. Because it is consistently linked, it is possible to answer even complicated requests and generate various contents.
（期間別集計対象売買データと評価指標の算出の具体例）
例えば、２０２０年１月の銘柄別の勝ち利益率ランキングを出す場合、２０２０年１月という限定が加わると途端に難易度が上がり、実際には保有中の銘柄が含まれたり、最初に保有中の銘柄を途中で売却した場合はどうするなどをきちんと定義しないと、正確に出すことが非常に難しい。期間別集計対象売買データの作成と、構成要素売買データの作成と、損益レベル売買データ（この場合は第三レベル）の作成という手順を踏んで始めて、整合性のとれた、ランキング表示が可能となるという特別な効果がある。
(Specific example of calculation of trading data and evaluation index to be aggregated by period)
For example, when issuing a winning profit margin ranking by issue in January 2020, the difficulty level will increase as soon as the limitation of January 2020 is added, and the issue that is actually owned may be included or the issue that is owned first may be included. It is very difficult to put out accurately unless you properly define what to do if you sell the stock inside. Consistent ranking display is possible only by following the steps of creating trading data to be aggregated by period, creating component trading data, and creating profit / loss level trading data (in this case, the third level). It has a special effect of becoming.
（期間別集計対象売買データと評価ステップの定義）
２０２０年１月のＡさんの株式投資の結果の評価を下すとは、どういうことか。売買状況を正しく評価し、保有状況を評価することである。これも、２０２０年１月という期間が加わってくると、難易度が上がる。１月最初に保有していた状況と、１月中の売買状況と、１月末に保有している保有状況とで、要素が入り組んでおり、そう簡単に評価が下せない。
(Definition of trading data and evaluation steps to be aggregated by period)
What does it mean to evaluate the results of Mr. A's stock investment in January 2020? It is to evaluate the trading situation correctly and to evaluate the holding situation. Again, the difficulty level will increase when the period of January 2020 is added. There are complicated factors in the situation of holding at the beginning of January, the trading situation during January, and the holding situation held at the end of January, so it is not so easy to evaluate.
（従来技術の課題）
１月はどうであったのかを評価するのに一番簡単な方法は評価額の推移を見ることである。どの位資産が増えてきたのかが分かれば、なんとなく分かったような気になる。しかし、これでは、改善につながっていきません。何故、１月は増えなかったのか、２月はどうしたらもっと増えるようになるのか、改善策が何も見えてこないからです。このレベルは、総合損益レベルであり、損益レベルの第一レベルである。
(Problems of conventional technology)
The easiest way to evaluate how it was in January is to look at the changes in the valuation. If you know how much your assets have increased, you will feel like you have somehow understood. However, this does not lead to improvement. I don't see any improvement measures, why it didn't increase in January and how it will increase in February. This level is the total profit and loss level and is the first level of the profit and loss level.
（期間別集計対象売買データと評価ステップの作用）
もっと深く見ていくような仕組みがなければ、改善されていかない。当該情報処理システムでは、期間別集計対象売買データ、構成要素別売買データ、第二レベル以降の損益レベル売買データ、で売買データを当該情報処理システムが作成し、当該売買データで、評価指標を算出し、さらに選定するステップを踏んで現在のユーザに適したＫＰＩが導かれ、それらのＫＰＩで改善提案や評価を行うため、首尾一貫したルールで、誰がやっても、同じように客観的な数字に基づいた評価ができる。
(Aggregation target trading data by period and the action of the evaluation step)
If there is no mechanism to take a deeper look, it will not be improved. In the information processing system, the information processing system creates trading data based on the trading data subject to aggregation by period, trading data by component, and profit / loss level trading data from the second level onward, and the evaluation index is calculated from the trading data. Then, by taking further selection steps, KPIs suitable for the current user are derived, and improvement proposals and evaluations are made with those KPIs, so consistent rules are used, and no matter who does it, the same objective numbers are used. Can be evaluated based on.
（期間別集計対象売買データと評価ステップ効果）
２０２０年１月のユーザにあったＫＰＩに基づいて、保有状況の評価が決まり、売買状況の評価が決まっていくため、今までにない効果が期待できる。
(Trading data subject to aggregation by period and evaluation step effect)
Based on the KPI that the user had in January 2020, the evaluation of the holding status is decided and the evaluation of the trading status is decided, so an unprecedented effect can be expected.
（期間別集計対象売買データと比較ステップ）
Ａさんの２０２０年と２０１９年の投資成果の比較を行うにはどうすればよいか。Ａさんの集計対象売買データを作成し、年度を２０２０年と２０１９年に分けた構成要素別売買データを作成すれば、準備が整う。このとき売買データに、２０２０年と２０１９年の定義をコンピュータに指示しないと、きちんと分かれない。ここで、また期間別集計対象売買データと同じ手順が必要となる。２０１９年初頭のＡ時点、２０１９年末のＢ時点、２０２０年年末の地点が必要となるため、首尾一貫したルールでやらないと、正確に導くことができない。２０１９年度のルールと、２０２０年度のルールとを、期間別集計対象売買データのルールに従って決め、その工程を経て、評価指標は各種当該情報処理システムにより算出され、ＫＰＩも決まり、適切な比較ができる。Ａ銘柄の２０１９年と２０２０年との比較や、デイトレタイプの比較も全て同様である。当該情報生成システムであれば、これらの要求に全て一貫したコンピュータへの指示で、様々なコンテンツを生成できる。課題や作用、効果などは、上述の評価ステップと比較ステップは同様なので参照。
(Comparison step with trading data subject to aggregation by period)
How can I compare Mr. A's investment results in 2020 and 2019? If you create the trading data for Mr. A's aggregation and create the trading data for each component that divides the fiscal year into 2020 and 2019, you are ready to go. At this time, unless the computer is instructed to define the
（期間別集計対象売買データとランキングステップ）
ランキングステップも同様です。ＫＰＩの選定までは比較ステップと同様の手順を踏み、ＫＰＩを軸にして、ランキングするのがこのステップである。例えば、Ａさんの投資成果を年度ごとにランキングし、２０１０年からの年間ランキングで、どの年が一番よかったのか、一番悪かったのか、の把握が可能となる。これも先の期間別のステップや構成要素別のステップ、ＫＰＩのステップをきちんと踏んだ上で、はじめて生成できるコンテンツとなるが、生成されたコンテンツ（年間投資ランキングなど）そのものも当該工程を踏んだコンテンツと定義する。課題や作用、効果などは上述の評価ステップとランキングステップは同様なので参照。
(Trading data and ranking steps to be aggregated by period)
The ranking steps are similar. The procedure up to the selection of KPI is the same as the comparison step, and ranking is based on KPI. For example, Mr. A's investment results are ranked by year, and it is possible to grasp which year was the best or the worst in the annual ranking from 2010. This is also content that can be generated for the first time after properly following the steps for each period, each component, and the KPI, but the generated content (annual investment ranking, etc.) itself also took this process. Defined as content. Please refer to the above evaluation step and ranking step for issues, actions, effects, etc.
（期間別集計対象売買データと診断ステップ）
診断ステップも同様である。期間別に成果を分けながら、過去の履歴を見ることが可能になっていくのも、期間別集計対象売買データが基盤となって、導き出されていく。課題や作用、効果などは上述の評価ステップと診断ステップは同様なので参照。
(Trading data and diagnostic steps to be aggregated by period)
The diagnostic steps are similar. It will be possible to see the past history while dividing the results by period, based on the trading data subject to aggregation by period. Refer to the above-mentioned evaluation step and diagnostic step for issues, actions, effects, etc.
（期間別集計対象売買データの構成要素別（テクニカル指標別）売買データの具体例）
期間別集計対象売買データを構成要素であるテクニカル指標別に分類集計することを指す。２０２０年のＡさんの投資成果が、高かったテクニカル指標は何であったのかなどの検証に使うことができる。
(Specific examples of trading data by component of trading data subject to aggregation by period (by technical index))
Aggregation by period Refers to the classification and aggregation of trading data by technical index, which is a component. It can be used to verify what was the high technical index for Mr. A's investment results in 2020.
（投資家別集計対象売買データの定義）
情報生成部３０２１は、例えば、集計対象が投資家であれば、個人投資家グループ、機関投資家グループ、個人投資家Ａさん、機関投資家Ｂ社、短期売買中心の投資家タイプグループや中長期保有投資家タイプグループの投資家など投資家タイプ別に売買データを集計する。また、投資家全体の集計対象売買データの評価指標を当該情報処理システムにより算出、評価し、それらの評価指標で分類したグループを売買データ評価分類の投資家別集計対象売買データと定義する。要は、投資家の売買データを評価した上で、それを分類し直して、グループ化したものを、売買データ評価分類の投資家別集計対象売買データと定義する。
(Definition of trading data subject to aggregation by investor)
For example, if the aggregation target is an investor, the
（投資家別集計対象売買データの旧方式との関係）
実施形態１に係る売買データには、投資家という項目は含まれていない。しかし、実際には、投資家ＢさんもＣさんもいるし、投資家グループや投資タイプという様々な抽出法がある。
(Relationship with the old method of trading data subject to aggregation by investor)
The trading data according to the first embodiment does not include the item of investor. However, in reality, there are investors B and C, and there are various extraction methods such as investor groups and investment types.
（投資家別集計対象売買データの課題）
売買データを投資家ごとに分けることにより、投資家別集計対象売買データが作成できる。投資家別売買データによって、投資家別、投資グループ別、投資タイプ別などの収益性、勝率、含み利益などが分かる。
(Issues of trading data subject to aggregation by investor)
By dividing the trading data for each investor, it is possible to create trading data to be aggregated by investor. From the trading data by investor, profitability, win rate, unrealized profit, etc. by investor, investment group, investment type, etc. can be known.
（投資家別集計対象売買データの作用）
売買データを投資家によって抽出した売買データを、投資家別集計対象売買データと定義する。具体的には、情報生成部３０２１は、実施形態１に係る売買データの項目に投資家の識別情報を追加して、さらに別のテーブルで投資家または投資グループ、機関投資家または個人投資家、投資タイプＡまたはＢを識別する項目を付加して、項目を合わせる。これにより、様々な切り口で投資家集計対象売買データを作成することができる。この例は、一例であり、投資家を何かの基準で分類集計するために使われるあらゆる方法を含んでいる。
(Action of trading data subject to aggregation by investor)
The trading data obtained by extracting the trading data by the investor is defined as the trading data to be aggregated by investor. Specifically, the
図２８および図２９は、本実施形態に係る投資家別集計対象売買データおよび投資対象別集計対象売買データの別テーブル例を示す図である。図２９に示すように、情報生成部３０２１は、例えば、田中さんは個人投資家で配当利回り重視タイプ（投資タイプ１）、中村さんは個人投資家で短期鞘取りタイプ（投資タイプ２）などの、投資家ごとの性格を表示するテーブルを作成し、データベースで連携させる。
28 and 29 are diagrams showing an example of another table of the aggregated trading data by investor and the aggregated trading data by investment target according to the present embodiment. As shown in FIG. 29, the
これにより、短期鞘取りタイプの投資家グループの集計結果（投資タイプ２で集計）を導き出すことができ、短期鞘取りタイプグループ（投資タイプ２で集計）と配当利回り重視タイプ（投資タイプ１で集計）との間の、売買の違いおよび損益の違いを鮮明にすることができるとの効果を奏する。 As a result, it is possible to derive the aggregated results of the short-term arbitrage type investor group (aggregated by investment type 2), and the short-term arbitrage type group (aggregated by investment type 2) and the dividend yield-oriented type (aggregated by investment type 1). It has the effect of being able to clarify the difference between buying and selling and the difference in profit and loss.
こういう情報もマスコミ向けの記事として重宝される。短期サヤ取りタイプ対配当利回り重視タイプ、どちらが２０２０年は勝ったか、株主優待タイプと配当利回り重視タイプ、成果の違いは何かなどの記事も簡単に作り出すことができる。これは、投資家テーブルと、投資家別集計対象売買データとを、別テーブルで連携した特別な効果である。別テーブルではなく、売買データの項目にこのような項目を持たせることもできるが、管理が大変でおすすめできない。ただ、このような項目に含めるタイプも投資家別集計対象売買データの一類型である。投資家の属性をデータベースに取り入れ、集計し直す、抽出する、分類するなどの方法は投資家別集計対象売買データに全て含められる。 This kind of information is also useful as an article for the media. You can easily create articles such as short-term arbitrage type vs. dividend yield-oriented type, which one won in 2020, shareholder benefit type and dividend yield-oriented type, and what is the difference in results. This is a special effect of linking the investor table and the trading data to be aggregated by investor in a separate table. It is possible to have such an item in the item of trading data instead of a separate table, but it is difficult to manage and it is not recommended. However, the type included in such items is also a type of trading data subject to aggregation by investor. All methods such as incorporating investor attributes into the database, re-aggregating, extracting, and classifying are included in the trading data to be aggregated by investor.
なお、投資タイプ別診断で触れた投資タイプの分類をここに当てはめてもよい。 The investment type classification mentioned in the investment type diagnosis may be applied here.
（投資家別集計対象売買データの効果）
各投資家、各投資家グループ、各投資タイプは本当に儲かっているのか、損しているのか、利益率はどのくらいで、今年はどうなのか、などが分かるようになるという効果がある。これも、まさに記事配信向きの情報と言える。情報処理システムで生成できる情報は、このように多岐に亘り、いろいろな使い方ができる。また、投資家を投資家グループなどに分け、集計することによって、グループごとの生活やタイプごとの成果、個人投資家と、機関投資家との売買の違い、および、保有の違いなどを知ることができるという、旧方式にはない顕著な効果がある。
(Effect of trading data subject to aggregation by investor)
It has the effect of making it possible to understand whether each investor, each investor group, and each investment type are really profitable, losing, what the profit margin is, and what is going on this year. It can be said that this is also information suitable for article distribution. The information that can be generated by an information processing system is diverse and can be used in various ways. In addition, by dividing investors into investor groups and aggregating them, it is possible to know the results of each group's life and type, the difference in buying and selling between individual investors and institutional investors, and the difference in holdings. There is a remarkable effect that the old method does not have.
（投資家別集計対象売買データの具体例）
全投資家の２０１９年と２０２０年の記事データや株投資家と仮想通貨投資家の記事データの作成にもこの投資家別集計対象売買データの作成が有用である。これらも記事配信に向いた生成データである。
(Specific examples of trading data subject to aggregation by investor)
It is also useful to create this investor-specific aggregate trading data for creating article data for 2019 and 2020 for all investors and article data for stock investors and cryptocurrency investors. These are also generated data suitable for article distribution.
株主優待重視の投資家、配当重視の投資家、外国人投資家、女性投資家、６５歳以上投資家、など年齢や性別などの項目を増やしていくだけで、このような区分けも可能であるのが、この投資家別集計対象売買データである。東京にお住まいの方、地方にお住まいの方、サラリーマン投資家、ＯＬ投資家、定年退職を迎えた投資家、など切り口はいくらでも考えられ、この投資家別集計対象売買データが作成できれば、それらの分類で成果が分けられ、サラリーマン投資家対定年退職を迎えた投資家、成果の違いは何かなどのタイトルの記事は、多くの方たちの関心を集める。その検証が可能なのが、当該情報処理システムであり、集計対象売買データの作成はその最初の一歩の工程である。 This kind of classification is possible simply by increasing items such as age and gender, such as investors who emphasize shareholder benefits, investors who emphasize dividends, foreign investors, female investors, and investors aged 65 and over. However, this is the trading data subject to aggregation by investor. There are many possible ways to approach investors, such as those who live in Tokyo, those who live in rural areas, salaried workers, OL investors, and investors who have reached retirement age. The results are divided according to the classification of, and the articles with titles such as salaryman investors vs. investors who have reached retirement age, what is the difference in results, etc. attract the attention of many people. It is the information processing system that can be verified, and the creation of the trading data to be aggregated is the first step.
（売買データ評価分類の投資家別集計対象売買データの定義）
先にも触れたが、投資家の売買データを評価した上で、それを分類し直して、グループ化したものを、売買データ評価分類の投資家別集計対象売買データと定義する。
(Definition of trading data subject to aggregation by investor in trading data evaluation classification)
As mentioned earlier, after evaluating the trading data of investors, reclassifying it and grouping it is defined as the trading data to be aggregated by investor in the trading data evaluation classification.
（従来技術の課題）
上手な投資家のまねをするコピートレードという概念がある。少し概念は似ているが、コピートレードは、ほかの個人トレーダが公開し、リアルタイムで保有しているＦＸポジションを自動的にコピーして保有するポジションのことを指す。ＦＸでは当たり前にあるものである。これも、うまい人がいれば、それをまねすれば参考になるという概念から発想したサービスであるが、売買データ評価分類の投資家別集計対象売買データは、様々な売買を行ってきた人たちの分類を簡単に行え、縦横無尽にいろいろな投資家グループを実際の売買データから出てくる指標に基づいて生成することができる。
(Problems of conventional technology)
There is a concept of copy trading that imitates a good investor. Although the concept is a little similar, copy trading refers to the position that other individual traders publish and automatically copy and hold the FX position held in real time. It is commonplace in FX. This is also a service that was conceived from the concept that if there are good people, it will be helpful if they imitate it, but the trading data to be aggregated by investor in the trading data evaluation classification is for people who have made various trades. It is possible to easily classify and generate various investor groups based on the indicators that come out from the actual trading data.
（売買データ評価分類の投資家別集計対象売買データの作用）
作成手順としては、先ず投資家全体の集計対象売買データを当該情報処理システムが作成し、損益レベルは、できれば、第四レベルまで作成し、各種評価指標を当該情報処理システムにより算出する。これで、まずは準備が整う。それで、基準を総合損益率トップ１０のグループを作るとする。評価指標＝総合損益率にして、当該売買データを、総合損益率順に並べ替え、そのトップテンを総合損益率トップ１０メンバと定義する。もちろん、随時更新していくものなので、日付と紐付かせて、総合損益率トップ１０メンバテーブルにしておけば、蓄積されていく。当該メンバの売買データだけを抽出したものが、当該メンバの売買データ評価分類の投資家別集計対象売買データと定義する。当該メンバを売買データ評価分類の中で、総合損益率トップ１０メンバと定義する。
(Action of trading data subject to aggregation by investor in trading data evaluation classification)
As a creation procedure, the information processing system first creates aggregated trading data for all investors, the profit / loss level is created up to the fourth level if possible, and various evaluation indexes are calculated by the information processing system. Now you're ready to go. Therefore, let's assume that the standard is to create a group with the top 10 total profit and loss ratios. With evaluation index = total profit / loss ratio, the trading data is sorted in order of total profit / loss ratio, and the top ten are defined as the top 10 members of the total profit / loss ratio. Of course, it will be updated from time to time, so if you link it to the date and put it in the top 10 member table of the total profit and loss ratio, it will be accumulated. Extracting only the trading data of the member is defined as the trading data to be aggregated by investor in the trading data evaluation classification of the member. The member is defined as the top 10 member of the total profit / loss ratio in the trading data evaluation classification.
（売買データ評価分類の投資家別集計対象売買データの効果）
上述の処理によって、様々なグループを作成できる。この効果は絶大である。自分がどういう投資家になりたいか、どういう売買を望むかによって、対象となるメンバを選べば、そのメンバが行っている売買を、自分の参考にすることができるからである。特に、評価ステップなどで、保有銘柄の保有状況を判断するときに、対象となるメンバであったらどうする確率が高いか、等を過去の履歴から導き出すことができるようになっていく。売買状況判断でも使えるし、比較ステップで、当該グループの評価数値と比較するだけでも、様々な気付きを与えることになる。
(Effect of trading data subject to aggregation by investor in trading data evaluation classification)
Various groups can be created by the above processing. This effect is enormous. This is because if you select a target member depending on what kind of investor you want to be and what kind of buying and selling you want, you can refer to the buying and selling that the member is doing. In particular, when determining the holding status of a stock held in an evaluation step or the like, it will be possible to derive from the past history what the probability of being a target member is high. It can be used to judge the trading situation, and even by comparing it with the evaluation value of the group in the comparison step, it will give various notices.
（売買データ評価分類の投資家別集計対象売買データの具体例）
上述したほか、診断ステップで、当該グループの様々な売買データから分かる傾向と、Ａさんの傾向とは何が違うのかを教えることもできる。ユーザのニーズに合った様々なサービス展開が考えられる。
(Specific examples of trading data subject to aggregation by investor in the trading data evaluation classification)
In addition to the above, in the diagnostic step, it is possible to tell what is the difference between the tendency that can be seen from various trading data of the group and the tendency of Mr. A. Various service developments that meet the needs of users can be considered.
（時系列投資家別集計対象売買データの定義）
投資家別集計対象売買データの一種で、データベース関連図（図９１参照）の売買データと株価データ、株価ニュースとの連携は、売買データの購入日（または購入日時）と銘柄コードと、銘柄ニュースのテーブルを日付（または日時）と銘柄コードでリレーションシップ（例えば、図９１を参照）することによって、購入時の銘柄ニュースを売買データのデータベースに取り込むことが可能となる。それによって、ある銘柄ニュースがあった日に購入した銘柄が、その後どういう展開をして、売却したときには利益が出たのか、利益率はどのくらいであったのかが分かる。これを時系列投資家別集計対象売買データと定義する。その特徴は、売買データの購入データや売却データと日付（または日時）と銘柄コードとでリレーションシップ（例えば、図９１を参照）した株価データやテクニカル指標値、銘柄ニュースなどを含めた売買データの種類にある。後にあげる時系列投資対象別集計対象売買データは、投資対象を軸にしているが、こちらは投資家を軸にしており、投資家に対するアドバイス力強化などを図るものである。
(Definition of trading data subject to aggregation by time-series investors)
It is a kind of trading data to be aggregated by investor, and the link between the trading data of the database related diagram (see Fig. 91), the stock price data, and the stock price news is the purchase date (or purchase date and time) of the trading data, the stock code, and the stock news. By having a relationship (for example, see FIG. 91) with a date (or date and time) and a stock code in the table, it is possible to import stock news at the time of purchase into a database of trading data. By doing so, you can see how the stock that you purchased on the day of a certain stock news developed after that, and when you sold it, you made a profit and what was the profit margin. This is defined as trading data subject to aggregation by time-series investors. The feature is the buying and selling data including the stock price data, technical index value, stock news, etc. that have a relationship (for example, see Fig. 91) with the purchase data and sale data of the trading data and the date (or date and time) and the stock code. There is a kind. The trading data to be aggregated by time-series investment target, which will be described later, is centered on the investment target, but this is centered on the investor, and is intended to strengthen the ability to give advice to investors.
（従来方式の課題）
銘柄の株価検索やチャート表示、銘柄ニュースの検索は普通にどこにでもある。これらの情報と、売買データとを結びつけることで、いろいろな効果が期待できる。
(Problems of the conventional method)
Stock price searches, chart displays, and stock news searches are usually everywhere. Various effects can be expected by linking this information with trading data.
（時系列投資家別集計対象売買データの作用）
データベース関連図（図９１参照）において、売買データと銘柄ニュース、株価、テクニカル指標値などのデータを関連付けている売買データは、その後の工程で様々な効果を発揮する。つまり、損益レベル売買データでも、この関連付けは維持されており、そのため、購入時からのテクニカル指標値の推移、銘柄ニュースの変遷などが時系列で追えるばかりでなく、評価指標の当該情報処理システムによる算出との関係性も時系列で追えていくことを意味する。株価が上昇し、評価指標の数値が上がっていき、テクニカル指標の過熱感を示す数値が出てくれば、今のテクニカル指標値と今売却した場合の売買損益、ほかの評価指標値の変化なども伝えることができるようになる。
(Action of trading data subject to aggregation by time-series investors)
In the database-related diagram (see FIG. 91), the trading data in which the trading data is associated with data such as stock news, stock prices, and technical index values exerts various effects in the subsequent processes. In other words, this association is maintained even in the profit / loss level trading data, so not only can the transition of the technical index value from the time of purchase, the transition of the brand news, etc. be tracked in chronological order, but also the information processing system of the evaluation index can be used. It also means that the relationship with the calculation can be tracked in chronological order. If the stock price rises, the value of the evaluation index rises, and the value indicating the overheating of the technical index appears, the current technical index value, the trading profit and loss when selling now, the change of other evaluation index values, etc. Will also be able to tell.
（時系列投資家別集計対象売買データの効果）
売買データと一般的に時系列で管理できる株価やチャート、銘柄ニュースなどが連動することで、上記にあげたような今までにない効果が発揮できるし、アドバイスの生成や診断の生成、ユーザへの情報提供の質が今までと比べものにならないくらい増加し、ランキング表示の日々の更新なども簡単にできるようになる効果が期待できる。
(Effect of trading data subject to aggregation by time-series investors)
By linking trading data with stock prices, charts, stock news, etc. that can be generally managed in chronological order, it is possible to exert unprecedented effects as mentioned above, generate advice, generate diagnoses, and to users. The quality of information provided by the company will increase to an unprecedented level, and the effect of making it easier to update the ranking display on a daily basis can be expected.
（時系列投資家別集計対象売買データの具体例）
先に触れたように、銘柄の売買データを、銘柄ニュースに関連付けたり、テクニカル指標に関連付けたり、企業業績の動向に関連付けたりすることが可能になるという特別な効果が期待できる。さらに、含み損益レベル売買データと銘柄の情報を結びつければ、保有銘柄のニュースや保有銘柄のテクニカル指標、売り時のサイン、再度の購入サイン、分割の発表の一早い受け取り、ランキングの日々更新、比較結果の更新、診断結果の時系列表示、診断の履歴表示など様々な効果が期待できる。投資家に対するサービス向上にいろいろな角度で貢献できるサービスである。評価ステップ（保有状況の判断に使える）やランキングステップ（保有期間に応じた銘柄ランキング）、比較ステップ（購入後の平均値との比較騰落率など）、診断ステップ（購入後の保有期間に関する保有銘柄診断など）、アドバイスステップ（これらの結果に基づいた今どうすれば良いのかの提案）など全てに貢献してくる。
(Specific examples of trading data subject to aggregation by time-series investors)
As mentioned earlier, the special effect of being able to associate trading data of a stock with stock news, technical indicators, and trends in corporate performance can be expected. Furthermore, if you combine the unrealized P & L level trading data with the stock information, you can get news of the stocks you own, technical indicators of the stocks you own, signs at the time of sale, repurchase signs, early receipt of split announcements, daily updates of rankings, etc. Various effects can be expected, such as updating comparison results, displaying diagnosis results in time series, and displaying diagnosis history. It is a service that can contribute to improving services for investors from various angles. Evaluation step (can be used to judge the holding status), ranking step (stock ranking according to the holding period), comparison step (comparative increase / decrease rate with the average value after purchase, etc.), diagnostic step (holding stock related to the holding period after purchase) It contributes to everything such as diagnosis), advice steps (suggestions on what to do now based on these results).
（売買時点投資家別集計対象売買データの定義）
購入時や売却時は、売買データが変化する重要なときである。その重要なときの情報は非常に価値が高い。にもかかわらず、この時の情報は、通常は、時間の経過とともに埋もれてしまい、意識することなく保有を続けて、いつの間にか、含み損を抱えてしまったり、状況の変化に気づけないまま放置してしまったりするのが常である。売買時点投資対象別集計対象売買データは、このような重要時点である売買時点の情報を管理していくために作成される。
(Definition of trading data to be aggregated by investor at the time of trading)
The time of purchase or sale is an important time when trading data changes. Information at that important time is extremely valuable. Nevertheless, the information at this time is usually buried over time, and I continue to hold it unconsciously, and before I know it, I have an unrealized loss or leave it without noticing the change in the situation. It is usual to get rid of it. Trading data to be aggregated by investment target at the time of trading is created to manage information at the time of trading, which is such an important time.
（従来方式の課題）
通常、銘柄ニュースやテクニカル指標、日々の市場ニュースなどは、数が多く、その中で自身に必要な情報を管理することは容易ではない。自分の売買に必要のない情報が数多く含まれており、自分に必要の情報とそうでない情報の区別ができないのである。
(Problems of the conventional method)
Usually, stock news, technical indicators, daily market news, etc. are numerous, and it is not easy to manage the information necessary for oneself. It contains a lot of information that you don't need to buy or sell, and you can't tell the difference between what you need and what you don't.
（売買時点投資家別集計対象売買データの作用）
売買時点投資家別集計対象売買データは、購入データや売却データと銘柄ニュースやテクニカル指標値、業績情報、などを結び付ける役割をする。
(Action of trading data subject to aggregation by investor at the time of trading)
Trading data to be aggregated by investor at the time of buying and selling plays a role of linking purchase data and sale data with stock news, technical index values, performance information, and the like.
購入時点や売却時点の投資対象の情報は売買判断に関わった情報であり、売買しなかった日よりも重要度が非常に高い。それには、購入テーブルの日付と銘柄コードとその日のテクニカル指標値やニュース情報など投資対象に関連する情報を結びつけておくことで、以下のような効果が期待できる。 The information on the investment target at the time of purchase or sale is information related to the buying and selling decision, and is much more important than the day when the buying and selling was not done. For that, the following effects can be expected by linking the date and brand code of the purchase table with the information related to the investment target such as the technical index value and news information of the day.
（売買時点投資家別集計対象売買データの効果）
購入時点からのパフォーマンスが、購入時の判断と結びつくことで、購入時の判断が後々正しかったのかの検証や、売却時点の判断の検証に役立つとともに、常に同じようなところで間違った判断をしているために成果が上がっていないなどの判断ができるようになる。この売買時点投資家別集計対象売買データには、投資家にとって今までにない気づきを与える著しい効果が期待できる。
(Effect of trading data subject to aggregation by investor at the time of trading)
By linking the performance from the time of purchase with the judgment at the time of purchase, it is useful for verifying whether the judgment at the time of purchase was correct later, the judgment at the time of sale, and always making the wrong judgment in the same place. Because of this, it becomes possible to judge that the results have not been achieved. This trading data to be aggregated by investor at the time of trading can be expected to have a remarkable effect of giving investors an unprecedented awareness.
（売買時点投資家別集計対象売買データの具体例）
上述の例のほか、当時の業績、当時の会側業績予想、レーティング情報、などを結びつけておくことで、色んな検証にも役立つし、ルールが確立されたり、パターンを見いだすことに成功したり、失敗の原因や成功の原因を発見しやすくなる。
(Specific examples of trading data to be aggregated by investor at the time of trading)
In addition to the above examples, by linking the performance at that time, the performance forecast of the society at that time, rating information, etc., it is useful for various verifications, rules are established, and patterns are successfully found. It makes it easier to find the cause of failure and the cause of success.
（イベント管理投資家別集計対象売買データの定義）
上述の時系列投資対象別集計対象売買データは、時系列データと売買データを結ぶものだが、イベント管理投資対象別集計対象売買データは、時系列ではなく、ある特定または不特定の日に不定期で発生したりするイベント型の投資対象に関わる情報を売買データと連係したものである。
(Definition of trading data subject to aggregation by event management investor)
The above-mentioned trading data to be aggregated by time-series investment target connects time-series data and trading data, but the trading data to be aggregated by event management investment target is not time-series and is irregular on a specific or unspecified day. Information related to event-type investment targets that occur in Japan is linked to trading data.
（従来方式の課題）
投資に関わる情報は多岐にわたるが、自身に必要な情報は埋もれてしまって、見分けることができない。通常、投資家にとって、一番重要な情報は購入した銘柄に関する情報である。この情報は当然気にする投資家が多いが、それでも色んなニュースがあふれている現状、見逃したり、大切なでき事を知らないで時の経過ではじめて気づいたりすることは誰でも一度は経験がある。イベント管理投資対象別集計対象売買データはそのような課題を解決するものである。
(Problems of the conventional method)
There is a wide range of information related to investment, but the information that is necessary for oneself is buried and cannot be distinguished. Usually, the most important information for an investor is information about the stock purchased. Of course, many investors care about this information, but in the current situation where there is a lot of news, everyone has once experienced that it is overlooked or only noticed over time without knowing important events. .. Event management Aggregated trading data by investment target solves such problems.
（イベント管理投資家別集計対象売買データの作用）
例えば、８月１日にＡ株を購入し、その銘柄は保有を続けると、含み損益レベル売買データでの監理銘柄となる。その銘柄コードと紐付いている当該銘柄のイベント情報（配当金や株式分割などの権利情報や株主優待情報、など様々なイベントがある）は、当該イベントが発生する前に知らせてもよいし、後に知らせてもよいが、メールや表示など何らかの方法でユーザに提供される仕組みが作れるのは、このイベント管理投資対象別集計対象売買データがあって可能になる。今までは、自分自身で管理しなければならなかった大切な情報が自動化される。
(Action of trading data subject to aggregation by event management investor)
For example, if you purchase A-shares on August 1st and continue to hold the stock, it will become a supervised stock in the unrealized profit / loss level trading data. The event information of the stock associated with the stock code (there are various events such as rights information such as dividends and stock splits and shareholder benefit information) may be notified before the event occurs, or later. Although it may be notified, it is possible to create a mechanism to be provided to the user by some method such as e-mail or display, because of this event management investment target aggregation target trading data. Until now, important information that had to be managed by oneself is automated.
（イベント管理投資家別集計対象売買データの効果）
イベントの発生を知らせてくれるだけでなく、イベント発生後の変化も知ることができるし、売買の判断に資する情報を提供することが可能である。例えば、株主優待券に今日権利がついたことや、保有中の投資対象に予期せぬでき事が発生し、皆がどう判断しているかを伝えることなども可能である。これらは、このイベント管理投資対象別集計対象売買データを使わない方法でも、可能かもしれないが、そのような方法を含めて、このような方法で発生したコンテンツは、イベント管理投資対象別集計対象売買データコンテンツと定義する。
(Effect of trading data subject to aggregation by event management investor)
Not only can you notify the occurrence of an event, but you can also know the changes after the event has occurred, and it is possible to provide information that contributes to the decision to buy or sell. For example, it is possible to tell that the shareholder coupon has been granted rights today, or that an unexpected event has occurred in the investment target held and everyone is making a decision. These may be possible by a method that does not use this event management investment target aggregation target trading data, but content generated by such a method, including such a method, is subject to event management investment target aggregation. Defined as trading data content.
（イベント管理投資家別集計対象売買データの具体例）
配当の増配、分割の発表、新聞のニュース、から当該投資対象のツイッターでの取扱件数の急増など管理すべきイベントは多数存在する。自身が保有している投資対象だけを管理すればよいので、チェックも少なく、効果は大きいコンテンツと言える。
(Specific examples of trading data subject to aggregation by event management investor)
There are many events to manage, such as dividend increases, split announcements, newspaper news, and a sharp increase in the number of cases handled on Twitter for the investment target. Since you only have to manage the investment targets you own, there are few checks and it can be said that the content is highly effective.
投資家に対するサービス向上にいろいろな角度で貢献できるサービスである。評価ステップ（保有状況の判断に使える、購入後、上方修正の発表があった銘柄のその後の勝率などを上方修正の発生したイベント時に発行することができるのも一つ）やランキングステップ（増益発表というイベントが出た銘柄のその後一ヶ月の騰落率ランキングなども簡単に出る）、比較ステップ（上方修正イベントで情報修正幅によってどれだけ成果が違うのかを比較できる）、診断ステップ（イベント発生後の成果を元にした診断も可能）、アドバイスステップ（これらの結果に基づいた今どうすれば良いのかの提案）など、全てに貢献してくる。 It is a service that can contribute to improving services for investors from various angles. Evaluation step (one that can be used to judge the holding status, and can be issued at the time of the event where the upward revision occurs, such as the winning percentage of the issue for which the upward revision was announced after purchase) and the ranking step (increased profit announcement) You can easily get the ranking of the rate of increase / decrease for one month after the event that the event occurred), comparison step (you can compare how much the result differs depending on the information correction range in the upward revision event), diagnostic step (after the event occurs) Diagnosis based on the results is also possible), advice steps (suggestions on what to do now based on these results), etc. will contribute to everything.
（業績動向投資家別集計対象売買データの定義）
株の投資対象の成果を上げていくのに不可欠なのが、企業業績の動向をきちんとアップデートしていき、変化をとらえていくことである。売買データと保有銘柄の企業業績を連動させることで、保有銘柄の業績の変化をいち早く捉えることができる。
(Definition of trading data subject to aggregation by investor)
Indispensable for achieving the results of stock investment targets is to properly update the trends in corporate performance and capture changes. By linking trading data with the corporate performance of the stocks held, it is possible to quickly grasp changes in the business performance of the stocks held.
（業績動向投資家別集計対象売買データの課題）
従来の方式では、保有銘柄だけでなく、毎日いろいろな業績に関わる情報は発表されていく。ただ、自身にとって、必要ではない情報も数多く含まれている。一番、必要なのは、やはり保有銘柄に関する業績動向となる。
(Issues of trading data subject to aggregation by investor)
In the conventional method, not only the stocks held but also information related to various business performances are announced every day. However, it also contains a lot of information that is not necessary for me. The most necessary thing is the performance trend regarding the stocks held.
（業績動向投資家別集計対象売買データの作用）
保有銘柄に関する業績動向をつかむことそれ自体は難しくはない。ＥＤＩＮＥＴでは日々更新されているし、その業績動向をリアルタイムでつかむ方法は数多く存在する。ただ、売買データと結びつき、当該情報処理システムとつながると、特別な効果を発揮する。例えば、含み損益レベル売買データの、保有銘柄と連携することで、業績データと保有銘柄とが関連付く。過去の業績動向や将来の会社予想などの数字も関連付く。購入時から、時が経過するごとに、業績の修正の発表や業績の実績の発表、予想数字の修正など業績にまつわる動向はそれだけでも数多く管理するのが大変である。
(Effects of trading data subject to aggregation by investor)
It is not difficult in itself to grasp the performance trends of the stocks held. EDINET is updated daily, and there are many ways to grasp its performance trends in real time. However, if it is linked to trading data and connected to the information processing system, it will have a special effect. For example, by linking the unrealized profit / loss level trading data with the holdings, the performance data and the holdings are related. Numbers such as past performance trends and future company forecasts are also relevant. As time goes by from the time of purchase, it is difficult to manage many trends related to business performance, such as announcement of revision of business performance, announcement of business performance, and revision of forecast figures.
（業績動向投資対象別集計対象売買データの効果）
しかし、このシステムと業績動向投資家別集計対象売買データを使うことで、例えば、８月１日に購入したＡ銘柄（買値８００円）の業績修正が８月２６日に上方修正され（株価８１０円）、９月５日には予想修正が発表されて実績も同時に発表され、よい結果が生まれた（株価９５０円）。そして、１０月３０日に最終的に売却をして１３００円で利益を確定したケースにおいて、それぞれの発表時にチャートで表示したり、含み益が増加していることを伝えたり、業績の実績値との差額がどの程度増えたのかを、すぐに確認できたりすることが可能になる。また、後で検証するためにも、上方修正発表後の株価動向を一目で確認できるし、上方修正幅の大小によってどれだけ利益に与える影響が違ってくるかとか、発表からどのくらいで売った方がよいのか、それとも保有を続けた方がよいのか、などの投資判断の材料に使えるようになる。これらは、今までにない情報の提供を可能とするようになる。
(Effects of trading data subject to aggregation by investment target)
However, by using this system and the trading data subject to aggregation by investor, for example, the earnings revision of stock A (
これも投資家に対するサービス向上にいろいろな角度で貢献できるサービスである。評価ステップ（保有状況の評価に使え、保有銘柄の業績動向やその後の時系列データ、が一覧表示できることはもちろん、増益幅や修正幅によって、成果がどれだけ違うかを即座に取り込んで表示することも可能。例えば、３０％予想より情報乖離した発表があった場合、そういう発表があったときに１０日で平均すると、どういう値動きがあったのか、を即座に知らせることが可能となる）ランキングステップ（例えば、上方修正した銘柄の売買利益率ランキングなどいろいろと考えられる）、比較ステップ（例えば、増益銘柄と現役銘柄の実際の売買の勝率を比較するなどが考えられる）、診断ステップ（業績発表後の成果を元にした診断）、アドバイスステップ（これらの結果に基づいた今どうすれば良いのかの提案）など、全てに貢献してくる。 This is also a service that can contribute to improving services for investors from various angles. Evaluation step (It can be used to evaluate the holding status, and it is possible to display a list of the performance trends of the stocks held and the time series data after that, as well as to immediately capture and display how much the results differ depending on the profit increase range and correction range. For example, if there is an announcement that deviates from the 30% forecast, it will be possible to immediately inform you of what kind of price movement was on average in 10 days when such an announcement was made.) Ranking step (For example, you can think of various things such as the trading profit margin ranking of stocks that have been revised upward), comparison steps (for example, you can compare the actual trading win rates of profit-increasing stocks and active stocks), diagnostic steps (after earnings announcement) (Diagnosis based on the results of), advice steps (suggestions on what to do now based on these results), etc. will contribute to everything.
（投資家別集計対象売買データと評価指標の当該情報処理システムによる算出の意義）
投資家別集計対象売買データの作成の後に、構成要素別があり、損益レベル売買データの作成ステップがある（省略可のステップもあるし、順不同）投資家別集計対象売買データと損益レベル売買データの関係について触れておく。投資家Ａさんの損益を総合損益レベルに見るのか、売買損益レベルで見るのか、含み損益レベルで見るのか、どのレベルで見るかを定義するのが、損益レベル売買データの作成であり、投資家Ａ全体の投資成果を測るときに、総合損益レベルで測るのであれば、評価額の推移などが適切になる。評価額推移などは、その典型例と言える。その次のレベルが、第二レベルの売買損益レベル売買データおよび含み損益レベル売買データである。売買済みデータと未反対売買データをわけて、投資家Ａさんの売買データを作成し、評価指標を算出する。勝率や勝ち利益率など徐々に、有効で使い勝手のいい評価指標が算出できる。
(Significance of calculation of trading data and evaluation indexes subject to aggregation by investor by the relevant information processing system)
After creating the trading data to be aggregated by investor, there are components, and there is a step to create profit / loss level trading data (there are optional steps, in no particular order). I would like to touch on the relationship between. It is the creation of profit / loss level trading data that defines whether the profit / loss of investor A is viewed at the total profit / loss level, the trading profit / loss level, the unrealized profit / loss level, or at what level. When measuring the investment results of A as a whole, if it is measured at the total profit / loss level, the transition of the valuation amount will be appropriate. Changes in valuation amount can be said to be a typical example. The next level is the second level trading profit / loss level trading data and unrealized profit / loss level trading data. The trading data of investor A is created by separating the trading data and the non-trading data, and the evaluation index is calculated. It is possible to gradually calculate effective and easy-to-use evaluation indexes such as winning rate and winning profit rate.
（従来技術の課題）
実施形態１では、「投資商品の売買データを取得し、取得した売買データから基本数値（基礎データ）を取得し、取得した基本数値から売買損益および含み損益に関する評価指標を算出し、算出した評価指標から総合損益に関する評価指標を取得し、取得した評価指標を示す情報を生成」とある。既存技術の課題は、計算式に基づいているため、いろいろな要求に応えることが難しいことがあげられる。例えば、Ａさんの２０２０年の勝率は？とか、どの銘柄の貢献度が一番高かったか？とか、様々な要求に応えることは難しいという課題があった。更に、実施形態１は、取引データ（狭義の売買データ）から算出される評価指標のため、獲得できる評価指標も広がりが少なく、決まったことしか、評価指標が算出できないという課題がある。
(Problems of conventional technology)
In the first embodiment, “the trading data of the investment product is acquired, the basic numerical value (basic data) is acquired from the acquired trading data, and the evaluation index regarding the trading profit / loss and the unrealized profit / loss is calculated from the acquired basic numerical value, and the calculated evaluation is performed. An evaluation index related to total profit and loss is acquired from the index, and information indicating the acquired evaluation index is generated. " The problem with existing technology is that it is difficult to meet various demands because it is based on a calculation formula. For example, what is the winning percentage of Mr. A in 2020? Which brand contributed the most? There was a problem that it was difficult to meet various demands. Further, since the first embodiment is an evaluation index calculated from transaction data (trading data in a narrow sense), there is a problem that the evaluation index that can be acquired is not widespread and the evaluation index can be calculated only when it is decided.
（投資家別集計対象売買データと評価指標の算出の作用）
一方、実施形態４では、データベースの連携を眼目としており、各種条件の設定を第二ステップから第四ステップで行うことにより、作業すべき売買データを目的に合わせて、形を変えることができる。上述の例で言えば、期間を２０２０年にしたり、構成要素を銘柄にすることで、簡単に売買データは目的に合ったように、形を変え、この目的に応じて変化した売買データに対して、評価指標を算出する工程を踏むから、目的に合った評価指標が簡単に当該情報システムで導出できるのである。更に、第二の課題に対しても、取引データのみならず、市場データやテクニカルデータ、など投資損益に関わるあらゆる情報を取り込むことができる結果、当該情報処理システムにより算出できる評価指標の幅はぐんと広がり、色んな角度から対象を見ていくことが可能になった。これも、データベース連携の賜であり、この一貫した協働システムであることが、前述の課題を克服している。
(Effect of calculation of trading data and evaluation index to be aggregated by investor)
On the other hand, in the fourth embodiment, the aim is to link the databases, and by setting various conditions from the second step to the fourth step, it is possible to change the shape of the trading data to be worked on according to the purpose. In the above example, by setting the period to 2020 or by using the components as stocks, the trading data can be easily transformed into a shape that suits the purpose, and for the trading data that has changed according to this purpose. Since the process of calculating the evaluation index is taken, the evaluation index suitable for the purpose can be easily derived by the information system. Furthermore, for the second issue, as a result of being able to capture not only transaction data but also market data, technical data, and all other information related to investment profits and losses, the range of evaluation indicators that can be calculated by the information processing system is wide. It spreads and it became possible to see the object from various angles. This is also the result of database linkage, and this consistent collaboration system overcomes the above-mentioned problems.
（投資家別集計対象売買データと評価指標の算出の効果）
以上のように、実施形態４は投資家という対象を目的に合わせて、色んな形で色んな対象（例えば、シルバー世代の投資家とサラリーマン投資家などの比較）を取り扱うことができるようになり、更に、その対象を、取引データのみならず、その対象の損益を向上させるために必要な情報（例えば、企業業績情報やテクニカル情報と売買データの紐付き）を取り込むことができるようになり、当該情報処理システムによる評価指標の算出は、幅も広がり、奥も深まったという特別な効果をもたらす、技術革新である。
(Effects of calculation of trading data and evaluation indicators subject to aggregation by investor)
As described above, the fourth embodiment can handle various targets (for example, comparison between silver generation investors and salaried workers) in various forms according to the purpose of investors, and further. , The target can take in not only transaction data but also information necessary for improving the profit and loss of the target (for example, linking corporate performance information and technical information with trading data), and the information processing The calculation of evaluation indicators by the system is a technological innovation that has the special effect of expanding and deepening the range.
（投資対象別集計対象売買データの定義）
集計対象である投資対象は、Ｓ社株などの株の銘柄、投資信託、ＥＴＦのブルファンドなどの銘柄、ＦＸの円ドルなどの銘柄、仮想通貨の銘柄などを含む。また、銘柄をグループ化して、仕手株グループ、優良株グループ、高配当銘柄グループなどに集計対象を分けることもできるし、業績上方修正銘柄グループや中国関連株、インデックス投信グループ、ロボットファンドグループなども集計対象の一つになる。さらに、商品、商品グループなども集計対象の一つである。情報生成部３０２１は、例えば、仮想通貨、ＦＸ、株などという集計対象ごとの売買データを分けて（抽出条件で抽出）、（分類基準で集計）又は、それぞれを集計して（集計条件で集計）、投資対象別集計対象売買データを作成する。複数の集計対象場売買データを一つにまとめ、抽出条件で抽出してもよい。さらに、投資対象の属性の一つである価格情報や、テクニカル指標値なども、投資対象別集計対象売買データの構成要素で含まれる。
(Definition of trading data to be aggregated by investment target)
The investment targets to be aggregated include stocks such as company S stocks, investment trusts, stocks such as ETF bull funds, stocks such as FX yen dollars, and virtual currency stocks. In addition, stocks can be grouped and aggregated into stock group, high-quality stock group, high-dividend stock group, etc., as well as stocks with upward revision of business performance, Chinese-related stocks, index investment trust group, robot fund group, etc. It becomes one of the aggregation targets. Furthermore, products, product groups, etc. are also included in the total. The
（投資対象別集計対象売買データの従来技術との関係）
実施形態１に係る売買データに銘柄コードという投資対象を表す項目が入っている。実施形態１にも、売買対象の株の銘柄を特定するコードであることが明記されている。しかしながら、実施形態１には、投資対象ごとに抽出したり分類したり集計することはない。また、一般的に証券会社には、ポートフォリオ情報など保有銘柄の状況を伝える情報がある。そこには、銘柄の情報や株価の情報も載っている。これは、投資家別集計対象売買データのＡさんの情報である。この投資対象別集計対象売買データはＡ銘柄の情報で抽出集計し直した売買データであり、全く別物である。前者はＡさんの保有しているＡ銘柄のチャート、後者はＡ銘柄のチャートだが、平均はどこで買って、平均で売って、どこの価格帯で買っている人が多いか、などが分かるのは、後者の投資対象別集計対象売買データでしか行えないサービスである。
(Relationship with the conventional technology of trading data subject to aggregation by investment target)
The trading data according to the first embodiment contains an item indicating an investment target called a brand code. The first embodiment also specifies that the code is for specifying the stock of the stock to be bought and sold. However, in the first embodiment, it is not extracted, classified or aggregated for each investment target. In addition, securities companies generally have information such as portfolio information that conveys the status of their stocks. It also contains stock information and stock price information. This is the information of Mr. A in the trading data subject to aggregation by investor. The trading data to be aggregated by investment target is trading data extracted and re-aggregated from the information of the A brand, and is completely different. The former is the chart of A brand owned by Mr. A, the latter is the chart of A brand, but you can see where the average buys, sells on average, and in what price range many people buy. Is a service that can only be performed with the latter trading data that is subject to aggregation by investment target.
なぜなら、前者は投資家Ａという抽出条件で捉えた売買データを元にしており、そこにある銘柄は構成要素の一つであり、Ａさんの売買情報しかし紐付いていない。一方、Ａ銘柄を抽出条件にした投資対象別集計対象売買データにすると、そこにはＡさんの売買も含まれていて、ほかのＢさんやＣさんの売買データも含まれているため、使い方が全然違ってくる。 This is because the former is based on the trading data captured under the extraction condition of Investor A, and the stocks there are one of the components, and only the trading information of Mr. A is not linked. On the other hand, if the trading data to be aggregated by investment target with the A issue as the extraction condition is used, the trading data of Mr. A is also included, and the trading data of other Mr. B and Mr. C are also included, so how to use it. Is completely different.
（従来技術の課題）
売買データを投資対象で条件を与えることにより、投資対象別集計対象売買データを作成することができる。投資対象の情報は、銘柄情報として、数多く提供されている。決算情報やチャート、銘柄ニュース、等様々である。しかし、当該銘柄を投資家がどう売買して、どう利益を上げているか、は断片的な情報しか出てこない。全体像が全くわからずベールに包まれているという課題がある。Ｓ社株は上がっているけど、保有している人たちはどういう状況なのか、売買してきた人たちは２０２０年はどれだけ利益を出したのか、等の情報は一切世の中に出ない。しかし、当該情報処理システムによれば、投資対象別集計対象売買データを起点にすることによって、銘柄別、商品別の収益性、勝率、含み利益などが分かる。銘柄ニュースやチャートと紐付くことで、さらに情報は広がっていく。投資対象別集計対象売買データでこれを行うと、特別な効果が発揮される。これは、投資対象別集計対象売買データの一形態であり、購入データや売却データと投資対象が紐付く形態である。これは、重要度も高いし、効果も大きいので、後で別だてする。
(Problems of conventional technology)
By giving conditions for trading data for investment targets, it is possible to create trading data to be aggregated for each investment target. A lot of information on investment targets is provided as stock information. There are various information such as financial information, charts, and brand news. However, only fragmentary information is available on how investors buy and sell the stock and how they are making a profit. There is a problem that the whole picture is completely unknown and it is wrapped in a veil. Although the stock of company S is rising, there is no information on the situation of the people who own it, how much profit the people who bought and sold will make in 2020, and so on. However, according to the information processing system, profitability, win rate, unrealized profit, etc. by brand and product can be known by using the aggregated trading data by investment target as a starting point. Information will be further expanded by linking with brand news and charts. Doing this with investment-specific aggregated trading data has a special effect. This is a form of aggregated trading data by investment target, and is a form in which purchase data and sale data are linked to investment targets. This is of great importance and has a great effect, so I will separate it later.
（投資対象別集計対象売買データの作用）
情報生成部３０２１は、投資対象テーブル（など）を用いて、基準として投資対象ごとに上記集計対象売買データを抽出して（抽出条件で抽出の工程）、あるいは分類して（後の構成要素の分類とは異なる）、あるいは集計ルールで集計（合計や平均値の計算など）して、投資対象別集計対象売買データを作成し、投資対象別集計対象売買データから売買損益レベル評価指標または含み損益レベル評価指標などを算出して、投資対象ごとの売買状況または保有状況の評価などに関する情報を生成する。
(Action of trading data subject to aggregation by investment target)
The
投資対象別集計対象売買データは、売買データを投資対象ごとに抽出（または、分類や集計）することにより得られる。実施形態１に係る売買データでは、銘柄コードを一例としているが、これを投資対象コードにするとより効果的になる。さらに、図２９に示すように、もう一つ別の投資対象テーブルで、投資対象コードを、株、仮想通貨、または、ＥＴＦという商品分類、具体的な銘柄コード、グループ分けを特定することにより、様々な投資対象を様々な切り口で評価することができる。 Aggregation target trading data by investment target is obtained by extracting (or classifying or aggregating) trading data for each investment target. In the trading data according to the first embodiment, the stock code is taken as an example, but it becomes more effective if this is used as the investment target code. Further, as shown in FIG. 29, by specifying the investment target code as a stock, virtual currency, or ETF product classification, specific stock code, or grouping in another investment target table. Various investment targets can be evaluated from various perspectives.
投資対象別集計対象売買データを作成することで、株と仮想通貨、実際に儲かっているのはどちらかなどの記事の作成が可能になる。正に、マスコミ向けの記事ネタとして使える。このような記事の作成が可能になるには、この投資対象別集計対象売買データの作成が必要である。通常の売買データは、投資家ごとに管理（投資家別集計対象売買データ）されており、横断的に投資対象で集計し直すことをしてきていない。投資対象という軸で、集計をし直すと、新たな発見がいろいろと見える大きな効果が期待できる。また、先にも挙げたとおり、投資対象を別テーブルで分けて管理する場合、売買データの項目を作る場合、含めて投資対象別集計対象売買データである。投資対象を何かの基準に分けて売買データを使って、記事を作り出す場合、この投資対象別集計対象売買データの作成がほとんどの場合、必要となる工程だが、この工程を含めなくても、売買データを使って、投資対象を分けて、作り出したコンテンツは投資対象別集計対象売買データコンテンツと定義する。 By creating trading data to be aggregated by investment target, it is possible to create articles such as stocks and virtual currencies, which one is actually profitable. Indeed, it can be used as an article material for the media. In order to be able to create such articles, it is necessary to create this aggregated trading data by investment target. Normal trading data is managed for each investor (trading data subject to aggregation by investor), and has not been re-aggregated for investment targets across the board. If you recount the data on the axis of investment target, you can expect a big effect that you can see various new discoveries. In addition, as mentioned above, when the investment targets are managed separately in a separate table, and when the item of trading data is created, it is the trading data to be aggregated by investment target. When creating an article using trading data by dividing the investment target into some criteria, it is a necessary process in most cases to create the aggregated trading data by investment target, but even if this process is not included, The content created by dividing the investment target using the trading data is defined as the aggregated trading data content by investment target.
（投資対象別集計対象売買データの効果）
投資対象は、本当に儲かっているのか、損しているのか、利益率はどのくらいで、今年はどうなのか、などが分かるようになる。例えば、仕手株に分類される株の売買状況の共通性を知ることができたり、含み損益率の平均が分かったり、優良株や仮想通貨の個人投資家の売買の傾向が分かったり、実際にＳ社株で売り買いしている人たちはどういう売り方をしてどれだけの人たちが保有しているのか、が当該情報処理システムで作成することによってわかる、という特別な効果がある。
(Effect of trading data subject to aggregation by investment target)
You will be able to understand whether the investment target is really profitable or losing, what the profit margin is, and what is the current year. For example, you can know the commonality of the buying and selling situation of stocks classified as trader stocks, you can know the average unrealized profit / loss ratio, you can know the tendency of individual investors to buy and sell excellent stocks and virtual currencies, and actually There is a special effect that the people who buy and sell in the stock of company S can understand how to sell and how many people own it by creating it with the information processing system.
通常は、このようなコンテンツを作るには、この投資対象別集計対象売買データの作成なくしては作り得ないが、投資対象を軸にして、売買データを捉え直したコンテンツ作成方法全てを投資対象別集計対象売買データコンテンツと定義する。銘柄別の売買データ集計結果などはその一例である。 Normally, in order to create such content, it is not possible to create it without creating the aggregated trading data for each investment target, but all the content creation methods that recapture the trading data with the investment target as the axis are the investment targets. Defined as trading data content subject to separate aggregation. One example is the results of trading data aggregation by brand.
（投資対象別集計対象売買データの具体例）
（具体例１）
例えば、銘柄の業績上方修正（業績の会社側の予想値を実績値を上回った場合を業績上方修正銘柄という）や業績の下方修正（業績の会社側の予想値を実績値が下回った場合を業績下方修正銘柄という）を発表したあとに購入した銘柄の、その後の売買利益率や勝率はどうかという課題に対して、投資対象別集計対象売買データによって、簡単に当該情報処理システムにより算出ができる。
(Specific examples of trading data subject to aggregation by investment target)
(Specific example 1)
For example, an upward revision of the business performance of a stock (a stock whose actual value exceeds the expected value of the company's business performance is called an upwardly revised stock) or a downward revision of the business performance (when the actual value falls below the expected value of the company's business performance). It is possible to easily calculate the issue of the subsequent trading profit margin and winning rate of the stock purchased after the announcement of the downwardly revised business performance by the relevant information processing system using the trading data subject to aggregation by investment target. ..
銘柄と業績上方修正した日時、上方修正率（営業利益の実績値／営業利益の予想値などで当該情報処理システムにより算出）のデータテーブルを用意する。このテーブルと売買データを銘柄（銘柄コード）と日付（購入日または売却日）で紐付けることによって、銘柄には、業績上方修した日時（下方修正の場合は下方修正日時）と上方修正率（下方修正率）が紐付かれる。 Prepare a data table of the issue, the date and time of upward revision of business performance, and the upward revision rate (calculated by the information processing system based on the actual value of operating profit / expected value of operating profit, etc.). By associating this table with trading data by issue (issue code) and date (purchase date or sale date), the issue can be given the date and time of upward revision of business performance (downward revision date and time in the case of downward revision) and the upward revision rate (upward revision rate). Downward revision rate) is linked.
投資対象別集計対象売買データで業績上方修正した日時と購入日、上方修正率がこの売買データ項目には入っているため、経過日数を１日（上方修正して１日で購入したデータ）、上方修正率２０％以上の抽出条件で作成した投資対象別売買データから売買損益売買データを作成、評価指標を勝率と売買損益率にすると、上方修正２０％以上の銘柄を１日目で購入した場合の勝率と売買損益率が当該情報処理システムにより算出される。 Since the date and time of upward revision of business performance, purchase date, and upward revision rate are included in this trading data item in the trading data subject to aggregation by investment target, the number of elapsed days is one day (data purchased in one day after upward revision). If you create trading profit / loss trading data from trading data by investment target created under extraction conditions with an upward revision rate of 20% or more, and set the evaluation index to the winning rate and trading profit / loss ratio, you purchased stocks with an upward revision rate of 20% or more on the first day. The winning rate and the trading profit / loss rate of the case are calculated by the information processing system.
このように投資対象別集計対象売買データは何らかの条件で投資対象（今回の場合は上方修正銘柄）を抽出することなどを投資対象別集計対象売買データという。 In this way, the aggregated trading data by investment target is called the aggregated trading data by investment target, such as extracting investment targets (in this case, upwardly revised stocks) under some conditions.
（具体例２）
例えば、上方修正率の高い銘柄１０位の銘柄だけを抽出集計すると、上方修正率上位銘柄の投資対象別売買データが作成できる。
(Specific example 2)
For example, by extracting and aggregating only the 10th-ranked stocks with a high upward revision rate, it is possible to create trading data for each investment target of the stocks with a high upward revision rate.
当該投資対象集計対象売買データの売買損益レベル売買データを作成し（前の工程に持っていても可）、購入データごとの購入日と業績上方修した日時の経過日数が１日の構成要素売買データを作成し、購入データの売買利益率や勝率を集計すると、上方修正１０位銘柄の上方修正後１日目に購入した場合の勝率や売買利益率、含み益率が表示できる。これらはすべて、データベース上で計算されていくことが投資対象別集計対象売買データの作成の効果である。 The trading profit / loss level of the trading data to be aggregated for the investment target. When data is created and the trading profit rate and winning rate of the purchase data are aggregated, the winning rate, trading profit rate, and unrealized profit rate when the 10th upwardly revised stock is purchased on the first day after the upward revision can be displayed. All of these are calculated on the database, which is the effect of creating aggregated trading data by investment target.
投資対象別集計対象売買データを作成すると、このように投資対象の様々なデータと紐付かせることができ、投資対象の市場データや業績データ、テクニカル指標データなどと、実際の購入データと売却データが簡単に紐付けられ、検証や成功確率の高いルールの作成が容易になるという特別な効果がある。 By creating aggregated trading data by investment target, it is possible to link it with various investment target data in this way, and the market data, performance data, technical index data, etc. of the investment target, as well as the actual purchase data and sale data can be obtained. It has the special effect of being easily linked, making it easier to verify and create rules with a high probability of success.
（具体例３）
上述の上方修正テーブルとの紐付けの場合は、銘柄の購入データの情報にはこのとき少なくとも、購入日、購入株価、購入数量、業績上方修正した日時、上方修正率が紐付かれる。
(Specific example 3)
In the case of linking with the above-mentioned upward revision table, at least the purchase date, the purchase stock price, the purchase quantity, the date and time of the upward revision of the business performance, and the upward revision rate are linked to the information of the purchase data of the issue.
購入データごとの購入日と業績上方修した日時の経過日数を当該情報処理システムにより算出し、データベース項目の一つにすると、上方修正してからの経過日数ごとに集計した構成要素売買データを作成できる。こうすると、上方修正から１日の場合の売買データと１０日から２０日に経過した後で購入した売買データを比較し、勝率や売買利益率がどう違うのかを知ることができる。これらもデータベース上で当該情報処理システムにより算出される。当該売買データの売買損益売買データを作成、売買損益率を評価指標とした売買損益率ランキングを出すと、売買利益率の高い経過日数順に購入データが一覧表示される。 If the information processing system calculates the purchase date for each purchase data and the number of days elapsed for the date and time when the business performance has been improved and makes it one of the database items, the component trading data aggregated for each number of days elapsed since the upward revision is created. can. By doing so, it is possible to compare the trading data in the case of one day from the upward revision with the trading data purchased after the lapse of 10 to 20 days, and to know how the winning rate and the trading profit rate are different. These are also calculated by the information processing system on the database. If you create trading profit / loss trading data of the trading data and put out a trading profit / loss ratio ranking using the trading profit / loss ratio as an evaluation index, the purchase data will be listed in order of the number of days elapsed with the highest trading profit margin.
このように投資対象別集計対象売買データの後に、複雑な工程を含めていけば行くほど、当該工程を最初に挟んでいることが分かり難くなるが、投資対象を切り口にした売買データの活用方法に必須な工程そのものが投資対象別集計対象売買データである。 In this way, the more complicated processes are included after the aggregated trading data by investment target, the more difficult it is to understand that the process is sandwiched first, but how to utilize the trading data with the investment target as the starting point. The essential process itself is the trading data to be aggregated by investment target.
（具体例４）
例えば、株の投資対象別売買データ（投資対象＝株の抽出条件で作成）と仮想通貨の投資対象別売買データ（投資対象＝仮想通貨の抽出条件で作成）を売買損益レベル売買データで売買損益率と勝率で比較することが可能である。
(Specific example 4)
For example, trading data by investment target of stocks (investment target = created by stock extraction conditions) and trading data by investment target of virtual currency (investment target = created by virtual currency extraction conditions) are traded by trading profit / loss level trading data. It is possible to compare by rate and win rate.
（具体例５）
株の投資対象別売買データで（投資対象＝株の抽出条件で作成）、銘柄別の構成要素売買データ（株の投資対象別売買データを銘柄ごとに分類した売買データ）で売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し（株の投資対象別売買データを銘柄ごとに分類した売買データを反対売買済みの売買データだけで抽出し作成された売買データ）で売買損益率を評価指標とすれば、銘柄別の売買損益率が当該情報処理システムにより算出される。
(Specific example 5)
Trading data by investment target of stocks (investment target = created under the conditions for extracting stocks), and trading data by component trading data (trading data by classifying trading data by investment target of stocks by stock) (It is possible to have it in the previous process) (Trading data created by extracting trading data by classifying trading data by investment target of stocks by stocks and trading data that has already been traded in the opposite direction) If the rate is used as an evaluation index, the trading profit / loss ratio for each issue is calculated by the information processing system.
今年はＳ社株が一番であった、Ｔ社株は５０位だったなど、のコンテンツを生み出せる。このような生成データもマスコミ向けの記事データと言える。 This year, company S stock was the best, company T stock was 50th, and so on. It can be said that such generated data is also article data for the mass media.
（具体例６）
２０１９年と２０２０年に一番利益の上がった銘柄は何かなどの記事データにも投資対象別集計対象売買データは活用ができるし、今損している銘柄はこれだという記事データの作成にもこの投資家別集計対象売買データの作成が有用である。
(Specific example 6)
You can also use the trading data to be aggregated by investment target for article data such as what is the most profitable stock in 2019 and 2020, and also for creating article data that this is the stock that is currently losing. It is useful to create this trading data to be aggregated by investor.
これらの記事は投資対象別集計対象売買データの作成のステップを踏まないと、作り出すことは非常に難しいが、作り出すことを全て否定できるわけではない。このようなコンテンツを作り出す大元を投資対象別集計対象売買データと定義する。 It is very difficult to create these articles without taking the steps of creating aggregated trading data by investment target, but it cannot be denied that they are all created. The source that creates such content is defined as the trading data to be aggregated by investment target.
また、個人向けだけでなく、マスコミ向け、大衆向けの記事がいろいろと作成できるのは、投資対象のデータと紐付いた投資対象別集計対象売買データの情報の一つの特徴と言える。 In addition, it can be said that the ability to create various articles not only for individuals but also for the mass media and the mass media is one of the characteristics of the information on the trading data to be aggregated by investment target linked to the investment target data.
通常の売買データは、投資家ごとに集計されており、投資対象を軸にすると、全く別の切り口が見えてくることが、この投資対象別集計対象売買データの大きな特徴でもある。例えば、Ｓ社株の売買では平均でどれだけの売買利益が上がっているのか、現在含み益はどのくらい抱えているのか、現在の保有中の購入平均単価はいくらか、など今まで世の中に出てこなかった情報が生み出される。これらのコンテンツを作り出す工程の一つが、この投資対象別集計対象売買データである。 Normal trading data is aggregated for each investor, and it is a major feature of this aggregated trading data by investment target that a completely different perspective can be seen when the investment target is the axis. For example, how much trading profit is on average in buying and selling shares of Company S, how much unrealized profit is currently held, what is the average purchase price currently held, etc. have not appeared in the world until now. Information is produced. One of the processes for creating these contents is the aggregated trading data for each investment target.
先に触れたように、銘柄の売買データを、銘柄ニュースに関連付けたり、テクニカル指標に関連付けたり、企業業績の動向に関連付けたりすることが可能になるという特別な効果が期待できる。投資家の売買データとの紐付きはよく行われているが、投資対象を軸にすると、今までとは全く違う視点から見ることが可能となる。また、投資対象別集計対象売買データでは、銘柄の平均の購入価格帯を知ることができ、購入者が多い価格帯を知ることができるという効果も期待できる。こういう情報は、投資家の役に立つ情報であるが、一切世の中に出ていない情報である。売買データが蓄積されればされるほど、無限の可能性があり、広がりがあるのが、この投資対象別集計対象売買データの作成ステップである。 As mentioned earlier, the special effect of being able to associate trading data of a stock with stock news, technical indicators, and trends in corporate performance can be expected. It is often linked to investor trading data, but if you focus on the investment target, you can see it from a completely different perspective. In addition, it is possible to know the average purchase price range of stocks from the trading data to be aggregated by investment target, and it is expected that the price range with many purchasers can be known. Such information is useful for investors, but it is not available in the world at all. The more trading data is accumulated, the more possibilities and expansions there are, and the step of creating the trading data to be aggregated by investment target.
（時系列投資対象別集計対象売買データの定義）
投資対象別集計対象売買データの一形態がこの時系列版である。
(Definition of trading data subject to aggregation by time-series investment target)
This time-series version is a form of trading data to be aggregated by investment target.
（従来方式の課題）
普通のチャート情報は、株価と時系列とで形成され、投資家の画面に表するのは、銘柄ニュースやテクニカル指標である。一方、投資対象別集計対象売買データの場合、Ａ銘柄を軸にして、投資家の皆はＡ銘柄をどう売買してきているのかが分かる。Ａ銘柄は、平均するとテクニカル指標の高いところで買っており、テクニカル指標の安いところで売っていて、売買損失を結構計上している。自分は逆をやってみようなどのように、保有者は現在、Ａ銘柄では含み損を多く抱えている状態で、その平均購入単価に近づくと、売り物が増えている。まだまだ保有者が減らないので、売ってしまおうなどの決断が可能となるのが、この時系列投資対象別集計対象売買データの優れた効果である。
(Problems of the conventional method)
Ordinary chart information is formed by stock prices and time series, and what is displayed on the investor's screen is stock news and technical indicators. On the other hand, in the case of the trading data to be aggregated by investment target, it is possible to understand how all the investors are buying and selling the A stock with the A stock as the axis. On average, stock A is bought at a place with a high technical index and sold at a place with a low technical index, and a considerable trading loss is recorded. How I would do the opposite, the holders are currently having a lot of unrealized losses in stock A, and as they approach the average purchase price, the number of items for sale is increasing. Since the number of holders has not decreased yet, it is possible to make a decision such as selling it, which is an excellent effect of this time-series investment target aggregate trading data.
今までの発想と全く違い、投資家にとっては、今まで知りたくても知り得なかった情報が得られるようになる。 It is completely different from the conventional way of thinking, and investors will be able to obtain information that they could not know even if they wanted to know it.
（時系列投資対象別集計対象売買データの作用）
投資対象の株価やチャートは、証券会社サイトで必ず見れる。しかし、Ａ銘柄を誰が買って、どこで売って、平均的には利益が出ているのか損が出ているのか、などの情報は出てこない。投資対象別集計対象売買データで作成することで、これが簡単にできる。その投資対象を時系列のチャートなどで、表示し、投資家の実際の動きをそのチャートに時系列で表示していくことで、この時系列投資対象別集計対象売買データが作成できる。
(Effect of trading data subject to aggregation by time-series investment target)
You can always see the stock prices and charts of the investment target on the securities company website. However, there is no information such as who bought the A brand, where it was sold, and whether it is profitable or lossy on average. This can be easily done by creating the aggregated trading data by investment target. By displaying the investment target on a time-series chart or the like and displaying the actual movement of the investor on the chart in chronological order, it is possible to create the aggregated trading data for each time-series investment target.
（時系列投資対象別集計対象売買データの効果）
投資対象を切り口にして集計し直すと、特別な効果が発揮することをお伝えしたが、チャートなどの時系列データを組み合わせることで、既述のようにさらに大きな効果が期待できる。
(Effect of trading data subject to aggregation by time-series investment target)
I told you that if you re-aggregate from the perspective of investment targets, you will get a special effect, but by combining time-series data such as charts, you can expect even greater effects as mentioned above.
（別テーブル投資対象別集計対象売買データの定義）
投資対象別集計対象売買データの中でも、特に別テーブルで管理している投資対象の情報を投資対象（銘柄コードなど）で紐付けることで、投資対象の様々なデータを取り込むことができる。このような売買データを別テーブル投資対象別集計対象売買データと定義する。上記の作用の項目でも「投資対象テーブルなどを用いて、基準として投資対象ごとに上記集計対象売買データを抽出」とあるが、重要な事項なので、これを別テーブル投資対象別集計対象売買データと再定義する。ただ、投資対象ごとには投資対象の購入や売却に紐付くことも、当然含まれる。上記では、「図２９に示すように、もう一つ別の投資対象テーブルで、投資対象コードを、株、仮想通貨、または、ＥＴＦという商品分類、具体的な銘柄コード、グループ分けを特定することにより、様々な投資対象を様々な切り口で評価することができる。」とあるが、これも別テーブル投資対象別集計対象売買データの一形態である。もう少し詳しく説明すると、下記のようになる。
(Definition of trading data to be aggregated by investment target in another table)
Among the trading data to be aggregated by investment target, various data of investment targets can be imported by linking the information of investment targets managed in another table with investment targets (stock code, etc.). Such trading data is defined as trading data to be aggregated by investment target in another table. In the item of the above action, there is also "Extract the above-mentioned aggregated trading data for each investment target using the investment target table etc.", but since it is an important matter, this is referred to as the aggregated trading data by investment target in another table. Redefine. However, it naturally includes linking each investment target to the purchase or sale of the investment target. In the above, "As shown in Fig. 29, specify the investment target code as a stock, virtual currency, or ETF product classification, specific stock code, or grouping in another investment target table. Therefore, various investment targets can be evaluated from various perspectives. "This is also a form of aggregated trading data by investment target in a separate table. To explain in a little more detail, it is as follows.
投資対象別集計対象売買データと紐付かせるテーブルがある売買データを別テーブル投資対象別集計対象売買データと定義して、投資対象別集計対象売買データには銘柄コードだけのこともあれば、銘柄コードと購入日を両方関連付ける場合がある、両者は意味合いが異なりできることも変わってくるが、これらを総称して別テーブル投資対象別集計対象売買データと定義する。通常、テクニカル指標と購入データを関連付けない限り、この二つの結びつきから生じるコンテンツは生まれないが、このようなコンテンツはこの別テーブル投資対象集計対象売買データを経て作られたコンテンツ、逆をいえば、この二つの結びつきから生じるコンテンツの作成方法を別テーブル投資対象集計対象売買データと定義する。 There is a table that can be linked to the aggregated trading data by investment target. The trading data is defined as the aggregated trading data by investment target, and the aggregated trading data by investment target may be only the issue code or the issue code. There are cases where both the purchase date and the purchase date are related, and the meanings of the two can be different, but these are collectively defined as the aggregated trading data by investment target in a separate table. Normally, unless you associate technical indicators with purchase data, you will not be able to create content that results from the connection between the two, but such content is content created through this separate table investment target aggregated trading data, and vice versa. The method of creating content that arises from the connection between these two is defined as separate table investment target aggregation target trading data.
（別テーブル投資対象別集計対象売買データの課題）
通常、証券会社等で管理している従来の取引データは、投資対象の情報と別に管理されている。これらの情報を別テーブルで管理し、銘柄コードなどで紐付けることによって、当該情報は売買データと紐付き、様々な課題を解決できるようになる。購入データや売却データ、売買データと紐付くことで、様々なコンテンツが生まれ、様々なアドバイス、投資課題解決が可能となる。
(Issues of trading data to be aggregated by investment target in another table)
Normally, conventional transaction data managed by a securities company or the like is managed separately from information on investment targets. By managing this information in a separate table and linking it with a brand code or the like, the information can be linked to trading data and various problems can be solved. By linking with purchase data, sale data, and trading data, various contents are created, and various advice and investment problem solving become possible.
（別テーブル投資対象別集計対象売買データの作用）
別テーブルには、銘柄情報とリレーションシップするケースと、銘柄情報と日付（購入日）とリレーションシップするケースがある。後者のケースを説明すると、購入時には、投資対象が決まり、売却時には、投資対象を売却するが、両時点での投資対象の情報を当該情報処理システムが別テーブルから取り込むことによって、購入時点の投資対象の情報と売却時点の投資対象の情報がデータベースに取り込まれることによって、売買損益への影響が明確になるという特別な効果が期待できる。上述の上方修正銘柄の情報を取り込むのも一つであるし、テクニカル指標を取り込むのも別テーブル投資対象集計対象売買データの一形態であるし、自動売買ツールの買い判断を取り込んで、購入時点売却時点の投資対象の情報を様々に紐付かせることが可能になる。投資対象別集計対象売買データの項でも述べているが、投資対象の場合にはことさらに重要度が増すため、別立てで示した。投資対象別集計対象売買データの作成による様々な効果をさらにテーブルリレーションシップ形式は強固にする。もちろん、投資対象別集計対象売買データ以外でも、別テーブル集計対象売買データと定義して、ほかの集計対象売買データでも活用が同様にできる。例えば、投資タイプ別なども別テーブル投資家別集計対象売買データの一形態であるが、投資対象別集計対象売買データのテーブルリレーションシップ形式は特に可能性を大きく広げる。
(Effect of trading data to be aggregated by investment target in another table)
In another table, there are cases of relationship with brand information and cases of relationship with brand information and date (purchase date). Explaining the latter case, the investment target is decided at the time of purchase, and the investment target is sold at the time of sale. However, the information on the investment target at both points is taken in from another table, so that the investment at the time of purchase is made. By incorporating the target information and the investment target information at the time of sale into the database, a special effect can be expected in which the effect on trading profits and losses becomes clear. It is one of the above-mentioned information on the upwardly revised stocks, and it is also one of the forms of trading data to be aggregated for investment in another table. It will be possible to link various information on the investment target at the time of sale. As mentioned in the section on trading data to be aggregated by investment target, it is shown separately because it becomes even more important in the case of investment targets. The table relationship format further strengthens the various effects of creating trading data to be aggregated by investment target. Of course, other than the trading data to be aggregated by investment target, it can be defined as the trading data to be aggregated in another table, and can be used in the same way with other trading data to be aggregated. For example, by investment type is also a form of trading data to be aggregated by investor, but the table relationship format of trading data to be aggregated by investment target greatly expands the possibilities.
（別テーブル投資対象別集計対象売買データの効果）
別立てで項目を加えたのは、投資対象別集計対象売買データの作成をさらに魅力的なものにすることができるからである。投資対象別集計対象売買データでは、主に投資対象とほかのデータを紐付けられ、これでも大きな効果が期待できるが、この別テーブル方式では、銘柄だけでなく、購入データ、売却データへの紐付けなども含められ、より幅が広げられる。銘柄別の売買を管理できるのが、投資対象別集計対象売買データで、それに加えて、銘柄購入時点の購入情報と紐付けることが可能なのが、この別テーブル投資対象別集計対象売買データである。なぜなら、購入時の情報と紐付けるには、日付と銘柄という二つの項目を関連付けなければならない。銘柄だけの関連付けよりも、より複雑である。別テーブルにしないと、難しい、又は、不可能なことなので、別テーブル投資対象別集計対象売買データと定義した。購入データと紐付いた投資対象の売買データを、別テーブル投資対象別集計対象売買データと定義する。
(Effect of trading data subject to aggregation by investment target in another table)
The item is added separately because it can make the creation of aggregated trading data by investment target even more attractive. In the trading data to be aggregated by investment target, the investment target and other data are mainly linked, and even this can be expected to have a large effect, but in this separate table method, not only the brand but also the purchase data and sale data are linked. The width can be further expanded by including attachment. It is the trading data to be aggregated by investment target that can manage trading by issue, and in addition, it is this trading data to be aggregated by investment target that can be linked with the purchase information at the time of purchasing the issue. .. Because, in order to associate with the information at the time of purchase, two items, date and brand, must be associated. It is more complicated than the issue-only association. Since it is difficult or impossible unless it is set in a separate table, it is defined as trading data to be aggregated by investment target in a separate table. The trading data of the investment target linked with the purchase data is defined as the trading data to be aggregated by the investment target in another table.
投資タイプ別や投資対象テーブルを用いた方法も伝えているが、応用範囲は広く、効果は一層高いため、特別に定義づけた。特別な効果とは、投資タイプ別でも述べているように、別テーブルで管理している情報を売買データに取り込むことで、投資家も角度を変えて分析できるし、投資対象も仕手株の成果と、優良株の成果とを分けて表示できたり、投資対象を集計し直したり分類し直したりして、様々な角度から投資対象を見ることができるようになる。ニュース性のある記事も数多く生まれて来ることが期待でき、今までにない発見や気づきが多く存在する。 It also reports methods by investment type and using an investment target table, but it is specially defined because it has a wide range of applications and is more effective. As mentioned by investment type, the special effect is that investors can analyze from different angles by incorporating the information managed in another table into the trading data, and the investment target is also the result of the stock market. You will be able to see the investment targets from various angles by displaying the results of excellent stocks separately, and re-aggregating and reclassifying the investment targets. It is expected that many news articles will be born, and there are many discoveries and discoveries that have never been seen before.
（別テーブル投資対象別集計対象売買データの具体例）
（具体例１）
上述の件以外にも、例えば、銘柄と日付のセットを紐付けることで、銘柄と日付とその日の銘柄のニュースを管理している別テーブルを取り込めば、売買データに銘柄のニュースが取り込める。これらを、投資対象を基軸にして見ていくのが、別テーブル投資対象別集計対象売買データである。業績もそうだが、いろいろなタイプのイベントがある（例えば、業績発表や増資、分割の発表、発表イベントなどなど）ため、これらの情報を投資対象別に売買データに取り込む効果は計り知れない。分割の発表日に購入した株は、成功するのか否か、なども簡単に検証できるようになる。
(Specific example of trading data to be aggregated by investment target in another table)
(Specific example 1)
In addition to the above cases, for example, by associating a set of a stock and a date, if a separate table that manages the news of the stock, the date and the stock of the day is imported, the news of the stock can be imported into the trading data. Looking at these based on the investment target is the separate table investment target trading data. As with business performance, there are various types of events (for example, business performance announcements, capital increases, split announcements, announcement events, etc.), so the effect of incorporating this information into trading data by investment target is immeasurable. It will be possible to easily verify whether or not the shares purchased on the day of the announcement of the split will be successful.
（具体例２）
銘柄のテクニカル指標値のテーブルを参照すれば、その日のテクニカル指標値は簡単に取り込め、その判断の正確さや検証ができるようになる。投資対象別集計対象売買データで、これを取り込む意味はとても大きい（これも重要で奥深く、分かり難いため別立て表示）。
(Specific example 2)
By referring to the table of technical index values of stocks, the technical index values of the day can be easily captured, and the accuracy and verification of the judgment can be performed. It is very meaningful to capture this in the trading data to be aggregated by investment target (this is also important, deep, and difficult to understand, so it is displayed separately).
（具体例３）
配当利回りやＰＥＲ（Price Earnings Ratio）などの指標も購入日と銘柄と紐付けることが可能なので、取り込める。高配当銘柄と無配当銘柄、どちらの売買損益がどれだけ大きいか、なども簡単に出せるようになる。投資対象別集計対象売買データだからこそ、できることである。こういう情報は、今まで一切、世の中に出ていない情報であり、価値は高い。
(Specific example 3)
Indicators such as dividend yield and PER (Price Earnings Ratio) can also be linked to the purchase date and brand, so they can be imported. It will be possible to easily determine which trading profit / loss is larger, such as high-dividend stocks or non-dividend stocks. This is possible because it is the trading data that is subject to aggregation by investment target. This kind of information has never been released to the world and is of high value.
（具体例４）
例えば、株価予想のスコアが高い銘柄と株価予想のスコアが低い銘柄の勝率を比較することも可能である。これも、別テーブル投資対象別集計対象売買データで、当該情報システムだからこそ生成できるコンテンツである。
(Specific example 4)
For example, it is possible to compare the winning percentages of a stock with a high stock price forecast score and a stock with a low stock price forecast score. This is also the trading data to be aggregated for each investment target in another table, and is the content that can be generated only by the information system.
（具体例５）
２０２０年は、金融株とハイテク株、売買利益率はどれだけ違ったかなどの課題にも答えられる。こちらも、投資対象別集計対象売買データだからこそ生成できるコンテンツと言える。
(Specific example 5)
In 2020, we will be able to answer issues such as financial stocks and high-tech stocks, and how different the trading profit margins are. It can be said that this is also content that can be generated because it is the trading data that is subject to aggregation by investment target.
このように、別テーブル投資対象集計対象売買データは、売買データの分析をより幅広く、より奥深いものにする特別な効果が期待できるため、特別に別立てで説明した。 In this way, the trading data subject to aggregation of investment targets in a separate table can be expected to have a special effect of making the analysis of trading data wider and deeper, so it was explained separately.
（具体例６）
仕手株の競争、一番儲かった銘柄は何かなどの記事データにも別テーブル投資対象別集計対象売買データは活用ができるし、コロナ関連株で損した人はこれだけいるという記事データの作成にも、この別テーブルリレーションシップの投資対象別集計対象売買データの作成が有用である。これらのコンテンツは、全て投資対象別集計対象売買データコンテンツであり、当該情報処理システムだからこそ生成できるコンテンツである。一貫性のある情報処理システムだからこそ、簡単に引き出すことが可能なコンテンツになる。
(Specific example 6)
You can also use the trading data to be aggregated by investment target in another table for article data such as competition of stocks and what is the most profitable stock, and to create article data that there are only so many people who lost in corona related stocks. However, it is useful to create aggregated trading data for each investment target of this separate table relationship. All of these contents are trading data contents subject to aggregation by investment target, and are contents that can be generated only by the information processing system. Because it is a consistent information processing system, it becomes content that can be easily extracted.
（売買時点投資対象別集計対象売買データの定義）
購入時、売却時は投資家にとって重要な決断の時である。Ａ銘柄の購入時、ほかの投資家は、実際にどうしているのか、１週間前に買った人はどうなっているのか、１ヶ月前に買った人は？などを知りたくなる。売買時点投資対象別集計対象売買データでこのような情報を配信できる。各投資家の行動を投資対象という切り口で見ると、全く別の切り口となるからである。
(Definition of trading data to be aggregated by investment target at the time of trading)
Buying and selling are important decisions for investors. What are the other investors actually doing when purchasing the A brand, what happened to those who bought it a week ago, and who bought it a month ago? I want to know such things. Such information can be distributed in the trading data to be aggregated by investment target at the time of trading. This is because if we look at the behavior of each investor from the perspective of investment target, it will be a completely different perspective.
（従来方式の課題）
銘柄の売り買いの判断は、自己判断で、どうしても気が重い。掲示板などで意見を聞くと、誰かのアドバイスや他の人の行動が気になるものである。
(Problems of the conventional method)
The decision to buy or sell a brand is a self-judgment, and it is inevitable. When I hear opinions on bulletin boards, I am concerned about someone's advice and other people's actions.
（売買時点投資対象別集計対象売買データの作用）
投資家の行動をチャートでプロットすることによって、買ったり、売ったりしている現状を把握できる。これだけでもいろいろな視点のコンテンツが考えられる。当該売買データを投資タイプ別で構成要素売買データにして集計すると、購入時点前後の各投資タイプの投資行動を明らかにすることができる。
(Effect of trading data to be aggregated by investment target at the time of trading)
By plotting investor behavior on a chart, you can understand the current situation of buying and selling. With this alone, content from various perspectives can be considered. By aggregating the trading data into component trading data by investment type, it is possible to clarify the investment behavior of each investment type before and after the time of purchase.
（売買時点投資対象別集計対象売買データの効果）
例えば、デイトレだと、９００円から９５０円の間で、相当の売買を行っている、長く保有している人は少ない、だけど中長期保有者は、こんなに安い株価で買っていて、すでにこんなに利益が出ているのだ、など、いろいろな気付きを与えてくれる。投資対象別集計対象売買データにすると、切り口が大きく変わるので、投資家別集計対象売買データでは当たり前であったことも、新鮮な情報に変わることも投資対象別集計対象売買データの特別な効果の一つである。
(Effect of trading data to be aggregated by investment target at the time of trading)
For example, in the case of day trading, there is a considerable amount of buying and selling between 900 yen and 950 yen, few people have long-term holdings, but medium- to long-term holders are buying at such a low stock price and are already so profitable. It gives us various notices, such as the fact that it is out. Since the perspective of the aggregated trading data by investment target changes significantly, it is commonplace in the aggregated trading data by investor, and it can be changed to fresh information. It is one.
（売買時点投資対象別集計対象売買データの具体例）
中国株の投資家は、どういう行動をしているのか、米国株はどうかなど、とにかく銘柄視点でいろいろな角度から投資家の投資行動が見えてくる。
(Specific examples of trading data to be aggregated by investment target at the time of trading)
Investors in Chinese stocks can see their investment behavior from various angles, such as what they are doing and what they are doing in US stocks.
（イベント管理投資対象別集計対象売買データの定義）
上述の時系列投資対象別集計対象売買データは、時系列データと売買データを投資対象を軸にして結ぶものだが、イベント管理投資対象別集計対象売買データは、時系列ではなく、ある特定または不特定の日に不定期で発生したりするイベント型の投資対象に関わる情報を売買データと連係したものである。
(Definition of trading data to be aggregated by event management investment target)
The above-mentioned time-series investment target aggregation target trading data connects time-series data and trading data with the investment target as the axis, but event management investment target aggregation target trading data is not time-series, but is specific or unspecified. Information related to event-type investment targets that occur irregularly on a specific day is linked to trading data.
（従来方式の課題）
投資家別のイベント管理も大切だが、投資対象を軸にすると、Ａ銘柄のチャートにイベントの発生時期および発生内容が表示され、そのときにほかの投資家はどう行動したのか、購入した人たちはどうしたのか、という視点で表示することが可能となる。
(Problems of the conventional method)
Event management by investor is also important, but if you focus on the investment target, the time and content of the event will be displayed on the chart of issue A, and the purchasers will see how other investors behaved at that time. It is possible to display from the viewpoint of what happened.
（イベント管理投資対象別集計対象売買データの作用）
投資対象別集計対象売買データを元にして作る。投資対象のイベントの発生時期とイベントの内容を紐付けて、投資家の行動がどう変化していったのかを把握することが可能となる。
(Action of trading data subject to aggregation by event management investment target)
Created based on trading data to be aggregated by investment target. By linking the time of the event to be invested with the content of the event, it is possible to understand how the behavior of investors has changed.
（イベント管理投資対象別集計対象売買データの効果）
株主優待の権利が付く前後にはどう動いているのか、株式分割の発表があった後どうしたのか、分割があった後はどうなったかなど、今までベールに包まれていた実態が分かるようになるという特別な効果が期待できる。
(Effect of trading data subject to aggregation by event management investment target)
You can see how it works before and after the right to shareholder benefits, what happened after the announcement of the stock split, what happened after the stock split, etc. You can expect a special effect of becoming.
（イベント管理投資対象別集計対象売買データの具体例）
配当の増配、分割の発表、新聞のニュース、から当該投資対象のツイッターでの取扱件数の急増などイベントは多数存在する。イベント時のほかの投資家の行動を見れるようになる効果は非常に大きいコンテンツと言える。
(Specific examples of trading data subject to aggregation by event management investment target)
There are many events such as dividend increase, announcement of split, newspaper news, and rapid increase in the number of cases handled on Twitter of the investment target. It can be said that the effect of being able to see the behavior of other investors at the time of the event is extremely large.
（業績動向投資対象別集計対象売買データの定義）
株の投資対象の成果を上げていくのに不可欠なのが、企業業績の動向をきちんとアップデートしていき、変化を捉えていくことである。売買データと企業業績とを、投資対象を軸にして連動させることで、銘柄の業績の変化時にほかの投資家がどう行動したのかをいち早く捉えることができる。
(Definition of trading data subject to aggregation by investment target)
Indispensable for achieving the results of stock investment targets is to properly update the trends in corporate performance and capture changes. By linking trading data and corporate performance centered on the investment target, it is possible to quickly grasp how other investors behaved when the performance of a stock changed.
（業績動向投資対象別集計対象売買データの課題）
従来の方式では、業績動向は入手できるが、実際にほかの人たちはどう動いているのか、ベールに包まれている。上方修正したときに、発表してから数時間でこれだけ数多くの人たちが買いに行ったが、それらの購入した人たちは、その後どうしたのか、などの情報が手に入るようになる。
(Issues of trading data subject to aggregation by investment target)
With the traditional method, performance trends can be obtained, but how other people are actually moving is veiled. When the upward revision was made, so many people went to buy it within a few hours after the announcement, but those who bought it will be able to get information such as what happened after that.
（業績動向投資対象別集計対象売買データの作用）
銘柄には必ず業績動向の情報がある。銘柄に紐付いている情報であって、売買データと結んでも、投資対象を軸にして、連携する必要がある。そうすると、投資家の行動が紐付いてきて、業績の発表による投資家の行動が分かるようになる。
(Effects of trading data subject to aggregation by investment target)
There is always information on performance trends in stocks. Even if the information is linked to the issue and is linked to trading data, it is necessary to link it with the investment target as the axis. Then, the investor's behavior will be linked, and the investor's behavior will be understood by the announcement of the business results.
（業績動向投資対象別集計対象売買データの効果）
上方修正発表された直後に購入した人たちは、今、含み損を抱えているのか、含み益を抱えているのか、売買した人たちはどのぐらいいるのか、などの表示も可能である。
(Effects of trading data subject to aggregation by investment target)
It is also possible to display whether those who purchased immediately after the upward revision was announced have an unrealized loss, whether they have an unrealized gain, and how many people have bought or sold.
（投資対象商品別集計対象売買データの定義）
投資対象品には、株のほか、仮想通貨や、ＦＸ、投資信託、ＥＴＦ、リートなどがあげられる。これら投資対象商品は、それぞれの口座で管理しており、横断的な比較がとても難しい商品である。Ａさんの取引結果であれば、まだしも、投資家全体では２０２０年はどの投資商品がよかったのか、どの投資商品の平均値が高かったのか、などは全く分からない。分かるのは、チャートで、２０２０年はこの投資商品が上昇したなどくらいである。実際の売買がどうであったのか、参加者はどれくらいいて、どうであったのかなどの情報は皆無と言ってよい。
(Definition of trading data to be aggregated by investment target product)
In addition to stocks, investment target products include virtual currencies, FX, investment trusts, ETFs, REITs, and the like. These investment target products are managed in their respective accounts, and it is very difficult to make a cross-sectional comparison. From the results of Mr. A's transactions, it is still unknown to all investors which investment products were good in 2020 and which investment products had the highest average value. What you can see is the chart, such as the rise in this investment product in 2020. It can be said that there is no information such as how the actual sale was, how many participants were, and how it was.
（従来方式の課題）
証券会社がそのようなデータは持っているはずであるが、今までは世の中に使われず眠っていた情報の一つである。しかし、投資家や投資家でない人たちも、実際の売買をしてきた人たちの売買を確認できることは、社会的に見ても非常に意義のあることと言える。マスメディアも、今まではこういうデータを取り上げることができなかったのは、当該情報処理システムのような存在がなかったからにほかならない。当該情報処理システムでは、そのような情報も提供が可能となるシステムである。
(Problems of the conventional method)
Securities companies should have such data, but it is one of the information that has not been used in the world until now. However, it is very significant from a social point of view that investors and non-investors can confirm the buying and selling of those who have actually bought and sold. Until now, the mass media could not take up such data because there was no such information processing system. The information processing system is a system capable of providing such information.
（投資対象商品別集計対象売買データの作用）
では実際に、どういう手順で、そのような情報を引き出せばよいのか。購入データには、銘柄コードがある。この銘柄コードは、商品に紐付いている情報である。ＸＸＸＸという銘柄コードはＳ社株の銘柄コードですが、Ｓ社株は株という投資商品の部類です。一方、仮想通貨はティッカーシンボルで、ＢＴＣはビットコイン、投資信託であれば、銘柄コードや投信協会コードなどとなる。これらが、投資商品と全て紐付いており、だからこそ、
株という投資商品の投資対象別集計対象売買データと、仮想通貨という投資商品投資対象別集計対象売買データとでそれぞれ集計すれば、当該情報システムであれば、簡単に比較ができるようになる。投資対象別集計対象売買データの一形態である。
(Action of aggregated trading data by investment target product)
Then, what kind of procedure should actually be used to extract such information? The purchase data has a brand code. This brand code is information associated with the product. The stock code XXX is the stock code of company S, but the stock of company S is a category of investment products called stocks. On the other hand, the virtual currency is a ticker symbol, BTC is Bitcoin, and if it is an investment trust, it is a brand code or an investment trust association code. These are all tied to investment products, which is why
If the trading data of investment products such as stocks to be aggregated by investment target and the trading data of investment products such as virtual currency to be aggregated by investment target are aggregated, the information system can be easily compared. It is a form of trading data to be aggregated by investment target.
（投資対象商品別集計対象売買データの効果）
投資商品は、細かく見ていくときりがない。大きく概観を見ると、今は投資信託がいいな、とか、今は株がいいから少しやってみようとか、視野が広がる。もちろん、国債などの金融商品との比較も可能である。ただ、変動商品の方がやはりその効果は大きいと言える。投資信託も、ただ保有を続けているわけではなく、売り買いがある。それらの実態が把握できると、とても効果が高いと言える。どちらかというと、こういった情報はマスメディア向けの情報といえ、最近若い女性が投資信託を購入してきたけど、実際の成果はどうかなど、様々な切り口の記事が生成できる。こういうコンテンツは、当該情報処理システムで、投資対象商品別集計対象売買データからでないと生成できないコンテンツであるが、ほかの方法も含めて、こういうコンテンツを投資対象商品別集計対象売買データコンテンツと定義する。
(Effect of aggregated trading data by investment target product)
There is no time to take a closer look at investment products. If you look at the big picture, you can broaden your horizons, such as investment trusts are good now, or stocks are good now, so let's try a little. Of course, it is also possible to compare with financial products such as government bonds. However, it can be said that variable products are more effective. Investment trusts are not just held, they are bought and sold. It can be said that it is very effective if the actual situation can be grasped. If anything, this kind of information is for the mass media, and young women have recently purchased investment trusts, but it is possible to generate articles from various perspectives, such as what the actual results are. Such content is content that can be generated only from the aggregated trading data by investment target product in the information processing system, but such content is defined as aggregated trading data content by investment target product, including other methods. ..
（投資対象商品別集計対象売買データの具体例）
仮想通貨と株、どちらが成果が高いか、ＦＸの投資の実態はどうか、投資信託を実際に購入した人たちは現在どうかなど、いくらでも切り口が存在し、今まで世の中に出てこなかった投資商品の実態が明らかになる。
(Specific examples of trading data subject to aggregation by investment target product)
There are many ways to deal with investment products that have never appeared in the world, such as which is more successful, virtual currency or stocks, what is the actual state of FX investment, and what are the current people who actually purchased investment trusts. The actual situation becomes clear.
（投資対象グループ別集計対象売買データの定義）
投資対象商品は様々なグループ別に分かれる。株の中でも、中国株や米国株、日本株という国別であったり、投資信託でも毎月分配型や、オープン型であったり、様々なグループ分けが可能となる。日本株の中でも、仕手株グループというくくりの銘柄や優良株グループなどもあろう。これらは、全て投資対象グループ別集計対象売買データと定義する。
(Definition of trading data to be aggregated by investment target group)
The investment target products are divided into various groups. Among the stocks, Chinese stocks, US stocks, and Japanese stocks can be classified by country, and investment trusts can be divided into various groups such as monthly distribution type and open type. Among Japanese stocks, there may be stocks called the maker stock group and excellent stock groups. These are all defined as aggregated trading data by investment target group.
（従来方式の課題）
これらのグループ分けの投資実態も、ブラックボックスとなっている現状がある。仕手株を購入した人たちは、今どうなっているのか、優良株を持ち続けている人たちは今どうなっているのか、世の中には出ていない情報である。これらが世の中に出てくるインパクトは大きい。
(Problems of the conventional method)
The actual investment status of these groups is also a black box. It is information that is not available in the world, such as what is happening to those who bought stocks and what is happening to those who continue to hold excellent stocks. The impact of these coming out to the world is great.
（投資対象グループ別集計対象売買データの作用）
投資対象テーブルを作ることで、解消できる。銘柄コードと、グループを紐付けることで、これらの集計データが当該情報処理システムであれば、算出できるようになる。例えば、集まった全投資家の集計対象売買データを、投資対象グループ＝中国株と投資対象グループ：日本株で抽出することで簡単にできる。銘柄コードと日本株や中国株への対応付けが行われることが重要となるが、これは通常、市場に出回っており、誰でも入手可能な情報である。後は集計し直して、当該情報処理システムで各種データを生成すれば、いろいろな興味深い生成データが出てくる。
(Action of aggregated trading data by investment target group)
It can be solved by creating an investment target table. By associating the brand code with the group, if these aggregated data are the information processing system, it can be calculated. For example, it can be easily done by extracting the aggregated trading data of all the collected investors by the investment target group = Chinese stocks and the investment target group: Japanese stocks. It is important that the stock code is associated with Japanese and Chinese stocks, which is usually on the market and available to everyone. After that, if you re-aggregate and generate various data with the information processing system, various interesting generated data will come out.
（投資対象グループ別集計対象売買データの効果）
米国株投資家は、実際の所どうなのか、指数は上昇しているけど、やっている人たちは今どういう気持ちで過ごしているのか、はやっていない人では全く分からないのが実態である。こういう投資の実態が分かるようになれば、いろいろな人たちが投資商品に興味を持つことができるようになり、他国と比べた投資と貯蓄のアンバランスにも大きく貢献していけるのではないか。投資家にも十分役立つが、投資商品をやったことのない人までも関心を寄せるような記事が沢山生成できるマスメディア向きのコンテンツをこの投資対象グループ別集計対象売買データから導出できる。こういうコンテンツは、当該情報処理システムで投資対象グループ別集計対象売買データからでないと生成できないコンテンツであるが、ほかの方法も含めて、こういうコンテンツを投資対象グループ別集計対象売買データコンテンツと定義する。
(Effect of aggregated trading data by investment target group)
For US equity investors, the index is rising, but the reality is that those who are doing it have no idea what they are feeling now. If we can understand the actual situation of such investment, various people will be able to be interested in investment products, and it may be possible to greatly contribute to the imbalance between investment and savings compared to other countries. .. Although it is useful enough for investors, it is possible to derive content suitable for mass media that can generate a lot of articles that are of interest to even those who have never done investment products from this aggregated trading data by investment target group. Such contents can be generated only from the aggregated trading data by investment target group in the information processing system, but such contents including other methods are defined as the aggregated trading data contents by investment target group.
（投資対象グループ別集計対象売買データの具体例）
仕手株の投資実態はどうか、優良株の保有者含み益ランキングはどうか、米国株グループの代表格ＦＡＮＧへの投資家の実際はどうかなど、様々な切り口の記事が生成できる。
(Specific examples of trading data to be aggregated by investment target group)
You can generate articles from various perspectives, such as what is the actual investment situation of the stocks, what is the unrealized gain ranking of the holders of excellent stocks, and what is the actual investor in the representative FANG of the US stock group.
（コンテンツ名称について）
投資対象別集計対象売買データで生成されたコンテンツは、投資対象別集計対象売買データ生成コンテンツと命名する。期間別集計対象売買データで生成されたコンテンツは、期間別集計対象売買データコンテンツと命名する。投資家別集計対象売買データは、投資家別集計対象売買データコンテンツと命名する。以下同様に、集計対象売買データの各名称の下（ランキング名称なども同様、すべて）にコンテンツを付与すれば、生成されたコンテンツを表す名称と定義する。これらの具体例を挙げているコンテンツは生成方法が違っても、同義である。
(About the content name)
The content generated by the aggregated trading data by investment target is named as the aggregated trading data generation content by investment target. The content generated by the trading data subject to aggregation by period is named as the trading data content subject to aggregation by period. The trading data to be aggregated by investor is named as the trading data content to be aggregated by investor. Similarly, if content is added under each name of the trading data to be aggregated (as well as ranking names, etc.), it is defined as a name representing the generated content. The contents that give these specific examples are synonymous even if the generation method is different.
（購入日別投資対象別集計対象売買データの定義）
投資対象別集計対象売買データの一種で、抽出条件：購入日＝例えば２０２０年９月１日、銘柄コード＝９９８４（ソフトバンク株）とすれば、ソフトバンク株を２０２０年９月１日に購入した売買データが集まる。これを購入日別投資対象別集計対象売買データと定義する。
(Definition of trading data to be aggregated by investment target by purchase date)
It is a kind of trading data to be aggregated by investment target. If the extraction condition: purchase date = for example, September 1, 2020, and the stock code = 9984 (SoftBank stock), the trading of SoftBank stock purchased on September 1, 2020. Data is collected. This is defined as the trading data to be aggregated by investment target by purchase date.
（従来技術の課題）
ソフトバンク株を購入している人たちが、どういう行動を取ってきたのか、が現状だと、ほとんどわからない。売買代金や出来高、信用取引の残高、等で概算を知ることしかできなし現状がある。
(Problems of conventional technology)
At present, it is almost unknown what kind of actions the people who purchase SoftBank shares have taken. The current situation is that you can only get an estimate from the trading value, trading volume, margin trading balance, etc.
（購入日別投資対象別集計対象売買データの作用）
当該情報処理システムにより、上記のような抽出条件で、売買データを作成し、総合損益レベル売買データの作成と、当該売買データから当該情報処理システムで算出することで、例えば、２０２０年１２月１日にこの実行を当該情報処理システムに対して行えば、２０２０年９月１日にソフトバンク株を購入した人たちの行動が手に取るように評価指標に現れてくる。まだ保有を続けて、含み益を抱えている人もいれば、何度も売り買いをして、失敗してきた投資家もいれば、成功してきた人もいるという中身がわかってくる。
(Action of trading data subject to aggregation by investment target by purchase date)
By creating trading data with the information processing system under the above extraction conditions, creating total profit / loss level trading data, and calculating from the trading data with the information system, for example, December 1, 2020. If this execution is performed on the information system on a daily basis, the actions of those who purchased Softbank shares on September 1, 2020 will appear in the evaluation index so that they can be picked up. It becomes clear that some investors still hold and have unrealized gains, some investors have failed by buying and selling many times, and some have succeeded.
（購入日別投資対象別集計対象売買データの効果）
一つの技術革新であり、保有状況評価のところで保有株に対する他の投資家の動向をお伝えしたりすることもできれば、上手な人たちとの比較もできれば、ランキング表示なども可能だ。この効果は様々な効果をもたらす。記事ネタとして、様々な切り口の記事を生成することができる。
。（購入日別投資対象別集計対象売買データの具体例）
例えば、コロナショックがあって３ヶ月たった今、投資家はどう行動した？デイトレ編などの記事に必要なデータを当該情報処理システムで生成できる。
(Effect of trading data subject to aggregation by investment target by purchase date)
It is a technological innovation, and it is possible to tell the trends of other investors regarding the holding status in the holding status evaluation, compare it with good people, and display the ranking. This effect brings various effects. Articles from various perspectives can be generated as article material.
.. (Specific examples of trading data subject to aggregation by investment target by purchase date)
For example, three months after the corona shock, how did investors behave? The information processing system can generate the data required for articles such as day trading.
（購入期間別投資対象別集計対象売買データの定義）
投資対象別集計対象売買データの一種で、抽出条件：購入日＞例えば２０２０年９月１日、かつ、購入日＜例えば２０２０年１２月１日、銘柄コード＝９９８４（ソフトバンク株）とすれば、ソフトバンク株を２０２０年９月１日から２０２０年１２月１日の間に購入した売買データが集まる。これを購入期間別投資対象別集計対象売買データと定義する。
(Definition of trading data to be aggregated by investment target by purchase period)
It is a type of trading data to be aggregated by investment target, and if extraction conditions: purchase date> for example, September 1, 2020, and purchase date <for example, December 1, 2020, issue code = 9984 (SoftBank shares), The trading data of SoftBank shares purchased between September 1, 2020 and December 1, 2020 will be collected. This is defined as aggregated trading data by investment target by purchase period.
（従来技術の課題）
前述の購入日別よりも範囲が広がり、購入期間を例えば、１ヶ月や１年にすることで、その期間に購入した銘柄のその後の投資行動が明らかになる。いわゆる期間別集計対象売買データは、当該期間の損益を明らかにするものだが、購入期間別は、当該期間に購入した投資家の投資行動を明らかにする目的で、購入後、どういう行動を取っているかを把握できる。
(Problems of conventional technology)
The range is wider than the above-mentioned purchase date, and by setting the purchase period to, for example, one month or one year, the subsequent investment behavior of the stocks purchased during that period becomes clear. The so-called aggregated trading data by period clarifies the profit and loss of the period, but by purchase period, what kind of action is taken after the purchase for the purpose of clarifying the investment behavior of the investors who purchased during the period. Can be grasped.
（購入期間別投資対象別集計対象売買データの作用）
上述のような抽出条件で、投資対象別集計対象売買データを作成し、その後、損益レベル売買データを作成、各種評価指標を当該情報処理システムにより算出することで、購入期間別の投資対象のその後の行動が明らかになる。
(Action of trading data subject to aggregation by investment target by purchase period)
Under the extraction conditions as described above, the investment target trading data for each investment target is created, then the profit / loss level trading data is created, and various evaluation indexes are calculated by the information processing system. Behavior becomes clear.
（購入期間別投資対象別集計対象売買データの効果）
当銘柄の売買傾向の変化を３ヶ月ごとにチェックするなどで取ることができたり、投資対象を今までにない視点で捉えることが可能。３ヶ月後に保有を続けている人の割合であったり、保有期間による投資成果の違いであったり、様々な視点で捉えることができる。
(Effect of trading data subject to aggregation by investment target by purchase period)
It is possible to check changes in the trading tendency of this stock every three months, and to grasp the investment target from an unprecedented perspective. It can be understood from various perspectives, such as the percentage of people who continue to hold the investment after 3 months, and the difference in investment results depending on the holding period.
（購入期間別投資対象別集計対象売買データの具体例）
例えば、コロナショック前と後では投資家行動はどう変化した？等の記事に必要なデータを当該情報処理システムで生成できる。
（投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データの定義）
投資対象別集計対象売買データは、投資対象を基準にして、抽出、分類、集計する売買データであるが、この投資対象別集計対象売買データにはそれを構成する構成要素がある。当該投資対象の銘柄や商品名、購入日や購入価格、売却日や売却価格等の取引データを始め、企業情報や企業業績、などの銘柄情報、株価やテクニカル指標値などの市場データ、配当金や分割などの権利データ、など投資対象の投資損益に影響のある全てのデータを構成要素と定義し、それらの構成要素で抽出、分類、集計（どれか一つでもいいし、複数でもいい）し直した売買データを投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データと定義する。
(Specific examples of trading data subject to aggregation by investment target by purchase period)
For example, how did investor behavior change before and after the corona shock? The information processing system can generate the data required for articles such as.
(Definition of trading data by component of trading data to be aggregated by investment target)
The aggregated trading data by investment target is trading data that is extracted, classified, and aggregated based on the investment target, and the aggregated trading data by investment target has components constituting it. Including transaction data such as the stock and product name of the investment target, purchase date and purchase price, sale date and sale price, stock information such as company information and corporate performance, market data such as stock price and technical index value, dividend All data that affect the investment profit / loss of the investment target, such as rights data such as splitting and splitting, is defined as a component, and extraction, classification, and aggregation (one or more) are defined by those components. The reworked trading data is defined as trading data by component of the trading data to be aggregated by investment target.
（従来技術の課題）
売買データを投資対象ごとに抽出、分類、集計することで投資対象別集計対象売買データは作成できるが、例えば、購入時期が９／１０で、「投資対象：株を購入した」という条件で売買データを抽出すれば、９／１０に株に投資した売買データが作成できる。そうすると、９／１０の株による成果が一目瞭然となり、売買した人が何人いて、どういう売買を行ってきたのかが明確になる。これだけでも、世の中には出てきていない情報である。
(Problems of conventional technology)
You can create trading data for each investment target by extracting, classifying, and aggregating trading data for each investment target. For example, you can buy and sell on the condition that the purchase time is 9/10 and "investment target: stocks are purchased". By extracting the data, it is possible to create trading data invested in stocks on 9/10. Then, the result of the 9/10 stock will be clear at a glance, and it will be clear how many people have bought and sold and what kind of buying and selling has been done. This alone is information that has not appeared in the world.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データの作用）
これを一歩進めて、銘柄別に分類すると、どの銘柄が勝っているのかどうか、成功している銘柄はどの銘柄なのか、などの情報の作成が可能となる。売買データを各種条件で抽出した上で、その構成要素である銘柄やほかの構成要素で、抽出、分類、集計することで、この投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データは、当該情報処理システムにより作成される。
(Action of trading data by component of trading data to be aggregated by investment target)
If we take this one step further and classify by issue, it will be possible to create information such as which issue is winning and which issue is successful. By extracting trading data under various conditions and then extracting, classifying, and aggregating the stocks and other components that are its constituent elements, the trading data by component of the trading data to be aggregated by investment target is the relevant. Created by an information processing system.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データの効果）
投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データの、当該情報処理システムによる作成により、様々な評価指標を当該情報処理システムでは算出できるようになる。先の例でいえば、９／１０に株を購入した人たちの銘柄別の内訳が当該情報処理システムで算出され、売買行動、保有行動などが明らかになる。このデータセットから算出された評価指標は、評価や診断、アドバイス、比較、ランキングに使うことができ、例えば、９月に購入した銘柄のその後の動向を半年後に、見直すと、いろいろな傾向のレポートや記事も当該情報処理システムで作成でき、それを時系列で保存していくことも可能である。
(Effect of trading data by component of trading data to be aggregated by investment target)
By creating the trading data by component of the trading data to be aggregated by investment target by the information processing system, various evaluation indexes can be calculated by the information processing system. In the previous example, the breakdown of the people who purchased the stock on 9/10 by brand is calculated by the information processing system, and the trading behavior, holding behavior, etc. are clarified. The metric calculated from this dataset can be used for valuation, diagnosis, advice, comparison and ranking. For example, if you review the subsequent trends of stocks purchased in September six months later, you will see reports of various trends. And articles can also be created with the information processing system, and it is also possible to save them in chronological order.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データの具体例）
（具体例１）
投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによる評価には、図１０３から図１０６に詳しく書かれている。これも一形態であり、投資家に数多くの発見と知見を当該情報処理システムによって与えることが可能となる発明である。
(Specific examples of trading data by component of trading data to be aggregated by investment target)
(Specific example 1)
The evaluation based on the trading data by component of the trading data to be aggregated by investment target is described in detail in FIGS. 103 to 106. This is also a form, and is an invention that enables investors to be given a large number of discoveries and knowledge by the information processing system.
（具体例２）
（投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによる比較）
投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによる比較の例を挙げると、９／１０に購入した銘柄の上昇率の平均と、投資家Ａさんが９／１０に購入した銘柄の上昇率で比較することなどが挙げられる。～（投資対象）を～（構成要素）別に（当該条件で算出された）評価指標で比較する場合は、一例である。Ａ銘柄を投資家別に総合損益率で比較することや、株を銘柄別に売買損益率や勝率で比較することなどは、一つの具体例である。
(Specific example 2)
(Comparison of trading data by investment target and trading data by component)
To give an example of comparison using trading data by component of aggregated trading data by investment target, the average rate of increase of stocks purchased on 9/10 and the rate of increase of stocks purchased by Investor A on 9/10. For example, you can compare with. This is an example when comparing (investment target) by evaluation index (calculated under the relevant conditions) for each (component). Comparing stocks A by investor's total profit / loss ratio and stocks by stock's trading profit / loss ratio or winning percentage are specific examples.
（具体例３）
（投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによるランキング）
投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによるランキングの例を挙げると、９／１０に購入した銘柄の上昇率ランキング、９／１０に購入した銘柄の売買損益率ランキング等が挙げられる。～（投資対象）の～（構成要素）の（当該条件で算出された）評価指標のランキング、Ａ銘柄を投資家別に勝率でランキングすることや、株を銘柄別に含み損益率や勝ち利益率でランキングすることなどは、一つの具体例である。
(Specific example 3)
(Ranking based on trading data by component of trading data to be aggregated by investment target)
Examples of rankings based on trading data by component of trading data to be aggregated by investment target include the ranking of the rate of increase of stocks purchased on 9/10 and the ranking of the trading profit / loss rate of stocks purchased on 9/10. ~ (Investment target) ~ (Component) ranking of evaluation indicators (calculated under the relevant conditions), ranking A stocks by winning percentage by investor, including stocks by stock, by profit / loss ratio or winning profit margin Ranking is one concrete example.
（具体例４）
（投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによる診断）
投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによる診断の例を挙げると、９／１０に購入した銘柄の上昇率ランキングで診断するとか、９／１０に購入した銘柄の売買損益率で診断するとかが挙げられる。～（投資対象）の～（構成要素）の（当該条件で算出された）評価指標での診断、Ａ銘柄を投資家別に勝率で診断することや、株を銘柄別に含み損益率や勝ち利益率で診断することなどは、一つの具体例である。
(Specific example 4)
(Diagnosis based on trading data by component of trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of diagnosis based on trading data by component of trading data to be aggregated by investment target, diagnosis is made by the increase rate ranking of stocks purchased on 9/10, or by the trading profit / loss ratio of stocks purchased on 9/10. Then there is something like that. ~ (Investment target) ~ (Component) Diagnosis by evaluation index (calculated under the relevant conditions), A stock is diagnosed by the winning percentage by investor, and stocks are included by the stock, and the profit and loss ratio and the winning profit margin Diagnosis with is one specific example.
（具体例５）
（投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによるアドバイス）
投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによるアドバイスの例を挙げると、９／１０に購入した銘柄の上昇率ランキングでアドバイスするとか、９／１０に購入した銘柄の売買損益率でアドバイスするとかが挙げられる。～（投資対象）の～（構成要素）の（当該条件で算出された）評価指標を使ったアドバイス、Ａ銘柄の勝率を投資家別に示して、増加させることをアドバイスすることや、銘柄別の含み損益率や勝ち利益率を示し、保有銘柄のアドバイスすることなどは、一つの具体例である。
(Specific example 5)
(Advice based on trading data by component of trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of advice based on trading data by component of trading data to be aggregated by investment target, advice is given based on the ranking of the rate of increase of stocks purchased on 9/10, or advice based on the trading profit / loss ratio of stocks purchased on 9/10. Then there is something like that. Advice using the evaluation index (calculated under the relevant conditions) of ~ (investment target) ~ (components), showing the winning percentage of stock A by investor and giving advice to increase it, and by stock Showing the unrealized profit / loss ratio and the winning profit ratio, and giving advice on the stocks held is one specific example.
（具体例６）
（投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによる評価指標の表示）
投資対象別集計対象売買データの構成要素別売買データによる評価指標の表示の例を挙げると、９／１０に購入した銘柄の売買損益率という評価指標を表示するとか、９／１０に購入した銘柄の勝率という評価指標を表示するなどが挙げられる。～（投資対象）の～（構成要素）の（当該条件で算出された）評価指標の表示、Ａ銘柄の勝率を投資家別に示したり、銘柄別の含み損益率や勝ち利益率を示したりすることなどは、一つの具体例である。
(Specific example 6)
(Display of evaluation index based on trading data by component of trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of displaying the evaluation index based on the trading data by component of the trading data to be aggregated by investment target, the evaluation index of the trading profit / loss ratio of the stock purchased on 9/10 is displayed, or the stock purchased on 9/10. For example, it displays an evaluation index called the winning percentage of. -Displays the evaluation index (calculated under the relevant conditions) of- (investment target)-(components), shows the winning percentage of issue A by investor, and shows the unrealized profit / loss ratio and winning profit margin of each issue. That is one concrete example.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データの定義）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データとは、投資対象別集計対象売買データ、例えば、上記の例でいうと９／１０にＡ銘柄を購入したで抽出した売買データ（集計対象売買データ）を投資家という構成要素で分類、集計、抽出（どれか一つ、または、複数を含む）した売買データを投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データと定義する。
(Definition of trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
The trading data by component with the investor as the component of the trading data to be aggregated by investment target is extracted from the trading data to be aggregated by investment target, for example, the purchase of issue A on 9/10 in the above example. The trading data (including trading data to be aggregated) classified, aggregated, and extracted (including one or more) is classified by the component called investor, and the trading data to be aggregated by investment target is the component of the investor. It is defined as trading data by component.
（従来技術の課題）
投資対象を投資家がどう売買してきたのかは、ベールに包まれてきた。株という投資対象を投資家は、どれだけ損益が上がっているのか、どれだけ含み益を抱えているのか、は全くわからないし、ニュースにもならない。この問題を解消できるのが、この投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データの作成である。
(Problems of conventional technology)
How investors have bought and sold investment targets has been veiled. Investors who invest in stocks have no idea how much profit or loss they have or how much unrealized profit they have, and it is not news. It is possible to solve this problem by creating trading data by component with the investor of the trading data to be aggregated by investment target as a component.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データの作用）
抽出条件を投資対象にして、その構成要素である投資家で抽出、分類、集計することで、投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データが作成される。
(Action of trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
By setting the extraction conditions as investment targets and extracting, classifying, and aggregating them by the investors who are the components, the trading data for each component is created with the investors of the trading data to be aggregated for each investment target as the components.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データの効果）
当該情報処理システムにより、この売買データセットが作成されると、投資対象ごとの投資家の行動が明確になり、どうやって利益を上げているか、そのくらいの損を抱えているのか、含み損益や売買損益の実態が見えてくるという特別な効果が期待できる。投資家行動だけでなく、投資をしていない人たちにも多大な影響を与えるような記事も次々と当該情報処理システムにより生成することが可能である。
(Effect of trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
When this trading data set is created by the information processing system, the behavior of investors for each investment target is clarified, how they are making profits, whether they have such a loss, unrealized gains and losses and trading. A special effect can be expected in which the actual state of profit and loss can be seen. It is possible for the information processing system to generate articles that have a great impact not only on investor behavior but also on those who are not investing.
（投資対象別集計対象売買データの損益レベル売買データの作成の意義）
投資対象別集計対象売買データの作成の後に、構成要素別があり、損益レベル売買データの作成ステップがある（省略可のステップもあるし、順不同）投資対象別集計対象売買データと損益レベル売買データの関係について触れておく。Ａ銘柄の投資損益を総合損益レベルに見るのか、売買損益レベルで見るのか、含み損益レベルで見るのか、どのレベルで見るかを定義するのが、損益レベル売買データの作成であり投資対象Ａ銘柄全体の投資成果を測るときに、総合損益レベルで測るのであれば、評価額の推移などが適切になる。評価額推移などは、その典型例と言える。その次のレベルが、第二レベルの売買損益レベル売買データおよび含み損益レベル売買データ。売買済みデータと未反対売買データをわけて、投資対象Ａ銘柄の売買データを作成し、等外売買データを元にして、評価指標を算出する。勝率や勝ち利益率など徐々に、有効で使い勝手のいい評価指標が算出できる。
(Significance of creating profit / loss level trading data of trading data subject to aggregation by investment target)
After creating the aggregated trading data by investment target, there are components, and there is a step to create profit / loss level trading data (there are optional steps and in no particular order). I would like to touch on the relationship between. It is the creation of profit / loss level trading data that defines whether the investment profit / loss of stock A is viewed at the total profit / loss level, the trading profit / loss level, the unrealized profit / loss level, or the investment target A stock. When measuring the overall investment results, if it is measured at the total profit / loss level, the transition of the valuation amount will be appropriate. Changes in valuation amount can be said to be a typical example. The next level is the second level trading profit / loss level trading data and unrealized profit / loss level trading data. The trading data of the investment target A issue is created by separating the trading data and the unreversed trading data, and the evaluation index is calculated based on the non-equal trading data. It is possible to gradually calculate effective and easy-to-use evaluation indexes such as winning rate and winning profit rate.
（既存技術の課題）
実施形態１では、「投資商品の売買データを取得し、取得した売買データから基本数値（基礎データ）を取得し、取得した基本数値から売買損益および含み損益に関する評価指標を算出し、算出した評価指標から総合損益に関する評価指標を取得し、取得した評価指標を示す情報を生成」とある。既存技術の課題は、投資家Ａを想定しており、投資対象からの観点で見ることは想定していないというか、そうゆう見方さえ発想が出てこない。なぜなら、実施形態１でそれを算出することは不可能で、データベース連携ではじめて、可能となるからである。実施形態１は計算式に基づいているため、色んな要求に応えることが難しく、例えば、Ａ銘柄の２０２０年の勝率は？とか、Ａ銘柄の投資成果が一番高かった投資家は？とかの発想はなく、Ａ投資家の売買データを評価するという視野の狭さが大きな課題であった。更に、実施形態１は、取引データ（狭義の売買データ）から算出される評価指標のため、獲得できる評価指標も広がりが少なく、決まったことしか、評価指標が算出できないという課題がある。
(Issues of existing technology)
In the first embodiment, “the trading data of the investment product is acquired, the basic numerical value (basic data) is acquired from the acquired trading data, and the evaluation index regarding the trading profit / loss and the unrealized profit / loss is calculated from the acquired basic numerical value, and the calculated evaluation is performed. An evaluation index related to total profit and loss is acquired from the index, and information indicating the acquired evaluation index is generated. " The issue of the existing technology is supposed to be Investor A, and it is not supposed to be seen from the viewpoint of the investment target, or even such a view does not come up. This is because it is impossible to calculate it in the first embodiment, and it is possible only by linking with a database. Since the first embodiment is based on a calculation formula, it is difficult to meet various demands. For example, what is the winning percentage of the A brand in 2020? Or, who was the investor with the highest investment performance of stock A? There was no such idea, and the narrow view of evaluating the trading data of Investor A was a major issue. Further, since the first embodiment is an evaluation index calculated from transaction data (trading data in a narrow sense), there is a problem that the evaluation index that can be acquired is not widespread and the evaluation index can be calculated only when it is decided.
（投資対象別集計対象売買データの損益レベル売買データの作成の作用）
実施形態４では、これらの課題を克服するために、一番重要であったのが、データベース連携による、各部門の役割を分けて、徐々に対象を目的に合わせて絞り込み、対象売買データセットを作成し、当該売買データを元にして、各種評価指標を当該情報処理システムで算出することで、色んな対象を、色んな角度から、評価などをしていける用に技術を改良した画期的な情報処理システムである。データベースの連携を眼目としており、各種条件の設定を第二ステップから第四ステップで行うことにより、作業すべき売買データを目的に合わせて、形を変えることができる。上述の例で言えば、対象を投資家ではなく、投資対象にしたり、構成要素を年度にすることで、簡単に売買データは目的に合ったように、形を変え、この目的に応じて変化した売買データに対して、評価指標を算出する工程を踏むから、目的に合った評価指標が簡単に当該情報システムで導出できるのである。更に、第二の課題に対しても、取引データのみならず、市場データやテクニカルデータ、など投資損益に関わるあらゆる情報を取り込むことができる結果、当該情報処理システムにより算出できる評価指標の幅はぐんと広がり、色んな角度から投資対象を見ていくことが可能になった。これも、データベース連携の賜であり、この一貫した協働システムであることが、前述の課題を克服している。
(Profit and loss level of trading data subject to aggregation by investment target Creation of trading data)
In the fourth embodiment, in order to overcome these problems, the most important thing was to divide the roles of each department by linking the database, gradually narrow down the target according to the purpose, and narrow down the target trading data set. Revolutionary information with improved technology for evaluating various targets from various angles by creating and calculating various evaluation indexes with the information processing system based on the trading data. It is a processing system. By linking the databases and setting various conditions in the second to fourth steps, it is possible to change the shape of the trading data to be worked on according to the purpose. In the above example, by targeting the investment target instead of the investor, or by setting the component to the fiscal year, the trading data can be easily transformed to suit the purpose and changed according to this purpose. Since the process of calculating the evaluation index is taken for the trading data, the evaluation index suitable for the purpose can be easily derived by the information system. Furthermore, for the second issue, as a result of being able to capture not only transaction data but also market data, technical data, and all other information related to investment profits and losses, the range of evaluation indicators that can be calculated by the information processing system is wide. It has expanded and it has become possible to see investment targets from various angles. This is also the result of database linkage, and this consistent collaboration system overcomes the above-mentioned problems.
（投資対象別集計対象売買データの損益レベル売買データの作成の効果）
以上のように、実施形態４は投資対象という対象を目的に合わせて、色んな形で色んな対象（例えば、仕手株グループと優良株などの比較）を取り扱うことができるようになり、更に、その対象を、取引データのみならず、投資対象の投資による損益を向上させるために必要な情報（例えば、企業業績情報やテクニカル情報と売買データの紐付き）を取り込むことができるようになり、当該情報処理システムによる評価指標の算出は、幅も広がり、奥も深まったという特別な効果をもたらす、画期的な技術革新である。
(Profit and loss level of trading data subject to aggregation by investment target Effect of creating trading data)
As described above, the fourth embodiment can handle various targets (for example, comparison between a trader stock group and excellent stocks) in various forms according to the purpose of the target of investment, and further, the target. It has become possible to capture not only transaction data but also information necessary for improving the profit and loss of the investment target (for example, corporate performance information and technical information and trading data), and the information processing system concerned. The calculation of the evaluation index by is an epoch-making technological innovation that brings about a special effect that the width is widened and the depth is deepened.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データの具体例）
（具体例１）
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる比較）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の例を挙げると、好成績のＺさんのＡ銘柄の売買と、投資家ＡさんのＡ銘柄の売買を、売買損益率や含み損益率などの評価指標で比較することなどが挙げられる。～（投資対象）を～（投資家）別に（当該条件で算出された）評価指標で比較する場合は、一例である。Ａ銘柄を投資家別に総合損益率で比較すること、株を投資家別に売買損益率や勝率で比較することなどは、一つの具体例である。
(Specific example of trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
(Specific example 1)
(Comparison of trading data by component, with investors as components of the trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of comparison using the trading data by component with the investor as the component of the trading data to be aggregated by investment target, the buying and selling of Mr. Z's A brand and the buying and selling of the investor A's A brand are as follows. Comparisons can be made using evaluation indicators such as trading profit / loss ratios and unrealized profit / loss ratios. This is an example when comparing (investment target) by evaluation index (calculated under the relevant conditions) for each (investor). Comparing stocks A by investor's total profit / loss ratio and stocks by investor's trading profit / loss ratio or winning percentage are specific examples.
（具体例２）
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるランキング）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの例を挙げると、Ａ銘柄の投資家別の売買損益率ランキングとか、Ａ銘柄の投資家別の勝率ランキング等が挙げられる。～（投資対象）の～（投資家ごと）の（当該条件で算出された）評価指標のランキング、Ａ銘柄を投資家別に勝率でランキングすることや、株を投資家別に含み損益率や勝ち利益率でランキングすることなどは、一つの具体例である。
(Specific example 2)
(Ranking based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of ranking by investor of the trading data to be aggregated by investment target, the trading profit / loss ratio ranking by investor of A stock or the winning rate ranking by investor of A stock is given. And so on. ~ (Investment target) ~ (For each investor) Ranking of evaluation indicators (calculated under the relevant conditions), ranking A stocks by win rate by investor, including stocks by investor, profit margin and winning profit Ranking by rate is one concrete example.
（具体例３）
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる評価）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる評価には、図１０６に詳しく書かれている。これも一形態であり、投資家に数多くの発見と知見を当該情報処理システムによって与えることが可能となる発明である。
(Specific example 3)
(Evaluation based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
The evaluation based on the trading data by component with the investor as the component of the trading data to be aggregated by investment target is described in detail in FIG. 106. This is also a form, and is an invention that enables investors to be given a large number of discoveries and knowledge by the information processing system.
（具体例４）
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる評価指標の表示）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる評価指標の表示の例を挙げると、Ａ銘柄の投資家別の売買損益率という評価指標を表示するとか、Ａ銘柄の投資家ごとの勝率という評価指標を表示するとかが挙げられる。～（投資対象）の～（投資家別）の（当該条件で算出された）評価指標の表示、Ａ銘柄の勝率を投資家別に示したり、銘柄別の含み損益率や勝ち利益率を投資家ごとに集計して示したりすることなどは、一つの具体例である。
(Specific example 4)
(Display of evaluation index by trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of the display of the evaluation index based on the investor of the trading data to be aggregated by investment target, the evaluation index of the trading profit / loss ratio of the A issue by the investor is displayed. For example, displaying an evaluation index called the winning rate for each investor of a stock. ~ (Investment target) ~ (By investor) Display of evaluation index (calculated under the relevant conditions), showing the winning percentage of issue A by investor, and showing the unrealized profit margin and winning profit margin by issue It is one concrete example to aggregate and show each.
（具体例５）
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる診断）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の例を挙げると、Ａ銘柄の売買損益率で投資家ランキングを使って診断するとか、Ａ銘柄の投資家別の売買損益率で診断するとかが挙げられる。～（投資対象）の～（投資家ごと）の（当該条件で算出された）評価指標での診断、Ａ銘柄を投資家別に勝率で診断することや、株の成果を投資家別の含み損益率や勝ち利益率を使って診断することなどは、一つの具体例である。
(Specific example 5)
(Diagnosis based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of diagnosis using trading data by component with investors of trading data to be aggregated by investment target as components, it is possible to make a diagnosis using the investor ranking based on the trading profit / loss ratio of stock A, or investors of stock A. For example, it is diagnosed by another trading profit / loss ratio. ~ (Investment target) ~ (for each investor) Diagnosis based on the evaluation index (calculated under the relevant conditions), Diagnosis of stock A by the winning rate for each investor, and unrealized gains / losses for each investor Diagnosis using rate or winning profit rate is one concrete example.
（具体例６）
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるアドバイス）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるアドバイスの例を挙げると、９／１０に購入した銘柄の売買損益率ランキングでＡさんの順位を上げるアドバイスをするとか、９／１０に購入した銘柄の売買損益率でアドバイスするとかが挙げられる。～（投資対象）の～（構成要素）の（当該条件で算出された）評価指標を使ったアドバイス、Ａ銘柄の勝率を投資家別に示して、増加させることをアドバイスすることや、株の投資家別の含み損益率や勝ち利益率を示し、株のアドバイスすることなどは、一つの具体例である。
(Specific example 6)
(Advice based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of advice based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target, we give advice to raise Mr. A's ranking in the trading profit / loss ratio ranking of stocks purchased on 9/10. Or, you can give advice based on the trading profit / loss ratio of the stock purchased on 9/10. -Advice using the evaluation index (calculated under the relevant conditions) of- (Investment target)-(Component), showing the winning percentage of stock A by investor and giving advice to increase it, and investing in stocks Showing the unrealized profit margin and winning profit margin for each house and giving advice on stocks is one specific example.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データの具体例）
（具体例１）
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる比較）
投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の例を挙げると、株の中でＡ銘柄の売買と、Ｂ銘柄の売買を、売買損益率や含み損益率などの評価指標で比較することなどが挙げられる。～（投資対象）を～（投資対象）別に（当該条件で算出された）評価指標で比較する場合、株の中でＡ銘柄をＢ銘柄と総合損益率で比較することや株を銘柄別に売買損益率や勝率で比較することなどは、一つの具体例である。
(Specific example of trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
(Specific example 1)
(Comparison of trading data by component with the investment target as the component of the trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of comparison using trading data by component with the investment target as the component of the trading data to be aggregated by investment target, the trading of A stock and the trading of B stock among stocks can be compared with the trading profit / loss ratio or unrealized profit / loss. Comparisons can be made using evaluation indicators such as rates. When comparing (investment target) by (investment target) with the evaluation index (calculated under the relevant conditions), compare stock A with stock B by total profit / loss ratio, or buy and sell stocks by stock. Comparing profit and loss ratios and winning percentages is one specific example.
（具体例２）
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるランキング）
投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの例を挙げると、株の銘柄別の売買損益率ランキングとか、仕手株の銘柄別の勝率ランキング等が挙げられる。～（投資対象）の～（投資対象ごと）の（当該条件で算出された）評価指標のランキング、個人投資家保有銘柄を銘柄別に含み益率でランキングすることや、デイトレーダー売買銘柄を銘柄別に勝率でランキングすることなどは、一つの具体例である。
(Specific example 2)
(Ranking based on trading data by component with the investment target as the component of the trading data to be aggregated by investment target)
Examples of rankings based on trading data by component, which is based on the investment target of the trading data to be aggregated by investment target, include the trading profit / loss ratio ranking by stock stock and the winning percentage ranking by stock stock. Will be. ~ (Investment target) ~ (For each investment target) Ranking of evaluation indicators (calculated under the relevant conditions), ranking of stocks owned by individual investors by unrealized profit rate, and winning rate of day trader trading stocks by stock Ranking by is one concrete example.
（具体例３）
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる評価）
投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる評価に関しては、図１０３に詳しく書かれている。これも一形態であり、投資家に数多くの発見と知見を当該情報処理システムによって与えることが可能となる発明である。
(Specific example 3)
(Evaluation based on trading data by component with the investment target as the component of the trading data to be aggregated by investment target)
FIG. 103 details the evaluation of the trading data by component, which is the component of the trading data to be aggregated by investment target. This is also a form, and is an invention that enables investors to be given a large number of discoveries and knowledge by the information processing system.
（具体例４）
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる評価指標の表示）
投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる評価指標の表示の例を挙げると、個人投資家保有銘柄の銘柄別の勝ち利益率という評価指標を表示する、短期売買投資家の売買銘柄の銘柄ごとの売買損益率平均という評価指標を表示するなどが挙げられる。～（投資対象）の～（投資対象別）の（当該条件で算出された）評価指標の表示。仮想通貨の勝率を銘柄別に示したり、株の含み損益率や勝ち利益率を銘柄ごとに集計して示したりすることなどは、一つの具体例である。
(Specific example 4)
(Display of evaluation index by trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
To give an example of displaying the evaluation index based on the trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component, the evaluation index of the winning profit rate by stock of the stock owned by the individual investor is displayed. For example, it displays an evaluation index called the average rate of return on trading for each stock of short-term trading investors. ~ (Investment target) ~ (By investment target) Display of evaluation index (calculated under the relevant conditions). Showing the winning percentage of virtual currency by issue, and showing the unrealized profit / loss ratio and winning profit margin of stocks by issue is one specific example.
（具体例５）
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる診断）
投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の例を挙げると、株の売買損益率で銘柄ランキングを使って診断する、Ａ銘柄の投資家別の売買損益率で診断するなどが挙げられる。～（投資対象）の～（投資対象ごと）の（当該条件で算出された）評価指標での診断、株を銘柄ごとの勝率で診断することや、株の成果を銘柄別の含み損益率や勝ち利益率を使って診断することなどは、一つの具体例である。
(Specific example 5)
(Diagnosis based on trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
To give an example of diagnosis using trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component, trading by investor of stock A, which is diagnosed using the stock ranking based on the trading profit / loss ratio of stocks. Diagnosis is based on the profit and loss ratio. ~ (Investment target) ~ (For each investment target) Diagnosis using the evaluation index (calculated under the relevant conditions), diagnosing stocks by the winning percentage of each stock, and unrealized profit / loss ratio of stocks by stock Diagnosis using the winning profit margin is one concrete example.
（具体例６）
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるアドバイス）
投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるアドバイスの例を挙げると、保有銘柄が株の中で売買損益率ランキングでは下の方で、マイナスを計上している人が多いことを当該情報処理システムで表示しながら、アドバイスを提供する、保有銘柄が株の中で勝率が低いことをもって、より高い銘柄の提案を当該情報処理システムで行って、アドバイス提供するなどが挙げられる。～（投資対象）の～（投資対象別）の（当該条件で算出された）評価指標を使ったアドバイス、株の勝率を銘柄別に示して、より勝率を上げていくことを当該情報処理システムでアドバイス提供することや、株の銘柄別の含み損益率や勝ち利益率を示し、当該情報処理システムで保有株のアドバイス提供をすることなどは、一つの具体例である。
(Specific example 6)
(Advice based on trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
To give an example of advice based on trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component, the stocks held are lower in the trading profit / loss ratio ranking among the stocks, and a minus is recorded. Providing advice while displaying that there are many people in the information processing system. Proposing higher stocks with the information processing system because the winning rate of the stocks held is low among the stocks, and providing advice. And so on. With the information processing system, advice using the evaluation index (calculated under the relevant conditions) of ~ (investment target) ~ (by investment target), showing the winning percentage of stocks by brand, and further increasing the winning percentage Providing advice, showing the unrealized profit / loss ratio and winning profit margin for each stock, and providing advice on the stocks held by the information processing system are specific examples.
（テクニカル指標別集計対象売買データの定義）
集計対象であるテクニカル指標は、ＲＳＩやとめ足、ほし足、棒足、いかり足、ローソク足などの足の形や、移動平均線（移動平均）を使ったテクニカル指標、一目均衡表を使ったテクニカル指標、ＭＡＣＤ（Moving Average Convergence Divergence）、ＤＭＩ（Directional Movement Index）、ＲＣＩ（Rank Correlation Index）、ＲＳＩ（Relative Strength Index）、Ｗ％Ｒ（Williams ％R）、ボリンジャーバンド、ストキャスティクス、サイコロジカルライン、パラボリック、ペンタゴンチャート、ＣＣＩ（Commodity Channel Index）、移動平均乖離率、ＭＦＩ（Money Flow Index）などを使ったテクニカル指標を含む。また、テクニカル指標をグループ化して、サイコロジカルライン指標、オシレーター系のテクニカル指標、トレンド系テクニカル指標値などに集計対象を分けることもできるし、ローソク足での形、出現した足なども集計対象の一つになる。さらに、チャート指標なども集計対象の一つである。情報生成部３０２１は、例えば、ＲＳＩ、ストキャスティクスなどの数値を購入データや売却データに紐付け、ＲＳＩを基準にしてＲＳＩを当該情報処理システムにより算出した集計対象売買データを作成したり、さらにＲＳＩのレンジで分けて、それぞれを集計して、テクニカル指標別構成要素別売買データを作成してもよい。また、先に挙げた別テーブル投資対象集計対象売買データにあるとおり、別テーブルで管理しているテクニカル指標を売買データ（購入データまたは売却データでも可）と日付（または日時）、銘柄と日付で紐付けることで、管理もしやすくなる。これも、テクニカル指標別集計対象売買データの一例であり、別テーブルテクニカル指標別投資対象集計対象売買データである。
(Definition of trading data subject to aggregation by technical index)
The technical indicators to be aggregated are the shapes of legs such as RSI, stop, bar, bar, squirrel, and candle, technical indicators using the moving average (moving average), and the Ichimoku balance table. Technical index, MACD (Moving Average Convergence Divergence), DMI (Directional Movement Index), RCI (Rank Correlation Index), RSI (Relative Strength Index), W% R (Williams% R), Bollinger Bands, Stochastic Oscillator, Psychological Line, Includes technical indicators using parabolic, Pentagon chart, CCI (Commodity Channel Index), moving average divergence rate, MFI (Money Flow Index), etc. In addition, technical indicators can be grouped and aggregated into psychological line indicators, oscillator-based technical indicators, trend-based technical indicator values, etc., and candlestick shapes, appearing legs, etc. can also be aggregated. Become one. Furthermore, chart indicators and the like are also one of the aggregation targets. The
データベース関連図（図９１参照）にあるとおり、売買データ（ここでは購入データ）と、テクニカル指標とを結び付けるには、売買データの日付（または日時）と、銘柄コードと、テクニカル指標値の日付（または日時）とをリレーションシップすることで、可能になる。短期間で動きの速いテクニカル指標であれば、日時が必要になるが、１日の中の動きが少ないのであれば、日付とテクニカル指標の性質とによって変わる。このデータベース連携によって、売買データとテクニカル指標データとは、日付と銘柄とで結び付き、購入日のテクニカル指標値をデータベースに取り込むことが可能となる。ＲＳＩ２０％以下の購入データが成功したのか否かを検証することが可能となる。 As shown in the database-related diagram (see Fig. 91), the date (or date and time) of the trading data, the stock code, and the date of the technical indicator value (in this case, the purchase data) and the technical indicator can be linked. Or by having a relationship with the date and time), it becomes possible. A short-term, fast-moving technical indicator requires a date and time, but if there is little movement during the day, it depends on the date and the nature of the technical indicator. Through this database linkage, trading data and technical index data are linked by date and brand, and the technical index value on the purchase date can be imported into the database. It is possible to verify whether or not the purchase data with RSI of 20% or less was successful.
（テクニカル指標別集計対象売買データの従来技術との関係）
テクニカル指標は投資家に頻繁に使われるが、売買データ（特に取引データ）と組み合わせて使われることはない。取引データにテクニカル指標の値を入力または当該情報処理システムにより算出（自動や手入力を含む）、または、テクニカル指標を管理している別テーブルから参照することで可能となる。購入データは通常、購入銘柄、購入日、購入時価などで構成されるが、そのときにテクニカル指標値を当該情報処理システムにより算出することが可能である。このテクニカル指標値をデータに含める（後でもいいし、即時でもいい）ことで、テクニカル指標別集計対象売買データの作成が可能となる。
(Relationship between trading data subject to aggregation by technical index and conventional technology)
Technical indicators are frequently used by investors, but are not used in combination with trading data (especially trading data). It is possible by inputting the value of the technical index in the transaction data, calculating it by the information processing system (including automatic and manual input), or referring to it from another table that manages the technical index. The purchase data is usually composed of the purchased brand, the purchase date, the purchase market price, and the like, and at that time, the technical index value can be calculated by the information processing system. By including this technical index value in the data (either later or immediately), it is possible to create trading data to be aggregated by technical index.
（テクニカル指標別集計対象売買データの課題）
テクニカル指標を、売買の判断に使われたりするが、売り買いのデータに紐付かせ、売買データのデータベースで管理することで、後で検証ができるようになったり、本当に優れた指標なのか、信じて使えばどうなるのか、などが分かってくる。さらに、当該情報処理システムであれば、これらの購入時のデータは蓄積されるし、売ったときのテクニカル指標値も記録されていくことで、数多くのデータが貯まっていけば、ＲＳＩ２０％以下で購入できたときの成功率や、８０％以上で売ったときの成功率など、が分かるようになるという特別な効果が期待できる。短期売買の場合と、中長期売買の場合とでの成果の違いなどもはっきりする。
(Issues of trading data subject to aggregation by technical index)
Technical indicators are used to make buying and selling decisions, but by linking them to buying and selling data and managing them in a database of buying and selling data, it becomes possible to verify later, and I believe that it is a really excellent indicator. You will understand what happens if you use it. Furthermore, with the information processing system, the data at the time of purchase are accumulated, and the technical index value at the time of sale is also recorded.If a large amount of data is accumulated, the RSI is 20% or less. You can expect a special effect that you can understand the success rate when you can purchase it and the success rate when you sell it at 80% or more. The difference in results between short-term trading and medium- to long-term trading is also clear.
（テクニカル指標別集計対象売買データの作用）
情報生成部３０２１は、購入データや売却データにテクニカル指標のデータを含める。例えば、ＲＳＩ指標欄を設ける。このテクニカル指標欄は複数でもいいし、単独でもいいし、別のテーブル（テクニカル指標テーブルなど）を使ってもいい。一番単純なＲＳＩ指標欄を一つ設けるケースで作用を説明すると、購入データと売却データとにＲＳＩの値が入る。購入データは、購入銘柄、購入日、購入時価、ＲＳＩ値として管理される。銘柄、購入日、および、時価が決まれば、当該情報処理システムにより算出されるので、後で算出しても、即時に算出してもいい。自動でも手動でもいい。
(Action of trading data subject to aggregation by technical index)
The
購入データのうち、ＲＳＩが２０％以下の購入データと、ＲＳＩ２０％以上の売却データとの組み合わせの成功率などを求めることが可能になる。 Among the purchase data, it is possible to obtain the success rate of the combination of the purchase data having an RSI of 20% or less and the sale data having an RSI of 20% or more.
（テクニカル指標別集計対象売買データの効果）
先の例で効果を説明すると、ＲＳＩが２０％以下の購入データと、ＲＳＩ８０％以上の売却データとで構成された売買データだけを抽出（購入時ＲＳＩ２０％以下、かつ、売却時ＲＳＩ８０％以上）することで、テクニカル指標別集計対象売買データが作成される。
(Effect of trading data subject to aggregation by technical index)
Explaining the effect with the previous example, only the trading data composed of the purchase data with RSI of 20% or less and the sale data with RSI of 80% or more is extracted (
この集計された売買データの売買損益率と、そうではない売買データを集計して当該情報処理システムにより算出された売買損益率とは違うのか否かなどを検証が可能となるなどの特別な効果が期待できる。実際の売買データからテクニカル指標の良否の判断などにも使えるし、このテクニカル指標がこうなれば、成功確率が高いなどの知見も得られ、ＡＩなどにも組み込むことで、成功確率の高い現在の買い銘柄は、これで、成功確率は％のような表示が期待でき、さらに様々な効果が期待できる。 Special effects such as being able to aggregate the trading profit / loss ratio of this aggregated trading data and verify whether or not it is different from the trading profit / loss ratio calculated by the information processing system. Can be expected. It can also be used to judge the quality of technical indicators from actual trading data, and if this technical indicator becomes like this, it will be possible to obtain knowledge that the probability of success is high, and by incorporating it into AI etc., the current probability of success is high. With this, the buying brand can be expected to display the success probability as%, and various effects can be expected.
（テクニカル指標別集計対象売買データの具体例）
上述の具体例のほか、以下の具体例がある。
(Specific examples of trading data subject to aggregation by technical index)
In addition to the above-mentioned specific examples, there are the following specific examples.
（具体例１）
ローソク足で出現した足をデータに含めることが可能である。購入データにローソク足の形、例えば、大陽線、大陰線、などを管理することで、大陽線の時に購入した銘柄のその後の売買損益率の平均はどうかなどが明らかになる。情報量も非常に多くなり、煩雑になるため、別テーブルで管理する方が現実的である。
(Specific example 1)
It is possible to include the foot that appeared in the candlestick in the data. By managing the shape of candlesticks, such as the Taiyo line and the Taiyo line, in the purchase data, it becomes clear what the average trading profit / loss ratio of the stocks purchased at the time of the Taiyo line is. Since the amount of information is very large and complicated, it is more realistic to manage it in a separate table.
（具体例２）
例えば、ストキャスティクスで、あるレンジで購入し、あるレンジで売却した人は、成功確率が高く、売買利益率も高いのであれば、このルールに則った買い時にある銘柄は現在この銘柄であるなどという答えが可能になる。この銘柄をこのレンジで購入すれば、成功確率は何％などの表示も可能になる。また、保有銘柄がストキャスティクスの売却成功確率の高いレンジに入れば、それを教えてくれるなどの機能を加えることも可能となる。
(Specific example 2)
For example, if a person who bought in a certain range and sold in a certain range in Stochastic Oscillator has a high probability of success and a high rate of return on trading, the stock at the time of buying according to this rule is currently this stock. The answer is possible. If you purchase this brand in this range, you can display the probability of success by what percentage. In addition, if the stocks held are in the range where the probability of successful sale of Stochastic Oscillator is high, it will be possible to add functions such as telling it.
（具体例３）
例えば、一目均衡表のある購入判断指標が点灯しているか否かを●×形式でデータ管理し、当該指標が●のテクニカル指標別集計対象売買データの勝率や売買損益率を×のテクニカル指標別集計対象売買データと比較するなども可能となる。実際の売買データを使うため、あらゆるテクニカル指標の成否を確かめることが可能となる。
(Specific example 3)
For example, whether or not the purchase judgment index with the Ichimoku Kinko Hyo is lit is managed in the ● × format, and the winning rate and trading profit / loss ratio of the trading data to be aggregated by the technical index of ● are classified by the technical index of ×. It is also possible to compare with the trading data to be aggregated. Since the actual trading data is used, it is possible to confirm the success or failure of all technical indicators.
（具体例４）
数あるテクニカル指標をデータベースに取り込み、売買データと紐付けることで、一番成功確率の高いテクニカル指標の数値の組み合わせなどが出るようになる。ＲＳＩ２０％以下、かつ、２５日移動平均線乖離率が何％以下、の場合の購入の成功の確率は何％であると推定することが可能となる。この場合、データ量が大きければ大きいほど、別テーブル管理とＡＩの活躍余地が大きい。
(Specific example 4)
By importing a number of technical indicators into the database and linking them with trading data, combinations of the numerical values of the technical indicators with the highest probability of success will come out. When the RSI is 20% or less and the 25-day moving average deviation rate is what percentage or less, it is possible to estimate the probability of successful purchase. In this case, the larger the amount of data, the more room for separate table management and AI to play an active role.
（具体例５）
数あるテクニカル指標、このテクニカル指標でどれだけ利益が上がるかなどの記事データにも、このテクニカル指標別集計対象売買データの作成が有用である。
(Specific example 5)
It is also useful to create trading data to be aggregated by technical index for article data such as a number of technical indicators and how much profit can be obtained with this technical index.
（具体例６）
投資家別集計対象売買データでテクニカル指標値を売買データに取り込む方式を、テクニカル指標別投資家別集計対象売買データという。投資家という軸で売買データの購入データや売却データとテクニカル指標値とを紐付けることで、購入の判断時に最近のほかの銘柄の売買行動を見せることも可能となる。
(Specific example 6)
The method of incorporating the technical index value into the trading data in the trading data to be aggregated by investor is called the trading data to be aggregated by investor by technical index. By linking the purchase data and sale data of trading data with the technical index value on the axis of an investor, it is possible to show the recent trading behavior of other stocks when making a purchase decision.
（具体例７）
投資対象別集計対象売買データでテクニカル指標値を売買データに取り込む方式を、テクニカル指標別投資対象別集計対象売買データという。投資対象という軸で売買データの購入データや売却データとテクニカル指標値とを紐付けることで、Ａ銘柄の購入の判断時に最近のほかの投資家の売買行動を見せることも可能となる。
(Specific example 7)
The method of incorporating the technical index value into the trading data in the trading data to be aggregated by investment target is called the trading data to be aggregated by investment target by technical index. By linking the purchase data and sale data of trading data with the technical index value on the axis of investment target, it is possible to show the recent trading behavior of other investors when deciding to purchase the A brand.
（損益別集計対象売買データの旧方式）
実施形態１および２には、各種損益の評価に関する説明がある。また、実施形態１には、売買データから各種損益合計を取得する説明がある。これらは、評価指標を算出する工程で使われるものであり、今回の損益別集計対象売買データの作成ステップの後に行われるステップで必要となる。
(Old method of trading data subject to aggregation by profit and loss)
In the first and second embodiments, there are explanations regarding the evaluation of various profits and losses. Further, in the first embodiment, there is an explanation of acquiring various profit / loss totals from the trading data. These are used in the process of calculating the evaluation index, and are required in the step performed after the step of creating the trading data to be aggregated by profit and loss this time.
（損益別集計対象売買データと旧方式の違い）
図３０は、本実施形態に係る損益別集計対象売買データと損益レベル売買データの違いを説明するための図である。
(Differences between trading data subject to aggregation by profit and loss and the old method)
FIG. 30 is a diagram for explaining the difference between the profit / loss aggregated trading data and the profit / loss level trading data according to the present embodiment.
図３１は、損益別集計対象売買データと損益レベル売買データのそれぞれが、どのステップで使われるかを示した図である。 FIG. 31 is a diagram showing at which step each of the profit / loss aggregation target trading data and the profit / loss level trading data is used.
損益別集計対象売買データの作成ステップでは、売買データから反対売買済みで確定された売買データだけを抽出するなどというステップになる。売買データから別の売買データを作り出す抽出において、目的に応じた損益で抽出するので、抽出、加工された売買データになる。 In the step of creating the trading data to be aggregated by profit and loss, the step is to extract only the trading data that has been counter-traded and confirmed from the trading data. In the extraction that creates another trading data from the trading data, it is extracted and processed trading data because it is extracted by the profit and loss according to the purpose.
（損益別集計対象売買データの定義）
売買データから算出される損益には様々な種類がある。含み利益、含み損、売買利益、売買損失、のほか、売買損益、含み損益、総合損益などが上げられる。例えば、含み利益レベルで売買データを抽出する場合、未反対売買かつ利益が出ている売買データを、含み益レベルで抽出した損益別集計対象売買データと定義する。
(Definition of trading data subject to aggregation by profit and loss)
There are various types of profit and loss calculated from trading data. In addition to unrealized profit, unrealized loss, trading profit, trading loss, trading profit / loss, unrealized profit / loss, total profit / loss, etc. can be raised. For example, when the trading data is extracted at the unrealized profit level, the trading data that is unopposed trading and has a profit is defined as the trading data to be aggregated by profit / loss extracted at the unrealized profit level.
（損益別集計対象売買データの課題）
投資商品の売買の目的は主に損益を向上することにあるので、目的の損益を基準にして売買データを抽出することが重要になる。実施形態１の目的は評価指標の算出であるが、一方、本実施形態に係る、損益別集計対象売買データの作成ステップの目的は、評価する対象を絞り込むことである。
(Issues of trading data subject to aggregation by profit and loss)
Since the purpose of buying and selling investment products is mainly to improve profit and loss, it is important to extract trading data based on the target profit and loss. The purpose of the first embodiment is to calculate the evaluation index, while the purpose of the step of creating the trading data to be aggregated by profit and loss according to the present embodiment is to narrow down the target to be evaluated.
（損益別集計対象売買データの作用）
情報生成部３０２１は、損益レベルで売買データを抽出して、損益別集計対象売買データを作る。情報生成部３０２１は、例えば、集計対象が売買損益であれば、確定した反対売買済みの売買データのみを抽出する。このとき、売買データ作成時に、未反対売買データと反対売買データとに、処理を施し、テーブルで時価と紐付いているケースと、紐付いていないケースでは、少し異なる。テーブルで時価と紐付いているケースでは、未反対売買データは、銘柄ごとに、テーブルデータの更新とともに時価が更新されていき、扱いやすい。一方、項目で時価を管理している場合には、管理が大変になるので、テーブル形、または、それに近い方法で、時価はこの損益別集計対象売買データと紐付いていることが望ましい。
(Action of trading data subject to aggregation by profit and loss)
The
（損益別集計対象売買データの効果）
目標である損益に対して、抽出された売買データだけを特定することで、売買利益の出た売買データだけを評価することが可能になる。これによって、ＡさんのＡ銘柄の売買利益率、ＢさんのＢ銘柄の売買利益率などが横並びで分かるので、適切な評価を可能にするという効果がある。
(Effect of trading data subject to aggregation by profit and loss)
By specifying only the extracted trading data for the target profit and loss, it is possible to evaluate only the trading data with the trading profit. As a result, the trading profit margin of Mr. A's A brand, the trading profit margin of Mr. B's B brand, etc. can be seen side by side, which has the effect of enabling appropriate evaluation.
（集計対象売買データの自動作成の課題）
ユーザが求めている情報は多様である。ユーザによって、銘柄別の売買利益ランキングがほしかったり、全投資家での総合損益率で何位かを知りたかったり、上手に売買を行っている人と比較して、何が劣っているのかを知りたかったり、いろいろなニーズがある。
(Issues of automatic creation of trading data to be aggregated)
The information that users are looking for is diverse. Depending on the user, you want a trading profit ranking by brand, you want to know what the total profit / loss ratio of all investors is, and what is inferior to those who are good at buying and selling. I want to know, and I have various needs.
これらは、それぞれ集計対象売買データの作成手順が異なってくる。すべてのニーズを最初から満たすのではなく、ニーズに合わせて、集計対象売買データを作成できると便利である。それには、集計対象売買データの作成の自動化が必要である。 The procedure for creating the trading data to be aggregated differs for each of these. It would be convenient to be able to create aggregated trading data according to the needs, rather than satisfying all the needs from the beginning. For that, it is necessary to automate the creation of trading data to be aggregated.
（集計対象売買データの自動作成の作用）
ユーザや管理者の求めに応じて、何を知りたいかを決めたら、どういう基準で集計対象売買データを作成すればよいのかが決まる。例えば、２０２０年の銘柄の勝ち利益率が一番高い銘柄は何かという課題に対しては、２０２０年の期間別集計対象売買データが適している。アンケートや入力フォームの入力、選択肢からの選択などによって、何を知りたいかを得ることができれば、それに必要な集計対象売買データを特定する。または、最初から課題を提示して、その課題にあった集計対象売買データを自動で作成することも含める。
(Action of automatic creation of trading data to be aggregated)
After deciding what you want to know according to the request of the user or administrator, the criteria for creating the trading data to be aggregated is decided. For example, for the issue of what is the stock with the highest winning profit margin in 2020, the trading data subject to aggregation by period in 2020 is suitable. If you can get what you want to know by filling out a questionnaire, input form, selecting from options, etc., specify the necessary trading data to be aggregated. Alternatively, it also includes presenting an issue from the beginning and automatically creating aggregated trading data that matches the issue.
当該課題を実現するためには、どのデータが必要で、どういう集約方法で、どういう分類方法で、どういう抽出方法で売買データを作成するかを決めていくことで、集計対象売買データの作成は自動化が可能である。 By deciding what data is required, what kind of aggregation method, what kind of classification method, and what kind of extraction method should be used to create trading data in order to realize this issue, the creation of trading data to be aggregated is automated. Is possible.
２０２０年の銘柄の勝ち利益率が一番高い銘柄は何かという課題に対しては、２０２０年の期間別集計対象売買データを、まず自動で作成することが重要である。ＡＩを使ってもいいし、テーブルを参照する形でもいい。損益レベル売買データは、勝ち利益レベルであり、当該売買データを、構成要素別売買データで銘柄ごとの勝ち利益と、勝ちの購入代金とを、集計し、勝ち利益率を算出することで、目的の売買データが得られる。 For the issue of what is the stock with the highest winning profit margin in 2020, it is important to automatically create the trading data to be aggregated by period in 2020. You can use AI or refer to a table. The profit / loss level trading data is the winning profit level, and the purpose is to calculate the winning profit ratio by aggregating the trading data with the winning profit for each issue and the winning purchase price in the trading data for each component. Trading data is obtained.
これらの自動作成は、ＡＩを使ってもいいし、テーブルを参照する形でもいい。 These automatic creations may use AI or refer to a table.
テーブルを参照する場合には、いろいろな課題に対して、予め、どの集計対象売買データをどうやって作ればよいか、または、どの集計対象売買データを作ればよいか、を対応させておく。以下の第三ステップ以降も同様である。上記の例でいえば、２０２０年の銘柄の勝ち利益率が一番高い銘柄は何かという課題は、テーブルで集計対象売買では２０２０年の集計対象売買データ、その作成手順、第二ステップは損益レベル売買データの作成で、勝ち利益レベル売買データの作成、とその作成手順、第三ステップは、構成要素別売買データで銘柄別構成要素別売買データの作成と作成手順、評価指標の算出は勝ち利益率で、それらをテーブルで参照できれば、それに沿ってプログラムで自動作成が可能となる。いずれのステップも必須ではなく、必要がないケースでは要らないケースも生じる。 When referring to the table, it is necessary to correspond in advance to which aggregation target trading data should be created or which aggregation target trading data should be created for various issues. The same applies to the third and subsequent steps below. In the above example, the issue of what is the stock with the highest winning profit margin in 2020 is the table. In the creation of level trading data, the winning profit level trading data is created and its creation procedure, the third step is the trading data by component, the procedure for creating and creating trading data by brand, and the calculation of the evaluation index is winning. If you can refer to them in the table by the rate of return, it will be possible to automatically create them programmatically accordingly. Neither step is mandatory, and in some cases it is not necessary.
このテーブルのデータ構造としては、縦軸に、集計対象売買データの種類、当該売買データの集計、分類抽出集計方法、損益レベル売買データの種類、抽出方法、構成要素別売買データの種類、構成要素別に集計するか、抽出するかなどの作成方法、評価指標の種類、算出方法などの項目を持ち、横軸に課題を設定することで、課題に対しての目的の売買データや評価指標の作成が可能となる。 As the data structure of this table, the vertical axis shows the type of trading data to be aggregated, the aggregation of the trading data, the classification extraction aggregation method, the type of profit / loss level trading data, the extraction method, the type of trading data by component, and the components. It has items such as how to create whether to aggregate or extract separately, the type of evaluation index, calculation method, etc., and by setting the issue on the horizontal axis, create the target trading data and evaluation index for the issue. Is possible.
これらを学習させて、いろいろな課題に対して、答えられるようにしてもいい。また、テーブルを使ってもいいし、対応表など形式は問わない。また、これらの項目を増やしてもいいし、減らしもいい。上述の横軸はどれか一つを含んでもいいし、複数を含んでもいいし、別の基準でもいい。例えば、種類が決まれば、その種類の作業テーブルがあり、その作業テーブルで、どういう加工や抽出、集計などを行っていくかを決めてもいい。課題に対して、どういう種類の売買データを作成していくか、どうやって作成していくかを自動化する方法である。 You may let them learn and answer various tasks. In addition, a table may be used, and the format such as a correspondence table does not matter. You can also increase or decrease these items. The horizontal axis described above may include any one, may include a plurality, or may include another standard. For example, once the type is decided, there is a work table of that type, and the work table may be used to decide what kind of processing, extraction, aggregation, etc. should be performed. It is a method to automate what kind of trading data is created and how to create it for the problem.
（集計対象売買データの自動作成の効果）
やりたいことを決めるのは、比較的簡単だが、どの集計対象売買データを使うかを決めるのは難しい。やりたいことを決めて、そこから逆算して、必要な集計対象売買データが決まり、自動作成されることで、誰でも、利用できるようになるという特別な効果がある。
(Effect of automatic creation of trading data to be aggregated)
It's relatively easy to decide what you want to do, but it's difficult to decide which trading data to use. By deciding what you want to do, calculating back from it, determining the necessary trading data to be aggregated, and automatically creating it, there is a special effect that anyone can use it.
（集計対象売買データの自動作成の具体例）
（具体例１）
例えば、２０２０年の銘柄の勝ち利益率が一番高い銘柄は何かという課題に対しては、２０２０年の期間別集計対象売買データが適している。
(Specific example of automatic creation of trading data to be aggregated)
(Specific example 1)
For example, for the issue of what is the stock with the highest winning profit margin in 2020, the trading data subject to aggregation by period in 2020 is suitable.
（具体例２）
２０２０年の売買利益が上がっている銘柄のベスト１０であれば、２０２０年の期間別集計対象売買データで、構成要素売買データが銘柄別となる。
(Specific example 2)
If it is the best 10 of the stocks whose trading profit is increasing in 2020, the component trading data will be classified by stock in the trading data to be aggregated by period in 2020.
（具体例３）
平均と比較して、自分が劣っている指標は何かを知りたいときは、投資家全体の集計対象売買データで投資家Ａと投資家全体の構成要素売買データで、総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）することで達成できる。
(Specific example 3)
If you want to know what index you are inferior to the average, you can use the total profit / loss level trading data in Investor A and the component trading data of all investors in the aggregated trading data of all investors. It can be achieved by creating (even if you have it in the previous process).
（具体例４）
２０２０年と、２０１９年とを比較して、総合損益がプラスになった人は、増えたのか減ったのかを知りたい場合、投資家全体の集計対象売買データで年度別の構成要素売買データで総合損益レベル売買データを使うことで達成できる。
(Specific example 4)
If you want to know whether the total profit / loss has increased or decreased by comparing 2020 and 2019, you can use the component trading data by year in the aggregated trading data of all investors. Total P & L level This can be achieved by using trading data.
（具体例５）
２０２０年の勝率が高い人（７０％以上）の成績と、２０２０年の勝ち利益率の高い人（２０％以上）の成績とどっちがよいかを知りたい場合、２０２０年の期間別集計対象売買データで投資家別の構成要素売買データを作成し、当該情報処理システムにより損益レベル売買データを作成し（前の工程に持っていても可）、勝率と勝ち利益率を評価指標にして、勝率７０％以上のグループＡと、勝ち利益率２０％以上のグループＢの総合損益率を集計することで得られる。
(Specific example 5)
If you want to know which is better, the result of the person with a high win rate in 2020 (70% or more) or the result of a person with a high win rate in 2020 (20% or more), the trading subject to aggregation by period in 2020 Create component trading data for each investor from the data, create profit / loss level trading data by the information processing system (it is possible to have it in the previous process), and use the winning rate and the winning profit rate as evaluation indexes, and the winning rate. It is obtained by aggregating the total profit / loss ratios of Group A with a winning profit margin of 70% or more and Group B with a winning profit margin of 20% or more.
様々な課題に対して、どの集計対象売買データを使い、どの構成要素売買データを使い、どの損益レベル売買データを使い、どの評価指標を使うか、を決めることで、必要な売買データが抽出（又は分類、集計、加工）され、課題を解決できるのが、売買データ自動作成ステップであり、そのうちの集計対象売買データの自動作成ステップが当該ステップである。 Necessary trading data can be extracted by deciding which trading data to be aggregated, which component trading data to use, which profit / loss level trading data to use, and which evaluation index to use for various issues. Alternatively, it is the step of automatically creating trading data that can be classified, aggregated, and processed to solve the problem, and the step of automatically creating the trading data to be aggregated is the step.
これらの集計対象売買データの作成後、構成要素別売買データの作成プロセスを経る。 After creating these aggregated trading data, the process of creating trading data for each component is performed.
第一ステップは、売買データの取得ステップである。第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップである。第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップ（今回のステップ）であり、第四ステップの後でも可能である。第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップ（第二ステップの後でも可）である。第五ステップは、評価指標の算出ステップである。 The first step is the acquisition step of trading data. The second step is the step of creating the trading data to be aggregated. The third step is a step of creating trading data for each component (this step), and is possible even after the fourth step. The fourth step is the step of creating profit / loss level trading data (even after the second step). The fifth step is the calculation step of the evaluation index.
（構成要素売買データの作成ステップ）
構成要素売買データの作成ステップでは、情報生成部３０２１は、第一ステップで作成された集計対象売買データ（損益レベル売買データを先に作成する場合は、損益レベル売買データの作成の後）を期間別、投資家別、投資対象別、損益別、投資タイプ別、助言者別、証券会社別、媒体別などに分けたり、抽出したりして、表示する。この集計対象売買データ（第一段階を経た売買データ）または損益レベル売買データ（第一段階と第三段階を経た売買データ）を構成要素ごとに分類集計抽出することを構成要素売買データと定義する。
(Step to create component trading data)
In the component trading data creation step, the
Ａさんの集計対象売買データ（投資家別集計売買データ）は、２０１９年と２０２０年の期間別の構成要素売買データに分類できる。この場合、Ａさんという投資家を基軸にしてＡさんが投資を行った売買データを抽出作成し、その集計対象売買データを、更に期間別の２０１９年の売買データを抽出することで、２０１９年の構成要素売買データが作成できる。先に第三段階を経て、売買損益レベル売買データにして、（第一段階第三段階、第二段階の順）この工程を経てもよい。これはＡさんの２０１９年の構成要素売買データ（後者の場合はＡさんの２０１９年の売買損益レベル売買データ）であると定義する。２０１９年のデータを集計し、２０２０年のデータを集計して作成することも含む。例えば、Ａさんの売買損益レベル売買データを銘柄ごとに集計して、Ａ銘柄の合算値、Ｂ銘柄の合算値のようなこの構成要素売買データの定義に含まれる。これは一つのテーブルで合算する場合であるが、別々のテーブルを作り、Ａさんの売買損益レベル売買データを、さらにＡさんのＡ銘柄の売買データ、ＡさんのＢ銘柄の売買データのように分けることも含める。 Mr. A's aggregated trading data (aggregated trading data by investor) can be classified into component trading data by period in 2019 and 2020. In this case, by extracting and creating the trading data in which Mr. A invested based on the investor named Mr. A, and extracting the trading data to be aggregated and the trading data for 2019 by period, 2019 Component trading data can be created. You may first go through the third step, convert the trading profit / loss level into trading data, and go through this step (in the order of the first step, the third step, and the second step). This is defined as Mr. A's 2019 component trading data (in the latter case, Mr. A's 2019 trading profit / loss level trading data). It also includes aggregating the data for 2019 and aggregating the data for 2020. For example, the trading profit / loss level trading data of Mr. A is aggregated for each issue and included in the definition of this component trading data such as the total value of the A issue and the combined value of the B issue. This is a case of summing up in one table, but create separate tables, and the trading data of Mr. A's trading profit / loss level, like the trading data of Mr. A's A brand and the trading data of Mr. A's B brand. Also include division.
Ａ銘柄の集計対象売買データ（投資対象別集計対象売買データ）は、Ａさん、Ｂさん、などの投資家別の構成要素売買データに分けられる。この場合、Ａ銘柄という投資対象を基軸にしてＡ銘柄の投資を行った売買データを抽出作成し、その集計対象売買データを、更に投資家別のＡさんの売買データのみを抽出（または投資家別の集計）することでＡ銘柄のＡさんとＢさんの構成要素売買データが作成できる。ここで、売買損益レベル売買データを先に作成し、投資家別のＡさんの売買データを作成することも可能である（この場合は、Ａ銘柄のＡさんの売買損益レベル売買データと定義する）。これは、Ａ銘柄のＡさんの構成要素売買データであると定義する。 The aggregated trading data of the A issue (aggregated trading data by investment target) is divided into component trading data for each investor such as Mr. A and Mr. B. In this case, trading data in which stock A is invested is extracted and created based on the investment target of stock A, and the trading data to be aggregated is further extracted (or only the trading data of Mr. A by investor). By performing another aggregation), the component trading data of Mr. A and Mr. B of the A brand can be created. Here, it is also possible to create trading data of trading profit / loss level first and create trading data of Mr. A for each investor (in this case, it is defined as trading data of trading profit / loss level of Mr. A of brand A). ). This is defined as the component trading data of Mr. A of the A brand.
また、期間別、投資家別、投資タイプ別、媒体別、証券会社別、投資対象別などの構成要素売買データを更に構成要素別に分けることも可能である。例えば、Ａさんの集計対象売買データでの年度別集計を、さらに銘柄別集計で分類するような入れ子も可能である。この場合、Ａさんの２０２０年度の銘柄別の成果や２０１９年の銘柄別の成果が出せる。さらに集計対象売買データの後でも（第一段階、第二段階、第三段階のステップ）、損益レベル売買データ（第一段階、第三段階、第二段階のステップ）の作成の後でも可能である。 It is also possible to further divide the component trading data such as by period, investor, investment type, medium, securities company, and investment target by component. For example, it is possible to nest the aggregated trading data of Mr. A by year and further classify by brand. In this case, Mr. A's results by brand in 2020 and results by brand in 2019 can be obtained. Furthermore, it is possible even after the trading data to be aggregated (first step, second step, third step) and after creating the profit and loss level trading data (first step, third step, second step). be.
（構成要素売買データ作成ステップの旧方式との関係）
旧方式の売買データの捉え方は、売買データを一括りにしており、新方式ではどのような目的でどのような対象を抽出していくか、をより明確にしていることで作業の対象がより幅広く奥の深い分析が可能となる。集計対象売買データにはそれを構成する要素があり、例えば、銘柄であったり、投資家であったり、証券会社であったり、テクニカル指標値であったり、それらの構成要素を軸にして、抽出したり、分類し直したり、集計し直したりするのが、この構成要素売買データである。
(Relationship with the old method of component trading data creation step)
The old method of understanding the trading data is to collect the trading data in a lump, and the new method makes it clearer what purpose and what kind of target is to be extracted, so that the target of work is A wider and deeper analysis is possible. There are elements that make up the trading data to be aggregated, for example, stocks, investors, securities companies, technical index values, etc., extracted based on those components. It is this component trading data that is reclassified, reclassified, and reaggregated.
（構成要素売買データ作成ステップの意義）
新方式の構成要素売買データの作成ステップでは、集計対象売買データを、更にどの基準（投資別なのか、投資対象別なのか、期間別なのかなど）で抽出し集計するのか、何（集計対象、Ａさんなのか、Ｂ銘柄なのか）を評価するのかといった目的をより明確にしている。集計対象売買データからこのステップを抜かし、次のステップの当該情報処理システムにより損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、損益レベル売買データを同じように更にどの基準（投資別なのか、投資対象別なのか、期間別なのかなど）で抽出集計することも可能である。課題によっては、このステップそのものを抜いてもかまわない。
(Significance of component trading data creation step)
In the step of creating component trading data of the new method, what criteria (whether by investment, investment target, period, etc.) should be used to extract and aggregate the trading data to be aggregated, and what (aggregation target). , Is it Mr. A or is it a brand B)? By omitting this step from the trading data to be aggregated, the profit / loss level trading data is created by the information processing system of the next step (it may be held in the previous process), and the profit / loss level trading data is also used as a standard (in the same way). It is also possible to extract and aggregate by investment, investment target, period, etc.). Depending on the task, this step itself may be skipped.
（構成要素売買データ作成ステップの課題）
集計対象売買データまたは損益レベル売買データ（集計対象売買データの後の工程）を更に絞り込んだり、構成要素別に集計したりするステップを踏むことによって、評価対象の性質がより明確になり、２０１９年のＳ社株の売買状況とＰ社株の売買状況を比較したり、順位付けしたりすることが容易になる。集計対象売買データという定義で捉えた２０１９年の期間別集計対象売買データをこれ自体評価することは、評価指標も算出しやすく、簡単であるが、２０１９年の更なる内訳として投資家Ａさんの売買データ（または、集計データ）と、投資家Ｂさんの売買データ（または、集計データ）とを比較することや、Ａ銘柄の売買データから算出される利益率はほかの銘柄と比べてどうなのかや、Ａ証券会社の売買データから算出される勝率の順位付けなど、構成要素という更なる内訳を設けることで評価しやすくなる。比較や順位付けもしやすくなる。集計対象売買データから先に当該情報処理システムにより損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、損益レベル売買データを同じように更にどの基準（投資別なのか、投資対象別なのか、期間別なのかなど）で抽出集計することも可能である。
(Issues in the step of creating component trading data)
By further narrowing down the trading data to be aggregated or the profit / loss level trading data (the process after the trading data to be aggregated), or by taking steps to aggregate by component, the nature of the evaluation target becomes clearer, and the nature of the evaluation target becomes clearer in 2019. It becomes easy to compare and rank the trading status of the S company stock and the trading status of the P company stock. Evaluating the data to be aggregated by period in 2019, which is defined as the data to be aggregated, is easy to calculate the evaluation index, but as a further breakdown of 2019, Mr. A's Comparing the trading data (or aggregated data) with the trading data (or aggregated data) of investor B, and how is the profit margin calculated from the trading data of issue A compared to other issues? In addition, it will be easier to evaluate by providing a further breakdown of components such as ranking of winning rates calculated from the trading data of A securities company. It will be easier to compare and rank. Profit and loss level trading data is created by the information processing system from the aggregated trading data first (it is possible to have it in the previous process), and the profit and loss level trading data is also used according to which standard (investment target). It is also possible to extract and aggregate by (whether it is different or by period, etc.).
基軸になる評価対象（集計対象や損益レベル売買データ）を期間別、投資家別、投資タイプ別、媒体別、証券会社別、投資対象別などの構成要素で分けたり集計したりすることにより、さらに売買データの性格を知ることが可能となる。 By dividing and aggregating the basic evaluation targets (aggregation target and profit / loss level trading data) by components such as period, investor, investment type, medium, securities company, investment target, etc. Furthermore, it becomes possible to know the nature of trading data.
（構成要素売買データ作成ステップの作用）
集計対象売買データ（または、前述の損益レベル売買データ）を期間別、投資家別、投資タイプ別、媒体別、証券会社別、投資対象別などの構成要素で分けることにより構成要素売買データの作成が可能となる。様々な組み合わせが可能となり、投資タイプデイトレタイプの集計対象売買データを銘柄別に評価指標を算出することで、デイトレタイプの人たちはどういう銘柄で勝っているか、負けているが明確になる。こういう情報を多くの人たちに届けることで、投資行動は大きく変わっていく効果が期待できる。
(Action of component trading data creation step)
Creation of component trading data by dividing the trading data to be aggregated (or the above-mentioned profit / loss level trading data) into components such as by period, by investor, by investment type, by medium, by securities company, and by investment target. Is possible. Various combinations are possible, and by calculating the evaluation index for each issue of the investment type day trading type aggregated trading data, it becomes clear what kind of issue the day trading type people are winning or losing. By delivering this kind of information to many people, we can expect the effect of significantly changing investment behavior.
（構成要素売買データ作成ステップの効果）
集計対象売買データ（または、前述の損益レベル売買データ）を更に、期間別、投資家別、投資タイプ別、媒体別、証券会社別、投資対象別などの構成要素で分けて構成要素売買データを作成することにより、Ａ銘柄の年度ごとの勝率や売買損益を算出することが可能になる。Ｓ社株は２０２０年と２０１９年、どれだけみんなは利益が出たかなどの記事の作成も容易になる。複数の評価指標が複数の切り口で算出されることで、評価もしやすくなり、年度ごとの比較や年度成績の順位付け、それらの結果に伴って、下される診断やアドバイスも可能となる。この入子になっている関係で売買データを処理することは、データベース以外の方法で行うことは難しく、Ａ銘柄の２０２０年度の勝率や売買損益を投資対象別集計対象売買データで当該情報処理システムにより算出し、さらに２０１９年の勝率や売買損益を当該情報処理システムにより算出し、２０１８年とやっていく以外にないが、この場合、ランキングなども非常に出しにくい。ただ、不可能ではないので、これらの方法も含めて、ここでの構成要素売買データの作成の一形態とする。構成要素ランキングなども同様である。
(Effect of component trading data creation step)
The trading data to be aggregated (or the above-mentioned profit / loss level trading data) is further divided into components such as by period, by investor, by investment type, by medium, by securities company, and by investment target. By creating it, it becomes possible to calculate the winning rate and trading profit / loss of the A issue for each year. It will be easier to create articles such as how profitable everyone is in 2020 and 2019 for S company stock. By calculating multiple evaluation indexes from multiple perspectives, it becomes easier to evaluate, and it is possible to make comparisons by year, rank the results of each year, and make diagnoses and advice based on the results. It is difficult to process trading data in this nested relationship by a method other than the database, and the information processing system uses the trading data to be aggregated by investment target for the winning rate and trading profit / loss of issue A in FY2020. In addition, the winning rate and trading profit / loss in 2019 are calculated by the information processing system, and there is no choice but to do it in 2018, but in this case, it is very difficult to obtain rankings. However, since it is not impossible, it is a form of creating component trading data here, including these methods. The same applies to component rankings and the like.
（集計対象売買データのステップでの自動作成の最初のステップ）
自動作成する集計対象売買データは、管理者が選んでもいいし、ユーザが決めてもいいし、フォームを使って、何をやりたいかを、尋ねて（例えば、２０２０年の銘柄の売買利益ランキング）、それによって、集計対象売買データを決めてもいい。
(The first step of automatic creation in the step of trading data to be aggregated)
The automatically created trading data to be aggregated may be selected by the administrator or decided by the user, and a form is used to ask what he / she wants to do (for example, the trading profit ranking of stocks in 2020). , You may decide the trading data to be aggregated by it.
フォーム入力方式の集計対象売買データの自動作成ステップ、アンケート入力方式の集計対象売買データの自動作成ステップ、選択方式の集計対象売買データの自動作成ステップ、プルダウン選択方式の集計対象売買データの自動作成ステップなどがある。 Automatic creation step of aggregation target trading data of form input method, automatic creation step of aggregation target trading data of questionnaire input method, automatic creation step of aggregation target trading data of selection method, automatic creation step of aggregation target trading data of pull-down selection method and so on.
何をやりたいかをフォーム入力にするのか、アンケート入力にするのか、選択方式にするのか、などでユーザや管理者に何をやりたいのかを、管理者またはユーザに決定させて、何をやりたいのか、によって、集計対象売買データの作成が自動化される。ＡＩを使ってもいいし、使わなくてもいい。ＡＩを使わない場合には、何をやりたいのか、のタイプを予め決め、この場合にはこのような集計抽出条件で集計対象売買データを作成、この場合にはこのような集計抽出条件で集計対象売買データを作成する、などの作成プロセスを経る。 Let the administrator or the user decide what he / she wants to do, such as whether to use form input, questionnaire input, selection method, etc., and what he / she wants to do. Will automate the creation of aggregated trading data. You may or may not use AI. If AI is not used, the type of what you want to do is decided in advance, and in this case, the trading data to be aggregated is created under such aggregation extraction conditions. It goes through a creation process such as creating trading data.
フォーム入力やアンケート入力の場合には、何をやりたいのか、が最終的に決まるため、その決まったことに沿って、集計対象売買データが自動作成される。 In the case of form input or questionnaire input, what you want to do is finally decided, so the trading data to be aggregated is automatically created according to the decided.
この場合は、機械学習などでＡＩにやり方を覚えさえ、学習させて、精度を高めていくことも可能となる。 In this case, it is possible to improve the accuracy by having AI learn how to do it by machine learning or the like.
（集計対象売買データ以降のステップでの自動作成の意義）
課題（何をやりたいのか）が決まれば、集計対象売買データだけでなく、構成要素別売買データも作成でき、損益レベル売買データや評価指標も種類が決まり、作成手順が決まり、自動作成できることで、どの売買データを使って（売買データの種類）、何を（どの損益を）、どうやって（どの評価指標を使って）、改善させていくか、を決めることが可能となる。
(Significance of automatic creation in the steps after the trading data to be aggregated)
Once the issue (what you want to do) is decided, not only the trading data to be aggregated but also the trading data by component can be created, the type of profit / loss level trading data and evaluation index is decided, the creation procedure is decided, and it can be created automatically. It is possible to decide which trading data to use (type of trading data), what (which profit / loss), how (which evaluation index to use), and how to improve.
構成要素売買データの自動作成と、損益レベル売買データの自動作成とは、上述の集計対象売買データの自動作成の手順と同様の手順で作成していく。上記のように、作用、課題、効果、具体例などを記載した集計対象売買データを、構成要素別売買データや損益レベル売買データに置き換えることで、ほぼ自動作成が可能になる。集計対象売買データと違う点は、随時説明を加えていく。 The automatic creation of the component trading data and the automatic creation of the profit / loss level trading data are created by the same procedure as the procedure for automatically creating the aggregation target trading data described above. As described above, by replacing the aggregated trading data that describes the actions, issues, effects, specific examples, etc. with trading data by component or profit / loss level trading data, almost automatic creation becomes possible. Differences from the trading data to be aggregated will be explained as needed.
この３つの売買データの作成手順を経ることで、目標となる損益（または平均売買損益率（ＲＯＩの平均））と対象売買データ（集計対象売買データ（第一ステップ、第二ステップ、または、第三ステップで作成）、構成要素別売買データ（第一ステップ、第二ステップ、または、第三ステップで作成）、損益レベル売買データ（第一ステップ、第二ステップ、または、第三ステップで作成）など）が決まる。 By going through these three trading data creation procedures, the target trading profit (or average trading profit / loss ratio (ROI average)) and the target trading data (aggregated trading data (first step, second step, or first step) (Created in 3 steps), trading data by component (created in 1st step, 2nd step, or 3rd step), profit / loss level trading data (created in 1st step, 2nd step, or 3rd step) Etc.) is decided.
以下に、具体例を示す。 A specific example is shown below.
（具体例１）
例えば、２０２０年の銘柄の勝ち利益率が一番高い銘柄は何かという課題に対しては、２０２０年の期間別集計対象売買データ、勝ち利益レベル売買データ、銘柄別構成要素別売買データ、が適している。
(Specific example 1)
For example, for the issue of what is the stock with the highest winning profit margin in 2020, the trading data subject to aggregation by period in 2020, the winning profit level trading data, and the trading data by component of the stock are available. Are suitable.
（具体例２）
２０２０年の売買損益が高い銘柄（皆が稼いでいる銘柄）のベスト１０は何かという課題であれば、２０２０年の期間別集計対象売買データで、売買損益レベル売買データで、構成要素売買データが銘柄別、評価指標は売買損益でランキング表示となる。
(Specific example 2)
If the issue is what is the best 10 of the stocks with high trading profit / loss in 2020 (stocks that everyone earns), the trading data to be aggregated by period in 2020, the trading profit / loss level trading data, and the component trading data. However, the evaluation index is ranked by trading profit and loss.
（具体例３）
平均と比較して、自分が劣っている指標は何かを知りたいときは、投資家全体の集計対象売買データで、投資家Ａおよび投資家全体の構成要素売買データで、総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、総合損益に影響のある評価指標を算出することで、回答を出すことができる。
(Specific example 3)
If you want to know what indicators you are inferior to the average, you can use the aggregated trading data for all investors, the component trading data for Investor A and all investors, and the total profit and loss level trading data. (It is possible to have it in the previous process), and by calculating the evaluation index that affects the total profit and loss, it is possible to give an answer.
（具体例４）
２０２０年と、２０１９年とを比較して、総合損益がプラスになった人は、増えたのか減ったのかを知りたい場合、投資家全体の集計対象売買データで、年度別の構成要素売買データで総合損益レベル売買データを使うことで達成できる。
(Specific example 4)
If you want to know whether the total profit / loss has increased or decreased by comparing 2020 and 2019, you can use the aggregated trading data of all investors, which is the component trading data for each year. It can be achieved by using the total profit / loss level trading data.
（具体例５）
２０２０年の勝率が高い人（７０％以上）の成績と、２０２０年の勝ち利益率の高い人（２０％以上）の成績と、どちらが儲かっているかを知りたい場合、２０２０年の期間別集計対象売買データで投資家別の構成要素売買データを作成し、当該情報処理システムにより損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、勝率および勝ち利益率を評価指標にして、勝率７０％以上のグループＡと、勝ち利益率２０％以上のグループＢとの総合損益率を集計し、比較することで得られる。
(Specific example 5)
If you want to know which one is profitable, the one with a high winning percentage in 2020 (70% or more) or the one with a high winning percentage in 2020 (20% or more), it is subject to aggregation by period in 2020. Component trading data for each investor is created from trading data, profit / loss level trading data is created by the information processing system (it may be held in the previous process), and the winning rate and the winning profit rate are used as evaluation indexes. It is obtained by totaling and comparing the total profit / loss ratios of Group A with a winning percentage of 70% or more and Group B with a winning profit ratio of 20% or more.
（具体例６）
人気のある外国株、どの外国株が成功しているかなどの記事データにも構成要素売買データは活用できるし、数ある投資商品、どの投資商品が２０２０年は成果が高いかという記事データの作成にも、この投資家別集計対象売買データの作成が有用である。
(Specific example 6)
Component trading data can also be used for article data such as popular foreign stocks and which foreign stocks are successful, and creation of article data on numerous investment products and which investment products will be successful in 2020. In addition, it is useful to create the trading data to be aggregated by investor.
（具体例７）
図１０１にあげている具体例は、２０１９年のＡ銘柄や株全体のなかでの投資家Ａさんを評価する段階と、その構成要素で抽出し、更に絞り込んだ対象をどの損益レベルで評価するか、というステップを示しており、この図式に従って、いろいろな条件を組ませることができるし、一度条件を設定すれば、テーブル参照などの方法で取り込むことができる。
(Specific example 7)
The specific example shown in Fig. 101 is the stage of evaluating investor A in the stock A and stocks in 2019, and the profit and loss level of the target extracted by its components and further narrowed down. According to this diagram, various conditions can be set, and once the conditions are set, they can be imported by a method such as table reference.
各損益レベルの売買データ抽出加工による作成方法は、以下の通りである。 The creation method by trading data extraction processing of each profit / loss level is as follows.
第一ステップは、売買データの取得ステップである。第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップである。第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップ（第四ステップの後でも可）である。第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップ（今回のステップ）（第二ステップの後でも可）である。第五ステップは、評価指標の算出ステップである。 The first step is the acquisition step of trading data. The second step is the step of creating the trading data to be aggregated. The third step is a step of creating trading data for each component (even after the fourth step). The fourth step is the step of creating profit / loss level trading data (this step) (even after the second step). The fifth step is the calculation step of the evaluation index.
（損益レベル売買データの作成ステップの定義）
当該情報処理システムでは、売買データを処理する対象を決めるために、第二ステップで集計対象売買データを作成し、第三ステップで、当該対象の構成要素で抽出（又は分類、集計、加工）、目標となる損益を決めて、第四ステップで損益レベル売買データを作成する。この第四ステップを集計対象売買データの作成の前で行ってもよいが、後々の工程を考えると、この順番で行う方がより臨機応変な対応が可能である。
(Definition of step to create profit / loss level trading data)
In the information processing system, in order to determine the target for processing the trading data, the trading data to be aggregated is created in the second step, and the components of the target are extracted (or classified, aggregated, processed) in the third step. Determine the target profit and loss, and create the profit and loss level trading data in the fourth step. This fourth step may be performed before the creation of the trading data to be aggregated, but considering the subsequent process, it is possible to respond more flexibly by performing this step in this order.
（従来技術の課題）
実施形態１でも、「取得した売買データから基礎データを取得し、取得した基礎データを参照して評価指標を算出」とある通り、基礎データを参照して評価指標を算出とある、それにくらべて、実施形態４は上述の第二ステップ、第三ステップ、第四ステップを踏んで、その上で、評価指標を算出する。実施形態４はデータベース連携を前提としており、ビッグデータも十分扱える。前者は個人の売買データを前提としており、ビッグデータを扱うようなことは想定していない。実施形態１は、実施形態４でいう投資家集計対象売買データの投資家Ａを想定した評価指標の算出方法であり、実施形態４は、投資対象別集計対象売買データや期間別集計対象売買データなど、実施形態１には想定のない概念も取り扱いが可能で、データベースで連携して、評価指標を算出し、算出された評価指標の使用も含めて、一元管理、一貫管理できるように技術革新したのが実施形態４の発明である。当該ステップも、その中で、重要な役割を果たしている。損益の決定と、作業対象となる売買データ（作業対象売買データ）がこのステップで作成される。作業対象売買データから評価指標を算出するため、非常に重要で不可欠な工程である。ただ、売買データ取得の後に持ってくるケースも想定しているが、第四ステップの方が、第二ステップで対象がすでに決まっているため、当該対象の損益レベルを状況に応じて変えられるため、応用が利く。評価すべき対象を決めた（第二ステップや第三ステップ）上で、その評価すべき対象をどの損益（第四ステップ）で評価していくのか、という部分を担っている工程である。
(Problems of conventional technology)
Even in the first embodiment, as described in "Acquiring basic data from the acquired trading data and calculating the evaluation index by referring to the acquired basic data", the evaluation index is calculated by referring to the basic data. ,
（損益レベル売買データの作成ステップの作用）
第三ステップまでで、何を評価していくのか、の「何」を、が決定した。例えば、「Ａさんの売買データを」、「ソフトバンク株の売買データを」、「２０２０年の株全体の売買データ」を、などその中身を抽出条件や分類条件、集計ルールなどで決め、第四ステップでは、それら対象のどの損益を評価していくのか、を決めるステップである。投資の目的は、いろいろあるが、最終的には投資の成果を上げていくことにある。つまり、投資損益（投資利益率ＲＯＩ）を向上させていくことが、重要な目的の一つである。その重要な目的である投資損益も、多くの種類が存在する。総合損益を筆頭にして、売買損益、含み損益、どこのレベルの損益を向上させていくことを目的としていくのか、を決めるのが当該ステップ。４段階にレベル分けしたどの水準をターゲットするのかによって、売買データをどう抽出（又は分類、集計、加工）するのか、が決まる。その方法は、以下の段落に詳しく述べている。
(Action of step to create profit / loss level trading data)
Up to the third step, "what" of what to evaluate was decided. For example, "Mr. A's trading data", "SoftBank stock trading data", "2020 stock trading data", etc., the contents of which are determined by extraction conditions, classification conditions, aggregation rules, etc. The step is a step to decide which profit / loss of those targets should be evaluated. There are various purposes for investment, but the ultimate goal is to achieve good results. In other words, one of the important purposes is to improve the investment profit / loss (return on investment ROI). There are many types of investment gains and losses, which is an important purpose. The step is to decide the level of profit and loss to be improved, including trading profit and loss, unrealized profit and loss, with total profit and loss at the top. How to extract (or classify, aggregate, process) trading data is determined by which level is targeted, which is divided into four levels. The method is described in detail in the following paragraphs.
（損益レベル売買データの作成ステップの効果）
実施形態１に比べると技術は飛躍しているが、特にデータベース連携、第二ステップから第十二ステップまで首尾一貫した当該情報処理システムで各種動作が行われ、全てのステップが一定の役割を演じている点が特に技術面の進化の大きいところ。当該ステップは、対象となる損益のレベルを決める工程で、保有銘柄の状況を変えていくことを中心とするのであれば、含み損益レベル売買データ、過去の売買状況の各種判断が間違っていたのか、合っていたのか、どう改善すべきか、などは売買損益レベル売買データが適しているし、とにかく全体像、保有しているものも売買しているものも含めて、アドバイスを受けたいのであれば、総合損益レベル売買データの作成が適している。この作成によって、次のステップで当該情報処理システムで算出できる評価指標の種類は決まってくるし、その後の評価や、アドバイス、診断に至るまで、この決断は効いてくるので、非常に重要なステップ。
(Effect of step to create profit / loss level trading data)
Although the technique is a leap compared to the first embodiment, various operations are performed in the information processing system that is consistent from the second step to the twelfth step, and all the steps play a certain role. The point is that the technological evolution is particularly large. If this step is the process of determining the target profit / loss level and focuses on changing the status of the stocks held, was the unrealized profit / loss level trading data and various judgments of the past trading status wrong? If you want to get advice, such as whether it was correct, how to improve it, etc., the trading profit / loss level trading data is suitable, and anyway, the whole picture, including what you own and what you are buying and selling. , Total profit / loss level It is suitable to create trading data. By this creation, the type of evaluation index that can be calculated by the information processing system will be decided in the next step, and this decision will be effective from the subsequent evaluation, advice, and diagnosis, so it is a very important step.
（損益レベル売買データの作成ステップの具体例）
下記に、いろいろ具体例は示してある。
(Specific example of the step of creating profit / loss level trading data)
Various specific examples are shown below.
（損益レベル売買データの作成ステップ）
損益レベル売買データには、第一レベル（総合損益レベル売買データ）、第二レベル（売買損益レベル売買データと含み損益レベル売買データ）、第三レベル（勝ち利益（負け損失）レベル売買データと含み益（含み損）レベル売買データ）、第四レベル（下記を参照）の四段階のレベルがある。これ以上の段階でもよいし、これ以下の段階でもいい。大切なことは、総合損益よりも下の階層の損益は、総合損益の構成要素という関係にある。
(Profit and loss level trading data creation step)
The profit / loss level trading data includes the first level (total profit / loss level trading data), the second level (trading profit / loss level trading data and unrealized profit / loss level trading data), and the third level (winning profit (losing loss) level trading data and unrealized gain). (Unrealized loss) level There are four levels: trading data) and the fourth level (see below). It may be at a higher stage or at a lower stage. What is important is that the profit and loss of the hierarchy below the total profit and loss is a component of the total profit and loss.
損益との関係として、総合損益レベル売買データの目標となる損益は、総合損益（または、総合損益率）である。以下、同様で、売買損益レベル売買データは、売買損益となる。そして、売買データとの関係として、総合損益レベル売買データは、保有中の売買データも売買済みの売買データも含んだ売買データであり、保有中の売買データだけであれば、含み損益レベル売買データとなる。 In relation to profit and loss, the target profit and loss of the total profit and loss level trading data is the total profit and loss (or the total profit and loss ratio). Hereinafter, the same applies to the trading profit / loss level trading data, which is the trading profit / loss. As a relationship with the trading data, the total profit / loss level trading data is trading data including both the trading data held and the trading data already traded, and if it is only the trading data held, the unrealized profit / loss level trading data. It becomes.
また、反対売買している売買データは、買いと売りのセットをデータに含んでいるが、未反対売買の売買では、買いのデータ（または、売りのデータ）と対になる売りのデータ（買いのデータ）がないケースなので、対になるデータの価格データには、ある時点の時価や現在値を暫定的に入れることを含む。この点については別テーブルで管理する方法などがある（図８６参照）。 In addition, the buying and selling data of counter-trading includes a set of buying and selling in the data, but in the non-counter-buying buying and selling, the selling data (or buying data) paired with the buying data (or selling data) is included. Since there is no data), the price data of the paired data includes the provisional inclusion of the market price and the current price at a certain point in time. There is a method of managing this point in a separate table (see FIG. 86).
また、「総合損益＝売買損益＋含み損益」、「売買損益＝勝ち利益＋負け損失」という関係であり、下層の損益は、総合損益の構成要素、影響要素になる。以下、第二レベルと第三レベルの関係も同様であり、第三レベルと第四レベルの関係も同様である。階層のレベルが深くなるに従って、詳細なデータが得られるし、すべての損益は総合損益につながっており、構成要素の一つ一つになっている構造を持つ。 In addition, there is a relationship of "total profit / loss = trading profit / loss + unrealized profit / loss" and "trading profit / loss = winning profit + losing loss", and the profit / loss of the lower layer is a component or influence factor of the total profit / loss. Hereinafter, the relationship between the second level and the third level is the same, and the relationship between the third level and the fourth level is also the same. As the level of the hierarchy gets deeper, detailed data can be obtained, and all profits and losses are linked to total profits and losses, and have a structure that is one of the components.
従って、総合損益を増加させたいと思うなら、どこかのレベルの損益を向上させれば（ほかの条件が一定なら）、向上していくという関係にある。この構造があるから、総合損益を向上するなら、総合損益レベルだけでなく、それより下の階層の損益レベル売買データを参照することで、改善策が見えてくる。 Therefore, if you want to increase the total profit and loss, if you improve the profit and loss at some level (if other conditions are constant), it will improve. Because of this structure, if you want to improve the total profit and loss, you can see the improvement measures by referring not only to the total profit and loss level but also to the profit and loss level trading data of the lower hierarchy.
（総合損益レベル売買データの旧方式）
実施形態１では、「投資商品の売買データを取得し、・・・・算出した評価指標から総合損益に関する評価指標を取得し」との記載があり、総合損益分析の処理の記載がある。評価指標の種類や診断の手順、分解式などを記載している。
(Old method of total profit / loss level trading data)
In the first embodiment, there is a description that "acquire the trading data of the investment product, and ... acquire the evaluation index related to the total profit / loss from the calculated evaluation index", and there is a description of the processing of the total profit / loss analysis. The types of evaluation indicators, diagnostic procedures, decomposition formulas, etc. are described.
そこで、実施形態４に係るサーバ３０の情報生成部３０２１は、投資商品の売買データを取得し、基準ごとに上記売買データを抽出（または分類、集計、加工）した集計対象売買データを作成し、当該集計対象売買データを用いて、確定した損益に関する売買損益レベル売買データや、未確定の損益に関する含み損益レベル売買データなどを目的に応じて作成し、当該売買損益レベル売買データからは、売買損益を評価するための売買損益レベル評価指標を算出し、当該含み損益レベル売買データからは、含み損益を評価するための含み損益レベル評価指標を算出し、売買損益レベル評価指標や、含み損益レベル評価指標とを用いて、投資商品の総合損益の評価に関する情報を生成する。
Therefore, the
（総合損益レベル売買データの意義）
図４２は、本実施形態に係る損益レベル売買データから段階を踏んで算出される図である。図４３は、本実施形態に係る損益レベル段階評価指標の算出の具体例を示す図である。
(Significance of total profit / loss level trading data)
FIG. 42 is a diagram calculated step by step from the profit / loss level trading data according to the present embodiment. FIG. 43 is a diagram showing a specific example of calculation of the profit / loss level stage evaluation index according to the present embodiment.
売買の結果としてどれだけの損益が生じたのかが総合損益であり、総合損益を評価するために集計対象売買データを元に作成する売買データを、総合損益レベル売買データと定義する。図４２の第１レベルが総合損益であり、その売買データが総合損益レベルの図４３の合計値である。 The total profit / loss is the amount of profit / loss generated as a result of trading, and the trading data created based on the trading data to be aggregated in order to evaluate the total profit / loss is defined as the total profit / loss level trading data. The first level in FIG. 42 is the total profit / loss, and the trading data thereof is the total value of the total profit / loss level in FIG. 43.
総合損益は、反対売買を行って損益が確定された売買損益と、未反対売買で保有中の含み損益とを含む。例えば、投資商品から得られた損益の総額や、投資家が投資対象から得た損益の総額、２０１９年の損益合計などを指す。総合損益レベル売買データは、集計対象全ての売買データが含まれる。 The total profit / loss includes the trading profit / loss whose profit / loss is fixed by the counter-trading and the unrealized profit / loss held by the non-counter-trading. For example, it refers to the total profit / loss obtained from an investment product, the total profit / loss obtained by an investor from an investment target, the total profit / loss in 2019, and the like. The total profit / loss level trading data includes all trading data to be aggregated.
（総合損益レベル売買データの課題）
スタート時点は元本（またはＡ時点評価額）であり、そこから売買を行った結果、現在（またはＢ時点）の保有商品評価額、および、現金残高になったことをどう評価していくかが課題になる。
(Issues of total profit / loss level trading data)
The starting point is the principal (or the valuation amount at the time of A), and as a result of buying and selling from there, the valuation amount of the currently owned products (or the valuation amount at the time of B) and how to evaluate the cash balance. Becomes an issue.
上述の旧方式も１つのアプローチであるが、集計対象売買データに加工を施して、作成した総合損益レベル売買データを活用することにより、さらに汎用度が高く、評価指標算出の土台になる（図４３を参照）。 The old method described above is also one approach, but by processing the trading data to be aggregated and utilizing the created total profit / loss level trading data, it is more versatile and becomes the basis for calculating the evaluation index (Fig.). See 43).
集計対象売買データの中には数多くの損益が含まれ、これらの損益を総合したのが総合損益である。この総合損益を評価するための売買データを、総合損益レベル売買データと定義する。 A large number of profits and losses are included in the trading data to be aggregated, and the total profit and loss is the sum of these profits and losses. The trading data for evaluating this total profit / loss is defined as the total profit / loss level trading data.
総合損益レベル売買データによって、投資の全体像が分かる。例えば、図４３に示すように、５０万円の元本でスタートしても１億４４５９万円の購入金額になっており、元本をいかに回転させているかが分かる。トータルの損益率は１５％だが、回転が十分に効いており、１億４４５９万円の購入金額を用いて、総合損益２２３０万円の利益を得ている。当該投資対象のトータルの損益、または、投資家の損益、期間別の総合損益を評価するための売買データが、総合損益レベル売買データである。 Comprehensive P & L Level Trading data gives you an overall picture of your investment. For example, as shown in FIG. 43, even if the principal is 500,000 yen, the purchase price is 144.59 million yen, and it can be seen how the principal is rotated. The total profit / loss ratio is 15%, but the turnover is fully effective, and the total profit / loss of 22.3 million yen is obtained by using the purchase amount of 144.59 million yen. The trading data for evaluating the total profit / loss of the investment target, the investor's profit / loss, and the total profit / loss for each period is the total profit / loss level trading data.
（総合損益レベル売買データの作用）
総合損益を評価するための売買データを得るために、加工が必要である。集計対象売買データのうち、期間別集計対象売買データであるか否かによって、作成プロセスが異なる。
(Action of total profit / loss level trading data)
Processing is required to obtain trading data for evaluating the total profit and loss. Of the aggregated trading data, the creation process differs depending on whether or not it is the aggregated trading data for each period.
期間別集計対象売買データでない場合には、スタート時点は元本で、そこから売買を行った結果、現在の保有商品評価額および現金残高になったことをどう評価していくか、が課題になる。 If it is not the trading data subject to aggregation by period, the issue is how to evaluate the current holding product valuation amount and cash balance as a result of buying and selling from the principal at the start. Become.
総合損益を評価するための売買データの加工なので、元本を元手にして、売り買いした結果、残った保有商品を現在（またはＢ時点の時価）評価する必要がある。従って、情報生成部３０２１は、売買データに保有商品のＢ時点評価額を含めることにより、総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。情報生成部３０２１は、加工によって、総合損益率、保有期間などの項目を増やす。
Since it is the processing of trading data for evaluating the total profit and loss, it is necessary to evaluate the current (or the market price at the time of B) the remaining possessed products as a result of buying and selling with the principal as the source. Therefore, the
期間別集計対象売買データである場合には、評価替えが必要である。スタート時点Ａ時点の保有商品評価額および現金残高、そこから売買を行った結果、現在（またはＢ時点）の保有商品評価額および現金残高になったことをどう評価していくか、が課題になる。 If the trading data is subject to aggregation by period, revaluation is required. The issue is how to evaluate the current (or B) holding product valuation amount and cash balance as a result of buying and selling from the holding product valuation amount and cash balance at the start point A. Become.
集計対象売買データを次のように加工する。 The trading data to be aggregated is processed as follows.
情報生成部３０２１は、Ａ時点の保有商品は購入単価をＡ時点時価で評価替えし、Ｂ時点の保有商品はＢ時点時価で評価替えすることにより、総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。
The
具体的には、情報生成部３０２１は、Ａ時点より前に購入した売買データはＡ時点時価で評価替えをして、Ｂ時点で保有を続けている商品はＢ時点時価で評価替えすることにより、総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。
Specifically, the
ただし、評価替えの方法には、購入日、購入単価、購入金額をＡ時、Ａ時点時価、Ａ時点評価額に置き換える方法と、別項目を立てる方法とがある。 However, as a method of revaluation, there are a method of replacing the purchase date, the purchase unit price, and the purchase amount with the A o'clock, the A time point market price, and the A time point evaluation value, and the method of setting up another item.
また、総合損益レベル売買データに、総合損益率、保有期間、ベンチマーク騰落率、など目的に応じて項目を追加してよい。また、構成項目毎に集計したり、全体を集計したりしてもよい。 In addition, items such as total profit / loss ratio, holding period, benchmark rise / fall rate, etc. may be added to the total profit / loss level trading data according to the purpose. Further, it may be totaled for each component item or the whole may be totaled.
（総合損益レベル売買データの効果）
総合損益レベル売買データは、投資対象、投資家、または、期間別の売買および保有が、全体として損失を産んでいるのか利益を上げているのか、ある一定期間で区切るとどうなのか、などトータルに評価するための売買データである。
(Effect of total profit / loss level trading data)
The total profit / loss level trading data is total, such as whether the investment target, the investor, or the trading and holding by period is causing a loss or making a profit as a whole, and how it is divided by a certain period. It is trading data for evaluation.
投資家Ａは、この１年、結局、様々な売買を行ってきた結果、資産は増えたのか減ったのか、売買回数はどのくらいで、購入銘柄の数や元本増減率はどうだったか、などということを評価するために、情報生成部３０２１は、総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。
Investor A has been buying and selling variously over the past year, and as a result, whether his assets have increased or decreased, how many times he has bought and sold, how many stocks have been purchased, and what was the rate of increase / decrease in principal? In order to evaluate that, the
損益率を項目として加えることにより、売買データ一つ一つの総合損益率が明確になる。銘柄コードという構成項目で抽出（又は分類、集計または加工）して、銘柄毎の売買データが抽出（又は分類、集計または加工）されることにより、総合損益の銘柄ごとの構成が明らかになる。投資家や投資タイプ毎の総合損益の一覧表も簡単に作成することができる。 By adding the profit / loss ratio as an item, the total profit / loss ratio of each trading data becomes clear. By extracting (or classifying, totaling or processing) with a component item called a stock code and extracting (or classifying, totaling or processing) trading data for each stock, the composition of each stock of total profit and loss becomes clear. You can easily create a list of total profit and loss for each investor and investment type.
（総合損益レベル売買データとは）
第２レベルが売買損益売買データと、含み損益売買データとを分けているのに対して、第１レベルでは反対売買をしているデータも保有中のデータも含めて集計対象の売買データすべてを合算している。
(What is total profit / loss level trading data)
The second level separates the trading data and the unrealized trading data, while the first level collects all the trading data to be aggregated, including the data of counter-trading and the data held. It is totaling.
（総合損益レベル売買データの具体例）
例えば、Ａさんの２０１９年を評価対象とするのであれば、２０１９年の売買データと、２０１９年年初のスタート時点の保有商品評価額と、現金とが各種売買によって、２０１９年年末の保有商品評価額と、現金残高との売買データに変遷したことをどう評価するのか、が重要となってくる。情報生成部３０２１は、年初保有銘柄を、年初の時価で評価替えし、期末保有商品は期末の時価で評価することにより、総合損益レベル売買データを作成する。
(Specific example of total profit / loss level trading data)
For example, if Mr. A's 2019 is to be evaluated, the trading data of 2019, the evaluation value of the owned products at the start of 2019, and the cash will be evaluated by various transactions at the end of 2019. How to evaluate the transition to trading data between the amount and the cash balance becomes important. The
具体的には、以下の加工が必要となる。Ｂ時点の評価額を基準とし、情報生成部３０２１は、未反対売買の売買データは残高を計算するためにＢ時点時価で評価する（第一ステップや第二ステップで評価しておくことがベター）。情報生成部３０２１は、未反対売買データと、反対売買データとを合算し、購入日付がＡ時点以前の場合にＡ時点時価で評価替えする（図２３などを参照）。
Specifically, the following processing is required. Based on the valuation amount at time B, the
評価替えの方法は、期間別集計対象売買データの項で詳しく説明している。又、表記方法は、先に記載した通り、２つの方法がある。さらに、総合損益率などの項目を追加してもよい。 The method of revaluation is explained in detail in the section of trading data subject to aggregation by period. Further, as described above, there are two notation methods. In addition, items such as the total profit / loss ratio may be added.
（第２レベル売買データの定義）
総合損益レベル売買データは、反対売買を行って損益が確定された売買損益レベル売買データと、未反対売買で損益が未確定の含み損益レベル売買データとに分かれ、この段階の損益を第２レベル売買データと定義する（図４２の総合損益２２３０万円が売買損益１６２５万円と含み損益６０５万円に枝分かれしている図を参照）。
(Definition of second level trading data)
Comprehensive profit / loss level trading data is divided into trading profit / loss level trading data in which profit / loss is confirmed by counter-trading and unrealized profit / loss level trading data in which profit / loss is undetermined in unreversed trading. It is defined as trading data (see the figure in which the total profit / loss of 22.3 million yen in Fig. 42 is branched into trading profit / loss of 16.25 million yen and unrealized profit / loss of 6.05 million yen).
（第２レベル売買データの旧方式）
実施形態１には、売買損益の算出方法が記載され、レベル段階に応じて評価指標算出が変化する旨の記載がある。また、売買損益の評価指標や、基本数値の記載がある。評価指標の種類や診断の手順、分解式などを記載しているが、売買損益および含み損益を評価するために売買データをどう抽出し、加工していくかの記載はない。
（第２レベル売買データの課題）
総合損益レベル売買データでは、過去の実績も現在の実績も混在しているので、全体像しか分からない。保有している損益および売買した損益のうち、どちらが多いのか、どちらも利益が出ているのか、売買している取引は利益が上がっているのか損失が出ているのか、平均の売買期間はどのくらいで勝率はどうなのかなどの状況が分からない。
(Old method of 2nd level trading data)
In the first embodiment, a method of calculating the trading profit / loss is described, and there is a description that the evaluation index calculation changes according to the level stage. In addition, there are evaluation indexes for trading profit and loss and basic numerical values. It describes the types of evaluation indicators, diagnostic procedures, decomposition formulas, etc., but does not describe how to extract and process trading data in order to evaluate trading profit and loss and unrealized profit and loss.
(Issues of
In the total profit / loss level trading data, past results and current results are mixed, so only the whole picture can be understood. Which of the profit and loss you have and the profit and loss you bought and sold is more, whether both are profitable, whether the transaction you are buying or selling is profitable or lossy, and how long is the average trading period? I don't know what the winning percentage is.
売買損益レベル売買データと、含み損益レベル売買データとを分けることにより、集計対象の売買損益および含み損益の評価を行うことができる。 By separating the trading data at the trading profit / loss level and the trading data at the unrealized profit / loss level, it is possible to evaluate the trading profit / loss and the unrealized profit / loss to be aggregated.
また、旧方式は分解式などで捉える方法であるが、売買データの抽出および加工によって第２レベル売買データを作成することができ、これを基準として、売買損益および含み損益を評価することにより、それぞれの特性を活かした違った効果を期待できる。 In addition, although the old method is a method of grasping by decomposition method etc., it is possible to create second level trading data by extracting and processing trading data, and by evaluating trading profit and loss and unrealized profit and loss based on this, it is possible to create second level trading data. You can expect different effects that take advantage of each characteristic.
（第２レベル手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを基にして、既に反対売買して確定した売買損益売買データと、反対売買していない未確定の含み損益売買データとをそれぞれ抽出（又は分類、集計、加工）して、売買データを作成する。
(Second level means)
The
以下、期間別集計対象売買データの加工の場合と、集計対象売買データの加工の場合とに分けて説明する。 Hereinafter, the case of processing the trading data subject to aggregation by period and the case of processing the trading data subject to aggregation will be described separately.
（期間別集計対象売買データの加工の場合）
情報生成部３０２１は、ＡＢ期間中に購入日付もしくは売却日がある売買データ、または、Ｂ時点保有中の売買データを抽出する。
(In the case of processing of trading data subject to aggregation by period)
The
情報生成部３０２１は、ＡＢ期間中に購入日付がある売買データを、ＡＢ期間中に反対売買があれば、売買損益レベル売買データに区分けし、Ｂ時点保有中であれば、含み損益レベル売買データに区分けする（図２３の３および４）。
The
情報生成部３０２１は、ＡＢ期間中に売却日がある売買データのうち、購入日付がＡ時点以前の場合にはＡ時点時価で評価替えを行い（図２３の２）、Ｂ時点保有の場合には、Ａ時点以前の購入日付の場合はＡ時点時価であり（図２３の１）、それ以降は購入日付そのままで評価する（図２３の４）。
The
情報生成部３０２１は、Ａ時点保有投資商品を、購入時価からＡ時点時価で評価替え（別項目を立てても可）することにより、売買損益売買データと、含み損益売買データとを作成する。
The
具体的には、情報生成部３０２１は、売買損益売買データのＡ時点保有商品をＡ時点時価で評価替えし、含み損益売買データのＡ時点保有商品をＡ時点時価で評価替えする。これは、売買データのうち、購入日付がＡ時点以前の売買データについて、購入単価でなく、Ａ時点時価に変えて、損益を算出することで行われる。
Specifically, the
ここで、Ｂ時点における売買データがあれば一番簡単に期間別集計対象売買データは作成が可能だ。（期間別集計売買データの項を参照）。そのためにも、売買データは時系列で保存しておくことが望ましい。また、情報生成部３０２１は、売買損益レベル売買データに、売買損益合計、勝ち利益、勝ち利益率、売買期間などの項目を適宜加えたり（図２６を元にして図３３を作成）、構成項目である銘柄、期間、投資家毎に抽出、分類、集計、加工をしたりすることにより、目的に合った第２レベル売買データを作成する。
Here, if there is trading data at the time of B, it is easiest to create trading data to be aggregated by period. (See the section on aggregated trading data by period). Therefore, it is desirable to save the trading data in chronological order. In addition, the
情報生成部３０２１は、含み損益レベル売買データにも、含み損益合計、含み益、含み益率、保有期間などの項目を適宜加えたり、構成項目である銘柄、期間、投資家毎に抽出、分類、集計、加工をしたりすることにより、さらに目的に合った第２レベル売買データを作成する。尚、期間別集計対象売買データの作成には、上記の方法のほか、Ａ時点の評価額と売買済みデータのセットとＢ時点の評価額と売買済みデータのセット、及びＡＢ期間の売買データを合わせると作成できる。これも上述の期間別集計対象売買データの作成の方法の一つである（集計対象売買データの項の４種類を参照）。
The
（第２レベルの効果）
既に反対売買して確定した売買データ（購入商品の場合売却済み商品のみを抽出）と、反対売買していない未確定売買データ（購入商品の場合売却していない商品を抽出）とをそれぞれを元にして、加工を施して売買損益売買データと、含み損益売買データとが作成される。
(2nd level effect)
Based on the trading data that has already been confirmed by counter-trading (extracting only sold products in the case of purchased products) and the unconfirmed trading data that has not been counter-traded (extracting products that have not been sold in the case of purchased products). Then, processing is performed to create trading profit / loss trading data and unrealized profit / loss trading data.
特に、期間別集計対象売買データ、構成要素別売買データなどの作成時には第二レベルでわかることが多いので効果が大きい。 In particular, it is very effective because it is often known at the second level when creating trading data subject to aggregation by period, trading data by component, and the like.
期間別の場合、旧方式の計算式の算定では、繁雑な計算になる（売買データの数が多ければ不可能に近い）が、本実施形態によれば、売買データを加工することにより、さらに簡単に、一覧性の優れた期間別の売買損益売買データと、含み損益売買データとが作成でき、当該期間の評価を容易にする効果がある。また、適宜項目を追加して、例えば、売買損益率が売買データ毎に見ることができるので、旧方式にない効果を期待できる。 In the case of each period, the calculation of the old method calculation formula is complicated (it is almost impossible if the number of trading data is large), but according to this embodiment, by processing the trading data, it is further calculated. It is possible to easily create trading profit / loss trading data for each period with excellent listability and unrealized profit / loss trading data, which has the effect of facilitating the evaluation of the relevant period. Further, by adding items as appropriate, for example, the trading profit / loss ratio can be viewed for each trading data, so that an effect not found in the old method can be expected.
（第２レベル売買データの具体例）
図４４は、本実施形態に係る第２レベル売買データの具体例を示す図である。例えば、図４４の５０万円コースの例であれば、総合損益レベルで２２３０万円の利益が生まれたが、売買損益は１６２５万円、含み損益は６０５万円、に分解でき、さらに期間ごとに抽出、分類、集計、加工したり銘柄ごとに抽出、分類、集計、加工するなど、様々に目的に応じて作成することができる。
(Specific example of second level trading data)
FIG. 44 is a diagram showing a specific example of the second level trading data according to the present embodiment. For example, in the case of the 500,000 yen course shown in Fig. 44, a profit of 22.3 million yen was generated at the total profit / loss level, but the trading profit / loss can be decomposed into 16.25 million yen, the unrealized profit / loss can be decomposed into 6.05 million yen, and each period. It can be created according to various purposes such as extraction, classification, aggregation, processing, extraction, classification, aggregation, processing for each brand.
（第２レベル売買データとは）
第３レベルが売買利益レベル売買データと、売買損失レベル売買データとを分けているのに対して、第２レベルでは反対売買をして利益が確定された売買データも、損失が確定された売買データも含めて合算している。
(What is the second level trading data)
The third level separates the trading profit level trading data and the trading loss level trading data, while at the second level, the trading data in which the profit is confirmed by counter-trading is also the trading in which the loss is confirmed. The data is included in the total.
（第二レベル期間別集計対象売買データの定義）
売買損益レベル、含み損益レベルという損益第二レベルで期間別集計対象売買データを当該情報処理システムが作成することを第二レベル期間別集計対象売買データと定義する。期間別集計対象売買データについては、その算出の難しさを折に触れて触れてきたが、特にこの第二レベルの期間損益を出すことが難しいのである。第一レベルの期間損益は簡単に出せるが、第二レベルの売買損益と含み損益が期間別にすると簡単でないという問題がある。これは期間を分けると、売買損益であった売買データが含み損益になったり、含み損益であった売買データが売買損益になったり、購入価格も評価替えが必要になったり、いろいろな作業が必要になり、特に過去の期間を比較するというのは、非常に難しくなるのである。
(Definition of trading data subject to aggregation by second level period)
It is defined as the second level period-specific aggregation target trading data that the information processing system creates the period-specific aggregation target trading data at the second level of profit / loss, which is the trading profit / loss level and the unrealized profit / loss level. I have occasionally touched on the difficulty of calculating the trading data subject to aggregation by period, but it is particularly difficult to generate this second level of period profit and loss. The first level profit / loss for a period can be easily obtained, but there is a problem that the second level trading profit / loss and unrealized profit / loss are not easy for each period. When the period is divided, the trading data that was the trading profit and loss becomes the unrealized profit and loss, the trading data that was the unrealized profit and loss becomes the trading profit and loss, the purchase price also needs to be revaluated, and various work is done. It will be necessary, especially comparing past periods will be very difficult.
（従来技術の課題）
証券口座等にあるポートフォリオだと、期間ごとの比較が難しいのが現実。評価額の推移で、表現されるぐらいで、２０２０年はどうであったのか、今月はどうであったのか、などが非常にわかりにくい。第一レベルの総合損益の評価にとどまっていて、評価額の推移が関の山である（集計対象売買データの期間別集計対象売買データに詳細が触れてある。）投資信託などはこの点、評価額推移で十分であり、こまかい売買の内容よりも、評価額がどうなったのか、がわかれば十分だから問題は少ない。しかし、個別株売買の場合は、第二レベルで掌握することで、様々な問題が解決できるし、実態が明らかになる。そのため、個別株をやる人にとっては、わかりやすい期間比較が求められている。
(Problems of conventional technology)
The reality is that it is difficult to compare portfolios in securities accounts, etc. by period. It is very difficult to understand how it was in 2020, how it was this month, etc., as it is expressed by the transition of the valuation amount. It is limited to the evaluation of the first level total profit and loss, and the transition of the valuation amount is Sekiyama (details are mentioned in the period-specific aggregation target trading data of the aggregation target trading data). The transition is sufficient, and there are few problems because it is enough to know what happened to the valuation price rather than the details of the detailed trading. However, in the case of individual stock trading, various problems can be solved and the actual situation becomes clear by grasping at the second level. Therefore, for those who do individual stocks, an easy-to-understand period comparison is required.
（第二レベル期間別集計対象売買データの作用）
売買損益レベル売買データを最初に作り、期間別集計対象売買データを当該情報処理システムが作成すれば、一見、売買損益レベルの期間比較は簡単にできるように見える。しかし、期間別集計対象売買データの所でも触れているが、期間で分けると、売買損益レベル売買データになったり、含み損益レベル売買データになったり、と動きが出るのである。これが期間損益を正しく評価しづらくさせている。ただ、ＡＢ期間の売買を評価するのに、当該情報処理システムがＢ時点の売買データを元に作成すると、Ａ時点の評価替えだけで済み、非常に楽に評価替えができるようになる。これが、Ｂ時点の時期を過ぎて、c時点の売買データでＡＢ期間の売買データを当該情報処理システムが作成しようとすると、ＡＢ時点の評価替えのほかに、Ｂ時点からＣ時点に起こった売買データの修正まで迫られるため、お手上げになってしまう。特にビッグデータでは尚更、理解不能に陥る。ですから、これらの売買データをＡ時点でもＢ時点でも、Ｃ地点でも保管しておいて、いつでも参照できる環境を作っておくことがまず第一のステップ、第二にＢ時点の第二レベル売買データを作成、第三に、ＡＢ期間だけの売買データを抽出（（購入時期＜Ａ時点かつ売却時期＞Ａ時点）または購入時期＞Ａ時点）、第四に、Ｂ時点の売買データを元にして、Ａ時点の評価替えだけを行うことが第三のステップとすると、これらの問題が解消できる。意外に簡単に見えるが、最終的に簡単な作業で、できるようになるまでは、様々な試行錯誤を繰り返して、全て理解ができて、はじめて簡単な作業に落とし込めるという非常に難度の高いものである。
(Action of trading data subject to aggregation by second level period)
Trading profit / loss level If the trading data is created first and the trading data to be aggregated by period is created by the information processing system, at first glance, it seems that the period comparison of trading profit / loss levels can be easily performed. However, as mentioned in the section of trading data subject to aggregation by period, when divided by period, there are movements such as trading profit / loss level trading data and unrealized profit / loss level trading data. This makes it difficult to correctly evaluate the period profit and loss. However, if the information processing system creates the trading data at the time of B in order to evaluate the buying and selling during the AB period, only the evaluation at the time of A needs to be changed, and the evaluation can be changed very easily. When the information processing system tries to create the trading data of the AB period with the trading data of the c time after the time of the B time, in addition to the revaluation at the AB time, the trading that occurred from the B time to the C time. Since it is necessary to correct the data, it will be a waste. Especially with big data, it becomes incomprehensible. Therefore, the first step is to store these trading data at point A, point B, and point C so that you can refer to them at any time, and secondly, the second level trading data at point B. Third, the trading data only for the AB period is extracted ((purchase time <A time and sale time> A time point) or purchase time> A time point), and fourth, based on the trading data at B time point. If only the evaluation change at the time A is the third step, these problems can be solved. It looks surprisingly easy, but it is a very difficult task that you can understand everything by repeating various trials and errors until you can do it in the end. Is.
（第二レベル期間別集計対象売買データの効果と具体例）
第二レベルの期間別集計対象売買データが当該情報処理システムが作成できることは、後々の工程にとても効いてきて、様々な効果が期待できる。例えば、２０２０年のソフトバンクの売買損益率の平均は？２０２０年の売買損益率第一位はどの銘柄？などの結果を含めた記事データは、当該情報処理システムにより生成が簡単にできる。売買の巧拙と保有者の利益の比較ができるのはこの第二レベルだからこそだし、２０２０年とかの期間の区切りができて、期間比較ができて、はじめて、意味のある情報になっていく。この第二レベル損益レベルでの期間比較ができることによって売買の巧拙をランキングで競うことも、比較することも簡単だし、正確に中長期投資と短期売買の投資成果の比較をすることも可能だし、いろいろなコンテンツが生まれていくことが期待できる。投資家評価の最大のネックであった期間別集計対象売買データと第二レベル売買データが連携できる効果は絶大である。
(Effects and specific examples of trading data subject to aggregation by second level period)
The fact that the information processing system can create the second-level aggregated trading data by period is very effective in later processes, and various effects can be expected. For example, what is the average trading profit / loss ratio of SoftBank in 2020? Which stock has the highest trading profit / loss ratio in 2020? Article data including the results such as these can be easily generated by the information processing system. It is because of this second level that it is possible to compare the skill of buying and selling and the profit of the holder, and it becomes meaningful information only when the period can be divided such as 2020 and the period can be compared. By being able to compare the period at this second level profit and loss level, it is easy to compete and compare the skill of trading in the ranking, and it is also possible to accurately compare the investment results of medium- to long-term investment and short-term trading. It can be expected that various contents will be born. The effect of linking the second-level trading data with the trading data subject to aggregation by period, which was the biggest bottleneck in investor evaluation, is enormous.
（第二レベル構成要素別売買データの定義）
第二レベル売買データを元にして構成要素別売買データを作成するとは、どういうことでしょう。例えば、売買損益レベル売買データ（売買が完了したデータ）を元にして、もう一度、色んな角度から検証することができる。集計対象売買データにある構成要素、つまり、銘柄であったり、期間であったり、テクニカル分析であったり、企業業績であったり、色んな角度から売買データを捉え直して、どういう売買を行って、何が悪く、どこを改善すべきかが見えてくる。例えば、投資家別集計対象売買データ（投資家Ａさん）の銘柄別の構成要素別売買データから売買損益レベル売買データを作成すると、どの銘柄でＡさんは勝って、どの銘柄で負けてしまったのかが明らかになる。
(Definition of trading data by second level component)
What does it mean to create trading data by component based on the second level trading data? For example, it is possible to verify again from various angles based on the trading profit / loss level trading data (data on which trading is completed). The components in the trading data to be aggregated, that is, the brand, the period, the technical analysis, the corporate performance, etc. Is bad, and you can see where to improve. For example, if you create trading profit / loss level trading data from trading data by component of the trading data to be aggregated by investor (Investor A), Mr. A wins and loses in which stock. It becomes clear.
（従来技術の課題）
過去の売買履歴は普通は、埋もれていってしまい、検証が進まない。投資成果のＰＤＣＡが回っていかないのである。しかし、この第二レベル構成要素別売買データを作成して、活用すると、色んな課題や発見が見えて、改善の道筋が見えてくる。
(Problems of conventional technology)
Past trading history is usually buried and verification does not proceed. The PDCA cycle of investment results does not turn around. However, if you create and utilize this second-level component-specific trading data, you will be able to see various issues and discoveries, and you will be able to see the path for improvement.
（第二レベル構成要素別売買データの作用）
売買損益レベル売買データを、構成要素である例えば、企業業績を基準にして直近増収率０－１０％のグループ、直近増収率１０％－３０％のグループ、直近増収率３０％－２倍のグループ、直近増収率２倍以上のグループに分けて銘柄別に集計すると、２倍以上のグループの銘柄と０－１０％のグループの銘柄が一目でわかり、それぞれどのような売買を行ってきたのかが一目でわかる。売買データを抽出（又は分類、集計、加工）し、当該抽出（又は分類、集計、加工）された売買データを構成要素で更に抽出（又は分類、集計、加工）することで、構成要素別売買データを作成でき、企業業績などを基準にして売買データを捉えることが可能となる。含み損益レベル売買データも同様である。今、皆はどんな銘柄で含み益を抱え、どんな銘柄で含み損を抱えているのかが一目瞭然になる効果が期待でき、各種記事や、魅力あるコンテンツを作るデータが数多く当該情報処理システムにより生成できるという効果が期待できる。
(Action of trading data by second level component)
Trading profit / loss level Trading data is based on the components, for example, the group with the latest increase in sales of 0-10%, the group with the latest increase in sales of 10% -30%, and the group with the latest increase in sales of 30% -2 times. If you divide into groups with the latest increase in sales of 2 times or more and aggregate by issue, you can see at a glance the issues of the group of 2 times or more and the issues of the 0-10% group, and you can see at a glance what kind of trading each has done. You can see with. By extracting (or classifying, aggregating, processing) trading data and further extracting (or classifying, summarizing, processing) the extracted (or classified, aggregated, processed) trading data by components, trading by component is performed. It is possible to create data and capture trading data based on corporate performance. The same applies to unrealized profit / loss level trading data. Now, everyone can expect the effect of making it clear at a glance what brand has unrealized gains and what brand has unrealized losses, and the effect that a lot of data that creates various articles and attractive contents can be generated by the information processing system. Can be expected.
（第二レベル構成要素別売買データの効果）
構成要素別売買データは、集計対象売買データを更に構成要素で分けて、売買データを把握するため、その分、いろいろな角度から、売買データを見ることが可能になる効果がある。例えば、ソフトバンク株の２０２０年の売買損益率は？という答えよりも、ソフトバンク株の２０２０年の投資タイプ別（短期売買派と中長期投資派）の売買損益率は？のほうが、よりきめの細かい分析があり、関心を寄せるユーザも増えよう。これが構成要素売買データと第二レベル損益レベル売買データの連携効果である。集計対象売買データよりも一重、二重と深い分析が可能になるのである。
(Effect of trading data by second level component)
Since the trading data for each component is further divided into the trading data to be aggregated and the trading data is grasped, there is an effect that the trading data can be viewed from various angles. For example, what is the 2020 trading profit / loss ratio for SoftBank shares? Rather than the answer, what is the trading profit / loss ratio of SoftBank stocks by investment type (short-term trading group and medium- to long-term investment group) in 2020? Will have more detailed analysis and more users will be interested. This is the effect of linking the component trading data and the second level profit / loss level trading data. It enables deeper analysis such as single and double than the trading data to be aggregated.
（第二レベル構成要素別売買データの具体例）
構成要素の分だけ、切り口があるので、例えば、Ａさんの投資成果を銘柄ごとに集計するなどは一番単純なケースであるが、この単純なケースでさえ、どの銘柄が売買で損が出ているのか、利益が出ているのか、利益率は、利益構成比は、などが一発でわかる。
(Specific example of trading data by second level component)
Since there are cuts for each component, for example, it is the simplest case to aggregate the investment results of Mr. A for each issue, but even in this simple case, any issue will lose money in buying and selling. You can tell whether you are making a profit, whether you are making a profit, the rate of return, the profit composition ratio, etc. in one shot.
（第二レベル投資対象別集計対象売買データの定義。）
投資対象別集計対象売買データを売買損益レベルの売買データで捉え直すと、この第二レベルとなる。例えば、株という投資対象と、仮想通貨という投資対象を売買損益レベルで比較すると、どっちが、保有期間が長くて、利益率が高いのか、とか、勝率はどうなのか、とかの比較が可能となるし、どっちが含み益を抱えているのか、とか第一レベルではわからないことがどんどん見えてくる。Ａ銘柄は利益が上がっている人たちは売買して利益が出ているのか、保有して利益が上がっているのか、どっちの方が利益が大きいのかなどがわかるようになる。
(Definition of trading data subject to aggregation by second-level investment target.)
This second level is obtained by reconsidering the trading data to be aggregated by investment target with the trading data at the trading profit / loss level. For example, if you compare the investment target of stocks and the investment target of virtual currencies at the trading profit / loss level, it is possible to compare which one has a longer holding period and a higher profit margin, and what is the winning percentage. However, it becomes more and more apparent that we do not know at the first level which one has the unrealized profit. People who are making a profit on the A brand will be able to understand whether they are making a profit by buying and selling, whether they are holding it and making a profit, and which one is more profitable.
（従来技術の課題）
例えば、Ｓ社株は、売買してどれだけの人たちがどれだけの利益を上げているのか、保有を続けている人は平均でいくらくらいで購入していて、含み益はどれだけ抱えているのか、など世の中には一切出ていないが、この第二レベル投資対象別集計対象売買データであれば、当該情報処理システムで即座に解答を導き出すことができる。売買して利益が上がっているのか、保有して利益が上がっているのか、を見ていくにはこの第二レベルで見ていくことが重要である。総合損益の時には見えてこなかったことが一気に視野が広がっていく。総合損益で見ると、どうしても投資商品の成果はわかりにくいのである。売買と保有が分かれていないためである。しかし、実際には投資商品は売買を頻繁にやっていて成功している人もいれば、保有で成功している人もいるし、逆も売買ばっかりしているけど、失敗している人や含み損で見動きがとれない人もいる。これらを正しく評価し、見ていくには投資対象商品も第二レベルで見ていくことがとても重要となる。
(Problems of conventional technology)
For example, how many people buy and sell stocks of company S, how much profits they make, how much they buy on average, and how much unrealized profits they have. Although it has not been released to the world at all, it is possible to immediately derive an answer with the information processing system if it is the trading data subject to aggregation by the second level investment target. It is important to look at this second level in order to see whether the profit is increasing by buying and selling, or whether the profit is increasing by holding it. What I couldn't see at the time of the total profit and loss expands my horizons at once. Looking at the total profit and loss, it is difficult to understand the results of investment products. This is because buying and selling and holding are not separated. However, in reality, some people buy and sell investment products frequently and succeed, some people succeed in holding them, and vice versa. Some people can't move because of unrealized losses. In order to correctly evaluate and look at these, it is very important to look at the investment target products at the second level.
（第二レベル投資対象別売買データの作用）
売買損益レベル売買データを先に作り、投資対象別集計対象売買データを当該情報処理システムが作成してもよいし、投資対象別集計対象売買データを先に作成し、売買損益レベル売買データを当該情報処理システムが作成してもよい。
(Action of trading data by second level investment target)
The trading profit / loss level trading data may be created first and the trading data to be aggregated by investment target may be created by the information system, or the trading data to be aggregated by investment target may be created first and the trading profit / loss level trading data may be created. It may be created by an information information system.
（第二レベル投資対象別売買データの効果）
例えば、投資対象別集計対象売買データを「抽出条件：銘柄＝ソフトバンク株」で作成し、売買損益レベル売買データと含み損益レベル売買データを作成することで第二レベル投資対象別集計対象売買データの作成ができる。これによって、当該情報処理システムによって算出される各種評価指標は、先のソフトバンク株の疑問に全て答えることができる評価指標が算出できるという効果がある。
（第二レベル投資対象別売買データの具体例）
具体例は、多く挙げられる。例えば、株の勝率を銘柄別に分けて、勝率の高い銘柄群、低い銘柄群などに分けて、当該情報処理システムによる生成データを作ることも可能である。これらを診断材料や、銘柄情報に加えていってもよいし、ランキングや比較を始め、いろいろな使い方ができる。
(Effect of trading data by second level investment target)
For example, by creating trading data to be aggregated by investment target with "extraction condition: issue = SoftBank stock" and creating trading profit / loss level trading data and unrealized gain / loss level trading data, the second level trading data to be aggregated by investment target can be obtained. Can be created. As a result, the various evaluation indexes calculated by the information processing system have the effect of being able to calculate an evaluation index that can answer all the questions of the SoftBank stock.
(Specific example of trading data by second level investment target)
There are many specific examples. For example, it is possible to divide the winning percentage of stocks into stocks with a high winning percentage, stocks with a low winning percentage, and the like, and create data generated by the information processing system. These may be added to diagnostic materials and brand information, and can be used in various ways, including ranking and comparison.
（第２レベル売買データのそれぞれについて）
（売買損益レベル売買データの旧方式）
実施形態１には、売買損益の算出方法と、レベル段階に応じて評価指標算出が変化する旨の記載がある。さらに、売買損益の評価指標や基本数値の記載がある。評価指標の種類や診断の手順、分解式などを記載している。
(For each of the 2nd level trading data)
(Old method of trading profit / loss level trading data)
In the first embodiment, there is a description that the calculation method of the trading profit / loss and the calculation of the evaluation index change according to the level stage. In addition, there are descriptions of evaluation indicators and basic figures for trading profit and loss. The types of evaluation indicators, diagnostic procedures, decomposition formulas, etc. are described.
（売買損益レベル売買データの課題）
売買損益レベル売買データにより、売買損益の評価を行うことができる。旧方式は分解式などで捉える方法だが、集計対象売買データの抽出（又は分類、集計、加工）を経て売買損益レベル売買データを作成でき、これを基準として、集計対象の売買損益レベルで売買状況を評価する。図４５は、本実施形態に係る第２レベル（売買損益レベル売買データ）の具体例を示す図である。図４６は、本実施形態に係る第２レベル（含み損益レベル）の具体例を示す図である。
(Problems of trading profit / loss level trading data)
Trading profit / loss level Trading data can be used to evaluate trading profit / loss. The old method is a method of grasping by decomposition method etc., but trading profit / loss level trading data can be created by extracting (or classifying, tabulating, processing) the trading data to be aggregated, and based on this, the trading status at the trading profit / loss level to be aggregated. To evaluate. FIG. 45 is a diagram showing a specific example of the second level (trading profit / loss level trading data) according to the present embodiment. FIG. 46 is a diagram showing a specific example of the second level (unrealized profit / loss level) according to the present embodiment.
（売買損益レベル売買データの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを基にして、既に反対売買して確定した売買損益売買データを抽出し、加工して、売買データを作成する。
(Means of trading profit / loss level trading data)
The
情報生成部３０２１は、期間別集計対象売買データの加工では、Ａ時点保有投資商品について、購入時価からＡ時点時価で評価替えすることで売買損益売買データを作成する。具体的には、売買損益売買データのＡ時点保有商品はＡ時点時価で評価替えする。また、情報生成部３０２１は、合計値を集計することにより、元本と合わせて売買銘柄の回転回数、回転日数などを算出する。
In the processing of the trading data subject to aggregation by period, the
（売買損益レベル売買データの効果）
期間別集計対象売買データでの効果を例に出すと、期間別の場合、従来の計算式方式の算定では、繁雑な計算になるが、売買データを加工することにより、さらに簡単に、期間別の売買損益レベル売買データが作成でき、当該期間の評価を容易にする効果がある。さらに、売買データ毎の集計や評価は旧方式では難しいが、売買損益レベル売買データであれば、非常に簡単に可能である。又、図８６のような方法で株価テーブルと売買データの銘柄を紐付けることで、逐次売却が終わった売買に関しても銘柄の時価更新情報が刷新され、含み損益レベル売買データへの影響だけでなく、後にあげる第四レベルなどでも特別な効果を発揮する。特に、第一ステップで修正売買データテーブルの作成工程を経ていれば、尚更この工程は簡単になる。
(Effect of trading profit / loss level trading data)
Taking the effect of the trading data subject to aggregation by period as an example, in the case of each period, the calculation by the conventional calculation formula method is a complicated calculation, but by processing the trading data, it is easier by period. Trading profit / loss level Trading data can be created, which has the effect of facilitating the evaluation of the relevant period. Furthermore, although it is difficult to aggregate and evaluate each trading data with the old method, it is very easy to do with trading data at the trading profit / loss level. In addition, by associating the stock price table with the stocks in the trading data by the method shown in Fig. 86, the market price update information of the stocks is updated even for the trading that has been sold sequentially, and not only the influence on the unrealized profit / loss level trading data but also , It also has a special effect at the 4th level, which will be mentioned later. In particular, if the process of creating the modified trading data table is performed in the first step, this process becomes even easier.
（売買損益レベル売買データとは）
第３レベルが勝ち利益データと、負け損失データとを分けているのに対して、第２レベルでは、勝ち利益データも、負け損失データも含めて合算しているため、売買損益全体の売買データで、集計対象の売買状態の全体像を評価するために作成される。
(What is trading profit / loss level trading data)
In the third level, the winning profit data and the losing loss data are separated, while in the second level, the winning profit data and the losing loss data are added up, so that the trading data of the entire trading profit and loss is collected. Is created to evaluate the overall picture of the trading status to be aggregated.
（含み損益レベル売買データの意義）
総合損益レベルは、反対売買を行って損益が確定された売買損益売買データと、未反対売買で未確定の含み損益レベル売買データとに分かれ、含み損益レベル売買データは反対売買を行っていない売買データを扱う。ここでも先に挙げたようにテーブルを別テーブルで時価を分けて管理した方が、毎日の更新も楽だし、時系列データなども簡単にとれ、保有銘柄の評価額推移など、のグラフも作りやすいという効果が期待できる。さらに、含み損益レベル売買データを期間別集計対象売買データの作成を適時行っていくとその効果は大きい。保有銘柄の実態がよりわかるようになる効果が期待できる。単なる含み損益いくら、含み損益率何％というよりも、２０１９年の含み損益は増加したが、２０２０年は含み損が増加（２０１９年年末と比べると下がると期間別の場合は、含み損になる）してしまったなど、同じ含み益の評価でも、深い評価が可能となり、実態をつかむのに非常に効果が大きい。また、さらに株価データだけでなく、銘柄情報や銘柄と日付を連携させることが様々な効果を生む。特に投資対象別集計対象売買データの銘柄情報が銘柄テーブルで連携すると、銘柄の情報と売買データが直接紐付くことになり、管理もしやすくなり、売買と銘柄の関係がより深くわかるようになる効果が期待できる。更に銘柄と日付の場合は、業績動向やテクニカル指標を購入データと紐付かせることで、様々な効果を生み出す（後述）。特にこの含み損益レベル売買データで、銘柄情報などが紐付いていることで、保有銘柄に関する情報が即座に入りやすくなるし、保有銘柄の動向が変わったときに、反応がしやすくなるという効果が期待できる。
(Significance of unrealized profit / loss level trading data)
The total profit / loss level is divided into trading profit / loss trading data in which profit / loss is confirmed by counter-trading and unconfirmed unrealized gain / loss level trading data in unreversed trading. Handle data. Again, if you manage the table separately by market price as mentioned above, it is easier to update daily, you can easily get time series data, etc., and you can also make a graph such as changes in the valuation price of the stocks you own. The effect of being easy can be expected. Furthermore, the effect will be great if the unrealized profit / loss level trading data is created in a timely manner to be aggregated for each period. It can be expected to have the effect of making it possible to understand the actual situation of the stocks held. The unrealized gain / loss in 2019 increased, but the unrealized loss increased in 2020 (if it decreases compared to the end of 2019, it becomes an unrealized loss by period), rather than just the unrealized gain / loss or the unrealized gain / loss ratio. Even with the same unrealized gain evaluation, it is possible to make a deep evaluation, which is extremely effective in grasping the actual situation. In addition to stock price data, linking stock information and stocks with dates produces various effects. In particular, if the stock information of the trading data to be aggregated by investment target is linked in the stock table, the stock information and the trading data will be directly linked, it will be easier to manage, and the relationship between trading and stock will be understood more deeply. Can be expected. Furthermore, in the case of stocks and dates, various effects can be produced by associating performance trends and technical indicators with purchase data (described later). In particular, by linking stock information etc. with this unrealized profit / loss level trading data, it is expected that information on holding stocks will be easier to enter immediately, and it will be easier to react when the trends of holding stocks change. can.
（含み損益レベル売買データの課題）
含み損益売買データは、含み損益の評価を行える。既存技術は分解式などで捉える方法だが、売買データの抽出と加工によって含み損益レベル売買データが作成でき、これを基準として、含み損益を評価していく。
(Issues of unrealized profit / loss level trading data)
Unrealized gains / losses can be evaluated for unrealized gains / losses. The existing technology is a method of grasping by a decomposition method, but the unrealized profit / loss level trading data can be created by extracting and processing the trading data, and the unrealized profit / loss is evaluated based on this.
（含み損益レベル売買データの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを基にして、まだ反対売買していない未確定の売買データを抽出（又は分類、集計、加工）して含み損益レベル売買データを作成する。
(Means of unrealized profit / loss level trading data)
The
情報生成部３０２１は、期間別集計対象売買データの場合の加工には、Ａ時点保有投資商品は購入時価からＡ時点時価で評価替えすることにより、含み損益売買データを作成する。
The
具体的には、含み損益売買データは、Ｂ時点保有商品のうち、購入日がＡ時点以前の保有商品の単価をＡ時点時価で評価替えする。また、含み損益率や保有期間などの項目を適宜含み損益レベル売買データに加えたり、銘柄や期間ごとに集計したりすることにより、目的に合った含み損益レベル売買データを作成する。 Specifically, in the unrealized profit / loss trading data, the unit price of the products held at the time B and the purchase date before the time A is revalued at the market price at the time A. In addition, by adding items such as the unrealized profit / loss ratio and holding period to the unrealized profit / loss level trading data as appropriate, or by aggregating by issue or period, unrealized profit / loss level trading data suitable for the purpose is created.
（含み損益レベル売買データの効果）
期間別集計対象売買データで構成要素の銘柄ごとに集計した場合を例示して説明する。期間別の場合、旧方式の計算式方式の算定では、繁雑な計算になるが、売買データを加工することにより、さらに簡単に、期間別の含み損益売買データが作成でき、当該期間の評価を容易にするし、銘柄別の集計や購入日による集計などで含み損益レベル売買データを加工できるという効果がある。
(Effect of unrealized profit / loss level trading data)
An example will be described in which the trading data subject to aggregation by period is aggregated for each component issue. In the case of each period, the calculation of the old method is a complicated calculation, but by processing the trading data, it is possible to more easily create unrealized profit / loss trading data for each period, and evaluate the period. It has the effect of facilitating and processing unrealized profit / loss level trading data by totaling by brand or by purchase date.
（含み損益レベル売買データと構成要素別売買データの組み合わせ効果）２０２１／０２／２５追加分
（含み損益レベル売買データの構成要素別売買データの定義）
含み損益レベル売買データを構成要素別売買データで分類（集計）すると、様々なことができるようになる。構成要素の数だけ様々なことができるが、いくつか具体例を挙げる。
(Effect of combining unrealized profit / loss level trading data and trading data by component) 2021/02/25 addition (Definition of trading data by component of unrealized profit / loss level trading data)
Unrealized profit / loss level By classifying (aggregating) trading data by component trading data, various things can be done. There are as many different things as there are components, but here are some specific examples.
（テクニカル指標値編）
投資家別集計対象売買データで、構成要素をテクニカル指標値にして、含み損益レベル売買データを当該情報処理システムが作成すると、どんなことが可能になるか。投資家Ａの含み損益レベル売買データをテクニカル指標値をＲＳＩにして、ＲＳＩを２０％未満、２０％以上５０％未満、５０％以上８０％未満、８０％以上で分けて、その分類基準に従って売買データを分ける。そうすると、投資家の保有銘柄はＲＳＩのレンジに応じて分類される。このときに、購入時ＲＳＩ（購入時に紐付いたＲＳＩ）を使ってもいいし、現在値ＲＳＩ（現在値に紐付いてたＲＳＩ）を使ってもかまいません。ここまでは、構成要素別売買データの作成です。これだけでも、投資家Ａ保有銘柄一覧の画面には、現在のＲＳＩレンジに応じた分類で表示される。
(Technical index value edition)
What will be possible if the information processing system creates unrealized profit / loss level trading data with the components as technical index values in the trading data to be aggregated by investor? Investor A's unrealized profit / loss level trading data is divided into RSI of less than 20%, 20% or more and less than 50%, 50% or more and less than 80%, and 80% or more, with the technical index value as RSI, and trading according to the classification criteria. Divide the data. Then, the stocks held by the investor are classified according to the range of RSI. At this time, the RSI at the time of purchase (RSI associated with the purchase) may be used, or the current price RSI (RSI associated with the current price) may be used. So far, we have created trading data for each component. Even with this alone, the screen of the investor A holding stock list is displayed in the classification according to the current RSI range.
（企業業績編）
投資家Ａの含み損益レベル売買データを保有銘柄の直近の企業業績を構成要素にして、直近３ヶ月の上方修正を２０％以上、それ以下、修正なし、下方修正２０％以下、下方修正２０％以上で分けて、その分類基準に従って売買データを分ける。そうすると、投資家の保有銘柄は業績の直近の修正度合いに応じて分類される。
(Corporate performance)
Investor A's unrealized profit / loss level trading data is used as a component of the latest corporate performance of the stocks held, and the upward revision for the last 3 months is 20% or more, less than that, no revision,
（従来の課題）
保有銘柄の状況を管理していくためには、いろいろな情報がそこに集まっていることが大切で、バラバラにあるのではなく、必要な情報がダッシュボードのように並んでいることが理想である。これは、ユーザによって、様々で、業績重視のユーザは業績関係の関連の情報が必要であるし、テクニカル重視のユーザはテクニカル関連の情報が保有株一覧の所に、表示されていれば、保有銘柄をどうすればよいのかの決断に資することになる。上記の例はあくまでも構成要素別売買データを使ったときに活用できる一部である。
(Conventional issue)
In order to manage the status of the stocks held, it is important that various information is gathered there, and it is ideal that the necessary information is lined up like a dashboard instead of being scattered. be. This varies depending on the user, and performance-oriented users need performance-related information, and technical-oriented users hold technical-related information if it is displayed in the holding list. It will help you decide what to do with the stock. The above example is only a part that can be utilized when using the trading data by component.
（含み損益レベル売買データの構成要素別売買データの作用）
まず、はじめに含み損益レベル売買データを作る。その後、抽出条件投資家＝投資家Ａで投資家別集計対象売買データとする。もちろん逆でも構わない。そして、構成要素別集計対象売買データを分類基準：ＲＳＩにすると、ＲＳＩで分類される。ＲＳＩの分類テーブルを用意し、リレーションシップでつなげば、上記の分類基準で集計または分類される。
(Action of trading data by component of unrealized profit / loss level trading data)
First, create unrealized profit / loss level trading data. After that, the extraction condition investor = investor A is used as the trading data to be aggregated by investor. Of course, the opposite is also possible. Then, if the aggregation target trading data for each component is set to the classification standard: RSI, it is classified by RSI. If an RSI classification table is prepared and connected by relationships, it will be aggregated or classified according to the above classification criteria.
（含み損益レベル売買データの構成要素別売買データの効果
構成要素別売買データをこのように使うと、投資家の判断に必要な情報が一つの画面に表示されるようになる。売買データの構成要素である必要があるが、銘柄に紐付く情報（企業業績や各種イベント、テーマ）や、日付と銘柄に紐付く情報（テクニカル指標値など）、評価指標、等は全てこの仕組みで取り込むことができ、ダッシュボード化して、保有銘柄の必要な情報を一元管理できるようになる。いろいろな可能性を秘めているのが、この構成要素別売買データと含み損益レベル売買データの組み合わせである。
(Effect of trading data by component of unrealized profit / loss level trading data When trading data by component is used in this way, information necessary for investor judgment can be displayed on one screen. Structure of trading data Although it needs to be an element, information associated with the issue (corporate performance, various events, themes), information associated with the date and issue (technical index values, etc.), evaluation indicators, etc. can all be captured by this mechanism. It will be possible to create a dashboard and centrally manage the necessary information of the stocks held. It is the combination of this component-specific trading data and unrealized profit / loss level trading data that has various possibilities.
（含み損益レベル売買データの構成要素別売買データの具体例）
まだまだ具体例を挙げようと思えば多くある。株式市場のテーマなどは個人投資家が好きな話題である。保有銘柄と同じテーマの銘柄を一覧表示し、どの銘柄がこの保有期間中に一番上昇したのかのランキングを表示することも可能である。これらの情報が提供できるのは、全て当該情報処理システムが、第二ステップから一貫した流れで、情報を取得できるからにほかならない。さらに一歩進めて、このテーマでのその後の成功確率を、導出することも可能だ。
(Specific example of trading data by component of unrealized profit / loss level trading data)
There are many more concrete examples. Stock market themes are topics that individual investors like. It is also possible to list stocks with the same theme as the stocks held and display a ranking of which stocks have risen the most during this holding period. All of this information can be provided because the information processing system can acquire the information in a consistent flow from the second step. It is possible to go one step further and derive the probability of subsequent success on this subject.
（含み損益レベル売買データとは）
第３レベルが含み益データと、含み損データとを分けているのに対して、第２レベルでは含み益データも、含み損データも含めて合算しているため、含み損益全体の評価指標が算出され集計対象の保有状態の全体像を評価する。
(What is unrealized profit / loss level trading data)
The third level separates the unrealized gain data and the unrealized loss data, while the second level adds up the unrealized gain data and the unrealized loss data, so the evaluation index of the entire unrealized profit and loss is calculated and aggregated. Evaluate the overall picture of the holding status of.
（連動型含み損益レベル売買データの意義）
含み損益レベル売買データは、反対売買を行っていない売買データを扱うが、一歩進んで、連動型評価の場合には、含み損益レベル売買データの元になっている含み損益形成資金という概念を導入することにより、複利効果、てこの原理、および、現金比率（どれか一つでもいい）を含めたモデルになる。
(Significance of linked unrealized profit / loss level trading data)
Unrealized gain / loss level trading data deals with trading data that does not carry out counter-trading, but goes one step further and introduces the concept of unrealized gain / loss formation funds that are the basis of unrealized gain / loss level trading data in the case of linked evaluation. By doing so, it becomes a model that includes the compound interest effect, the principle of leverage, and the cash ratio (any one is fine).
（含み損益形成資金の定義）
含み損益形成資金とは、名前の通り、含み損益を形成するための元になっている資金である。
(Definition of unrealized profit and loss formation funds)
Unrealized gain / loss formation funds, as the name implies, are the funds that are the basis for forming unrealized gains / losses.
現在の総評価額を元本からどれだけ増えたかを表すと、総評価額＝元本＋総利益となる。一方、総評価額を今の残高と捉え直すと、含み損益形成資金＋現金＋含み損益となる。一番単純な例から説明すると、Ｓさんの元本（１００万円）を１００％投下して、その銘柄が１０％値上がりしたケースで説明すると、１００万円＋１０万円＝１１０万円が総評価額であり、総利益額は１０万円、元本１００万円という関係が成り立つ。一方、含み損益形成資金は１００％投下しているため、１００万円となり、含み損益が１０万円となる。 Expressing how much the current total valuation amount has increased from the principal, total valuation amount = principal + total profit. On the other hand, if the total valuation amount is reconsidered as the current balance, it will be unrealized profit / loss formation fund + cash + unrealized profit / loss. To explain from the simplest example, if you invest 100% of Mr. S's principal (1 million yen) and the price of the brand rises by 10%, 1 million yen + 100,000 yen = 1.1 million yen is the general comment. It is a value, and the relationship that the total profit amount is 100,000 yen and the principal is 1 million yen is established. On the other hand, since 100% of the unrealized profit / loss formation fund is invested, it will be 1 million yen and the unrealized profit / loss will be 100,000 yen.
次に、このＳさんの保有した銘柄がそのまま上昇を続け、３倍になったと仮定、ここで利益を確定したケースを見ると、１００万円＋２００万円＝３００万円が評価額となり、総利益額は２００万円、元本１００万円という関係が成り立つ。（図１０９参照）一方、含み損益形成資金は売却をしたため０、現金が３００万円、含み損益も保有していないため０となる。 Next, assuming that the stocks owned by Mr. S continued to rise and tripled, looking at the case where profits were confirmed here, the valuation amount was 1 million yen + 2 million yen = 3 million yen, and the total The profit amount is 2 million yen and the principal is 1 million yen. (See Fig. 109) On the other hand, the unrealized profit / loss formation fund is 0 because it was sold, the cash is 3 million yen, and the unrealized profit / loss is not held.
次に、Ｓさんはこの３００万円を１００％使って、Ａ銘柄の購入に充て、Ａ銘柄が１０％上昇した場合、３００万円＋３０万円＝３３０万円が総評価額であり、総利益額は２３０万円、元本１００万円という関係が成り立つ。一方、含み損益形成資金は１００％投下しているため、３００万円となり、含み損益が３０万円となる（図１０９と図８８参照）。 Next, Mr. S spends 100% of this 3 million yen to purchase brand A, and if brand A rises by 10%, the total valuation is 3 million yen + 300,000 yen = 3.3 million yen, and the gross profit. The relationship is that the amount is 2.3 million yen and the principal is 1 million yen. On the other hand, since the unrealized profit / loss formation fund is 100% invested, it will be 3 million yen and the unrealized profit / loss will be 300,000 yen (see FIGS. 109 and 88).
他方、同じ１００万円ではじめても、まだ利益が出ていないＡさんは同じＡ銘柄を同じ時期に全額購入したとしても１００万円＋１０万円＝１１０万円が総評価額であり、総利益額は１０万円、元本１００万円という関係が成り立つ。一方、含み損益形成資金は１００％投下しているため、１００万円となり、含み損益が１０万円となる。同じ時期に１００万円元本で始め、同じ時期にＡ銘柄を元本全額投入しても、Ｓさんは、３００万円の含み損益形成資金で３０万円の含み損益を抱える一方、Ａさんは１００万円の含み損益形成資金で１０万円の含み損益にしか過ぎない（図１０９参照）。Ｓさんは、複利効果があるから、同じ１０％上昇でも、３０万円も増え、元本から考えると３０％増える計算になる。一方、Ａさんは元本からいまだに１０％しか増えていない、複利効果が効いていないからである。ここで、含み損益形成資金の概念が効いてくる。雪だるま式に増えていくのは、この含み損益形成資金が増えていくからに他ならない。ＡさんとＳさんの比較で言えば、いつのまにか１００万円と３００万円の差が付いてしまったので、後者の方がどんどん優位になっていく。 On the other hand, even if you start with the same 1 million yen, Mr. A who has not yet made a profit, even if you purchase the same A brand in full at the same time, the total evaluation amount is 1 million yen + 100,000 yen = 1.1 million yen, and the total profit amount Is 100,000 yen and the principal is 1 million yen. On the other hand, since 100% of the unrealized profit / loss formation fund is invested, it will be 1 million yen and the unrealized profit / loss will be 100,000 yen. Even if you start with 1 million yen principal at the same time and invest the full amount of A brand at the same time, Mr. S has an unrealized profit and loss of 300,000 yen with an unrealized profit and loss formation fund of 3 million yen, while Mr. A Is an unrealized gain / loss formation fund of 1 million yen and is only an unrealized gain / loss of 100,000 yen (see Fig. 109). Mr. S has a compound interest effect, so even with the same 10% increase, it will increase by 300,000 yen, which is a 30% increase when considering the principal. On the other hand, Mr. A still has an increase of only 10% from the principal, because the compound interest effect is not working. Here, the concept of unrealized profit and loss formation funds comes into play. The snowball increase is due to the increase in this unrealized profit and loss formation fund. Speaking of the comparison between Mr. A and Mr. S, there was a difference of 1 million yen and 3 million yen before I knew it, so the latter is becoming more and more superior.
図４７は、本実施形態に係る複利効果図、レバレッジ、レバレッジなしの具体例を示す図である。 FIG. 47 is a diagram showing a specific example of a compound interest effect diagram, leverage, and no leverage according to the present embodiment.
元本＋売買損益－現金＝含み損益形成資金
または
（元本＋売買損益－現金）×レバレッジ率（購入代金／信用担保で、一般に証券会社では３．３倍、ＦＸでは最大２５倍、仮想通貨２倍で時期によって変動）＝含み損益形成資金
前者は、レバレッジを掛けていない現物取引の場合。
Principal + trading profit / loss-cash = unrealized profit / loss formation fund or (principal + trading profit / loss-cash) x leverage rate (purchase price / credit collateral, generally 3.3 times for securities companies, up to 25 times for FX, virtual currency (Doubled and fluctuates depending on the time) = Unrealized gain / loss formation fund The former is the case of cash transactions without leverage.
後者は、レバレッジを掛けた信用取引の場合。 The latter is the case of leveraged margin trading.
例えば、元本を５０万円で始めた場合、最初の売買利益が１００万円の場合を想定すると、現物取引の場合は、１５０万円になった資金のうち、１００万円を現金として残すケースでは、含み損益形成資金が５０万円で２倍になれば、５０万円が含み益、評価額は２００万円になる（図４７のレバレッジなしの図参照）。 For example, if the principal is started at 500,000 yen and the initial trading profit is 1 million yen, in the case of physical trading, 1 million yen will be left as cash out of the 1.5 million yen. In the case, if the unrealized profit / loss formation fund doubles at 500,000 yen, the unrealized gain will be 500,000 yen and the valuation amount will be 2 million yen (see the figure without leverage in Fig. 47).
一方、レバレッジをかけた場合、１００万円の売買利益は、同じであっても、担保資金が１５０万円になり、１００万円の現金を同じように残しても、建玉は担保資金１５０万円の３倍の４５０万円の資金と、５０万円の現金との合計５００万円が含み損益形成資金になり、２倍となれば、１１００万円（現金１００万円、含み益５００万円、含み損益形成資金５００万円）が評価額になる（図４７のレバレッジありの図参照）。 On the other hand, when leveraged, even if the trading profit of 1 million yen is the same, the collateral fund will be 1.5 million yen, and even if 1 million yen of cash is left in the same way, the open interest will be 1.5 million collateral fund. A total of 5 million yen, which is 3 times the yen, 4.5 million yen, and 500,000 yen in cash will be the unrealized profit and loss formation fund, and if it is doubled, it will be 11 million yen (1 million yen in cash, 5 million yen in unrealized gain). , Unrealized gain / loss formation fund (5 million yen) is the valuation amount (see the figure with leverage in Fig. 47).
含み損益形成資金は、利益が確定するほど、増えていき、レバレッジを高めるほど、増える資金になる。現金を残さないで、全部投資につぎ込むほど、含み損益形成資金は増える。従って、含み損益形成資金は、元本、売買損益、レバレッジ倍率、および、現金比率などにより影響を受ける。 The unrealized profit / loss formation fund increases as the profit is fixed, and increases as the leverage increases. The more you spend all your investment without leaving cash, the more unrealized profit and loss formation funds will increase. Therefore, the unrealized profit / loss formation fund is affected by the principal, trading profit / loss, leverage ratio, cash ratio, and the like.
連動型含み損益レベル売買データの場合には、このような概念が入ることにより、複利効果、レバレッジ効果、現金比率が組み入れられ、旧方式に比べて飛躍的にレベルアップした評価が可能になる。 In the case of linked unrealized profit / loss level trading data, by incorporating such a concept, compound interest effect, leverage effect, and cash ratio are incorporated, and it is possible to make an evaluation that is dramatically improved compared to the old method.
（連動型含み損益レベル売買データの課題）
含み損益レベル売買データにより、売買データの抽出と加工によって含み損益レベル売買データが作成でき、これを基準として、含み損益を評価していくことが可能になった。しかしながら、含み損益は、そもそも、売買損益、現金比率、レバレッジ効果等によって大きな影響を受ける。旧方式は、過去の売買結果などとバラバラの存在だったが、連動型含み損益レベル売買データは、過去の売買、レバレッジ効果などと連動させているので、より現実に即した評価が可能となり、著しい効果をもたらす。
(Issues of linked unrealized profit / loss level trading data)
Unrealized profit / loss level trading data can be used to create unrealized profit / loss level trading data by extracting and processing trading data, and it has become possible to evaluate unrealized profit / loss based on this. However, unrealized gains / losses are greatly affected by trading gains / losses, cash ratios, leverage effects, and the like. The old method was different from the past trading results, but the linked unrealized profit / loss level trading data is linked to the past trading, leverage effect, etc., so it is possible to make a more realistic evaluation. It has a significant effect.
（連動型含み損益レベル売買データの手段）
含み損益形成資金の定義の所でも説明したように、含み損益形成資金＋現金＋含み損益＝総評価額＝元本＋総利益（売買損益＋含み損益）であり、含み損益形成資金＝元本＋売買損益－現金である。したがって、連動型含み損益形成資金の場合は、含み損益テーブルに、元本と売買損益、現金を項目に加えることが重要となる。それぞれの売買データごとに一定値（そのときの数値）を入れるか、合計値の欄にこれらの額をいれることで含み損益のモデルにこれらの数字が組み込まれる。更に、含み損益形成資金／元本＝複利効果を項目に加えることで、重要な評価指標の一つとなる。先のＡさんとＳさんの具体例でいうと、Ａさんの複利効果指数は１００万円／１００万円で１，Ｓさんの複利効果指数は３００万円／１００万円で３となり（図１０９と図８８参照）、複利効果がきちんと、テーブルに組み込まれ、それによって、評価指標に加わるとともに、保有状況の評価にも加えることができ、比較などのステップでも十分に力を発揮する売買データとなる。このように作られた売買データを連動型含み損益レベル売買データと定義する。
(Means of linked unrealized profit / loss level trading data)
As explained in the definition of unrealized gain / loss formation fund, unrealized gain / loss formation fund + cash + unrealized gain / loss = total valuation amount = principal + total profit (trading gain / loss + unrealized gain / loss), and unrealized gain / loss formation fund = principal + Profit and Loss-Cash. Therefore, in the case of linked unrealized gains / losses, it is important to add principal, trading gains / losses, and cash to the unrealized gains / losses table. These numbers are incorporated into the unrealized profit / loss model by entering a fixed value (the value at that time) for each trading data or by entering these amounts in the total value column. Furthermore, by adding the unrealized profit / loss formation fund / principal = compound interest effect to the item, it becomes one of the important evaluation indexes. In the specific example of Mr. A and Mr. S, the compound interest effect index of Mr. A is 1 million yen / 1 million yen, and the compound interest effect index of Mr. S is 3 million yen / 1 million yen, which is 3 (Fig.). (See 109 and Figure 88), the compound interest effect is properly incorporated into the table, which allows it to be added to the evaluation index as well as the evaluation of the holding status, and it is a trading data that is fully effective in steps such as comparison. Will be. The trading data created in this way is defined as linked unrealized profit / loss level trading data.
情報生成部３０２１は、含み損益レベル売買データを加工して、連動型含み損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。
The
含み損益レベル売買データの購入合計金額は、「元本＋売買損益－現金」であるため、３つの項目を追加して、レバレッジを効かしている場合には、それに加えて、レバレッジ率、建玉、現物の購入合計金額を加えることにより、当該情報処理システムにより連動型含み損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。 Unrealized profit / loss level Since the total purchase amount of trading data is "principal + trading profit / loss-cash", if three items are added and leverage is effective, the leverage rate and open interest are added. By adding the total purchase price of the actual product, the linked unrealized profit / loss level trading data is created by the information processing system (it may be held in the previous process).
含み損益の間は、含み損益形成資金は増えないが、含み損益を実現させた段階で、現金が増減するとともに、売買損益も増減する。従って、含み損益が実現することにより、売買損益が増減して、現金が増減していく連動型が組み込まれた連動型含み損益レベル売買データになる。 During the unrealized gain / loss, the unrealized gain / loss formation fund does not increase, but when the unrealized gain / loss is realized, the cash increases / decreases and the trading gain / loss also increases / decreases. Therefore, when the unrealized profit / loss is realized, the trading profit / loss increases / decreases, and the linked type in which the cash increases / decreases becomes the linked type unrealized profit / loss level trading data.
この仕組みによって、過去の売買損益は現在の含み損益を形成し、現在の含み損益は将来の売買損益を生み出していく関係が組み込まれた売買データになる（図４７の複利効果図参照）。 By this mechanism, the past trading profit / loss forms the current unrealized profit / loss, and the current unrealized profit / loss becomes the trading data incorporating the relationship that produces the future trading profit / loss (see the compound interest effect diagram in FIG. 47).
レバレッジの場合には、さらに建玉、レバレッジ倍率、現物の含み損益形成資金が加わり、建玉と現物の含み損益形成資金が足された金額が含み損益形成資金になる。 In the case of leverage, the open interest, the leverage ratio, and the unrealized profit / loss formation fund in kind are added, and the sum of the open interest and the unrealized profit / loss formation fund in kind is the unrealized profit / loss formation fund.
（連動型含み損益レベル売買データの効果）
連動型の含み損益レベル売買データが作成されることによって、現金比率、売買損益比率、含み損益比率、現金の機会損失などを簡単に算出でき、含み損益レベル売買データの評価のレベルが上がる効果がある。
(Effect of linked unrealized profit / loss level trading data)
By creating linked unrealized profit / loss level trading data, cash ratio, trading profit / loss ratio, unrealized profit / loss ratio, cash opportunity loss, etc. can be easily calculated, which has the effect of raising the evaluation level of unrealized profit / loss level trading data. be.
現金比率＝現金／（売買損益＋含み損益＋元本）
売買損益比率＝売買損益／（売買損益＋含み損益＋元本）
含み損益比率＝含み損益／（売買損益＋含み損益＋元本）
複利効果指数＝含み損益形成資金／元本となる。
Cash ratio = cash / (trading profit / loss + unrealized profit / loss + principal)
Trading profit / loss ratio = trading profit / loss / (trading profit / loss + unrealized profit / loss + principal)
Unrealized gain / loss ratio = Unrealized gain / loss / (Trading gain / loss + Unrealized gain / loss + Principal)
Compound interest effect index = unrealized profit / loss formation fund / principal.
（連動型含み損益レベル売買データの効果）
通常の含み損益レベル売買データには、売買損益はモデルに入っておらず、管理の外にいる。しかし、連動型含み損益レベル売買データのモデルにすると、売買損益や現金、複利効果指数、元本がモデルに組み込まれ、正確に現在の状況を把握できるようになるという特別な効果が期待できる。先のＳさんの売買テーブルでは、元本の１００万円と、売買損益の２００万円、複利効果指数が３という項目が付け加えられることで、管理できる評価指数も増え、評価ステップでも、現在の状況の評価にこれらの評価指標を活用できうる効果は計り知れない効果が期待できる。先のＡさんとＳさんの現状を把握するということひとつとっても、その違いは明確である。通常の含み損益レベル売買データから算出される評価指標では現在の状況を、保有中のＡ銘柄の１０％の上昇で、１００万円の投資で１１０万円になっているＡさんと保有中のＡ銘柄の１０％の上昇で、３００万円の投資で３３０万円になっているＳさんと投資金額の違いだけが、把握レベルになっている。一方、連動型含み損益レベル売買データであれば、保有中のＡ銘柄の１０％の上昇で、１００万円の投資で１１０万円になっているＡさんは元本で１００万円で、まだ複利効果はなく、売買尊貴も達成していないことが把握でき、一方、保有中のＡ銘柄の１０％の上昇で、３００万円の投資で３３０万円になっているＳさんは同じように元本１００万円で始めて、すでに２００万円の過去の利益を計上し、複利効果指数は３に達していると、違いを鮮明にできる効果がある。現在の状況は本来、過去の積み重ねで来ているのだが、通常の含み損益レベル売買データでは、この過去の積み重ねが把握されていない一方、連動型含み損益レベル売買データであれば、過去の積み重ねの結果が現状であることが組み入れられていることが後々の工程にも大きな効果をもたらしていく発明である。通常の現状把握のポートフォリオには、この概念はなく、通常の含み損益レベル売買データでの管理となっているため、投資の現状把握の画期的な発明である。
(Effect of linked unrealized profit / loss level trading data)
Normal unrealized gains / losses level Trading data does not include trading gains / losses in the model and is out of control. However, if the model of linked unrealized profit / loss level trading data is used, a special effect can be expected in which trading profit / loss, cash, compound interest effect index, and principal are incorporated into the model, and the current situation can be accurately grasped. In the previous trading table of Mr. S, the items of 1 million yen of principal, 2 million yen of trading profit and loss, and compound interest effect index of 3 are added, so the valuation index that can be managed increases, and even in the valuation step, the current The effect that these evaluation indexes can be used for the evaluation of the situation can be expected to be immeasurable. The difference is clear even if you grasp the current situation of Mr. A and Mr. S. In the evaluation index calculated from the normal unrealized profit / loss level trading data, the current situation is that Mr. A, who has an investment of 1 million yen and has become 1.1 million yen, with a 10% increase in the stock A he owns. Only the difference in the investment amount from Mr. S, who is 3.3 million yen with an investment of 3 million yen, which is a 10% increase in the A brand, is at the grasp level. On the other hand, in the case of linked unrealized profit / loss level trading data, Mr. A, who has a 10% increase in the stock A he owns and has an investment of 1 million yen to 1.1 million yen, has a principal of 1 million yen, which is still It can be understood that there is no compound interest effect and the trading honor has not been achieved, while Mr. S, who has invested 3 million yen to 3.3 million yen with a 10% increase in the A stock he owns, is also the same. If you start with a principal of 1 million yen, have already recorded a past profit of 2 million yen, and the compound interest effect index has reached 3, there is an effect that you can make the difference clear. The current situation is originally based on the accumulation of the past, but while the normal unrealized profit / loss level trading data does not grasp this past accumulation, the linked unrealized profit / loss level trading data is the past accumulation. It is an invention that incorporates the fact that the result of the above is the current state, which will bring a great effect to the subsequent process. This is an epoch-making invention for grasping the current status of investment because the portfolio for grasping the current status does not have this concept and is managed by the normal unrealized profit / loss level trading data.
更に、信用取引の場合は、（元本＋売買損益－現金）×レバレッジ率がモデルに加わることになる。レバレッジ率が項目の一つに加わることで、更に複利効果指数は増加する。例えば、レバレッジ率が１倍の場合、先のＳさんの例で複利効果指数は３であるが、Ｚさんはレバレッジを２倍かけたケースを想定すると、含み損益形成資金は２倍の６００万円となる。６００万円の１０％は６０万円である。Ａさんが１０万円、Ｓさんが３０万円、Ｚさんは６０万円となる。レバレッジ率２倍となり、複利効果指数も６倍になった結果である（図１０９と図８８参照）。このレバレッジ効果も、項目に加わることで、テコの原理や複利効果の実態が明らかになる効果は、計り知れない。 Furthermore, in the case of margin trading, (principal + trading profit / loss-cash) x leverage ratio will be added to the model. By adding the leverage rate to one of the items, the compound interest effect index will further increase. For example, if the leverage rate is 1x, the compound interest effect index is 3 in the previous example of Mr. S, but assuming that Mr. Z doubles the leverage, the unrealized profit and loss formation fund is doubled to 6 million. It becomes a circle. 10% of 6 million yen is 600,000 yen. Mr. A will be 100,000 yen, Mr. S will be 300,000 yen, and Mr. Z will be 600,000 yen. This is the result of doubling the leverage rate and doubling the compound interest effect index (see FIGS. 109 and 88). By adding this leverage effect to the items, the effect of clarifying the principle of leverage and the actual condition of the compound interest effect is immeasurable.
信用の建玉を評価に加えることで、信用取引で現在どの程度の含み益を抱え、含み損を抱えているかの状況が分かるようになっていく。一般に、評価損率や建玉の数量などの発表はあるが、信用の建玉の実態は、ベールに包まれており、この情報が出てくるメリットは非常に大きい。建玉の情報は、証券会社でも神経を使う情報で、世の中に出にくい情報だと思うが、建玉情報があるだけで、この連動型含み損益レベル売買データは飛躍的に投資家の実態を掴むのに役立つ。 By adding the open interest of credit to the valuation, it becomes possible to understand the situation of how much unrealized gain and unrealized loss are currently held in margin trading. Generally, there are announcements such as the valuation loss rate and the quantity of open interest, but the actual state of open interest in credit is wrapped in a veil, and the merit of this information is very large. Open interest information is information that even securities companies are sensitive to, and I think it is difficult to get out to the world, but just because there is open interest information, this linked unrealized profit and loss level trading data dramatically grasps the actual situation of investors. Useful for.
（連動型含み損益レベル売買データの具体例）
含み損益形成資金の概念を入れることで、過去の売買と現在の売買がつながり、利益が利益を呼ぶ売買の実態がよく分かるようになる。投資格差がつく一因でもある、このレベレッジ効果と、雪だるま式に増えていく複利効果とは、通常のポートフォリオ情報などでもその効果が分かりにくくなっており、投資格差がつく一因でもあるため、連動型含み損益レベル売買データの作成意義は大きい。
(Specific example of linked unrealized profit / loss level trading data)
By incorporating the concept of unrealized profit and loss formation funds, past trading and current trading will be connected, and the actual situation of trading in which profits call for profits will be well understood. This leveling effect, which is one of the causes of investment disparity, and the compound interest effect, which increases like a snowball, are difficult to understand even with ordinary portfolio information, and are also one of the causes of investment disparity. The significance of creating linked unrealized profit / loss level trading data is great.
（連動型含み損益レベル売買データの具体例）
評価ステップでも、この点は詳しく述べている。
(Specific example of linked unrealized profit / loss level trading data)
This point is also detailed in the evaluation step.
（含み損益レベル売買データとは）
第３レベルが含み益データと含み損データを分けているのに対して、第２レベルでは含み益データも、含み損データも含めて合算しているため、含み損益全体の評価指標が算出され集計対象の保有状態の全体像を評価する。
(What is unrealized profit / loss level trading data)
While the 3rd level separates the unrealized gain data and the unrealized loss data, the 2nd level combines the unrealized gain data and the unrealized loss data, so the evaluation index of the entire unrealized profit and loss is calculated and the holdings to be aggregated. Evaluate the big picture of the condition.
（第３レベル売買データの旧方式）
実施形態１には、勝ち収益率の評価指標の算出方法、勝ち利益の評価や評価指標算出、分解式、勝ち利益率（未実現利益率）の評価の記載がある。ただし、評価指標の種類、診断の手順、分解式などを記載している。
(Old method of 3rd level trading data)
The first embodiment describes a method of calculating an evaluation index of a winning rate of return, an evaluation of a winning profit, a calculation of an evaluation index, a decomposition formula, and an evaluation of a winning profit rate (unrealized profit rate). However, the types of evaluation indicators, diagnostic procedures, decomposition formulas, etc. are described.
（第３レベル売買データの定義）
売買損益レベル売買データと、含み損益レベル売買データとは、勝ちの場合も負けの場合も分かれておらず、売買の全体、保有状況の全体像をつかむための売買データである（図４５と図４６を参照）。
(Definition of 3rd level trading data)
The trading profit / loss level trading data and the unrealized profit / loss level trading data are not divided into winning and losing, and are trading data for grasping the whole trading and holding status (FIGS. 45 and 45). See 46).
一方、第３レベル売買データは、勝ち利益を生じた売買データと、負け損失を生じた売買を分けた売買データであり、確定した利益データ（勝ち利益売買データ）の場合と、未確定の利益（含み益売買データ）の場合の利益とがある。損失に関しても、同様である。 On the other hand, the third level trading data is trading data that separates the trading data that generated the winning profit and the trading that caused the losing loss, and is the case of the fixed profit data (winning profit trading data) and the undetermined profit. There is a profit in the case of (unrealized profit trading data). The same applies to the loss.
（第３レベル売買データの課題）
旧方式では、例えば、勝ち利益を分解式でとらえる方法などがあるが、特に期間で分けた捉え方や、売買データを細かく売買データごとにみたりするなどには、この第３レベル売買データのほうが適している。
(Issues of 3rd level trading data)
In the old method, for example, there is a method of grasping the winning profit by a decomposition method, but especially for the way of understanding by dividing the period and for viewing the trading data in detail for each trading data, this third level trading data Is more suitable.
（第３レベル売買データの作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを基にして、第２レベル売買データから「買値（またはＡ時点の時価）＜売値（またはＢ時点の時価または現在値）」を満たす売買データと、「買値（またはＡ時点の時価）≧売値（またはＢ時点の時価または現在値）」を満たす売買データとをそれぞれ抽出し、加工して、第３レベル売買データを作成する。
(Action of 3rd level trading data)
The
情報生成部３０２１は、期間別集計対象売買データに関しては、Ａ時点保有投資商品の場合、購入時価からＡ時点時価で評価替えし、Ｂ時点保有投資商品の場合、売却時価からＢ時点時価で評価替えすることにより、第３レベル売買データを作成する。
The
具体的には、情報生成部３０２１は、購入日がＡ時点以前の商品の単価をＡ時点時価で評価替え、売却日がＢ時点以降の商品の単価をＢ時点時価で評価替えすることにより、第３レベル売買データを作成する。また、情報生成部３０２１は、勝ち利益率などの項目を追加し、商品ごとの集計など構成要素の集計などを行い、目的にあった第３レベル売買データに加工して、作成する。
Specifically, the
（第３レベル売買データの効果）
例えば、２０１９年に勝ち利益を獲得した売買を評価する場合、購入単価を基準にすると、２０１２年の安い時価で購入した投資商品などは高い評価がされてしまう。期間別に評価を分けたい場合に、これは不都合があるため、Ａ時点（２０１９年初）の時価で評価替えすることによって、２０１９年の成果を正確に把握できるようになり、２０１９年の勝ち利益の評価を的確に行うことができるという効果がある。さらに、第３レベル売買データに勝ち利益率などの項目を適宜加えていくことにより、売買データ毎の評価も可能になるし、構成要素毎の集計を行うことで、勝ち利益を構成している構成要素毎の評価も行うことができるという特別な効果もある。
(Effect of 3rd level trading data)
For example, when evaluating a sale that wins and earns a profit in 2019, investment products purchased at a low market price in 2012 are highly evaluated based on the purchase unit price. If you want to divide the valuation by period, this is inconvenient, so by revaluing at the market price at point A (early 2019), you will be able to accurately grasp the results of 2019, and the winning profit of 2019 will be There is an effect that the evaluation can be performed accurately. Furthermore, by adding items such as the winning profit rate to the third level trading data as appropriate, it is possible to evaluate each trading data, and by aggregating each component, the winning profit is constructed. It also has the special effect of being able to evaluate each component.
（勝ち利益レベル売買データ、負け損失レベル売買データとは）
勝ち利益レベル売買データとは、売買損益レベル売買データを「買値＜売値またはＡ時点時価＜売値（実現利益レベル）」という条件で抽出した勝ち利益（確定利益）レベル売買データ、または、「買値＜Ｂ時点時価（または現在値）またはＡ時点時価＜Ｂ時点時価（または現在値）（未実現利益レベル）」という条件で抽出した勝ち利益（未確定利益）レベル売買データを指す。
(What are winning profit level trading data and losing loss level trading data)
The winning profit level trading data is the winning profit (fixed profit) level trading data obtained by extracting the trading profit / loss level trading data under the condition of "buying price <selling price or market price at time A <selling price (realized profit level)", or "buying price <". It refers to the winning profit (undetermined profit) level trading data extracted under the condition of B time point market price (or current price) or A time point market price <B time point market price (or current price) (unrealized profit level) ".
負け損失レベル売買データとは、この逆である（勝ち利益レベル売買データの説明において、＜を≧に置き換える）。 Losing loss level trading data is the opposite (replace <with ≧ in the description of winning profit level trading data).
第４レベルが利益確定レベル売買データを買値と売値、売却後の時価の上下関係で３分類しているのに対して、勝ち利益レベルでは、「買値＜売値」を満たすデータを全て総合している。勝ち利益レベルでは、利益が確定されたデータは、売却後大きく下がろうが上がろうが関係ない。一方、第４レベルでは、売却後どうなったのかという評価が加わる。確定利益全体の評価指標が算出され、評価される。 The 4th level classifies the profit-taking level trading data into 3 categories according to the hierarchical relationship between the buying price, the selling price, and the market price after the sale, while in the winning profit level, all the data satisfying "buying price <selling price" are integrated. There is. At the winning profit level, it doesn't matter whether the profit-determined data drops significantly or rises after the sale. On the other hand, at the 4th level, an evaluation of what happened after the sale is added. An evaluation index for the entire fixed profit is calculated and evaluated.
（勝ち利益レベル売買データの課題）
旧方式では、例えば、勝ち利益を分解式でとらえる方法などがあるが、勝ち利益レベル売買データの作成の方が、期間で分けて捉えたり、売買データを細かくみたりするなどには適している。
(Issues of winning profit level trading data)
In the old method, for example, there is a method of capturing the winning profit in a decomposed manner, but the creation of the winning profit level trading data is more suitable for grasping by period or for examining the trading data in detail. ..
例えば、図３８および図４０に示すように、勝ち利益レベル売買データを抽出し、勝ち利益の貢献度の高い順に並べたり、売買期間と売買損益、購入金額で年率換算の利益率で並べたり、銘柄別に利益構成比を示し、利益貢献度の高い銘柄を示したりすることが可能である。図３８、図３９、図４０を対比すると明確なように、図３９は全体像を把握するのに適しているが、図３８と図４０は銘柄や投資家ごとの詳細なデータを評価することが可能になるという効果がある。 For example, as shown in FIGS. 38 and 40, the winning profit level trading data is extracted and arranged in descending order of the contribution of the winning profit, or the trading period, the trading profit / loss, and the purchase amount are arranged by the annualized rate of return. It is possible to show the profit composition ratio for each stock and show the stocks with a high degree of profit contribution. As is clear when comparing FIGS. 38, 39 and 40, FIG. 39 is suitable for grasping the whole picture, while FIGS. 38 and 40 evaluate detailed data for each issue and investor. Has the effect of being possible.
この旧方式と新方式の違いは、勝ち利益レベル売買データのみならず、負け損失レベル売買データや含み損益レベル売買データや売買損益レベル売買データ、総合損益レベル売買データ、第四レベルの売買データでも同様である。第一レベルから第四レベルのすべてにおいて、旧方式と、新方式との違いは明確である。
The difference between this old method and the new method is not only the winning profit level trading data, but also the losing loss level trading data, the unrealized profit / loss level trading data, the trading profit / loss level trading data, the total profit / loss level trading data, and the fourth level trading data. The same is true. At all
（勝ち利益レベル売買データの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを基にして、売買損益レベル売買データから「買値（またはＡ時点の時価）＜売値」を満たす売買データだけを抽出し、加工して、勝ち利益レベル売買データを作成する。
(Means of winning profit level trading data)
The
情報生成部３０２１は、期間別集計対象売買データに関しては、集計対象売買データから購入日付または売却日がＡＢ期間内にある売買データを抽出し、Ａ時点より前の購入日付であってＡＢ期間で売却か、Ａ時点以降の購入であって売却もＢ時点より前に行った売買データを抽出する。Ａ時点より前の購入日付であってＡＢ期間で売却の売買データは、Ａ時点時価に評価替えする。
The
情報生成部３０２１は、さらに、売買データに勝ち利益率、売買期間などの項目を追加し、銘柄ごと集計、期間集計、利益率レンジ集計などを行って作成する。情報生成部３０２１は、Ａ時点保有投資商品に関しては、購入時価からＡ時点時価で評価替えすることにより、勝ち利益レベル売買データを作成する。具体的には、情報生成部３０２１は、売買商品のうち購入日がＡ時点以前の保有商品の単価をＡ時点時価で評価替えすることにより、勝ち利益レベル売買データを作成する。
The
（勝ち利益レベル売買データの効果）
例えば、２０１９年に勝ち利益を獲得した売買を評価する場合、購入単価を基準にすると、２０１２年の安い時価で購入した投資商品などは高い評価がされてしまう。期間別に評価を分けたい場合は、これは不都合があるため、Ａ時点（２０１９年初）の時価で評価替えすることによって、２０１９年の成果を正確に把握できるようになり、２０１９年の勝ち利益の評価を的確に行うことができるという効果がある。さらに、勝ち利益レベル売買データに勝ち利益率などの項目を適宜加えていくことにより、売買データ毎の評価も可能になるし、構成要素毎の集計を行うことにより、勝ち利益を構成している構成要素毎の評価も行うことができるという特別な効果もある。
(Effect of winning profit level trading data)
For example, when evaluating a sale that wins and earns a profit in 2019, investment products purchased at a low market price in 2012 are highly evaluated based on the purchase unit price. If you want to divide the valuation by period, this is inconvenient, so by revaluing at the market price at point A (early 2019), you will be able to accurately grasp the results of 2019, and the winning profit of 2019 will be There is an effect that the evaluation can be performed accurately. Furthermore, by adding items such as the winning profit rate to the winning profit level trading data as appropriate, it is possible to evaluate each trading data, and by aggregating each component, the winning profit is composed. It also has the special effect of being able to evaluate each component.
（含み損益レベル売買データの旧方式）
実施形態１には、勝ち利益率（未実現利益率）の評価指標の算出方法の記載がある。
(Old method of unrealized profit / loss level trading data)
In the first embodiment, there is a description of a method of calculating an evaluation index of a winning profit rate (unrealized profit rate).
（含み損益レベル売買データの定義）
含み損益レベル売買データは、勝ちの場合も負けの場合も分かれておらず、保有状況の全体像をつかむための売買データである。第３レベル売買データは、勝ち利益を生じた売買データと、負け損失を生じた売買とを分けた売買データである。未確定（含み損益売買データ）の場合の利益を集計した売買データが、勝ち利益（未実現利益または含み利益）レベル売買データである。未確定（含み損益売買データ）の場合の損失を集計した売買データが、負け損失（未実現損失または含み損失）レベル売買データである。
(Definition of unrealized profit / loss level trading data)
The unrealized profit / loss level trading data is not divided into winning and losing, and is trading data for grasping the whole picture of the holding situation. The third-level trading data is trading data in which the trading data that generated the winning profit and the trading data that caused the losing loss are separated. The trading data that aggregates the profits in the case of undetermined (unrealized profit / loss trading data) is the winning profit (unrealized profit or unrealized profit) level trading data. The trading data that aggregates the losses in the case of undetermined (unrealized profit / loss trading data) is the losing loss (unrealized loss or unrealized loss) level trading data.
（含み益レベル売買データの課題）
旧方式では、例えば、実施形態１で未実現利益率の算出が示されているが、勝ち利益（未実現利益）を期間で分け捉えたり、売買データを細かくみたり、構成要素毎の集計を行ったりするなどに効果を発揮するには、この含み益レベル売買データの方が適している。
(Issues of unrealized gain level trading data)
In the old method, for example, the calculation of the unrealized rate of return is shown in the first embodiment, but the winning profit (unrealized profit) is divided into periods, the trading data is examined in detail, and the aggregation for each component is performed. This unrealized profit level trading data is more suitable for the effect of going and so on.
（含み益レベル売買データの作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを基にして、まだ反対売買していない未確定の売買データから「買値＜Ｂ時点の時価（または現在値）」を満たす売買データだけを抽出し、加工して、含み損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。
(Action of unrealized gain level trading data)
The
情報生成部３０２１は、期間別集計対象売買データに関しては、上記の売買データからＡ時点保有投資商品の購入時価からＡ時点時価に評価替えすることにより、含み損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。
The
具体的には、情報生成部３０２１は、保有商品のうち、購入日がＡ時点以前の保有商品の単価をＡ時点時価で評価替えすることにより、含み損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）する。さらに、保有期間、含み益率などの項目を加えたり、銘柄集計、期間集計、利益率レンジ集計などの加工を行い、含み損益レンジ売買データを作成する。
Specifically, the
（含み益レベル売買データの効果）
例えば、２０１９年に含み益を獲得した保有商品を評価する場合、購入単価を基準にすると、２０１２年の安い時価で購入した投資商品などは高い評価がされてしまう。期間別に評価を分けたい場合は、これは不都合があるため、Ａ時点（２０１９年初）の時価で評価替えすることによって、２０１９年の成果を正確に把握できるようになり、２０１９年の保有による含み益の評価を的確に行える効果がある。これは、期間別集計対象売買データの作成による効果の一つであり、保有銘柄の実態が分かる。単なる含み益いくら、含み益率何％というよりも、２０１９年の含み益増加率、２０２０年の含み益増加率など、同じ含み益の評価でも、深い評価が可能となり、実態をつかむのに効果が大きい。
(Effect of unrealized gain level trading data)
For example, when evaluating owned products that gained unrealized gains in 2019, investment products purchased at a low market price in 2012 will be highly evaluated based on the purchase unit price. If you want to divide the valuation by period, this is inconvenient, so by revaluing at the market price at point A (early 2019), you will be able to accurately grasp the results of 2019, and the unrealized gain from holding in 2019. It has the effect of being able to accurately evaluate. This is one of the effects of creating trading data subject to aggregation by period, and the actual situation of the stocks held can be understood. Even with the same unrealized gain evaluation, such as the unrealized gain increase rate in 2019 and the unrealized gain increase rate in 2020, rather than just the unrealized gain and the unrealized gain ratio of what percentage, it is possible to make a deep evaluation, which is very effective in grasping the actual situation.
（勝ち利益（未実現利益または含み益）レベル売買データ、負け損失（未実現損失または含み損）レベル売買データとは）
勝ち利益（未実現利益または含み益）レベルデータとは、含み損益売買データを「買値＜Ｂ時点時価またはＡ時点時価＜Ｂ時点時価（未実現利益レベル）」という条件で抽出した勝ち利益（未実現利益）レベル売買データである。負け損失レベルは、勝ち利益レベルの逆である（＜を≧に置き換える）。
(What is winning profit (unrealized profit or unrealized profit) level trading data, losing loss (unrealized loss or unrealized loss) level trading data)?
The winning profit (unrealized profit or unrealized profit) level data is the winning profit (unrealized profit level) obtained by extracting the unrealized profit / loss trading data under the condition of "buy price <market price at time B or market price at time A <market price at time B (unrealized profit level)". Profit) level trading data. The losing loss level is the opposite of the winning profit level (replace <with ≧).
第４レベル売買データを買値（またはＡ時点時価）とＢ時点時価、買値（またはＡ時点時価）×ベンチマーク騰落率の時価の上下関係で２分類しているのに対して、勝ち利益（未実現利益）レベル売買データでは、「買値（またはＡ時点時価）＜現在値（またはＢ時点時価）」を満たすデータを全て総合している。 The 4th level trading data is classified into two categories according to the hierarchical relationship of the bid price (or the market price at the time of A), the market price at the B time, and the bid price (or the market price at the time of A) x the market price of the benchmark rate of increase / decrease, while the winning profit (unrealized). In the profit) level trading data, all the data satisfying "Bid price (or market price at time A) <current price (or market price at time B)" are integrated.
第３レベルでは、利益を含んでいるデータは、ベンチマークに比べてよかろうが悪かろうが関係ない。一方、第４レベルでは、このベンチマークと比べてどうなのかという評価が加わる。未実現利益全体の評価指標が算出され、評価される。 At the third level, the data containing profits, good or bad compared to the benchmark, does not matter. On the other hand, at the 4th level, an evaluation of how it compares with this benchmark is added. An evaluation index for the total unrealized profit is calculated and evaluated.
（勝ち利益（未実現利益または含み益）レベル売買データとは）
第３レベルが勝ち利益（未実現利益または含み益）レベル売買データと負け損失（未実現損失または含み損）レベル売買データを分けているのに対して、第４レベルでは、同じ含み益を抱えているデータをベンチマークを上回るか否かという指標が加わる。当レベルでは、ベンチマークを上回るか否かということは関係なく、含み益全体の評価指標が算出され、評価される。
(What is winning profit (unrealized profit or unrealized profit) level trading data)
The third level separates the winning profit (unrealized profit or unrealized gain) level trading data and the losing loss (unrealized loss or unrealized loss) level trading data, while the fourth level has the same unrealized gain data. An index of whether or not it exceeds the benchmark is added. At this level, an evaluation index for the entire unrealized gain is calculated and evaluated regardless of whether or not it exceeds the benchmark.
（連動型含み損益レベル売買データの旧方式）
上述の含み損益レベル売買データに比べて、売買データに次の項目を加えて加工する。合計値に、現金と含み損益合計、元本、売買損益、さらにレバレッジの場合は、レバレッジ倍率、含み益形成建玉、含み損形成建玉、現物の含み益形成資金、現物の含み損形成資金を１つ以上適宜加える。
(Old method of linked unrealized profit / loss level trading data)
Compared to the above-mentioned unrealized profit / loss level trading data, the following items are added to the trading data for processing. To the total value, add one or more cash and unrealized gain / loss total, principal, trading profit / loss, and in the case of leverage, leverage ratio, unrealized gain-forming open interest, unrealized loss-forming open interest, cash unrealized gain-building fund, and cash unrealized loss-forming fund. ..
（含み損益レベル売買データの定義）
上述の含み損益レベル売買データに売買損益、現金、元本などの項目を加え、含み損益形成資金が過去の売買の結果生まれたものであり、現在の含み損益は将来の売買損益を形成する役割をする過去と現在と将来を繋げていく項目を追加するのが、連動型含み損益レベル売買データである。
(Definition of unrealized profit / loss level trading data)
Unrealized gains / losses are the result of past trading by adding items such as trading gains / losses, cash, and principal to the above-mentioned unrealized gains / losses level trading data, and the current unrealized gains / losses play a role in forming future trading gains / losses. It is the linked unrealized profit / loss level trading data that adds an item that connects the past, present, and future.
（連動型含み損益レベル売買データの課題）
含み損益レベル売買データでは、過去の売買の結果や、含み益に貢献しないで現金で置いてある状況などは加味されておらず、他の状況とバラバラな評価となってしまう。しかし、実際には、過去の売買損益が現在の含み損益にも大きな影響を与えており、含み損益形成資金も含めて、評価が必要である。
(Issues of linked unrealized profit / loss level trading data)
The unrealized profit / loss level trading data does not take into account the results of past trading and the situation in which cash is placed without contributing to the unrealized gain, and the evaluation is different from other situations. However, in reality, past trading gains and losses have a great influence on the current unrealized gains and losses, and it is necessary to evaluate them, including the unrealized gains and losses.
（連動型含み損益レベル売買データの作用）
含み損益レベル売買データに、次の項目を加え作成する。すなわち、合計金額行に連動型項目を加える。
(Action of linked unrealized profit / loss level trading data)
Unrealized profit / loss level Create by adding the following items to the trading data. That is, a linked item is added to the total amount line.
（連動型項目の定義）
連動型項目とは、含み損益と、売買損益とを連動させる項目である。売買損益は、過去の売買の結果、含み損益は現在進行中の損益を表す。含み損益は、過去の結果に繋がっており、また、将来の売買損益に繋がっている。過去の結果と、将来の売買損益とを繋ぐ役割をする項目を、連動型項目と定義する。連動型項目には、現金、現金比率、含み損形成資金、含み益形成資金、売買損益、元本、レバレッジ倍率、建玉、含み益形成建玉、含み損形成建玉などがある。
(Definition of interlocking items)
A linked item is an item that links unrealized gains and losses with trading gains and losses. The trading profit / loss is the result of past trading, and the unrealized profit / loss represents the profit / loss currently in progress. Unrealized gains / losses are linked to past results and are linked to future trading gains / losses. Items that play a role in connecting past results and future trading profits and losses are defined as linked items. Linked items include cash, cash ratio, unrealized loss formation fund, unrealized gain formation fund, trading profit and loss, principal, leverage ratio, open interest, unrealized gain formation open interest, and unrealized loss formation open interest.
売買利益が増えれば増えるほど、含み損益形成資金は増え、その結果、含み損益も増減する。現金比率が上がれば上がるほど、含み損益形成資金は減り、含み損益は増減する。レバレッジの倍率が上がったり、建玉が増えたりすれば、含み損益が増える。従って、これらも連動型項目である。このような関係にある項目を、連動型項目と定義する。 As the trading profit increases, the unrealized profit / loss formation fund increases, and as a result, the unrealized profit / loss also increases or decreases. As the cash ratio rises, the unrealized profit / loss formation fund decreases and the unrealized profit / loss increases / decreases. If the leverage ratio increases or the open interest increases, the unrealized gain or loss will increase. Therefore, these are also interlocking items. Items having such a relationship are defined as interlocking items.
（連動型含み損益レベル売買データの効果）
含み損益レベル売買データに連動型項目が追加されることにより、過去の売買と現在の含み損益形成、将来の売買損益が繋がることにより、複利効果やレバレッジ効果などの効果を計ることができ、評価や診断、比較、ランキングなどのランクアップにも効果が期待できる。
(Effect of linked unrealized profit / loss level trading data)
Unrealized profit / loss level By adding linked items to trading data, it is possible to measure effects such as compound interest effect and leverage effect by connecting past trading with current unrealized profit / loss formation and future trading profit / loss. It can also be expected to be effective in raising ranks such as diagnosis, comparison, and ranking.
（連動型含み損益レベル売買データの具体例）
図６０は、本実施形態に係る連動型含み損益レベル売買データの具体例を示す図である。図６０下段に示すように、例えば、連動型で売買損益１６２５万円がどのような売買で行われてきたのか、を売買回数１７５回、１回当たり売買損益９２９１１円、などの内訳があり、連動している。例えば、１回当たり売買損益が９２９１１円から１０万円に上がり、売買回数が１８０回に上がれば、それに伴い売買損益は１８００万円になり、現金と含み損益形成資金の合計も１６２５万円から１８００万円に増加するという関係になる。
(Specific example of linked unrealized profit / loss level trading data)
FIG. 60 is a diagram showing a specific example of linked unrealized profit / loss level trading data according to the present embodiment. As shown in the lower part of FIG. 60, for example, there is a breakdown of what kind of trading the trading profit / loss of 16.25 million yen has been carried out in a linked manner, such as 175 trading times and 92911 yen per trading profit / loss. It is linked. For example, if the trading profit / loss per transaction rises from 92911 yen to 100,000 yen and the number of trading times rises to 180 times, the trading profit / loss will be 18 million yen, and the total of cash and unrealized profit / loss formation funds will also be from 16.25 million yen. The relationship will increase to 18 million yen.
（勝ち利益（未実現利益または含み益）レベル売買データと負け損失（未実現損失または含み損）レベル売買データとは）
勝ち利益（未実現利益または含み益）レベルとは、含み損益売買データを「買値＜Ｂ時点時価またはＡ時点時価＜Ｂ時点時価（未実現利益レベル）」という条件で抽出した勝ち利益（未実現利益）レベル売買データである。負け損失レベルは、勝ち利益レベルの逆である（＜を≧に置き換える）。
(What is winning profit (unrealized profit or unrealized profit) level trading data and losing loss (unrealized loss or unrealized loss) level trading data)?
The winning profit (unrealized profit or unrealized profit) level is the winning profit (unrealized profit) obtained by extracting the unrealized profit / loss trading data under the condition of "buy price <market price at time B or market price at time A <market price at time B (unrealized profit level)". ) Level trading data. The losing loss level is the opposite of the winning profit level (replace <with ≧).
（第４レベル売買データ作成プロセスの旧方式）
実施形態１には、勝ちパターンについて基本数値、評価指標、分解式の記載があり、保有商品のパターン分類についての記載がある。
(Old method of 4th level trading data creation process)
In the first embodiment, there is a description of a basic numerical value, an evaluation index, and a decomposition formula for a winning pattern, and a description of a pattern classification of owned products.
（第４レベル売買データの作成の意義）
第４レベルでは、売却後どうなったのか、または、ベンチマークと比べてどうだったのかという評価が加わる。
(Significance of creating 4th level trading data)
At the 4th level, an evaluation of what happened after the sale or how it was compared to the benchmark is added.
情報生成部３０２１は、勝ち利益レベル売買データおよび負け損失レベル売買データにさらに売却後の時価を売買データ項目（図８６のテーブル方式を含む）として加えて、買値、売値、売却後時価の上下関係で分類した勝ちパターンレベル売買データと、負けパターンレベル売買データとを作成する。
The
情報生成部３０２１は、含み益レベル売買データと含み損レベル売買データにさらにベンチマーク対応時価（図８６のテーブル方式を含む）を売買データ項目として加え、買値（またはＡ時点時価）、現在値（またはＢ時価時価）、ベンチマーク騰落率×買値（またはＡ時点時価）の位置関係でパターン分けして、含み益パターンレベル売買データと、含み損パターンレベル売買データとを作成する。
The
（第４レベル売買データの課題）
第３レベルでは、確定利益や損失、含み益や含み損データの全体像しか分からない。そこから、さらに、パターンを分類した売買データを作成することにより、さらに詳細な売買の勝ちパターン、保有商品の勝ちパターンなどの情報が得られる。
(Issues of 4th level trading data)
At the third level, only the overall picture of fixed profit and loss, unrealized gain and unrealized loss data is known. From there, by creating trading data that further classifies the patterns, more detailed information such as winning patterns of buying and selling and winning patterns of owned products can be obtained.
また、旧方式では、第４レベル売買データの作成よりも評価指標の算出に重きを置いている。第４レベル売買データの作成プロセスを明確にすることにより、個別銘柄ごとの状況、他との比較も容易になり、より応用の利く幅広い評価が可能になる。 Moreover, in the old method, the calculation of the evaluation index is more important than the creation of the fourth level trading data. By clarifying the process of creating the 4th level trading data, it becomes easier to compare the situation of each individual stock with others, and it becomes possible to make a wider evaluation that is more applicable.
特に、第４レベル段階は、データが細かくなっていき、数字の羅列では分かりにくくなりがちである。例えば、勝ちパターン１の売買データを一覧表示するだけで、どの銘柄でどう勝っているのかが明らかになるなど、様々な情報が得られる効果がある。期間別集計対象売買データには、特に効果を発揮する。
In particular, at the 4th level stage, the data becomes finer and tends to be difficult to understand with a list of numbers. For example, simply displaying the trading data of the winning
（第４レベル売買データの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データから既に反対売買して確定した売買データだけを抽出して、さらにその中で「買値（またはＡ時点時価）＜売値、または、買値（またはＡ時点時価）≧売値」のデータを抽出して、さらに売却後の時価を売買データ項目に加えて、買値（またはＡ時点時価）、売値、売却後時価の位置関係で３パターンに分類し、パターンごとの勝ち（または負け）パターンレベル売買データを作成する。
(Means of 4th level trading data)
The
情報生成部３０２１は、集計対象売買データからまだ反対売買していない未確定売買データだけを抽出して、さらにその中で「買値＜現在値（またはＢ時点の時価）、または、買値≧現在値（またはＢ時点の時価）」を満たすデータを抽出して、さらにベンチマーク対応時価を売買データ項目（図８６のテーブル方式を含む）に加えて、ベンチマーク時価と売値の位置関係で２パターンに分類し、含み益（または含み損）パターンレベル売買データを作成する。
The
（第４レベル売買データの効果）
売買済みデータの中で勝ち利益（負け損失）データの３パターンがそれぞれ評価されることにより、当該集計対象の確定された利益（損失）はどのパターンから生まれ、それはどの程度であり、平均の保有期間がどのようであり、利益率（損失率）がどの程度であるか、という勝ちパターンの情報が分かる。
(Effect of 4th level trading data)
By evaluating each of the three patterns of winning profit (losing loss) data in the traded data, which pattern is the fixed profit (loss) to be aggregated, what is it, and the average holding You can get information on the winning pattern, such as what the period is and what the profit margin (loss ratio) is.
未確定データの中で含み益（含み損）データの２パターンがそれぞれ評価されることにより、当該集計対象の含み益（含み損）はどのパターンから生まれ、それはどの程度であり、平均の保有期間がどのようであり、含み益率（含み損率）がどの程度であるか、という含み益の詳細の情報が分かる。 By evaluating each of the two patterns of unrealized gain (unrealized loss) data in the undetermined data, what pattern is the unrealized gain (unrealized loss) to be aggregated, what is it, and what is the average holding period? Yes, you can get detailed information on the unrealized gain, such as what the unrealized gain ratio (unrealized loss ratio) is.
また、旧方式では明かされていなかった勝ちパターン売買データの作成によって、勝ちパターンがどのような売買なのかを個別に詳しく知ることができるという効果がある。 In addition, by creating the winning pattern trading data, which was not revealed in the old method, there is an effect that it is possible to individually know in detail what kind of trading the winning pattern is.
例えば、Ａ銘柄株は確定した場合に売却後どうなったのかという指標が加わり、未確定の場合にベンチマークと比べていいのか悪いのかという指標が加わることで、より深い分析が可能となる。 For example, if the stock A is confirmed, an index of what happened after the sale is added, and if it is undetermined, an index of whether it is better or worse than the benchmark is added, so that a deeper analysis becomes possible.
（勝ちパターンレベル売買データの作成プロセスの旧方式）
実施形態１には、勝ち利益の分解式に勝ちパターンの記載があり、評価に関する具体例が示されている。すなわち、基本数値、評価指標、勝ちパターンの利益の分解式が記載されている。
(Old method of winning pattern level trading data creation process)
In the first embodiment, the winning pattern is described in the decomposition formula of the winning profit, and a specific example regarding the evaluation is shown. That is, the basic numerical value, the evaluation index, and the decomposition formula of the profit of the winning pattern are described.
（勝ちパターンレベル売買データの課題）
旧方式では、勝ちパターンの要素分解式、評価指標、基本数値などを中心にしており、勝ちパターンレベル売買データの作成プロセスについては触れていない。勝ちパターンレベル売買データの作成プロセスについての課題を解決する。集計対象ごとに投資によって得られた勝ち利益では、勝ち利益売買データの全体像しか分からない。
(Issues of winning pattern level trading data)
The old method focuses on the element decomposition formula of the winning pattern, the evaluation index, the basic numerical value, etc., and does not touch on the process of creating the winning pattern level trading data. Solve the challenges of the process of creating winning pattern level trading data. With the winning profits obtained by investing for each aggregation target, only the overall picture of the winning profit trading data can be known.
図６１は、本実施形態に係る勝ちパターン１レベルの売買データの具体例を示す図である。本実施形態において、利益の出た勝ち利益売買データには、売却後の値動きによって、３パターンがあり、それぞれパターンごとの売買データを作成する。
FIG. 61 is a diagram showing a specific example of trading data of the winning
（勝ちパターンレベル売買データ作成の手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データから既に反対売買して確定した売買データを抽出して、さらにその中から「買値（またはＡ時点時価）＜売値」を満たすデータを抽出して、さらに売却後の時価を売買データ項目（テーブル方式も含む）に加えて、買値（またはＡ時点時価）、売値、売却後時価の上下関係に応じて３パターンで抽出し、加工を施した売買データを勝ちパターンレベル売買データとして作成する。
(Means for creating winning pattern level trading data)
The
図６２は、本実施形態に係る勝ちパターンの例を示す図である。 FIG. 62 is a diagram showing an example of a winning pattern according to the present embodiment.
（勝ちパターンレベル売買データの効果）
売買済みデータの中で勝ち利益売買データの３パターンそれぞれの売買データが抽出（又は分類、集計、加工）されることで、当該集計対象の勝ち利益はどのパターンから生まれ、それはどの程度で、平均の保有期間がどうで、ある一定期間で区切るとどうなのか、などの情報が分かると共に、どの銘柄が、利益貢献度が高いか、など、旧方式より詳細な勝ちパターンを把握することができる。売買データ項目に勝ち利益率、売買期間などを加え、集計データに銘柄、期間などを加えることより、目的に応じた勝ちパターンレベル売買データが作成することができる。
(Effect of winning pattern level trading data)
By extracting (or classifying, aggregating, and processing) the trading data of each of the three patterns of winning profit trading data from the trading data, which pattern the winning profit to be aggregated is generated from, and to what extent, the average. You can get information such as how long the holding period of the stock is and what it is like to divide it into a certain period, and you can grasp the more detailed winning pattern than the old method, such as which stock has a high profit contribution. By adding the winning profit rate, trading period, etc. to the trading data items and adding the brand, period, etc. to the aggregated data, it is possible to create winning pattern level trading data according to the purpose.
（勝ちパターンレベル売買データの意義）
勝ちパターンレベル売買データの作成プロセスを経ることにより、旧方式の分解式、評価指標、などに勝ちパターン売買データを加えることで、診断力やアドバイスにも大きな効果を発揮する。より深い分析が可能になる。
(Significance of winning pattern level trading data)
By going through the process of creating winning pattern level trading data, adding winning pattern trading data to the decomposition formulas, evaluation indexes, etc. of the old method will be very effective in diagnostic ability and advice. Allows for deeper analysis.
（ベンチマーク対応時価の定義）
ベンチマーク対応時価は、「ベンチマーク騰落率×（買値またはＡ時点時価）（図８６のテーブル方式を含む）」により計算される。ベンチマーク騰落率は、購入日またはＡ時点のベンチマーク値を基準にした騰落率を表す。
(Definition of market price for benchmarks)
The benchmark-compatible market price is calculated by "benchmark rise / fall rate x (buy price or market price at time A) (including the table method of FIG. 86)". The benchmark rate of increase / decrease represents the rate of increase / decrease based on the benchmark value at the time of purchase or A.
（Ａ時点時価の定義）
期間別の場合の起点になる時点をＡ時点と定義し、Ａ時点の時価をＡ時点時価、Ａ時点の評価額をＡ時点評価額と定義する（図８６のテーブル方式であれば、常に株価と売買データは連動し、記憶部３３のＤＢにも保存されているため、Ａ時点時価は日付で連携できる方式も含む）。
(Definition of market price at time A)
The time point that becomes the starting point for each period is defined as the time A, the market price at the time A is defined as the market price at the time A, and the valuation amount at the time A is defined as the valuation amount at the time A (in the table method of FIG. 86, the stock price is always stock price). And the trading data are linked and stored in the DB of the
（Ｂ時価時価の定義）
期間別の場合の終点になる時点をＢ時点と定義し、Ｂ時点の時価をＢ時点時価、Ｂ時点の評価額をＢ時点評価額と定義する（図８６のテーブル方式であれば、常に株価と売買データは連動し、記憶部３３のＤＢにも保存されているため、Ｂ時点時価は日付で連携できる方式も含む）。
(Definition of B market price and market price)
The time point that becomes the end point in each period is defined as the time B, the market price at the time B is defined as the market price at the time B, and the valuation amount at the time B is defined as the valuation amount at the time B (in the table method of FIG. 86, the stock price is always stock price). And the trading data are linked and stored in the DB of the
（含み損益パターンレベル売買データ作成の旧方式）
実施形態１には、購入代金、商品評価金額、ベンチマーク評価金額を算出し、保有商品の総合的な評価を行う旨の記載がある。次に、商品の騰落率、ベンチマーク騰落率についての記載がある。また、保有商品のパターンについての記載がある。さらに、パターンごとの購入代金、商品評価金額の比率を算出する経緯の記載がある。
(Old method of creating unrealized profit / loss pattern level trading data)
In the first embodiment, there is a description that the purchase price, the product evaluation price, and the benchmark evaluation price are calculated to perform a comprehensive evaluation of the owned product. Next, there is a description of the rate of increase / decrease of commodities and the rate of increase / decrease of benchmarks. In addition, there is a description about the pattern of owned products. Furthermore, there is a description of the process of calculating the ratio of the purchase price and the product evaluation price for each pattern.
（含み損益パターンレベル売買データ作成の課題）
含み損益では、含み損益レベル売買データの全体像しか分からない。利益の出ている含み益の中で、ベンチマーク対応時価に比べて高いのか低いのかによって、２パターンがある。また、旧方式では、パターンごとの比率についての記載はあるが、売買データを抽出し、加工する作成方法には記載もないし、示唆もない。含み損益パターンレベル売買データの作成プロセスにより、課題を解決する。
(Issues for creating unrealized profit / loss pattern level trading data)
With unrealized gains and losses, only the overall picture of unrealized gains and losses level trading data is known. There are two patterns of unrealized profits that are profitable, depending on whether they are higher or lower than the market value for benchmarking. Further, in the old method, there is a description about the ratio for each pattern, but there is no description or suggestion in the creation method for extracting and processing the trading data. Unrealized profit / loss pattern level The problem is solved by the process of creating trading data.
（含み損益パターンレベル売買データ作成の手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データから反対売買していない未確定売買データを抽出して、さらにその中で「買値＜現在値（またはＢ時点時価）」を満たすデータを抽出して、さらにベンチマーク対応時価を売買データ項目に加えて、ベンチマーク対応時価と、現在値（またはＢ時価時価）との位置関係で２パターンに分類し、抽出し、適宜加工して含み損益パターンレベル売買データを作成する。図５９は、本実施形態に係る含み損益パターンレベル売買データの例を示す図である。
(Means for creating unrealized profit / loss pattern level trading data)
The
（含み損益パターンレベル売買データの効果）
未確定売買データの中で含み益データの２パターンがそれぞれ評価されることにより、当該集計対象の含み益はどのパターンから生まれ、それはどの程度で、平均の保有期間がどうで、ベンチマークと比べていいのか悪いのか、という含み益の詳細な情報が分かる。
(Effect of unrealized profit / loss pattern level trading data)
By evaluating each of the two patterns of unrealized gain data in the undetermined trading data, which pattern is the unrealized gain to be aggregated, how much is it, what is the average holding period, and how can it be compared with the benchmark? You can see detailed information on the unrealized gain, whether it is bad or not.
さらに、旧方式では、４パターンごとに購入代金合計または商品評価金額を算出し、４パターンの合計に対する各パターンの金額の比率を算出し、各パターンの比率などを算出する旨の記載があるが、含み損益パターンレベル売買データの作成に関する記載がない。含み損益パターンレベル売買データを作成することにより、パターンごとの詳細が明らかになり、診断力、アドバイスなどにも特別な効果を与える。 Furthermore, in the old method, there is a description that the total purchase price or the product evaluation price is calculated for each of the four patterns, the ratio of the price of each pattern to the total of the four patterns is calculated, and the ratio of each pattern is calculated. , Unrealized profit / loss pattern level There is no description regarding the creation of trading data. By creating trading data at the unrealized profit / loss pattern level, the details of each pattern will be clarified, and it will have a special effect on diagnostic power and advice.
売買データ項目に勝ち利益率、保有期間を加え、集計データに銘柄、購入時期などを加えることにより、目的に応じた含み損益パターンレベル売買データを作成することができる。 By adding the winning profit rate and holding period to the trading data items, and adding the brand, purchase time, etc. to the aggregated data, it is possible to create unrealized profit / loss pattern level trading data according to the purpose.
（含み損益パターンレベル売買データの意義）
第４レベルは、含み損益データを、買値、現在値、ベンチマーク対応時価の上下関係で２分類して、ベンチマーク対応時価を上回っているのか、下回っているのかによって、評価を分けている。株の例では、成功ケースの場合に「買値＜ベンチマーク対応時価＜現在値」のケースが多くなり、保有を続けて正解の銘柄を保有していると評価することができる。これらのベンチマークを上回った銘柄の一覧、どれだけ上回ったのかが一目瞭然になるという効果がある。より深い分析を可能になる。
(Significance of unrealized profit / loss pattern level trading data)
The fourth level classifies the unrealized profit / loss data into two categories according to the hierarchical relationship of the bid price, the current price, and the benchmark-compatible market price, and divides the evaluation according to whether the market price is above or below the benchmark-compatible market price. In the case of stocks, in the case of successful cases, there are many cases of "buy price <benchmark compatible market price <current price", and it can be evaluated that the stock with the correct answer is held continuously. It has the effect of making it clear at a glance the list of stocks that have exceeded these benchmarks and how much they have exceeded. Allows for deeper analysis.
（連動型含み損益パターンレベル売買データ作成の旧方式）
情報生成部３０２１は、上述の含み損益パターンレベル売買データ作成時に、連動型項目を加えることにより、連動型含み損益パターンレベル売買データは作成する。
(Old method of creating linked unrealized profit / loss pattern level trading data)
The
（連動型含み損益パターンレベル売買データ作成の課題）
含み損益パターンレベル売買データは、過去の売買の結果が含まれず、売買損益と連動していないバラバラのデータである。含み損益パターンレベル売買データに連動型項目を追加することによって、含み損益パターンと、売買損益とが繋がり、元本から出発して売買損益で資金が増減して、使わない現金を除いた含み損益形成資金が増減する。その中で、含み損益形成資金が含み損益を形成し、ベンチマークを上回る含み益を形成する資金が生まれる。信用取引などレバレッジを効かすとさらに資金力は増し、含み損益形成資金が増減して、これらの評価も加えることが重要になる。
(Issues for creating linked unrealized profit / loss pattern level trading data)
The unrealized profit / loss pattern level trading data does not include the results of past trading and is disjointed data that is not linked to the trading profit / loss. Unrealized profit / loss pattern level By adding linked items to trading data, the unrealized profit / loss pattern and the trading profit / loss are connected, and the funds increase / decrease in the trading profit / loss starting from the principal, and the unrealized profit / loss excluding unused cash. The formation fund increases or decreases. Among them, the unrealized profit / loss formation fund forms the unrealized profit / loss, and the fund that forms the unrealized profit exceeding the benchmark is generated. If leverage such as margin trading is effective, the financial power will further increase, and the unrealized profit and loss formation funds will increase or decrease, and it will be important to add these evaluations as well.
（連動型含み損益パターンレベル売買データ作成の手段）
情報生成部３０２１は、含み損益パターンレベル売買データに連動型項目を追加することによって、連動型含み損益パターンレベル売買データが作成する。
(Means for creating linked unrealized profit / loss pattern level trading data)
The
（連動型含み損益パターンレベル売買データの効果）
例えば、ベンチマークを上回る含み益パターンは含み損益形成資金の中でどの程度のウェイトを占めているかによって、現在の保有状況をより的確に掴むことができる。
(Effect of linked unrealized profit / loss pattern level trading data)
For example, the current holding status can be grasped more accurately depending on how much weight the unrealized gain pattern exceeding the benchmark occupies in the unrealized profit / loss formation fund.
例えば、８０％の場合は、今の保有投資商品の中で、含み益形成資金が大半を占めベンチマークをも上回る含み益形成資金が８０％を占めているため、現在の保有状況は良いと評価できる。ただ、現金比率が高すぎる場合は、機会損失が発生しており、割り引いて考える必要がある。 For example, in the case of 80%, the current holding status can be evaluated as good because the unrealized gain-forming funds account for the majority of the investment products currently held and the unrealized gain-forming funds, which exceed the benchmark, account for 80%. However, if the cash ratio is too high, there is an opportunity loss and it is necessary to discount it.
逆に、ベンチマークを下回る含み損益形成資金が８０％を占めている場合は、改善余地が大きく、評価は低くなる。特に保有期間が長くなってしまっている場合は、投資商品の評価損が塩漬け状態になっており、資金が活きていない状態を意味する。現金比率が少ないほど、より改善余地が大きい。 On the contrary, if the unrealized profit / loss formation fund below the benchmark occupies 80%, there is a lot of room for improvement and the evaluation is low. In particular, if the holding period has become long, it means that the valuation loss of the investment product is in a salted state and the funds are not being utilized. The smaller the cash ratio, the greater the room for improvement.
（連動型含み損益パターンレベル売買データの意義）
含み損益形成は、現在の投資商品が上手くいっているか否かのバロメーターであり、過去がいくら良くても現在が悪かったりすると、現在の改善が求められる。
(Significance of linked unrealized profit / loss pattern level trading data)
Unrealized profit / loss formation is a barometer of whether or not the current investment product is working well, and if the past is good or the present is bad, the present improvement is required.
逆に、過去が悪くても、現在の含み益が豊富にあれば、将来これらの含み益は、売買利益に生まれ変わり、資金も増えて、次の含み益形成資金になる。 On the contrary, even if the past is bad, if the present unrealized gain is abundant, these unrealized gains will be reborn as trading profits in the future, and the funds will increase to become the next unrealized gain formation funds.
この連動性が、投資商品の成果を上げていく上で極めて重要になるために、連動型含み損益パターンレベル売買データの作成意義がある。含み損益パターンレベル売買データも同様に作成することができる。 Since this linkage is extremely important for achieving the results of investment products, it is meaningful to create linked unrealized profit / loss pattern level trading data. Unrealized profit / loss pattern level trading data can be created in the same way.
（損益レベル売買データの作成の自動化ステップ）
課題から、売買損益を求めているのか、含み損益を求めているのか、総合損益を求めているのか、が判明するため、その求めに応じた損益レベル売買データが決まる。
(Automation step of creating profit / loss level trading data)
Since it is clear from the issue whether the trading profit or loss is being sought, the unrealized profit or loss is being sought, or the total profit or loss is being sought, the profit or loss level trading data according to the request is determined.
集計対象売買データまたは構成要素別売買データから売り買いを行った売買データだけを抽出すれば売買損益レベル売買データ、その中で勝ちトレードだけを抽出すれば、勝ち利益レベル売買データとなる。 If only the trading data obtained by buying or selling is extracted from the trading data to be aggregated or the trading data by component, the trading profit level trading data is obtained, and if only the winning trade is extracted from the trading data, the winning profit level trading data is obtained.
それぞれで最重要な損益が、前者であれば売買損益（または売買損益率）であり、後者では勝ち利益（または勝ち利益率）である。これらの指標は、当該売買データの総合結果だから、一番重要となる。 The most important profit / loss in each is the trading profit / loss (or the trading profit / loss ratio) in the former case, and the winning profit (or the winning profit / loss ratio) in the latter case. These indicators are the most important because they are the overall results of the trading data.
評価指標は、その一番重要となる損益に影響を与える要素である。つまり、それらの評価指標が増減すれば、総合結果である上述の売買損益や勝ち利益などが増減していくという関係にある。 The evaluation index is the most important factor that influences the profit and loss. In other words, if those evaluation indexes increase or decrease, the above-mentioned trading profit or loss and winning profit, which are the overall results, will increase or decrease.
次からのステップは、この評価指標を実際に算出していくステップとなる。算出された評価指標は目的に応じて、比較、評価、ランキング、診断、アドバイスなどに活用されていくため、重要となる。 The next step is the step of actually calculating this evaluation index. The calculated evaluation index is important because it is used for comparison, evaluation, ranking, diagnosis, advice, etc. according to the purpose.
（評価指標の算出ステップ（第五ステップ））
第一ステップ・・・売買データの取得ステップ
第二ステップ・・・集計対象売買データの作成ステップ
第三ステップ・・・構成要素別売買データの作成ステップ（第四ステップの後でも可）
第四ステップ・・・損益レベル売買データの作成ステップ（第二ステップの後でも可）
第五ステップ・・・損益レベル評価指標の作成ステップ（今回のステップ）第四ステップまでで抽出（または分類、集計、加工）された売買データから算出された目標となる損益と連関しているという性質を持つ評価指標を算出し、選定し、表示するステップ。
(Calculation of evaluation index (fifth step))
1st step ・ ・ ・ Acquisition of trading data 2nd step ・ ・ ・ Creation of trading data to be aggregated 3rd step ・ ・ ・ Creation of trading data by component (even after the 4th step)
Fourth step: Profit and loss level Trading data creation step (even after the second step)
Fifth step: Step to create profit / loss level evaluation index (this step) It is said that it is related to the target profit / loss calculated from the trading data extracted (or classified, aggregated, processed) up to the fourth step. A step to calculate, select, and display an evaluation index with properties.
（損益レベル評価指標の作成ステップの定義）
損益レベル評価指標の作成ステップは、損益レベル売買データの作成ステップで作成された当該売買データを元にして、当該売買データを評価するための評価指標を作成するステップである。
(Definition of step to create profit / loss level evaluation index)
The step of creating a profit / loss level evaluation index is a step of creating an evaluation index for evaluating the trading data based on the trading data created in the step of creating the profit / loss level trading data.
（損益レベル売買データの評価指標の種類）
損益レベル売買データから得られる評価指標の種類には、狭義の売買データ（取引データ）から得られる評価指標（勝率、勝ち利益率など）、銘柄企業の業績データから得られる評価指標（業績予想値、上方修正率など）、将来の値動きの予想に使われるテクニカル指標から得られる評価指標（ＲＳＩなど）、他の投資家の売買データから得られる評価指標（同一銘柄を同一購入日に購入した他の投資家の平均売値など）、他の投資対象の売買データから得られる評価指標（同一購入日に他の投資対象を購入した場合の、当該他の投資対象の売買損益率など）などが挙げられる。
(Type of evaluation index for profit / loss level trading data)
Profit and loss level The types of evaluation indexes obtained from trading data include evaluation indexes (win rate, winning profit rate, etc.) obtained from trading data (transaction data) in a narrow sense, and evaluation indexes (performance forecast values) obtained from performance data of stock companies. , Upward revision rate, etc.), Evaluation indicators obtained from technical indicators used for forecasting future price movements (RSI, etc.), Evaluation indicators obtained from trading data of other investors (Purchasing the same stock on the same purchase date, etc.) Investors' average selling price, etc.), evaluation indicators obtained from trading data of other investment targets (such as the rate of return on trading of other investment targets when purchasing other investment targets on the same purchase date), etc. Will be.
（従来技術）
実施形態１では、売買データから損益合計を取得して、当該損益合計を参照して評価指標を算出する工程が示されている。
(Prior technique)
In the first embodiment, a step of acquiring a total profit / loss from trading data and calculating an evaluation index with reference to the total profit / loss is shown.
売買データから基礎データを取得して基礎データを参照して評価指標を算出するという評価指標算出プロセスを提示している。 It presents an evaluation index calculation process in which basic data is acquired from trading data and the evaluation index is calculated by referring to the basic data.
これは、先の種類で、狭義の売買データから得られる評価指標の一部である。 This is a part of the evaluation index obtained from the trading data in the narrow sense of the above type.
（損益レベル評価指標の作成ステップの課題）
売買データを評価するためには、評価指標の作成が必要となり、売買データの評価には、狭義の売買データ（取引データ）を評価することが、先ずは重要となるが、狭義の売買データ（取引データ）の評価指標の作成には、いくつかの方法があり、実施形態１は、その一部分を示した。
(Issues in the step of creating a profit / loss level evaluation index)
In order to evaluate trading data, it is necessary to create an evaluation index, and in evaluating trading data, it is important to evaluate trading data (transaction data) in a narrow sense, but trading data in a narrow sense (trading data (transaction data)). There are several methods for creating the evaluation index of (transaction data), and the first embodiment shows a part thereof.
狭義の売買データは、直接の取引データであるが、売買データを適切に評価するには、他の指標も重要である。 Trading data in the narrow sense is direct trading data, but other indicators are also important for proper evaluation of trading data.
例えば、他の投資家の売買データ、他の投資対象の売買データ、当該投資対象のテクニカル指標、銘柄企業の業績データなどを評価指標として加えることで、より多面的に様々な評価指標を作成することが可能となる。 For example, by adding trading data of other investors, trading data of other investment targets, technical indicators of the investment targets, performance data of stock companies, etc. as evaluation indexes, various evaluation indexes can be created from various aspects. Is possible.
（損益レベル評価指標の作成ステップの作用）
情報生成部３０２１は、第１ステップから第４ステップの過程で必要な評価指標を作成する。
(Action of step to create profit / loss level evaluation index)
The
例えば、投資対象である株のテクニカル指標であれば、投資対象の購入時に、株価、購入日、購入株数の他に購入当時のテクニカル指標値を記憶しておくことで、購入時のテクニカル指標を活用することが可能となる。業績データも、テクニカル指標値と同様に記憶しておく。 For example, in the case of the technical index of the stock to be invested, the technical index at the time of purchase can be obtained by storing the technical index value at the time of purchase in addition to the stock price, purchase date, and number of stocks purchased at the time of purchase of the investment target. It will be possible to utilize it. Store performance data in the same way as technical index values.
他の投資家の売買データに関しては、情報生成部３０２１は、購入日と同じ日付の同一銘柄と一致した、他の投資家の購入データから、評価指標を算出する。他の投資対象の売買データに関しては、情報生成部３０２１は、購入日と同じ日付の他の投資対象の購入データなどから、評価指標を算出する。
Regarding the trading data of other investors, the
（損益レベル評価指標の作成ステップの効果）
売買データを評価するためには、評価指標の作成が必要となる。売買データの評価には、狭義の売買データ（取引データ）以外にも、投資対象の銘柄企業の業績データや他の投資家の売買データ、投資対象のテクニカル指標、他の投資対象の売買データなどから得られる評価指標を、当該売買データの評価指標に追加することで、売買データをより多面的に深く評価することが可能となる。
(Effect of step to create profit / loss level evaluation index)
In order to evaluate trading data, it is necessary to create an evaluation index. In addition to trading data (transaction data) in a narrow sense, the evaluation of trading data includes performance data of stock companies to be invested, trading data of other investors, technical indicators of investment targets, trading data of other investment targets, etc. By adding the evaluation index obtained from the above to the evaluation index of the trading data, it is possible to evaluate the trading data in a more multifaceted and deep manner.
（損益レベル評価指標の作成ステップの具体例）
〔投資対象の業績データから得られる評価指標〕
例えば、業績予想数字を営業利益の期初予想を１００とすれば、１回目の修正値１１０で購入した場合、期初予想の１回目の修正値を基準として、修正回数１、修正値１１０という業績データの評価指標で管理される。例えば、２回目の修正値１３０（２と１３０）、３回目の修正値１５０の場合（３と１３０）も同様である。あくまでも一例だが、こうすることで投資対象の評価に業績データの評価指標が組み込まれる。
(Specific example of step to create profit / loss level evaluation index)
[Evaluation index obtained from performance data of investment target]
For example, assuming that the initial forecast of operating profit is 100, the performance data is 1 revision and 110 revisions based on the first revision of the initial forecast when purchasing with the
〔他の投資家の売買データから得られる評価指標〕
当該投資対象の他の投資家による売買データから得られる評価指標も、当該投資家の当該投資対象の売買データを評価するにあたって重要な評価指標となる。例えば、ａ銘柄を同じ日に購入したＢ投資家は、その後、保有を続けて２倍の値幅を取ったが、Ａ投資家は１．２倍で売却してしまった場合、Ａ投資家の評価は単なる１．２倍の値幅を取ったというよりも機会損失の概念が組み込まれ、他の投資家に比べてどうか、などより深く多面的に評価することが可能となる。
[Evaluation index obtained from trading data of other investors]
The evaluation index obtained from the trading data of other investors of the investment target is also an important evaluation index in evaluating the trading data of the investment target of the investor. For example, if Investor B, who purchased stock a on the same day, continued to hold it and doubled the price range, but Investor A sold it at 1.2 times, Investor A's The valuation incorporates the concept of opportunity loss rather than simply taking a price range of 1.2 times, and it is possible to make a deeper and multifaceted valuation, such as how it is compared to other investors.
〔投資対象のテクニカル指標から得られる評価指標〕
当該投資対象のテクニカル指標から得られる評価指標も当該投資家の当該投資対象の売買データを評価するにあたって重要な評価指標となる。
[Evaluation index obtained from the technical index of the investment target]
The evaluation index obtained from the technical index of the investment target is also an important evaluation index in evaluating the trading data of the investment target of the investor.
例えば、ａ銘柄をＲＳＩ２０％で購入しＲＳＩ８０％で売って、１．５倍の値幅を取ったａ銘柄が再び、ＲＳＩが２０％を切ったときに、再度買いチャンスの到来を伝えることが可能となる。他に、当該投資対象の現在のＲＳＩが１０％の場合、過去のＲＳＩが１０％時の、その後３ヶ月後の騰落率を算出することが簡単にできる。それが平均で１５％上昇し、成功確率８０％のような表示をすることが可能となる。購入のタイミングでこれらの評価指標を表示できれば、投資家にとっては非常に有用な情報となる。
For example, it is possible to tell the arrival of a buying opportunity again when the a brand that buys the a brand at
従来、このような数字を管理するのは、とても大変なことであり、実際に管理していないからである。 Traditionally, managing such numbers is very difficult and is not actually managed.
〔他の投資対象の売買データから得られる評価指標〕
他の投資対象の売買データから得られる評価指標も、当該投資家の当該投資対象の売買データを評価するにあたって重要な評価指標となる。
[Evaluation index obtained from trading data of other investment targets]
The evaluation index obtained from the trading data of other investment targets is also an important evaluation index in evaluating the trading data of the investment target of the investor.
例えば、ａ銘柄は同売買期間中、２倍の値幅だったが、ｂ銘柄は１．２倍で止まってしまった場合、ｂ銘柄の評価は単なる１．２倍というよりも、他の投資対象と比較してどうか、という視点が加わるために、より深く多面的に評価することが可能となる。ａ銘柄を選択すれば、２倍の値幅が取れた訳である。平均値、最大値幅など、様々な評価指標を加えることが可能となる。 For example, if the price range of issue a was doubled during the same trading period, but issue b stopped at 1.2 times, the valuation of issue b was not just 1.2 times, but another investment target. It is possible to make a deeper and multifaceted evaluation because the viewpoint of how to compare with is added. If you select a brand, the price range is doubled. It is possible to add various evaluation indexes such as average value and maximum price range.
（取引データの評価指標の作成の意義）
売買データの中で狭義の売買データと定義しているのが、取引データである。取引データは、直接売買に関わるデータである。情報生成部３０２１は、投資商品の買いのデータ（買付日、買付単価、買付数）及び売りのデータ（売却日、売却単価、売却数）という取引データから導かれる一連の評価指標を作成する。
(Significance of creating evaluation indicators for transaction data)
Transaction data is defined as trading data in a narrow sense in trading data. Transaction data is data related to direct trading. The
（従来技術の課題）
実施形態１では、｛（勝率×勝ちトレードの購入代金×勝ち収益率／勝ち回数）＋（敗率×負けトレードの購入代金×負け損失率／負け回数）}×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金=売買損益について言及しているが、総合損益については言及していない。更に、算出方法１や算出方法８などには言及していない。総合損益でも、売買損益でも、含み損益でも、各損益レベルで、様々な取引データに関する評価指標を算出が可能となる。
(Problems of conventional technology)
In the first embodiment, {(win rate x purchase price of winning trade x winning rate of return / number of wins) + (defeat rate x purchase price of losing trade x losing loss rate / number of losses)} x principal x elapsed days ÷ principal Number of turnover days ÷ purchase price per transaction = trading profit / loss is mentioned, but total profit / loss is not mentioned. Further, the
（取引データの評価指標の作成の作用）
いくつもの方法があるが、取引データの評価指標は、例えば、以下のような計算式で算出される。目的である総合損益や売買損益、含み損益を、各種評価指標で分解した式を示す。これにより、種々の評価指標が算出できる。
(Action of creating evaluation index of transaction data)
There are many methods, but the evaluation index of transaction data is calculated by the following formula, for example. The formulas that decompose the total profit / loss, trading profit / loss, and unrealized profit / loss, which are the objectives, by various evaluation indexes are shown. As a result, various evaluation indexes can be calculated.
〔算出方法１（勝ちトレード負けトレードの回転率も含む）〕
総合損益＝｛（勝率×勝ちトレードの購入代金×勝ち収益率）／（元本×経過日数÷元本の勝ちトレード回転日数÷勝ちトレード一回あたりの購入金額）＋（敗率×負けトレードの購入代金×負け損失率）／（元本×経過日数÷元本の負けトレード回転日数÷負けトレード一回あたりの購入金額）}×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法２〕
総合損益＝｛（勝率×勝ちトレードの購入代金×勝ち収益率／勝ち回数）＋（敗率×負けトレードの購入代金×負け損失率／負け回数）}×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法３〕
総合損益＝｛（勝率×勝ち利益／勝ち回数）＋（敗率×負け損失／負け回数）}×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法４〕
総合損益＝｛（勝率×一回あたりの勝ち利益）＋（敗率×一回あたりの負け損失））}×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法５〕
総合損益＝一回あたりの収益額×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法６〕
総合損益＝一回あたりの収益額×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法７〕
総合損益＝一回あたりの収益額×売買回数
〔算出方法８〕
総合損益＝｛（勝率×一回あたりの勝ち利益）＋（敗率×一回あたりの負け損失））}×売買回数
（取引データの評価指標の作成の効果）
取引データの各種評価指標を算出することで、各種損益をどういう経緯で、作り出してきたのかが分かるようになる。２０２０年度はどうであったのか、２０１９年は？などの期間別も、売買済みの売買データと未反対売買の売買データの状況の違い、ａ銘柄とｂ銘柄の違いなども明確になる。どういう取引データを扱うか、は第一ステップから第四ステップ、で抽出してきた売買データを取り扱う。
[Calculation method 1 (including the turnover rate of winning trades and losing trades)]
Total profit / loss = {(win rate x purchase price of winning trade x winning rate of return) / (principal x elapsed days ÷ number of winning trade turnover days of principal ÷ purchase amount per winning trade) + (loss rate x losing trade) Purchase price x Loss loss rate) / (Principal x Elapsed days ÷ Number of lost trade turnover days of principal ÷ Purchase amount per losing trade)} x Principal x Elapsed days ÷ Principal turnover days ÷ One time Purchase price [Calculation method 2]
Total profit / loss = {(win rate x purchase price of winning trade x winning profit rate / number of wins) + (loss rate x purchase price of losing trade x losing loss rate / number of losses)} x principal x elapsed days ÷ rotation of principal Number of days ÷ Purchase price per purchase [Calculation method 3]
Total profit / loss = {(Win rate x Win profit / Number of wins) + (Loss rate x Loss loss / Number of losses)} x Principal x Number of elapsed days ÷ Number of days of principal rotation ÷ Purchase price per purchase [Calculation method 4]
Total profit / loss = {(win rate x winning profit per time) + (defeat rate x losing loss per time))} x principal x elapsed days ÷ number of days of principal turnover ÷ purchase price per time [calculation method 5]
Total profit / loss = Revenue amount per transaction x Principal x Number of elapsed days ÷ Number of rotation days of principal ÷ Purchase price per transaction [Calculation method 6]
Total profit / loss = Revenue amount per transaction x Principal x Number of elapsed days ÷ Number of rotation days of principal ÷ Purchase price per transaction [Calculation method 7]
Total profit / loss = amount of profit per transaction x number of transactions [Calculation method 8]
Total profit / loss = {(Win rate x Win profit per transaction) + (Defeat rate x Loss loss per transaction))} x Number of trades (Effect of creating evaluation index for transaction data)
By calculating various evaluation indexes of transaction data, it becomes possible to understand how various profits and losses were created. How was the
（取引データの評価指標の作成の具体例）
例えば、ＡさんとＢさんの評価指標を比較するときに、それぞれの２０２０年の綜合損益率は１０％で同率であった場合でも、上述の算式に基づき、分解すれば、ＡさんとＢさんの売買の違いが明確になる。
(Specific example of creating evaluation index of transaction data)
For example, when comparing the evaluation indexes of Mr. A and Mr. B, even if the total profit / loss ratio in 2020 is 10%, which is the same rate, if it is decomposed based on the above formula, Mr. A and Mr. B The difference between buying and selling becomes clear.
Ａさんは勝率が５０％だが、勝ち利益率が負け損失率よりも高く、回転が効いているが、Ｂさんは勝率が７０％と高いが、負けの損失率が大きくなってしまっているなど、詳細に見ることが可能となる。 Mr. A has a winning rate of 50%, but the winning profit rate is higher than the losing loss rate, and the turnover is effective, but Mr. B has a high winning rate of 70%, but the losing loss rate has become large. , It will be possible to see in detail.
（テクニカル指標値の評価指標の作成の表示）
（テクニカル指標値の評価指標の作成の意義）
保有銘柄のところに、保有銘柄の購入時のテクニカル指標値を表示したり、保有途中のテクニカル指標値を表示したり、売買銘柄に関しては、購入時と売却時のテクニカル指標値を表示することなどで可能となる。
(Display of creation of evaluation index of technical index value)
(Significance of creating an evaluation index for technical index values)
In the place of the holding stock, the technical index value at the time of purchase of the holding stock is displayed, the technical index value in the middle of holding is displayed, and for the trading stock, the technical index value at the time of purchase and sale is displayed. It is possible with.
（従来技術の課題）
通常購入時や売却時のテクニカル指標値は、自分で管理する必要があり、煩わしく、煩雑であり、管理できる人は限られる。
(Problems of conventional technology)
Normally, the technical index values at the time of purchase or sale need to be managed by oneself, which is troublesome and complicated, and the number of people who can manage them is limited.
（テクニカル指標値の評価指標の作成の作用）
数あるテクニカル指標の中で、どの指標を使うかを決め、購入時、保有時、売却時のテクニカル指標値をデータベースに保存して、いつでも引き出すことが可能となる。意識するしないに関わらず、データベースに記憶されるために、後で、売買済みデータをテクニカル指標面から検証することも可能となる。
(Action of creating evaluation index of technical index value)
It is possible to decide which of the many technical indicators to use, save the technical indicator values at the time of purchase, holding, and sale in the database, and retrieve them at any time. Since it is stored in the database regardless of whether it is conscious or not, it is possible to verify the traded data later from the technical index side.
情報生成部３０２１は、買いの時のテクニカル指標値、売りの時のテクニカル指標値、その後のテクニカル指標値の推移、損益、損益率、売却後の推移、など、実際の売買行動と結びついたテクニカル指標値を活用する。
The
端末２の表示部２３は、購入、売却、保有時に直接テクニカル指標値を表示管理する。そのため、自動的に過去の成功事例の中で、同様の指標値に達成したときに、警告やお知らせをすることが可能となる。売買の途中のデータの管理や売買済みのデータの検証、予測などに用いることが可能となる。
The
（テクニカル指標値の評価指標の作成の効果）
購入後の管理では、過去の成功事例では、テクニカル指標値がどの程度であったかを把握でき、前もって売却の準備をしたり、現在の水準で売れば過去の履歴を参照してテクニカル指標値での成功確率を％表示したりすることが可能となる。
(Effect of creating evaluation index of technical index value)
Post-purchase management allows you to understand what the technical indicator values were in the past success stories, prepare for sale in advance, or if you sell at the current level, refer to the past history and use the technical indicator values. It is possible to display the success probability in%.
購入前の管理であれば、購入ゾーンを表示したり、購入した場合の成功確率を表示したりすることが可能となる。 If it is managed before purchase, it is possible to display the purchase zone and the success probability when purchasing.
従って、購入の決断、売却の決断に貢献することができる。この実現のためには、購入時テクニカル指標値、売却時テクニカル指標値、売却後の推移、売買損益、売買損益率などのデータをデータベースに記憶しておき、いつでも引き出して、活用できることが重要である。 Therefore, it can contribute to the purchase decision and the sale decision. In order to realize this, it is important to store data such as the technical index value at the time of purchase, the technical index value at the time of sale, the transition after the sale, the trading profit / loss, and the trading profit / loss ratio in the database, and to retrieve and utilize it at any time. be.
（テクニカル指標値の評価指標の作成の具体例）
購入時は、過去に売却した銘柄が所定のテクニカル指標値になると知らせる機能を追加したり、テクニカル指標面で一定の値に到達した銘柄を購入対象銘柄リストに登録したりすることが可能となる。
(Specific example of creating evaluation index of technical index value)
At the time of purchase, it is possible to add a function to notify that the stocks sold in the past reach the specified technical index value, and to register the stocks that have reached a certain value in the technical index side in the stock list to be purchased. ..
保有時は、保有中の銘柄の価格が日々変動している間に、テクニカル指標値も変化していくため、過去の履歴を参照して、売却するときの成功確率を表示したり、当該銘柄の成功確率の高いゾーンを表示したりすることが可能となる。 At the time of holding, the technical index value changes while the price of the stock being held fluctuates daily, so the past history can be referred to to display the success probability when selling, or to display the stock concerned. It is possible to display zones with a high probability of success.
売却時は、売却時点のテクニカル指標値を確認でき、その後の推移もデータベースで記録しておくことで、売却のタイミングが正しかったのか否かを検証できるようになる。 At the time of sale, the technical index value at the time of sale can be confirmed, and by recording the subsequent transition in the database, it becomes possible to verify whether or not the timing of the sale was correct.
（業績データの評価指標の作成の定義）
保有銘柄のところに、保有銘柄の購入時の業績データ（予想値や実績値）を表示したり、保有途中の業績データを表示したり、売買銘柄に関しては、購入時と売却時の業績データを表示したりすることが可能となる。
(Definition of creating evaluation indicators for performance data)
In the place of the holding stock, the performance data (expected value and actual value) at the time of purchase of the holding stock is displayed, the performance data in the middle of holding is displayed, and for the trading stock, the performance data at the time of purchase and sale is displayed. It is possible to display it.
（従来技術の課題）
従来、購入時や売却時の業績データは、自分で管理する必要があり、煩わしく、煩雑であり、管理できる人は限られる。
(Problems of conventional technology)
Conventionally, performance data at the time of purchase or sale must be managed by oneself, which is cumbersome and complicated, and the number of people who can manage it is limited.
（業績データの評価指標の作成の作用）
数ある業績データの中で、どのデータを使うかを決め、購入時、保有時、売却時の業績データをデータベースに保存して、いつでも引き出すことが可能となる。意識する、しないに関わらず、データベースに記憶されるために、後で、売買済みデータを業績データから検証することも可能となる。
(Action of creating evaluation index of performance data)
It is possible to decide which data to use from among the many performance data, save the performance data at the time of purchase, holding, and sale in the database, and retrieve it at any time. Since it is stored in the database regardless of whether it is conscious or not, it is possible to verify the traded data from the performance data later.
購入や売却、保有時に直接業績データが表示管理することが可能となる。そのため、自動的に過去の同様の指標値で達成したときに、警告やお知らせをすることが可能となる。売買の途中のデータの管理や売買済みのデータの検証、予測などに用いることが可能となる。 Performance data can be displayed and managed directly at the time of purchase, sale, or holding. Therefore, it is possible to automatically give a warning or notification when the same index value in the past is achieved. It can be used for managing data in the middle of trading, verifying and forecasting data that has already been bought and sold.
例えば、予想数字の売上が２０％増額修正した場合の株価への影響度合い（直前の株価と直後の株価、発表後１ヶ月間の騰落率など）をデータベースで保管し、必要なときに、いつでも引き出せる。これにより、端末２の表示部２３は、上方修正時、当該銘柄の過去の同じような上方修正時の株価の動きや、他の銘柄の同様の上方修正時の株価の動きを比較対象として表示する。これにより、次の投資行動に役立たせることが可能となり、どう売り買いすべきかの参考にすることが可能となる。
For example, the degree of influence on the stock price (the stock price immediately before and the stock price immediately after the announcement, the rate of increase / decrease for one month after the announcement, etc.) when the sales of the forecast figures are revised up by 20% is stored in the database and whenever necessary. Can be pulled out. As a result, the
（業績データの評価指標の作成の効果）
購入後の管理では、過去の成功事例では、業績データがどの程度であったか、どう変化していったかを把握し、前もって売却の準備をしたりすることが可能となる。
(Effect of creating evaluation index of performance data)
Post-purchase management allows you to understand how well your performance data was and how it has changed in past success stories, and to prepare for sale in advance.
購入前の管理であれば、購入ゾーンを表示したり、購入の場合の成功確率を表示したりすることが可能となる。 If it is managed before purchase, it is possible to display the purchase zone and the success probability in the case of purchase.
上記によれば、購入の決断、売却の決断に貢献することができる。この実現のためには、購入時業績データ（予想、実績含む）、売却時業績データ、売却後の推移、売買損益、売買損益率、などのデータをデータベースに記憶しておき、いつでも引き出せることが重要である。 According to the above, it can contribute to the decision to buy or sell. In order to realize this, it is possible to store data such as performance data at the time of purchase (including forecasts and actual results), performance data at the time of sale, transition after sale, trading profit / loss, trading profit / loss ratio, etc. in a database and retrieve it at any time. is important.
（業績データの評価指標の作成の具体例）
購入時の参照の例は、例えば、先の例でいえば、売上が２０％増額修正した場合、直前の株価とその後の３ヶ月高値が平均何％上昇だったか、など増額修正した銘柄の株価上昇率との関係を明確にすることが可能となることから、購入時の判断に資することが可能となる。
(Specific example of creating evaluation index of performance data)
An example of a reference at the time of purchase is, for example, in the previous example, if the sales are adjusted to increase by 20%, the stock price of the stock that has been increased and adjusted, such as the average percentage increase of the previous stock price and the subsequent three-month high. Since it is possible to clarify the relationship with the rate of increase, it is possible to contribute to the judgment at the time of purchase.
保有時の参照の例は、例えば、当該保有銘柄の業績の予想数字が好転して、当初予想に比べて、１０％売上が上方修正された場合、他の１０％売上が上方修正の場合にその後の値動きがどうであったか、をすぐに参照できるので、保有銘柄を継続保有するという投資行動に資することが可能となる。 An example of a reference at the time of holding is, for example, when the forecast figures of the performance of the stock held have improved and the sales have been revised upward by 10% compared to the initial forecast, and when the other 10% sales have been revised upward. Since it is possible to immediately refer to how the price movements have been since then, it is possible to contribute to the investment behavior of continuing to hold the stocks held.
売却時の参照の例は、例えば、当該保有銘柄の業績の予想数字が悪化して、当初予想に比べて、１０％売上が下方修正された場合、他の１０％売上が下方修正の場合のその後の値動きがどうであったか、をすぐに参照できるので、保有銘柄の売却判断という投資行動に資することが可能となる。 An example of a reference at the time of sale is, for example, when the forecast figures for the performance of the stock in question deteriorate and 10% sales are revised downward compared to the initial forecast, and when the other 10% sales are revised downward. Since it is possible to immediately refer to how the price movements have been since then, it is possible to contribute to the investment behavior of deciding to sell the stocks held.
（他の投資対象データの評価指標の作成の定義）
保有銘柄を表示したところに、保有銘柄の購入時の他の投資対象の売買データを表示したり、保有途中の他の投資対象の売買データを表示したり、売買銘柄に関しては、購入時と売却時の他の投資対象の売買状況を表示したりすることが可能となる。
(Definition of creating evaluation indicators for other investment target data)
In the place where the holding stock is displayed, the trading data of other investment targets at the time of purchase of the holding stock is displayed, the trading data of other investment targets in the middle of holding is displayed, and the trading stock is displayed at the time of purchase and sale. It is possible to display the trading status of other investment targets at that time.
（従来技術の課題）
従来、購入時や売却時の他の投資対象の売買状況は、通常把握することは不可能だった。
(Problems of conventional technology)
In the past, it was usually impossible to know the buying and selling status of other investment targets at the time of purchase or sale.
（他の投資対象データの評価指標の作成の作用）
他の投資対象の売買データの中で、どのデータを使うかを決め、購入時、保有時、売却時の他の投資対象の売買データをデータベースに記憶しておき、いつでも引き出すことが可能となる。意識する、しないに関わらず、データベースに記憶されるので、後で、売買済みデータを検証し、他の投資対象に比べてどうであったかを検証することも可能となる。
(Action of creating evaluation indicators for other investment target data)
It is possible to decide which data to use among the trading data of other investment targets, store the trading data of other investment targets at the time of purchase, holding, and sale in the database, and retrieve it at any time. .. Whether you are aware of it or not, it is stored in the database, so you can later verify the traded data and how it was compared to other investment targets.
購入、売却、保有時に直接他の投資対象の売買データが表示管理することが可能となる。 It is possible to display and manage trading data of other investment targets directly at the time of purchase, sale, or holding.
そのため、自動的に他の投資対象の平均売却価格に達成したときに、警告やお知らせをすることが可能となる。売買の途中のデータの管理や売買済みのデータの検証、予測などに用いることが可能となる。 Therefore, it is possible to automatically warn or notify when the average selling price of other investment targets is reached. It can be used for managing data in the middle of trading, verifying and forecasting data that has already been bought and sold.
（他の投資対象データの評価指標の作成の効果）
購入後の管理では、過去の成功事例では、他の投資対象の売買損益がどの程度であったかを把握したり、前もって売却の準備をしたりすることが可能となる。
(Effect of creating evaluation indicators for other investment target data)
Post-purchase management allows you to see how much profit or loss other investment targets have been in the past success stories and to prepare for sale in advance.
購入前の管理であれば、購入ゾーンを表示したり、他の投資対象の購入情報を表示したりすることが可能となる。 With pre-purchase management, it is possible to display purchase zones and purchase information for other investment targets.
購入の決断、売却の決断に貢献することができる。この実現のためには、購入時の他の投資対象の購入情報、売却時の他の投資対象の売却情報、売却後の推移、売買損益、売買損益率などのデータをデータベースに記憶しておき、いつでも引き出せることが重要である。 It can contribute to the decision to buy or sell. In order to realize this, data such as purchase information of other investment targets at the time of purchase, sale information of other investment targets at the time of sale, transition after sale, trading profit / loss, trading profit / loss ratio, etc. are stored in the database. It is important to be able to withdraw at any time.
（他の投資対象データの評価指標の作成の具体例）
（他の投資家データの評価指標の作成の定義）
保有銘柄のところに、保有銘柄の購入時の他の投資家の当該銘柄の売買データを表示したり、保有途中の他の投資家の当該銘柄の売買データを表示したり、売買銘柄に関しては、購入時と売却時の他の投資家の当該銘柄の売買状況を表示したりすることが可能となる。
(Specific example of creating evaluation indicators for other investment target data)
(Definition of creating evaluation indicators for other investor data)
In the place of the holding stock, the trading data of the stock of the other investor at the time of purchasing the holding stock is displayed, the trading data of the stock of the other investor in the middle of holding is displayed, and the trading stock is displayed. It is possible to display the trading status of the stock by other investors at the time of purchase and sale.
（従来技術の課題）
従来、購入時や売却時の他の投資家の当該銘柄の売買状況は、通常把握することは不可能だった。
(Problems of conventional technology)
In the past, it was usually impossible to ascertain the trading status of the stock by other investors at the time of purchase or sale.
（他の投資家データの評価指標の作成の作用）
他の投資家の当該銘柄の売買データの中で、どのデータを使うかを決め、購入時、保有時、売却時の他の投資家の当該銘柄の売買データをデータベースに記憶しておき、いつでも引き出すことが可能となる。意識する、しないに関わらず、データベースに記憶されるので、後で、売買済みデータを検証して、他の投資家に比べてどうであったかを検証することが可能となる。
(Action of creating evaluation indicators for other investor data)
Decide which data to use among the trading data of the relevant stock of other investors, store the trading data of the relevant stock of other investors at the time of purchase, holding, and sale in the database, and at any time. It will be possible to withdraw. Whether you are aware of it or not, it is stored in the database, so you can later verify the traded data and how it was compared to other investors.
端末２の表示部２３は、購入、売却、保有時に直接他の投資家の当該銘柄の売買データが表示管理することが可能となる。
The
そのため、自動的に他の投資家の当該銘柄の平均売却価格に達成したときに、警告やお知らせをすることが可能となる。売買の途中のデータの管理や売買済みのデータの検証、予測などに用いることが可能となる。 Therefore, it is possible to automatically give a warning or notification when the average selling price of the stock of the other investor is reached. It can be used for managing data in the middle of trading, verifying and forecasting data that has already been bought and sold.
（他の投資家データの評価指標の作成の効果）
購入後の管理では、過去の成功事例では、他の投資家の当該銘柄の売値がどの程度であったかを把握し、前もって売却の準備をしたりすることが可能となる。
(Effect of creating evaluation indicators for other investor data)
Post-purchase management allows you to know what the selling price of the stock was for other investors in past success stories and prepare for sale in advance.
購入前の管理であれば、購入ゾーンを表示したり、他の投資家の当該銘柄の購入情報を表示したりすることが可能となる。 With pre-purchase management, it is possible to display the purchase zone and display the purchase information of the relevant stock by other investors.
購入の決断、売却の決断に貢献することができる。この実現のためには、購入時の他の投資家の当該銘柄の購入情報、売却時の他の投資家の当該銘柄の売却情報、売却後の推移、売買損益、売買損益率、などのデータをデータベースに記憶しておき、いつでも引き出せることが重要である。 It can contribute to the decision to buy or sell. In order to realize this, data such as purchase information of the stock by other investors at the time of purchase, sales information of the stock by other investors at the time of sale, transition after sale, trading profit / loss, trading profit / loss ratio, etc. It is important to store the information in the database and retrieve it at any time.
今回はこの第五ステップでは評価指標の算出プロセスと選定プロセス、表示プロセスがある。 This time, in this fifth step, there is an evaluation index calculation process, a selection process, and a display process.
評価指標の作成ステップには、算出プロセス、選定プロセス、表示プロセスがあり、算出プロセスには、以下の３つの方法がある。 The evaluation index creation step includes a calculation process, a selection process, and a display process, and the calculation process has the following three methods.
（評価指標の算出ステップ）
以下、３つの損益レベル評価指標の算出ステップについては、
（１）損益レベル評価指標の算出
（２）損益レベル別評価指標の算出
（３）損益レベル段階評価指標の算出
の３つの方法があり、これら全てを総称して損益レベル評価指標の算出ステップ（第五ステップ）とする。
(Calculation step of evaluation index)
Below, for the calculation steps of the three profit and loss level evaluation indicators,
(1) Calculation of profit / loss level evaluation index (2) Calculation of profit / loss level evaluation index (3) Calculation of profit / loss level stage evaluation index There are three methods, and all of these are collectively calculated step of profit / loss level evaluation index ( Fifth step).
（損益レベル評価指標の算出と損益別対象売買データの違い）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを抽出（または分類、集計、加工）して、損益レベル売買データを作成して、損益レベル評価指標を算出する。損益レベル評価指標の算出ステップは、集計対象売買データや構成要素売買データを作成した後に行われるステップであり、損益別集計対象売買データとは前述の通り目的が異なる。
(Difference between calculation of profit / loss level evaluation index and target trading data by profit / loss)
The
図３１に示すように、新方式の損益別集計対象売買データは、集計対象売買データの一種であり、例えば、勝ち利益を基準にして、売買データを抽出して、その損益別集計対象売買データを評価ステップで評価していく。負け損失や売買損益という損益の種類別に集計対象売買データを分けて、評価していくステップを踏んでいく。 As shown in FIG. 31, the new method of aggregated trading data by profit / loss is a kind of aggregated trading data. For example, trading data is extracted based on winning profit, and the aggregated trading data by profit / loss is obtained. Will be evaluated in the evaluation step. We will take the step of dividing and evaluating the trading data to be aggregated according to the type of profit or loss such as losing loss or trading profit or loss.
一方、損益レベル売買データは、あらゆる集計対象売買データ（損益別集計対象売買データ、投資家別集計対象売買データ、投資対象別集計対象売買データなど）が経る工程で、集計された売買データを、損益という基準で、評価指標を算出するために加工（又は分類、集計、抽出）し直す売買データである。 On the other hand, the profit / loss level trading data is the trading data aggregated in the process of passing through all the trading data to be aggregated (trading data to be aggregated by profit / loss, trading data to be aggregated by investor, trading data to be aggregated by investment target, etc.). It is trading data that is reprocessed (or classified, aggregated, extracted) in order to calculate an evaluation index based on the standard of profit and loss.
損益別集計対象売買データが、損益（例えば、勝ち利益）を集計対象とするのに対して、損益レベル評価指標における損益レベル売買データは、集計対象（例えば、投資家Ａさん）を損益（例えば、含み損失）で評価するために、評価指標を算出するために加工（または、分類、集計、抽出）した売買データのことである。 While the profit / loss-based trading data aggregates profit / loss (for example, winning profit), the profit / loss level trading data in the profit / loss level evaluation index makes the aggregation target (for example, investor A) profit / loss (for example). , Unrealized loss), it is the trading data processed (or classified, aggregated, extracted) to calculate the evaluation index.
前者は、勝ち利益で集計した売買データなので、Ａさんの勝ち利益もＢさんの勝ち利益も対象になる。一方、後者は、集計対象の勝ち利益の売買データのみに絞られた売買データであり、集計対象の売買を評価するための評価指標を算出するために加工（または、分類、集計、抽出）した売買データである。 Since the former is trading data aggregated by winning profit, both Mr. A's winning profit and Mr. B's winning profit are targeted. On the other hand, the latter is trading data narrowed down only to the trading data of the winning profit to be aggregated, and is processed (or classified, aggregated, extracted) to calculate an evaluation index for evaluating the trading to be aggregated. Trading data.
損益レベルに応じた評価指標が算出されるステップで、３種類を例示している。 Three types are illustrated in the step of calculating the evaluation index according to the profit and loss level.
（損益レベル評価指標の算出ステップと、旧方式との関係）
実施形態１では、売買データから損益合計を取得して、当該損益合計を参照して評価指標を算出する工程が示されている。評価指標の具体例を示している。売買データから基礎データを取得し、基礎データを参照して評価指標を算出するという評価指標算出プロセスを提示している。
(Relationship between the calculation step of the profit and loss level evaluation index and the old method)
In the first embodiment, a step of acquiring a total profit / loss from trading data and calculating an evaluation index with reference to the total profit / loss is shown. A specific example of the evaluation index is shown. The evaluation index calculation process of acquiring basic data from trading data and calculating the evaluation index by referring to the basic data is presented.
図３８および図４０は、本実施形態に係る評価指標の算出例を示す図である。図３９は、本実施形態に係る勝ち利益レベルのデータの抽出を示す図である。 38 and 40 are diagrams showing a calculation example of the evaluation index according to the present embodiment. FIG. 39 is a diagram showing extraction of winning profit level data according to the present embodiment.
損益レベル評価指標の算出ステップは、集計対象売買データや構成要素売買データを抽出（または分類、集計、加工）して当該情報処理システムにより損益レベル売買データを作成するものであり、当該売買データを元にして評価指標算出テーブルなどを使って評価指標を算出するのとは異なる。 The calculation step of the profit / loss level evaluation index is to extract (or classify, aggregate, process) the trading data to be aggregated and the component trading data, and create the profit / loss level trading data by the information processing system. It is different from calculating the evaluation index using the evaluation index calculation table or the like.
旧方式と、本実施形態との関係を説明する。 The relationship between the old method and the present embodiment will be described.
旧方式では、売買データから売買損益合計を取得するというのは、基礎データの取得ステップである。旧方式は、売買損益合計を取得し、それを分解することで評価指標を算出する。すなわち、旧方式は、売買損益合計を参照して評価指標を算出する。投資家Ａさんの売買データを前提に組み立てられており、計算式で評価指標を算出する方式である。 In the old method, acquiring the total trading profit / loss from the trading data is the step of acquiring the basic data. In the old method, the evaluation index is calculated by acquiring the total trading profit and loss and decomposing it. That is, in the old method, the evaluation index is calculated with reference to the total trading profit / loss. It is constructed on the premise of the trading data of investor A, and is a method of calculating the evaluation index by a calculation formula.
本実施形態では、情報生成部３０２１は、集計対象売買データを抽出（または分類、集計、加工）し、当該売買データを更に構成要素別売買データの工程で、抽出（または分類、集計、加工）し、当該売買データを、対象にして、損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、当該売買データを元にして評価指標算出テーブルなどを使って評価指標を算出するというステップを実行する。すなわち、情報生成部３０２１は、この一連の連携されたコンピュータの協働作業に基づいて評価指標を算出する点で、バラバラではなく、連携した点が画期的なシステムである。
In the present embodiment, the
前者は売買損益合計を分解してその構成要素で評価指標を算出するが、後者は一連の作業工程を経た売買データから評価指標を算出するため、後述するように管理項目を増やすことができ、取引データ（狭義の売買データ）だけからでなく、業績データやテクニカルデータのみならず、他の投資家の動向や他の投資対象の値動きなど、投資家の投資成果に影響を与える項目全てを取り込むことが可能となった意味は大きい（後述）。前者は、図３９（数式の分解で評価指標を算出）の例である。後者は、図４０（売買データから評価指標を算出）の例である。 The former decomposes the total trading profit and loss and calculates the evaluation index based on its components, while the latter calculates the evaluation index from the trading data that has undergone a series of work processes, so management items can be increased as described later. Incorporate not only transaction data (trading data in a narrow sense), but also performance data and technical data, as well as all items that affect the investment results of investors, such as trends of other investors and price movements of other investment targets. The significance of making it possible is great (described later). The former is an example of FIG. 39 (the evaluation index is calculated by decomposing the mathematical formula). The latter is an example of FIG. 40 (evaluation index is calculated from trading data).
前者は、分解式アプローチである。後者は、売買データのデータベースアプローチである。同じ評価指標の算出でもアプローチの仕方が異なる。 The former is a decomposition approach. The latter is a database approach to trading data. Even if the same evaluation index is calculated, the approach is different.
例えば、Ａさんの勝ち利益率（図３９で、勝った場合の収益率６６％）という評価指標の算出でも、前者は、勝ち利益の合計値（図３９では２６８５万円）を求め、勝ち利益を作った売買代金合計（図３９で４０９２万円）で割ることで求められる。一方、後者では、売買データを第二ステップ、第三ステップ、第四ステップで徐々に勝ち利益売買データに絞り込んでおり、その売買データから評価指標算出テーブルなどを使って算出される（図３９、図４０、図１１１参照）。 For example, even in the calculation of the evaluation index of Mr. A's winning profit margin (rate of return when winning in Fig. 39), the former finds the total value of winning profit (26.85 million yen in Fig. 39) and wins profit. It is calculated by dividing by the total trading value (40.92 million yen in Fig. 39). On the other hand, in the latter, the trading data is gradually narrowed down to the winning profit trading data in the second step, the third step, and the fourth step, and is calculated from the trading data using an evaluation index calculation table or the like (Fig. 39, 40 and 111).
いろいろな項目を取り扱えるようになり、様々な抽出条件、分類条件で、取り扱えるようになったのも、このデータベース連携技術で、評価指標の算出を一連の流れで算出できるようになったためである。売買データの横に、これらの評価指標を項目に加えることで、その後の工程でも、全て一連の作業がデータベース上で行え、バラバラでなく、繋がった意味は大きく、これによって、技術レベルが大きく変わった。 It has become possible to handle various items under various extraction conditions and classification conditions because this database linkage technology has made it possible to calculate evaluation indexes in a series of steps. By adding these evaluation indexes to the items next to the trading data, all the series of work can be done on the database even in the subsequent process, it is not disjointed, the meaning of the connection is great, and this greatly changes the technical level. rice field.
もちろん、図４０に示すように、勝ち利益売買データに勝ち利益率という項目を付け加えても付け加えなくてもいいが、項目を加えると、売買毎の勝ち利益率も明確になるというメリットがある。他の評価指標や基本データなどの項目を当該売買データに追加して加工することも想定される。また、図４０に示すように、構成要素ごとの集計や全体の集計も簡単に表示できる。 Of course, as shown in FIG. 40, the winning profit margin may or may not be added to the winning profit trading data, but adding the item has the advantage that the winning profit margin for each trading becomes clear. It is also assumed that items such as other evaluation indexes and basic data will be added to the trading data and processed. Further, as shown in FIG. 40, it is possible to easily display the totalization for each component or the totalization for the whole.
（従来技術の課題）
旧方式は、例えば、売買損益合計の評価を行う場合、実施形態１のように売買損益合計を分解していくアプローチなのに対して、本実施形態では、売買データを売買損益が確定された売買データだけを抽出（または分類、集計、加工）して、当該売買データを対象として各種評価指標を当該情報処理システムで算出する。具体的には、勝ち利益合計の評価を行う場合、図３９に示すように分解式で勝ち利益合計の評価指標を算出するのと、図４０に示すように勝ち利益合計の売買データで評価指標の算出を行うのとで違いが明確になる。
(Problems of conventional technology)
In the old method, for example, when evaluating the total trading profit / loss, the approach is to decompose the total trading profit / loss as in the first embodiment, whereas in this embodiment, the trading data is the trading data in which the trading profit / loss is fixed. Only is extracted (or classified, aggregated, processed), and various evaluation indexes are calculated by the information processing system for the trading data. Specifically, when evaluating the total winning profit, the evaluation index of the total winning profit is calculated by the decomposition formula as shown in FIG. 39, and the evaluation index is calculated by the trading data of the total winning profit as shown in FIG. 40. The difference becomes clear when the calculation of is performed.
売買損益のステップの例でいうと、売買損益を評価するのに、売買損益レベル売買データを元にする。集計対象売買データからさらに抽出（または分類、集計、加工）された売買データを基準にして加工を加えながら売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていっても可）する。当該売買データをベースにして評価指標を臨機応変に当該情報処理システムで算出できる。例えば、図４０のように勝ち利益を評価する場合に勝ち利益レベル売買データを元にする。勝ち利益売買データをベースにして評価指標を臨機応変に算出することができる。そして、データベースで処理しやすい構造になる。 In the example of the trading profit / loss step, the trading profit / loss level is based on the trading data to evaluate the trading profit / loss. Create trading profit / loss level trading data (even if you have it in the previous process) while processing based on the trading data extracted (or classified, aggregated, processed) from the trading data to be aggregated. The evaluation index can be flexibly calculated by the information processing system based on the trading data. For example, when the winning profit is evaluated as shown in FIG. 40, the winning profit level trading data is used as the basis. The evaluation index can be calculated flexibly based on the winning profit trading data. And the structure is easy to process in the database.
（損益レベル評価指標の算出ステップの作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データ作成ステップで作られた集計対象売買データ、構成要素別売買データを元にして、さらに対象とする損益に応じた売買データを当該情報処理システムで抽出（または分類、集計、加工）し、レベルに応じた加工を施して、当該損益レベル売買データから当該情報処理システムで評価指標を算出する。
(Action of calculation step of profit / loss level evaluation index)
The
（損益レベル評価指標の算出ステップの効果）
評価指標算出テーブルなどを使って決められたフォームで当該情報処理システムで各種評価指標を算出できるために、自動化しやすく、誰でも算出することができるようになる。データベースで全て連携されているため、管理項目を売買データと紐付けたテクニカル指標値や企業業績データ、他の投資家の同一銘柄の行動や同一購入日の他銘柄の動向など、投資損益に連関するいろいろ項目を評価指標として組み込むことができるようになった効果は著しい効果をもたらす。更に、集計対象売買データの作成、と構成要素別売買データの作成と、損益レベル売買データの作成という一連のステップを踏むことによって、作業対象の売買データが絞り込まれることで、何をどうやって評価していくのかの指示を、当該情報処理システムに与えれば、様々なタイプの売買データを取り扱うことが可能になっていく効果は、計り知れない効果を生む。期間別集計対象売買データや投資対象別集計対象売買データは、その一例である。
(Effect of calculation step of profit / loss level evaluation index)
Since various evaluation indexes can be calculated by the information processing system using a form determined by using an evaluation index calculation table or the like, it is easy to automate and anyone can calculate. Since everything is linked in the database, it is related to investment profit and loss, such as technical index values and corporate performance data that link management items with trading data, behavior of other investors on the same stock, and trends of other stocks on the same purchase date. The effect of being able to incorporate various items to be evaluated as an evaluation index brings about a remarkable effect. Furthermore, by taking a series of steps of creating trading data to be aggregated, trading data by component, and creating profit / loss level trading data, the trading data to be worked on is narrowed down, and what is evaluated and how. If the information processing system is instructed to proceed, the effect of being able to handle various types of trading data produces immeasurable effects. The trading data subject to aggregation by period and the trading data subject to aggregation by investment target are examples.
更に、従来技術に比べると、損益レベル売買データの作成によって、売買毎の評価指標も算出できるし、項目の抽出（または分類、集計、加工）も可能で、切り口の応用範囲が広がる。 Furthermore, compared to the conventional technique, by creating profit / loss level trading data, evaluation indexes for each trading can be calculated, items can be extracted (or classified, aggregated, and processed), and the range of application of the cut is expanded.
（損益レベル評価指標の算出ステップの具体例）
後に別掲して、説明する。
(Specific example of calculation step of profit / loss level evaluation index)
I will explain it later.
損益レベル評価指標の算出ステップには、以下の３種類がある。
（１）損益レベル評価指標の算出
（２）損益レベル別評価指標の算出
（３）損益レベル段階評価指標の算出
評価指標の算出ステップの説明図（図１０７）を参照のこと。
There are the following three types of steps for calculating the profit and loss level evaluation index.
(1) Calculation of profit / loss level evaluation index (2) Calculation of evaluation index by profit / loss level (3) Calculation of profit / loss level stage evaluation index Refer to the explanatory diagram of the calculation step of the evaluation index (Fig. 107).
（損益レベル評価指標の算出の定義）
売買データから算出される損益には、様々な種類がある。例えば、含み利益の場合は、含み利益レベルで売買データを抽出（または分類、集計、加工）する。その場合には、第四ステップで作成された売買データを未反対売買かつ利益が出ている売買データを抽出し、含み利益率、経過日数などの項目を加えて、含み利益レベル売買データを当該情報処理システムで作成し、当該売買データを元にして評価指標を算出することを、（この例では含み益）損益レベル評価指標の算出と定義する。
(Definition of calculation of profit / loss level evaluation index)
There are various types of profit and loss calculated from trading data. For example, in the case of unrealized profit, trading data is extracted (or classified, aggregated, processed) at the unrealized profit level. In that case, the trading data created in the 4th step is extracted from the trading data that is unopposed and profitable, and the unrealized profit level trading data is added by adding items such as the unrealized profit ratio and the number of elapsed days. The calculation of the evaluation index based on the trading data created by the information processing system is defined as the calculation of the profit / loss level evaluation index (unrealized profit in this example).
（従来技術の課題）
従来の計算方式であれば、売買データの作成ステップをおいていない。当技術は、作成ステップをおいて、評価すべき対象を明確にし、目標とすべき損益を明確にした。投資商品の売買の目的が主に損益を向上させることにあるので、目標とすべき損益を基準にして売買データを抽出（または分類、集計、加工）し、当該売買データを元にして評価指標を算出し、それを用いることで当該集計対象を評価したり、比較したり、と一連の流れが全てつながり、次のステップに進めるようになった。
(Problems of conventional technology)
If it is a conventional calculation method, there is no step of creating trading data. This technology clarified the target to be evaluated and the profit and loss to be targeted in the creation step. Since the purpose of buying and selling investment products is mainly to improve profit and loss, trading data is extracted (or classified, aggregated, processed) based on the profit and loss that should be targeted, and the evaluation index is based on the trading data. By using it to evaluate and compare the aggregated objects, the whole series of flows was connected, and it became possible to proceed to the next step.
（損益レベル評価指標の算出の作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データ作成ステップで当該情報処理システムで作られた集計対象売買データを元にして、損益レベルで当該売買データを抽出（または分類、集計、加工）して損益レベル売買データを作り、当該損益レベル売買データを元にして、当該情報処理システムで損益レベル評価指標を算出する。
(Action of calculation of profit / loss level evaluation index)
The
（損益レベル評価指標の算出の効果）
目標である損益に対して、抽出（または分類、集計、加工）された売買データを元に評価指標の算出を行うことで、集計対象の損益に対し適切な評価指標を算出できる。
(Effect of calculation of profit / loss level evaluation index)
By calculating the evaluation index based on the extracted (or classified, aggregated, processed) trading data for the target profit and loss, it is possible to calculate an appropriate evaluation index for the profit and loss to be aggregated.
（損益レベル評価指標の算出の具体例）
情報生成部３０２１は、売買損益レベル評価指標を算出するときには、集計対象売買データから損益が確定された売買データだけを抽出（または分類、集計、加工）して売買損益率や売買銘柄の保有日数、勝敗などの項目を加えて、売買損益レベル評価指標を算出する。情報生成部３０２１は、例えば、Ａさんの売買データを確定された売買データだけを抽出（または分類、集計、加工）して、そこから得られる勝率や売買損益率、売買回数などの売買損益レベル評価指標を算出する。
(Specific example of calculation of profit / loss level evaluation index)
When calculating the trading profit / loss level evaluation index, the
（損益レベル別評価指標の算出の定義）
売買データから算出される損益には様々な種類があり、例えば含み益レベルで売買データを当該情報処理システムで抽出（または分類、集計、加工）する場合は、未反対売買かつ利益が出ている売買データを抽出（または分類、集計、加工）、売買利益の場合は反対売買をしていてかつ利益が出ている売買データを抽出（または分類、集計、加工）するなど損益レベル別に抽出することを、損益レベル別評価指標の算出と定義する。
(Definition of calculation of evaluation index by profit / loss level)
There are various types of profits and losses calculated from trading data. For example, when trading data is extracted (or classified, aggregated, processed) by the information processing system at the unrealized profit level, trading is unopposed and profitable. Extracting data by profit / loss level, such as extracting (or classifying, summarizing, processing), and in the case of trading profit, extracting (or classifying, summarizing, processing) trading data that is trading in the opposite direction and is profitable. , Defined as the calculation of valuation index by profit / loss level.
（損益レベル別評価指標の算出の課題）
損益レベル評価指標の当該情報処理システムによる算出では、１つの損益レベルに対して複数の評価指標の算出を想定しているが、損益レベル別評価指標の算出では複数の損益レベル別に複数の評価指標を当該情報処理システムで算出することを想定している（評価指標の算出ステップの説明図（図１０７）参照）。
(Issues in calculating evaluation indicators by profit and loss level)
In the calculation of the profit / loss level evaluation index by the information processing system, it is assumed that multiple evaluation indexes are calculated for one profit / loss level, but in the calculation of the profit / loss level evaluation index, multiple evaluation indexes are calculated for each profit / loss level. Is assumed to be calculated by the information processing system (see the explanatory diagram (FIG. 107) of the calculation step of the evaluation index).
（損益レベル別評価指標の算出の作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データ作成ステップで作られた集計対象売買データや構成要素売買データを元にして、損益レベル別で当該売買データを当該情報処理システムで抽出して損益別売買データを作り、当該売買データを用いて、損益レベル別評価指標を当該情報処理システムで算出する。
(Action of calculation of evaluation index by profit / loss level)
The
（損益レベル別評価指標の算出の効果）
売買損益レベルの売買データと、含み利益レベルの売買データとでは、算出される評価指標も異なり、対象とする損益も異なる。そのため、両者を区分して、別々に評価指標を算出することにより、複数の損益レベル売買データが作成され、集計対象の評価などのレベルアップができる。上述の損益レベル評価指標の算出の場合は、売買損益であれば、売買損益レベル売買データを対象とするのに対して、損益レベル別評価指標の算出では、売買損益レベル売買データのほかに、含み損益レベル売買データを作成するなど、複数の損益レベル売買データを作成するため、評価指標も幅広く算出され、第６ステップ以降の動作ステップをより深めることができる効果がある。
(Effect of calculation of evaluation index by profit / loss level)
The calculated evaluation index is different between the trading data at the trading profit / loss level and the trading data at the unrealized profit level, and the target profit / loss is also different. Therefore, by classifying both and calculating the evaluation index separately, a plurality of profit / loss level trading data can be created, and the level of evaluation of the aggregation target can be improved. In the case of the above-mentioned calculation of the profit / loss level evaluation index, if it is a trading profit / loss, the trading data at the trading profit / loss level is targeted. Since a plurality of profit / loss level trading data are created, such as creating unrealized profit / loss level trading data, a wide range of evaluation indexes are calculated, which has the effect of further deepening the operation steps after the sixth step.
（損益レベル別評価指標の算出の具体例）
例えば、Ａさんの売買データから勝ち利益売買データを抽出（確定された売買のうち勝ち利益（買値（またはＡ時点時価）＜売値））し、加工して、当該売買データで勝ち利益率などの評価指標を算出する。そして、Ａさんの売買データから含み損失売買データを抽出（未確定売買のうち買値（またはＡ時点時価）＞Ｂ時点時価の売買データを抽出）して含み損失率を算出し、損益のレベル別に評価指標を算出することが、レベル別評価指標算出ステップである。第４ステップまでに作成された売買データからいずれも作成できるため、コンピュータで処理すれば、あっという間である。
(Specific example of calculation of evaluation index by profit / loss level)
For example, the winning profit trading data is extracted from Mr. A's trading data (winning profit (buying price (or market price at time A) <selling price) among the confirmed trading), processed, and the winning profit ratio etc. is obtained from the trading data. Calculate the evaluation index. Then, the unrealized loss trading data is extracted from Mr. A's trading data (buying price (or market price at time A)> trading data at time B of undetermined trading) to calculate the unrealized loss rate, and each level of profit or loss is calculated. Calculation of the evaluation index is a step of calculating the evaluation index for each level. Any of the trading data created up to the 4th step can be created, so if it is processed by a computer, it will be quick.
（損益レベル段階評価指標の算出の従来技術との関係）
旧方式であっても、実施形態１において、評価指標の算出は損益のレベル段階（詳細度）に応じて変化するものであり、評価指標が変化するので、評価も段階的に行われる。また、実施形態１では、詳細度に応じた各種評価指標を評価の対象として、詳細度５の計算式を表示している。
(Relationship with the conventional technique for calculating the profit / loss level stage evaluation index)
Even in the old method, in the first embodiment, the calculation of the evaluation index changes according to the level stage (detail level) of the profit and loss, and since the evaluation index changes, the evaluation is also performed step by step. Further, in the first embodiment, various evaluation indexes according to the degree of detail are evaluated, and the calculation formula of the degree of
旧方式では、アプローチ方法が計算式に表され、例えば、図３９に示すように勝ち利益合計を要素分解して評価指標を算出する。それに対して、新方式における、損益レベル段階評価指標は、図４１に示すように損益レベル売買データから段階を踏んで算出される（評価指標の算出ステップの説明図（図１０７）を参照）。例えば、売買損益レベル売買データを作成して、さらに、勝ち利益レベル売買データを抽出し、さらに勝ちパターンレベル売買データで３種類に分けるなど、損益レベルに応じて段階を踏んで評価指標が算出されていく。 In the old method, the approach method is expressed in a calculation formula. For example, as shown in FIG. 39, the total winning profit is decomposed into elements to calculate the evaluation index. On the other hand, in the new method, the profit / loss level step evaluation index is calculated step by step from the profit / loss level trading data as shown in FIG. 41 (see the explanatory diagram of the calculation step of the evaluation index (FIG. 107)). For example, the evaluation index is calculated step by step according to the profit / loss level, such as creating trading profit / loss level trading data, extracting winning profit level trading data, and further dividing the winning pattern level trading data into three types. To go.
また、損益レベル別評価指標の算出では、複数の損益に対する複数の売買データが作成され、複数の評価指標が算出される。この損益レベル段階評価指標は、損益レベルを段階的に評価していき、徐々に深く細かい評価指標を参照することにより、集計対象をより詳細に段階的に評価することを可能にした点で、一歩進んだ技術である。 Further, in the calculation of the evaluation index for each profit / loss level, a plurality of trading data for a plurality of profit / loss are created, and a plurality of evaluation indexes are calculated. This profit / loss level staged evaluation index evaluates the profit / loss level step by step, and by referring to the gradually deeper and more detailed evaluation index, it is possible to evaluate the aggregation target in more detail step by step. It is a technology that goes one step further.
（損益レベル段階評価指標の算出の定義）
（損益レベル段階評価指標）
図４１は、本実施形態に係る損益レベル段階評価指標を示す図である。情報生成部３０２１は、売買データを総合力で見て（第１レベル）、当該売買データを反対売買しているか否かで抽出（または分類、集計、加工）し（第２レベル）、当該売買データを利益が出ているか否かで抽出（または分類、集計、加工）し（第３レベル）、さらに当該売買データをパターンに分けて抽出する（第４レベル）。段階的に売買データを抽出（または分類、集計、加工）していく方法で売買データを加工し作成して、それぞれの評価指標を算出する。ただし、上記の例は、単に一例に過ぎず、２段階でも、３段階でもよいし、第２レベルから分けてもよいし、他の分け方でもよい。
(Definition of calculation of profit / loss level stage evaluation index)
(Profit and loss level stage evaluation index)
FIG. 41 is a diagram showing a profit / loss level stage evaluation index according to the present embodiment. The
（損益レベル段階評価指標の算出の課題）
損益レベル別評価指標の算出では、損益レベル別に評価指標を算出したが、損益レベル段階評価指標では、第１レベル、第２レベル、第３レベルなどごとに損益別売買データを抽出（または分類、集計、加工）し、それぞれの段階ごとに評価指標を当該情報処理システムにより算出する。これにより、バラバラではなく、順次詳細な評価指標を算出することで、評価指標を当該情報処理システムにより算出する。
(Issues in calculating profit / loss level stage evaluation indicators)
In the calculation of the evaluation index by profit and loss level, the evaluation index was calculated by profit and loss level, but in the profit and loss level stage evaluation index, the trading data by profit and loss is extracted (or classified, etc.) for each of the first level, the second level, the third level, etc. (Aggregate and process), and the evaluation index is calculated by the information processing system for each stage. As a result, the evaluation index is calculated by the information processing system by sequentially calculating detailed evaluation indexes instead of being disjointed.
（損益レベル段階評価指標の算出の作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データ作成ステップで作られた集計対象売買データを元にして、損益レベルごとに当該売買データを抽出（または分類、集計、加工）して段階的に損益別集計対象売買データを作り、段階ごとに損益レベル別評価指標を当該情報処理システムで算出する。
(Action of calculation of profit / loss level stage evaluation index)
The
（損益レベル段階評価指標の算出の効果）
売買状況を評価するときに、第１レベルの総合損益段階から第２レベルの売買損益レベル、第３レベルの勝ち利益レベル、第４レベルの勝ちパターンレベルへと進むに従って、評価指標の数も増え、より詳細でターゲットを絞り込んだ評価指標が当該情報処理システムで算出されていくために、きめの細かい評価指標を段階的に算出することができる。
(Effect of calculation of profit / loss level stage evaluation index)
When evaluating the trading situation, the number of evaluation indicators increases as you progress from the 1st level total profit / loss stage to the 2nd level trading profit / loss level, the 3rd level winning profit level, and the 4th level winning pattern level. , Since the evaluation index that narrows down the target in more detail is calculated by the information processing system, the fine-grained evaluation index can be calculated step by step.
重要度はレベルが上の方が高く、下に下がるほど低くなる、一方、レベルが高くなるほど、概観、全体像がわかり、低くなるほど、詳細な部分がわかるという関係にある。例えば、勝ちトレードの売買データと、負けトレードの売買データとを比較し、企業業績の変化やテクニカル指標の変化を両売買データ間で比較することなども可能である。 The higher the level, the lower the importance, while the higher the level, the better the overview and the overall picture, and the lower the level, the more detailed the part. For example, it is possible to compare the trading data of winning trades with the trading data of losing trades, and to compare changes in corporate performance and changes in technical indicators between both trading data.
（損益レベル段階評価指標の算出の具体例）
図４２は、本実施形態に係る損益レベル段階評価指標の当該情報処理システムによる算出の具体例を示す図である。図４２は、元本５０万円で総合損益２２８９万円になった事例である。
(Specific example of calculation of profit / loss level stage evaluation index)
FIG. 42 is a diagram showing a specific example of calculation of the profit / loss level stage evaluation index according to the present embodiment by the information processing system. FIG. 42 shows an example in which the total profit / loss was 22.89 million yen with a principal of 500,000 yen.
第１レベルで総合利益が２２８９万円になったが、売買損益レベルでは１６２３万円、勝ち利益では２６８５万円、負け損失で１０４７万円の損失、と段階を踏むと、損益の実態が明らかになる。 The total profit was 22.89 million yen at the first level, but the actual profit and loss is clear when the trading profit / loss level is 16.23 million yen, the winning profit is 26.85 million yen, and the losing loss is 10.47 million yen. become.
例えば、図３９、図４０は、図４２の第３勝ち利益レベルを指し、全体の中での一部分を評価しているに過ぎないことが分かる。 For example, it can be seen that FIGS. 39 and 40 refer to the third winning profit level of FIG. 42 and evaluate only a part of the whole.
それぞれの評価指標を算出することにより、勝ち利益率６７％、負け損失率－１１％などが段階的に明らかになることで、集計対象の売買データの全体像と、各部分とを的確に捉えることが可能になる。 By calculating each evaluation index, the winning profit rate of 67%, the losing loss rate of -11%, etc. will be clarified in stages, so that the overall picture of the trading data to be aggregated and each part can be accurately grasped. Will be possible.
５０万円で総合損益２２８９万円になった事例で、第１レベルで総合損益売買データが当該情報処理システムにより作成され、確定された売買データと未確定の売買データが分かれ、確定された売買データはさらに勝ち利益売買データと負け損失売買データに分かれ、未確定売買データはさらに含み利益売買データと、含み損失売買データとに分かれ、さらにパターン別に分かれる。これにより、それぞれの売買データには、複数の有益な評価指標が該情報処理システムにより算出される。段階を踏むと、損益の実態が明らかになっていく。それぞれの評価指標を算出することにより、勝ち利益率６７％、負け損失率－１１％、含み利益率８８％、含み損失率－５％などが段階的に明らかになる。これにより、集計対象の売買データや構成要素売買データの全体像と、各部分とを当該情報処理システムにより的確に捉えることが可能になる（評価指標の算出ステップの説明図（図１０７）を参照）。
In the case where the total profit / loss was 22.89 million yen at 500,000 yen, the total profit / loss trading data was created by the information processing system at the first level, and the confirmed trading data and the unconfirmed trading data were separated, and the finalized trading was confirmed. The data is further divided into winning profit trading data and losing loss trading data, and undetermined trading data is further divided into unrealized profit trading data and unrealized loss trading data, and further divided by pattern. As a result, a plurality of useful evaluation indexes are calculated by the information processing system for each trading data. As you take steps, the actual state of profit and loss becomes clear. By calculating each evaluation index, the winning
評価指標の当該情報処理システムによる算出ステップの中には、算出プロセスと選定判断プロセスと表示プロセスがある。 Among the calculation steps of the evaluation index by the information processing system, there are a calculation process, a selection judgment process, and a display process.
（評価指標の算出プロセスの意義）
評価指標の当該情報処理システムによる算出の基盤となるのが、第四ステップまでの過程で抽出（または分類、集計、加工）された売買データである。課題に沿って、作成された売買データのため、課題に必要なデータがそろっており、そのデータを元にして当該情報処理システムにより算出された評価指標もまた、課題に沿って、導出された評価指標となる。
(Significance of the evaluation index calculation process)
The basis for calculating the evaluation index by the information processing system is the trading data extracted (or classified, aggregated, processed) in the process up to the fourth step. Since the trading data is created according to the task, the data necessary for the task is complete, and the evaluation index calculated by the information processing system based on the data is also derived according to the task. It becomes an evaluation index.
例えば、２０２０年のＡ銘柄による売買の勝率とＡ銘柄の売買利益構成比は、２０２０年の期間別集計対象売買データで、銘柄ごとの構成要素別売買データで、売買損益レベル売買データであってはじめて導かれる評価指標である。すべてが連携している。だからこそ、課題が解決できる評価指標が当該情報処理システムにより算出されるという関係にある。更に、これら勝率などの評価指標は取引データから導き出された評価指標だが、売買データには、その評価対象に必要な項目が管理項目として選択されている。例えば、銘柄であれば、テクニカル指標値であったり、企業業績であったり、このような指標も評価指標の一種であり、その後の動作ステップで活用できる評価指標となる。 For example, the winning rate of trading by issue A in 2020 and the trading profit composition ratio of issue A are the trading data subject to aggregation by period in 2020, the trading data by component for each issue, and the trading profit / loss level trading data. It is an evaluation index that can be derived for the first time. Everything is working together. That is why the information processing system calculates an evaluation index that can solve the problem. Further, these evaluation indexes such as winning percentage are evaluation indexes derived from transaction data, but items necessary for the evaluation target are selected as management items in the trading data. For example, in the case of a brand, it may be a technical index value or a corporate performance, and such an index is also a kind of evaluation index, and is an evaluation index that can be utilized in subsequent operation steps.
しかも、特に重要なことは、そこで管理されている、例えば、テクニカル指標などは、単なるテクニカル指標値ではなく、購入データなどに紐付いて管理されているテクニカル指標値であったり、業績データである。単なる、銘柄情報と紐付いている場合と比べると、購入後、保有を続けていく間、テクニカル指標値が動いていき、売りシグナルが点灯したら、警告を発生するだとか、今までバラバラだった情報が繋がる役割をする。銘柄情報との紐付きと、購入情報との紐付きでは、やれること、管理できる情報が全く違ってくるのである。この点、分かりにくいため、補足すると、自身の管理（保有）している銘柄は、これによって、自動的にテクニカル指標値やローソク足、チャートデータなどともつながり、例えば、保有銘柄のＲＳＩ指標が８０％を超えたらシグナルとか、ローソク足でくび切線がでたら、シグナルとか、の発生が極めて容易になる。毎日の見ているチャートに示すことも可能だし、ダッシュボードで、今日の保有銘柄のテクニカル指標値、のような表現も可能だし、売買データと紐付くことで、色んな使い方ができるようになる。例えば、購入時に過熱感があるところで買った銘柄は、警戒サインを出し、早めのロスカットを促すことも可能である。又、管理ができているということは、売買データに紐付いて、テクニカルデータが紐付いた形で保存されていくことを意味する。これは、後々、大いに武器になっていく。つまり、投資家Ａさんは、売買の傾向は、このテクニカル指標値がこうなったときに購入し、こうなったときに売却しているということを記録しているため、失敗が重なって、同じような失敗をしているときに、警告サインを出して、ロスカットを促したり、利益確定を思いとどまらせたりと、いうことも可能である。これは、テクニカル指標値のみならず、企業業績データ、他の投資家の同一銘柄の行動や同一購入日の他銘柄の動向、など投資損益に連関するいろいろな項目を、評価指標として組み込むことができる当該情報処理システムの大きな特徴の一つとなっている。 Moreover, what is particularly important is the technical index value managed there, for example, the technical index value is not a mere technical index value, but a technical index value managed in association with purchase data or the like, or performance data. Compared to the case where it is simply linked to the brand information, the technical index value will move while holding it after purchase, and if the sell signal lights up, a warning will be issued, or information that has been disjointed until now. Play a role of connecting. The information that can be done and managed is completely different between the link with the brand information and the link with the purchase information. This point is difficult to understand, so supplementally, the stocks that you manage (hold) are automatically connected to technical index values, candlesticks, chart data, etc. For example, the RSI index of the stocks you own is 80. If it exceeds%, a signal will be generated, and if a candlestick has a tangent line, a signal will be generated very easily. It is possible to show it on the chart that you see every day, and on the dashboard, you can express it like the technical index value of the stock you own today, and you can use it in various ways by linking it with trading data. For example, a brand bought in a place where there is a feeling of overheating at the time of purchase can issue a warning sign to encourage an early loss cut. In addition, being able to manage means that technical data is stored in a form linked to trading data. This will become a great weapon later. In other words, Investor A records that the tendency of buying and selling is to buy when this technical index value becomes like this and sell when this happens, so the failure overlaps and it is the same. It is also possible to issue a warning sign to encourage loss cuts or discourage profit taking when making such a mistake. This can incorporate not only technical index values but also various items related to investment profit and loss, such as corporate performance data, behavior of other stocks of the same stock on the same purchase date, and trends of other stocks on the same purchase date. It is one of the major features of the information processing system that can be made.
（従来技術の課題）
評価指標は、実施形態１でも触れており、各種評価指標の説明もしてある。ただこれらの評価指標は、狭義の意味での売買データから導かれる評価指標である。勝ち負けの勝率や勝ち利益率の算定なども購入日、銘柄、購入値段、売却日、売却値段、取引数量等狭義の売買データから導き出される評価指標が基本である。しかし、実施形態４では、これらの評価指標に加えて、銘柄と購入日や売却日という日付とのセットに紐付かせることが可能な、チャートやテクニカル指標、企業業績の動向や他の投資家の同一銘柄の行動や同一購入日の他銘柄の動向など、投資損益に連関するいろいろな項目を評価指標として組み込むことを可能にしている。これらを活用して売買行動やアドバイス、を変えていくことが可能な非常に可能性のある技術革新である。これらの情報は一般的にある情報であるが、購入情報とは結びついていない。購入情報と結びついて（リレーションシップ）、はじめて購入銘柄とこれらの情報が結びつき、特別な意味が出てくる。テクニカル指標値の情報や企業情報、他の投資家の同一銘柄の行動や同一購入日の他銘柄の動向と購入情報が、結び付くということは、購入後の管理にこういう情報が縦横無尽に使えるようになるし、後で売買が終わったときの検証や、これらの記録を残すことで、常に躓いているポイントや弱点を究明することが可能になる。アドバイスや診断力を飛躍的に広げ深めさせる非常にインパクトのある技術革新である。また、評価指標は、様々あるが、Ａさんの株の売買の勝率は、などは比較的簡単に当該情報処理システムにより算出できるが、２０２０年のデイトレ投資タイプグループのＡ銘柄による売買の勝率は何％？という課題に対してはデータベースから適切に導いていくことが必要となる。更にこの２０２０年のデイトレ投資タイプグループのＡ銘柄の購入時のＲＳＩ、売却時のＲＳＩも管理対象とできるのは、データベースとの連携が不可欠であり、これなくしては不可能である。実施形態４では、一貫した連携がされているため、第一ステップで管理項目に加われば、第五ステップの当ステップで管理されるし、第十ステップのアドバイスでも管理されているため、これらの指標を使った当該情報処理システムによるアドバイスの提供が可能となるのである。
(Problems of conventional technology)
The evaluation index is also mentioned in the first embodiment, and various evaluation indexes are also explained. However, these evaluation indexes are evaluation indexes derived from trading data in a narrow sense. The calculation of winning / losing winning percentage and winning profit margin is also based on evaluation indexes derived from trading data in a narrow sense such as purchase date, brand, purchase price, sale date, sale price, and transaction volume. However, in
（評価指標の算出プロセスの作用）
投資タイプがデイトレの集計対象売買データを期間別集計対象売買データの作成で、２０２０年を抽出条件にして、２０２０年のデイトレタイプグループの期間別集計対象売買データを当該情報処理システムにより作成し、売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていっても可）し、銘柄がＡ銘柄の構成要素売買データを作成し、当該売買データから売買回数と勝ち回数を導き、勝率が導かれることで当該情報処理システムにより算出される。また、２０２０年のデイトレ投資タイプグループのＡ銘柄の購入時のＲＳＩは売買データの作成時に構成要素の一つとして管理している（売買データの１項目に入っている）だけで、すぐに当該情報処理システムが必要なときに導出できる。企業業績も、他の投資家の同一銘柄の行動や同一購入日の他銘柄の動向なども同様である。これらは、単なるＲＳＩや企業業績や他の投資家の同一銘柄の行動や同一購入日の他銘柄の動向などでなく、当該売買データセットの目的である投資損益に関連付けられた評価指標が当該情報処理システムにより算出されるという目的を持った評価指標の一つである。
(Action of evaluation index calculation process)
With the creation of trading data to be aggregated by period for the trading data to be aggregated by investment type of Daytre, the information processing system is used to create the trading data to be aggregated by period of the Daytre type group in 2020 with 2020 as the extraction condition. Trading profit / loss level Create trading data (even if you have it in the previous process), create trading data that is a component of issue A, derive the number of trading and the number of wins from the trading data, and derive the winning rate. Therefore, it is calculated by the information processing system. In addition, the RSI at the time of purchasing the A issue of the Daytre investment type group in 2020 is managed as one of the components when creating the trading data (it is included in one item of the trading data), and it is immediately relevant. It can be derived when the information processing system is needed. The same applies to corporate performance, the behavior of other stocks of the same stock by other investors, and the trends of other stocks on the same purchase date. These are not just RSI, corporate performance, behavior of the same stock of other investors, trends of other stocks on the same purchase date, etc., but the evaluation index associated with the investment profit / loss that is the purpose of the trading data set is the information. It is one of the evaluation indexes with the purpose of being calculated by the processing system.
購入時のＲＳＩが管理されていくということはどういうことを指すのかを説明すると、購入日が５月１日、Ａ銘柄の当時の株価は５００円、ＲＳＩは２０％とする。その後、時間の経過とともに、６月１日には株価は５５０円、ＲＳＩは５０％になったと仮定する。これらの数字は、個人個人が管理しようと思えばできるが、よほど株が好きでない限り、管理はできず、しかも非常に煩雑である。ほかのテクニカル指標値も膨大にある中、何を選べばよいのかも普通の人にはわかりらない。だから、こういうことはコンピュータに任せるのが一番である。購入時のＲＳＩが管理され、日々のそこからの値動きに応じたＲＳＩの動きも捉えることができ、これによって、売却時のＲＳＩも決まる。こういう情報が日々記録されていくことが非常に重要である。購入データと紐付かせる一番の理由はこのデータベースへの記録と、後々、それを使ったアドバイスや診断などができるようになり、それぞれの機能が飛躍的に向上する。 Explaining what it means to manage the RSI at the time of purchase, the purchase date is May 1, the stock price of issue A at that time is 500 yen, and the RSI is 20%. After that, it is assumed that the stock price reached 550 yen and the RSI reached 50% on June 1st with the passage of time. These numbers can be managed by individuals if they want to, but unless they really like stocks, they can't be managed and are very cumbersome. While there are a huge number of other technical index values, ordinary people do not know what to choose. So it's best to leave this to the computer. The RSI at the time of purchase is managed, and the movement of the RSI according to the daily price movement from there can be grasped, which also determines the RSI at the time of sale. It is very important that such information is recorded daily. The main reason for linking with purchase data is that it will be possible to record in this database and later give advice and diagnosis using it, and each function will be dramatically improved.
（評価指標の算出プロセスの効果）
第四ステップまでで、対象となる売買データが決まり、当該売買データの総合結果である損益（または平均売買損益率（ＲＯＩの平均））から導かれる評価指標のため、課題の解決に必要な評価指標を当該情報処理システムにより算出できるし、課題に沿っていて、かつ幅広く奥の深い評価指標が当該情報処理システムにより算出されていく。また、２０２０年のデイトレ投資タイプグープのＡ銘柄の購入時のＲＳＩや企業業績、他の投資家の同一銘柄の行動や同一購入日の他銘柄の動向なども取引データと紐付いているため、様々な使い方ができる。そのため、購入時に２０％であったＲＳＩは日々の株価更新の中で、４０％になり、５０％になり、等変化していくことも管理できる。そして、５０％程度で売却（株価は１０％上昇）したが、その後、更に株価は上昇し、ＲＳＩ８０％、株価は４０％上昇に達して、結局、大きな利益を損なってしまったということもデータベースに記録されていく。これらのデータはのちのち、投資家にとっては、財産となり、成功のルールや失敗のルールが定まっていき、投資の見える化に大きく貢献できる技術革新となる。
(Effect of evaluation index calculation process)
Up to the 4th step, the target trading data is determined, and since it is an evaluation index derived from the profit / loss (or average trading profit / loss ratio (ROI average)) that is the total result of the trading data, the evaluation necessary for solving the problem The index can be calculated by the information system, and a wide and deep evaluation index that is in line with the problem is calculated by the information system. In addition, the RSI and corporate performance at the time of purchasing the A stock of the day trading investment type group in 2020, the behavior of the same stock of other investors and the trends of other stocks on the same purchase date are also linked to the transaction data, so there are various things. Can be used. Therefore, the RSI, which was 20% at the time of purchase, can be managed to change to 40%, 50%, etc. during daily stock price updates. Then, it was sold at about 50% (stock price rose 10%), but after that, the stock price rose further,
（評価指標の算出プロセスの具体例）
（具体例１）
テクニカル指標ＲＳＩが２０％以下の購入データで、反対売買のあった売買データの勝率や勝ち利益率、売買利益の銘柄構成比はどうかという課題に対しては、まず集計対象売買データから購入時ＲＳＩが２０％以下の売買データを抽出し、売買損益売買データを作成し、銘柄別に集計されたの構成要素売買データを当該情報処理システムにより作成し、売買利益の合計値と銘柄別の構成比、売買回数、勝ちの売買データ回数、勝ちの売買データの勝ち利益率の算出によって、得られる。データベースとの連携なくしては、算出が非常に困難か、できない評価指標の算出ステップである。
(Specific example of evaluation index calculation process)
(Specific example 1)
For purchase data with a technical index RSI of 20% or less, the issue of the winning rate, winning profit rate, and stock composition ratio of trading profits that were traded in the opposite direction is first addressed from the trading data to be aggregated at the time of purchase. Extracts trading data of 20% or less, creates trading profit / loss trading data, creates component trading data aggregated by issue by the information processing system, total value of trading profit and composition ratio by issue, It is obtained by calculating the number of trades, the number of winning trades, and the winning profit margin of the winning trades data. It is a step to calculate an evaluation index that is very difficult or impossible to calculate without cooperation with a database.
（具体例２）
保有期間が５日以内の売買をする人たちと保有期間が１２０日以上の売買をした人では勝率や勝ち利益率、売買損益率はどう違うかを比較するという課題に対しては、売買損益レベル売買データを当該情報処理システムにより作成し、購入日から売却日の保有期間項目をデータベースに加工データとして当該情報処理システムにより追加し、保有期間が５日以内の売買データと保有期間が１２０日以上の売買データのそれぞれを勝率、勝ち利益率、売買損益率を算出することで、比較する。
(Specific example 2)
For the issue of comparing the difference between the winning rate, the winning profit rate, and the trading profit / loss ratio between those who buy / sell within 5 days and those who buy / sell for 120 days or more, the trading profit / loss Level trading data is created by the information processing system, and the holding period item from the purchase date to the selling date is added to the database as processed data by the information processing system, and the trading data with a holding period of 5 days or less and the holding period is 120 days. Each of the above trading data is compared by calculating the winning rate, the winning profit rate, and the trading profit / loss rate.
（具体例３）
ツイッターを使って、売買をしている人たちの売買はどんな特徴があるかなどの記事データの作成には、媒体別集計対象売買データを使って、「媒体＝四季報」で抽出し、そこで得られた評価指標を全投資家の評価指標と対比することで得られる。
(Specific example 3)
To create article data such as what kind of characteristics the buying and selling of people who are buying and selling has on Twitter, use the trading data to be aggregated by medium, extract it with "medium = four seasons report", and then It is obtained by comparing the obtained evaluation index with the evaluation index of all investors.
（具体例４）
具体例２は、短期売買トレーダ、中長期投資家のうち、勝つのはどちらかという記事データとして使える。
(Specific example 4)
Specific example 2 can be used as article data as to which of the short-term trading traders and medium- to long-term investors will win.
（具体例５）
具体例１は、テクニカル指標として有名なＲＳＩ、勝率はどうかという記事データとして使える。
(Specific example 5)
Specific example 1 can be used as article data on the RSI, which is famous as a technical index, and how the winning percentage is.
（具体例６）
他の投資家の同一銘柄の同一の購入日のその後の売買行動を評価指標の一つにできる。
(Specific example 6)
Subsequent trading behavior of other investors on the same stock and the same purchase date can be one of the evaluation indicators.
（具体例７）
同一購入日の他銘柄の騰落率ランキング、保有期間中の他銘柄との比較などを評価指標の一つにできる。
(Specific example 7)
One of the evaluation indexes can be the ranking of the rate of increase / decrease of other stocks on the same purchase date and the comparison with other stocks during the holding period.
（評価指標の定義）
評価指標とは、対象（投資家の場合は投資家、投資対象の場合は投資対象）を評価（又は比較、ランキング、診断、アドバイスなど）するための指標であり、対象の投資損益に影響を与える要素を評価指標と定義する。
(Definition of evaluation index)
The evaluation index is an index for evaluating (or comparing, ranking, diagnosis, advice, etc.) the target (in the case of an investor, the investor, in the case of an investment target, the investment target), and affects the investment profit / loss of the target. The element to be given is defined as an evaluation index.
（従来技術の課題）
実施形態１では、評価指標は、例えば、回転力、勝ち収益率、負け損失率、売買損益、保有銘柄の騰落率、元本増減率等が一例として、取引データ（狭義の売買データ）から算出される指標で、売買損益に直接影響のある要素が中心であった。これらの評価指標は重要であることは間違いないが、投資損益に影響を与える要素がほかにもあり、網羅されていないという課題があった。たとえば、投資対象の売買をするに当たってのタイミング。タイミングが変わっただけで、損になったり利益になったりする。これは、先の評価指標には組み込まれていない。評価指標算出の目的は、対象を適切に評価し、目的である投資損益を改善させるための評価指標の算出である。目的である投資損益を左右する要素を組み込むほど、適切な評価を下すことが可能になり、投資損益改善のための提案力や診断力が増していく。投資損益に与える影響のある要素には、売買のタイミングや投資対象のファンダメンタルズの変化のほか、ほかの投資家の投資行動や、ほかの投資対象の値動き、なども投資損益に影響を与える。これらの指標を当該情報処理システムのモデルに評価指標として、加えることで、対象の評価などをより適切に行うことができる。
(Problems of conventional technology)
In the first embodiment, the evaluation index is calculated from trading data (trading data in a narrow sense), for example, turning power, winning rate of return, losing loss rate, trading profit / loss, rising / falling rate of owned stocks, principal increase / decrease rate, etc. In the indicators to be used, the factors that directly affect the trading profit and loss were the main ones. There is no doubt that these evaluation indicators are important, but there are other factors that affect investment profit and loss, and there was the problem that they were not covered. For example, the timing of buying and selling an investment target. Just changing the timing can be a loss or a profit. This is not included in the previous metrics. The purpose of calculating the evaluation index is to appropriately evaluate the target and calculate the evaluation index to improve the investment profit / loss, which is the purpose. The more factors that influence the investment profit / loss, which is the purpose, are incorporated, the more appropriate evaluations can be made, and the ability to make proposals and make diagnostics for improving investment profit / loss will increase. Factors that affect investment profit / loss include changes in trading timing and fundamentals of investment targets, as well as investment behavior of other investors and price movements of other investment targets. By adding these indexes to the model of the information processing system as evaluation indexes, it is possible to more appropriately evaluate the target.
（評価指標の作用）
第四ステップまでで、対象の売買データが当該情報処理システムで決定されており、当該売買データから当該情報処理システムにより各種評価指標を算出する。例えば、売買損益率であれば、各売買の投資損益／購入金額で各売買の売買損益率が決まり、その平均値を求めることで、当該売買データにおける平均売買損益率が求められる。例えば、購入時ＲＳＩ値が購入時に決まり、保有中であれば、現在日の当該銘柄のＲＳＩ値がデータベース上で管理されているため、その値を常に毎日当該情報処理システムでは更新されていき、記録もされていく。購入時ＲＳＩ値が４０％で現在のＲＳＩ値が８０％になれば、それが当該情報処理システムでは、評価指標の一つとして管理されることになる。ＲＳＩ値８０％を超えれば、警戒信号を発するなどがこれによって可能となる。ほかの評価指標もそれぞれの算出方法がある。これらの算出手順は、算出テーブル等で管理することで、一元管理できる。先の例で言えば、売買損益率＝各売買の投資損益／各売買の購入金額＝（売却金額－購入金額）／購入単価×購入数量と売買データの平均売買損益率＝当該売買データの売買損益率の平均値という、それぞれの決まりで、各種評価指標を当該情報処理システムは算出する。
(Action of evaluation index)
Up to the fourth step, the target trading data has been determined by the information processing system, and various evaluation indexes are calculated from the trading data by the information processing system. For example, in the case of the trading profit / loss ratio, the trading profit / loss ratio of each trading is determined by the investment profit / loss / purchase amount of each trading, and the average trading profit / loss ratio in the trading data can be obtained by obtaining the average value. For example, if the RSI value at the time of purchase is determined at the time of purchase and is in possession, the RSI value of the relevant issue on the current date is managed on the database, so that value is constantly updated in the information processing system every day. It will also be recorded. If the RSI value at the time of purchase is 40% and the current RSI value is 80%, it will be managed as one of the evaluation indexes in the information processing system. If the RSI value exceeds 80%, it is possible to emit a warning signal. Other evaluation indexes also have their own calculation methods. These calculation procedures can be centrally managed by managing them in a calculation table or the like. In the previous example, trading profit / loss ratio = investment profit / loss of each trading / purchase amount of each trading = (sale amount-purchase amount) / purchase unit price x purchase quantity and average trading profit / loss ratio of trading data = trading of the trading data The information processing system calculates various evaluation indexes according to each rule of the average value of the profit / loss ratio.
（評価指標の効果）
先に挙げたようなＲＳＩ値の例は、実施形態１の時には、考えられないような効果をもたらす。チャートやテクニカル指標値、ほかの投資家の投資行動や、ほかの投資対象の値動きなどを当該情報処理システムの評価指標に盛り込むことができることで、売買のタイミングに対する評価指標が当該情報処理システムの管理に加わり、業績という投資対象のファンダメンタルズの変化という投資対象の投資成果に大きな影響を与える要素を当該情報処理システムの管理に置くことができるメリットは計り知れない。単なる、チャートの表示やテクニカル指標値の表示、企業業績の表示では、結局、投資家が自身の判断で行っていかなければいけない。しかし、当該情報処理システムでこれらの評価指標が売買データと紐付けることが可能になった技術的な意味は極めて大きい効果がある。テクニカル指標値や企業業績値と売買に関する評価指標が加わることにより、投資家の評価や投資対象の評価、アドバイスや診断力、比較、ランキングといった一連の行動に大きな影響を及ぼす技術革新である。
(Effect of evaluation index)
The examples of RSI values given above have unthinkable effects at the time of
（評価指標の具体例１）
先のＲＳＩのこと一つとっても、当該情報処理システムの評価指標に組み入れられた技術的な意味は大きい。あらゆるテクニカル指標値を組み込むことができ、購入時点のテクニカル指標値と保有中、売却時、売却後、のテクニカル指標値をこれらの売買行動とともに蓄積されていくことを意味する。普通の投資家はこれを意識しないが、当該情報処理システムでは、投資家は意識することなく、いつの間にか、購入時や売却時のこれらの数値が記録されていくことで、当該投資家の売買の傾向や投資家のいつものパターンなどを読み込むことができるようになっていくことを意味する。これは、投資の世界においては非常に画期的なことになる技術である。普通は管理できないものが、管理できるようになり、様々に使っていくことができる。
(Specific example 1 of evaluation index)
Even one of the above RSIs has great technical significance incorporated into the evaluation index of the information processing system. It means that any technical index value can be incorporated, and the technical index value at the time of purchase and the technical index value during, at the time of sale, and after sale are accumulated together with these trading behaviors. Ordinary investors are not aware of this, but in the information processing system, investors are not aware of this, and by recording these figures at the time of purchase or sale, the investor buys and sells. It means that it will be possible to read the trends and the usual patterns of investors. This is a technology that will be a breakthrough in the investment world. Things that cannot normally be managed can now be managed and can be used in various ways.
（評価指標の具体例２）
企業業績も同様である。ファンダメンタルズの変化を売買に影響をさせていかなければいけないが、これもかなり難度が高い。四半期に１回決算があり、更に期中の修正など、企業のファンダメンタルズの変化は日常茶飯事であり、いつ起こるかもわからないし、どんな影響を及ぼすのかも、かなり経験やノウハウが必要である。しかし、当該情報処理システムでは、これらの企業業績の変化も、評価指標に組み込むことができ、それを評価やアドバイス、診断等に活かすことができるように実施形態４は進化した。例えば、今年度（例えば、今が、２０２０年９月であれば、２０２１年３月期決算の企業であれば、２０２１年３月期）売上高の企業予想数字を評価指標の一つに組み込めばよい。９月段階では１０００億円、１２月で上方修正し１２００億円、３月に再上方修正し１４００億円、５月に実際の数字が出て、１５００億円であった場合、今までは購入銘柄の管理を自分でしなければいけない。しかし、当該情報処理システムでは、この変化を、評価指標の一つとして、組み込むことができることを意味する。購入時の今年度売上予想を１０００億円、時の経過とともに、時価評価とともに、この今年度売上予想も評価指標として加わっているため、１２月に１２００億円に更新され、３月に１４００億円で更新され、５月に１５００億円と更新されていく。毎日の更新情報でも更新されていくし、過去の履歴も随時蓄積されていく。これは、非常に画期的なことであり、投資家にとっては、当該情報処理システムにある程度、テクニカル分析や企業業績動向などのチェックなど煩わしいことをシステムに任せることが可能になることを意味する。
(Specific example 2 of evaluation index)
The same applies to corporate performance. Changes in fundamentals must influence buying and selling, which is also quite difficult. Changes in corporate fundamentals, such as quarterly settlement of accounts and revisions during the period, are commonplace, and it is not known when they will occur, and it requires considerable experience and know-how to determine what kind of impact they will have. However, in the information processing system, the fourth embodiment has evolved so that these changes in corporate performance can also be incorporated into the evaluation index and can be utilized for evaluation, advice, diagnosis, and the like. For example, the company forecast figures for sales this year (for example, if it is September 2020, if it is a company with a settlement of accounts for the fiscal year ending March 2021, the fiscal year ending March 2021), can be incorporated into one of the evaluation indicators. Just do it. In the September stage, it was 100 billion yen, it was revised upward in December to 120 billion yen, and it was revised upward again in March to 140 billion yen. You have to manage the purchased stocks yourself. However, in the information processing system, it means that this change can be incorporated as one of the evaluation indexes. This year's sales forecast at the time of purchase was 100 billion yen, and with the passage of time, this year's sales forecast was added as an evaluation index along with the market value evaluation, so it was updated to 120 billion yen in December and 140 billion yen in March. It will be updated in yen and will be updated to 150 billion yen in May. It will be updated with daily update information, and past history will be accumulated at any time. This is a very epoch-making thing, and it means that it will be possible for investors to leave the information processing system to some extent troublesome such as technical analysis and checking of corporate performance trends. ..
（評価指標の具体例３）
ほかにも、ほかの投資家の行動も、投資損益に大きな影響を与える要素の一つである。例えば、現在株価が８００円の株があったとして、ほかの投資家は１ヶ月前に８５０円で対象の購入していた方が多かったと仮定する。これが売り圧力と呼ばれるもので、８００円から８３０円、８５０円に近づけば近づくほど、そこで売りたい圧力が増して、値動きが止まってしまうことは市場ではよくあることである。今までは、こういうことも個人個人の判断に委ねられ、株の難しさをやはり象徴させるものであった。投資損益にほかの投資家の行動からも影響を受ける典型例である。当該情報処理システムでは、銘柄の購入時に、銘柄、購入日、購入株価、などを記録するとともに、裏では、ほかの投資家の行動も記録されていく。当該購入銘柄の過去の購入履歴も取っていることを意味しており、当該銘柄の購入とともに、当該銘柄の過去のほかの投資家の投資行動も、把握することを意味する。従って、そういう売り圧力が８５０円近辺にあることも、十分予測が可能なのが当該情報処理システムの特徴の一つである。売買データを投資家別集計対象売買データとして、記録部に記録しているからこそ、購入銘柄のそういう情報も評価指標として加えることができる柔軟性を備えている。これを当該情報処理システムで掌握する方法は、購入時に銘柄の過去の購入履歴を見に行くように設定すればよい。具体的には、当該銘柄の現在株価よりも上の価格帯で、過去１ヶ月間に多くの売買代金を集めた価格帯がないかどうかを指示すればよい。銘柄ごとに売り圧力ゾーンテーブルを作成し、管理することも可能である。そうすれば、当該テーブルを評価指標として管理して、参照すれば、すぐに当該ゾーンは当該情報処理システムでは、把握し表示することも注意させることも可能となる。
(Specific example 3 of evaluation index)
In addition, the behavior of other investors is one of the factors that have a great influence on investment profit and loss. For example, suppose that there is a stock with a stock price of 800 yen at present, and that many other investors had purchased the target for 850 yen a month ago. This is called selling pressure, and it is common in the market that the closer you get from 800 yen to 830 yen or 850 yen, the more pressure you want to sell and the price movement stops. Until now, this was also left to individual judgment and symbolized the difficulty of stocks. This is a typical example of investment profit and loss being influenced by the behavior of other investors. In the information processing system, when a stock is purchased, the stock, purchase date, purchase stock price, etc. are recorded, and behind the scenes, the actions of other investors are also recorded. It means that the past purchase history of the purchased issue is also taken, and it means that the investment behavior of other investors in the past of the issue is grasped as well as the purchase of the issue. Therefore, it is one of the features of the information processing system that such selling pressure is around 850 yen, which can be sufficiently predicted. Because the trading data is recorded in the recording unit as trading data to be aggregated by investor, it has the flexibility to add such information of purchased stocks as an evaluation index. The method of grasping this with the information processing system may be set so as to go to the past purchase history of the brand at the time of purchase. Specifically, it is sufficient to indicate whether or not there is a price range in which a large amount of trading value has been collected in the past month in a price range higher than the current stock price of the stock. It is also possible to create and manage a selling pressure zone table for each issue. Then, if the table is managed as an evaluation index and referred to, the zone can be immediately grasped and displayed by the information processing system, and attention can be paid to it.
（評価指標の具体例４）
ほかにも、ほかの銘柄の値動きも投資損益に大きな影響を与える要素の一つである。市場に流入してくる資金はある程度限られているもので、特に資金は循環していき、Ａ銘柄は売られ、その売った資金でＢ銘柄が買われていくなどは、日常的に市場で取引されていく。従って、自身の持っている銘柄さえ、管理すればよいのではなく、保有していない銘柄の動向や市場全体の動向が投資損益に常に影響を与えていく。他の銘柄の動向は、やはり、当該情報処理システムでは、裏で、情報を取っていくので、この動向も管理ができ、当該保有銘柄は１０％の値上がりだが、同じ時期に他の投資家が購入したＢ銘柄は３０％上昇しているなどの情報も、持っており、購入日から最も上昇している銘柄の値動きも追うことが可能で、これも、ＲＳＩ値などと同様、売買データと市場データが融合した結果、当該情報処理システムに加わった機能の一つである。
(Specific example 4 of evaluation index)
In addition, the price movements of other stocks are one of the factors that have a great influence on investment profit and loss. The funds that flow into the market are limited to some extent, and in particular, the funds circulate, the A brand is sold, and the B brand is bought with the sold funds on a daily basis in the market. It will be traded. Therefore, it is not enough to manage even the stocks that you own, but the trends of the stocks that you do not own or the trends of the entire market always affect the investment profit and loss. As for the trends of other stocks, the information processing system collects information behind the scenes, so this trend can also be managed, and the price of the stocks held has increased by 10%, but other investors at the same time It also has information such as that the purchased B issue has increased by 30%, and it is possible to follow the price movement of the issue that has increased the most from the purchase date, which is also the trading data like the RSI value etc. It is one of the functions added to the information processing system as a result of the fusion of market data.
（テクニカル指標等と売買データを紐付ける方法について）
テクニカル指標や企業業績と売買データを紐付ける方法には、大きく分けて二つの方法がある。一つは、銘柄情報と紐付ける方法で、これは、特に保有銘柄の管理にはよく使われており、保有銘柄をクリックすると、保有銘柄のチャートやテクニカル指標、企業業績、銘柄ニュースなどが紐付かれているケースである。これが一つ目の方法で、これは通常よくある。二つ目の方法は、銘柄と日付（購入日や売却日や保有期間中の日付、売却後の日付など日付や日時）と売買データが何らかの方法で紐付いている方法を指す。一つの方法は図９１の方法であるが、これ以外でも銘柄と日付で紐付かれている方法はこの範疇に入る。例えば、銘柄と購入日に紐付いているのと、銘柄に紐付いているのとでは、どう違いが出てくるのか。銘柄に紐付いている場合は先に見たとおり、銘柄をクリックすると、当該銘柄に関する情報が、出力表示される。一方、購入日と銘柄に紐付いている場合は、銘柄の購入日のＲＳＩ値、購入日の企業業績の出力や表示ができ、日付が更新されれば、その日付の更新に伴って、保有日のＲＳＩ値や企業業績を表することが可能となる方法である。購入日の会社予想の今年度売上予想や売却日の会社予想の今年度売上予想、保有期間中の会社予想の今年度売上予想、などが管理されている方法を指す。銘柄情報との紐付きであれば、これは銘柄の情報として表示されているはずであり、銘柄と日付、売買データとの紐付きであれば、パーソナライズされた情報（投資家Ａにだけ伝わる情報）として表示されているはずである。同じ銘柄を違う日付で購入した投資家Ｂには、違う表示がされる。ここでは、この方法を、銘柄と日付と売買データが紐付く方法（パーソナライズする方法）と定義する。
(How to link technical indicators with trading data)
There are two main methods for linking technical indicators and corporate performance with trading data. One is to link with stock information, which is especially often used for managing stocks held, and when you click on a stock you own, you can link charts, technical indicators, corporate performance, stock news, etc. of the stocks you own. This is the case. This is the first method, which is usually common. The second method refers to a method in which the stock and date (date and date of purchase, sale, date during the holding period, date and date after sale, etc.) and trading data are linked in some way. One method is the method shown in FIG. 91, but other methods linked by brand and date fall into this category. For example, what is the difference between being tied to a brand and the date of purchase and being tied to a brand? If it is linked to a brand, as you saw earlier, clicking on the brand will output and display information about that brand. On the other hand, if the purchase date is linked to the brand, the RSI value of the brand's purchase date and the corporate performance of the purchase date can be output and displayed. It is a method that makes it possible to express the RSI value and corporate performance of. This refers to the method in which the current year's sales forecast of the company forecast on the purchase date, the current year's sales forecast of the company forecast on the sale date, and the current year's sales forecast of the company forecast during the holding period are managed. If it is linked to the stock information, this should be displayed as stock information, and if it is linked to the stock and date, trading data, it is as personalized information (information transmitted only to investor A). It should be displayed. Investor B, who purchased the same brand on a different date, will see a different display. Here, this method is defined as a method (personalization method) in which a brand, a date, and trading data are linked.
（テクニカル指標値の評価指標の算出の意義）
テクニカル指標は、一般的に株式市場では極めてよく使われる。株価が加熱しているかどうかの判断や、購入時期の判断や、自動売買による判定など様々で、テクニカル指標値も数多くの種類が存在する。
(Significance of calculation of evaluation index of technical index value)
Technical indicators are commonly used quite often in the stock market. There are many types of technical index values, such as determining whether the stock price is heating up, determining the purchase time, and determining by automatic trading.
（従来技術の課題）
これらのテクニカル指標値が重要なことはわかっていても、管理がとても難しく、種類が多すぎて、どれを活用すればよいかわからなかったり、だましが多く、使えなかったり、皆が活用すれば、有効でなくなったりと、かなり管理の煩雑さと、難しさで敬遠する人も多い。株は難しいと感じる一つの大きな要因にもなっている。しかし、こういう分野こそ、コンピュータの出番であり、コンピュータで日々記録することで、機械学習させ、徐々に精度を上げていくには格好の材料となる。ただ、今回はそこに深入りはせず、まずは購入後や保有中、売却後の管理を、テクニカル指標を一つの材料にして行っていくだけでも、誰でも使えるようになるテクニカル指標となる。ただ、同じテクニカル指標の関連付けでも、日付と銘柄と関連付けられるのと、銘柄に関連付けられて、表示されているのとは大きく違う。この銘柄に関連付けられてテクニカル指標値が表示されているのはよくある。銘柄のチャートに、テクニカル指標や企業業績も管理画面で見ることができたりする。銘柄に紐付いている情報であって、これらが従来技術で、これら従来技術の課題は、テクニカル指標値などが掲載されていても、一人一人が管理しなくてはいけず、とても普通の人には、管理ができない点が挙げられる。テクニカル指標が管理画面上、保有銘柄とともに表示されているだけでは、情報はあっても、自分自身の購入に紐付いているわけではないから、パーソナライズされていない。しかし、購入日や売却日に紐付いていくと、その購入や売却のタイミングに基づいた、アドバイスや診断にも使えるし、比較やランキング、評価、等にも使えるという非常に大きな効果が期待できる。購入や売却に関連付けられたものとは、働きも、機能も効果も全く違ってくる。
(Problems of conventional technology)
Even if you know that these technical indicator values are important, they are very difficult to manage, there are too many types, you do not know which one to use, there are many deceptions, you can not use it, everyone can use it. For example, there are many people who avoid it because of the complexity and difficulty of management, such as when it becomes ineffective. Stocks are also one of the major factors that make us feel difficult. However, these fields are where computers come into play, and by recording them daily on a computer, it is a good material for machine learning and gradually improving accuracy. However, this time, we will not go into it deeply, and it will be a technical index that anyone can use even if we manage after purchase, holding, and sale by using the technical index as one material. However, even with the same technical index association, the date and the issue are associated with each other, and the issue is associated with the issue and displayed. Technical indicator values are often displayed in association with this stock. You can also see technical indicators and corporate performance on the management screen on the stock chart. The information associated with the brand, these are the conventional techniques, and the issues of these conventional techniques must be managed by each person even if the technical index values etc. are posted, so it is a very ordinary person. Is unmanageable. Just because the technical indicators are displayed along with the stocks held on the management screen, even if there is information, it is not tied to your own purchase, so it is not personalized. However, if it is linked to the purchase date or sale date, it can be used for advice and diagnosis based on the timing of the purchase or sale, and it can be expected to have a very large effect that it can be used for comparison, ranking, evaluation, etc. It works, functions, and works completely differently from what is associated with a purchase or sale.
（テクニカル指標値の評価指標の算出の作用）
第一ステップでテクニカル指標値を管理項目にすることが、先ず準備段階として重要である。どのようなテクニカル指標値も使えるが、ここではＲＳＩとする。銘柄を購入した時に、購入日と銘柄が決まるため、購入日と銘柄のＲＳＩを管理しているＲＳＩテーブルを用意し、売買データと、関連付けしていれば、このテーブルのデータは取り込める（データベース関連図（図９１）参照）（この方法に限らず、銘柄と購入日（または、売却日）とテクニカル指標の値が関連付いている場合を全て含む）。これによって、売買データとＲＳＩの紐付きが完了し、第五ステップの評価指標の一つとして、銘柄ごとの日々のＲＳＩが評価指標として管理ができる。購入日と、銘柄とで紐付いたことで、購入日から１０日経過した後のＲＳＩも管理できることになる。売却時にもＲＳＩが管理され、売却後も同様である。買いから売りまでのＲＳＩの経緯も銘柄ごとに管理される。つまり、重要な評価指標が一つ増えるイメージである。
(Action of calculation of evaluation index of technical index value)
It is important as a preparatory step to make the technical index value a control item in the first step. Any technical index value can be used, but here it is RSI. Since the purchase date and brand are determined when a brand is purchased, if an RSI table that manages the purchase date and RSI of the brand is prepared and associated with trading data, the data in this table can be imported (database related). Figure (see Figure 91) (not limited to this method, including all cases where the issue is associated with the purchase date (or sale date) and the value of the technical indicator). As a result, the linking of trading data and RSI is completed, and daily RSI for each issue can be managed as an evaluation index as one of the evaluation indexes of the fifth step. By linking the purchase date with the brand, it is possible to manage the
（テクニカル指標値の評価指標の算出の効果）
このＲＳＩの管理ができるようになって、何が変わるか。まず、購入後売却までのＲＳＩが日々管理されることが第一に挙げられる。このような管理はよほど株好きでないとできない。一般的な投資家がこれを意識できない。ただ、日々のＲＳＩがコンピュータ上では追えていることになると、一般的に８０％超えと言われているゾーンになったら、警戒信号を当該情報処理システムにより発することは簡単にできる。更に、売却後も、売却時に８０％まで上昇していたＲＳＩが２０％を切ってきたという段になったら、当該情報処理システムで管理されているため、「先日売却したＡ銘柄のＲＳＩが２０％を切ってきました。そろそろ、再度の購入時期かもしれません、ご検討されてみては？」などの当該情報処理システムによる表示も可能になる。ユーザでは煩雑すぎて管理できないが、コンピュータが危険信号や購入信号を発してくれるなら、とても利便性が上がるに違いない。更に、これらの情報は、コンピュータであれば、逐次記憶していく。成功するケースもあれば、失敗するケースもあろうが、それらさえも学んでいける学習効果も働いていく。ＡＩの技術と結び付くことで、更に飛躍を遂げる可能性の高い技術革新である。データの蓄積がたまればたまるほど、正確な判断を伝えることができるようになり、購入時のデータに紐付くだけで、大きな可能性が広がるのが、当技術である。ＲＳＩ管理テーブルと、売買データ管理テーブルとを銘柄および日付で関連付け（データベース関連図（図９１））（この方法に限らず、銘柄と購入日（又は売却日）とテクニカル指標の値が関連付いている場合を全て含む）ことで、当該情報処理システムの評価指標は飛躍的に増えるし、できること、アドバイスできること、評価できることも一気に増える技術革新である。売買のそれぞれの局面での効果について、もう少し詳しく見ると、以下のようになる。
(Effect of calculation of evaluation index of technical index value)
What will change when we can manage this RSI? First, the RSI from purchase to sale is managed on a daily basis. This kind of management can only be done if you are very fond of stocks. The average investor is unaware of this. However, when the daily RSI is tracked on a computer, it is easy for the information processing system to issue a warning signal when the zone is generally said to exceed 80%. Furthermore, even after the sale, if the RSI, which had risen to 80% at the time of sale, has fallen below 20%, the RSI of the A brand sold the other day is 20 because it is managed by the information processing system. It has been less than%. It may be time to purchase again, why don't you consider it? "It's too complicated for users to manage, but if the computer emits a danger signal or a purchase signal, it will be very convenient. Further, if the computer is used, these pieces of information are sequentially stored. There are cases where it succeeds and cases where it fails, but the learning effect of learning even those things also works. It is a technological innovation that has a high possibility of making a leap forward by linking with AI technology. The more data that accumulates, the more accurate judgments can be conveyed, and this technology opens up great possibilities simply by linking to the data at the time of purchase. The RSI management table and the trading data management table are associated with each other by brand and date (database-related diagram (Fig. 91)) (not limited to this method, the issue is associated with the purchase date (or sale date) and the value of the technical index. By doing so, the evaluation index of the information processing system will increase dramatically, and what you can do, what you can give advice, and what you can evaluate will increase at once. The effects of each aspect of buying and selling can be seen in a little more detail as follows.
（テクニカル指標値の評価指標の算出の具体例）
文面中のＲＳＩの実例を参照。
(Specific example of calculation of evaluation index of technical index value)
See the actual example of RSI in the text.
（具体例１）
投資家別集計対象売買データの場合、購入時には、過熱感ある中での購入はテクニカル指標面での注意を促し、ロスカットなどの早めの売却もアドバイス、保有時には、成功確率の高い購入タイミングでの購入であれば、買い増しのアドバイスやほかの銘柄との比較をして、銘柄入れ替えの選択を提示するなどが可能になるなどの効果がある。
(Specific example 1)
In the case of trading data subject to aggregation by investor, when purchasing, purchasing while feeling overheated calls attention to technical indicators, advises early sale such as loss cut, and when holding, at the purchase timing with a high probability of success. If it is a purchase, it has the effect of making it possible to offer advice on additional purchases, compare with other stocks, and present options for stock replacement.
（具体例２）
投資対象別集計対象売買データの場合、保有時に、徐々に指標が過熱してきた場合は、売却や一部売却のアドバイスやほかの投資対象で、指標が割安な銘柄との比較データやランキングデータを表示するなどの効果が期待でき、売却時には売却後の値動きを当該情報処理システムでウォッチして、テクニカル指標の過熱感が収まってきたことを知らせるなどの機能を付加できる。
(Specific example 2)
In the case of trading data to be aggregated by investment target, if the index gradually overheats at the time of holding, advice on sale or partial sale, comparison data with other investment targets with cheaper indicators, and ranking data It can be expected to have effects such as display, and at the time of sale, it is possible to add a function such as watching the price movement after the sale with the information processing system and notifying that the overheating feeling of the technical index has subsided.
（企業業績の評価指標の算出の意義）
企業業績も、株にはつきものの情報と言え、銘柄情報には必ずと言っていいほど、企業業績の動向が一緒に掲載される。しかし、これらの情報は膨大にあり、管理することが大変である。購入時に何を購入するのか、というときの一つの判断材料として、活用することが多い。
(Significance of calculation of evaluation index of corporate performance)
Corporate performance can be said to be information that is inherent to stocks, and stock information almost always contains trends in corporate performance. However, this information is enormous and difficult to manage. It is often used as a basis for deciding what to buy at the time of purchase.
（従来技術の課題）
企業業績で、例えば、予想数字と比べて、好業績の数字が出た企業は注目が集まり、買われたりする。逆もそうである。このような情報を元にして売り買いすることも普通に一般的に行われている。しかし、保有銘柄の管理に使うと、使い方が大きく変わっていく。購入データと紐付かせることで、これが可能になる。通常の企業業績は、銘柄情報の一つとして提供されている。保有銘柄の情報にそれが掲載されていても、銘柄情報との紐付きで行われている。同じ企業業績の関連付けでも、日付と銘柄と関連付けられるのと、銘柄に関連付けられて、表示されているのとは大きく違う。この銘柄に関連付けられて企業業績が表示されているのはよくある。銘柄のチャートに加えて、企業業績も管理画面で見ることができたりする。銘柄に紐付いている情報であって、これらが従来技術で、これら従来技術の課題は、企業業績などが掲載されていても、一人一人が管理しなくてはならず、とても普通の人には、管理ができない点が挙げられる。企業業績が管理画面上、保有銘柄とともに表示されているだけでは、情報はあっても、自分自身の購入に紐付いているわけではないから、パーソナライズされていない。しかし、購入日や売却日に紐付いていくと、その購入や売却のタイミングに基づいた、アドバイスや診断にも使えるし、比較やランキング、評価、等にも使えるという非常に大きな効果が期待できる。購入や売却に関連付けられたものとは、働きも、機能も効果も全く違ってくる。購入日と銘柄コードと銘柄コードの企業業績という紐付き（リレーションシップ）をデータベースで行うと、どういう効果が生まれるか。
(Problems of conventional technology)
In terms of corporate performance, for example, a company that has a better performance than the expected number attracts attention and is bought. The reverse is also true. It is also common practice to buy and sell based on such information. However, if you use it to manage the stocks you own, the usage will change drastically. This is possible by linking it with purchase data. Normal corporate performance is provided as one of the stock information. Even if it is listed in the stock information, it is linked to the stock information. Even in the same corporate performance association, the date and the issue are associated with each other, and the issue is associated with the issue and displayed. Corporate performance is often displayed in association with this stock. In addition to stock charts, you can also see corporate performance on the management screen. Information linked to a brand, these are conventional techniques, and the issues of these conventional techniques must be managed by each person even if corporate performance etc. are posted, so for very ordinary people , There is a point that it cannot be managed. Just because the company performance is displayed together with the stocks held on the management screen, even if there is information, it is not tied to the purchase of oneself, so it is not personalized. However, if it is linked to the purchase date or sale date, it can be used for advice and diagnosis based on the timing of the purchase or sale, and it can be expected to have a very large effect that it can be used for comparison, ranking, evaluation, etc. It works, functions, and works completely differently from what is associated with a purchase or sale. What kind of effect will be produced if the database is linked to the purchase date, the brand code, and the corporate performance of the brand code?
（企業業績の評価指標の算出の作用）
まずは、別テーブルを用意する。企業業績テーブルで、日付と、銘柄コードと、企業業績の何か一つ、を少なくとも含むテーブルであり、企業業績としては、売上予想値、売上の実績、営業利益予想値、営業利益実績値などを年度ごと、四半期ごとに管理できることが理想である（評価指標の算出テーブル（図１１１）の下の表は一例）。例えば、四半期決算であれば、第１四半期が１００億円、これが実績値であれば、このデータと、日付とが紐付いており、直近の四半期決算の売上額として管理される。５／１時点では１００億円であったが、そのうち、第２四半期の実績値が出てくる。その第２四半期の売上は、８／１には１２０億円になったのであれば、直近の四半期決算の売上額が更新される。
(Action of calculation of evaluation index of corporate performance)
First, prepare another table. It is a table that includes at least one of the date, brand code, and corporate performance in the corporate performance table, and the corporate performance includes sales forecast value, sales performance, operating profit forecast value, operating profit performance value, etc. Ideally, it should be possible to manage the results on a yearly or quarterly basis (the table below the evaluation index calculation table (Fig. 111) is an example). For example, in the case of quarterly settlement, the first quarter is 10 billion yen, and if this is the actual value, this data and the date are linked and managed as the sales amount of the latest quarterly settlement. As of May 1, it was 10 billion yen, of which the actual value for the second quarter will come out. If the sales in the second quarter reached 12 billion yen on August 1, the sales amount of the latest quarterly settlement will be updated.
これによって、購入日が５／１であれば、８／１には直近の四半期決算の数字が当該情報処理システムで取り込めることになる。つまり、購入データと企業業績のデータが繋がることになり、投資成果を測る重要な評価指標の一つとなる。企業業績の動向も株価に与える影響は大きく、管理すべき事項だが、忙しい投資家にとっては、どうしても管理が難しくなり、いつの間にか業績悪化で、売られてしまったり、状況が変わっているのに気づかずに済ませてしまうのが常である。これらの情報を紐付かせることで、購入日からの企業業績の変化は、随時、購入データに紐付かれて更新されていく。５／１に購入した後に、業績予想の発表があれば、その日付、修正幅などの情報が管理され、予想数字と実績値の違いが鮮明になった業績予想の修正が発表されれば、その日付と修正幅等が当該情報処理システムで管理されていくことになる。この意味は大きく、単なる、よくある企業業績の発表ではない、重要な意味を持つことになる。 As a result, if the purchase date is 5/1, the latest quarterly settlement figures can be captured by the information processing system on 8/1. In other words, purchase data and corporate performance data are linked, and it is one of the important evaluation indexes for measuring investment results. Trends in corporate performance also have a large impact on stock prices and are a matter to be managed, but for busy investors, it becomes difficult to manage, and before you know it, you notice that the situation has changed due to poor performance. I usually do it without it. By linking this information, changes in corporate performance from the date of purchase will be linked to the purchase data and updated as needed. If there is an announcement of the earnings forecast after purchasing on 5/1, information such as the date and revision range will be managed, and if the revision of the earnings forecast that makes the difference between the forecast number and the actual value clear is announced, The date, correction range, etc. will be managed by the information processing system. This has a big meaning, and it has an important meaning, not just an announcement of common corporate performance.
（企業業績の評価指標の算出の効果）
重要な意味の一つには、購入時から売却時までの企業業績の変化を的確にキャッチができるようになる効果がある。普通、そのような変化は、常にウォッチしていなければ、できない。しかし、このウォッチを当該情報処理システムに任せ、数ある保有銘柄の中で、どの銘柄は要注意で、どの銘柄は、今はさほど注視しなくてもよいなどの判断ができるようになる。また、重要なのは、企業業績と売買データが評価指標の一つとして関連付くことで、例えば、増収増益基調の銘柄の売買と、減収減益基調の銘柄の売買では勝率に違いがあるのかとか、売買損益率はどっちの方が成果が高いのか、など、いろいろな検証が可能になる。両銘柄の比較も可能だし、アドバイスや診断力も飛躍的に向上することが期待できる。例えば、企業業績が悪く落ち込んだ場合や予想数字に変化が生じたときも、その変化がどういう意味を持つのか、当該情報処理システムで（この場合はこういう表示などのルールを決めたテーブルを作ることで）判断して、表示することが可能となるなど、特別な効果を発揮する。例えば、売却判断した後に、企業業績の下方修正が発表され、株価が大きく下げた場合は、この売却判断が正しく、非常に評価の高い売却であったことを当該情報処理システムに読み込ませることが可能となり、これらも評価の一つに加えることができるのも一例である。２０２０年の総合損益率トップ１０銘柄の特徴として、企業業績がどういう傾向にあったのかを、一緒に表示することも可能となり、どの数字を参考にして、企業業績の評価指標を見ていくことが重要なのかもわかるようになる効果が期待できる。とにかく、例を挙げれば枚挙にいとまがないほど、今までにない効果をもたらす発明である。
(Effect of calculation of evaluation index of corporate performance)
One of the important meanings is the effect of being able to accurately catch changes in corporate performance from the time of purchase to the time of sale. Normally, such changes cannot be made without constant watching. However, by leaving this watch to the information processing system, it will be possible to determine which of the many stocks to watch out for and which stocks do not need to be closely watched now. Also, what is important is that corporate performance and trading data are related as one of the evaluation indicators. It is possible to verify various things such as which one has the higher profit / loss ratio. It is possible to compare both brands, and it is expected that advice and diagnostic ability will improve dramatically. For example, if the company's business performance is badly depressed or if the forecast figures change, what does the change mean? In the information processing system, create a table that defines rules such as such display. It has a special effect, such as being able to judge and display it. For example, if a downward revision of corporate performance is announced after a sale decision and the stock price drops significantly, the information processing system can read that the sale decision was correct and the sale was highly evaluated. It is possible, and these can be added to one of the evaluations as an example. As a feature of the top 10 stocks with the total profit / loss ratio in 2020, it is also possible to display together what kind of trend the corporate performance was, and which number should be used as a reference to see the evaluation index of the corporate performance. It can be expected to have the effect of making it possible to understand whether or not is important. Anyway, it is an invention that brings about unprecedented effects, to name a few.
（企業業績の評価指標の算出の具体例）
企業業績修正日と修正幅、修正率、売上、営業利益ごとに管理すれば、これと売買データを紐付かせると、上方修正した後に、どの位の日にちが経過したときに購入すれば、一番勝率が高いか、などを当該情報処理システムですぐに算出・表示ができるようになる。
(Specific example of calculation of evaluation index of corporate performance)
If you manage the corporate performance revision date and revision range, correction rate, sales, and operating profit, if you link this with trading data, it is best to purchase when the date has passed after the upward revision. Whether the winning rate is high or not can be calculated and displayed immediately by the information processing system.
（具体例１）
投資家別集計対象売買データの場合、購入時には、今後の当該銘柄の決算発表スケジュールや購入時のＰＥＲや配当利回りなどを自動計算して表示または記憶する。保有時には、購入後の企業業績変化を当該情報処理システムでウォッチし、お知らせ、変化のスケジュールや変化日のお知らせ、変化のタイミングを全て当該情報処理システムで管理できる、などの効果がある。また、売却時には、株価は売値から、業績悪化で売られて、株価は大きく下げ、テクニカル指標も安いと判断し購入時の比較をするなどの情報を提供することや、売却の正しさを評価、診断することが可能となるなどの効果が期待できる。
(Specific example 1)
In the case of trading data subject to aggregation by investor, at the time of purchase, the future financial results announcement schedule of the relevant issue, PER at the time of purchase, dividend yield, etc. are automatically calculated and displayed or stored. At the time of possession, the information processing system can watch changes in corporate performance after purchase, and can manage notifications, change schedules and change dates, and change timings with the information processing system. In addition, at the time of sale, the stock price is sold from the selling price due to poor business performance, the stock price drops significantly, the technical index is judged to be cheap, and information such as comparison at the time of purchase is provided, and the correctness of the sale is evaluated. , It is expected to have effects such as being able to make a diagnosis.
（具体例２）
投資対象別集計対象売買データの場合、購入時に、現時点での今期の会社が予想の売上や経常利益を画面上で表示し、保有時に、逐次変化していくときに、それを伝え、予想数字の変遷が一目で見ることができ、売却時にはそのときの業績予想などを記録し、そこから修正したときにはお知らせするどの機能を付加できる。
(Specific example 2)
In the case of trading data to be aggregated by investment target, at the time of purchase, the company for the current term displays the forecasted sales and ordinary profit on the screen, and at the time of holding, when it changes sequentially, it tells the forecast number. You can see the transition of the product at a glance, and you can add a function to record the business forecast at that time at the time of sale and notify you when it is revised.
（他の投資家の動向の評価指標の算出の意義）
投資家別集計対象売買データの場合、「抽出条件：投資家＝投資家Ａ」で抽出されているが、実際には、投資家Ｂなどほかの投資家の情報も当該情報処理システムで処理され、蓄積されている。同一銘柄で、同一購入日の投資家を抽出することは、簡単に行えるのが、当該情報処理システムデータベース技術の優れている一面で、この場合の抽出条件は、投資家別集計対象売買データで、「抽出条件：銘柄＝当該銘柄」ＡＮＤ「購入日＝当該購入日」で抽出を行えば、同一銘柄で、同一購入日の売買データを抽出することができ、その情報を提示することは当該情報処理システムで容易にできる。当該売買データから、売却日や保有を続けている割合や、まだ保有を続けている売買データとすでに反対売買を行なった売買データを分けて、表示することも可能だし、平均値や、最頻値、売買している売買データの平均の利益率など算出するなど、様々なことが考えられる。
(Significance of calculation of evaluation index of trends of other investors)
In the case of trading data subject to aggregation by investor, it is extracted by "extraction condition: investor = investor A", but in reality, information of other investors such as investor B is also processed by the information processing system. , Accumulated. It is an excellent aspect of the information system database technology that it is easy to extract investors with the same brand and the same purchase date. In this case, the extraction condition is the trading data to be aggregated by investor. , "Extraction condition: Brand = relevant brand" AND "Purchase date = relevant purchase date", it is possible to extract trading data of the same brand and the same purchase date, and presenting that information is relevant. It can be easily done with an information processing system. It is also possible to display the sale date, the percentage of holdings, the buying and selling data that is still held and the trading data that has already been traded in the opposite direction separately from the trading data, and the average value and the mode. Various things can be considered, such as calculating the value, the average profit margin of the trading data being bought and sold, and so on.
（従来技術の課題）
自分が購入した銘柄をどう売り買いしているのか、確認したいが、今までは術がなかった。ましてや、同じ日に購入した一体の行動は知るよしもない。しかし、これほど、投資家にとって有意義な情報はない。同じ日に購入したが、暴落してきた。実は同じ日に購入した人たちの大半は、すでに売り切っているのに、自身は忙しくて売ることができていない。等の状況がわかる。もちろん、皆が正しいとは限らず、その後急騰するなどもあり得るため、一概に善し悪しは決めつけることができないが、少なくとも、他の投資家の動向がチェックできる、把握できる意味はとても大きい。
(Problems of conventional technology)
I want to check how I buy and sell the brand I bought, but until now there was no way. Not to mention the one action I bought on the same day. However, there is no more meaningful information for investors. I bought it on the same day, but it has plummeted. In fact, most of the people who bought on the same day are already sold out, but they are too busy to sell. You can see the situation. Of course, not everyone is right, and it is possible that the price will skyrocket after that, so it is not possible to decide whether it is good or bad, but at least it is very meaningful to be able to check the trends of other investors.
（他の投資家の動向の評価指標の算出の作用）
上記の条件で、「抽出条件：銘柄＝当該銘柄」ＡＮＤ「購入日＝当該購入日」で抽出を行えば、同一銘柄で、同一購入日の売買データを抽出することが当該情報処理システムでは簡単にできる。この売買データセットに対して、通常の売買データのような手順で、各種評価指標を算出すれば、同一銘柄、同一購入日の購入者の売買データセットから導出される評価指標が算出され、それを用いることで、他との比較や、自分の順位などを簡単に表示できる。
(Action of calculation of evaluation index of trends of other investors)
Under the above conditions, if extraction is performed with "extraction condition: brand = relevant brand" AND "purchase date = relevant purchase date", it is easy for the information processing system to extract trading data of the same brand and the same purchase date. Can be done. If various evaluation indexes are calculated for this trading data set by a procedure similar to normal trading data, the evaluation indexes derived from the trading data set of the purchaser of the same brand and the same purchase date are calculated. By using, you can easily compare with others and display your own ranking.
（他の投資家の動向の評価指標の算出の効果）
他の投資家の動向を、当該銘柄、当該購入日に限定したり、当該銘柄の当該保有期間に限定したり、当該銘柄の当該売却日に限定したり、いろいろな使い方はできる。
(Effect of calculation of evaluation index of trends of other investors)
The trends of other investors can be limited to the stock, the purchase date, the holding period of the stock, the sale date of the stock, and various other uses.
（具体例１）
投資家別集計対象売買データの場合、購入時には、他の投資家はどの位の株数を購入したのかとか、平均の購入単価はどの位で、何を参照して購入したのか、投資タイプはどういうタイプの人たちが購入したのか、等の情報も当該情報処理システムでは、掌握できるし、保有時には、徐々に売却する人たちが増えていき、保有割合が減ってきていることを体感できるし、上手に売買している人たちのグループはどう動いたのか、確認することも、当該情報処理システムでは可能になる。売却時には、自身の利益確定は、ほかの人たちと比べ、早かったのか遅かったのか、平均より利益率は高いのか低いのか、一番高い人は、いつ売ったのか、などを確認でき、売却後も、結局、自身の当該銘柄の成果は、何位であったのか、等の確認も可能となるなどの効果が期待できる。
(Specific example 1)
In the case of trading data subject to aggregation by investor, what kind of investment type did other investors purchase at the time of purchase, what was the average purchase unit price, and what was the reference for the purchase? With the information processing system, you can grasp information such as whether people of the type purchased it, and when you own it, you can feel that the number of people who sell it gradually increases and the ownership ratio is decreasing. It is also possible with the information system to check how a group of people who buy and sell well has worked. At the time of sale, you can check whether your profit was set earlier or later than other people, whether the profit margin is higher or lower than the average, when the highest person sold, etc. Even after that, in the end, it is possible to expect the effect of being able to confirm how much the result of the brand was, etc.
（具体例２）
投資対象別集計対象売買データの場合、購入時に、全体の参加者はどの位いて、全体の売買代金のうち、当該情報処理システムで処理されている割合がどの程度で、などがわかり、保有時に、全体の中で今日はどの位の投資家が売却して、保有割合がどの程度で、売却時には現在の保有者と、損益確定者の割合や、平均売買損益率、勝率、などが、当該銘柄の当該購入日だけで抽出されたデータで出力、表示される。
(Specific example 2)
In the case of trading data subject to aggregation by investment target, at the time of purchase, it is possible to know how many participants are in total and what percentage of the total trading value is processed by the information processing system. , How many investors are selling today, what is the holding ratio, the ratio of the current holder and the profit / loss determinant at the time of sale, the average trading profit / loss ratio, the winning rate, etc. It is output and displayed as the data extracted only by the relevant purchase date of the brand.
（他の投資対象の動向の評価指標の算出の意義）
投資対象別集計対象売買データの場合、「抽出条件：投資対象＝投資対象Ａ」で抽出されているが、実際には、投資対象Ｂなどほかの投資対象の情報も当該情報処理システムで処理され、蓄積されている。同一購入日で購入した他の投資対象を抽出することは、簡単に行えるのが、当該情報処理システムのデータベース技術の優れている一面である。この場合の抽出条件は、投資対象別集計対象売買データで、「抽出条件：購入日＝当該購入日」で抽出を行えば、同一購入日の売買データを抽出することができ、その情報を提示することは当該情報処理システムで容易にできる。当該売買データから、売却日や保有を続けている割合や、まだ保有を続けている売買データとすでに反対売買を行なった売買データを分けて、表示することも可能だし、平均値や、最頻値、売買している売買データの平均の利益率など算出するなど、様々なことが考えられる。
(Significance of calculation of evaluation index of trends of other investment targets)
In the case of aggregated trading data by investment target, it is extracted by "extraction condition: investment target = investment target A", but in reality, information on other investment targets such as investment target B is also processed by the information processing system. , Accumulated. Extracting other investment targets purchased on the same purchase date is one of the excellent aspects of the database technology of the information processing system. In this case, the extraction condition is the aggregated trading data by investment target, and if the extraction is performed with "extraction condition: purchase date = relevant purchase date", the trading data on the same purchase date can be extracted and the information is presented. This can be easily done with the information processing system. It is also possible to display the sale date, the percentage of holdings, the buying and selling data that is still held and the trading data that has already been traded in the opposite direction separately from the trading data, and the average value and the mode. Various things can be considered, such as calculating the value, the average profit margin of the trading data being bought and sold, and so on.
（従来技術の課題）
自分が購入した銘柄をどう売り買いしているのか、確認したいが、今までは術がなかった。ましてや、同じ日に購入した投資家の他の投資対象の売買行動は知るよしもない。しかし、これほど、投資家にとって有意義な情報はない。同じ日に購入したが、当該銘柄は暴落してきた。しかし、他の銘柄を購入していた人たちは、どんどん含み益を増やしている、等の状況がわかる。もちろん、皆が正しいとは限らず、その後急落するなどもあり得るため、一概に善し悪しは決めつけることができないが、少なくとも、他の投資対象の動向がチェックできる、把握できる意味はとても大きい。
(Problems of conventional technology)
I want to check how I buy and sell the brand I bought, but until now there was no way. Moreover, we do not know the buying and selling behavior of other investment targets of investors who purchased on the same day. However, there is no more meaningful information for investors. I bought it on the same day, but the brand has plummeted. However, it can be seen that those who have purchased other brands are steadily increasing their unrealized gains. Of course, not everyone is right, and there is a possibility that it will plummet after that, so it is not possible to decide whether it is good or bad, but at least it is very meaningful to be able to check the trends of other investment targets.
（他の投資対象の動向の評価指標の算出の作用）
上記の条件で、「抽出条件：購入日＝当該購入日」で抽出を行えば、同一購入日の他の投資対象の購入の売買データを抽出することが当該情報処理システムでは簡単にできる。この売買データセットに対して、通常の売買データのような手順で、各種評価指標を算出すれば、同一購入日の購入者の他の投資対象の売買データセットから導出される評価指標が算出され、それを用いることで、他との比較や、自分の順位、などを簡単に表示できる。
(Action of calculation of evaluation index of trends of other investment targets)
Under the above conditions, if extraction is performed with "extraction condition: purchase date = relevant purchase date", it is possible to easily extract trading data of purchases of other investment targets on the same purchase date in the information processing system. If various evaluation indexes are calculated for this trading data set in the same procedure as normal trading data, the evaluation indexes derived from the trading data sets of other investment targets of the purchaser on the same purchase date are calculated. , By using it, you can easily display the comparison with others, your ranking, etc.
（他の投資対象の動向の評価指標の算出の効果）
他の投資対象の動向を、当該購入日に限定したり、当該銘柄の当該保有期間に限定したり、当該銘柄の当該売却日に限定したり、いろいろな使い方はできる。
(Effect of calculation of evaluation index of trends of other investment targets)
Trends of other investment targets can be limited to the purchase date, the holding period of the stock, the sale date of the stock, and various other uses.
（具体例１）
投資家別集計対象売買データの場合、購入時には、他の投資対象にはどの位の株数を購入したのかとか、他の投資対象に比べて当該投資対象の参加者はどうだとか、等の情報も当該情報処理システムでは、掌握できるし、保有時には、他の投資対象は徐々に売却する人たちが増えていき、保有割合が減ってきているけど、当該投資対象は歩留まりが高いことなどを体感できるし、上手に売買している人たちのグループは同時期にどういう銘柄を購入したのか、などを確認することも、当該情報処理システムでは可能となる。売却時には、自身の当該銘柄の利益確定は、ほかの投資対象と比べ、早かったのか遅かったの、平均より利益率は高いのか低いのか、一番高い人は、いつどんな投資対象を売って成果が上がったのか、などを確認でき、売却後も、結局、自身の当該銘柄の成果は、他銘柄に比べて、何位であったのか、等の確認も可能となるなどの効果が期待できる。
(Specific example 1)
In the case of trading data subject to aggregation by investor, information such as how many shares were purchased for other investment targets at the time of purchase, how the participants of the investment target are compared to other investment targets, etc. However, with the information processing system, you can grasp it, and at the time of holding, the number of people who sell other investment targets gradually increases, and the ownership ratio is decreasing, but you can experience that the investment target has a high yield. The information processing system makes it possible to check what kind of stocks the group of people who buy and sell well purchased at the same time. At the time of sale, the profit taking of the stock was faster or slower than other investment targets, whether the profit margin was higher or lower than the average, and the highest person sold what investment target and the result. It is possible to confirm whether or not the price has increased, and even after the sale, it is possible to confirm how much the performance of the stock concerned was compared to other stocks, etc. ..
（具体例２）
投資対象別集計対象売買データの場合、購入時に、他の投資対象に比べると参加者は多いのか、少ないのかとか、売買代金に対する割合がどの程度なのかとか、保有時に、他の投資対象の売買動向と比べて当該投資対象は勝率や、平均保有期間、勝ち利益率などはどう違いがあるのかとか、売却時には、結局、他銘柄と比べて、当銘柄の保有期間中の騰落率はどうであったのか、ランキングはどうであったのか、等が把握できる。
(Specific example 2)
In the case of trading data to be aggregated by investment target, whether there are more or less participants than other investment targets at the time of purchase, what is the ratio to the trading value, and the buying and selling of other investment targets at the time of holding. What is the difference in the winning rate, average holding period, winning profit rate, etc. of the investment target compared to the trend, and at the time of sale, after all, how is the rate of increase / decrease during the holding period of this stock compared to other stocks? You can see if it was there, how the ranking was, and so on.
（評価指標の算出テーブルの意義）
評価指標の算出テーブルを作成すると管理が楽になり、一覧表示もでき、当該情報処理システムでの指示も明確になるし、定義もはっきりする。この評価指標に入る評価指標は、次の条件を満たす評価指標に限る。当該対象の当該投資損益に影響を与える評価指標であること、かつ、第一ステップから第四ステップで管理項目となっている、もしくは、売買データに紐付けられた別テーブルの項目であることを条件とした評価指標が算出テーブルで管理可能な評価指標である。
(Significance of evaluation index calculation table)
Creating a calculation table for evaluation indicators makes management easier, displays a list, makes instructions in the information processing system clear, and makes the definition clear. The evaluation indexes included in this evaluation index are limited to the evaluation indexes that satisfy the following conditions. It should be an evaluation index that affects the investment profit / loss of the target, and it should be a management item in the first to fourth steps, or it should be an item in another table linked to the trading data. The evaluation index used as a condition is an evaluation index that can be managed in the calculation table.
（従来技術の課題）
従来技術である実施形態１では、算式の表示はしてあるが、この算出テーブルの概念はない。テーブルを作成することで一元管理でき、評価指標も増やしていけるし、管理もしやすく、当該情報処理システムでの指示も明確になり、自動化もしやすいというメリットがある。
（評価指標の算出テーブルの作用）
評価指標の図１１１に例示しているが、例えば、売買損益合計という評価指標は、売買損益レベル売買データから算出する評価指標で、売買データの合算値として算出され、売買損益率は、同じく売買損益レベル売買データから算出するが、合算値ではなく、個別の売買データから算出し、式も示して、売買損益と購入金額から算出、売買損益率平均は売買データから個別で算出した売買損益率の平均を算出する。今年度売上予想は、業績予想テーブルと日付と銘柄コードなどで、売買データに取り込み、購入日以降の売上予想の変遷を捉えていく。このような評価指標の算出テーブルを作成することで、各種評価指標の算出方法を決めることができ、一元管理ができる。
(Problems of conventional technology)
In the first embodiment of the prior art, the formula is displayed, but there is no concept of this calculation table. By creating a table, it can be centrally managed, the number of evaluation indexes can be increased, it is easy to manage, the instructions in the information processing system become clear, and it is easy to automate.
(Action of evaluation index calculation table)
As illustrated in FIG. 111 of the evaluation index, for example, the evaluation index called total trading profit / loss is an evaluation index calculated from the trading data at the trading profit / loss level, and is calculated as the total value of the trading data. Profit / loss level Calculated from trading data, but calculated from individual trading data, not total value, calculated from trading profit / loss and purchase amount by showing formula, average trading profit / loss ratio calculated individually from trading data Calculate the average of. This year's sales forecast will be incorporated into trading data using the performance forecast table, date, brand code, etc., and the transition of the sales forecast after the purchase date will be captured. By creating such an evaluation index calculation table, it is possible to determine the calculation method of various evaluation indexes and centrally manage them.
（評価指標の算出テーブルの効果）
評価指標の算出方法を正確に定義することで、評価指標が決まれば、必ず、常に同じ算出方法で、算出される。逆に、算出方法がここで決まるので、どんな複雑な抽出条件の売買データからでも、評価指標の算出が可能となる。当該情報処理システムで、算出方法を決定することで、評価指標の定義もはっきりし、当該評価指標が、どのような経緯で計算されているかもはっきりし、損益に与える影響なども分かりやすくなるという効果がある。例えば、業績予想の数字が増額を連続でしてくれば、投資損益に好影響を与えるし、下方修正が相次げば、悪影響を与える。もちろん、一概に言うことはできないのが、株の難しさでもあるのだが、投資損益に影響の与える要素は、徐々に増やすことも可能なのが、テーブル管理のよいところである。
(Effect of evaluation index calculation table)
By accurately defining the calculation method of the evaluation index, if the evaluation index is determined, it is always calculated by the same calculation method. On the contrary, since the calculation method is determined here, it is possible to calculate the evaluation index from the trading data of any complicated extraction conditions. By deciding the calculation method in the information processing system, the definition of the evaluation index will be clarified, the background of the calculation of the evaluation index will be clarified, and the effect on profit and loss will be easy to understand. effective. For example, if the figures in the earnings forecast continue to increase, it will have a positive effect on investment profit and loss, and if downward revisions occur one after another, it will have an adverse effect. Of course, it is difficult to say unconditionally about stocks, but the good thing about table management is that the factors that affect investment profit and loss can be gradually increased.
（評価指標の算出テーブルの具体例）
図１１１のような例があるが、これに限らない。
(Specific example of evaluation index calculation table)
There is an example as shown in FIG. 111, but the present invention is not limited to this.
（投資対象別集計対象売買データの評価指標の算出の意義）
投資対象別集計対象売買データは、第二ステップで当該情報処理システムにより作成された売買データであり、当該売買データから当該情報処理システムで損益レベル売買データを作成（順番は問わない）し、当該売買データから評価指標を算出することを投資対象別集計対象売買データの評価指標の算出と定義する。
(Significance of calculation of evaluation index of trading data subject to aggregation by investment target)
The trading data to be aggregated by investment target is the trading data created by the information system in the second step, and the profit / loss level trading data is created from the trading data by the information system (in any order). The calculation of the evaluation index from the trading data is defined as the calculation of the evaluation index of the trading data to be aggregated by investment target.
（技術的な課題）
例えば、Ｓ１社株やＳ２社株が、どのような売買が行われており、現在保有している投資家は、平均でいくらの株価で、購入しているのか、平均はいくらなのか、売買してきた人たちは、どういう売買を行ってきたのか、全く世の中には出ていない。投資家ごとに管理されていた売買データを投資対象ごとに管理する売買データへと変える発想と、更にその売買データを損益レベル売買データに変える発想と、更に当該売買データセットから算出された売買損益に影響のある評価指標を当該情報処理システムで算出するという工程を踏んだ評価指標であって、はじめて導出できる評価指標となる。評価指標を算出するのに、連携された当該情報処理システムで、はじめてなせる技で、どこかで躓くと、目的の評価指標とはかけ離れた数字が出てくる。この本当に投資家が必要とする課題を解決するのが、投資対象別集計対象売買データの評価指標の算出である。
(Technical issues)
For example, what kind of trading is being done for S1 company stock and S2 company stock, and what is the average stock price of investors currently holding, and what is the average buying and selling? The people who have done so have not known what kind of buying and selling they have done. The idea of changing the trading data managed for each investor into trading data managed for each investment target, the idea of converting the trading data into profit / loss level trading data, and the trading profit / loss calculated from the trading data set. It is an evaluation index that goes through the process of calculating an evaluation index that has an influence on the data in the information processing system, and is an evaluation index that can be derived for the first time. It is a technique that can be done for the first time with the linked information processing system to calculate the evaluation index, and if you stumble somewhere, a number far from the target evaluation index will come out. The solution to this problem that investors really need is the calculation of the evaluation index of the trading data to be aggregated by investment target.
（投資対象別集計対象売買データの評価指標の算出の作用）
上述したように、第二ステップから第四ステップの工程を経て、はじめて重要な評価指標を算出できる準備の整った売買データセットが当該情報処理システムにより作成できる。実施の工程を示すと、売買データを「抽出条件：銘柄コード＝９９８４」にすることで対象が決まり、当該売買データを元にして損益レベル売買データを作成し、当該売買データで評価指標を算出する。目的である対象が決まり、目標となる損益が決まり、評価指標が決まることで、投資対象の評価指標は定まる。更にもう一つの特徴を挙げると、この評価指標は取引データのみならず、市場データや企業業績データ等と取引データが連携しているため、Ｓ社株の購入データと企業業績やチャートが連携される効果は一際、際立つ。当該売買データセットこそ、先のソフトバンク株の売買動向を捉えるために作成された売買データであり、ソフトバンク株で売買損益をあげていくために、特別に当該情報処理システムによる工程を経て作成された売買データセットである。そこから当該情報処理システムにより算出される評価指標は、この目的に沿った評価指標を当該情報処理システムにより数多く生成することが可能となる。
(Action of calculation of evaluation index of trading data subject to aggregation by investment target)
As described above, the information processing system can create a ready-to-use trading data set from which important evaluation indexes can be calculated for the first time through the steps of the second step to the fourth step. To show the process of implementation, the target is determined by setting the trading data to "extraction condition: brand code = 9984", profit / loss level trading data is created based on the trading data, and the evaluation index is calculated from the trading data. do. The evaluation index of the investment target is determined by determining the target target, the target profit and loss, and the evaluation index. Another feature is that since this evaluation index is linked not only with transaction data but also with market data, corporate performance data, etc., and transaction data, the purchase data of S company stock is linked with corporate performance and charts. The effect is outstanding. The trading data set is the trading data created to capture the trading trends of the previous Softbank shares, and was created through a process specially performed by the information processing system in order to increase the trading profits and losses of the Softbank shares. It is a trading data set. The evaluation index calculated from the information processing system can generate a large number of evaluation indexes according to this purpose by the information processing system.
投資対象別集計対象売買データで「抽出条件：投資対象＝Ａ銘柄」で、抽出された投資対象別集計対象売買データを、総合損益レベル売買データと、第二レベル売買データと第三レベル売買データ、第四レベル売買データを当該情報処理システムで作成する。更に、一つ一つの売買データに対して、各種損益レベル売買データで、勝ち負けや損益率、経過日数、回転日数、含み損益率、総合損益率、など必要な評価指標を当該情報処理システムで算出、記憶する。コンピュータで連携してこれを実行すると、あっという間に今日の数字が出て、又、明日は異なった数字が出て来るし、売買をすれば、直され複雑に変化していく、それらを毎日、状況を洗い替えながら、更新していけるのは、このデータベースの連携がなせる技であり、その意味は大きい。格段に可能性が広がった技術である。これもひとえに、売買データの取得から評価指標の算出までが一貫したルールで指示が出され、実行され、目標となる損益を動かす要因である各種評価指標を算出でき、当該算出された評価指標を使って、実際の動作（評価指標の表示やアドバイスの表示など）が行われていく一貫性が保たれている点が、特に技術が進歩した。この一貫性の故に、売買データに、より多くの管理項目を持たせることができ、評価指標の算出も、売買データと紐付いた形での各種情報を使えるようになった技術的な意味は大きい。例えば、購入日と銘柄コードに紐付いた他の同時期に購入した他銘柄の売買データが紐付くことなどは典型例（図１０５などを参照）であり、今までは決して実現ができないことである。これによって、投資家へのアドバイス力や診断力、投資対象への理解などは飛躍的に向上する技術革新である。 In the trading data to be aggregated by investment target, the extracted trading data to be aggregated by investment target under "Extraction condition: Investment target = A issue" is the total profit / loss level trading data, the second level trading data and the third level trading data. , 4th level trading data is created by the information processing system. Furthermore, for each trading data, necessary evaluation indexes such as winning / losing, profit / loss ratio, elapsed days, turnover days, unrealized profit / loss ratio, total profit / loss ratio, etc. are calculated by the information processing system using various profit / loss level trading data. ,Remember. If you do this in cooperation with a computer, today's numbers will come out in a blink of an eye, and tomorrow, different numbers will come out, and if you buy or sell, they will be fixed and change in a complicated way. It is a technique that can be linked with this database that can be updated while changing the situation every day, and its significance is great. It is a technology with dramatically expanded possibilities. In this case as well, instructions are issued and executed according to consistent rules from the acquisition of trading data to the calculation of evaluation indexes, and various evaluation indexes that are factors that drive the target profit and loss can be calculated, and the calculated evaluation indexes can be used. In particular, the technology has advanced in that the actual operation (display of evaluation index, display of advice, etc.) is maintained consistently by using it. Because of this consistency, it is possible to have more management items in the trading data, and it is technically significant that various information in the form linked to the trading data can be used for the calculation of the evaluation index. .. For example, it is a typical example (see Fig. 105 etc.) that the purchase date and the trading data of other stocks purchased at the same time linked to the stock code are linked, and it has never been realized until now. .. As a result, it is a technological innovation that dramatically improves the ability to give advice to investors, diagnostic ability, and understanding of investment targets.
（投資対象別集計対象売買データの評価指標の算出の効果）
この効果は絶大で、社会的なインパクトも十分ある発明である。Ｓ１社株をはじめとした銘柄だけでなく、株の売買がどう行われて、投資家は勝っているのか、負けているのか、がわかるようになるし、保有者とトレーダー（頻繁に売買する投資家）のどちらがどれだけの損益を上げているのか、保有によって、どれだけの利益が生まれているのか、それはどういう風にして上げているのか、負けている人はどう負けているのか、などの実態が明らかになるインパクトがある。
(Effect of calculation of evaluation index of trading data subject to aggregation by investment target)
This effect is enormous, and it is an invention with sufficient social impact. Not only stocks such as S1 company stocks, but also how stocks are bought and sold, investors can understand whether they are winning or losing, and holders and traders (frequently buy and sell) Which of the investors) is making a profit, how much profit is generated by holding, how it is made, how the loser is losing, etc. There is an impact that the actual situation of is clarified.
更に投資対象のチャートやテクニカル指標、企業業績情報と、取引データを連係することの意味は大きく、様々な技術革新を生む技術である。この技術の実現は、各役割の分担、という当該情報処理システムによる協働というデータベースの連携で生み出される。例えば、図１０３から図１０６などは、この技術革新によって生み出されるコンテンツとなるなど、その意味は大きい。実施形態１では、売買データに関する評価指標の算出が主であったが、当該情報処理システムの実施形態４では、売買データにはより多くの項目を持たせることができ、例えば、購入日と銘柄コードと紐付いた情報だけでも、テクニカル指標値、企業業績、当該銘柄のほかの投資家の投資行動、同じ日のほかの銘柄の購入の実態、等が挙げられる。これは、データベース連携技術でなければ、とても管理しきれない情報であり、実施形態４でしか実現できないことである。このような情報と売買データが紐付き、連携できることは、購入後の企業業績やテクニカル指標値の動向によって、ほかの投資家はどういう行動を取っているのか、ほかの銘柄であった場合はどう変わっていくのか、などがわかるほか、アドバイスを変化させたり、診断を変えていくことが可能になるほか、別の投資家の同じ銘柄、同じ購入日の人たちの売却や保有状況を参考にすることができるなど、計り知れない効果がある。同じ投資家へのアドバイスでも、実施形態４は、実施形態１と比較にならないほど進化した一番の原因は、このデータベース連携にある。また、投資対象をこれだけ深掘りできるようになり、テクニカル指標や企業業績ではわからない実際の投資行動と結び付いた意味は、非常に大きい。 Furthermore, linking transaction data with investment target charts, technical indicators, and corporate performance information has great significance, and is a technology that produces various technological innovations. The realization of this technology is created by the cooperation of databases, which is the division of roles by the information processing system. For example, FIGS. 103 to 106 have great meaning, such as the contents produced by this technological innovation. In the first embodiment, the calculation of the evaluation index related to the trading data was mainly performed, but in the fourth embodiment of the information processing system, the trading data can have more items, for example, the purchase date and the brand. The information associated with the code alone includes technical index values, corporate performance, investment behavior of other investors of the stock, and the actual purchase of other stocks on the same day. This is information that cannot be managed very much unless it is a database linkage technique, and can be realized only in the fourth embodiment. The fact that such information and trading data can be linked and linked changes with what other investors are doing depending on the trends in corporate performance and technical index values after purchase, and if it is another stock. In addition to knowing whether to proceed, it will be possible to change advice, change diagnosis, and refer to the sale and holding status of people of the same brand and the same purchase date of different investors. It has immeasurable effects such as being able to do it. Even with the same advice to investors, the main reason why the fourth embodiment has evolved incomparably with the first embodiment is this database linkage. In addition, it has become possible to dig deeper into investment targets, and it is very significant that it is linked to actual investment behavior that cannot be understood from technical indicators or corporate performance.
（投資対象別集計対象売買データの評価指標の算出の具体例）
上に上げた実例のほか、数多くの実例を当明細書に記載している。
(Specific example of calculation of evaluation index of trading data subject to aggregation by investment target)
In addition to the examples given above, many examples are described herein.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素売買データによる評価指標の算出の定義）
上記の投資対象別集計対象売買データによる算出から一歩進んで、投資対象別集計対象売買データで管理されている項目（構成要素）で、更に当該情報処理システムで抽出、分類、集計する工程を含むのが、この投資対象別集計対象売買データの構成要素売買データによる評価指標の算出と定義する。
(Definition of calculation of evaluation index based on trading data, which is a component of trading data to be aggregated by investment target)
Going one step further from the above calculation based on the aggregated trading data by investment target, the items (components) managed by the aggregated trading data by investment target include the process of extracting, classifying, and tabulating by the information processing system. This is defined as the calculation of the evaluation index based on the component trading data of the trading data to be aggregated by investment target.
（従来技術の課題）
上述の投資対象別集計対象売買データの評価指標の算出で捉えることができない、例えば、Ｓ１社株の投資家別の投資成績ランキングや株の銘柄別の投資成績ランキングや投資成績をＳ１社株とＳ２社株で比較するなどは更に管理されている項目（構成要素）、で、当該情報処理システムで抽出、分類、集計する工程を含まないと、必要な評価指標が算出できない。集計対象売買データの作成の過程で、抽出条件を増やしても、同じような目的を達成できるケースもある。例えば、Ｓ１社株、Ａ投資家を抽出条件にすると、ＡさんのＳ１社株の売買データとなるが、当該工程を挟むと、Ｓ１社株の売買データをＡさんの売買データとＢさんの売買データと横並びで比較することや、ランキングするときの加工がしやすいデータセットとなる。更に、管理項目を増やせば、なお、様々な形の評価指標が算出できる。
(Problems of conventional technology)
For example, the investment performance ranking by investor of S1 company stock, the investment performance ranking by stock brand, and the investment performance cannot be grasped by the calculation of the evaluation index of the above-mentioned aggregated trading data by investment target. Comparison of S2 company stocks is a further managed item (component), and the necessary evaluation index cannot be calculated unless the process of extraction, classification, and aggregation by the information processing system is included. In the process of creating trading data to be aggregated, there are cases where the same purpose can be achieved even if the extraction conditions are increased. For example, if S1 company stock and A investor are set as extraction conditions, the trading data of Mr. A's S1 company stock will be obtained. It is a data set that is easy to compare with trading data side by side and to process when ranking. Furthermore, if the number of management items is increased, various types of evaluation indexes can be calculated.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素売買データによる評価指標の算出の作用）
投資対象別集計対象売買データの作成ステップと構成要素売買データの作成ステップ、損益レベル売買データの作成ステップ、を経て作成される売買データセットを対象にして、各種評価指標を当該情報処理システムで算出する。
(Components of trading data to be aggregated by investment target Calculation of evaluation index based on trading data)
Various evaluation indexes are calculated by the information processing system for the trading data set created through the steps of creating trading data to be aggregated by investment target, the step of creating component trading data, and the step of creating profit / loss level trading data. do.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素売買データによる評価指標の算出の効果）
投資対象別集計対象売買データの評価指標の算出以上に、様々な切り口で投資対象に対する投資行動を。明らかにすることができる効果がある。先のＳ１社株の例だけでなく、例えば、株と仮想通貨、ＦＸ、それぞれの投資行動を詳細に勝率や投資利益率などで比較したり、ランキングしたり、することも可能になるし、様々なインパクトを与える発明である。
(Effect of calculation of evaluation index based on trading data, which is a component of trading data to be aggregated by investment target)
Investing in investment targets from various perspectives, more than calculating the evaluation index of trading data to be aggregated by investment target. There is an effect that can be clarified. In addition to the previous example of S1 company stocks, for example, it is possible to compare and rank the investment behavior of stocks, virtual currencies, and FX in detail by winning rate and return on investment. It is an invention that gives various impacts.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素売買データによる評価指標の算出の具体例）
これも当明細書に数多くの実例を挙げている。
(Specific example of calculation of evaluation index based on trading data, which is a component of trading data to be aggregated by investment target)
This is also given a number of examples herein.
（具体例１（再掲））
投資対象別集計対象売買データの場合、購入時に、他の投資対象に比べると参加者は多いのか、少ないのかとか、売買代金に対する割合がどの程度なのかとか、保有時に、他の投資対象の売買動向と比べて当該投資対象は勝率や、平均保有期間、勝ち利益率などはどう違いがあるのかとか、売却時には、結局、他銘柄と比べて、当銘柄の保有期間中の騰落率はどうであったのか、ランキングはどうであったのか、等が把握できる。
(Specific example 1 (repost))
In the case of trading data to be aggregated by investment target, whether there are more or less participants than other investment targets at the time of purchase, what is the ratio to the trading value, and the buying and selling of other investment targets at the time of holding. What is the difference in the winning rate, average holding period, winning profit rate, etc. of the investment target compared to the trend, and at the time of sale, after all, how is the rate of increase / decrease during the holding period of this stock compared to other stocks? You can see if it was there, how the ranking was, and so on.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資家）売買データによる評価指標の算出の定義）
例えば、株の情報はチャートやテクニカル指標などの値動きに関する情報は、数限りなく、出ているが、実際の投資行動はベールに包まれている。チャートで上昇した背景には、必ず、投資家の投資行動がある。この投資家の投資行動をつかむためには、投資対象別集計対象売買データで当該情報処理システムで管理されている投資家を基準にして、更に当該情報処理システムで抽出、分類、集計する工程を含むのが、この投資家別集計対象売買データの投資家別売買データによる評価指標の算出と定義する。
(Components of trading data to be aggregated by investment target (investor) Definition of calculation of evaluation index based on trading data)
For example, stock information includes innumerable information on price movements such as charts and technical indicators, but actual investment behavior is veiled. Investor investment behavior is always behind the rise in the chart. In order to grasp the investment behavior of this investor, the process of extracting, classifying, and tabulating by the information processing system is performed based on the investor managed by the information processing system in the trading data to be aggregated by investment target. It is defined as the calculation of the evaluation index based on the investor-specific trading data of the investor-specific aggregation target trading data.
（従来技術の課題）
Ｓ１社株の例を挙げると、機関投資家や外人投資家、信用取引や現物取引でどう売買が行われ、現在保有状況はどうなっているのか、が全くわからない。このような情報が世の中に出ていく意味は大きい。
(Problems of conventional technology)
Taking the example of S1 company stock, it is completely unknown how institutional investors, foreign investors, margin trading and cash trading are traded, and what is the current holding status. It is significant that such information is released to the world.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資家）売買データによる評価指標の算出の作用）
第二ステップで作成された投資対象別集計対象売買データをもとにして、投資家別に抽出、分類、集計した売買データを、更に損益レベル売買データの作成ステップを踏み、作成された売買データを元にして、各種評価指標を当該情報処理システムで算出する。
(Components of trading data to be aggregated by investment target (investors) Effect of calculation of evaluation index based on trading data)
Based on the trading data to be aggregated by investment target created in the second step, the trading data extracted, classified and aggregated by investor, and the trading data created by taking the step of creating profit / loss level trading data Based on this, various evaluation indexes are calculated by the information processing system.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資家）売買データによる評価指標の算出の効果）
当該情報処理システムで当該工程で算出された評価指標は、当該投資対象に対する投資家行動が明らかになるという特別な効果が期待できる。例えば、仕手株という投機的な行動は、誰がどういう風に売買しているのか、がわからないとの状況が生じる。投資家の不安や気持ちをあおって、買いや売りを扇動するような情報がツイッターや掲示板などの方法で配信されることがやまない。投機的な動きのある株を買っている人たちが、どういう状態になり、勝っている人と負けている人の数はどちらが多く、どういう行動がなされているのかが、わかる意味は大きく、投資行動を変える大きなインパクトがある。投機的な行動による社会の損失も明らかになるのが、この発明の効果である。
(Components of trading data to be aggregated by investment target (investors) Effect of calculation of evaluation index based on trading data)
The evaluation index calculated in the process by the information processing system can be expected to have a special effect of clarifying the investor behavior for the investment target. For example, the speculative behavior of a trader's stock creates a situation where it is not known who buys and sells and how. Information that agitates investors' anxieties and feelings and incites buying and selling is incessantly distributed by methods such as Twitter and bulletin boards. It is significant to understand what kind of situation the people who are buying stocks with speculative movements are in, which is the number of winners and losers, and what kind of behavior is being done, and it is important to invest. It has a big impact on behavior. It is the effect of this invention that the loss of society due to speculative behavior is also clarified.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資家）売買データによる評価指標の算出の具体例）
こちらも当該明細書の各所に具体例が挙げられている。
(Components of trading data to be aggregated by investment target (investor) Specific example of calculation of evaluation index based on trading data)
Specific examples are also given in various parts of the specification.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の算出の定義）
株や、ＦＸ、仮想通貨、といった投資商品の情報はチャートやテクニカル指標などの値動きに関する情報は、数限りなく、出ているが、実際の投資行動はベールに包まれている。チャートで上昇した背景には、必ず、投資家の投資行動があるし、その行動は銘柄ごとに異なる。数ある銘柄の中で、それぞれの銘柄の投資行動がどう異なるのかを、把握できると、投資をやったことのない方達にとっても、非常に意義のあることだ。
(Definition of calculation of evaluation index based on trading data by investment target (investment target))
Information on investment products such as stocks, FX, and virtual currencies is innumerable, and information on price movements such as charts and technical indicators is available, but actual investment behavior is wrapped in a veil. Behind the rise in the chart is always the investment behavior of investors, and that behavior varies from stock to stock. It is very meaningful for those who have never invested to understand how the investment behavior of each stock is different among many stocks.
（従来技術の課題）
株の中でも、危険な投機的な行動が目に余る銘柄と、時間の経過とともに、じっくりと上昇し、乱高下の少ない銘柄がある。これらはチャートや値動きには現れるが、一般投資家にとっては非常にわかりずらい。上がっている姿や数値は同じように見えたりするからである。このわかりにくさが、投資を遠ざけさせる要因になっており、ギャンブルと投資の違いを明確にできない一つの要因になっている。
(Problems of conventional technology)
Among the stocks, there are stocks in which dangerous speculative behavior is noticeable, and stocks in which the price rises slowly over time and there is little fluctuation. These appear in charts and price movements, but are very difficult for general investors to understand. This is because the rising figures and numerical values look the same. This incomprehensible factor is a factor that keeps investment away, and is one factor that makes it impossible to clarify the difference between gambling and investment.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の算出の作用）
当該投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の算出によれば、そのような今までベールに包まれていた銘柄ごとの投資行動を明らかにすることができる。その算出工程は以下の通り、上位概念の投資対象別集計対象売買データを作成し、当該投資対象の下位概念の投資対象別で抽出、分類、集計し、損益レベル売買データを当該情報処理システムで作成し、作成された等外売買データを基準にして評価指標を算出することができる。目的の投資対象の投資行動が明らかになる。
(Components of trading data to be aggregated by investment target (investment target) Effect of calculation of evaluation index based on trading data by investment target)
By calculating the evaluation index based on the trading data by component (investment target) of the trading data to be aggregated by investment target, it is possible to clarify the investment behavior of each stock that has been veiled up to now. .. The calculation process is as follows: Create aggregated trading data by investment target of the upper concept, extract, classify, and aggregate by investment target of the lower concept of the investment target, and collect profit / loss level trading data by the information processing system. The evaluation index can be calculated based on the created and created non-equal trading data. The investment behavior of the target investment target is clarified.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の算出の効果）
株（上位概念）の銘柄（下位概念）別の投資行動が明らかになるなどの効果がある。
(Effects of calculation of evaluation index based on trading data by investment target (investment target))
There is an effect such as clarifying the investment behavior of each stock (upper concept) by issue (lower concept).
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の算出の具体例）
株の銘柄別の投資行動が明らかになると、Ｔ社株を売買している人たちは、日経平均が上昇しているにも関わらず利益が上がっていないとか、全体は大きく下げているけど、９月には、この銘柄では皆が利益を出しているとかの実態が明らかになる。
(Specific example of calculation of evaluation index based on trading data by investment target (investment target)
When the investment behavior of each stock is clarified, the people who buy and sell the stock of company T are not profitable even though the Nikkei average is rising, or the whole is falling sharply. In September, it will be revealed that everyone is making a profit on this stock.
（投資家別集計対象売買データによる評価指標の算出の定義）
投資家別集計対象売買データによる評価指標の算出とは、Ａさんの売買データからどういう評価指標を算出するか、という問題である。これは、実施形態１で詳しく述べているが、投資家Ａさんの売買データを診断したり、アドバイスしたりするのに使う、最もシンプルで分かりやすい。投資家Ａさんはどうやって勝ってきたのか、負けてきたのか、今どういう状況なのか、を把握するのに必要になる評価指標である。実施形態１にあるような各種評価軸、各種評価指標を算出することで、得られる知見は多い。
(Definition of calculation of evaluation index based on trading data subject to aggregation by investor)
The calculation of the evaluation index based on the trading data subject to aggregation by investor is the problem of what kind of evaluation index is calculated from the trading data of Mr. A. This is described in detail in the first embodiment, but it is the simplest and easiest to understand, which is used for diagnosing and giving advice on the trading data of Investor A. Investor A is an evaluation index that is necessary to understand how he has won, lost, and what the situation is now. There are many findings that can be obtained by calculating various evaluation axes and various evaluation indexes as in the first embodiment.
（従来技術の課題）
しかし、実施形態１には、評価指標の算式や、そこで獲得できる評価指標でどういう診断ができるのか、どういうアドバイスができるのか、に多くの記述が割かれており、データベースの連携によって、売買データの取得から抽出などの条件の指示、分類や集計加工ルールの指示、目標となる損益に影響のある評価指標の算出、という一連の流れを明らかにしておらず、応用が利きにくいという技術課題を抱えている。当該情報処理システムは、これらの連携で評価指標を自動で当該情報処理システムに指示を与えることで、算出し、更にそれをどう活かしていくのかを全て体系化した点で、圧倒的に技術的に優れており、応用も利き、数多くの投資課題を解消できる技術である。実施形態１に比べて、技術的に優れている点は数多いが、最も重要な二点について、ここでは触れる。一点目が先も触れたとおり、データベース連携で、投資家の投資損益に影響を与える要素を、実施形態４では、勝率などの売買データのみならず、売買タイミングに対する評価や、企業業績の変化、つまりファンダメンタルズの変化、他の投資家の同一銘柄の行動や同一購入日の他銘柄の動向などを、当該情報処理システムの評価指標に組み入れることで、投資損益向上のために、これらの評価指標も活用できるようになった意味は大きい。
(Problems of conventional technology)
However, in the first embodiment, a lot of descriptions are devoted to the formula of the evaluation index, what kind of diagnosis can be made by the evaluation index that can be obtained there, and what kind of advice can be given. It has a technical problem that it is difficult to apply because it has not clarified a series of flow such as instruction of conditions such as acquisition to extraction, instruction of classification and aggregation processing rule, calculation of evaluation index that affects target profit and loss. ing. The information processing system is overwhelmingly technical in that it calculates the evaluation index by automatically giving instructions to the information processing system in cooperation with these, and further systematizes how to utilize it. It is a technology that is excellent in information processing, has good applications, and can solve many investment issues. There are many technical advantages compared to the first embodiment, but the two most important points will be touched upon here. As mentioned earlier, the factors that affect the investment profit and loss of investors through database linkage are, in the fourth embodiment, not only the trading data such as the winning rate, but also the evaluation of the trading timing and the change in corporate performance. In other words, by incorporating changes in fundamentals, behavior of the same stock of other investors, trends of other stocks on the same purchase date, etc. into the evaluation index of the information processing system, these evaluation indexes are used to improve investment profit and loss. It is significant that it has become possible to utilize it.
（投資家別集計対象売買データによる評価指標の算出の作用）
投資家別集計対象売買データで「抽出条件：投資家＝Ａさん」により抽出された投資家別集計対象売買データ（第二ステップで作成）を元にして、第四ステップの損益レベル売買データを作成する。損益レベル売買データは、第一レベル（総合損益）売買データと、第二レベル売買データと第三レベル売買データ、第四レベル売買データのそれぞれを当該情報処理システムで作成する。更に、一つ一つの売買データに対して、各種損益レベル売買データにより、勝ち負け、損益率、経過日数、回転日数、含み損益率、総合損益率などの必要な評価指標を当該情報処理システムで算出、記憶する。コンピュータで連携して、これを実行すると、あっという間に今日の数字が出て、又明日は異なった数字が出て来るし、売買をすれば、直され複雑に変化していく。それらを、毎日、状況を洗い替えながら、更新していけるのは、このデータベースの連携がなせる技であり、その意味は大きい。実施形態１のような単なる計算式でこうすればこう出る、のようなものと比べると、格段に可能性が広がった技術である。これも、ひとえに、売買データの取得から評価指標の算出までが一貫したルールで指示が出され、実行され、目標となる損益を動かす要因である各種評価指標を算出でき、当該算出された評価指標を使って、実際の動作（評価指標の表示やアドバイスの表示など）が行われていく一貫性が保たれている点が、特に技術が進歩した。この一貫性の故に、売買データに、より多くの管理項目を持たせることができ、評価指標の算出も、売買データと紐付いた形での各種情報を使えるようになった技術的な意味は大きい。例えば、購入日と銘柄コードに紐付いた他の同時期に同銘柄を購入した投資家の売買データが紐付くことなどは典型例であり（図１０５などを参照）、実施形態１では決して実現ができないことである。これによって、投資家へのアドバイス力、診断力などは飛躍的に向上する技術革新である。
(Effect of calculation of evaluation index based on trading data subject to aggregation by investor)
Based on the investor-specific aggregated trading data (created in the second step) extracted by "Extraction condition: Investor = Mr. A" in the investor-based aggregated trading data, the profit / loss level trading data of the fourth step is obtained. create. For the profit / loss level trading data, the first level (total profit / loss) trading data, the second level trading data, the third level trading data, and the fourth level trading data are created by the information processing system. Furthermore, for each trading data, necessary evaluation indexes such as win / loss, profit / loss ratio, elapsed days, turnover days, unrealized profit / loss ratio, and total profit / loss ratio are calculated by the information processing system based on various profit / loss level trading data. ,Remember. If you work together on a computer and do this, today's numbers will come out in a blink of an eye, and tomorrow's different numbers will come out, and if you buy or sell, they will be fixed and change in a complicated way. It is a technique that can be linked with this database to update them while changing the situation every day, and its meaning is great. This is a technique with much wider possibilities than the one that can be obtained by using a simple calculation formula as in the first embodiment. In this case as well, instructions are issued and executed according to consistent rules from the acquisition of trading data to the calculation of evaluation indexes, and various evaluation indexes that are factors that drive the target profit and loss can be calculated, and the calculated evaluation indexes can be calculated. In particular, the technology has advanced in that the actual operation (display of evaluation index, display of advice, etc.) is maintained consistently using. Because of this consistency, it is possible to have more management items in the trading data, and it is technically significant that various information in the form linked to the trading data can be used for the calculation of the evaluation index. .. For example, it is a typical example that the purchase date and the trading data of an investor who purchased the same brand at the same time linked to the brand code are linked (see FIG. 105, etc.), and this is never realized in the first embodiment. It is impossible. As a result, it is a technological innovation that dramatically improves the ability to give advice to investors and the ability to diagnose.
（投資家別集計対象売買データによる評価指標の算出の効果）
実施形態１では、売買データに関する評価指標の算出が主であったが、当該情報処理システムの実施形態４では、売買データにはより多くの項目を持たせることができ、例えば、購入日と銘柄コードと紐付いた情報だけでも、テクニカル指標値、企業業績、別の投資家の同じ銘柄、同じ日の購入、等があげられる。これは、データベース連携技術でなければ、とても管理しきれない情報であり、実施形態４でしか実現できないことである。このような情報と売買データが紐付き、連携できることは、購入後の企業業績やテクニカル指標値の動向や他の投資家の同一銘柄の行動や同一購入日の他銘柄の動向などによって、アドバイスを変化させたり、診断を変えていくことが可能になるほか、別の投資家の同じ銘柄、同じ購入日の人たちの売却や保有状況を参考にすることができるなど、計り知れない効果がある。同じ投資家へのアドバイスでも、実施形態４では、実施形態１と比較にならないほど進化した一番の原因は、当該情報処理システムによるデータベース連携にある。
(Effect of calculation of evaluation index based on trading data subject to aggregation by investor)
In the first embodiment, the calculation of the evaluation index related to the trading data was mainly performed, but in the fourth embodiment of the information processing system, the trading data can have more items, for example, the purchase date and the brand. The information associated with the code alone can include technical index values, corporate performance, the same stock of another investor, the same day's purchase, and so on. This is information that cannot be managed very much unless it is a database linkage technique, and can be realized only in the fourth embodiment. The fact that such information and trading data can be linked and linked changes advice depending on the trends in corporate performance and technical index values after purchase, the behavior of other investors on the same issue, and the trends of other issues on the same purchase date. In addition to being able to change the diagnosis and making it possible to change the diagnosis, there are immeasurable effects such as being able to refer to the sale and holding status of the same brand of another investor and people with the same purchase date. Even with the same advice to investors, the main reason why the fourth embodiment has evolved beyond comparison with the first embodiment is the database linkage by the information processing system.
（投資家別集計対象売買データによる評価指標の算出の具体例）
上に上げたような具体例のほか、売却後の銘柄のウォッチを当該情報処理システムに指示し、ある一定のテクニカル指標値になったらお知らせするだとか、自分の実際の売買が確定し、利益を確定した時に、同じ銘柄を同じ日に購入した人たちの中で、売買損益率は何位であったのか、などを利益確定のたびに記憶部３３に記憶させ、トータルの生成器を出すことが可能になるし、実施形態１の時には考えられないようなアドバイスや診断が可能となる。
(Specific example of calculation of evaluation index based on trading data subject to aggregation by investor)
In addition to the specific examples given above, you can instruct the information processing system to watch the brand after sale and notify you when a certain technical index value is reached. When the profit is confirmed, the
（具体例１（再掲））
投資家別集計対象売買データの場合、購入時には、他の投資対象にはどの位の株数を購入したのか、他の投資対象に比べて当該投資対象の参加者はどうか等の情報も当該情報処理システムでは、掌握できるし、保有時には、他の投資対象は徐々に売却する人たちが増えていき、保有割合が減ってきているけど、当該投資対象は歩留まりが高いことなどを体感できるし、上手に売買している人たちのグループは同時期にどういう銘柄を購入したのか、などを確認することも、当該情報処理システムでは可能となる。売却時には、自身の当該銘柄の利益確定は、ほかの投資対象と比べ、早かったのか遅かったの、平均より利益率は高いのか低いのか、一番高い人は、いつどのような投資対象を売って成果が上がったのかなどを確認でき、売却後も、結局、自身の当該銘柄の成果は、他銘柄に比べて、何位であったのか、等の確認も可能となるなどの効果が期待できる。
(Specific example 1 (repost))
In the case of trading data subject to aggregation by investor, information such as how many shares were purchased for other investment targets at the time of purchase and how many participants of the investment target are compared to other investment targets is also the information information. With the system, you can grasp it, and at the time of holding, the number of people who sell other investment targets gradually increases, and the ownership ratio is decreasing, but you can experience that the investment target has a high yield and is good at it. It is also possible with the information processing system to confirm what kind of stocks the group of people who buy and sell in the same period purchased. At the time of sale, the profit taking of the stock was faster or slower than other investment targets, whether the profit margin was higher or lower than the average, and when and what kind of investment target was sold by the highest person. It is expected that it will be possible to confirm whether the results have been achieved, etc., and even after the sale, it will be possible to confirm how much the results of the stock concerned were compared to other stocks. can.
（投資家別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の算出の定義）
投資家別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データとは、つまり、投資家Ａさんが売買してきた銘柄の売買データであり、それを銘柄ごとに売買ごとに評価指標を算出することを指す。
(Definition of calculation of evaluation index based on trading data by investor (investment target))
The trading data by component (investment target) of the trading data to be aggregated by investor is, in other words, the trading data of the stocks bought and sold by Investor A, and the evaluation index is calculated for each stock. Point to that.
（従来技術の課題）
投資家Ａさんの証券会社にある口座を紐解いても、なかなか、今まで、どの銘柄で勝ってきて、どの銘柄で負けてきたのか、非常にわかりづらい。わかるのは、保有銘柄の状況を概観できる（ポートフォリオ閲覧）くらいで、売買状況は特に、分かり辛く、分かりやすく理解するには、ＣＳＶをダウンロードして、自身で管理するなど、とても骨が折れる。
(Problems of conventional technology)
Even if you unravel the account of investor A's securities company, it is very difficult to understand which brand has won and which brand has lost. All you can understand is that you can get an overview of the status of the stocks you own (portfolio browsing), and the trading status is particularly difficult to understand, and to understand it in an easy-to-understand manner, you can download the CSV and manage it yourself, which is very difficult.
（投資家別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の算出の作用）
当該情報処理システムを使うと、この課題がすぐに解消できる。投資家別集計対象売買データで抽出条件を「投資家＝Ａさん」、構成要素を銘柄ごとに分類にして、集計はせずに、売買データセットの作成を当該情報システムに指示を出し、売買損益レベル売買データの作成を当該情報処理システムに指示、当該売買データセットの売買データごとに、各種評価指標を当該情報処理システムで算出、これで、投資家Ａさんが売買してきた銘柄の売買データであり、それを銘柄ごとに売買ごとに評価指標が当該情報処理システムで算出される。
(Components of trading data subject to aggregation by investor (investment target) Effect of calculation of evaluation index based on trading data)
By using the information processing system, this problem can be solved immediately. In the trading data to be aggregated by investor, the extraction condition is "Investor = Mr. A", the components are classified by brand, and the information system is instructed to create a trading data set without aggregation, and trading is performed. Profit / loss level Instruct the information system to create trading data, calculate various evaluation indexes for each trading data of the trading data set with the information system, and with this, the trading data of the stocks that investor A has bought and sold. Therefore, an evaluation index is calculated by the information processing system for each issue and each sale.
（投資家別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の算出の効果）
当該評価指標は、データベースで連携されて導出された評価指標であり、これだけでも様々な使い方ができる。銘柄ごとに平均値を当該情報処理システムで算出することで、Ａさんの銘柄ごとの１回あたりの投資金額、１回あたりの売却金額、１回あたりの損益額、平均ＲＯＩ、などが当該情報処理システムで算出され、投資家Ａさんの売買の特徴、どうやって勝っているか、どうやって負けているか、がわかる重要な指標が数多く導出される。これは、実施形態１の評価指標と似ているが、当該情報処理システムはデータベース連携で、各種抽出条件や、集計ルール、分類基準を明確に当該情報処理システムに指示することにより、目的の評価指標を算出できる点で大きく技術が進歩した発明である。
(Effects of calculation of evaluation index based on trading data by investor (investment target))
The evaluation index is an evaluation index derived in cooperation with a database, and can be used in various ways by itself. By calculating the average value for each issue with the information processing system, the information such as the investment amount per issue, the sale amount per issue, the profit / loss amount per issue, the average ROI, etc. for each issue of Mr. A. Calculated by the processing system, many important indicators that show the characteristics of investor A's buying and selling, how they are winning and how they are losing are derived. This is similar to the evaluation index of the first embodiment, but the information system is linked with a database, and various extraction conditions, aggregation rules, and classification criteria are clearly instructed to the information system to evaluate the purpose. This is an invention in which technology has greatly advanced in that an index can be calculated.
（投資家別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の算出の具体例）
ここで、当該情報処理システムによって、算出された各種評価指標を、そのまま表示してもよいし、比較ステップに移り、比較対象と比較してもいいし、ランキングステップに進み、ほかの投資家との比較に使う、ランキングや投資家Ａの売買した銘柄のランキングに使うのもいいし、当該評価指標を使った診断結果レポートを当該情報処理システムで生成してもよいし、それらの結果を踏まえたアドバイスを提示してもよい。
(Specific example of calculation of evaluation index based on trading data by investor (investment target))
Here, various evaluation indexes calculated by the information processing system may be displayed as they are, or may be moved to a comparison step and compared with a comparison target, or proceed to a ranking step with other investors. It is also good to use it for comparison, ranking of stocks bought and sold by Investor A, and a diagnostic result report using the evaluation index may be generated by the information processing system, based on those results. You may give some advice.
（優秀投資家グループ集計対象売買データの評価指標の算出の定義）
例えば、優秀投資家グル－プを直近１年間の総合損益率トップ３０などと定義する。当該優秀投資家グル－プの各種評価指標を算出することを優秀投資家グループ集計対象売買データの評価指標の算出と定義する。
(Definition of calculation of evaluation index of trading data subject to aggregation by excellent investor group)
For example, the excellent investor group is defined as the top 30 overall profit / loss ratio for the last year. The calculation of various evaluation indexes of the excellent investor group is defined as the calculation of the evaluation index of the trading data to be aggregated by the excellent investor group.
（従来技術の課題）
ＦＸなどでは、優秀トレーダーのコピートレードなどが存在するが、銘柄も多く、選択肢も多く、様々な投資形態がある株式投資では、難しい。また、コピートレード自体も、短期間の成果を競うものが大半で、ある短期間では通用しても、すぐに、通用しなくなったりする。ただ、優秀な成績を出している優秀投資家グループの存在はあり、当該売買データはいろいろ学ぶべき点も多いはずである。単なるコピーではなく、優秀投資家が、こういうケースは、どういう売買をするのか、今はどういう銘柄で売買しているのか、等がわかる利益は計り知れない。
(Problems of conventional technology)
In Forex etc., there are copy trades of excellent traders, but there are many stocks, many options, and it is difficult to invest in stocks with various investment forms. In addition, most copy trades themselves compete for short-term results, and even if they pass in a short period of time, they soon stop working. However, there is an excellent investor group that has achieved excellent results, and there should be many points to be learned from the trading data. It is not just a copy, but the profits that excellent investors can understand in such cases, what kind of buying and selling, what kind of brand they are buying and selling now, etc. are immeasurable.
（優秀投資家グループ集計対象売買データの評価指標の算出の作用）
当該情報処理システムで把握されている投資家ごとの直近１年間の期間別集計対象売買データを作成する。第一レベル損益レベル売買データを作成し、総合損益率を算出する。毎日、それを更新するプログラムを組んでおけば、毎日更新される総合損益率ランキングトップ３０の投資家グループが決まる。当該投資家を総合損益率ランキングトップ３０として、各種評価指標を算出することで、優秀投資家グループ集計対象売買データの評価指標の算出が可能となる。
(Action of calculation of evaluation index of trading data subject to aggregation by excellent investor group)
Create aggregated trading data for each investor for the most recent year, which is grasped by the information processing system. First level profit and loss level Create trading data and calculate the total profit and loss ratio. If you set up a program to update it every day, the top 30 investor groups in the total profit and loss ranking that will be updated every day will be decided. By calculating various evaluation indexes with the investor as the top 30 in the total profit / loss ratio ranking, it is possible to calculate the evaluation index of the trading data subject to aggregation by the excellent investor group.
（優秀投資家グループ集計対象売買データの評価指標の算出の効果）
毎日更新される年間の優秀投資家グループができることで、短期間の成功だけでなく、１年を通して、成功している投資家のグループの売買を参考にすることができる意味は大きい。例えば、図１０３から図１０６のようなチャートに、当該銘柄の保有期間中の優秀投資家グループの取扱額トップ１０銘柄や当該購入日に購入した銘柄トップ１０等の表示が可能となる。また、当該銘柄の売買をほかの期間含めて、優秀投資家グループであれば、どう行ってきたのかの履歴を確認することもできる。これらを参考にすることで、どうすれば、改善していけるのかの方向性が見えてくる意味は大きい。
(Effect of calculation of evaluation index of trading data subject to aggregation by excellent investor group)
Having a group of excellent investors for the year, which is updated daily, is significant not only for short-term success, but also for the buying and selling of successful groups of investors throughout the year. For example, on a chart as shown in FIGS. 103 to 106, it is possible to display the top 10 stocks handled by the excellent investor group during the holding period of the stock, the top 10 stocks purchased on the purchase date, and the like. In addition, if you are an excellent investor group, you can check the history of how the stock was bought and sold, including other periods. By referring to these, it is significant to see the direction of how to improve.
（優秀投資家グループ集計対象売買データの評価指標の算出の具体例）
先に挙げた直近１年間の総合損益率トップ３０のほか、同じ投資タイプでの直近１年間の総合損益率トップ２０でもいいし、売買損益率トップ１０という分類でもいい、また、過去に一時的にランキング上位になっている投資家ではなく、常時、上位にランキングしているランキング上位常連グループのように区分けしてもよいし、色んな基準で優秀投資家グループは分類することが当該情報処理システムでは可能である。分類さえできれば、あとは、評価指標の算出は同じ手順を踏めば、算出ができるし、それらの評価指標は優秀投資家グルプ評価指標として、比較対象にも使えるし、当該投資家の評価にも使えるし、診断、アドバイスなどにも使える。もちろん、記事としても、「コロナ禍で優秀成績トップ１０の成功の秘訣は？」などの記事データの提供が可能である。
(Specific example of calculation of evaluation index of trading data subject to aggregation by excellent investor group)
In addition to the top 30 total profit / loss ratios for the last year mentioned above, the top 20 total profit / loss ratios for the same investment type for the last year, the top 10 trading profit / loss ratios, or temporary in the past. Instead of the investors who are ranked high in the ranking, you may always classify them as the top ranking regular group that is always ranked high, and the excellent investor group can be classified according to various criteria. It is possible. As long as the classification is possible, the evaluation indexes can be calculated by following the same procedure, and those evaluation indexes can be used as excellent investor group evaluation indexes for comparison, and also for the evaluation of the investor. It can be used, and it can also be used for diagnosis and advice. Of course, as an article, it is possible to provide article data such as "What is the secret to the success of the top 10 excellent results in Korona-ka?"
（平均投資家グループ集計対象売買データの評価指標の算出の意義）
優秀投資家だけでなく、投資家全体の平均的な姿がわかると、何かと便利である。
(Significance of calculation of evaluation index of trading data subject to average investor group aggregation)
It would be useful to know the average figure of all investors, not just the best investors.
（従来技術の課題）
投資家全体の平均的な姿というのは、今まではわかるようでわからないものである。この１年間で、投資家はどういう売買を行い、平均は上昇しているが、実際には投資成果はどうであったのか、などわからない。この平均的な姿さえブラックボックになっている現状がある。これでは、よりよい方向へ向かうにはどうすればよいのか、などの方向感がみえず、闇雲に投資活動を行っていることになってしまい、掲示板やツイッターなど一部の投資家の行動につられてしまったりしてしまう。
(Problems of conventional technology)
The average figure of all investors is unclear until now. Investors have been buying and selling over the past year and the average has risen, but we don't know what the actual investment outcomes were. The current situation is that even this average figure is a black box. With this, I could not see a sense of direction such as how to move in a better direction, and I ended up investing in the dark clouds, and some investors such as bulletin boards and Twitter took action. It will be lost.
（平均投資家グループ集計対象売買データの評価指標の算出の作用）
当該情報処理システムで、最低限、投資家ごとの、直近１年間の総合損益率、直近１ヶ月間、直近３年間、など必要な指標を毎日更新していくことで、その平均値などもすぐに算出できる。重要なことは、投資家ごとに、毎日更新されるデータをどういう基準で（例えば、直近１年間とか）、どの評価指標（総合損益率など）を更新していくのか、を決め、ルーティン化することで、当該情報処理システムでは平均値を出すことは造作もないことになっていく。投資家グループの平均値も同様である。
(Action of calculation of evaluation index of trading data subject to average investor group aggregation)
With the information processing system, at a minimum, by updating the necessary indicators such as the total profit / loss ratio for the last year, the last month, the last three years, etc. for each investor every day, the average value etc. can be immediately obtained. Can be calculated. The important thing is to decide and routineize the data that is updated daily for each investor based on what criteria (for example, the last year) and which evaluation index (total profit / loss ratio, etc.) should be updated. As a result, in the information processing system, it is not easy to obtain an average value. The same applies to the average value of investor groups.
（平均投資家グループ集計対象売買データの評価指標の算出の効果）
投資家には、中長期投資家もいれば、短期売買の得意な投資家もいて、それらを全部ひっくるめた投資家全体の平均像がわかったり、投資タイプ別の平均像がわかったりすることで、まずは、平均に対して、自分自身の位置はどうなのか、どこが劣り、どこが優れているのか、等の比較が可能となっていく。優れている投資家等の姿は雑誌等には出ても、平均的な姿はなかなか浮かび上がらない。これによって、平均像がわかるメリットは比較対象としても、平均よりどこが優れているのか、劣っているのか、を診断するにしても、基本となる姿であり、今までブラックボックスとなっていた投資家全体像が分かる計り知れないメリットをもたらす。
(Effect of calculation of evaluation index of trading data subject to average investor group aggregation)
Some investors are medium- to long-term investors, while others are good at short-term trading. First of all, it becomes possible to compare what is your position with respect to the average, what is inferior, what is superior, and so on. Even if the appearance of excellent investors appears in magazines, the average appearance does not easily emerge. As a result, the merit of knowing the average image is a basic figure, whether it is a comparison target or a diagnosis of what is superior or inferior to the average, and it is an investment that has been a black box until now. It brings immeasurable benefits to the whole picture of the house.
（平均投資家グループ集計対象売買データの評価指標の算出の具体例）
短期売買タイプの平均像、中長期投資家の平均像、株主優待投資家の平均像などが挙げられる。
(Specific example of calculation of evaluation index of trading data subject to average investor group aggregation)
The average image of short-term trading type, the average image of medium- to long-term investors, and the average image of shareholder benefit investors can be mentioned.
（期間別集計対象売買データによる評価指標の算出の定義）
期間別集計対象売買データは、その作成には４種類あり、完成版のみが、正しく評価指標を捉えることが可能である。完成版の肝が評価替えであることは、期間別集計対象売買データの作成の欄に詳しく書かれている。期間別の評価指標を捉えることができる意味は大きい。一般的に、ある評価額の推移では、せいぜい評価額の増減率や、評価額をチャート化して視覚で見せることや、ある時点の評価額を別画面で詳細画面としてみせるような使い方が一般的である。
(Definition of calculation of evaluation index based on trading data subject to aggregation by period)
There are four types of trading data to be aggregated by period, and only the completed version can correctly capture the evaluation index. The fact that the liver of the completed version is a revaluation is described in detail in the column of creating trading data subject to aggregation by period. It is significant to be able to grasp the evaluation index for each period. In general, in the transition of a certain valuation amount, it is common to use the rate of increase / decrease of the valuation amount, to visually show the valuation amount in a chart, or to show the valuation amount at a certain point in a separate screen as a detailed screen. Is.
（従来の技術的な課題）
期間別集計対象売買データの所でも触れたが、２０２０年の投資成果を、報告するには、保有を続けたり、売買をしたりして、動的に変化していく売買データを的確に捉えないと難しい。もちろん、評価額全体の数字は簡単に捉えられるが、そこから先が迷路になって非常にわかりづらいのである。そのため、証券会社の期間比較も評価額推移程度のものになってしまっている現状がある。ただ、注意事項として、ほかの方式（類似形態１など（期間別集計対象売買データを参照））によるものでも、近似値が出るケースがある。これは、デイトレーダーなどが頻繁な売買をするケースである。デイトレーダーなどであれば、保有を考慮に入れなくてもいい（期中に売買したものだけのため、近似値が出る）。そのため、期間別損益は、類似形態１などでも、ニアな数字が出る。正確ではないが、判断ミスになるくらいの誤差はなく、大丈夫である。ただ、一般的な投資家やいろいろな投資家がいるマクロ数字であればあるほど、実態からはかけ離れていくことになる。通常、投資商品は、こういう頻繁な売買を行う人もいれば、保有を続ける人もいて、それらを含めて、売買データを見れないと、意味がない。しかし、これを当該情報処理システムで期間別を捉えると、分かることが飛躍的に増加し、評価指標の数も雲泥の開きが出る。
(Conventional technical issues)
As mentioned in the section on trading data subject to aggregation by period, in order to report the investment results in 2020, you can accurately grasp the dynamically changing trading data by continuing to hold or buying and selling. It's difficult without it. Of course, the figures for the entire valuation are easy to grasp, but it is very difficult to understand because the maze is beyond that. Therefore, the current situation is that the period comparison of securities companies is about the change in the valuation amount. However, as a precaution, there are cases where an approximate value is obtained even if another method (
（期間別集計対象売買データによる評価指標の算出の作用）
期間別集計対象売買データ（完成版）で２０２０年のＡさんの売買状況を把握するケースを例に取ると、２０２０年１月１日をＡ時点に、２０２０年１２月３１日をＢ時点にして、Ｂ時点の売買データを起点にして、評価替えの指示を当該情報処理システムに対して出す。「抽出条件：投資家＝Ａさん」にして、当該売買データを売買損益レベル売買データで作成指示を出し、当該売買データセットから各種評価指標を当該情報処理システムに算出の指示を出すことで、評価指標は算出される。これは、最も単純なケースの期間別集計対象売買データによる評価指標の算出であるが、条件が加われば加わるほど複雑な条件設定になるだけで、原理は変わらない。これで、２０２０年のＡさんの平均売買損益率や、２０２０年投資家Ａさんは、いろいろな売買を行ってきたけど、結局、２０２０年の成果は損が出たのか、利益が出たのか、利益が出たのなら、その額はどの位で、購入金額（投資金額）に対するリターン（ＲＯＩ）は平均でどの位であったのか、売買の頻度はどの位であったのか、平均保有日数はどの位で、勝率はどうであったのか、平均すると、テクニカル指標値はどの程度の値の時に買いを決断し、売りを決断しているのかなど、様々な評価指標が当該情報処理システムによって、導かれる。２０２０年という期間を限定すると、このような簡単な数字さえ、まともに出ないものである。出ているとしても、期間別集計対象売買データでのほかの方式（類似形態１など）によるものである。これは、デイトレーダーなど頻繁な売買をするのであれば、保有を考慮に入れなくてもいい（期中に売買したものだけでため、近似値が出る）ため、期間別損益は、ニアな数字が出るので、大丈夫であるが、一般的な投資家やいろいろな投資家がいるマクロ数字であればあるほど、実態からはかけ離れていくことになる。しかし、これを当該情報処理システムで、期間別を捉えると、わかることが飛躍的に増加し、評価指標の数も雲泥の開きが出る。
(Action of calculation of evaluation index based on trading data subject to aggregation by period)
Taking the case of grasping the trading status of Mr. A in 2020 from the trading data (completed version) subject to aggregation by period, January 1, 2020 is set to time A, and December 31, 2020 is set to time B. Then, starting from the trading data at the time B, an instruction for revaluation is issued to the information processing system. By setting "Extraction condition: Investor = Mr. A", issuing an instruction to create the trading data with the trading profit / loss level trading data, and issuing an instruction to calculate various evaluation indexes from the trading data set to the information system. The evaluation index is calculated. This is the calculation of the evaluation index based on the trading data subject to aggregation by period in the simplest case, but the more conditions are added, the more complicated the condition setting becomes, and the principle does not change. With this, the average trading profit / loss ratio of Mr. A in 2020 and the investor A in 2020 have made various purchases and losses, but in the end, was the result of 2020 a loss or a profit? If there is a profit, how much is that amount, what is the average return (ROI) for the purchase amount (investment amount), how often is it bought and sold, and the average number of days held. Depending on the information processing system, various evaluation indicators such as how much, how was the winning rate, and on average, when the technical index value was decided to buy and sell. , Will be guided. If we limit the period of 2020, even such a simple number will not come out properly. Even if it appears, it is due to another method (
（期間別集計対象売買データによる評価指標の算出の効果）
先の證券会社の例の評価額推移を時系列でしか出せないのとは、比べものにならないくらいの評価指標が算出できるし、それによって、投資家への評価、アドバイス、診断なども飛躍的に向上する。全ては、期間別集計対象売買データ（完全版）の評価替えが起点になった技術革新の賜物である。疑似形態１は、購入日を２０２０年１月１日以降、売却日を２０２０年１２月３１にすれば、疑似値が出るケースがある。トレーダーの評価であれば、これでも十分なケースもあろう。しかし、実際には、正確な期間損益を表す数字ではない。単純にいうと、２０２０年１２月に購入し、２０２１年１月まで保有を続けたけど、その株は３倍になっていた。このようなケースは、全く漏れてしまうのである。こういう漏れたものが多く出てしまうため、これを使っても正しく評価ができないのである。個人投資家が自身のトレーダーの成果を見るのには十分かもしれないが、いろいろな投資家のいる世の中では、とても通用しない見方なのである。一方、当該情報処理システムによる期間別集計対象売買データ（完全版）で正しい評価替えを行った上で、損益レベル売買データなどの後の工程を経て、算出された評価指標は全て正確に数字がとれ、正しい期間投資損益と、正しい評価指標が当該情報処理システムにより算出が可能となる。これは、後の工程である評価や、ランキング、比較、診断、アドバイスなどに影響を与える非常に重要なことであり、間違った数字はどこまで行っても間違った数字になり、評価も間違った評価を与えてしまうし、アドバイスも間違ったアドバイスになっていく。例えば、先の例でいえば、３倍になった銘柄を保有していたのに、全く評価もされないし、当該期間は平均よりかなり劣るなどの評価が下されてしまう結果になるから、この工程がとても重要である。
(Effect of calculation of evaluation index based on trading data subject to aggregation by period)
It is possible to calculate an evaluation index that is incomparable to the fact that the evaluation value transition of the previous securities company example can only be shown in chronological order, and by doing so, evaluation, advice, diagnosis, etc. to investors can be dramatically improved. improves. All of them are the result of technological innovation that started from the revaluation of the trading data (complete version) subject to aggregation by period. In the
（期間別集計対象売買データによる評価指標の算出の具体例）
当明細書には、期間別集計対象売買データによる評価指標について数多くの具体例を挙げているが、「８月の売買損益率トップ１０銘柄はこれだ！」、「２０２０年の投資成果が高かったのはどちら？デイトレーダー対中長期投資家」などの記事データを、当該情報処理システムでは、すぐに作成が可能である。ほかにもいろいろな切り口が考えられる。
(Specific example of calculation of evaluation index based on trading data subject to aggregation by period)
This specification gives a lot of concrete examples of the evaluation index based on the trading data subject to aggregation by period, but "This is the top 10 stocks with the trading profit / loss ratio in August!", "The investment results in 2020 are high. Article data such as "Which is it? Day trader vs. medium- to long-term investor" can be created immediately with the information processing system. There are many other possible approaches.
評価指標の算出ステップは３つの方式（損益レベル段階別売買データなど）があるが、このステップから当該情報処理システムにより算出された評価指標のうち、どの評価指標が重要で、どの評価指標重要性が低いか、の判断ステップがあってもよい。ただ必須ではない。なぜなら、第４ステップの所までで、売買データはかなり絞り込まれており、膨大な数の評価指標が出るわけではなく、ある程度重要度が判断しやすいからである。 There are three methods for calculating the evaluation index (such as trading data by profit / loss level stage). Of the evaluation indexes calculated by the information processing system from this step, which evaluation index is important and which evaluation index is important. There may be a judgment step as to whether or not the value is low. But it's not essential. This is because the trading data has been narrowed down considerably up to the fourth step, and a huge number of evaluation indexes are not produced, and it is easy to judge the importance to some extent.
（評価指標の選定判断プロセスの定義）
総合損益レベル評価指標だけでも、いくつかの評価指標が当該情報処理システムにより算出される。これらは、売買データ（狭義の売買データ＝取引データ）から当該情報処理システムにより算出される評価指標であるが、例えば、広義の売買データである、権利データ、企業業績データ、投資タイプデータ、テクニカル指標値なども、必要によって第四ステップまでで作成された売買データに含まれており、これらから当該情報処理システムにより算出される。例えば、企業業績データから算出される評価指標、分割権利データから銘柄や購入日などに紐付かれる権利データから算出される評価指標、などの評価指標も算定できる。ただ、そのうち、どの評価指標が重要で、どの評価指標が目標である損益の改善に役立つかを選定するステップが当プロセスである。評価指標も広げればいいと言うことではなく、損益を改善する目に必要な評価指標に既に絞られており（第２ステップから第５ステップの過程で）、その上で、更に重要度の高い評価指標を決めるのが、当該プロセスである。
(Definition of evaluation index selection judgment process)
With only the total profit / loss level evaluation index, some evaluation indexes are calculated by the information processing system. These are evaluation indexes calculated by the information processing system from trading data (trading data in a narrow sense = transaction data). For example, rights data, corporate performance data, investment type data, and technical data, which are trading data in a broad sense. Index values and the like are also included in the trading data created up to the fourth step as necessary, and are calculated from these by the information processing system. For example, it is possible to calculate an evaluation index such as an evaluation index calculated from corporate performance data and an evaluation index calculated from right data associated with a brand, purchase date, etc. from split right data. However, this process is the step of selecting which evaluation index is important and which evaluation index is useful for improving the target profit and loss. It does not mean that the evaluation indicators should be expanded, but the evaluation indicators necessary for improving profit and loss have already been narrowed down (in the process from the second step to the fifth step), and on top of that, the importance is even higher. It is the process that determines the evaluation index.
（評価指標の選定判断プロセスの課題）
実施形態１では、評価指標の算出と、アドバイスや診断などで使う評価指標とに関して、実例を数多く示している。数ある評価指標からどの評価指標が重要であり、Ａさんにとってはこの評価指標、Ｂさんにとってはこの評価指標、Ａ銘柄にはこの評価指標が、損益に与える影響が大きく最重要の評価指標である、などと答えられた方が、使いやすく、わかりやすい。実施形態４では、損益レベル評価指標を３つの方法で当該情報処理システムにより算出していくことを伝えている。同じように選定をするためのステップだが、少しわかりにくい表現もあったので、ここで改めて評価指標の選定判断のプロセスについて説明する。
(Issues in the process of determining the selection of evaluation indicators)
In the first embodiment, many actual examples are shown regarding the calculation of the evaluation index and the evaluation index used for advice, diagnosis, and the like. Which of the many evaluation indexes is important, this evaluation index for Mr. A, this evaluation index for Mr. B, and this evaluation index for stock A are the most important evaluation indexes that have a large effect on profit and loss. It is easier to use and understand if you answer that there is. In the fourth embodiment, it is reported that the profit / loss level evaluation index is calculated by the information processing system by three methods. It is a step to make the selection in the same way, but there are some expressions that are a little difficult to understand, so here I will explain the process of selecting the evaluation index again.
（評価指標の選定判断プロセスの作用）
この評価指標の選定判断プロセスについて、図７８を用いて説明する。評価指標重要度判断ステップ（Ｊ１０１）について、まず、当該情報処理システムは、Ａさんにとって比較するのに重要な評価指標は何かを知るために、評価指標の平均との比較表Ｖ３を作成指示する（Ｊ１０２）。平均との乖離率を含むような評価指標の比較テーブルを作成することで、平均と乖離している評価指標を特定する（Ｕ１０１）。そして、数ある算出された評価指標で重要な評価指標は何かを知るために、評価指標の重み付けルール（Ｊ１０３）で各評価指標の重み付けを変更する。Ｕ１０１で乖離率の高かった評価指標は重み付けを増やす、損益レベルの上位の損益は重み付けを増やすなどして、平均と乖離した評価指標や損益レベルの重み付けを変更する（Ｕ１０２）。具体的には、Ｖ２のようなテーブルを当該情報処理システムが参照して各評価指標のスコアを増やすなどして重み付けを実行する（Ｕ１０２）。行われた重み付けの結果を数値化するなどし、重要度順に並べ替える（Ｊ１０４）、（Ｕ１０３）などして、どの評価指標を特に重要視するのかの順位を決定する。
(Action of evaluation index selection judgment process)
The process of determining the selection of this evaluation index will be described with reference to FIG. 78. Regarding the evaluation index importance judgment step (J101), first, the information processing system instructed to create a comparison table V3 with the average of the evaluation indexes in order to know what the evaluation indexes are important for comparison for Mr. A. (J102). By creating a comparison table of evaluation indexes that includes the deviation rate from the average, the evaluation index that deviates from the average is specified (U101). Then, in order to know what is the important evaluation index among the many calculated evaluation indexes, the weighting of each evaluation index is changed by the evaluation index weighting rule (J103). The evaluation index having a high deviation rate in U101 is weighted more, and the profit / loss at the higher profit / loss level is weighted more, so that the weighting of the evaluation index and the profit / loss level deviating from the average is changed (U102). Specifically, the information processing system refers to a table such as V2 to increase the score of each evaluation index, and the weighting is executed (U102). The results of the weighting performed are quantified and sorted in order of importance (J104), (U103), etc. to determine the order of which evaluation index is particularly important.
図８０の評価指標算出テーブル（Ｖ１）は、第４ステップまでで対象売買データ（抽出条件など）が決まり、目標損益が決まることで、当該情報処理システムにより算出できる評価指標は決まってくる。 In the evaluation index calculation table (V1) of FIG. 80, the target trading data (extraction conditions, etc.) is determined up to the fourth step, and the target profit / loss is determined, so that the evaluation index that can be calculated by the information processing system is determined.
（Ｖ１－１）損益レベルの重み付けテーブル（Ｖ２）と、平均値との乖離率重み付けテーブル（Ｖ３）でＶ１の評価指標算出テーブルに数多くある評価指標のうち、どの評価指標が最重要評価指標（ＫＰＩ）かが決まってくる。 (V1-1) Which of the many evaluation indexes in the evaluation index calculation table of V1 in the weighted table of profit / loss level (V2) and the weighted table of deviation rate from the average value (V3) is the most important evaluation index (V1-1). KPI) will be decided.
（Ｖ２）を説明すると、第一レベルの総合損益は売買済みの売買データも未反対売買の売買データも含んでおり、まさに総合的な指標であり、重み付けは一番高く設定している（テーブル具体例では５）。第二レベルになると、売買損益レベルは売買済みデータ確定データで、含み損益レベルだと未反対売買の今保有中のデータとなるので総合損益レベルよりも１段階下げたスコアにしている。ただ、含み損益は現在保有中のデータで、売買損益は過去の売買なので、現在の保有中の重み付けを増やした方がいいケースもある。スコアの例は、あくまでも一例で、試行錯誤しながら決めていくものである。 Explaining (V2), the first-level total profit / loss includes both trading data that has been bought and sold and trading data that is not opposed to trading, which is just a comprehensive index, and the weighting is set to the highest (table). In a specific example, 5). At the second level, the trading profit / loss level is the confirmed trading data, and the unrealized profit / loss level is the data currently held by unopposed trading, so the score is one step lower than the total profit / loss level. However, since the unrealized gain / loss is the data currently held and the trading profit / loss is the past trading, there are cases where it is better to increase the weighting of the current holding. The example of the score is just an example, and it is decided by trial and error.
次に、Ｖ２に関しては、投資家Ａさんの場合と、投資対象Ａ銘柄の場合では、異なるので、別々に説明する。投資家Ａさんの場合、投資家全体の平均や投資タイプＡの平均との比較など比較対象はいろいろあるが、基本である投資家全体との比較を使った場合で説明する。投資家Ａの評価指標と平均の評価指標を比較するときに使われるのが、平均からＡさんはどれだけその評価指標は乖離しているかを示す。ただ、ここで注意すべきは、損益改善のためなので、損益にプラスの影響を与える評価指標と損益にマイナスの影響を与える評価指標があり、前者は乖離率が高い方が、Ａさんの成果は高いと言え、後者はマイナスの乖離率が高い方がＡさんの成果が高いという関係にあるため、スコアもそれに合わせる必要がある。それが、相関指数項目でプラスとマイナスで表される。 Next, regarding V2, the case of investor A and the case of investment target A issue are different, so they will be described separately. In the case of Investor A, there are various comparison targets such as the average of all investors and the average of investment type A, but the explanation will be given using the basic comparison with all investors. When comparing the evaluation index of investor A with the evaluation index of the average, Mr. A shows how much the evaluation index deviates from the average. However, what should be noted here is to improve profit and loss, so there are evaluation indexes that have a positive effect on profit and loss and evaluation indexes that have a negative effect on profit and loss. However, in the latter case, the higher the negative divergence rate, the higher the result of Mr. A, so it is necessary to match the score accordingly. It is represented by plus and minus in the correlation index item.
投資対象の場合は、取引データから当該情報処理システムにより算出される評価指標（売買損益率など）も大事だが、市場データから当該情報処理システムにより算出される評価指標も重要度を増す。投資対象の損益を大きく左右するデータが数多く含まれているからである。例えば、企業業績が予想数値を大きく上回る発表をした銘柄があるとすると、保有者の含み益率は上がり、全体の損益は増加することが見込まれるようなケースがある。この場合は、Ａ銘柄の評価指標にはこの評価指標を含め、この評価指標がKPIとして重要であることを示す必要がある。投資対象別売買データで作成された売買データでは特にこのような観点が重要となる。 In the case of investment targets, the evaluation index calculated by the information processing system from the transaction data (such as the trading profit / loss ratio) is important, but the evaluation index calculated by the information processing system from the market data also becomes more important. This is because it contains a lot of data that greatly affects the profit and loss of the investment target. For example, if there is a stock that has announced that its corporate performance is much higher than expected, there are cases where the unrealized profit margin of the holder is expected to increase and the overall profit and loss is expected to increase. In this case, it is necessary to include this evaluation index in the evaluation index of issue A and show that this evaluation index is important as a KPI. This point of view is especially important for trading data created from trading data by investment target.
例えば、Ａ銘柄の投資対象別集計対象売買データを作成するときに、上述のように上方修正テーブルで取り込んでおけば、上方修正の日付と上方修正率、などが銘柄に紐付かれ、Ａ銘柄にも紐付かれる。昨日上方修正があったのであれば、その日付と上方修正率がＡ銘柄の投資対象別集計対象売買データのデータ項目の一つとなり、そこから当該情報処理システムにより算出される損益レベル売買データにも当該項目は存在し、評価指標の当該情報処理システムにより算出時にもＡ銘柄の上方修正率が評価指標として、評価指標算出テーブルにのっかってくる流れができる。上方修正率が高ければ、銘柄にとっての重要度は非常に高くなり、重み付けも大きくすれば、Ａ銘柄のＫＰＩは、最重要が上方修正率、２番目が含み益率、３番目がテクニカル指標ＲＳＩなどとなってくる。 For example, when creating trading data for A issue to be aggregated by investment target, if it is imported in the upward revision table as described above, the date of upward revision and the upward revision rate, etc. are linked to the issue and become the A issue. Is also tied. If there was an upward revision yesterday, that date and the upward revision rate will be one of the data items of the aggregated trading data by investment target of issue A, and from there, the profit / loss level trading data calculated by the information system will be used. However, the item exists, and the upward revision rate of issue A can be used as an evaluation index even when calculated by the information processing system of the evaluation index, and the flow can be found in the evaluation index calculation table. If the upward revision rate is high, the importance to the stock will be very high, and if the weighting is also large, the KPI of the A stock will be the most important upward revision rate, the second is the unrealized profit rate, the third is the technical indicator RSI, etc. Will be.
売買データ取得ステップの第一ステップや集計対象売買データ作成の第二ステップなどで管理対象とした項目は、すべてこの評価指標の当該情報処理システムにより算出ステップに含めることができる。上方修正銘柄のスコアは、日にちが直近であればあるほど高く、上方修正率が高ければ高いほど、スコアも高いというような設定は、Ｖ５のその他評価指標の重み付けテーブルで行われる。 All the items managed in the first step of the trading data acquisition step and the second step of creating the trading data to be aggregated can be included in the calculation step by the information processing system of this evaluation index. The score of the upwardly revised stock is set to be higher as the date is most recent, and the score is higher as the upwardly revised rate is higher, which is set in the weighting table of other evaluation indexes of V5.
このような重み付けが行われれば、この後の工程である診断結果には、「その旨が伝えられ、購入日以降に発表された上方修正率がとても高かったため、現在は含み益率が３０％と高くなっており、全体の投資損益を引き上げています」のような表現が可能になっていく。全て、連関しているからこそ、出せる診断であり、アドバイスになっていく。ＫＰＩであれば、尚更、強調して伝えていくようにできる。 If such weighting is performed, the diagnosis result, which is the subsequent process, states, "Because the upward revision rate announced after the purchase date was very high, the unrealized profit margin is now 30%. It is getting higher and raising the overall investment profit and loss. " It is a diagnosis that can be made and advice because everything is related. With KPIs, it is possible to emphasize and convey even more.
もちろん、Ｖ３でもあったような正の相関や負の相関もあるし、平均と比べた方がいいケースや上方修正のように発表があった銘柄とない銘柄という設定でもよい。ここでは、投資対象別と投資家別の集計対象売買データから作られる売買データについて説明したが、期間別集計対象売買データやほかの集計対象売買データ、構成要素売買データなどでも、同様にできる。期間別集計対象売買データの場合は少し補足する。２０２０年の評価指標と平均を比較して、投資家全体でこの１０年平均と比較して、２０２０年はどの評価指標が重要度が高かったのか、評価指標の選定判断プロセスで行われる。
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Of course, there are positive and negative correlations as in V3, and there may be cases where it is better to compare with the average, and stocks that have been announced and stocks that have not been announced, such as upward revisions. Here, the trading data created from the aggregated trading data by investment target and investor has been described, but the same can be done for the aggregated trading data by period, other aggregated trading data, component trading data, and the like. In the case of trading data subject to aggregation by period, a little supplement is added. Comparing the 2020 evaluation index with the average, which evaluation index was more important in 2020 compared to the 10-year average for all investors is determined in the evaluation index selection judgment process.
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（評価指標の選定判断プロセスの効果）
複数の評価指標が出ても、どの評価指標を見てよいのかがわからないということは、いろいろなところで起こる。例えば、人間ドッグでも、いろいろな数値が出てくるが、この数値に気をつけた方がよいという重要度が示され、お医者さんからもその旨を伝えられて、はじめて、食事を気をつけたり、いろいろ注意していく。
(Effect of evaluation index selection judgment process)
Even if multiple evaluation indexes appear, it happens in various places that you do not know which evaluation index to look at. For example, even with human dogs, various numbers come out, but it is important to be careful about these numbers, and the doctor tells you that, and then you should be careful about your diet. I will put it on and pay attention to various things.
実施形態１では、重要度をテキストベースでテーブルを参照して、伝えるということになるが、パターンが限られていれば、これでも十分である。ただ、いろいろなケースが増えていくと様々なパターンに対応できることが求められる。当該プロセスを経ると、当該情報処理システムによって算出された数ある評価指標のうち、どれが重要であるかが、デジタル化され、一元管理できていくメリットがある。 In the first embodiment, the importance is transmitted by referring to the table on a text basis, but this is sufficient if the pattern is limited. However, as the number of various cases increases, it is required to be able to deal with various patterns. After going through this process, there is a merit that which of the many evaluation indexes calculated by the information processing system is important can be digitized and centrally managed.
特に、数ある評価指標と日付のセットで管理していくと、更に利便性が増す、例えば、日付と投資家ごとに、重要度５までの評価指標はこの５つ、というテーブルで管理すると、記憶部３３に記憶される。過去に同じようなレベルの複数の評価指標セットが一致して同じような売買をしてきたＺさんのＫＰＩ測定にも即座に使えるようになる。
In particular, if you manage with a number of evaluation indexes and a set of dates, it will be more convenient. For example, if you manage with a table that the evaluation indexes up to
このようなデータは、学習済みデータとして、記録されることで、データが増えれば増えるほど、ＫＰＩの精度が向上していく流れとなっていく効果が期待できる。これらは、時間が経てば変化していくものであり、ＡさんのＫＰＩも変化していく。過去のデータが蓄積されていることで、半年前のＫＰＩと今のＫＰＩがどう変化してきたのか、ＡさんのＫＰＩ自体が売買損益率から含み益率へ第一レベルＫＰＩが変化するなども十分あり得ることであり、その変化を捉えることも容易になる特別な効果が期待できる。もちろん、それら投資家Ａさんに重要だと当該情報処理システムで判断されたら、それらを常にダッシュボードでチャート化して推移を表示するなどして、投資成果の変化を肌で感じるように表示をしてもよいし、とても有効である。 By recording such data as learned data, it can be expected that the more data there is, the more the accuracy of KPIs will improve. These will change over time, and Mr. A's KPI will also change. Due to the accumulation of past data, how the KPI six months ago and the current KPI have changed, and Mr. A's KPI itself has enough to change the first level KPI from the trading profit / loss ratio to the unrealized profit ratio. It is to obtain, and a special effect that makes it easy to catch the change can be expected. Of course, if the information processing system determines that it is important for those investors A, they are always charted on the dashboard and the transition is displayed so that the change in investment results can be felt. It may be, and it is very effective.
（評価指標の選定判断プロセスの具体例）
（具体例１）
投資家別集計対象売買データの具体例である。例えば、Ａさんの２０２０年と２０１９年のＫＰＩの変化が具体例である。
(Specific example of evaluation index selection judgment process)
(Specific example 1)
This is a specific example of trading data subject to aggregation by investor. For example, Mr. A's change in KPI between 2020 and 2019 is a concrete example.
（具体例２）
投資対象別集計対象売買データの具体例である。例えば、Ａ銘柄のテクニカル指標関連の評価指標で損益との関係が強い重要なテクニカル指標は何か。
(Specific example 2)
This is a specific example of trading data to be aggregated by investment target. For example, what are the important technical indicators that have a strong relationship with profit and loss among the evaluation indicators related to the technical indicators of issue A?
（具体例３）
期間別集計対象売買データの具体例である。例えば、２０２０年の上半期と下半期、ＫＰＩの変化はどうか。
(Specific example 3)
This is a specific example of trading data subject to aggregation by period. For example, what are the changes in KPIs in the first half and the second half of 2020?
（具体例４）
２０２０年の上半期と下半期、儲かる基準はどう変わったかのような記事データとしても使える。
(Specific example 4)
It can also be used as article data as to how the profitable standards have changed between the first half and the second half of 2020.
（具体例５）
先の上方修正の例のほか、テクニカル指標値がＫＰＩになる銘柄や投資家も出てくる。例えば、Ａ銘柄は、テクニカル指標値のストキャスティクスと相性がよく、ストキャスティクスが上向きで２０％を超えたときに購入した購入データは非常に高い確率で勝っている、等のデータができることも十分期待できる。
(Specific example 5)
In addition to the example of the upward revision mentioned above, there are also stocks and investors whose technical indicator values are KPI. For example, it is sufficient to be able to obtain data such as stock A is compatible with the stochastic oscillator of the technical index value, and the purchase data purchased when the stochastic oscillator is upward and exceeds 20% has a very high probability of winning. You can expect it.
（図８０と図８１の説明）
図８０、図８１において、Ｖ０は売買データ条件テーブルでどういう条件で売買データテーブルが作られてきたかを記憶しているテーブルである。
(Explanation of FIGS. 80 and 81)
In FIGS. 80 and 81, V0 is a table that stores the conditions under which the trading data table has been created in the trading data condition table.
Ｖ１は、評価指標算出テーブルであり、Ｖ０で決まった条件で作られた売買データと目標損益から導出される評価指標を一覧表示したテーブルである。当該情報処理システムにより算出された評価指標は●、当該情報処理システムにより算出されなかった評価指標は×になる。 V1 is an evaluation index calculation table, which is a table displaying a list of evaluation indexes derived from trading data and target profit / loss created under the conditions determined by V0. The evaluation index calculated by the information processing system is ●, and the evaluation index not calculated by the information processing system is ×.
Ｖ２は、損益レベルの重み付けである。実施形態１でも何度も伝えしているとおり、総合損益レベルが総合指標（売買損益＋含み損益）とまとまった指標なので、重要度は高い（１７７、１７８、１９１、２１５）。下のレベルにいくに従って、詳細度は増すが、全体への影響度は薄まっていく関係にある。これを具体的に数値化すれば、この表のようになる。自明の理ではあるが、数値化すると明確化する。 V2 is the weighting of the profit and loss level. As has been reported many times in the first embodiment, the total profit / loss level is a comprehensive index (trading profit / loss + unrealized profit / loss), so its importance is high (177, 178, 191, 215). As you go to the lower levels, the level of detail increases, but the degree of influence on the whole decreases. If this is quantified concretely, it will be as shown in this table. It is self-evident, but it becomes clear when it is quantified.
Ｖ３は、評価指標算出テーブルで●であった評価指標（つまり当該プロセスで当該情報処理システムにより算出のあった評価指標）をＡさんと投資家平均との数字比較で、Ａさんが優秀であれば、プラス、劣ればマイナスの乖離率が大きくなる関係にある。ただ、逆相関指数が存在し、優秀な場合マイナスで劣ればプラスになる評価指標も存在する。例えば、負け損失率などは高いほど、損益にはマイナスの影響を与える指標であり、これは逆相関として逆の相関で重み付けすることが必要となる。 In V3, the evaluation index that was ● in the evaluation index calculation table (that is, the evaluation index calculated by the information processing system in the process) is compared with Mr. A and the investor average, and Mr. A is excellent. For example, if it is positive or inferior, the negative divergence rate will increase. However, there is an inverse correlation index, and there is also an evaluation index that is negative if it is excellent and positive if it is inferior. For example, the higher the loss loss rate, the more negatively the profit and loss is, and it is necessary to weight this as an inverse correlation.
Ｖ４は、重要指数により、重要指数の一番高い評価指標を最重要評価指標（ＫＰＩ最重要度ランク１）として、以降重要度が低くなるほど、重要指数は下がっていく。実施形態１でも、折に触れて、評価指標には重要度があり、特に、人によって、そのときによって、重要度は変化していく、これらのテーブルを記憶部３３に保存していくことで、ＡさんのＫＰＩの変化やほかの評価指標の数字も保存されていき、１年前のＫＰＩから改善が図られているか否かもすぐに出力が可能である。
In V4, the highest evaluation index of the important index is set as the most important evaluation index (KPI highest importance rank 1) according to the important index, and the lower the importance thereafter, the lower the important index. Even in the first embodiment, the evaluation index has importance from time to time, and in particular, the importance changes depending on the person and time. By storing these tables in the
（評価指標の選定判断プロセスの具体例１）
上記のスコアの方法以外にも様々な方法があげられる。例えば、損益と関連評価指標の重要度スコアテーブルを作成しておけば、目標となる損益が決まれば、重要な評価指標はすぐに決定される。重要度スコアテーブルを随時、追加刷新していくことで、精度は高まっていく（図８３参照）。
(Specific example 1 of the evaluation index selection judgment process)
There are various methods other than the above scoring method. For example, if a profit / loss and related evaluation index importance score table is created, the important evaluation index will be determined immediately after the target profit / loss is determined. The accuracy will be improved by updating the importance score table from time to time (see Fig. 83).
表示方法は、それぞれのステップの表示ステップ（平均での比較だとレーダーチャートなどそれぞれの表示ステップを参照）と同様である。 The display method is the same as the display step of each step (for comparison on average, refer to each display step such as a radar chart).
（評価指標の表示方法の定義）
評価指標の表示方法には図や表、数値データ、グラフ、チャート、テキストなどがあげられる。比較や順位付けなどの表示もこれらの表示方法に含まれる。また、生成されたデータは記事データとしても使えるように工夫される。
(Definition of display method of evaluation index)
Examples of the evaluation index display method include figures, tables, numerical data, graphs, charts, and texts. Display such as comparison and ranking is also included in these display methods. In addition, the generated data is devised so that it can also be used as article data.
（評価指標の表示方法の課題）
単なる評価指標の数字データの表示だと、何を意味するのかが分かり難い。データを読むのには慣れが必要であり、意図が理解できない可能性がある。記事データの場合には、なおさらである。
(Issues on how to display evaluation indicators)
It is difficult to understand what it means if it is just a display of numerical data of evaluation indicators. Reading the data takes some getting used to and may not make sense. Especially in the case of article data.
（評価指標の表示方法の作用）
情報生成部３０２１は、各種評価指標を算出するが、それらを分かりやすく、表示するには加工が必要である。例えば、グラフの作成の例を挙げると、構成要素売買データから導かれる評価指標だと、横軸に構成要素を、縦軸に算出された評価指標として作成されたグラフは、一目で分かりやすく、比較や順位付けも視覚的に分かるようになる。
(Action of evaluation index display method)
The
（評価指標の表示方法の効果）
評価指標、集計対象、目標などの組み合わせによって表示方法が大きく変わることで、利用者にとっては、一目で理解が進む効果がある。
(Effect of evaluation index display method)
The display method changes greatly depending on the combination of evaluation indicators, aggregation targets, goals, etc., which has the effect of promoting understanding at a glance for users.
（評価指標の表示方法の具体例）
情報生成部３０２１により、例えば、Ａさんの集計対象売買データを基にした年度ごとの構成要素売買データから算出される評価指標の場合、２０１６年の売買損益、２０１７年の売買損益、２０１８年の売買損益がグラフで表示される。推移も分かりやすくなり、一目で理解が進む効果がある。情報生成部３０２１は、例えば、２０２０年という期間別集計対象売買データを投資対象ごとの評価指標を算出することで、２０２０年の株の売買損益とＦＸの売買損益、仮想通貨の売買損益を表示する際、横軸を投資対象にして、縦軸を売買損益額にすることで、どの投資対象が２０２０年は利益が上がったのかが、一目瞭然で分かる効果があげられる。単に数字の羅列では得られない効果が発揮できる。例えば、Ａ銘柄の集計対象売買データを基にした投資家ごとの構成要素売買データから算出される評価指標の場合。Ａ銘柄のＡさんの買値や売値、売買損益、Ｂさんの買値や売値、売買損益、Ｃさんの買値や売値、売買損益がチャートで表示される。推移も分かりやすくなり、一目で理解が進む効果がある。例えば、Ａ銘柄の集計対象売買データの含み損益から算出される評価指標の場合、Ａ銘柄のＡさんの買値、含み損益がチャートで表示される。現状も分かりやすくなり、一目で理解が進む効果がある。もちろん、全投資家の上述の評価指標であれば、ニュース記事としても配信ができ、分かりやすくなる。
(Specific example of display method of evaluation index)
For example, in the case of an evaluation index calculated by the
例えば、２０２０年の集計対象売買データの投資タイプ別の構成要素売買データの場合、売買損益の構成要素である勝ち利益を評価するケース。棒グラフにして、横軸を投資家、縦軸を勝ち利益にすると、投資家によって、２０２０年の勝ち利益は、相当ブレがあり、同じ銘柄を購入しても、稼いでいる人と稼いでいない人がいることが一目で分かる効果がある。こういう記事は、ニュース記事としても、２０２０年、勝った銘柄はどれだのような記事データとして有用である。 For example, in the case of the component trading data for each investment type of the trading data to be aggregated in 2020, the case where the winning profit, which is a component of the trading profit / loss, is evaluated. If you make a bar graph and the horizontal axis is the investor and the vertical axis is the winning profit, the winning profit in 2020 will vary considerably depending on the investor, and even if you buy the same brand, you will not earn with the people who make money. It has the effect of showing that there are people at a glance. Such articles are useful as news articles as well as article data such as which brand won in 2020.
（評価指標の表示方法の具体例２）
図７９は、評価指標の重要度判断表示のプロセスを示している。当該ステップは、Ｄ１０１で先の重要度判断ステップで決まった重要度の高い評価指標をどう表示していくかを決めていくステップである。Ｄ１０２は、重要度の高い評価指標をどう使うか、の問題であり、比較やランキング、評価していくことで表示し、Ｄ１０３は比較ステップであり、使い方、平均との比較で、乖離率の高い評価指標はやはり他の人と違った特色を持つ売買を行っている可能性が高いので、目立たせる。Ｄ１０４は、ランキングステップであり、更に他の人との違いを明確にして、悪い点、よい点をランキングすることで、どの程度悪いのか、どの程度よいのかを具体的に把握していく。更に、評価ステップや診断ステップ、アドバイスステップでも同様に、重要評価指標を主に使っていくことで、ほかとの違いや特徴を浮き彫りにしていくことが可能となり、今後の投資成果の向上に資することができる。
(Specific example 2 of the display method of the evaluation index)
FIG. 79 shows the process of displaying the importance of the evaluation index. This step is a step of determining how to display the highly important evaluation index determined in the previous importance determination step in D101. D102 is a question of how to use the evaluation index with high importance, and it is displayed by comparison, ranking, and evaluation, and D103 is a comparison step, and the deviation rate is compared with the usage and the average. High evaluation indicators are likely to be buying and selling with different characteristics from other people, so make them stand out. D104 is a ranking step, and by further clarifying the difference from other people and ranking the bad points and the good points, it is possible to concretely grasp how bad and how good it is. Furthermore, by mainly using key performance indicators in the evaluation step, diagnosis step, and advice step as well, it becomes possible to highlight the differences and characteristics from others, which will contribute to the improvement of future investment results. be able to.
（評価指標の算出表示ステップの意義）
例えば、Ａさんの売買損益に影響を与えた評価指標の算出は何かという問いに対しては、Ａさんの売買レベル売買データを抽出集計し、売買損益とともに勝率や勝ち利益率、負け損失率、などを算出することで、得られる。このとき、勝率は売買レベル売買データで自動的に算出できるが、勝ち利益率は、勝ちレベル売買データを作って、求めた方が得られやすい。そうやって、必要な評価指標は算出されていくが、Ａさんのこれらの評価指標をどのようにして伝えるのか、という表示方法の問題がある。投資家の方の中でも、知識や経験、ノウハウは様々であり、表示端末も様々である。いくらよい数字やよい結果、改善すべき内容などの情報があっても、分かり難かったり、理解が難しいと、台無しである。表示ステップは、そのような課題を解決するために置かれている。
(Significance of the calculation and display step of the evaluation index)
For example, in response to the question of how to calculate the evaluation index that affected Mr. A's trading profit and loss, Mr. A's trading level trading data is extracted and aggregated, and the winning rate, winning profit rate, and losing loss rate are collected along with the trading profit and loss. , Etc. can be calculated. At this time, the winning rate can be automatically calculated from the trading level trading data, but the winning profit margin can be easily obtained by creating the winning level trading data. In that way, the necessary evaluation indexes are calculated, but there is a problem of the display method of how to convey these evaluation indexes of Mr. A. Among investors, there are various knowledge, experience, and know-how, and various display terminals. No matter how good the numbers, the good results, and the content to be improved, if it is difficult to understand or understand, it will be ruined. Display steps are set up to solve such problems.
（評価指標の算出表示ステップの課題）
どの評価指標が、目標である損益に影響与えていくのか、これは売買の仕方によって大きく異なる。損益と評価指標の関係は複雑で、相互に関係していたりする。勝率が上がれば、勝ち利益率が下がったり、含み損失率が上がったり、いろいろな相関関係がある。ただ、当該評価指標は、すべて当該対象の総合損益に大きな影響与える要素である。
(Problems of calculation display step of evaluation index)
Which valuation index affects the target profit and loss depends greatly on the way of buying and selling. The relationship between profit and loss and valuation indicators is complicated and may be interrelated. If the winning rate goes up, the winning profit margin goes down, the unrealized loss rate goes up, and there are various correlations. However, all the evaluation indicators are factors that have a great influence on the total profit and loss of the target.
改善したい目標となる損益と対象が決まれば、必要な評価指標は決まってくる。この必要な評価指標を、それまでのステップで得られた売買データと損益から算出し、算出された評価指標をどうユーザに表示するのかが当ステップである。 Once the target profit and loss and the target to be improved are decided, the necessary evaluation index will be decided. This step is to calculate this necessary evaluation index from the trading data and profit / loss obtained in the previous steps, and how to display the calculated evaluation index to the user.
（評価指標の算出表示ステップの作用）
同じ評価指標の算出であっても、評価指標や課題にあった表示がされていれば分かりやすく、今の状態を把握できるが、表示方法が分かり難いと、ユーザには伝わらない。分かりやすく表示していくには、課題に沿って提供した評価指標がどういう意味を持つのか、を当該課題や当該評価指標などに合わせて表示していくことが求められる。
(Action of calculation display step of evaluation index)
Even if the same evaluation index is calculated, it is easy to understand if the display is suitable for the evaluation index and the problem, and the current state can be grasped, but if the display method is difficult to understand, the user cannot be informed. In order to display in an easy-to-understand manner, it is necessary to display the meaning of the evaluation index provided according to the task according to the task and the evaluation index.
（評価指標の算出表示ステップの効果）
評価指標の単なる羅列では、ユーザにとっては、わかりにくく、どう変えていかなければいけないのか、も判断しづらい。例えば、勝率一つとっても、単に勝率６０％と表現しても、何も響かないが、今のユーザにとってのＫＰＩ（最重要評価指標）は勝率と負け損失率であり、「現在のあなたの勝率は６０％で、勝ち利益率７％、負け損失率８％と負け損失率が勝ち利益率を上回っているため、資産がなかなか増えていません。勝率も大切ですが、負け損失率を５％に押さえ込んで見てはいかがでしょうか？お客様の利益は年間にすると５０万円アップします。」のような表現であれば、ユーザの状況にマッチした表現となり、改善策も見えて、どう行動していけばよいのかが明確になる。表現方法一つで、大きく変わる。当ステップは、データの羅列ではなく、選定ステップで得られた最重要評価指標を使うことにより、ユーザそれぞれに適した、必要不可欠な情報が出力されていくことは、投資家に大きな効果をもたらす。投資家にとっては、投資行動を大きく変える効果が出て来る。
(Effect of calculation display step of evaluation index)
A simple list of evaluation indicators is difficult for users to understand, and it is difficult to judge how to change them. For example, even if one win rate is expressed as 60%, nothing will sound, but the KPI (Key Performance Indicator) for current users is the win rate and the loss loss rate, and "Your current win rate". Is 60%, the winning profit margin is 7%, the losing loss rate is 8%, and the losing loss rate is higher than the winning profit rate, so the assets are not increasing easily. The winning rate is important, but the losing loss rate is 5%. If it is an expression such as "Why don't you try to hold it down? Your profit will increase by 500,000 yen a year." It becomes clear what to do. One expression method can make a big difference. In this step, it is not a list of data, but the most important evaluation index obtained in the selection step is used, and it is very effective for investors to output indispensable information suitable for each user. .. For investors, it has the effect of significantly changing investment behavior.
（評価指標の算出表示ステップの具体例）
（具体例１）
投資対象別集計対象売買データの各種評価指標の表示には、チャート表示が優れている。投資家別集計対象売買データのテクニカル指標値や業績データの評価指標などもチャート表示が非常に分かりやすい。
(Specific example of calculation display step of evaluation index)
(Specific example 1)
The chart display is excellent for displaying various evaluation indexes of the trading data to be aggregated by investment target. The chart display is very easy to understand for the technical index values of trading data to be aggregated by investor and the evaluation indexes of performance data.
（具体例２）
例えば、２０２０年のＡ銘柄による売買の勝率とＡ銘柄の売買利益構成比は、２０２０年の期間別集計対象売買データで、銘柄ごとの構成要素別売買データで、売買損益レベル売買データであってはじめて導かれる評価指標である。
(Specific example 2)
For example, the winning rate of trading by issue A in 2020 and the trading profit composition ratio of issue A are the trading data subject to aggregation by period in 2020, the trading data by component for each issue, and the trading profit / loss level trading data. It is an evaluation index that can be derived for the first time.
２０２０年のデイトレ投資タイプグループのＡ銘柄による売買の勝率は何％かという課題に対しては、データベースから適切に導いていくことが必要となる。こういうデータはニュース性も高く、記事として配信できるデータの一つと言える。 It is necessary to appropriately derive from the database the issue of what percentage of the winning rate of buying and selling by stock A of the day trading investment type group in 2020. Such data is highly newsworthy and can be said to be one of the data that can be distributed as an article.
図１０１と図１０２に記載の通り、図１０１で様々な条件を加えれば、目的に沿ったデータセットが作成され、それによって必要な評価指標が算出でき、目的に沿った評価指標が算出されるため、当該ステップでも簡単に様々な条件、様々な形態の評価指標を表示することができる。当該ステップは、あくまでも図１０２の一工程に過ぎないが、一連の連携で評価指標も定まってきたもののため、当明細書にあげてきた数多くの形態の評価指標の表示が可能である。 As described in FIGS. 101 and 102, if various conditions are added in FIG. 101, a data set according to the purpose is created, a necessary evaluation index can be calculated by the data set, and an evaluation index according to the purpose is calculated. Therefore, even in this step, various conditions and various forms of evaluation indexes can be easily displayed. Although this step is only one step in FIG. 102, since the evaluation index has been determined by a series of cooperation, it is possible to display many forms of the evaluation index mentioned in the present specification.
（評価指標の算出チャート表示ステップの定義）
評価指標の算出で掲げたもののうち、銘柄の購入日や売却日、保有期間に合わせた評価指標に関しては特にチャート表示が優れている。図１０３から図１０６のように、一目見て、分かりやすく表示が可能である。普段見慣れているチャートが自身の置かれている状況や他人との違い、他銘柄の状況などとともに、表示される意味は大きい。
(Definition of evaluation index calculation chart display step)
Among the items listed in the calculation of the evaluation index, the chart display is particularly excellent for the evaluation index according to the purchase date, sale date, and holding period of the brand. As shown in FIGS. 103 to 106, it is possible to display the display in an easy-to-understand manner at a glance. It is significant that the chart you are used to seeing is displayed along with the situation in which you are placed, the difference from others, and the situation of other brands.
（従来技術の課題）
チャート表示は、投資商品に関心のある人には、大変馴染み深い表示方法で、慣れ親しんでいる。しかし、パーソナライズされていないケースが大半で、同じ銘柄には、誰でも同じチャートが表示されることが主流であり、個人個人に合わせたパーソナライズされたチャート表示は非常に少ないか、存在しない。特に自身の売買に合わせて、購入の判断が正しかったのかどうかの判断材料が示されたり、保有期間や同期間の他の銘柄の動向などが一覧表示されたりするようなチャートは存在しない（図１０３から図１０６は一例に過ぎない。）
（評価指標の算出チャート表示ステップの作用）
当該情報処理システムでは、個人個人にパーソナライズされたチャートの表示が可能で、当該チャートには、投資家Ａさんの購入日や購入株価を表示していることはもちろん、各種評価指標（例えば、購入後のテクニカル指標値の変化や購入後の企業業績の変化、購入後のほかの投資家の行動や購入後の他銘柄の動向など少なくとも一つを含む評価指標）を表示することで、投資家の投資損益に与える影響のある評価指標をチャート上に表示することで、各種判断に資することを目的としている。
(Problems of conventional technology)
Chart display is a very familiar display method for those who are interested in investment products. However, in most cases, it is not personalized, and it is the mainstream that everyone displays the same chart for the same brand, and there are very few or no personalized chart displays for each individual. In particular, there is no chart that shows the material for judging whether the purchase decision was correct or the trend of other stocks during the holding period and the same period according to one's own buying and selling (Fig.) 103 to 106 are just examples.)
(Action of evaluation index calculation chart display step)
The information processing system can display a personalized chart for each individual, and the chart displays the purchase date and stock price of investor A, as well as various evaluation indexes (for example, purchase). Investors by displaying at least one evaluation index, such as changes in technical index values after purchase, changes in corporate performance after purchase, behavior of other investors after purchase, and trends of other stocks after purchase). The purpose is to contribute to various judgments by displaying on the chart the evaluation indicators that have an impact on the investment profit and loss of.
（評価指標の算出チャート表示ステップの効果）
このような個人個人の状況や銘柄の状況に合わせたチャート表示によって、投資家Ａさんにしてみれば、自身の状況に合わせたチャート表示になり、自身では管理しきれないテクニカル指標や投資商品の財務状況や権利状況なども一元管理でき、判断材料の一つとして、当該情報処理システムでの判断内容なども見ることができるほか、投資判断に資するような他の投資家の動向も見ることができるという特別な効果が期待できる。
(Effect of evaluation index calculation chart display step)
For investor A, the chart display according to the situation of each individual and the situation of the brand will be the chart display according to his own situation, and the technical indicators and investment products that cannot be managed by himself. You can centrally manage the financial status and rights status, and as one of the judgment materials, you can see the judgment contents of the information processing system, and also see the trends of other investors that contribute to investment decisions. You can expect a special effect that you can do it.
（評価指標の算出チャート表示ステップの具体例）
図１０３から図１０６は一例で、企業業績の変化やテクニカル指標の変化を捉えたものなど、いろいろなパターンが考えられる。ここで、例えば、テクニカル指標値や企業業績とチャートが一緒に表示されているくらいは、どこにでもあるが、購入データなどと紐付いているため、購入後の変化を捉えているほか、過去に同じようなテクニカル指標値でトレードした例を出して、そのときはどういうトレードをして、それが成功であったのか、失敗であったのか、より成功するためには、どうすればよかったなどの情報を提供することで、個人個人に合わせたパーソナライズされたチャート表示が可能となるのである。パーソナライズの定義は単に個人個人に違うチャートが表示されるだけでなく、個人個人の投資損益をどうすれば改善できるか、という目的で個人個人の売買に合わせた情報提供がなされているかどうかが大切である。評価指標の定義は投資損益に影響のある評価指標に限定しているのは、当該目的に沿わない情報と沿っている情報を区分し、沿っている評価指標、と同投資損益に影響を与えていくのかをチャート上に表示していくという大前提がある。
(Specific example of calculation chart display step of evaluation index)
FIGS. 103 to 106 are examples, and various patterns can be considered, such as those that capture changes in corporate performance and changes in technical indicators. Here, for example, technical index values and corporate performance and charts are displayed together everywhere, but since they are linked to purchase data etc., they capture changes after purchase and are the same in the past. Give an example of trading with such technical index values, and provide information such as what kind of trade was done at that time, whether it was successful or unsuccessful, and what should be done to be more successful. By doing so, it is possible to display a personalized chart tailored to each individual. The definition of personalization is not only that different charts are displayed for each individual, but it is important that information is provided according to the buying and selling of each individual for the purpose of how to improve the investment profit and loss of each individual. .. The definition of the valuation index is limited to the valuation index that has an influence on the investment profit / loss. There is a major premise that it will be displayed on the chart.
（段階的に進化していくパーソナライズされたチャートの定義）
投資家ごとにパーソナライズ化されたチャートをパーソナライズ化されたチャートと定義する。先ず、大前提が、売買データと紐付くチャートであり、例えば、第二損益レベル売買データの含み損益レベル売買データと紐付くケースが想定される。つまり、保有株と紐付かれたチャートであり、しかも、購入日や売却日、保有期間との関係からくる投資損益に影響を与える評価指標を表示するチャートと定義する。なぜなら購入日と購入価格が決まらないと、投資損益は始まらないので、購入日と購入価格の表示や管理されていることは前提とする。いわゆる総合損益レベルの評価額推移と投資信託の評価額推移を比べるような類いのものとは異なる。
(Definition of personalized charts that evolve in stages)
A chart that is personalized for each investor is defined as a personalized chart. First, the main premise is a chart linked to trading data, and for example, a case where it is linked to unrealized profit / loss level trading data of the second profit / loss level trading data is assumed. In other words, it is defined as a chart that is linked to the stocks held and that displays an evaluation index that affects the investment profit / loss that is related to the purchase date, sale date, and holding period. This is because investment profit / loss does not start unless the purchase date and purchase price are determined, so it is assumed that the purchase date and purchase price are displayed and managed. It is different from the kind of comparison between the so-called total profit / loss level valuation transition and the investment trust valuation transition.
（従来技術の課題）
例えば、評価額の増加率と投資信託の増加率との比較や日経平均との比較、相似している投資信託、を選定するようなものが従来技術としてあるのであれば、これは総合損益レベルであり、損益レベルで言うと、第一レベルになる。全体像はわかっても、個別に落とし込むことができないため、ざっくり感が否めない。より詳細に投資家の投資を評価していくためには、もう一段踏み込まないとほとんど見えてこない。損益レベルで言うと、第二レベル以降であり、売買損益レベル売買データや含み損益レベル売買データで活用するチャートがパーソナライズされたチャートの必要最低限の条件である。ほかにも、銘柄と購入日（又は購入価格）との紐付き、投資損益に影響のある評価指標の表示、という前提がある。そのような前提に基づいた保有銘柄またはすでに売却した銘柄（又は、これから購入しようとする銘柄）のチャートがパーソナライズされたチャートである。
(Problems of conventional technology)
For example, if the conventional technique is to compare the rate of increase in valuation with the rate of increase in investment trusts, compare with the Nikkei average, or select investment trusts that are similar, this is the total profit / loss level. In terms of profit and loss level, it is the first level. Even if you know the whole picture, you can't deny it individually, so you can't deny the rough feeling. In order to evaluate the investment of investors in more detail, it is almost invisible unless we take another step. In terms of profit / loss level, it is the second level or higher, and the chart used for trading profit / loss level trading data and unrealized profit / loss level trading data is the minimum necessary condition for personalized charts. In addition, there is a premise that the issue is linked to the purchase date (or purchase price) and that the evaluation index that affects the investment profit or loss is displayed. A chart of stocks held or stocks that have already been sold (or stocks that are about to be purchased) based on such assumptions is a personalized chart.
（段階的に進化していくパーソナライズされたチャートの作用）
パーソナライズされたチャートは徐々に進化していく。たとえば、保有株のパーソナライズされたチャートの場合、投資家の投資損益に影響のある評価指標を算出表示することが第一レベルとして、購入価格、購入時期を表示または管理していることが第二レベル、現在値、現在を表示するのが第三レベル、現在値の騰落率や保有期間など取引データに基づく評価指標の算出や表示があるのが第四レベル、自身の過去の売買から似た売買データを取り出してそれを表示するのが第五レベル、ほかの投資家の同一時期同一銘柄の売買行動を表示するのが第六レベル、ほかの投資対象の同一時期の購入後の騰落率などを表示するのが第七レベル、業績の変化やテクニカル指標値の購入後の変化を捉え、投資損益に資するような情報提供しているのが、第八レベルと定義する。徐々に進化していくレベルを段階的に表示したが、あくまでも事例の一つで、上の段階がより進化している形態とは限らない。どこまでパーソナライズ化されたチャートになっているのか、分かりやすくするために一つの段階を提示した。
(The action of personalized charts that evolve in stages)
Personalized charts will gradually evolve. For example, in the case of a personalized chart of stock holdings, the first level is to calculate and display the evaluation index that affects the investment profit and loss of investors, and the second is to display or manage the purchase price and purchase time. The third level is to display the level, current price, and present, and the fourth level is to calculate and display evaluation indicators based on transaction data such as the rate of increase and decrease of the current price and the holding period. The fifth level is to extract trading data and display it, the sixth level is to display the buying and selling behavior of other investors at the same time and the same stock, and the rate of increase / decrease after purchase of other investment targets at the same time. Is defined as the 7th level, and the 8th level is defined as providing information that contributes to investment profits and losses by capturing changes in business performance and changes in technical index values after purchase. The level of gradual evolution is displayed in stages, but this is just one example, and the upper stage is not necessarily a more evolved form. I have presented one step to make it easier to understand how much the chart is personalized.
（段階的に進化していくパーソナライズされたチャートの効果）
パーソナライズされたチャートによって、様々な効果が生まれる。自身の状況によって変化していくチャートでありこれらの情報は逐次データベースに蓄積されていく。ということは、保有銘柄が売却された後は、その売買データが履歴として残ることを意味し、売買損益レベル売買データにそのデータは引き継がれていくことを意味する。先の第五レベルの情報として、今度は保有銘柄の情報の一部として使うことができるようになっていくのである。この効果も著しい効果をもたらす。過去の失敗や成功体験が、いつでも現在の状況に応じて、参照できるようになることを意味し、現在の保有銘柄の判断に活かされていくからだ。従って、本当の意味でのパーソナライズされたチャートは第五レベル以降を指す。ここからのレベルアップが真骨頂である。
(Effects of personalized charts that evolve in stages)
Personalized charts produce a variety of effects. It is a chart that changes according to one's own situation, and this information is sequentially accumulated in the database. This means that after the stocks held are sold, the trading data remains as a history, and that data is inherited by the trading profit / loss level trading data. As the fifth level information above, it will now be possible to use it as part of the information on the stocks held. This effect also has a significant effect. This means that past failures and successful experiences can be referred to at any time according to the current situation, and will be utilized in the judgment of the stocks currently held. Therefore, a truly personalized chart refers to the fifth level and beyond. The level up from here is the true value.
（段階的に進化していくパーソナライズされたチャートの具体例）
図１０３から図１０６は一つの具体例である。
(Specific examples of personalized charts that evolve in stages)
103 to 106 are specific examples.
（評価指標の算出ステップの作用）
２０２０年を抽出条件にして、２０２０年のデイトレタイプグループの期間別集計対象売買データを作成し、売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、銘柄がＡ銘柄の構成要素売買データを作成し、当該売買データから売買回数と勝ち回数を導き、勝率が導かれることで算出される。
(Action of evaluation index calculation step)
With 2020 as the extraction condition, create trading data to be aggregated by period of the 2020 day training type group, create trading profit / loss level trading data (you can have it in the previous process), and the issue is A issue. It is calculated by creating component trading data, deriving the number of trading and the number of wins from the trading data, and deriving the winning rate.
機械学習させる場合には、課題と決定される売買データ、必要な評価指標、用途（ランキングなのか、比較なのか、診断なのか、評価なのか、アドバイスなのか）を機械学習していくプロセスになる。教師データ付きも教師データなしも可能である。先の具体例のようなケースを入力していくことで学習させて、いろいろな課題に対して答えることができるようになる。 In the case of machine learning, the process of machine learning the trading data determined as issues, necessary evaluation indexes, and uses (ranking, comparison, diagnosis, evaluation, advice) Become. It can be with or without teacher data. By inputting cases like the above concrete example, you will be able to learn and answer various tasks.
（ＡＩ機械学習評価指標の算出表示ステップの新方式）
ＡＩ機械学習評価指標の選定ステップは、以下のプロセスを経て行う。
(New method of calculation display step of AI machine learning evaluation index)
The AI machine learning evaluation index selection step is performed through the following process.
（評価指標自動選定プロセスの意義）
上述の集計対象売買データの自動作成ステップは、売買データ自動作成プロセスの一つのステップであるが、構成要素別売買データの作成や損益レベル売買データの作成、を経て、対象となる売買データが決まり、当該情報処理システムにより算出すべき評価指標の特定を自動化するプロセスが当該プロセスである。
(Significance of the evaluation index automatic selection process)
The above-mentioned automatic creation step of aggregation target trading data is one step of the automatic trading data creation process, but the target trading data is determined through the creation of trading data for each component and the creation of profit / loss level trading data. The process of automating the identification of the evaluation index to be calculated by the information processing system is the process.
（評価指標自動選定プロセスの課題）
ユーザや管理者にとって、その時々で必要な課題は変化してくる。必要な課題に応じて、売買データと評価指標が自動で作成できると便利である。集計対象売買データの自動作成ステップの具体例でも記述したとおり、課題が決まれば、集計対象売買データが決まり、構成要素別売買データが決まり、損益レベル売買データが決まり、当該情報処理システムにより算出できる評価指標も決まる。これらが決定されることで、評価したいのか、比較したいのか、ランキングしたいのか、診断したいのか、アドバイスしたいのか、の用途を課題に応じて決定できることで、課題は達成される。
(Issues in the process of automatically selecting evaluation indicators)
For users and administrators, the challenges they need to change from time to time. It would be convenient if trading data and evaluation indicators could be created automatically according to the required issues. As described in the specific example of the automatic creation step of the trading data to be aggregated, once the issue is decided, the trading data to be aggregated is decided, the trading data for each component is decided, the profit / loss level trading data is decided, and it can be calculated by the information processing system. The evaluation index is also decided. By determining these, the task can be achieved by being able to determine the use of whether to evaluate, compare, rank, diagnose, or give advice according to the task.
なお、ＡＩで行ってもいいし、プログラムで自動化してもいいし、テーブルで参照してもいい。 It may be done by AI, it may be automated by a program, or it may be referred by a table.
（評価指標自動選定プロセスの作用）
課題があれば、上述の集計対象売買データが決まり、当該集計対象売買データを何かの基準で分類集計する必要があれば、構成要素別売買データが作成され、必要なければ、第四ステップの損益レベル売買データの作成（順番が変わる場合もあり）に移る。
(Action of evaluation index automatic selection process)
If there is a problem, the above-mentioned trading data to be aggregated is determined, and if it is necessary to classify and aggregate the trading data to be aggregated according to some criteria, trading data for each component is created. Profit / loss level Move on to the creation of trading data (the order may change).
どの損益（または、平均売買損益率（ＲＯＩの平均））を改善することを目標にするかの、損益レベルも課題時点で決まっているので、当該損益レベルで売買データを作成し、当該損益レベル売買データを元にして、当該損益レベルに影響を与える各種評価指標を算出することで、土台となる売買データと評価指標が自動的に作成できる。 Since the profit / loss level of which profit / loss (or average trading profit / loss ratio (ROI average)) is to be improved is also decided at the time of the issue, create trading data at the profit / loss level and create the profit / loss level. By calculating various evaluation indexes that affect the profit / loss level based on the trading data, the underlying trading data and evaluation indexes can be automatically created.
ＡＩを使った機械学習で、損益に影響の与える評価指標を機械学習させて、様々なパターンを覚えさせ、学習済みデータを蓄積していくことで、この評価指標のセットで、この数字であれば、損益を改善していくために、この評価指標を改善していくことが一番などの判断が可能となろう。データベースが充実すればするほど、評価指標セットと損益の関係を学ぶ機会は増え、学習効果で、様々な効果が期待できる。今までにない知見も得られる（図８２参照）。 By machine learning using AI, machine learning of evaluation indexes that affect profit and loss, memorizing various patterns, and accumulating learned data, this set of evaluation indexes can be this number. For example, it will be possible to make the best judgment by improving this evaluation index in order to improve profit and loss. The more the database is enriched, the more opportunities to learn the relationship between the evaluation index set and profit and loss, and various effects can be expected from the learning effect. Unprecedented findings can also be obtained (see FIG. 82).
（評価指標自動選定プロセスの効果）
自分が知りたいこと、という見える課題を提示することは誰でもたやすい。この課題さえ決まれば、必要となる売買データと必要となる評価指標が当該情報処理システムにより算出されるため、ユーザにとっても、管理者にとっても、特別な効果が期待できる。当該情報処理システムにより算出された、この評価指標を次以降（評価ステップ以降）のステップで使ってもいく。
(Effect of automatic evaluation index selection process)
It is easy for anyone to present a visible task of what they want to know. Once this issue is determined, the required trading data and the required evaluation index are calculated by the information processing system, so that a special effect can be expected for both the user and the administrator. This evaluation index calculated by the information processing system may be used in the following steps (after the evaluation step).
（評価指標自動選定プロセスの具体例）
集計対象売買データの自動作成ステップで触れた以外をあげると、以下の具体例がある。
(Specific example of evaluation index automatic selection process)
Except for those mentioned in the step of automatically creating trading data to be aggregated, there are the following specific examples.
（具体例１）
四季報を使っての売買で、一番平均の売買利益率が高かった銘柄は何かの課題の場合に、参照媒体別集計対象売買データを作成し、参照媒体で四季報を抽出指定し、当該売買データの銘柄別の構成要素売買データを作成し、売買損益レベル売買データで売買利益率を基軸にしたランキング表を当該情報処理システムにより算出することで達成される。このようなプロセスを機械学習させて、ＡＩで達成してもよいし、課題と当該プロセスの組み合わせの参照テーブルを作成し、処理を自動化させても、実現できる。フォームやアンケートで、課題を出すときに、参照媒体＝四季報、目標の損益＝売買利益、知りたいのは？＝銘柄などの質問形式やプルダウンで選択する方法でも、自動化やマニュアル化が可能である。もちろん、こういうデータは、個人だけでなく、媒体側も欲しがる情報の一つである。
(Specific example 1)
When trading using the four seasons report, if the issue has the highest average trading profit margin, create the trading data to be aggregated by reference medium, extract and specify the four seasons report with the reference medium, and specify. It is achieved by creating trading data for each issue of the trading data and calculating a ranking table based on the trading profit ratio with the trading profit / loss level trading data by the information processing system. Such a process may be machine-learned and achieved by AI, or it can be realized by creating a reference table of a combination of a task and the process and automating the process. What do you want to know about the reference medium = quarterly report, target profit / loss = trading profit, when you submit an issue in a form or questionnaire? = It is possible to automate or create a manual by using a question format such as a brand or a method of selecting from a pull-down menu. Of course, such data is one of the information that not only the individual but also the medium side wants.
（具体例２）
テクニカル指標の２５日移動平均線乖離率がマイナス２０％を超えたときに購入した銘柄の売買利益率の平均は？という課題に対しては、テクニカル指標別集計対象売買データを作成し、テクニカル指標＝２５日移動平均線乖離率にして、抽出した集計対象売買データの２５日移動平均乖離率マイナス２０％以下の売買データでさらに抽出し、当該売買データの売買利益レベル売買データを作成し、評価指標＝売買利益率の平均値を当該情報処理システムにより算出することで達成される。
(Specific example 2)
What is the average rate of return on the stocks purchased when the 25-day moving average deviation rate of the technical index exceeds -20%? To solve this problem, create aggregated trading data for each technical index, set the technical index = 25-day moving average deviation rate, and trade the extracted aggregated trading data with a 25-day moving average deviation rate minus 20% or less. It is achieved by further extracting from the data, creating the trading profit level trading data of the trading data, and calculating the average value of the evaluation index = the trading profit ratio by the information processing system.
（投資対象別集計対象売買データの評価指標の表示の意義）
例えば、Ｓ１社株の売買による損益の合計、売買損益率の平均、平均保有日数、勝率、含み益率、等の表示が投資対象別集計対象売買データの評価指標の表示にあたる。
(Significance of display of evaluation index of trading data subject to aggregation by investment target)
For example, the display of the total profit / loss from the trading of S1 company stock, the average trading profit / loss ratio, the average number of days held, the winning rate, the unrealized profit ratio, etc. corresponds to the display of the evaluation index of the trading data to be aggregated by investment target.
（技術的な課題）
これらの数字は今まで世の中に出てこなかった数字である。投資対象の投資行動が全てベールに包まれていたからである。
(Technical issues)
These numbers are numbers that have never appeared in the world. This is because all the investment behavior of the investment target was wrapped in a veil.
（投資対象別集計対象売買データの評価指標の表示の作用）
当該情報処理システムにより、投資対象別集計対象売買データを作成し（投資対象を基準にして抽出、分類、集計）、損益レベル売買データを作成し（順番は問わない）、当該売買データセットから当該情報処理システムによって導出される評価指標を表示する。売買データを当該情報処理システムで投資対象を基準にして抽出することと、目標となる損益を当該情報処理システムで算出できる損益レベル売買データを作成することと、当該売買データセットから当該損益に関係していくル関連要素を評価指標とすることすることとと、当該情報システムから算出される評価指標を表示するという一連の流れが連携して、はじめて目的の評価指標の数値の算出と表示が可能となる。
(Action of display of evaluation index of trading data subject to aggregation by investment target)
The information processing system creates aggregated trading data by investment target (extracted, classified, aggregated based on the investment target), creates profit / loss level trading data (in any order), and uses the trading data set to create the relevant data. Display the evaluation index derived by the information processing system. Extracting trading data based on the investment target in the information system, creating profit / loss level trading data that can calculate the target profit / loss in the information system, and related to the profit / loss from the trading data set. For the first time, the numerical value of the target evaluation index can be calculated and displayed by linking the flow of using the related elements as the evaluation index and displaying the evaluation index calculated from the information system. It will be possible.
（投資対象別集計対象売買データの評価指標の表示の効果）
例えば、Ｓ１社株の売買による９月の損駅の合計が１０月には落ち込んだりすることを掌握できるようになるし、（この場合は、期間別の概念が必要）Ｓ１社株を巧く売買している人たちはどうやっているのか、自分のやり方はどこがまちがっているのか、などの検証ができるようになり、ブラックボックスであった実態が明らかになる効果が期待できる。
(Effect of displaying evaluation index of trading data subject to aggregation by investment target)
For example, it will be possible to grasp that the total number of lost stations in September due to the buying and selling of S1 company stock will drop in October, and (in this case, the concept for each period is necessary) skillfully manage S1 company stock. It will be possible to verify how people who buy and sell are doing, what is wrong with their own way, etc., and it is expected that the actual situation that was a black box will be clarified.
（投資対象別集計対象売買データの評価指標の表示の具体例）
Ｓ１社株の平均の保有日数は何日くらいで、どのくらいの人たちが売買をどの程度の頻度で行っているのか、保有している人たちはいくらくらいの株価で購入して、現在含み益はどの位あるのかがわかるようになる。
(Specific example of display of evaluation index of trading data subject to aggregation by investment target)
How many days are the average holding days of S1 company stock, how many people are buying and selling, how often are the holding people buying at what stock price, and the current unrealized gain is You will be able to see how many there are.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素売買データによる評価指標の表示の定義）
Ｓ１社株の購入日は一つの構成要素になる。Ｓ１社株の投資対象売買データを当該情報処理システム（抽出条件：投資対象=Ｓ１社株）で作成して、当該売買データを、更に購入日＝９／１０で抽出すると、９／１０にソフトバンク株を購入した売買データセットができ、その売買データセットのどの損益を対象とするのかによって、損益レベル売買データを作成（前の工程でも可）し、当該売買データで損益に影響を与える評価指標を当該情報処理システムで算出、当該評価指標を表示することを投資対象別集計対象売買データの構成要素売買データによる評価指標の表示という。
(Definition of display of evaluation index by trading data, which is a component of trading data to be aggregated by investment target)
The purchase date of the S1 company stock is one component. If the investment target trading data of S1 company stock is created by the information processing system (extraction condition: investment target = S1 company stock) and the trading data is further extracted at purchase date = 9/10, Softbank will be on 9/10. A trading data set for purchasing stocks is created, and profit / loss level trading data is created depending on which profit / loss of the trading data set is targeted (the previous process is also possible), and the evaluation index that affects the profit / loss with the trading data. Is calculated by the information processing system, and displaying the evaluation index is called display of the evaluation index based on the component trading data of the trading data to be aggregated by investment target.
（従来の課題）
例えば、Ｓ１社株の例でいうと、９／１０に購入した人は多くいて、通常出来高や売買代金として市場にトータルの数値が公表されている。１日の売買代金が１００億円であれば、１００億円の売り買いがされている。ただ、それ以上はわからない。誰が売り貸していたのか、どう売り買いしていたのか、今日買って今日売った人たちはどれほどいるのか、全く世の中に出てこない情報である。しかし、投資家にしてみれば、その内容がわかれば、どう改善していけばいいか、見えてくるし、どうして損をしているのかとかもわかってくる。特に、仕手株などの存在に売買の実態が明らかになればだまされなくなり、正しい投資行動ができるようになる。当該情報処理システムの目的は正にそこにあり、誤った投資行動を繰り返さないように、その実態を明らかにすることで貯蓄と投資の垣根であり障害である部分を取り除く一助になる発明である。
(Conventional issue)
For example, in the case of S1 company stock, many people purchased it on 9/10, and the total figures are usually announced in the market as trading volume and trading value. If the daily trading value is 10 billion yen, 10 billion yen is bought and sold. However, I don't know any more. It is information that does not appear in the world at all, such as who was selling and renting, how they were buying and selling, and how many people bought and sold today. However, for investors, once they understand the details, they can see how to improve and why they are losing money. In particular, if the actual situation of buying and selling becomes clear due to the existence of stocks, you will not be fooled and you will be able to take correct investment actions. The purpose of the information processing system is exactly there, and it is an invention that helps to remove the barriers and obstacles between savings and investment by clarifying the actual situation so as not to repeat erroneous investment behavior. ..
（投資対象別集計対象売買データの構成要素売買データによる評価指標の表示の作用）
定義のところで作成方法は触れたが、一番重要なことは評価指標の表示といっても、一連の流れがあってはじめて表示ができる。バラバラではなくて、首尾一貫したコンピュータとソフトウェアが協働して達成できるのが、この評価指標の表示である。
(Components of trading data to be aggregated by investment target Display of evaluation index by trading data)
I mentioned how to create it in the definition, but the most important thing is to display the evaluation index, but it can be displayed only after a series of flows. It is the display of this metric that can be achieved in collaboration with coherent computers and software, rather than disjointed.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素売買データによる評価指標の表示の効果）
例えば、先の例のＳ１社に関する売買に関するデータは、売買代金１００億円という数字は、当該情報処理システムでもし全ての売買が網羅されていると仮説すれば、それは購入代金と売却代金の合計額に等しくなるはずである。本来は、それ以外にも、例えば、売買損益の合計や今日増えた含み損益の合計や、勝率や負けトレードの場合の損失合計額、損失率、勝ちトレードの場合の利益合計額、など様々な評価指標が算出でき、表示できるはずである。これらを表示することによる社会的なインパクトや投資家に与える効果は計り知れない。いろいろな視点の、記事やニュースの素材になることは想像に難くない。
(Effect of displaying evaluation index by trading data, which is a component of trading data to be aggregated by investment target)
For example, in the data related to buying and selling of S1 company in the previous example, if it is hypothesized that the trading value of 10 billion yen covers all buying and selling in the information processing system, it is the total of the purchase price and the sale price. Should be equal to the forehead. Originally, in addition to that, for example, the total trading profit and loss, the total unrealized profit and loss that increased today, the total loss amount in the case of winning rate and losing trade, the loss rate, the total profit amount in the case of winning trade, etc. Evaluation indicators should be able to be calculated and displayed. The social impact and the effect on investors by displaying these are immeasurable. It is not difficult to imagine that it will be a material for articles and news from various perspectives.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素売買データによる評価指標の表示の具体例）
当明細書に数多く記載の通りだが、一つあげるとすると、Ｓ１社株の９／１０の購入者だけを抽出し、売買損益レベル売買データを作成することで、９／１０にＳ１社株を購入した投資家は、その後、いくらで売ったのか、どこまで保有を続けたのか、売った人たちの平均の利益額はいくらくらいであったのか、等の実態が掴めるようになる。
(Specific example of display of evaluation index by trading data, which is a component of trading data to be aggregated by investment target)
As described a lot in this specification, to mention one, by extracting only 9/10 purchasers of S1 company stock and creating trading profit / loss level trading data, S1 company stock will be created on 9/10. After that, the investor who bought the stock will be able to grasp the actual situation such as how much it sold, how long it kept holding, and how much the average profit amount of the sellers was.
（投資対象別集計対象売買データの投資家別売買データによる評価指標の表示の定義）
投資対象別集計対象売買データの投資家別売買データによる評価指標の表示とは、例えば、Ｓ１社株（Ｓ１社株でなくもいいし、Ａ銘柄でもいい）の投資対象集計対象売買データを、投資家を基準にして、抽出、分類、集計し、作成された売買データを、目標とする損益レベルで損益レベル売買データを作成し、当該売買データセットを元にして、目標とする損益に影響のある評価指標を当該情報処理システムにより算出し、算出された評価指標を表示することを指す。
(Definition of display of evaluation index by investor-specific trading data of aggregated trading data by investment target)
The display of the evaluation index based on the trading data by investor of the trading data to be aggregated by investment target is, for example, the investment target trading data of S1 company stock (not necessarily S1 company stock or A brand). Extract, classify, aggregate, and create trading data based on investors, create profit / loss level trading data at the target profit / loss level, and influence the target profit / loss based on the relevant trading data set. It means to calculate a certain evaluation index by the information processing system and display the calculated evaluation index.
（従来技術の課題）
先の例でいうと、Ｓ１社株の売買代金は１００億円で何もその先がわからない、とお伝えしたが、その一つが、投資家による切り口で、わかってくるのが、このプロセスである。例えば、投資家Ａは３９００円で買って、４５００円で売ったとか、投資家Ｂは４６００円で買って、４５００円で売ってしまったとか、投資家ごとや投資家で抽出したりして、実態を把握するプロセスである。
(Problems of conventional technology)
In the previous example, I told you that the trading value of S1 company stock is 10 billion yen and I do not know anything beyond that, but one of them is this process that can be understood from the perspective of investors. .. For example, Investor A bought for 3900 yen and sold for 4500 yen, Investor B bought for 4600 yen and sold for 4500 yen, and so on. , The process of grasping the actual situation.
（投資対象別集計対象売買データの投資家別売買データによる評価指標の表示の具体例）
投資対象集計対象売買データを、投資家を基準にして、抽出、分類、集計し、作成された売買データを、目標とする損益レベルで損益レベル売買データを作成し、当該売買データセットを元にして、目標とする損益に影響のある評価指標を当該情報処理システムにより算出し、算出された評価指標を表示することであり、投資家ごとに分類するであれば、Ｓ１社株にたいして、投資家Ａはこう、投資家Ｂはこう、投資家で抽出ということは、投資家Ａのみを抽出、投資家で分類集計ということであれば、投資家Ａで数ある売買データを集計することである。ただ、集計してしまうと数字は見やすくなるのだが、出てこない評価指標が出てくるなど気を付けなくてはいけない。
(Specific example of display of evaluation index by investor-specific trading data of aggregated trading data by investment target)
Investment target aggregation Target trading data is extracted, classified, and aggregated based on investors, and the created trading data is used to create profit / loss level trading data at the target profit / loss level, and based on the trading data set. Therefore, the evaluation index that affects the target profit and loss is calculated by the information processing system, and the calculated evaluation index is displayed. If classified by investor, the S1 company stock is an investor. A is like this, investor B is like this, extraction by investor means extracting only investor A, and if investor is classified and aggregated, investor A aggregates a large number of trading data. .. However, although the numbers will be easier to see if they are aggregated, you must be careful that some evaluation indicators will not appear.
（投資対象別集計対象売買データの投資家別売買データによる評価指標の表示の具体例）
Ｓ１社株の平均売買損益率のトップの投資家は誰か、Ｓ１社株で勝率ナンバーワンの投資家の秘訣は何かなどの記事の元データの作成が可能であるし、Ｓ１社株の平均的な売買の仕方と成績トップレベルの売買の仕方を比較する等も可能である。
(Specific example of display of evaluation index by investor-specific trading data of aggregated trading data by investment target)
It is possible to create original data for articles such as who is the top investor in the average trading profit / loss ratio of S1 company stock, what is the secret of the investor with the highest winning rate in S1 company stock, and the average of S1 company stock. It is also possible to compare how to buy and sell in a standard manner and how to buy and sell at the top level of results.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の表示の定義）
分かりやすいため、ここでもＳ１社の事例で説明すると、当ステップは、Ｓ１社株より上位概念である株の構成要素がＳ１社株であるというのが、出発点になる。株の中で、Ｓ１社株はどういう位置付けなのかを知りたいときには、この投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の表示が役に立つ。
(Definition of display of evaluation index by trading data by investment target (investment target))
For the sake of clarity, if the case of S1 company is explained here as well, the starting point of this step is that the component of the stock, which is a higher concept than the S1 company stock, is the S1 company stock. When you want to know the position of S1 company stocks among stocks, it is useful to display the evaluation index based on the trading data by component (investment target) of the trading data to be aggregated by investment target.
（従来技術の課題）
Ｓ１社株が一日１００億円の売買代金だとすると、その上位概念である株は、一日に２兆円とか数兆円レベルの資金が毎日動いている。この実態もベールに包まれており、投資家別売買動向などは東京証券取引所などから、報告されるが、その実態はなかなか表に出てこない。Ｓ１社株のほかに、いろいろな株が毎日売買されており、１日だけでも膨大である。ただ、その一つのＳ１社株の実態が明らかになってくると、全体像もはっきりしてくる。まさに、そのための投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の表示となる。
(Problems of conventional technology)
Assuming that S1 company stocks have a trading value of 10 billion yen a day, the higher-level concept of stocks is that funds of 2 trillion yen or several trillion yen a day are moving every day. This situation is also veiled, and although the trading trends by investor are reported by the Tokyo Stock Exchange, etc., the actual situation is hard to come out. In addition to S1 company stocks, various stocks are bought and sold every day, and even one day is enormous. However, when the actual situation of one of the S1 company stocks becomes clear, the whole picture will become clear. Indeed, it is the display of the evaluation index based on the trading data by component (investment target) of the trading data to be aggregated by investment target for that purpose.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の表示の作用）
上位概念である株を投資対象別集計対象売買データにすることが、まず重要なポイントで、次に構成要素をＳ１社株で抽出し、ほかと比較する場合は、分類し、次に目標となる損益レベルを決め、損益レベル売買データを当該情報処理システムで作成し、等外売買データから、目標の損益に影響を与える評価指標を当該情報処理システムで算出し、算出された評価指標を当該情報処理システムで表示することがこのプロセスである。株の中で、Ｓ１社株は売買利益のウェイトが７％で、Ｔ株に次いで、二番目のウェイトを占め、含み益のウェイトは３％、回転率は、平均よりやや高い方で、平均保有日数も平均よりも短い、等の当該情報処理システムによる評価指標の算出、表示が可能になってくる。
(Components of trading data to be aggregated by investment target (investment target) Effect of display of evaluation index by trading data by investment target)
It is an important point to make stocks, which is a higher-level concept, into trading data to be aggregated by investment target. The profit / loss level is determined, the profit / loss level trading data is created by the information system, the evaluation index that affects the target profit / loss is calculated from the non-equal trading data by the information system, and the calculated evaluation index is the relevant. Displaying on the information system is this process. Among the stocks, the S1 company stock has a trading profit weight of 7%, occupies the second weight after the T stock, the unrealized profit weight is 3%, the turnover rate is slightly higher than the average, and the average holding It will be possible to calculate and display evaluation indexes by the information processing system, such as the number of days being shorter than the average.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の表示の効果）
株という全体の中でＳ１社株の位置付けがはっきりして来るし、大きくいえば、投資対象としてほかの投資信託やＥＴＦ、仮想通貨やＦＸなどと比較して、Ｓ１社株はどういう魅力があるのか、などの記事の作成に必要なデータセットを表示したりもできる、という特別な効果がある。いずれも、データは世の中には存在していたが、活用されて来なかった、データが活かされるようになり、投資と貯蓄問題や２０００万円問題など社会的な課題も解決できる道筋をつくることも可能な発明である。
(Factors of display of evaluation index by trading data by investment target (investment target))
The position of S1 company stocks becomes clear in the whole of stocks, and broadly speaking, what kind of attractiveness does S1 company stocks have compared to other investment trusts, ETFs, virtual currencies, FX, etc. as investment targets? It also has the special effect of being able to display the data set required to create articles such as currency. In each case, data existed in the world, but it was not utilized, data will be utilized, and a way to solve social issues such as investment and savings problems and 20 million yen problems will be created. Is also a possible invention.
（投資対象別集計対象売買データの構成要素（投資対象）別売買データによる評価指標の表示の具体例）
株の中でのＳ１社株の売買の特徴や、投資対象として、株や投資信託、ＥＴＦ、仮想通貨、という投資対象と比較して、どの成果が２０２０年は上がったのか、２０１９年と比較してどうであったのか、売買はどの投資商品が成功しやすいのか、失敗している人たちはどういう失敗をしてきているのか、などの実態が明らかになる。
(Specific example of display of evaluation index by trading data by investment target (investment target) component of trading data to be aggregated by investment target)
Compared to 2019, which results were improved in 2020 compared to the characteristics of buying and selling S1 company stocks among stocks and investment targets such as stocks, investment trusts, ETFs, and virtual currencies. The actual situation will be clarified, such as how it was, which investment products are likely to succeed in buying and selling, and what kind of failures people who have failed have made.
（売買損益レベル以下売買データの定義）
売買損益レベル以下売買データは、売買の評価に必要な、以下の各レベルの売買データを示す。
（１）第２レベルの売買損益レベル売買データ
（２）第３レベルの勝ち利益（または、負け損失）レベル売買データ
（３）第４レベルの勝ち（または負け）パターンレベル売買データ
売買損益の向上などを目的とした場合に、売買損益レベル以下売買データを作成し、評価プロセス、診断プロセス、アドバイスプロセス、比較プロセス、ランキングプロセスなどを踏むことで、様々なことが可能になる。
(Definition of trading data below the trading profit / loss level)
The trading data below the trading profit / loss level indicates the trading data of each of the following levels required for the evaluation of trading.
(1) 2nd level trading profit / loss level trading data (2) 3rd level winning profit (or losing loss) level trading data (3) 4th level winning (or losing) pattern level trading data Improvement of trading profit / loss For such purposes, various things can be done by creating trading data below the trading profit / loss level and following the evaluation process, diagnostic process, advice process, comparison process, ranking process, and so on.
（含み損益レベル以下売買データの定義）
含み損益レベル以下売買データは、投資対象の保有状況評価に必要な、以下の各レベルの売買データを示す。
（１）第２レベルの含み損益レベル売買データ
（２）第３レベルの含み益（または含み損）レベル売買データ
（３）第４レベルの含み益（または含み損）パターンレベル売買データ
含み損益の向上などを目的とした場合に、含み損益レベル以下売買データを作成し、評価プロセス、診断プロセス、アドバイスプロセス、比較プロセス、ランキングプロセスなどを踏むことで、様々なことが可能になる。
(Definition of trading data below unrealized profit / loss level)
The trading data below the unrealized profit / loss level shows the trading data at each of the following levels necessary for evaluating the holding status of the investment target.
(1) Second level unrealized gain / loss level trading data (2) Third level unrealized gain (or unrealized loss) level trading data (3) Fourth level unrealized gain (or unrealized loss) pattern level trading data For the purpose of improving unrealized gain / loss, etc. In this case, various things can be done by creating trading data below the unrealized profit / loss level and following the evaluation process, diagnostic process, advice process, comparison process, ranking process, and so on.
なお、端末２は、情報生成部３０２１が生成した情報をユーザに提示する。なお、データのやり取りをするたびに、記憶部３３とのり取りが行われ、各種データは蓄積される。
The
また、情報生成部３０２１は、売買データを参照して評価指標を算出し、算出した評価指標を参照して投資家の比較およびランキングを行い、当該投資家の比較結果およびランキングを示す情報を評価指標として生成してもよい。ここでいう比較とは、当該投資家の評価指標と、他投資家の評価指標、評価指標の平均値などとを比較することを指す。
In addition, the
（情報提示システム１０の処理概要）
図３は、本実施形態に係る情報提示システム１０の処理概要を示す図として参照することが可能である。図３を参照して、情報提示システム１０の処理概要を説明する。
(Outline of processing of information presentation system 10)
FIG. 3 can be referred to as a diagram showing a processing outline of the
（ステップＳ３０１）
端末２（ユーザ端末の場合も、管理者端末の場合も可能）において、制御部２２は、操作受付部２４等から投資商品の売買データを取得し、通信部２１により当該売買データをサーバ３に送信する。図２に記載の通り、記憶部３３にも生成データは格納される。売買データの詳細は、別途説明する。
(Step S301)
In the terminal 2 (either a user terminal or an administrator terminal is possible), the
（ステップＳ３０２）
サーバ３において、制御部３２は、通信部３１により端末２から売買データを受信する。情報生成部３０２１は、売買データから評価指標を算出する。制御部３２は、通信部３１により、算出した評価指標を評価結果として端末２（ユーザ端末の場合も、管理者端末の場合も可能）に送信する。図２に記載の通り、記憶部３３にも生成データは格納される。評価指標の詳細は、別途説明する。
(Step S302)
In the
（ステップＳ３０３）
端末２において、制御部２２は、通信部２１によりサーバ３から評価結果を受信し、当該評価結果を表示部２３に表示させる。図２に記載の通り、記憶部３３にも生成データは格納される。
(Step S303)
In the
（ステップＳ３０４）
サーバ３において、情報生成部３０２１は、ステップＳ３０２で算出した評価指標から、ユーザの売買の傾向を診断する。制御部３２は、通信部３１により、診断した売買の傾向を診断結果として端末２に送信する。図２に記載の通り、記憶部３３にも生成データは格納される。
(Step S304)
In the
（ステップＳ３０５）
端末２において、制御部２２は、通信部２１によりサーバ３から診断結果を受信し、当該診断結果を表示部２３（ユーザの場合も、管理者の場合も可能）に表示させる。図２にあるとおり、記憶部３３にも生成データは格納される。
(Step S305)
In the
（ステップＳ３０６）
サーバ３において、情報生成部３０２１は、ステップＳ３０２で算出した評価指標から、投資家の比較およびランキングを行う。制御部３２は、通信部３１により、当該投資家の比較データおよびランキングデータを端末２（ユーザ端末の場合も、管理者端末の場合も可能）に送信する。図２に記載の通り、記憶部３３にも生成データは格納される。
(Step S306)
In the
（ステップＳ３０７）
端末２において、制御部２２は、通信部２１によりサーバ３から投資家の比較データおよびランキングデータを受信し、当該投資家の比較およびランキングを表示部２３に表示させる。図２に記載の通り、記憶部３３にも生成データは格納される。
(Step S307)
In the
（ステップＳ３０８）
サーバ３において、情報生成部３０２１は、投資商品の売買データ、評価指標、ユーザの売買の傾向、投資家の比較データ、ランキングデータ等を参照して、投資商品の売買に関するアドバイスを生成する。制御部３２は、通信部３１により、生成したアドバイスを端末２に送信する。図２に記載の通り、記憶部３３にも生成データは格納される。
(Step S308)
In the
（ステップＳ３０９）
端末２において、制御部２２は、通信部２１によりサーバ３から投資商品の売買に関するアドバイスを受信し、当該アドバイスを表示部２３に表示させる。図２に記載の通り、記憶部３３にも生成データは格納される。
(Step S309)
In the
なお、サーバ３において、評価対象となる売買データを参照して行われる、各種条件の決定、目標損益、評価指標の算出、評価指標の選定、スコア、などのＤＢへの格納、および、ランキングデータ、診断データの作成、ＤＢへの格納は、例えば、バッチ処理により実行される。ＤＢは、例えば、サーバ３の記憶部３３に設定される。
It should be noted that, in the
なお、ＤＢにはこれら一連のデータがユーザごとに蓄積されていき、ユーザによる求めに応じて、表示することもできるし、管理者の求めに応じて全体のデータを引き出すことができる。これら算出される生成データは、記事配信として配信することも可能であるし、販売も可能である。 It should be noted that a series of these data are accumulated in the DB for each user, and can be displayed at the request of the user, or the entire data can be extracted at the request of the administrator. These calculated generated data can be distributed as article distribution or can be sold.
（損益レベルの定義）
損益レベルに関して、総合損益レベルを第１レベル、含み損益、および、売買損益を第２レベル、含み利益、含み損失、勝ち利益、および、負け損失を第３レベルと定義する。第４レベルの定義対象は、ベンチマークを上回る含み利益、ベンチマークを下回る含み利益、ベンチマークを上回る含み損失、ベンチマークを下回る含み損失、勝ちパターン１から３、負けパターン１から３である。以上のように、４段階の損益レベルがある。
(Definition of profit / loss level)
Regarding the profit / loss level, the total profit / loss level is defined as the first level, the unrealized profit / loss, and the trading profit / loss are defined as the second level, and the unrealized profit, the unrealized loss, the winning profit, and the losing loss are defined as the third level. The definition targets of the fourth level are unrealized profit above the benchmark, unrealized profit below the benchmark, unrealized loss above the benchmark, unrealized loss below the benchmark, winning
なお、このレベル分けは、あくまでも一例であって、一部を使ってもよいし、さらに別の指標を定義してもよい。勝ちパターン１から３、負けパターン１から３に関しては、実施形態１および図９で説明済である。
It should be noted that this leveling is only an example, and a part of it may be used or another index may be defined. The winning
（損益レベル売買データの定義）
損益レベル売買データに関して、各レベルに分かれた損益には、その損益を発生させた元になる売買データがある。例えば、第２レベルの売買損益は、反対売買が行われた売買データが元になり、含み損益は、反対売買が行われていない売買データが元になる。第３レベルの勝ち利益は、反対売買した売買データのうち、買値＜売値の売買データが元になる。
(Definition of profit / loss level trading data)
With regard to profit / loss level trading data, the profit / loss divided into each level includes trading data that is the source of the profit / loss. For example, the second level trading profit / loss is based on the trading data in which the counter-trading is performed, and the unrealized profit / loss is based on the trading data in which the counter-trading is not performed. The winning profit of the third level is based on the trading data of the buying price <the selling price among the trading data of the counter-trading.
例えば、損益であれば、反対売買した売買損益は、売買済み売買データが元になり、未反対売買の含み損益は、含み損益売買データが元になる。売買損益売買データは、勝ち（買値＜売値）利益の売買利益データ、負け（買値＞＝売値）損失売買データなどに分かれる。このように、損益で売買データを分けるのは、後術する損益レベル評価で評価指標を当該情報処理システムにより算出するために重要な工程である。 For example, in the case of profit / loss, the trading profit / loss of counter-trading is based on the traded trading data, and the unrealized gain / loss of non-counter-trading is based on the unrealized trading data. Trading profit / loss trading data is divided into trading profit data of winning (buying price <selling price) profit, losing (buying price> = selling price) loss trading data, and the like. In this way, dividing the trading data by profit and loss is an important process for calculating the evaluation index by the information processing system in the profit and loss level evaluation to be performed later.
（損益レベル別評価指標の定義）
損益レベルを分けて、それに応じて売買データを分け、それをレベル別損益売買データと定義する。そして、レベル別損益売買データを元にして当該情報処理システムにより算出した評価指標を、レベル別損益評価指標と定義する。
(Definition of evaluation index by profit / loss level)
Divide the profit and loss level, divide the trading data accordingly, and define it as the profit and loss trading data by level. Then, the evaluation index calculated by the information processing system based on the profit / loss trading data for each level is defined as the profit / loss evaluation index for each level.
（損益レベル評価指標の定義）
損益レベル評価指標とは、損益レベル売買データを基にして、算定した評価指標である。例えば、反対売買が行われた売買データ（売買損益）を基にした評価指標は、売買損益率である。また、勝ち利益の売買データ（勝ち利益）を基にした評価指標は、勝ち利益率である。
(Definition of profit / loss level evaluation index)
The profit / loss level evaluation index is an evaluation index calculated based on the profit / loss level trading data. For example, the evaluation index based on the trading data (trading profit / loss) in which the counter-trading was performed is the trading profit / loss ratio. The evaluation index based on the trading data of winning profit (winning profit) is the winning profit ratio.
（集家・加工について）
集計とは、集計または加工、または両方行うことを指す。売買データから当該情報処理システムで算出される評価指標の中には、集計してしまうと、算出されない評価指標が出て来るし、そのままの売買データセットを加工してはじめて出てくる評価指標もある。例えば、売買損益率などは後者、購入金額合計は前者となり、必要な評価指標は状況に応じて当該情報処理システムが算出する。
(About collecting and processing)
Aggregation refers to aggregation, processing, or both. Among the evaluation indexes calculated by the information processing system from the trading data, some evaluation indexes will not be calculated if they are aggregated, and some evaluation indexes will appear only after processing the trading data set as it is. be. For example, the trading profit / loss ratio is the latter, the total purchase price is the former, and the necessary evaluation index is calculated by the information processing system according to the situation.
（構成要素の定義）
構成要素は、集計対象となった売買データに含まれる要素を示す。例えば、Ａさんの投資商品の売買データを集計対象にすると、仮想通貨、ＦＸ、株などが構成要素になったり、株の中で特定の銘柄が構成要素になったりする。投資家、投資タイプ、投資グループなども構成要素に含まれる。株を集計対象とした場合には、投資家、銘柄、日付なども構成要素に含まれる。
(Definition of components)
The component indicates an element included in the trading data to be aggregated. For example, when the trading data of Mr. A's investment product is aggregated, virtual currency, FX, stocks, etc. may be constituent elements, or specific stocks among stocks may be constituent elements. Investors, investment types, investment groups, etc. are also included in the components. When stocks are included in the total, investors, stocks, dates, etc. are also included in the components.
（損益レベル段階評価指標）
情報生成部３０２１は、総合損益で売買データを見て（第１レベル）、反対売買をしているか否かで売買データを抽出し（第２レベル）、利益が出ているか否かで売買データを抽出し（第３レベル）、さらに当該売買データをパターンに分けて抽出する（第４レベル）。このように、情報生成部３０２１は、段階的に売買データを抽出する方法で売買データを加工し、再作成して、それぞれの評価指標を算出する。なお、これは一例に過ぎず、２段階でも３段階でもよいし、第２レベルから行ってもよいし、他の分け方でもよい。
(Profit and loss level stage evaluation index)
The
（Ａ時点時価の定義）
期間別の場合において、起点になる時点をＡ時点（第１の時点）と定義し、Ａ時点の時価をＡ時点時価と定義し、Ａ時点の評価額をＡ時点評価額と定義する。
(Definition of market price at time A)
In the case of each period, the time point that becomes the starting point is defined as the time point A (first time point), the market price at the time point A is defined as the market price at the time point A, and the valuation amount at the time point A is defined as the valuation amount at the time point A.
（Ｂ時点時価の定義）
期間別の場合において、終点になる時点をＢ時点（第２の時点）と定義し、Ｂ時点の時価をＢ時点時価と定義し、Ｂ時点の評価額をＢ時点評価額と定義する。
(Definition of market price at time B)
In the case of each period, the time point at which the end point is reached is defined as the time point B (second time point), the market price at time B is defined as the market price at time B, and the valuation amount at time B is defined as the valuation amount at time B.
（ベンチマーク対応時価の定義）
ベンチマーク対応時価は、ベンチマーク騰落率×（買値またはＡ時点時価）により計算される。ベンチマーク騰落率は、購入日またはＡ時点のベンチマーク値を基にした騰落率を示す。
(Definition of market price for benchmarks)
The market price corresponding to the benchmark is calculated by multiplying the rate of increase / decrease in the benchmark x (the bid price or the market price at time A). The benchmark rate of increase / decrease indicates the rate of increase / decrease based on the benchmark value at the time of purchase or A.
（集計対象の定義）
基準である、投資対象、投資家、期間、損益などを集計対象とする。例えば、集計対象が投資家であれば、個人投資家グループ、機関投資家グループ、個人投資家Ａさん、機関投資家Ｂ社などだけでなく、短期売買中心の投資家タイプグループ、中長期保有投資家タイプグループの投資家などの投資家タイプ別を含めて、売買データの集計対象とする。集計対象が投資対象であれば、銘柄ごと、銘柄群ごと、商品ごと、商品群ごとを集計対象とする。集計対象が期間であれば、２０１８年、５月、１年ごと、１週間ごとなどを集計対象とする。集計対象が損益であえば、売買損益、含み損益、および、総合損益を集計対象とする。集計対象が投資対象であれば、Ａ銘柄などの銘柄ごとを集計対象としたり、株やＦＸなどの商品ごとを集計対象としたりする。また、集計対象が助言者であれば、助言者Ａ、助言会社Ａなどの助言者ごとを集計対象とすることができる。利用している証券会社を集計対象とすることも可能で、証券会社Ａ、証券会社Ｂごとに集計する。媒体も集計対象として可能である。参考にしている媒体を四季報、個人ブログ、ツイッターなど媒体ごとに集計することも可能である。また、ばらばらにある集計対象をまとめることもできる。
(Definition of aggregation target)
The criteria such as investment target, investor, period, profit and loss, etc. are aggregated. For example, if the target of aggregation is an investor, not only individual investor group, institutional investor group, individual investor A, institutional investor B, etc., but also investor type group centered on short-term trading, medium- to long-term holding investment It is the target of aggregation of trading data, including by investor type such as investors in the house type group. If the aggregation target is an investment target, the aggregation target is for each issue, each issue group, each product, and each product group. If the aggregation target is a period, the aggregation target is May 2018, every year, every week, and so on. If the target of aggregation is profit or loss, trading profit or loss, unrealized profit or loss, and total profit or loss are subject to aggregation. If the target of aggregation is an investment target, each issue such as A issue is targeted for aggregation, or each product such as stocks and FX is targeted for aggregation. Further, if the aggregation target is an advisor, each advisor such as the advisor A and the advisor company A can be aggregated. It is also possible to aggregate the securities companies that are being used, and aggregate by securities company A and securities company B. The medium can also be counted. It is also possible to aggregate the media referred to by media such as quarterly reports, personal blogs, and Twitter. In addition, it is also possible to put together the aggregation targets that are separated.
（集計対象売買データの定義）
売買データを投資対象、投資家、期間、損益、投資タイプ、助言者、証券会社、媒体などごとに分け、その分けられた売買データを集計対象売買データと定義する。また、ばらばらにある集計対象売買データをまとめて、分類し直すこともできる。
(Definition of trading data to be aggregated)
Trading data is divided by investment target, investor, period, profit / loss, investment type, adviser, securities company, medium, etc., and the divided trading data is defined as aggregated trading data. It is also possible to collect and reclassify the disparate aggregated trading data.
（構成要素売買データの定義）
上述の集計対象売買データ、または、損益レベル売買データを投資対象、投資家、期間、損益、投資タイプ、助言者、証券会社、媒体、テクニカル指標値などの構成要素ごとに分け、その分けられた売買データを構成要素売買データと定義する。構成要素とは、データベースで管理できるようにした項目を指す第一ステップや第二ステップで追加した入力項目なども含み、当該売買データのテーブル項目（リレーションシップした項目含む）を指す。
(Definition of component trading data)
The above-mentioned aggregated trading data or profit / loss level trading data is divided into components such as investment target, investor, period, profit / loss, investment type, adviser, securities company, medium, and technical index value. Trading data is defined as component trading data. The component includes the input items added in the first step and the second step, which indicate the items that can be managed in the database, and refers to the table items (including the related items) of the trading data.
（投資対象について）
Ｓ社株などの株の銘柄、投資信託、ＥＴＦのブルファンドなどの銘柄、ＦＸの円ドルなどの銘柄、仮想通貨の銘柄などを含む。また、銘柄をグループ化して、仕手株グループ、優良株グループ、高配当銘柄グループなどに集計対象を分けてもよいし、インデックス投信グループ、ロボットファンドグループなどを集計対象としてもよい。さらに、商品、商品グループなども集計対象の一つである。情報生成部３０２１は、例えば、仮想通貨、ＦＸ、株という集計対象ごとの売買データを分けて、それぞれを集計して、各種評価指標を算定する。
(About investment target)
Includes stocks such as company S stocks, investment trusts, stocks such as ETF bull funds, stocks such as FX yen dollars, and virtual currency stocks. In addition, the stocks may be grouped and the aggregation target may be divided into a trader stock group, an excellent stock group, a high dividend stock group, etc., or an index investment trust group, a robot fund group, etc. may be aggregated. Furthermore, products, product groups, etc. are also included in the total. The
（投資家について）
例えば、集計対象が投資家であれば、個人投資家グループ、機関投資家グループ、個人投資家Ａさん、機関投資家Ｂ社、短期売買中心の投資家タイプグループ、中長期保有投資家タイプグループの投資家など投資家タイプ別の売買データを集計対象とする。
(About investors)
For example, if the target of aggregation is an investor, the individual investor group, the institutional investor group, the individual investor A, the institutional investor B, the investor type group centered on short-term trading, and the medium- to long-term holding investor type group. Trading data by investor type, such as investors, is to be aggregated.
（期間について）
例えば、期間であれば、この１年であれば年間売買データ、１ヶ月であれば月間データ、１週間であれば週間売買データ、１日であれば日間売買データ、２０１９年売買データなどに分かれる。
(About the period)
For example, if it is a period, it is divided into annual trading data if it is one year, monthly data if it is one month, weekly trading data if it is one week, daily trading data if it is one day, 2019 trading data, etc. ..
（損益について）
例えば、損益であれば、反対売買した売買損益は売買済み売買データ、未反対売買の含み損益は含み損益売買データ、売買損益売買データの中で、勝ち（買値＜売値）利益の売買利益データ、負け（買値＞=売値）損失売買データなどに分かれる。この損益で売買データを分けていくのは、後述する損益レベル評価で評価指標を当該情報処理システムにより算出するために重要な工程である。
(Profit and loss)
For example, in the case of profit / loss, the trading profit / loss of the counter-trading is the traded trading data, the unrealized gain / loss of the non-counter-trading is the unrealized trading data, and the trading profit data of the winning (buying price <selling price) profit among the trading profit / loss trading data. Losing (buying price> = selling price) Loss It is divided into trading data and so on. Dividing the trading data by this profit / loss is an important process for calculating the evaluation index by the information processing system in the profit / loss level evaluation described later.
（どのような生成データができるか）
情報生成システム（情報生成装置）で生成された生成データは、様々な種類がある。具体例をいくつも挙げているが、例えば、その一つに記事データがある。アドバイス生成部３２１で生成されるデータは、売買データから生まれる各種評価指標が含まれており、これらを使った比較データ、ランキングデータ、診断データ、評価データ、アドバイスデータは、ニュース記事としても有用なデータが数多く含まれている。生成されるシステムは一緒で、生成されるデータには記事配信データのほか、課題解消データ、ランキングデータ、比較データ、評価データ、アドバイスデータ、などが含まれており、これに限るものではない。
(What kind of generated data can be produced)
There are various types of generated data generated by an information generation system (information generation device). I give a number of concrete examples, but one of them is article data. The data generated by the
投資課題は、数多く多岐に亘る。これまでもみたように、売買データと紐付けて、いろいろな投資課題は、解決されていく。この情報生成システムは、投資に対するアドバイスを生成することもできるし、裏返せば、投資課題を解消することができるデータを生成することが可能なシステムである。Ａさんに対する勝率を上げて、勝ち利益率を上昇させましょうというアドバイスは、Ａさんの投資課題は勝ち利益率の上昇で、その上昇のためには、こうやっていきましょうという同じプロセスを逆にたどっているだけである。そのため、アドバイス生成システムは、投資課題を解消するシステムにもそのまま使える。 There are many and a wide range of investment issues. As we have seen, various investment issues will be solved by linking with trading data. This information generation system can generate advice for investment, and if turned inside out, it can generate data that can solve investment problems. The advice to raise the winning percentage for Mr. A and raise the winning profit margin is to reverse the same process that Mr. A's investment task is to raise the winning profit margin, and in order to raise it, let's do this. I'm just following. Therefore, the advice generation system can be used as it is for a system that solves investment problems.
第六ステップ以降第十一ステップまでは動作ステップと定義する。第五ステップまでで、次のことが決まっている。第四ステップまでで、対象の売買データの決定、目標とする損益、当該情報処理システムにより算出された評価指標、その選定、である。目標とする損益を改善するために、当該情報処理システムにより算出された評価指標を使って、何をするかがこの第六ステップ以降の動作ステップである。評価指標で評価するのか（当ステップ）、評価指標を比較対象と比較するのか、評価指標を軸にしてランキングするのか、評価指標を使って診断するのか、評価指標を使ってアドバイスするのか、評価指標を使って表示するのか、という何をするのか、というステップであり、目標となる損益を対象にして、何をするのかがこの第六ステップ以降のステップである。 The steps from the sixth step to the eleventh step are defined as operation steps. Up to the fifth step, the following has been decided. Up to the fourth step, the determination of the target trading data, the target profit and loss, the evaluation index calculated by the information processing system, and its selection. What to do using the evaluation index calculated by the information processing system in order to improve the target profit and loss is the operation step after this sixth step. Whether to evaluate using an evaluation index (this step), whether to compare the evaluation index with the comparison target, whether to rank based on the evaluation index, whether to make a diagnosis using the evaluation index, or whether to give advice using the evaluation index. It is a step of what to do, such as whether to display using an index, and what to do for the target profit and loss is the step after this sixth step.
まずは、当該第六ステップ評価プロセス（図７７のＨ－１００）は、評価ステップ（Ｈ－１０１）と、表示ステップ（Ｈ－１０３）とに分かれる。対象となる損益改善のために、当該情報処理システムにより算出された評価指標を使って、どう評価するのか、それをどう表示するのかという課題である。 First, the sixth step evaluation process (H-100 in FIG. 77) is divided into an evaluation step (H-101) and a display step (H-103). The issue is how to evaluate and how to display it using the evaluation index calculated by the information processing system in order to improve the target profit and loss.
例えば、売買損益の改善には、勝率、勝ち利益率、負け損失率などの評価指標の数字によって、どういう売買が行われてきたのかを評価していく。評価指標が改善すれば、売買損益も改善していく。 For example, in order to improve the trading profit and loss, what kind of trading has been carried out is evaluated by the numerical values of the evaluation indexes such as the winning rate, the winning profit rate, and the losing loss rate. If the evaluation index improves, the trading profit and loss will also improve.
（評価方法の定義）
図３２は、本実施形態に係る評価方法の手順を示す図である。図３２に示すように、算出された損益レベル評価指標を用いて集計対象を評価するのに、以下の５つの評価方法がある。
（１）売買状況評価
（２）売買状況および保有状況評価
（３）保有状況評価
（４）連動型保有状況評価
（５）連動型売買状況及び保有状況評価
これらの評価方法は、期間別集計対象売買データによる評価、投資対象別集計対象売買データによる評価などにも同様に適用可能である。
(Definition of evaluation method)
FIG. 32 is a diagram showing a procedure of the evaluation method according to the present embodiment. As shown in FIG. 32, there are the following five evaluation methods for evaluating the aggregation target using the calculated profit / loss level evaluation index.
(1) Trading status evaluation (2) Trading status and holding status evaluation (3) Holding status evaluation (4) Linked holding status evaluation (5) Linked trading status and holding status evaluation These evaluation methods are subject to aggregation by period. It can also be applied to evaluations based on trading data and evaluations based on trading data aggregated by investment target.
評価プロセスは以下のプロセスを経て行う。 The evaluation process is performed through the following process.
第一ステップは、売買データの取得ステップである。第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップである。第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップである。第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップである。第五ステップは、評価指標の算出選定ステップである。第六ステップ（今回のステップ）は、評価プロセス（評価ステップと表示ステップに分かれる）である。 The first step is the acquisition step of trading data. The second step is the step of creating the trading data to be aggregated. The third step is a step of creating trading data for each component. The fourth step is the step of creating profit / loss level trading data. The fifth step is the calculation and selection step of the evaluation index. The sixth step (this step) is an evaluation process (divided into an evaluation step and a display step).
当該情報処理システムにより算出された評価指標などを元にして、下記にある（１）から（５）のいずれかの評価方法で、当該対象の売買状況や保有状況などを評価する。また、これらの評価を適切な表示方法で表示するのも、当該ステップで行われてもよいし、第十一ステップで行われてもよい。表や円グラフ、構成要素、棒グラフ、レーダーチャートなどが挙げられる。 Based on the evaluation index calculated by the information processing system, the trading status, holding status, etc. of the target are evaluated by any of the following evaluation methods (1) to (5). Further, displaying these evaluations by an appropriate display method may be performed in the relevant step or may be performed in the eleventh step. Examples include tables, pie charts, components, bar charts, radar charts, etc.
（評価プロセスの旧方式）用語を整理すると、図７７にあるとおり、評価を行う評価プロセスは評価ステップと表示ステップに分かれる。以下、評価プロセスについて説明する（図７７のＨ－１００）。 (Old method of evaluation process) To summarize the terms, as shown in FIG. 77, the evaluation process for performing evaluation is divided into an evaluation step and a display step. Hereinafter, the evaluation process will be described (H-100 in FIG. 77).
（評価プロセスの旧方式）
図２１は、本実施形態に係る評価プロセスの方式の対比を示す図である。評価プロセスの旧方式において、アドバイス生成部３２１は、売買データから基礎データを取得し、当該基礎データから評価指標を算出することによって、投資商品の売買に関する評価を行う。例えば、アドバイス生成部３２１は、売買データから損益合計を取得し、当該損益合計を参照して評価指標を算出する。また、アドバイス生成部３２１は、損益のレベル段階に応じ評価指標を算出する。旧方式では、評価指標の算出、各損益の分解式の提示を行う。
(Old method of evaluation process)
FIG. 21 is a diagram showing a comparison of evaluation process methods according to the present embodiment. In the old method of the evaluation process, the
（評価プロセスの課題）
本実施形態に係る評価プロセスの新方式では、売買データを何段階にも分けて抽出（又は分類、集計、加工）を施した上で、集計対象の売買および保有の評価を行うプロセスを提示する。
(Issues in the evaluation process)
In the new method of the evaluation process according to the present embodiment, a process is presented in which the trading data is extracted (or classified, aggregated, processed) in several stages, and then the trading and holding of the aggregated object are evaluated. ..
旧方式と、新方式とを対比して説明する。まず、前者が投資商品の売買データを取得し取得した売買データから基礎データを取得するのに対して、後者の集計対象売買データの作成プロセスは、集計対象を評価するために（評価指標を）作り出す目的を持って、売買データを抽出（又は分類、集計、加工）することである。また、後者の損益レベル売買データの作成プロセスは、集計対象売買データを、さらに損益レベルに応じて抽出し、加工して作成するプロセスを経ており、複数の各種売買データを作成することである。そして、抽出（又は分類、集計、加工）された各種売買データを元にしているため、期間別売買データ、投資対象別売買データなどを作成する。集計対象売買データの作成と構成要素売買データの作成という第二ステップと第三ステップ（または第二ステップ）第四ステップのプロセスを経て、作業対象の売買データと目標となる損益を決める。第五ステップでは、どの評価指標を当該情報処理システムにより算出し選定するかを決める。決まった作業対象の売買データと目標となる損益、当該情報処理システムにより算出選定された評価指標を使って、評価対象の売買データを評価していくことが可能になる。それら行った評価を適切な表示方法によって表示することによって一目で、評価がわかるようになる。単なる数字の羅列ではなく、適した表示方法で表示されるように表示することも含めてもいい（第十一ステップでまとめてもいい）のが動作ステップの一つ評価ステップである。 The old method and the new method will be explained in comparison. First, the former acquires the trading data of investment products and acquires the basic data from the acquired trading data, while the latter process of creating the aggregated trading data is to evaluate the aggregated object (evaluation index). It is to extract (or classify, aggregate, process) trading data with the purpose of creating it. Further, the latter process of creating profit / loss level trading data is a process of extracting and processing aggregated trading data according to the profit / loss level, and creating a plurality of various trading data. Then, since it is based on various trading data extracted (or classified, aggregated, and processed), trading data by period, trading data by investment target, and the like are created. Through the process of the second step and the third step (or the second step) of the creation of the trading data to be aggregated and the creation of the component trading data, the trading data to be worked and the target profit and loss are determined. In the fifth step, it is decided which evaluation index is calculated and selected by the information processing system. It is possible to evaluate the trading data to be evaluated by using the trading data of the fixed work target, the target profit / loss, and the evaluation index calculated and selected by the information processing system. By displaying the evaluations made by an appropriate display method, the evaluations can be understood at a glance. One of the operation steps is an evaluation step, which may include displaying the numbers so that they are displayed in a suitable display method (may be summarized in the eleventh step) instead of simply enumerating the numbers.
データベースでの連携により、使い方が広がり、評価指標も幅が広がり、奥の深い評価を行うことが可能である。 By linking with the database, the usage is expanded, the evaluation index is expanded, and it is possible to perform deep evaluation.
（評価プロセスの作用）
集計対象売買データ作成プロセスでは、情報生成部３０２１は、期間別集計対象売買データ、投資家別集計対象売買データなどを作成する。情報生成部３０２１は、各集計対象売買データをさらに加工抽出する。損益レベル売買データの作成プロセス（第１レベルから第４レベル）では、各集計対象売買データを元にして、損益レベル売買データを作成する。第二ステップの集計対象売買データ、第三ステップの構成要素売買データ、第四ステップの損益レベル売買データで当該第六ステップで評価する対象の売買データが決まる（図７７参照）。ただ、この過程で損益レベル売買データの作成は、第一レベルだけにとどめてもよいし、第二レベルだけを使ってもよい。第二レベルだけであれば、集計対象売買データ（または構成要素売買データ）の売買損益レベル売買データの作成である。評価指標の算出プロセスでは、情報生成部３０２１は、損益レベル売買データから算出損益を評価するための評価指標を算出する。ここでも先のプロセスで述べたように第一レベルの総合損益レベルの売買データから当該情報処理システムにより算出される総合損益や総合損益率、現在評価額などの評価指標の当該情報処理システムにより算出であったり、第二レベル売買損益レベル売買データから当該情報処理システムにより算出される売買損益合計値や平均の売買損益率などの評価指標などを指す。これらレベルによって、当該情報処理システムにより算出される評価指標は変わり、量も変わる。さらに、集計対象の保有及び売買の評価プロセスでは、情報生成部３０２１は、算出した評価指標を用いて、保有及び売買に関する評価を行う。例えば、Ａさんの第一レベル評価指標である総合損益の数字と元本や現在評価額などの数字で保有状況や売買状況を評価することなどを指す。Ａ銘柄の売買データ（集計対象売買データ）から当該情報処理システムにより算出された第二レベルの売買損益合計額という評価指標から売買状況を評価することなどや第三レベルも同様である。
(Action of evaluation process)
In the aggregation target trading data creation process, the
売買データのうち、どういう売買データを対象にするのかが第二ステップ第三ステップのプロセス。その売買データをどういう損益レベルで評価するか、の段階が第四ステップ、これによってどの売買データをどの損益を改善するために評価していくかが決まる。さらに当該損益を構成する評価指標を当該情報処理システムにより算出することで、当該損益の結果を左右する評価指標が当該情報処理システムにより算出される。この当該情報処理システムにより算出された評価指標を参考にして、評価対象の売買状況や保有状況を評価していく。これらの評価を適切な表示方法で表示していく。この一連の流れによって、対象とする評価対象と、目標となる損益、それに関連する評価指標が決まり、評価対象の対象損益の評価指標によって、評価し表示するという体系ができる。 Of the trading data, what kind of trading data is targeted is the process of the second step and the third step. The fourth step is the stage of valuing the trading data at what profit / loss level, which determines which trading data is evaluated in order to improve which profit / loss. Further, by calculating the evaluation index constituting the profit / loss by the information processing system, the evaluation index that influences the result of the profit / loss is calculated by the information processing system. With reference to the evaluation index calculated by this information processing system, the trading status and holding status of the evaluation target will be evaluated. These evaluations will be displayed in an appropriate display method. By this series of flow, the target evaluation target, the target profit and loss, and the evaluation index related to it are determined, and the system of evaluation and display can be created by the evaluation index of the target profit and loss of the evaluation target.
（評価プロセスの意義）
評価プロセスは、集計対象売買データの作成プロセス、損益レベル売買データの作成プロセス、当該売買データを用いて評価指標の算出プロセスを経た集計対象の売買及び保有の評価プロセスを含む。
(Significance of evaluation process)
The valuation process includes a process of creating trading data to be aggregated, a process of creating profit / loss level trading data, and a process of valuing trading and holding of the subject to be aggregated through a process of calculating an evaluation index using the trading data.
上述のように、第一ステップの売買データの入手から第六段階の評価まで、６ステップがあるが、順番が逆になってもいいし、踏まない段階を経てもいい。省略した場合も、このプロセスに含まれる。なお、課題解消ステップを挟む場合も同様である。 As mentioned above, there are 6 steps from the acquisition of trading data in the 1st step to the evaluation in the 6th step, but the order may be reversed or the steps may not be taken. If omitted, it is included in this process. The same applies when a problem solving step is inserted.
（評価プロセスの効果）
旧方式に比べると、評価プロセスの新方式は、格段に幅が広がり（期間別売買データや投資対象売買データなどに広がり）、奥も深まり（保有と売買の評価を分けたり、連動させたこと、損益レベル段階評価など）、表現の幅も広がり（表示ステップや第十一ステップの表示ステップ）、評価対象を決めたら一貫して、様々な側面から評価するプロセスを明確にした。例えば、２０１９年のＡさんの売買損益を評価するには、Ａさんの集計対象売買データを作成し、年度を構成要素として、Ａさんの年度ごと構成要素売買データを作成する。これによって、Ａさんの２０１８年度、２０１９年度、２０２０年度の売買データが作成される（第二ステップから第三ステップ）。売買損益を評価するために、売買損益レベル以下売買データをＡさんの２０１８年度、２０１９年度、２０２０年度ごとに作成する。そのうち、２０２０年度の売買損益レベル売買データを作成することで、２０２０年度のＡさんの売買損益額（合算値）が決まる。例えば、それが１００万円だとすると、この１００万円が２０２０年度の様々な売買で稼いだ金額となる。
(Effect of evaluation process)
Compared to the old method, the new method of evaluation process has a much wider range (expanded to trading data by period, investment target trading data, etc.) and deeper (separation and interlocking of holding and trading evaluation). , Profit and loss level stage evaluation, etc.), the range of expression has expanded (display step and display step of the eleventh step), and once the evaluation target has been decided, the process of evaluation from various aspects has been clarified. For example, in order to evaluate the trading profit / loss of Mr. A in 2019, the trading data to be aggregated by Mr. A is created, and the component trading data for each year of Mr. A is created with the year as a component. As a result, Mr. A's trading data for FY2018, FY2019, and FY2020 is created (
２０２０年度のＡさんの１００万円の売買利益を２０２１年度は増加させていくという目標が決まり（第二ステップから第四ステップ）２０２０年度の１００万円の売買利益を出した売買データ（作業用の売買データ（図７６，図７７））をどう評価していくか？が次の段階で、この１００万円を稼いだ理由であり、影響要素である元本（２０２０年初頭の評価額）や２０２０年末の評価額、売買回数、勝率、勝ち利益や負け損失など売買利益を生じた理由となる分解要素、構成要素、関係要素である各種評価指標を当該情報処理システムにより算出する（第五ステップ）。これら当該情報処理システムにより算出された評価指標で、２０２０年のＡさんの売買状況を評価する（第六ステップ）、２０２０年のＡさんの１００万円の売買利益は、２０２０年のＡさんの売買利益の売買データから銘柄の構成要素（Ａ銘柄が１０万円の売買利益などの評価指標）も当該情報処理システムにより算出できるため、１００万円の売買利益のうち、Ａ銘柄が１０万円、Ｂ銘柄が２０万円、などの評価指標も当該情報処理システムにより算出できる。これら当該情報処理システムにより算出された評価指標をわかりやすく表示するためには、円グラフが適している。このプロセスが表示プロセスである。
A goal has been set to increase Mr. A's trading profit of 1 million yen in 2020 in 2021 (
（評価プロセスの具体例）
例えば、２０１９年のＡさんの売買データを期間別集計対象売買データとして、４段階の損益レベル段階売買データを作成して、各種評価指標を当該情報処理システムにより算出する。これにより、Ａさんの２０１９年の売買、および、その結果である２０１９年の年末の保有資産に関して、様々な側面からの評価が可能になる。
(Specific example of evaluation process)
For example, the trading data of Mr. A in 2019 is used as the trading data to be aggregated by period, four-stage profit / loss level-stage trading data is created, and various evaluation indexes are calculated by the information processing system. This makes it possible to evaluate Mr. A's buying and selling in 2019 and the resulting assets held at the end of 2019 from various aspects.
例えば、２０１９年のＳ社株の売買データを期間別集計対象売買データとして、４段階の損益レベル段階売買データを作成して、各種評価指標を当該情報処理システムにより算出すると、Ｓ社株の２０１９年の総合損益、売買損益、その結果である２０１９年年末の含み損益に関して、様々な側面からの評価が可能になる。
For example, if the trading data of S company stock in 2019 is used as the trading data to be aggregated by period, four stages of profit / loss level stage trading data are created, and various evaluation indexes are calculated by the information processing system, the
例えば、Ａさんの投資商品の勝ち利益を評価すると、株では勝っているが、仮想通貨、投資信託では利益が確定できていない状況が明らかになる。Ｍ社株の含み損失を投資家別に評価すると、数多くの投資家がどのような保有状況にあるのかなどを評価することが可能になる。すなわち、従来技術にはない特別な効果がある。 For example, when evaluating the winning profit of Mr. A's investment product, it becomes clear that the stock is winning, but the profit is not fixed in the virtual currency and investment trust. By evaluating the unrealized loss of M company stock by investor, it becomes possible to evaluate the holding status of many investors. That is, there is a special effect that the prior art does not have.
図１０１と図１０２に記載の通り、図１０１で様々な条件を加えれば、目的に沿ったデータセットが作成され、それによって必要な評価指標が算出でき、目的に沿った評価指標が算出されるため、当該ステップでも簡単に様々な条件、様々な形態の評価指標で様々な対象を評価することができる。当該ステップは、あくまでも図１０２の一工程に過ぎないが、一連の連携で対象も評価指標も定まってきたもののため、当明細書にあげてきた数多くの形態の対象の評価が可能である。 As described in FIGS. 101 and 102, if various conditions are added in FIG. 101, a data set according to the purpose is created, a necessary evaluation index can be calculated by the data set, and an evaluation index according to the purpose is calculated. Therefore, even in this step, various objects can be easily evaluated under various conditions and various forms of evaluation indexes. Although this step is only one step in FIG. 102, since the target and the evaluation index have been determined by a series of cooperation, it is possible to evaluate many forms of the target mentioned in the present specification.
例えば、Ａ銘柄の２０２０年の売買損益を評価するには、Ａ銘柄の集計対象売買データを作成（ＡさんやＢさん、Ｃさんなどの集計対象売買データをひとまとめにしてＡ銘柄の売買データだけを抽出する）し、年度を構成要素として、Ａ銘柄の年度構成要素売買データを作成する。これによって、Ａ銘柄の２０１８年度、２０１９年度、２０２０年度の売買データが作成される（第二ステップから第三ステップ）。売買損益を評価するために、売買損益レベル以下売買データをＡ銘柄の２０１８年度、２０１９年度、２０２０年度ごとに作成する。そのうち、２０２０年度の売買損益レベル売買データを作成することで、２０２０年度のＡ銘柄の売買損益額（合算値）が決まる。例えば、それが５０００万円だとすると、この５０００万円をＡ銘柄の２０２０年度の様々な売買で稼いだ金額となる。
For example, in order to evaluate the trading profit / loss of issue A in 2020, create the trading data to be aggregated for issue A (collect the trading data to be aggregated for Mr. A, Mr. B, Mr. C, etc.) and only the trading data of issue A. Is extracted), and the year component trading data of issue A is created with the year as a component. As a result, trading data for the A issue in FY2018, FY2019, and FY2020 is created (
２０２０年度のＡ銘柄の５０００万円の売買利益という損益が決まり（第一ステップから第三ステップ）それをどう評価していくかが次の段階であり、この５０００万円を稼いだ理由であり、構成要素である売買回数、勝率、勝ち利益や負け損失など売買利益を生じた理由となる分解要素、構成要素、関係要素である各種評価指標を当該情報処理システムにより算出する（第四ステップ）。 The profit and loss of 50 million yen of trading profit of A brand in 2020 is decided (1st step to 3rd step), and how to evaluate it is the next step, which is the reason why I earned this 50 million yen. , The information processing system calculates the decomposition elements, components, and related elements that are the reasons for the trading profits such as the number of transactions, the winning rate, the winning profit, and the losing loss, which are the components (4th step). ..
これら当該情報処理システムにより算出された評価指標で、２０２０年のＡ銘柄の売買状況を評価する、というプロセスである。さらに、例えば、上記の２０２０年のＡ銘柄という集計対象売買データを元にして、投資家を構成要素にすると、２０２０年のＡ銘柄をＡさんの売買データとＢさんの売買データ、などに分けることができ、損益を売買損益にして、売買回数などを評価指標にすることで、誰が一番稼いだか、どうやって稼いだか、などが一目瞭然となる効果がある。 It is a process of evaluating the trading status of the A brand in 2020 with the evaluation index calculated by the information processing system. Further, for example, if an investor is used as a component based on the above-mentioned 2020 A issue trading data, the 2020 A issue is divided into A's trading data and B's trading data. By using profit and loss as trading profit and loss and using the number of trades as an evaluation index, it is effective to make it clear at a glance who earned the most and how.
２０２０年のＡ銘柄の売買利益は誰が稼いだかを明確に表示するには円グラフが適しており、一番稼いだ人は、各評価指標（売買回数や保有日数、勝ち利益率や負け損失率など）を６角形にして、どの数字が平均より優れているか、など適切な表現方法を選ぶのが評価プロセスである。 A pie chart is suitable for clearly displaying who earned the trading profit of stock A in 2020, and the person who earned the most is each evaluation index (number of trading, number of days held, winning profit margin and losing loss rate). Etc.) is made into a hexagon, and the evaluation process is to select an appropriate expression method such as which number is better than the average.
集計対象売買データと構成要素売買データの組み合わせで、対象となる売買データが決まる。第三ステップで目標となる損益が決まる。第四ステップで当該損益に影響のある評価指標を当該情報処理システムにより算出する。その当該情報処理システムにより算出された評価指標で各種評価を行う。その評価をどういう表現で表示するかが第六ステップである。 The target trading data is determined by the combination of the trading data to be aggregated and the component trading data. The target profit and loss is decided in the third step. In the fourth step, the evaluation index that affects the profit and loss is calculated by the information processing system. Various evaluations are performed using the evaluation index calculated by the information processing system. The sixth step is how to express the evaluation.
（取引データ評価方法の定義）
取引データ（狭義の売買データ）を評価するには、いくつもの方法があるが、どの損益レベルで評価するかという観点と、どの数式関数に基づいて評価するかという観点とがある。どの損益レベルで評価するかについては、損益レベル評価指標の項に詳しく触れている。
(Definition of transaction data evaluation method)
There are several methods for evaluating transaction data (trading data in a narrow sense), but there are viewpoints of which profit and loss level to evaluate and which mathematical function is used for evaluation. For details on which profit / loss level to evaluate, refer to the section of profit / loss level evaluation index.
ここでは、どの数式に基づいて評価するかについて説明する。変数に関連付けられた値などを元に、関数などの式が表す値を計算することで、取引データ（狭義の売買データ）の評価が可能となる。 Here, we will explain which formula is used for evaluation. By calculating the value represented by an expression such as a function based on the value associated with the variable, it is possible to evaluate the transaction data (trading data in a narrow sense).
取引データをどの数式で評価するか、総合損益レベルのケースを挙げる。 Give a case of total profit / loss level, which formula is used to evaluate transaction data.
〔算出方法１（勝ちトレード、負けトレードの回転率も含む）〕
総合損益＝｛（勝率×勝ちトレードの購入代金×勝ち収益率／（元本×経過日数÷元本の勝ちトレード回転日数÷勝ちトレード一回あたりの購入金額）＋（敗率×負けトレードの購入代金×負け損失率／（元本×経過日数÷元本の負けトレード回転日数÷負けトレード一回あたりの購入金額））}×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法２〕
総合損益＝｛（勝率×勝ちトレードの購入代金×勝ち収益率／勝ち回数）＋（敗率×負けトレードの購入代金×負け損失率／負け回数）}×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法３〕
総合損益＝｛（勝率×勝ち利益／勝ち回数）＋（敗率×負け損失／負け回数）}×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法４〕
総合損益＝｛（勝率×一回あたりの勝ち利益）＋（敗率×一回あたりの負け損失））}×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法５〕
一回あたりの収益額×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金＝総合損益
〔算出方法６〕
総合損益＝一回あたりの収益額×元本×経過日数÷元本の回転日数÷１回当たりの購入代金
〔算出方法７〕
総合損益＝一回あたりの収益額×売買回数
〔算出方法８〕
総合損益＝｛（勝率×一回あたりの勝ち利益）＋（敗率×一回あたりの負け損失））}×売買回数
上記のように、総合損益を算出し、それぞれの評価指標を算出することで、多面的な評価が可能となる。
[Calculation method 1 (including the turnover rate of winning trades and losing trades)]
Total profit / loss = {(win rate x purchase price of winning trade x winning rate of return / (principal x elapsed days ÷ number of days of winning trade turnover of principal ÷ purchase amount per winning trade) + (loss rate x purchase of losing trade) Price x Loss loss rate / (Principal x Elapsed days ÷ Number of lost trade turnover days of principal ÷ Purchase amount per losing trade))} x Principal x Elapsed days ÷ Principal turnover days ÷ Purchase per purchase Price [Calculation method 2]
Total profit / loss = {(win rate x purchase price of winning trade x winning profit rate / number of wins) + (loss rate x purchase price of losing trade x losing loss rate / number of losses)} x principal x elapsed days ÷ rotation of principal Number of days ÷ Purchase price per purchase [Calculation method 3]
Total profit / loss = {(Win rate x Win profit / Number of wins) + (Loss rate x Loss loss / Number of losses)} x Principal x Number of elapsed days ÷ Number of days of principal rotation ÷ Purchase price per purchase [Calculation method 4]
Total profit / loss = {(win rate x winning profit per time) + (defeat rate x losing loss per time))} x principal x elapsed days ÷ number of days of principal turnover ÷ purchase price per time [calculation method 5]
Revenue amount per transaction x Principal x Number of elapsed days ÷ Number of days of principal rotation ÷ Purchase price per transaction = Total profit / loss [Calculation method 6]
Total profit / loss = Revenue amount per transaction x Principal x Number of elapsed days ÷ Number of rotation days of principal ÷ Purchase price per transaction [Calculation method 7]
Total profit / loss = amount of profit per transaction x number of transactions [Calculation method 8]
Total profit / loss = {(win rate x win profit per time) + (defeat rate x loss loss per time))} x number of trades As described above, calculate the total profit / loss and calculate each evaluation index. Therefore, multifaceted evaluation is possible.
ここで、
元本の回転日数＝経過日数÷回転回数
または
元本の回転日数＝経過日数÷元本×購入代金
を指す。
here,
The number of rotation days of the principal = the number of elapsed days ÷ the number of rotations or the number of rotation days of the principal = the number of elapsed days ÷ the principal × the purchase price.
１回転するのに何日かかるかを示す指数は、ここで、
元本の勝ちトレード回転日数＝経過日数÷勝ちトレード回転回数
または
元本の勝ちトレード回転日数＝経過日数÷元本×勝ちトレード購入代金
情報生成部３０２１は、勝ちトレードの場合の回転日数と、負けトレードの場合の回転日数とを比較することにより、両者に違いがあるか否かを判定する。勝っている投資家の特徴は、通常勝ち利益率が高く、回転日数も負けトレードに比べて長い傾向にあるために、それを確認するための指標になる。
Here is an index that shows how many days it takes to make one revolution.
Principal Winning Trade Rotation Days = Elapsed Days ÷ Winning Trade Rotation Numbers or Principal Winning Trade Rotation Days = Elapsed Days ÷ Principal x Winning Trade Purchase Price
１回当たりの購入代金＝購入代金÷売買回数
を指す。
Purchase price per purchase = purchase price ÷ number of transactions.
勝ちトレード１回当たりの購入代金＝勝ちトレード購入代金÷勝ち回数
負けトレードの場合も、上記と同様である。
The same applies to the case of the purchase price per winning trade = the winning trade purchase price ÷ the number of winning trades and the losing trade.
上記は、総合損益の場合で、総合損益率の場合は総合損益／元本であり、先の数式を元本で除算する式で表現することにより得られる。 The above is the case of total profit / loss, and the total profit / loss ratio is total profit / loss / principal, which can be obtained by expressing the above formula by dividing by the principal.
また、ＡＢ期間の総合損益の場合は、Ａ時点以前に購入して、Ａ時点で保有している投資商品は、Ａ時点評価替えが必要となる。 In the case of total profit / loss during the AB period, investment products purchased before point A and held at point A need to be revalued at point A.
更に、ＡＢ期間の総合損益／Ａ時点の評価額＝ＡＢ期間の総合損益率、と定義すると、各年度の総合損益率が明確になる。 Further, if the total profit / loss in the AB period / the valuation amount at the time of A = the total profit / loss ratio in the AB period is defined, the total profit / loss ratio in each year becomes clear.
更に、総合損益レベルだけでなく、売買損益レベル、含み損益レベルでも同様の数式でできる。 Furthermore, the same formula can be used not only for the total profit / loss level but also for the trading profit / loss level and the unrealized profit / loss level.
（従来技術の課題）
例えば、従来、総合損益レベルを評価する場合には、勝ちトレードと、負けトレードとに分けて、評価対象とすることはなく、通常は、評価額（＝元本＋総合損益）の推移や、評価額の増減率などを評価の対象とする。ところが、これでは、どこが悪くてどこが良いのかが非常に分かり難く、むしろ、分からなかった。
(Problems of conventional technology)
For example, in the past, when evaluating the total profit / loss level, the winning trade and the losing trade were not separately evaluated, and usually, the transition of the valuation amount (= principal + total profit / loss) or The rate of increase / decrease in the valuation amount is the target of evaluation. However, with this, it was very difficult to understand what was wrong and what was good, but rather I did not know.
総合損益も、勝ちトレードと、負けトレードとに分けることで、様々な評価が可能となる。ただ、売買損益レベルでは、第一形態で勝ちトレードと、負けトレードとに分けて評価しているが、算式では、算出方法２の関数である。ここでは、より幅広い方法で算出できることを提示している。
By dividing the total profit and loss into winning trades and losing trades, various evaluations are possible. However, at the trading profit / loss level, the winning trade and the losing trade are evaluated separately in the first form, but in the formula, it is a function of the
（取引データの評価の作用）
総合損益レベルで勝ちトレードと負けトレードを分けて、上記の７つのレベルのどの算式を用いるかによって、細かさは異なってくる。これらの算式によって、総合損益や総合損益率を分解する。そこで得られる各種評価指標の算出によって、当該取引データを評価することが可能となる。もちろん、取引データの種類は、集計対象売買データや構成要素売買データによって定義づけられる。例えば、期間別集計対象売買データや投資対象売買データなどによって定義づけられる取引データ（狭義の売買データ）を様々な角度から評価することが可能となる。
(Effect of evaluation of transaction data)
The details differ depending on which of the above seven levels is used to separate the winning trade and the losing trade at the total profit / loss level. These formulas are used to decompose the total profit and loss and the total profit and loss ratio. By calculating various evaluation indexes obtained there, it becomes possible to evaluate the transaction data. Of course, the type of transaction data is defined by the aggregated trading data and the component trading data. For example, it is possible to evaluate transaction data (trading data in a narrow sense) defined by trading data subject to aggregation by period, trading data targeted for investment, etc. from various angles.
（取引データの評価の効果）
取引データの評価指標算出を上記のように体系付けて行っていくことで、損益レベル及び算式による評価方法の組み合わせで、様々な評価指標の算出を行い、取引データを評価することができる。集計対象売買データと、構成要素売買データとによって抽出された様々な取引データを、様々な損益レベルで、様々な算式で、評価指標を算出することができる。算出された評価指標で評価することの効果は、例えば、期間別や投資対象別などで顕著になり、今までにない効果をもたらす。例えば、２０２０年の成果が高かった人は勝ち利益率が高く、勝ちトレードの保有日数は平均３ヶ月であったが、負けトレードの保有日数は１週間であったなどと評価することが可能となる。
(Effect of evaluation of transaction data)
By systematically calculating the evaluation index of transaction data as described above, various evaluation indexes can be calculated and the transaction data can be evaluated by combining the profit and loss level and the evaluation method based on the formula. It is possible to calculate an evaluation index for various transaction data extracted by the aggregated trading data and the component trading data at various profit and loss levels and with various formulas. The effect of evaluation using the calculated evaluation index becomes remarkable, for example, by period or investment target, and brings about an unprecedented effect. For example, it is possible to evaluate that a person with a high result in 2020 has a high rate of return on winning, and the average number of days a winning trade is held is 3 months, but the number of days a losing trade is held is 1 week. Become.
〔取引データの評価の具体例１〕
期間別集計対象売買データの総合損益レベルで評価することで、年度別に勝った要因や負けた要因などが明確になる。
[Specific example of evaluation of transaction data 1]
By evaluating the total profit / loss level of the trading data subject to aggregation by period, the factors that won or lost by year can be clarified.
〔取引データの評価の具体例２〕
投資対象別集計対象売買データの売買損益レベルで評価することで、当該銘柄の勝ちトレードと、負けトレードとを比較することによって、勝ち方や負けパターンを把握することができ、勝てる確率を高めることができるようになる。
[Specific example 2 of evaluation of transaction data]
By evaluating the trading profit / loss level of the trading data to be aggregated by investment target, it is possible to grasp the winning and losing patterns by comparing the winning trade and the losing trade of the relevant issue, and increase the probability of winning. Will be able to.
〔取引データの評価の具体例３〕
投資家Ａさんの取引データを評価するときに、総合損益レベルで勝ちトレードと、負けトレードとに分けて評価して、更に、売買損益レベル及び含み損益レベルで勝ちトレードと、負けトレードとに分けて評価することで、今の状況及び過去の状況を正確に把握することが可能となり、総合損益レベルでも、全体像だけでなく、より詳細なブレークダウンを可能とする。
[Specific example 3 of evaluation of transaction data]
When evaluating the transaction data of Investor A, the winning trade and the losing trade are evaluated separately at the total profit / loss level, and the winning trade and the losing trade are further divided at the trading profit / loss level and the unrealized profit / loss level. It is possible to accurately grasp the current situation and the past situation, and it is possible to make a more detailed breakdown as well as the overall picture at the total profit and loss level.
〔取引データの評価の具体例４〕
株の２０２０年度の成果と２０１９年度の成果を、勝率や負けトレードの負け方の比較、など様々な角度から評価することが可能となる。
[Specific example 4 of evaluation of transaction data]
It is possible to evaluate the results of stocks in FY2020 and FY2019 from various angles such as the winning percentage and the comparison of how to lose the losing trade.
（取引データの評価と損益レベル評価指標の関係）
取引データの評価は、損益または損益率を関数で表し、取引データの目的である損益は、様々な要因で増減することを関数で表現するためのものである。
(Relationship between transaction data evaluation and profit / loss level evaluation index)
The evaluation of transaction data is to express profit or loss or profit / loss ratio as a function, and to express that the profit or loss, which is the purpose of transaction data, increases or decreases due to various factors.
目的である損益は、第一レベルの総合損益、第二レベルの売買損益、含み損益、第三レベルの勝ち利益、負け損失、含み益、含み損などに分類される。 The target profit / loss is classified into first-level total profit / loss, second-level trading profit / loss, unrealized profit / loss, third-level winning profit, losing loss, unrealized profit, unrealized loss, and the like.
第一レベルの勝ちトレードの意味は、反対売買済み売買データ及び未反対売買データを含めた概念であり、勝率も両者を含めている。 The meaning of the first-level winning trade is a concept that includes counter-trading completed trading data and non-counter-trading data, and the winning rate also includes both.
一方、第二レベルの意味は、反対売買済み売買データは反対売買済み売買データとして、未反対売買データは未反対売買データとして、勝ちトレードと、負けトレードとを分けて、評価する。前者は過去の結果であり、後者は現在の途中経過である。 On the other hand, the meaning of the second level is that the counter-trading and trading data is evaluated as the counter-trading and trading data, and the non-counter-trading data is regarded as the non-counter-trading data, and the winning trade and the losing trade are evaluated separately. The former is the result of the past, and the latter is the current progress.
損益レベル売買データが決まると、対象の損益レベル売買データが決まり、当該取引データの評価を行うことが可能となる。 Once the profit / loss level trading data is determined, the target profit / loss level trading data is determined, and the transaction data can be evaluated.
（テクニカル指標値の評価の意義）
情報生成部３０２１は、評価指標として、テクニカル指標値を追加する。これにより、当該売買データの評価をテクニカル指標値の面からも評価が可能となる。購入時のテクニカル指標値、売却時のテクニカル指標値、保有時のテクニカル指標値を管理できることから、成功時のテクニカル指標値や失敗時のテクニカル指標値なども管理が可能となり、テクニカル指標値の側面から売買の傾向や売買の評価を可能にする。
(Significance of evaluation of technical index values)
The
（従来技術の課題）
売買と、テクニカル指標値とは、別々に管理されており、Ａ投資家のテクニカル指標の面から見た売買傾向と、Ｂ投資家のテクニカル指標面から見た売買傾向と、投資パフォーマンスなどとを一元的に管理することは、今まで不可能だった。
(Problems of conventional technology)
Trading and technical index values are managed separately, and the trading tendency seen from the technical index side of Investor A, the trading tendency seen from the technical index side of Investor B, investment performance, etc. Centralized management has never been possible.
（テクニカル指標値の評価の作用）
情報生成部３０２１は、売買データの各種評価指標の中に、テクニカル指標値を追加する。これにより、売買履歴データには、購入時の当該投資対象のテクニカル指標値、売却時には当該投資対象のテクニカル指標値が一緒に管理されることになる。保有中の投資対象商品に関しては、日々の時価の変遷に応じて、時価に応じたテクニカル指標値が管理されることになり、常に、管理対象にすることができる。これによって、危険信号などを的確に表示したり、お知らせしたりすることが可能となる。
(Effect of evaluation of technical index value)
The
（テクニカル指標値の評価の効果）
購入時の株価や株数、銘柄、日付などとともに、テクニカル指標値を管理することが可能となり、売却時や保有時も同様に管理が可能となる。
(Effect of evaluation of technical index values)
It is possible to manage the technical index value along with the stock price, number of shares, brand, date, etc. at the time of purchase, and it is also possible to manage at the time of sale or holding.
成績優秀者の成功トレードの購入から売却までのテクニカル指標値の変遷や、成績優秀者の購入時のテクニカル指標の傾向、売却時のテクニカル指標の傾向なども簡単に管理することができるようになる。 It will be possible to easily manage the transition of technical index values from purchase to sale of successful trades of excellent performers, trends of technical indicators at the time of purchase of excellent performers, trends of technical indicators at the time of sale, etc. ..
（テクニカル指標値の評価の具体例）
頻繁に売買しているわりに、結果の出ない投資家Ａさんの平均の購入時のテクニカル指標値ＲＳＩは８０％で、売却時の平均のＲＳＩも７５％で、勝率は５０％、勝ち利益率４％、負け損失率－５％で資産が減っていっている状態を取引データから得られる評価指標だけでなく、テクニカル指標値を追加することで、詳しく示すことが可能になる。
(Specific example of evaluation of technical index value)
Investor A, who buys and sells frequently, has an average RSI of 80% at the time of purchase, an average RSI of 75% at the time of sale, a win rate of 50%, and a winning profit rate. It is possible to show in detail the state where assets are decreasing with a loss rate of 4% and a loss rate of -5% by adding technical index values as well as evaluation indexes obtained from transaction data.
（業績データの評価の定義）
売買データの評価指標として、投資対象（企業）の業績データを加える。これにより、当該売買データの評価を投資対象の業績データの面からも評価が可能となる。購入時の業績データ、売却時の業績データ、保有時の業績データが管理できることから、成功時の業績データや失敗時の業績データなども管理が可能となり、業績データの側面から売買の傾向や売買の評価を可能にする。
(Definition of evaluation of performance data)
Performance data of the investment target (company) is added as an evaluation index of trading data. This makes it possible to evaluate the trading data from the perspective of the performance data of the investment target. Since it is possible to manage performance data at the time of purchase, performance data at the time of sale, and performance data at the time of holding, it is possible to manage performance data at the time of success and performance data at the time of failure. Allows evaluation of.
（従来技術の課題）
売買と投資対象の業績データは、別々に管理されており、Ａ投資家の投資対象の業績データの面から見た売買傾向と、Ｂ投資家の投資対象の業績データから見た売買傾向と、投資パフォーマンスなどとを、一元的に管理することは今まで不可能であった。
(Problems of conventional technology)
The trading and investment target performance data are managed separately, and the trading tendency from the perspective of the investment target performance data of Investor A and the trading tendency from the perspective of the investment target performance data of Investor B. Until now, it has been impossible to centrally manage investment performance and other factors.
（業績データの評価の作用）
売買データの各種評価指標の中に、投資対象の業績データも含まれることになることで、売買履歴データには購入時の当該投資対象の業績データ、売却時には当該投資対象の業績データが一緒に管理されることになる。保有中の投資対象商品に関しては、当該投資対象の業績データが管理されることになり、常に、管理対象にすることができる。これによって、危険信号などを的確に表示したり、お知らせしたりすることが可能となる。
(Effect of evaluation of performance data)
Since the performance data of the investment target is included in the various evaluation indexes of the trading data, the performance data of the investment target at the time of purchase and the performance data of the investment target at the time of sale are included in the trading history data. It will be managed. For the investment target products that are in possession, the performance data of the investment target will be managed and can always be managed. This makes it possible to accurately display and notify danger signals and the like.
（業績データの評価の効果）
購入時の株価や株数、銘柄、日付などとともに、当該投資対象の業績データを管理することが可能となり、売却時や保有時にも同様に、投資対象の業績データを管理することが可能となる。
(Effect of evaluation of performance data)
It is possible to manage the performance data of the investment target together with the stock price, the number of shares, the brand, the date, etc. at the time of purchase, and it is also possible to manage the performance data of the investment target at the time of sale or holding.
成績優秀者の成功トレードの購入から売却までの当該投資対象の業績データの変遷や、成績優秀者の購入時の当該投資対象の業績データの傾向、売却時の当該投資対象の業績データの傾向なども簡単に管理することができるようになる。 The transition of the performance data of the investment target from the purchase to the sale of the successful trade of the excellent performer, the tendency of the performance data of the investment target at the time of purchase of the excellent performer, the tendency of the performance data of the investment target at the time of sale, etc. Will be easy to manage.
（業績データの評価の具体例）
成績優秀者の買いタイミングは、投資対象の業績データにおいて、予想値の上方修正１回目が多く、成績優秀者の売りタイミングでは、投資対象の業績データにおいて、予想値の下方修正１回目が多いということが分かったり、売り買いの買値や購入数、日付などの取引データとともに、投資対象の業績データが入ったりすることになる。投資対象の業績データと、取引データとを結び付けることで、投資家の癖や、投資対象の成功パターンなどが発見できる。
(Specific example of evaluation of performance data)
It is said that the buying timing of the excellent performers is often the first upward revision of the forecast value in the performance data of the investment target, and the selling timing of the excellent performer is the first downward revision of the forecast value in the performance data of the investment target. It will be understood, and the performance data of the investment target will be included along with the transaction data such as the buy price, the number of purchases, and the date of buying and selling. By linking the performance data of the investment target and the transaction data, it is possible to discover the habits of investors and the success patterns of the investment target.
（他の投資対象データの評価の定義）
評価指標として、他の投資対象の売買データが加わることで、当該売買データの評価を他の投資対象の売買データの面からも評価が可能となる。
(Definition of evaluation of other investment target data)
By adding trading data of other investment targets as an evaluation index, it is possible to evaluate the trading data from the aspect of trading data of other investment targets.
購入時の他の投資対象の売買データ、売却時の他の投資対象の売買データ、保有時の他の投資対象の売買データが管理できることから、成功時の他の投資対象の売買データや、失敗時の他の投資対象の売買データなどを管理することが可能となり、他の投資対象の売買データの側面から売買の傾向や売買の評価を可能にする。 Since it is possible to manage trading data of other investment targets at the time of purchase, trading data of other investment targets at the time of sale, and trading data of other investment targets at the time of holding, trading data of other investment targets at the time of success and failure. It becomes possible to manage trading data of other investment targets at the time, and it is possible to evaluate trading trends and trading from the aspect of trading data of other investment targets.
（従来技術の課題）
他の投資対象の動向は、通常、自分自身で管理する必要があるが、自身が購入した投資対象に比べて、他の投資対象がどういう成果をもたらしているのかを、把握することは、非常に煩雑になる。他の投資対象を管理することができていないケースが大半を占める。
(Problems of conventional technology)
Trends in other investment targets usually need to be managed by yourself, but it is very difficult to understand how other investment targets are performing compared to the investment targets you purchased. It becomes complicated. Most of the cases are unable to manage other investment targets.
（他の投資対象データの評価の作用）
購入時には、他の投資対象も選択することはできたわけで、他の投資対象を選んでいたら、どういう成果となっていたかは、重要な情報の一つである。
(Effect of evaluation of other investment target data)
At the time of purchase, it was possible to select other investment targets, and what kind of results would have been achieved if other investment targets had been selected is one of the important information.
例えば、東証一部のＡ銘柄の購入時から１ヶ月が経った場合、同じ東証一部の全銘柄の平均であれば、５％上昇であったが、Ａ銘柄は１０％上昇、トップ銘柄はＢ銘柄で３０％上昇であったというように管理する。 For example, if one month has passed since the purchase of A stock on the first section of the Tokyo Stock Exchange, the average of all stocks on the same first section of the Tokyo Stock Exchange would have increased by 5%, but the A issue has increased by 10% and the top issue has. It is managed as if the B brand had a 30% increase.
（他の投資対象データの評価の効果）
よりよい選択があったということを認識することで、次の教訓にできるし、平均よりよかったのか否かを判断できたり、銘柄の選択の巧拙を競ったり、管理することが可能となる。
(Effect of evaluation of other investment target data)
Recognizing that there was a better choice can lead to the next lesson, determining if it was better than average, competing for and managing the skill of stock selection.
（他の投資対象データの評価の具体例）
ある期間の投資商品Ａの売り買いのデータにおいて、３ヶ月で７％上昇の値幅を取ったケースで、当該期間の全体の平均は５％上昇のために、平均は上回っているが、Ｚ銘柄は５０％上昇と大きく上回り、東証一部銘柄２１００銘柄の中では、５００位であった。こういう情報が加わることで、単なる７％上昇という評価よりも、一段と深い、他との比較の入った評価が加わる。
(Specific examples of evaluation of other investment target data)
In the case where the price range of the investment product A for a certain period increased by 7% in 3 months, the average of the whole period increased by 5%, so the average is higher than the average, but the Z issue It greatly exceeded the 50% increase, and was ranked 500th among the 2100 stocks on the First Section of the Tokyo Stock Exchange. The addition of this kind of information adds a deeper, more comparative evaluation than just a 7% increase.
（他の投資家データの評価の定義）
評価指標として、他の投資家の売買データが加わることで、当該売買データの評価を他の投資家の売買データとの比較の面からも評価が可能となる。
(Definition of valuation of other investor data)
By adding the trading data of other investors as an evaluation index, it is possible to evaluate the trading data from the viewpoint of comparison with the trading data of other investors.
購入時の他の投資家の売買データ、売却時の他の投資家の売買データ、保有時の他の投資家の売買データが管理できることから、成功時の他の投資家の売買データや失敗時の他の投資家の売買データなども管理が可能となり、他の投資家の売買データと比較して、売買の傾向や売買の評価を可能にする。 Since it is possible to manage the trading data of other investors at the time of purchase, the trading data of other investors at the time of sale, and the trading data of other investors at the time of holding, the trading data of other investors at the time of success and the trading data at the time of failure It is possible to manage trading data of other investors, and to compare trading data of other investors with trading trends and evaluation of trading.
（従来技術の課題）
他の投資家の動向は、通常、知る由もないが、自身が売買したのに比べて、他の投資家がどういう成果をもたらしているのかを、把握することは、難しいが、参考にできれば、非常に有意義な情報になる。自身が投資行動を行っている時に、他の投資家がどのような投資行動を行っているかを把握することは、従来はできなかった。
(Problems of conventional technology)
The trends of other investors are usually unknown, but it is difficult to understand what other investors are doing compared to buying and selling by themselves, but if you can refer to it, , Very meaningful information. In the past, it was not possible to grasp what kind of investment behavior other investors are doing when they are doing investment behavior.
（他の投資家データの評価の作用）
Ａ銘柄の購入時には、他の投資家も同じようにＡ銘柄の購入に行動した投資家がいて、その投資家は、その後、どのように売却していったかは、非常に重要な情報の一つである。
(Effect of evaluation of other investor data)
At the time of purchasing A stock, there was an investor who also acted to purchase A stock in the same way, and how that investor subsequently sold is one of the very important information. It is one.
例えば、東証一部のＡ銘柄の購入時から１ヶ月が経った場合、当該データ管理の下では、１００人が同時期に購入したが、１ヶ月後の保有者は半分で、半分は、既に売却したという情報などが手に入る。その売値の平均値、や保有者が今後、どうしていくかなどの情報は非常に重要な情報となる。 For example, if one month has passed since the purchase of the A brand on the first section of the Tokyo Stock Exchange, 100 people purchased it at the same time under the data management, but one month later, half of the holders and half of them have already purchased. You can get information that you sold it. Information such as the average selling price and what the holder will do in the future is very important information.
これを把握するには、銘柄及び購入日が同一である売買データを抽出する必要がある。それさえできれば、簡単であるが、今までこのような情報を提供することはなかった。 In order to understand this, it is necessary to extract trading data with the same brand and purchase date. It would be easy if we could do that, but until now we have never provided such information.
（他の投資家データの評価の効果）
当該投資家にしてみれば、他の銘柄の情報よりも、購入した銘柄の情報の方が、重要性が高い。特に、同じ時期に同じ銘柄を購入した投資家が、その後、どういう行動をとったのかは非常に重要であり、売るかどうか、保有を続けるかどうかの意識決定をするのに有用な情報である。特に、成績優秀者のその後の売買行動が分かれば、尚更である。
(Effect of evaluation of other investor data)
For the investor, the information on the purchased stock is more important than the information on other stocks. In particular, what actions the investors who bought the same stock at the same time took after that is very important, and it is useful information for deciding whether to sell or keep holding. .. This is especially true if the subsequent buying and selling behavior of the excellent performers is known.
（他の投資家データの評価の具体例）
数多くの売買データから、銘柄と購入日が一致した売買データを抽出し、当該売買データの保有状況や売買状況、投資家のタイプ別の売買状況、平均損益率、平均保有期間、平均購入数量、最大値幅、などが分かると、当該銘柄の購入者には、非常に役立つ情報となる。購入日と銘柄が同一のほかの投資家に比べて、大きな値幅を取ったのかどうか、保有期間はどうであったのか、などを比較することによって、ほかの投資家に比べて、売買の巧拙を評価することが可能となる。単なる損益率などに比べると、より深い評価が可能となる。
(Specific examples of evaluation of other investor data)
From a large amount of trading data, we extract trading data with the same brand and purchase date, and the holding status and trading status of the trading data, trading status by investor type, average profit / loss ratio, average holding period, average purchase quantity, Knowing the maximum price range, etc. will be very useful information for the purchaser of the brand. By comparing whether the price range was larger than that of other investors with the same purchase date and brand, how long the holding period was, etc., the skill of buying and selling was better than that of other investors. Can be evaluated. A deeper evaluation is possible compared to a simple profit / loss ratio.
（ＡＩ機械学習評価プロセスの新方式）
ＡＩ機械学習評価プロセスは、以下のプロセスを経て行う。
(New method of AI machine learning evaluation process)
The AI machine learning evaluation process is performed through the following process.
第二ステップは、集計対象売買データの作成プロセスである。第三ステップは、構成要素売買データの作成である（省略可）。第四ステップは、損益レベル評価指標の作成プロセス（３つの方式で目標となる評価指標を当該情報処理システムにより算出する）である。この第三段階までで、目標となる損益と、対象となる売買データが決定される。売買データの抽出条件、分類条件、集計条件も決まる。 The second step is the process of creating trading data to be aggregated. The third step is the creation of component trading data (optional). The fourth step is the process of creating the profit / loss level evaluation index (the target evaluation index is calculated by the information processing system by the three methods). Up to this third stage, the target profit and loss and the target trading data are determined. Extraction conditions, classification conditions, and aggregation conditions for trading data are also determined.
第五ステップは、第三段階で決定した目標となる損益（総合損益や売買損益など）の構成要素である評価指標を当該情報処理システムにより算出する（省略可）。第四段階は、第三段階に含めることも可能だし、別の段階にすることもできる。 The fifth step is to calculate the evaluation index, which is a component of the target profit / loss (total profit / loss, trading profit / loss, etc.) determined in the third stage, by the information processing system (optional). The fourth stage can be included in the third stage or can be another stage.
この第四段階までで、目標となる損益と、対象となる売買データ（各種条件で作成されたデータ構造）と変数である評価指標が決定される。 Up to this fourth stage, the target profit and loss, the target trading data (data structure created under various conditions), and the evaluation index that is a variable are determined.
第六ステップは、評価プロセスでは、当該情報処理システムにより算出された評価指標を元にして、機械学習をし、最適な解を見つけにいくような評価方法で当該対象の売買状況や保有状況などを評価する（評価ステップ）。 In the sixth step, in the evaluation process, based on the evaluation index calculated by the information processing system, machine learning is performed and the evaluation method is used to find the optimum solution. (Evaluation step).
これらの最適な解である評価を適切な表示方法で表示するのが、この評価の表示ステップである。表や円グラフ、構成要素、ランキング表示、比較表示、などがあげられる（図７７参照）。 It is the display step of this evaluation that displays the evaluation that is the optimum solution in an appropriate display method. Examples include tables, pie charts, components, ranking displays, comparison displays, etc. (see FIG. 77).
（ＡＩ評価プロセスの課題）
上述の評価プロセスでは、どの売買データを使って、どの損益を、どの評価指標を使って評価するか、を決めることが、誰でも扱いやすくするためには、選択肢が多いという課題がある。
(Issues in the AI evaluation process)
In the above-mentioned evaluation process, there is a problem that there are many options for making it easy for anyone to decide which trading data to use, which profit / loss to evaluate, and which evaluation index to use.
上述の評価プロセスから一歩進めて、目標である損益を最大化するために、評価指標を変数として、それを記憶するプロセス、最適な解を見つけるプロセス、それを表示するプロセスを加えることで、評価プロセスは機械学習を使ったＡＩ学習による評価プロセスへと進化する。 Taking one step further from the above evaluation process, in order to maximize the target profit and loss, evaluation is performed by adding the process of storing the evaluation index as a variable, the process of finding the optimum solution, and the process of displaying it. The process evolves into an evaluation process by AI learning using machine learning.
売買データを使って、目標となる損益を決めれば、どの評価指標を改善していけば、評価が上がっていくかを学習し、ほかの売買データと比べて、評価が劣る点を学習していく。この学習した結果を表示していくことで、ＡＩ評価プロセスは、ＡＩが最適な解を探してくれるようになる。 If you decide the target profit and loss using trading data, learn which evaluation index should be improved to improve the evaluation, and learn the points that the evaluation is inferior to other trading data. go. By displaying the learned results, the AI evaluation process will allow AI to find the optimal solution.
（ＡＩ評価プロセスの作用）
上述の評価プロセスに加えて、対象となる売買データと目標となる損益が決まれば、目標となる損益を向上させ、最適にしていくためには、どの評価指標をどうしていけばよいのか最適にしていけるのか、を学習していき、変化させていく評価指標と評価指標をどう変化させていけばいいのか、を表示していくことで、最適な解に近づけていくような取引が可能となっていく。
(Action of AI evaluation process)
In addition to the above-mentioned evaluation process, once the target trading data and the target profit / loss are decided, in order to improve the target profit / loss and optimize it, optimize which evaluation index should be used. By learning whether to go and displaying the evaluation index to be changed and how to change the evaluation index, it is possible to make a transaction that approaches the optimum solution. To go.
（ＡＩ評価プロセスの意義）
上述の評価プロセスに加えて、評価指標を変化させれば、損益がどう変化していくかを学習させるプロセスを加える。それを記憶させる記憶部と、変数である評価指標、目標の損益、対象となる売買データ（集計対象売買データや構成要素売買データ抽出条件や分類条件、集計条件）、学習部、などの構成となる方法やソフトウェア、装置、データベース構造、学習方法がある。
(Significance of AI evaluation process)
In addition to the above-mentioned evaluation process, we will add a process to learn how profit and loss will change if the evaluation index is changed. A storage unit that stores it, an evaluation index that is a variable, a target profit / loss, target trading data (aggregation target trading data and component trading data extraction conditions and classification conditions, aggregation conditions), a learning unit, etc. There are methods, software, devices, database structures, and learning methods.
（ＡＩ評価プロセスの効果）
上述の評価プロセスに加えて、ＡＩプロセスを加えることで、対象となる売買データをどう評価していくのが最適な解かを、機械学習していく効果を発揮する。
(Effect of AI evaluation process)
By adding the AI process in addition to the above-mentioned evaluation process, it is effective to perform machine learning on how to evaluate the target trading data as the optimum solution.
（ＡＩ評価プロセスの具体例）
（具体例Ａ）
例えば、Ａさんの総合損益を改善したい場合、Ａさんの集計対象売買データを作成し、総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、総合損益の構成要素である評価指標を変数とし、Ａさんの総合損益を目標として、最適化していくには、どの評価指標をどう改善していけば、最適かを学習していく。勝率を目標にして、勝率を現状の５０％から６０％へと変化させ、勝ち利益率を現状の４％から５％へと変えていくと、１年間で１００万円売買利益が８０％の確率で増える。などいくつかのパターンを表示され、確率が高く、変化する度合いの大きい組み合わせを目標とするなどは一例である。
(Specific example of AI evaluation process)
(Specific example A)
For example, if you want to improve Mr. A's total profit and loss, create Mr. A's total profit and loss data, create total profit and loss level trading data (even if you have it in the previous process), and it is a component of total profit and loss. In order to optimize the total profit and loss of Mr. A with the evaluation index as a variable, we will learn which evaluation index should be improved and how to optimize it. If you aim for a winning rate, change the winning rate from the current 50% to 60%, and change the winning profit rate from the current 4% to 5%, the trading profit of 1 million yen will be 80% in one year. Increase with probability. For example, some patterns are displayed, and the target is a combination with a high probability and a large degree of change.
（具体例Ｂ）
例えば、Ａ銘柄の売買損益を改善したい場合、Ａ銘柄の集計対象売買データを作成し、売買損益レベル売買データを対象とすることで、Ａ銘柄の売買損益データが集まる。このＡ銘柄の売買損益レベル売買データに影響を与えていく各種評価指標を当該情報処理システムにより算出し、これらの様々な組み合わせによる売買損益への影響を学習していき、Ａ銘柄の保有期間や売買利益率、最大の売買利益を上げている人の売買利益率や平均保有期間、などを学習していき、最低の売買損失を上げている人の購入時期や売却時期などの傾向を学習していき、Ａ銘柄を最大の売買利益を上げている人が購入したときには、購入成功確率が高いことや売却したときには売却成功確率が高いなどを表示していくことが具体例の一つである。
(Specific Example B)
For example, when it is desired to improve the trading profit / loss of the A stock, the trading profit / loss data of the A stock is collected by creating the trading data to be aggregated of the A stock and targeting the trading profit / loss level trading data. Trading profit / loss level of stock A Various evaluation indexes that affect trading data are calculated by the information processing system, and the influence of these various combinations on trading profit / loss is learned, and the holding period of stock A and the holding period Learn the trading profit margin, the trading profit ratio and average holding period of the person who has the highest trading profit, and learn the trends such as the purchase time and sale time of the person who has the lowest trading loss. One of the specific examples is to display that when the person who has the highest trading profit purchases the A issue, the purchase success probability is high, and when the sale is made, the sale success probability is high. ..
（具体例Ｃ）
ツイッターを使って売買を行っているＡさんに対して、投資家全体の集計対象売買データを参照媒体別に構成要素売買データを作成し、総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、どの参照媒体がどういう成果かを学習していき、記憶し、ツイッターを使った売買では、勝ち利益率は低く、負け損失率は大きくなる傾向にあり、成果が上がりにくいことを学習して、四季報を使った売買では、勝ち利益率が高く、ツイッターよりも成果が上がりやすいことを伝えたり、評価指標の組み合わせで、どの評価指標をどう改善していけばいいのかを表示するなども一例である。
(Specific Example C)
For Mr. A who buys and sells using Twitter, create component trading data for each reference medium of the aggregated trading data of all investors, and create total profit and loss level trading data (have it in the previous process). It is also possible), learn and remember which reference medium is what kind of result, and when buying and selling using Twitter, the winning profit rate tends to be low, the losing loss rate tends to be large, and it is difficult to achieve results. Learn and tell that buying and selling using the quarterly report has a high winning profit margin and it is easier to achieve results than Twitter, and display which evaluation index should be improved by combining evaluation indexes Is an example.
（具体例Ｄ）
仕手株の範疇の銘柄と、安定成長株、高成長株、という投資対象テーブルに基づいて投資対象別売買データを作り、総合損益レベル売買データをそれぞれ作成し、それぞれの評価指標の違いを学習していく。その学習成果を得て、Ａ銘柄が仕手株の範疇の銘柄の場合、当該銘柄に関する情報を表示することで、Ａ銘柄を購入しようとするときに、どういう注意点が必要か、損失が膨らんで、大きく資金を減らしている人が多い、などの表示を行える。
(Specific Example D)
Create trading data by investment target based on stocks in the category of stocks, stable growth stocks, and high-growth stocks, create total profit / loss level trading data, and learn the difference between each evaluation index. To go. After obtaining the learning results, if the A stock is a stock in the category of the trader stock, by displaying the information about the stock, what precautions should be taken when trying to purchase the A stock, the loss will increase. , Many people are greatly reducing their funds, etc. can be displayed.
（具体例Ｅ）
Ａさんと成績の高いＡ群の投資家別集計対象売買データを作成し、総合損益テーブルを作成し、Ａさんの各種評価指標を学習し、Ａ群の各種評価指標を学習し、Ａんの保有状況を評価する時に、Ａ群であれば、保有状況をこうやって変化させていくなどの表示を行える。
(Specific example E)
Create aggregated trading data by investor of group A with high performance with Mr. A, create a total profit and loss table, learn various evaluation indexes of Mr. A, learn various evaluation indexes of group A, When evaluating the holding status, if it is Group A, it is possible to display such as changing the holding status in this way.
（評価方法の定義）
図３１は、旧方式および新方式の各ステップの全体像の違いを表したものであり、新方式では、情報生成部３０２１は、集計対象売買データの作成ステップを終えた後に、評価ステップを実行する。
(Definition of evaluation method)
FIG. 31 shows the difference in the overall picture of each step of the old method and the new method. In the new method, the
図３２は、本実施形態に係る売買状況および保有状況の評価方法を示すフローチャートである。集計対象売買データを元にして当該情報処理システムにより算出された損益レベル評価指標を用いて、集計対象を評価するのに、以下の５つの方法がある。
（１）売買状況及び保有状況評価
（２）売買状況評価
（３）保有状況評価
（４）連動型保有状況評価
（５）連動型売買状況及び保有状況評価
これらは、全て期間別集計対象売買データでの評価、投資対象別集計対象売買データでの評価などでも同様に適用可能である。
FIG. 32 is a flowchart showing a method of evaluating a trading status and a holding status according to the present embodiment. There are the following five methods for evaluating the aggregation target using the profit / loss level evaluation index calculated by the information processing system based on the aggregation target trading data.
(1) Trading status and holding status evaluation (2) Trading status evaluation (3) Holding status evaluation (4) Linked holding status evaluation (5) Linked trading status and holding status evaluation These are all trading data subject to aggregation by period. It is also applicable to the evaluation in the above, the evaluation by the trading data to be aggregated by investment target, and the like.
（評価ステップの旧方式）
実施形態１に係る売買損益は、売買のどこに問題があり、どこが良いのかを評価する軸の一例である。実施形態１に係る元本増減率は、売買状況及び保有状況を併せて総合的な評価を行い評価するための評価軸の一例である。
(Old method of evaluation step)
The trading profit / loss according to the first embodiment is an example of an axis for evaluating where there is a problem in trading and what is good. The principal increase / decrease rate according to the first embodiment is an example of an evaluation axis for comprehensively evaluating and evaluating the trading status and the holding status.
実施形態１に記載の通り、評価軸を、売買データを評価するための切り口にしている。例えば、勝ち収益率を評価軸の一例として挙げており、売買済みデータを分類した勝ちデータから「勝ち１回あたりの利益額÷勝ち１回あたりの売買代金」により当該情報処理システムにより算出される。これらの評価指標は、「利益額の合計÷勝ちの回数」という数式によって計算される。 As described in the first embodiment, the evaluation axis is used as a cut for evaluating the trading data. For example, the rate of return on winning is given as an example of the evaluation axis, and it is calculated by the information processing system from the winning data that classifies the traded data by "profit amount per win ÷ trading value per win". .. These evaluation indexes are calculated by the formula "total profit amount / number of wins".
一方、本実施形態では、抽出（又は分類、集計、加工）され売買損益率、１回当たりの売買損益額などを含めた売買損益レベル売買データから当該情報処理システムにより算出される。 On the other hand, in the present embodiment, the information processing system calculates the trading profit / loss level from the trading data including the trading profit / loss ratio, the trading profit / loss amount per transaction, etc., which is extracted (or classified, aggregated, processed).
図３３は、本実施形態に係る売買損益レベル売買データを抽出（又は分類、集計、加工）した例を示す図（図２６の売買損益レベル売買データを加工）である。図２６と、図３３とを対比させると分かるとおり、図２６で作成された期間別集計対象売買データが、そのまま活用できる。 FIG. 33 is a diagram showing an example of extracting (or classifying, tabulating, and processing) trading profit / loss level trading data according to the present embodiment (processing of trading profit / loss level trading data in FIG. 26). As can be seen by comparing FIG. 26 with FIG. 33, the period-specific aggregation target trading data created in FIG. 26 can be used as it is.
この方法によると、図３３に示すように、図２６の期間別集計対象売買データを抽出（又は分類、集計、加工）する過程を経ると、期間別の評価を簡単にすることができるし、投資対象別集計対象売買データを抽出（又は分類、集計、加工）する過程を経ると、投資対象別の評価を簡単にすることができるという特別な効果がある。旧方式で、例えば、Ａ時点およびＢ時点の期間別に当該情報処理システムにより算出するのは難しい。新方式であれば、全てのデータがデータベースで管理できるため、個別の数値も合計数値も自由に加工ができて活用できるという特別な効果を奏する。 According to this method, as shown in FIG. 33, the evaluation by period can be simplified by going through the process of extracting (or classifying, totaling, processing) the trading data to be aggregated by period in FIG. 26. Aggregation by investment target After going through the process of extracting (or classifying, aggregating, and processing) trading data, there is a special effect that evaluation by investment target can be simplified. In the old method, for example, it is difficult to calculate by the information processing system for each period of time A and time B. With the new method, all data can be managed in a database, so individual and total values can be freely processed and used, which has a special effect.
（評価ステップの課題）
期間に分けて評価したり、投資対象別に評価したり、投資家Ａさん２０１９年の株の売買の評価を行うなどのきめの細かい評価ができないことが旧方式の課題である。評価プロセスは、次のプロセスを踏む。集計対象売買データの作成と構成要素売買データの作成という第二ステップ（または、第一ステップ）のプロセスを経て、作業対象の売買データを決める。第四ステップ、第五ステップでは、どの評価指標を対象にするかを決める。決まった作業対象の売買データと対象となる評価指標を使って、対象の評価をしていくこと（第六ステップ）が可能になる。それら行った評価を適切な表示方法によって表示することで、一目で評価が分かるようになる。単なる数字の羅列ではなく、適した表示方法で表示される。
(Issues in the evaluation step)
The problem with the old method is that it is not possible to make detailed evaluations such as evaluating by period, evaluating by investment target, and evaluating the buying and selling of stocks of Investor A in 2019. The evaluation process follows the following process. The trading data to be worked is determined through the process of the second step (or the first step) of creating the trading data to be aggregated and the component trading data. In the 4th and 5th steps, which evaluation index is targeted is decided. It is possible to evaluate the target (sixth step) using the trading data of the fixed work target and the target evaluation index. By displaying the evaluations made by an appropriate display method, the evaluations can be understood at a glance. It is not just a list of numbers, it is displayed in a suitable display method.
評価ステップは、評価プロセスの中の評価を行うステップ（図７７参照）を指す。 The evaluation step refers to a step (see FIG. 77) of performing evaluation in the evaluation process.
（評価ステップの作用）
情報生成部３０２１は、売買データを集計対象売買データにして、さらに損益レベル売買データに加工抽出することによって、損益レベル評価指標を算出し、当該評価指標で集計対象の評価を行う。売買データを集計対象売買データにするところで、目的および集計対象を決めて、さらに損益レベル売買データの加工抽出で、目的に沿った売買データが作成されることで、評価指標も簡単に当該情報処理システムにより算出される。
(Action of evaluation step)
The
売買データのうち、どういう売買データを対象にするのかが、第一段階、第二段階のプロセスである。その売買データをどういう損益レベルで評価するか、の段階が第三段階、これによって売買データをどの損益で評価していくかが決まる。さらに、損益を構成する評価指標を当該情報処理システムにより算出することで、損益の結果を左右する評価指標が当該情報処理システムにより算出される。当該情報処理システムにより算出された、この評価指標を参考にして、評価対象の売買状況や保有状況を評価していく。このステップが評価ステップである。これらの評価を適切な表示方法で表示（表示ステップ）していく。この一連の流れはによって、対象とする評価対象と、目標となる損益、それに関連する評価指標が決まり、評価対象の対象損益の評価指標によって、評価し表示するという体系ができる。 Of the trading data, what kind of trading data is targeted is the process of the first stage and the second stage. The profit / loss level at which the trading data is evaluated is the third stage, which determines the profit / loss at which the trading data is evaluated. Further, by calculating the evaluation index constituting the profit / loss by the information processing system, the evaluation index that influences the result of the profit / loss is calculated by the information processing system. With reference to this evaluation index calculated by the information processing system, the trading status and holding status of the evaluation target will be evaluated. This step is an evaluation step. These evaluations are displayed (display step) by an appropriate display method. By this series of flow, the target evaluation target, the target profit and loss, and the evaluation index related to it are determined, and the system of evaluation and display can be created by the evaluation index of the target profit and loss of the evaluation target.
（評価ステップの効果）
期間別、投資対象別、投資家別、損益レベル別に売買データを抽出（又は分類、集計、加工）することによって、目的に沿った売買データが抽出（又は分類、集計、加工）され、評価指標も簡単に当該情報処理システムにより算出でき、一覧表示も可能で、集計対象の評価に資する。例えば、２０１９年のＡさんの売買損益を評価するには、Ａさんの集計対象売買データを作成し、年度を構成要素として、Ａさんの年度語構成要素売買データを作成する。これによって、Ａさんの２０１８年度、２０１９年度、２０２０年度の売買データが作成される（第二ステップから第三ステップ）。売買損益を評価するために、売買損益レベル以下売買データをＡさんの２０１８年度、２０１９年度、２０２０年度ごとに作成する。そのうち、２０１９年度の売買損益レベル売買データを作成することで、２０１９年度のＡさんの売買損益額（合算値）が決まる。例えば、それが１００万円だとすると、この１００万円を２０１９年度の様々な売買で稼いだ金額となります２０１９年度のＡさんの１００万円の売買利益という目標が決まり（第二ステップから第四ステップ）それをどう評価して改善に結びつけていくか？が次の段階で、この１００万円を稼いだ理由であり、構成要素である元本（２０１９年初頭の評価額）や２０２０年末の評価額、売買回数、勝率、勝ち利益や負け損失など売買利益を生じた理由となる分解要素、構成要素、関係要素である各種評価指標を当該情報処理システムにより算出する（第五ステップ）。これら当該情報処理システムにより算出された評価指標で、２０１９年のＡさんの売買状況を評価する（第六ステップの当該評価ステップ）、２０１９年のＡさんの１００万円の売買利益は、２０１９年のＡさんの売買利益の売買データから銘柄の構成要素（Ａ銘柄が１０万円の売買利益などの評価指標）も当該情報処理システムにより算出できるため、１００万円の売買利益のうち、Ａ銘柄が１０万円、Ｂ銘柄が２０万円、などの評価指標も当該情報処理システムにより算出でき、それによって評価することで売買状況は鮮明になるという効果が生まれる。
１００万円の売買利益は、１０回の売買で行われ、勝率は６割で、勝ち利益は１３０万円、負け損失は３０万円、という各種評価指標を当該情報処理システムにより算出できるため、これらの評価指標で２０１９年のＡさんの売買利益１００万円の売買状況を評価する（当該ステップ）ことが可能になる。このときにこれらの数字を羅列してもいいし、これらの数字とテキストを組み合わせて文章にして伝えてもいい。
(Effect of evaluation step)
By extracting (or classifying, aggregating, processing) trading data by period, investment target, investor, and profit / loss level, trading data according to the purpose is extracted (or classified, aggregated, processed) and evaluated. Can be easily calculated by the information processing system, and can be displayed as a list, which contributes to the evaluation of the data to be aggregated. For example, in order to evaluate the trading profit / loss of Mr. A in 2019, the trading data to be aggregated by Mr. A is created, and the year word component trading data of Mr. A is created with the year as a component. As a result, Mr. A's trading data for FY2018, FY2019, and FY2020 is created (
Since the trading profit of 1 million yen is made by buying and selling 10 times, the winning rate is 60%, the winning profit is 1.3 million yen, and the losing loss is 300,000 yen. With these evaluation indexes, it becomes possible to evaluate the trading situation of Mr. A's trading profit of 1 million yen in 2019 (the step). At this time, these numbers may be listed, or these numbers and text may be combined and conveyed as a sentence.
（評価ステップの具体例）
評価ステップを段階的に踏むことで、例えば、２０１９年のＡさんの株全体の売買成果、Ｓ社株の現在の保有状況評価（いくらくらいで平均購入しているかなど）、２０１９年に凄く上昇した仕手株Ａは皆儲かったのか、損したのか、今持っている人はどうなのか、など様々な評価が可能になる。
(Specific example of evaluation step)
By stepping through the evaluation steps, for example, the trading results of Mr. A's stock as a whole in 2019, the current holding status evaluation of company S's stock (how much the average purchase is, etc.), will increase significantly in 2019. It is possible to make various evaluations such as whether all the stocks A that have been made are profitable, lost, and what about the people who have them now.
例えば、Ａ銘柄の２０２０年の売買損益を評価するには、Ａ銘柄の集計対象売買データを作成（Ａさん、Ｂさん、Ｃさんなどの集計対象売買データをひとまとめにしてＡ銘柄の売買データだけを抽出する）し、年度を構成要素として、Ａ銘柄の年度構成要素売買データを作成する。これによって、Ａ銘柄の２０１８年度、２０１９年度、２０２０年度の売買データが作成される（第二ステップから第四ステップ）。売買損益を評価するために、売買損益レベル以下売買データをＡ銘柄の２０１８年度、２０１９年度、２０２０年度ごとに作成する。そのうち、２０２０年度の売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）することで、２０２０年度のＡ銘柄の売買損益額（合算値）が決まる。例えば、それが５０００万円だとすると、この５０００万円をＡ銘柄の２０２０年度の様々な売買で稼いだ金額となる。
For example, in order to evaluate the trading profit / loss of A brand in 2020, create the trading data to be aggregated for A issue (Mr. A, B, C, etc. are grouped together and only the trading data for A issue is evaluated. Is extracted), and the year component trading data of issue A is created with the year as a component. As a result, trading data for the A issue in FY2018, FY2019, and FY2020 is created (
２０２０年度のＡ銘柄の５０００万円の売買利益と評価対象が決まり（第二ステップから第五ステップ）それをどう評価していくか？が次の段階で、この５０００万円を稼いだ理由であり、構成要素である売買回数、勝率、勝ち利益や負け損失など売買利益を生じた理由となる分解要素、構成要素、関係要素である各種評価指標を当該情報処理システムにより算出する（第五ステップ）。当該情報処理システムにより算出された、これらの評価指標で、２０２０年のＡ銘柄の売買状況を評価する（当該ステップ）、というプロセスである。
このステップでは、どの評価指標を使うか、どういう表現をするかの橋渡しのステップである。２０１９年のＡ銘柄の売買損益を的確に表現するためには、どの評価指標を使い、どういう表現で行うかを決めるステップが重要になるが、第四段階から第六段階でこれが行われるが、いかにユーザに分かりやすい表現を行うかは、このプロセスで行われていく。
The trading profit of 50 million yen of the A brand in 2020 and the evaluation target are decided (
In this step, it is a step of bridging which evaluation index is used and what kind of expression is used. In order to accurately express the trading profit and loss of issue A in 2019, the step of deciding which evaluation index to use and what expression to use is important, but this is done in the 4th to 6th stages. How to make the expression easy for the user is done in this process.
文章で表してもよいし、数字の羅列で表してもよいし、円グラフや棒グラフ、チャートなどのグラフで表してもよいし、表で表してもよい。 It may be expressed in sentences, in a list of numbers, in a graph such as a pie chart, a bar graph, or a chart, or in a table.
銘柄の売買利益だと、チャートが適している。投資対象別集計対象売買データや構成要素売買データで銘柄を抽出したり分類集計したりしたときにはチャートの表現が的確。 Charts are suitable for trading profits of stocks. Aggregation by investment target The chart expression is accurate when extracting or classifying issues from trading data or component trading data.
先の２０２０年度のＡ銘柄の値動きを株価チャートで表現し、買値買い時期をプロットし、売値売り時期をプロット（点や星印などで表現）し、平均はここで買ってここで売ったという表示をビジュアルに表現できる。
It is said that the price movement of the A stock in the previous
さらに、例えば、上記の２０２０年のＡ銘柄という集計対象売買データを元にして、投資家を構成要素にすると、２０２０年のＡ銘柄をＡさんの売買データとＢさんの売買データ、などに分けることができ、損益を売買損益にして、売買回数などを評価指標にすることで、誰が一番稼いだか、どうやって稼いだか、などが一目瞭然となる効果がある。 Further, for example, if an investor is used as a component based on the above-mentioned 2020 A issue trading data, the 2020 A issue is divided into A's trading data and B's trading data. By using profit and loss as trading profit and loss and using the number of trades as an evaluation index, it is effective to make it clear at a glance who earned the most and how.
２０２０年のＡ銘柄の売買利益は誰が稼いだかを明確に表示するには円グラフが適しており、一番稼いだ人は、各評価指標（売買回数や保有日数、勝ち利益率や負け損失率など）を六角形にして、どの数字が平均より優れているか、など適切な表現方法を選ぶのが第六段階のプロセスである。 A pie chart is suitable for clearly displaying who earned the trading profit of stock A in 2020, and the person who earned the most is each evaluation index (number of trading, number of days held, winning profit rate and losing loss rate). Etc.) is made into a hexagon, and the process of the sixth stage is to select an appropriate expression method such as which number is better than the average.
集計対象売買データと構成要素売買データの組み合わせで、対象となる売買データが決まる。第四ステップで目標となる損益が決まる。第五ステップで当該損益に影響のある評価指標を当該情報処理システムにより算出する。当該情報処理システムにより算出された、その評価指標で各種評価を行うのが第六ステップの評価ステップである。その評価をどういう表現で表示するかというのが第六ステップの表示ステップである。 The target trading data is determined by the combination of the trading data to be aggregated and the component trading data. The target profit and loss is determined in the fourth step. In the fifth step, the evaluation index that affects the profit and loss is calculated by the information processing system. The sixth step is to perform various evaluations using the evaluation index calculated by the information processing system. The display step of the sixth step is how to display the evaluation.
（売買状況及び保有状況の評価の定義）
図３２の最も左側の売買状況及び保有状況の評価のステップは、売買状況と、保有状況とを分けないで評価していくステップのため、最も単純である。すなわち、当該ステップは、図３４の最上段に示すように、売買と、保有とを分けない評価を指す。図３４は、本実施形態に係る保有状況評価と売買状況評価とをどう分けるかを説明する図である。
(Definition of evaluation of trading status and holding status)
The step of evaluating the trading status and the holding status on the leftmost side of FIG. 32 is the simplest because it is a step of evaluating the trading status and the holding status without separating them. That is, as shown at the top of FIG. 34, the step refers to an evaluation that does not separate trading and holding. FIG. 34 is a diagram illustrating how the holding status evaluation and the trading status evaluation according to the present embodiment are separated.
集計対象売買データ作成ステップで作成した集計対象売買データを元にして、当該情報処理システムにより損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、損益レベル評価指標の算出ステップを経て評価指標を算出し、当該評価指標を用いて保有状況および売買状況を評価することを、保有状況及び売買状況評価と定義する。 Based on the aggregated trading data created in the aggregated trading data creation step, the profit / loss level trading data is created by the information processing system (it may be held in the previous process), and the calculation step of the profit / loss level evaluation index is performed. The process of calculating an evaluation index and evaluating the holding status and trading status using the evaluation index is defined as holding status and trading status evaluation.
（売買状況及び保有状況の評価の課題）
集計対象売買データを元にして、集計対象を評価するために、損益レベル売買データを抽出加工して作成し、損益レベル評価指標を算出して、それら損益レベル評価指標を用いて集計対象の売買状況及び保有状況を評価する。
(Issues for evaluation of trading status and holding status)
In order to evaluate the aggregated target based on the aggregated trading data, the profit / loss level trading data is extracted and created, the profit / loss level evaluation index is calculated, and the trading of the aggregated target is used. Evaluate the status and holding status.
旧方式では、数値データにより評価指標が算出される。新方式では、加工された売買データを元にして評価指標が算出される。新方式では、例えば、勝ち利益売買データには勝ち利益率、勝ち利益額、売買期間などの項目が追加されるため、簡単に評価指標が算出できる。 In the old method, the evaluation index is calculated from the numerical data. In the new method, the evaluation index is calculated based on the processed trading data. In the new method, for example, items such as the winning profit rate, the winning profit amount, and the trading period are added to the winning profit trading data, so that the evaluation index can be easily calculated.
（売買状況および保有状況の評価の作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データの作成ステップを経て、作成された集計対象売買データを元にして、損益レベル売買データを抽出加工して作成し、損益レベル評価指標の算出ステップを経て、評価指標を算出し、当該評価指標を用いて売買状況及び保有状況を評価する。
(Effect of evaluation of trading status and holding status)
The
（売買状況および保有状況の評価の効果）
集計対象の保有状況および売買状況を評価することにより、集計対象の評価が可能になる。
(Effect of evaluation of trading status and holding status)
By evaluating the holding status and trading status of the aggregation target, it is possible to evaluate the aggregation target.
（売買状況評価の定義）
図３２の、左から２番目の売買状況評価のステップについて説明する。集計対象売買データの作成プロセスで作成された集計対象売買データを元にして、売買損益レベル以下売買データを抽出加工して作成し、損益レベル評価指標の算出ステップを経て、評価指標を算出し、当該評価指標を用いて売買状況を評価することを、売買状況評価と定義する。
(Definition of trading status evaluation)
The second step of the trading status evaluation from the left in FIG. 32 will be described. Based on the trading data to be aggregated created in the process of creating trading data to be aggregated, the trading data below the trading profit / loss level is extracted and created, and the evaluation index is calculated through the calculation step of the profit / loss level evaluation index. Evaluating the trading status using the evaluation index is defined as trading status evaluation.
（旧方式）
実施形態１に示すように、アドバイス生成部３２１は、売買データから売買損益合計などの評価指標を算出する。
(Old method)
As shown in the first embodiment, the
（売買状況評価の課題）
図３２の、左から２番目のフローは、本実施形態に係る売買状況評価の手順を示す図である。情報生成部３０２１は、その算出された評価指標を用いて、集計対象の状況を評価する。
(Issues of trading status evaluation)
The second flow from the left in FIG. 32 is a diagram showing a procedure for evaluating the trading status according to the present embodiment. The
反対売買は過去に行われ、当該売買状況は、確定した売買データになる。この確定された売買データを元にして、各種評価損益が算出され、その評価指標を用いて当該集計対象の売買状況が評価される。先ずは売買状況の評価を行うことにより、過去の成果をきちんと把握することができる。そして、過去の成果が現在の保有状況を作り出すため、分けて評価することで、時系列に沿った評価が可能になる。 The counter-trading has been done in the past, and the trading status is the final trading data. Various valuation gains / losses are calculated based on the confirmed trading data, and the trading status of the aggregation target is evaluated using the evaluation index. First of all, by evaluating the trading situation, it is possible to grasp the past results properly. And since past achievements create the current holding situation, it is possible to evaluate in chronological order by evaluating separately.
（売買状況評価の手段）
図３２の、左から２番目のフローに示すように、情報生成部３０２１は、集計対象売買データを元にして、売買損益レベル以下売買データを抽出加工し作成し、損益レベル評価指標の算出ステップを経て、評価指標を算出し、当該評価指標を用いて、売買状況を評価する。
(Means for evaluating trading status)
As shown in the second flow from the left in FIG. 32, the
すなわち、サーバ３０の情報生成部３０２１は、投資商品の売買データを取得し、基準ごとに売買データを集計した集計対象売買データを作成し、集計対象売買データを用いて、確定した損益に関する売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、売買損益レベル売買データから、売買損益を評価するための売買損益レベル評価指標を算出し、売買損益レベル評価指標を用いて、投資商品の売買損益の評価に関する情報を生成する。
That is, the
（売買状況の評価の効果）
保有状況と分けて、売買状況を評価することで、評価を保有による評価と売買による評価に分けることができ、よりターゲットを絞り込んだ評価が可能になる。
(Effect of evaluation of trading status)
By evaluating the buying and selling status separately from the holding status, the evaluation can be divided into the evaluation by holding and the evaluation by buying and selling, and the evaluation by narrowing down the target becomes possible.
（売買状況評価の具体例）
２０１９年のＡさんの売買状況評価、２０１９年８月の株の売買状況評価、仮想通貨の売買状況評価、個人投資家のＥＴＦの売買状況評価、個人投資家の２０１９年の投資信託の売買状況評価など、集計対象売買データの作成に応じて、様々な対象の売買状況を評価できる。この評価によって、実際の値動きとは違う売買の状況がつぶさに分かるという効果がある。さらに、無駄な回転売買の実態、正当な理由の売買か否かを判断できる。
(Specific example of trading status evaluation)
Mr. A's trading status evaluation in 2019, stock trading status evaluation in August 2019, virtual currency trading status evaluation, ETF trading status evaluation by individual investors, investment trust trading status in 2019 by individual investors It is possible to evaluate the trading status of various targets according to the creation of trading data to be aggregated, such as evaluation. This evaluation has the effect of giving a detailed understanding of the trading situation that is different from the actual price movement. Furthermore, it is possible to determine the actual state of useless revolving trading and whether or not the trading is for a valid reason.
（保有状況評価の定義）
図３２の、左から３番目の保有状況評価のステップについて説明する。集計対象売買データを元にして、含み損益レベル以下売買データを抽出加工し作成し、損益レベル評価指標の算出ステップを経て、評価指標を算出し当該評価指標を用い当該集計対象の保有状況を評価することを、集計対象売買データの保有状況評価と定義する。
(Definition of holding status evaluation)
The third step of holding status evaluation from the left in FIG. 32 will be described. Based on the trading data to be aggregated, trading data below the unrealized profit / loss level is extracted and processed, and the evaluation index is calculated through the calculation step of the profit / loss level evaluation index, and the holding status of the aggregation target is evaluated using the evaluation index. This is defined as the evaluation of the holding status of the trading data to be aggregated.
（保有状況評価の課題）
反対売買を行っていない保有状況は、現在進行中の未確定の売買データからなる。この未確定の売買データを元にして、各種評価損益が算出され、その評価指標を用いて当該集計対象の保有状況が評価される。反対売買していない売買データは、現在拘束されている資金である。反対売買している資金とは様々な意味で評価の仕方が異なり、これを分けて評価することが必要である。
(Issues for evaluation of ownership status)
The holding status without counter-trading consists of unconfirmed trading data currently in progress. Various valuation gains / losses are calculated based on this undetermined trading data, and the holding status of the aggregation target is evaluated using the valuation index. Trading data that is not counter-trading is currently bound funds. The method of evaluation differs in many ways from the funds that are bought and sold in the opposite direction, and it is necessary to evaluate them separately.
（保有状況評価の手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データの作成ステップにより作成された集計対象売買データを元にして、売買損益レベル以下売買データを抽出加工して作成し、損益レベル評価指標の算出ステップを経て、評価指標を算出し当該評価指標を用いて、集計対象の保有状況を評価する。
(Means for evaluating ownership status)
The
すなわち、サーバ３０の情報生成部３０２１は、投資商品の売買データを取得し、基準ごとに売買データを集計した集計対象売買データを作成し、集計対象売買データを用いて、未確定の損益に関する含み損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、含み損益レベル売買データから、含み損益を評価するための含み損益レベル評価指標を算出し、含み損益レベル評価指標を用いて、投資商品の含み損益の評価に関する情報を生成する。
That is, the
（保有状況評価の効果）
売買状況と分けて、保有状況を評価することで、評価を保有による評価と売買による評価に分けることができ、よりターゲットを絞り込んだ評価が可能になる。
(Effect of holding status evaluation)
By evaluating the holding status separately from the trading status, the evaluation can be divided into the evaluation by holding and the evaluation by buying and selling, and the evaluation with a narrower target becomes possible.
（保有状況評価の具体例）
図３４の上図に示すように、情報生成部３０２１は、元本が５０万円で現在評価額が２００万円まで増えている損益データを評価するときに、中央図に示すように、売買損益５０万円の評価と、含み損益１００万円の評価とをそれぞれ分けて行う。
(Specific example of holding status evaluation)
As shown in the upper figure of FIG. 34, the
売買損益は確定された資金であり、含み損益は日々変動のある現在進行中の資金である。 Trading profits and losses are fixed funds, and unrealized gains and losses are ongoing funds that fluctuate daily.
逆に、図３４の下図に示すように、情報生成部３０２１は、同じく５０万円から２００万円まで増えていっても、売買損益が１００万円で、保有損益は５０万円となるため、中央図と下図の意味合いは異なってくる。
On the contrary, as shown in the lower figure of FIG. 34, even if the
売買状況評価は、売買損益の評価を行い、保有状況評価は、含み損益評価を行う。その仲介役として含み損益形成資金という概念を入れることでより明確になる。以下、含み資産形成資金について、具体例を示す。 The trading status evaluation evaluates the trading profit and loss, and the holding status evaluation evaluates the unrealized profit and loss. It becomes clearer by including the concept of unrealized profit and loss formation funds as an intermediary. Hereinafter, specific examples of unrealized asset formation funds will be shown.
（「スタート時点評価額（または元本）＋売買損益－現金」＝含み損益形成資金）を基準にする意義）
図３２の、左から３番目の保有状況評価の最初のステップには、「スタート時点評価額（または元本）＋売買損益－現金を評価」とある。
(Significance based on "valuation at the start (or principal) + trading profit / loss-cash" = unrealized profit / loss formation fund)
In FIG. 32, the third step from the left in the holding status evaluation is "valuation at the start (or principal) + trading profit / loss-evaluate cash".
連動型評価のところでも出てくる「スタート時点評価額（または元本）＋売買損益－現金」を基準にする意義は、含み損益を形成している資金（含み損益形成資金）を当該情報処理システムにより算出する目的で行われる。 The significance of using the "starting valuation amount (or principal) + trading profit / loss-cash" that appears in the linked valuation as the standard is to process the funds that form the unrealized gain / loss (unrealized profit / loss formation fund). It is done for the purpose of calculating by the system.
図３４の中央図および下図の例は、現金を含まない単純ケースを示す。中央図は、含み損益形成資金１００万円のケースを示す。下図は、含み損益形成資金１５０万円のケースを示す。中央図の方が、現在の含み益形成の評価が高い。これがはっきりするのは、含み益形成資金と、現在評価額との比較を行っているからである。 The example in the center and below of FIG. 34 show a simple case that does not include cash. The central figure shows the case of unrealized profit / loss formation fund of 1 million yen. The figure below shows the case of unrealized profit / loss formation fund of 1.5 million yen. The central figure has a higher evaluation of the current unrealized gain formation. This is clear because we are comparing the unrealized gain formation fund with the current valuation.
では、現金を含めたケースはどうか。 But what about cases that include cash?
図３５は、本実施形態に係る売買損益と含み損益の関係（現金含める）を示す図である。図３５は、５０万円が２００万円になった同じ結果である。ただし、図３４は、含み益形成資金１００万円を使ったケースを示す。図３５の中央図は、含み益形成資金が５０万円のケースを示す。前者は１００万円が２００万円（２倍）になって、後者の方が５０万円で１５０万円（３倍）を形成しているため、含み益形成パフォーマンスは後者が優れていることが分かる。 FIG. 35 is a diagram showing the relationship between trading profit / loss and unrealized profit / loss (including cash) according to the present embodiment. FIG. 35 shows the same result that 500,000 yen became 2 million yen. However, FIG. 34 shows a case where the unrealized gain formation fund of 1 million yen is used. The central figure of FIG. 35 shows a case where the unrealized gain formation fund is 500,000 yen. In the former, 1 million yen becomes 2 million yen (double), and in the latter, 500,000 yen forms 1.5 million yen (triple), so the latter is superior in unrealized gain formation performance. I understand.
後者は現金を残したにもかかわらず、同じ含み益を形成することができたからである。従って、含み損益の評価には、元本、売買損益、現金を含めたモデルがよりふさわしく、正しい評価が可能になる。 The latter was able to form the same unrealized gains despite leaving cash. Therefore, a model that includes principal, trading profit and loss, and cash is more suitable for valuing unrealized gains and losses, and correct valuation is possible.
ここで、元本をＡ時点評価額とも置き換えられる。元本は、手持ちの現金から投資スタートした元本（元の原資）となるが、Ａ時点からの評価をする期間別の場合、スタート時点はＡ時点評価額となる。 Here, the principal can also be replaced with the valuation amount at time A. The principal will be the principal (original resource) that started investment from the cash on hand, but if the valuation period is different from the time A, the valuation amount at the start will be the valuation amount at the time A.
（期間別売買データの場合の含み損益形成資金および含み損益）
含み損益形成資金は、保有状況を評価するのに重要な要素である。図３６は、本実施形態に係る期間別損益売買データの評価額の内訳と機会損失を説明する図である。
(Unrealized gain / loss formation fund and unrealized gain / loss in the case of trading data by period)
Unrealized gains / losses are an important factor in assessing holdings. FIG. 36 is a diagram illustrating a breakdown of the valuation amount of the profit and loss trading data for each period and the opportunity loss according to the present embodiment.
期間別売買データの場合、含み損益形成資金６０５万円は、Ａ時点から保有を続けている資金（含み益形成資金Ａ３９３万円）と、ＡＢ期間中に購入してＢ時点で保有し続けている資金（含み益形成資金Ｂ２１２万円）とに分けられる。 In the case of trading data by period, the unrealized gain / loss formation fund of 6.05 million yen is the fund that has been held since the time A (unrealized gain formation fund A 3.93 million yen) and the fund that was purchased during the AB period and has been held at the time B. It is divided into funds (unrealized gain formation fund B2.12 million yen).
含み損益は、図３６の含み益形成資金Ａと、含み益形成資金Ｂとから生まれる。 The unrealized gain / loss is generated from the unrealized gain formation fund A and the unrealized gain formation fund B in FIG.
Ａ時点から保有を続けている資金は、さらにＡ時点以前からあった含み損益（図３６では６７１万円－３９３万円＝２７８万円）から成り立つ。従って、現在含み損益は、Ａ時点以前からの含み損益（図３６で２７８万円）と、Ａ時点以降の含み損益（図３６で２６２万円）と、ＡＢ期間中に購入してＢ時点で保有している含み損益（図３６で６５万円）との３つに分けられる。 The funds that have been held since the time A are further made up of unrealized gains and losses that existed before the time A (6.71 million yen-3.93 million yen = 2.78 million yen in FIG. 36). Therefore, the current unrealized gains / losses are the unrealized gains / losses from before point A (2.78 million yen in Fig. 36) and the unrealized gains / losses after point A (2.62 million yen in Fig. 36), and the unrealized gains / losses purchased during the AB period and at point B. It can be divided into three categories: unrealized gains and losses (650,000 yen in Fig. 36).
期間別に形成されてきた含み損益形成資金の評価を行うことによって、期間ごとの評価が可能となるので、より精緻な評価モデルを組むことができる。 By evaluating the unrealized profit / loss formation funds that have been formed for each period, it is possible to make an evaluation for each period, so that a more precise evaluation model can be constructed.
売買状況評価により既に売買損益の評価は済んでおり、過去のデータということである。一方、含み損益形成資金（売買損益で増減した分）の運用成果としての含み損益とは、まだ確定していない資金で日々流動的に変化する資金。 The trading profit and loss has already been evaluated by the trading status evaluation, and it is the past data. On the other hand, unrealized gains / losses as an investment result of unrealized gains / losses (increased / decreased due to trading gains / losses) are funds that have not yet been determined and change daily.
現金および含み損益形成資金は、含み損益とは別の評価が必要になる。現金は損益を産まない商品であり、含み損益は損益を産む商品に投じているので、別評価が必要である。含み損益レベル売買データは現金を除いて評価することになり、一方で、現金のままにしていることへの評価プロセスが必要になる。 Cash and unrealized gains / losses formation funds need to be evaluated separately from unrealized gains / losses. Cash is a product that does not generate profit or loss, and unrealized profit or loss is invested in products that generate profit or loss, so a separate evaluation is required. Unrealized P / L Level Trading data will be valued excluding cash, while a valuation process for keeping cash is required.
（現金の評価指標（現金レベル評価指標）の算出）
現金は、損益を生み出さない。だからこそ、現金は、機会損失の概念を導入することにより評価される。機会損失は、ある決定をしなかったことにより得られなかった架空の利益を示す。機会損失は、現金に含み損益率を掛け合わせて当該情報処理システムにより算出される。
(Calculation of cash evaluation index (cash level evaluation index))
Cash does not generate profit or loss. That is why cash is valued by introducing the concept of lost opportunity. Opportunity loss represents a fictitious benefit that could not be gained by not making a decision. Opportunity loss is calculated by the information processing system by multiplying cash by the profit / loss ratio.
図３６は、本実施形態に係る期間別損益売買データの評価額の内訳および機会損失の表の一例を示す図である。 FIG. 36 is a diagram showing an example of a table of valuation amount and opportunity loss of profit / loss trading data for each period according to the present embodiment.
図３６に示すように、１０６９万円の現金は、購入資金に充当すれば、２倍に上昇（含み損益形成資金６０５万円で含み益６０５万円、評価額１２１０万円のため）の可能性があったことを意味する。１０６９万円（＝１０６９万円×１００％）を機会損失として計算する。本来は現金を残さずに、投資をしていれば含み益が得られたであろう機会損失になる。保有状況評価において、これらは総合的に考慮すべき情報になる。 As shown in Fig. 36, cash of 10.69 million yen may double if it is applied to purchase funds (because of unrealized profit / loss formation funds of 6.05 million yen, unrealized gain of 6.05 million yen, and valuation of 12.1 million yen). It means that there was. Calculate 10.69 million yen (= 10.69 million yen x 100%) as an opportunity loss. It would be an opportunity loss that would have been an unrealized gain if the investment had been made without leaving cash. These are information that should be comprehensively considered in the holding status evaluation.
この含み益形成資金をどう評価するのかが、まず重要なステップになる。つまり、今購入している投資商品をどう評価するかというプロセスである。平たくいえば、購入した銘柄をどう評価するのかが当該プロセスである。これを含み損益絵形成資金の評価プロセスと名称する。保有している投資商品には、どういう情報が当該情報処理システムでは、紐付いているか。保有している投資商品＝購入した商品である。これには、購入した日付、購入した銘柄、購入した値段、が取引データとしてあり、さらに入力ステップで入力していれば、購入した時の参照媒体（四季報やツイッターなど）、テクニカル指標値、企業業績情報、イベント情報、銘柄情報、銘柄ニュースなどが紐付いている（集計対象売買データの作成ステップで紐付き）。さらに、購入後も、これらの情報が紐付いているため（購入日だけでなく、日付とテクニカル指標値はリレーションしているため、時系列情報が別テーブルで格納してある。）、保有状況を評価するときに、これらの情報が全て使える手順が整っている。従って、この保有状況の評価は、含み損益形成資金を評価するプロセスと、購入した商品の今までの経過を評価するプロセスに分かれる。 How to evaluate this unrealized gain formation fund is the first important step. In other words, it is the process of how to evaluate the investment product you are currently purchasing. To put it plainly, the process is how to evaluate the purchased brand. This is referred to as the valuation process for profit and loss picture formation funds. What kind of information is associated with the investment products that you own in the information processing system? Owned investment products = purchased products. This includes the date of purchase, the brand purchased, the price purchased, and if entered in the input step, the reference medium at the time of purchase (quarterly report, Twitter, etc.), technical index value, etc. Corporate performance information, event information, brand information, brand news, etc. are linked (linked in the step of creating trading data to be aggregated). Furthermore, since this information is linked even after purchase (because not only the purchase date but also the date and the technical index value are related, the time series information is stored in a separate table), the holding status is displayed. There are procedures in place to use all of this information when making an evaluation. Therefore, this evaluation of the holding status is divided into a process of evaluating the unrealized profit and loss formation fund and a process of evaluating the progress of the purchased product so far.
（含み損益形成資金評価プロセスの意義）
難しい言葉だが、要は、購入商品の評価、購入銘柄の評価、である。これには、購入商品そのものの評価と購入商品の購入時期の評価がある。購入商品そのものの評価とは、銘柄選択が正しかったのか、間違っていたのか、どうであったのか、ということをどう評価するのかである。後者は、購入したタイミングが合っていたのかどうかを評価するプロセスである。
(Significance of unrealized profit / loss formation fund evaluation process)
It's a difficult word, but the point is the evaluation of purchased products and the evaluation of purchased brands. This includes evaluation of the purchased product itself and evaluation of the purchase time of the purchased product. The evaluation of the purchased product itself is how to evaluate whether the brand selection was correct, incorrect, or not. The latter is the process of assessing whether the purchase was timely.
（従来技術の課題）
購入した商品の選択が正しかったのかどうか、を評価する概念自体、あまりない。どう評価すればよいかわからないからである。日本株だけでも３９００銘柄あり、株だけでも選択肢は非常に多い。その中から、選択するステップを踏む。数ある選択肢の中から、選択するわけだが、これが間違っているかどうかを、評価していかないと又同じような間違いをしてしてしまう。だからこそ、この評価プロセスが重要になっていき、正しく評価できれば、ＰＤＣＡが回り、最適化ができるようになっていく。
(Problems of conventional technology)
There is not much concept to evaluate whether the selection of the purchased product was correct. I don't know how to evaluate it. There are 3900 Japanese stocks alone, and there are many options for stocks alone. Take the steps to select from them. You choose from a number of options, but if you don't evaluate whether this is wrong, you will make the same mistake again. That is why this evaluation process becomes important, and if it can be evaluated correctly, PDCA will turn around and optimization will be possible.
（含み損益形成資金評価プロセスの作用）
まず、日本株の選択に限ると、３９００銘柄の選択が正しかったのかどうかを、どうやって評価すればよいか。当該情報処理システムでは、それが可能である。なぜなら、購入時の購入商品のデータと各種時系列データが結び付いており、購入した日の各種情報は、日付が変わり、株価の変動に伴って、変動していくが、その後の株価、テクニカル指標値、銘柄ニュース、企業業績などが時系列で追えるようになっているからである。さらに、これはほかの銘柄も同様である。つまり、３９００銘柄全てが、購入時点からどういう変化をしてきたのかが、わかる仕組みになっている。
(Action of unrealized profit / loss formation fund valuation process)
First of all, as far as the selection of Japanese stocks is concerned, how should we evaluate whether the selection of 3900 stocks was correct? This is possible with the information processing system. This is because the data of the purchased product at the time of purchase and various time-series data are linked, and the various information on the day of purchase changes as the date changes and the stock price fluctuates, but the stock price and technical indicators after that. This is because prices, stock news, corporate performance, etc. can be tracked in chronological order. Moreover, this is the same for other brands. In other words, it is a mechanism to understand how all 3900 brands have changed since the time of purchase.
（含み損益形成資金評価プロセスの効果）
分かりやすくするために情報を抜き出すと、購入した時のＡ銘柄の今までの経緯がチャートで示される。これは、通常よくある情報である。それとともに、裏では、３９００銘柄の株価情報があり、購入時点からの情報が引き出しができる。Ａ銘柄の選択が正しかったのかどうかは、まず、この仕組みを活用する。そして、購入商品の選択が、当該期間で騰落率何位であったのか、ほかの銘柄はどうであったのか、平均はどうであったのか、さらに株価だけでなく、企業業績も紐付いているため、購入後の企業業績の変化もたどることができる。裏では、３９００銘柄が全てそうです。
(Effect of unrealized profit / loss formation fund evaluation process)
If the information is extracted for the sake of clarity, the chart shows the history of the A brand at the time of purchase. This is usually common information. At the same time, behind the scenes, there is stock price information of 3900 stocks, and information from the time of purchase can be withdrawn. First of all, this mechanism is used to determine whether the selection of brand A was correct. And what was the rate of increase / decrease in the selection of purchased products during the period, what was the other stocks, what was the average, and not only the stock price but also the corporate performance is linked. Therefore, it is possible to trace changes in corporate performance after purchase. Behind the scenes, all 3900 brands are.
つまり、保有銘柄選択の評価は、これら購入後の株価の騰落率の評価や対象企業の業績の変化による評価（増益基調の銘柄の選択であったのか、減益基調の銘柄の選択であったのか、などがわかる）これは、あらゆる株価を決めていく要素と時系列データで紐付けていけば、あらゆる要素が紐付いていくことを意味する。ただ、複雑になりすぎても、わかりにくくなるので、まずは一番単純な株価データの比較で、選択の評価を行う。購入から現在までの騰落率が該当銘柄が１６０日で２．５倍の場合、普通なら十分喜び、満足する。ただ、この当該情報処理システムでは、その選択が、果たして最適かどうかを評価できるシステムで、この５ヶ月で最高の結果をもたらしたのは、実はＺ銘柄（１６０日の期間騰落率ランキング順位１位の銘柄）で３倍になっていた、平均するとこの間は１０％の値上がりをしていて、Ａ銘柄の選択はその中で５位だった、のような結果を出すことができ、表示ができる。銘柄選択の検証チャート（図１０３）は、これを含み損益形成資金の銘柄選択評価プロセス（又は銘柄選択の検証チャート）と定義し、同じように時期の選択が正しかったのかどうかを評価するプロセスを購入時期評価プロセス銘柄購入時期の検証チャート（図１０４）と定義する。この購入時期評価は１６０日の期間中に限り、購入時期を選べる権利があり自由である。これが１年前だと状況は大きく異なり、ほかの銘柄で資金は拘束されているから、ここまで広げてもしょうがない。この１６０日はＡ銘柄に資金は拘束されていたわけだから、現金で残しておいて、よりよいタイミングでＡ銘柄を購入することは可能だったから、ここの購入時の選択権が自由にあるのが、この保有期間で１６０日である。１６０日前に購入したら２．５倍であったが、もう少し時期をずらして１００日前であったら、実は３０％の利益にとどまっている。つまり、購入時期は１６０日前が、ほぼ最良の選択であったことを意味する。これによって、含み資産形成資金評価は、銘柄選択評価プロセスと銘柄の購入時期評価プロセスの二つがあり、それぞれで評価することで、選択は合っていたのかどうか、購入時期はあっていたのかどうか、を正しく評価することができるようになるのが、当該情報処理システムによる一貫処理の効果である。これは、保有銘柄ごとに行われる。保有銘柄は購入時期が異なるから、１年保有していた銘柄は、その１年の騰落率順位で評価するのが正しいからである。平均も一位の銘柄も変わっていく。 In other words, the evaluation of the selection of stocks held was based on the evaluation of the rate of increase / decrease in stock prices after purchase and the change in the performance of the target company (whether it was the selection of stocks with an increasing profit or the selection of stocks with a decreasing profit). This means that if you link all the factors that determine the stock price with the time series data, all the factors will be linked. However, even if it becomes too complicated, it will be difficult to understand, so first we will evaluate the selection by comparing the stock price data, which is the simplest. If the rate of increase / decrease from purchase to the present is 2.5 times in 160 days, it is usually enough to be happy and satisfied. However, in this information processing system, it is a system that can evaluate whether the selection is really optimal, and in fact, the Z brand (160 days period rise / fall rate ranking first place) has brought the best result in the last 5 months. The price has tripled in (Brands), the price has increased by 10% on average during this period, and the selection of A stock was 5th among them. .. The stock selection verification chart (Fig. 103) is defined as the stock selection evaluation process (or stock selection verification chart) of the profit and loss formation fund, and the process of evaluating whether or not the time selection was correct is also defined. Purchase time evaluation process Defined as a verification chart of stock purchase time (Fig. 104). This purchase time evaluation is free with the right to choose the purchase time only during the period of 160 days. If this was a year ago, the situation would be very different, and the funds would be tied up by other stocks, so it can't be helped to expand this far. Since the funds were tied up to the A brand for the last 160 days, it was possible to leave it in cash and purchase the A brand at a better timing, so you have the freedom to choose when purchasing here. , This holding period is 160 days. If I bought it 160 days ago, it was 2.5 times, but if I staggered it a little more and 100 days ago, the profit was actually only 30%. This means that 160 days before the purchase was almost the best choice. As a result, there are two processes for valuing unrealized asset formation funds, a stock selection valuation process and a stock purchase time valuation process, and by evaluating each, whether the selection was correct and whether the purchase time was correct. It is the effect of the integrated processing by the information processing system that makes it possible to evaluate correctly. This is done for each stock held. This is because the stocks held for one year are purchased at different times, so it is correct to evaluate the stocks held for one year according to the rate of increase / decrease in that year. Both the average and the number one stock will change.
（含み損益形成資金評価プロセスの具体例）
（銘柄選択の検証チャート（図１０３）
図１０３で説明すると、９／１０にＡ銘柄を購入した中で、Ａ銘柄は何位であるという答えが出てくるということを意味する。９／１０に購入する選択肢はいろいろある。日本株だけでも３９００銘柄の選択肢がある。この数ある銘柄の中から、Ａ銘柄を選択したことが、果たして正しかったのか、間違っていたのか、を検証することができる画期的なツールとなる。
(Specific example of unrealized profit / loss formation fund evaluation process)
(Verification chart of stock selection (Fig. 103)
Explaining with reference to FIG. 103, it means that the answer of how much the A brand is in the purchase of the A brand on 9/10 comes out. There are various options to purchase on 9/10. There are 3900 stocks to choose from for Japanese stocks alone. It is an epoch-making tool that can verify whether the selection of the A brand from these many brands was right or wrong.
（従来技術の課題）
従来、買った銘柄が正解であったのかどうかは、利益が出たのか、損が出たのか、ということで判断するしかなかった。どういう風に評価していけばよいのかわからなかったからである。日経平均と比べてどうだとか、の検証はある。ただ、個別株の売買での選択肢は非常に多く、又購入した後の選択肢も毎日ある（売ってすぐに乗り換える自由がある）。購入した銘柄が正しかったかどうか、の判断に重要なことは、ほかの銘柄はどうであったかである。選択の問題であるから、当然そうです。しかし、これを検証するシステムは世の中にはありません。何故か。
(Problems of conventional technology)
In the past, whether or not the brand you bought was the correct answer had to be judged by whether it was profitable or lossy. I didn't know how to evaluate it. There is a verification of how it is compared to the Nikkei average. However, there are many options for buying and selling individual stocks, and there are also options after purchase every day (there is the freedom to sell and switch immediately). What was important in determining whether the stock purchased was correct was how the other stocks were. Of course it is because it is a matter of choice. However, there is no system in the world to verify this. Why?
（銘柄選択の検証チャート（図１０３）の作用）
膨大な情報の中から、導き出すのが大変だったからにほかならない。しかし、これを一定のルールの下で、当該情報処理システムを活用することで、簡単にできるようになる。その手順は、２／１７の投資対象別集計対象売買データで「抽出条件：投資商品＝株、購入日＝９／１０、構成要素売買データ：銘柄別」の集計にします。これで、基本セットである株の９／１０に購入した銘柄別の集計が出ます。後は、９／１０の株価と基準日である２／１７の株価を比較した騰落率の評価指標を当該情報処理システムに算出させれば、あっという間に当該保有期間の他銘柄の騰落率ランキングが出て、当該銘柄の選択以外の選択であったら、どういう結果であったのか、を如実に体感することができる。
(Action of stock selection verification chart (Fig. 103))
It was just because it was difficult to derive from the huge amount of information. However, this can be easily done by utilizing the information processing system under certain rules. The procedure is to aggregate "extraction conditions: investment products = stocks, purchase date = 9/10, component trading data: by brand" in the trading data to be aggregated by investment target on 2/17. With this, the total for each stock purchased on 9/10 of the stock, which is the basic set, will be displayed. After that, if you let the information processing system calculate the evaluation index of the rate of increase / decrease comparing the stock price of 9/10 and the stock price of 2/17 which is the record date, the rate of increase / decrease of other stocks in the holding period can be quickly obtained. If the ranking comes out and the selection is other than the selection of the stock, you can really experience what the result was.
（銘柄選択の検証チャート（図１０３）の効果）
これも絶大な効果がある。銘柄選択は、投資家にとっては長年の課題である。この時期に、最適な銘柄の選択は何か、という答えが簡単に導き出せる。もちろん、保有することだけが唯一の選択ではない。先の例でいえば、１６０日保有を選択するという選択では５位ですが、ほかの投資家は、売って、ほかの銘柄に入れ替えて、そっちでも利益を出して、１６０日で売り買いで稼いでいる人たちも一杯存在するからです。したがって、この銘柄選択検証チャートだけでなく、いろいろな角度から見ていかないと、一筋縄ではいかないのが売買データというビッグデータが出せる情報は奥が深いということである。それでも、この選択に関する発明は、その一角を切り崩す画期的な発明と言える。
(Effect of verification chart of brand selection (Fig. 103))
This also has a great effect. Stock selection has long been a challenge for investors. At this time, it is easy to come up with the answer as to what is the best stock selection. Of course, possession is not the only choice. In the previous example, it is the 5th place in the choice of holding 160 days, but other investors sell, replace with other stocks, make profits there, and earn by buying and selling in 160 days. This is because there are a lot of people out there. Therefore, if you do not look at this stock selection verification chart from various angles, it is not straightforward to say that the information that big data such as trading data can be output is profound. Nevertheless, the invention relating to this selection can be said to be an epoch-making invention that breaks down that corner.
（銘柄選択の検証チャート（図１０３）の具体例）
同じ時期に購入してもとても大きな投資格差が開いていくのが株である。ではそれがどれだけ開いたのかを適切に知ることができ、失敗した選択をしていたら、そのことが如実に数字に出てくるので、改善するインセンティブが働いていく。ＰＤＣＡがこれで回り始めるので、投資家に与える影響は計り知れません。
(Specific example of the stock selection verification chart (FIG. 103))
Even if you buy at the same time, stocks will have a huge investment gap. Then you can properly know how much it has opened, and if you make a failed choice, that will be clearly shown in the numbers, and there will be an incentive to improve. As PDCA starts to turn around, the impact on investors is immeasurable.
（銘柄購入時期の検証チャート（図１０４）の意義）
図１０４で説明すると、Ａ銘柄の株価チャートに、Ａ銘柄の参加者に関する情報が入ったチャートである。特に、Ａ銘柄を同時期（ここでいうと０９／１０）に購入したほかの投資家はどういう投資行動を取ったのか、がわかるチャートになっている。当該情報処理システムでは把握できる投資家が３５００人（つまり、０９／１０にＡ銘柄を購入した人たち）。この投資家は、どういう行動を取ってきたか、１日で売ってしまったユーザもいれば、１６０日間保有を続けてきたユーザもいる。これらが一目で見れるチャートを銘柄購入時期の検証チャートと定義する。
(Significance of verification chart of brand purchase time (Fig. 104))
Explaining with reference to FIG. 104, it is a chart in which the stock price chart of the A stock contains information about the participants of the A stock. In particular, it is a chart that shows what kind of investment behavior other investors who purchased the A issue at the same time (09/10 in this case) took. The information processing system can identify 3,500 investors (that is, those who purchased the A brand on 09/10). Some users have sold the investor in a day, while others have held it for 160 days. A chart in which these can be seen at a glance is defined as a verification chart of the stock purchase time.
（従来技術の課題）
一般的な株価チャートでは、その銘柄に関する情報はあっても、その銘柄を売買をしている人たちの情報はありません。これを知るには、掲示板や個人ブログ、など断片的な情報を集めるかしかありません。実際の投資行動はわからないのです。しかし、当該情報処理システムでは、この銘柄の情報と、投資家の売買情報が連携されており、有機的に当該銘柄の当該購入時期の投資家の売買データと繋がっている構造を有するため、Ａ銘柄の９／１０に購入した人たちのその後の投資行動がわかるようになる画期的な技術です。
(Problems of conventional technology)
A typical stock chart has information about the stock, but not the people who buy or sell the stock. The only way to know this is to collect fragmentary information such as bulletin boards and personal blogs. We don't know the actual investment behavior. However, in the information processing system, the information of this brand and the trading information of the investor are linked, and since it has a structure that is organically linked to the trading data of the investor at the time of the purchase of the brand, A. It is an epoch-making technology that makes it possible to understand the subsequent investment behavior of those who purchased on 9/10 of the brand.
（銘柄購入時期の検証チャート（図１０４）の作用）
当該情報処理システムで先ず、投資対象別集計対象売買データで抽出条件を「銘柄：Ａ銘柄、購入時期：９／１０」で抽出条件を設定し、構成要素を投資家別の集計にする。そして、損益レベル売買データを総合損益レベル売買データとすると、基本的な売買データセットが当該情報処理システムで作成される。当該売買データセットで評価指標を売却日、保有期間、売却数量、購入数量、購入価格にすると、９／１０にＡ銘柄を購入した人たちで集計された投資家ごとの売却日、保有期間、売却数量、購入数量、購入価格が当該情報処理システムにより算出され、そこから購入金額、売却金額、売却損益、と売却日がない売買データは保有中の売買データとなり、保有中の投資家の購入金額、購入数量、購入単価、と２／１７の時価で含み益が当該情報処理システムで算出され、これらの評価指標を元にすると、９／１０にＡ銘柄を購入した人たち３５００人のデータが揃い、そのうち２５０人がまだ売却しておらず含み益を形成し、残りの３２５０人は売却し、その動向は、平均売却価格が１２５０円、最頻価格は１０５０円、最高値売却は２３００円、などと当該情報処理システムは簡単に導出できる。１位のＺさんは２６００円で売却した情報も当該情報処理システムでは簡単に導出できるため、このような銘柄購入時期の検証チャートが当該情報処理システムでは簡単に導出できる。
(Action of verification chart (Fig. 104) at the time of brand purchase)
In the information processing system, first, the extraction condition is set as "stock: A brand, purchase time: 9/10" in the trading data to be aggregated by investment target, and the components are aggregated by investor. Then, assuming that the profit / loss level trading data is the total profit / loss level trading data, a basic trading data set is created by the information processing system. If the evaluation indicators are the sale date, holding period, selling quantity, purchasing quantity, and purchasing price in the trading data set, the selling date and holding period for each investor aggregated by those who purchased the A brand on 9/10, The sale quantity, purchase quantity, and purchase price are calculated by the information processing system, and the purchase price, sale price, sale profit / loss, and trading data without a sale date are the trading data in possession, and the purchase by the investor in possession. The unrealized gain is calculated by the information processing system based on the amount, purchase quantity, purchase unit price, and market price of 2/17, and based on these evaluation indexes, the data of 3,500 people who purchased the A brand on 9/10 is available. Of these, 250 have not yet sold and formed unrealized gains, and the remaining 3250 have sold, with the average selling price being 1250 yen, the most frequent price being 1050 yen, and the highest selling price being 2300 yen. The information processing system can be easily derived. Since Mr. Z, who is in the first place, can easily derive the information sold for 2600 yen by the information processing system, such a verification chart of the brand purchase time can be easily derived by the information processing system.
（銘柄購入時期の検証チャート（図１０４）の効果）
投資家にとって、ほかの投資家がどうやって売買しているのかは気になるものである。ましてや、自身が購入した銘柄の、自身が購入した日に同じように購入した投資家が、その後どう行動したのか、は知る術がない。当該情報処理システムでは、それがわかることは画期的なシステムであり、投資家にとっては、投資行動を検証できるチャートとなっている。
(Effect of verification chart of brand purchase time (Fig. 104))
Investors are wondering how other investors are buying and selling. Moreover, there is no way to know how the investors who bought the stocks they bought on the same day they bought them acted after that. In the information processing system, it is an epoch-making system to understand it, and for investors, it is a chart that can verify investment behavior.
（銘柄購入時期の検証チャート（図１０４）の具体例）
当該情報処理システムでは、これは全銘柄で行え、購入時期も変えることができるし、応用編としては、もう売却をしてしまって、保有をしていない銘柄を、今は皆がどうしているのであろう、ということにも当然使える。株全体や仮想通貨全体など、投資対象別集計対象売買データで掌握できる全ての投資対象に活用できる。
(Specific example of verification chart of brand purchase time (Fig. 104))
In the information processing system, this can be done for all brands, the purchase time can be changed, and as an advanced version, everyone is doing what they are doing with the brands that they have already sold and do not own. Of course, it can also be used. It can be used for all investment targets that can be grasped by the trading data to be aggregated by investment target, such as the entire stock and the entire virtual currency.
（他の投資家の銘柄投資動向チャート（図１０５）の意義）
図１０５で説明すると、「Ａ銘柄を９／１０に購入した人たちの中で、あなたは何位です」という答えが出てくるということを意味する。Ａ銘柄を９／１０に購入した人は当該情報処理システムで処理された人数は３５００人、として、その投資家が、皆どういう行動をしたのかが、全て当該情報処理システムでは記憶部３３に残っている。その情報を活用すると、９／１０に銘柄を購入した人たちの実際の売買記録が集計される。だからこそ、こういう数字が当該情報処理システムで算出される。
(Significance of stock investment trend charts of other investors (Fig. 105))
Explaining with FIG. 105, it means that the answer "How many of the people who purchased the A brand on 9/10" comes out. Assuming that the number of people who purchased the A brand on 9/10 is 3,500 processed by the information processing system, all the actions taken by the investors remain in the
（従来技術の課題）
自分と同じ銘柄を同じ日に購入した人たちが、その後どういう投資行動を取ってきたのかはとても気になります。ただ、従来技術では、そのことはとてもわからない。世の中に出ていない情報である。
(Problems of conventional technology)
I am very curious about what kind of investment behavior people who bought the same brand as themselves on the same day have taken since then. However, with the conventional technology, that is not very clear. This information is not available in the world.
（他の投資家の銘柄投資動向チャート（図１０５）の作用）
しかし、何故、当該情報処理システムではこの数字が算出できるのか。まず、購入日付は９／１０、購入銘柄はＡ銘柄で簡単に、基本データセットが出てくる。ただ、構成要素を投資家にする必要があり、しかも集計する必要がある。あと、損益レベル売買データは第一レベル売買データにする。これを当該情報処理システムに指示すれば、後は簡単である。総合損益率でランキングすれば、１位が誰で、５位が誰か、すぐに当該情報処理システムは算出する。購入日と銘柄のセットで紐付いているからチャートにも出すことが可能である。テーブルセットの所でも見たが、こういう条件を一度、テーブルセットに覚えさせてしまえば、当該情報処理システムは自動で毎日、このランキングを算定し、記憶していく。当然順位も変わっていきます。投資が巧くなるには、こういう見える化が必要なのです。もちろん、Ａ銘柄だけでなく、全銘柄の全日付が可能となる。
(Action of Stock Investment Trend Chart of Other Investors (Fig. 105))
However, why can this number be calculated by the information processing system? First, the purchase date is 9/10, the purchase brand is A brand, and the basic data set comes out easily. However, it is necessary to make the components investors, and it is necessary to aggregate them. Also, the profit and loss level trading data will be the first level trading data. If this is instructed to the information processing system, the rest is easy. If ranked by the total profit / loss ratio, the information processing system will immediately calculate who is the 1st place and who is the 5th place. Since it is linked with the purchase date and the brand set, it is possible to put it on the chart. As I saw in the table set, once these conditions are memorized in the table set, the information processing system automatically calculates and memorizes this ranking every day. Naturally, the ranking will also change. This kind of visualization is necessary for investment to be successful. Of course, not only the A issue but all the dates of all the issues are possible.
（他の投資家の銘柄投資動向チャート（図１０５）の効果）
絶大な効果がある。投資家にとっては、自分が選択をした投資行動と同じ行動をした人たちが、実際にどう動いてきたのか、を見ることができ、成功している人と自分と何が違うのかを検証することができる。まさに、投資の見える化が大きく前進する技術と言える。中でも投資対象別集計対象売買データと、構成要素売買データとの連係が重要で、これなくしては実現できないサービスであり、これは全て、当該情報処理システムの処理の一貫性から導き出されるサービスである。
(Effects of stock investment trend charts of other investors (Fig. 105))
It has a tremendous effect. For investors, they can see how people who behave the same as the investment behavior they choose have actually behaved, and examine what makes them different from successful people. be able to. Indeed, it can be said that this is a technology that greatly advances the visualization of investment. Above all, the linkage between the trading data to be aggregated by investment target and the component trading data is important, and it is a service that cannot be realized without it, and all of these are services derived from the consistency of processing of the information processing system. ..
（他の投資家の銘柄投資動向チャート（図１０５）の具体例）
全ての銘柄の全ての購入日で使えるので、いろいろな使い方ができる。保有株が下がってきたときに、皆はどういう行動をしているのかが目に見える。特に、上手にいつも成績のよい人が対象になる。
(Specific example of stock investment trend chart of other investors (Fig. 105))
Since it can be used on all purchase dates of all brands, it can be used in various ways. You can see what everyone is doing when their stocks go down. Especially, people who are good and always have good grades are targeted.
（グループ化の欄参照）がどう動いているかがわかると、とても頼もしいのではないか。 It would be very reliable to know how (see the grouping section) works.
（他の投資家の銘柄投資動向チャート（図１０６）の定義）
Ａ名柄の保有期間１６０日の間にほかの投資家は、Ａ銘柄をどうやって売り買いしてきたかを知るチャートである。全部でＡ銘柄を１６０日間で売買してきた人は、当該情報処理システムで把握できるのが１２０００人のうち、８０％の人たちは売り買いして、現在は保有しておらず、平均の売買損益率は２５％等という数字が出てくる。
(Definition of stock investment trend charts of other investors (Fig. 106))
It is a chart that shows how other investors have bought and sold the A stock during the holding period of the A stock for 160 days. Of the 12,000 people who have bought and sold A stock in 160 days in total, 80% of the 12,000 people can buy and sell, and they do not currently own it, so the average trading profit and loss The rate is 25% and so on.
（従来技術の課題）
ほかの投資家の行動を、同じ銘柄で保有期間中に、ほかの投資家はどういう行動を取ってきたのかは、今では全く表に出て来ない情報である。自身が保有している銘柄を、どう売買しているのか、は気になるからこそ、ツイッターや掲示板などで確認をしたりして、一喜一憂したりする。当該情報システムでは、縦横無尽にほかの投資家の動向を引き出すことができる。これもその一つである。
(Problems of conventional technology)
The behavior of other investors during the holding period of the same stock is now completely hidden information. Because I am worried about how I buy and sell the stocks I own, I check on Twitter and bulletin boards, and I feel happy and sad. With this information system, it is possible to draw out the trends of other investors in every direction. This is one of them.
（他の投資家の銘柄投資動向チャート（図１０６）の作用）
まず、期間別集計対象売買データで抽出条件を「銘柄＝Ａ銘柄、購入日＝２０２０／９／１０から２０２１／０２／１７」とし、投資家別に集計した構成要素別売買データを当該情報処理システムに指示（自動、管理者、ユーザ入力フォーム含む）し、総合損益レベル売買データで、基本的な売買データセットが当該情報処理システムで作成される。当該売買データセットで評価指標を売却日、保有期間、売却数量、購入数量、購入価格にすると、２０２０／９／１０から２０２１／２／１７の間でＡ銘柄を購入した人たちで集計された投資家ごとの売却日、保有期間、売却数量、購入数量、購入価格が当該情報処理システムから算出され、そこから購入金額、売却金額、売却損益、と売却日がない売買データは保有中の売買データとなり、保有中の投資家の購入金額、購入数量、購入単価、と２０２１／２／１７の時価で含み益が当該情報処理システムで算出される。これらの評価指標を元にすると、９／１０から２／１７にＡ銘柄を購入したユーザたち１２０００人のデータが揃い、そのうち１５００人がまだ売却しておらず、含み益を形成し、残りの１０５００人は売却し、その動向は、平均購入価格が１５５０円、平均売却価格が１７５０円、最頻購入価格帯は１６００円、などと当該情報処理システムは簡単に導出できる。１位のＴさんは７９０円で購入し、２３５０円で売却した情報も当該情報処理システムでは簡単に導出できるため、このような銘柄購入時期の検証チャートが当該情報処理システムでは簡単に導出できる。
(Action of Stock Investment Trend Chart of Other Investors (Fig. 106))
First, the extraction condition is set to "stock = A brand, purchase date = 2020/9/10 to 2021/02/17" in the trading data to be aggregated by period, and the trading data by component aggregated by investor is the information processing system. (Including automatic, administrator, and user input forms), the information processing system creates a basic trading data set with the total profit / loss level trading data. If the evaluation indicators are the sale date, holding period, sale quantity, purchase quantity, and purchase price in the trading data set, it is aggregated by those who purchased stock A between 2020/9/10 and 2021/2/17. The sale date, holding period, selling quantity, purchase quantity, and purchase price for each investor are calculated from the information processing system, and the purchase price, sale price, sale profit / loss, and trading data without a sale date are currently held. It becomes data, and the unrealized gain is calculated by the information processing system based on the purchase price, purchase quantity, purchase unit price, and market price of 2021/2/17 of the investor in possession. Based on these evaluation indicators, the data of 12,000 users who purchased the A brand from 9/10 to 2/17 are available, of which 1500 have not sold yet, forming unrealized gains, and the remaining 10500. A person sells, and the trend is that the average purchase price is 1550 yen, the average sale price is 1750 yen, the most frequent purchase price range is 1600 yen, and so on, and the information processing system can be easily derived. Since the information that Mr. T, who is ranked first, purchased for 790 yen and sold for 2350 yen can be easily derived by the information processing system, such a verification chart of the brand purchase time can be easily derived by the information processing system.
（他の投資家の銘柄投資動向チャート（図１０６）の効果）
当該情報処理システムではじめて導出されるデータは数多いですが、このデータもその一つである。投資家にとっては、Ａ銘柄を保有していた期間は、当該保有期間の当該資金は、資金が拘束されていた時期である。その期間中に、巧く売買を行っている人もいれば、高いところで購入して失敗している人たちも出てきている。これらの情報が出てくると、投資家の見える化が進み、投資行動が大きく変わるきっかけになるような発明である。当該情報処理システムでは、これらを自動化することも可能であるし、フォーム入力で算出することも可能であるし、表示方法も、このように分かりやすい方法でチャート上で表示することも可能である。
(Effects of stock investment trend charts of other investors (Fig. 106))
There are many data derived for the first time in the information processing system, and this data is one of them. For the investor, the period during which the stock A was held is the period during which the funds were held. During that period, some people are buying and selling well, while others are buying at high prices and failing. When this information comes out, it is an invention that makes investors more visible and triggers a big change in investment behavior. In the information processing system, these can be automated, calculated by form input, and displayed on the chart in such an easy-to-understand manner. ..
（他の投資家の銘柄投資動向チャート（図１０６）の具体例）
全銘柄の全部の時期で可能なので、例えば、図１０６の左にあるようなテキストを当該情報処理システムで表示することが可能であり、これらの数字は全てデータベースから導出される数字なので、その数字に合わせたテキストを用意（テーブルセット方式）すれば、すぐに当該情報処理システムで表示ができるようになる。
(Specific example of stock investment trend chart of other investors (Fig. 106))
Since it is possible at all times of all stocks, for example, it is possible to display the text as shown on the left of FIG. 106 on the information processing system, and since these numbers are all derived from the database, the numbers are displayed. If you prepare the text according to (table set method), you can immediately display it on the information processing system.
（保有状況の自動評価の定義と課題）
保有状況には、銘柄の保有状況（投資商品の購入データ）がある（売りから入る場合は売りデータ）。この取引データには、銘柄（投資商品の銘柄）の別と、購入単価、購入日が含まれる。通常、これらの銘柄は、市場で取引されており、いろいろな購入可能な銘柄の中で、当該銘柄を選んだ結果の取引データである。違う銘柄を選べば、現在の保有状況の評価は大きく変化する。つまり、その後の市場価格は、銘柄によって異なる経緯を示していくからである。この保有銘柄が違う銘柄であれば、どう変化したかによって、保有状況の評価は変わっていく。例えば、２０２０年５月にＡ銘柄を購入し２０２０年年末時点で保有を続けているケースを想定すると、Ａ銘柄であれば、２０２０年年末の時価は２０％上昇であったというのが、現在の保有状況に反映される。しかし、Ｓ銘柄であれば、２０２０年年末の時価は５０％上昇であり、Ｚ銘柄であれば、２０２０年年末の時価はマイナス２０％であるとすると、Ａ銘柄は最適な選択ではなかったことになり、評価が落ちる、これを反映させるのが、当該保有状況の自動評価ステップと定義する。
(Definition and issues of automatic evaluation of ownership status)
The holding status includes the holding status of stocks (purchase data of investment products) (sell data when entering from selling). This transaction data includes the type of brand (investment product brand), purchase unit price, and purchase date. Normally, these stocks are traded in the market, and are trading data as a result of selecting the stock from various stocks that can be purchased. If you choose a different stock, the evaluation of the current holding status will change significantly. In other words, the market price after that will show different circumstances depending on the brand. If the stocks held are different, the evaluation of the holding status will change depending on how the stocks have changed. For example, assuming a case where A brand was purchased in May 2020 and continues to be held at the end of 2020, the market value of A brand at the end of 2020 was 20% higher at present. It is reflected in the holding status of. However, if the S issue has a market price increase of 50% at the end of 2020, and the Z issue has a market value of -20% at the end of 2020, the A issue was not the optimal choice. It is defined as the automatic evaluation step of the holding status to reflect this.
（保有状況の自動評価の作用）
上述の評価をどう実現させていくのか。購入時点のＡ銘柄の選択以外に、いろいろな選択肢があった。日本株であれば、３９００銘柄の選択肢がある。これらの銘柄の株価テーブルを作ると、横軸に銘柄、縦軸に日付、クロスした所にその日の株価（その日の株価の安値から高値の中のどれか寄り付き値でもいいし、終値でもいいし、ほかの株価でもいい）を入れたテーブルを作る。すると、Ａ銘柄であれば、２０２０年５月は５００円、２０２０年年末は６００円と参照できる。Ａ銘柄、・・・・３９００銘柄の当該株価を取り、騰落率を求めると、騰落率ランキングができる。例えば、騰落率ランキング１位の銘柄が上述のＳ銘柄であれば、本来は５０％の上昇を享受できたかも知れない。購入銘柄の銘柄を変えるだけで、このケースの場合、パフォーマンスは大きく変わる。このことを評価に加えることが可能である。平均値を求めることもできるし、３９００銘柄のうち、Ａ銘柄は５２０位、のような表現も可能であるし、最高の選択の場合には、これだけ含み損益が増え、総合損益にもこれだけ影響を与えるなどの表現も可能となる。
(Action of automatic evaluation of possession status)
How will the above evaluation be realized? There were various options other than the selection of brand A at the time of purchase. For Japanese stocks, there are 3900 stocks to choose from. If you make a stock price table for these stocks, the horizontal axis is the stock, the vertical axis is the date, and the crossed place is the stock price of the day (either the low price to the high price of the day's stock price can be the closest price or the closing price. , Other stock prices are acceptable) Make a table. Then, in the case of brand A, it can be referred to as 500 yen in May 2020 and 600 yen at the end of 2020. A stock, ... If you take the stock price of 3900 stocks and find the rate of increase / decrease, you can rank the rate of increase / decrease. For example, if the stock with the highest rate of increase / decrease is the above-mentioned S stock, it may have been able to enjoy a 50% increase. Simply changing the brand of the purchase will make a big difference in performance in this case. It is possible to add this to the evaluation. It is possible to calculate the average value, and out of 3900 stocks, stock A can be expressed as 520th, and in the case of the best selection, the unrealized profit and loss will increase by this amount, and the total profit and loss will also be affected by this amount. Expressions such as giving are also possible.
銘柄を変えることも可能だが、同じ銘柄で時期を変えることも可能である。例えば、Ａ銘柄の購入が２０２０年５月であったが、２０２０年７月だったらもっと高くなって利益が薄くなっていた場合、これを評価することも先のテーブルがあれば可能になる。２０２０年７月１日だと５５０円で、利幅が５０円少なくなることは早めに購入できたメリットの一つと言える。これらの評価を加えていくのが、保有状況の自動評価と定義する。 It is possible to change the brand, but it is also possible to change the time with the same brand. For example, if the purchase of brand A was in May 2020, but in July 2020 it would be higher and the profit would be weaker, it would be possible to evaluate this with the previous table. On July 1, 2020, it was 550 yen, and the fact that the profit margin was reduced by 50 yen can be said to be one of the merits of being able to purchase early. Adding these evaluations is defined as an automatic evaluation of the holding status.
（保有状況の自動評価の効果）
投資商品の場合、市場が存在する場合は、代替手段が多くあり、銘柄を変えるだけで、投資成果は大きく変わってくるのが通常である。また、いつでも購入できる自由があるため、時期も選択肢の一つである。銘柄の選択にまつわる評価、時期にまつわる評価、両者混じった評価などが可能になる。例えば、上述のケースの場合、Ａ銘柄ではなくＳ銘柄だと、これだけ収益が変わったとか、平均だとこうだとか、このときの選択は、正解であったとか失敗であったとか、何故失敗で、次はどこを改善すればよいのかなどが分かるようになる。
(Effect of automatic evaluation of holding status)
In the case of investment products, if there is a market, there are many alternatives, and it is normal for investment results to change significantly simply by changing the brand. Also, because you have the freedom to buy at any time, time is also an option. It will be possible to evaluate the selection of stocks, the timing, and a mixture of both. For example, in the case of the above case, if the stock is S instead of A, the profit has changed so much, the average is like this, the choice at this time was correct or failed, and why it failed. Next, you will be able to understand where to improve.
（保有状況の自動評価の具体例）
（具体例１）
情報処理システムは、最良ケース（上記でいえばＳ銘柄の選択）の場合の損益改善度合いなどを表示する。
(Specific example of automatic evaluation of holding status)
(Specific example 1)
The information processing system displays the degree of improvement in profit and loss in the best case (selection of S brand in the above case).
（具体例２）
情報処理システムは、平均ケース（上記でいえば３９００銘柄の平均騰落率）を当てはめた場合の含み損額の違いを表示する。
(Specific example 2)
The information processing system displays the difference in the unrealized loss amount when the average case (the average rate of increase / decrease of 3900 stocks in the above case) is applied.
（具体例３）
情報処理システムは、Ａ銘柄の選択は３９００銘柄の選択肢のうち、どのくらいの順位であったのかを表示する。
(Specific example 3)
The information processing system displays the order of the selection of the A brand among the options of the 3900 brand.
（具体例４）
情報処理システムは、Ａ銘柄とＳ銘柄の購入当時のテクニカル指標の違いを明示して、ユーザに次の糧にしてもらう。
(Specific example 4)
The information processing system clearly shows the difference between the technical indicators of the A brand and the S brand at the time of purchase, and asks the user to use them as the next food.
（具体例５）
情報処理システムは、購入の決断の当時、Ｓ銘柄を購入した人たちの今の状況をグループ単位（今でも保有している人たちのグループなど）で表示し、現在そのグループが保有している銘柄は何かを表示する。
(Specific example 5)
The information processing system displays the current status of the people who purchased the S brand at the time of the purchase decision in group units (such as the group of people who still own it), and that group currently owns it. Show what the brand is.
（具体例６）
情報処理システムは、Ａ銘柄だけでなく今保有中の銘柄すべてが最良ケースの場合は、どれだけの損益が上がっているかを表示する（保有中の銘柄はＢ銘柄の場合には、２０１９年７月で最良銘柄はまた別の銘柄となる）。
(Specific example 6)
The information processing system displays how much profit or loss is increasing when not only the A issue but all the issues currently held are in the best case (if the issue held is the B issue, 2019 7). The best stock in the month will be another stock).
（具体例７）
情報処理システムは、具体例６のケースを平均ケースの場合は、どうか、自分の選択はどのくらいの順位か、よい判断をしてきているのか、悪い判断をしてきているのかを表示する。
(Specific example 7)
The information processing system displays whether the case of the specific example 6 is an average case, how high the order of one's choice is, whether a good judgment is made, or a bad judgment is made.
（具体例８）
情報処理システムは、時期の選択で、最良の購入時期がいつで、購入時期を後にずらして最良の選択をした場合は、どれだけ損益が変わったかを表示する。情報処理システムは、そのときのテクニカル指標値と実際の購入時のテクニカル指標値を表示する。
(Specific Example 8)
The information processing system displays when the best purchase time is, and how much the profit or loss has changed if the best purchase time is delayed and the best selection is made. The information processing system displays the technical index value at that time and the technical index value at the time of actual purchase.
（売買状況の自動評価）
保有状況の自動評価と手順は同様で、購入時だけでなく売却時の評価も加わるが、保有状況の自動評価に準ずる。ただし、売買状況の自動評価に特別に関わる点は、随時追加する。
(Automatic evaluation of trading status)
The procedure is the same as the automatic evaluation of the holding status, and the evaluation at the time of sale as well as the purchase is added, but it is the same as the automatic evaluation of the holding status. However, points specially related to the automatic evaluation of trading status will be added at any time.
（保有状況評価と銘柄情報の連動）
保有状況の評価プロセスは、保有銘柄の評価であり、過去の売買の結果である現状と将来をつなぐ役割があり、現時点を変えていくことで、将来が変わっていく。過去の売買の結果である売買結果（売買データ）と現在保有している保有銘柄（保有商品データ）とが結び付いており、両面からの評価が重要である。
(Linkage between holding status evaluation and brand information)
The holding status evaluation process is the evaluation of the holdings, and has the role of connecting the current situation and the future, which are the results of past trading, and changing the present time will change the future. The trading results (trading data), which are the results of past trading, and the stocks currently held (holding product data) are linked, and evaluation from both sides is important.
現在保有している保有銘柄（保有商品データ）は、集計対象売買データのところで、チャートやテクニカル指標、業績などと結び付いており、当該売買データで、管理されている。集計対象売買データから、ここまでの評価ステップまで、購入時点の日付と購入銘柄とが紐付いた方になっている。故に、この保有状況評価で使われる保有商品も、購入時のテクニカル指標値やチャート、業績などと結び付いており、しかも、それらは日々更新され、時系列データを作っている。集計対象売買データの作成工程で、売買データと保有商品データは完全に連携されており、この保有状況評価にも強力な力を発揮する。売買データによる評価指標と、保有商品データによる各種指標が結ばれ、特別な効果を発揮する。 The stocks currently held (holding product data) are linked to charts, technical indicators, business performance, etc. in the trading data to be aggregated, and are managed by the trading data. From the trading data to be aggregated to the evaluation steps up to this point, the date at the time of purchase and the purchased brand are linked. Therefore, the owned products used in this holding status evaluation are also linked to the technical index values, charts, performance, etc. at the time of purchase, and they are updated daily to create time-series data. In the process of creating the trading data to be aggregated, the trading data and the owned product data are completely linked, and it exerts a powerful power in this holding status evaluation. An evaluation index based on trading data and various indexes based on owned product data are linked to exert a special effect.
以下、この点について説明する。 This point will be described below.
集計対象売買データの段階で、購入商品と購入日にリレーションシップで銘柄コードとテクニカル指標値、が結び付いている。さらに、日々の更新がテクニカル指標値は行われ、日々更新され、株価データも更新されていく。購入株価から、時価は徐々に変化していき、毎日ブラッシュアップされていく。これによって、保有状況評価の画面では、含み損益の変化や保有商品の情報の関連付けがされており、保有商品のリンクをクリックすると、銘柄情報や銘柄ニュースが紐付く形になる。 At the stage of the trading data to be aggregated, the stock code and the technical index value are linked by the relationship between the purchased product and the purchase date. Furthermore, daily updates are performed, technical index values are updated, daily updates are made, and stock price data is also updated. From the purchase price, the market price gradually changes and is brushed up every day. As a result, on the holding status evaluation screen, changes in unrealized profit and loss and information on the holding products are associated, and when the link of the holding products is clicked, the stock information and stock news are linked.
これ自体、よくある情報であるが、重要なことは過去の売買データの診断結果や、他の投資家や銘柄との比較、ランキング結果、なども結び付いており、購入商品の情報と過去の売買履歴の結果と、現在の保有状況が今を形成しており、将来が変わっていくかどうかの大事な意思決定をしていかなければいけない。 This is common information in itself, but what is important is the diagnosis result of past trading data, comparison with other investors and stocks, ranking result, etc., and information on purchased products and past trading. The results of the history and the current holdings are forming the present, and we must make important decisions as to whether the future will change.
つまり、保有状況評価は、それに資する内容でなければならない。後に続く診断やアドバイスも同様である。まずは現状の評価が重要である。 In other words, the holding status evaluation must contribute to that. The same is true for subsequent diagnoses and advice. First of all, it is important to evaluate the current situation.
先の保有状況の自動評価は、他の銘柄の情報を取り込み、他との比較を行い投資家に新たな情報を提供するものである。購入データと銘柄情報が結びついているからこそ、行える当該情報処理システムならではの情報提供と言える。 The above-mentioned automatic evaluation of the holding status takes in information on other stocks, compares them with others, and provides new information to investors. It can be said that the information provision unique to the information processing system can be performed only because the purchase data and the brand information are linked.
（評価指標による警戒信号の発生の意義）
保有銘柄の状況は、時々刻々と変化する。いつの間にか、下がっていたとか、忙しくて知らずに、見過ごしていたなどはよくある。これらをウォッチして、警戒信号を発するが、当該情報処理システムは、購入データや過去の失敗利益などと結び付いており、この警戒信号の意味は、さらに特別な効果を発揮する。テクニカル指標だけでなく、過去の売買履歴で課題となっていることや、うまくいっていない点を改善するために使うわけだから、過去に失敗した事例を教訓にして警戒信号を発信することも可能だし、たとえば、常に間違っている判断を繰り返し、そのパターンが再度訪れたときに、警戒信号を発するなどは一例である。例えば、５％上昇し、売りたくなる、しかし、過去の売買データでは、平均すると利幅がその投資家は小さく５％上昇で売ってきた傾向にあれば、この５％上昇した後に、それらの銘柄はどうであったのか、を伝える機能を追加できたりすれば、非常に便利である。５％上昇で売ってきた過去の銘柄は、「その後、３週間保有していれば、５％の上昇は１５％の上昇へ変わっていっていたのが、今までの傾向です。今回は、どうしましょうか。」のような表示が可能となれば、過去の履歴も活用でき、売買の意思決定に役立つ情報となる。もちろん、現実問題、過去の履歴と違うことは多々あるので、これだけで判断するのは禁物であるが、情報の一つとして、当該情報処理システムならではの情報提供となる。
(Significance of warning signal generation by evaluation index)
The status of stocks held changes from moment to moment. I often overlooked it without knowing that it was down before I knew it. These are watched and a warning signal is issued, but the information processing system is linked to purchase data and past failure profits, and the meaning of this warning signal has a more special effect. It is possible to send a warning signal based on the lessons learned from past failures because it is used not only for technical indicators but also for improving problems in past trading history and points that are not working well. For example, it is an example that a warning signal is issued when the pattern is revisited by constantly repeating wrong judgments. For example, if you want to sell by rising 5%, but historical trading data shows that on average the margin is small and the investor tends to sell at a 5% rise, then after this 5% rise, those stocks It would be very convenient if we could add a function to tell how it was. The past stocks that sold at a 5% increase said, "The trend so far is that if you hold it for 3 weeks, the 5% increase has changed to a 15% increase. If it becomes possible to display something like "Let's do it?", The past history can also be used, and it will be useful information for buying and selling decisions. Of course, there are many things that are different from actual problems and past histories, so it is forbidden to make a judgment based on this alone, but as one of the information, information is provided only by the information processing system.
（従来技術の課題）
警戒信号が株価データと紐付いて出てくるものでは、それを保有している人には全て同じ警戒信号が届くはずである。しかし、当該システムの警戒信号は、過去の売買履歴にも紐付いており、それらの情報と合わせた警戒信号の発信が可能となる。
(Problems of conventional technology)
If the warning signal is linked to the stock price data, everyone who owns it should receive the same warning signal. However, the warning signal of the system is also linked to the past trading history, and it is possible to transmit the warning signal together with the information.
証券会社にも、テクニカル指標がこうなったら、シグナルを出してメールを配信する程度の機能はあるが、大体当てになるものではない。それらとは大きく異なる。 Securities companies also have the function of sending a signal and delivering an e-mail when the technical index becomes like this, but it is not generally reliable. It's very different from them.
（評価指標による警戒信号の発生の作用）
警戒信号をどう発生させるのか、テクニカル指標の警戒信号は簡単です、例えば、当該購入商品のＲＳＩが８０％以上になったら警戒信号を出すように当該情報処理システムでは簡単にできる。さらに一歩進めて、過去の売買履歴を使って警戒信号を出すにはどうすればよいか。第五ステップで数ある当該情報処理システムにより算出された評価指標には、平均売買日数や平均の勝ち利益率が日々記録されている。ここを参照すると、当該投資家の今までの平均の保有期間が当該情報処理システムにより算出されており、それをまずは提示することは、当該情報処理システムでは簡単にできることである。平均で３日で売却し、回転率の高い方であれば、直近までの平均保有日数３日、平均の勝ち利益率２％、ただ、今までの銘柄であれば、３日ではなく８日に保有していれば、平均で２％から６％へと変化しています。このような状況を伝えることができると、一つの決断材料になる。３日ではなく８日に保有していれば、結果が変わったというのは、売却後の時価の変化をたどっている当該情報勝利システムなら、簡単に導き出せるからできる当該情報処理システムならではの情報である。
(Action of warning signal generation by evaluation index)
The warning signal of the technical index is simple as to how to generate the warning signal. For example, the information processing system can easily output the warning signal when the RSI of the purchased product becomes 80% or more. How can we go one step further and use past trading history to signal alerts? The average number of trading days and the average rate of return are recorded daily in the evaluation indexes calculated by the information processing system, which is numerous in the fifth step. With reference to this, the average holding period of the investor up to now is calculated by the information processing system, and it is easy for the information processing system to present it first. Sell in 3 days on average, if the turnover rate is high, the average holding days up to the latest is 3 days, the average winning profit margin is 2%, but if it is a stock so far, it is 8 days instead of 3 days If you own it, it has changed from 2% to 6% on average. Being able to convey this situation will be a factor in making a decision. If you hold it on the 8th instead of the 3rd, the result has changed because the information winning system that traces the change in the market price after the sale can be easily derived. be.
（評価指標による警戒信号の発生の効果）
もちろん、この過去の売買履歴から発生する警戒信号などを全て鵜呑みにするわけにはいかない。過去とは違った動きになっていくのが常だからである。ただ、一つの有力な判断材料を提供できる。しかも、それは当該投資家にのみ与えられる情報であり、過去の売買データと現在の保有状況が組み合わさって提供される情報であるから、とても価値がある情報提供となる。
(Effect of warning signal generation by evaluation index)
Of course, it is not possible to swallow all the warning signals generated from this past trading history. This is because the movement is always different from the past. However, it can provide one powerful judgment material. Moreover, since it is information given only to the investor and is provided by combining past trading data and the current holding status, it is very valuable information provision.
（評価指標による警戒信号の発生の具体例）
まず、重要なのは第５ステップで決めたＫＰＩの警戒信号。ほかにも当該情報処理システムにより算出された評価指標は数多くあるので、それらを適宜選択する。
ほかにも、Ａさんの売買データから当該情報処理システムにより算出されたＫＰＩを保有状況評価に加え、表示する。保有商品の状況評価に、ＫＰＩの項目を加え、実際の利益も管理し、改善しているのか、改悪となっているのかを、ユーザに伝えながら、保有商品が買値を下回ってきたときに、含み損率の改善が緊急課題であるユーザに対しては、再度注意を促すなどして、パフォーマンス改善のサポートを行う。
(Specific example of generation of warning signal by evaluation index)
First of all, the important thing is the KPI warning signal decided in the 5th step. Since there are many other evaluation indexes calculated by the information processing system, select them as appropriate.
In addition, the KPI calculated by the information processing system from Mr. A's trading data is added to the holding status evaluation and displayed. When the owned product falls below the bid price while adding the KPI item to the status evaluation of the owned product, managing the actual profit, and telling the user whether it is improving or worsening. For users whose unrealized loss rate improvement is an urgent issue, we will support performance improvement by calling attention again.
（投資対象別集計対象売買データを活用する評価の意義）
保有状況評価に紐付いている情報の一つに保有商品がある。先の例は、保有商品と購入日の紐付きから当該情報処理システムにより生成される生成データを示したが、保有商品も様々な情報が紐付いているのが当該情報処理システムであり、その一つに投資対象別集計対象売買データが挙げられる。保有銘柄が投資対象別集計対象売買データに紐付けば、投資対象別集計対象売買データでできることは全て可能となる。
(Significance of evaluation utilizing trading data subject to aggregation by investment target)
One of the information associated with the possession status evaluation is the possessed product. The previous example shows the generated data generated by the information processing system from the association between the owned product and the purchase date, but it is the information processing system that the owned product is also associated with various information. The data of trading data to be aggregated by investment target can be mentioned in. If the stocks held are linked to the trading data to be aggregated by investment target, everything that can be done with the trading data to be aggregated by investment target becomes possible.
（従来方式の課題）
従来、保有商品の情報は、銘柄情報に結びついていたりすることはよくある。銘柄の企業業績やチャート、業績予想、企業概要、銘柄ニュースなどに紐付いている。これと投資対象別集計対象売買データに紐付くのとはどう違うのか。
(Problems of the conventional method)
Conventionally, information on owned products is often linked to brand information. It is linked to the company's business performance, charts, business forecasts, company profile, stock news, etc. What is the difference between this and the trading data that is subject to aggregation by investment target?
（投資対象別集計対象売買データを活用する評価の作用）
投資対象別集計対象売買データの「抽出条件：銘柄＝保有銘柄」、この情報をこの保有状況評価の保有銘柄に紐付かせることで可能となる。これで、投資対象別集計対象売買データで出てくる情報は全て引き出すことが可能となる。企業業績やチャートの類いはもちろん、当該銘柄の勝率やほかの投資家がどう行動しているのか、同じ時期に購入した投資家は今でも保有しているのか、平均と比べて当該銘柄は優れているのか劣っているのか、さらに期間別集計対象売買データにすることで、当該保有期間の当該銘柄の状況もさらに詳しくわかるようになる。
(Effect of evaluation utilizing trading data subject to aggregation by investment target)
It is possible by linking this information to the holding stocks in this holding status evaluation, which is the "extraction condition: stock = holding stock" of the trading data to be aggregated by investment target. This makes it possible to retrieve all the information that appears in the trading data that is subject to aggregation by investment target. Not only the type of corporate performance and charts, but also the winning percentage of the stock, how other investors are behaving, whether investors who purchased at the same time still own it, the stock is compared to the average. Whether it is superior or inferior, and by using the trading data to be aggregated by period, the status of the issue in the holding period can be understood in more detail.
（投資対象別集計対象売買データを活用する評価の効果）
単なる銘柄情報とは違って、これで様々な判断材料が揃う。ほかの投資家の行動や、自己の売買履歴、当該期間の他銘柄の動向などが全て紐付いている結果、様々な引き出しがある当該情報処理システムならではの情報提供が可能となる。すべて、一貫した連携されたシステムだからこそ、生じる効果と言える。
(Effect of evaluation utilizing trading data subject to aggregation by investment target)
Unlike mere brand information, this provides a variety of judgment materials. As a result of all the actions of other investors, their own trading history, trends of other stocks during the period, etc., it is possible to provide information unique to the information processing system with various withdrawals. It can be said that all the effects are produced because of the consistent and linked system.
（投資対象別集計対象売買データを活用する評価の具体例）
上に挙げたようなことのほか、投資対象別集計対象売買データや期間別集計対象売買データで挙げた事例などは、全てここで引き出しが可能となる。
(Specific examples of evaluations that utilize trading data subject to aggregation by investment target)
In addition to the above, all the cases listed in the trading data to be aggregated by investment target and the trading data to be aggregated by period can be withdrawn here.
（連動型保有状況評価の定義）
図３２の左から５番目のフローが連動型保有状況評価であり、左から４番目の売買状況評価の後に行われる。連動型保有状況評価は、売買損益評価と別々ではなく、連動性があることから、連動型保有状況評価と定義する。
(Definition of linked ownership status evaluation)
The fifth flow from the left in FIG. 32 is the interlocking holding status evaluation, which is performed after the fourth trading status evaluation from the left. The linked holding status evaluation is defined as the linked holding status evaluation because it is linked to the trading profit / loss evaluation, not separately.
集計対象売買データを元にして保有状況を評価するときにおいて、含み損益レベル以下売買データを加工、抽出し、作成して、評価指標算出ステップで評価指標を当該情報処理システムにより算出して、当該評価指標と、売買損益および現金とを総合して、当該集計対象の保有状況を評価することを、集計対象売買データの連動型保有状況評価と定義する。 When evaluating the holding status based on the trading data to be aggregated, the trading data below the unrealized profit / loss level is processed, extracted, created, and the evaluation index is calculated by the information processing system in the evaluation index calculation step. Evaluating the holding status of the aggregated target by integrating the evaluation index, trading profit and loss, and cash is defined as the linked holding status evaluation of the aggregated trading data.
（連動型保有状況評価の課題）
反対売買を行った売買状況（図３２の左から４番目の売買状況評価）は、図３４、図３５のＢ時点評価額２００万円の内訳で分かるとおり、Ｂ時点においては売買状況評価の売買は過去に行われた売買のものであり、確定した売買データからなる。少し補足すると、図３４の上図と中図と下図は、いずれも５０万円の資金が２００万円になったケースだが、それぞれ違う意味合いを持つ。中図に関しては、売買損益は５０万円であり、含み損益形成資金は１００万円であり、含み損益は１００万円である。一方、下図に関しては、売買損益は１００万円であり、含み損益形成資金は１５０万円であり、含み益は５０万円である。中身が違い、下図は巧くいっているけど、現在は、中図の方が優れた結果となっていることがわかる。この単純な例で説明すると、売買状況評価は下図が評価が高くて、保有状況評価は中図が高いという評価をしなければいけない。売買状況は過去の蓄積であり、現在の保有状況はその積み重ねの上に立っていることを示す簡単な図である。つまり、保有状況を評価するのに、売買状況の評価は不可欠で、連動している、これを連動型保有状況評価と定義している。
(Issues for interlocking ownership status evaluation)
As can be seen from the breakdown of the valuation amount of 2 million yen at point B in FIGS. 34 and 35, the trading status of the counter-trading (the fourth evaluation of the trading status from the left in FIG. 32) is the buying and selling of the trading status evaluation at time B. Is a trade made in the past and consists of confirmed trade data. To add a little supplement, the upper, middle and lower figures in Fig. 34 are cases where the funds of 500,000 yen have become 2 million yen, but they have different meanings. Regarding the middle figure, the trading profit / loss is 500,000 yen, the unrealized profit / loss formation fund is 1 million yen, and the unrealized profit / loss is 1 million yen. On the other hand, in the figure below, the trading profit / loss is 1 million yen, the unrealized profit / loss formation fund is 1.5 million yen, and the unrealized profit is 500,000 yen. The contents are different, and the figure below works well, but now you can see that the figure in the middle shows better results. To explain with this simple example, it is necessary to evaluate that the lower figure is high in the trading situation evaluation and the middle figure is high in the holding situation evaluation. The trading status is a past accumulation, and the current holding status is a simple diagram showing that it stands on the accumulation. In other words, in order to evaluate the holding status, the evaluation of the trading status is indispensable and linked, and this is defined as the linked holding status evaluation.
売買状況の変化があり、それらの結果、売買損益分が含み損益形成資金を増減して、元本＋売買損益（図３４のケース）－現金（図３５のケース）（含み損益構成資金）を基準にして現在の当該集計対象の保有状況が成り立つ。集計対象売買データの保有状況評価（図３２の左から３番目）では、売買状況評価と並列に並んでおり、過去の売買と、現在進行中の保有状況とが並べて処理される。一方、連動型保有状況評価では、売買状況の結果や現金比率の影響を受けた現在進行中の保有状況の評価を行える。この違いは、売買データが、前者が含み損益レベル売買データであること、後者が連動型含み損益レベル売買データであるという違いが起因となっている。前者であれば、売買データに現金や売買損益は含まれていないが、後者であれば、現金や売買損益が組み込まれるほか、レバレッジ効果や複利効果指数もモデルに組み込まれている（連動型含み損益レベル売買データの項を参照）。現在の保有状況をより一段も二段も正確に把握できるのは、この売買データの作成段階で連動型含み損益レベル売買データで管理項目を増やしている連携にある。通常のポートフォリオ分析や、証券会社にある保有銘柄一覧などは、全て前者であり、後者の技術であれば、それに加えて、過去の売買損益の貢献度や複利効果などが反映される。保有状況を評価するのに、これはとても重要な技術である。それを次に説明する。 There is a change in the trading situation, and as a result, the trading profit / loss is included and the profit / loss formation fund is increased / decreased, and the principal + trading profit / loss (case in Fig. 34) -cash (case in Fig. 35) (unrealized profit / loss constituent funds) Based on the standard, the current holding status of the subject of the aggregation is established. In the holding status evaluation of the trading data to be aggregated (third from the left in FIG. 32), the trading status evaluation is arranged in parallel, and the past trading and the current holding status are processed side by side. On the other hand, in the linked holding status evaluation, it is possible to evaluate the current holding status affected by the trading status result and the cash ratio. This difference is due to the difference that the former is unrealized profit / loss level trading data and the latter is linked unrealized profit / loss level trading data. In the former case, cash and trading profit / loss are not included in the trading data, but in the latter case, cash and trading profit / loss are incorporated, and the leverage effect and compound interest effect index are also incorporated in the model (including linked type). See the P & L level trading data section). The reason why the current holding status can be grasped more accurately by one or two steps is the cooperation in which the management items are increased by the linked unrealized profit / loss level trading data at the stage of creating the trading data. The usual portfolio analysis and the list of stocks held by securities companies are all the former, and if the latter technology is used, the contribution of past trading profits and losses and the compound interest effect are reflected. This is a very important technique for assessing ownership. It will be explained next.
（連動型保有状況評価の作用）
連動型保有状況評価を説明する上で欠かせないのが、連動型含み損益レベル売買データの概念である。この項でも説明したモデルが分かりやすいため、再掲する。一番単純な例から説明する。Ｓさんの元本（１００万円）を１００％投下して、そのまま上昇を続け、３倍になったと仮定し、ここで利益を確定したケースを見ると、１００万円＋２００万円＝３００万円が評価額となり、総利益額は２００万円、元本１００万円という関係が成り立つ。一方、含み損益形成資金は売却をしたため０、現金が３００万円、含み損益も保有していないため０となる。
(Effect of interlocking possession status evaluation)
Indispensable for explaining the linked holding status evaluation is the concept of linked unrealized profit / loss level trading data. The model explained in this section is easy to understand, so I will reprint it. Let's start with the simplest example. Assuming that Mr. S's principal (1 million yen) was dropped 100% and continued to rise and tripled, looking at the case where the profit was confirmed here, 1 million yen + 2 million yen = 3 million yen The valuation amount is yen, and the gross profit amount is 2 million yen and the principal amount is 1 million yen. On the other hand, the unrealized profit / loss formation fund is 0 because it was sold, the cash is 3 million yen, and the unrealized profit / loss is not held.
次に、Ｓさんは、この３００万円を１００％使って、Ａ銘柄の購入に充て、Ａ銘柄が１０％上昇した場合、３００万円＋３０万円＝３３０万円が総評価額であり、総利益額は２３０万円、元本１００万円という関係が成り立つ。一方、含み損益形成資金は１００％投下しているため、３００万円となり、含み損益が３０万円となる（図１０８のＳさんを参照）。 Next, Mr. S spends 100% of this 3 million yen to purchase the A brand, and if the A brand rises by 10%, the total valuation amount is 3 million yen + 300,000 yen = 3.3 million yen. The profit amount is 2.3 million yen and the principal is 1 million yen. On the other hand, since 100% of the unrealized profit / loss formation fund is invested, the unrealized profit / loss will be 3 million yen and the unrealized profit / loss will be 300,000 yen (see Mr. S in Fig. 108).
他方、同じ１００万円ではじめても、まだ利益が出ていないＡさんは同じＡ銘柄を同じ時期に全額購入したとしても１００万円＋１０万円＝１１０万円が総評価額であり、総利益額は１０万円、元本１００万円という関係が成り立つ。一方、含み損益形成資金は、１００％投下しているため、１００万円となり、含み損益が１０万円となる。同じ時期に１００万円元本で始め、同じ時期にＡ銘柄を元本全額投入しても、Ｓさんは、３００万円の含み損益形成資金で３０万円の含み損益を抱える一方、Ａさんは１００万円の含み損益形成資金で１０万円の含み損益にしか過ぎない。Ｓさんは、複利効果があるから、同じ１０％上昇でも、３０万円も増え、元本から考えると３０％増える計算になる。一方、Ａさんは元本からいまだに１０％しか増えていない（図１０９のＳさんとＡさんを参照）。複利効果が効いていないからである。ここで、含み損益形成資金の概念が効いてくる。雪だるま式に増えていくのは、この含み損益形成資金が増えていくからに他ならない。ＡさんとＳさんの比較で言えば、いつのまにか１００万円と３００万円の差が付いてしまったので、後者の方がどんどん優位になっていく。 On the other hand, even if you start with the same 1 million yen, Mr. A who has not yet made a profit, even if you purchase the same A brand in full at the same time, the total evaluation amount is 1 million yen + 100,000 yen = 1.1 million yen, and the total profit amount Is 100,000 yen and the principal is 1 million yen. On the other hand, since the unrealized profit / loss formation fund is 100% invested, it will be 1 million yen and the unrealized profit / loss will be 100,000 yen. Even if you start with 1 million yen principal at the same time and invest the full amount of A brand at the same time, Mr. S has an unrealized profit and loss of 300,000 yen with an unrealized profit and loss formation fund of 3 million yen, while Mr. A Is an unrealized gain / loss formation fund of 1 million yen and is only an unrealized gain / loss of 100,000 yen. Mr. S has a compound interest effect, so even with the same 10% increase, it will increase by 300,000 yen, which is a 30% increase when considering the principal. On the other hand, Mr. A still has an increase of only 10% from the principal (see Mr. S and Mr. A in Fig. 109). This is because the compound interest effect is not working. Here, the concept of unrealized profit and loss formation funds comes into play. The snowball increase is due to the increase in this unrealized profit and loss formation fund. Speaking of the comparison between Mr. A and Mr. S, there was a difference of 1 million yen and 3 million yen before I knew it, so the latter is becoming more and more superior.
更に、信用取引の場合は、（元本＋売買損益－現金）×レバレッジ率がモデルに加わることになる。レバレッジ率が項目の一つに加わることで、更に複利効果指数は増加する。例えば、レバレッジ率が１倍の場合、先のＳさんの例で複利効果指数は３であるが、Ｚさんはレバレッジを２倍かけたケースを想定すると、含み損益形成資金は２倍の６００万円となる。６００万円の１０％は、６０万円である（図１０９のＺさんを参照）。同じＡ銘柄の上昇でも、Ａさんが１０万円、Ｓさんが３０万円、Ｚさんは６０万円となる（図１０９と図８８参照）。同じＡ銘柄の１０％上昇でもこれだけの違いが鮮明になるのは、Ｓさんは複利効果が働き、Ｚさんは、レバレッジ効果と複利効果がダブルに効くからであり、現在の保有状況を評価するには、これらのモデルが入ってくる必要がある。レバレッジ率２倍となり、複利効果指数も６倍になった結果である。このレバレッジ効果も、項目に加わることで、テコの原理や複利効果の実態が明らかになる効果は、計り知れない（例えば、図８８のような表記の違いは一例）。 Furthermore, in the case of margin trading, (principal + trading profit / loss-cash) x leverage ratio will be added to the model. By adding the leverage rate to one of the items, the compound interest effect index will further increase. For example, if the leverage rate is 1x, the compound interest effect index is 3 in the previous example of Mr. S, but assuming that Mr. Z doubles the leverage, the unrealized profit and loss formation fund is doubled to 6 million. It becomes a circle. 10% of 6 million yen is 600,000 yen (see Mr. Z in Fig. 109). Even with the same rise in the A brand, Mr. A will be 100,000 yen, Mr. S will be 300,000 yen, and Mr. Z will be 600,000 yen (see FIGS. 109 and 88). The reason why this difference becomes clear even with a 10% increase in the same A brand is that Mr. S has a compound interest effect, and Mr. Z has a double effect of leverage and compound interest, and evaluates the current holding situation. Needs these models to come in. This is the result of doubling the leverage rate and doubling the compound interest effect index. By adding this leverage effect to the items, the effect of clarifying the principle of leverage and the actual condition of the compound interest effect is immeasurable (for example, the difference in notation as shown in FIG. 88 is an example).
情報生成部３０２１は、集計対象売買データの作成ステップで作成した集計対象売買データ、構成要素売買データを元にして、連動型含み損益レベル以下売買データを抽出（又は分類、集計、加工）し、作成して、評価指標算出ステップで評価指標を算出し、当該評価指標と、売買損益および現金とを総合して、当該集計対象の保有状況を評価する。
The
（連動型保有状況評価の効果）
含み損益形成資金は、スタート時点が現金で始めたときであれば、「元本から現金を引いた金額」であり、スタート時点を元本からスタートしてある一定期間経過したときであれば、「元本＋売買損益－現金」である（図３５の中段を参照）。
(Effect of linked ownership status evaluation)
The unrealized profit / loss formation fund is the "amount obtained by subtracting cash from the principal" if the starting point is cash, and if a certain period of time has passed since the starting point was started from the principal. “Principal + trading profit / loss-cash” (see the middle section of FIG. 35).
含み損益形成資金は、元本、および、スタート時点からの売買損益から、残った現金を引いた金額を基準とすることは、現在保有投資商品のスタート時点購入金額を示す。保有状況の評価には、このスタート時点購入金額と、現在との比較がより適している。 The unrealized profit / loss formation fund is based on the amount obtained by subtracting the remaining cash from the principal and the trading profit / loss from the start time, which indicates the purchase amount of the investment product currently held at the start time. A comparison between the purchase price at the start and the current price is more suitable for evaluating the holding status.
図３６で説明すると、元本＋スタート時点からの売買損益（１６２５万円）から現金（１０６９万円）を引いた含み損益形成資金（図３６の上段、５０万円＋１６２５万円－１０６９万円＝６０５万円）を出発点として、この含み損益形成資金は様々な側面から捉えられる。 Explaining with FIG. 36, the unrealized profit / loss formation fund (upper part of FIG. 36, 500,000 yen + 16.25 million yen-10.69 million yen) obtained by subtracting cash (10.69 million yen) from the trading profit / loss (16.25 million yen) from the start time. Starting from (= 6.05 million yen), this unrealized profit and loss formation fund can be grasped from various aspects.
含み損益形成資金＝Ａ時点以降の現在保有商品の購入金額＋Ａ時点以前からの現在保有商品の購入金額（図３６の中段６０５万円＝３９３万円＋２１２万円）
含み損益形成資金＋含み損益＋現金＝現在評価金額（図３６の下段２７７万円（２１２万円＋６５万円）＋９３３万円（３９３万円＋２７８万円＋２６２万円）＋１０６９万円＝２２７９万円）
（元本＋スタート時点からの売買損益－現金）＋含み損益＋現金＝現在評価金額（（５０万円＋１６２５万円－１０６９万円）＋６０５万円（６５万円＋２７８万円＋２６２万円）＋１０６９万円＝２２８０万円）
上式において、右項が現在の状況、左項がスタート時点から積み上がってきた利益を足したものである。含み損益形成資金は、売買状況の結果として生じた保有状況ということで、過去の売買状況の結果に基づいた含み損益形成資金と、現在の保有状況の評価とに関して、時系列に従った評価が可能になる。
Unrealized profit / loss formation fund = Purchase amount of currently owned products after point A + Purchase amount of currently owned products before point A (6.05 million yen in the middle of Fig. 36 = 3.93 million yen + 2.12 million yen)
Unrealized gain / loss formation fund + Unrealized gain / loss + Cash = Current valuation amount (2.77 million yen (2.12 million yen + 650,000 yen) + 9.33 million yen (3.93 million yen + 2.78 million yen + 2.62 million yen) + 10.69 million yen = 22.79 million yen )
(Principal + Trading gain / loss from the start-Cash) + Unrealized gain / loss + Cash = Current valuation amount ((500,000 yen + 16.25 million yen-10.69 million yen) + 6.05 million yen (650,000 yen + 2.78 million yen + 2.62 million yen) + 1069 10,000 yen = 22.8 million yen)
In the above formula, the right term is the current situation, and the left term is the sum of the profits accumulated from the start. The unrealized profit / loss formation fund is the holding status generated as a result of the trading status, and the unrealized profit / loss formation fund based on the result of the past trading status and the evaluation of the current holding status are evaluated in chronological order. It will be possible.
保有状況を評価する含み損益は、売買損益の状況によって変化する連動性がある。しかも、現金のままにしている影響も出てくるため、連動型保有状況評価の方がより高度な評価が可能になる。 The unrealized gains / losses that evaluate the holding status are linked to change depending on the trading profit / loss status. Moreover, since the effect of leaving it in cash will also come out, the linked holding status evaluation will enable a more advanced evaluation.
これに加えて、連動型含み損益レベル売買データでは、レバレッジ効果や複利効果指数が管理項目として追加されており（連動型含み損益レベル売買データの項を参照）、より保有状況の実態が明らかになる効果がある。 In addition to this, the leverage effect and compound interest effect index have been added as management items in the linked unrealized profit / loss level trading data (see the section of linked unrealized profit / loss level trading data), and the actual state of holding status is clarified. There is an effect.
（連動型保有状況評価の具体例）
図３７は、本実施形態に係る連動型保有状況の評価例を示す図である。情報生成部３０２１は、上段は、元本が１００万円であり、現在評価額（Ｂ時点評価額）が２００万円まで増えている売買データを評価するときに、１００万円を１５０万円で利益確定させた売買損益５０万円の評価と、売買損益の結果、増えた資金である含み損益形成資金１５０万円を２００万円まで増やす結果になっている現在進行中の含み損益５０万円の評価とを分けて評価する。含み損益の形成が売買損益の結果から訪れることを明確にして、複利効果を評価モデルに含めた効果は大きい。
(Specific example of linked ownership status evaluation)
FIG. 37 is a diagram showing an evaluation example of the interlocking possession status according to the present embodiment. In the upper part of the
一方、下段は、元本が１００万円であり、現在評価額（Ｂ時点評価額）が２００万円まで増えている売買データを評価するときに、１００万円を１５０万円で利益確定させた売買損益５０万円の評価と、現金５０万円を残して、含み損益形成資金１００万円を１５０万円まで増やし含み益５０万円と、残った現金５０万円と合わせた結果になっている。 On the other hand, in the lower row, when evaluating trading data whose principal is 1 million yen and the current valuation amount (valuation amount at time B) has increased to 2 million yen, 1 million yen is settled at 1.5 million yen. The result was the evaluation of the trading profit and loss of 500,000 yen, leaving the cash of 500,000 yen, increasing the unrealized profit and loss formation fund of 1 million yen to 1.5 million yen, and combining the unrealized gain of 500,000 yen and the remaining cash of 500,000 yen. There is.
いずれのケースも含み益５０万円、売買利益５０万円、評価額２００万円、元本１００万円と同じであるが、現金を挟んでいるか否かで、保有状況評価（前者は１５０万円の資金で５０万円の含み益形成、後者が１００万円の資金で５０万円の含み益形成）が変わる具体例である。 In each case, the unrealized profit is 500,000 yen, the trading profit is 500,000 yen, the valuation amount is 2 million yen, and the principal is 1 million yen. This is a specific example of how the unrealized profit formation of 500,000 yen with the funds of 1 million yen and the unrealized profit formation of 500,000 yen with the funds of 1 million yen in the latter change.
集計対象売買データの連動型比較、連動型ランキング、連動型診断、連動型アドバイスも同様である。 The same applies to linked comparisons, linked rankings, linked diagnoses, and linked advice for aggregated trading data.
（連動型評価の定義）
（連動型評価の定義）
集計対象売買データを元にして売買状況と保有状況を評価するとき１１において、売買損益レベル以下売買データを抽出（又は分類、集計、加工）し作成して、評価指標算出ステップで評価指標を算出し、集計対象の売買状況を評価し、連動型含み損益レベル以下売買データを抽出（又は分類、集計、加工）し作成して、評価指標算出ステップで評価指標を当該情報処理システムにより算出して、当該評価指標、売買損益、現金、レバレッジ効果や複利効果指数などを元にして、当該集計対象の保有状況を評価することを、集計対象売買データの連動型評価と定義する。なお、連動型含み損益レベル売買データと連動型保有状況評価の理解も不可欠なのでそちらの項も参照。
(Definition of interlocking evaluation)
(Definition of interlocking evaluation)
When evaluating the trading status and holding status based on the trading data to be aggregated, in 11, the trading data below the trading profit / loss level is extracted (or classified, aggregated, processed) and created, and the evaluation index is calculated in the evaluation index calculation step. Then, evaluate the trading status of the aggregation target, extract (or classify, aggregate, process) and create trading data below the linked unrealized profit / loss level, and calculate the evaluation index by the information processing system in the evaluation index calculation step. , Evaluating the holding status of the aggregation target based on the evaluation index, trading profit / loss, cash, leverage effect, compound interest effect index, etc. is defined as linked evaluation of the aggregation target trading data. It is also essential to understand the linked unrealized profit / loss level trading data and linked holding status evaluation, so refer to that section as well.
（含み損益形成資金）
図３６は、本実施形態に係る集計対象売買データの連動型評価の例を示す図である。含み損益形成資金は、購入時点株価評価額（現在保有銘柄の購入価額）である。図３６に示すように、
６０５万円（含み損益形成資金）
＝３９３万円（含み損益形成資金Ａ）＋２１２万円（含み損益形成資金Ｂ）
３２７万円（Ａ時点から増えた含み利益）
＝２６２万円（＝９３３－６７１）＋６５万円（＝２７７－２１２）
（連動型評価の課題）
反対売買を行った売買状況は、過去に行われ、確定した売買データからなる。それらの結果、売買損益分がスタート時点評価額から増減して、「スタート時点評価額＋売買損益－現金」を元にして、現在の保有状況が成り立つ。旧方式の集計対象売買データの評価方法では、過去の売買状況と、現在進行中の保有状況とが並べて処理されている。
(Unrealized profit / loss formation fund)
FIG. 36 is a diagram showing an example of linked evaluation of aggregated trading data according to the present embodiment. The unrealized profit / loss formation fund is the stock price valuation at the time of purchase (the purchase price of the stock currently held). As shown in FIG. 36
6.05 million yen (Unrealized profit / loss formation fund)
= 3.93 million yen (unrealized profit / loss formation fund A) +2.12 million yen (unrealized profit / loss formation fund B)
3.27 million yen (unrealized profit increased from point A)
= 2.62 million yen (= 933-671) + 650,000 yen (= 277-212)
(Issues of interlocking evaluation)
The trading status of the counter-trading consists of trading data that has been conducted and confirmed in the past. As a result, the trading profit / loss increases / decreases from the starting valuation amount, and the current holding status is established based on "starting valuation amount + trading profit / loss-cash". In the old method of evaluating the aggregated trading data, the past trading status and the current holding status are processed side by side.
（連動型評価の作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データ作成ステップで作成した集計対象売買データ、構成要素売買データを元にして、抽出（又は分類、集計、加工）した売買損益レベル以下売買データを作成し、評価指標算出ステップで評価指標を当該情報処理システムにより算出して、集計対象の売買状況を評価し、集計対象売買データを元にして、連動型含み損益レベル以下売買データを参照して、評価指標算出ステップで評価指標を当該情報処理システムにより算出し、当該評価指標と、現金と、売買状況評価、レバレッジ効果や複利効果指数などとを総合して、集計対象の保有状況を評価すること。
(Action of interlocking evaluation)
The
（連動型評価の効果）
過去の売買状況の評価と、その結果得られている資金を基準とした現在の保有状況の評価とが時系列に沿った形で可能になる。保有状況を評価するには、含み損益の評価だけでなく、その含み損益を作り出した元になった売買損益の状況、および、現金の状況、レバレッジ率、複利効果指数などが大いに関係して現在の状況を作り出している。これらは、別物ではなく、連動性があるため、連動型評価の方がより高度な評価が可能になる。
(Effect of interlocking evaluation)
It is possible to evaluate the past trading status and the current holding status based on the resulting funds in chronological order. In order to evaluate the holding status, not only the evaluation of unrealized gains and losses, but also the status of trading profits and losses that created the unrealized gains and losses, the cash status, the leverage rate, the compound interest effect index, etc. Is creating the situation. Since these are not different things but are interlocked, interlocking evaluation enables more advanced evaluation.
（含み損益は売買損益の状況や現金の状況によって変化していく連動）
現在評価額は、様々な側面から見ることができる。図３６は、それを説明した図である。評価額２２８０万円は、元本および利益の面から見たり（１）、現在の保有状況から見たりする（２）。
(Unrealized gains / losses are linked to change depending on the trading profit / loss situation and cash situation)
The current valuation can be seen from various aspects. FIG. 36 is a diagram illustrating this. The appraisal value of 22.8 million yen can be viewed from the perspective of principal and profit (1) or from the current holding status (2).
元本スタートで現在保有状況評価のケース
（１）２２８０万円（現在評価額）＝５０万円（元本）＋１６２５万円（売買損益）＋６０５万円（含み損益）
（２）２２８０万円（現在評価額）＝６０５万円（含み損益形成資金）＋６０４万円（含み損益）＋１０６９万円（現金）
（３）２２８０万円（現在評価額）＝元本（５０万円）の４５．６倍
従って、現在保有状況評価には、含み損益だけでなく、元本を何倍にしたかという評価、現金で残してある分の評価、売買損益の評価、売買損益と含み損益との関係なども評価に加える必要がある。つまり、現在の的確な投資状況を評価するには、元本、売買損益、現金、含み損益が影響を与えるため、これらのモデルも組み込む必要がある。
Case of current holding status evaluation at the start of principal (1) 22.8 million yen (current valuation amount) = 500,000 yen (principal) + 16.25 million yen (trading profit / loss) + 6.05 million yen (unrealized profit / loss)
(2) 22.8 million yen (current valuation amount) = 6.05 million yen (unrealized gain / loss formation fund) + 6.04 million yen (unrealized gain / loss) + 10.69 million yen (cash)
(3) 22.8 million yen (current valuation amount) = 45.6 times the principal (500,000 yen) Therefore, in the current holding status evaluation, not only the unrealized gain or loss but also the evaluation of how many times the principal was multiplied. It is necessary to add to the evaluation the amount left in cash, the evaluation of trading profit and loss, and the relationship between trading profit and loss and unrealized profit and loss. In other words, in order to evaluate the current accurate investment situation, principal, trading profit / loss, cash, and unrealized profit / loss affect, so it is necessary to incorporate these models as well.
（連動型評価の具体例）
元本が１００万円で現在評価額が２００万円まで増えている売買データを評価するときに、１００万円を１５０万円で利益確定させた売買損益５０万円の評価と、売買損益の結果、増えた資金１５０万円を２００万円まで増やす結果になっている現在進行中の含み損益５０万円の評価とをそれぞれ分けるとともに、含み損益の形成が売買損益の結果から訪れることを明確にして、複利効果を評価モデルに含めた効果は大きい。
(Specific example of interlocking evaluation)
When evaluating trading data with a principal of 1 million yen and a current valuation of up to 2 million yen, a trading profit of 500,000 yen, which is a profit of 1 million yen at 1.5 million yen, and a trading profit / loss As a result, it is clarified that the formation of unrealized profit / loss comes from the result of trading profit / loss, while separating from the ongoing evaluation of unrealized profit / loss of 500,000 yen, which has resulted in increasing the increased funds of 1.5 million yen to 2 million yen. Therefore, the effect of including the compound profit effect in the evaluation model is great.
逆に１００万円から９０万円になってしまったとき、１００万円から８０万円に売買損益が２０万円で減ったが、８０万円を元手にした保有損益はプラス１０万円であれば、保有状況は改善に向かっていることを評価することができる。 On the contrary, when the price changed from 1 million yen to 900,000 yen, the trading profit / loss decreased from 1 million yen to 800,000 yen by 200,000 yen, but the holding profit / loss based on 800,000 yen increased by 100,000 yen. If so, it can be evaluated that the holding situation is improving.
（連動型評価の具体例）
図３６の評価プロセスは、購入額６０５万円と、現金１１６９万円とを生み出した売買損益１６２９万円と、元本５０万円とが原資にあり、この売買損益を生み出したからこその現在の保有状況の評価がある。
(Specific example of interlocking evaluation)
The evaluation process in Fig. 36 is based on the trading profit and loss of 16.29 million yen, which generated the purchase amount of 6.05 million yen, cash of 11.69 million yen, and the principal of 500,000 yen. There is an evaluation of the holding status.
これが複利効果を説明した評価モデルである。この件は、連動型含み損益レベル売買データで詳しく述べている。この連動型含み損益レベル売買データが元になって評価指標算出し、現在の寿状況を把握することで、現在の評価を適切に行えるという効果を発揮する。 This is an evaluation model that explains the compound interest effect. This matter is detailed in the linked unrealized P & L level trading data. By calculating the evaluation index based on this linked unrealized profit / loss level trading data and grasping the current longevity situation, the effect of being able to appropriately perform the current evaluation is exhibited.
（評価の表示ステップ）
評価プロセスの評価ステップの後を評価の表示ステップという。
(Evaluation display step)
After the evaluation step of the evaluation process is called the evaluation display step.
第六ステップまでで、何をどうやって何で評価するか、が決まるので、その評価を分かりやすく誰でも理解しやすいように表示するステップがこの表示ステップである。 Since what is evaluated and how is evaluated by the sixth step, the step of displaying the evaluation in an easy-to-understand and easy-to-understand manner is this display step.
（評価の表示ステップの従来技術）
単なる評価指標の数字の羅列だと、誰でも理解しやすいものではなく、読み込みや慣れ、他人の力が必要であったりするが、このステップで、何をどうやって何で評価するか、どういう評価結果が出たのかを、分かりやすく表示するためには、評価指標や何を評価するのか、などに応じた表示方法を選ぶ必要がある。
(Prior technique of evaluation display step)
If it is just a list of evaluation index numbers, it is not easy for anyone to understand, and it may require reading, familiarization, and the power of others, but at this step, what to evaluate, how to evaluate it, what kind of evaluation result is In order to display in an easy-to-understand manner, it is necessary to select a display method according to the evaluation index and what to evaluate.
（評価の表示ステップの定義）
評価の表示ステップでは、対象に応じて、評価指標の種類や数に応じて、また評価の仕方に応じて、適切な表示を選択する必要がある。
(Definition of evaluation display step)
In the evaluation display step, it is necessary to select an appropriate display according to the target, the type and number of evaluation indexes, and the evaluation method.
例えば、グラフでも、決める縦軸や横軸によって表現方法が変わってくるし、円グラフや棒グラフ、折れ線グラフなどがあるし、チャートもある。表でも縦軸と横軸によって、取れる表も異なるし、構成比、数値、平均値、合計値など扱う数字も異なる。グラフや表というビジュアルの表現以外にもテキスト表示でもよい。この場合、テキストと数字を組みあわせて表示することが重要となる。数字の意味とテキストを適切に結び付けることで、説得力のある表現が可能となる。もちろん、これらは、投資家に向けた表示でもよいし、ニュースにして、不特定多数に向けた表現にしてもよい。これらは、第六ステップの評価プロセスまでで、得られた評価結果に応じて、テキストがいいのか、グラフがいいのか、棒グラフかなど変えていく必要があり、そのステップをこの表示ステップとする。 For example, even in graphs, the expression method changes depending on the vertical and horizontal axes to be determined, and there are pie charts, bar graphs, line graphs, and charts. Even in the table, the table that can be taken differs depending on the vertical axis and the horizontal axis, and the numbers handled such as the composition ratio, the numerical value, the average value, and the total value also differ. In addition to the visual representation of graphs and tables, text display may be used. In this case, it is important to display a combination of text and numbers. Properly linking the meaning of numbers with the text allows for convincing expressions. Of course, these may be displayed to investors, or may be made into news and expressed to an unspecified number of people. Up to the evaluation process of the sixth step, it is necessary to change whether the text is good, the graph is good, the bar graph, etc. according to the evaluation result obtained, and that step is referred to as this display step.
（従来技術の課題）
いくらいい評価が出ても、悪い評価が出ても、表示が適切にされていないと、分かり難く、その評価を使って、改善したり、よい方向へ向かったりことができなくなってしまう。評価プロセスの最終ステップであるが、この表示が適切にできることで、評価対象の評価を適切に理解することができ、次の改善に向けたステップを踏むことができる。
(Problems of conventional technology)
No matter how much or bad the rating is, if the display is not properly displayed, it will be difficult to understand, and it will not be possible to improve or move in the right direction using the rating. Although it is the final step of the evaluation process, if this display can be made appropriate, the evaluation of the evaluation target can be properly understood, and the next step for improvement can be taken.
（評価の表示ステップの作用）
評価プロセスの第五段階のステップまでで、評価対象が決まり、どういう目的を持って、どうやって評価するかが決まり、当該情報処理システムにより算出された各種評価指標で売買状況や保有状況を評価する。このときに、集計対象売買データの種類、構成要素売買データの種類、損益の種類、評価指標の数字などが確定しており、これらを使って、対象を評価する。いろいろな種類があり、その得られた情報を元にして、どういう表示方法で、どの数字をどうやって使って、表示するかを決めていくステップが、評価の表示ステップである。
(Action of evaluation display step)
Up to the fifth step of the evaluation process, the evaluation target is determined, the purpose and method of evaluation are determined, and the trading status and holding status are evaluated using various evaluation indexes calculated by the information processing system. At this time, the type of trading data to be aggregated, the type of component trading data, the type of profit and loss, the numerical value of the evaluation index, etc. are determined, and the target is evaluated using these. There are various types, and the step of deciding what display method, which number to use and how to display based on the obtained information is the evaluation display step.
（評価の表示ステップの効果）
表示を見るユーザにとって、評価が分かりやすく表示されることによって、第六ステップまでのステップが活かされ、異質な効果が発揮される。
(Effect of evaluation display step)
By displaying the evaluation in an easy-to-understand manner for the user who sees the display, the steps up to the sixth step are utilized, and a different effect is exhibited.
（評価の表示ステップの具体例）
例えば、Ａ銘柄の２０２０年の売買損益を評価するには、Ａ銘柄の集計対象売買データを作成（ＡさんやＢさん、Ｃさんなどの集計対象売買データをひとまとめにしてＡ銘柄の売買データだけを抽出する）し、年度を構成要素として、Ａ銘柄の年度構成要素売買データを作成する。これによって、Ａ銘柄の２０１８年度、２０１９年度、２０２０年度の売買データが作成される（第二ステップから第三ステップ）。売買損益を評価するために、売買損益レベル以下売買データをＡ銘柄の２０１８年度、２０１９年度、２０２０年度ごとに作成する。そのうち、２０２０年度の売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）することで、２０２０年度のＡ銘柄の売買損益額（合算値）が決まる。例えば、それが５０００万円だとすると、この５０００万円をＡ銘柄の２０２０年度の様々な売買で稼いだ金額となる。
(Specific example of evaluation display step)
For example, in order to evaluate the trading profit / loss of issue A in 2020, create the trading data to be aggregated for issue A (collect the trading data to be aggregated for Mr. A, Mr. B, Mr. C, etc.) and only the trading data of issue A. Is extracted), and the year component trading data of issue A is created with the year as a component. As a result, trading data for the A issue in FY2018, FY2019, and FY2020 is created (
２０２０年度のＡ銘柄の５０００万円の売買利益という評価対象が決まり（第二ステップから第四ステップ）、それをどう評価していくかが、次の段階であり、この５０００万円を稼いだ理由である。情報処理システムは、構成要素である売買回数、勝率、勝ち利益、負け損失など、売買利益を生じた理由となる分解要素、構成要素、関係要素である各種評価指標を当該情報処理システムにより算出する（第五ステップ）。当該情報処理システムにより算出された、これらの評価指標で、２０２０年のＡ銘柄の売買状況を評価する（当該ステップ）、というプロセスである。
The evaluation target of the trading profit of 50 million yen of the A brand in 2020 is decided (
これらのステップは、どの評価指標を使うか、どういう表現をするかの橋渡しのステップである。例えば、２０１９年のＡ銘柄の売買損益を的確に表現するためには、どの評価指標を使い、どういう表現で行うかを決めるステップが重要になる。第四ステップから第六ステップで行われるが、いかにユーザに分かりやすい表現を行うかは、この評価プロセスの表示ステップで行われる。 These steps are the steps that bridge which evaluation index is used and what kind of expression is used. For example, in order to accurately express the trading profit and loss of issue A in 2019, it is important to decide which evaluation index to use and what kind of expression to use. It is performed in the 4th to 6th steps, but how to express it in a user-friendly manner is performed in the display step of this evaluation process.
文章で表してもよいし、数字の羅列で表してもよいし、円グラフや棒グラフ、チャートなどのグラフで表してもよいし、表で表してもよい。 It may be expressed in sentences, in a list of numbers, in a graph such as a pie chart, a bar graph, or a chart, or in a table.
（チャート具体例１）
銘柄の売買利益だと、チャートが適している。
(Chart Specific Example 1)
Charts are suitable for trading profits of stocks.
先の２０２０年度のＡ銘柄の値動きを株価チャートで表現し、買値買い時期をプロットし、売値売り時期をプロット（点や星印などで表現）し、平均はここで買ってここで売ったという表示をビジュアルに表現できる。
It is said that the price movement of the A stock in the previous
（チャート具体例２）
先の２０２０年度のＡ銘柄の値動きを株価チャートで表現し、最安値で購入した株価をプロットし、最高値で売却した株価をプロットしたり、平均値をプロットしたり、自身の売り買いだけが表示されていたり、平均や最大値幅取りの売買データが赤く表現されたり、助言者ごとに売り買いの助言のレンジを示したり、証券会社ごとに色を変えて、平均の売買レンジを示したり、様々な表現が可能となる。
(Chart Specific Example 2)
The price movement of the A stock in the previous
例えば、２０２０年年末のＡ銘柄の含み損益をチャートで表示すると、年末の現在値は６７０円で、Ａさんの買値は５００円、Ｂさんの買値は５５０円、平均の買値は６００円、最高価格の買値は６７０円、最低の買値は４８０円、平均保有期間は３ヶ月、などをチャートで表現するのは非常に見やすく、分かりやすい表示方法になる。この場合、集計対象売買データは２０２０年のＡ銘柄で、構成要素売買データは投資家ごと、損益は含み損益で、評価指標は、含み損益と買値、保有期間、平均保有期間などとなる。これを評価するのに、上記のチャートは一目瞭然で、分かりやすい表示方法となる。 For example, if you display the unrealized gains / losses of issue A at the end of 2020 on a chart, the current price at the end of the year is 670 yen, the bid price of Mr. A is 500 yen, the bid price of Mr. B is 550 yen, and the average bid price is 600 yen, which is the highest. It is very easy to see and understand the chart, such as the bid price of 670 yen, the lowest bid price of 480 yen, and the average holding period of 3 months. In this case, the trading data to be aggregated is the A issue in 2020, the component trading data is for each investor, the profit / loss is the unrealized gain / loss, and the evaluation index is the unrealized gain / loss and the bid price, the holding period, the average holding period, and the like. To evaluate this, the chart above is a self-explanatory and easy-to-understand display method.
（具体例２）
さらに例えば、上記の２０２０年のＡ銘柄という集計対象売買データを元にして、投資家を構成要素にすると、２０２０年のＡ銘柄をＡさんの売買データとＢさんの売買データ、などに分けることができ、損益を売買損益にして、売買回数などを評価指標にすることで、誰が一番稼いだか、どうやって稼いだか、などが一目瞭然となる効果がある。
(Specific example 2)
Further, for example, if the investor is used as a component based on the above-mentioned 2020 A issue trading data, the 2020 A issue can be divided into A's trading data and B's trading data. By using profit and loss as trading profit and loss and using the number of trades as an evaluation index, it is effective to make it clear at a glance who earned the most and how.
２０２０年のＡ銘柄の売買利益は誰が稼いだかを明確に表示するには円グラフが適しており、一番稼いだ人は、各評価指標（売買回数や保有日数、勝ち利益率や負け損失率など）を六角形にして、投資家ごとの数字と平均の数字を表示し、投資家のどの数字が平均より優れているか、など適切な表現方法を選ぶのが第六段階のプロセスである。 A pie chart is suitable for clearly displaying who earned the trading profit of stock A in 2020, and the person who earned the most is each evaluation index (number of trading, number of holding days, winning profit margin and losing loss ratio). Etc.) is made into a pie chart to display the number for each investor and the average number, and the process of the sixth stage is to select an appropriate expression method such as which number of the investor is superior to the average.
情報処理システムは、集計対象売買データと構成要素売買データの組み合わせで、対象となる売買データを決める。第三段階で目標となる損益を決める。第四段階で当該損益に影響のある評価指標を当該情報処理システムにより算出する。当該情報処理システムにより算出された、その評価指標で各種評価を行う。その評価をどういう表現で表示するかというのが六段階目である。 The information processing system determines the target trading data by combining the aggregated trading data and the component trading data. Determine the target profit and loss in the third stage. In the fourth stage, the evaluation index that affects the profit and loss is calculated by the information processing system. Various evaluations are performed using the evaluation index calculated by the information processing system. The sixth stage is how to express the evaluation.
（具体例３）
Ａさんの集計対象売買データで、年度ごとの期間を構成要素売買データとし、総合損益を損益レベルとして、評価指標を評価額とする組み合わせの評価プロセスであれば、折れ線グラフ形式にして、横軸は年度、縦軸は評価額とすることで、隔年ごとの評価額の推移が一目瞭然になり分かりやすいというのも一例である。
(Specific example 3)
If it is a combination evaluation process in which Mr. A's aggregated trading data uses the period for each fiscal year as the component trading data, the total profit / loss as the profit / loss level, and the evaluation index as the evaluation amount, use a line graph format and the horizontal axis. For example, by setting the year and the vertical axis to the valuation amount, the transition of the valuation amount every other year can be seen at a glance and is easy to understand.
（具体例４）
構成比の算出で分かりやすいのが円グラフですが、Ａ銘柄の売買利益を誰が上げたのかが分かりやすいのが、この円グラフとなりましょうし、Ａさんの売買利益はどの銘柄であげたのかが分かりやすいのも、円グラフとなりましょう。
(Specific example 4)
The pie chart is easy to understand when calculating the composition ratio, but it is this pie chart that makes it easy to understand who raised the trading profit of stock A, and which stock raised the trading profit of Mr. A? Let's make a pie chart that is easy to understand.
（具体例５）
積み上げ棒グラフは、例えば、下記のようなケースが分かりすい表示方法となる。
(Specific example 5)
The stacked bar graph is, for example, an easy-to-understand display method for the following cases.
Ａさんの集計対象売買データで年度ごとの構成要素売買データを作成し、損益を勝ち利益として、評価指標を勝ち利益として、売買状況を評価するときに、さらに銘柄ごとの構成要素売買データを作成することで、各銘柄の年度ごとの勝ち利益が求められる。 Create component trading data for each fiscal year from Mr. A's aggregated trading data, and create component trading data for each issue when evaluating the trading situation with profit and loss as winning profit and evaluation index as winning profit. By doing so, the winning profit of each stock for each year is required.
２０２０年、２０１９年、２０１８年の勝ち利益の推移が作られるととともに、例えば、２０２０年の勝ち利益の構成はＡ銘柄が３０％、Ｂ銘柄が４０％、Ｃ銘柄が２０％で、その他が１０％。２０１９年はＤ銘柄が７０％で、ほかの銘柄が３０％などというのが積み上げ棒グラフによって一目瞭然となる。横軸に年度、縦軸に勝ち利益と、勝ち利益の銘柄ごとの構成比を取ることによって、こういう表現が可能となる。 Along with the transition of winning profits in 2020, 2019, and 2018, for example, the composition of winning profits in 2020 is 30% for A stock, 40% for B stock, 20% for C stock, and others. 10%. In 2019, 70% of D stocks and 30% of other stocks can be seen at a glance from the stacked bar graph. This kind of expression is possible by taking the composition ratio of each issue, with the year on the horizontal axis and the winning profit on the vertical axis.
（具体例６）
構成比の構成の変化を分かりやすく表現するのに使われる％表示のグラフ、どの評価指標が強いか、弱いかを表現しやすい六角形グラフ、など、それぞれの評価対象や評価指標によって、使い分けしていくことがこの第六ステップである。
(Specific example 6)
Use it properly according to each evaluation target and evaluation index, such as a% display graph used to express changes in the composition of the composition ratio in an easy-to-understand manner, and a hexagonal graph that makes it easy to express which evaluation index is strong or weak. This is the sixth step.
（具体例７）
また、投資対象売買データの場合、チャートを使うことが分かりやすく表現していくために重要となる。横軸に年度や月日を取って、縦軸に株価（４本値や引け値など）を取り、株価チャートをベースにして、自身の買値買付日をプロットし、売値売却日をプロットして、どれだけ売買利益、値幅を獲得できたのかを表示するのは一例である。うまく売り買いできたのか否かを一目瞭然で表示することが可能である。
(Specific example 7)
Also, in the case of investment target trading data, it is important to use charts in order to express them in an easy-to-understand manner. The horizontal axis is the year and month, the vertical axis is the stock price (4 prices, closing price, etc.), and based on the stock price chart, plot your own buy price purchase date and plot the sell price sale date. , It is an example to display how much trading profit and price range have been obtained. It is possible to display at a glance whether or not the product was successfully sold or bought.
（具体例８）
例えば、株の投資対象売買データを集計対象売買データとして、投資タイプ別を構成要素売買データとして、損益を総合損益として、総合損益率と総合損益構成比、を評価指標として、株の投資タイプ別の総合損益を評価する場合において、これらの集計対象の株による総合損益が３億円で、デイトレタイプは１０００万円、スイングトレードタイプは５０００万円、中長期タイプが２億円でそれぞれの構成費が出るような場合、横棒グラフが分かりやすい表現方法の一つとなる。
(Specific Example 8)
For example, the investment target trading data of stocks is used as the aggregated trading data, the investment type is used as the component trading data, the profit / loss is used as the total profit / loss, and the total profit / loss ratio and the total profit / loss composition ratio are used as evaluation indexes. When evaluating the total profit / loss of these stocks, the total profit / loss of these aggregated stocks is 300 million yen, the day trading type is 10 million yen, the swing trading type is 50 million yen, and the medium- to long-term type is 200 million yen. When it costs money, the horizontal bar graph is one of the easy-to-understand expressions.
（具体例９）
Ａさんの集計対象売買データを、各損益レベルで評価していき、総合損益、売買損益、含み損益、売買の勝ち利益、負け損失などを評価指標として、Ａさんの評価を行う場合は、じょうろ型のグラフやウォーターフォール型、などが分かりやすい一つの表現方法として適している。
(Specific example 9)
If you want to evaluate Mr. A's aggregated trading data at each profit / loss level, and evaluate Mr. A using total profit / loss, trading profit / loss, unrealized profit / loss, winning profit / loss loss, etc. as evaluation indexes, Type graphs and waterfall types are suitable as an easy-to-understand expression method.
（テキスト具体例１０）
例えば、上方修正の銘柄（企業業績が予想よりも大きく上回る銘柄）をＥＤＩＮＥＴなどで捉え、いつ、どの銘柄が、売上が１００億円から１５０億円へと５０％の大幅な予想のアップデートの場合に、それらを保有しているユーザに対して、そのようなテキスト（あなたの保有しているＡ銘柄が売り上げ１００億円から１５０億円へと大幅な予想の上方修正を１月１０日１５時に発表しました。などのニュース）を自動配信する仕組みが考えられる。保有状況の自動評価の応用版である。もちろん、保有ユーザだけでなく、ニュースとして皆に配信することも同様である。
(Text specific example 10)
For example, when stocks with upward revisions (stocks whose corporate performance greatly exceeds expectations) are captured by EDINET, etc., and when and which stocks have a 50% significant update of sales from 10 billion yen to 15 billion yen. In addition, for users who own them, such a text (A brand you own has a significant upward revision of the forecast from 10 billion yen to 15 billion yen in sales at 15:00 on January 10th. A mechanism to automatically deliver news such as announced.) Is conceivable. This is an application version of automatic evaluation of ownership status. Of course, it is the same not only for the owned users but also for distributing it as news to everyone.
（テキスト具体例１１：保有状況評価の一具体例）
例えば、ツイッターの銘柄更新頻度などを売買データに取り込み、個人投資家の注目度が急激に上がった銘柄（銘柄更新頻度上昇）を保有中のユーザに伝えるなども実施できる。
(Text example 11: A specific example of possession status evaluation)
For example, it is possible to incorporate the update frequency of Twitter issues into trading data and inform the users who own the issues (increased frequency of issue updates) whose attention has risen sharply to individual investors.
（テキスト具体例１２：保有状況評価の一具体例）
保有銘柄で、テクニカル指標からすると、過熱感があり、高い確率で下落が見込めるときに、保有者に、「当該銘柄は、テクニカル指標のＲＳＩが非常に高く、２５日移動平均線との乖離率も％を超えているので、注意が必要です。」というテキストデータをユーザ端末に表示することも可能である。これも保有状況評価の一形態である。もちろん、特定のユーザだけでなく、ニュースとして皆に配信する場合も含む。
(Text example 12: A specific example of possession status evaluation)
When the holding stock has a feeling of overheating from the technical index and a decline is expected with a high probability, the holder is told, "The stock has a very high RSI of the technical index and the deviation rate from the 25-day moving average. It is also possible to display the text data "Be careful because it exceeds%." On the user terminal. This is also a form of possession status evaluation. Of course, this includes not only the case of delivering to a specific user but also the case of delivering to everyone as news.
（テキスト具体例１３：保有状況評価の一具体例）
保有銘柄で、株式分割を行うという権利情報が更新（売買データの中の権利データの更新）された場合、『「いつ」、「銘柄名」の株式分割が発表されました。内容は「分割予定日」「２分割」の発表です。「分割予定日」を過ぎると、権利落ちとなり、株数は「保有株数」から「分割株数」へと変化します。』との表示を端末に表視することも可能である。
(Text example 13: A specific example of possession status evaluation)
When the rights information to carry out a stock split was updated (updated the rights data in the trading data) for the stocks held, the stock split of "when" and "stock name" was announced. The content is the announcement of "scheduled split date" and "two splits". After the "scheduled split date", the rights will be extinguished and the number of shares will change from "number of shares held" to "number of shares to be split". ] Can be displayed on the terminal.
（テキスト具体例１４：保有状況評価の一具体例）
仮想通貨と、株の保有をしているユーザに対して、仮想通貨全体のテクニカル指標と株全体のテクニカル指標を比較するという表を表示することで、保有者に特別な利便性が生まれる。これも保有状況と投資対象の情報が結び付いているからできることである。売買データと、銘柄情報とが結び付くことで、様々な情報を端末に表示することが可能となる一例である。
(Text example 14: A specific example of possession status evaluation)
By displaying a table that compares the technical index of the entire virtual currency and the technical index of the entire stock for the user who holds the virtual currency and the stock, a special convenience is created for the holder. This is also possible because the holding status and the information on the investment target are linked. This is an example in which various information can be displayed on the terminal by linking the trading data and the brand information.
（テキスト具体例１５：売買状況評価の一具体例）
保有状況評価は、保有銘柄に対して行われる表示であるが、売買状況評価は売買している銘柄に対して、行われる評価、表示である。例えば、「売却銘柄が現在、再び、買いチャンスになっているかもしれません。移動平均乖離率はマイナス２０％、ほかの指標も買いシグナルを連発しています。少し検討されてみてはどうでしょうか。」のようなテキストを表示することが可能である。これは売買状況評価の一具体例である。これも売買状況（何をいつ売ったのかという売買データ）と銘柄の情報が結び付けられているからこそ、可能な情報提供となる。
(Text example 15: A specific example of trading status evaluation)
The holding status evaluation is a display performed on the stocks held, while the trading status evaluation is an evaluation and display performed on the stocks being bought and sold. For example, "The stocks to be sold may now be a buying opportunity again. The moving average divergence rate is -20%, and other indicators are also firing buying signals. Why not consider it a little? It is possible to display text such as ".". This is a specific example of trading status evaluation. This is also possible because the trading status (trading data of what was sold and when) and the information of the brand are linked.
（テキスト具体例１６）
売買状況評価の一具体例として、評価指標で、勝ち利益率を伸ばしていくことが課題のユーザがいて、勝ち利益率が５％から１０％に変化すれば、売買利益額は１００万円年間で増えるという試算がＡＩによるケースにおいて、すでに売却した銘柄で勝ち利益率を稼いでいるユーザが現在買っている銘柄を知らせる機能を付けることも可能である。
(Text specific example 16)
As a specific example of trading status evaluation, if there is a user whose task is to increase the winning profit margin with the evaluation index and the winning profit margin changes from 5% to 10%, the trading profit amount will be 1 million yen per year. In the case of AI, it is possible to add a function to notify the stock that the user who has already sold the stock and earns the profit margin is currently buying.
（比較プロセスの旧方式）
実施形態１で算出した評価指標を参照して投資家の比較及びランキングを行い、当該投資家の比較及びランキングを示す情報を評価指標として生成してもよい。ここでいう比較とは、当該投資家の評価指標と、他投資家の評価指標、評価指標の平均値等とを比較することを指すとある。
(Old method of comparison process)
Investors may be compared and ranked with reference to the evaluation index calculated in the first embodiment, and information indicating the investor comparison and ranking may be generated as the evaluation index. The comparison here refers to comparing the evaluation index of the investor with the evaluation index of another investor, the average value of the evaluation index, and the like.
新方式は３つの比較プロセス（集計対象比較プロセス、構成要素比較プロセス、損益レベル比較プロセス）がある（図６３を参照）。図６３は、本実施形態に係る３つの比較プロセスを示す図である。 The new method has three comparison processes (aggregation target comparison process, component comparison process, and profit / loss level comparison process) (see FIG. 63). FIG. 63 is a diagram showing three comparison processes according to the present embodiment.
（比較プロセスの定義）
比較プロセスは以下のプロセスを経て行われるが、第二ステップや第六ステップは割愛してもよい。
(Definition of comparison process)
The comparison process is performed through the following process, but the second step and the sixth step may be omitted.
第一ステップは、売買データの取得ステップである。第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップである。第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップである。第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップである。第五ステップは、当該情報処理システムによる、評価指標の算出、選定ステップである。第六ステップは、評価プロセス（評価ステップと表示ステップに分かれる）である。第七ステップは、比較プロセス（集計対象売買データ比較と構成要素売買データ比較に分かれる）である。算出された評価指標（単独でもいいし複数でもいい）を比較対象にして、平均や別の集計対象または構成要素と比較することを比較プロセスと定義する。 The first step is the acquisition step of trading data. The second step is the step of creating the trading data to be aggregated. The third step is a step of creating trading data for each component. The fourth step is the step of creating profit / loss level trading data. The fifth step is the calculation and selection step of the evaluation index by the information processing system. The sixth step is an evaluation process (divided into an evaluation step and a display step). The seventh step is the comparison process (divided into comparison of aggregated trading data and comparison of component trading data). The comparison process is defined as comparing the calculated evaluation index (either single or multiple) with the average or another aggregation target or component.
比較プロセスは、まず比較対象がある、比較する評価指標がある、どの損益を改善するために比較するのかの損益がある、どういう基準で比較するのかの条件がある。これらを決定することが大切である。ＡさんとＢさんの売買データを比較する場合、第一ステップから第五ステップのうち、第二ステップで、Ａさんの売買データとＢさんの売買データに分類し、第四ステップで、それぞれの売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、それぞれ売買損益の影響要素である評価指標を当該情報処理システムにより算出することで、比較対象が決まり、比較する評価指標が決まり、売買損益を改善することが決まり、ＡさんとＢさんの基準で比較するという上述のすべての条件が決定される。これらの条件の決定は、その都度、記憶部３３に記録される。いろいろな比較対象、いろいろな比較方法が記録されていくことで、ＡＩに使うことが可能になったり、機械学習が可能になっていく。比較プロセスには、何と何を比較するのかによって、集計対象売買データ比較と構成要素売買データ比較の二つに分かれる。ＡさんとＢさんの比較は前者、Ａ銘柄とＢ銘柄の比較も前者、四季報参照売買とツイッター参照売買も前者だが、Ａさんの売買の中で、年度を比較したり、銘柄を比較したり、助言者を比較したり、テクニカル指標でＲＳＩ２０％以下の購入データと移動平均線乖離率マイナス２０％以下の購入とを比較するには、どちらでも可能である。投資家全体であれば、集計対象、Ａさんの売買だけであれば、構成要素で比較することが可能となる。評価指標も奥深くいけばいくほど、評価指標の数も多くなり、細かい比較が可能（損益レベル評価指標比較）となる。上述のように、比較対象がある（何と何を比較）、比較する評価指標がある（どのレベルで比較するか）、どの損益を改善するために比較するのか（どの損益を改善目標として比較するのか）、どういう基準で比較するのかの条件（集計対象売買データなどでの抽出条件）などが比較プロセスでは必要となり、これらの比較プロセスで生成した比較データ（比較対象や抽出条件など）は、記憶部３３に保存されていく。
In the comparison process, there are conditions such as first having a comparison target, having an evaluation index to be compared, having a profit / loss of which profit / loss to improve, and by what criteria the comparison is made. It is important to determine these. When comparing the trading data of Mr. A and Mr. B, of the first to fifth steps, the second step is to classify the trading data of Mr. A and the trading data of Mr. B, and the fourth step is each. Trading profit / loss level By creating trading data (even if you have it in the previous process) and calculating the evaluation index that is an influential factor of trading profit / loss by the information processing system, the comparison target is determined and the evaluation index to be compared. Is decided, it is decided to improve the trading profit and loss, and all the above-mentioned conditions of comparing by the criteria of Mr. A and Mr. B are decided. The determination of these conditions is recorded in the
（比較プロセスの課題）
投資家にとって、他と比べてどうなのか、平均と比べたら、一番成績の上がっている人と比べたら、どこが劣っているのかなどの比較は現状難しい。
(Issues in the comparison process)
It is currently difficult for investors to compare how they are compared to others, and what is inferior to the average performers and the best performers.
（比較プロセスの作用）
比較プロセスの定義に示した通りのプロセスを踏むことによって、比較が容易になる。Ａさんの２０１９年の売買損益と２０２０年の売買損益を比較する場合は、構成要素売買データを使うため、構成要素比較が適している。ＡさんとＢさんの株式の総合損益を比較する場合は、集計対象売買データ比較を行う。何と何を比較するのかによって、集計対象比較プロセスを使うか、構成要素比較プロセスを使うかを決める。平均と比べる場合は、構成要素売買データでＡさんと全体の集計値を比較すれば可能になるし、一番成績の上がっている人は当該評価指標の最大値を当該情報処理システムにより算出し、示し、比較することで可能となる。
(Action of comparison process)
By following the process as shown in the definition of the comparison process, the comparison will be facilitated. When comparing the trading profit / loss in 2019 and the trading profit / loss in 2020 of Mr. A, the component trading data is used, so the component comparison is suitable. When comparing the total profit and loss of the stocks of Mr. A and Mr. B, the trading data to be aggregated is compared. Decide whether to use the aggregated comparison process or the component comparison process, depending on what you are comparing. When comparing with the average, it is possible to compare the aggregated value of Mr. A and the whole with the component trading data, and the person with the highest grade calculates the maximum value of the evaluation index by the information processing system. , Shown and compared.
（比較プロセスの効果）
この比較プロセスで、様々な対象を様々な評価指標を使って、比較が可能になり、ユーザにとっては、どう改善すべきかの道しるべとなる。
(Effect of comparison process)
In this comparison process, various objects can be compared using various evaluation indexes, and the user can guide how to improve.
（比較プロセスの具体例）
ＡさんとＢさんの売買損益の比較、Ａさんの２０１９年度と２０２０年度の勝ち利益の比較、Ａ証券会社とＢ証券会社の売買頻度の比較、助言者ａと助言者ｂによる助言に基づいた売買損益率の比較、四季報に基づいた売買とツイッターを参考にした売買を多方面から比較、Ａ銘柄とＢ銘柄の売買頻度や売買損益率、勝率などの比較、など様々な視点で考えられる。
(Specific example of comparison process)
Based on comparison of trading profit and loss of Mr. A and Mr. B, comparison of winning profit of Mr. A in FY2019 and FY2020, comparison of trading frequency of A securities company and B securities company, advice by adviser a and adviser b It can be considered from various viewpoints such as comparison of trading profit / loss ratio, trading based on the quarterly report and trading based on Twitter from various aspects, comparison of trading frequency, trading profit / loss ratio, winning rate, etc. of stocks A and B. ..
図１０１と図１０２に記載の通り、図１０１で様々な条件を加えれば、目的に沿ったデータセットが作成され、それによって必要な評価指標が算出でき、目的に沿った評価指標が算出されるため、当該ステップでも簡単に様々な条件、様々な形態の評価指標を比較することができる。当該ステップは、あくまでも図１０２の一工程に過ぎないが、一連の連携で評価指標も定まってきたもののため、当明細書にあげてきた数多くの形態の評価指標の比較や数多くの対象の比較が可能である。 As described in FIGS. 101 and 102, if various conditions are added in FIG. 101, a data set according to the purpose is created, a necessary evaluation index can be calculated by the data set, and an evaluation index according to the purpose is calculated. Therefore, even in this step, it is possible to easily compare various conditions and various forms of evaluation indexes. Although this step is only one step in FIG. 102, since the evaluation indexes have been determined by a series of cooperation, it is possible to compare the evaluation indexes of many forms and the comparisons of many objects mentioned in the present specification. It is possible.
（ＡＩ機械学習比較プロセスの新方式）
ＡＩ機械学習比較プロセスは、以下のプロセスを経て行う。
(New method of AI machine learning comparison process)
The AI machine learning comparison process is performed through the following process.
第二ステップは、集計対象売買データの作成プロセスである。第三ステップは、構成要素売買データの作成プロセス（省略可）である。第四ステップは、損益レベル評価指標の作成プロセス（３つの方式で目標となる評価指標を当該情報処理システムにより算出する）である。 The second step is the process of creating trading data to be aggregated. The third step is the process of creating component trading data (optional). The fourth step is the process of creating the profit / loss level evaluation index (the target evaluation index is calculated by the information processing system by the three methods).
この第四ステップまでで、目標となる損益と、対象となる売買データが決定される。 Up to this fourth step, the target profit and loss and the target trading data are determined.
第五ステップでは、第四ステップで決定した目標となる損益（総合損益や売買損益など）の構成要素である評価指標を算出する。なお、第四ステップは、第三ステップに含めることも可能だし、別の段階にすることもできる（省略可）。この第五ステップまでで、目標となる損益と、対象となる売買データ（データ構造）と変数である評価指標が決定される。 In the fifth step, the evaluation index which is a component of the target profit / loss (total profit / loss, trading profit / loss, etc.) determined in the fourth step is calculated. The fourth step can be included in the third step or can be set to another step (optional). Up to this fifth step, the target profit and loss, the target trading data (data structure), and the evaluation index that is a variable are determined.
第六ステップでは、当該情報処理システムにより算出された評価指標を比較対象にして、対象となる比較対象が何がよくて、何が分かりやすいか、当該比較対象の中で、どの評価指標をどう比較していくのかを機械学習をし、最適な解を見つけにいくような比較方法で比較対象を決める。 In the sixth step, the evaluation index calculated by the information processing system is used as a comparison target, and what is good and what is easy to understand is what the target comparison target is, and which evaluation index is used in the comparison target. Machine learning is performed to determine whether to compare, and the comparison target is determined by a comparison method that seeks the optimum solution.
第七ステップでは、これらの最適な解である比較対象をどうやって比較すればよいのか、適切な表示方法で表示するの。表示方法としては、要素、ランキング表示、比較表示、テキスト比較表示などがあげられる。 In the seventh step, how to compare these optimal solutions, the comparison targets, is displayed in an appropriate display method. Examples of the display method include element, ranking display, comparison display, text comparison display, and the like.
（ＡＩ比較プロセスの課題）
上述の比較プロセスでは、どの比較対象を使って、どの損益を、どの評価指標を使って比較するか、を決めるのに、選択肢が多い。従って、誰でも扱いやすくすべきであるのに対して、決めるべき選択肢が多いという課題がある。
(Issues in the AI comparison process)
In the comparison process described above, there are many options for deciding which comparison target to use, which profit / loss to use, and which evaluation index to use. Therefore, while it should be easy for anyone to handle, there is a problem that there are many options to decide.
上述の比較プロセスから一歩進めて、目標である損益を最大化するために、評価指標を変数として、それを記憶するプロセス、最適な解を見つけるプロセス、それを表示するプロセスを加えることで、比較プロセスは機械学習を使ったＡＩ学習による比較プロセスへと進化する。 Taking a step forward from the above comparison process, in order to maximize the target profit and loss, the evaluation index is used as a variable, and the process of storing it, the process of finding the optimum solution, and the process of displaying it are added for comparison. The process evolves into a comparison process by AI learning using machine learning.
売買データを使って、目標となる損益を決めれば、どの比較対象と、どの評価指標とを比較していけば、最適かを学習し、比較対象の売買データと比べて、劣る点を学習していく。この学習した結果を表示していくことで、ＡＩ比較プロセスでは、ＡＩが最適な解を探してくれるようになる。 If you decide the target profit and loss using the trading data, you will learn which comparison target and which evaluation index should be compared to be optimal, and learn the inferior points compared to the trading data of the comparison target. To go. By displaying the learned results, AI will find the optimal solution in the AI comparison process.
（ＡＩ比較プロセスの作用）
上述の比較プロセスに加えて、対象となる売買データと、目標となる損益とが決まれば、目標となる損益を向上させ、最適にしていくためには、どの評価対象にして、どの評価指標を比較していけばよいのか、を学習していき、変化させていく評価指標と、評価指標とをどう変化させていけばいいのか、を表示していくことで、最適な解に近付けていくような取引が可能となっていく。
(Action of AI comparison process)
In addition to the above comparison process, once the target trading data and the target profit / loss are determined, in order to improve and optimize the target profit / loss, which evaluation target and which evaluation index should be used. By learning how to compare and displaying the evaluation index to be changed and how to change the evaluation index, we will approach the optimum solution. Such transactions will become possible.
（ＡＩ比較プロセスの意義）
上述の比較プロセスに加えて、評価指標を変化させれば、損益がどう変化していくかを学習させるプロセスを加える。それを記憶させる記憶部３３と、変数である評価指標、目標の損益、対象となる売買データ（集計対象売買データや構成要素売買データ）、学習部３４、などの構成となる方法やソフトウェア、装置、データベース構造、学習方法がある。
(Significance of AI comparison process)
In addition to the above comparison process, we will add a process to learn how profit and loss will change if the evaluation index is changed. A method, software, or device that constitutes a
（ＡＩ比較プロセスの効果）
上述の比較プロセスに加えて、ＡＩプロセスを加えることで、対象となる売買データをどう比較していくのが最適な解かを、機械学習していくとの効果を発揮する。
(Effect of AI comparison process)
By adding the AI process in addition to the above-mentioned comparison process, it is effective to perform machine learning on how to compare the target trading data with the optimum solution.
（ＡＩ比較プロセスの具体例）
（具体例Ａ）
例えば、Ａさんの総合損益を改善したい場合、Ａさんの集計対象売買データを作成し、総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、総合損益の構成要素である評価指標を変数とし、Ａさんの総合損益の改善を目標として、最適化していくには、どの比較対象と、どの評価指標とを比較していけばよいのか、最適かを学習していく。「ＧＡさんが比較対象としては最適であり、ＧＡさんの勝率を目標にして、勝率を現状の５０％から６０％へと変化させ、勝ち利益率を現状の４％から５％へと変えていくと、１年間で１００万円売買利益が８０％の確率で増える」など、いくつかのパターンを表示され、確率が高く、変化する度合いの大きい組み合わせを目標とするなどは、一例である。ＺＺさんだと、また違う指標がよくて、負け損失率は同じくらいだが、勝ち利益率が２０％と高いので、どうやって売買しているのか、勝っている場合の保有期間を長くしていくことや銘柄の違いなどを学ぶことで、改善していく道しるべができる。
(Specific example of AI comparison process)
(Specific example A)
For example, if you want to improve Mr. A's total profit and loss, create Mr. A's total profit and loss data, create total profit and loss level trading data (even if you have it in the previous process), and it is a component of total profit and loss. With the evaluation index as a variable, in order to optimize with the goal of improving Mr. A's total profit and loss, we will learn which comparison target should be compared with which evaluation index, and whether it is optimal. "GA is the best comparison target, aiming for GA's winning percentage, changing the winning percentage from the current 50% to 60%, and changing the winning profit margin from the current 4% to 5%. It is an example that some patterns are displayed, such as "If you go, the profit of buying and selling 1 million yen will increase with a probability of 80% in one year", and you aim for a combination with a high probability and a large degree of change. For Mr. ZZ, another index is good, the loss loss rate is about the same, but the winning profit margin is as high as 20%, so how do you buy and sell, and if you win, you can extend the holding period. By learning the differences between brands, you can find a way to improve.
（具体例Ｂ）
例えば、Ａ銘柄の売買損益を改善したい場合、Ａ銘柄の集計対象売買データを作成し、売買損益レベル売買データを対象とすることで、Ａ銘柄の売買損益データが集まる。このＡ銘柄の売買損益レベル売買データに影響を与えていく各種評価指標を当該情報処理システムにより算出し、これらの様々な組み合わせによる売買損益への影響を学習していき、Ａ銘柄の保有期間や売買利益率、最大の売買利益を上げている人の売買利益率や平均保有期間、などを学習していき、最低の売買損失を上げている人の購入時期や売却時期などの傾向を学習していき、Ａ銘柄を最大の売買利益を上げているＲＡさんと近い売買を行っているが、成果がより上がっているＸＡさんと比較して、買い方や保有期間、売却の仕方、頻度などにどう違いがあるのか、どう改善していけばよいのかが分かるようになる効果が期待できる。
(Specific Example B)
For example, when it is desired to improve the trading profit / loss of the A stock, the trading profit / loss data of the A stock is collected by creating the trading data to be aggregated of the A stock and targeting the trading profit / loss level trading data. Trading profit / loss level of stock A Various evaluation indexes that affect trading data are calculated by the information processing system, and the influence of these various combinations on trading profit / loss is learned, and the holding period of stock A and the holding period Learn the trading profit margin, the trading profit ratio and average holding period of the person who has the highest trading profit, and learn the trends such as the purchase time and sale time of the person who has the lowest trading loss. We are buying and selling A brand close to Mr. RA who is making the largest trading profit, but compared to Mr. XA who is getting better results, in terms of buying method, holding period, selling method, frequency, etc. You can expect the effect of becoming able to understand how there is a difference and how to improve it.
（具体例Ｃ）
ツイッターを使って売買を行っているＡさんに対して、投資家全体の集計対象売買データを参照媒体別に構成要素売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、総合損益レベル売買データを作成し、どの参照媒体がどういう成果かを学習していき、記憶する。ツイッターを使った売買では、勝ち利益率は低く、負け損失率は大きくなる傾向にあり、成果が上がりにくいことを学習して、四季報を使った方法や業績主体の方法、チャート主体の方法などの損益と評価指標を学習し、ツイッターを使って売買を行っているＡさんに対して、業績主体のFＡさんが比較対象としては優れていることをＡＩが伝えることで、ＦＡさんとの比較で、どこをどう改善していけば、これだけ変化していくという方向性を導いていくことが可能となる。
(Specific Example C)
For Mr. A who buys and sells using Twitter, create component trading data for each reference medium of the trading data to be aggregated for all investors (it is possible to have it in the previous process), and buy and sell at the total profit and loss level. Create data, learn and memorize which reference medium is what kind of result. In buying and selling using Twitter, the winning profit margin tends to be low, the losing loss ratio tends to be large, and learning that it is difficult to achieve results, the method using the quarterly report, the performance-based method, the chart-based method, etc. Compared with FA by telling Mr. A, who is learning the profit and loss and evaluation index of, and buying and selling using Twitter, that Mr. FA, who is the main performer, is excellent as a comparison target. So, where and how to improve it will be possible to guide the direction of such changes.
（具体例Ｄ）
仕手株の範疇の銘柄と、安定成長株、高成長株、という投資対象テーブルに基づいて投資対象別売買データを作り、総合損益レベル売買データをそれぞれ作成し、様々な銘柄の様々な投資対象のそれぞれの評価指標の違いを学習していく。その学習成果を得て、Ａ銘柄が仕手株の範疇の銘柄の場合、高成長株のＨＡＳ銘柄は比較対象として最適なこと、ＨＡＳ銘柄を売り貸している人たちの勝率や勝ち利益率はＡ銘柄に比べて、これだけ高いということを示し、銘柄の選択に示唆を与えるような表示方法がある。
(Specific Example D)
Create trading data by investment target based on stocks in the category of stocks, stable growth stocks, and high-growth stocks, and create total profit / loss level trading data for various investment targets of various stocks. Learn the difference between each evaluation index. Based on the learning results, if the A stock is a stock in the category of the maker stock, the HAS stock of the high-growth stock is the best for comparison, and the winning percentage and the winning profit margin of those who sell and lend the HAS stock are A. There is a display method that shows that it is so expensive compared to the stock and gives suggestions for the selection of the stock.
（具体例Ｅ）
Ａさんと成績の高いＡ群の投資家別集計対象売買データを作成し、総合損益テーブルを作成し、Ａさんの各種評価指標を学習し、Ａ群の各種評価指標を学習し、Ａさんの保有状況を評価する時に、Ａ群であれば、保有状況をこうやって変化させていくなどの表示を行える。
(Specific example E)
Create aggregated trading data by investor of group A with high performance with Mr. A, create a total profit and loss table, learn various evaluation indexes of Mr. A, learn various evaluation indexes of group A, When evaluating the holding status, if it is Group A, it is possible to display such as changing the holding status in this way.
（ＡＩ比較の学習生成方法）
（目的）
どの比較対象で、どの評価指標で、比較すれば、目標である損益を改善できるかを学習していく。
(Learning generation method for AI comparison)
(Purpose)
We will learn which comparison target and which evaluation index can be used to improve the target profit and loss.
（ＡＩ比較プロセスの学習生成方法のステップ）
集計対象売買データ、構成要素売買データを作成する手順と、どの損益を改善していくかを決めるステップと、当該損益を構成する評価指標を当該情報処理システムにより算出するステップと、元になる売買データと、当該情報処理システムにより算出された評価指標の組み合わせによって、組み合わせによって変化していく損益を演算する演算ステップと、どういう組み合わせが、最適な解かを見つけていくのかを学習するステップと、を含む。Ａさんと、Ｂさんとで比較しても、指標にあまり違いは出ず、頻度も違うため、比較対象としては優れていない、と判断したり、ＡさんとＺさんとでは、売買頻度も同じ程度であるが、勝率や勝ち利益率は高く、比較対象としては似ているが、総合損益は大きな開きがあり、比較対象としては最適である。特に、勝率や勝ち利益率を比較し、さらに深掘りすることから、いろいろな知見が得られる。比較対象という最適な解である。
(Step of learning generation method of AI comparison process)
The procedure for creating aggregated trading data and component trading data, the step for deciding which profit / loss to improve, the step for calculating the evaluation index that constitutes the profit / loss by the information processing system, and the original trading. A calculation step for calculating profit and loss that changes depending on the combination of data and an evaluation index calculated by the information processing system, and a step for learning what combination is the optimum solution. include. Even if you compare Mr. A and Mr. B, there is not much difference in the index and the frequency is different, so it is judged that it is not excellent as a comparison target, and Mr. A and Mr. Z also have a trading frequency. Although they are about the same, they have a high win rate and a high rate of return, and although they are similar as comparison targets, they have a large difference in total profit and loss and are optimal as comparison targets. In particular, various findings can be obtained by comparing the winning percentage and the winning profit margin and digging deeper. It is the optimal solution for comparison.
Ａさんの総合損益率を上げていくには、どの比較対象を参考にするのがよいのかというのがテーマである。Ｂさんの総合損益率と、それを構成する各種評価指標の値、Ｃさんの総合損益率と、それを構成する各種評価指標の値、ＺＴＴさんの総合損益率と、それを構成する各種評価指標の値など、それぞれ比較対象と最適か否かを学習していく。中でも、ＺＡさんが、比較対象として最適で、それらの売買方法や銘柄、売買期間などを参考にすることで、改善の道が明らかになっていくような効果が期待できる。 The theme is which comparison target should be used as a reference in order to raise the overall profit / loss ratio of Mr. A. Mr. B's total profit / loss ratio and the values of various evaluation indexes that compose it, Mr. C's total profit / loss ratio and the values of various evaluation indexes that compose it, Mr. ZTT's total profit / loss ratio, and various evaluations that compose it. We will learn whether or not each is optimal with the comparison target, such as the value of the index. Among them, Mr. ZA is the most suitable as a comparison target, and by referring to their trading methods, brands, trading periods, etc., it can be expected that the improvement path will be clarified.
ＡさんとＢさんの比較ではあまり発見はなくても、ＡさんとＺＡさんの比較では共通点も多く、いろいろな示唆があるとＡＩが判断することが、このＡＩ比較プロセスの学習生成ステップで可能となる。 Even if there are not many discoveries in the comparison between Mr. A and Mr. B, there are many things in common in the comparison between Mr. A and Mr. ZA, and it is the learning generation step of this AI comparison process that AI judges that there are various suggestions. It will be possible.
（集計対象比較プロセスの定義）
情報生成部３０２１は、売買損益レベル評価指標または含み損益レベル評価指標を基準間（例えば、投資対象間）で比較することにより、基準間の、売買状況または保有状況の比較に関する情報を生成する。
(Definition of aggregation target comparison process)
The
図４８は、本実施形態に係る集計対象比較プロセスの例を示す図である。どの対象と、何を比較するか、によって、分かれる。集計対象の評価指標同士を比較するのが集計対象比較プロセスであり、構成要素同士を比較するのが構成要素比較プロセスであり、損益レベル評価指標で比較することを、損益レベル評価指標比較と定義する。 FIG. 48 is a diagram showing an example of an aggregation target comparison process according to the present embodiment. It depends on which object and what is compared. Comparing the evaluation indexes to be aggregated is the aggregation target comparison process, comparing the components is the component comparison process, and comparing with the profit and loss level evaluation index is defined as the profit and loss level evaluation index comparison. do.
集計対象損益レベル評価指標比較と、構成要素損益レベル評価指標比較とがある。 There is a comparison of the profit and loss level evaluation index to be aggregated and a comparison of the component profit and loss level evaluation index.
まずは、集計対象比較プロセスについて説明する。情報生成部３０２１は、集計対象売買データを元にして、評価指標を算出して、当該評価指標で当該集計対象を他の集計対象や平均などと比較する。比較とは、集計対象売買データから各種の評価指標を算出して、そこで得られた評価指標などを用いて集計対象の比較をすることである。
First, the aggregation target comparison process will be described. The
集計対象の比較は、テクニカル指標や業績指標などによる比較があるが、集計対象売買データから得られる評価指標を使って当該集計対象を比較することで、集計対象の売買状況や保有状況の違いを明確にする効果を有する。 There are comparisons based on technical indicators, performance indicators, etc., but by comparing the aggregated targets using the evaluation indicators obtained from the aggregated trading data, the differences in the trading status and holding status of the aggregated targets can be compared. It has the effect of clarifying.
（集計対象比較プロセスの具体例）
例えば、Ａ銘柄の損益率は、平均値に比べてどうなのかを比較すると、Ａ銘柄の状況がよく分かるようになる。
(Specific example of aggregation target comparison process)
For example, if you compare how the profit / loss ratio of issue A is compared with the average value, you will be able to understand the situation of issue A well.
図４８に示すように、例えば、図４８の（１）のように投資家Ａと投資家Ｂの勝ち利益率などを比較すると、両者の売買の違いが明確になる効果がある。 As shown in FIG. 48, for example, when the winning profit margins of the investor A and the investor B are compared as shown in (1) of FIG. 48, there is an effect that the difference between the buying and selling of the two becomes clear.
投資家Ａは勝ち利益率１０％、投資家Ｂは勝ち利益率５０％である。投資家Ａは、売買期間２０日と短く、利益確定も早い。一方、投資家Ｂは、売買期間が平均で７５日と長めで、利益確定はゆっくりと大きくとっていることが読み取れる。 Investor A has a winning profit margin of 10%, and Investor B has a winning profit margin of 50%. Investor A has a short trading period of 20 days and is quick to make profits. On the other hand, it can be read that Investor B has a long trading period of 75 days on average, and profits are slowly taken large.
また、勝率は、投資家Ａは５０％と勝ち負けの繰り返しとなっている。短期間で決着をつけ、利益確定も損切りも早く決済し、勝率重視の運用スタイルである。一方、投資家Ｂは、勝率は３０％と低いものの、勝ちの時の利益率が圧倒的に高くカバーしており、負けの損失率は抑えていることが分かる。 In addition, the winning percentage is 50% for Investor A, which means that he has repeatedly won and lost. It is an investment style that emphasizes the winning percentage by settingtle the settlement in a short period of time and settling profits and loss cuts quickly. On the other hand, although the winning rate of Investor B is as low as 30%, the profit margin at the time of winning is overwhelmingly high, and it can be seen that the loss rate of losing is suppressed.
勝ちパターン１が多いことは、順張り型の投資を意味しており、銘柄選択が間違っていない証拠である。逆に、勝ちパターン３が多いのは、銘柄の選択が間違っており、売買でなんとかカバーしようとしている姿が浮かび上がる。また、図４８（１）に示すようにＢさんは平均よりも総合損益率が高く、利益が上がっているなどの、投資家ごとの比較が行われる。
The fact that there are many winning
投資商品の集計対象ごとの比較は、売買データから得られる評価指標を使って、当該集計対象を他の集計対象、平均などと比較するなどして、全く新しい効果を有する。集計対象は、銘柄、銘柄群、商品、商品群、投資家、投資タイプなどである。 The comparison of investment products for each aggregation target has a completely new effect by comparing the aggregation target with other aggregation targets, averages, etc. using the evaluation index obtained from the trading data. The targets of aggregation are stocks, stock groups, products, product groups, investors, investment types, and the like.
例えば、仮想通貨という商品と、株という投資商品との含み損益率を比較することも可能である。集計対象同士を評価指標で比較することにより、比較が可能になるという効果がある。 For example, it is possible to compare the unrealized profit / loss ratio between a product called virtual currency and an investment product called stocks. There is an effect that comparison is possible by comparing the aggregation targets with each other using an evaluation index.
（集計対象比較プロセスの作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを元にして評価指標を算出して、それら評価指標を使って、当該集計対象の比較結果を表示する。
(Action of aggregation target comparison process)
The
（集計対象比較プロセスの効果）
各種評価指標を使って当該集計対象の比較結果などから状況を比較できる。
(Effect of aggregation target comparison process)
The situation can be compared from the comparison results of the aggregated objects using various evaluation indexes.
（集計対象比較プロセスの具体例）
例えば、図４８の（２）に示すように、Ａ銘柄株は、Ｂ銘柄株と比べ売買損益率は高い、という比較結果を提供することが一例である。
(Specific example of aggregation target comparison process)
For example, as shown in (2) of FIG. 48, it is an example to provide a comparative result that the trading profit / loss ratio of the A stock is higher than that of the B stock.
Ａ銘柄は、含み損益率が高く、保有を続けている人は多くの人が含み益を計上している銘柄である。一方、Ｂ銘柄は、含み損益率が－５％と含み損を計上している人が多く、半年保有しても、結果が出ていない人が多いことが分かる。特に、Ａ銘柄の含み益率は７０％と非常に高く、含み損－１０％を抱えている人に比べると圧倒的に高い含み益が形成できていることが分かる。Ａ銘柄のような株を短期売買で早めに手放してしまう人にとっては、この保有を続けている人たちの含み益が高いことを体感することによって、保有を続ける選択も有効であり、銘柄によって売買の仕方を変えていくきっかけになる。 Stock A has a high unrealized profit / loss ratio, and many people who continue to hold it have recorded unrealized gains. On the other hand, it can be seen that there are many people who have recorded an unrealized loss with an unrealized profit / loss ratio of -5% for issue B, and many people have not obtained results even if they hold it for half a year. In particular, the unrealized gain ratio of issue A is very high at 70%, and it can be seen that an overwhelmingly high unrealized gain can be formed compared to those who have an unrealized loss of -10%. For those who give up stocks such as stock A early in short-term trading, it is also effective to choose to continue holding stocks by experiencing the high unrealized gains of those who continue to hold stocks. It will be an opportunity to change the way of.
含み益を形成している人の保有期間と、含み損を形成している人の保有期間とを比べると、より明確に詳細が分かる。レベルが下がる（第２レベルから第３レベルなど）ごとに、より詳細なことが分かり、詳細な比較ができ、投資家や銘柄の保有状況や売買状況の比較が可能になる。 Comparing the holding period of the person forming the unrealized gain with the holding period of the person forming the unrealized loss gives a clearer detail. As the level goes down (from the 2nd level to the 3rd level, etc.), more detailed information can be found, detailed comparisons can be made, and it becomes possible to compare the holding status and trading status of investors and stocks.
もちろん、このようなＡ銘柄とＢ銘柄との比較データなどは、記事としても有用な記事配信データの一つである。この場合は、データベースから当該記事配信用データを生成プロセスと同様のプロセスで引き出すことにより、すぐに記事データとして活用できる。 Of course, such comparison data between the A brand and the B brand is one of the article distribution data useful as an article. In this case, the article distribution data can be immediately utilized as article data by extracting the article distribution data from the database in the same process as the generation process.
（構成要素比較プロセスの定義）
集計対象売買データから得られた構成要素別の評価指標で比較することを、構成要素比較プロセスと定義する。集計対象売買データから抽出、加工し、作成された構成要素売買データから算出された各種評価指標を元にして、集計対象、構成要素ごとの比較を行うことにより、構成要素による比較を行うことができる。
(Definition of component comparison process)
Comparing with the evaluation index for each component obtained from the trading data to be aggregated is defined as the component comparison process. It is possible to make comparisons by component by comparing each component and target of aggregation based on various evaluation indexes calculated from the component trading data created by extracting and processing from the trading data to be aggregated. can.
（構成要素比較プロセスの課題）
図４９に示すように、比較プロセスでは、集計対象ごとの比較、投資家間における評価指標の比較、銘柄間における評価指標の比較、期間ごとの比較、などが行われる。構成要素比較プロセスでは、ＡさんのＡ銘柄と、Ｂ銘柄との売買状況（図４９では（２）の例）、保有状況などの比較を可能にする。Ａさんの２０１９年と、２０１８年との比較、２０１８年のＡ銘柄と、２０１９年のＢ銘柄との比較も可能である。Ａさんの株および仮想通貨の売買状況と、Ｂさんの株および仮想通貨の売買状況との比較も可能である。
(Issues in the component comparison process)
As shown in FIG. 49, in the comparison process, comparison for each aggregation target, comparison of evaluation indexes among investors, comparison of evaluation indexes between stocks, comparison for each period, and the like are performed. In the component comparison process, it is possible to compare the trading status (example of (2) in FIG. 49) and the holding status of Mr. A's A brand and B brand. It is also possible to compare Mr. A's 2019 and 2018, and the 2018 A brand and the 2019 B brand. It is also possible to compare the trading status of Mr. A's stock and virtual currency with the trading status of Mr. B's stock and virtual currency.
（構成要素比較プロセスの作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを作成し、構成要素で抽出し加工した構成要素売買データを作成する。情報生成部３０２１は、構成要素売買データから損益レベル売買データを抽出、加工し、作成し、当該売買データを元にして損益レベル評価指標を算出し、当該評価指標を集計対象の構成要素ごとに比較する。これにより、構成要素を比較することができる。
(Action of component comparison process)
The
（構成要素比較プロセスの具体例）
比較プロセスでは、集計対象ごとの比較が行われる。ＡさんとＢさんの評価指標の比較、Ａ銘柄とＢ銘柄の評価指標の比較など（図４８の（２）の例）であるが、情報生成部３０２１は、Ａさんの集計対象売買データを、Ａ銘柄株の構成要素売買データと、Ｂ銘柄株の構成要素売買データとを分けて、評価指標を算出する（図４９の（２））。情報生成部３０２１は、例えば、図４９の（１）のように、Ａ銘柄株の集計対象売買データを、構成要素機関投資家グループと、構成要素個人投資家グループとに分けて、評価指標を算出する。〔実施形態３〕のタイプ分類に示すように、タイプ別に比較してもよい。それらの算出された評価指標で構成要素ごとに比較するプロセスを、構成要素比較プロセスと定義する。
(Specific example of component comparison process)
In the comparison process, comparison is performed for each aggregation target. Comparison of the evaluation indexes of Mr. A and Mr. B, comparison of the evaluation indexes of stocks A and B (example of (2) in FIG. 48), etc., but the
（構成要素比較プロセスの効果）
投資家別売買データ、投資対象別売買データなどの複数の切り口により、売買データを把握することで、より深い分析が可能となる。例えば、Ａさんの集計対象売買データを、株の構成要素売買データと、仮想通貨の構成要素売買データとに分けて、評価指標をそれぞれ算出し、算出された評価指標で比較することは、その一例である。
(Effect of component comparison process)
By grasping the trading data from multiple perspectives such as trading data by investor and trading data by investment target, deeper analysis becomes possible. For example, it is possible to divide Mr. A's trading data to be aggregated into stock component trading data and virtual currency component trading data, calculate evaluation indexes for each, and compare them with the calculated evaluation indexes. This is just one example.
Ａさんの売買データを２０２０年と、２０１９年との損益レベル評価指標で比較するなども、好例である。 It is also a good example to compare Mr. A's trading data with the profit and loss level evaluation index between 2020 and 2019.
また、Ａ銘柄株の集計対象売買データを、構成要素の短期売買志向の強い投資家タイプＡと、構成要素の中期売買志向の強い投資家タイプＢとで構成要素売買データを分け、評価指標を算出し、比較するなどは好例である。 In addition, the trading data to be aggregated for stock A is divided into the investor type A, which has a strong short-term trading orientation, and the investor type B, which has a strong medium-term trading orientation, and the evaluation index is used. Calculation and comparison are good examples.
Ａさんの集計対象売買データを、Ａ銘柄株の構成要素売買データと、Ｂ銘柄株の構成要素売買データとに分けて、比較する。Ａ銘柄株の集計対象売買データを、構成要素である機関投資家グループと、構成要素である個人投資家グループとに分けて、評価指標を算出し、比較する。 The aggregated trading data of Mr. A is divided into the component trading data of the A stock and the component trading data of the B stock, and compared. The aggregated trading data of stock A is divided into an institutional investor group, which is a component, and an individual investor group, which is a component, and evaluation indexes are calculated and compared.
さらに、図４９の（１）と投資家テーブルを合わせることにより、株の集計対象売買データを、構成要素である機関投資家グループと、構成要素である個人投資家グループとに分けて、評価指標を算出し、Ａ銘柄株のそれぞれの上記の構成要素の売買状況と比較することなど。集計対象ごとの構成要素を比較することも構成要素比較プロセスで可能になる。 Furthermore, by combining (1) in FIG. 49 with the investor table, the stock trading data to be aggregated can be divided into an institutional investor group, which is a component, and an individual investor group, which is a component, as an evaluation index. And compare it with the trading status of each of the above components of stock A. It is also possible to compare the components for each aggregation target in the component comparison process.
（損益レベル評価指標比較プロセスの定義）
集計対象売買データから損益レベル評価指標を算出して、当該評価指標で当該集計対象または構成要素を他の集計対象や他の構成要素や平均などと比較する。比較とは、集計対象売買データから損益レベル評価指標を算出して、そこで得られた評価指標を用いて集計対象または構成要素の比較をすることである。（図４８は集計対象売買データを損益レベル評価指標で比較）
（損益レベル評価指標比較プロセスの課題）
集計対象の比較は、テクニカル指標、業績指標などによる比較、上記の比較プロセスがあるが、集計対象売買データから得られるレベル別損益評価指標を使って当該集計対象や構成要素を比較することにより、多面的で多角的な比較を可能として、特別な効果を有する。
(Definition of profit / loss level evaluation index comparison process)
A profit / loss level evaluation index is calculated from the trading data to be aggregated, and the aggregation target or component is compared with other aggregation targets, other components, averages, etc. in the evaluation index. The comparison is to calculate a profit / loss level evaluation index from the aggregated trading data and compare the aggregated object or the component using the evaluation index obtained there. (Fig. 48 compares the trading data to be aggregated using the profit / loss level evaluation index)
(Issues in the profit / loss level evaluation index comparison process)
Comparison of aggregation targets includes comparison by technical indicators, performance indicators, etc., and the above comparison process. By comparing the aggregation targets and components using the profit and loss evaluation indicators by level obtained from the aggregation target trading data. It has a special effect by enabling multifaceted and multifaceted comparisons.
（損益レベル評価指標比較プロセスの具体例）
例えば、Ａ銘柄と、Ｂ銘柄との損益を比較する場合に、総合損益レベル、含み益レベル、勝ちパターンレベルなど、レベル別に比較することにより、さらに違いが浮き彫りになる。Ａさんと、Ｂさんとの違いを比較する場合にも、今月と、先月との違いを比較する場合にも、さらに違いが浮き彫りになる（図５０（４）を参照）。
(Specific example of profit / loss level evaluation index comparison process)
For example, when comparing the profit and loss of the A issue and the B issue, the difference is further highlighted by comparing the profit and loss by level such as the total profit and loss level, the unrealized profit level, and the winning pattern level. When comparing the difference between Mr. A and Mr. B, and when comparing the difference between this month and last month, the difference is further highlighted (see FIG. 50 (4)).
このうち、記事配信データとして利用ができるのは、もちろんＡ銘柄とＢ銘柄の比較データであり、今月と先月の違いでも、全投資家のデータなどであれば、記事配信データとしても有用である。 Of these, of course, the data that can be used as article distribution data is the comparison data of issues A and B, and even if there is a difference between this month and last month, if it is data of all investors, it is also useful as article distribution data. ..
例えば、数多くの人が含み損を抱える銘柄と、短期売買で利益がよく出ている銘柄とを比較し、損益を明確にすると、銘柄の買い方および売り方に大きな影響を及ぼす。この場合も、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。以下のいくつかの例も、同様である。 For example, comparing a stock that many people have unrealized losses with a stock that makes a lot of profits in short-term trading and clarifying the profit and loss has a great influence on how to buy and sell the stock. In this case as well, it can be cited as one of the data for article distribution. The same is true for some of the examples below.
例えば、Ａ銘柄の含み損益レベルと、売買損益レベルの損益率は平均値に比べてどうなのかを比較すると、Ａ銘柄の保有状態、売買状況などがよく分かるようになる。 For example, if you compare the unrealized profit / loss level of issue A with the profit / loss ratio of the trading profit / loss level compared to the average value, you will be able to understand the holding status and trading status of issue A.
例えば、優良株グループの平均の勝ち利益率と、優良株グループに属するＡ銘柄の勝ち利益率とを比較することにより、さらにＡ銘柄の特徴がはっきりする。 For example, by comparing the average winning profit margin of the excellent stock group with the winning profit margin of the A stock belonging to the excellent stock group, the characteristics of the A stock are further clarified.
例えば、投資家Ａおよび投資家Ｂの勝ち利益率および負け損失率、含み損益率などを比較する、両者の売買や保有の違いが明確になるという効果がある。 For example, there is an effect that the difference between the buying and selling and the holding of the two is clarified by comparing the winning profit ratio, the losing loss ratio, the unrealized profit / loss ratio, etc. of Investor A and Investor B.
例えば、仮想通貨という商品と、株という投資商品との売買内容、保有状態を比較することも可能である。集計対象同士を損益レベル評価指標で比較することにより、さらに多面的で重層的な比較が可能になる効果がある。さらに、集計対象同士の構成要素ごとの比較、集計対象の中の構成要素ごとの比較も可能である。 For example, it is possible to compare the trading content and holding status of a product called virtual currency and an investment product called stocks. By comparing the aggregated objects with the profit and loss level evaluation index, there is an effect that more multifaceted and multi-layered comparison is possible. Furthermore, it is also possible to compare each component of the aggregation target and each component in the aggregation target.
図４８～図５０に示すように、投資商品の集計対象または構成要素ごとの比較は、損益レベル評価指標を使って当該集計対象、構成要素を他の集計対象や他の構成要素、平均などと比較するなどして、全く新しい効果を有する。例えば、含み損率や、売買頻度、売買利益率などの比較を行うことにより、当該集計対象、構成要素の売買状況や保有状況をより把握できるようになる。 As shown in FIGS. 48 to 50, the comparison of investment products by aggregation target or component is performed by using the profit and loss level evaluation index to compare the aggregation target and component with other aggregation targets, other components, averages, and the like. It has a completely new effect by comparing. For example, by comparing the unrealized loss rate, trading frequency, trading profit rate, etc., it becomes possible to better understand the trading status and holding status of the aggregation target and components.
（損益レベル評価指標比較プロセスの作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを元にして損益レベル評価指標を算出し、それら評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の比較結果を表示する。
(Effect of profit / loss level evaluation index comparison process)
The
（損益レベル評価指標比較プロセスの効果）
各損益レベルの各種評価指標を使った当該集計対象の比較結果などから、当該集計対象が、市場でどう取り扱われており、今の保有者はどのような状態なのか、売買はどう行われているのかなどの状況を比較することができる。
(Effect of profit / loss level evaluation index comparison process)
From the comparison results of the aggregated objects using various evaluation indexes of each profit and loss level, how the aggregated objects are handled in the market, what kind of state the current holders are, and how they are bought and sold. You can compare the situation such as whether you are there.
また、損益レベル評価指標を使って、当該集計対象、構成要素の保有状況、売買状況を比較していくことにより、当該集計対象、構成要素の状況を比較することができる。 In addition, by comparing the aggregation target, the holding status of the component, and the trading status using the profit / loss level evaluation index, the status of the aggregation target and the component can be compared.
（損益レベル評価指標比較プロセスの具体例）
例えば、Ａ銘柄株はＢ銘柄株と比べて売買利益率は高く、含み益率も高く、短期売買の利益率も高いという比較結果を提供することは一例である。この場合も、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。
「Ａさんは平均よりも売買利益率は高く、含み益率も高く、利益が上がっている。特に、保有期間が長い銘柄で、含み益が膨らんでおり、短期売買の利益率は平均よりもかなり高い。」などのように、投資家ごとの比較が行われる。
(Specific example of profit / loss level evaluation index comparison process)
For example, it is an example to provide a comparative result that the A stock has a higher trading profit margin, a higher unrealized profit margin, and a higher short-term trading profit margin than the B stock. In this case as well, it can be cited as one of the data for article distribution. This is because it is the information that many investors need.
"Mr. A has a higher trading profit margin than the average, a high unrealized profit margin, and a higher profit. In particular, the stock with a long holding period has an unrealized profit swelling, and the short-term trading profit margin is considerably higher than the average. A comparison is made for each investor, such as "."
以上、集計対象比較プロセス、構成要素比較プロセス、損益レベル比較プロセス、について説明したが、これらのプロセスは、下記の第１レベル比較から第４レベル比較のプロセスを経ると、それぞれより詳細な比較結果が得られるという効果が表れる。 The aggregation target comparison process, component comparison process, and profit / loss level comparison process have been described above. The effect of obtaining is shown.
（第１レベル比較プロセスの課題）
集計対象または構成要素の比較は、テクニカル指標、業績指標などによる比較、上記の比較があるが、総合損益を評価するために、集約対象売買データをさらに抽出して、評価指標を算出することにより、集計対象または構成要素に対して、よりよい比較が可能になる。
(Issues of the first level comparison process)
There are comparisons based on technical indicators, performance indicators, etc., and the above comparisons, but in order to evaluate the total profit and loss, by further extracting the trading data to be aggregated and calculating the evaluation indicators. , Allows better comparisons for aggregated objects or components.
（第１レベル比較プロセスの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データの総合損益を評価するために、各種評価指標を算出して、それらの評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の売買状況保有状況を比較する。これにより、課題を解決する。
(Means of the first level comparison process)
The
（第１レベル比較プロセスの効果）
総合損益の各種評価指標を使って当該集計対象または構成要素の状況を比較することにより、当該集計対象または構成要素が、市場でどう取り扱われていて、この１年はトータルで損が出ているか、利益が出ているか、その利益はどのくらいかなどの状況を把握することができる。これらの評価指標を当該集計対象または構成要素ごとに比較することにより、当該集計対象または構成要素の売買の特徴が浮き彫りになり、当該集計対象または構成要素の各種評価指標での比較結果が明確になる。当該集計対象または構成要素についてどのような売買が行われていて、当該集計対象または構成要素の保有状況、売買状況などを判断することができる。
(Effect of first level comparison process)
By comparing the status of the aggregated object or component using various evaluation indicators of total profit and loss, how the aggregated object or component is handled in the market and how the total loss has occurred in the past year. , You can grasp the situation such as whether you are making a profit and how much the profit is. By comparing these evaluation indicators for each evaluation target or component, the characteristics of buying and selling of the aggregation target or component become clear, and the comparison results of the various evaluation targets or components of the aggregation target or component are clarified. Become. It is possible to determine what kind of trading is being carried out for the aggregation target or component, and the holding status, trading status, etc. of the aggregation target or component.
（第１レベル比較プロセスの具体例）
例えば、Ａ銘柄株のこの半年間は総合損益は＋２０％で、平均購入単価、平均の利益額、購入金額などを用いて、Ｂ銘柄株と比較することにより、Ａ銘柄株をより深く理解することができる。この場合も、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。Ｓ１社株と、Ｓ２社株との売買の違いは何かなどの記事であれば、価値は非常に高まる。
(Specific example of the first level comparison process)
For example, the total profit / loss of the A stock is + 20% for the last six months, and the A stock can be understood more deeply by comparing it with the B stock using the average purchase unit price, average profit amount, purchase amount, etc. be able to. In this case as well, it can be cited as one of the data for article distribution. This is because it is the information that many investors need. If it is an article such as what is the difference between buying and selling S1 company stock and S2 company stock, the value will be greatly increased.
例えば、Ｂ銘柄株は、総合損益はマイナス５％で、平均購入単価や平均の損失額を比較する。総合損益レベルで比較することにより、当該集計対象または構成要素の売買、保有の結果、どのような総合損益がもたらされているかを比較できる。総合損益は、保有中の売買データも売買済みのデータも含まれるために、当該集計対象または構成要素のトータルの損益状況を把握して、評価指標を算出して比較するので、当該集計対象または構成要素の売買の全体像を把握することができる。 For example, the B stock has a total profit / loss of -5%, and the average purchase unit price and the average loss amount are compared. By comparing at the total profit / loss level, it is possible to compare what kind of total profit / loss is brought about as a result of buying / selling or holding the aggregated object or component. Since the total profit / loss includes both the trading data held and the trading data, the total profit / loss status of the aggregated object or component is grasped, and the evaluation index is calculated and compared. It is possible to grasp the whole picture of buying and selling of components.
（第２レベル比較プロセス）
売買損益レベルで使う評価指標には、売買損益率、購入代金、売却代金、売買平均期間、平均の買値、平均の売値、売買数量、勝率などがある。
(Second level comparison process)
The evaluation index used at the trading profit / loss level includes the trading profit / loss ratio, the purchase price, the selling price, the trading average period, the average buying price, the average selling price, the trading volume, and the winning percentage.
（第２レベル比較プロセスの課題）
投資商品の集計対象または構成要素の総合損益に対する比較では、売買した確定利益と、未確定の利益とが含まれているため、トータルの比較しかできない。売買損益を対象とした評価指標から得られる比較結果は総合損益では分からなかった勝率、売買損益率、売買期間などに加え、平均の買値、売値などどのような売買を行い、どのような結果が出たのかを比較することができる。
(Issues of the second level comparison process)
In the comparison of the total profit and loss of the aggregated target or component of the investment product, the fixed profit bought and sold and the undetermined profit are included, so only the total comparison can be made. The comparison results obtained from the evaluation index for trading profit and loss are the winning rate, trading profit and loss ratio, trading period, etc., which were not known from the total profit and loss, as well as what kind of buying and selling, average buying price, selling price, etc., and what kind of result is You can compare whether it came out.
（第２レベル比較プロセスの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象または構成要素ごとに集計された売買データの売買損益を評価するために、各種評価指標を算出して、それらの評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の売買状況を比較する。
(Means of the second level comparison process)
The
（第２レベル比較プロセスの効果）
売買損益の各種評価指標などを使って当該集計対象または構成要素の状況を比較することにより、当該集計対象または構成要素が市場で、どう取り扱われているか平均の利益率や保有期間などの売買状況が分かる。これらの評価指標を当該集計対象または構成要素ごとに比較することにより、当該集計対象または構成要素の売買の特徴が浮き彫りになり、当該集計対象または構成要素の各種評価指標での比較結果が明確になる。当該集計対象または構成要素がどのような売買の性格を持っているかを判断することができる。
(Effect of second level comparison process)
By comparing the status of the aggregated object or component using various evaluation indexes of trading profit and loss, how the aggregated object or component is handled in the market The trading status such as average rate of return and holding period I understand. By comparing these evaluation indicators for each evaluation target or component, the characteristics of buying and selling of the aggregation target or component become clear, and the comparison results of the various evaluation targets or components of the aggregation target or component are clarified. Become. It is possible to determine what kind of trading character the aggregation target or component has.
（第２レベル比較プロセスの具体例）
具体例を上げると、Ａ銘柄株は、売買損益率が５％であるが、平均の保有期間は１週間で回転力が高く、勝率は６０％の好成績である。一方、Ｂ銘柄株は、売買損益率はマイナス５％で平均の保有期間は３週間で、勝率が４０％である。このような銘柄ごと、評価指標ごとの比較が売買利益レベルで行われる。売買済みのデータから比較するために、当該銘柄の売買状況を掴むことができ、短期売買志向の強い銘柄と、中長期で保有期間は長い銘柄とを比較することが可能になり、短期売買に向く銘柄、中長期保有に向く銘柄などを、比較結果などを通して知ることが可能になる。この場合も、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。
(Specific example of the second level comparison process)
To give a specific example, the A stock has a trading profit / loss ratio of 5%, but the average holding period is one week and the turning power is high, and the winning rate is 60%. On the other hand, the B stock has a trading profit / loss ratio of -5%, an average holding period of 3 weeks, and a winning rate of 40%. Comparisons for each issue and each evaluation index are made at the trading profit level. In order to compare from the trading data, it is possible to grasp the trading status of the stock, and it is possible to compare the stock with a strong short-term trading orientation and the stock with a long holding period in the medium to long term, for short-term trading. It will be possible to know which stocks are suitable and which stocks are suitable for medium- to long-term holding through comparison results. In this case as well, it can be cited as one of the data for article distribution. This is because it is the information that many investors need.
（第２レベル（含み損益）比較プロセスの課題）
総合損益レベルでは、保有中の状態も、売買済みの状態も混在しているために、保有状況、売買状況などが詳しく分からない。含み損益レベルを評価すると、含み損益率、平均の保有期間、平均の買値、平均の利益額などが分かる。
(Issues in the second level (unrealized gain / loss) comparison process)
At the total profit / loss level, the holding status and trading status are not known in detail because the holding status and the trading status are mixed. Evaluating the unrealized profit / loss level reveals the unrealized profit / loss ratio, average holding period, average bid price, average profit amount, and so on.
（第２レベル比較プロセスの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象または構成要素ごとに集計された未反対売買データの含み損益を評価するために、各種評価指標を算出して、それらの評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の保有状況を比較する。
(Means of the second level comparison process)
The
（第２レベル比較プロセスの効果）
含み損益の各種評価指標を使って当該集計対象または構成要素の保有状況を比較していくことにより、当該集計対象または構成要素の保有者はどのような状況にあるのか、などの保有状況が分かる。例えば、以下のような比較が可能となる。
(Effect of second level comparison process)
By comparing the holding status of the aggregated object or component using various evaluation indexes of unrealized profit and loss, it is possible to understand the holding status of the owner of the aggregated object or component. .. For example, the following comparisons are possible.
Ａ銘柄株は、平均の含み益率が５０％（１．５倍）であり、一方、Ｂ銘柄株は、平均の含み損率が５％であり、小さいと比較することができ、保有期間は前者が１年で、後者は平均で半年であり、各種評価指標の第２レベルでの比較が可能となる。この含み損益レベルでは、当該集計対象または構成要素の保有中の状況を比較することができる。 Stock A has an average unrealized gain ratio of 50% (1.5 times), while stock B has an average unrealized loss ratio of 5%, which can be compared with a small one, and the holding period is the former. Is one year, and the latter is half a year on average, which makes it possible to compare various evaluation indexes at the second level. At this unrealized gain / loss level, it is possible to compare the status of holding the aggregated object or component.
（第２レベル（連動型含み損益）比較プロセスの課題）
上記の含み損益比較プロセスは、売買損益と連動させたものではなく、含み損益をバラバラに比較する。しかし、実際には、複利効果、レバレッジ効果などを加味して、過去の実現損益などと連動して含み損益は形成される。連動型項目を比較項目に加えると、連動型含み損益比較プロセスとなり、よりレベルアップした比較が可能になる。
(Issues in the second level (linked unrealized gain / loss) comparison process)
The above unrealized profit / loss comparison process is not linked to trading profit / loss, but compares unrealized profit / loss separately. However, in reality, unrealized gains / losses are formed in conjunction with past realized gains / losses, taking into account compound interest effects, leverage effects, and the like. Adding linked items to the comparison items creates a linked unrealized profit and loss comparison process that enables even higher-level comparisons.
（第２レベル（連動型含み損益レベル）比較プロセスの手段）
情報生成部３０２１は、含み損益レベル比較プロセスに連動型項目を加えて比較する。
(Means of the second level (linked unrealized profit / loss level) comparison process)
The
（第２レベル（連動型含み損益レベル）比較プロセスの効果）
例えば、過去に多くの利益を上げて、現在は評価損を抱えている人と、過去に大きな損を出してしまったが、今は含み益を多く抱えている人の評価をどうするか、という問題がある。
(Effect of the second level (linked unrealized profit / loss level) comparison process)
For example, the question of what to do with the valuation of those who have made a lot of profits in the past and now have a valuation loss, and those who have made a big loss in the past but now have a lot of unrealized profits. There is.
単純に含み損益レベルで評価すれば、後者が上手くいっており、前者は評価が低くなる。しかし、実際には、前者は元本から多くの利益を上げて含み損益形成資金が十分に増えた状態であると、現在の評価は高くしなければいけない。逆に、後者は元本を大きく割り込んで、その状態が少し改善している程度だと、断然、前者との比較では劣ってしまう結果になる。 If you simply evaluate at the unrealized profit / loss level, the latter works well, and the former has a lower evaluation. However, in reality, if the former is in a state where it has made a lot of profits from the principal and the unrealized profit and loss formation funds have increased sufficiently, the current evaluation must be high. On the contrary, if the latter is a little less than the principal and the condition is improved a little, the result will be inferior to the former.
含み損益は過去の売買損益とバラバラではなく、連動しているため、連動型含み損益レベル比較がよりレベルアップした比較を可能とする。 Since the unrealized gain / loss is not disjointed with the past trading gain / loss but is linked, it is possible to make a comparison with a higher level of the linked unrealized gain / loss level comparison.
（第３レベル比較プロセス（勝ち利益レベル評価指標の比較）の意義）
情報生成部３０２１は、第３レベルの比較では、勝ちトレードおよび負けトレード（売買済みのデータから勝ち利益と負け損失に分けて評価する）レベルでの評価指標を算出して、それらの評価指標を集計対象または構成要素ごとに比較する。
(Significance of the 3rd level comparison process (comparison of winning profit level evaluation indicators))
In the third level comparison, the
（第３レベル比較プロセスの課題）
第２レベルの売買損益および含み損益レベルでは、勝った場合も負けた場合も混在しているために、勝ち利益率および負け損失率の比較に大切な要素を欠いている。
（第３レベル比較プロセスの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象または構成要素ごとに集計された売買データから売買利益や売買損失を評価するために各種評価指標を算出し、それらの評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の売買状況を比較する。
(Issues of the third level comparison process)
At the second level of trading profit / loss and unrealized profit / loss levels, there is a mixture of wins and losses, so there is an important element for comparing the winning profit margin and the losing loss ratio.
(Means of the third level comparison process)
The
（第３レベル比較プロセスの効果）
売買利益、売買損失などの各種評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の勝ち利益率、負け損失率などを算定することにより、売買状況を比較するので、当該集計対象または構成要素が勝った場合に利益がどれだけ上がり、負けた場合に損失がどれだけ抑えられているのかなどの売買状況が分かる。
(Effect of 3rd level comparison process)
Since the trading status is compared by calculating the winning profit rate, losing loss rate, etc. of the aggregated object or component using various evaluation indexes such as trading profit and trading loss, the aggregated object or component wins. You can see how much profit will increase if you lose, and how much loss will be suppressed if you lose.
（第３レベル比較プロセスの具体例）
例えば、Ａ銘柄株の勝ちトレードに関して、平均の買い単価は４０００円、平均の売値は４５００円、平均の利益率は１２％、平均保有期間は２週間である。一方、Ａ銘柄株の負けトレードに関して、平均の買い単価は４８００円、平均の売値は４５００円、平均の損失率はマイナス８％、平均保有期間は５日である。この場合も、Ａ銘柄株全体の数字であれば、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。一方、Ａさんという特定の投資家のＡ銘柄株の場合には、Ａさんの投資成果を上げていく課題解決に役立つ情報となる。
(Specific example of the third level comparison process)
For example, regarding the winning trade of stock A, the average buy unit price is 4000 yen, the average selling price is 4500 yen, the average profit margin is 12%, and the average holding period is 2 weeks. On the other hand, regarding the losing trade of stock A, the average buying unit price is 4800 yen, the average selling price is 4500 yen, the average loss rate is -8%, and the average holding period is 5 days. In this case as well, if it is the number of all A stocks, it can be listed as one of the data for article distribution. This is because it is the information that many investors need. On the other hand, in the case of A stocks of a specific investor named Mr. A, it is useful information for solving problems that improve the investment results of Mr. A.
サーバ３０は、そのような比較結果を端末２の表示部２３に表示させる。情報生成部３０２１は、売買済みのデータから勝ちトレードおよび負けトレードを分けて抽出し、それぞれの評価指標を算出し、それらの評価指標を使って比較する。これにより、各銘柄の勝ちトレードの利益率、負けトレードの損失率などによってさらに深い評価が可能となり、売買状況がさらに詳しく分かる。
The
（第３レベル（含み益レベル評価指標と含み損レベル評価指標）の比較プロセスの意義）
情報生成部３０２１は、含み損レベルと、含み益レベルとを分けて評価指標を算出して、それらの評価指標を比較する。
(Significance of the comparison process of the third level (unrealized gain level evaluation index and unrealized loss level evaluation index))
The
（第３レベル（含み益と含み損）比較プロセスの課題）
第２レベルの売買損益および含み損益レベルでは、含み損益に勝った場合も負けた場合も混在しているために、含み益率、含み損率、それぞれの保有期間などの比較に大切な要素を欠いている。
(Third level (unrealized gain and unrealized loss) issues in the comparison process)
At the second level of trading profit and loss and unrealized profit and loss levels, there are both wins and losses in unrealized gains and losses, so there is no important element for comparison of unrealized gains and losses, unrealized loss ratios, and holding periods of each. There is.
（第３レベル（含み益と含み損）比較プロセスの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象または構成要素ごとに集計された売買データの含み損、含み益を評価するために、各種評価指標を算出して、それらの評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の保有状況を比較する。
(Third level (unrealized gain and unrealized loss) means of comparison process)
The
（第３レベル（含み益と含み損）比較プロセスの効果）
含み益、含み損などの各種評価指標を使って当該集計対象または構成要素の含み損率や含み益率などを算定することにより、保有状況を比較することができる。当該集計対象または構成要素の含み益がどれだけ上がり、含み損がどれだけ抑えられているのかなどの保有状況が分かる。
(Effect of the third level (unrealized gain and unrealized loss) comparison process)
The holding status can be compared by calculating the unrealized loss ratio and unrealized gain ratio of the aggregated object or component using various evaluation indexes such as unrealized gain and unrealized loss. You can see how much the unrealized gain of the subject or component has increased and how much the unrealized loss has been suppressed.
（第３レベル（含み益と含み損）比較プロセスの具体例）
例えば、Ａ銘柄株の保有者のうち、含み益を計上しているのは保有者の８割で、平均の含み益率は７０％の利益である。一方、Ｂ銘柄株の保有者のうち、含み益を抱えている人は保有者の２０％に過ぎず、含み益率は１０％の利益である。そのような比較結果をユーザに提供できる。
(Specific example of the third level (unrealized gain and unrealized loss) comparison process)
For example, among the holders of stock A, 80% of the holders record unrealized profits, and the average unrealized profit ratio is 70%. On the other hand, among the holders of stock B, only 20% of the holders have unrealized profits, and the unrealized profit ratio is 10%. Such comparison results can be provided to the user.
そして、Ａ銘柄株の保有者のうち、含み損を抱えている人は保有者の２割で、含み損率はマイナス１０％に抑えられている。一方、Ｂ銘柄株の含み損を抱えたままの人は保有者の８０％を占め、含み損率はマイナス３％である。このように、保有銘柄の購入状況、含み損益状況を把握でき、含み益を抱えている人は、どれだけいるかなどの比較結果が得られる。この場合も、Ａ銘柄株とＢ銘柄全体の数字であれば、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。実際に、どちらの銘柄が儲かっている人が多いのか、の実態が分かるので、記事としても非常に価値の高い記事となりましょう。例えば、個人投資家に人気のある仕手株が、実際は皆が含み損を抱えている実態が分かれば、手を出すことがなくなるので、社会的にも必要なニュースとなる。 Among the holders of stock A, 20% of the holders have unrealized losses, and the unrealized loss ratio is suppressed to -10%. On the other hand, those who still have unrealized losses on stock B account for 80% of the holders, and the unrealized loss ratio is -3%. In this way, it is possible to grasp the purchase status and unrealized profit / loss status of the stocks held, and obtain comparative results such as how many people have unrealized gains. In this case as well, if the numbers are for the A stock and the B stock as a whole, they can be listed as one of the data for article distribution. This is because it is the information that many investors need. In fact, it will be a very valuable article as an article because you can see the actual situation of which brand is profitable for many people. For example, if we can find out that the stocks that are popular with individual investors actually have unrealized losses, we will not be able to do anything, so this is socially necessary news.
（第３レベル（連動型含み益レベル評価指標と連動型含み損レベル評価指標）の比較プロセスの意義）
情報生成部３０２１は、連動型含み損レベル評価指標と、連動型含み益レベル評価指標とを分けて比較する。
(Significance of the comparison process of the third level (linked unrealized gain level evaluation index and linked unrealized loss level evaluation index))
The
（第３レベル（連動型含み益と連動型含み損）比較プロセスの課題）
含み益レベルの比較に連動型項目を加えて比較することにより、含み益が形成されている大元の含み益形成資金も評価対象になり、売買損益と連動した比較が可能になり、レバレッジ効果、複利効果といった投資商品の重要な効果を漏れなく比較できる。
(Third level (linked unrealized gain and linked unrealized loss) Issues in the comparison process)
By adding linked items to the comparison of unrealized gain levels, the unrealized gain formation funds of the Omoto where unrealized gains are formed will also be evaluated, and comparisons linked to trading profits and losses will be possible, and the leverage effect and compound interest effect will be possible. You can compare the important effects of investment products such as.
（第３レベル（連動型含み益と連動型含み損）比較プロセスの手段）
情報生成部３０２１は、含み益レベル比較プロセスおよび含み損レベル比較プロセスに連動型項目を加えて比較する。
(Third level (linked unrealized gain and linked unrealized loss) means of comparison process)
The
（第３レベル（連動型含み益と連動型含み損）比較プロセスの効果）
情報生成部３０２１は、連動型含み益レベル売買データおよび連動型含み損レベル売買データから連動型含み益レベル評価指標および連動型含み損レベル評価指標を算出し、それらの評価指標を用いて比較する。
(Effect of the third level (linked unrealized gain and linked unrealized loss) comparison process)
The
例えば、過去に多くの利益を上げて現在は含み益を少し抱えている人と、過去に大きな損を出してしまったけど、今は含み益を多く抱えている人の評価をどうするか、という問題がある。 For example, the question is what to do with the evaluation of people who have made a lot of profits in the past and now have a little unrealized profit, and those who have made a big loss in the past but now have a lot of unrealized profit. be.
単純に含み益レベルで評価すれば、後者が上手くいっており、前者は評価が低くなる。しかし、実際には、前者に関しては、元本から多くの利益を上げて含み益形成資金が十分に増えた状態であると、現在の評価は高くしなければいけない。逆に、後者に関しては、元本を大きく割り込んで、その状態が少し改善している程度で含み益形成資金も少ないようだと、断然、前者との比較では劣ってしまう結果になる。 If you simply evaluate at the unrealized gain level, the latter works well, and the former has a lower evaluation. However, in reality, with regard to the former, the current evaluation must be high if it is in a state where a large amount of profit is made from the principal and the unrealized profit formation fund is sufficiently increased. On the other hand, with regard to the latter, if the principal is significantly interrupted and the condition seems to have improved a little and the unrealized profit formation funds are small, the result will be inferior to the former.
含み益は、過去の売買損益とバラバラではなく、連動しているため、連動型含み益レベル比較がよりレベルアップした比較を可能にする。 Since the unrealized gain is linked to the past trading profit and loss rather than separately, it enables a higher level comparison of the linked unrealized gain level comparison.
（第３レベル（連動型含み益と連動型含み損）比較プロセスの具体例）
例えば、Ａ銘柄株の保有者のうち、含み益形成資金を計上しているのは保有者の８割で、平均の含み益率は７０％の利益、売買利益率の平均値は２０パーセントであり、高いので、売買でも保有でも上手くいっている投資家が多い。
(Specific example of the third level (linked unrealized gain and linked unrealized loss) comparison process)
For example, among the holders of stock A, 80% of the holders record unrealized profit formation funds, the average unrealized profit margin is 70%, and the average trading profit margin is 20%. Because it is expensive, many investors are doing well both in buying and selling and holding.
一方、Ｂ銘柄株の保有者のうち、含み益を抱えている人は、保有者の２０％に過ぎず、含み益率は１０％で売買損益もマイナスである。 On the other hand, among the holders of stock B, only 20% of the holders have unrealized gains, the unrealized gain ratio is 10%, and the trading profit / loss is also negative.
このような比較結果をユーザに提供できる。 Such comparison results can be provided to the user.
（第４レベル比較プロセス（勝ちパターンレベル評価指標の比較の意義）
情報生成部３０２１は、損益レベルの第４のレベルにおいて、同じ勝ちトレード、同じ負けトレードであっても、性格の異なる勝ちパターン分析、負けパターン分析を使って、比較を行う。
(Fourth level comparison process (significance of comparison of winning pattern level evaluation indicators)
The
（第４レベル比較プロセスの課題）
投資商品の集計対象または構成要素ごとの勝ち利益率などの比較により、かなり細かい保有状況や売買状況が掴めるが、売った後の時価とさらに比較することにより、よりきめの細かい比較が可能になる。
(Issues of the 4th level comparison process)
A fairly detailed holding status and trading status can be grasped by comparing the investment product aggregation target or the winning profit margin for each component, but by further comparing with the market price after selling, a more detailed comparison becomes possible. ..
（第４レベル比較プロセスの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データから、勝ちパターンおよび負けパターンを評価するために、各種評価指標を算出し、それらの評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の売買状況を比較する。
(Means of the 4th level comparison process)
The
（第４レベル比較プロセスの効果）
売買損益の各種評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の勝ちパターン、負けパターンなどの状況を比較することにより、当該集計対象または構成要素が売った後にどのような動きをしており、売ったのが正解であったのか否かなどの売買の比較ができる。
(Effect of 4th level comparison process)
By comparing the winning pattern, losing pattern, etc. of the aggregated object or component using various evaluation indexes of trading profit and loss, what kind of movement is made after the aggregated object or component is sold? You can compare buying and selling, such as whether or not the answer was correct.
（第４レベル比較プロセスの具体例）
例えば、Ａ銘柄株に関しては、勝ちパターン１（買値＜売値＜現在値）の売買が８０％を占め、残り１０％がパターン２で、１０％がパターン３でパターン１の割合が非常に高いため、安定した売買利益が出せるという比較結果などを表示することができる。パターン１は「買値＜売値＜現在値」であり、パターン１の勝ちパターンがウェイトが高ければ、安定した短期トレーディングがしやすい銘柄と言える。この場合も、Ａ銘柄株全体の数字であれば、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。「短期トレーディングがしやすい銘柄はこれだ！」のような記事であれば、注目度の高い記事となる。
(Specific example of the 4th level comparison process)
For example, with regard to stock A, buying and selling of winning pattern 1 (buying price <selling price <current price) accounts for 80%, the remaining 10% is
特に、勝ちパターン１で勝ち利益率が高い銘柄は、短期トレーディングの花形的な銘柄と言える。一方、Ｂ銘柄株のパターン分析では、負けパターンが多くを占め、負けパターン３である「買値＞売値＞現在値」のパターンが負けパターンの８０％を占め、負けトレードになっている人たちが非常に多い銘柄である。このように、比較結果などを表現できる。
In particular, a stock with a high winning profit margin in winning
買ってからすぐにロスカットで売ったが、その損失率はマイナス２％に抑えられており、負けパターン３で頻繁にロスカットしているが、損失は抑えられている銘柄という比較結果などを表示できる。
I sold it with a loss cut immediately after I bought it, but the loss rate is suppressed to minus 2%, and I can display the comparison result that the stocks that are frequently loss cut with the losing
（第４レベル（含み損益のパターン分析）比較プロセスの意義）
情報生成部３０２１は、損益レベルの第４レベルにおいて、同じ含み益でも性格の違う含み益率とベンチマーク上昇率との比較、含み損率とベンチマーク下落率との比較などを使って、診断をする。
(4th level (Unrealized gain / loss pattern analysis) Significance of comparison process)
The
（第４レベル（含み損益のパターン分析）診断プロセスの課題）
集計対象、構成要素ごとの含み益率などの診断でかなり細かい保有状況が掴めるが、ベンチマーク下落率、上昇率、含み益率、含み損率をさらに比較することにより、よりきめの細かい比較が可能になる。
(4th level (Unrealized gain / loss pattern analysis) Diagnostic process issues)
A fairly detailed holding status can be grasped by diagnosing the aggregation target and the unrealized gain rate for each component, but by further comparing the benchmark decline rate, increase rate, unrealized gain rate, and unrealized loss rate, a more detailed comparison becomes possible.
（第４レベル（含み損益のパターン分析）比較プロセスの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データの含み損率や含み益率を評価するために、各種評価指標を算出して、それらの評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の保有状況を比較する。
(4th level (unrealized gain / loss pattern analysis) means of comparison process)
The
（第４レベル（含み損益のパターン分析）比較プロセスの効果）
含み損および含み益の各種評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の含み益の状況および含み損の状況を比較することにより、当該集計対象または構成要素が平均に比べてどのような動きをしており、保有してきたのが正解であったのかどうかなどの保有状況の比較ができる。
(Effect of 4th level (unrealized profit / loss pattern analysis) comparison process)
By comparing the status of unrealized gains and unrealized losses of the aggregated object or component using various evaluation indicators of unrealized loss and unrealized gain, how the aggregated object or component is moving compared to the average. , You can compare the holding status such as whether you have the correct answer.
（第４レベル（含み損益のパターン分析）比較プロセスの手段）
情報生成部３０２１は、集計された保有データの含み損および含み益を評価するために、各種評価指標を算出して、それらの評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の保有状況を診断する。
(4th level (unrealized gain / loss pattern analysis) means of comparison process)
The
（第４レベル（含み損益のパターン分析）診断プロセスの効果）
含み損、含み益などの各種評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の状況を比較することにより、当該集計対象または構成要素の保有状況がどうかなどの保有状況が分かる。一方、含み益もベンチマークを上回る保有銘柄の上昇率なのか下回るのかは同じ含み益でも意味合いが大きく異なってくるし、ベンチマークを大きく上回って含み益を形成している銘柄は評価が高く、逆にベンチマークを大きく下回って、含み損を形成している銘柄は評価を低くする。
(4th level (Unrealized gain / loss pattern analysis) Effect of diagnostic process)
By comparing the status of the aggregation target or component using various evaluation indexes such as unrealized loss and unrealized gain, the holding status of the aggregation target or component can be understood. On the other hand, whether the unrealized gain is the rate of increase of the stocks held above the benchmark or below the benchmark has a big difference in meaning even if the unrealized gain is the same. Therefore, the stocks that form an unrealized loss are rated low.
（第４レベル（含み損益のパターン分析）比較プロセスの具体例）
例えば、Ａ銘柄株に関しては、含み益を、日経平均を大きく上回るリターンで抱えており、ベンチマーク上回り率は５０％で、Ａ銘柄株の保有および購入は日経平均を上回る結果をもたらしている。一方、Ｂ銘柄株の含み損益のパターン分析では、含み損を抱え、日経平均を下回る損失を計上し、ベンチマーク下回り率は１％、ほぼ日経平均並みの下落率であり、保有しても旨みが少ない銘柄と言える。ベンチマークを上回る保有銘柄でも、もっと上回っている銘柄はどのような銘柄があり、ベンチマークを大きく下回っている銘柄を見直すべきかなどの判断材料になる効果がある。
(Specific example of the 4th level (unrealized profit / loss pattern analysis) comparison process)
For example, with regard to stock A, the unrealized gain is held at a return that greatly exceeds the Nikkei average, the benchmark surpass rate is 50%, and the holding and purchase of stock A has resulted in a result that exceeds the Nikkei average. On the other hand, in the pattern analysis of the unrealized gain / loss of the B stock, it has an unrealized loss and records a loss below the Nikkei average, the benchmark lowering rate is 1%, the rate of decline is almost the same as the Nikkei average, and there is little taste even if it is held. It can be said that it is a brand. Even if the stocks are higher than the benchmark, what kind of stocks are higher than the benchmark, and the stocks that are significantly lower than the benchmark should be reviewed.
（比較プロセスの具体例）
（具体例１）
投資タイプ別にデイトレタイプとスイングトレードタイプの評価指標を比較するなどは、一例である。この場合も、記事配信用のデータ候補の一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。一方、「Ａさんの」という特定の投資家のＡ銘柄株の場合、Ａさんの投資成果を上げていくという課題の解決に役立つ情報となる。
(Specific example of comparison process)
(Specific example 1)
Comparing the evaluation indexes of day trading type and swing trading type by investment type is an example. In this case as well, it can be cited as one of the data candidates for article distribution. This is because it is the information that many investors need. On the other hand, in the case of A stocks of a specific investor named "Mr. A", it is useful information for solving the problem of improving Mr. A's investment results.
（具体例２）
投資タイプ＝デイトレタイプの中で、皆が売買利益を上げている銘柄と売買損失が計上されている銘柄との評価指標の比較なども、一例である。この場合も、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。一方、「Ａさんの」という特定の投資家のＡ銘柄株の場合、Ａさんの投資成果を上げていくという課題の解決に役立つ情報となる。
(Specific example 2)
One example is the comparison of evaluation indicators between stocks that are making trading profits and stocks that have trading losses recorded in the investment type = day trading type. In this case as well, it can be cited as one of the data for article distribution. This is because it is the information that many investors need. On the other hand, in the case of A stocks of a specific investor named "Mr. A", it is useful information for solving the problem of improving Mr. A's investment results.
（具体例３）
銘柄＝Ａ銘柄を抽出条件にして、デイトレタイプの売買頻度と勝率と中長期保有タイプの売買頻度と勝率を比較するなども、一例である。この場合もＡ銘柄株全体の数字であれば、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。
(Specific example 3)
One example is to compare the trading frequency and winning rate of the day trading type with the trading frequency and winning rate of the medium- to long-term holding type, with the issue = A brand as the extraction condition. In this case as well, if it is the number of all A stocks, it can be listed as one of the data for article distribution. This is because it is the information that many investors need.
（具体例４）
抽出条件を銘柄＝Ａ銘柄にして、構成要素をテクニカル指標＝購入時ＲＳＩが５０％以上の売買データと、５０％以下の売買データとを比較して、どちらの評価指標が優れているかなども、一例である。この場合も、Ａ銘柄株全体の数字であれば、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。
(Specific example 4)
Extraction condition is brand = A brand, and the component is technical index = trading data with RSI of 50% or more at the time of purchase is compared with trading data of 50% or less, and which evaluation index is superior, etc. , Is an example. In this case as well, if it is the number of all A stocks, it can be listed as one of the data for article distribution. This is because it is the information that many investors need.
（具体例５）
投資対象別集計対象売買で抽出条件を銘柄タイプ＝仕手株の売買データと、銘柄タイプ＝優良株の売買データとを比較し、評価指標を当該情報処理システムにより算出して比較することなども、一例である。この場合も、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。
(Specific example 5)
It is also possible to compare the trading data of stock type = trader stock with the trading data of stock type = excellent stock, and calculate and compare the evaluation index by the information processing system. This is just one example. In this case as well, it can be cited as one of the data for article distribution. This is because it is the information that many investors need.
（具体例６）
２０２０年と２０１９年の期間別集計対象売買データを元にして、分類基準＝Ａ銘柄として売買データと評価指標を比較し、期間によってＡ銘柄の成果がどれだけ変わったかを比較することが可能となる。この場合もＡ銘柄株全体の数字であれば、記事配信用のデータの一つとして挙げられる。多くの投資家が必要としている情報だからである。
(Specific example 6)
Based on the trading data to be aggregated by period in 2020 and 2019, it is possible to compare the trading data and the evaluation index with the classification standard = A issue, and compare how much the result of A issue changed depending on the period. Become. In this case as well, if it is the number of all A stocks, it can be listed as one of the data for article distribution. This is because it is the information that many investors need.
このような情報をどうやって、表示していくかという表示ステップを、比較プロセスに組み込んでもいいし、第十一ステップでまとめてもいい。この場合、例えば、具体例６の例だと、Ａ銘柄の情報に２０２０年の売買成果と、２０１９年の売買成果とを示す情報を当該情報処理システムにより生成したり、Ａ銘柄を保有しているユーザに「Ａ銘柄の２０２０年の投資成果について、お知らせします。Ａ銘柄の２０１９年と２０２０年の売買損益率と勝率は平均で２０１９年はそれぞれ３０％と７０％、でよかったですが、２０２０年は皆落ち込んでいてそれぞれマイナス１０％と１５％に落ち込んでいます。」などのテキスト情報を、当該情報処理システムにより生成したりすることも、一例である。 The display step of how to display such information may be incorporated into the comparison process, or may be summarized in the eleventh step. In this case, for example, in the example of Specific Example 6, information indicating the trading result of 2020 and the trading result of 2019 is generated by the information processing system in the information of the A brand, or the A brand is held. "I would like to inform you about the investment results of stock A in 2020. The average trading profit / loss ratio and win rate of stock A in 2019 and 2020 were 30% and 70% in 2019, respectively. It is also an example that the information processing system generates text information such as "Everyone is depressed in 2020, and it is depressed to -10% and 15%, respectively."
この比較プロセスは、下記の要領で行われる。例えば、投資家Ａが自分の投資成果は平均と比べて、どうなのかを調べたいときに、どういうステップを行っていくかを説明していく。投資家Ａの集計対象売買データと、投資家平均の集計対象売買データとを作成する。次のステップとして、それぞれの総合損益レバル売買データを作成する。次のステップとして、それぞれの総合損益に影響を与える評価指標を当該情報処理システムにより算出する。ここで、評価指標の重み付けを行い、どの評価指標と比較するのが、より的確かを判断するステップがある。そして、当該評価指標で、投資家Ａと投資家平均を比較した表が作成され、表示ステップを経て表示される。この中のステップで、評価指標の重み付けとどの評価指標を比較するのが適切なのかを、どう判断するのか、という問題がある。 This comparison process is performed as follows. For example, Investor A will explain what steps to take when he wants to find out how his investment results are compared to the average. Investor A's aggregated trading data and investor average aggregated trading data are created. As the next step, create the total profit and loss level trading data for each. As the next step, the information processing system calculates an evaluation index that affects each total profit and loss. Here, there is a step to determine more accurateness by weighting the evaluation index and comparing it with which evaluation index. Then, a table comparing the investor A and the investor average is created with the evaluation index, and is displayed through the display steps. In one of these steps, there is the question of how to determine which evaluation index is appropriate to compare with the weighting of the evaluation index.
評価指標の重み付け、どの評価指標を比較するのが適切かを判断するステップについて、評価指標は数多く当該情報処理システムにより算出される。総合損益レベルであれば、回転指数から、売買損益、売買回数や勝ち利益率、負け損失率、含み益率、含み損率、等々様々である。ただ、総合損益は＝売買損益（＝勝ち利益＋負け損失）＋含み損益（含み益＋含み損）と、いう構造になっており、上の階層の損益の方が重要度が高く、下の階層の損益の方が、重要度は低い。ただ、平均と比べたその差額や乖離率（平均との）を当該情報処理システムにより算出すると、平均と比べて上回っている数字と、下回っている数字とが出てくる。その上回り方（乖離率の大きい評価指標）と、乖離率の低い評価指標とが存在する。この場合、平均と比較する上では、上の階層の重み付けを増やし、平均との乖離率が大きい評価指標の重み付けを増やし、逆に下の階層は重み付けを減らし、乖離率の低い指標は重み付けを減らすことで、どの評価指標を比較すれば、より的確に表示できるかを判断できる。 A large number of evaluation indexes are calculated by the information processing system for the weighting of the evaluation indexes and the step of determining which evaluation index is appropriate to compare. If it is the total profit / loss level, it varies from the turnover index to the trading profit / loss, the number of trading times, the winning profit rate, the losing loss rate, the unrealized profit rate, the unrealized loss rate, and the like. However, the total profit / loss has a structure of = trading profit / loss (= winning profit + losing loss) + unrealized profit / loss (unrealized profit + unrealized loss). Profit and loss is less important. However, when the difference and deviation rate (with the average) compared to the average are calculated by the information processing system, some numbers are higher than the average and some are lower than the average. There are ways to exceed that (evaluation index with a large divergence rate) and evaluation indexes with a low divergence rate. In this case, when comparing with the average, the weighting of the upper layer is increased, the weighting of the evaluation index with a large deviation rate from the average is increased, conversely, the weighting is decreased for the lower layer, and the weighting is applied to the index with a low deviation rate. By reducing the number, it is possible to judge which evaluation index should be compared to display more accurately.
このステップ（評価指標判断ステップ）を取り入れることで、数多くある評価指標の中で、どの評価指標の比較を行っていけば、分かりやすく表示できるかが解決できる。 By incorporating this step (evaluation index judgment step), it is possible to solve which evaluation index should be compared among many evaluation indexes so that it can be displayed in an easy-to-understand manner.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の定義）
投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる当該情報処理システムを使った比較の例を挙げると、株の中でＡ銘柄の売買と、Ｂ銘柄の売買を、売買損益率や含み損益率などの評価指標で比較することなどが挙げられる。～（投資対象）を～（投資対象）別に（当該条件で当該情報処理システムで算出された）評価指標で比較する場合が一例である。株の中で当該情報処理システムによってＡ銘柄をＢ銘柄と総合損益率で比較することや、当該情報処理システムで株を銘柄別に売買損益率や勝率で比較することなどは、一つの具体例である。
(Definition of comparison by trading data by component with the investment target as the component of the trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of comparison using the information processing system using the trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component, the buying and selling of A stock and the buying and selling of B stock among the stocks are , Comparison using evaluation indicators such as trading profit / loss ratio and unrealized profit / loss ratio. An example is the case where ~ (investment target) is compared by ~ (investment target) using an evaluation index (calculated by the information processing system under the relevant conditions). Among the stocks, comparing the A stock with the B stock by the total profit / loss ratio by the information processing system, or comparing the stocks by the trading profit / loss ratio or the winning percentage by the stock in the information processing system is one specific example. be.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の作用）
集計対象売買データを元に当該情報処理システムで投資対象を抽出条件、分類条件、集計ルール等の条件で加工して、更に投資対象別に抽出、分類、または、集計して、損益レベルで更に加工した売買データを元にして、当該情報処理システムで算出した評価指標で比較を行う。これによって、投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる当該情報処理システムでの比較が可能となる。比較対象は、株の中でのＡ銘柄とＢ銘柄との売買データの比較であってもよいし、株を銘柄別に勝率で比較することでもいい。
(The effect of comparison by trading data by component with the investment target as the component of the trading data to be aggregated by investment target)
Based on the trading data to be aggregated, the investment target is processed by the information system under the conditions such as extraction conditions, classification conditions, aggregation rules, etc., and further extracted, classified, or aggregated by investment target, and further processed at the profit / loss level. Based on the trading data, the evaluation index calculated by the information processing system is used for comparison. This makes it possible to compare the trading data for each component, which has the investment target as the component, in the information processing system. The comparison target may be a comparison of trading data between the A stock and the B stock in the stock, or the stock may be compared by the winning percentage for each stock.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の効果）
実際の銘柄の売買データを元にした当該情報処理システムによる比較になり、通常よくある銘柄比較とは比べものにならないくらい多角的な比較が可能となる効果がある。例えば、株の中で、保有中のＡ銘柄は平均と比較して９月の売買の勝率は１５％（平均は４９％）と低く、かなり皆、苦戦している銘柄となる、のような表現が可能となる。当該情報処理システムによる投資対象別集計対象売買データの、投資対象別集計対象売買データ投資対象を構成要素にした構成要素別売買データを元にした比較ならではのコンテンツと言える。
(Effect of comparison by trading data by component with the investment target as the component of the trading data to be aggregated by investment target)
The comparison is based on the actual trading data of the stocks by the information processing system, and has the effect of enabling multifaceted comparisons that cannot be compared with the usual stock comparisons. For example, among the stocks, the A stocks held have a low win rate of 15% (average 49%) in September compared to the average, and quite everyone is struggling. Expression is possible. It can be said that the content is unique to comparison based on the trading data of the aggregated target by investment target by the information processing system, the trading data of the aggregated target by investment target, and the trading data by component with the investment target as the component.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の具体例）
株の中で、仕手株グループと、優良株グループとのそれぞれの評価指標を比較して、売買損益率、勝率、勝ち利益率、含み損率などを当該情報処理システムで算出し、比較結果を表示する等は、具体例の一つである。
(Specific example of comparison by trading data by component with the investment target as the component of the trading data to be aggregated by investment target)
Among the stocks, the evaluation indexes of the stock group and the excellent stock group are compared, and the trading profit / loss ratio, win rate, winning profit ratio, unrealized loss ratio, etc. are calculated by the information processing system and the comparison result is displayed. Is one of the concrete examples.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の定義）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の例を挙げると、Ａ銘柄の売買でＡさんの売買と、Ｂさんの売買を、当該情報処理システムで算出した売買損益率、含み損益率などの評価指標で比較することなどがあげられる。～（投資対象）を～（投資家）別に（当該条件で当該情報処理システムで算出した）評価指標を当該情報処理システムで比較する場合がある。株の売買でＡさんと、Ｂさんとの総合損益率で当該情報処理システムで比較すること、株を投資家別に当該情報処理システムで売買損益率や勝率で比較することなどは、一つの具体例である。
(Definition of comparison based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of comparison using the trading data by component with the investor as the component of the trading data to be aggregated by investment target, the trading of Mr. A and the trading of Mr. B in the trading of A brand can be performed by the information processing system. Comparisons can be made using evaluation indicators such as the calculated trading profit / loss ratio and unrealized profit / loss ratio. ~ (Investment target) ~ (Investor) In some cases, the evaluation index (calculated by the information processing system under the relevant conditions) is compared by the information processing system. When buying and selling stocks, comparing the total profit / loss ratio between Mr. A and Mr. B with the information system, and comparing stocks with the information system for each investor by the trading profit / loss ratio and winning rate are one concrete example. This is an example.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の作用）
集計対象売買データをもとにして、当該情報処理システムで投資対象を抽出条件、分類条件、または、集計ルールなどで絞り込み、更に当該売買データを投資家別に抽出、分類、または、集計して、損益レベルで更に加工した対象売買データを元にして、当該情報処理システムで算出した評価指標で比較を行う。これによって、投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる比較が可能となる。比較対象は、株の売買でのＡさんと、平均との売買データの比較であってもよいし、株を投資家別に勝率で比較することでもいい。
(The effect of comparison based on the trading data by component, with the investor as the component of the trading data to be aggregated by investment target)
Based on the trading data to be aggregated, the information system narrows down the investment targets by extraction conditions, classification conditions, aggregation rules, etc., and further extracts, classifies, or aggregates the trading data by investor. Based on the target trading data further processed at the profit / loss level, comparison is performed using the evaluation index calculated by the information processing system. This makes it possible to compare the trading data by component, which has the investor as the component, of the trading data to be aggregated by investment target. The comparison target may be a comparison of trading data between Mr. A in the buying and selling of stocks and the average, or the stocks may be compared by the winning percentage for each investor.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の効果）
実際の銘柄の売買データを元にした当該情報処理システムによる比較になり、具体的で今までにない比較が可能となる効果がある。例えば、２０２０年の株の売買で、「Ａさんは、平均と比較してこの評価指標が高く、この評価指標が劣る」などの表現が可能となる。
(Effect of comparison of trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
The comparison is based on the actual trading data of the stock by the information processing system, and has the effect of enabling a concrete and unprecedented comparison. For example, in the buying and selling of stocks in 2020, it is possible to express such as "Mr. A has a higher evaluation index than the average and is inferior to this evaluation index".
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる比較の具体例）
成績優秀投資家グループと、成績の悪い投資家グループとのそれぞれの評価指標を比較して、売買損益率、勝率、勝ち利益率、含み損率などを当該情報処理システムで算出し、比較結果を表示する等は、具体例の一つである。
(Specific example of comparison by trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
Compare each evaluation index of the investor group with excellent performance and the investor group with poor performance, calculate the trading profit / loss rate, win rate, winning profit rate, unrealized loss rate, etc. with the relevant information processing system, and display the comparison result. Is one of the concrete examples.
以下の期間に関して、評価指標を比較することが、上記具体例と同様に可能となる。 It is possible to compare the evaluation indexes for the following periods in the same manner as in the above specific example.
（期間別の比較の具体例３）
投資対象Ａ銘柄に関して、ＡＢ期間の評価指標と、ＣＤ期間の評価指標とを比較することは、上記具体例と同様の手順で可能となる。
(Specific example 3 of comparison by period)
It is possible to compare the evaluation index of the AB period and the evaluation index of the CD period with respect to the investment target A stock by the same procedure as the above specific example.
（期間別の比較の具体例４）
投資対象Ａ銘柄に関するＡＢ期間の評価指標と、投資対象Ｂ銘柄に関するＡＢ期間の評価指標とを比較することは、上記具体例と同様の手順で可能となる。
(Specific example 4 of comparison by period)
It is possible to compare the evaluation index of the investment target A issue with the AB period evaluation index and the investment target B issue with the AB period evaluation index by the same procedure as the above specific example.
（ランキングプロセスの意義）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データから損益レベル評価指標を算出して、当該損益レベル評価指標を基準にしてランキングする。ランキングプロセスとは、集計対象売買データから損益レベル評価指標を当該情報処理システムにより算出して、そこで得られた損益レベル評価指標を用いてランキングをすることである。ランキングプロセスは、何をランキングするかによって、構成要素ランキング、集計対象ランキング、重層型ランキングに分かれる。また、ランキングプロセスは、ランキングの基準にする損益レベル評価指標の種類によって、第１レベルから第４レベルまである。
(Significance of ranking process)
The
（ランキングステップの定義）
第一ステップは、売買データの取得ステップである。売買データ作成フェーズでもある。第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップである。第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップである。第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップである。第五ステップは、評価指標の当該情報処理システムによる算出、選定ステップである。動作フェーズは、第五ステップで抽出選定された評価指標を使って「何をするのか」のフェーズであり、他ステップとの順序関係は問わない。
(Definition of ranking step)
The first step is the acquisition step of trading data. It is also the trading data creation phase. The second step is the step of creating the trading data to be aggregated. The third step is a step of creating trading data for each component. The fourth step is the step of creating profit / loss level trading data. The fifth step is the calculation and selection step of the evaluation index by the information processing system. The operation phase is a phase of "what to do" using the evaluation index extracted and selected in the fifth step, and the order relationship with other steps does not matter.
第六ステップは、評価ステップである。第七ステップは、比較ステップである。第八ステップは、（今回のステップであり）、当該情報処理システムにより算出された評価指標（単独でもいいし複数でもいい）を基軸にして別の集計対象または構成要素を順位付けすることを、ランキングプロセスと定義する。 The sixth step is an evaluation step. The seventh step is a comparison step. The eighth step (this step) is to rank different aggregation targets or components based on the evaluation index (single or multiple) calculated by the information processing system. Defined as a ranking process.
（ランキングプロセスの課題）
投資家にとって、自分の順位は何人中何位なのか、売買損益はどうなのか、元本に対しての評価額の増加率は何位なのか、株は何位で、仮想通貨は何位なのか、などのランキング状況を知ることは現状難しい。また、ニュース配信としても、今月の実際の売買状況はどうであったのか、今年の実際の売買状況は皆儲かっているのか、損しているのかなどということが、世の中に出てこない。株の情報というと、銘柄情報や業績動向に目がいっている。実際の売買に基づいた情報配信が少なく、個人のブログ配信など、情報に隔たりがあり、正確性を欠いていたり、部分観であることが多い。
(Issues in the ranking process)
For investors, what is their ranking, what is their trading profit and loss, what is the rate of increase in valuation relative to the principal, what is the stock, and what is the virtual currency? It is currently difficult to know the ranking status such as. Also, as for news distribution, what was the actual trading situation this month, whether all the actual trading conditions this year are profitable or losing, etc. do not appear in the world. When it comes to stock information, we are paying close attention to stock information and business performance trends. There is little information distribution based on actual sales, and there are gaps in information such as personal blog distribution, which often lacks accuracy or is a partial view.
（ランキングプロセスの作用）
ランキングプロセスの定義に示した通りのプロセスを踏むことによって、ランキングが容易になる。Ａさんの売買損益の年度ごとをランキングする場合は、構成要素売買データを使うため、構成要素ランキングが適している。Ａさんの株式の総合損益は、投資家の中で順位はどうなのかをランキングする場合は、集計対象売買データランキングを行う。何の指標をどの対象の中での順位付けするのかによって、集計対象ランキングプロセスを使うか、構成要素ランキングプロセスを使うかを決める。投資家の多面的な順位付けをするには、集計対象売買データでＡさんの複数の評価指標をランキングすれば可能になるし、銘柄の実際の売買での成功率（勝率）は、集計対象売買データを銘柄別に構成要素売買データで作成し、売買損益レベル売買データで勝率を評価指標として、勝率を基軸にした銘柄のランキングを行うことで可能となる。
(Action of ranking process)
Ranking is facilitated by following the process as shown in the definition of ranking process. When ranking the trading profit and loss of Mr. A for each fiscal year, the component trading data is used, so the component ranking is suitable. When ranking the total profit and loss of Mr. A's stock among investors, the trading data to be aggregated is ranked. Decide whether to use the aggregation target ranking process or the component ranking process depending on what index is ranked in which target. In order to make a multifaceted ranking of investors, it is possible to rank multiple evaluation indexes of Mr. A in the trading data to be aggregated, and the success rate (win rate) in the actual trading of stocks is subject to aggregation. This is possible by creating trading data for each issue using component trading data, and ranking the issues based on the winning rate using the winning rate as an evaluation index in the trading data.
また、これは記事の自動配信システムにも使える。例えば、２０２０年の銘柄の売買利益率ランキング、現在の含み益率ランキング、２０２０年の上方修正による売買利益ランキング、今日の購入銘柄ランキング、今週一番稼いだ銘柄ランキング、などの記事の当該情報処理システムにより自動生成も可能である。第二ステップ、第三ステップ、第四ステップ、第五ステップは、同じ条件で、データが新しく刷新された更新データで作れれば、日々更新されていく。こういった情報は、日々逐次記憶部３３に保管されることで、いつでも取得可能だし、過去のデータとの比較や時系列データのグラフなどのも活用できる。
It can also be used for an automatic article distribution system. For example, the relevant information system for articles such as the trading profit margin ranking of stocks in 2020, the current unrealized profit margin ranking, the trading profit ranking due to the upward revision in 2020, the stock ranking purchased today, the stock ranking earned the most this week, etc. It can also be automatically generated by. The second step, the third step, the fourth step, and the fifth step are updated daily if the data can be created with newly updated updated data under the same conditions. Such information can be acquired at any time by being stored in the
（ランキングプロセスの効果）
このランキングプロセスで、様々な対象を様々な評価指標を使って、順位付けが可能になり、ユーザにとっては、ランキングを上げていくにはどうすればよいのか、どう改善すべきかの道しるべとなる。また、ニュース記事としても今まで世の中に出てこなかった株で本当に利益が上がっているのか、損をしている人たちはどのくらい損をしているのか、などということがわかるようになる効果がある。
(Effect of ranking process)
In this ranking process, various targets can be ranked using various evaluation indexes, and for users, it is a guide for how to raise the ranking and how to improve it. Also, as a news article, it has the effect of making it possible to understand whether stocks that have not appeared in the world are really profitable, and how much the people who are losing are losing. be.
（ランキングプロセスの具体例）
Ａさんの売買損益のランキング、Ａさんの勝ち利益の年度ランキング、証券会社の売買頻度ランキング、助言者ａによる助言に基づいた売買損益率のランキング、どの媒体を参照するのが２０２０年は一番勝ち利益率が高かったのかを知るための勝ち利益率ランキング、銘柄の２０２０年度の勝率ランキングなど様々な視点で考えられる。この場合も全体の数字であれば、記事配信用のデータの一つとしてあげられましょう。多くの投資家が必要としている情報だからです。下記のように、どの評価指標を、どの対象の中での順位付けを行い、どの対象の順位を提示するのかによって、集計対象ごとランキングや構成要素ランキング、重層型ランキングなどを使い分ける。投資家のランキングであれば、集計対象ごとランキングが適し、投資家Ａの年度別ランキングは構成要素ランキングが適し、重層型ランキングはＡさんが含み損を抱える銘柄別ランキング、短期売買で利益がよく出ている銘柄ランキングなどが適していると言える。
(Specific example of ranking process)
The ranking of trading profit and loss of Mr. A, the annual ranking of winning profit of Mr. A, the trading frequency ranking of securities companies, the ranking of the trading profit and loss ratio based on the advice of adviser a, which medium is the best to refer to in 2020 It can be considered from various viewpoints such as the winning profit margin ranking to know whether the winning profit margin was high and the winning profit margin ranking of the stock in 2020. In this case as well, if it is the total number, let's give it as one of the data for article distribution. This is because the information that many investors need. As shown below, rankings, component rankings, multi-layered rankings, etc. are used properly for each aggregation target, depending on which evaluation index is ranked in which target and which target ranking is presented. If it is an investor's ranking, the ranking for each aggregation target is suitable, the annual ranking of investor A is suitable for the component ranking, the multi-layered ranking is the ranking by stock that Mr. A has an unrealized loss, and profits are often generated in short-term trading. It can be said that the stock rankings that are available are suitable.
また、関心の高そうな記事として、テクニカルチャート成功率ランキング、仕手株損失ランキング、今月の利益率上位銘柄ランキング、このニュースで損した人（含み損率）ランキング、このニュースで得した人（含み益率）ランキングなどが挙げられる。ニュース性の高い記事としては、２０２０年の勝率ランキング、今月の売買利益率ランキング、などが挙げられる。これらの記事は、当該ランキングプロセスを使うことですべて生成が可能である。 Also, as articles that are likely to be of interest, technical chart success rate ranking, stock loss ranking, this month's profit margin top stock ranking, people who lost in this news (unrealized loss rate) ranking, people who got in this news (unrealized profit rate) ) Ranking etc. Articles with high news characteristics include the 2020 win rate ranking, this month's trading profit rate ranking, and so on. All of these articles can be generated using the ranking process.
図１０１と図１０２に記載の通り、図１０１で様々な条件を加えれば、目的に沿ったデータセットが作成され、それによって必要な評価指標が算出でき、目的に沿った評価指標が算出されるため、当該ステップでも簡単に様々な条件、様々な形態の評価指標をランキング表示することができる。当該ステップは、あくまでも図１０２の一工程に過ぎないが、一連の連携で評価指標も定まってきたもののため、当明細書にあげてきた数多くの形態の評価指標のランキングや数多くの対象のランキングが可能である。 As described in FIGS. 101 and 102, if various conditions are added in FIG. 101, a data set according to the purpose is created, a necessary evaluation index can be calculated by the data set, and an evaluation index according to the purpose is calculated. Therefore, even in this step, various conditions and various forms of evaluation indexes can be easily ranked and displayed. Although this step is only one step in FIG. 102, since the evaluation indexes have been determined by a series of cooperation, the rankings of the evaluation indexes of many forms and the rankings of many targets mentioned in the present specification are. It is possible.
（評価指標ランキングの定義と種類）
ランキングとは、各種算定された評価指標を、投資家ごと、又は、投資対象ごとに算出し、当該評価指標の並べ替えを行い、順位化したものを評価指標ランキングと定義する。
(Definition and type of evaluation index ranking)
The ranking is defined as the evaluation index ranking, which is obtained by calculating various calculated evaluation indexes for each investor or investment target, rearranging the evaluation indexes, and ranking them.
（従来の課題）
ランキングには、投資対象の一つである株に関しては、時価総額ランキング、売買代金ランキング、ＰＥＲランキング、経常利益増益率ランキングなど様々挙げられる。しかし、これらのランキングは、実際の売買データと紐付かれたランキングではない。実際の売買データから算出された評価指標をランキングすることとは、全く異なる。
(Conventional issue)
Regarding stocks, which are one of the investment targets, various rankings such as market capitalization ranking, trading value ranking, PER ranking, and ordinary profit growth rate ranking can be mentioned. However, these rankings are not linked to actual trading data. It is completely different from ranking the evaluation index calculated from the actual trading data.
（評価指標ランキングの課題）
例えば、投資対象に関するランキングは、上記のように様々あるが、実際の売買データと紐付いていないため、ＰＥＲが低い銘柄を購入した人のパフォーマンスはどうかなどは分からない。投資家に関するランキングも、実際の売買データに基づくランキングがあれば、自身の立ち位置や平均などが分かり、どう改善していけばよいかの道しるべとなる。
(Issues of evaluation index ranking)
For example, there are various rankings related to investment targets as described above, but since they are not linked to actual trading data, it is unknown how the performance of those who purchased stocks with low PER is. As for the ranking of investors, if there is a ranking based on actual trading data, you can know your position and average, and it will be a guide for how to improve.
（評価指標ランキングの作用）
評価指標の数だけ、評価指標ランキングがある。その種類には、狭義の売買データ（取引データ）の評価指標による投資家ランキングや、投資対象の業績評価指標や投資対象のテクニカル指標の評価指標による投資対象ランキングなどが挙げられる。
(Effect of evaluation index ranking)
There are as many evaluation index rankings as there are evaluation indexes. The types include investor ranking based on the evaluation index of trading data (transaction data) in a narrow sense, and investment target ranking based on the performance evaluation index of the investment target and the evaluation index of the technical index of the investment target.
ランキングする評価指標を決め、投資家ごとに算出し、順位化することで、投資家ランキングは作成できる。投資対象ごとに算出し、順位化することで、投資対象ランキングが作成できる。 Investor rankings can be created by deciding evaluation indicators to be ranked, calculating for each investor, and ranking them. An investment target ranking can be created by calculating and ranking each investment target.
（評価指標ランキングの効果）
投資家の平均像やトップレベルの投資家のやり方、自身の立ち位置や改善すべき点などを見ることができるようになり、投資家の投資行動の改善に大きく寄与することができるという効果が期待できる。投資対象ランキングは、投資対象の選択や、投資対象の売買判断に大きく寄与する。一瞬大きく上昇し、派手に動いた仕手株は、実際には、ほとんどの人たちが大きな損を抱えているなどの実態が明らかになる効果が期待できる。
(Effect of evaluation index ranking)
It will be possible to see the average image of investors, the methods of top-level investors, their position and points to be improved, which has the effect of greatly contributing to the improvement of investors' investment behavior. You can expect it. The investment target ranking greatly contributes to the selection of investment targets and the decision to buy or sell investment targets. The stocks that have risen sharply for a moment and have moved flashily can be expected to have the effect of clarifying the fact that most people actually have big losses.
（評価指標ランキングの具体例）
以下に、評価指標ランキングの具体例について説明する。
（１）保有期間中の騰落率ランキング
（２）狭義の売買データ評価指標（総合損益率）ランキング
（３）業績予想修正率ランキング
（４）テクニカル指標ランキング
（保有期間中騰落率ランキングの定義）
当該投資対象商品の購入時点をＡ時点、売却時点（または、保有期間中の現時点）をＢ時点として、当該時点における評価価格をＡ時点価格、Ｂ時点価格とした場合、当該投資対象商品の騰落率は、Ｂ時点価格／Ａ時点価格で表現することが可能となる。
(Specific example of evaluation index ranking)
A specific example of the evaluation index ranking will be described below.
(1) Ranking of rate of increase / decrease during the holding period (2) Ranking of trading data evaluation index (total profit / loss ratio) in a narrow sense (3) Ranking of revision rate of earnings forecast (4) Ranking of technical index (Definition of ranking of rate of increase / decrease during the holding period)
When the purchase time of the investment target product is A time point, the sale time point (or the current time during the holding period) is B time point, and the evaluation price at that time point is the A time point price and the B time point price, the price of the investment target product rises and falls. The rate can be expressed by the B time point price / A time point price.
情報生成部３０２１は、当該投資対象商品及び代替できる投資対象商品のＢ時点価格とＡ時点価格を算出して、Ｂ時点価格／Ａ時点価格を基準にしてランキングして、当該投資対象商品の騰落率ランキングを求める。これを、保有期間中の騰落率ランキングと定義する。
The
（従来技術）
月間の騰落率ランキングや日間の騰落率ランキングは、よく目にする。しかし、投資家にとって、最も重要なのは、対象商品の保有期間中に、当該対象商品によって、資金が拘束されていることである。そこで、当該保有期間中に当該投資対象商品を選択してよかったのか否かを判断するためには、当該保有期間中の騰落率ランキングが重要となる。
(Prior technique)
We often see monthly ups and downs and daily ups and downs. However, the most important thing for investors is that the funds are bound by the target product during the holding period of the target product. Therefore, in order to judge whether or not it is okay to select the investment target product during the holding period, the ranking of the rate of increase / decrease during the holding period is important.
騰落率ランキングの上位であれば、当該対象商品の選択がよかったことを意味するし、騰落率ランキングの下位であれば、もっと適切な選択をしていれば、よりよいパフォーマンスを得られたことを意味する。 If it is higher in the rate of increase / decrease ranking, it means that the target product was selected well, and if it is lower in the rate of increase / decrease ranking, it means that better performance was obtained if a more appropriate selection was made. means.
（保有期間中騰落率ランキングの課題）
騰落率ランキングは月間（週間、日間）の上昇率ランキングなどが主で、例えば、５０万円という現金でＡ銘柄を購入した場合、購入した日付から、どれだけ上昇したのか、他の銘柄を購入していたらどうであったかなどが、最高の上昇率や平均の上昇率の銘柄と比べて、どうであったのかを知ることが重要となる。
(Issues in ranking the rate of increase / decrease during the holding period)
The rate of increase / decrease ranking is mainly monthly (weekly, daily) increase rate rankings. For example, if you purchase a brand A with cash of 500,000 yen, how much it has increased from the date of purchase, and purchase other brands. It is important to know how it would have been if it had been, compared to the stocks with the highest or average rate of increase.
（保有期間中騰落率ランキングの作用）
Ａ時点及びＢ時点が決まることで、投資対象商品の騰落率は決まり、代替可能な投資対象商品の騰落率（寄り付き値や終値など）も決まるために、騰落率ランキングが可能になる。代替可能な投資対象商品の定義は、株に限定したり、東証一部に限定したり、最低買付金額で限定したり、様々な限定が可能になる。
(Effect of rising / falling rate ranking during the holding period)
By determining the time points A and B, the rate of increase / decrease of the investment target product is determined, and the rate of increase / decrease of the substitutable investment target product (close price, closing price, etc.) is also determined, so that the rate of increase / decrease ranking becomes possible. The definition of substitutable investment target products can be limited to stocks, the first section of the Tokyo Stock Exchange, the minimum purchase price, and various other restrictions.
（保有期間中騰落率ランキングの効果）
数ある投資対象の中からの選択が合っていたのかどうかの検証が可能となるという、特別な効果が期待できる。例えば、平均値との比較や、最高ランキングとの比較、何銘柄中何位かなどにより、自身の選択の巧拙などの立ち位置が明確になる。
(Effect of rate of increase / decrease during the holding period)
A special effect can be expected, in which it is possible to verify whether or not the selection from a number of investment targets is correct. For example, the position of one's own selection skill is clarified by comparison with the average value, comparison with the highest ranking, and the number of stocks.
（保有期間中騰落率ランキングの具体例）
株価及び日付が決まればＯＫである。
(Specific example of the rate of increase / decrease during the holding period)
If the stock price and date are decided, it is OK.
例えば、Ｆ社を例にすると、２０２０月９月１０日に８２９円から、２０２１年２月１７日に２０６０円になると、騰落率は２．４８倍で、ＲＳＩは５０％になる。情報生成部３０２１は、２０２０月９月１０日から２０２１年２月１７日までで、騰落率のトップ１０と、ＮＯ１と、平均とを求める。そして、Ｆ社は何番か、をユーザに伝える。さらに、ＮＯ１銘柄は、どの銘柄で、騰落率が何倍かを伝える。
For example, taking Company F as an example, from 829 yen on September 10, 2020 to 2060 yen on February 17, 2021, the rate of increase / decrease is 2.48 times and the RSI is 50%. The
（総合損益率（取引データ評価指標）ランキングの定義）
Ａ投資家のＡＢ期間中の総合損益率を評価するときに、他の投資家の同期間の総合損益率と比べて、順位が何番目であったか、何人中何位であったかを示すことを総合損益率ランキングと定義する。同じく売買損益率の場合は、売買損益率ランキングと定義する。取引データから得られるあらゆる評価指標で同様のランキングが定義できる。
(Definition of total profit / loss ratio (transaction data evaluation index) ranking)
When evaluating the total profit / loss ratio of A investor during the AB period, it is comprehensive to show the ranking and the number of people compared to the total profit / loss ratio of other investors during the same period. Defined as profit / loss ratio ranking. Similarly, in the case of the trading profit / loss ratio, it is defined as the trading profit / loss ratio ranking. Similar rankings can be defined for any metric obtained from transaction data.
（従来技術）
投資家ＡのＡＢ期間中の成果は、把握できたとしても、自身が全体の中で、どの程度の位置で、他の投資家はどうなのかを知る術がないのが実情である。
(Prior technique)
Even if the results of Investor A during the AB period can be grasped, the fact is that there is no way to know the position of the investor A in the whole and what the other investors are like.
（総合損益率（取引データ評価指標）ランキングの課題）
自身の成果や市場全体（例えば、日経平均）との比較はできても、他の投資家と比べて、どうであったのかを知る術がなく、だからこそ、投資家は、噂やデマ情報に騙されて、いつの間にか、損を抱えてしまう。平均的な姿や優秀な投資家の成果と自身の成果を客観的な指標で比較され、順位付けされることで自身の位置付けを知り、改善の道筋ができることは、全ての投資家にとって大きな課題である。
(Comprehensive profit / loss ratio (transaction data evaluation index) ranking issues)
Even if you can compare your own achievements and the market as a whole (for example, the Nikkei 225), there is no way to know how it was compared to other investors, which is why investors are rumors and hoax information. Being deceived, I have a loss before I know it. It is a big challenge for all investors to know their position by comparing and ranking their average appearance and the achievements of excellent investors with their own achievements, and to be able to find a way to improve. Is.
（総合損益率（取引データ評価指標）ランキングの作用）
まず、ＡＢ期間を決める。総合損益率ランキングの場合は、投資家ＡのＡＢ期間の期間別売買データで総合損益率を算出するか、Ａ時点の評価額とＢ時点の評価額を算出して、（Ｂ時点の評価額－Ａ時点の評価額）／Ａ時点の評価額（入出金＝０のケース）で総合損益率を算出する。他の投資家も同様の手順で総合損益率を算出し、順位付けを行うことで、ランキングデータが得られる。他の売買損益率などの他の評価指標の算出も簡単にできることを考えると、前者の算出が望ましい。
(Effect of total profit / loss ratio (transaction data evaluation index) ranking)
First, determine the AB period. In the case of the total profit / loss ratio ranking, the total profit / loss ratio is calculated from the trading data of investor A by period in the AB period, or the valuation amount at the time A and the valuation amount at the time B are calculated (the valuation amount at the time B). -The total profit / loss ratio is calculated by the evaluation amount at the time of A) / the evaluation amount at the time of A (the case of deposit / withdrawal = 0). Ranking data can be obtained by calculating the total profit / loss ratio for other investors in the same procedure and ranking them. Considering that other evaluation indicators such as other trading profit / loss ratios can be easily calculated, the former calculation is desirable.
（総合損益率（取引データ評価指標）ランキングの効果）
総合損益率ランキングの場合は、ＡＢ期間中の総合損益率をランキングすることで、自身の立ち位置が総合的にどの程度で、１位の人はどのくらいの成果を収め、平均はどの程度で、平均に比べて低いのか高いのか、などの成果が分かるようになる。
(Effect of total profit / loss ratio (transaction data evaluation index) ranking)
In the case of the total profit / loss ratio ranking, by ranking the total profit / loss ratio during the AB period, what is the overall position of oneself, how much achievement is the first person, and what is the average? You will be able to understand the results such as whether it is lower or higher than the average.
（総合損益率（取引データ評価指標）ランキングの具体例）
例えば、２０２０年９月１０日から２０２１年２月１７日で投資家の総合損益率ＮＯ１及びトップ１０がどのくらいのパフォーマンスかを伝えることで、自身の成果を見比べることが可能となる。一つの銘柄だけでなく、いろいろな銘柄を売り買いすることで得られたパフォーマンスを比較することが可能となる。
(Specific example of total profit / loss ratio (transaction data evaluation index) ranking)
For example, from September 10, 2020 to February 17, 2021, it is possible to compare their own achievements by telling them how well the investor's total profit and loss ratio NO1 and top 10 perform. It is possible to compare the performance obtained by buying and selling not only one brand but also various brands.
総合損益率だけでなく、売買損益率、含み損益率、勝率、勝ち利益率など狭義の売買データ（取引データ）から得られる評価指標は、総合損益率同様の手順で、ランキングデータを得ることが可能である。総合損益率ランキングの定義や課題も算出する評価指標だけを変更すれば、上述の手順で、売買損益率ランキングや勝率ランキング、含み損益率ランキングなどを作成でき、それらをそれぞれの名称で命名できる。 The evaluation index obtained from not only the total profit / loss ratio but also the trading data (transaction data) in a narrow sense such as the trading profit / loss ratio, the unrealized profit / loss ratio, the winning rate, and the winning profit ratio can obtain the ranking data by the same procedure as the total profit / loss ratio. It is possible. By changing only the evaluation index that calculates the definition of the total profit / loss rate ranking and the issues, the trading profit / loss rate ranking, the winning rate ranking, the unrealized profit / loss rate ranking, etc. can be created by the above procedure, and they can be named by their respective names.
（業績予想の修正率ランキングの定義）
例えば、日本株の例で説明すると、今期予想の売上や経常利益を対象にして行う。２０２０年５月を基準にすると、２０２０年５月に２０２０年３月期の実績の発表とともに、２０２１年３月期の当初予想の売上や経常利益が会社側から発表されるケースを、一例として想定する。
(Definition of revision rate ranking of earnings forecast)
For example, taking the example of Japanese stocks, we will target sales and ordinary income forecast for the current fiscal year. Based on May 2020, as an example, in May 2020, along with the announcement of the results for the fiscal year ending March 2020, the company will announce the initial forecast sales and ordinary income for the fiscal year ending March 2021. Suppose.
この当初予想の売上や経常利益を１００として、２０２１年５月に発表される２０２１年３月期の実績値を発表するまでに、予想数字の修正がされていくことを業績予想の修正と定義する。 With this initial forecast of sales and ordinary income as 100, it is defined as a revision of the earnings forecast that the forecast figures will be revised by the time the actual figures for the fiscal year ending March 2021 announced in May 2021 are announced. do.
業績予想の修正率とは、当初予想売上を１００とした場合、３０％の上方修正をした場合の、この３０％を修正率と定義する。購入時に、３０％の修正率発表後の銘柄の購入と、１０％の修正率発表後の銘柄の購入との間に、パフォーマンスに違いがあるのかどうかなどを管理することが可能になる。 The revision rate of the earnings forecast is defined as the revision rate when the initial forecast sales are 100 and the upward revision is made by 30%. At the time of purchase, it becomes possible to manage whether or not there is a difference in performance between the purchase of the stock after the announcement of the correction rate of 30% and the purchase of the stock after the announcement of the correction rate of 10%.
（従来技術）
上方修正率ランキングなどはあるが、実際に購入した場合に、成功確率の高いケースはどういうケースなのかなどの検証ができていない現状がある。
(Prior technique)
Although there is an upward revision rate ranking, etc., the current situation is that it has not been possible to verify what kind of case has a high success probability when actually purchasing.
（業績予想の修正率ランキングの課題）
上方修正をした場合、修正率が高いほど、注目を浴びることが多いが、結局、そこが高値になって、大きく損を抱えることもよく起きることである。これは、修正率の高さと、売買履歴や株価との関係の検証が進んでいない証拠で、単に、修正率の高い銘柄を買い、修正率がマイナスの銘柄を売ればいいという短絡的な発想を生みやすい。
(Issues in ranking the revision rate of earnings forecasts)
When making upward revisions, the higher the revision rate, the more attention is paid to it, but in the end, it often becomes a high price and causes a large loss. This is evidence that the relationship between the high correction rate and the trading history and stock price has not been verified. It is a short-circuit idea that you should simply buy a stock with a high correction rate and sell a stock with a negative correction rate. Easy to produce.
（業績予想の修正率ランキングの作用）
業績予想の修正率だけでなく、何回目の修正か、何ヶ月前の修正か、来期の予想、などの情報を加味することで、より、情報の質が高まる。修正率だけでなく、何回目の修正で、２０２１年３月期の予想値であれば、６ヶ月前の２０２０年９月の修正なのか、８ヶ月前の７月の修正なのか、２０２２年３月期の予想値は２０２１年３月期に比べて、どうなのか、などの情報が加わることで、これらの情報と、株価や売買データの情報との関係が明確になる。
(Effect of revision rate ranking of earnings forecast)
The quality of information can be further improved by adding information such as the number of revisions, the number of months ago, and the forecast for the next fiscal year, in addition to the revision rate of the earnings forecast. Not only the revision rate, but also the number of revisions, if it is the forecast value for the fiscal year ending March 2021, whether it is the revision in September 2020 6 months ago or the revision in July 8 months ago, 2022 By adding information such as how the forecast values for the fiscal year ending March 2021 will be compared to the fiscal year ending March 2021, the relationship between these information and information on stock prices and trading data will become clear.
銘柄ごとにデータベースで管理されることで、修正率のランキングが簡単に出せるようになる。今期の当初予想の売上や経常利益と、今期が２０２１年３月期なのか、２０２１年６月期なのかという情報と、修正予想の時期及び修正予想の数字とが管理されることで、これらの数字がデータベースで管理でき、ランキングも簡単に表示できる。 By managing each issue in the database, it will be possible to easily rank the correction rate. By managing the initial forecast sales and ordinary income of this term, information on whether this term is the term ending March 2021 or the term ending June 2021, and the timing of the revised forecast and the figures of the revised forecast, these Numbers can be managed in the database, and rankings can be easily displayed.
銘柄の購入時には、当該銘柄が、何回目の修正で、何か月前の修正か、修正率の順位などが提示されることで、購入の意思決定に役立つ。 At the time of purchase of a stock, the number of revisions of the stock, the number of revisions several months ago, the ranking of the revision rate, etc. are presented, which is useful for purchasing decision-making.
（業績予想の修正率ランキングの効果）
業績予想の修正率が高ければ、成功確率が高い（購入でき、利益が出る）ということでもなく、低ければ、成功確率が低い、と業績と成功確率の関係が単純ではない点が株を難しくさせている一面がある。
(Effect of revision rate ranking of earnings forecast)
If the revision rate of the earnings forecast is high, it does not mean that the success probability is high (purchasable and profitable), and if it is low, the success probability is low. There is one side that makes me.
例えば、１回目の１０％の上方修正で１０か月前と早い段階で、出された修正は、４回目の当初予想比４０％の上方修正で１か月待の段階で出された修正よりも成功確率は高い可能性が十分ある。こういう実際の売買や株価に基づいた検証が可能になっていく効果が期待でき、それによって、成功確率の高いルールを探すことが可能となる。 For example, the first 10% upward revision was made as early as 10 months ago, and the fourth upward revision was 40% higher than initially expected, compared to the one-month-waiting revision. However, there is a good possibility that the probability of success is high. It is expected that such verification based on actual trading and stock prices will be possible, and by doing so, it will be possible to search for rules with a high probability of success.
（業績予想の修正率ランキングの具体例）
上方修正率ランキングだけでなく、管理項目が何回目、何か月前、来期予想との比較などもあるため、これらもランキングが可能となる。さらに、銘柄企業の業績と、株価や実際の売買データとの関係を明確にすることに繋がっていく。
(Specific example of revision rate ranking of earnings forecast)
In addition to the upward revision rate ranking, there are also comparisons with the management items, how many times, months ago, and forecasts for the next fiscal year, so these can also be ranked. Furthermore, it will lead to clarifying the relationship between the performance of stock companies and stock prices and actual trading data.
例えば、上方修正率ランキング、今期予想から来期予想の増益率ランキング、修正回数ランキング、一回目の修正率ランキング、早期の修正ランキングなどが考えられる。 For example, an upward revision rate ranking, a profit increase rate ranking from this term forecast to the next term forecast, a revision frequency ranking, a first revision rate ranking, an early revision ranking, and the like can be considered.
例えば、Ｆ社の業績推移は、２０２０年９月１０日時点で発表されている数字は、以下の２点である。 For example, as for the business performance of Company F, the following two figures have been announced as of September 10, 2020.
その後、２月に増額修正し５月に実績を公表した。その経緯は、以下の通り。 After that, the amount was increased and revised in February, and the results were announced in May. The background is as follows.
（２０２０．３期の実績数字（前期の実績数字））
売上８１，６１３
営業利益６，０１２
経常利益４，２６３
純利益 １，７８４
一株利益４８．１
配当２６
（発表日２０２０年０８月１４日に１回目の修正）
２０２１．３期
売上８５，０００（４．１５％）
営業利益６，５００（８．１％）
経常利益５，５００（２９％）
純利益 １，５００（－１６％）
一株利益
配当２４（－７．７％）
（発表日２０２１年０２月１０日に２回目の修正）
２／１０修正時点
売上８９，０００（予想比４．７％）（前期比９％）
営業利益９，０００（予想比３８％）（前期比４９％）
経常利益８，０００（予想比４５％）（前期比８７％）
純利益７，０００（予想比４．６７倍）（３．９倍）
一株利益１８８．３（予想比４．６７倍）（３．９１倍）
配当２６
（発表日２１／０５／１４に実績値の公表）
売上９１，３１２（予想比２．５％増）（前期比１１％増）
営業利益９，６４０（予想比７％増）（前期比６０％）
経常利益８，２２７（予想比２％増）（前期比９２％）
純利益 ８２８０（予想比１８％増）（４．６倍）
一株利益２２２．９（予想比１８％増）（４．６倍）
配当２６
（ＡＩ機械学習ランキングプロセスの新方式）
ＡＩ機械学習比較プロセスも以下のプロセスを経て行われるが、ランキングプロセスでは基軸となる評価指標をどの売買データを使って（抽出条件、分類条件、集計条件）作成表示するのかを、下記に示す。
(Actual figures for 2020.3 (actual figures for the previous term))
Sales 81,613
Operating profit 6,012
Ordinary income 4,263
Net income 1,784
Earnings per share 48.1
(First revision on August 14, 2020)
2021.3 sales 85,000 (4.15%)
Operating profit 6,500 (8.1%)
Ordinary income 5,500 (29%)
Net income 1,500 (-16%)
Earnings per share dividend 24 (-7.7%)
(Announcement date: Second revision on February 10, 2021)
Sales as of 2/10 revision 89,000 (4.7% compared to the forecast) (9% compared to the previous year)
Operating income 9,000 (38% compared to forecast) (49% compared to previous year)
Ordinary income 8,000 (45% compared to the forecast) (87% compared to the previous year)
Net income 7,000 (4.67 times compared to expectations) (3.9 times)
Earnings per share 188.3 (4.67 times compared to expectations) (3.91 times)
(Announcement of actual values on 21/05/14)
Sales 91,312 (up 2.5% from the forecast) (up 11% from the previous year)
Operating income 9,640 (up 7% from the previous year) (60% from the previous year)
Ordinary income 8,227 (up 2% from the forecast) (92% from the previous quarter)
Net income 8280 (up 18% from expectations) (4.6 times)
Earnings per share 222.9 (18% increase compared to expectations) (4.6 times)
(New method of AI machine learning ranking process)
The AI machine learning comparison process is also performed through the following process, and the following shows which trading data (extraction condition, classification condition, aggregation condition) is used to create and display the evaluation index, which is the basis of the ranking process.
第二ステップは、集計対象売買データの作成プロセスである。第三ステップは、構成要素売買データの作成（省略可）である。第四ステップは、損益レベル評価指標の作成プロセス（３つの方式で目標となる評価指標を当該情報処理システムにより算出する）である。この第四ステップまでで、目標となる損益と、対象となる売買データが決定される。すなわち、売買データの抽出、分類、集計で売買データセットが特定される。 The second step is the process of creating trading data to be aggregated. The third step is the creation (optional) of component trading data. The fourth step is the process of creating the profit / loss level evaluation index (the target evaluation index is calculated by the information processing system by the three methods). Up to this fourth step, the target profit and loss and the target trading data are determined. That is, the trading data set is specified by the extraction, classification, and aggregation of trading data.
第五ステップは、第四ステップで決定した目標となる損益（総合損益や売買損益など）の構成要素、関係要素である評価指標を算出する。 In the fifth step, the evaluation index which is a component and a related element of the target profit / loss (total profit / loss, trading profit / loss, etc.) determined in the fourth step is calculated.
この第五ステップまでで、目標となる損益と、対象となる売買データ（データ構造）と変数である評価指標が決定される。そのため、後は動作ステップで何をするのかが決まれば、当該情報処理システムによる、アドバイス生成（評価、比較、ランキング、診断、アドバイス）、または、記事生成（銘柄ニュースや投資家ニュース、評価記事、比較記事、ランキングニュース、診断記事、アドバイス記事）、投資課題の解消記事の生成などの自動化の条件が整う。ここまでで作成された所与の売買データセット、目標損益、当該情報処理システムにより算出された評価指標でランキング記事を当該情報処理システムにより生成表示するのが、当該ステップである。 Up to this fifth step, the target profit and loss, the target trading data (data structure), and the evaluation index that is a variable are determined. Therefore, once the action step decides what to do, the information processing system will generate advice (evaluation, comparison, ranking, diagnosis, advice) or article generation (stock news, investor news, evaluation articles, etc.). The conditions for automation such as comparison articles, ranking news, diagnostic articles, advice articles), and generation of articles for solving investment issues are met. The step is to generate and display ranking articles by the information processing system based on the given trading data set, target profit / loss, and evaluation index calculated by the information processing system.
第八ステップは、当該情報処理システムによる生成プロセスであり、当該情報処理システムにより算出された評価指標（単独でもいいし複数でもいい）を基軸にして対象となるランキング対象が何がよくて、何がわかりやすいか、数あるランキング対象の中で、どの評価指標をどうランキングしていくのかを機械学習をし、最適な解を見つけにいくようなランキング方法でランキング対象を決める。これは、記事の配信にも使えるし、投資家個人にとって重宝する記事としても利用が可能である。投資家個人の特定の課題を解消するために活用するのも、マスメディアとしてのニュース記事として自動で当該情報処理システムによる生成することも可能である。前者の場合と、後者の場合では、求められていることは違うが、何を求めるのかによって、抽出条件や、分類条件を変え、評価指標を変え、ランキング対象、基軸になる評価指標を変えれば、どちらの要求にも応えられる。 The eighth step is the generation process by the information processing system, and what is the best ranking target based on the evaluation index (single or multiple) calculated by the information processing system? It is easy to understand, and among the many ranking targets, machine learning is performed on which evaluation index is to be ranked and how, and the ranking target is determined by a ranking method that seeks the optimum solution. This can be used for article distribution and can also be used as an article that is useful for individual investors. It can be used to solve a specific problem of an individual investor, or it can be automatically generated by the information processing system as a news article as mass media. In the former case and the latter case, what is required is different, but depending on what you want, you can change the extraction conditions and classification conditions, change the evaluation index, change the ranking target, and change the evaluation index that is the basis. , Both requests can be met.
第八ステップの２（表示プロセス）は、これらの最適な解であるランキング対象をどうやってランキングすればよいのか、適切な表示方法で表示する。表、円グラフ、構成要素ランキング表示、ランキング表示などが挙げられる。 In step 2 (display process) of the eighth step, how to rank the ranking target, which is the optimum solution, is displayed by an appropriate display method. Examples include tables, pie charts, component ranking displays, ranking displays, and the like.
（ランキングプロセスの課題）
投資商品のランキングは、テクニカル指標や業績指標などによるランキングがあるが、集計対象売買データから得られる損益レベル評価指標を使ってランキングすることにより、実際の投資家による投資商品の売買に関するランキングによって全く異質の効果を有する。投資家にとっての課題とメディアとしての課題は異なるため、これを分けて説明すると、投資家にとっては、自身のランキング指標、自分の順位が上がったかどうかが、ランキング表示では重要である。メディアにとっては、ニュース性のある記事が重要である。銘柄ニュースとの連携であったり、コロナ禍で株で損した人は誰かなどにも活用できる。２０２０年の利益額ランキング、「銘柄の売買利益率ランキングトップはソフトバンク」などの記事も、当該アドバイス生成システム、および、当該情報処理システムによる生成が可能である。こういう記事が今まで出てこなかったのは、売買データを抱えていた証券会社から表に出てこなかったからである。プライバシーの問題などを抱えているが、匿名で全体像を伝えることは十分にニュース性が出てくる。
(Issues in the ranking process)
There are rankings of investment products based on technical indicators, performance indicators, etc., but by ranking using the profit / loss level evaluation index obtained from the aggregated trading data, it is completely based on the ranking of investment products bought and sold by actual investors. Has a heterogeneous effect. The challenges for investors and the challenges for the media are different, so to explain this separately, it is important for investors to see their own ranking index and whether or not their ranking has risen in the ranking display. News articles are important to the media. It can be used for cooperation with brand news, or for anyone who lost stocks due to Korona-ka. Articles such as the 2020 profit amount ranking and "The top trading profit margin ranking of stocks is Softbank" can also be generated by the advice generation system and the information processing system. The reason why such articles have not appeared until now is that they did not appear in the table from the securities company that had the trading data. Although there are privacy issues, it is newsworthy enough to convey the whole picture anonymously.
（ランキングプロセスの作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを元にして各種損益評価指標を算出して、それら損益評価指標を基準にして、集計対象や構成要素のランキング結果を端末２の表示部２３に表示させる。ランキング結果は、各種損益レベル評価指標を集計対象や構成要素ごとに集計して順位付けすることにより得られる。
(Action of ranking process)
The
ランキング記事の当該情報処理システムによる生成表示ステップ（図８４参照）、第５ステップまでは、評価ステップや比較ステップと同様である。評価指標、売買データセット、目標となる損益などが決まっているので、どの評価指標を基軸にして、ランキング結果を当該情報処理システムで生成し、表示するのかを決めるのが、当該ステップである。ランキング結果を当該情報処理システムで生成する対象や、どの評価指標を使うのかは、課題解消システムや記事生成システムでは、まず何をどうランキングするのか、が先にあり、アドバイス生成システムでは、この売買データでは何が問題があり、どう改善していけばよいのか、という順番となる。また、記事生成システムとしての用途で使う場合は、アクセス数や注目度の高いランキング記事を、どう当該情報処理システムで生成していくのかが先にある。 The steps up to the generation display step (see FIG. 84) and the fifth step of the ranking article by the information processing system are the same as the evaluation step and the comparison step. Since the evaluation index, trading data set, target profit / loss, etc. are determined, it is the step to decide which evaluation index is used as the basis for generating and displaying the ranking result in the information processing system. As for the target for which the ranking result is generated by the information processing system and which evaluation index is used, what is ranked first in the problem solving system and the article generation system is first, and in the advice generation system, this buying and selling The order is what is wrong with the data and how to improve it. In addition, when using it as an article generation system, the first step is how to generate ranking articles with a high number of accesses and attention by the information processing system.
（ランキングプロセスの効果）
各損益レベルの各種損益レベル評価指標のランキング結果などから、どのような位置付けにあり、今の保有者はどのような状態なのか、売買はどう行われているのかなどの順位などを確認できる。投資家にとっては、自身の売買にどこに問題があり、どう解消するのかというニーズと、今日は自分の総合損益率順位は上がったのか下がったのかということと、マスメディアにとっては今日のニュースに紐付いた売買データで注目を集めそうな記事の当該情報処理システムによる生成ができるようになるという特別な効果が期待できる。これらの効果が期待できるのは、図８４のシステム一貫性にある。
(Effect of ranking process)
From the ranking results of various profit and loss level evaluation indexes of each profit and loss level, it is possible to confirm the position, the current state of the holder, the ranking of how the trading is done, and so on. For investors, where is the problem with their buying and selling, how to solve it, whether their overall profit / loss ranking has risen or fallen today, and for the mass media, it is tied to today's news. A special effect can be expected in which articles that are likely to attract attention from the trading data that have been collected can be generated by the information processing system. These effects can be expected in the system consistency of FIG. 84.
（ランキングプロセスの具体例）
図５１および図５２は、本実施形態に係るランキングの具体例を示す図である。例えば、株売買データ（集計対象売買データ）を元にして、期間（構成要素）ごとに集計して、総合損益率の高い順に並べた期間ランキングが一例である。また、勝ち利益率を基準にして、勝ち利益率の高い順に並べた投資家ランキングが一例である。
(Specific example of ranking process)
51 and 52 are diagrams showing specific examples of ranking according to the present embodiment. For example, an example is a period ranking in which stock trading data (trading data to be aggregated) is aggregated for each period (component) and arranged in descending order of total profit / loss ratio. Another example is the investor ranking, which is arranged in descending order of the winning profit margin based on the winning profit margin.
ランキングは、何（銘柄や投資家など）をランキングするのかによって、集計対象ランキング、構成要素ランキング、重層型ランキングに分かれる。ランキングは、何（例えば、総合損益率や勝ち利益率など）を基準にするのかによって、第１レベル評価指標ランキングから第４レベル評価指標ランキングまである。これらのランキングデータは、管理者が保存して、データベースとして保存され、いつでも引き出しが可能で、日付や日時とそれらのデータは紐付いているため、時系列データの作成や去年と今年の比較、なども用意に可能となる。記事データとしても、個人のアドバイス履歴としても、課題を解消できたのかを確認する意味でも、価値がある。 The ranking is divided into an aggregation target ranking, a component ranking, and a multi-layered ranking depending on what (stock, investor, etc.) is ranked. The ranking ranges from the 1st level evaluation index ranking to the 4th level evaluation index ranking depending on what (for example, the total profit / loss ratio, the winning profit ratio, etc.) is used as the standard. These ranking data are saved by the administrator and saved as a database, and can be withdrawn at any time.Since the date and time are linked to those data, time series data can be created and comparisons between last year and this year, etc. Can be easily done. It is valuable both as article data, as an individual advice history, and in terms of confirming whether the problem has been solved.
（構成要素ランキングプロセスの意義）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データから損益レベル評価指標を算出して、当該損益レベル評価指標を基準にして構成要素をランキングする。構成要素ランキングとは、損益レベル評価指標を当該情報処理システムにより算出して、そこで得られた損益レベル評価指標などを用いて、構成要素で集計してランキングをすることである。
(Significance of component ranking process)
The
（構成要素ランキングプロセスの課題）
投資商品のランキングは、テクニカル指標や業績指標などによるランキングがあるが、損益レベル評価指標を使って構成要素で集計してランキングすることにより、実際の投資家による投資商品などの売買に関するランキングによって全く異質の効果を有する。
(Issues in the component ranking process)
The ranking of investment products includes rankings based on technical indicators and performance indicators, but by aggregating and ranking by components using profit and loss level evaluation indicators, it is completely based on the ranking of investment products bought and sold by actual investors. Has a heterogeneous effect.
（構成要素ランキングプロセスの作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを元にして各種損益評価指標を算出して、それら損益評価指標を基準にして、当該集計対象売買データの１つの要素である構成要素で集計してランキング結果を端末２の表示部２３に表示させる。集計対象の各種損益レベル評価指標を構成するのが、各構成要素の損益レベル評価指標であり、それを構成要素ごとに集計して順位付けすることにより得られる。
(Action of component ranking process)
The
（構成要素ランキングプロセスの効果）
各損益レベルの各種損益レベル評価指標を使って、当該集計対象の構成要素で集計したランキング結果などから当該集計対象の中で各構成要素がどのような位置付けであり、今の保有者はどのような状態なのか売買はどう行われているのかなどの順位などを確認できる。
(Effect of component ranking process)
What is the position of each component in the target of aggregation based on the ranking results aggregated by the component of the target of aggregation using various profit and loss level evaluation indexes of each profit and loss level, and what is the current holder? You can check the ranking such as whether it is in a good state or how it is bought and sold.
（構成要素ランキングプロセスの具体例）
図５２は、本実施形態に係る構成要素ランキングの具体例を示す図である。例えば、株売買データ（集計対象売買データ）を元にして、銘柄（構成要素）ごとに集計して含み損を抱え大きい順に並べた銘柄ランキングや短期売買で利益がよく出ている利益が大きい順に並べた銘柄ランキングが一例である。（これらは、どちらかというとメディア向けの記事である）Ａさんの売買データ（集計対象売買データ）で含み益率を基準にして、含み益率の高い順に並べた銘柄（構成要素）ランキングが一例である。（これらは個人のアドバイス向け記事（コンテンツ）である）また、Ａ銘柄株を集計対象として、投資家を構成要素にして勝ち利益率ランキングにしたりすることも一例である。メディア向けとしては、ニュースのあった銘柄の、投資対象別売買データ（抽出条件：銘柄）で、構成要素を投資家にすれば投資家ごとのランキング、媒体別にすればツイッターで売買をしてきた人の当該銘柄の売買回数ランキングなどを出すことも可能であるし、今月に高成果であった人たちが売買した銘柄ランキングなども可能である。これらの記事が、何故当該情報処理システムにより生成できるのかは、システム一貫性にある。
(Specific example of component ranking process)
FIG. 52 is a diagram showing a specific example of the component ranking according to the present embodiment. For example, based on stock trading data (trading data to be aggregated), stock rankings are aggregated for each issue (component) and arranged in descending order with unrealized losses, or are arranged in descending order of profits that are most profitable in short-term trading. The stock ranking is an example. (These are rather articles for the media.) An example is the stock (component) ranking arranged in descending order of unrealized profit ratio based on the unrealized profit ratio in Mr. A's trading data (aggregated trading data). be. (These are articles (contents) for personal advice.) Another example is to use stock A as a component and make a winning profit margin ranking with investors as components. For the media, it is the trading data (extraction condition: stock) of the stocks that had news, by investment target, ranking by investor if the component is an investor, and people who have bought and sold on Twitter by medium. It is possible to put out a ranking of the number of times the stock has been bought and sold, and it is also possible to rank the stocks bought and sold by those who had high results this month. The reason why these articles can be generated by the information processing system is system consistency.
（重層型ランキングプロセスの意義）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを元にして損益レベル評価指標を算出して、当該損益レベル評価指標を基準にして、ある構成要素Ａを軸にして、構成要素Ｂごとにランキングする。構成要素を２つ以上使うことから重層型と表現する。
(Significance of the multi-layered ranking process)
The
（重層型ランキングプロセスの課題）
投資商品のランキングは、テクニカル指標、業績指標などによるランキング、上述のランキングプロセスなどがあるが、売買データから得られる損益レベル評価指標を使って、ある構成要素Ａを軸にして構成要素Ｂごとにランキングすることにより、全く異質の効果を有する。
(Issues in the multi-layered ranking process)
The ranking of investment products includes technical indicators, rankings based on performance indicators, and the above-mentioned ranking process. Using the profit and loss level evaluation indicators obtained from trading data, each component B is centered on a certain component A. By ranking, it has a completely different effect.
（重層型ランキングプロセスの作用）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データを元にして各種損益レベル評価指標を算出し、それらの損益レベル評価指標を基準にして、構成要素Ａを軸にして構成要素Ｂごとのランキング結果を端末２の表示部２３に表示させる。ランキング結果は、構成要素Ａを軸にして、構成要素Ｂごとに順位付けすることにより得られる。
(Action of multi-layered ranking process)
The
（重層型ランキングプロセスの効果）
各損益レベルの各種損益レベル評価指標を使って、当該集計対象のある構成要素を軸にして、構成要素ごとのランキング結果を示すことにより、当該集計対象の中で、ある構成要素Ａを軸にした場合、構成要素Ｂがどのような位置付けにあり、今の保有者はどのような状態なのか売買はどう行われているのかなどの順位などを確認できる。
(Effect of multi-layered ranking process)
By using various profit and loss level evaluation indexes of each profit and loss level and showing the ranking result for each component with a certain component as the axis, the component A in the total target is used as the axis. If so, it is possible to confirm the position of the component B, the current state of the holder, the order of buying and selling, and the like.
メディア向けとしては、ニュースのあった銘柄の、投資対象別売買データ（抽出条件：銘柄）で、構成要素Ａを投資家、Ｂを媒体別にすれば、ツイッターで売買をしてきた投資家の勝率ランキングなどを出すことも可能だし、今月（期間別集計対象売買データ:抽出条件＝今月）に構成要素Ａが投資家、構成要素Ｂが銘柄、損益は売買損益率（抽出条件：売買損益率>２０％）で、高成果であった人たちが売買した銘柄ランキングなども可能である。これらの記事が何故当該情報処理システムにより生成できるのかは、当該アドバイス生成システムの一貫性にある。 For the media, the winning rate ranking of investors who have bought and sold on Twitter if the component A is an investor and B is a medium in the trading data (extraction condition: stock) of the stocks that had news by investment target. It is also possible to issue such as, and this month (aggregation target trading data by period: extraction condition = this month), component A is an investor, component B is a brand, and profit / loss is a trading profit / loss ratio (extraction condition: trading profit / loss ratio> 20). %), It is also possible to rank the stocks bought and sold by those who have achieved high results. The reason why these articles can be generated by the information processing system lies in the consistency of the advice generation system.
（重層型ランキングプロセスの具体例）
例えば、図５３は、重層型ランキングの具体例を示す図である。含み損益率を集計対象にして、投資家と銘柄を構成要素にしてランキングすると、含み損を一番抱えているＡさんが特定され、どの銘柄で含み損を抱えているかが、明確になる。
(Specific example of multi-layered ranking process)
For example, FIG. 53 is a diagram showing a specific example of multi-layered ranking. When the unrealized profit / loss ratio is aggregated and the investors and stocks are used as components for ranking, Mr. A, who has the most unrealized loss, is identified, and it becomes clear which stock has the unrealized loss.
総合損益率を集計対象にして、投資家と年度を構成要素にすると、２０１９年の総合損益率の投資家ランキング、２０１８年の総合損益率ランキングなどが明確になる。銘柄にすれば、銘柄ランキングが表示できる。 If the total profit / loss ratio is aggregated and the investor and the fiscal year are the components, the investor ranking of the total profit / loss ratio in 2019, the total profit / loss ratio ranking in 2018, etc. will be clarified. If it is a brand, the brand ranking can be displayed.
Ａさんを集計対象にして、銘柄と年度を構成要素にしたランキング例も図５３に例示している。 FIG. 53 also exemplifies a ranking example in which Mr. A is the target of aggregation and the brand and the year are the components.
例えば、株という集計対象売買データを元にして、Ａさん（構成要素Ａ）を軸にして銘柄（構成要素Ｂ）ごとに集計して、Ａさんが含み損を抱える銘柄別ランキング、短期売買で利益がよく出ている銘柄ランキングなどが一例である。Ａさんの損益の中で構成要素が占める位置付けを明確にすることにより、集計対象の構成要素の買い方および売り方に大きな影響を及ぼすという効果がある。 For example, based on the trading data to be aggregated, which is stocks, it is aggregated for each issue (component B) centering on Mr. A (component A), and the ranking by issue that Mr. A has an unrealized loss, profit in short-term trading. An example is the stock rankings that often appear. By clarifying the position of the components in Mr. A's profit and loss, there is an effect that it has a great influence on how to buy and sell the components to be aggregated.
集計対象の損益の中で構成要素が占める位置付けを明確にすると、集計対象の構成要素の買い方および売り方に大きな影響を及ぼすという効果がある。なお、構成要素が２つの場合を例示しているが、３つ以上でも同様である。 Clarifying the position of a component in the profit and loss to be aggregated has the effect of greatly affecting how to buy and sell the component to be aggregated. Although the case where the number of constituent elements is two is illustrated, the same applies to the case where the number of constituent elements is three or more.
（集計対象ごとランキングの課題）
情報生成部３０２１は、売買損益レベル評価指標または含み損益レベル評価指標を用いて、基準内（例えば、投資対象ごと）のランク付けを行うことにより、基準内の、売買状況または保有状況のランキングに関する情報を生成する。
(Issues in ranking for each aggregation target)
The
集計対象ごとランキングにより、さらに細かい分析が可能になる。構成要素を軸にして構成要素を集計する重層型ランキング表示をより高度化できる。重層型ランキングが１つの集計対象売買データから導き出すのに対して、集計対象ごとランキングは複数の集計対象売買データから導かれる。様々な視点で集計した集計対象売買データを複数使って、ランキングすることにより、より多面的なランキングが可能になる。 Ranking for each aggregation target enables more detailed analysis. The multi-layered ranking display that aggregates the components around the components can be further enhanced. While the multi-layered ranking is derived from one aggregated trading data, the ranking for each aggregated object is derived from a plurality of aggregated trading data. By ranking using a plurality of aggregated trading data aggregated from various viewpoints, more multifaceted ranking becomes possible.
（集計対象ごとランキングの定義）
集計対象売買データの中の構成要素を軸にすることは、重層型ランキングと同様であるが、横断的に集計対象売買データを、構成要素を軸にして集計し直して、作られるランキングを集計対象ごとランキングと定義する。
(Definition of ranking for each aggregation target)
Using the components in the aggregated trading data as the axis is the same as the multi-layered ranking, but the rankings created by re-aggregating the aggregated trading data with the components as the axis are aggregated. Defined as ranking for each target.
（集計対象ごとランキングの効果）
知りたい集計対象を、ある構成要素を軸にして損益レベル評価指標でランキングすることにより、より深く知ることができるという効果がある。
(Effect of ranking for each aggregation target)
There is an effect that it is possible to know more deeply by ranking the aggregation target to be known by the profit / loss level evaluation index with a certain component as the axis.
（集計対象ごとランキングの具体例）
図５４は、本実施形態に係る集計対象ごとランキングごとの具体例を示す図である。損益レベル評価指標を当該情報処理システムにより算出して、それらの損益レベル評価指標を集計対象ごとに集計してランキングする。Ａさん、Ｂさん、Ｃさんの集計対象売買データから、売買利益率順にランク付けすると、Ｃさん、Ｂさん、Ａさんの順に売買利益率が高いなどの結果を得ることができる。銘柄（集計対象）ごとに集計することにより、損益レベル評価指標（例えば、含み損率）に対する銘柄ランキングを表示することができる。含み損率が大きい銘柄が一目瞭然になる重層型集計対象ランキングもある。これらは、どちらかというとメディア向けの記事である。
(Specific example of ranking for each aggregation target)
FIG. 54 is a diagram showing a specific example for each ranking for each aggregation target according to the present embodiment. The profit / loss level evaluation index is calculated by the information processing system, and the profit / loss level evaluation index is aggregated and ranked for each aggregation target. By ranking the trading data of Mr. A, Mr. B, and Mr. C in order of the trading profit rate, it is possible to obtain the result that the trading profit rate is higher in the order of Mr. C, Mr. B, and Mr. A. By aggregating for each issue (aggregation target), it is possible to display the issue ranking for the profit / loss level evaluation index (for example, the unrealized loss rate). There is also a multi-layered aggregation target ranking that makes it clear at a glance which issues have a large unrealized loss rate. These are rather media articles.
投資家を構成要素の軸にして、損益レベル評価指標を含み益率にすることにより、投資家の含み益率が銘柄順に並ぶランキング表示が可能になる。例えば、Ａさんの投資商品の売買データを集計対象にすると、ＢさんもＣさんもあり、仮想通貨、ＦＸ、株などが構成要素の軸になったりして、横断的に株で一番儲かっている投資家は誰かなどが分かる。 By using the investor as the axis of the component and using the profit / loss level evaluation index as the unrealized profit ratio, it is possible to display the ranking in which the unrealized profit ratio of the investor is arranged in the order of stocks. For example, if the trading data of Mr. A's investment products is aggregated, there are both Mr. B and Mr. C, and virtual currency, FX, stocks, etc. are the axes of the components, and it is the most profitable stock in a cross-cutting manner. You can see who the investor is.
逆に、銘柄を軸にすると、Ａさんの仮想通貨のＡという銘柄と、Ｃさんの売買した株のＣという銘柄が同じランキングに並び、勝ち利益率の高い投資家による銘柄ランキングでＡさんの仮想通貨の銘柄Ａの利益率が一番などという結果が得られることも一例である。投資家、投資タイプ、投資グループなども構成要素である。株を集計対象とした場合、投資家や銘柄、日付なども軸になり得る。これらは、投資家個人に向けてもいいし、メディアや管理者の情報、投資情報ニュースなどとしても使える。 On the contrary, when the issue is the axis, the issue A of Mr. A's virtual currency and the issue C of the stocks bought and sold by Mr. C are lined up in the same ranking, and Mr. A's issue ranking by investors with high winning profit margins. One example is the result that the profit margin of the virtual currency brand A is the highest. Investors, investment types, investment groups, etc. are also components. When stocks are included in the total, investors, stocks, dates, etc. can also be the axes. These can be aimed at individual investors, as well as media and manager information, investment information news, and so on.
図５５は、本実施形態に係る集計対象ごとランキングごとの具体例を示す図である。例えば、優良株グループという集計対象、高配当グループという集計対象を勝ち利益率ランキングで日付範囲という構成要素ごとに分けることにより、２０１８年は高配当グループが一番高かったなどというランキングも可能である。例えば、２０１９年という期間を軸にして投資家ごとの勝ち利益率ランキングで投資家Ａさんの仮想通貨のＡという銘柄がトップで、投資家Ｂさんの株のＡという銘柄は２位のようなランキングも可能である。日本人投資家の実態調査や行動調査などにも使える。 FIG. 55 is a diagram showing a specific example for each ranking for each aggregation target according to the present embodiment. For example, by dividing the aggregation target of the excellent stock group and the aggregation target of the high dividend group into the components of the date range in the winning profit margin ranking, it is possible to rank the high dividend group as the highest in 2018. .. For example, in the winning profit margin ranking for each investor around the period of 2019, the stock A of investor A's virtual currency is the top, and the stock A of investor B's stock is second. Ranking is also possible. It can also be used for fact-finding surveys and behavioral surveys of Japanese investors.
集計対象の軸と、ランキングを行う集計対象とを決めることにより、さらに多面的で重層的な集計対象の状態を確認することが可能になるという効果がある。複数の集計対象売買データを各損益レベル評価指標で構成要素を軸にして集計対象ごとにランキングするのが、集計対象型ランキングと定義する。 By deciding the axis of the aggregation target and the aggregation target to be ranked, there is an effect that it becomes possible to confirm the state of the aggregation target in a more multifaceted and multi-layered manner. Ranking a plurality of aggregated trading data for each aggregated object with each profit / loss level evaluation index as an axis is defined as aggregated object type ranking.
ここまででランキングプロセス、重層型ランキングプロセス、集計対象型ランキングプロセスの３つを説明した。ランキングは、何をどの基準でランキング（順位付け）するか、である。基準は損益レベル評価指標であり、構成要素をランキングする場合に構成要素ランキングプロセス、および、重層型ランキングプロセス（複数の構成要素）を用い、集計対象をランキングする場合に集計対象型ランキングプロセスを用いる。これらは構造の違いであるが、次のレベルランキングは損益レベル評価指標をレベル分けするものである。 So far, the ranking process, the multi-layered ranking process, and the aggregation target type ranking process have been explained. Ranking is what is ranked (ranked) by what criteria. The standard is a profit / loss level evaluation index, and the component ranking process and the multi-layered ranking process (multiple components) are used when ranking the components, and the aggregation target ranking process is used when ranking the aggregation targets. .. These are structural differences, but the next level ranking divides the profit and loss level evaluation index into levels.
（レベルランキングの意義）
レベル別ランキングとは、集計対象売買データを元にしてランキング表示し、損益ごとの損益レベル評価指標を算出して、それらの損益レベル評価指標を基準にしてランキングすることを指す。重層型ランキングもレベルランキングを活用できるし、集計対象型ランキングも同様にレベルランキングが適用できる。何故なら、重層型ランキングにも、集計対象型ランキングにも、損益レベル評価指標の算出プロセスがあり、その算出プロセスを損益レベル別に損益レベル評価指標の当該情報処理システムにより算出を行うために、同様のプロセスが行われる。
(Significance of level ranking)
The ranking by level refers to displaying the ranking based on the trading data to be aggregated, calculating the profit / loss level evaluation index for each profit / loss, and ranking based on those profit / loss level evaluation indexes. Level rankings can be used for multi-layered rankings, and level rankings can be applied to aggregated rankings as well. This is because both the multi-layered ranking and the aggregated ranking have a calculation process of the profit / loss level evaluation index, and the calculation process is calculated by the information processing system of the profit / loss level evaluation index for each profit / loss level. Process is carried out.
以下、特別な効果がある場合を除いて、通常のレベルランキングについて説明する。 Hereinafter, the normal level ranking will be described except when there is a special effect.
（レベルランキングの課題）
例えば、集計対象の構成要素ごとの売買損益率ランキングに関しては、構成要素の含み益率など保有状況などのランキングは加味されない。全体の損益状況から細かい損益状況まで、損益レベルに応じた損益レベル評価指標を当該情報処理システムにより算出して、ランキングを行っていくことにより、多面的で多段階的なランキングが可能になる。
(Issues in level ranking)
For example, in the trading profit / loss ratio ranking for each component to be aggregated, the ranking such as the holding status such as the unrealized profit rate of the component is not taken into consideration. By calculating the profit and loss level evaluation index according to the profit and loss level from the overall profit and loss situation to the detailed profit and loss situation by the information processing system and performing the ranking, multi-faceted and multi-step ranking becomes possible.
（レベルランキングの必要性）
図５６は、本実施形態に係る損益レベルランキングを示す図である。損益レベルはその分け方、捉え方によって、４段階に分かれる。
(Necessity of level ranking)
FIG. 56 is a diagram showing a profit / loss level ranking according to the present embodiment. The profit and loss level is divided into four stages depending on how it is divided and how it is perceived.
例えば、Ａ銘柄の投資による成果を総合的に現すのが、総合損益レベルの損益（第１レベル）、売買済みの中で勝ちトレードだけを抽出したのが、勝ち利益レベルの損益（第３レベル）となる。 For example, it is the profit / loss of the total profit / loss level (1st level) that comprehensively shows the results of the investment of the A brand, and the profit / loss of the winning profit level (3rd level) that only the winning trades are extracted from the traded. ).
総合損益レベルの場合、総合損益率ランキングは、例えば、Ｓ銘柄が３位、Ｂ銘柄が２位という総合的な浅いランキングになる。この場合、どっちが結果の出た銘柄なのかは漠然としか分からない。 In the case of the total profit / loss level, the total profit / loss ratio ranking is, for example, a shallow overall ranking in which the S issue is ranked 3rd and the B issue is ranked 2nd. In this case, it is only vaguely known which is the brand that produced the result.
第２レベルの勝率は、Ｓ銘柄が６位、Ｂ銘柄が５位など勝率が高くはないことが徐々に判明し、第３レベルの勝ち利益率でランキングした場合は、Ｓ銘柄は、勝ち利益率ランキングが１位、Ｂ銘柄は２位、と勝った場合の利益率が高いことがわかり、更に含み損率はＳ銘柄らが１位、Ｂ銘柄が２位、と値動きが激しいため、保有を続けると含み損を抱えてしまう銘柄ということも判明するなど、深く集計対象に対する理解が可能になる。これらは細かい情報になっていくが、投資家や大口投資家、ヘッジファンドなどにとっては、非常に有用な価値の高い情報となってくる。 As for the winning rate of the 2nd level, it is gradually found that the winning rate is not high, such as 6th place for S brand and 5th place for B brand, and when ranked by the winning profit margin of 3rd level, S brand is winning profit. It can be seen that the profit margin is high when the rate ranking is 1st and the B issue is 2nd, and the unrealized loss rate is 1st for the S issue and 2nd for the B issue. It will be possible to deeply understand the target of aggregation, such as finding out that it is a stock that will have an unrealized loss if it continues. These will be detailed information, but they will be very useful and valuable information for investors, large investors, hedge funds, etc.
投資家に照らし合わせると、例えば、Ａさんの投資による成果を総合的に現すのが、総合損益レベルの損益、売買済みの中で勝ちトレードだけを抽出したのが、勝ち利益レベルの損益となる。 In light of investors, for example, the total profit and loss of Mr. A's investment is the profit and loss of the total profit and loss level, and the profit and loss of the winning profit level is the extraction of only the winning trades among the traded and traded. ..
総合損益レベルの場合、総合損益率ランキングは、例えば、Ａさんが３位、Ｂさんが１０位という総合的な浅いランキングになる。一方、第３レベルの勝ち利益率でランキングした場合、Ａさんは、勝ち利益率ランキングが５位、Ｂさんは１位、勝率はＡさんが１位、Ｂさんが１０位など、深く集計対象に対する理解が可能になる。これらも細かい情報になっていくが、投資家や大口投資家、ヘッジファンドなどにとっては、投資成果を上げていくために非常に有用な価値の高い情報となってくる。 In the case of the total profit / loss level, the total profit / loss ratio ranking is, for example, a shallow overall ranking of Mr. A in 3rd place and Mr. B in 10th place. On the other hand, when ranking by the 3rd level winning profit margin, Mr. A is 5th in the winning profit margin ranking, Mr. B is 1st, and the winning percentage is 1st in A and 10th in B. Can be understood. These will also become detailed information, but for investors, large investors, hedge funds, etc., they will be extremely useful and valuable information for achieving investment results.
一方、Ｍ銘柄株は、含み損率が３位、勝ち利益率が１００位と低いなど、より深いレベルの損益をランキングすればするほど、よりきめの細かいランキングが可能となり、どうやって勝っているのか、どこが弱いのかなどが分かるようになる。こういう情報は、株雑誌や株式系の新聞や株ブログなどに格好の情報となる。 On the other hand, for M stocks, the deeper the profit and loss ranking, such as the unrealized loss ratio of 3rd place and the winning profit margin of 100th place, the finer the ranking becomes possible, and how is it winning? You will be able to understand what is weak. Such information is suitable for stock magazines, stock newspapers, stock blogs, and the like.
銘柄のランキング、投資家のランキング、投資タイプのランキング、商品のランキング、仕手株Ａおよび優良株グループＡのランキング表示など、あらゆる集計対象のランキング表示も同様である。これらは、もう少し大手のメディアなどにも必要な情報の一つとなるかも知れない。無論だが、構成要素ランキング、重層型ランキング、集計対象型ランキングも同様である。 The same applies to the ranking display of all aggregate targets such as stock ranking, investor ranking, investment type ranking, product ranking, and stock A and excellent stock group A ranking display. These may be one of the necessary information for a little larger media. Of course, the same applies to component rankings, multi-layered rankings, and aggregated rankings.
（レベルランキングの作用）
レベルランキングを行うに当たっては、次の手順で行う。すなわち、情報生成部３０２１は、総合損益の損益レベル評価指標の算出により総合的なランキング表示を行い、第２レベルの含み損益および売買損益レベルの損益レベル評価指標によるランキング表示、第３レベルの勝ちおよび負けに分けたレベルでの勝ち利益率などのランキング表示、第４レベルで売った後の時価やベンチマ－ク増減率を加味したベンチマーク評価値などとのランキング表示も行うレベルと、細かいランキング表示がレベルごとに可能になる。
(Action of level ranking)
Follow the procedure below to perform level ranking. That is, the
１つの銘柄であっても、様々な売買方法があり、実践されている。この多様に集まった売買データは、各種の損益という結果に基づいて、多面的で多段階的に捉えていかなければ、的確な順位付けができない。これらは、普通のランキングだけでなく、構成要素ランキング、重層型ランキング、集計対象型ランキングなどにも同様に使われる。 Even for one brand, there are various trading methods and they are practiced. This diverse collection of trading data cannot be accurately ranked unless it is multifaceted and multi-stepped based on the results of various profits and losses. These are used not only for ordinary rankings, but also for component rankings, multi-layered rankings, aggregated rankings, and the like.
（レベルランキングの効果）
集計対象売買データに対して多面的で多段階的なランキング表示が行われることにより、集計対象の保有状況、売買状況などを的確に把握できるという効果がある。レベル比較によって、各レベルでの損益レベル評価指標が数多く当該情報処理システムにより算出されるために、幅広い範囲でより細かく深いランキング表示が可能になる構成要素ランキング、重層型ランキングも集計対象型ランキングも同様に、レベル別損益評価指標でランキングすることによりより、多くの効果を奏する。
(Effect of level ranking)
By displaying the multi-faceted and multi-step ranking of the trading data to be aggregated, there is an effect that the holding status and trading status of the aggregation target can be accurately grasped. By level comparison, many profit and loss level evaluation indexes at each level are calculated by the information processing system, so it is possible to display more detailed and deep rankings in a wide range. Similarly, ranking by level-based profit and loss evaluation index will have more effect.
（第１レベルランキングの定義）
第１レベルランキングは、総合損益レベルで使う総合損益レベル評価指標を使ったランキングである。
(Definition of 1st level ranking)
The first level ranking is a ranking using the total profit / loss level evaluation index used in the total profit / loss level.
（第１レベルランキングの課題）
集計対象（例えば株）のランキングは、テクニカル指標や業績指標などによるランキングが一般的にあるが、実際に売買してきた結果がどのような結果だったのかが分からないで進んでしまう。株価は上がっているけど損を出してしまう投資家が多かったり、一世を風靡した銘柄は実際に売買した投資家は儲かったのか損したのか、などの全体像が全く世の中に出ていない。
(Issues for the 1st level ranking)
The ranking of the target of aggregation (for example, stocks) is generally based on technical indicators, performance indicators, etc., but it goes on without knowing what kind of result was actually bought and sold. There are many investors who lose money even though the stock price is rising, and the investors who actually bought and sold the stocks that prevailed in the world have not come out to the world at all, such as whether they made a profit or lost.
（第１レベルランキングの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データの総合損益を評価するために各種総合損益レベル評価指標を算出して、それらの総合損益レベル評価指標を使って、当該集計対象の総合損益レベル評価指標をランキングする。
(Means of 1st level ranking)
The
（第１レベルランキングの効果）
総合損益の各種総合損益レベル評価指標を使って当該集計対象または構成要素をランキング表示することにより、当該集計対象または構成要素が市場でどのように取り扱われており、この１年はトータルで損が出ているか、利益が出ているか、その利益はどのくらいか、などの順位が分かる。
(Effect of 1st level ranking)
By ranking and displaying the aggregated object or component using various total profit and loss level evaluation indicators of total profit and loss, how the aggregated object or component is handled in the market, and the total loss for the past year You can see the ranking such as whether you are making a profit, whether you are making a profit, and how much the profit is.
これらの総合損益レベル評価指標で当該集計対象または構成要素をランキング表示することにより、当該集計対象または構成要素の売買の特徴が浮き彫りになり、当該集計対象または構成要素の各種総合損益レベル評価指標でのランキング結果が明確になる。当該集計対象または構成要素がどのような売買が行われており、当該集計対象または構成要素の順位を確認できる。 By ranking and displaying the aggregation target or component with these total profit / loss level evaluation indexes, the characteristics of buying and selling of the aggregation target or component become clear, and various total profit / loss level evaluation indicators of the aggregation target or component can be used. The ranking result of is clarified. It is possible to confirm what kind of trading is being carried out on the aggregation target or component, and the order of the aggregation target or component.
（第１レベルランキングの具体例）
例えば、Ａ銘柄株は、総合損益が１．５倍で、ランキングが３位である。一方、Ｂ銘柄株は、総合損益が０．８５倍で、ランキングが１０位、などの表現が可能である。例えば、２０１９年は、Ａさんの総合損益率が３０％でランキングが１０位、Ｂさんの総合損益率が１０％で１２０位などの表示が可能である。
(Specific example of 1st level ranking)
For example, stock A has a total profit / loss of 1.5 times and is ranked third. On the other hand, the B stock can be expressed as having a total profit / loss of 0.85 times and a ranking of 10th. For example, in 2019, it is possible to display Mr. A's total profit / loss ratio of 30% and ranking 10th, and Mr. B's total profit / loss ratio of 10% and 120th.
これらの総合損益レベル評価指標を、当該集計対象または構成要素ごとにランキング（順位付け）することにより、当該集計対象または構成要素の売買の特徴が浮き彫りになり、当該集計対象または構成要素の各種総合損益レベル評価指標でのランキングが明確になる。当該集計対象または構成要素がどのような売買の性格を持っているかを判断できる。総合損益レベルでランキングすることにより、当該集計対象または構成要素の売買でどのような総合損益がもたらされているかをランキングできる。 By ranking (ranking) these comprehensive profit / loss level evaluation indexes for each aggregation target or component, the characteristics of buying and selling of the aggregation target or component become clear, and various synthesis of the aggregation target or component. The ranking in the profit and loss level evaluation index becomes clear. It is possible to determine what kind of trading character the aggregation target or component has. By ranking by the total profit / loss level, it is possible to rank what kind of total profit / loss is brought about by the buying and selling of the aggregated object or component.
総合損益は保有中の売買データも売買済みのデータも含まれるために、当該集計対象または構成要素のトータルの損益状況を把握し、総合損益レベル評価指標を当該情報処理システムにより算出し、ランキングするために、当該集計対象または構成要素の売買の全体像が分かる。 Since the total profit / loss includes both the trading data held and the trading data, the total profit / loss status of the aggregation target or the component is grasped, and the total profit / loss level evaluation index is calculated by the information processing system and ranked. Therefore, the overall picture of buying and selling of the aggregated object or component can be understood.
（第２レベルランキングの課題）
投資商品の集計対象の総合損益に対するランキングでは、売買した確定利益と未確定の利益が含まれているため、トータルのランキング表示しかできない。売買損益を対象とした売買損益レベル評価指標から得られるランキング表示結果は、総合損益では分からなかった勝率、売買損益率、売買期間など、どのような売買を行い、どのような結果が出たのかをランキングにより表示できる。
(Issues for the second level ranking)
Since the ranking for the total profit and loss of the investment products includes the fixed profit and the undetermined profit that were bought and sold, only the total ranking can be displayed. The ranking display result obtained from the trading profit / loss level evaluation index for trading profit / loss shows what kind of trading was done and what kind of result was obtained, such as winning rate, trading profit / loss ratio, trading period, etc. that could not be understood from the total profit / loss. Can be displayed by ranking.
（第２レベルランキングの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データの売買損益を評価するために、各種売買損益レベル評価指標を算出し、それらの売買損益レベル評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の売買状況をランキング表示する。
(Means of 2nd level ranking)
The
（第２レベルランキングの効果）
売買損益の各種売買損益レベル評価指標、含み損益の含み損益レベル評価指標などを使って、当該集計対象または構成要素をランキング表示することにより、当該集計対象または構成要素が、市場でどう取り扱われているか、平均の売買損益率ランキング、保有期間ランキング、勝率ランキング、含み損益率ランキングなどで他との比較で売買状況が分かる。
(Effect of 2nd level ranking)
By ranking and displaying the aggregated object or component using various trading profit / loss level evaluation indicators of trading profit / loss, unrealized profit / loss level evaluation index of unrealized profit / loss, etc., how the aggregated object or component is handled in the market. Or, you can see the trading status by comparing with others in the average trading profit / loss ratio ranking, holding period ranking, winning rate ranking, unrealized profit / loss ratio ranking, etc.
これらの売買損益（または含み損益）レベル評価指標で当該集計対象または構成要素をランキング表示することにより、当該集計対象または構成要素の売買および保有の特徴が浮き彫りになり、当該集計対象または構成要素の各種売買損益（または含み損益）レベル評価指標でのランキング表示結果が明確になる。当該集計対象または構成要素がどのような売買の性格を持っているかや保有状況なのかを判断できる。 By ranking and displaying the aggregated object or component in these trading profit / loss (or unrealized profit / loss) level evaluation indicators, the characteristics of trading and holding of the aggregated object or component are highlighted, and the characteristics of the aggregated object or component are highlighted. The ranking display result in various trading profit / loss (or unrealized profit / loss) level evaluation indexes is clarified. It is possible to determine what kind of trading character or holding status the aggregation target or component has.
（第２レベルランキングの具体例）
Ｓ銘柄株は、売買損益率が１位で、勝率が６０％で、６位、含み損益率が５位の好成績である。一方、Ｂ銘柄は、売買損益率が２位で、勝率が５位、含み損益率が２５０位というような集計対象または構成要素ごと売買損益（または含み損益）レベル評価指標ごとのランキング表示が売買損益（または含み損益）レベルで行われる。売買済みのデータからランキング表示するために、当該集計対象または構成要素の売買状況を掴むことができ、短期売買志向の強い銘柄か中長期で保有期間は長い銘柄かなどをランキング表示することが可能になる。
(Specific example of the second level ranking)
The S stocks have the highest trading profit / loss ratio, the winning percentage of 60%, the 6th place, and the unrealized profit / loss ratio of 5th place. On the other hand, for issue B, the trading profit / loss (or unrealized profit / loss) level evaluation index for each aggregate target or component, such as the trading profit / loss ratio of 2nd place, the winning rate of 5th place, and the unrealized profit / loss ratio of 250th place, is trading. It is done at the profit / loss (or unrealized profit / loss) level. In order to display the ranking from the trading data, it is possible to grasp the trading status of the relevant aggregation target or component, and it is possible to rank and display whether it is a stock with a strong short-term trading orientation or a stock with a long holding period in the medium to long term. become.
（売買損益レベル評価指標ランキングの課題）
投資商品の集計対象の総合損益に対するランキングでは、売買した確定利益と未確定の利益が含まれているため、トータルのランキング表示しかできない。売買損益を対象とした売買損益レベル評価指標から得られるランキング表示結果は、総合損益では分からなかった勝率、売買損益率、売買期間など、どのような売買を行い、どのような結果が出たのかをランキング表示できる。
(Issues of trading profit / loss level evaluation index ranking)
Since the ranking for the total profit and loss of the investment products includes the fixed profit and the undetermined profit that were bought and sold, only the total ranking can be displayed. The ranking display result obtained from the trading profit / loss level evaluation index for trading profit / loss shows what kind of trading was done and what kind of result was obtained, such as winning rate, trading profit / loss ratio, trading period, etc. that could not be understood from the total profit / loss. Can be displayed in the ranking.
（売買損益レベル評価指標ランキングの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データの売買損益を評価するために、各種売買損益レベル評価指標を算出して、それらの売買損益レベル評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の売買状況をランキング表示する。
(Means for ranking the trading profit / loss level evaluation index)
The
（売買損益レベル評価指標ランキングの効果）
売買損益の各種売買損益レベル評価指標などを使って、当該集計対象または構成要素をランキング表示することにより、当該集計対象または構成要素が市場でどう取り扱われているか、平均の売買損益率ランキング、保有期間ランキング、勝率ランキングなどについて、他との比較で売買状況が分かる。
(Effect of trading profit / loss level evaluation index ranking)
By displaying the aggregated object or component in a ranking using various trading profit / loss level evaluation indicators, etc., how the aggregated object or component is handled in the market, the average trading profit / loss ratio ranking, holding You can see the trading status by comparing with others about the period ranking, winning percentage ranking, etc.
これらの売買損益レベル評価指標で当該集計対象または構成要素をランキング表示することにより、当該集計対象または構成要素の売買の特徴が浮き彫りになり、当該集計対象または構成要素の各種売買損益レベル評価指標でのランキング表示結果が明確になる。当該集計対象または構成要素がどのような売買の性格を持っているかを判断できる。 By ranking and displaying the aggregation target or component with these trading profit / loss level evaluation indexes, the characteristics of trading of the aggregation target or component become clear, and various trading profit / loss level evaluation indicators of the aggregation target or component can be used. The ranking display result of is clarified. It is possible to determine what kind of trading character the aggregation target or component has.
（売買損益レベル評価指標ランキングの具体例）
Ａ銘柄は、売買損益率が１００位であるが、勝率が８０％で１位の好成績である。一方、Ｂ銘柄は、売買損益率で２位で、勝率５位である。このような集計対象または構成要素ごと売買損益レベル評価指標ごとのランキング表示が売買損益レベルで行われる。これらは、メディアにとっては、例えば、１０月はどの銘柄が１位だったか、１１月はどの銘柄が１位だったかなど、定期的に当該情報処理システムにより生成が可能で随時更新されていくため、投資家にとっても価値のある情報として受け入れられる。売買済みのデータからランキング表示するために、当該集計対象または構成要素の売買状況を掴むことができ、短期売買志向の強い銘柄か、中長期で保有期間は長い銘柄かなどをランキング表示することが可能になる。
(Specific example of trading profit / loss level evaluation index ranking)
Stock A has a trading profit / loss ratio of 100th, but a winning percentage of 80%, which is the best result. On the other hand, the B issue has the second highest trading profit / loss ratio and the fifth highest winning percentage. The ranking display for each trading profit / loss level evaluation index for each aggregation target or component is performed at the trading profit / loss level. For the media, for example, which stock was ranked first in October, which stock was ranked first in November, etc., can be generated by the information processing system on a regular basis and updated as needed. , Accepted as valuable information for investors. In order to display the ranking from the data that has already been bought and sold, it is possible to grasp the trading status of the relevant aggregation target or component, and it is possible to rank and display whether it is a stock with a strong short-term trading orientation or a stock with a long holding period in the medium to long term. It will be possible.
（含み損益レベル評価指標ランキングの課題）
含み損益を対象とすると、総合損益レベルでは保有中の状態も売買済みの状態も混在しているために、保有状況、売買状況などが詳しく分からない。含み損益レベルを評価することにより、含み損益率、平均の保有期間、平均の買値、平均の利益額などが分かる。
(Issues in ranking the unrealized profit / loss level evaluation index)
When targeting unrealized profits and losses, the holding status and trading status cannot be known in detail because both the holding status and the trading status are mixed at the total profit and loss level. By evaluating the unrealized profit / loss level, the unrealized profit / loss ratio, the average holding period, the average bid price, the average profit amount, etc. can be known.
（含み損益レベル評価指標ランキングの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象ごとに集計された未反対売買データの含み損益を評価するために、各種含み損益レベル評価指標を算出して、それらの含み損益レベル評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の保有状況をランキング表示する。
(Means for ranking unrealized profit / loss level evaluation indicators)
The
（含み損益レベル評価指標ランキングの効果）
含み損益の各種含み損益レベル評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の保有状況をランキング表示することにより、当該集計対象または構成要素の保有者はどのような状況にあるのかなどの保有状況が分かる。
(Effect of unrealized profit / loss level evaluation index ranking)
By displaying the holding status of the aggregated object or component in a ranking using various unrealized gains / losses level evaluation indicators, the holding status of the owner of the aggregated object or component, etc. I understand.
（含み損益レベル評価指標ランキングの具体例）
例えば、以下のようなランキング表示が可能になる。
(Specific example of unrealized profit / loss level evaluation index ranking)
For example, the following ranking display is possible.
Ａ株は、含み益を抱えている人の割合が１位で、平均の含み益率は５０％（１．５倍）で１位である。一方、Ｂ株は、含み損を抱えている人が１００位で、平均の含み損率は２位の０．９２倍などの集計対象ごとの各種含み損益レベル評価指標のランキング表示結果などを表示できる。 A-shares have the highest percentage of people with unrealized gains, and the average unrealized gain ratio is 50% (1.5 times), which is the highest. On the other hand, in the B share, the person who has an unrealized loss is ranked 100th, and the average unrealized loss rate is 0.92 times that of the 2nd place.
また、Ａさんは、含み損益率が低くマイナスで、３００位であり、含み損を他人に比べて抱えすぎなどを表示することができる。これらは、メディアにとっては、例えば、１０月はどの銘柄が含み益率１位だったか、１１月の含み損率１位はどの銘柄かなど定期的に当該情報処理システムにより生成が可能で随時更新されていくため、投資家にとっても価値のある情報として受け入れられる。これによって、保有銘柄の全体像、状況が、粒差にわかってくる効果が期待できる。 In addition, Mr. A has a low unrealized profit / loss ratio and is in the 300th place, and can display that he has too much unrealized loss compared to others. For the media, for example, which stock has the highest unrealized gain rate in October and which stock has the highest unrealized loss rate in November can be generated by the information processing system on a regular basis and is updated as needed. Therefore, it is accepted as valuable information for investors. This can be expected to have the effect of revealing the overall picture and situation of the stocks held by the grain difference.
この含み損益レベルでは、当該集計対象または構成要素の保有中の状況をランキング表示することができる。当該集計対象または構成要素の保有状況が全体で見て何位くらいなのかなどの状況を把握できるという効果がある。 At this unrealized profit / loss level, the status of holding the aggregated object or component can be ranked and displayed. It has the effect of being able to grasp the status such as how much the possession status of the aggregation target or component is as a whole.
（第３レベル評価指標ランキングの課題）
投資商品の集計対象の第２レベルに対するランキングでは、勝ち利益および負け損失が含まれているため、トータルの売買損益、含み損益ランキングの表示しかできない。
(Issues of the 3rd level evaluation index ranking)
Since the ranking for the second level of investment products includes winning profit and losing loss, only the total trading profit / loss and unrealized profit / loss ranking can be displayed.
勝ち利益を対象とした勝ち利益レベル評価指標から得られるランキング表示結果としては、売買損益では分からなかった勝ち利益、勝ち利益率、勝ちの売買代金、勝ちの売買期間など、どのように勝ってきたのかをランキング表示できる。 As a ranking display result obtained from the winning profit level evaluation index for the winning profit, how did you win, such as the winning profit, the winning profit margin, the winning trading value, and the winning trading period, which were not known from the trading profit / loss? Can be displayed in the ranking.
（勝ち利益レベル評価指標ランキングの手段）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データの勝ち利益を評価するために、各種勝ち利益レベル評価指標を算出して、それらの勝ち利益レベル評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の売買状況をランキング表示する。
(Means for ranking the winning profit level evaluation index)
The
（勝ち利益レベル評価指標ランキングの効果）
各種勝ち利益レベル評価指標などを使って、当該集計対象または構成要素をランキング表示することにより、当該集計対象または構成要素が市場で、どう取り扱われているか、平均の勝ち利益率ランキングや年率勝ち利益率ランキング、勝ち利益ランキング、などの、他との比較で売買状況が分かる。
(Effect of winning profit level evaluation index ranking)
By ranking and displaying the aggregated object or component using various winning profit level evaluation indexes, how the aggregated object or component is handled in the market, the average winning rate of return ranking and the annual winning profit. You can see the trading status by comparing with others such as rate ranking, winning profit ranking, etc.
これらの勝ち利益レベル評価指標で当該集計対象または構成要素をランキング表示することにより当該集計対象または構成要素の売買の特徴が浮き彫りになり、当該集計対象または構成要素の各種勝ち利益レベル評価指標でのランキング表示結果が明確になる。当該集計対象または構成要素がどのような勝ち方をしてきたのかを判断できる。 By ranking and displaying the aggregation target or component with these winning profit level evaluation indexes, the characteristics of buying and selling of the aggregation target or component become clear, and the various winning profit level evaluation indexes of the aggregation target or component can be used. The ranking display result becomes clear. It is possible to determine how the aggregation target or component has won.
（勝ち利益レベル評価指標ランキングの具体例）
Ａ銘柄は、勝ち利益率が１００位で、一方、Ｂ銘柄は、勝ち利益率が２位というような集計対象または構成要素ごと、勝ち利益レベル評価指標ごとのランキング表示が勝ち利益レベルで行われる。売買済みでかつ勝ち利益計上のデータからランキング表示するために、当該集計対象または構成要素の勝ち方を掴むことができ、勝ちやすい銘柄か勝ちにくい銘柄かなどをランキング表示することが可能になる。これらは、メディアにとっては、例えば、２０２０年に多くの投資家が勝った銘柄は何か、大きく負けた銘柄は何か、など定期的に当該情報処理システムにより生成が可能で随時更新されていくため、ニュース性のある記事として注目される。投資家にとっても、どの銘柄なら勝ちやすいか、どの銘柄なら負けやすいか、が一目でわかるため、価値のある情報として受け入れられる。
(Specific example of winning profit level evaluation index ranking)
The A issue has a winning profit margin of 100th place, while the B issue has a ranking display for each aggregation target or component such as the winning profit margin of 2nd place, and for each winning profit level evaluation index, at the winning profit level. .. In order to display the ranking from the data that has been bought and sold and the winning profit is recorded, it is possible to grasp how to win the aggregation target or the component, and it is possible to display the ranking of the stock that is easy to win or the stock that is difficult to win. For the media, for example, what stocks many investors won in 2020, what stocks lost significantly, etc. can be generated by the information processing system on a regular basis and are updated as needed. Therefore, it attracts attention as an article with news characteristics. Investors can also see at a glance which stocks are easy to win and which stocks are easy to lose, so they are accepted as valuable information.
（第３レベルランキングの具体例）
勝ちトレードおよび負けトレード、すなわち、売買済みのデータから勝ち利益と、負け損失とに分けて評価する例について説明する。例えば、勝ちトレードに関しては、Ａ銘柄の勝ち利益率が３０位であり、一方、Ｂ株の勝ち利益率が２位となっている。一方、負けトレードに関しては、Ａ株は、４８００円で平均の買値、４５００円で平均の売値となっており、平均保有期間が５日で、ロスカットを余儀なくされている。一方、Ｂ株の負けトレードが１６５円で平均買い、１５７円で平均売りになっており、平均保有期間は７日で、ロスカットしている。売買済みのデータから勝ちトレードと負けトレードに分けて、それぞれの勝ち利益（または負け損失）レベル評価指標を算出した結果、勝ちトレードの各集計対象間比較、各構成要素間比較、負けトレードの集計対象（または構成要素）間比較が可能となり、トレードを行う人にとって、非常に有意義な集計対象（または構成要素）ごとの情報が得られるようになる。
(Specific example of 3rd level ranking)
An example of evaluating a winning trade and a losing trade, that is, a winning profit and a losing loss from the traded data will be described. For example, regarding the winning trade, the winning profit margin of the A stock is 30th, while the winning profit margin of the B share is the 2nd place. On the other hand, regarding losing trades, A-shares have an average bid price of 4800 yen and an average selling price of 4500 yen, and have an average holding period of 5 days, forcing a loss cut. On the other hand, the losing trade of B shares is an average buy at 165 yen and an average sale at 157 yen, and the average holding period is 7 days, which is a loss cut. As a result of calculating the winning profit (or losing loss) level evaluation index by dividing the traded data into winning trades and losing trades, comparison between each aggregation target of winning trades, comparison between each component, and aggregation of losing trades. Comparison between objects (or components) becomes possible, and information for each aggregation object (or component) that is very meaningful for the trader can be obtained.
情報生成部３０２１は、含み損および含み益を分けて含み益（または損）レベル評価指標を算出して、それらの含み益（または損）レベル評価指標を比較する。例えば、含み益を計上しているＡ株は、保有者の８割で、平均の利益率は７０％の利益で、平均保有期間は１年である。一方、Ｂ株の含み益を抱えている人は、保有者の２０％に過ぎず、平均１５０円の買値で利益率は１０％、保有期間が１年である。含み損を抱えたままのＡ株保有者は２割で、平均買値は５５００円で、含み損率はマイナス１０％、保有期間は半年である。
The
例えば、Ａ銘柄株の勝ちトレードは平均で買い単価４０００円、売値４５００円であり、平均の利益率は１２％で、ランキング１０位、２週間の平均保有期間でランキング１００位のような表現ができる。 For example, the winning trade of stock A has an average buy unit price of 4000 yen and a sell price of 4500 yen, the average profit margin is 12%, and the ranking is 10th, and the average holding period of 2 weeks is 100th. can.
一方、負けトレードに関しては、Ａ銘柄株は４８００円で平均買い、４５００円で平均の売値となっており、負けトレードの損失率はマイナス８％でランキング１位、平均保有期間は５日で、ランキング５０位などの使い方がされる。 On the other hand, regarding losing trades, stock A has an average buy price of 4800 yen and an average selling price of 4500 yen. It is used such as ranking 50th.
情報生成部３０２１は、売買済みのデータから勝ちトレードと負けトレードに分けて、それぞれの勝ち利益（または負け損失）レベル評価指標を算出し、それらの勝ち利益（または負け損失）レベル評価指標を使ってランキングを行う。勝ちトレードの各銘柄の利益率ランキング、負けトレードの損失率ランキングなどが可能になり、平均の売買期間ランキングが短くて、平均の売買利益率が高い銘柄を簡単に抽出できる。トレードを行う人にとって、非常に有意義な銘柄ごとの情報、求める勝ち利益レベル評価指標の強い銘柄が得られるようになる。
The
情報生成部３０２１は、含み損と含み益を分けて含み益（または含み損）レベル評価指標を算出して、それらの含み益（または含み損）レベル評価指標をランキングする。
The
例えば、Ａ銘柄株の保有者のうち、含み益を計上しているのは保有者の８割で、含み益ウェイトランキングで３位、平均の含み益率は７０％の利益で含み益ランキングで１位である。一方、Ｂ銘柄株の含み益を抱えている人は保有者の２０％に過ぎず、含み益ウェイトランキングで２５０位、含み益率は１０％で含み益率ランキングで１５０位である。 For example, among the holders of stock A, 80% of the holders record unrealized gains, which is the third in the unrealized gain weight ranking, and the average unrealized gain ratio is 70%, which is the first in the unrealized gain ranking. .. On the other hand, only 20% of the holders have unrealized gains on stock B, which is 250th in the unrealized gain weight ranking, 10% in the unrealized gain ratio, and 150th in the unrealized gain ratio ranking.
一方、含み損に関しては、Ａ銘柄株保有者のうち、含み損を抱えている人の割合は保有者の２割で、ランキングは１位（少ないほどランキングが上）、含み損率はマイナス８％に抑えられており、含み損率のランキングは２５位である。一方、Ｂ銘柄株の含み損を抱えたままの方は、保有者の８０％を占め、含み損ウェイトランキングで２５０位、ただ含み損率は３％で、含み損率ランキングは７位（小さいほどランキングが上）である。 On the other hand, regarding unrealized losses, the ratio of those who have unrealized losses among the A stock holders is 20% of the holders, the ranking is the first (the smaller the ranking, the higher the ranking), and the unrealized loss rate is suppressed to -8%. The ranking of the unrealized loss rate is 25th. On the other hand, those who still have unrealized losses on stock B account for 80% of the holders, 250th in the unrealized loss weight ranking, but the unrealized loss rate is 3%, and the unrealized loss rate ranking is 7th (the smaller the ranking, the higher the ranking). ).
保有銘柄の購入状況、含み損益状況を把握でき、含み益を抱えている人はどれだけいて、ランキングは何位で、他と比較して含み益率は高いのか低いのか、より高い銘柄は何なのか、などの今まで世に知られていなかった情報が得られるようになる効果がある。すなわち、保有集計対象（または構成要素）の購入状況、含み損益状況を把握でき、含み益を抱えている人はどれだけいて、いくらくらいで買っているのか、他と比較してどうなのかなどの今まで世に知られていなかった情報が得られるようになる効果がある。 How many people have unrealized gains, who can grasp the purchase status and unrealized profit / loss status of the stocks they own, what is the ranking, whether the unrealized profit ratio is high or low compared to others, and what is the higher stock? It has the effect of making it possible to obtain information that has not been known to the world, such as. In other words, it is possible to grasp the purchase status and unrealized profit / loss status of the holding aggregation target (or component), how many people have unrealized profits, how much they are buying, how is it compared to others, etc. It has the effect of making it possible to obtain information that was unknown to the world.
（第４レベルランキングの具体例）
情報生成部３０２１は、損益レベルが第４のレベルで、同じ勝ちトレードでも性格の異なる勝ちパターン分析、負けパターン分析を使ってランキングをする。例えば、Ａ株は勝ちパターン１（買値＜売値＜現在値）の売買が８０％を占め、勝ちパターン１ウェイトで１位、残り１０％がパターン２であり、ウェイトランキングが２５０位、１０％がパターン３であり、ウェイトランキングが２６０位である。パターン１は「買値＜売値＜現在値」であるので、パターン１の勝ちパターンのウェイトが高ければ、安定した短期トレーディングがしやすい集計対象といえる。
(Specific example of 4th level ranking)
The
特に、勝ちパターン１で勝ち利益率が高い集計対象は、短期トレーディングの花形的な銘柄と言える。
In particular, it can be said that the target of aggregation, which has a high winning profit margin in winning
一方、Ｂ株のパターン分析では負けパターンが多くを占め、負けパターン３である「買値＞売値＞現在値」のパターンが負けパターンの８０％を占め、負けパターン３ウェイトランキングが１位で、負けトレードになっている人たちが非常に多い銘柄というように表現できる。
On the other hand, in the pattern analysis of B shares, the losing pattern occupies most, the pattern of "buying price> selling price> current price" which is the losing
買ってからすぐにロスカットで売ったが、その損失率はマイナス２％に抑えられており、負けパターン３での売買損失率ランキングでは５位（小さい方が上位）で頻繁にロスカットしているが、損失は抑えられている集計対象である。
I sold it with a loss cut immediately after I bought it, but the loss rate is suppressed to minus 2%, and in the trading loss rate ranking in the losing
（含み益パターンレベル評価指標を使ったランキング）
一方、含み益もベンチマークを上回る保有銘柄の上昇率なのか下回るのかは、同じ含み益でも意味合いが大きく異なってくる。ベンチマークを大きく上回って含み益を形成している銘柄は評価が高く、逆に、ベンチマークを大きく下回って、含み損を形成している集計対象は評価を低くする。
(Ranking using unrealized gain pattern level evaluation index)
On the other hand, whether the unrealized gain is higher than the benchmark or lower than the benchmark has a big difference in meaning even if the unrealized gain is the same. Stocks that are well above the benchmark and form unrealized gains are highly rated, and conversely, those that are well below the benchmark and are forming unrealized losses are rated low.
例えば、Ａ株は含み益を日経平均を大きく上回るリターンで抱えており、ベンチマーク上回り率は５０％で、ベンチマーク上回り率ランキングは３位、Ａ株の保有および購入は日経平均を上回る結果をもたらしている。
For example, A-shares have unrealized gains with returns well above the
一方、Ｂ株の含み損益のパターン分析では、含み損を抱え、日経平均を下回る損失を計上し、ベンチマーク下回り率は１％、ほぼ日経平均並みの下落率であり、保有しても旨みが少ない集計対象と言える。 On the other hand, in the pattern analysis of unrealized gains and losses of B shares, there is an unrealized loss, a loss below the Nikkei average is recorded, the benchmark lowering rate is 1%, the rate of decline is almost the same as the Nikkei average, and even if it is held, there is little taste. It can be said that it is a target.
ベンチマークを上回る保有集計対象でも、もっと上回っている集計対象（または構成要素）はどのような集計対象（または構成要素）があり、ベンチマークを大きく下回っている集計対象（または構成要素）を見直すべきかなどの判断材料になる効果がある。損益レベルで勝ちパターン分析、負けパターン分析を使ってランキング表示を行う例を示す。 What kind of aggregation target (or component) is the aggregation target (or component) that exceeds the benchmark but is much higher than the benchmark, and should the aggregation target (or component) that is significantly below the benchmark be reviewed? It has the effect of being a judgment factor. An example of ranking display using win pattern analysis and lose pattern analysis at the profit / loss level is shown.
例えば、Ａ銘柄株は、勝ちパターン１（買値＜売値＜現在値）の売買が８０％を占め、残り１０％がパターン２、１０％がパターン３である。パターン１は「買値＜売値＜現在値」で売った後であっても、株価は安定しており、余裕を持った売買ができている。短期トレード向きの集計対象（または構成要素）と言える。一方、Ｂ株のパターン分析では、負けパターンが多くを占め、負けパターン３である「買値＞売値＞現在値」のパターンが負けパターンの８０％を占めている。買ってからすぐにロスカットで売ったが、それ以上に現在は下がっている状態にあり、保有を続けるよりも売った方が良かったパターンが多くを占める。
For example, in the A stock, 80% of the trading is for winning pattern 1 (buying price <selling price <current price), the remaining 10% is
このように勝ちパターン分析および負けパターン分析を使うことにより、同じ勝ちトレードでも余裕を持って勝っているのか、すぐに売らないと利益がなくなってしまうような集計対象（または構成要素）でやっと勝っているのかという状況がわかります。 By using the winning pattern analysis and the losing pattern analysis in this way, it is possible to win with a margin even in the same winning trade, or finally win with the aggregation target (or component) that will lose profit unless sold immediately. You can see the situation.
パターン２で「買値＜現在値＜売値」、「現在値＜買値＜売値」のようなケースは売買の巧さで勝ってはいるものの、選択の集計対象（または構成要素）は悪いのかもしれないなど大きな効果をもたらすことができる。
In
（含み益パターンレベル評価指標を使ったランキング）
一方、含み益もベンチマークを上回る保有中の集計対象（または構成要素）の上昇率なのか下回るのかは、同じ含み益でも意味合いが大きく異なってくる。
(Ranking using unrealized gain pattern level evaluation index)
On the other hand, whether the unrealized gain is the rate of increase or lower of the aggregated object (or component) held above the benchmark has a big difference in meaning even if the unrealized gain is the same.
例えば、Ａ株は含み益を日経平均を大きく上回るリターンで抱えており、Ａ株の保有と購入は日経平均を上回る結果をもたらしている。
For example, A-shares have unrealized gains with returns well above the
一方、Ｂ株の含み損益のパターン分析では含み損を抱え、日経平均を大きく下回る損失を計上している。今のところ、選択は誤っているが、配当分があるので、その分も考慮する必要がある。 On the other hand, in the pattern analysis of unrealized gains and losses of B shares, there is an unrealized loss, and a loss far below the Nikkei average is recorded. At the moment, the choice is wrong, but there is a dividend, so it is necessary to consider that amount as well.
同じ含み益、同じ含み損を抱えていても、ベンチマークを上回っていれば、集計対象（または構成要素）の選択は正しかったと言える。ベンチマークを下回っていると、保有中の集計対象（または構成要素）の見直しも必要などという戦略が立てられる効果をもたらす。 Even if they have the same unrealized gain and the same unrealized loss, if they exceed the benchmark, it can be said that the selection of the aggregation target (or component) was correct. If it is below the benchmark, it will have the effect of making a strategy that it is necessary to review the aggregation target (or component) that is in possession.
情報生成部３０２１は、勝ちパターンレベル評価指標を算出して、それらの勝ちパターンレベル評価指標で当該銘柄をランキングする。例えば、Ａ銘柄株は売買利益率のランキングが３位で、Ｂ銘柄が１００位のような使い方をする。
The
損益レベルは各段階に分かれており、対象とする損益レベルでの売買データの各種損益評価指標を元にして当該銘柄のランキングを行う。 The profit / loss level is divided into each stage, and the stock is ranked based on various profit / loss evaluation indexes of the trading data at the target profit / loss level.
各レベルでのランキングについての具体例は、以下の通りである。 Specific examples of rankings at each level are as follows.
（銘柄ごとの第１レベル総合損益レベル評価指標を使ったランキング）
売買済みのデータから比較するために、当該銘柄の売買状況を掴むことができ、短期売買志向の強い銘柄か、中長期で保有期間は長い銘柄かなどをランキングすることが可能になり、短期売買に向く銘柄、中長期保有に向く銘柄などをランキング状況で知ることが可能になる。
(Ranking using the 1st level comprehensive profit / loss level evaluation index for each issue)
In order to compare from the trading data, it is possible to grasp the trading status of the stock, and it is possible to rank whether it is a stock with a strong short-term trading orientation or a stock with a long holding period in the medium to long term, and short-term trading. It will be possible to know the stocks that are suitable for trading and the stocks that are suitable for medium- to long-term holding in the ranking status.
含み損益を対象とすると、例えば、以下のようなランキングが可能になる。Ａ銘柄株は、平均の含み益率が５０％（１．５倍）、ランキングが７位、保有銘柄の中で保有期間も１年以上で保有期間ランキングが１０位であり、含み損を抱えている人はわずか２０％でランキング７位、損は平均５％で、含み損率ランキングは１５０位のように使う。 For unrealized gains and losses, for example, the following rankings are possible. Stock A has an average unrealized gain ratio of 50% (1.5 times), ranking 7th, holding period of 1 year or more and holding period ranking 10th among the holdings, and has an unrealized loss. People use it as 7th in the ranking with only 20%, 5% on average, and 150th in the unrealized loss rate ranking.
一方、Ｂ銘柄株は、含み損を抱えている人が７０％と多く、ランキング２５０位、平均の含み損率は５％と小さいが、ランキング２００位、保有期間は平均で半年で保有期間ランキングが１５０位であり、購入し含み損を抱えたままの人が８割を占め、ランキング３００位などの使い方になる。これらは、メディアにとっては、Ｂ銘柄は、有名で、配当金も高い銘柄だが、実際にはこれだけ多くの人が保有で損している、とか逆に、Ａ銘柄は、無配当で、注目されていない株だが、実際の投資を行っている人たちは、とても大きな含み益を抱えている、という情報の提供も可能である。投資家にとっても意味のある情報を多く生み出すことができる。 On the other hand, for B stocks, 70% of the people have unrealized losses, ranking 250th, and the average unrealized loss rate is 5%, but the ranking is 200th, the holding period is half a year on average, and the holding period ranking is 150. It is ranked, and 80% of the people who purchased it and have unrealized losses account for it, and it is used for ranking 300th. For the media, B stock is famous and has a high dividend, but in reality, so many people are losing money by holding it, or conversely, A stock is not paying dividends and is attracting attention. It is also possible to provide information that there are no stocks, but those who are actually investing have very large unrealized gains. It can generate a lot of information that is meaningful to investors.
（銘柄ごとの第２レベル売買損益レベル評価指標を使ったランキング）
この含み損益レベルでは、当該銘柄の保有中の状況をランキングすることができる。保有状況がプラスの中で、どの銘柄の含み益率が大きいのかマイナスの中で、どの銘柄の含み損率が大きいのかなどの状況を把握できるという効果がある。
(Ranking using the 2nd level trading profit / loss level evaluation index for each issue)
At this unrealized gain / loss level, it is possible to rank the holding status of the stock. There is an effect that it is possible to grasp the situation such as which stock has a large unrealized gain ratio while the holding status is positive and which stock has a large unrealized loss ratio.
（銘柄ごとの第３レベル勝ち利益レベル評価指標を使ったランキング）
情報生成部３０２１は、第３レベルのランキングでは、勝ちトレードおよび負けトレード、すなわち、売買済みのデータから勝ち利益および負け損失に分けて評価するレベルでの勝ち利益レベル評価指標を算出して、それらの勝ち利益レベル評価指標を銘柄ごとにランキングする。以下の重層的レベル別ランキングプロセスも、集計対象型レベル別ランキングも、このレベル別ランキングプロセスで損益評価指標を当該情報処理システムにより算出する。
(Ranking using the 3rd level winning profit level evaluation index for each issue)
In the third level ranking, the
（構成要素ランキングの意義）
集計対象を株にすると、銘柄や投資家がその構成要素（集計対象構成要素）になる。株の勝ち利益率を構成するのが各銘柄の勝ち利益率で、それを銘柄ごとに順位付けすることにより、構成要素ランキングが得られる。構成要素ごとに集計するとは、Ａ銘柄で集計したり、ある期間で集計したり、投資家グループで集計したり、株グループで集計したりということなどを含める。集計対象を投資家にすると、銘柄や商品などが構成要素になる。そして、商品Ａ、商品Ｂなどで集計することになる。集計対象を商品にすると、構成要素は株、ＦＸ、仮想通貨、投資信託などになり、どの商品の売買損益率が最も高いかなどが分かる。
(Significance of component ranking)
When the target of aggregation is stocks, the stocks and investors are the components (components to be aggregated). The winning profit margin of each stock constitutes the winning profit margin of the stock, and by ranking it for each stock, the component ranking can be obtained. Aggregating by component includes aggregation by stock A, aggregation by a certain period, aggregation by an investor group, aggregation by a stock group, and the like. When the target of aggregation is an investor, brands and products become components. Then, the products A, B, and the like are totaled. When the target of aggregation is a product, the components are stocks, FX, virtual currency, investment trusts, etc., and it is possible to know which product has the highest trading profit / loss ratio.
例えば、株の構成要素である銘柄の中で、Ａ銘柄の売買利益率のランキングは何位で、もっと売買利益率の高かった銘柄は何なのかとか含み益率ランキングはどうなのか、などでＡ銘柄の保有状態や売買状況の他との位置づけが良く分かるようになる。例えば、優良株グループという集計対象の勝ち利益率ランキングでＡ銘柄のランキング順位などで、よりＡ銘柄の特徴がはっきりする。例えば、集計対象売買データの中に含まれる投資家Ａおよび投資家Ｂの勝ち利益率ランキング順位、負け損失率ランキング順位などを見ると、両者の売買および保有の違いが明確になるという効果がある。例えば、仮想通貨という商品の銘柄別の勝ち利益率ランキング順位と、株という投資商品の銘柄別の勝ち利益率ランキング順位とを比較したりすることも可能である。 For example, among the stocks that are the constituents of stocks, what is the ranking of the trading profit margin of stock A, what is the stock with the higher trading profit margin, and what is the unrealized profit margin ranking? You will be able to understand the position of the holding status and trading status of the stock. For example, in the winning profit margin ranking of the excellent stock group, which is the target of aggregation, the characteristics of the A stock become clearer in the ranking ranking of the A stock. For example, looking at the winning profit rate ranking ranking, losing loss rate ranking ranking, etc. of Investor A and Investor B included in the aggregated trading data has the effect of clarifying the difference between trading and holding of both. .. For example, it is possible to compare the winning profit margin ranking ranking of a product called virtual currency by brand and the winning profit margin ranking ranking of an investment product called stock.
集計対象の各損益評価指標のランキングを確認することにより、より多面的で重層的な集計対象の状態を確認することが可能になるという効果がある。例えば、株という集計対象でＡ株は株の中で売買利益率は高く、順位が１０位、含み益率も高く、順位が２０位、短期売買の利益率も１５位と他との位置付けが高いというランキング結果を提供することは、一例である。 By confirming the ranking of each profit and loss evaluation index to be aggregated, there is an effect that it becomes possible to confirm the state of the aggregated object in a more multifaceted and multi-layered manner. For example, in the aggregate target of stocks, A-share has a high trading profit margin among stocks, ranks 10th, has a high unrealized profit margin, ranks 20th, and has a high short-term trading profit margin of 15th. Providing the ranking result is an example.
投資家という集計対象で、構成要素Ａさんの株の成果は平均よりも売買利益率は高く、順位が２０位で、含み益率も高く、順位が３０位で、利益が上がっている。特に、保有期間が長い銘柄で、含み益が膨らんでおり、短期売買の利益率は、順位が５位と平均よりもかなり高い。 The result of the stock of component A, which is the subject of aggregation as an investor, has a higher trading profit margin than the average, is ranked 20th, has a high unrealized profit margin, and is ranked 30th, and profits are rising. In particular, stocks with a long holding period have swelling unrealized profits, and the rate of return on short-term trading is 5th, which is considerably higher than the average.
上記のように、投資家の損益評価指標ごとのランキングが行われる。例えば、含み損率、売買頻度、売買利益率などのランキングを投資家ごとに行うことにより、投資家Ａさんの売買状況、保有状況、投資家などの状況をより把握できるようになる。 As described above, the ranking is performed for each investor's profit and loss evaluation index. For example, by ranking the unrealized loss ratio, trading frequency, trading profit ratio, etc. for each investor, it becomes possible to better understand the trading status, holding status, investor status, etc. of Investor A.
（集計対象の構成要素と軸にする構成要素とは）
集計対象を株にすると、銘柄や投資家がその構成要素（集計対象構成要素）になる。その中で、銘柄を軸にすると、投資家ごとのランキングが求められるし、逆に、投資家を軸にすると、銘柄ごとのランキングが求められる。２つの構成要素を使うことを想定しているが、３つ以上の構成要素を使ってもよい。
(What are the components to be aggregated and the components to be the axis)
When the target of aggregation is stocks, the stocks and investors are the components (components to be aggregated). Among them, if the issue is the axis, the ranking for each investor is required, and conversely, if the investor is the axis, the ranking for each issue is required. Although it is assumed that two components are used, three or more components may be used.
株の勝ち利益率を構成するのが各銘柄の勝ち利益率であり、各銘柄の勝ち利益率には、さらに投資家ごとの勝ち利益率が細分化されており、それを投資家ごとに順位付けすることにより、ランキングが得られる。重層的にランキングを作ることができる。集計対象を投資家にすると、銘柄、商品などが構成要素になり、どれを軸にして、どれをランキングするかを定めることができる。 The winning profit margin of each stock constitutes the winning profit margin of each stock, and the winning profit margin of each stock is further subdivided into the winning profit margin of each investor, which is ranked by investor. By attaching, ranking can be obtained. You can create rankings in multiple layers. When the target of aggregation is an investor, stocks, products, etc. become components, and it is possible to determine which is the axis and which is ranked.
集計対象を商品にすると、構成要素は株、ＦＸ、仮想通過、投資信託などになり、仮想通貨を軸にして、どの銘柄の売買損益率が最も高いかなどが分かる。 When the target of aggregation is a product, the components are stocks, FX, virtual transit, investment trusts, etc., and it is possible to know which stock has the highest trading profit / loss ratio centered on the virtual currency.
（構成要素とは）
構成要素とは、集計対象となった売買データに含まれる要素であると定義する。例えば、Ａさんの投資商品の売買データを集計対象にすると、仮想通貨、ＦＸ、株などが構成要素の軸になったり、その中で銘柄が構成要素になったりする。逆に、銘柄を軸にすると、仮想通貨のＡという銘柄と、株のＢという銘柄とが同じランキングに並び、勝ち利益率の高い銘柄ランキングとして、仮想通貨の銘柄Ａが一番などという結果が得られることも一例である。投資家、投資タイプ、投資グループなども構成要素である。
(What are the components?)
A component is defined as an element included in the trading data to be aggregated. For example, when the trading data of Mr. A's investment product is aggregated, virtual currency, FX, stocks, etc. become the axis of the component, and the brand becomes the component among them. On the contrary, when the issue is the axis, the issue A of the virtual currency and the issue B of the stock are lined up in the same ranking, and the result is that the issue A of the virtual currency is the best as the issue ranking with the highest winning profit margin. It is also an example that it can be obtained. Investors, investment types, investment groups, etc. are also components.
株を集計対象とした場合、投資家、銘柄、日付なども軸となり得る。例えば、株の構成要素である銘柄の中で、Ａ銘柄の売買利益率のランキングは何位で、Ａ銘柄の売買利益率を構成するＡさん、Ｂさんという投資家別のランキングを重層的に表示することにより、この銘柄で一番儲かっている人はＡさんであるということを表示するランキングが可能になる。 When stocks are included in the total, investors, stocks, dates, etc. can also be the axes. For example, among the stocks that are the constituents of stocks, what is the ranking of the trading profit margin of stock A, and the rankings of Mr. A and Mr. B that make up the trading profit margin of stock A are multi-layered. By displaying it, it is possible to rank the person who is the most profitable in this brand to indicate that it is Mr. A.
例えば、優良株グループという集計対象の勝ち利益率ランキングでＡ銘柄が最高だが、日付範囲という構成要素ごとに分けると、２０１８年が一番高かったなどというランキングも可能である。 For example, it is possible to rank that A stock is the highest in the winning profit margin ranking of the excellent stock group, but it was the highest in 2018 when divided by the component of the date range.
例えば、集計対象売買データの中に含まれる投資家Ａの勝ち利益率を商品ごとに分けると、株が一番高く、２番目が投資信託などのランキングが可能になる。 For example, if the winning profit margin of investor A included in the aggregated trading data is divided by product, the stock is the highest and the second is the investment trust and the like can be ranked.
例えば、２０１９年という期間を軸にして、銘柄ごとの勝ち利益率ランキングで仮想通貨のＡという銘柄がトップで、株のＡという銘柄は２位のようなランキングも可能である。 For example, with the period of 2019 as the axis, the stock A of the virtual currency is the top in the winning profit margin ranking for each stock, and the stock A of the stock can be ranked second.
集計対象の軸と、ランキングを行う構成要素とを決めることにより、より多面的で重層的な集計対象の状態を確認することが可能になるという効果がある。例えば、株という集計対象で、Ａ株は株の中で売買利益率は高く順位が１０位であり、その中でＡさんは１位を占めるなどのランキングが可能になる。 By deciding the axis of the aggregation target and the component to be ranked, there is an effect that it becomes possible to confirm the state of the aggregation target in a more multifaceted and multi-layered manner. For example, in the aggregation target of stocks, A-shares have a high trading profit margin and are ranked 10th, and among them, Mr. A occupies the 1st place.
投資家という集計対象で、構成要素Ａさんの株の成果は平均よりも売買利益率は高く、順位が２０位であり、その中でもＡ銘柄の売買利益率が最も高く貢献しているなどの表現が可能になる。例えば、含み損率、売買頻度、売買利益率などのランキングを投資家を軸にして銘柄ごとに行うことにより、投資家Ａさんの売買状況、保有状況など、投資家の状況をより把握できるようになる。 In the aggregate target of investors, the results of the stock of component A have a higher trading profit margin than the average, and the ranking is 20th, and among them, the trading profit margin of stock A contributes the most. Will be possible. For example, by ranking the unrealized loss ratio, trading frequency, trading profit ratio, etc. for each issue centered on the investor, it is possible to better understand the investor's situation such as the trading status and holding status of investor A. Become.
（ＡＩランキングプロセスの課題）
上述のランキングプロセスでは、どのランキング対象を使って、どの損益を、どの評価指標を使ってランキングするか、を決めることが、選択肢が多いという課題がある。誰でも扱いやすくするためには取捨選択するのも必要である。
(Issues in the AI ranking process)
In the above-mentioned ranking process, there is a problem that there are many options for deciding which ranking target is used, which profit / loss is ranked, and which evaluation index is used for ranking. It is also necessary to make a choice in order to make it easy for anyone to handle.
上述のランキングプロセスから一歩進めて、目標である損益を最大化するために、評価指標を変数として、それを記憶するプロセス、最適な解を見つけるプロセス、それを表示するプロセスを加えることで、ランキングプロセスは機械学習を使ったＡＩ学習によるランキングプロセスへと進化する。 Taking the above ranking process one step further, in order to maximize the target profit and loss, ranking by adding the process of storing the evaluation index as a variable, the process of finding the optimum solution, and the process of displaying it. The process evolves into a ranking process based on AI learning using machine learning.
売買データを使って、目標となる損益を決めれば、どのランキング対象とどの評価指標をランキングしていけば、わかりやすく投資家の行動の変化を促せるか、最適かを学習し、ランキング対象の売買データと比べて、劣る点を学習していく。この学習した結果を表示していくことで、ＡＩランキングプロセスは、ＡＩが最適な解を探してくれるようになる。 If you decide the target profit and loss using the trading data, you will learn which ranking target and which evaluation index should be ranked to promote changes in investor behavior in an easy-to-understand manner, or whether it is optimal, and the ranking target Learn the inferior points compared to trading data. By displaying the learned results, the AI ranking process will allow AI to find the optimal solution.
また、ニュース記事としては、目標となるのは、やはりアクセス状況で、人気のあるランキング記事を自動生成できれば、望ましい。プライバシーには当然考慮していく必要が求められるし、アクセス偏重になると変な記事が当該情報処理システムにより生成されてしまうため、厳格なルールを定めながらの運用が望まれる。売買データを使ったランキング記事自動配信の場合、売買データが１日で更新されれば、随時新しい情報となっていくため、ニュース性のある記事が当該情報処理システムにより生成される。今日のでき事（ニュース）で、この銘柄を保有した人たちは、どう行動したかのような記事を自動で当該情報処理システムにより生成することも可能である。投資対象別集計対象売買データで「抽出条件：銘柄＝当該銘柄」にして、「期間＝今日」のＡＮＤ条件にして、目標損益を売買損益、で昨日、今日この銘柄を売買した売買セットが特定される。評価指標を売買回数にすれば、売買回数ランキング、売買利益額にすれば稼いだ人ランキング（コンプラ上の問題はあり）などが可能となる。ニュースが配信されれば、このニュース配信をトリガーにして、これらの記事が自動で当該情報処理システムにより生成できる仕組みも作ることができる。 Also, as a news article, it is desirable if the goal is to automatically generate popular ranking articles based on the access status. Of course, it is necessary to consider privacy, and if access is overemphasized, strange articles will be generated by the information processing system, so it is desirable to operate while setting strict rules. In the case of automatic distribution of ranking articles using trading data, if the trading data is updated in one day, new information will be provided at any time, so articles with news characteristics will be generated by the information processing system. In today's event (news), the people who own this brand can also automatically generate articles about how they behaved by the information processing system. In the trading data to be aggregated by investment target, set "Extraction condition: Stock = relevant stock" and set the AND condition of "Period = Today", and set the target profit and loss as trading profit and loss, and the trading set that bought and sold this stock yesterday and today is specified. Will be done. If the evaluation index is the number of trades, it is possible to rank the number of trades, and if the evaluation index is the amount of trade profits, it is possible to rank the earned people (there is a problem in compliance). Once the news is delivered, it is possible to create a mechanism that can automatically generate these articles by the information processing system by using this news delivery as a trigger.
（ＡＩランキングプロセスの作用）
上述のランキングプロセスに加えて、対象となる売買データと、目標となる損益とが決まれば、目標となる損益を向上させ、最適にしていくためには、どの評価対象にして、どの評価指標をランキングしていけばよいのかを最適にしていけるのか、を学習していき、変化させていく評価指標と、当該評価指標をどう変化させていけばいいのか、を表示していくことで、最適な解に近付けていくような取引が可能となっていく。また、記事のアクセス数をデータ項目に加えれば、アクセス数に応じた記事の自動配信も可能である。
(Action of AI ranking process)
In addition to the ranking process described above, once the target trading data and the target profit / loss are determined, in order to improve and optimize the target profit / loss, which evaluation target and which evaluation index should be used. Optimal by learning whether it is possible to optimize the ranking and displaying the evaluation index to be changed and how to change the evaluation index. It will be possible to make transactions that bring you closer to a clear solution. In addition, if the number of access to the article is added to the data item, the article can be automatically distributed according to the number of access.
（ＡＩランキングプロセスの意義）
上述のランキングプロセスに加えて、評価指標を変化させれば、損益がどう変化していくかを学習させるプロセスを加える。それを記憶させる記憶部と、変数である評価指標、目標の損益、対象となる売買データ（集計対象売買データや構成要素売買データ）、学習部、などの構成となる方法やソフトウェア、装置、データベース構造、学習方法が発明の対象になる。
(Significance of AI ranking process)
In addition to the ranking process described above, we will add a process to learn how profit and loss will change if the evaluation index is changed. A storage unit that stores it, an evaluation index that is a variable, a target profit / loss, target trading data (aggregated trading data and component trading data), a learning unit, etc. The structure and learning method are the objects of invention.
（ＡＩランキングプロセスの効果）
上述のランキングプロセスに加えて、ＡＩプロセスを加えることで、対象となる売買データをどうランキングしていくのが最適な解かを、機械学習していく効果を発揮する。
(Effect of AI ranking process)
By adding the AI process in addition to the above-mentioned ranking process, it is effective to perform machine learning on how to rank the target trading data as the optimum solution.
（ＡＩランキングプロセスの具体例）
（具体例Ａ）
例えば、Ａさんの総合損益を改善したい場合、Ａさんの集計対象売買データを作成、総合損益レベル売買データを作成し（前の工程に持っていても可）、総合損益の構成要素である評価指標を変数とし、Ａさんの総合損益の改善を目標として、最適化していくには、どのランキング対象とどの評価指標をランキングしていけばよいのか、最適かを学習していく。勝ち利益率がランキング対象としては最適で、勝ち利益率１位の人の売買を目標にして、勝ち利益率を現状の４％から２０％へと変えていくと、１年間で１００万円売買利益が８０％の確率で増える、などいくつパターンを表示され、確率が高く、変化する度合いの大きい組み合わせを目標とするなどは、一例である。
(Specific example of AI ranking process)
(Specific example A)
For example, if you want to improve Mr. A's total profit and loss, create Mr. A's total profit and loss data, create total profit and loss level trading data (even if you have it in the previous process), and evaluate it as a component of total profit and loss. With the index as a variable, in order to optimize with the goal of improving Mr. A's total profit and loss, we will learn which ranking target and which evaluation index should be ranked, and whether it is optimal. The winning profit margin is the best for ranking, and if you change the winning profit margin from the current 4% to 20% with the goal of buying and selling the person with the highest winning profit margin, you can buy and sell 1 million yen in one year. One example is how many patterns are displayed, such as an increase in profit with a probability of 80%, and the target is a combination with a high probability and a large degree of change.
（具体例Ｂ）
例えば、Ａ銘柄の売買損益を改善したい場合、Ａ銘柄の集計対象売買データを作成し、投資家ごとの構成要素売買データを作成し、売買損益レベル売買データを対象とすることで、Ａ銘柄の売買損益データが投資家ごとに集まる。このＡ銘柄の売買損益レベル売買データに影響を与えていく各種評価指標を当該情報処理システムにより算出し、これらの様々な組み合わせによる売買損益への影響を学習していく。さらに、Ａ銘柄の保有期間や売買利益率、最大の売買利益を上げている人の売買利益率や平均保有期間、などを学習していき、Ａ銘柄の売買損益ランキング上位の人たちは、どういう売買を行っているのか、どの評価指標が強いのか、利用者の評価指標とどう違うのか、を示すことで、ランキングを上げていくための示唆を得る。
(Specific Example B)
For example, if you want to improve the trading profit / loss of A stock, you can create the trading data to be aggregated for A stock, create the component trading data for each investor, and target the trading profit / loss level trading data for A stock. Trading profit / loss data is collected for each investor. The trading profit / loss level of the A issue Various evaluation indexes that affect the trading data are calculated by the information processing system, and the influence of these various combinations on the trading profit / loss is learned. Furthermore, we will learn about the holding period and trading profit rate of issue A, the trading profit rate and average holding period of the person who has the highest trading profit, and what are the top trading profit and loss rankings of brand A? By showing whether you are buying or selling, which evaluation index is strong, and how it differs from the user's evaluation index, you can get suggestions for raising the ranking.
（ＡＩランキングの学習で当該情報処理システムにより生成方法）
（目的）
どのランキング対象で、どの評価指標を基軸にしてランキングすれば、目標である損益を改善できるかを学習していく。
(Generation method by the information processing system in learning AI ranking)
(Purpose)
We will learn which ranking target and which evaluation index should be used as the basis for ranking to improve the target profit and loss.
（ＡＩランキングプロセスの学習生成方法のステップ）
集計対象売買データ、構成要素売買データ、を作成する手順と、どの損益を改善していくかを決めるステップと、当該損益を構成する評価指標を当該情報処理システムにより算出するステップと、ランキング対象と元になる売買データと、当該情報処理システムにより算出された評価指標との組み合わせによって、変化していく損益を演算する演算ステップとがある。
(Steps of learning generation method of AI ranking process)
The procedure for creating aggregated trading data and component trading data, the step for deciding which profit / loss to improve, the step for calculating the evaluation index that constitutes the profit / loss by the information system, and the ranking target. There is a calculation step for calculating a changing profit / loss by combining the original trading data and the evaluation index calculated by the information processing system.
どういう組み合わせが、最適な解かを見つけていくのかを学習し、どの対象でどの評価指標を使ってランキングすれば一番改善余地が大きいのか、を判断したり、Ａさんの総合損益率を上げていくには、どのランキング対象を参考にするのがよいのか、というのがテーマで、Ｂさんの総合損益率とそれを構成する各種評価指標の値、Ｃさんの総合損益率とそれを構成する各種評価指標の値、ＺＴＴさんの総合損益率とそれを構成する各種評価指標の値など、それぞれランキング対象と最適かどうかを学習していく。なかでも、ＺＡさんが、ランキング対象として最適で、それらの売買方法や銘柄、売買期間などを参考にすることで、改善の道が明らかになっていくような効果が期待できる。 Learn what combination is the best solution, determine which target and which evaluation index should be used for ranking, and raise the overall profit / loss ratio of Mr. A. The theme is which ranking target should be referred to, and the total profit / loss ratio of Mr. B and the values of various evaluation indexes that compose it, and the total profit / loss ratio of Mr. C and that compose it. We will learn whether the values of various evaluation indexes, the total profit / loss ratio of Mr. ZTT and the values of various evaluation indexes that compose it are optimal for each ranking. Among them, Mr. ZA is the most suitable as a ranking target, and by referring to those trading methods, brands, trading periods, etc., it can be expected that the improvement path will be clarified.
勝率のランキングでは、あまり発見はなくても、勝ち利益率の銘柄ごとのランキングだと、いろいろな示唆があると、ＡＩが判断することがこのＡＩ比較プロセスの学習生成ステップで可能となる。 In the ranking of winning percentages, even if there are not many discoveries, it is possible for AI to judge in the learning generation step of this AI comparison process that there are various suggestions that the ranking is for each issue of winning profit margin.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの定義）
投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる当該情報処理システムを使ったランキングの例を挙げると、株を銘柄ごとに売買損益率や含み損益率などの評価指標でランキングすることなどが挙げられる。～（投資対象）を～（投資対象）別に（当該条件で当該情報処理システムで算出した）評価指標でランキングする場合が一例である。株の中で当該情報処理システムによって株や仮想通貨など投資商品ごとに総合損益率でランキングすることや当該情報処理システムで株を銘柄別に売買損益率や勝率でランキングすることなどは一つの具体例である。
(Definition of ranking based on trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
To give an example of ranking using the information processing system based on the trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component, evaluation of trading profit / loss ratio or unrealized profit / loss ratio for each stock. Ranking by index can be mentioned. An example is the case where ~ (investment target) is ranked by ~ (investment target) by the evaluation index (calculated by the information processing system under the relevant conditions). One specific example is ranking the stocks by the total profit / loss ratio for each investment product such as stocks and virtual currencies by the information processing system, and ranking the stocks by the trading profit / loss ratio or winning rate by brand in the information processing system. Is.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの作用）
集計対象売買データを元に当該情報処理システムで投資対象を、抽出条件、分類条件、または、集計ルール等の条件で加工して、更に投資対象別に抽出、分類、または、集計して、損益レベルで更に加工した売買データを元にして、当該情報処理システムで算出した評価指標でランキングを行うことによって、投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる当該情報処理システムでのランキングが可能となる。ランキング対象は株の中での銘柄ごとの売買データのランキングであってもよいし、株の銘柄グループを勝率でランキングすることでもいい。
(Effect of ranking by trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
Based on the trading data to be aggregated, the investment target is processed by the information system under the conditions such as extraction conditions, classification conditions, or aggregation rules, and further extracted, classified, or aggregated according to the investment target, and the profit / loss level. By ranking with the evaluation index calculated by the information processing system based on the trading data further processed in, the information based on the trading data by component with the investment target of the aggregated trading data by investment target as the component. Ranking in the processing system becomes possible. The ranking target may be the ranking of trading data for each stock in the stock, or the stock group of the stock may be ranked by the winning percentage.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの効果）
実際の銘柄の売買データを元にした当該情報処理システムによるランキングになり、通常よくある銘柄ランキングとは比べものにならないくらい多角的な比較が可能となる効果がある。例えば、「株の中で、保有中のＡ銘柄は９月の売買の勝率は１５％と低く、勝率ランキングは３９００銘柄中３５００位とかなり皆、苦戦している銘柄となる」のような表現が可能となる。当該情報処理システムによる投資対象別集計対象売買データの投資対象別集計対象売買データ投資対象を構成要素にした、構成要素別売買データを元にしたランキングならではのコンテンツと言える。
(Effect of ranking by trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
The ranking is based on the trading data of the actual stocks, and has the effect of enabling multifaceted comparisons that cannot be compared with the usual stock rankings. For example, an expression such as "A stock that you own has a low win rate of 15% in September, and the winning percentage ranking is 3500 out of 3900 stocks, so everyone is struggling." Is possible. Aggregation target trading data by investment target by the information processing system Aggregation target trading data by investment target It can be said that the content is unique to the ranking based on the trading data by component, with the investment target as a component.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの具体例）
株の中で、株グループのそれぞれの評価指標をランキングして、売買損益率、勝率、勝ち利益率、含み損率等を当該情報処理システムで算出し、ランキング結果を表示する等は具体例の一つである。。
(Specific example of ranking based on trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
Among the stocks, ranking each evaluation index of the stock group, calculating the trading profit / loss rate, winning rate, winning profit rate, unrealized loss rate, etc. with the relevant information processing system, and displaying the ranking result is one of the specific examples. It is one. ..
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの定義）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの例を挙げると、Ａ銘柄の売買で投資家の売買を、当該情報処理システムで算出した売買損益率や含み損益率などの評価指標でランキングすることなどが挙げられる。～（投資対象）を～（投資家）別に（当該条件で当該情報処理システムで算出した）評価指標で当該情報処理システムでランキングする場合も一例である。Ａ銘柄の売買で投資家の総合損益率で当該情報処理システムでランキングすることや株を投資家別に当該情報処理システムで売買損益率や勝率でランキングすることなどは、一つの具体例である。
(Definition of ranking based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of ranking based on trading data by component with investors as components of the trading data to be aggregated by investment target, the trading profit / loss ratio calculated by the information processing system for the trading of investors in the trading of stock A Ranking by evaluation index such as unrealized profit / loss ratio can be mentioned. An example is the case where ~ (investment target) is ranked by the information processing system by the evaluation index (calculated by the information processing system under the conditions) for each (investor). One specific example is ranking the stocks by the information processing system based on the total profit / loss ratio of investors in the buying and selling of stock A, and ranking the stocks by the trading profit / loss ratio or winning rate by the information processing system for each investor.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの作用）
集計対象売買データをもとにして当該情報処理システムで投資対象を抽出条件、分類条件、または、集計ルールなどで絞り込み、更に当該売買データを投資家別に抽出、分類、または、集計して、損益レベルで更に加工した対象売買データを元にして、当該情報処理システムで算出した評価指標でランキングを行うことによって、投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングが可能となる。ランキング対象はＡ名柄の売買での投資家の売買損益率のランキングであってもよいし、株を投資家別に勝率でランキングすることでもいい。
(The effect of ranking by the trading data by component with the investor as the component of the trading data to be aggregated by investment target)
Based on the trading data to be aggregated, the information processing system narrows down the investment targets by extraction conditions, classification conditions, aggregation rules, etc., and further extracts, classifies, or aggregates the trading data by investor, and profits and losses. By ranking with the evaluation index calculated by the information processing system based on the target trading data further processed at the level, it is based on the trading data by component with the investor of the target trading data aggregated by investment target as the component. Ranking is possible. The target of the ranking may be the ranking of the trading profit / loss ratio of the investors in the trading of the A brand, or the stocks may be ranked by the winning percentage of each investor.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの効果）
実際の銘柄の売買データを元にした当該情報処理システムによるランキングになり、具体的で今までにないランキングが可能となる効果がある。例えば、２０２０年の株の売買で、Ａさんはこの評価指標は１５０００人中１００位で、この評価指標は９００位などの表現が可能となる。
(Effect of ranking by trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
The ranking is based on the information processing system based on the actual trading data of the brand, which has the effect of enabling a concrete and unprecedented ranking. For example, in the buying and selling of stocks in 2020, Mr. A can express that this evaluation index is 100th out of 15,000 people and this evaluation index is 900th.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるランキングの具体例）
成績優秀投資家グループ、成績中位グループ、成績の悪い投資家グループなどのグループ分けにした投資グループを作り、評価指標でランキングして、売買損益率、勝率、勝ち利益率、含み損率などを当該情報処理システムで算出し、ランキング結果を表示する等は、具体例の一つである。
(Specific example of ranking based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
Create investment groups that are divided into groups such as excellent-performing investor groups, medium-performing investor groups, and poor-performing investor groups, and rank them according to evaluation indicators. It is one of the concrete examples to calculate by the information processing system and display the ranking result.
第一ステップは、売買データの取得ステップであり、続いて、売買データ作成フェーズがある。第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップである。第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップである。第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップである。第五ステップは、評価指標の当該情報処理システムによる算出選定ステップである。動作フェーズは、第五ステップで抽出選定された評価指標を使って「何をするのか」のフェーズであり、他ステップとの順序関係は問わない。 The first step is a trading data acquisition step, followed by a trading data creation phase. The second step is the step of creating the trading data to be aggregated. The third step is a step of creating trading data for each component. The fourth step is the step of creating profit / loss level trading data. The fifth step is a calculation and selection step of the evaluation index by the information processing system. The operation phase is a phase of "what to do" using the evaluation index extracted and selected in the fifth step, and the order relationship with other steps does not matter.
第六ステップは、評価ステップである。第七ステップは、比較ステップである。第八ステップは、ランキングステップである。第九ステップは、今回のステップであり、評価ステップ、ランキングステップ、比較ステップを総合的に判断して、診断していくことを、診断ステップと定義する。診断ステップで診断された内容を診断レポートや表やグラフなどで表示することを診断表示プロセスと定義する。 The sixth step is an evaluation step. The seventh step is a comparison step. The eighth step is a ranking step. The ninth step is the current step, and the diagnosis step is defined as the diagnosis step by comprehensively judging the evaluation step, the ranking step, and the comparison step. Displaying the contents diagnosed in the diagnostic step in a diagnostic report, table, graph, etc. is defined as the diagnostic display process.
（診断とは）
医者が患者を診察して病状を判断することから来る言葉だが、ここでは得られた評価指標のどこに欠陥があるかどうかを調べて判断することである。
(What is diagnosis)
The term comes from a doctor examining a patient to determine his or her medical condition, but here it is to find out where in the obtained endpoints the defect is.
（診断プロセスの課題）
投資家にとって、他と比べてどうなのか、平均と比べたら、一番成績の上がっている人と比べたらどこが劣っているのか？などの比較は現状難しく、どこに欠陥があって、損益が改善していかないのかを判断することが難しい。
(Issues in the diagnostic process)
How is it compared to others for investors, and what is inferior to the average and the best performing? It is difficult to compare such items at present, and it is difficult to judge where the defect is and the profit and loss will not improve.
（診断プロセスの作用）
診断プロセスの定義に示した通りのプロセスを踏むことによって、診断が容易になる。比較プロセスやランキングプロセス、評価プロセスを通して、わかった欠陥を明確にし、どの評価指標が他と比べて悪いか、を判断できる。欠陥を明確にするためには、評価指標の平均値との比較で、平均を下回っている評価指標を限定し、当該評価指標を基軸にしてランキングして、どの程度の順位かを決定し、特にほかと比べて劣っている評価指標を特定する方法が一つはある。
(Action of diagnostic process)
Diagnosis is facilitated by following the process as shown in the definition of diagnostic process. Through the comparison process, ranking process, and evaluation process, it is possible to clarify the defects found and determine which evaluation index is worse than others. In order to clarify the defect, the evaluation index below the average is limited by comparison with the average value of the evaluation index, and the ranking is based on the evaluation index to determine the ranking. In particular, there is one way to identify indicators that are inferior to others.
（診断プロセスの効果）
この診断プロセスで、どの評価指標をターゲットにして、改善を図っていけばよいのかがわかる。
(Effect of diagnostic process)
In this diagnostic process, you can see which evaluation index should be targeted for improvement.
（診断プロセスの具体例）
Ａさんの診断結果には、各評価指標を当該情報処理システムにより算出し、当該評価指標のそれぞれの平均値を当該情報処理システムにより算出し、平均値からの乖離率を算出し、乖離率のマイナス（平均値に劣っている）が大きい評価指標を改善余地の大きい評価指標として特定するような診断結果を出すのも一例である。
(Specific example of diagnostic process)
In the diagnosis result of Mr. A, each evaluation index is calculated by the information processing system, the average value of each evaluation index is calculated by the information processing system, the deviation rate from the average value is calculated, and the deviation rate is calculated. It is also an example to give a diagnostic result that identifies an evaluation index with a large negative value (inferior to the average value) as an evaluation index with a large room for improvement.
（ＡＩ機械学習診断プロセスの新方式）
ＡＩ機械学習比較プロセスは、以下のプロセスを経て行う。
(New method of AI machine learning diagnostic process)
The AI machine learning comparison process is performed through the following process.
第一段階は、集計対象売買データの作成プロセスである。第二段階は、構成要素売買データの作成である（省略可）。第三段階は、損益レベル評価指標の作成プロセスである（３つの方式で目標となる評価指標を算出する）。この第三段階までで、目標となる損益と、対象となる売買データが決定される。 The first step is the process of creating trading data to be aggregated. The second step is the creation of component trading data (optional). The third stage is the process of creating a profit and loss level evaluation index (calculating the target evaluation index by three methods). Up to this third stage, the target profit and loss and the target trading data are determined.
第四段階は、第三段階で決定した目標となる損益（総合損益や売買損益など）に影響のある評価指標を当該情報処理システムにより算出する。第四段階は、第三段階に含めることも可能だし、別の段階にすることもできる（省略可）。この第四段階までで、目標となる損益と、対象となる売買データ（データ構造）と変数である評価指標が決定される。 In the fourth stage, the information processing system calculates an evaluation index that affects the target profit / loss (total profit / loss, trading profit / loss, etc.) determined in the third stage. The fourth stage can be included in the third stage or can be another stage (optional). Up to this fourth stage, the target profit and loss, the target trading data (data structure), and the evaluation index that is a variable are determined.
第五段階は、当該売買データと、目標損益と、当該情報処理システムにより算出された評価指標とで比較ステップ、ランキングステップ、評価ステップを踏む。第六段階は、これらの結果を学習し、記憶し、目標である損益を改善していくには、どの評価指標を重視すればよいのかを特定する（複数も可）。第七段階は、診断結果として、これらのぷろせすをまとめたレポート、表、グラフなどを作成する表示ステップである。 In the fifth stage, a comparison step, a ranking step, and an evaluation step are performed with the trading data, the target profit / loss, and the evaluation index calculated by the information processing system. The sixth step is to learn and memorize these results and identify which metrics should be emphasized to improve the target profit and loss (s). The seventh stage is a display step for creating a report, a table, a graph, etc. that summarizes these processes as a diagnosis result.
（ＡＩ診断プロセスの課題）
上述の診断プロセスでは、どのランキング対象を使って、誰と比較し、どの損益を、どの評価指標を使って診断するか、を決めることが、とても選択肢が多いという課題がある。
(Issues in the AI diagnostic process)
In the above-mentioned diagnostic process, there is a problem that there are many options to decide which ranking target is used, who is compared with whom, which profit / loss is diagnosed, and which evaluation index is used.
上述の診断プロセスから一歩進めて、目標である損益（第三ステップで決めた目標）を最大化するために、評価指標を変数として、変数を変えた場合に変化していく目標となる損益、変数を変化した場合のそれらを記憶していくプロセス、どの変数を変化させるのが効率的か、などで最適な解を見つけるプロセス、それを表示するプロセスを加えることで、診断プロセスは機械学習を使ったＡＩ学習による診断プロセスへと進化する。 Going one step further from the above diagnostic process, in order to maximize the target profit / loss (the target determined in the third step), the target profit / loss that changes when the variable is changed with the evaluation index as a variable, By adding the process of memorizing variables when they change, the process of finding the optimal solution by which variable is efficient, and the process of displaying it, the diagnostic process makes machine learning. It evolves into a diagnostic process based on AI learning using it.
売買データを使って、目標となる損益を決めれば、どの診断結果を出していけば、最適かを学習し、ほかの売買データと比べて、劣る点を学習していく。この学習した結果を表示していくことで、ＡＩ診断プロセスは、ＡＩが最適な解を探してくれるようになる。 If you decide the target profit and loss using the trading data, you will learn which diagnostic result should be the best, and learn the inferior points compared to other trading data. By displaying the learned results, the AI diagnostic process will allow AI to find the optimal solution.
（ＡＩ診断プロセスの作用）
上述の診断プロセスに加えて、対象となる売買データと目標となる損益が決まれば、目標となる損益を向上させ、最適にしていくためには、どの評価対象を、どう改善していけばよいのか最適にしていけるのか、を学習していき、変化させていく評価指標と評価指標をどう変化させていけばいいのか、を表示していくことで、最適な解に近づけていくような取引が可能となっていく。
(Action of AI diagnostic process)
In addition to the above-mentioned diagnostic process, once the target trading data and target profit / loss are determined, which evaluation target should be improved and how should it be improved in order to improve and optimize the target profit / loss? By learning whether it can be optimized or not, and by displaying the evaluation index to be changed and how to change the evaluation index, a transaction that approaches the optimum solution. Will become possible.
（ＡＩ診断プロセスの意義）
上述の診断プロセスに加えて、評価指標を変化させれば、損益がどう変化していくかを学習させるプロセスを加える。それを記憶させる記憶部と、変数である評価指標、目標の損益、対象となる売買データ（集計対象売買データや構成要素売買データ）、学習部、などの構成となる方法やソフトウェア、装置、データベース構造、学習方法が発明の対象になる。
(Significance of AI diagnostic process)
In addition to the above-mentioned diagnostic process, a process is added to learn how profit and loss will change if the evaluation index is changed. A storage unit that stores it, an evaluation index that is a variable, a target profit / loss, target trading data (aggregated trading data and component trading data), a learning unit, etc. The structure and learning method are the objects of invention.
（ＡＩ診断プロセスの効果）
上述の診断プロセスに加えて、ＡＩプロセスを加えることで、対象となる売買データをどう診断していくのが最適な解かを、機械学習していく効果を発揮する。
(Effect of AI diagnostic process)
By adding the AI process in addition to the above-mentioned diagnostic process, it is effective to perform machine learning on how to diagnose the target trading data as the optimum solution.
（ＡＩ診断プロセスの具体例）
（具体例Ａ）
例えば、Ａさんの総合損益を改善したい場合、Ａさんの集計対象売買データを作成、総合損益レベル売買データを作成し（前の工程に持っていても可）、総合損益に影響していく要素である評価指標を変数とし、Ａさんの総合損益の改善を目標として、最適化していくには、どの評価指標を改善していけばよいのか、最適かを学習していく。勝ち利益率が診断対象としては最適で、そのためには銘柄の選択から変化させていかなければいけないと診断できる。銘柄の選択の中でもＡ銘柄よりもＹ銘柄の方が平均売買利益率は高く、勝ち利益率も大きいから、こういう銘柄を選択するようにと促してもよい。勝ち利益率の高い銘柄ランキングを提示するのも一つの結果表示としてもよい。
(Specific example of AI diagnosis process)
(Specific example A)
For example, if you want to improve the total profit and loss of Mr. A, create the trading data to be aggregated by Mr. A, create the total profit and loss level trading data (you can have it in the previous process), and the factors that affect the total profit and loss. With the evaluation index as a variable, we will learn which evaluation index should be improved and which one is optimal in order to optimize it with the goal of improving Mr. A's total profit and loss. It can be diagnosed that the winning profit margin is the most suitable for diagnosis, and for that purpose, it is necessary to change from the selection of the brand. Among the stock selections, the Y stock has a higher average trading profit margin and the winning profit margin is higher than the A stock, so it may be urged to select such a stock. Presenting a stock ranking with a high winning profit margin may be displayed as one result.
含み損率の向上を目指すことが最適と判断すれば、現在の保有状況を変化させることが重要ということを診断結果として提供していく、などいくつパターンを表示され、確率が高く、変化する度合いの大きい組み合わせを目標とするなどは、一例である。 If it is judged that it is optimal to aim at improving the unrealized loss rate, several patterns are displayed, such as providing the diagnosis result that it is important to change the current holding situation, and the probability is high and the degree of change is high. Aiming for a large combination is an example.
（具体例Ｂ）
例えば、Ａ銘柄の売買損益を改善したい場合、Ａ銘柄の集計対象売買データを作成し、投資家ごとの構成要素売買データを作成し、売買損益レベル売買データを対象とすることで、Ａ銘柄の売買損益データが投資家ごとに集まる。このＡ銘柄の売買損益レベル売買データに影響を与えていく各種評価指標を当該情報処理システムにより算出し、これらの様々な組み合わせによる売買損益への影響を学習していき、Ａ銘柄の保有期間や売買利益率、最大の売買利益を上げている人の売買利益率や平均保有期間、などを学習していき、数ある指標の中で、どの数字をどう改善していくか、比較やランキングも含めて、診断結果を提供していく。
(Specific Example B)
For example, if you want to improve the trading profit / loss of A stock, you can create the trading data to be aggregated for A stock, create the component trading data for each investor, and target the trading profit / loss level trading data for A stock. Trading profit / loss data is collected for each investor. Trading profit / loss level of stock A Various evaluation indexes that affect trading data are calculated by the information processing system, and the influence of these various combinations on trading profit / loss is learned, and the holding period of stock A and the holding period Learn about the trading profit margin, the trading profit margin and average holding period of the person who has the highest trading profit, and compare and rank which number to improve among the many indicators. Including, we will provide the diagnosis results.
（ＡＩ診断の学習生成方法）
（目的）
どの集計対象で、どの評価指標を改善していけば、目標である損益を改善できるかを学習していく。
(Learning generation method of AI diagnosis)
(Purpose)
We will learn which aggregation target and which evaluation index should be improved to improve the target profit and loss.
（ＡＩ診断プロセスの学習生成方法のステップ）
集計対象売買データ、構成要素売買データ、を作成する手順と、どの損益を改善していくかを決めるステップと、当該損益に影響のある評価指標を当該情報処理システムにより算出するステップと、元になる売買データと当該情報処理システムにより算出された評価指標の組み合わせによって、変化していく損益を演算する演算ステップと、どういう組み合わせが、最適な解かを見つけていくのかを学習し、どういう診断をすれば一番改善余地が大きいのか、を判断したり、Ａさんの総合損益率を上げていくには、どの診断結果を提示するのがよいのかというのがテーマで、診断結果が最適かどうかを学習していく。
(Steps of learning generation method of AI diagnostic process)
Based on the procedure for creating aggregated trading data and component trading data, the step for deciding which profit / loss to improve, and the step for calculating the evaluation index that affects the profit / loss by the information processing system. Learn how to calculate the changing profit and loss by combining the trading data and the evaluation index calculated by the information processing system, and what kind of combination is the best solution, and what kind of diagnosis should be done. The theme is which diagnostic result should be presented in order to judge whether there is the greatest room for improvement and to raise the overall profit / loss ratio of Mr. A, and whether the diagnostic result is optimal or not. I will learn.
（診断プロセスの意義）
情報生成部３０２１は、集計対象売買データから評価指標を算出して、当該評価指標で集計対象を診断し、診断結果のレポートを端末２の表示部２３に表示させる。診断とは、損益レベル評価指標などを用いて、集計対象の保有および売買の状態を把握し、アドバイスに有用な情報を得るプロセスである。
(Significance of diagnostic process)
The
（診断プロセスの課題）
投資商品の診断は、テクニカル指標、業績指標などによる診断があるが、損益レベル評価指標を使った診断は、全く異質の効果を有する。
(Issues in the diagnostic process)
Diagnosis of investment products includes diagnosis using technical indicators, performance indicators, etc., but diagnosis using profit / loss level evaluation indicators has completely different effects.
例えば、数多くの人が含み損を抱える銘柄、短期売買で利益がよく出ている銘柄、含み損を抱えている人が急に増えている銘柄、勝ちパターンをより強くするにはどうするかなど、銘柄や投資家の様々な診断結果が得られるようになる。投資家の診断結果、仮想通貨の診断結果なども同様であり、集計対象売買データから様々な構成要素および集計対象を診断対象として診断される。いろいろな売買の結果、現れる診断対象の診断結果であり、これらは売買データの分析結果から始めて導き出されるために、実際の売買の結果から診断結果が出てくる。 For example, stocks that many people have unrealized losses, stocks that are profitable in short-term trading, stocks that are rapidly increasing in number of people who have unrealized losses, how to strengthen the winning pattern, etc. Various diagnostic results of investors will be obtained. The same applies to the diagnostic results of investors, the diagnostic results of virtual currencies, etc., and various components and aggregate targets are diagnosed from the aggregated trading data. It is the diagnostic result of the diagnosis target that appears as a result of various trading, and since these are derived starting from the analysis result of the trading data, the diagnostic result comes out from the actual trading result.
（診断プロセスの手段）
情報提示システム１０において、情報生成部３０２１は、損益レベル評価指標を算出して、当該評価指標を使って、集計対象の保有状況や売買状況の診断結果を端末２の表示部２３に表示させる。
(Means of diagnostic process)
In the
（診断プロセスの効果）
情報生成部３０２１は、損益レベル評価指標を使って、当該集計対象または構成要素の保有状況および売買状況を診断する。情報生成部３０２１は、例えば、「Ａ銘柄株は売買利益率は高く、含み益率も高く、利益が上がっている人が多い。特に、保有期間の長い人ほど、含み益が膨らんでおり、短期売買の利益率も比較的高い。」などの、銘柄ごとの診断結果を提供する。情報生成部３０２１は、「Ａさんは売買利益率は高く、含み益率も高く、利益が上がっている。特に保有期間が長い銘柄で、含み益が膨らんでおり、短期売買の利益率も比較的高い。」などの、投資家ごとの診断結果を提供する。
(Effect of diagnostic process)
The
診断プロセスは、複数の損益レベル評価指標などを用いて、集計対象の売買状況及び保有状況を総合的に判断して、良い点および悪い点を把握し、悪い点をアドバイスでよくしていき、良い点を伸ばすための判断を行うプロセスである。投資家、銘柄だけでなく、商品、銘柄群、投資家タイプ、投資家集団など、様々な診断対象がある。 In the diagnostic process, using multiple profit and loss level evaluation indicators, etc., comprehensively judge the trading status and holding status of the aggregated target, grasp the good points and bad points, and improve the bad points with advice. It is the process of making decisions to develop good points. There are various diagnostic targets such as not only investors and stocks but also commodities, stock groups, investor types, and investor groups.
（診断プロセスの具体例）
図１０１と図１０２に記載の通り、図１０１で様々な条件を加えれば、目的に沿ったデータセットが作成され、それによって必要な評価指標が算出でき、目的に沿った評価指標が算出されるため、当該ステップでも簡単に様々な条件、様々な形態の評価指標で対象を診断することができる。当該ステップは、あくまでも図１０２の一工程に過ぎないが、一連の連携で評価対象も評価指標も定まってきたもののため、当明細書にあげてきた評価対象を、数多くの形態の評価指標での診断が可能である。
(Specific example of diagnostic process)
As described in FIGS. 101 and 102, if various conditions are added in FIG. 101, a data set according to the purpose is created, a necessary evaluation index can be calculated by the data set, and an evaluation index according to the purpose is calculated. Therefore, even in this step, the target can be easily diagnosed under various conditions and various forms of evaluation indexes. Although this step is only one step in FIG. 102, since the evaluation target and the evaluation index have been determined by a series of cooperation, the evaluation target mentioned in the present specification can be used in many forms of the evaluation index. Diagnosis is possible.
（レベル段階診断プロセスの意義）
損益レベルは各レベルに分かれており、対象とする損益レベルでの売買データの各種損益レベル評価指標を元にして当該集計対象または構成要素の診断を行うことにより多段階での診断を行うことができる。この損益レベルで行っていく診断によって、より段階的に深い診断が可能になる。
(Significance of level-step diagnostic process)
The profit and loss level is divided into each level, and it is possible to make a multi-step diagnosis by diagnosing the aggregated object or component based on various profit and loss level evaluation indexes of the trading data at the target profit and loss level. can. Diagnosis performed at this profit and loss level enables deeper diagnosis in stages.
（レベル段階診断プロセスの課題）
例えば、集計対象または構成要素の売買損益レベル評価指標の診断では、集計対象または構成要素の保有状況などの診断は行われない。全体の損益状況から細かい損益状況まで損益レベルに応じた評価指標を当該情報処理システムにより算出して診断を行っていくことにより、多面的で多段階的な診断が可能になる。
(Issues in the level-step diagnostic process)
For example, in the diagnosis of the trading profit / loss level evaluation index of the aggregation target or the component, the diagnosis such as the holding status of the aggregation target or the component is not performed. Multi-faceted and multi-step diagnosis is possible by calculating the evaluation index according to the profit and loss level from the overall profit and loss situation to the detailed profit and loss situation by the information processing system and performing the diagnosis.
（レベル段階診断プロセスの必要性）
例えば、総合損益レベルによるＡ銘柄株の診断は、例えば、平均の損益率が５０％であり、多くの人が利益を出している銘柄であるという浅い診断になる。一方、第４レベルまで診断すると、Ａ銘柄株で含み益を上げている人は全体の３０％であり、その多くは１年以上保有しており、売買頻度が高く、頻繁に売買して利益を出している投資家も回転力が高く、１年収益率は５０％を超える、などのより詳細な診断が可能になる。
(Necessity of level stage diagnostic process)
For example, the diagnosis of stock A based on the total profit / loss level is, for example, a shallow diagnosis that the average profit / loss ratio is 50% and many people are making a profit. On the other hand, when diagnosing up to the 4th level, 30% of the total are making unrealized profits in stock A, and most of them have been holding for more than a year, and they are frequently bought and sold, and profits are made by buying and selling frequently. Investors who are issuing stocks also have high turnover power, and it is possible to make more detailed diagnoses such as the annual rate of return exceeding 50%.
（レベル段階診断プロセスの作用）
レベル段階診断は、次の手順で行う。すなわち、情報生成部３０２１は、総合損益レベル評価指標の算出により総合的な診断を行い、第２レベルの含み損益および売買損益レベル評価指標による診断、第３レベルの勝ち利益レベルおよび負け損失レベルに分けたレベルによる診断などのように、広い診断から細かい診断まで行う。一つの集計対象でも、様々な売買方法があり、実践されている。このように多様に集まった売買データは、各種の損益という結果に基づいて多面的で多段階的に捉えていかなければ、的確な診断ができない。
(Action of level stage diagnostic process)
The level stage diagnosis is performed by the following procedure. That is, the
（レベル段階診断プロセスの効果）
集計対象ごとに集計された売買データに対して、多面的で多段階的な診断が行われていくことにより、集計対象の保有状況および売買状況を的確に状況把握できるようになるという効果がある。レベル段階診断によって、各レベルでの損益レベル評価指標が数多く当該情報処理システムにより算出されるために、幅広い範囲でより細かく深い診断が可能になる。
(Effect of level stage diagnostic process)
By performing multi-faceted and multi-step diagnosis on the trading data aggregated for each aggregation target, there is an effect that it becomes possible to accurately grasp the holding status and trading status of the aggregation target. .. Since a large number of profit / loss level evaluation indexes at each level are calculated by the information processing system by the level-step diagnosis, more detailed and deep diagnosis is possible in a wide range.
（自動で当該情報処理システムにより生成する診断レポートの概要）
今までの結果をまとめたのが、自動で当該情報処理システムにより生成する診断システムである。その内容には、各種抽出条件などの売買データ作成方法、目標となる損益、各種評価指標、ＫＰＩなどをはじめ、保有状況評価により出された各種結果、比較結果、ランキング結果、などをひとまとめにして、一覧表示できるように表示する。
(Summary of diagnostic report automatically generated by the information processing system)
The diagnostic system automatically generated by the information processing system is a compilation of the results so far. The contents include various results, comparison results, ranking results, etc. obtained by holding status evaluation, including trading data creation methods such as various extraction conditions, target profit and loss, various evaluation indicators, KPIs, etc. , Display so that it can be displayed as a list.
（従来方式の課題）
実施形態３では、総合診断のレポートで自動生成の記述がある。当該情報処理システムでは、あらゆる情報はデータベースと連携しているため、簡単に紐付いたデータは引き出すことができ、そこには数値データもあり、テキストデータもあり、表やグラフのデータもある。
(Problems of the conventional method)
In the third embodiment, there is a description of automatic generation in the comprehensive diagnosis report. In the information processing system, all information is linked to the database, so the linked data can be easily retrieved, and there are numerical data, text data, and table and graph data.
（自動で当該情報処理システムにより生成する診断レポートの作用）
例えば、投資家Ａの２０２０年の診断レポート、は次のような手順で作成される。期間別集計対象売買データで抽出条件:２０２０年、投資家＝投資家Ａとして、目標損益＝総合損益、とすると、対象の売買データが特定される。そこから総合損益に関係する評価指標が各種当該情報処理システムにより算出される。各種当該情報処理システムにより算出された評価指標のうち、ＫＰＩが決定される。これらの情報を結果レポートに出してもよいし出さなくてもよいが、裏ではこのようなシステムが稼働している。そして、保有状況評価の結果（保有銘柄の各種情報）と売買状況評価の結果がまずは核になって、レポートは形成されていく。比較レポートやランキングレポートも加わり、診断レポートが完成する。これらは、全てバラバラではなくシステムが連携して行われており、後は何をどうやって表示していくか、という問題で、これは表示ステップで行ってもよいし、ここで行ってもよい。全ての数値データとテキストは適切な箇所に配置され、自動で当該情報処理システムにより生成する診断レポートが自動生成される。
(Action of diagnostic report automatically generated by the information processing system)
For example, Investor A's 2020 diagnostic report is created by the following procedure. Extraction condition in the trading data to be aggregated by period: In 2020, if investor = investor A and target profit / loss = total profit / loss, the target trading data is specified. From there, evaluation indexes related to total profit and loss are calculated by various information processing systems. Among the evaluation indexes calculated by the various information processing systems, the KPI is determined. This information may or may not be included in the results report, but behind the scenes such a system is in operation. Then, the result of the holding status evaluation (various information of the holding stocks) and the result of the trading status evaluation become the core first, and the report is formed. A comparison report and a ranking report will be added to complete the diagnostic report. These are all done in cooperation with the system, not separately, and the problem is what to display and how to display it. This may be done in the display step or here. All numerical data and text are placed in appropriate places, and a diagnostic report generated by the information processing system is automatically generated.
（自動で当該情報処理システムにより生成する診断システムの効果）
今までの集大成がこのレポートに出力されていく。もちろん、情報量は膨大で、取捨選択しないと、読むのも大変なレポートになってしまうため、取捨選択をする制御もしながら自動で当該情報処理システムにより生成するできる仕組みが望まれる。ユーザにとっては、管理者にとっても、すぐにＡさんの２０２０年の状況を把握が可能だし、Ａさんにとっても、このような一覧性のあるレポートがあると便利である。これらの当該情報処理システムにより生成されたデータは日々更新されており、そのため、今日と明日のレポートの内容は動的に変化していくことになる。記憶部３３に毎日のデータが記録されていくことで、１ヶ月前の診断レポート今の診断レポートが比較することも簡単にでき、利便性の高い自動で当該情報処理システムにより生成された診断レポートは一貫性のあるシステムで連動して形成できる当該情報システムならではのサービスとなる。
(Effect of diagnostic system automatically generated by the information processing system)
The compilation of the past will be output in this report. Of course, the amount of information is enormous, and if it is not selected, the report will be difficult to read. Therefore, a mechanism that can be automatically generated by the information processing system while controlling the selection is desired. For the user, the administrator can immediately grasp the situation of Mr. A in 2020, and it is convenient for Mr. A to have such a comprehensive report. The data generated by these information processing systems is updated daily, so the content of today's and tomorrow's reports will change dynamically. By recording daily data in the
（自動で当該情報処理システムにより生成される診断システムの具体的事例）
Ａさんの診断レポート以外にもＡ銘柄の診断レポート、デイトレタイプの診断レポート、２０２０年の投資商品診断レポート、テクニカル指標による売買の診断レポート、２０２０年の銘柄別診断レポートなど、各種条件を変えれば、その数だけ診断レポートは自動で当該情報処理システムにより生成されていくシステムのため、作ろうと思えば、膨大な量の診断レポートが作成できる。現実的には、その中の必要不可欠なものを取捨選択して、レポートを自動作成していく。
(Specific example of diagnostic system automatically generated by the information processing system)
In addition to Mr. A's diagnostic report, if you change various conditions such as A brand diagnostic report, day training type diagnostic report, 2020 investment product diagnostic report, buying and selling diagnostic report by technical indicators, 2020 brand diagnostic report, etc. Since the number of diagnostic reports is automatically generated by the information processing system, a huge amount of diagnostic reports can be created if you want to make one. In reality, the indispensable ones are selected and the report is automatically created.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の定義）
投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる当該情報処理システムを使った診断の例を挙げると、株を銘柄ごとに売買損益率や含み損益率などの評価指標で診断することなどが挙げられる。～（投資対象）を～（投資対象）別に（当該条件により当該情報処理システムで算出した）評価指標で診断する場合。株の中で当該情報処理システムによって株や仮想通貨など投資商品ごとに総合損益率で診断することや当該情報処理システムで株を銘柄別に売買損益率や勝率で診断ることなどは、一つの具体例である。
(Definition of diagnosis based on trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
To give an example of diagnosis using the information processing system based on the trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component, the evaluation of the trading profit / loss ratio or unrealized profit / loss ratio of each stock is given. Diagnosis by indicators can be mentioned. When diagnosing ~ (investment target) by ~ (investment target) with the evaluation index (calculated by the information processing system according to the relevant conditions). Among stocks, the information processing system can be used to diagnose the total profit / loss ratio for each investment product such as stocks and virtual currencies, and the information processing system can be used to diagnose stocks by stock / profit / loss ratio or win rate. This is an example.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の作用）
集計対象売買データを元に当該情報処理システムで投資対象を抽出条件、または分類条件、または集計ルール等の条件で加工して、更に投資対象別に抽出、または分類、集計して、損益レベルで更に加工した売買データを元にして、当該情報処理システムで算出した評価指標で診断を行うことによって、投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる当該情報処理システムでの診断が可能となる。ランキング対象は株の中での銘柄ごとの売買データの診断であってもよいし、株を、銘柄グループを対象にして勝率で診断することでもいい。
(The effect of diagnosis based on the trading data by component, which is the component of the investment target of the trading data to be aggregated by investment target)
Based on the trading data to be aggregated, the investment target is processed by the information system according to the extraction conditions, classification conditions, aggregation rules, etc., and further extracted, classified, and aggregated by investment target, and further at the profit / loss level. Based on the processed trading data, diagnosis is performed using the evaluation index calculated by the information processing system, and the information processing system is based on the trading data by component, which is the component of the trading data to be aggregated by investment target. It is possible to make a diagnosis in. The ranking target may be the diagnosis of trading data for each stock in the stock, or the stock may be diagnosed by the winning percentage for the stock group.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の効果）
実際の銘柄の売買データを元にした当該情報処理システムによる診断になり、通常よくある銘柄診断とは比べものにならないくらい多角的な診断が可能となる効果がある。例えば、株の中で、保有中のＡ銘柄は９月の売買の勝率は１５％と低く、勝率ランキングは３９００銘柄中３５００位とかなり皆、苦戦している銘柄となり、一方、Ｚ銘柄は９月の勝率が８０％と高く、現時点では優位に戦えそうである、のような表現が可能となる。当該情報処理システムによる投資対象別集計対象売買データの投資対象別集計対象売買データ投資対象を構成要素にした構成要素別売買データを元にした診断ならではのコンテンツと言える。
(Effect of diagnosis by trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
The diagnosis is made by the information processing system based on the actual trading data of the brand, and has the effect of enabling a multifaceted diagnosis that is incomparable to the usual brand diagnosis. For example, among the stocks, the A stock that we own has a low win rate of 15% in September, and the win rate ranking is 3500th out of 3900 stocks, which is quite a struggling stock, while the Z stock is 9 The winning percentage of the month is as high as 80%, and it is possible to express that it seems that we can fight for an advantage at the moment. Aggregation target trading data by investment target by the information processing system Aggregation target trading data by investment target It can be said that the content is unique to diagnosis based on the trading data by component with the investment target as a component.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の具体例）
株の中で、株グループのそれぞれの評価指標を診断して、売買損益率、勝率、勝ち利益率、含み損率などを当該情報処理システムで算出し、株グループごとの診断結果を表示する等は、具体例の一つである。
(Specific example of diagnosis based on trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
Among stocks, it is possible to diagnose each evaluation index of the stock group, calculate the trading profit / loss rate, win rate, winning profit rate, unrealized loss rate, etc. with the relevant information processing system, and display the diagnosis result for each stock group. , Is one of the concrete examples.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の定義）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の例を挙げると、Ａ銘柄の投資家の売買を、当該情報処理システムで算出した売買損益率や含み損益率などの評価指標で診断することなどが挙げられる。～（投資対象）を～（投資家）別に（当該条件により当該情報処理システムで算出した）評価指標で当該情報処理システムで診断する場合は一例である。Ａ銘柄の投資家ごとの総合損益率をもとにして、当該情報処理システムで診断することや株を投資家別に売買損益率や勝率で当該情報処理システムで診断することなどは、一つの具体例である。
(Definition of diagnosis based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
To give an example of diagnosis using trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target, the trading profit / loss ratio or unrealized profit / loss calculated by the information processing system for the trading of investors of brand A Diagnosis can be made using evaluation indicators such as rates. This is an example of the case where ~ (investment target) is diagnosed by the information processing system using the evaluation index (calculated by the information processing system according to the conditions) for each (investor). Diagnosis with the information processing system based on the total profit / loss ratio of each investor of issue A and diagnosis of stocks with the information processing system based on the trading profit / loss ratio or winning rate for each investor are one concrete example. This is an example.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の作用）
集計対象売買データをもとにして当該情報処理システムで投資対象を抽出条件、分類条件、または、集計ルールなどで絞り込み、更に当該売買データを投資家別に抽出、分類、または、集計して、損益レベルで更に加工した対象売買データを元にして、当該情報処理システムで算出した評価指標で診断を行う。これによって、投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる診断が可能となる。Ａ銘柄の売買での投資家の売買損益率の診断であってもよいし、株を投資家別に勝率で診断することでもいい。
(The effect of diagnosis based on the trading data by component with the investor as the component of the trading data to be aggregated by investment target)
Based on the trading data to be aggregated, the information information system narrows down the investment targets by extraction conditions, classification conditions, aggregation rules, etc., and further extracts, classifies, or aggregates the trading data by investor, and profits and losses. Based on the target trading data further processed at the level, diagnosis is performed using the evaluation index calculated by the information processing system. This makes it possible to make a diagnosis based on the trading data by component, with the investor as the component of the trading data to be aggregated by investment target. It may be a diagnosis of an investor's trading profit / loss ratio in the buying and selling of stock A, or it may be a diagnosis of stocks by an investor's winning percentage.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の効果）
実際の銘柄の売買データを元にした当該情報処理システムによる診断になり、具体的で今までにない診断が可能となる効果がある。例えば、２０２０年の株の売買で、Ａさんは含み益率は１５０００人中１００位で、売買利益率は９００位、平均と比較して含み益率が圧倒的に高いが、利益確定を逃すことが多々あるなどの表現が可能となる。
(Effect of diagnosis by component-specific trading data with investors as components of aggregated trading data by investment target)
The diagnosis is made by the information processing system based on the actual trading data of the brand, which has the effect of enabling a concrete and unprecedented diagnosis. For example, in the buying and selling of stocks in 2020, Mr. A has an unrealized profit margin of 100th out of 15,000 people, a trading profit margin of 900th, and the unrealized profit margin is overwhelmingly higher than the average, but he may miss the profit settlement. It is possible to express that there are many.
（投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによる診断の具体例）
成績優秀投資家グループと成績中位グループ、成績の悪い投資家グループなどのグループ分けにした投資グループを作り、評価指標で診断して、売買損益率や勝率、勝ち利益率、含み損率を当該情報処理システムで算出し、診断結果を表示する等は具体例の一つである。
(Specific example of diagnosis based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target)
Create an investment group that is divided into groups such as an investor group with excellent performance, a medium-performing group, and an investor group with poor performance, diagnose with an evaluation index, and obtain the relevant information on the trading profit / loss rate, winning rate, winning profit rate, and unrealized loss rate. One of the concrete examples is to calculate by the processing system and display the diagnosis result.
第一ステップは、売買データの取得ステップであり、続いて、売買データ作成フェーズがある。第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップである。第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップである。第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップである。第五ステップは、評価指標の当該情報処理システムによる算出選定ステップである。動作フェーズは、第五ステップで抽出選定された評価指標を使って「何をするのか」のフェーズであり、他のステップとの順序関係は問わない。 The first step is a trading data acquisition step, followed by a trading data creation phase. The second step is the step of creating the trading data to be aggregated. The third step is a step of creating trading data for each component. The fourth step is the step of creating profit / loss level trading data. The fifth step is a calculation and selection step of the evaluation index by the information processing system. The operation phase is a phase of "what to do" using the evaluation index extracted and selected in the fifth step, and the order relationship with other steps does not matter.
第六ステップは、評価ステップである。第七ステップは、比較ステップである。第八ステップは、ランキングステップである。第九ステップは、診断ステップである。第十ステップは、アドバイスステップであり、第十一ステップは、表示ステップである。 The sixth step is an evaluation step. The seventh step is a comparison step. The eighth step is a ranking step. The ninth step is a diagnostic step. The tenth step is an advice step, and the eleventh step is a display step.
（アドバイスプロセスの意義）
情報提示システム１０において、情報生成部３０２１は、集計対象売買データから損益レベル評価指標を算出して、当該評価指標を用いた診断結果、ランキング結果、比較結果などを元にしたアドバイス結果を端末２の表示部２３に表示させる。アドバイスとは、損益レベル評価指標などを用いた評価結果、ランキング結果、比較結果、診断結果などを判断材料としてアドバイス結果を表示することである。売買データを構成する要素は、日付、銘柄（群）、商品（群）、投資家、投資家タイプ、投資家グループなどを指す。
(Significance of the advice process)
In the
（アドバイスプロセスの課題）
投資商品の集計対象または構成要素ごとのアドバイスは、テクニカル指標、業績指標などによるアドバイスがあるが、売買データから得られる評価指標を使って当該集計対象または構成要素を診断した診断結果、ランキング結果、比較結果、評価結果などを元にした集計対象または構成要素ごとのアドバイスは、全く異質の効果を有する。
(Issues in the advice process)
Advice for each investment product aggregation target or component includes technical indicators, performance indicators, etc., but diagnostic results, ranking results, etc. that diagnose the aggregation target or component using evaluation indicators obtained from trading data, Advice for each aggregation target or component based on comparison results, evaluation results, etc. has a completely different effect.
（アドバイスプロセスの手段）
情報提示システム１０において、情報生成部３０２１は、損益レベル評価指標を用いた診断結果、ランキング結果、比較結果、評価結果などを元にしてアドバイス結果を端末２の表示部２３に表示させる。
(Means of advice process)
In the
（アドバイスプロセスの効果）
情報生成部３０２１は、損益レベル評価指標を使って当該集計対象または構成要素の保有状況や売買状況の診断結果、ランキング結果、比較結果、評価結果などからアドバイス結果を表示する。診断結果、ランキング結果、比較結果、評価結果などを元にしたアドバイスをすることにより、当該集計対象または構成要素の状況に即したアドバイスを表示することができる。
(Effect of advice process)
The
（アドバイスプロセスの具体例）
例えば、「Ａ銘柄株は売買利益率は高く、順位が５位であり、含み益率も高く、順位が３位であり、利益が上がっている人が多い。特に、保有期間の長い人ほど、含み益が膨らんでおり、短期売買の利益率も比較的高い。」などの診断結果、ランキング結果、比較結果などを元にして、Ａさんへのアドバイスを提供する。
(Specific example of advice process)
For example, "A stock has a high trading profit margin, is ranked 5th, has a high unrealized profit margin, is ranked 3rd, and there are many people who are making profits. In particular, those who have a long holding period have a longer holding period. The unrealized profit is swelling, and the rate of return on short-term trading is relatively high. ”We will provide advice to Mr. A based on the diagnosis results, ranking results, comparison results, etc.
「ＡさんのＡ銘柄株の売買状況は、売買利益率は低く、含み益率も低く、利益が上がっていない。他と比べると、明らかに見劣りしており、改善の余地が大きい。まずは、Ａ銘柄株に関しては、押し目を買いにいき、上昇しても簡単に利益を確定せず、少し長めに保有を続けるようにすることがお薦めである。」とのアドバイス結果を表示する。情報生成部３０２１は、投資家や投資対象ごとの診断結果、ランキング結果、比較結果などを元にしたアドバイスを提供する。
"The trading situation of Mr. A's A stocks has a low trading profit margin, a low unrealized profit margin, and no profit. Compared to others, it is clearly inferior and there is a lot of room for improvement. First, A. Regarding stocks, it is recommended that you go to buy a squeeze, do not easily determine profits even if it rises, and keep holding for a little longer. " The
図１０１と図１０２に記載の通り、図１０１で様々な条件を加えれば、目的に沿ったデータセットが作成され、それによって必要な評価指標が算出でき、目的に沿った評価指標が算出されるため、当該ステップでも簡単に様々な条件、様々な形態の評価指標で対象をアドバイスすることができる。当該ステップは、あくまでも図１０２の一工程に過ぎないが、一連の連携で評価対象も評価指標も定まってきたもののため、当明細書にあげてきた評価対象を、数多くの形態の評価指標でのアドバイスが可能である。 As described in FIGS. 101 and 102, if various conditions are added in FIG. 101, a data set according to the purpose is created, a necessary evaluation index can be calculated by the data set, and an evaluation index according to the purpose is calculated. Therefore, even in this step, it is possible to easily give advice on the target under various conditions and various forms of evaluation indexes. Although this step is only one step in FIG. 102, since the evaluation target and the evaluation index have been determined by a series of cooperation, the evaluation target mentioned in the present specification can be used in many forms of the evaluation index. Advice is possible.
（ＡＩ機械学習アドバイスプロセスの新方式）
ＡＩ機械学習比較プロセスは以下のプロセスを経て行う。
(New method of AI machine learning advice process)
The AI machine learning comparison process is performed through the following process.
第一段階は、集計対象売買データの作成プロセスである。第二段階は、構成要素売買データの作成である（省略可）。第三段階は、損益レベル評価指標の作成プロセスである（３つの方式で目標となる評価指標を算出する）。この第三段階までで、目標となる損益と、対象となる売買データが決定される。 The first step is the process of creating trading data to be aggregated. The second step is the creation of component trading data (optional). The third stage is the process of creating a profit and loss level evaluation index (calculating the target evaluation index by three methods). Up to this third stage, the target profit and loss and the target trading data are determined.
第四段階は、第三段階で決定した目標となる損益（総合損益や売買損益など）の構成要素である評価指標を算出する。第四段階は第三段階に含めることも可能だし、別の段階にすることもできる（省略可）。この第四段階までで、目標となる損益と、対象となる売買データ（データ構造）と変数である評価指標が決定される。 In the fourth stage, the evaluation index, which is a component of the target profit / loss (total profit / loss, trading profit / loss, etc.) determined in the third stage, is calculated. The fourth stage can be included in the third stage or can be another stage (optional). Up to this fourth stage, the target profit and loss, the target trading data (data structure), and the evaluation index that is a variable are determined.
第五段階は、評価ステップ、ランキングステップ、比較ステップを綜合的に判断して、診断していくことを、診断ステップと定義する。第六段階は、診断ステップで、改善すべき評価指標が特定されることで、実際に、それらの評価指標が改善するとどういう結果になるかを示すことで、ユーザの売買行動の変化を促していくのが、このアドバイスステップである。 In the fifth stage, the diagnosis step is defined as the comprehensive judgment of the evaluation step, the ranking step, and the comparison step. In the sixth stage, the diagnostic step identifies the evaluation indicators to be improved, and by showing the actual results of the improvement of those evaluation indicators, it promotes changes in the user's trading behavior. It is this advice step to go.
第六段階は、これらの最適な解であるアドバイス結果をどうやって表示すればよいのか、適切な表示方法で表示するのがこの７段階目である。表や円グラフ、構成要素ランキング表示、ランキング表示、などが挙げられる。 In the sixth stage, it is the seventh stage to display how to display the advice result, which is the optimum solution, by an appropriate display method. Tables, pie charts, component ranking displays, ranking displays, etc.
（ＡＩアドバイスプロセスの課題）
上述のアドバイスプロセスでは、どの集計対象を使って、どの損益を、どの評価指標を使ってどうやってアドバイスするか、を決めることが、選択肢が多いという課題がある。
(Issues in the AI advice process)
In the above-mentioned advice process, there is a problem that there are many options for deciding which aggregation target is used, which profit / loss is to be advised, and which evaluation index is used to give advice.
上述のアドバイスプロセスから一歩進めて、目標である損益を最大化するために、評価指標を変数として、それを記憶するプロセス、最適な解を見つけるプロセス、それを表示するプロセスを加えることで、アドバイスプロセスは機械学習を使ったＡＩ学習によるアドバイスプロセスへと進化する。 Taking a step forward from the above-mentioned advice process, in order to maximize the target profit and loss, advice is given by adding a process of storing the evaluation index as a variable, a process of finding the optimum solution, and a process of displaying it. The process evolves into an advice process based on AI learning using machine learning.
売買データを使って、目標となる損益を決めれば、どのアドバイス結果を出していけば、最適かを学習し、ほかの売買データと比べて、劣る点を学習していく。この学習した結果を表示していくことで、ＡＩ診断プロセスは、ＡＩが最適な解を探してくれるようになる。 If you decide the target profit and loss using the trading data, you will learn which advice result should be given, and learn the inferior points compared to other trading data. By displaying the learned results, the AI diagnostic process will allow AI to find the optimal solution.
（ＡＩアドバイスプロセスの作用）
上述のアドバイスプロセスに加えて、対象となる売買データと目標となる損益が決まれば、目標となる損益を向上させ、最適にしていくためには、どの評価対象を、どう改善していけばよいのか最適にしていけるのか、を学習していき、変化させていく評価指標と評価指標をどう変化させていけばいいのか、を表示していくことで、最適な解に近づけていくような取引が可能となっていく。
(Action of AI advice process)
In addition to the above-mentioned advice process, once the target trading data and the target profit / loss are decided, which evaluation target should be improved and how should it be improved in order to improve and optimize the target profit / loss. By learning whether it can be optimized or not, and by displaying the evaluation index to be changed and how to change the evaluation index, a transaction that approaches the optimum solution. Will become possible.
（ＡＩアドバイスプロセスの意義）
上述のアドバイスプロセスに加えて、評価指標を変化させれば、損益がどう変化していくかを学習させるプロセスを加える。それを記憶させる記憶部と、変数である評価指標、目標の損益、対象となる売買データ（集計対象売買データや構成要素売買データ）、学習部、などの構成となる方法やソフトウェア、装置、データベース構造、学習方法が本発明の対象となる。
(Significance of AI advice process)
In addition to the above-mentioned advice process, we will add a process to learn how profit and loss will change if the evaluation index is changed. A storage unit that stores it, an evaluation index that is a variable, a target profit / loss, target trading data (aggregated trading data and component trading data), a learning unit, etc. The structure and learning method are the objects of the present invention.
（ＡＩアドバイスプロセスの効果）
上述のアドバイスプロセスに加えて、ＡＩプロセスを加えることで、対象となる売買データをどうアドバイスしていくのが最適な解かを、機械学習していく効果を発揮する。
(Effect of AI advice process)
By adding the AI process in addition to the above-mentioned advice process, it is effective to perform machine learning on how to give advice on the target trading data as the optimal solution.
（ＡＩアドバイスプロセスの具体例）
（具体例Ａ）
例えば、Ａさんの総合損益を改善したい場合、Ａさんの集計対象売買データを作成、総合損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）し、総合損益の構成要素である評価指標を変数とし、Ａさんの総合損益の改善を目標として、最適化していくには、どの集計対象とどの評価指標を改善していけばよいのか、最適かを学習していく。勝ち利益率と負け損失率の差を大きくしていくことが診断対象としては最適で、勝ち利益率と負け損失の差が一番大きい１位の人の売買を目標にして、勝ち利益率と負け損失率の差を現状の２％から３０％へと変えていくと、１年間で１００万円売買利益が８０％の確率で増える。１０％だと３０万円売買利益が７０％の確率で増える。など目標となる数字が変わることにより、目標となる損益がどれだけ変化していくかを示すことが可能になる。
(Specific example of AI advice process)
(Specific example A)
For example, if you want to improve Mr. A's total profit and loss, create Mr. A's total profit and loss data, create total profit and loss level trading data (even if you have it in the previous process), and evaluate it as a component of total profit and loss. With the index as a variable, we will learn which aggregation target, which evaluation index should be improved, and which is optimal in order to optimize with the goal of improving Mr. A's total profit and loss. Increasing the difference between the winning profit rate and the losing loss rate is the best diagnosis target, and the winning profit rate and the winning profit rate are aimed at buying and selling the first person with the largest difference between the winning profit rate and the losing loss rate. If the difference in the loss loss rate is changed from the current 2% to 30%, the trading profit of 1 million yen will increase with a probability of 80% in one year. If it is 10%, the trading profit of 300,000 yen will increase with a probability of 70%. By changing the target number, it becomes possible to show how much the target profit and loss will change.
（具体例Ｂ）
例えば、Ａ銘柄の売買損益を改善したい場合、Ａ銘柄の集計対象売買データを作成し、投資家ごとの構成要素売買データを作成し、売買損益レベル売買データを対象とすることで、Ａ銘柄の売買損益データが投資家ごとに集まる。このＡ銘柄の売買損益レベル売買データに影響を与えていく各種評価指標を当該情報処理システムにより算出し、これらの様々な組み合わせによる売買損益への影響を学習していき、Ａ銘柄の保有期間や売買利益率、最大の売買利益を上げている人の売買利益率や平均保有期間、などを学習していき、Ａ銘柄で勝っている人たちの多くが直近で購入し、現在保有を続けていれば、そのことを判断して、Ａ銘柄の保有持続の成功率を確率で示すことができる。
(Specific Example B)
For example, if you want to improve the trading profit / loss of A stock, you can create the trading data to be aggregated for A stock, create the component trading data for each investor, and target the trading profit / loss level trading data for A stock. Trading profit / loss data is collected for each investor. Trading profit / loss level of stock A Various evaluation indexes that affect trading data are calculated by the information processing system, and the influence of these various combinations on trading profit / loss is learned, and the holding period of stock A and the holding period We will learn the trading profit margin, the trading profit margin and the average holding period of the person who is making the maximum trading profit, and many of the people who are winning in the A brand purchased recently and continue to hold it now. If so, it is possible to judge that and show the success rate of holding the A stock with a probability.
（ＡＩアドバイスの学習生成方法）
（目的）
どの集計対象で、どの評価指標を改善していけば、目標である損益を改善できるかを学習していく。
(How to generate learning for AI advice)
(Purpose)
We will learn which aggregation target and which evaluation index should be improved to improve the target profit and loss.
（ＡＩアドバイスプロセスの学習生成方法のステップ）
集計対象売買データ、構成要素売買データ、を作成する手順と、どの損益を改善していくかを決めるステップと、当該損益を構成する評価指標を当該情報処理システムにより算出するステップと、元になる売買データと当該情報処理システムにより算出された評価指標の組み合わせによって、変化していく損益を演算する演算ステップと、どういう組み合わせが、最適な解かを見つけていくのかを学習する。
(Steps of learning generation method of AI advice process)
The procedure for creating aggregated trading data and component trading data, the step for deciding which profit / loss to improve, and the step for calculating the evaluation index that constitutes the profit / loss by the information processing system are the basis. By combining the trading data and the evaluation index calculated by the information processing system, you will learn the calculation steps for calculating the changing profit and loss and what kind of combination will find the optimal solution.
どういうアドバイスをすれば一番改善余地が大きいのか、を判断したり、Ａさんの総合損益率を上げていくには、どのアドバイス結果を提示するのがよいのかというのがテーマで、アドバイス結果が最適かどうかを学習していく。総合損益率の高いＺＥさんは、何故高いのかを学習し、Ａさんとの比較を示したり、保有銘柄の見直しを進めたり、勝率の高い銘柄や勝ち利益率の高い銘柄ランキングを出すなどして、平均的にも勝率の低い銘柄や負け損失率の高い銘柄を保有している状態を示し、保有銘柄の見直しを進めたアドバイスなどが可能となる。 The theme is which advice result should be presented in order to judge what kind of advice should give the most room for improvement and to raise the overall profit / loss ratio of Mr. A, and the advice result is. We will learn whether it is optimal or not. Mr. ZE, who has a high overall profit and loss ratio, learns why it is so high, shows a comparison with Mr. A, reviews the stocks he owns, and puts out a ranking of stocks with a high winning percentage and a stock with a high winning profit margin. It is possible to show the state of holding stocks with a low win rate and stocks with a high loss loss rate on average, and to give advice on reviewing the stocks held.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるアドバイスの定義）
投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるアドバイスの例を挙げると、株の中で売買損益率ランキングでは保有銘柄が３９００銘柄中３５００位で、マイナスを計上している人が多いことを当該情報処理システムで表示しながら、成績の高い他銘柄の売買状況や損益状況を当該情報処理システムで知らせアドバイスを提供するとか、保有銘柄が株の中で勝率が低いことをもって、より高い銘柄の提案を当該情報処理システムで行って、アドバイス提供するなどが挙げられる。～（投資対象）の～（投資対象別）の（当該条件で算出された）評価指標を使ったアドバイス提供、株の勝率を銘柄別に示して、より勝率を上げていくことを当該情報処理システムでアドバイス提供することや、株の銘柄別の含み損益率や勝ち利益率を示し、保有株の当該情報処理システムでアドバイス提供をすることなどは、一つの具体例である。
(Definition of advice based on trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
To give an example of advice based on trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component, the stocks held are 3500th out of 3900 stocks in the trading profit / loss ratio ranking, and a minus is recorded. While displaying on the information system that there are many people doing this, the information system informs them of the trading status and profit / loss status of other stocks with high performance, and provides advice. If it is low, it is possible to propose a higher brand in the information system and provide advice. The information processing system provides advice using the evaluation index (calculated under the relevant conditions) of ~ (investment target) ~ (by investment target), shows the winning percentage of stocks by brand, and raises the winning percentage further. Providing advice in the above, showing the unrealized profit / loss ratio and winning profit margin for each stock, and providing advice in the relevant information processing system for the stocks held is one specific example.
（従来技術の課題）
従来の投資アドバイスは、ＦＰによる株の構成比のアドバイスや、投資顧問による資産形成アドバイス、銘柄アドバイス、證券会社による投資信託や株の売り買いのアドバイスなどがあげられる。これらは勘や知識、経験によるところが多く、属人性が強く、人によって、差がとても出る。かといって、コンピュータによるアドバイスはレベルが高く、なかなか難しい。直近では、ロボットアドバイザなどが普及しており、ロボットによるアドバイスが台頭してきている。当該情報処理システムによるアドバイスは、そのようなアドバイスと何が違うのか、売買データを元にしたアドバイスであることが今までになかったアドバイス、自身の売買データだけでなく、多くの投資家が行った売買データを知見にして、行われていくアドバイスのため、様々な観点から行われていくアドバイスなどである。
(Problems of conventional technology)
Conventional investment advice includes advice on the composition ratio of stocks by FP, asset formation advice by investment advisors, stock advice, and advice on buying and selling investment trusts and stocks by securities companies. These are mostly due to intuition, knowledge, and experience, and have a strong personality, and there are great differences depending on the person. However, computer advice is high-level and quite difficult. Recently, robot advisors and the like have become widespread, and advice from robots is emerging. The advice provided by the information processing system is different from such advice, advice that has never been based on trading data, advice given by many investors as well as own trading data. This is advice that is given from various points of view in order to give advice based on the trading data.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる作用）
実際にどうアドバイス機能を当該情報処理システムで提供していくのか。当該情報処理システムは、投資対象の評価から比較やランキングや評価指標の表示、診断、など様々なデータを日々生成する。投資対象だけでなく、投資家の評価から比較やランキングや評価指標の表示、診断などの結果を日々生成する。取引のたびにそれは動いていき、違うデータを当該情報処理システムは生成する。これらのデータは、記録部３３に記録されていき、様々なアドバイスデータを生成できる。投資家Ａが失敗する確率の高い投資を決断するときに、当該情報処理システムで確率が低いことを当該情報処理システムにより算出し、投資家Ａの表示画面で教えることもできるし、保有銘柄が皆が失敗している銘柄を保有しており、とても売り圧力が多く、戻っても売りたい人が大変数多く存在することを当該情報処理システムが判断して、教えたり、も可能である。
(Action of trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
How do you actually provide the advice function in the information processing system? The information processing system generates various data such as comparison, ranking, display of evaluation index, diagnosis, etc. from evaluation of investment target on a daily basis. Not only the investment target, but also the results such as comparison, ranking, display of evaluation index, diagnosis, etc. are generated every day from the evaluation of investors. It moves with each transaction, and the information processing system produces different data. These data are recorded in the
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる効果）
今までの投資商品のアドバイスは、属人的であったり、ロボアドでも、ユーザの投資経験や投資スタイルに合わせたＥＴＦなどのポートフォリオを提供するケースが大半である。個別株の売買に関するロボットアドバイザは、ＥＴＦのポートフォリオアドバイスよりも難度が高い。なぜなら、選択肢がより多く、値動きも激しく、投資格差は比ではないほど広がるから。特に、静的な概念であるポートフォリオではなく、動的な概念である売買データを使った売買のアドバイスは一歩も二歩も先を行くサービスである。アドバイスデータの生成の具体例は、此までも随所にちりばめられており、それらは全て一貫した当該情報処理システムならではのアドバイスデータを生成する。
(Effects of trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
In most cases, the advice on investment products up to now is personal or even Roboad provides a portfolio such as ETFs that matches the investment experience and investment style of the user. Robot advisors on buying and selling individual stocks are more difficult than ETF portfolio advice. Because there are more options, price movements are volatile, and investment disparities are incomparably wide. In particular, trading advice using trading data, which is a dynamic concept, rather than a portfolio, which is a static concept, is a service that goes one step or two ahead. Specific examples of the generation of advice data have been scattered everywhere, and all of them generate consistent advice data unique to the information processing system.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによる具体例）
評価のところでいえば、図１０３から図１０６にもアドバイスデータがちりばめられているし、比較でも具体例、ランキングでも具体例、診断でも具体例を数多く挙げてきた。これらは、最終的に投資家がよりよき投資ができるようにアドバイスするための各種データであり、当該情報処理システムにより、投資家をよりよき投資に導くために生成されたデータのため、アドバイスには全て用いることができる。
(Specific example of trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
In terms of evaluation, advice data is studded in FIGS. 103 to 106, and many specific examples have been given for comparison, ranking, and diagnosis. These are various data to give advice so that the investor can make a better investment in the end, and since the data generated by the information system to guide the investor to make a better investment, the advice is given. Can all be used.
（投資対象別集計対象売買データの投資対象を構成要素にした構成要素別売買データによるアドバイス）
（従来技術の課題）
投資対象別集計対象売買データの投資家を構成要素にした構成要素別売買データによるアドバイスの例を挙げると、９／１０に購入した銘柄の売買損益率ランキングでＡさんの順位を上げるアドバイスをする、９／１０に購入した銘柄の売買損益率でアドバイスするなどが挙げられる。～（投資対象）の～（構成要素）の（当該条件で算出された）評価指標を使ったアドバイスは一例である。Ａ銘柄の勝率を投資家別に示して、増加させることをアドバイスすることや、株の投資家別の含み損益率や勝ち利益率を示し、株のアドバイスすることなどは一つの具体例である。
(Advice based on trading data by component with the investment target of the trading data to be aggregated by investment target as a component)
(Problems of conventional technology)
To give an example of advice based on trading data by component with investors as components of trading data to be aggregated by investment target, we give advice to raise Mr. A's ranking in the trading profit / loss ratio ranking of stocks purchased on 9/10. , Advice on the trading profit / loss ratio of the stock purchased on 9/10. The advice using the evaluation index (calculated under the relevant conditions) of ~ (investment target) ~ (component) is an example. One specific example is to show the winning percentage of stock A by investor and give advice to increase it, or to show the unrealized profit / loss ratio and winning profit margin of stocks by investor and give advice on stocks.
第一ステップは、売買データの取得ステップであり、続いて、売買データ作成フェーズがある。第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップである。第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップである。第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップである。第五ステップは、評価指標の当該情報処理システムによる算出選定ステップであっる。動作フェーズは、第五ステップで抽出選定された評価指標を使って「何をするのか」のフェーズであり、他ステップとの順序関係は問わない。 The first step is a trading data acquisition step, followed by a trading data creation phase. The second step is the step of creating the trading data to be aggregated. The third step is a step of creating trading data for each component. The fourth step is the step of creating profit / loss level trading data. The fifth step is a calculation and selection step of the evaluation index by the information processing system. The operation phase is a phase of "what to do" using the evaluation index extracted and selected in the fifth step, and the order relationship with other steps does not matter.
第六ステップは、評価ステップである。第七ステップは、比較ステップである。第八ステップは、ランキングステップである。第九ステップは、診断ステップである。第十段階は、アドバイスステップである。第十一段階は、表示ステップ（今回はこのステップ）である。 The sixth step is an evaluation step. The seventh step is a comparison step. The eighth step is a ranking step. The ninth step is a diagnostic step. The tenth step is an advice step. The eleventh step is a display step (this time, this step).
（表示ステップの意義）
例えば、Ａさんの売買損益に影響を与えた評価指標の算出は何かという問いに対しては、Ａさんの売買レベル売買データを抽出集計し、売買損益とともに勝率や勝ち利益率、負け損失率、などを当該情報処理システムにより算出することで、得られる。このとき、勝率は売買レベル売買データで自動的に算出できるが、勝ち利益率は、勝ちレベル売買データを作って、求めた方が得られやすい。そうやって、必要な評価指標は当該情報処理システムにより算出されていくが、Ａさんのこれらの評価指標をどのようにして伝えるのか、という表示方法の問題がある。投資家の方の中でも、知識や経験、ノウハウは様々で、表示端末も様々である。いくらよい数字やよい結果、改善すべき内容などの情報があっても、分かり難かったり、理解が難しいと、台無しである。表示ステップは、そのような課題を解決するために置かれている。
(Significance of display step)
For example, in response to the question of what is the calculation of the evaluation index that affected Mr. A's trading profit and loss, Mr. A's trading level trading data is extracted and aggregated, and the winning rate, winning profit rate, and losing loss rate are collected along with the trading profit and loss. , Etc. can be obtained by calculating with the information processing system. At this time, the winning rate can be automatically calculated from the trading level trading data, but the winning profit margin can be easily obtained by creating the winning level trading data. In this way, the necessary evaluation indexes are calculated by the information processing system, but there is a problem of the display method of how to convey these evaluation indexes of Mr. A. Among investors, there are various knowledge, experience, and know-how, and various display terminals. No matter how good the numbers, the good results, and the content to be improved, if it is difficult to understand or understand, it will be ruined. Display steps are set up to solve such problems.
（表示ステップの課題）
課題に対して、当該情報処理システムにより算出された評価指標や解決結果をどういうザに表示するのかが当ステップである。
(Issues of display steps)
The step is to display the evaluation index and the solution result calculated by the information processing system for the problem.
（表示ステップの作用）
同じ評価指標の当該情報処理システムにより算出であっても、評価指標や課題にあった表示がされていればわかりやすく解決結果はどう解消するのか、を当該課題や当該評価指標、当該ニュースなどに合わせて表示していくことが求められる。
(Action of display step)
Even if it is calculated by the information processing system of the same evaluation index, how to solve the solution result in an easy-to-understand manner if it is displayed according to the evaluation index or problem is described in the problem, the evaluation index, the news, etc. It is required to display them together.
そのためには、テーブルを作る方法とＡＩで機械学習していく方法があげられる。テーブルを作り、参照していく方法は、課題や評価指標、抽出条件、分類法、集約法などによって、異なる表現方法を、それぞれ、対応表を作ることで、解決できる。これらの対応関数を機械学習させて、ＡＩで学ばせて、最適な表示方法を選んでいく方式でもよい。 For that purpose, there are a method of making a table and a method of machine learning with AI. The method of creating a table and referencing it can be solved by creating a correspondence table for each of the different expression methods depending on the problem, evaluation index, extraction condition, classification method, aggregation method, and the like. A method may be used in which these corresponding functions are machine-learned and learned by AI to select the optimum display method.
（表示ステップの効果）
いろいろな表示方法を、その都度選択して、表現していくのは手間が非常にかかる。しかし、テーブル参照法であれば、いろいろなケースに対応が可能である。Ａの課題に対してはレーダーチャート、Ｂの課題に対しては、グラフ、Ｃの課題に対しては表、それぞれ、横軸の項目や縦軸の項目、対象などを例えば、評価指標と年度などにすることで、様々な表示方法が可能になるという特別な効果が期待できる。
(Effect of display step)
It takes a lot of time and effort to select and express various display methods each time. However, the table reference method can handle various cases. Radar chart for problem A, graph for problem B, table for problem C, items on the horizontal axis, items on the vertical axis, targets, etc., for example, evaluation index and year By doing so, you can expect a special effect that various display methods are possible.
（表示ステップの具体例）
（具体例１）
例えば、２０２０年のＡ銘柄による売買の勝率を表示する上では、２０２０年Ａ銘柄勝率という単なる羅列ではなく、２０２０年のＡ銘柄の勝率は％であった、２０２０年の最高勝率は％であり、Ｚ銘柄でした。Ａ銘柄の勝率ランキングは５３０位でした。のように、テキストで具体的な数字を入れながら表示していくと、わかりやすい。
(Specific example of display step)
(Specific example 1)
For example, in displaying the winning percentage of buying and selling by A stock in 2020, the winning percentage of A stock in 2020 was%, and the highest winning percentage in 2020 is%, not just the enumeration of the winning percentage of A stock in 2020. , It was a Z brand. The winning percentage ranking of brand A was 530th. It is easier to understand if you display it while entering specific numbers in the text.
この場合、年度別、銘柄、勝率の組み合わせの場合は、テキスト表示で××年度、××銘柄の勝率は××％で、××年度の最高勝率は××％であり、××銘柄でした。というテキストを対応させ、別計算で、２０２０年度の最高勝率銘柄を導出して、算出すればよい。 In this case, in the case of a combination of year, brand, and winning rate, the winning rate of XX year and XX brand is XX% in the text display, and the maximum winning rate of XX year is XX%. did. You can calculate by deriving the stock with the highest winning percentage in 2020 by another calculation.
（具体例２）
２０２０年のＡ銘柄の売買利益構成比（投資家ごと）を表示するには、Ａ銘柄で抽出した投資対象別集計対象売買データを作成し、投資家別構成要素売買データを作成、売買損益レベル売買データを作成（前の工程に持っていても可）で評価指標等は導き出される。ただ、Ａ銘柄の投資家ごと売買利益構成比を単に投資家Ａは２％、投資家Ｂは３％のように示しても、意味ある結果にはなってこない。
(Specific example 2)
To display the trading profit composition ratio (for each investor) of stock A in 2020, create trading data to be aggregated by investment target extracted by stock A, create component trading data by investor, and trade profit / loss level. Evaluation indexes etc. are derived by creating trading data (even if you have it in the previous process). However, even if the trading profit composition ratio for each investor of stock A is simply shown as 2% for investor A and 3% for investor B, it does not give a meaningful result.
しかし、算出したユーザＡさんの２０２０年のＡ銘柄の売買利益構成比は２０％で、Ｂ銘柄は１５％、全部で２０２０年は２０銘柄売買して、売買損失構成比が高かった銘柄はＧ銘柄で、２０％もマイナスになって足を引っ張ったことが、円グラフで表示されていると、課題を解決する以上の情報が得られ、とてもユーザはうれしい。このような表現が可能なためには、××年の××銘柄の売買利益構成比はどうかという課題に対しては、他銘柄の売買利益構成比と売買損失構成比も一緒に出すことと、それらを円グラフで表示することを、テーブル参照で、導出すれば可能となる。もちろんＡＩで機械学習させていけば、さらに複雑な処理も可能となる。 However, the calculated trading profit composition ratio of A stock in 2020 is 20%, B stock is 15%, and 20 stocks are bought and sold in total in 2020, and the stock with a high trading loss composition ratio is G. If the pie chart shows that the stock has been pulled down by 20%, the user is very happy to get more information than to solve the problem. In order to be able to express this kind of expression, for the issue of what is the trading profit composition ratio of XX stocks in XX years, it is necessary to put out the trading profit composition ratio and trading loss composition ratio of other stocks together. , It is possible to display them as a pie chart by deriving them with a table reference. Of course, if machine learning is performed with AI, even more complicated processing becomes possible.
（具体例３）
銘柄別集計対象売買データには、株価チャートが表示方法には適しており、Ａさんの実際の売買を、株価チャートで表現することが優れた表示方法となる。Ａ銘柄の投資家別売買損益率を知りたいという課題に対しては、Ａ銘柄の株価チャートを表示方法にして、投資家別の購入株価、売却株価、そのセットと損益をプロットしたり、データ表示したりすることで可能となる。
(Specific example 3)
The stock price chart is suitable as a display method for the trading data to be aggregated by issue, and it is an excellent display method to express the actual trading of Mr. A on the stock price chart. For the issue of wanting to know the trading profit / loss ratio of A stock by investor, the stock price chart of A stock can be used as a display method to plot the purchased stock price, sold stock price, its set and profit / loss by investor, or data. It is possible by displaying it.
（具体例４）
図１０１と図１０２に記載の通り、図１０１で様々な条件を加えれば、目的に沿ったデータセットが作成され、それによって必要な評価指標が算出でき、目的に沿った評価指標が算出されるため、当該ステップでも簡単に様々な条件、様々な形態の評価指標で様々な表現方法で表示することができる。当該ステップは、あくまでも図１０２の一工程に過ぎないが、一連の連携で評価対象も評価指標も定まってきたもののため、当明細書にあげてきた評価対象を、数多くの形態の評価指標で、数多くの表示方法で表示することが可能である。
(Specific example 4)
As described in FIGS. 101 and 102, if various conditions are added in FIG. 101, a data set according to the purpose is created, a necessary evaluation index can be calculated by the data set, and an evaluation index according to the purpose is calculated. Therefore, even in this step, it is possible to easily display various conditions and various forms of evaluation indexes in various expression methods. Although this step is only one step in FIG. 102, since the evaluation target and the evaluation index have been determined by a series of cooperation, the evaluation target mentioned in the present specification can be used in many forms of the evaluation index. It can be displayed in many display methods.
（売買データ連動チャート表示の意義）
・売買データ連動チャートについて、通常の株価チャートは銘柄情報と紐付いている。企業業績やテクニカル指標、イベント情報なども提示する機能を持つチャートが存在する。しかし、売買データと連動して、様々な売買に関する情報を一緒に提示するチャートは存在しない。売買データとは、購入日や購入銘柄、保有期間、売却日、保有銘柄の時価、といった購入銘柄に関する情報全般を指す。
(Significance of trading data linked chart display)
-Regarding trading data linked charts, ordinary stock price charts are linked to stock information. There are charts that have the function of presenting corporate performance, technical indicators, event information, etc. However, there is no chart that presents information on various trading in conjunction with trading data. Trading data refers to all information related to purchased stocks such as purchase date, purchased stocks, holding period, selling date, and market value of holding stocks.
（従来の課題）
従来のチャート表示は、銘柄情報に偏っており、銘柄情報と連動させる方式が中心である。
(Conventional issue)
The conventional chart display is biased toward the brand information, and the method of linking with the brand information is the main.
（売買データ連動チャート表示の作用）
それに比べ、売買データ連動チャートは、購入日、購入銘柄、にとどまらず、保有期間、保有銘柄の購入後の騰落率などと紐付く情報をチャートに表示する方法全般を指す。保有期間であれば、当該銘柄の保有期間が例えば、２０日が経過していた場合、当該購入日から２０日経過した、購入日と２０日後の値動きが現在の保有銘柄の値動きであるが、ほかの銘柄を買っていたらどうなっていたかの当該期間の騰落率ランキングを示すのも、この売買データ連動チャートの一形態だし、購入日から保有期間中に同じテーマのほかの銘柄の値動きを提示したり、当該期間、同じ銘柄を同じタイミングで購入した他の投資家の平均保有期間はどのくらいかを知れたり、と売買データに紐付く情報を提示するのが売買データ連動チャートである。
(Action of trading data linked chart display)
On the other hand, the trading data-linked chart refers not only to the purchase date and the purchased issue, but also to the general method of displaying information associated with the holding period, the rate of increase / decrease after the purchase of the owned issue, and the like. In the case of the holding period, for example, if the holding period of the stock has passed 20 days, the price movements of the stocks currently held 20 days after the purchase date and 20 days after the purchase date are the current price movements. It is also a form of this trading data-linked chart that shows the rate of increase / decrease ranking of what would have happened if you had bought other stocks, and presented the price movements of other stocks with the same theme from the purchase date to the holding period. The trading data interlocking chart presents information linked to trading data, such as knowing how long the average holding period of other investors who purchased the same stock at the same timing during that period.
（売買データ連動チャート表示の効果）
銘柄情報に紐付く情報は、企業業績であったり、株価情報であったりが銘柄の情報とともに表示したりするのが一般的であるが、売買データに紐付く情報は保有期間や勝率など、各種評価指標に紐付く情報となります。これらの情報を株価チャートに表示できると、ユーザにとっては、ほかの投資家の行動や、今までの売買傾向に基づいて失敗してきた売買方法は、勝率が悪いことを表示させることができるなど、今までにない情報の提供ができるようになる効果がある。
(Effect of trading data linked chart display)
Information linked to stock information is generally displayed together with stock information, such as corporate performance or stock price information, but information linked to trading data is various, such as holding period and winning percentage. It will be the information linked to the evaluation index. If this information can be displayed on the stock price chart, the user can display that the winning rate is poor for the trading method that has failed based on the behavior of other investors and the trading tendency so far. It has the effect of being able to provide unprecedented information.
（売買データ連動チャート表示の具体例）
上に上げたもののほか、現在の保有銘柄の保有状態に基づき、図１０３から図１０６に挙げるような方法などがある。
(Specific example of trading data linked chart display)
In addition to the methods listed above, there are methods such as those listed in FIGS. 103 to 106 based on the current holding status of the stocks held.
第一ステップは、売買データの取得ステップであり、続いて売買データ作成フェーズがある。第二ステップは、集計対象売買データの作成ステップである。第三ステップは、構成要素別売買データの作成ステップである。第四ステップは、損益レベル売買データの作成ステップである。第五ステップは、評価指標の当該情報処理システムによる算出選定ステップである。動作フェーズは、第五ステップで抽出選定された評価指標を使って「何をするのか」のフェーズであり、他ステップとの順序関係は問わない。 The first step is a trading data acquisition step, followed by a trading data creation phase. The second step is the step of creating the trading data to be aggregated. The third step is a step of creating trading data for each component. The fourth step is the step of creating profit / loss level trading data. The fifth step is a calculation and selection step of the evaluation index by the information processing system. The operation phase is a phase of "what to do" using the evaluation index extracted and selected in the fifth step, and the order relationship with other steps does not matter.
第六ステップは、評価ステップである。第七ステップは、比較ステップである。第八ステップは、ランキングステップである。第九ステップは、診断ステップである。第十ステップは、アドバイスステップである。第十一ステップは、表示ステップである。第十二ステップは、記事自動生成ステップ（今回のステップ）である。 The sixth step is an evaluation step. The seventh step is a comparison step. The eighth step is a ranking step. The ninth step is a diagnostic step. The tenth step is an advice step. The eleventh step is a display step. The twelfth step is an article automatic generation step (this step).
（記事自動生成ステップの定義）
当該情報処理システムは、様々な情報を生成する。アドバイスデータや診断データは、どちらかというと個人投資家が個人の売買データを使うときに有用だが、当該システムは売買データを扱っているため、これ以外に様々な情報が生成されていく。個人投資家がどうやって売買をしているのかは、よく雑誌などで成功事例として取り上げられることがある。ただ、一部の情報に偏っており、世の中に出てくるのは、大半が成功事例で失敗事例や平均的な姿は世の中には出てきていないのが実情である。当該情報処理システムが生成する情報の中で、ランキング情報、期間別集計対象売買データ、投資対象集計対象売買データなどから当該情報処理システムにより生成されていく評価指標のデータなどは、様々な記事の配信にも使える情報を数多く含む。これまでの実施形態の記載から明らかである。この記事配信システム（記事データ生成システム）としての視点から捉えたのが、第十二ステップの記事自動生成ステップである。
(Definition of article automatic generation step)
The information processing system generates various information. Advice data and diagnostic data are rather useful when individual investors use individual trading data, but since the system handles trading data, various other information will be generated. How individual investors buy and sell is often featured in magazines as a successful example. However, it is biased toward some information, and the fact is that most of the cases that appear in the world are success cases, and the cases of failure and the average figure do not appear in the world. Among the information generated by the information processing system, the ranking information, the data of the trading target to be aggregated by period, the data of the evaluation index generated by the information processing system from the trading data to be aggregated for the investment target, etc. are various articles. Contains a lot of information that can also be used for distribution. It is clear from the description of the embodiments so far. From the perspective of this article distribution system (article data generation system), the article automatic generation step of the twelfth step is taken.
（従来技術の課題）
記事の自動生成システムに関しては、発表された決算等に対して自動生成される記事の中身を、発表内容に含まれる特徴的な事項等に焦点を合わせたものにするとして、特願２０２０－１５７１４２のような決算の発表に合わせて自動生成される文献が記されている。決算情報、株価情報、決算情報などを元にして、発表された記事に対して、自動生成される記事の中身を、発表内容に含まれる特徴的な事項に焦点を合わせて、自動生成する記事生成システムである。当システムの、主な目的は企業業績の発表をいち早く捉え、特に上方修正幅（予想と実績の乖離率の大きさ（１０、１３）と過去の数値と比べ高い乖離率の大きさ（１４）ほかの企業との比較の乖離率の大きさ（１５））の大きな銘柄の情報を、その特徴を自動的に主題にして、注目度の高さをアピールできる記事を自動生成するシステムである。
(Problems of conventional technology)
Regarding the automatic article generation system, Japanese Patent Application No. 2020-157142 states that the content of the article automatically generated for the announced financial results, etc. will be focused on the characteristic matters included in the content of the announcement. Documents that are automatically generated according to the announcement of financial results such as are described. Articles that are automatically generated based on financial information, stock price information, financial information, etc., focusing on the characteristic items included in the content of the announcement. It is a generation system. The main purpose of this system is to catch the announcement of corporate performance as soon as possible, especially the upward revision range (the size of the divergence rate between forecasts and actual results (10, 13) and the size of the divergence rate higher than the past figures (14)). It is a system that automatically generates articles that can appeal the high degree of attention by automatically focusing on the characteristics of stocks with a large divergence rate compared to other companies (15).
（７２）、（７３）も企業業績の利益率に関する記述などがある。ただ、この記事生成システムで取引データに関しては、一切触れていない。株価に大きな影響を及ぼす可能性の高い、企業業績の修正発表等に注目した技術であり、企業業績発表という公表の事実をもとにして、記事を自動生成が可能であるが、この従来技術には大きな課題がある。企業業績発表の後、投資家がどのように投資行動を取り、業績の発表が投資家の投資行動にどんな影響を与えていくのかはわからないからだ。実際の投資行動に基づいて、どう投資行動を取ってきたのかの、記事を生成できるのが当該情報処理システムである。もちろん、上方修正などの業績の発表に限らない。 (72) and (73) also include descriptions of the rate of return on corporate performance. However, this article generation system does not mention transaction data at all. It is a technology that focuses on revision announcements of corporate performance, which is likely to have a large impact on stock prices, and it is possible to automatically generate articles based on the fact of announcement of corporate performance announcement, but this conventional technology Has a big challenge. It is not known how investors will take investment behavior after the announcement of corporate performance and how the announcement of business performance will affect the investment behavior of investors. The information processing system can generate articles on how investment behavior has been taken based on actual investment behavior. Of course, it is not limited to the announcement of business results such as upward revision.
（記事自動生成ステップの作用）
当該情報処理システムでは、例えば、２０２０年９月に、業績発表のあった銘柄で、一番売買利益率（実際の売買行動で利益の上がった銘柄）の高かったベスト１０銘柄は何？のような記事を自動で配信できるシステムである。まさに先の従来技術の先を行く技術であり、企業業績の発表後の、投資家の投資行動をレポートでき、配信できる画期的な情報処理システムである。この配信には、期間別集計対象売買データの技術による売買データの作成と、構成要素別売買データの作成、損益レベル売買データの作成による売買データセットの確定と、評価指標の算出、という一連の連携が重要であり、それによってはじめて生み出される記事データとなる。もちろん、当該評価指標は当該情報処理システムから生成された数値として、自動的に生成され、生成されたデータは、表示にも使えるし、記事配信にも使える。
(Action of article automatic generation step)
In the information processing system, for example, what are the 10 best stocks whose business results were announced in September 2020 and which had the highest trading profit margin (stocks that made a profit in actual trading behavior)? It is a system that can automatically deliver articles such as. It is a technology that is ahead of the conventional technology, and is an epoch-making information processing system that can report and distribute the investment behavior of investors after the announcement of corporate performance. This distribution is a series of creation of trading data by the technology of trading data subject to aggregation by period, creation of trading data by component, determination of trading data set by creating profit and loss level trading data, and calculation of evaluation index. Cooperation is important, and it becomes the article data that is produced for the first time. Of course, the evaluation index is automatically generated as a numerical value generated from the information processing system, and the generated data can be used for display and article distribution.
以上の流れを、どう実現するかを説明すると、まず損益レベル売買データの２０２０年９月の期間別集計売買データを当該情報処理システムで作成の指示を出し、構成要素である銘柄と業績発表のあるなしの業績発表あり（イベントを構成要素項目にして、業績発表のあるなしのチェック項目で管理）の銘柄を構成要素売買データで、抽出し、売買利益等の評価指標を売買データごとに算出し、売買利益率を銘柄ごとに平均値を算出し、当該平均売買損益率をランキング表示することで、得られる。全てが連携して動いており、一歩も二歩も進んだ技術である。 To explain how to realize the above flow, first, we give an instruction to create the aggregate trading data for each period of September 2020 of profit and loss level trading data with the information processing system, and announce the stocks and business results that are the components. Stocks with or without performance announcements (events are set as component items and managed by check items with and without performance announcements) are extracted from the component trading data, and evaluation indicators such as trading profit are calculated for each trading data. Then, the trading profit ratio is obtained by calculating the average value for each issue and displaying the average trading profit / loss ratio in the ranking. Everything works in tandem, and it is a technology that has taken a step or two.
（記事自動生成ステップの効果）
企業業績の発表が株価に与えるインパクトはある、しかし、これが行き過ぎると、かえって、投資行動がおかしくなるのである。つまり、業績の上方修正しそうな銘柄に当日や前日に資金が集中して、上方修正狙いの投機資金が流入したり、下方修正の可能性のある銘柄は一気に売り込まれたり、と株価乱高下の一因になっていたりもする。投機的な行為を助長するような当時の想定とは違う方向で進んでいる。この大きな原因は、やはり実際の投資行動が目に見えないからである。目に見えないから、疑心暗鬼に陥り、投機的な行動や、突拍子もない投資行動が出てくるのである。当該情報処理システムによれば、実際の投資行動の見える化が進み、このような投機的な行動も治まってくることが期待できる効果がある。結局、投資と投機は違い、投機だとギャンブル化が進み、一部のユーザしか活用できなくなるが、投資だと、数多くの方が安心して参加することができるようになり、貯蓄から投資の流れを強くすることに貢献できる技術、発明である。
(Effect of automatic article generation step)
Announcement of corporate performance has an impact on stock prices, but if this goes too far, investment behavior will go wrong. In other words, funds are concentrated on the stocks that are likely to be revised upward on the day or the day before, speculative funds aimed at upward revision flow in, and stocks that are likely to be revised downward are sold at once. It may be a cause. It is moving in a direction different from what was expected at the time to encourage speculative behavior. The main reason for this is that the actual investment behavior is still invisible. Because it is invisible, it leads to suspicion, speculative behavior, and crazy investment behavior. According to the information processing system, it is expected that the actual investment behavior will be visualized and such speculative behavior will be subsided. After all, investment and speculation are different, speculation progresses to gambling and only some users can utilize it, but with investment, many people can participate with peace of mind, and the flow from savings to investment It is a technology and an invention that can contribute to strengthening.
（記事自動生成ステップの具体例）
先の、２０２０年９月に業績発表のあった銘柄で一番売買利益率（平均ＲＯＩ）の高かった銘柄ベスト１０、等の記事は、当該情報処理システムであれば、時期が変わっても、パラメータの変更で自動生成できる。これは期間別集計対象売買データの技術が効いているからなせる技であり、期間別集計対象売買データ（完成版）なくしては、正しいデータは出てこないし、売買損益率（平均）という評価指標も、一連の連携がなされて、当該情報処理システムで生成されていくデータである。ほかにも、当該明細書には記事データの生成についても、沢山の具体例を挙げている。
(Specific example of the article automatic generation step)
The previous article, such as the 10 best stocks with the highest return on investment (average ROI) among the stocks whose business results were announced in September 2020, can be found at any time of the information processing system. It can be automatically generated by changing the parameters. This is a technique that can be done because the technology of trading data subject to aggregation by period is effective, and without the trading data subject to aggregation by period (completed version), correct data will not come out, and it is called the trading profit / loss ratio (average). The evaluation index is also data that is generated by the information processing system through a series of linkages. In addition, the specification gives many concrete examples of the generation of article data.
図１０１と図１０２にある通り、図１０１で様々な条件を加えれば、目的に沿ったデータセットが作成され、それによって必要な評価指標が算出でき、目的に沿った評価指標が算出されるため、当該ステップでも簡単に様々な条件、様々な形態の評価指標で様々な記事データの生成ができる。当該ステップは、あくまでも図１０２の一工程に過ぎないが、一連の連携で評価対象も評価指標も定まってきたもののため、当明細書にあげてきた評価対象を、数多くの形態の評価指標で、数多くの記事データを生成することが可能である。 As shown in FIGS. 101 and 102, if various conditions are added in FIG. 101, a data set according to the purpose is created, a necessary evaluation index can be calculated by the data set, and an evaluation index according to the purpose is calculated. Even in this step, various article data can be easily generated under various conditions and various forms of evaluation indexes. Although this step is only one step in FIG. 102, since the evaluation target and the evaluation index have been determined by a series of cooperation, the evaluation target mentioned in the present specification can be used in many forms of the evaluation index. It is possible to generate a large number of article data.
（生成データ管理テーブルで記事を管理）
これらの記事データは、生成データ管理テーブルを作ることで、生成された生成データは、どう作られてきたのか、から、どう表示されたのか、どう使われたのか、まで一元的に管理ができるようになる。生成データ管理テーブルには、少なくとも、生成データＩＤ、配信方法（別テーブルで管理もあり）、を含み、当該情報処理システムで生成されたデータは全てを紐付かせることで、どう表示されたか、だけでなく、その生成データが市場からどうアクセスがあって、人気はどうなったのかまで管理が可能になっていく。例えば、投資家全体の評価指標、株の投資家と仮想通貨の投資家の比較、米国株投資家の現在の状況分析などの生成データが当該情報処理システムで生成が可能である。
(Manage articles in the generated data management table)
By creating a generated data management table, these article data can be centrally managed from how the generated generated data was created, how it was displayed, and how it was used. It will be like. The generated data management table includes at least the generated data ID and the distribution method (there is also management in another table), and only how the data generated by the information processing system is displayed by associating all of them. Instead, it will be possible to manage how the generated data is accessed from the market and how popular it is. For example, the information processing system can generate generated data such as an evaluation index for all investors, a comparison between stock investors and virtual currency investors, and analysis of the current situation of US stock investors.
（課題解消システムとしての活用法について）
（課題の解消システムの定義）
当該情報処理システムは、売買データを入力し、第二ステップから第十二ステップのプロセスを経て、今まで述べてきたような様々な情報を生成する情報処理システムである。このプロセスはアドバイス等のデータを生成していくプロセスである。一方、裏を返せば、様々な投資課題を解消できるシステムでもある。
(How to use it as a problem solving system)
(Definition of problem solving system)
The information processing system is an information processing system that inputs trading data and generates various information as described above through the processes of the second step to the twelfth step. This process is a process of generating data such as advice. On the other hand, if you turn it over, it is also a system that can solve various investment issues.
当該情報処理システムは、例えば、２０２０年の平均売買利益率（平均ＲＯＩ）の一番高かった銘柄は何かという問いに対して、当該銘柄はＡ銘柄で、投資家の平均売買利益率は７５％でした。というように投資に関わる様々な課題を解消できる構造を持つ。投資家の売買データを当該システムを使って情報を生成することで、様々な投資課題を解消できる。例えば、勝率を算出するという課題は、実施形態１でも提供されている。売買データから勝率は何％かというデータを導き出すのがアドバイス等のデータ生成システムで、ほかの指標も同様に算出が可能である。そして、これらのデータはデータそのものだけでなく、診断結果や作業方法とともに都度記憶部３３に記憶される（図２参照）。これら記憶されたデータを使って、逆に、投資家や管理者の求めでＸさんの勝率は何％かという問いに対して、答えられていくのが課題解決手段としての側面から見た当該情報処理システムである。蓄積されればされるほど、いろいろな課題に答えることが可能になる。例えば、Ａさんの勝率は何％かという問いに対しては、売買データから売買済みデータを作成し、勝率を得ればよい。実施形態１でも簡単にできる。最初に、売買データをどういう抽出方法で、どの損益を対象に、どの売買損益レベルの評価指標を算出すればよいのか、を決めればよい。課題に対して作業を決めるのか、作業をしてから算出されるのかという違いで、当該情報処理システムは、課題解決手段としても、アドバイス等のデータ生成システムとしての側面も両方有している。
In response to the question, for example, which stock had the highest average trading profit margin (average ROI) in 2020, the information processing system is stock A, and the average trading profit margin of investors is 75. %was. It has a structure that can solve various investment-related issues. Various investment issues can be solved by generating information on investor trading data using the system. For example, the task of calculating the winning percentage is also provided in
この問いから必要となる作業は、問いによって異なってくる。売買損益率であれば、売買データから売買済みデータを作成し、各売買データの売買損益率を算出し、平均の売買損益率を算出するという工程を経れば、情報は生成される。 The work required from this question depends on the question. In the case of the trading profit / loss ratio, information is generated by creating trading data from the trading data, calculating the trading profit / loss ratio of each trading data, and calculating the average trading profit / loss ratio.
売買データから様々な結果を導いていく部分は、まさに上述の実施形態１や実施形態４の実施例などに評価や評価指標の算出・表示、比較、ランキング、診断、アドバイスなど豊富にある。これらは、逆に、問い合わせれば、出てくる答えである。例えば、Ａさんの２０２０年の勝率は５２％でした、という情報を生成するのと、Ａさんや管理者がＡさんの２０２０年の勝率は何かと問い合わせるのとでは、後者の方がより活用の幅が広がる。 The part that derives various results from the trading data is abundant in the above-mentioned examples of the first and fourth embodiments, such as evaluation, calculation / display of evaluation index, comparison, ranking, diagnosis, and advice. On the contrary, these are the answers that come out when you inquire. For example, if you generate information that Mr. A's winning percentage in 2020 was 52%, and if Mr. A or the manager asks what the winning percentage of Mr. A in 2020 is, the latter is more useful. Widen the width.
問いあわせが決まれば、答えが決まる。答えが決まれば、売買データからどう作業していけば、その答えにたどり着けるのかという関係にある。答えが決まれば、作業が決まる部分を先に記憶部に蓄積し、盛り込むことで、さらにこの情報処理システムは効果が高まる。つまり、上述の第一ステップから第十二ステップの第一ステップで問いを入れるだけで、当該情報処理システムは結果を求めて走り出し、情報を生成することにより、より利便性の高い情報処理システムとなる。日々、ランキングデータや比較データ、評価データ、診断データ、アドバイスデータ、評価指標データなどが当該情報処理システムにより生成される。これらの生成データは売買データの入力者だけでなく、管理者や、利用者、活用者の要求に応じて活用することができる。投資家がアドバイスを求めたら、答えたり、アドバイス生成を、ユーザ（管理者など含む）が投資課題を解消したいと思ったときに使うことが可能となる。管理者がブログ記事を生成した場合は、ランキング表をＤＢから抽出することで対応できる。もちろん、ニュースになるような記事の作成も同様だ。 Once the inquiry is decided, the answer is decided. Once the answer is decided, it is related to how to work from the trading data to reach the answer. Once the answer is decided, the information processing system will be more effective by accumulating and incorporating the part where the work is decided in the storage unit first. In other words, by simply asking a question in the first step from the first step to the twelfth step described above, the information processing system starts running for the result and generates information, thereby making it a more convenient information processing system. Become. Every day, ranking data, comparison data, evaluation data, diagnostic data, advice data, evaluation index data, etc. are generated by the information processing system. These generated data can be utilized not only by the input person of the trading data but also by the request of the manager, the user, and the user. When an investor asks for advice, he or she can answer it or use the advice generation when a user (including an administrator) wants to solve an investment problem. When the administrator generates a blog article, it can be dealt with by extracting the ranking table from the DB. Of course, the same goes for creating news articles.
図８９は、本発明の実施形態４に係る情報処理プロセスのテーブル参照方式を示す図である。図８９に記載の通り、売買データの入力、要求データ（管理者でもユーザでも可）の送信から始まり、各種生成プロセスを経て、データが生成され、結果を受け取り、表示される。生成システムについては明細書に記載の１１ステップをたどる。ユーザ（管理者含む）は、売買データを入力していくことで、自身の売買に関する多面的なアドバイスが受けられるようになる。図８９にあるとおり自身の売買データに基づいて、他との比較や、順位、などを管理しつつも、自身の弱点や管理、向上が期待できるようになる。必要なときに必要なデータを取り出せ、色んなアドバイスが受けられるようになるのが当該情報処理システムの課題解消システムとしての機能である。 FIG. 89 is a diagram showing a table reference method of the information processing process according to the fourth embodiment of the present invention. As shown in FIG. 89, data is generated, and the result is received and displayed, starting from input of trading data and transmission of request data (either an administrator or a user), and through various generation processes. For the generation system, follow the 11 steps described in the specification. Users (including managers) will be able to receive multifaceted advice regarding their own trading by inputting trading data. As shown in FIG. 89, based on one's own trading data, one can expect one's weaknesses, management, and improvement while managing comparison with others, ranking, and the like. The function of the information processing system as a problem-solving system is to be able to retrieve necessary data when necessary and receive various advice.
（従来技術の課題）
ユーザからの要求に対して、答えをどう導いていくのか？管理者やユーザからの問いに対して、どういう作業を行うか、どうやってどういう指示を情報処理システムに送るか、上述の勝率は何％か、という課題に対しては、売買損益レベル売買データを抽出し、勝ちトレード（売買利益が出た売買回数）の回数を売買回数で割れば、当該情報処理システムで算出できる。この問いはすでに実施形態１で解消している。ただ、管理ユーザの場合と比べると一般ユーザの場合は、スキルのレベルが様々である。そのため、問い合わせが簡単にできるようなユーザインターフェースの問題も重要となってくる。先ほどの記憶部３３に、勝率をどう算出したかの記憶があれば、勝率はどうやって算出するのかの作業は、当該情報処理システムでテーブルを参照することで、逆算がすぐにできる。いろいろな評価指標を算出し、いろいろな評価、比較、ランキング、診断、アドバイスを行えば行うほど、算出する手順や診断結果、アドバイス結果なども記憶部３３に記録され、逆にこの評価指標を算出したいという問いに対しては、記憶部３３から簡単にその手順を引き出すことが可能になる。つまり、実施形態１でも、実施形態４でも問いと答えという組み合わせは、記憶部３３に随時蓄積されていく。先の例でいえば、売買損益レベル売買データを抽出し、勝ちトレード（売買利益が出た売買回数）の回数を売買回数で割れば勝率が算出できる。作業（勝ちトレードの回数などの算出作業）と結果（勝率の算出）の関係である。勝率の算出をするにはどうすればよいのか、という答えは、勝ちトレードの回数などの算出作業を行うことである。従って、作業と結果の組み合わせを当該情報処理システムが参照すれば、結果と作業の組み合わせテーブルとしてどういう作業をすればよいのかが導ける。作業と結果の組み合わせテーブルのほか、この記憶部３３を使ったＡＩによる自動化も含める。作業から、こういう結果が出るということを学習することで、この結果を出すためにはこの作業を行う、ということを学習していくことになる。
(Problems of conventional technology)
How do you derive the answer to the request from the user? Extract trading profit / loss level trading data for issues such as what kind of work should be done in response to questions from administrators and users, what kind of instructions should be sent to the information system, and what percentage of the above-mentioned winning rate should be. Then, if the number of winning trades (the number of trading profits) is divided by the number of trading, it can be calculated by the information processing system. This question has already been solved in the first embodiment. However, the skill level of general users is different from that of administrative users. Therefore, the problem of the user interface that makes it easy to make inquiries is also important. If the
（課題の解消システムの作用）
この課題作業組み合わせテーブルの発想は、作業をすれば課題が解消できる、の裏返しである。作業があって課題を解消するというステップに組み込むことで、課題があってそれに必要な作業があって課題を解消するというステップに組み込めるようになる。上述の勝率は何％という課題と、作業である売買損益レベル売買データの作成と勝ちトレードの回数／売買回数の算出、が組み合わされるテーブルがあればこの課題はすぐに当該情報処理システムで解消できる。つまり、いつでも当該情報処理システムに問い合わせれば、引き出せる作業がわかっているため、導出できる。売買損益レベル売買データと勝ちトレードの回数の算出と売買回数の算出という作業（計算や抽出作業）を当該情報処理システムが行えば、勝率を知りたいという課題が解消できるということを当該情報処理システムは理解できるからである。作業と結果のテーブルをまとめたテーブルを作ると、より明確に課題と作業の関係が明確になる（図９１参照）。
(Operation of problem solving system)
The idea of this task work combination table is the inside out that the task can be solved by doing the work. By incorporating it into the step of having work and solving the problem, it becomes possible to incorporate it into the step of having the problem and having the necessary work to solve the problem. If there is a table that combines the above-mentioned problem of what percentage of winning rate, creation of trading profit / loss level trading data, and calculation of the number of winning trades / number of trading, this problem can be solved immediately by the information processing system. .. In other words, if you contact the information processing system at any time, you know the work that can be extracted, so you can derive it. Trading profit / loss level If the information processing system performs the work of calculating the trading data, the number of winning trades, and the number of trading (calculation and extraction work), the problem of wanting to know the winning rate can be solved. Is understandable. Creating a table that summarizes the work and result tables makes the relationship between tasks and work clearer (see Fig. 91).
（生成プロセスをデータベース化）
アドバイス生成時や記事生成時、データ要求時にも、そのときの売買データに対して、ある条件で、作成された生成プロセスは３２１－１のテーブルに関係が保存される。売買データの抽出条件、分類条件、集計ルール、売買データの作成手順、目標の損益、評価指標、動作ステップでの動作（診断など）、生成された内容、数値データ、などが逐次記録されていく。同じ要求に対しては、同じステップを踏めばよく、ただ、株価や売買データは逐次更新されていくので、データも更新されていく。これらの更新データも逐次、蓄積されていく。バッジ処理などでアドバイスを生成したときも、記事生成時にも、要求データ時にもこのステップは踏んでいくため、時の経過、利用がされるほど、ＤＢにいろいろな条件でデータの生成が進んでいく。次に、同じ課題や、要求記事を求められたときには、新たにルールが作成されなくても、記憶部からテーブルデータを検索し、決められたルールが実行される。ここに学習機能を追加していけば、機械学習が進み、いろいろな複雑な要求に対して、答えることができるようになる。強化学習などで自動化が進む。サーバでの働きは、同様のステップなので、同じように学習が進む。
(Create a database of the generation process)
At the time of advice generation, article generation, and data request, the relations of the created generation process are stored in the table of 321-1 under certain conditions for the trading data at that time. Trading data extraction conditions, classification conditions, aggregation rules, trading data creation procedures, target profit / loss, evaluation indicators, actions (diagnosis, etc.) in action steps, generated contents, numerical data, etc. are sequentially recorded. .. For the same request, the same steps should be taken, but since the stock price and trading data are updated sequentially, the data is also updated. These updated data are also accumulated one by one. Since this step is taken when generating advice by badge processing, when generating articles, and when requesting data, the more time passes and the more it is used, the more data is generated in the DB under various conditions. go. Next, when the same task or request article is requested, the table data is searched from the storage unit and the determined rule is executed even if a new rule is not created. If you add a learning function here, machine learning will advance and you will be able to answer various complicated requests. Automation will progress through reinforcement learning. Working on the server is a similar step, so learning proceeds in the same way.
（課題の解消システムの効果）
実施形態１や実施形態４には多くの投資課題と投資課題解消の作業方法を明示している。様々な評価指標の算出もそうである。問いを先に持ってきて、ユーザが抱えている問い合わせからどうやって売買データを処理するかを決めて解消していく情報処理システムは誰にでもわかりやすいという効果がある。売買データから様々な課題を解消できますよというのと比べると、ユーザが抱えている悩みを解消するには、この評価指標を見てください。の方がわかりやすい。同じことを意味しているのだが、結論から伝えて、原因をたどっていく方法と原因から結論へ向かっていく方法の違いである。
(Effect of problem solving system)
In the first and fourth embodiments, many investment issues and work methods for solving the investment issues are specified. So is the calculation of various evaluation indicators. An information processing system that brings in questions first, decides how to process trading data from the inquiries that the user has, and solves them has the effect of being easy for anyone to understand. Compared to the fact that you can solve various problems from trading data, look at this evaluation index to solve the problems that users have. Is easier to understand. It means the same thing, but it is the difference between the method of telling from the conclusion and tracing the cause and the method of going from the cause to the conclusion.
（課題の解消システムの具体例）
（具体例１）
勝率は何％？という課題は、売買損益売買データから勝ちの回数と売買回数（勝ち回数／売買回数）で当該情報処理システムで算出できる。
(Specific example of problem solving system)
(Specific example 1)
What is the winning percentage? The problem can be calculated by the information processing system from the trading profit / loss trading data by the number of wins and the number of trades (number of wins / number of trades).
（具体例２）
勝ち利益率は何％という課題は、勝ちトレード売買データから勝ちの利益／勝ちの購入代金の平均で当該情報処理システムで算出できる。
(Specific example 2)
The problem of what percentage of the winning profit margin can be calculated by the information processing system by averaging the winning profit / winning purchase price from the winning trade trading data.
（具体例３）
含み損率は何％なのかという課題は、含み損レベル売買データから含み損／含み損の購入代金の平均から当該情報処理システムで算出できる。
(Specific example 3)
The issue of what percentage of the unrealized loss rate can be calculated by the information processing system from the average of the unrealized loss / unrealized loss purchase price from the unrealized loss level trading data.
（具体例４）
売買の平均日数は平均何日なのかという課題には、売買損益売買データから売買日数を算出し合計し、売買回数で割れば当該情報処理システムで算出できる 。
これらは実施形態１でも可能なレベルであるが、次のようなケースは実施形態４であって可能となる。
(Specific example 4)
To solve the problem of how many days the average number of days for trading is, the information processing system can calculate the number of trading days by calculating the number of trading days from trading profit / loss trading data and dividing by the number of trading.
These are the levels that are possible in the first embodiment, but the following cases are possible in the fourth embodiment.
（具体例５）
２０２０年の勝率は何％かという課題は、Ａさんの２０２０年の期間別集計対象売買データを作成し、売買損益レベル売買データを作成し（前の工程に持っていても可）、勝ち回数／売買回数で当該情報処理システムにより算出できる。
(Specific example 5)
The issue of what percentage of the winning rate in 2020 is, create the trading data for the period to be aggregated by Mr. A, create the trading profit / loss level trading data (even if you have it in the previous process), and the number of wins. / The number of transactions can be calculated by the information processing system.
（具体例６）
ＡさんのＡ銘柄の勝ち利益率は何％かという課題は、ＡさんのＡ銘柄の投資対象別集計対象売買データを作成し、勝ち利益売買データを作成し、勝ち利益／購入代金の平均から算出できる。これらの一連の作業（ＡさんのＡ銘柄の投資対象別集計対象売買データを作成し、勝ち利益売買データを作成し、勝ち利益合計／購入代金の平均）を当該情報処理システムで行えば、２０２０年のＡ銘柄の売買損益率が誰にでも算出できるということなのです。
(Specific example 6)
The issue of what percentage of the winning profit margin of Mr. A's A brand is to create the trading data to be aggregated by investment target of Mr. A's A brand, create the winning profit trading data, and from the average of the winning profit / purchase price. Can be calculated. If a series of these operations (creating trading data to be aggregated by investment target of Mr. A's A brand, creating winning profit trading data, total winning profit / average of purchase price) is performed in the information system, 2020 It means that anyone can calculate the trading profit / loss ratio of stock A in the year.
（具体例７）
２０２０年のＡ銘柄の売買損益率が一番高かった人は、どういう売買をおこなったのかという課題には、２０２０年のＡ銘柄という抽出条件で投資対象別集計対象売買データを作成し、投資家別に分類した構成要素売買データを作成し、売買損益率（売買損益額合計／購入代金の平均）でランキングすれば求められる。実施形態４では、いろいろな評価指標を算出できるが、裏を返せば、いろいろな課題に答えることが可能なのが当該情報処理システムである。
(Specific example 7)
For the issue of what kind of trading was done by the person who had the highest trading profit / loss ratio of A stock in 2020, the investor created the trading data to be aggregated by investment target under the extraction condition of A stock in 2020. It can be obtained by creating separately classified component trading data and ranking by the trading profit / loss ratio (total trading profit / loss / average of purchase price). In the fourth embodiment, various evaluation indexes can be calculated, but on the flip side, it is the information processing system that can answer various problems.
（具体例８）
図１０１と図１０２に記載の通り、図１０１で様々な条件を加えれば、目的に沿ったデータセットが作成され、それによって必要な評価指標が算出でき、目的に沿った評価指標が算出されるため、当該ステップでも簡単に様々な条件、様々な形態の評価指標で様々な投資課題を解決することができる。当該ステップは、あくまでも図１０２の一工程に過ぎないが、一連の連携で評価対象も評価指標も定まってきたもののため、当明細書にあげてきた評価対象を、数多くの形態の評価指標で、数多くの課題を解消することが可能である。
(Specific Example 8)
As described in FIGS. 101 and 102, if various conditions are added in FIG. 101, a data set according to the purpose is created, a necessary evaluation index can be calculated by the data set, and an evaluation index according to the purpose is calculated. Therefore, even in this step, various investment issues can be easily solved with various conditions and various types of evaluation indexes. Although this step is only one step in FIG. 102, since the evaluation target and the evaluation index have been determined by a series of cooperation, the evaluation target mentioned in the present specification can be used in many forms of the evaluation index. It is possible to solve many problems.
（選択方式とテーブル参照方式）
投資家の様々なニーズに応えられるように、売買データを使って、診断結果をクリックすると、診断結果が表示されるなどは、選択方式の一つである。ここでいう選択方式は、この点を明確化したものである。
(Selection method and table reference method)
In order to meet the various needs of investors, it is one of the selection methods that the diagnosis result is displayed by clicking the diagnosis result using the trading data. The selection method referred to here clarifies this point.
（選択方式の概要）
課題解消システムや記事生成システムの場合、ユーザ端末において、ユーザや管理者から課題や記事の要請を受けて、結果セット（端末への表示、配信するための結果の組み合わせ）が提供される。課題や記事の要請を選択してもらう、入力してもらうの二つがあり、後者はさらにテーブル参照方式とＡＩ方式がある。
(Overview of selection method)
In the case of a problem solving system or an article generation system, a result set (a combination of results for display and distribution on the terminal) is provided in a user terminal in response to a request for a problem or article from a user or an administrator. There are two methods, one is to have the request for an assignment or article selected and the other is to be input, and the latter has a table reference method and an AI method.
（選択方式の作用）
従来方式でも、この選択方式は可能（ボタン一つ表示するだけでも選択方式）だが、一番単純なケースであるＡさんの端末に、Ａさんの売買データから導かれた、コンテンツ、を選択方式で、リスト化し、Ａさんに選択してもらうと、自身の診断結果が表示されたり、ランキング結果が表示されたりする。これは、選択方式の一つである。Ａさんにリストを表示し、選んでもらうと、結果セットが送信され、表示されるという仕組み。例えば、選択方式である場合は、ユーザ端末や管理者端末に、ユーザが必要とする課題や記事をプルダウンで選ばせたり、リスト形式で選ばせたりすることによって、抽出条件などを選択し、それを実行することにより、第二ステップから第十一ステップが実行され、結果表示となる方式を指す。この場合、端末には、例えば、集計対象売買データの作成の場合の例を取ると、「抽出条件：年度、銘柄、投資タイプ、など」、「分類基準：銘柄、投資家」、「集計基準：銘柄ごと」などの選択肢を提供することで、選択をユーザがしていくことが必要となる。
(Action of selection method)
Even with the conventional method, this selection method is possible (selection method by just displaying one button), but the simplest case is the selection method of content derived from Mr. A's trading data on Mr. A's terminal. Then, if you make a list and ask Mr. A to make a selection, your own diagnosis result will be displayed and the ranking result will be displayed. This is one of the selection methods. When Mr. A displays the list and asks him to select it, the result set is sent and displayed. For example, in the case of the selection method, the user terminal or the administrator terminal is made to select the issues or articles required by the user from the pull-down menu or in the list format, thereby selecting the extraction conditions and the like. Refers to a method in which the second to eleventh steps are executed and the result is displayed by executing. In this case, for example, in the case of creating trading data to be aggregated, the terminal has "extraction conditions: year, issue, investment type, etc.", "classification criteria: issue, investor", "aggregation criteria". By providing options such as ": for each brand", it is necessary for the user to make a selection.
（問い合わせの定義）
問い合わせとは、投資商品に関わる解決すべき課題で、評価指標の比較、評価指標のランキング、評価指標の表示、評価指標による診断、評価指標によるアドバイスのうちの少なくとも一つを指す。投資家にとって、これを知ることで、課題解決（投資成果の向上）の道しるべになる。これらの問い合わせは、実施形態１、実施形態４の情報処理システムで生成してきた情報である。もちろん、これら情報の中には、ニュース性のある記事や話題性のある記事としても、十分に使うことができる。図６４は、サーバと、端末との関係図であるが、データベースとの連携もここに表示しているとおり、売買データと評価指標との関係や問いと結果の関係、裏返せば、アドバイスなどの結果と作業手順を逐次蓄積していく（図２参照）。
(Definition of inquiry)
An inquiry is a problem to be solved related to an investment product, and refers to at least one of evaluation index comparison, evaluation index ranking, evaluation index display, evaluation index diagnosis, and evaluation index advice. For investors, knowing this will be a guidepost for solving problems (improving investment results). These inquiries are information generated by the information processing systems of the first and fourth embodiments. Of course, some of this information can be fully used as news articles and topical articles. FIG. 64 is a diagram of the relationship between the server and the terminal, but as the linkage with the database is also shown here, the relationship between the trading data and the evaluation index, the relationship between the question and the result, and, if turned over, advice, etc. Results and work procedures are accumulated sequentially (see Fig. 2).
図７５は、本発明の実施形態４に係る情報処理プロセスの表示方法のテーブルの参照を示す図である。すなわち、図７５は、表示テーブルの参照図である。適した表示でわかりやすく表示するために、評価指標と表示方法を関連付けるテーブルを作成する。評価指標で、銘柄の利益構成比が求められたら、単なる構成比の羅列よりも、円グラフでの銘柄名を記した利益構成比の円グラフが適している。「評価指標＝銘柄の利益構成比」の場合は、このテーブルを参照し、円グラフを表示する決定をする。評価指標以外にも、課題や損益、抽出条件、更にはアドバイスや比較、ランキングなどの動作と表示方法を結び付けるテーブルを参照することで、適切な表示方法を選択が可能になり、分かりやすい表示が可能になる。 FIG. 75 is a diagram showing a reference to a table of display methods of the information processing process according to the fourth embodiment of the present invention. That is, FIG. 75 is a reference view of the display table. Create a table that associates the evaluation index with the display method so that it can be displayed in a suitable and easy-to-understand manner. If the profit composition ratio of a stock is obtained from the evaluation index, a pie chart of the profit composition ratio with the stock name in a pie chart is more suitable than a simple list of composition ratios. In the case of "evaluation index = profit composition ratio of stock", refer to this table and decide to display a pie chart. In addition to the evaluation index, by referring to the table that connects the display method with the operation such as issues, profit and loss, extraction conditions, advice, comparison, ranking, etc., it is possible to select the appropriate display method, and the display is easy to understand. It will be possible.
（テーブル参照方式の意義）
図８９は、本発明の実施形態４に係る情報処理プロセスのテーブル参照方式を示す図である。必要に応じて、必要なデータを要求となるのは、ユーザや管理者が当該情報処理システムに対して行われる要求で、課題と表現する。課題を送信し、当該情報処理システムが受信し、テーブルを参照して、テーブルにある課題であれば、テーブルを参照して、なければ新たな課題と認識して、新たな条件を作成する。新たな課題の場合は、抽出、分類、集計等の条件、損益レベル、必要な評価指標などを新規で設定する。既存の課題であれば、テーブルからこれらの条件等を呼び出して、当該情報処理システムに指示を出すことで、各種売買データが作成され評価指標が算出され、各種動作が行われる。新規課題の場合は、条件、算出評価指標、実行される動作、等の指令を出して、次に同じ課題が来たときには、自動的に指示を読み込めるようにテーブルに記録される。この概略図が図８９である。
(Significance of table reference method)
FIG. 89 is a diagram showing a table reference method of the information processing process according to the fourth embodiment of the present invention. If necessary, the required data is requested by the user or the administrator to the information processing system, and is expressed as a problem. The issue is transmitted, received by the information processing system, and the table is referred to. If the issue is in the table, the issue is referred to, otherwise it is recognized as a new issue, and a new condition is created. In the case of a new issue, conditions such as extraction, classification, and aggregation, profit / loss level, and necessary evaluation indicators are newly set. If it is an existing problem, by calling these conditions from the table and giving instructions to the information processing system, various trading data are created, evaluation indexes are calculated, and various operations are performed. In the case of a new task, commands such as conditions, calculated evaluation indexes, and actions to be executed are issued, and the next time the same task comes, the instructions are recorded in the table so that the instructions can be automatically read. This schematic is shown in FIG. 89.
図７１の説明でも出たが、参照テーブルを参照することで、よりこの関係は明確になり、パターンをどんどん追加していくことも可能で、課題解決も結果の表示もメインテナンスが楽になり、様々な課題を解決できるようになる。売買データ受信からの流れは通常の情報処理システムと同様。ここで生成された売買データの抽出方法や、集計、分類方法は、その都度記憶部３３に蓄積され、評価指標の算出、評価指標の特定、どの動作（評価か比較かランキングか診断か、アドバイスか）が行われたか、表示はどういう方法で行われたか、という経緯を蓄積していく（図２、４２参照）。
As mentioned in the explanation of Fig. 71, by referring to the reference table, this relationship becomes clearer, it is possible to add more patterns, and it becomes easier to maintain the problem solving and the display of the result, and various things. You will be able to solve various problems. The flow from receiving trading data is the same as a normal information processing system. The method of extracting, aggregating, and classifying the trading data generated here is accumulated in the
テーブル参照方式の場合は、テーブルに関連付ける課題や記事と抽出条件などを抽出条件等テーブルなどで関連付け、今までにあった課題や記事（の要請）に関しては、当該テーブルを参照して、売買データの作成のために、当該抽出条件、分類条件、集計条件を使い、ない場合は、新規で作成することで、対応テーブルの充実を図っていく方式である。テーブル参照方式は、課題や記事の入力を選択方式や管理画面方式で行わない場合に、重要となる方式で、各ステップ（第一ステップから第十一ステップ）を、つないでいく重要な役割を果たす。 In the case of the table reference method, the issues and articles associated with the table and the extraction conditions are associated with the extraction condition table, etc., and for the issues and articles (requests) that have existed so far, the trading data is referred to. In order to create a table, the extraction conditions, classification conditions, and aggregation conditions are used, and if not, a new one is created to enhance the correspondence table. The table reference method is an important method when the input of issues and articles is not performed by the selection method or the management screen method, and plays an important role of connecting each step (first step to eleventh step). Fulfill.
（情報生成テーブルの重要な役割）
ユーザとアドバイス生成日、売買データの抽出条件、分類条件や集計条件、作成された売買データの種類、算出された評価指標、何を行ったのか（評価指標の表示なのか、診断なのか、比較なのか、ランキングなのか、アドバイスなのか）、どういう結果（診断結果のテキストなど）だったのか、というデータなどを持つテーブルである（項目が多くなれば、テーブルは分割してもよい）。これらの情報はアドバイス生成システムで算出されていくデータで、記憶部３３で記憶していくデータであるが、この参照テーブル方式では、別テーブルで管理することにより、後で参照しやすくなるなどの効果が期待できる。これが情報生成テーブルであり、このテーブルは、先に触れたとおり、課題解決に向けても有効なテーブルである。つまり、何を行ったのか、例えば、勝率の表示という簡単な例で説明すると、このテーブルで勝率の表示を出したデータがあれば、そこで使われた売買データの抽出条件や作成された売買データの種類など作業手順がすぐに参照できる。従って、勝率の算出という課題から作業手順が明確になり、課題解決の道筋ができるのである。このテーブルを充実させていくと、記憶部３３では、どんどん診断結果やアドバイス結果、各種評価指標の算出などが蓄積されていき、数多くの問い合わせに対して、どうやって当該情報処理システムで作業を行えばよいのかの手順が蓄積されていく。
(Important role of information generation table)
User and advice generation date, trading data extraction conditions, classification conditions and aggregation conditions, created trading data types, calculated evaluation indexes, what was done (whether it is a display of evaluation indexes or a diagnosis, comparison) It is a table that has data such as whether it is a ranking, advice), what kind of result (text of diagnosis result, etc.), etc. (If there are many items, the table may be divided). These pieces of information are data calculated by the advice generation system and are stored in the
（従来方式の課題）
参照テーブルを作らないで、アドバイス生成システムで提示した診断結果やその診断結果を出したルートは記憶部３３には記憶はされているが、一覧性に欠けたり、管理が大変という課題がある。これに対して参照テーブル方式では、様々なアドバイスデータや診断結果、ランキング結果や比較結果などをどういうプロセスで実行し、どういう評価指標を使ってきたかが、一目瞭然となる。
(Problems of the conventional method)
The diagnosis result presented by the advice generation system and the route that outputs the diagnosis result are stored in the
（テーブル参照方式の作用（図９３参照））
通常のアドバイスデータ生成ルートは先に説明したとおりである。一方、問い合わせルートは、最初に問いが来て、その問いを情報生成テーブルで参照する。例えば、勝率を算出する課題が見つかれば、その作業手順がテーブルから明らかになり、後は通常ルートと同じように、結果を出すまで作業を続ければ、現時点での勝率がすぐに算出されることになる。当たり前だが、同じＡさんの勝率でも、出す日が異なってくれば、勝率も異なってくる。一度覚えた手順は、自動化して、毎日計算し直し、それらの算出結果やプロセスは全て記憶部３３に記憶されいつでも引き出すことが可能となる。
(Operation of table reference method (see FIG. 93))
The usual advice data generation route is as described above. On the other hand, in the inquiry route, a question comes first, and the question is referred to in the information generation table. For example, if a task to calculate the winning percentage is found, the work procedure will be clarified from the table, and if you continue the work until the result is obtained, the winning percentage at the present time will be calculated immediately like the normal route. become. Obviously, even with the same winning percentage of Mr. A, the winning percentage will be different if the dates of release are different. The procedure once learned is automated and recalculated every day, and all the calculation results and processes are stored in the
図９３にあるとおり、第二ステップから第十一ステップまでの各工程がこのテーブル方式により自動化される。例えば、２０２０年の総合損益率銘柄ランキングがほしい、という課題に対しては、２０２０年の期間別集計対象売買データの作成を指示（抽出条件：期間＝２０２０年）、銘柄別の構成要素売買データを作成、銘柄ごとに集計し（分類条件：投資対象：銘柄、集計ルール：銘柄ごと）、損益は総合損益率という言葉が対応し、（損益レベル売買データ：総合損益レベル売買データ）で、「評価指標＝総合損益率」、「動作：＝ランキング」で、これらの結果セットに対応した表示方法を選択し、全てのフェーズのテーブル参照が決定し、その結果、２０２０年の売買損益率銘柄ランキングという結果が表示される仕組みである。一度テーブルに記録されれば、これらの関連付けが一度テーブルに設定されれば、自動的に記事や課題が解消される。これら第四フェーズ全てを自動化してもよいし、一部でもよい。そして、これらのテーブル作成はＡＩ学習させていくというＡＩ化でも重要な役割を果たしていく。 As shown in FIG. 93, each step from the second step to the eleventh step is automated by this table method. For example, for the issue of wanting the overall profit / loss ratio stock ranking for 2020, we instructed to create trading data to be aggregated for each period in 2020 (extraction condition: period = 2020), and component trading data for each stock. Is created and aggregated for each issue (classification condition: investment target: issue, aggregation rule: for each issue), and the term total profit / loss ratio corresponds to profit / loss. Select the display method corresponding to these result sets in "Evaluation index = Total profit / loss ratio" and "Operation: = Ranking", and the table reference for all phases is decided. As a result, the trading profit / loss ratio stock ranking in 2020 The result is displayed. Once recorded in the table, once these associations are set in the table, articles and issues are automatically resolved. All of these fourth phases may be automated or partial. And, the creation of these tables also plays an important role in AI learning, which is to train AI.
（テーブル参照方式の効果（図９３））
情報生成テーブルのデータを追加していくに従って、参照できる問い合わせが増加していき、様々な投資課題を解消できていくという特別な効果が期待できる。従来方式では別テーブルで管理していないため、一元管理が難しいが、当方式では、一元管理がしやすく、簡単に履歴が確認でき、ユーザにも過去の結果履歴を簡単に表示することも可能となる。入力方式でも、様々な課題や記事を自動で当該情報処理システムにより生成できるが、テーブル参照方式では、ＡＩ化にもつながるし、様々なニーズをくみ取ることができるため、特別な効果が期待できる。選択方式では、管理者が、課題や記事を用意し、それをユーザ端末でユーザや管理者が選択をすると、各種条件が決まり、第二ステップから第十一ステップの段階を踏み、結果が出力される。テーブル参照方式では、入力は、ユーザや管理者が選べ、テーブルにある課題や記事であれば、第一フェーズから進んでいき、テーブルに該当がなければ、そこで、新たなルール作りをするために該当テーブルの新たな項目を追加する画面が現れて、追加すると、次のステップに踏むような作りにできる。ユーザや管理者が必要な記事や課題を、引き出すことができ、テーブルの充実を図ることもできるし、よくある課題は、即座に答えることができるようになる特別な効果が期待できる。
(Effect of table reference method (Fig. 93))
As the data in the information generation table is added, the number of inquiries that can be referred to increases, and a special effect of solving various investment issues can be expected. Centralized management is difficult because it is not managed in a separate table in the conventional method, but in this method, centralized management is easy, the history can be easily checked, and the past result history can be easily displayed to the user. Will be. Even with the input method, various issues and articles can be automatically generated by the information processing system, but with the table reference method, it is possible to create AI and capture various needs, so special effects can be expected. In the selection method, when the administrator prepares an issue or article and the user or administrator selects it on the user terminal, various conditions are determined, the steps from the second step to the eleventh step are taken, and the result is output. Will be done. In the table reference method, the input can be selected by the user or administrator, and if it is an issue or article in the table, proceed from the first phase, and if it does not correspond to the table, there is to create a new rule. A screen for adding a new item in the corresponding table will appear, and if you add it, you can make it like taking the next step. Users and managers can pull out necessary articles and issues, improve the table, and can expect special effects such as being able to answer common issues immediately.
（テーブル参照方式の具体例）
通常ルートでのデータの蓄積：通常ルートは売買データから評価指標の算出、診断結果の算出などが管理されていく。先にも例を挙げたようなもののほか、例えば、ソフトバンク株の勝った人たちの利益率は平均でどのくらいかという質問に対しては、投資対象別集計対象売買データ（抽出条件：銘柄＝ソフトバンク）、勝ち利益レベル売買データ（損益＝勝ち利益率）の作成（評価指標＝投資家ごとの勝ち利益率の平均）となり、動作は評価指標の表示となる。これらは、今までに書いてきた具体例全てに、通じており、それら記載の具体例全てに適応可能である。
(Specific example of table reference method)
Accumulation of data in the regular route: In the regular route, the calculation of evaluation indexes, the calculation of diagnostic results, etc. are managed from the trading data. In addition to the above examples, for example, when asked what the average profit margin of the winners of Softbank stocks is, the trading data to be aggregated by investment target (extraction condition: stock = Softbank). ), Winning profit level Trading data (profit and loss = winning profit margin) is created (evaluation index = average winning profit margin for each investor), and the operation is the display of the evaluation index. These are familiar to all the concrete examples written so far and are applicable to all the concrete examples described therein.
（テーブル参照方式の具体例２）
図８９で説明すると、例えば、２０１９年のＳ社株の投資家全体の平均の売買損益率はどうかという課題を当該情報処理システムに要求した場合、これが要求された初めての課題の場合は、以下の手順を当該情報処理システムに指示する。２０１９年の期間別集計対象売買データを「抽出条件：銘柄コード＝××××（Ｓ１社株）」で作成を指示し、「当該売買データの売買損益レベル売買データの作成の指示、売買レコードごとの売買損益率の算出、平均の売買損益率の算出、これを適切な方法で表示」を指示することで、テーブルには記録される。次の課題で、２０２０年のＳ２社株の投資か、全体の平均の売買損益率はどうかという課題に対しては、２０２０年と銘柄コードを変更するだけでよい構造が同じである課題のため、別テーブルで年度や銘柄コードを用意しておけば、それを読み込むことで、当該情報処理システムで参照できるため、新規課題ではなく既存課題として捉えることが可能となる。
(Specific example 2 of the table reference method)
Explaining with reference to FIG. 89, for example, when the information processing system is requested to have an issue of what is the average trading profit / loss ratio of all investors of S company stock in 2019, the first issue requested is as follows. The procedure of is instructed to the information processing system. Instructed to create the trading data to be aggregated by period in 2019 with "Extraction condition: Brand code = XXX (S1 company stock)", "Instruction to create trading profit / loss level trading data of the trading data, trading record It is recorded in the table by instructing "calculation of trading profit / loss ratio for each, calculation of average trading profit / loss ratio, and display of this in an appropriate manner". For the next issue, whether it is the investment of S2 company stocks in 2020 or the average trading profit / loss ratio of the whole, the structure is the same as in 2020, just by changing the stock code. If you prepare the year and brand code in a separate table, you can read it and refer to it in the information processing system, so you can consider it as an existing issue rather than a new issue.
（問い合わせルートでのデータの蓄積）
問い合わせルートも、同じように同テーブルにデータは記録されていく。毎日、勝率がほしければ、同じ手順で実行されるが、いろんなデータは日々リフレッシュされているので、勝率も変化していく。それらのデータが日付とともに蓄積されていくことで、勝率の推移なども表示が簡単になる。アドバイス生成プロセスは先にも触れたとおり、裏を返せば、問い合わせ解消プロセスである。履歴をすぐに参照でき、推移をグラフ化できれば、どう課題を解消してきたのか、が明らかになるという特別な効果が期待できる。
(Accumulation of data in inquiry route)
As for the inquiry route, the data is recorded in the same table in the same way. If you want a winning percentage every day, the same procedure is executed, but since various data are refreshed every day, the winning percentage also changes. By accumulating such data with the date, it becomes easy to display the transition of the winning percentage. As mentioned earlier, the advice generation process is, on the flip side, an inquiry resolution process. If the history can be referred to immediately and the transition can be graphed, a special effect of clarifying how the problem has been solved can be expected.
図７４は、本発明の実施形態４に係る情報処理プロセスのＡＩ機械学習プロセスを示す図である。 FIG. 74 is a diagram showing an AI machine learning process of the information processing process according to the fourth embodiment of the present invention.
（ＡＩ学習方式（図７４の説明））
上記の参照テーブル方式の課題は、参照テーブルの蓄積が必要となり、蓄積が進めば進むほど、便利でいろんな課題が解消できていくが、このテーブルの蓄積度合いによって、精度が変わっていくという課題がある。これに対して、ＡＩ学習方式は、売買データの作成方法や評価指標の算出、各種結果の組み合わせの関係性を学習していくため、はじめて行うアドバイス生成や初めての課題に対しても、それら関係性の学習から学んできたことを活かし、課題を解消、またはアドバイス（診断等も含め）を生成、記事を生成しようとしていくことが可能となる。こちらも使えば使うほど、このときはこういう売買データの作成で、抽出などをいろんな角度から当該情報処理システムが学習していくことができ、テーブルにはない効果が期待できる。参照テーブル方式は、今までにない課題や記事、今までにない関連付け、に関しては管理者やユーザが手入力して、関連付けを増やしていかなければいけない。ＡＩ方式の場合は、この関連付けを自動化し、ＡＩがユーザや管理者の要求に応えるように、機械学習をはかり、推測と検証を繰り返して、関連付けの精度を高めていく。
(AI learning method (explanation of FIG. 74))
The problem of the above reference table method is that it is necessary to accumulate the reference table, and as the accumulation progresses, various problems can be solved conveniently, but the problem that the accuracy changes depending on the degree of accumulation of this table. be. On the other hand, in the AI learning method, since the method of creating trading data, the calculation of evaluation indexes, and the relationship of the combination of various results are learned, those relationships are also related to the first advice generation and the first task. Utilizing what we have learned from sexual learning, it is possible to solve problems, generate advice (including diagnosis, etc.), and try to generate articles. The more you use this, the more you can learn the information processing system from various angles by creating such trading data at this time, and you can expect effects that are not in the table. In the reference table method, the administrator or user must manually input the issues and articles that have never existed, and the associations that have never existed, and increase the associations. In the case of the AI method, this association is automated, machine learning is measured, and guessing and verification are repeated so that AI responds to the demands of users and managers to improve the accuracy of the association.
（従来方式の課題）
先に触れたとおり、テーブル方式やその前の方式の課題が従来方式の課題である。参照テーブル方式は、上述したようなないものを追加していくという作業が必要になることと、表記揺れ、例えば、２０２０年を２０２０にしたり、今年としたり、とユーザの入力は様々で、同じ結果を出すのに、様々なテーブル関連付けを用意しなければいけない。
(Problems of the conventional method)
As mentioned earlier, the problems of the table method and the method before it are the problems of the conventional method. The reference table method requires the work of adding things that are not mentioned above, and the notation fluctuations, for example, 2020 to 2020, this year, etc., the user input is various and the same. Various table associations must be prepared to produce results.
（ＡＩ方式の作用）
テーブル方式と違うところは、学習部があり、アドバイス生成データや課題解消の機械学習ができていくことである。勝ち利益率をどうやって出すのか、負け損失率をどうやって出すのかは、それぞれ違う売買データから算出しなければいけないが、ＡＩの機械学習が進めば、利益率と損失率の関係性から勝ち利益売買テーブルと、負け損失売買テーブルを参照することができるようになる。これはテーブル方式にはない特別な効果である。
(Action of AI method)
The difference from the table method is that there is a learning department, and advice generation data and machine learning for problem solving can be performed. How to get the winning profit rate and how to get the losing loss rate must be calculated from different trading data, but if AI machine learning progresses, the winning profit trading table will be based on the relationship between the profit rate and the loss rate. Then, you will be able to refer to the losing loss trading table. This is a special effect that the table method does not have.
（ＡＩ方式の効果）
上述したような効果のほか、この人にはこのデータ、この人にはこのアドバイス、この人の弱いところはここだからこのランキングを表示、など機械学習が進むといろいろな可能性が生まれてくる。ＡＩ方式であれば、先の例の、２０２０年と２０２０，昨年、が一致するのを徐々に読み取ることができるようになり、要求に応えられるように、学習効果が働き、向上していく。テーブル方式で使ったテーブルもそのまま教師データとして活用ができるし、学習済みデータは、使うほどに、蓄積されていき、それら参照できるデータが増えれば増えるほど、精度が上がり、様々な投資課題や投資ニュースに応えることができるようになる。そうすれば、学習済みデータなども非常に価値の高いものになってくる。
(Effect of AI method)
In addition to the effects mentioned above, various possibilities will be created as machine learning progresses, such as this data for this person, this advice for this person, and this ranking because this person's weakness is here. If it is the AI method, it will be possible to gradually read the match between 2020, 2020, and last year in the previous example, and the learning effect will work and improve so that the demand can be met. The table used in the table method can be used as it is as teacher data, and the learned data is accumulated as it is used, and the more data that can be referred to, the higher the accuracy, and various investment issues and investments. You will be able to respond to the news. Then, the trained data will be very valuable.
（ＡＩ方式の具体例）
上述の各ステップで記述してきた具体例はＡＩ化が可能な具体例であり、全て当てはまりそれらがＡＩ化が実現するまでのステップは、第二ステップから第十一ステップまで、一部のＡＩ化でもいいし、段階的に進めてもよいし、全てのステップ（第一フェースから第四フェーズまで）でＡＩ化を進めてもよい。投資課題と課題解消、診断やアドバイスデータの生成、など非常に複雑で多岐にわたる分析や機能がある当該情報処理システムには、非常に有用な方式である。
(Specific example of AI method)
The specific examples described in each of the above steps are specific examples that can be converted to AI, and all of them apply, and the steps until the conversion to AI is realized are a part of AI conversion from the second step to the eleventh step. However, it may be advanced step by step, or AI may be advanced in all steps (from the first face to the fourth phase). It is a very useful method for the information processing system, which has very complicated and wide-ranging analysis and functions such as investment issues and problem solving, diagnosis and generation of advice data.
先にも挙げた例以外にも、下記の具体例がある。 In addition to the examples given above, there are the following specific examples.
（具体例１）
Ａ銘柄で売買利益を出している人が増えている。特に今まで成功確率の高い投資家が購入し始めている、これらの情報を失敗している投資家におすすめ情報として提示することなどが考えられる。
(Specific example 1)
The number of people who are making trading profits with A brand is increasing. In particular, investors with a high probability of success have begun to purchase, and it is conceivable to present this information to investors who have failed as recommended information.
（具体例２）
ツイッターを参照して失敗している人たちが増えている、今の相場では、ツイッターを参考にするよりも、四季報を参照する投資家の方が圧倒的に成果が上がっている。その旨を伝えるためにＡＩが比較データを導出して、表示するなども一例である。
(Specific example 2)
The number of people who refer to Twitter and fail is increasing, and in the current market price, investors who refer to the quarterly report are overwhelmingly more successful than those who refer to Twitter. For example, AI derives comparative data and displays it in order to convey that fact.
（具体例３）
Ａさんの投資成果がここにきて、皆の平均と比べて大きく劣ってきている。その原因はこの評価数値に表れており、平均と比較すると一目瞭然なので、それを表示し、コメントも付与したなども十分期待ができる。
(Specific example 3)
Mr. A's investment results have come here and are far inferior to everyone's average. The cause is shown in this evaluation value, and it is obvious when compared with the average, so it can be fully expected that it will be displayed and comments will be added.
〔付記事項１〕
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報生成装置は、投資商品の損益の評価に関する情報を生成する情報生成装置であって、上記投資商品の売買データを取得し、期間ごとに上記売買データを分類した期間別集計対象売買データを作成し、上記期間別集計対象売買データを用いて、各期間における上記投資商品の売買状況に応じて、期間ごとに、レベル分けした損益の１つである売買損益の元になる売買損益レベル売買データと、レベル分けした損益の１つである含み損益の元になる含み損益レベル売買データとを作成し、上記売買損益レベル売買データから、レベル分けした損益の１つである売買損益を評価するための売買損益レベル評価指標を算出し、上記含み損益レベル売買データから、レベル分けした損益の１つである含み損益を評価するための含み損益レベル評価指標を算出し、上記売買損益レベル評価指標と、上記含み損益レベル評価指標とを用いて、上記期間ごとの売買損益および含み損益の評価情報を生成する情報生成部を備えている。
[Appendix 1]
In order to solve the above problems, the information generation device according to one aspect of the present invention is an information generation device that generates information regarding the evaluation of profit and loss of investment products, and acquires trading data of the investment products for a period of time. Profit and loss divided into levels for each period according to the trading status of the investment products in each period, using the trading data subject to aggregation by period, which classifies the trading data for each period. Create trading profit / loss level trading data that is the source of trading profit / loss, which is one of , To calculate the trading profit / loss level evaluation index for evaluating the trading profit / loss which is one of the leveled profit / loss, and to evaluate the unrealized profit / loss which is one of the leveled profit / loss from the above unrealized profit / loss level trading data. It is equipped with an information generation unit that calculates an unrealized profit / loss level evaluation index and generates evaluation information of trading profit / loss and unrealized profit / loss for each period by using the above-mentioned trading profit / loss level evaluation index and the above-mentioned unrealized profit / loss level evaluation index. ..
上記の構成によれば、投資商品の総合損益に関する評価を提供することができる。また、期間別集計対象売買データの各評価指標を算出することにより、期間ごとの売買状況または保有状況が明確になり、期間ごとのグループにおける投資商品の特徴が明確になるという効果を奏する。 According to the above configuration, it is possible to provide an evaluation regarding the total profit and loss of investment products. In addition, by calculating each evaluation index of the trading data subject to aggregation by period, the trading status or holding status of each period is clarified, and the characteristics of investment products in the group for each period are clarified.
本発明の一態様に係る情報生成装置において、上記情報生成部は、上記期間が第１の時点から第２の時点までの期間である場合に、上記期間別集計対象売買データのうち、第１の時点で購入済の投資商品の売買データに関しては、当該投資商品の基準評価額を、購入時の単価から第１の時点の単価に変更し、上記期間別集計対象売買データのうち、第２の時点で保有している投資商品の売買データに関しては、当該投資商品の直近終値を、売却時の単価または現在の単価から第２の時点の単価に変更してもよい。 In the information generation device according to one aspect of the present invention, when the period is a period from the first time point to the second time point, the information generation unit is the first of the above-mentioned period-specific aggregated trading data. Regarding the trading data of investment products purchased at the time of, the standard evaluation value of the investment product is changed from the unit price at the time of purchase to the unit price at the first time, and the second of the above-mentioned trading data subject to aggregation by period Regarding the trading data of the investment product held at the time of, the latest closing price of the investment product may be changed from the unit price at the time of sale or the current unit price to the unit price at the second time.
上記の構成によれば、期間別集計対象売買データの基準評価額および直近終値を変更することにより、期間別に第１レベルから第４レベルの損益を精度よく評価することができる。 According to the above configuration, by changing the standard valuation amount and the latest closing price of the trading data subject to aggregation by period, it is possible to accurately evaluate the profit and loss of the first level to the fourth level for each period.
本発明の一態様に係る情報生成装置において、上記情報生成部は、上記売買損益レベル評価指標および上記含み損益レベル評価指標を用いて、上記期間内のランク付けを行うことにより、上記期間内の、売買損益および含み損益のランキング情報を生成してもよい。 In the information generation device according to one aspect of the present invention, the information generation unit uses the trading profit / loss level evaluation index and the unrealized profit / loss level evaluation index to rank within the period, thereby performing the ranking within the period. , Trading profit / loss and unrealized profit / loss ranking information may be generated.
上記の構成によれば、各損益レベルの損益レベル評価指標のランキング結果から、期間内の順位を確認することができる。例えば、投資対象同士を売買済みデータの勝ち利益率によりランク付けした場合、勝ち利益率の高い銘柄および勝ち利益率の低い銘柄が明確になり、勝ち利益率の高い銘柄を選択することができる。 According to the above configuration, the ranking within the period can be confirmed from the ranking result of the profit / loss level evaluation index of each profit / loss level. For example, when the investment targets are ranked according to the winning profit margin of the traded data, the stocks having a high winning profit margin and the stocks having a low winning profit margin are clarified, and the stocks having a high winning profit margin can be selected.
本発明の一態様に係る情報生成装置は、投資商品の損益の評価に関する情報を生成する情報生成装置であって、上記投資商品の売買データを取得し、投資対象ごとに上記売買データを分類した投資対象別集計対象売買データを作成し、上記投資対象別集計対象売買データを用いて、各投資対象に含まれる上記投資商品の売買状況に応じて、投資対象ごとに、レベル分けした損益の１つである売買損益の元になる売買損益レベル売買データと、レベル分けした損益の１つである含み損益の元になる含み損益レベル売買データとを作成し、上記売買損益レベル売買データから、レベル分けした損益の１つである売買損益を評価するための売買損益レベル評価指標を算出し、上記含み損益レベル売買データから、レベル分けした損益の１つである含み損益を評価するための含み損益レベル評価指標を算出し、上記売買損益レベル評価指標と、上記含み損益レベル評価指標とを用いて、上記投資対象ごとの売買損益および含み損益の評価情報を生成する情報生成部を備えている。 The information generation device according to one aspect of the present invention is an information generation device that generates information regarding evaluation of profit or loss of investment products, acquires trading data of the investment products, and classifies the trading data for each investment target. Create aggregated trading data by investment target, and use the aggregated trading data by investment target to divide the profit and loss by level for each investment target according to the trading status of the above investment products included in each investment target. Create trading profit / loss level trading data that is the source of one trading profit / loss and unrealized profit / loss level trading data that is the source of unrealized profit / loss that is one of the level-divided profits / losses. The trading profit / loss level evaluation index for evaluating the trading profit / loss, which is one of the divided profits / losses, is calculated, and the unrealized profit / loss for evaluating the unrealized profit / loss, which is one of the leveled profits / losses, is calculated from the above unrealized profit / loss level trading data. It is provided with an information generation unit that calculates a level evaluation index and generates evaluation information of trading profit / loss and unrealized profit / loss for each investment target by using the trading profit / loss level evaluation index and the unrealized profit / loss level evaluation index.
上記の構成によれば、投資商品の総合損益に関する評価を提供することができる。また、投資対象別集計対象売買データの各評価指標を算出することにより、投資対象ごとの売買状況または保有状況が明確になり、投資対象ごとのグループにおける投資商品の特徴が明確になるという効果を奏する。 According to the above configuration, it is possible to provide an evaluation regarding the total profit and loss of investment products. In addition, by calculating each evaluation index of the trading data to be aggregated by investment target, the trading status or holding status of each investment target will be clarified, and the characteristics of investment products in the group for each investment target will be clarified. Play.
本発明の一態様に係る情報生成装置において、上記情報生成部は、上記売買損益レベル評価指標および上記含み損益レベル評価指標を上記投資対象間で比較することにより、上記投資対象間の、売買損益および含み損益の比較結果を示す情報を生成してもよい。 In the information generation device according to one aspect of the present invention, the information generation unit compares the trading profit / loss level evaluation index and the unrealized profit / loss level evaluation index between the investment targets, whereby the trading profit / loss between the investment targets is compared. And information showing the comparison result of unrealized gains and losses may be generated.
〔ソフトウェアによる実現例〕
端末２、サーバ３、および、サーバ３０の制御ブロック（特に、制御部２２、制御部３２、制御部３０２、アドバイス生成部３２１、および、情報生成部３０２１）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、ソフトウェアによって実現してもよい。
[Example of implementation by software]
The
後者の場合、端末２およびサーバ３は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
In the latter case, the
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made within the scope of the claims, and the embodiments obtained by appropriately combining the technical means disclosed in the different embodiments. Is also included in the technical scope of the present invention.
１ アドバイス提示システム（情報提示システム）
２ 端末（端末装置）
３、３０ サーバ（情報生成装置）
４ ネットワーク
３２１ アドバイス生成部（情報生成部）
３０２１ 情報生成部
1 Advice presentation system (information presentation system)
2 Terminal (terminal device)
3, 30 servers (information generator)
3021 Information generator
Claims (17)
上記投資商品の売買データを取得し、
投資対象ごとに上記売買データを分類した投資対象別集計対象売買データを作成し、
上記投資対象別集計対象売買データを用いて、各投資対象に含まれる上記投資商品の売買状況に応じて、投資対象ごとに、レベル分けした損益の１つである含み損益の元になる含み損益レベル売買データを作成し、
上記含み損益レベル売買データから、レベル分けした損益の１つである含み損益を評価するための評価指標を算出し、
上記評価指標を用いて、上記投資対象ごとの含み損益の評価情報を生成する情報生成部
を備えていることを特徴とする情報生成装置。 An information generator that generates information regarding the evaluation of profit and loss of investment products by investors.
Obtain the trading data of the above investment products and
Create aggregated trading data by investment target, which classifies the above trading data for each investment target.
Unrealized gains / losses that are the source of unrealized gains / losses, which is one of the gains / losses classified by level for each investment target according to the trading status of the above investment products included in each investment target, using the above-mentioned trading data to be aggregated by investment target. Create level trading data,
From the above unrealized profit / loss level trading data, an evaluation index for evaluating unrealized profit / loss, which is one of the leveled profit / loss, is calculated.
An information generation device including an information generation unit that generates evaluation information of unrealized profit / loss for each investment target using the evaluation index.
上記投資商品の売買データを取得し、
投資対象ごとに上記売買データを分類した投資対象別集計対象売買データを作成し、
上記投資対象別集計対象売買データを用いて、
各投資対象に含まれる上記投資商品の売買状況に応じて、
投資対象ごとに、レベル分けした損益の１つである売買損益の元になる売買損益レベル売買データを作成し、
上記売買損益レベル売買データから、レベル分けした損益の１つである売買損益を評価するための評価指標を算出し、
上記評価指標を用いて、上記投資対象ごとの売買損益の評価情報を生成する情報生成部
を備えていることを特徴とする情報生成装置。 An information generator that generates information regarding the evaluation of profit and loss of investment products by investors.
Obtain the trading data of the above investment products and
Create aggregated trading data by investment target, which classifies the above trading data for each investment target.
Using the above-mentioned trading data to be aggregated by investment target,
Depending on the trading status of the above investment products included in each investment target,
Create trading profit / loss level trading data that is the source of trading profit / loss, which is one of the profit / loss divided into levels for each investment target.
From the above trading profit / loss level trading data, an evaluation index for evaluating trading profit / loss, which is one of the leveled profit / loss, is calculated.
An information generation device including an information generation unit that generates evaluation information of trading profit / loss for each investment target using the evaluation index.
上記評価指標として、上記投資対象の購入時点、上記投資対象の保有時点、または、上記投資対象の売却時点におけるテクニカル指標値を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
The information generator according to claim 1 or 2, wherein as the evaluation index, a technical index value at the time of purchase of the investment target, the time of holding the investment target, or the time of sale of the investment target is calculated. ..
上記評価指標として、上記投資対象の購入時点、上記投資対象の保有時点、または、上記投資対象の売却時点におけるファンダメンタルズの変化を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
The information generation according to claim 1 or 2, wherein as the evaluation index, the change in fundamentals at the time of purchase of the investment target, the time of holding the investment target, or the time of sale of the investment target is calculated. Device.
上記投資対象の購入時点、上記投資対象の保有時点、上記投資対象の売却時点、または、上記投資対象の売却後における他の投資家の投資行動を特定し、当該他の投資家の投資対象に関する評価指標を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
Identify the investment behavior of other investors at the time of purchase of the investment target, at the time of holding the investment target, at the time of sale of the investment target, or after the sale of the investment target, and relate to the investment target of the other investor. The information generator according to claim 1 or 2, wherein the evaluation index is calculated.
上記評価指標として、上記投資対象の購入時点、上記投資対象の保有時点、上記投資対象の売却時点、または、上記投資対象の売却後における他の投資対象に関する評価指標を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
The evaluation index is characterized by calculating an evaluation index for another investment target at the time of purchase of the investment target, at the time of holding the investment target, at the time of selling the investment target, or after the sale of the investment target. The information generator according to claim 1 or 2.
上記評価指標として、上記投資対象の購入時点、上記投資対象の保有時点、上記投資対象の売却時点、または、上記投資対象の売却後における当該投資家の過去の投資行動を特定し、当該投資家の、過去の投資対象に関する評価指標を算出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
As the evaluation index, the investor's past investment behavior at the time of purchase of the investment target, the holding time of the investment target, the sale time of the investment target, or after the sale of the investment target is specified, and the investor The information generator according to claim 1 or 2, wherein an evaluation index relating to a past investment target is calculated.
上記評価指標を、上記投資家の保有投資商品から算出される評価指標と紐付けることを特徴とする請求項１または２に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
The information generation device according to claim 1 or 2, wherein the evaluation index is associated with an evaluation index calculated from the investment products owned by the investor.
保有中の投資対象と、当該投資対象に対する売買行動とを紐付けたチャートを表示して、当該投資対象の購入日、当該投資対象の売却日、当該投資対象の保有期間と、当該投資対象の価格の動きとから影響を受ける投資損益に対して、影響を与える評価指標を表示するチャートを生成し、表示することを特徴とする請求項１または２に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
A chart linking the investment target currently held and the trading behavior for the investment target is displayed, and the purchase date of the investment target, the sale date of the investment target, the holding period of the investment target, and the holding period of the investment target are displayed. The information generator according to claim 1 or 2, wherein a chart for displaying an evaluation index that influences investment profit / loss affected by price movement is generated and displayed.
投資家ごと、期間ごと、上記投資対象の下位概念の投資対象ごとに評価指標を算出し、当該算出した評価指標を用いて、上記投資対象ごとの評価情報を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
A claim characterized in that an evaluation index is calculated for each investor, for each period, and for each investment target of the subordinate concept of the investment target, and evaluation information for each investment target is generated using the calculated evaluation index. The information generator according to 1 or 2.
上記評価指標を、投資家間または投資対象間でランキング付けすることにより、上記投資家間または上記投資対象間のランキング結果を示す情報を生成することを特徴とする請求項１から１２の何れか１項に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
Any of claims 1 to 12, wherein the evaluation index is ranked among investors or investment targets to generate information indicating a ranking result between investors or investment targets. The information generator according to item 1.
上記評価指標から、投資家または投資対象の売買結果を診断することにより、上記投資家または上記投資対象の診断結果を示す情報を生成することを特徴とする請求項１から１３の何れか１項に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
One of claims 1 to 13, characterized in that information indicating the diagnosis result of the investor or the investment target is generated by diagnosing the trading result of the investor or the investment target from the evaluation index. The information generator described in.
上記評価指標から、投資家または投資対象の売買結果に基づいたアドバイスをすることにより、上記投資家または上記投資対象の売買結果に基づいたアドバイスを示す情報を生成することを特徴とする請求項１から１３の何れか１項に記載の情報生成装置。 The above information generation unit
Claim 1 is characterized in that by giving advice based on the trading results of an investor or an investment target from the evaluation index, information showing advice based on the trading results of the investor or the investment target is generated. The information generator according to any one of 13 to 13.
端末装置と、
を含む情報提示システムであって、
上記端末装置は、上記情報生成部が生成した情報をユーザに提示する
ことを特徴とする情報提示システム。 The information generator according to any one of claims 1 to 15.
With the terminal device
It is an information presentation system including
The terminal device is an information presentation system characterized by presenting information generated by the information generation unit to a user.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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