JP7181698B2

JP7181698B2 - 逆日歩予測装置

Info

Publication number: JP7181698B2
Application number: JP2018073020A
Authority: JP
Inventors: 秀樹関戸
Original assignee: Nomura Research Institute Ltd
Current assignee: Nomura Research Institute Ltd
Priority date: 2018-04-05
Filing date: 2018-04-05
Publication date: 2022-12-01
Anticipated expiration: 2038-04-05
Also published as: JP2019185248A

Description

本発明は、逆日歩予測装置に関する。

制度信用取引が行われる株式について、株式を借りて、借りた株式を売り、その後買い戻す、いわゆる空売りが行われている。株式の空売りは、株価の値下がりを見込んで行われたり、株主優待を得る場合等に株価の変動に伴う損失をヘッジする目的で行われたりする。

下記非特許文献１では、国内株式の制度信用取引においてある株式が株不足になった場合、空売りを行っている投資家は、信用買いを行っている投資家及び別途株式を供給する証券会社・機関投資家に対して逆日歩と呼ばれる対価を支払う必要が生じることが説明されている。そして、株式の制度貸借市場における逆日歩の決定要因、逆日歩の予測モデルについての研究結果が記載されている。

関戸秀樹、枇々木規雄「株式制度信用取引における逆日歩予測に関する研究」、証券アナリストジャーナル、２０１１年７月

非特許文献１では、回帰分析を用いて逆日歩の予測を行っている。しかしながら、一部の株式の株価や逆日歩が特異な変動を示した場合、そのデータが回帰係数に大きな影響を与えて、予測精度が悪化する場合があることを発明者らは見出した。

そこで、本発明は、一部の株式の株価や逆日歩が特異な変動を示した場合であっても、注目する株式の逆日歩を精度良く予測することのできる逆日歩予測装置を提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る逆日歩予測装置は、特定の株式が、制度信用取引されている複数の株式に関する複数のセグメントのうちいずれに属するか判定する判定部と、特定の株式が属すると判定されたセグメントに属する他の株式に関する、過去に発生した逆日歩に関する情報を抽出する抽出部と、少なくとも抽出された逆日歩に関する情報の平均に基づいて、特定の株式に関する逆日歩に関する情報を予測する予測部と、を備える。

この態様によれば、注目する特定の株式が複数のセグメントのうちいずれに属するか判定し、注目する株式と同じセグメントに属する他の株式に関する逆日歩に関する情報の平均に基づいて、注目する株式に関する逆日歩に関する情報を予測することで、一部の株式の株価や逆日歩が特異な変動を示した場合であっても、注目する株式の逆日歩を精度良く予測することができる。

また、上記態様において、入力に基づいて、複数のセグメントのうち一部のセグメントの結合を行う結合部をさらに備えてもよい。

この態様によれば、一つのセグメントに属する株式の数が少なく、一部の株式の株価や逆日歩が注目する株式の逆日歩に関する情報の予測に大きな影響を与えるおそれがある場合に、セグメントの結合を行うことで、注目する株式の逆日歩をより精度良く予測することができる。

また、上記態様において、予測部は、少なくとも抽出された逆日歩の発生頻度に基づいて、特定の株式に関する逆日歩の発生確率を予測してもよい。

この態様によれば、過去に類似の条件が揃った場合における逆日歩の発生頻度に基づいて、注目する株式に関する逆日歩の発生確率を予測することができ、逆日歩の発生確率を精度良く予測することができる。

また、上記態様において、予測部は、逆日歩に関する情報の予測を、１営業日のうちに複数回行い、判定部は、予測部による予測が行われるタイミングに基づいて、複数種類の複数のセグメントのうちいずれを用いるか判定し、特定の株式が、判定された種類の複数のセグメントのうちいずれに属するか判定してもよい。

この態様によれば、予測が行われるタイミングに基づいて、複数種類の複数のセグメントのうちいずれを用いるか判定することで、株式に関する情報が更新されていく中で、最新の情報に基づいて株式を分類し、注目する株式の逆日歩に関する情報をより精度良く予測することができる。

また、上記態様において、複数のセグメントは、所定期間内における逆日歩発生の有無、所定期間内における貸株超過率、所定期間内における権利付最終日の有無、所定期間内における時価総額及び所定期間内における株価変化率のうち少なくともいずれかによる分類を含んでもよい。

この態様によれば、注目する株式と類似する性質を有し、株価や逆日歩が注目する株式と類似する変化をした他の株式に関する逆日歩に関する情報の平均に基づいて、注目する株式に関する逆日歩に関する情報を予測することができ、注目する株式の逆日歩をより精度良く予測することができる。

本発明によれば、一部の株式の株価や逆日歩が特異な変動を示した場合であっても、注目する株式の逆日歩を精度良く予測することのできる逆日歩予測装置を提供することができる。

本発明の実施形態に係る逆日歩予測装置の機能ブロックを示す図である。本実施形態に係る逆日歩予測装置の物理的構成を示す図である。本実施形態に係る逆日歩予測装置により用いられる複数種類のセグメント情報を示す図である。本実施形態に係る逆日歩予測装置により用いられる第１セグメント情報の一例を示す図である。本実施形態に係る逆日歩予測装置により用いられる第２セグメント情報の一例を示す図である。本実施形態に係る逆日歩予測装置により用いられる第３セグメント情報の一例を示す図である。本実施形態に係る逆日歩予測装置により実行される予測処理のフローチャートである。本実施形態に係る逆日歩予測装置により実行される結合処理のフローチャートである。

添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、各図において、同一の符号を付したものは、同一又は同様の構成を有する。

図１は、本実施形態に係る逆日歩予測装置１０の機能ブロックを示す図である。逆日歩予測装置１０は、入力部１０ｅ、表示部１０ｆ、取得部１１、判定部１２、抽出部１３、予測部１４、結合部１５及び記憶部１６を備える。

取得部１１は、インターネット等の通信ネットワークＮを介して、逆日歩データベース１００に記憶された逆日歩の履歴を取得する。取得部１１は、逆日歩の履歴のみならず、株式に関する任意の情報を取得してよく、貸株超過率、権利付最終日の日付、時価総額及び株価変化率等を取得してよい。取得部１１により取得された情報は、記憶部１６に記憶されてよい。

ここで、逆日歩とは、（品貸料）×（品貸日数）により算出される金額である。なお、実際の貸借取引は、約定日を含めて４営業日目に行われる。そのため、例えば火曜日に空売りを行って翌水曜日に買戻しをすると、金曜日に借入が行われ、月曜日に返済されることとなって、品貸日数は３日となる。

判定部１２は、特定の株式が、制度信用取引されている複数の株式に関する複数のセグメントのうちいずれに属するか判定する。ここで、特定の株式とは、ユーザが注目する、制度信用取引されている株式である。制度信用取引されている複数の株式に関する複数のセグメントについては、図４～６を用いて詳細に説明する。

抽出部１３は、特定の株式が属すると判定されたセグメントに属する他の株式に関する、過去に発生した逆日歩に関する情報を抽出する。ここで、逆日歩に関する情報は、逆日歩が発生した際の条件、逆日歩の値、及び逆日歩を株価で割った値（以下、逆日歩株価比という。）といった情報を含んでよい。

予測部１４は、少なくとも抽出された逆日歩に関する情報の平均に基づいて、特定の株式に関する逆日歩に関する情報を予測する。予測部１４は、例えば、抽出された逆日歩株価比の平均値によって、特定の株式に関する逆日歩株価比を予測してよい。予測部１４により予測された逆日歩に関する情報は、表示部１０ｆに表示されてよい。

また、予測部１４は、少なくとも抽出された逆日歩の発生頻度に基づいて、特定の株式に関する逆日歩の発生確率を予測してよい。予測部１４は、特定の株式と同じセグメントに属する１又は複数の株式について、逆日歩の発生頻度を算出し、算出した頻度を特定の株式に関する逆日歩の発生確率として予測してよい。

これによれば、過去に類似の条件が揃った場合における逆日歩の発生頻度に基づいて、注目する株式に関する逆日歩の発生確率を予測することができ、逆日歩の発生確率を精度良く予測することができる。

予測部１４は、逆日歩に関する情報の予測を、１営業日のうちに複数回行ってもよい。この場合、判定部１２は、予測部１４による予測が行われるタイミングに基づいて、複数種類の複数のセグメントのうちいずれを用いるか判定し、特定の株式が、判定された種類の複数のセグメントのうちいずれに属するか判定する。予測部１４は、例えば、１営業日のうち、品貸料の発表が行われてから大引けまでの期間、大引けから貸株・融資残高の発表が行われるまでの期間及び貸株・融資残高の発表が行われてから翌日の品貸料の発表が行われるまでの期間という３つの期間について、それぞれ異なる種類の複数のセグメントを用いて、特定の株式に関する逆日歩に関する情報を予測してよい。ここで、品貸料の発表は、昼頃に行われ、貸株・融資残高の発表は夜頃に行われることがある。

予測が行われるタイミングに基づいて、複数種類の複数のセグメントのうちいずれを用いるか判定することで、株式に関する情報が更新されていく中で、最新の情報に基づいて株式を分類し、注目する株式の逆日歩に関する情報をより精度良く予測することができる。

結合部１５は、入力に基づいて、複数のセグメントのうち一部のセグメントの結合を行う。ここで、入力は、入力部１０ｅにより行われてよく、入力部１０ｅは、結合するセグメントの指定を受け付けてよい。

図２は、本実施形態に係る逆日歩予測装置１０の物理的な構成を示す図である。逆日歩予測装置１０は、ハードウェアプロセッサに相当するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０ａと、メモリに相当するＲＡＭ（Random Access Memory）１０ｂと、メモリに相当するＲＯＭ（Read only Memory）１０ｃと、通信部１０ｄと、入力部１０ｅと、表示部１０ｆとを有する。これら各構成は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例では逆日歩予測装置１０が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、逆日歩予測装置１０は、複数台のコンピュータを用いて実現されてもよい。

ＣＰＵ１０ａは、ＲＡＭ１０ｂ又はＲＯＭ１０ｃに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う制御部である。ＣＰＵ１０ａは、制度信用取引されている株式の逆日歩を予測するプログラム（逆日歩予測プログラム）を実行する演算装置である。ＣＰＵ１０ａは、入力部１０ｅや通信部１０ｄから種々の入力データを受け取り、入力データの演算結果を表示部１０ｆに表示したり、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃに格納したりする。

ＲＡＭ１０ｂは、データの書き換えが可能な記憶部であり、例えば半導体記憶素子で構成される。ＲＡＭ１０ｂは、ＣＰＵ１０ａが実行するアプリケーション等のプログラムやデータを記憶する。

ＲＯＭ１０ｃは、データの読み出しのみが可能な記憶部であり、例えば半導体記憶素子で構成される。ＲＯＭ１０ｃは、例えばファームウェア等のプログラムやデータを記憶する。

通信部１０ｄは、逆日歩予測装置１０を通信ネットワークＮに接続するインターフェースであり、例えば、有線又は無線回線のデータ伝送路により構成されたＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等の通信ネットワークＮに接続される。

入力部１０ｅは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード、マウス及びタッチパネルを含む。

表示部１０ｆは、ＣＰＵ１０ａによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）により構成される。

逆日歩予測プログラムは、ＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃ等のコンピュータによって読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供されてもよいし、通信部１０ｄにより接続される通信ネットワークＮを介して提供されてもよい。逆日歩予測装置１０では、ＣＰＵ１０ａが逆日歩予測プログラムを実行することにより、図１を用いて説明した様々な機能が実現される。なお、これらの物理的な構成は例示であって、必ずしも独立した構成でなくてもよい。例えば、逆日歩予測装置１０は、ＣＰＵ１０ａとＲＡＭ１０ｂやＲＯＭ１０ｃが一体化したＬＳＩ（Large-Scale Integration）を備えていてもよい。

図３は、本実施形態に係る逆日歩予測装置１０により用いられる複数種類のセグメント情報を示す図である。同図では、複数種類のセグメント情報に含まれる「指標」と、指標となるデータが発信される典型的なタイミングを表す「データ配信タイミング」と、前営業日夕方の予測で用いられる第１セグメント情報、前営業日夜の予測で用いられる第２セグメント情報及び当日昼の予測で用いられる第３セグメント情報に含まれる指標を表す「利用する指標」の項目を示している。なお、「利用する指標」のうち丸印が付されている指標が、各セグメント情報において利用される指標である。いずれのセグメント情報も５つの指標を利用しているが、利用する指標の組合せが異なる。

「権利付最終日」という指標は、各企業によって前もって発表されるため、「前々から利用可能」であり、第１セグメント情報、第２セグメント情報及び第３セグメント情報において利用される。なお、権利付最終日に株式を保有している場合に、３営業日後の権利確定日に株主となり、配当や株主優待が得られるため、権利付最終日には株価の変動に伴う損失をヘッジする目的で空売りが集中することがある。

「逆日歩株価比（３営業日より前）」という指標は、例えば２営業日前の逆日歩を３営業日前の終値で割った値であり、２営業日前の昼（「前々営業日昼」）頃に利用可能であり、第１セグメント情報及び第２セグメント情報において利用される。なお、「逆日歩株価比（３営業日より前）」という指標は、３営業日前の逆日歩を４営業日前の終値で割った値でもよいし、さらに過去の逆日歩を前日の終値で割った値でもよい。「逆日歩株価比（２営業日前）」という指標は、１営業日前の逆日歩を２営業日前の終値で割った値であり、１営業日前の昼（「前営業日昼」）頃に利用可能であり、第１セグメント情報、第２セグメント情報及び第３セグメント情報において利用される。

「終値変化率」という指標は、例えば１営業日前の終値を２営業日前の終値で割った値であり、１営業日前の大引け後（「前営業日夕方」）に利用可能であり、第１セグメント情報において利用される。「時価総額」という指標は、例えば１営業日前の終値を基準とした株式の時価総額であり、１営業日前の大引け後（「前営業日夕方」）に利用可能であり、第１セグメント情報、第２セグメント情報及び第３セグメント情報において利用される。

「貸株超過率」という指標は、例えば１営業日前において貸株残高が融資残高をどの程度上回っているか表す値であり、１営業日前の貸株・融資残高発表後（「前営業日夜」）に利用可能であり、第２セグメント情報において利用される。なお、貸株残高が融資残高を下回っている場合、貸株超過率は０％となる。貸株超過率の他に、貸株残高と融資残高の比を用いることもできる。「始値変化率」という指標は、例えば当日の始値を１営業日前の終値で割った値であり、当日の寄り付き後（「当日朝」）に利用可能であり、第３セグメント情報において利用される。「逆日歩株価比（１営業日前）」という指標は、当日の逆日歩を１営業日前の終値で割った値であり、「当日昼」頃に利用可能であり、第３セグメント情報において利用される。なお、複数種類のセグメント情報に含まれる指標は、図３で例示したタイミングとは異なるタイミングに配信されたデータに基づいて算出されるものであってもよい。

図４は、本実施形態に係る逆日歩予測装置１０により用いられる第１セグメント情報の一例を示す図である。以下に説明するように、複数のセグメントは、所定期間内における逆日歩発生の有無、所定期間内における貸株超過率、所定期間内における権利付最終日の有無、所定期間内における時価総額及び所定期間内における株価変化率のうち少なくともいずれかによる分類を含む。複数のセグメントが、これらの項目を含むことで、注目する株式と類似する性質を有し、株価や逆日歩が注目する株式と類似する変化をした他の株式に関する逆日歩に関する情報の平均に基づいて、注目する株式に関する逆日歩に関する情報を予測することができ、注目する株式の逆日歩をより精度良く予測することができる。

本例では、特定の株式について、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（３営業日より前）」が「＋Ｒ％以上」に該当する場合、すなわち「逆日歩株価比（２営業日前）」がＲ％以上であり、「逆日歩株価比（３営業日前）」がＲ％以上である場合を示す。ここで、Ｒは任意の正の実数であってよい。本例では、２営業日前の逆日歩株価比と、３営業日前の逆日歩株価比とについて、Ｒ％という共通の基準値を用いる場合を示すが、それぞれ異なる値を用いてもよい。Ｒの値は任意に設定することができるが、例えば、Ｒ＝０．０１と設定したり、Ｒ＝１と設定したりすることができる。第１セグメント情報は、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％未満」の場合、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％未満」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％以上」の場合、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％未満」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％未満」の場合についても、本例と同様の構成を有する。また、「逆日歩株価比（２営業日前）」及び「逆日歩株価比（３営業日前）」について、２つの場合（＋Ｒ％以上であるか＋Ｒ％未満であるか）に分類するだけでなく、３つ以上の場合に分類してもよい。

本例の第１セグメント情報は、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％以上」に該当する場合に、当日が権利付最終日であって、前回の権利付最終日に逆日歩が＋Ｒ％以上である「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％以上）」という分類に該当するか、当日が権利付最終日であって、前回の権利付最終日に逆日歩が＋Ｒ未満である「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％未満）」という分類に該当するか、「権利付最終日以外」という分類に該当するかによって、３分類に分かれる。

さらに、権利付最終日に関する３つの分類それぞれについて、時価総額がＡ億円未満である「～Ａ億円」という分類に該当するか、Ａ億円以上Ｂ億円未満である「Ａ億円～Ｂ億円」という分類に該当するか、Ｂ億円以上である「Ｂ億円～」という分類に該当するかによって、３分類に分かれる。ここで、Ａは任意の正の実数であってよく、ＢはＡよりも大きい任意の実数であってよい。Ａ及びＢは任意に設定することができるが、例えば、Ａ＝５０及びＢ＝１００と設定したり、Ａ＝８０及びＢ＝１５０と設定したりすることができる。

さらに、時価総額に関する３つの分類それぞれについて、終値変化率が「－ｐ％以下」という分類に該当するか、「＋ｐ％以上」という分類に該当するか、－ｐ％より大きく＋ｐ％より小さい「－ｐ％～＋ｐ％」という分類に該当するかによって、３分類に分かれる。ここで、ｐは０より大きく１００以下の実数であってよく、例えば、ｐ＝３と設定したり、ｐ＝２と設定したりすることができる。本例の場合、２営業日前の逆日歩株価比（２営業日前の逆日歩株価比が＋Ｒ％以上か）を基準とした２分類と、３営業日前の逆日歩株価比（３営業日前の逆日歩株価比が＋Ｒ％以上か）を基準とした２分類と、権利付最終日による３分類と、時価総額による３分類と、終値変化率による３分類と、によって、第１セグメント情報は、合計で２×２×３×３×３＝１０８のセグメントを含む。

第１セグメント情報は、１０８のセグメントそれぞれについて、「平均逆日歩株価比」、逆日歩の「発生率」、逆日歩が発生した場合における平均逆日歩株価比である「逆日歩発生時平均逆日歩株価比」及びセグメントに属するデータの数である「データ数」を含む。「平均逆日歩株価比」は、一つのセグメントに属するデータの直近営業日における逆日歩株価比の平均であってよいが、複数の営業日における逆日歩株価比の平均であってもよい。また、逆日歩の「発生率」は、１０８のセグメントそれぞれについて、逆日歩が発生した日数の頻度であってよい。

本例では、入力部１０ｅによって、複数のセグメントを一つのセグメントに結合するため、セグメントの指定Ｍを受け付けた場合を示している。本例では、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「権利付最終日」が「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％以上）」で、「時価総額」が「～Ａ億円」である場合に、データ数が１である終値変化率が「－ｐ％以下」のセグメントと、データ数が７である終値変化率が「＋ｐ％以上」のセグメントと、データ数が７１である終値変化率が「－ｐ％～＋ｐ％」のセグメントと、を結合するように指定している場合を示している。これらのセグメントを結合することで、結合後のセグメントに含まれるデータ数は７９となり、「平均逆日歩株価比」、逆日歩の「発生率」及び逆日歩が発生した場合における平均逆日歩株価比である「逆日歩発生時平均逆日歩株価比」が更新される。

図５は、本実施形態に係る逆日歩予測装置１０により用いられる第２セグメント情報の一例を示す図である。本例では、特定の株式が、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％以上」に該当する場合、すなわち「逆日歩株価比（２営業日前）」がＲ％以上で、「逆日歩株価比（３営業日前）」がＲ％以上である場合を示す。ここで、Ｒは任意の正の実数であってよい。本例では、２営業日前の逆日歩株価比と、３営業日前の逆日歩株価比とについて、Ｒ％という共通の基準値を用いる場合を示すが、それぞれ異なる値を用いてもよい。Ｒの値は任意に設定することができるが、例えば、Ｒ＝０．０１と設定したり、Ｒ＝１と設定したりすることができる。第２セグメント情報は、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％未満」の場合、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％未満」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％以上」の場合、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％未満」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％未満」の場合についても、本例と同様の構成を有する。また、「逆日歩株価比（２営業日前）」及び「逆日歩株価比（３営業日前）」について、２つの場合（＋Ｒ％以上であるか＋Ｒ％未満であるか）に分類するだけでなく、３つ以上の場合に分類してもよい。

本例の第２セグメント情報は、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％以上」に該当する場合に、当日が権利付最終日であって、前回の権利付最終日に逆日歩が＋Ｒ％以上である「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％以上）」という分類に該当するか、当日が権利付最終日であって、前回の権利付最終日に逆日歩が＋Ｒ％未満である「権利付最終日（前回逆日歩＋Ｒ％未満）」という分類に該当するか、「権利付最終日以外」という分類に該当するかによって、３分類に分かれる。

さらに、時価総額に関する３つの分類それぞれについて、貸株超過率が「ｑ％以上超過」という分類に該当するか、０％より大きくｑ％未満である「～ｑ％超過」という分類に該当するか、「超過なし」という分類に該当するかによって、３分類に分かれる。ここで、ｑは０より大きく１００以下の実数であってよく、例えば、ｑ＝０．１と設定したり、ｑ＝０．５と設定したりすることができる。本例の場合、２営業日前の逆日歩株価比（２営業日前の逆日歩株価比が＋Ｒ％以上か）を基準とした２分類と、３営業日前の逆日歩株価比（３営業日前の逆日歩株価比が＋Ｒ％以上か）を基準とした２分類と、権利付最終日による３分類と、時価総額による３分類と、貸株超過率による３分類と、によって、第２セグメント情報は、原則として、合計で２×２×３×３×３＝１０８のセグメントを含む。

しかしながら、本例の第２セグメント情報は、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「権利付最終日」が「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％未満）」という分類に該当する場合であって、「時価総額」が「～Ａ億円」及び「Ａ億円～Ｂ億円」の場合について、「貸株超過率」が、「ｑ％以上超過」と、「～ｑ％超過」という２分類を含み、「超過なし」という分類を含まない。これは、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（３営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「権利付最終日」が「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％未満）」であって、「時価総額」が「～Ａ億円」及び「Ａ億円～Ｂ億円」の場合、貸株超過率が０％である過去のデータが一つも存在しなかったためである。このように、セグメント情報は、データ数が０となるセグメントが生じないように構成されてよい。

図６は、本実施形態に係る逆日歩予測装置１０により用いられる第３セグメント情報の一例を示す図である。本例では、特定の株式が、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」に該当する場合、すなわち「逆日歩株価比（１営業日前）」がＲ％以上であり、「逆日歩株価比（２営業日前）」がＲ％以上である場合を示す。ここで、Ｒは任意の正の実数であってよい。本例では、１営業日前の逆日歩株価比と、２営業日前の逆日歩株価比とについて、Ｒ％という共通の基準値を用いる場合を示すが、それぞれ異なる値を用いてもよい。Ｒの値は任意に設定することができるが、例えば、Ｒ＝０．０１と設定したり、Ｒ＝１と設定したりすることができる。第３セグメント情報は、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％未満」の場合、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％未満」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」の場合、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％未満」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％未満」の場合についても、本例と同様の構成を有する。また、「逆日歩株価比（１営業日前）」及び「逆日歩株価比（２営業日前）」について、２つの場合（＋Ｒ％以上であるか＋Ｒ％未満であるか）に分類するだけでなく、３つ以上の場合に分類してもよい。

本例の第３セグメント情報は、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」に該当する場合に、当日が権利付最終日であって、前回の権利付最終日に逆日歩＋Ｒ％以上である「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％以上）」という分類に該当するか、当日が権利付最終日であって、前回の権利付最終日に逆日歩が＋Ｒ％未満である「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％未満）」という分類に該当するか、「権利付最終日以外」という分類に該当するかによって、３分類に分かれる。

さらに、時価総額に関する３つの分類それぞれについて、始値変化率が「－ｐ％以下」という分類に該当するか、「＋ｐ％以上」という分類に該当するか、－ｐ％より大きく＋ｐ％より小さい「－ｐ％～＋ｐ％」という分類に該当するかによって、３分類に分かれる。ここで、ｐは０より大きく１００以下の実数であってよく、例えば、ｐ＝３と設定したり、ｐ＝２と設定したりすることができる。本例の場合、１営業日前の逆日歩株価比（１営業日前の逆日歩株価比が＋Ｒ％以上か）を基準とした２分類と、２営業日前の逆日歩株価比（２営業日前の逆日歩株価比が＋Ｒ％以上か）を基準とした２分類と、権利付最終日による３分類と、時価総額による３分類と、始値変化率による３分類と、によって、第３セグメント情報は、原則として、合計で２×２×３×３×３＝１０８のセグメントを含む。

しかしながら、本例の第３セグメント情報は、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「権利付最終日」が「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％以上）」という分類に該当する場合であって、「時価総額」が「Ａ億円～Ｂ億円」の場合について、「始値変化率」が、「－ｐ％以下」と、「－ｐ％～＋ｐ％」という２分類を含み、「＋ｐ％以上」という分類を含まない。これは、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「権利付最終日」が「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％以上）」であって、「時価総額」が「Ａ億円～Ｂ億円」の場合、始値変化率が＋ｐ％以上である過去のデータが一つも存在しなかったためである。

また、本例の第３セグメント情報は、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「権利付最終日」が「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％未満）」という分類に該当する場合であって、「時価総額」が「～Ａ億円」の場合について、「始値変化率」が、「－ｐ％～＋ｐ％」という１分類を含み、「－ｐ％以下」及び「＋ｐ％以上」という分類を含まない。これは、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「権利付最終日」が「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％未満）」であって、「時価総額」が「～Ａ億円」の場合、始値変化率が－ｐ％以下及び＋ｐ％以上である過去のデータが一つも存在しなかったためである。同様に、本例の第３セグメント情報は、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「権利付最終日」が「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％未満）」という分類に該当する場合であって、「時価総額」が「Ａ億円～Ｂ億円」の場合について、「始値変化率」が、「－ｐ％以下」と、「－ｐ％～＋ｐ％」という２分類を含み、「＋ｐ％以上」という分類を含まない。これは、「逆日歩株価比（１営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「逆日歩株価比（２営業日前）」が「＋Ｒ％以上」で、「権利付最終日」が「権利付最終日（前回逆日歩株価比＋Ｒ％未満）」であって、「時価総額」が「Ａ億円～Ｂ億円」の場合、始値変化率が＋ｐ％以上である過去のデータが一つも存在しなかったためである。このように、セグメント情報は、データ数が０となるセグメントが生じないように構成されてよい。

図７は、本実施形態に係る逆日歩予測装置１０により実行される予測処理のフローチャートである。予測処理は、ユーザが注目する特定の株式について逆日歩を予測する処理である。はじめに、逆日歩予測装置１０は、予測に用いるセグメント情報の種類を決定する。具体的には、予測処理を実行するタイミングが、大引け後、貸株・融資残高発表前である場合（Ｓ１０：ＹＥＳ）、逆日歩予測装置１０は、第１セグメント情報を使用する（Ｓ１１）。一方、予測処理を実行するタイミングが、大引け後、貸株・融資残高発表前ではなく（Ｓ１０：ＮＯ）、貸株・融資残高発表後、品貸料発表前である場合（Ｓ１２：ＹＥＳ）、逆日歩予測装置１０は、第２セグメント情報を使用する（Ｓ１３）。さらに、予測処理を実行するタイミングが、貸株・融資残高発表後、品貸料発表前ではなく（Ｓ１２：ＮＯ）、品貸料発表後、大引け前である場合（Ｓ１４：ＹＥＳ）、逆日歩予測装置１０は、第３セグメント情報を使用する（Ｓ１５）。

逆日歩予測装置１０は、ユーザにより指定された特定の株式に関する情報を取得する（Ｓ１６）。特定の株式に関する情報は、使用するセグメント情報と比較して、特定の株式が複数のセグメントのうちいずれに属するか判断するために十分な情報であればよい。具体的には、特定の株式に関する情報は、特定の株式の逆日歩株価比、当日が権利付最終日であるか否か、前回権利付最終日に逆日歩が発生したか否か、時価総額、終値変化率、貸株超過率及び始値変化率といった情報を含んでよい。

逆日歩予測装置１０は、取得した特定の株式に関する情報を、使用する種類のセグメント情報と比較して、特定の株式が、複数のセグメントのうちいずれに属するか判定する（Ｓ１７）。そして、逆日歩予測装置１０は、特定の株式が属すると判定されたセグメントに属する他の株式に関する、過去に発生した逆日歩株価比を抽出する（Ｓ１８）。

逆日歩予測装置１０は、抽出された逆日歩株価比の平均値に基づいて、特定の株式に関する逆日歩株価比を予測する（Ｓ１９）。また、逆日歩予測装置１０は、抽出された逆日歩の発生頻度に基づいて、特定の株式に関する逆日歩の発生確率を予測する（Ｓ２０）。なお、逆日歩予測装置１０は、逆日歩株価比及び逆日歩の発生確率のみならず、他の逆日歩に関する情報を予測してもよく、例えば逆日歩や品貸料を予測してもよい。以上により、予測処理が終了する。

本実施形態に係る逆日歩予測装置１０によれば、注目する特定の株式が複数のセグメントのうちいずれに属するか判定し、注目する株式と同じセグメントに属する他の株式に関する逆日歩に関する情報の平均に基づいて、注目する株式に関する逆日歩に関する情報を予測することで、一部の株式の株価や逆日歩が特異な変動を示した場合であっても、注目する株式の逆日歩を精度良く予測することができる。

図８は、本実施形態に係る逆日歩予測装置１０により実行される結合処理のフローチャートである。結合処理は、入力に基づいて、複数のセグメントのうち一部のセグメントの結合を行う処理である。はじめに、逆日歩予測装置１０は、結合するセグメントの指定を受け付ける（Ｓ３０）。結合するセグメントの受け付けは、例えば、表形式で表示された複数のセグメントのうち一部のセグメントの選択を受け付けることによって行われてよい。

逆日歩予測装置１０は、指定されたセグメントを結合する（Ｓ３１）。そして、逆日歩予測装置１０は、結合したセグメントの平均逆日歩株価比、逆日歩発生率、発生時平均逆日歩株価比、データ数を更新する。以上により、結合処理が終了する。

本実施形態に係る逆日歩予測装置１０によれば、一つのセグメントに属する株式の数が少なく、一部の株式の株価や逆日歩が注目する株式の逆日歩に関する情報の予測に大きな影響を与えるおそれがある場合に、セグメントの結合を行うことで、注目する株式の逆日歩をより精度良く予測することができる。

以上説明した実施形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。実施形態が備える各要素並びにその配置、材料、条件、形状及びサイズ等は、例示したものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。また、実施形態で示した構成同士を部分的に置換し又は組み合わせることが可能である。

１０…逆日歩予測装置、１０ａ…ＣＰＵ、１０ｂ…ＲＡＭ、１０ｃ…ＲＯＭ、１０ｄ…通信部、１０ｅ…入力部、１０ｆ…表示部、１１…取得部、１２…判定部、１３…抽出部、１４…予測部、１５…結合部、１６…記憶部、１００…逆日歩データベース、Ｎ…通信ネットワーク、Ｍ…セグメントの指定

Claims

特定の株式が、制度信用取引されている複数の株式に関する複数のセグメントのうちいずれに属するか判定する判定部と、
前記特定の株式が属すると判定された前記セグメントに属する他の株式に関する、過去に発生した逆日歩に関する情報を抽出する抽出部と、
抽出された前記逆日歩に関する情報の平均値を、前記特定の株式に関する逆日歩に関する情報として予測する予測部と、
を備え、
前記判定部は、前記予測部による予測が行われるタイミングに基づいて前記複数の株式の分類に用いる指標を決定し、前記決定した指標により前記複数の株式を複数のセグメントに分類し、前記決定した指標に基づいて前記特定の株式が前記分類された複数のセグメントのうちいずれに属するか判定し、
前記逆日歩に関する情報が、逆日歩の値、及び逆日歩を株価で割った値の少なくともいずれかである逆日歩予測装置。
特定の株式が、制度信用取引されている複数の株式に関する複数のセグメントのうちいずれに属するか判定する判定部と、
前記特定の株式が属すると判定された前記セグメントに属する他の株式に関する、過去に発生した逆日歩に関する情報を抽出する抽出部と、
抽出された前記逆日歩に関する情報から逆日歩の発生確率を算出し、算出された前記逆日歩の発生確率を前記特定の株式に関する逆日歩の発生確率として予測する予測部と、
を備え、
前記判定部は、前記予測部による予測が行われるタイミングに基づいて前記複数の株式の分類に用いる指標を決定し、前記決定した指標により前記複数の株式を複数のセグメントに分類し、前記決定した指標に基づいて前記特定の株式が前記分類された複数のセグメントのうちいずれに属するか判定する逆日歩予測装置。
入力に基づいて、前記複数のセグメントのうち一部のセグメントの結合を行う結合部をさらに備える、
請求項１又は２に記載の逆日歩予測装置。
前記予測部は、前記予測を、１営業日のうちに複数回行う、
請求項１から３のいずれか一項に記載の逆日歩予測装置。
前記複数のセグメントは、所定期間内における逆日歩発生の有無、所定期間内における貸株超過率、所定期間内における権利付最終日の有無、所定期間内における時価総額及び所定期間内における株価変化率のうち少なくともいずれかによる分類を含む、
請求項１から４のいずれか一項に記載の逆日歩予測装置。