权利要求

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、金融分野におけるディーリングシステム、ディーリング端末及びディーリングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】銀行や証券会社などにおけるディーラーやトレーダーの業務をサポートするディーリングシステムにおいて、従来は、株価などの任意の将来時点における確率分布が正規性であることを仮定した、ブラックショールズモデル（Black, F. &M. Sholes, ”The Pricin
g of Options and Corporate Liabilities,” Journalo
f Political Economy, 81(May-June 1973), pp637-65
9.）やそれを拡張したモデルなどの一般的な理論をもとに、金融商品あるいはその派生商品（以下、「オプション」と称する）の理論価格を算出したり、リスク評価・
ポジション変更をシミュレーションすることが一般的である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、従来の方法には以下の問題点があった。 いわゆるファットテール問題（例えば、Alan Greenspan, ”Financial derivative
s,” March 19,1999, http://www.federalreserve.gov/
boarddocs/speeches/1999/19990319.htm）が金融分野においては深刻であり、従来、汎用されてきたモデルの前提である正規性の仮定は、金融商品あるいはオプションの理論価格を算出したり、リスク評価・ポジション変更をシミュレーションしたりする際、金融工学の理論展開とコンピュータシステムへの実装をシンプルに実現する。 一方、大きな価格変動がある場合や取引がさほど活発でない場合等の、より現実の金融市場の挙動に近い非正規性を一旦導入すると、こうした理論展開とコンピュータシステムへの実装は実際には難しい課題であった。

【０００４】こうしたファットテール問題にも適応し、
ディーラーやトレーダーにとって有意なスマイルカーブや、理論日次収益率分布などの情報を、時々刻々と変化する市場に合わせてリアルタイムにディーラーやトレーダーに対して、コンピュータシステムのディスプレイ画面を通じて提供すると同時に、インタラクティブに彼らからの要求に応じて、計算に所要なデータを自動で取り込み、適切なモデルパラメータ値を自動導出することで、柔軟に市場実勢に追従した精緻な情報をリアルタイムに提供し、分析の深掘りを行うことは、困難であった。

【０００５】本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、さらに、コンピュータシステムのインタラクティブな画面インタフェースを通じて、ディーラーやトレーダーが自身のマーケット感や嗜好を自在に取り込みながら理論計算モデルのパラメータを調整し、ディーラーやトレーダーにとって有意な理論価格およびリスク指標を、柔軟にリアルタイムで提供できるディーリングシステム、ディーリング端末及びディーリングプログラムを記録した媒体を提供することを目的とする。

【０００６】本発明はまた、ディーラーやトレーダーが、彼らのマーケット感や嗜好を反映する仮想スマイルカーブをコンピュータ上で任意に作成でき、それに見合った原資産の日次収益率を、自動的に逆算評価し表示することで、マーケットメイクを支援することができるディーリングシステム、ディーリング端末及びディーリングプログラムを記録した媒体を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明のディーリングシステムは、周期的にマーケットデータを取り込み、市場実勢から得られた実績ヒストリカル・ボラティリティ、実績インプライド・ボラティリティ及び正規分布の日次収益率分布を演算する市場実勢系演算手段と、
周期的にマーケットデータを取り込み、理論計算モデルを用いて理論ヒストリカル・ボラティリティ、理論インプライド・ボラティリティ及び理論日次収益率分布を演算する理論計算手段と、前記実績ヒストリカル・ボラティリティと理論ヒストリカル・ボラティリティ、前記実績インプライド・ボラティリティと理論インプライド・
ボラティリティ、及び前記実績日次収益率分布と正規分布の日次収益率分布と理論日次収益率分布を、少なくとも前記理論インプライド・ボラティリティについてはスマイルカーブによって表示装置の同一画面上に、又は複数の表示装置それぞれの画面上に同時に対比表示し、かつ、ユーザに対して、実績ヒストリカル・ボラティリティと実績日次収益率分布との両者を再現する前記理論計算モデルのパラメータ値を、１つの表示装置の同一画面上に、又は複数の表示装置の画面に同時に表示される実績ヒストリカル・ボラティリティ又は実績日次収益率分布を参照しながら調整させるためのディーリング端末とを備えたものである。

【０００８】請求項１の発明のディーリングシステムでは、ディーリング端末において、実績ヒストリカル・ボラティリティと理論ヒストリカル・ボラティリティ、実績インプライド・ボラティリティと理論インプライド・
ボラティリティ、及び実績日次収益率分布と正規分布の日次収益率分布と理論日次収益率分布を、少なくとも理論インプライド・ボラティリティについてはスマイルカーブによって表示装置の同一画面上に、又は複数の表示装置それぞれの画面上に同時に対比表示する。 そして、
実績ヒストリカル・ボラティリティと実績日次収益率分布の両者を再現する当該モデルのパラメータ値を、同一画面上に又は複数の表示装置の画面上に同時に表示される実績ヒストリカル・ボラティリティや実績日次収益率分布を参照しながら、試行錯誤によりユーザに調整させる。

【０００９】請求項２の発明は、請求項１のディーリングシステムにおいて、前記理論計算手段が、前記理論計算モデルのパラメータ値を、変化する市場実勢に見合うようにリアルタイムに導出するパラメータ推定演算機能を備えたことを特徴とし、理論計算モデルのパラメータ値を、変化する市場実勢に見合うように、リアルタイムに導出する。

【００１０】請求項３の発明は、請求項１のディーリングシステムにおいて、前記理論計算手段が、前記理論計算モデルのパラメータ値を、変化する市場実勢に見合うようにリアルタイムに導出するパラメータ推定演算機能と、当該パラメータ推定演算機能により導出されたパラメータ値を用いてオプション価格評価を行うオプション価格評価処理機能とを備え、市場実勢に自動追従した理論価格及び理論リスク指標を前記ディーリング端末にリアルタイムに表示させることを特徴とし、理論計算モデルによるパラメータ値の自動導出処理と、導出されたパラメータ値を用いたオプション価格評価処理とを並列化することにより、市場実勢に自動追従した理論価格及び理論リスク指標をユーザにリアルタイムに提供する。

【００１１】請求項４の発明は、請求項１のディーリングシステムにおいて、前記ディーリング端末がその画面に表示されているスマイルカーブの形状を変更するための操作手段を備え、前記理論計算手段が前記理論計算モデルのパラメータ値を、前記操作手段によって変更された形状のスマイルカーブに見合った仮想日次収益率を再現するように調整し、前記ディーリング端末に前記仮想日次収益率と実績日次収益率とを対比表示させるパラメータ調整手段を備えたことを特徴とし、ユーザがディーリング端末の操作手段により、例えば、曲率・縦軸方向を上下シフトするように、スマイルカーブの形状をその嗜好やマーケット感により変更すれば、その結果に見合った仮想日次収益率を、ユーザの嗜好やマーケット感に応じたパラメータ値のもとに逆算し、自動的に実績日次収益率とディーリング端末の画面に対比表示させる。

【００１２】請求項５の発明は、請求項１のディーリングシステムにおいて、前記理論計算手段が、前記理論計算モデルによって前記理論日次収益率分布を再計算する際に必要としない因子の変動に対して、オプション価格、スマイルカーブを再評価し表示する処理機能を備えたことを特徴とし、例えば、金利・配当率・残存期間といった理論計算手段が理論計算モデルによって理論日次収益率分布を再計算する際に必要としない因子の変動に対して、瞬時にオプション価格、スマイルカーブを評価し表示する。

【００１３】請求項６の発明は、請求項１のディーリングシステムにおいて、前記ディーリング端末が、ユーザに対して、実績日次収益率の元となるヒストリカルデータを任意の期間を指定して取り込ませるための操作手段を備えたことを特徴とし、ユーザに操作手段を用いて、
ユーザの嗜好やマーケット感に応じて実績日次収益率の元となるヒストリカルデータを任意に取り込ませる。

【００１４】請求項７の発明は、請求項１のディーリングシステムにおいて、前記ディーリング端末による日次収益率分布の片対数表示・通常表示を切り替える表示制御手段を備えたことを特徴とし、日次収益率分布の片対数表示・通常表示をユーザの好みに応じて自由に切り替える。

【００１５】請求項８の発明は、請求項１〜７のディーリングシステムにおいて、前記理論計算モデルがボルツマンモデルであり、前記理論計算手段がモンテカルロ法によって前記理論ヒストリカル・ボラティリティ、理論インプライド・ボラティリティ及び理論日次収益率分布を演算することを特徴とするものであり、ファットテールを考慮したリスク中立で一意的なオプション価格評価を可能にする。

【００１６】請求項９の発明のディーリング端末は、市場実勢から得られた実績ヒストリカル・ボラティリティと理論計算モデルから得られる理論ヒストリカル・ボラティリティ、市場実勢から得られた実績インプライド・
ボラティリティと理論計算モデルから得られる理論インプライド・ボラティリティ、及び市場実勢から得られた実績日次収益率分布と正規分布の日次収益率分布と理論計算モデルから得られる理論日次収益率分布を、少なくとも前記理論インプライド・ボラティリティについてはスマイルカーブによって表示装置の同一画面上に、又は複数の表示装置それぞれの画面上に同時に対比表示する表示手段と、ユーザに対して、実績ヒストリカル・ボラティリティと実績日次収益率分布との両者を再現する前記理論計算モデルのパラメータ値を、前記表示手段に表示される実績ヒストリカル・ボラティリティ又は実績日次収益率分布を参照しながら調整させる操作手段とを備えたものである。

【００１７】請求項９の発明のディーリング端末では、
実績ヒストリカル・ボラティリティと理論ヒストリカル・ボラティリティ、実績インプライド・ボラティリティと理論インプライド・ボラティリティ、及び実績日次収益率分布と正規分布の日次収益率分布と理論日次収益率分布を、少なくとも理論インプライド・ボラティリティについてはスマイルカーブによって表示装置の同一画面上に、又は複数の表示装置それぞれの画面上に同時に対比表示し、また、実績ヒストリカル・ボラティリティと実績日次収益率分布の両者を再現する理論計算モデルのパラメータ値を、同一画面上に又は複数の表示装置の画面上に同時に表示される実績ヒストリカル・ボラティリティや実績日次収益率分布を参照しながら、試行錯誤によりユーザに調整操作させる。

【００１８】請求項１０の発明は、請求項９のディーリング端末において、市場実勢に自動追従した理論価格及び理論リスク指標をリアルタイムに表示することを特徴とし、変化する市場実勢に見合うように自動追従した理論価格及び理論リスク指標をリアルタイムに表示する。

【００１９】請求項１１の発明は、請求項９のディーリング端末において、操作手段により前記画面に表示されているスマイルカーブの形状を変更させ、変更された形状のスマイルカーブに見合った仮想日次収益率と実績日次収益率とを表示手段により対比表示することを特徴とし、ユーザが操作手段を用いて、例えば、曲率・縦軸方向を上下シフトするように、スマイルカーブの形状をその嗜好やマーケット感により変更すれば、その結果に見合った仮想日次収益率を自動的に実績日次収益率と対比表示する。

【００２０】請求項１２の発明は、請求項９のディーリング端末において、日次収益率分布の片対数表示・通常表示を切り替えて表示することを特徴とし、日次収益率分布の片対数表示・通常表示をユーザの好みに応じて切り替える。

【００２１】請求項１３の発明のディーリングプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な媒体は、これに記録されているディーリングプログラムをコンピュータシステムに読み取らせ、実行させることにより、周期的にマーケットデータを取り込み、市場実勢から得られた実績ヒストリカル・ボラティリティ、実績インプライド・ボラティリティ及び正規分布の日次収益率分布を演算する処理と、周期的にマーケットデータを取り込み、
理論計算モデルを用いて理論ヒストリカル・ボラティリティ、理論インプライド・ボラティリティ及び理論日次収益率分布を演算する処理と、前記実績ヒストリカル・
ボラティリティと理論ヒストリカル・ボラティリティ、
前記実績インプライド・ボラティリティと理論インプライド・ボラティリティ、及び前記実績日次収益率分布と正規分布の日次収益率分布と理論日次収益率分布を、少なくとも前記理論インプライド・ボラティリティについてはスマイルカーブによって表示装置の同一画面上に、
又は複数の表示装置それぞれの画面上に同時に対比表示する処理と、ユーザに対して、実績ヒストリカル・ボラティリティと実績日次収益率分布との両者を再現する前記理論計算モデルのパラメータ値を、１つの表示装置の同一画面上に、又は複数の表示装置の画面に同時に表示される実績ヒストリカル・ボラティリティ又は実績日次収益率分布を参照しながら調整させる処理とを行うディーリングシステムを構築することができる。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図に基づいて詳説する。 図１は、本発明の第１の実施の形態のディーリングシステム１００の全体構成を示している。 このシステム１００は、外部のマーケットデータベース１０１と通信してマーケットデータを取り込み、実績ヒストリカル・ボラティリティ（実績ＨＶ）、実績インプライド・ボラティリティ（実績ＩＶ）及び正規分布の日次収益率分布を演算する市場実勢系演算部１０２
と、マーケットデータベース１０１からマーケットデータを取り込み、後述する金融工学理論計算モデル（理論計算モデル）を用いて理論日次収益率分布、理論ヒストリカル・ボラティリティ（理論ＨＶ）の演算、オプション価格評価の実施、および理論インプライド・ボラティリティ（理論ＩＶ）を演算する理論計算部１０３と、必要な情報を表示し、プリントアウトし、またデータ入力・選択を行うためのグラフィカルインタフェース（ＧＵ
Ｉ）としてのディーリング端末１０５から構成されている。

【００２３】なお、本ディーリングシステムには高性能コンピュータシステムに対して本発明の演算処理を実行するディーリングプログラムを組み込んで使用される。
したがって、諸データ、パラメータ群、演算処理結果などを保存するために、ハードディスクのような大容量記憶媒体が備えられていて、以下に説明する諸データはこの大容量記憶媒体に保存され、またそこから必要に応じて読み出されるものとする。 これは、以下のすべての実施の形態において同様である。

【００２４】図２は、上記のディーリングシステム１０
０による演算処理機能を示すフローチャートである。 また、図３は本実施の形態における図１のディーリング端末１０５の具体的なＧＵＩ画面を示している。 なお、ここではディーリング端末１０５は、１つの表示装置の１
つの画面に全情報を表示するようにしているが、これに限らず、後述する各要素を１つの画面上にマルチウィンドウ形式で同時に表示し、あるいは、各要素を複数の表示装置の画面各々に個別に、かつ同時に表示してもよい。 また、マーケットデータの取り込みと演算処理は、
ほとんどリアルタイムとみなせる一定周期で、また必要に応じて任意のタイミングで行う。 また取引対象商品に応じてユーザが可変設定できるものとする。

【００２５】図２のマーケットデータ取り込み処理Ｓ２
００おいて、ディーリングシステム１００内に取り込まれたマーケットデータ１０１は、実績ＨＶ計算処理Ｓ２
０４にて、図３のデータエリア３１０の「Ｑｕｏｔ
ｅ：」のテキストボックスに表示されている対象銘柄の実績ＨＶを、「Ｆｒｏｍ Ｄａｔｅ：」と「Ｔｏ Ｄａ
ｔｅ：」それぞれのテキストボックスに表示されている対象期間分について計算し、その結果を実績ＨＶ値画面表示Ｓ２０５にて、図３のデータエリア３１０の「Ｈ
Ｖ：」のテキストボックスに表示する。

【００２６】一方、図１の理論計算部１０３が実行する理論計算モデルから得られる理論ＨＶについては、図２
のモンテカルロシミュレーション計算Ｓ３０２において、理論計算モデルとしてボルツマンモデルを採用し、
実績ＨＶと同じ対象銘柄・対象期間に対してモンテカルロシミュレーションを実施し、対象銘柄の価格推移をシミュレートする。 なお、このボルツマンモデルによるモンテカルロシミュレーションの方法は、本願発明者らの出願である特願平１１−２４２１５２号及び特願２００
０−２１９６５５号に詳しく説明されている。

【００２７】このシミュレーションの結果は、図２の理論ＨＶ値計算処理Ｓ３０４に入力し、計算した結果を図２理論ＨＶ値表示Ｓ３０５にて、図３のデータエリア３
１０の「ＢＨＶ：」のテキストボックスに画面表示する。 ユーザはこれら「ＨＶ：」（実績ＨＶ）と「ＢＨ
Ｖ：」（理論ＨＶ）の両者を対比する。

【００２８】次に、インプライド・ボラティリティ（Ｉ
Ｖ）の対比表示について説明する。 図１の市場実勢系演算部１０２は、実績ＩＶ計算処理Ｓ２０６をｎ秒間隔（ｎは任意に定め得る。また変更設定も可能である）で計算し、図２の実績ＩＶプロット表示Ｓ２０７にて、図３のスマイルグラフ３０６に実績ＩＶを菱印３０７としてプロット表示する。

【００２９】一方、図１の理論計算部１０３から得られる理論ＩＶ値については、最初に理論計算部１０３にて、モンテカルロシミュレーションされた対象銘柄、ここではオプションの原資産に相当する銘柄の価格推移を用いて、理論日次収益率分布を図２の理論日次収益率分布計算処理Ｓ３０３にて計算する。 この理論日次収益率分布を用いて、オプション価格の理論値を図２の理論オプション価格計算Ｓ３０６にて評価し、続いてこの結果とスポットの原資産価格をもとに、ＩＶの理論値を図２
の理論ＩＶ値計算Ｓ３０７にて算出する。 そしてこの結果を、実績ＩＶプロット表示Ｓ２０７と同じく、図３のスマイルグラフ３０６に、図２のスマイルカーブ描画処理Ｓ３０８にて理論ＩＶ値曲線３０８として線形補完表示し、ユーザはこれら両者を対比する。

【００３０】さらに、収益率分布の対比表示エリア３１
３の形態について説明する。 図２の実績日次収益率分布計算処理Ｓ２０８にて、マーケットデータ取り込み処理Ｓ２００で取り込んだ対象銘柄・対象期間のヒストリカルデータからその収益率分布を計算し、その結果は図２
の実績日次収益率分布描画処理Ｓ２０９にて、図３の分布グラフエリア３１３に「Ｈ」のヒストグラム３１４として表示する。 図３では一例としてヒストグラム表示３
１４としたが、データの表示スタイルについては、ほかに、例えば散布図表示などの統計手法で用いられる他の方法を用いてもかまわない。

【００３１】続いて、正規分布日次収益率については、
図２の実績ＨＶ計算処理Ｓ２０４にて計算した実績ＨＶ
値を入力値として、図２の正規分布日次収益率描画表示Ｓ２１０にて、図３の分布グラフエリア３１３の「Ｎ」
の曲線３１５として表示する。 さらに、理論計算モデルにおけるモンテカルロシミュレーション計算Ｓ３０２から得られる理論日次収益率分布については、図２の理論日次収益率分布計算処理Ｓ３０３にて計算された分布を入力値として、理論日次収益率分布描画処理Ｓ３０９にて、図３の分布グラフエリア３１３の「Ｂ」の曲線３１
６として表示する。 これにより、ユーザに対して、分布グラフエリア３１３において、実績日次収益率分布３１
４と正規分布日次収益率３１５と理論日次収益率分布３
１６を対比する。

【００３２】このようにして、本実施の形態によれば、
実績ＨＶと理論計算モデルから得られる理論ＨＶ、実績ＩＶと理論計算モデルから得られる理論ＩＶ、そして実績日次収益率分布と正規分布日次収益率分布と理論計算モデルから得られる理論日次収益率分布を、理論ＩＶの表示形式についてはいわゆるスマイルカーブ３０８によって、ディーリング端末１０５の１つの表示装置の同一画面上に同時に対比表示できる。

【００３３】なお、ディーリング端末１０５としては、
複数台の表示装置を備え、１台が実績ＨＶと理論計算モデルから得られる理論ＨＶを対比表示し、別の１台の表示装置が実績ＩＶと理論計算モデルから得られる理論Ｉ
Ｖを対比表示し、さらに別の１台の表示装置が実績日次収益率分布と正規分布日次収益率分布と理論計算モデルから得られる理論日次収益率分布を対比表示する形式であってもよい。 また、１台の表示装置に１つの画面上において、これらの各対比ごとにウィンドウを設け、マルチウィンドウ形式で同時に表示する形式であってもよい。 つまり、本発明は、これらの諸情報を同時に対比表示し、パラメータその他の調整による再計算結果が同期的に反映する表示手段であれば、表示態様が限定されるものではない。 以下の各実施の形態においても同様である。

【００３４】次に、本発明の第２の実施の形態のディーリングシステムについて説明する。 図４及び図５は、本発明の第２の実施の形態のディーリングシステムの演算処理のフローチャートである。 第２の実施の形態のディーリングシステムにあっても、ハードウェア構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様であるが、演算処理機能が図４及び図５のフローチャートに示すものである点が異なる。

【００３５】図４のフローチャートにおいて、図２のフローチャートと共通する処理ステップについては、同一のステップ番号を用いて説明する。 また、図６及び図７
は第２の実施の形態を説明するための、図１のディーリング端末１０５の具体的なＧＵＩ画面を示している。

【００３６】ユーザが調整する図１の理論計算部１０３
の理論計算モデルで用いるパラメータ値は、前述した図３のＧＵＩ画面で、パラメータ設定欄３２０における「ｔ０：」、「ｃ０：」、「ｇ０：」、「ＮＭＡＸ：」
のテキストボックスで表示されている部分である。 この欄の右側にある矢印のついたボタン３３０をユーザが押下することにより、各パラメータ値が増減する。 図６と図７の例では、「ｔ０：０．００３３１」、「ｃ０：４
７．０００」、「ｇ０：９９０．００」、「ＮＭＡＸ：
５０００」となっている値を増減させて、「ｔ０：０．
００３１４」、「ｃ０：５４．５００」、「ｇ０：６５
０．００」、「ＮＭＡＸ：２０００」に変更している。

【００３７】このように図６のＧＵＩ画面１０５において、上述したようにパラメータ値の変更操作があれば、
図４及び図５のフローチャートにおいて、ステップＳ３
１１でＹＥＳに分岐し、理論計算モデルのパラメータ値を補正して保存する（ステップＳ３１２、Ｓ３１０）。

【００３８】この後、図６のＧＵＩ画面１０５において、操作指令ボタン群３４０のうちの「Ｒｅｃａｌｃ」
ボタンを押下すると、図４、図５のフローチャートにおけるステップＳ３１３の「ユーザ割込み、Ｒｅｃａｌｃ
ボタン押下」判断がＹＥＳとなり、理論計算モデルが変更後のパラメータ群を新たな入力として、モンテカルロシミュレーションを再実行する（ステップＳ３１４）。

【００３９】この再シミュレーションにより、図４のステップＳ３０３を実行して理論日次収益率分布が更新され、これに続いてステップＳ３０４、Ｓ３０５によって理論ＨＶ値表示が更新され、ステップＳ３０６〜Ｓ３０
８によってスマイルカーブ３０８の描画処理が更新され、さらにステップＳ３０９によって理論日次収益率分布３１６の描画処理が更新される。

【００４０】図６及び図７の例では、パラメータ値の増減操作により、実績ＨＶ値「ＨＶ：０．２９５３」に対して、理論ＨＶ値を「ＢＨＶ：０．４０１９」から「Ｂ
ＨＶ：０．２６３１」に調整し、また日次収益率分布を図６の曲線３１６におけるａ部を、図７の曲線３１６におけるｃ部のようにファットテールを抑える形態に調整することができている。 この日次収益率分布３１６のａ
部からｃ部への更新を反映して、さらにスマイルカーブの形状についても、図６のスマイルカーブ３０８を、図７に示されるスマイルカーブ３０８の形状へ更新して再描画することができている。

【００４１】一般的にユーザは、このようにして、図１
の理論計算部１０３が用いる理論計算モデルのパラメータ値の調整操作を、図６のデータエリア３１０における実績ヒストリカル・ボラティリティ「ＨＶ：」と調整後の理論ＨＶ「ＢＨＶ：」、また収益率分布グラフエリア３１３における実績収益率分布３１４と調整後の理論日次収益率分布３１６とを対比比較しながら実施することができるのである。

【００４２】なお、本説明では、理論計算モデルのパラメータ値を、表記上「ｔ０：」、「ｃ０：」、「ｇ
０：」、「ＮＭＡＸ：」の４種類を例に説明したが、この例に限定されるものではない。 すなわち、理論計算モデルのパラメータ群の調整方法について、市場実勢と対比しながら調整することができるあらゆる理論計算モデルのパラメータが対象となる。

【００４３】こうして、第２の実施の形態によれば、理論計算モデルにおいて、実績ＨＶと実績日次収益率分布の両者を再現する同モデルのパラメータ値を、ディーリング端末１０５の画面上に表示される実績ＨＶや実績日次収益率分布を参照しながら、試行錯誤によりユーザが調整できる。

【００４４】次に、本発明の第３の実施の形態のディーリングシステムについて説明する。 図８及び図９は、本発明の第３の実施の形態のディーリングシステムの演算処理のフローチャートである。 第３の実施の形態のディーリングシステムにあっても、ハードウェア構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様であるが、演算処理機能が図８及び図９のフローチャートに示すものである点が異なる。 この図８及び図９のフローチャートにおいて、図２のフローチャートと共通する処理ステップについては、同一のステップ番号を用いて説明する。

【００４５】ユーザは最初、ディーリング端末１０５において、図６に示したＧＵＩ画面を参照しているとする。 ここで、データエリア３１０の理論ＨＶ「ＢＨ
Ｖ：」と実績ＨＶ「ＨＶ：」を比較すると、それぞれ「０．４０１９」、「０．２９５３」で乖離が生じている。 また収益率分布グラフ表示エリア３１３において、
正規分布日次収益率分布グラフ（Ｎ）３１５と実績日次収益率分布グラフであるヒストグラム（Ｈ）３１４と理論日次収益率分布グラフ（Ｂ）３１６を比較すると、理論日次収益率分布グラフ３１６の曲線の方がやや裾が厚いファットテールを呈している。 そこでユーザは、市場実勢に見合うようモデルパラメータ値を修正する必要があると判断する。 なお、この判断は、ユーザ各々のマーケット感や嗜好によって、自由に諮られてよい。

【００４６】修正が必要と判断したユーザは、ディーリング端末１０５の図６に示すＧＵＩ画面において、操作指令ボタン群３４０の「Ｆｉｔｔｉｎｇ」ボタンを押下する。 押下により、図８及び図９のフローチャートにおけるステップＳ３３１の「ユーザ割込み発生：Ｆｉｔｔ
ｉｎｇボタン押下」判断がＹＥＳとなり、「実績ＨＶ」
と「実績日次収益率分布」を新たな入力として（ステップＳ３２０、Ｓ３２１）、ベイズ推定法を用いたパラメータ値自動導出が実行される（ステップＳ３３２）。 なお、このベイズ推定法を用いたパラメータ値自動導出方法については後述する。

【００４７】この導出処理により、パラメータ群は更新され（ステップＳ３１０）、更新されたパラメータ群を新たな入力として、理論計算モデルのモンテカルロシミュレーションが実行される（ステップＳ３３３）。

【００４８】この実行結果は、第２の実施の形態の処理と同じように、理論日次収益率分布の更新に反映され（ステップＳ３０３）、理論ＨＶ値表示処理（ステップＳ３０４、Ｓ３０５）、スマイルカーブ描画処理（ステップＳ３０６〜Ｓ３０８）そして理論日次収益率分布描画処理（ステップＳ３０９）まですべて更新される。

【００４９】パラメータ値導出前のＧＵＩ画面である図６とパラメータ値導出後のＧＵＩ画面である図１０との例では、ディーリング端末１０５のＧＵＩ画面上で、
「ユーザ割込み発生：Ｆｉｔｔｉｎｇボタン押下」によって、元のパラメータ値である図６のパラメータ値「ｔ
０：０．００３３１」、「ｃ０：４７．００００」、
「ｇ０：９９０．００」が、図１０のＧＵＩ画面に示すように新たなパラメータ値として「ｔ０：０．００３３
２」、「ｃ０：４３．４６５」、「ｇ０：８７９．９
８」に更新されている。

【００５０】そしてこの更新された新たなパラメータ値によって、モンテカルロシミュレーションが実行されるため、パラメータ値変更前では、図６に示したように理論ＨＶ「ＢＨＶ：０．４０１９」と実績ＨＶ「ＨＶ：
０．２９５３」との乖離が、パラメータ値変更後には、
図１０に示したように理論ＨＶ「ＢＨＶ：０．２９９
７」と実績ＨＶ「ＨＶ：０．２９５３」と縮小し、また日次収益率分布グラフエリア３１３における実績日次収益率分布のヒストグラム３１４と理論日次収益率分布グラフ３１６との乖離も、図６と図１０との比較から分かるように縮小する。 さらに、スマイルカーブ３０８についても、図６と図１０の比較に示したように、理論収益率分布の裾の厚さが抑えられた分、曲率が縮小している。

【００５１】ここで、ベイズ推定法を用いたボルツマンパラメータ自動導出方法について説明する。 ボルツマンパラメータの決定は、多種類のデータを基に最適解を求める問題で、一般的にはベイズ（Bayes）推定に基づく最適解探索問題になる。

【００５２】ベイズ推定では、探索するパラメータをＰ
とすると、数１式の汎関数Ｓを最小にするパラメータＰ
を求める問題となる。

【００５３】

【数１】

ここで、Ｙはあてはめるべき原資産データで、ＦはＹとＰの関係を表す関数である。 ＷはＹの共分散行列である。 Ｐ

₀は求めるべきパラメータの事前値で、Ｍ

₀はその共分散行列である。 上添字のＴは行列とベクトルの転置を意味する。 上添字の−１は逆行列を意味する。

【００５４】本問題は、非線形最小２乗法と全く同じ問題となる。 ここでは、ニュートン（Newton）法を基にした最適解の探索について述べる。 ニュートン法では、探索するときに最初に初期値を仮定する。 初期値は任意でよいが、事前値としてＰ ₀が判っているので、これを初期値とするのが尤らしい。 なお、ここでは、Ｐ ₀が最適解に十分近く、１回の反復計算で最適解に至ると仮定する。

【００５５】初期値をＰ ₀とすると、最適解Ｐハットとその共分散行列Ｍハットとは、数２式及び数３式で与えられる。

【００５６】

【数２】

【数３】

ここで、感度行列Ａ

₀は、次の数４式である。

【００５７】

【数４】

以上の理論を実際に適用した場合について、次に説明する。

【００５８】（１）パラメータの事前情報が与えられていない場合：ここでは、試行錯誤なり他の手段でパラメータの真値に近いパラメータＰprimが与えられたものとする。

【００５９】

【数５】

ここで、通常はパラメータの数よりもデータ数が大きい問題となる。 事前情報が全く無いということは、ベイズ推定においてＰ

₀が未知で、その確率密度が一様分布であることと同じである。 このとき、数１式のＭ

₀の逆行列Ｍ

₀

^-1は０となる。 したがって、これら数１式〜数３

式は、数６式〜数８式のように書きなおすことができる。

【００６０】

【数６】

【数７】

【数８】

ここで、Ｐ

₀は、事前値ではなくパラメータ探索のための任意値となる。 Ｐ

₀が真値に近ければ、数７式に示す１回の反復計算で十分である。

【００６１】（２）原資産情報が追加された場合：原資産情報として新たにＹnewとＷnewが追加され、この追加によりパラメータの変動が小さい場合には、数２式と数３式で示したベイズ推定のロジックで最適なパラメータを求めることができる。

【００６２】この場合、数７式と数８式の最適なパラメータＰハットとその共分散行列Ｍハットを、事前情報としてこれらを新たにＰ ₀とＭ ₀にすると、数２式と数３
式から、次のように新たに修正された最適なパラメータＰハットとＭハットが求まる。

【００６３】

【数９】

【数１０】

（３）原資産データＹの例：原資産データＹに日次収益率とＨＶを用いた場合について説明する。 図１１の４０

１は原資産の日次収益率分布で、ここでは１％刻みで日次収益率分布が与えられていて、その内容は、次の表１

のように１２個与えられている。

【００６４】

【表１】

Ｙは、数１１式となる。

【００６５】

【数１１】

これらの誤差と相関から共分散行列Ｗを決めることができる。 ここで、Ｆは、ボルツマンモデルのモンテカルロプログラムに相当する。 ボルツマンモデルのプログラムでは、パラメータとしてｔ

₀ ，ｃ

₀ ，ｇ

₀を入力すると、日次収益率とＨＶを求めることができる。 このモンテカルロプログラムの入力を、Ｐ＝（ｔ

₀

ｃ

₀

ｇ

₀ ）

^T

とし、そのときに出力されるＨＶと日次収益率がＦとなる。

【００６６】Ａ ₀は、数３式と数５式に示すように、Ｆ
に関するパラメータの感度である。 数４式の定義に従うと、数１２式のようになる。

【００６７】

【数１２】

ただし、これらの偏微分を解析的に求めることはできないので、実際には、例えば、ｔ

₀の場合には、ｔ

₀を微小変動させてモンテカルロコードでＨＶからＹｎを求め、変動させる前の結果との差をｔ

₀の変動分で除算すると近似的に求めることができる。

【００６８】まず試行錯誤や他の手段で、日次収益率やＨＶをほどほどに再現できるパラメータＰprimを見出す。 本例では、Ｐprimで評価した日次収益率が図１１の曲線４０２となる。 ここで、Ｐprimで評価したＨＶは３
８．３％となっている。 図１１中の曲線４０１で示した実績値から求めたＨＶは４０．３４％である。 したがって、図１１中の曲線４０２は、横軸の収益率が大きいところで確率密度を若干過小評価する。

【００６９】Ｐprimを初期値とし数７式を適用して求めた最適なパラメータＰハットで評価した日次収益率が図１１中の曲線４０３である。 最適なパラメータＰハットを用いるとＨＶは４０．５９％となり、実績のＨＶ：４
０．３４％に近づき、収益率が大きい部分の確率密度も実績と一致してくる。

【００７０】以上のようにして、第３の実施の形態によれば、理論計算部１０３が用いる理論計算モデルのパラメータ値を変化する市場実勢に見合うようにリアルタイムに導出できる。

【００７１】なお、第３の実施の形態のディーリングシステムにおいては、理論計算モデルによるパラメータ値の自動導出処理機能と、導出されたパラメータ値を用いたオプション価格評価処理機能とを並列化することにより、市場実勢に自動追従した理論価格、および理論リスク指標を、ユーザにリアルタイムに提供できることになる。

【００７２】次に、本発明の第４の実施の形態のディーリングシステムについて説明する。 図１２及び図１３
は、本発明の第４の実施の形態のディーリングシステムの演算処理のフローチャートである。 第４の実施の形態のディーリングシステムにあっても、ハードウェア構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様であるが、演算処理機能が図１２及び図１３のフローチャートに示すものである点が異なる。

【００７３】なお、図１２及び図１３のフローチャートにおいて、図２のフローチャートと共通する処理ステップについては、同一のステップ番号を用いて説明する。
また、本実施の形態でも、第２の実施の形態と共通の図６と新たな図１７のＧＵＩ画面を用いて説明する。

【００７４】ユーザがスマイルカーブ３０８の形状を変更するためのＧＵＩ画面が図１４〜図１６である。 ここで形状の変更とは、図１４〜図１６に示す３種類を指す。

【００７５】（ｉ）図１４は曲率変更であり、ＧＵＩ画面上のパラメータ群３２０における「ｈ０：」のパラメータ値をそれに対応する増減ボタン３３０によって増減操作することにより、曲線の曲率が数１３式にしたがって変更され描画される。

【００７６】

【数１３】

（ii）図１５は垂直移動であり、ＧＵＩ画面上のパラメータ群３２０における「ｖ０：」のパラメータ値をそれに対応する増減ボタン３３０により増減させることにより、曲線全体が垂直上下方向に移動して描画される。

【００７７】（iii）図１６はリスク選好度調整であり、ＧＵＩ画面上のパラメータ群３２０における「ｈ
Ｒ：」、「ｈＬ：」の各々パラメータ値をそれぞれに対応する増減ボタン３３０により増減させることにより、
左右非対称に（ｉ）の曲率変更を実施する。

【００７８】このＧＵＩ画面を介して変更された操作は、図１３のフローチャートにおけるステップＳ３５１
のスマイルカーブ編集処理により、図６のスマイルグラフ３０８（変更前）が、図１７のスマイルグラフ３０８
（変更後）のようにＧＵＩ画面上で反映される。 またこの際に仮想ＩＶ値が得られる（ステップＳ３５２）。

【００７９】変更された仮想ＩＶ値は、図６の操作指令ボタン群３４０における「Ｒｅｖｅｒｓｅ」ボタンが押下されたタイミングで、ステップＳ３４１の「ユーザ割込み発生：Ｒｅｖｅｒｓｅボタン押下」判断がＹＥＳとなり、ステップＳ３４２の仮想日次収益率分布計算処理に入力され、またマーケットデータ１０１からオプションのマーケットデータ、原資産のスポット価格もこの処理に同じく入力され（ステップＳ３５３）、仮想日次収益率分布を数１４式及び数１５式をモンテカルロシミュレーションにて評価する（ステップＳ３４２）。

【００８０】

【数１４】

【数１５】

評価した結果は、ステップＳ３０９の理論日次収益率分布描画処理で図６の理論日次収益率分布曲線３１６（変更前）が、図１７の日次収益率分布曲線３１６（変更後）のように反映される。 ここではリスク選好度が左右非対称に調整されたので、日次収益率分布曲線も左右非対称で描画されている。

【００８１】以上のようにして、第４の実施の形態によれば、スマイルカーブ３０８の形状（例えば、曲率・縦軸方向の上下シフト）を、ユーザインタフェースであるディーリング端末１０５のＧＵＩ画面からユーザがその嗜好やマーケット感により変更操作することにより、その結果に見合った仮想日次収益率を、ユーザの嗜好やマーケット感に応じたパラメータ値のもとに逆算し、自動的に実績日次収益率と対比表示できる。

【００８２】次に、本発明の第５の実施の形態のディーリングシステムについて説明する。 図１８及び図１９
は、本発明の第５の実施の形態のディーリングシステムの演算処理のフローチャートである。 第５の実施の形態のディーリングシステムにあっても、ハードウェア構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様であるが、演算処理機能が図１８及び図１９のフローチャートに示すものである点が異なる。 この図１８及び図１９のフローチャートにおいて、図２のフローチャートと共通する処理ステップについては、同一のステップ番号を用いて説明する。 また、図２０及び図２１は第４の実施の形態を説明するための、図１のディーリング端末１０５の具体的なＧＵＩ画面を示している。

【００８３】ユーザは最初、図２０で示されるディーリング端末１０５のＧＵＩ画面を参照しているとする。 ここで、金利・配当率・残存期間を変更したいとする。 その場合、金利については図２０のデータエリア３１０における「Ｒａｔｅ：」のテキストボックスの数値を、配当率については「Ｄｉｖ：」のテキストボックスの数値を、残存期間についてはデータエリア３５０のテキストボックスの数値を、それぞれＧＵＩ画面から変更入力する。

【００８４】この変更入力により、図１８及び図１９のフローチャートにおけるステップＳ３６１の「ユーザ割込み発生：金利・配当率・残存期間変更」の判断がＹＥ
Ｓとなり、更新された金利・配当・残存期間データを新たな入力データとして（ステップＳ３７０）、「理論オプション価格計算」、「理論ＩＶ値計算」、「スマイルカーブ描画処理」が実行される（ステップＳ３６３，Ｓ
３０７，Ｓ３０８）。

【００８５】図２０のＧＵＩ画面（変更前）と図２１のＧＵＩ画面（変更後）の例では、図２０における残存期間「ｎｎ：２９日」を、図２１の「ｎｎ：１５日」に変更したことにより、スマイルカーブ３０８の曲率が変化した結果を示している。

【００８６】上記の金利・配当率・残存期間の変動に際しては、図１８のフローチャートにおけるステップＳ３
０２の「モンテカルロシミュレーション計算」、ステップＳ３０３の「理論日次収益率分布計算処理」の各処理をスキップし、図１９のフローチャートにおけるステップＳ３６３の「理論オプション価格計算」（これは、図１８のフローチャートにおけるステップＳ３０６の「理論オプション価格計算」と同じものであるが、用いるデータが変更後のＳ３７０である点が異なる）を実行するため、計算負荷を削減できる。

【００８７】以上のように、第５の実施の形態によれば、金利・配当率・残存期間といったモンテカルロ再計算に不必要な因子の変動に際して、瞬時にオプション価格を評価し、スマイルカーブ３０８を更新表示できる。

【００８８】次に、本発明の第６の実施の形態のディーリングシステムについて説明する。 図２２は第７の実施の形態の処理機能のフローチャートを示している。 なお、本実施の形態のハードウェア構成は図１に示した第１の実施の形態と同様である。 また本実施の形態のディーリング端末１０５のＧＵＩ画面は、第１の実施の形態と共通する図３を用いて説明する。

【００８９】ユーザが参照しているディーリング端末１
０５のＧＵＩ画面が図３であるとする。 このＧＵＩ画面において、分布グラフエリア３１３の実績日次収益率ヒストグラム３１４は、ユーザが図３のデータエリア３１
０における「Ｑｕｏｔｅ：」で選択した対象銘柄について、対象期間については、「Ｆｒｏｍ Ｄａｔｅ：」と「Ｔｏ Ｄａｔｅ：」でそれぞれ選択した範囲のデータに対して求めたものである。 この図３の例では、銘柄コード「００１８」を、１９９９年８月３１日から２００
０年８月３１日まで日次で選択していることを示している。

【００９０】実績日次収益率分布３１４の表示については、過去のどの期間範囲をどの期間単位で、またどの銘柄について取得するかは、ユーザのマーケット感や嗜好を自由に反映できることが重要である。

【００９１】そのため本実施の形態では、ユーザは、図３の操作指令ボタン群３４０から「Ｑｕｅｒｙ」ボタンを押下することにより、図２３に示すサブ画面３５０をディーリング端末１０５のＧＵＩ画面上に展開表示するようにしている。 このサブ画面３５０に対して、「銘柄コード」、「開始日」、「終了日」、「期間単位」を選択できる。 期間単位については、日次・週次・月次・年次の中から選択できる。 図２４は、それぞれ日の終値、
週末の終値、月末の終値、年末の終値の関係を示している。

【００９２】選択した結果は、図２２のステップＳ２０
３の「銘柄コード変更」、ステップＳ２０２の「日次収益率取出し期間変更」にて更新され、ステップＳ２０４
の「実績ＨＶ計算処理」、ステップＳ２０６の「実績Ｉ
Ｖ計算処理」、ステップＳ２０８の「実績日次収益率分布計算処理」に反映され、ステップＳ２０５の「実績Ｈ
Ｖ値画面表示」、ステップＳ２０７の「実績ＩＶプロット表示」、ステップＳ２０９の「実績日次収益率分布描画処理」、ステップＳ２１０の「正規分布日次収益率描画表示」まですべて更新される。

【００９３】これにより、第６の実施の形態によれば、
実績日次収益率の元となるヒストリカルデータを、ユーザの嗜好やマーケット感に応じて変化させて取り込める。

【００９４】次に、本発明の第７の実施の形態のディーリングシステムについて説明する。 図２５及び図２６
は、本発明の第７の実施の形態のディーリングシステムの演算処理のフローチャートである。 第７の実施の形態のディーリングシステムにあっても、ハードウェア構成は、図１に示した第１の実施の形態と同様であるが、演算処理機能が図２５及び図２６のフローチャートに示すものである点が異なる。

【００９５】図２５のフローチャートにおいて、図２のフローチャートと共通する処理ステップについては、同一のステップ番号を用いて説明する。 また、本実施の形態では、第１の実施の形態と共通する図３のＧＵＩ画面と新たに図２７に示すＧＵＩ画面とが切り替え表示されることになる。

【００９６】ユーザはまず最初、図３における分布グラフエリア３１３で、縦軸が片対数の日次収益率分布を参照している。 次に図３の操作指令ボタン群３４０から「Ｔｏｇｇｌｅ」ボタンを押下することで、図２５及び図２６のフローチャートにおいて、ステップＳ３８１の「ユーザ割込み発生：Ｔｏｇｇｌｅボタン押下」判断がＹＥＳとなり、ステップＳ３８２の「分布座標縦軸モード設定」が実行される。

【００９７】この処理では、日次収益率分布の座標縦軸について、片対数と通常の２種類の設定モードが「Ｔｏ
ｇｇｌｅ」ボタン押下の都度、交互に適用される（Ｓ３
８３）。 あわせて、ステップＳ３９１の「収益率分布座標縦軸対数スケール切り替え」が実行され、分布グラフエリア３１３における縦軸が片対数スケールかあるいは通常のスケールなのかがステップＳ３８２の「分布座標縦軸モード設定」に合わせて反映され、ステップＳ２０
９の「実績日次収益率分布描画処理」、ステップＳ２１
０の「正規分布日次収益率描画表示」、ステップＳ３０
９の「理論日次収益率分布描画処理」でグラフエリア３
１３が図３の表示形態と図２７の表示形態との間で更新される。 なお、上記の図３の片対数表示と図２７の通常表示の例では、同じ対象銘柄００１８の、同じ対象期間１９９９年８月３１日から２０００年８月３１日までのヒストリカルデータに対して、収益率分布を片対数表示と通常表示で切り替えたものである。

【００９８】以上のように、第７の実施の形態によれば、日次収益率分布の片対数表示・通常表示が自由に切り替えられ、片対数表示では裾の部分を、通常表示では分布の中心部を見易くできる。

【００９９】なお、上記の各実施の形態では、理論計算部１０３が用いる理論計算モデルの例としてボルツマンモデルを採用したが、特にこれに限定されるもではなく、金融市場実勢に見合ったプライシング、リスク指標評価を司るモデルはすべて、本発明の対象となる。

【０１００】また、上記機能を備えたシステム及びディーリング端末のみならず、上述した各実施の形態の機能をコンピュータシステムに対して実行させることができるディーリングプログラムを記録した媒体も本発明の対象となる。

【０１０１】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、コンピュータシステムのインタラクティブな画面インタフェースを通じて、ユーザであるディーラーやトレーダーが自身のマーケット感や嗜好を自在に取り込みながら理論計算モデルのパラメータを調整し、ディーラーやトレーダーにとって有意な理論価格およびリスク指標を、柔軟にリアルタイムで提供することができる。

【０１０２】また、ディーラーやトレーダーが、彼らのマーケット感や嗜好を反映する仮想スマイルカーブをコンピュータ上で任意に作成でき、それに見合った原資産の日次収益率を自動的に逆算評価し表示することで、マーケットメイクを支援することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施の形態のディーリングシステムのハードウェアの説明図。

【図２】本発明の第１の実施の形態による演算処理のフローチャート。

【図３】上記の実施の形態によるディーリング端末のＧ
ＵＩ画面の説明図。

【図４】本発明の第２の実施の形態による演算処理のフローチャート。

【図５】図４のフローチャートの続き。

【図６】上記の実施の形態によるディーリング端末のＧ
ＵＩ画面の説明図。

【図７】上記の実施の形態によるディーリング端末のＧ
ＵＩ画面の説明図。

【図８】本発明の第３の実施の形態による演算処理のフローチャート。

【図９】図８のフローチャートの続き。

【図１０】上記の実施の形態によるディーリング端末のＧＵＩ画面の説明図。

【図１１】上記の実施の形態におけるベイズ推定結果を示すグラフ。

【図１２】本発明の第４の実施の形態による演算処理のフローチャート。

【図１３】図１２のフローチャートの続き。

【図１４】上記の実施の形態におけるスマイルカーブの曲率変更操作を示す説明図。

【図１５】上記の実施の形態におけるスマイルカーブの垂直移動操作を示す説明図。

【図１６】上記の実施の形態におけるスマイルカーブのリスク選好度調整操作を示す説明図。

【図１７】上記の実施の形態によるディーリング端末の変更後のＧＵＩ画面の説明図。

【図１８】本発明の第５の実施の形態による演算処理のフローチャート。

【図１９】図１８のフローチャートの続き。

【図２０】上記の実施の形態によるディーリング端末のＧＵＩ画面の説明図。

【図２１】上記の実施の形態によるディーリング端末の変更後のＧＵＩ画面の説明図。

【図２２】本発明の第６の実施の形態による演算処理のフローチャート。

【図２３】上記の実施の形態においてＱｕｅｒｙボタンを操作した場合に展開されるサブ画面を示す説明図。

【図２４】上記の実施の形態において、日次、週次、月次、年次の関係を示す説明図。

【図２５】本発明の第７の実施の形態による演算処理のフローチャート。

【図２６】図２５のフローチャートの続き。

【図２７】上記の実施の形態によるディーリング端末のＧＵＩ画面の説明図。

【符号の説明】

１００ ディーリングシステム １０１ マーケットデータベース １０２ 市場実勢系演算部 １０３ 理論計算部 １０５ ディーリング端末

フロントページの続き (51)Int.Cl. ⁷識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｆ 3/00 ６５１ Ｇ０６Ｆ 3/00 ６５１Ａ (72)発明者 立見 高浩 東京都港区海岸一丁目９番11号 株式会社 アール・アイ・シー内 (72)発明者 大橋 忠弘 東京都港区芝浦一丁目１番１号 株式会社 東芝本社事務所内 (72)発明者 川島 正俊 神奈川県川崎市川崎区浮島町２番１号 株 式会社東芝浜川崎工場内 (72)発明者 奥田 裕明 東京都府中市東芝町１番地 株式会社東芝 府中事業所内 Ｆターム(参考） 5E501 AA09 AC07 AC33 AC35 BA05 CA02 CB02 DA14 EB05 FA24 FA44 FA45 FB03 FB25 FB43