米国株予想！機械学習(scikit-learn)を利用した株価予想！臨時4月6日版

　「機械学習ライブラリ＋経済データでターゲットの株価を予想」です。ターゲットの株価と相関性が高いものを探し、その後の株価をscikit-learnを用いて推論してみました。

実施の条件

1．対象銘柄について
　SP500 指数(^GSPC)を対象に調査しました。

2．分析期間
　過去3年間のデータを利用し、30日後の株価予想を行いました。直近の相関係数の高い経済指標を利用したいため分析期間を短めに設定しました。

3．インプットする情報
　FRED、Yahoofinance、Quandから入手しています。インプット情報と対象銘柄との相関関係は以下のようになります。
今回より対象銘柄にと相関性が高い情報のみをインプットする仕様に改良いたしました。
　対象は相関係数が正相関指数0.7以上、逆相関指数－0.7です。逆相関の指標については逆メモリで表記しています。ただし、10年債金利、2年債金利、10年2年債金利差については重要指標のため、相関係数にかかわらず対象とします。
　　

4．今回の予想結果

今回の予想結果です。上昇を予想します。

 　銀行破綻の第一波も落ち着き今は康状態ですが、雇用、景気指数と景気後退を示唆するデータが発表されました。週末の雇用統計の後は決算発表も始まり、いよいよ景気後退の可能性が判断される時期になります。過去の経験則では政策金利が上げどまり、利下げが始まるころから本格的な株価下落が始まります。当面はいったん上昇としても基本は下目線を予想します。

　予想に対しての責任は一切負いかねますのでご承知おきください。自己責任でご判断ください。