米国株予想！機械学習(scikit-learn)を利用した株価予想！9月17日版

2024年9月17日 11:53

　「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。
　今回よりPycaret（回帰）を利用した予想図を追加しました。

実施の条件

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

2．分析期間
　過去600日のデータを利用し、30日後の株価予想を行いました。

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を算出し、対象銘柄にと相関性が高い情報のみを機械学習の分析対象データとします。
　対象データは相関係数が正相関指数0.9以上、逆相関指数－0.9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。
　重要指標（タイトルに#のいついている項目）は、相関係数にかかわらず対象とします。
相関関係が強い指数の相関度の一覧、対象銘柄との対比グラフを以下にしまします。