米国株予想！機械学習(scikit-learn)を利用した株価予想！6月17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(^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、60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0.7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。
　10年債金利、2年債金利、10年2年債金利差、ターミナルレート、物価、雇用指数など（タイトルに#のいついている項目）は重要指標は、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。

4．今回の予想結果

一旦調整の後、ボラティリティの高い展開を予想します。

　9月、11月の利下げの可能性が高くなってきました。同時に景気減速の指標が多く出てきています。金利低下を前提としソフトランディングで株価上昇か？景気後退懸念によるハードランディングで株価が下落か？ボラティリティの高い展開を予想します。

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。