米国株予想！機械学習(scikit-learn)を利用した株価予想！11月5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。
　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。

4．scikit-learnによる予想結果

緩やかな下落を予想します。

5．Pycaretによる予想結果

　いよいよ選挙です。トランプ・ハリスどちらに決まるか？一時的には金利、株式、為替が大きく動くかもしれませんが、中期で見ればどちらになっても強い米株トレンドは変わらないと考えます。米景気は非常に強いですが、当面は弱含みの緩やかな下落を予想します。

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。