米国株予想！機械学習(scikit-learn)を利用した株価予想！9月30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
現状水準からの緩やかな上昇を予想します。
５．Pycaretによる予想結果
現行水準よりの緩やかな上昇を予想します。
当面は大きなイベントもなく、大統領選挙に向けての動きになろうかと思いますが、ソフトランディングのの可能性が高く緩やかな上昇トレンドを予想します。
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。