米国株予想！機械学習(scikit-learn)を利用した株価予想！7月29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0.8以上、逆相関指数－0.8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

ボラティリティが高く乱高下しながら横ばいを予想します。

　先週の急落は、単なる調整か？リセッションいるか?は悩ましいところですが、消費の低迷は明らかでありリセッションの可能性は無視できません。トランプ政権後は移民対策、減税、関税などインフレ再燃になる要素が満載です。11月選挙までの3か月はボラティリティが高い展開が続くのではないでしょうか。調整後の現在の水準での横ばいを予想します。

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。