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米国株予想!機械学習(scikit-learn)を利用した株価予想!5月22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。
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![](https://assets.st-note.com/img/1716355003652-pZPrR5I1GK.png?width=1200)
![](https://assets.st-note.com/img/1716354994788-OvriHZofE3.png?width=1200)
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4.今回の予想結果
一旦上昇の後、高値圏での緩やかな上昇を予想します。
![](https://assets.st-note.com/img/1716354893902-2xtqqD7czL.png?width=1200)
![](https://assets.st-note.com/img/1716354904593-Ty1XF6zK4F.png?width=1200)
高値圏でのもみ合いが続いています。景気減速の指標が多く出てきました。NVDAの決算で大きく流れが変わるかもしれませんが、このまま高値圏での緩やかな上昇を予想します。
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。
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