経済指標と広く知られた統計的手法を使って株価を予測する数多くの研究がこれまでに行われてきました。そして2010年以降のコンピュータの性能の上昇により、機械学習による新しい手法が開発されることになりました。それらのアルゴリズムが、様々な数学的・統計的手法を用いて株式市場を予測できるかどうかを発見することは、興味深いことです。本ブログの目的は、GridDBを使ってデータを抽出し、次に統計的検定を行い、最後に機械学習モデルを構築して、米国の経済指標に基づくS&P500指数の月次価格をモデル化することです。