El propósito de este estudio es encontrar la influencia de varios factores macroeconómicos en el índice de volatilidad, ya que los factores macroeconómicos afectan la volatilidad del mercado de valores, lo que resulta en un impacto en el índice VIX, que representa el riesgo en el mercado de valores. Para estimar la significancia e importancia de las variables macroeconómicas de EE. UU. en la volatilidad y el riesgo del mercado de valores, se construyen problemas de clasificación de aprendizaje automático para predecir las tendencias diarias y semanales del índice VIX. Se considera para el análisis datos desde mayo de 2007 hasta diciembre de 2021. Los modelos seleccionados se entrenan con veinticuatro características diarias y veinticuatro más nueve características semanales. Los resultados sugieren que las decisiones tomadas por Light GBM y XG Boost sobre el ranking de características pueden ser aceptadas significativamente sobre la regresión logística. Se encuentra en los resultados que los índices de incertidumbre de la política económica, el precio del oro, el índice USD y el petróleo crudo se significan como fuertes predictores. El índice de estrés financiero, las solicitudes iniciales, M2, el diferencial TED, la tasa de la Fed y el diferencial de crédito también son fuertes predictores, mientras que varios rendimientos de valores de renta fija tienen un impacto un poco menor en el índice VIX. El diferencial TED, el índice de estrés financiero y la volatilidad del mercado de acciones (rastreador de enfermedades infecciosas) están asociados positivamente con el VIX.