Машинное обучение (подбор параметров Jupyter)

Задача из области машинного обучения/ИИ (python).
Цель: разработать торговый алгоритм для биржи (среднесрочный с определенной достижимой доходностью).

Входные данные (собранные данные по 20 разным бумагам, интервал минута, 20 000 записей на файл см пример), параметры на входе:
1) время (unixtime)
2) параметр1
3) параметр2
4) цена (не нормализованная).

Во вложении:
Magn (файл с данными на примере ММК)
ipynb (графическое отображение параметров в jupyter notebook, переименовать *.ipynb).
картинка карта рынка (примерно так его болтает каждый день))

На выходе (что ищем):
Необходимо провести анализ и найти (решить куда дальше копать):
- при каких условиях параметрах оптимально Покупать акцию
- при каких условиях Продавать (приращение цены в % или значениях параметров).
- задача нахождения Max (Продажа - Покупка - Комиссия на сделку вход/выход 0.15%).
- варианты решения (тренд/контртренд, скорость приращения в единицу времени)

Пишите стоимость за весь проект и примерные сроки.