Машинное обучение для предсказаний движений цены ETHUSDT, с точностью 60%+ | Python, ML

Всем привет! 

Задача, вкратце – написать машинное обучение для предсказаний колонки Target (движения цены эфириума вверх или вниз), со средний точностью 60%+ (точность = accuracy_score). В закрепе есть мой датасет, он состоит из цены и объема торгов эфира на бирже Binance (open, high, low, close, volume) и так же там есть колонка Target, которую мы и пытаемся предсказать со средний точностью 60%+ (точность = accuracy_score). 

Информация по датасету: coin= ETHUSDT, timeframe= 1m, Target= +-1%, first_row_Unix=1614787200000

Ваша задача – написать абсолютно любой алгоритм, нейронку, ИИ, ЛЛМ, дерево, что угодно, что сможет достичь упомянутой точности, соблюдая 7 главных правил.

ОЧЕНЬ ВАЖНО:
В файлах заказу будут приложены: полная версия тех-задания (так как она слишком длинная чтобы вставить сюда), сам датасет в формате .csv и так же вспомогательный файл helper.ipynb. Огромная просьба прочитать этот самый helper вспомогательный файл, вам нужно будет им воспользоваться для анализа результатов!

**Если у вас возникли хоть какие-то вопросы касаемо данных правил, пожалуйста напишите мне, не молчите и не интерпретируйте по своему! Лучше я вам еще раз все объясню другими словами чтобы вопросов точно не было**

Также хочу добавить, что я сотрудничаю ИСКЛЮЧИТЕЛЬНО по системе Безопасной Сделки на ФЛ. Пожалуйста не предлагайте оплату на-прямую через крипту и тд, такое я не принимаю!

Всем желаю удачи! На сайте отвечаю достаточно долго, поэтому для быстрой коммуникации предлагаю тг/ватсап, по запросу в лс.