Анализ данных по техническим индикаторам и прогнозирование сделок с помощью ML

Есть файлы с историческими данными: числовые показатели (разные технические индикаторы) и бинарный результат события (1 или -1) для двух направлений сделки.
Нужно:

1. Провести предобработку данных и выявить закономерности между входными признаками и результатом события.
2. Построить и обучить модель машинного обучения для прогноза вероятности положительного или отрицательного исхода.
3. Определить топ‑10 комбинаций признаков, при которых вероятность положительного исхода максимальна.
4. Предоставить код (Python), визуализации и краткий отчёт с рекомендациями.
Срок: 7–10 дней.
Требуемые навыки: Python, машинное обучение, статистический анализ.