Советник для анализа архивов котировочных данных, выявление паттерновых взаимозависимостей (нейросети/искусственный интеллект)

Необходимо разработать программу, которая будет искать взаимозависимости на исторических данных. Она может быть в виде советника или утилиты.

Программа

1‌) ищет взаимозависимости, группы патернов, повторяющиеся на истории (изменяемый параметр от двух баров)

2‌) запоминает и использует найденные взаимозависимости в оперативной работе на графике (сигнализирует при их появлении) 

3) имеет возможность самообучения при последующих перезапусках (отсев нерабочих моделей)