Не буду писать про метод тройного барьера, хотя вроде как есть на него намётки (главное использовать адаптивный, а не статичный). А вот по поводу проблемы подглядывания модели в будущее ничего не увидел, а это тоже очень важно при работе с такими данными, потому что малейшая утечка приведет к тому что что на бэктестах модель увидит закономерности и начнет выдавать нереалистичные результаты. Так же llm и трансформеров бессмысленно использовать для этих задач, llm так вообще найдет связь там где ее не должно быть, лучше использовать или модели градиентного бустинга или же регрессионную.
P. S. Csv мега грамоздкий ненеудобный формат, переходи на .parquet