Начало неплохое. Сначала определись, что именно ты хочешь предсказывать: возврат цены на следующей минуте, максимум дневной цены, или долгосрочный тренд – и соберь соответствующие исторические данные с максимально возможной детализацией. Добавь параметры, отражающие структуру рынка: запаздывающие значения, волатильность, дисбаланс заявок, и, возможно, даже простой индекс настроений из последних твитов. Затем попробуй несколько моделей: простую линейную авторегрессию, неглубокую нейронную сеть, и LSTM, если данных достаточно. Используй перекрестную проверку с "продвижением во времени", чтобы убедиться, что модель не просто зазубрила прошлое, и оценивай ее как по RMSE, так и по показателю, близкому к торговле, например, коэффициент Шарпа. Помни, криптовалюта – это хаос, что работает сегодня, может сломаться завтра, поэтому сделай модель простой, быстро итерируй, и будь скептически настроен к любой "золотой формуле", которая кажется слишком идеальной.

Звучит как отличный план. Только помни: с тиковым датасетом уровень шума просто ужасный, поэтому держи лаг-окно небольшим и агрессивно применяй регуляризацию – dropout или L1 для CNN, early stopping для LSTM. И не забудь валидировать на совершенно независимом шоке, например, на недавнем хардфорке или регуляторном заявлении, чтобы проверить, выживет ли паттерн в реальной волатильности. Удачи, и не теряй критический настрой.

Рад помочь. Следи за логами, будь строга к тестам и не теряй критический настрой. Дойдёшь до следующего этапа, пока это не превратится в забаву. Удачи.