Классификация изображений биржевых котировок для выявления графического паттерна и прогнозирования направления движения цены.

Доброго времени суток! Выбрал тему дипломной работы "Классификация изображений биржевых котировок для выявления графического паттерна и прогнозирования направления движения цены". Суть проблемы в том, что перерыв достаточно большое количество информации в интернете, я не нашел готового dataset с изображениями биржевых котировок для дальнейшего машинного обучения и получения модели.

Для конкретики и более глубокого понимания распишу по пунктам постановку задачи дипломной работы:

1. Найти готовый или организовать свой dataset с изображениями биржевых котировок.

2. Обучить модель при помощи нейронной сети на языке программирования Python (3.x).

Для реализации своего набора данных, я решил взять некоторое количество картинок биржевых инструментов и с помощью программы CVAT для аннотирования изображения маскировать графические модели к примеру (голова и плечи, флаги, вымпелы, треугольники). Главный вопрос в том, что будет ли нейросеть при использовании данного редактора все же обучаться и понимать

как находить эти фигуры. Может ли кто-то помочь с этим вопросом. Или же есть другой способ как обучить нейросеть для распознавания моделей. Если же моя идея верна и все работает, то в каком формате лучше всего тестировать dataset? COCO или же YOLO. Я не особо разобрался с форматами данных.

Для классификации и нейронной сети использую библиотеки tensorflow и keras.