Анализ корреляции данных

Существует портфель акций, прибыльный в обычных условиях рынка. Но когда весь рынок существенно падает (например, когда нефть обвалилась в 2014) портфель тоже в убытке. 

В таблице предоставлены данные о цене самого портфеля(balance) и несколько ключевых индикаторов рынка (нефть Brent, индексы Dow Jones, s&p 500 и NASDAQ). Данные предоставлены по дням, в периоды, когда портфель торговался. 

Данные баланса портфеля нужно рассматривать именно как тренды (колебания в течении 3-5 дней не учитывать). 

Задача: представим что balance- зависимая переменная, а Brent, Dow Jones, s&p 500 и NASDAQ- независимые. Нужно выделить статистически какой то уровень изменения независимых переменных, которые дают понять что зависимая переменная переходит в нисходящий тренд. 

Цель: получить для себя сигнал того, что от портфеля пора избавляться при определенных обстоятельствах рынка. (Например: если Brent упала более чем на 6% за 2 дня, значит balance будет уменьшаться). 

Если это вообще возможно при таком количестве данных. Если получится сделать еще и рекурентную нейронную сеть для этих целей на будущее, то бюджет будет совсем другой, естественно.

Помимо решения, также нужно будет объяснить как оно было выполнено, для корректного применения результатов.