对于这个问题，你可以使用 ML.NET 中的特征工程（Feature Engineering）来选择最能识别出趋势的指标。

特征工程是机器学习中一个重要的环节，它的主要目的是通过从原始数据中提取特征来创建新的特征，以帮助机器学习算法更好地理解数据。在本例中，特征工程的目的是识别出最能识别出趋势的指标。

下面是一些具体步骤：

加载数据
将手工标记的趋势起点和终点，以及各种指标的值，加载到一个数据集中。可以使用 ML.NET 中的 DataReader 类库来加载数据。

选择特征
从加载的数据集中选择一些特征，这些特征可以是股票价格的各种指标。根据对领域的专业知识和经验，选择最能识别出趋势的指标。

特征处理
根据特征的类型进行特征处理。特征处理是将原始特征转换为更有用的特征的过程。例如，可以对一些连续的特征进行离散化或归一化处理。

特征选择
使用特征选择算法选择最能识别出趋势的指标。常见的特征选择算法有 Relief 算法、Correlation-based Feature Selection 算法和 Wrapper 算法等。

模型训练
使用选定的特征来训练一个机器学习模型，例如决策树、神经网络、支持向量机等。可以使用 ML.NET 中的 Estimator 类库来创建和训练模型。

模型评估
使用评估指标来评估模型的性能，例如准确率、精确率、召回率、F1 值等。可以使用 ML.NET 中的 Metrics 类库来计算这些指标。

模型部署
将训练好的模型部署到生产环境中，以用于实时的股票价格趋势识别。

这是一个基本的 ML.NET 解决方案流程。你可以根据你的具体需求和数据情况对这个流程进行定制和扩展。