Vindicar

Т.е. для каждого максимума нужно найти такой последующий минимум, чтобы разница между максимумом и минимумом была наибольшей, так? И затем нужно найти наибольшую из всех таких разниц, и соответствующие ей элементы?
Я бы сделал это примерно так. Не уверен, что сработате сразу, но надеюсь что идея передана.

equity_result1 = [ ... ]  # твои данные - значения эквити во времени
# определяем индексы таких элементов, которые больше своих соседей слева и справа.
local_max_idx = [ i for i in range(1, len(equity_result1) - 1) if equity_result1[i-1] < equity_result1[i] and equity_result1[i+1] < equity_result1[i] ]
# определяем минимумы для интервалов, следующих за соотв. локальным максимумом
local_min = [ min(equity_result1[i+1:]) for i in local_max_idx ] 
# определяем индексы этих минимумов в списке equity_result1 
local_min_idx = [ i+1+equity_result1[i+1:].index(minval) for i, minval in zip(local_max_idx, local_min) ] 
# собираем сведения о "перепадах" в один список пар индексов (максимум, минимум)
differences = list(zip(local_max_idx, local_min_idx))
# ищем наибольший "перепад" по критерию "разность между значением максимума и минимума"
i_max, i_min = max(differences, key = lambda item: equity_result1[item[0]] - equity_result1[item[1]])
# интересующий тебя интервал - между i_max и i_min включительно

Не сообразил сразу, но код кривой - если у тебя искомый максимум это начальный элемент equity_result1, код его не увидит.

Любой метод поиска подстроки в строке (хоть str.index(), хоть регулярные выражения) возвращает позицию найденного слова.
Нашёл позицию одного слова, нашел позицию другого, сравнил два числа.

Потому что в отданном тексте странице не нашёлся элемент form.
Сохрани req.content в файл и посмотри сам, есть ли он там.

Никак. Переменная - это просто именованная ссылка на объект.
И одна переменная не знает про остальные. Можно узнать число ссылок на объект, но их имена в общем случае узнать нельзя. Есть частный случай, показанный EugeneKh, который работает, если ты знаешь пространство имён, где могут лежать искомые ссылки. Но тут вообще впору задаться вопросом "а зачем тебе это?".

Также есть такая вещь как предварительное выделение (interning) типовых объектов.
Иными словами:

>>> a = -100
>>> b = -100
>>> a is b
False
>>> a = 100
>>> b = 100
>>> a is b
True

Потому что объекты int для некоторых часто встречающихся чисел выделяются уже при старте питона, и все упоминания этих чисел просто ссылаются на них. И да - это зависит от интерпретатора.
Так что для примитивных типов такой подход не сработает.

Требуется список ID сообщений, которые будут подвергаться какой-то обработке.
Список из одного элемента - это тоже список.

1. Вместо mssX сделай список списков.
field = [ ['_'] * 3, ['_'] * 3, ['_'] * 3 ]
2. Для хода бота пройдись по полю, составь список координат, куда можно ходить. Потом выбирай рандомом из этого списка.
3. Проверку победы гораздо проще заменить на цикл. Соберём все элементы вдоль линии (вертикаль, горизонталь, диагональ) и посмотрим сколько разных элементов нашли. Если только 1 элемент, и это НЕ "_", то игрок с этим элементом победил.

for i in len(field):  # перебираем элементы поля
    values = { field[i][c] for c in len(field[i]) }  # собираем символы i-й строки в _множество_
    if len(values) == 1 and '_' not in values:  # есть строка из одинаковых символов, но не из "_"
        return field[i][0]  # возвращаем символ-победитель
    values = { field[r][i] for r in len(field) }  # собираем символы i-го столбца
    if len(values) == 1 and '_' not in values:  # есть столбец из одинаковых символов, но не из "_"
        return field[0][i]  # возвращаем символ-победитель

По аналогии сделаешь диагонали.

Класс Observer запускает отдельный поток исполнения, твой time.sleep(10) на него не влияет никоим образом.
Т.е. по идее приложение будет реагировать на изменение файла немедленно.

Из вопроса неясно, происходит ли вызов обработчика вообще. Уточни.
Имей ввиду, что операции с файловой системой - штука ненадёжная. Лови исключения, выброшенные shutil.copyfile(), и логгируй их!

Не выводить в консоль так часто.

Изображение в opencv-python - это numpy массив, там можно обновлять области с помощью срезов.
Например, прямоугольная область с левым верхним углом (X;Y) и размером W x H обновляется тривиально:
image[Y:Y+H, X:X+W] = new_content
При этом подразумевается что new_content имеет размер W x H и такое же число каналов.

Т.е. можно для каждого изображения в сетке хранить его позицию, и обновлять его область отдельно.