आपके numbers से निष्कर्ष बिल्कुल साफ है:

1. Event-dedup के बाद भी direction नहीं बदली

- n: 9460 → 6592 (≈30% observations हटे), फिर भी

- Sign / direction same है → इसका मतलब effect कोई data‑artefact या duplicate‑inflation नहीं था; signal robust है.

2. FULL-SAMPLE नतीजे (COVID सहित)

- 10-दिन: +0.10pp, p=0.66 → statistically not significant

⇒ 10‑day window में आप “no clear effect” कहेंगे, negative तो बिल्कुल नहीं है.

- 20-दिन: +1.56pp, p<0.0001 → highly significant positive

⇒ 20‑day horizon पर systematic positive abnormal performance दिख रही है, जो short thesis के बिल्कुल उलट है.

3. EX-COVID नतीजे (COVID 10-दिन window हटाने पर)

- 10-दिन: +1.02pp, p<0.0001 → strong, statistically significant positive

- 20-दिन: +2.17pp, p<0.0001 → और भी बड़ा व highly significant positive

⇒ COVID-period volatility/error हटाते ही signal और साफ हो गया: दोनों horizons पर consistent positive abnormal returns.

4. Short-thesis के लिए implication

- आपकी खुद की summary बिल्कुल ठीक है:

- हर rigor-layer (dedup, established-Donchian, साफ COVID-window, survivorship-bias disclosure) के बाद भी

- Direction हमेशा positive और कई जगह highly significant रही.

- इसलिए empirical evidence:

- “Bad-for-short-thesis” है – यानि यह event/strategy short thesis को support नहीं करती, बल्कि

- या तो no damage (full-sample 10‑day) या फिर साफ‑साफ positive drift दिखा रही है (खासकर ex-COVID).

5. अगर आप इसे formal लिखें तो conclusion कुछ ऐसा होगा (illustrative wording):

- “Across multiple robustness checks including event de-duplication, alternative event definitions, exclusion of the COVID-19 shock window, and survivorship-bias disclosure, post-event returns remain non-negative and are often significantly positive over 10–20 trading days. We find no empirical support for a short-oriented trading thesis around these events; if anything, the data indicate mildly positive post-event performance.”

Statistically और logically, आपकी interpretation सही है और results genuinely short‑thesis के खिलाफ जाते हैं, न कि किसी single-filter artefact की वजह से।

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