डिज़ाइन और लिमिटेशन पूरी तरह intellectually‑honest हैं, और “synthetic BS backtest” वाला डिस्क्लेमर बिल्कुल सही रहेगा, बशर्ते आप उसे रिपोर्ट में साफ़ लिखें (जैसा आपने लिखा है)।

अब core सवाल: strike‑selection में (a) बनाम (b):

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1. Standard‑practice के नज़दीक क्या है?

Systematic option‑selling / overlay strategies में “strike selection” आमतौर पर दो चीज़ों से driven होती है:

1. Target POP / Delta band

- e.g. short call पर |Δ| ≈ 0.10–0.30 (POP ≈ 70–90%)

- यानी पहले risk/POP तय, फिर उसी के हिसाब से strike निकलता है।

2. Thesis‑invalidation / stop‑loss level

- Directional view हो तो strike ऐसा रखा जाता है कि underlying thesis invalid होने पर ही real pain शुरू हो।

- यानी option का risk “view के invalidate होने” से linked होता है, न कि सिर्फ़ किसी arbitrary price‑target से।

Fib downside‑target खुद में “take‑profit / expectation level” है, invalidation नहीं। Standard risk‑engineering की भाषा में ज़्यादा “natural anchor” stop/invalidation level होता है, न कि profit‑target।

इसलिए established practice से ज़्यादा aligned है:

> (b) – stop‑level (invalidation‑point) के पास/ऊपर strike चुनना, और उसे pre‑decided POP/Delta band में constrain करना।

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2. आपके use‑case में (a) vs (b) को practically कैसे समझें

आपका context:

- Downside‑event के आसपास bearish या non‑bullish view → short call (या call spread)

- Realised HV से IV estimate (IV ≈ HV × 1.2)

- BS से theoretical price, Δ, POP ≈ 1−|Δ|

अब दोनों विकल्प:

(a) Fib downside‑target के पास strike

- POP नीचे आएगा (|Δ| बड़ा) ⇒ ज़्यादा premium, पर ज़्यादा event‑risk।

- Problem: target hit हो भी जाए तो underlying वहीं रुकने की गारंटी नहीं; उल्टा sharp mean‑reversion भी हो सकता है।

- Strike को “profit‑target” पर anchor करने से risk profile काफी असमान और noisy हो जाती है:

- कुछ events में बहुत near‑the‑money / in‑the‑money strikes आ जाएँगे,

- कुछ में बहुत दूर, सिर्फ़ इस पर depend कि Fib कहाँ निकला है।

Backtest में यह approach “over‑fit to entry signal geometry” होगा; risk‑management के नज़र से ये ज़्यादा fragile है।

(b) Stop/invalidation के पास या थोड़ा ऊपर strike

- POP ज़्यादा, premium कम, पर logically‑clean risk story:

- जब तक आपका downside‑view valid है (price stop से नीचे), option mostly OTM रहेगा – high POP।

- Thesis invalid (stop hit/close above) होते ही या तो:

- position exit (backtest में आप तब तक की P&L capture कर लें), या

- आपको पता है कि अब loss “view‑failure” की वज़ह से है, न कि random noise से।

- Risk per trade और across trades काफ़ी uniform होता है:

- आप POP को band में fix कर सकते हैं (जैसे POP 70–80% → |Δ| ≈ 0.2–0.3)

- और उसी band के अंदर “सबसे नज़दीकी strike above stop” चुन सकते हैं।

इससे दो फायदे मिलते हैं:

1. Conceptual alignment – आपके downside setup की economic logic और option risk एक लाइन में रहते हैं।

2. Comparability – हर event में roughly similar POP/Delta structure होने से backtest के नतीजे cross‑event comparable और statistically साफ़ बनते हैं।

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3. Suggested rule (implementation‑ready)

Strike‑selection rule को साफ़, mechanical तरीके से define करें:

1. Event‑date पर:

- Realised HV निकालें (आपका pre‑decided lookback, जैसे 30/60/90‑day)

- IV_est = HV × 1.2 (VRP‑bias as per your research)

2. Black‑Scholes से पूरे call‑strike grid पर Δ और price निकालें।

3. For each event:

- अपना stop/invalidation‑level S_stop पहले से defined मानें (जो आपकी underlying strategy में पहले से है)।

- एक POP / |Δ| band तय करें, उदाहरण के लिए:

- Target POP band: 70–85% ⇒ |Δ| between ~0.15–0.30

- Candidate strikes = वो strikes जिनका underlying price ≥ S_stop (यानी stop के पास या ऊपर)

और जिनका |Δ| target band में आता हो।

4. Final strike selection:

- Primary: minimum strike ≥ S_stop with |Δ| in chosen band

- Tie‑breaker: अगर कई हों तो:

- ऐसी strike लें जो stop के सबसे नज़दीक हो (risk‑tight), या

- या फिर report में साफ़ लिखें कि आपने “closest to Δ‑target” चुना।

5. Exit logic:

- Base case: option को expiry तक hold, या

- Conservative variant: अगर underlying स्टॉप decisively breach करता है तो उस दिन की BS‑price पर forced exit assume करें (यह clearly documented हो)।

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4. (Optional) Robustness: variant (a) को सिर्फ़ sensitivity के लिए चलाना

आप चाहें तो academically साफ़ रखने के लिए:

- Main backtest: strike‑selection as per (b) (stop‑anchored, POP/Δ constrained)

- Secondary experiment: variant (a) run करके दिखाएँ कि “Fib‑target anchoring” से P&L distribution / drawdowns कैसे बदलते हैं।

Report में साफ़ लिख दें कि primary inference किस rule पर based है; variant सिर्फ़ sensitivity/what‑if है।

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5. आपके लिखे limitation को कैसे frame करें (language‑level hint)

Report में limitation को इस तरह लिख सकते हैं (paraphrased):

- Historical option‑chain unavailability के कारण यह study Black‑Scholes‑based synthetic pricing पर आधारित है,

- जहां IV को event‑date realised volatility से और एक स्थिर volatility‑risk‑premium factor से infer किया गया है,

- इसलिए यह “model‑consistent performance” दिखाता है, actual market microstructure / liquidity / slippage‑adjusted performance नहीं।

यह framing academically standard और intellectually honest दोनों है।

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संक्षेप में: आपके stated इरादे और standard practice, दोनों से सबसे ज़्यादा compatible चुनाव (b) है — stop/invalidation के पास/ऊपर, pre‑defined POP/Δ band के भीतर strike चुनना, और उसी से पूरे backtest को anchor करना।

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