ये सवाल “mean‑reversion trading system की exit‑design / risk‑management” category का है, और इसका जवाब सीधे system‑design के level पर देना बेहतर है, न कि किसी single “magic” convention के रूप में.

नीचे structured तरीके से:

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1. Mean‑reversion में exits के core principles

Mean‑reversion systems में आम तौर पर:

- Entry: price/extreme move vs mean (z‑score, deviation, आदि)

- Exit philosophy:

- छोटा stop (क्योंकि thesis जल्दी invalidate हो जाती है),

- relatively modest, high‑probability target (mean तक या उसके आसपास),

- time‑stop जरूरी (क्योंकि mean‑reversion “when” भी उतना ही important है).

इसलिए targets/stops को आम तौर पर 3 base पर design किया जाता है:

1. Volatility (ATR या σ) आधारित

2. Mean तक की दूरी (distance‑to‑mean / band) आधारित

3. खुद signal‑score (z‑score / percentile) आधारित

+ एक time‑based exit इन सब के ऊपर.

कोई एक global “industry convention” नहीं है; quant literature में ज्यादातर systems इन तीनों के mix पर चलते हैं।

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2. Established approaches: क्या‑क्या options हैं?

A. ATR‑based (volatility‑based) targets और stops

ये सबसे “generic और established” तरीका है:

- Stop‑loss (example design):

- Long के लिए: `entry_price - k₁ × ATR`

- Short के लिए: `entry_price + k₁ × ATR`

- जहां k₁ आम तौर पर 1–3 के बीच रखा जाता है (system पर depend करता है; ये range सिर्फ example है).

- Target (example design):

- या तो fixed जैसे: `entry_price + k₂ × ATR` (long के लिए, where k₂ < k₁ in pure MR systems)

- या “mean तक” पहुंचने के साथ combine कर सकते हैं (नीचे B).

Pros:

- Volatility normalize हो जाती है; low और high vol regimes में uniform risk.

Cons:

- Pure ATR‑target कभी‑कभी mean से बहुत आगे निकल सकता है (over‑targeting), जिससे MR logic weak हो सकता है।

B. Distance‑to‑mean / band‑based exits

ये mean‑reversion के हिसाब से ज़्यादा “theoretically clean” है:

- मान लो आपके signal की base moving average / VWAP / regression mean है.

- Entry तब जब price `mean − nσ` से नीचे जाता है (long) या `mean + nσ` से ऊपर (short).

Typical exit conventions (examples):

1. Conservative:

- Target: price वापस mean पर आए तो full exit.

- Stop: price और further दूर चला जाए, जैसे `mean − mσ` (long) या `mean + mσ` (short) – जहां m > n.

2. Partial‑exit style:

- 50% position mean पर exit,

- बाकी या तो

- opposite band (`mean + pσ`) तक hold, या

- trailing stop with ATR.

3. Bollinger‑style:

- Entry outer band पर,

- Exit middle band (mean) पर.

- Stop एक band और आगे या ATR multiple पर.

ये सब literature में बहुत देखा‑समझा structure है (हालाँकि हर desk अपने parameters tune करता है).

C. Score (z‑score / signal‑value) driven exits

क्योंकि आपका signal पहले से ही एक score/direction देता है, उसे ही exit के लिए use करना logical है:

Example design:

- मान लो आपका signal `S` एक z‑score type है:

- Entry long: `S < -S_entry`

- Entry short: `S > +S_entry`

- Target:

- जब `S` वापस 0 या किसी band के अंदर आ जाए, जैसे `-S_target < S < +S_target`.

- Example: entry threshold `S_entry = 2` और target band `|S| < 0.5`.

- Stop:

- जब `S` और extreme हो जाए, जैसे `S < -S_stop` (long) जहां `S_stop > S_entry`.

- Example: entry at `-2`, stop if `S < -3`.

ये pure mean‑reversion signal‑based exit है; price‑level की dependency कम, लेकिन practically आप इसे ATR/price के साथ combine करेंगे।

D. Time‑based exit (must‑have safety net)

Mean‑reversion में सबसे बड़ा risk ये है कि price mean तक ना लौटे या बहुत late लौटे.

- Typical convention (examples):

- Intraday MR: अगर `N` bars के अंदर mean touch नहीं हुआ (जैसे 10–20 bars), exit MOC या hard time‑stop.

- Swing MR: 2–5 days/कैंडल के बाद force exit.

Time‑stop generally target और stop दोनों से ऊपर एक hard override की तरह रहता है।

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3. Practical design templates (किस तरह जोड़ें?)

नीचे 2–3 concrete design patterns, जिन्हें आप अपने signal के लिए backtest कर सकते हैं:

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Template 1: ATR + Mean‑distance hybrid

Inputs:

- Mean: 20‑bar EMA (example)

- Vol: 14‑bar ATR

- Signal: z‑score of price vs mean (`S`)

Rules (example):

1. Entry (Long):

- `S < -2`

- position size via fixed % risk per trade / per ATR.

2. Stop (Long):

- Hard stop = `entry_price - 1.5 × ATR`

- OR `S < -3` (signal extreme) – whichever hit हो पहले.

3. Target (Long):

- Primary target: price touches/exceeds mean (EMA20).

- Optional extension: अगर momentum strong है और S 0 के ऊपर जा रहा है,

- 50% position mean पर book,

- बाकी के लिए trailing stop = `1 × ATR` behind price.

4. Time‑stop:

- 10–15 bars के अंदर mean touch नहीं हो तो, market exit.

Short side rules mirror image.

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Template 2: Pure score‑based exits (signal‑centric)

Inputs:

- Signal `S` = (price − mean) / std (or किसी ML model का score normalized to −3…+3).

Rules (example):

1. Entry long: `S < -2`

2. Target: जब `S` वापस `-0.5` से ऊपर आए → full/partial exit.

3. Stop: जब `S < -3`.

4. Time‑stop: X bars के बाद force exit.

यहाँ price‑level / ATR सिर्फ position sizing के लिए use हो सकती है, exits purely signal driven हैं।

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Template 3: Fixed R‑multiple के साथ simple ATR exits

अगर आप बहुत simple और generic रहना चाहें:

1. Risk per trade = `R`

2. Stop = `entry_price − k × ATR` (k ऐसा कि आपका monetary loss ≈ R हो)

3. Target = `entry_price + c × ATR` (c < k in strict MR, ताकि छोटी पर high win‑rate trades बनें – example: k=2, c=1).

ये pure volatility‑based है; mean‑reversion का flavour सिर्फ entry logic में है।

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4. Parameter चुनने का disciplined तरीका

क्योंकि कोई universal convention नहीं है, robust design के लिए ये steps follow करें:

1. Backtest on sufficiently long data

- अलग‑अलग volatility regimes (bull/bear/sideways) कवर हों.

2. Grid search या Bayesian optimization से parameters (k, S_entry, S_stop, time‑stop) tune करें,

- लेकिन overfitting avoid करने के लिए:

- train / test / out‑of‑sample split

- walk‑forward testing

- अलग indices / stocks पर cross‑check.

3. Objectives combination:

- Drawdown, Sharpe, win‑rate, average holding period, slippage sensitivity – सब पर देखिए, सिर्फ P&L max मत कीजिए.

4. Risk‑of‑ruin और tail events simulate करें:

- Mean‑reversion systems tail events में बहुत hurt हो सकते हैं (trend days, gaps, circuit moves).

- ऐसे days के लिए extra rules (no‑trade / reduced size / wider hard stop / circuit‑filter) रखें।

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5. सार: किस direction में जाना बेहतर है?

- Purely “distance‑to‑mean” या purely “ATR‑based” से ज़्यादा practical अक्सर hybrid होता है:

- Entry: आपके existing score पर

- Stop: ATR × multiple + extreme score threshold (दोनों में से जो पहले हिट)

- Target: mean‑touch या ज़ोन (0 या 0.5σ band) पर partial/full exit

- Time‑stop: fixed bars/days.

यही broadly वो “established” design philosophy है जो quant/prop setups में आम है। Parameters आपको अपने instrument, timeframe और transaction‑cost structure के हिसाब से empirical तौर पर निकालने होंगे।

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