आपकी observation बिलकुल सही है:

direction‑agnostic strength (जैसे ADX‑percentile) को सीधे positive weight के साथ scalar “regime score” में जोड़ते ही हर strong trend (चाहे bearish हो) को net‑bullish की तरफ़ bias करने का risk पैदा हो जाता है।

Quant practice में इसका standard इलाज यही है कि:

> किसी भी direction‑agnostic feature को या तो sign के साथ multiply किया जाता है, या सिर्फ़ “confidence / size” control के लिए use किया जाता है — उसे कभी अकेले additive directional term नहीं बनाया जाता।

नीचे कुछ canonical patterns हैं जिनका practically use होता है:

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1) Direction = सिर्फ़ sign(x2), strength = अलग layer

सबसे साफ़ setup:

- d = sign(x2) ∈ {−1, 0, +1} (directional view)

- s1 = normalized x1 (ADX percentile ∈ [0,1])

- s2 = normalized |x2| (directional signal की own strength ∈ [0,1])

फिर score को ऐसे लिखते हैं:

> score = d × f(s1, s2)

जहाँ f(.) strictly non‑negative हो, ताकि direction कभी flip न हो। कुछ typical forms:

1. Simple linear combination (आपके suggested pattern जैसा):

f(s1, s2) = w1 · s1 + w2 · s2, w1, w2 ≥ 0

यानी:

> score = sign(x2) × (w1·x1_norm + w2·|x2|_norm)

यह बिल्कुल quant‑friendly pattern है, बशर्ते:

- x1 और |x2| दोनों को पहले normalize/clip किया हो (जैसे 0–1 या z‑score→tanh),

- w1, w2 non‑negative रखें ताकि magnitude ही बदले, sign नहीं।

2. Saturation / clipping के साथ:

> score = sign(x2) × min{ 1, w1·x1 + w2·|x2| }

यह अक्सर positions / regime scores में दिखता है, ताक़ि signal unbounded न हो।

3. Non‑linear confidence function:

> score = sign(x2) × g(w1·x1 + w2·|x2|)

जहाँ g(.) कोई monotone function है (जैसे tanh, logistic, sqrt, आदि)।

Bottom line:

हाँ, x1 को “confidence / magnitude multiplier” layer में use करना, और direction को सिर्फ़ sign(x2) से लेना — यह बिल्कुल standard और सुरक्षित तरीका है।

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2) Linear models में feature engineering (interaction‑terms)

अगर आप किसी linear / logistic model में features डाल रहे हैं, established practice ये रहती है कि:

- z1 = sign(x2) (pure direction)

- z2 = sign(x2) × x1 (direction × ADX strength)

- z3 = sign(x2) × |x2| (direction × own-signal strength)

फिर:

> regime_score = β1·z1 + β2·z2 + β3·z3

इसमें:

- x1 या |x2| कभी भी unsigned अकेले नहीं आते;

- हर strength term sign(x2) के साथ interact कर के ही score में जाता है;

- model खुद सीख लेता है कि ADX percentile कितना weight deserve करता है।

ये interaction‑feature approach large quant shops में काफी common है।

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3) “Gating / confidence” style (trade‑sizing / regime filter)

Equity / futures quant में एक और popular pattern:

1. Directional view:

> d = sign(x2)

2. Strength/gate:

> c = g(x1, |x2|) ∈ [0,1]

जैसे:

- threshold gating:

c = 0, अगर x1 < θ1 या |x2| < θ2

c = 1, वरना

- या smooth gating:

c = sigmoid(a·(x1 − μ1) + b·(|x2| − μ2))

3. Final score:

> score = d × c

यहाँ x1 ADX percentile सिर्फ़ यह decide करता है कि:

- directional view को कितना “on/off” या कितना बड़ा size देना है,

- लेकिन कभी खुद direction नहीं बनता।

ये pattern आप risk‑based sizing, conviction weights, या regime filters में व्यापक रूप से देखेंगे।

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4) किन बातों से बचना चाहिए

1. Unsigned x1 को सीधे जोड़ना:

> score = w1·x1 + w2·x2

जब x2 signed है और x1 unsigned strength है, तो w1>0 रखने पर strong bearish trend भी total score को ऊपर खींच सकता है। यही behavior आपने observed किया है, और यही practically avoid किया जाता है।

2. ऐसा setup जहाँ sign(x2) strength पर depend हो जाए

Direction ideally सिर्फ़ directional evidence (return sign, price–MA spread, etc.) से आना चाहिए; strength सिर्फ़ उसका weight/conviction control करे। दोनों roles mix करने पर unintuitive regimes बन जाते हैं।

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Practical recommendation (आपके case पर directly)

आपके variable definitions के हिसाब से एक साफ़, quant‑consistent scalar regime score की family:

1) Normalize/clip:

- s_ADX = clip(ADX_percentile, 0, 1)

- s_sig = clip(|x2|, 0, 1)

- d = sign(x2)

2) Use e.g.:

- Variant A (simple, interpretable):

> score = d × (ε + w1·s_ADX + w2·s_sig), with ε>0, w1,w2 ≥ 0

यहाँ ε छोटा positive base‑weight है ताकि direction सिर्फ़ sign(x2) से ही तय रहे, strength केवल magnitude बदले।

- Variant B (bounded):

> score = d × tanh( w1·s_ADX + w2·s_sig )

- Variant C (pure gate):

> c = sigmoid( w1·s_ADX + w2·s_sig )

> score = d × c

इनमें से कोई भी pattern आप चुनें, logic वही है:

- x1 = ADX percentile = सिर्फ़ “trend‑strength / confidence” factor;

- direction = हमेशा केवल sign(x2) से तय।

यही broad “established quant practice” के साथ aligned रहेगा और आपके observed bullish‑bias problem को structurally eliminate कर देगा।

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