हाँ, सिर्फ़ win-rate / mean-return देखकर S2 को “बेहतर” declare करना इस context में oversimplification होगा, क्योंकि आप practically दो अलग archetypes compare कर रहे हैं — एक classic trend‑following (S1) और एक classic mean‑reversion / pullback (S2)।

1. Wilcoxon / Bootstrap ने क्या साबित किया, और क्या नहीं?

- आपके cheap‑checks (Wilcoxon, bootstrap) ने ये दिखाया कि central tendency (mean/median) में S2, S1 से बेहतर लगती है।

- लेकिन ये tests risk profile, skewness, tail behaviour, drawdowns, crisis‑performance पर comment नहीं करते।

- इसलिए statistically आप ये कह सकते हैं: “IS sample पर S2 की central tendency S1 से ऊँची लगती है” —

लेकिन “overall better strategy” का judgment इसके basis पर complete नहीं है, ख़ासकर जब दोनों की payoff‑shape fundamentally अलग है।

2. Archetype‑match: आपका diagnosis सही है

आपके numbers और literature दोनों align करते हैं:

- S1 (Aggressive) — Trend‑Following Signature

- Win‑rate ~41.5%, negative median, लेकिन top‑1% trades ~20.5% P&L ⇒ heavy positive skew.

- ये typical trend‑following profile है:

- ज़्यादातर छोटे losses / scratches,

- कुछ बहुत बड़े trend trades जो पूरा P&L चला देते हैं,

- win‑rate low, लेकिन winners ≫ losers.

- S2 (Pullback) — Mean‑Reversion Signature

- Win‑rate ~63.8%, positive median, low skew.

- ये typical mean‑reversion:

- high hit‑rate, रोज़मर्रा में “smooth” equity curve,

- लेकिन कभी‑कभी बड़े adverse moves में sharp losses की संभावना (negative skew episodes)।

ये classification established research के साथ genuinely consistent है।

3. Positive skew ≠ automatically “better” — Sharpe और use‑case central हो जाते हैं

Trend‑following literature में जो nuance आप cite कर रहे हैं, वो critical है:

- Positive skew वाली strategies अक्सर

- lower average Sharpe रखती हैं,

- लेकिन crisis‑alpha / convexity / tail‑protection दे सकती हैं।

- Mean‑reversion strategies

- high win‑rate, good short‑term Sharpe दे सकती हैं,

- लेकिन negative skew / crash risk carry कर सकती हैं।

इसलिए:

- अगर आपका objective केवल “standalone Sharpe को maximize करना” है, तो high win‑rate, smoother P&L वाली S2 बहुत बार winner निकलेगी।

- अगर आपका objective portfolio‑level पर diversification / tail‑protection है, तो positive‑skew / trend‑following प्रकार की S1 potentially ज़्यादा valuable हो सकती है, भले IS Sharpe कम हो।

इस sense में “S2 objectively better है” कहना established research के हिसाब से incomplete है; सही statement होगा:

> “IS sample पर S2 की central tendency और सम्भावित Sharpe S1 से बेहतर दिख रही है, लेकिन payoff‑shape, skew, और portfolio‑role अलग हैं, इसलिए दोनों के use‑case अलग हो सकते हैं।”

4. क्या S1 में genuinely ‘crisis‑alpha / tail‑protection’ हो सकती है?

Positive skew और top‑1% trades में भारी योगदान ये suggest करते हैं कि S1 “lottery‑like right‑tail” generate कर सकती है, जो trend‑following literature की classic property है।

लेकिन ये claim verify करना ज़रूरी है: skew अपने‑आप में sufficient नहीं है। Suggested checks (example, not advice):

1. Market‑condition slicing

- ऐसी sub‑samples बनाइए जहाँ underlying index (या जिस asset पर आप काम कर रहे हैं) में

- बड़े 1‑day / 5‑day / 20‑day moves हों (up और down दोनों)।

- देखिए S1 इन high‑volatility / crisis‑like episodes में

- average return और

- tail (e.g., 5th / 1st percentile) पर क्या करती है, vs S2.

2. Correlation in bad regimes

- Portfolio point‑of‑view से देखें: worst X% days / months of underlying पर

- S1 का average return और correlation,

- S2 का average return और correlation.

- अगर S1 वहाँ genuinely positive / कम negative है और correlation low / negative है, तब आप इसे tail‑protection / crisis‑alpha type satellite की तरह treat कर सकते हैं।

Ho सकता है practical result ये निकले कि:

- S2 core “return‑engine” की तरह better हो,

- S1 छोटा allocation लेकर convex diversifier या “insurance‑like” role play करे।

ये “दोनों parallel exist” वाला framework है, ना कि सिर्फ़ winner‑loser binary।

5. Sharpe vs सिर्फ़ Win‑Rate/Mean — अब priority और भी ज़्यादा है

आपने सही पूछा कि इस नए context में क्या Sharpe / risk‑adjusted metrics को और priority देनी चाहिए:

- Established practice में, जैसे ही payoff‑shape अलग दिखाई दे, comparison का base Sharpe और broader risk‑adjusted metrics होना चाहिए, न कि सिर्फ़ win‑rate या mean/median।

- Sharpe अकेले भी sufficient नहीं है जब skew बहुत अलग हो, इसलिए आम तौर पर:

- Sharpe ratio

- Sortino ratio (downside‑focused)

- Max drawdown, Calmar ratio

- Skewness, kurtosis

- Tail metrics: 95%/99% VaR, Expected Shortfall, tail‑ratio, gain‑to‑pain ratio

- Time under water / recovery times

ये सारी चीज़ें combined देखी जाती हैं।

6. Sequence: अभी अगला step क्या होना चाहिए?

आपके current stage (IS distributional checks already हो चुके हैं) में practical sequence कुछ ऐसा होना चाहिए (example process):

1. Same IS data पर full risk‑adjusted profile निकालिए (S1 और S2 दोनों के लिए):

- Mean, median, stdev → Sharpe

- Downside stdev → Sortino

- Max drawdown, Calmar

- Skew, kurtosis

- Tail metrics (VaR / ES, worst X trades, tail‑ratio)

- Regime analysis / crisis‑episodes behaviour (जैसा ऊपर लिखा)।

2. Objective और role clarity:

- “अगर मुझे सिर्फ़ एक standalone strategy रखनी हो तो कौनसी?” vs

- “अगर मेरे पास already directional exposure है (e.g., index / options book), तो कौनसी strategy उस portfolio को बेहतर risk‑adjusted बनाती है?”

- ये step conceptual है, लेकिन numbers ऊपर से मिल चुके होंगे।

3. फिर OOS / walk‑forward validation:

- जिस hypothesis पर आप arrive होते हैं (e.g., “S2 core, S1 satellite tail‑play”), उसे OOS data पर verify कीजिए —

- क्या Sharpe profile hold होती है?

- क्या crisis‑behaviour pattern दोहरता है?

- OOS का role है robustness और overfitting check; लेकिन OOS में किस चीज़ को validate करना है, ये IS risk‑analysis से decide होगा — इसीलिए Sharpe / risk‑metrics को OOS से पहले देखना logical और established step है।

इसलिए आपके specific सवाल पर सीधा जवाब:

- हाँ — इस नए trend‑vs‑mean‑reversion context में, Sharpe और broader risk‑adjusted metrics को अब genuinely higher priority देनी चाहिए।

- अगला step सीधे Sharpe / risk‑adjusted analysis होना चाहिए; उसके बाद ही OOS validation पर move करना more disciplined sequencing है, क्योंकि OOS में आप वही properties validate करेंगे जिन्हें आपने IS में properly quantify किया है।

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