पहले existing R-multiples पर ही शुरू करो; अभी simulation दुबारा चलाने की ज़रूरत नहीं है।

क्यों?

1. जो metrics तुमने गिनाए हैं, उन्हें time/exit_day की ज़रूरत ही नहीं:

- Sharpe without time normalization ≈ mean(R) / sd(R) per trade

- Sortino per trade (downside deviation पर)

- Max Drawdown on cumulative R-sequence

- Skew, VaR, ES on R-sequence

ये सब सिर्फ़ trades के R-multiples के distribution और path पर depend करते हैं, holding period (exit_day) पर नहीं।

2. Entry-timing phase-1 का मक़सद:

Phase-1 में तुम सिर्फ़ ये देख रहे हो कि “entry-timing logic से R-distribution कैसा दिख रहा है?”

इसके लिए per-trade R-multiples बिल्कुल natural unit है, और time-normalization की ज़रूरत नहीं पड़ती।

Entry-variants की आपसी ranking इन per-trade metrics से काफ़ी हद तक सही मिलती है।

3. Simulation दोबारा रन करना महँगा काम है – उसे बाद के stage के लिए रखो:

Practical workflow:

- Stage 1 (cheap, अभी करो):

existing `s1_r, s2_r, s3_r` पर:

- mean, std, Sharpe (per trade)

- Sortino

- cumulative R पर Max-DD

- skewness

- tail-metrics: VaR/ES

इससे:

- कौन सा setup structurally better है?

- कौन से setups distributionally खराब हैं (ज़्यादा fat left tail, high DD)

साफ़ दिख जाएगा, बिना नई simulation के.

- Stage 2 (expensive, बाद में लेकिन “genuinely complete”):

Shortlisted variants के लिए ही:

- `genuinely-entry_timing_phase1_simulation.py` में `exit_day` जोड़ो

- simulation दुबारा चलाओ

- time-based metrics निकालो:

- annualized Sharpe / Sortino

- CAGR, volatility per year/month

- capital usage, overlapping trades, turnover, etc.

इससे पहले तुम सैकड़ों variants को brute-force rerun करने की बजाय, सिर्फ़ top few candidates पर heavy simulation चलाओगे।

4. कहाँ पर exit_day “genuinely ज़रूरी” हो जाएगा?

- जब:

- capital allocation करना हो,

- systems compare करने हों (किसका annualized Sharpe / CAGR बेहतर),

- या portfolio-level simulation करना हो (overlapping positions, margin, आदि)

वहाँ बिना exit_day time-axis incomplete रहेगा; उस stage पर script बदलना justified है।

Net:

- अभी immediate step: existing R-multiples से पूर्ण risk/return diagnostic बनाओ, कोई नया simulation नहीं।

- जब distributional picture clear हो जाए और कुछ variants strong लगें, तब exit_day जोड़कर full time-normalized simulation चलाना।

If you have any further queries, please connect with us on 022-6290-10141 (Timings : 09.00 AM to 05.00 PM) or you can email us on info@cniinfoxchange.com