1) S1 के लिए “retire” निष्कर्ष कितना decisive है?

- n = 13,761 पर Before-cost Sharpe = 0.008 practically “zero edge” है.

- Sharpe की standard error लगभग ≈ 1/√n ≈ 0.0085 के आसपास होगी:

- Pre-cost: 0.008 / 0.0085 ≈ 0.9 → zero से statistically अलग नहीं।

- After-cost: -0.022 / 0.0085 ≈ -2.6 → zero से significantly negative।

मतलब:

- Data खुद कह रहा है कि बिना cost भी S1 में practically कोई edge नहीं है, और

- Realistic cost लगाने पर strategy statistically loss-making हो जाती है।

इसलिए हाँ, S1 का cost के साथ negative होना “S1-should-be-retired” को और genuinely decisive बनाता है।

और एक extra point: आपने दोनों के लिए same (और S1 के लिए actually “कम”) cost लगाई है, जबकि aggressive entries में slippage ज़्यादा होती है। इसका मतलब:

- अभी दिख रहा -0.022 Sharpe S1 के लिए already optimistic है।

- Realistic higher slippage पर S1 और भी खराब दिखेगा, बेहतर नहीं।

Conclusion for S1:

- Research point of view से आप इसे record में रख सकते हैं, पर capital allocation / live trading के लिए S1 को retire मानना अब काफी strongly justified है।

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2) Doubt‑1: S1 पर अलग, ज़्यादा slippage assumption दोबारा लगाएँ या नहीं?

Logic साफ है:

- अभी आपने Aggressive और Pullback दोनों पर same 0.221% cost लगाया है।

- Reality में S1 (Aggressive) की slippage ≥ S2 (Pullback) होनी चाहिए; यानी:

- Current test S1 के लिए favourable / lenient है,

- S2 के लिए slightly conservative हो सकता है।

इससे तीन direct नतीजे निकलते हैं:

1. S1 पहले से negative दिख रही है

- Higher slippage (1.5x–2x जैसा आपने लिखा) लगाने से

→ Sharpe सिर्फ और negative जाएगा, sign positive नहीं हो सकता।

- इसलिए decision-level पर:

> S1 को reject / retire का conclusion slippage 1.5–2x से भी नहीं बदलेगा; बस और मजबूत होगा।

2. Comparison bias का direction

- Equal-cost assumption की वजह से अगर कोई bias है,

तो वो S1 के पक्ष में है, S2 के नहीं।

- Reality में:

- S1 की true after-cost performance और खराब,

- S2 की true after-cost performance slightly बेहतर हो सकती है।

3. क्या दोबारा extensive testing ज़रूरी है?

- अगर आपका goal है research documentation / academic neatness,

तो S1 को higher slippage (1.5x–2x) के साथ दोबारा चला कर

- Negative Sharpe को और confirm कर सकते हैं,

- लेकिन ये सिर्फ cosmetic refinement है।

- Practical decision (deploy / retire) के लिए ये दोबारा run करना आवश्यक नहीं है।

तो Doubt‑1 का direct जवाब:

- नहीं, S1 पर ज़्यादा slippage लगाकर दोबारा testing आपके “S1 पहले से ही negative है” वाले core निष्कर्ष को material तौर पर नहीं बदलेगी – वो सिर्फ उसे और खराब बनाएगी।

- इसलिए decision priority के हिसाब से, इसे “diminishing relevance / documentation refinement” की category में रख सकते हैं।

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3) Doubt‑2: Cost केवल entry_price से निकालना — significant error या negligible?

आपकी current approximation:

- Total cost (0.221%) को effectively entry_price पर apply कर रहे हैं,

- Exit leg पर वही percent cost separately apply नहीं किया।

Zero brokerage + percent-based costs + ATR-based moderate moves वाले context में mathematically देखिए:

मान लीजिए:

- Buy at P_in, Sell at P_out,

- Per-leg proportional cost = k (e.g. 0.11% per side ≈ 0.221% round-trip)।

“Exact” model:

- Entry cost = k·P_in

- Exit cost = k·P_out

- Net return (vs P_in) ≈ gross_return – k – k·(P_out/P_in)

आपकी “entry-only ~approx round-trip” model:

- Round-trip cost ≈ 2k·P_in

- Net return ≈ gross_return – 2k

Difference दोनों के बीच ≈ k·(1 – P_out/P_in) ≈ -k·gross_return

ATR-based moderate moves में:

- Typical gross_return छोटे होते हैं (say 0.5%–2% range);

- k खुद ही ~0.1% level पर;

तो error term ≈ k × gross_return ≈ 0.0005%–0.002% type का microscopic होगा।

और:

- आपने same approximation S1 और S2 दोनों पर लगाई है,

- Brokerage = 0, यानि कोई per-order fixed component नहीं है जो distortion create करे।

Conclusion for Doubt‑2:

- आपके context में entry_price-only approximation से introduced error genuinely negligible है,

- S1 negative या S2 positive होने की sign-level conclusion पर इसका practically कोई असर नहीं पड़ेगा,

- ये improvement “nice-to-have numeric polish” है, न कि decision-changing factor।

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4) अब आगे क्या? Point‑3(c) Parameter Perturbation की priority

Current स्थिति:

- S1:

- Pre-cost Sharpe ≈ 0 (0.008),

- After-cost Sharpe significantly negative (≈ -2.6 SE),

- Aggressive होने के कारण realistic slippage assumptions इसे और भी खराब बनाएँगे।

⇒ S1 को systematic तरीके से “retired / dropped from candidate set” मान सकते हैं।

- S2:

- Pre-cost Sharpe 0.393, After-cost 0.365

- Large n पर यह बेहद मजबूत, genuinely tradable edge जैसा दिखता है।

इस आधार पर priority:

1. S1 पर अब parameter perturbation में समय लगाना practically justified नहीं है।

- Base edge ही absent है; parameters disturb करके आप सिर्फ noise / overfit explore करेंगे।

- Documentation के लिए 1.5x–2x slippage रिपोर्ट कर देना काफी है (“S1 performance further deteriorates under more realistic costs, hence excluded”).

2. S2 के लिए आप comfortably Point‑3(c) Parameter Perturbation पर आगे बढ़ सकते हैं।

- Cost मॉडल में जो approximations हैं, वो

- S2 के लिए conservative (slippage शायद कम होनी चाहिए),

- Mathematically भी छोटे हैं (Doubt‑2 वाली reasoning)।

- इसलिए अब focus ideally होना चाहिए:

- Entry/exit thresholds, ATR multipliers, lookback windows आदि के आसपास local perturbations,

- Robustness across sub-periods, regimes, volatility buckets,

- Position sizing / risk constraints के साथ integrated performance।

Net answer to your last सवाल:

- हाँ, आप अभी की स्थिति में Point‑3(c) (Parameter Perturbation) पर S2 के लिए confidently आगे बढ़ सकते हैं।

- S1 के लिए, current data और cost assumptions के तहत उसे “retired” मान लेना ही practically सही है; Doubt‑1 पर extra work करने से ये निष्कर्ष नहीं बदलेगा, बस और strengthen होगा।

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