1. पुराना “S2 = core, S1 = retire” निष्कर्ष की वैधता

- Look‑ahead bias / phantom fills निकलने के बाद S2 का पूरा performance‑profile ही बदल गया है (trade‑count, mean‑R, median‑R, win‑rate सब)।

- ऐसी स्थिति में पुराना निष्कर्ष पूरी तरह invalid माना जाता है; practically यह मानना चाहिए कि वह निष्कर्ष कभी exist ही नहीं करता था, क्योंकि वह एक contaminated backtest पर आधारित था।

- अब S2 केवल एक और candidate‑execution है, S1/S3 के बराबर level पर—कोई “special status” नहीं।

2. नए S2 metrics का अर्थ (high‑level interpretation)

Corrected S2 (n = 13,761):

- Mean‑R ≈ 0.038

- Median‑R ≈ –0.032 (distribution right‑skewed, typical trade negative/flat, कुछ बड़े winners इसे positive mean में खींच रहे हैं)

- Win‑rate ≈ 46.4%

- Trade‑count कम हुआ (≈3,171 phantom trades हटे)

इसका implication:

- Statistical बनाम Economic edge

- इतने बड़े n पर 0.038 जैसा छोटा mean‑R, Wilcoxon/ t‑test में “statistically significant” दिख सकता है, लेकिन

- Transaction cost, slippage, impact, borrow, margin cost, आदि जोड़ते ही यह edge बहुत आसानी से economically irrelevant हो सकता है।

- Risk‑profile

- Median negative, win‑rate < 50% → typical outcome unfavourable; P&L कुछ outliers पर heavily depend करता दिखता है।

- ऐसे profile में model risk बहुत ज़्यादा होता है; किसी भी modelling error या regime‑change से सारी “edge” गायब हो जाती है।

- S1 का Mean‑R ≈ 0.004 और S2 का 0.038 – दोनों ही magnitude में इतने छोटे हैं कि, realistic frictions मानकर, इन्हें “strong standalone execution edge” कहना research‑wise justifiable नहीं है।

- S3 थोड़ा बेहतर लगता है, पर जब core family ही इतना weak है, S3 को भी नई corrected pipeline के बिना core मान लेना risk‑taking होगा।

निष्कर्ष: preliminary numbers के आधार पर S2 अब S1 के level की ही एक weak execution है; पुरानी “S2 is clearly superior” story खत्म हो चुकी है।

3. क्या full Wilcoxon / Bootstrap / Risk‑adjusted chain दोबारा चलानी चाहिए?

Methodology‑point of view से:

- हाँ, एक बार, पर बहुत disciplined तरीके से। Suggested approach:

1) Protocol पहले define करें

- Null: “True net performance ≤ 0 (after realistic costs)”.

- Evaluation metrics: mean‑R, median‑R, Sharpe, Sortino, drawdowns, turnover‑adjusted metrics, आदि।

- Non‑parametric (Wilcoxon signed‑rank) + Bootstrap confidence intervals।

2) Costs और execution assumptions पहले से hard‑code करें

- Brokerage, statutory levies, slippage (bid‑ask, partial fills), impact, borrow (अगर shorting है)।

- वही assumptions S1 / S2 / S3 और किसी भी baseline (जैसे random entry या simple time‑of‑day entry) पर uniformly लगाएँ।

3) Single pass discipline

- Corrected data पर यह full chain एक structured pass में चलाएँ।

- Mid‑way में tweaks करके बार‑बार rerun न करें (वरना p‑hacking / data‑snooping हो जाएगा)।

4) Multiple‑comparison / overfitting control

- S1/S2/S3 और उनके कुछ limited variants तक खुद को सीमित रखें।

- Train‑test / walk‑forward या at least in‑sample / out‑of‑sample split ज़रूर रखें; edge अगर सिर्फ in‑sample पर दिखे तो उसे reject करें।

- लेकिन साथ‑साथ यह भी clear रहना चाहिए कि:

- Default working hypothesis अब “no economically meaningful edge” होनी चाहिए, जब तक corrected pipeline उसे convincingly reject न कर दे।

- आपका पहला, safe lens यह होना चाहिए कि S1/S2/S3 limit‑order executions collectively “very weak candidates” हैं; statistics केवल इस gut‑feeling को validate / invalidate करने का tool हैं, उसको override करने का नहीं।

4. “सीधे no meaningful edge मानकर आगे बढ़ें?” – practical stance

Practical decision‑making के लिए आप तीन स्तरों पर देख सकते हैं:

1) Effect size after realistic costs

- अगर corrected backtest (costs के बाद) में CAGR marginal हो, Sharpe barely >0 हो, और drawdowns deep / erratic हों,

- तो purely practical standpoint से इसे “no deployable edge” मानना ज़्यादा disciplined है, भले ही p‑value attractive लगे।

2) Stability tests

- Subperiods, instruments, volatility regimes, liquidity buckets पर split करके देखें।

- अगर edge कुछ specific slices में ही बचती है (और overall blur हो जाती है), तो यह बचे‑खुचे slice भी high‑risk / low‑capacity edge होंगे।

3) Benchmark vs complexity

- Simple baselines (random timing, close‑to‑close buy‑and‑hold, simple time‑of‑day entries) के ऊपर कितना incremental uplift आ रहा है?

- अगर incremental uplift costs के margins के आसपास है, complexity justify नहीं होती।

इन criteria के तहत, जो numbers आपने share किए हैं, उनके आधार पर default practical view यही होना चाहिए कि S1/S2/S3 family में organically कोई strong, scalable, robust edge दिखाई नहीं दे रही—जब तक कि आपका once‑and‑for‑all corrected pipeline इसके उलट बहुत convincingly न दिखा दे।

5. Phase‑0 Discovery (80% pullback rate) पर वापस लौटने का मतलब

- 80% pullback rate वाली finding अगर pure price‑path / structural statistic पर आधारित थी (कोई execution / fill‑logic नहीं), और वही raw data व calculation आज भी सही हैं,

- तो वह Phase‑0 discovery अभी भी valid है; bug ने उसे corrupt नहीं किया।

- इसका implication:

- आपका “structural edge hypothesis” (some pattern in the way price pulls back) अभी भी intact हो सकता है,

- problem primarily आपकी execution layer / fill‑model में है; यानि आपने उस structural pattern को exploit करने का जो तरीका चुना था (S1/S2/S3 limit‑order executions), वह वास्तविक market microstructure / uncertainty को ठीक से capture नहीं कर पाया।

- इसलिए logically अगला कदम यही होना चाहिए:

1) Phase‑0 stat को base मानकर,

2) bilkul अलग execution philosophies explore करना – examples (सिर्फ illustration के लिए, advice नहीं):

- Pure market‑order based execution, जहाँ edge entirely timing / selection से आता है, fills deterministic हैं।

- VWAP / TWAP style slicing, जहाँ आप pattern के आसपास participation profile design करते हैं, unrealistic “perfect limit fills” पर निर्भर नहीं रहते।

- Execution rules जो explicitly slippage / missed fills की संभावना को model करते हैं (e.g., probabilistic fill models, queue‑position approximations)।

- Risk‑managed position‑sizing (volatility / drawdown‑based), जिससे weak but real structural edge भी portfolio‑level पर थोड़ा meaningful impact दे सके।

3) हर नई execution को शुरुआत से ही zero‑look‑ahead, conservative fill assumptions के साथ design करें (उदाहरण के तौर पर, केवल best‑case limit fill assumption कभी न लेना, हमेशा realistic / slightly pessimistic model लेना)।

6. Recommended action summary

- पुराना S2‑core thesis = invalidate and archive; उसे अब reference point की तरह use न करें।

- Corrected execution engine को single‑source‑of‑truth मानकर:

1) S1/S2/S3 + simple baselines पर

- Wilcoxon / Bootstrap / risk‑adjusted metrics के साथ एक बार का disciplined evaluation चलाएँ।

2) Costs‑after लौटने वाले results को देख कर

- अगर best variant भी आपके pre‑decided hurdle (CAGR, Sharpe, drawdown, capacity) clear नहीं करता,

- तो पूरे S1/S2/S3 family को research‑dead end declare कर दें।

3) Focus वापस Phase‑0 structural findings पर लाएँ और

- नई execution families design करें जो market‑microstructure realism को शुरू से embed करें।

इस तरह आप methodology‑wise साफ, audit‑able और intellectually honest रहेंगे: bug‑fix के बाद जो collapse दिखा है, उसे accept करके आगे बढ़ेंगे, न कि weak edge को बचाने के लिए statistics का over‑use करेंगे।

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