Градиентный бустинг с годовой перспективой ч.2

Неделю назад, я рассказал о своих попытках применить градиентный бустинг к выбору акций на годовую перспективу.
Тогда, в комментариях мне рассказали много всего полезного, но основные замечания над которыми я работал в течении недели были:
1. Бэктест был проведен всего на 3-х годах (что было обусловлено небольшим обучающим набором)
2. Граница принятия решения 1.01 обеспечивала «заглядывание в будущее» из-за того что использовала прошлогоднюю отчетность.
Я сместил границу принятия решения на апрель и расширил тренировочный датасет (и ещё провел кучу мелких улучшений, например вместо RMSE перешел на квантильную функцию потерь, что оказалось очень уместно). К сожалению, расширение тренировочного датасета ни на грамм не снизило ошибку при обучении на 20 годах, но теперь при уменьшении количества лет, качество страдает значительно меньше, что в свою очередь позволило мне провести бэктест на 7 годах (хотя в качестве 2014-го я сильно сомневаюсь).
С выборкой в 7 наблюдений, уже можно (зажмурившись) попытаться оценить статистическую доствоерность гипотезы о том что моя модель дает лучшие результаты чем S&P500 по итогам года. У меня получилось p-value ~ 0.03 (парный стьюдент-тест), что вроде-бы хорошо, но я что-то в этом сильно сомневаюсь и буду ещё перепроверять.
Я создал тестовый портфель из акций, рекомендованных моделью на 21-22ее годы (там ещё INTU должно было быть, но я его здесь не нашел) — будем наблюдать.
Графики бэктестов (S&P500 — красная, модель- синяя):