Сбербанк – правильный парень, тренд держит отлично. Поэтому на нём трендовую систему сделать не очень сложно.
Для примера покажу такие цифры разрабатываемой системы:
Период 2012-2025. Не используя идеи второго уровня, только на первом (голая система).

Берём два параметра и таблицу результатов по ним с мелким шагом. Чтоб представить – прямоугольник, столбцы – период длинной средней, строки – период короткой средней. То есть прямое произведение. В системе – не скользящие средние, но суть та же. Прямоугольник покрывает все варианты от разумных до абсурдных. От 10 сделок до 10 000 сделок за 14 лет. Комиссии в 0,1% на сделку посчитаны. Без стопов.

Медианные значения результатов за 14 лет: 14% годовых, 39% макс просадка. То есть в половине случаев было бы хуже этих цифр, в половине – лучше.

За 10 лет без плеча 19,5% годовых.

Прочитал дописанное. Все методы известные основаны на какой-то идее и здравом смысле, поэтому сразу можно переходить к собственным идеям, пусть и повторяющим известные, и искать приемлемый результат. По ходу собственные оценки идеи и подхода могут разворачиваться на противоположные.

Первая попытка – веса сообщениям. Нулевые должны стать в 10 раз легче, чем крайние. И с изменёнными на веса сообщениями работать как до того.

Вторая попытка – прикрутить какую-либо числовую характеристику сообщениям и попытаться найти такие её значения, что присущи только нулевым сообщениям. Тогда часть из них удастся отфильтровывать на входе. Например, логарифм длины сообщения. Разбить на классы по этому параметру с шагом 0,1. Составить таблицу со столбцами: класс логарифма длины, класс сообщения, z-score, абсолютное значение целевой метрики.

Вдруг окажется, что можно сгруппировать по первому столбцу с некоторыми функциями от других столбцов (среднее, минимум и т.п.), что часть классов первого столбца можно будет не рассматривать, а в оставшихся будет удобная и подходящая информация.