像试鞋时只挑“某一步最舒服”的那双，真走远路未必合脚。策略选参也一样：在一段历史数据里拿到最高分，可能只是碰巧迎合了这段行情。Reddit 用户 binary-fintech 提出的实务问题，正是走步回测的关键交接：先用样本内（IS）数据选参数，再拿紧随其后的未见数据做样本外（OOS）检验，究竟该把什么交过去？
讨论没有给出统一答案，却把三种常见选择摆到了同一张桌上：挑单点冠军；挑相邻参数都尚可的“稳定平台”；或先用 Deflated Sharpe Ratio——对测试次数、非正态收益和估计误差作修正的 Sharpe 指标——压低偶然冠军的光环。还要决定看指标高低，还是看它在不同样本内时段是否稳定，以及用多指标加权、硬约束，还是 Pareto 前沿来筛选。
值得注意的是，这是一则向同行征集真实经验的讨论，并非给出验证结果的研究。它最有价值的提醒很朴素：试得越多，最高分越可疑；稳定平台能降低参数敏感性，但仍不能替代真正的样本外检验。