Bybit长期交易策略回测工具详解及应用指南

Bybit 长期交易策略回测工具使用

在竞争激烈的加密货币市场中，制定并验证有效的交易策略至关重要。Bybit 作为一家领先的加密货币衍生品交易所，提供了一系列强大的工具，帮助交易者优化他们的投资决策。其中，长期交易策略回测工具，为量化评估长期交易策略的性能提供了宝贵的资源。本文将深入探讨 Bybit 长期交易策略回测工具的使用方法，以及如何利用它来提升交易收益。

策略回测的重要性

在加密货币交易中，投入真金白银之前，策略回测是至关重要的环节。它利用历史市场数据，模拟策略在过去一段时间内的表现，让交易者能够客观评估其潜在的盈利能力、风险系数，以及各种参数调整对策略整体表现的具体影响。通过详尽的回测分析，交易者可以更清晰地理解策略的优势与劣势，并据此进行优化，从而显著提升策略在实盘交易中获得成功的概率。

对于着眼于长期收益的交易策略，历史数据回测的重要性更加凸显。长期交易策略的特点是持仓周期较长，因此更容易受到市场波动带来的冲击。通过回测，交易者能够深入分析策略在牛市、熊市以及震荡市等不同市场周期中的表现，以便更精准地调整策略参数，更好地适应市场变化，有效控制潜在风险。这种基于数据驱动的策略优化，是长期稳定盈利的关键所在。

Bybit 回测工具概览

Bybit 回测工具是一个强大的模拟交易环境，它允许用户利用历史市场数据测试和优化其交易策略。该工具旨在帮助交易者在真实市场环境中投入资金之前，评估策略的潜在盈利能力和风险。Bybit 回测工具不仅支持广泛的加密货币交易对，而且涵盖多种时间周期，从分钟级别到日级别，甚至更长周期，从而满足不同类型的交易者，包括日内交易者、波段交易者和长期投资者。

Bybit 回测工具的核心价值在于其灵活性和深度，其主要特点包括：

• 灵活且可定制的回测周期： 用户能够根据自身的需求选择特定的时间范围，进行精细化的回测分析。这包括从几周、几个月到数年甚至更长时间的历史数据。时间周期的选择对回测结果至关重要，不同的市场环境和趋势适用于不同的策略。
• 高度自定义的交易规则： 用户可以基于自身的交易逻辑，设置精确的买入和卖出条件。这些条件可以基于价格行为、技术指标、甚至是多种指标的组合。高级用户还可以利用编程接口进行自定义规则的编写，实现更复杂的交易逻辑。
• 全面的技术指标库： Bybit 回测工具集成了大量的常用技术指标，如简单移动平均线 (SMA)、指数移动平均线 (EMA)、相对强弱指数（RSI）、移动平均收敛散度（MACD）、布林带 (Bollinger Bands) 等。这些指标可以帮助用户识别潜在的交易机会，并确定入场和出场时机。用户可以组合使用这些指标，创建更精细的交易信号。
• 详尽的回测报告与关键指标分析： 回测完成后，工具会生成一份全面的报告，其中包含了关键的绩效指标，如总收益、最大回撤、夏普比率、盈亏比、胜率和交易次数等。总收益反映了策略在回测期间的整体盈利能力，最大回撤则衡量了策略可能承受的最大损失。夏普比率则用于评估策略的风险调整后收益，盈亏比衡量了盈利交易的平均收益与亏损交易的平均损失之比，胜率则显示了策略成功交易的百分比。通过分析这些指标，用户可以深入了解策略的优缺点，并进行相应的优化。

使用 Bybit 回测工具的步骤

以下是使用 Bybit 回测工具进行交易策略验证的一般步骤，旨在帮助交易者在真实市场环境中部署策略前，对其进行全面的评估和优化：

1. 访问 Bybit 回测平台：

   登录您的 Bybit 账户，导航至衍生品交易页面，通常在“工具”或“交易”菜单下可以找到“回测”或“策略回测”选项。确保您已完成身份验证 (KYC)，并熟悉 Bybit 平台的基本操作。

2. 选择交易对和回测周期：

   在回测界面，选择您想要进行回测的交易对，例如 BTC/USDT、ETH/USDT 等。然后，设置回测的时间范围。Bybit 通常提供多种时间粒度选择，从分钟级别到日级别不等，根据您的策略周期进行选择。较长的时间范围能够提供更全面的历史数据，有助于评估策略在不同市场条件下的表现。

3. 配置回测参数：

   这是回测的关键步骤。您需要根据您的交易策略配置相应的参数，包括：

   • 初始资金： 设置您的模拟交易账户的起始资金。
   • 杠杆倍数： 选择您在回测中使用的杠杆比例。请注意，高杠杆可能带来更高的收益，同时也伴随着更高的风险。
   • 交易手续费： Bybit 会收取交易手续费，您需要在回测中考虑这部分成本，以获得更准确的模拟结果。
   • 策略逻辑： 根据您的交易策略，设置相应的买入和卖出规则。例如，基于移动平均线、相对强弱指标 (RSI)、MACD 等技术指标的交易信号。Bybit 的回测工具可能允许您使用编程语言（如 Python）自定义策略。
4. 运行回测：

   配置好所有参数后，点击“运行回测”按钮。Bybit 回测工具将根据您设置的参数，模拟您的交易策略在历史数据上的表现。这个过程可能需要一些时间，取决于回测周期和策略的复杂程度。

5. 分析回测结果：

   回测完成后，Bybit 会提供详细的回测报告，包括：

   • 总收益： 策略在回测期间产生的总利润或亏损。
   • 最大回撤： 在回测期间，账户资金从最高点到最低点的最大跌幅。这是评估策略风险的重要指标。
   • 胜率： 交易盈利的百分比。
   • 盈亏比： 平均盈利与平均亏损的比率。
   • 交易次数： 在回测期间执行的交易总数。

   仔细分析这些数据，评估您的策略的盈利能力和风险水平。关注最大回撤，确保您的策略在可接受的风险范围内。

6. 优化策略：

   根据回测结果，调整您的策略参数，例如移动平均线的周期、RSI 的超买超卖阈值等。通过多次回测和参数调整，不断优化您的策略，以提高其盈利能力和降低风险。可以尝试不同的参数组合，找出最佳的策略配置。

7. 风险管理：

   回测过程中需要重点关注风险管理指标，如最大回撤。确保您的策略在真实交易中能够承受预期的风险。设置止损和止盈订单，限制单笔交易的亏损，并锁定利润。

8. 模拟交易：

   在真实资金交易之前，建议使用 Bybit 的模拟交易账户，用虚拟资金测试您优化后的策略。模拟交易可以帮助您熟悉策略的执行，并进一步验证其有效性。这也有助于您适应真实交易环境，减少心理因素对交易决策的影响。

1. 准备工作：

• 明确交易策略： 在进行任何回测之前，必须彻底明确您的交易策略。 这不仅仅是指“买入低卖出高”，而是要建立一套精确的、可量化的规则。 详细定义入场和出场条件，例如：移动平均线交叉、相对强弱指数 (RSI) 超买/超卖、成交量突破、价格形态等。 详细规定在何种情况下触发买入信号，在何种情况下触发卖出信号。 务必将您的策略分解为一系列逻辑清晰的步骤，以便计算机能够模拟执行。 还需考虑交易频率，即策略是日内交易、波段交易还是长期投资。
• 选择交易对和时间周期： 交易对的选择应与您的策略相关。 如果您的策略针对高波动性资产，则应选择波动较大的交易对，例如小市值 altcoin 与 USDT 的交易对。 时间周期的选择同样至关重要。 短线交易者通常使用分钟级或小时级数据，而长线投资者则可能使用日线、周线甚至月线数据。 选择合适的时间周期可以更准确地模拟策略在不同市场条件下的表现。 考虑交易成本对不同时间周期的影响。 高频交易策略需要考虑交易手续费对盈利的影响。
• 收集历史数据： Bybit 及其他交易所通常提供 API 或数据下载功能，允许您获取历史交易数据。 这些数据是回测的基础。 获取数据时，请确保数据的质量和完整性。 数据缺失或错误会导致回测结果失真。 下载的数据应包括：时间戳、开盘价、最高价、最低价、收盘价 (OHLC)，以及成交量。 成交量数据有助于评估市场的流动性，并识别潜在的支撑和阻力位。 根据您选择的回测工具，数据可能需要进行预处理，例如：格式转换、数据清洗等。 Bybit API 文档提供了详细的数据格式说明和使用指南。 考虑使用多种数据源进行交叉验证，以确保数据的准确性。

2. 数据导入和处理：

• 数据格式转换： Bybit 回测平台对数据格式有着严格的要求。通常，你需要将从交易所或其他数据源下载的历史K线数据、成交量数据、甚至订单簿数据，转换为Bybit平台能够识别和解析的格式。常见的格式包括CSV、JSON或者特定的数据库格式。这一转换过程需要仔细核对数据字段的对应关系，例如，时间戳（Timestamp）、开盘价（Open）、最高价（High）、最低价（Low）、收盘价（Close）、成交量（Volume）等，确保数据在转换后能够被正确读取和使用。不同的时间粒度（例如1分钟、5分钟、1小时）的数据也需要分别处理。
• 数据清洗： 历史数据往往存在错误、缺失或异常的情况，因此在导入回测平台之前，进行数据清洗至关重要。数据清洗包括检查数据的准确性，例如是否存在价格或成交量为负数的情况；检查数据的完整性，是否存在缺失的时间序列数据；以及识别和处理异常值，例如由于市场波动或交易系统错误导致的价格突变。对于缺失的数据，可以采用插值法（如线性插值、均值插值）进行填充，或者直接删除包含缺失数据的行。对于异常值，可以使用统计方法（如标准差、四分位距）进行识别，并根据实际情况选择删除、修正或替换。还需要注意时间序列数据的连续性，确保没有时间上的跳跃或重复。

3. 设置回测参数：

• 初始资金： 设置回测的初始资金，这是模拟交易的起点。初始资金的大小直接影响回测结果的规模和策略的适用性。通常需要根据实际交易账户的资金量进行设置，以便更真实地反映策略的潜在收益和风险。
• 交易手续费： 设置交易手续费，以便更准确地模拟实际交易环境。不同的交易所或交易平台收取的手续费不同，包括挂单费、吃单费等。合理设置手续费能够减少回测结果的偏差，使回测结果更接近真实交易情况。同时，也要考虑交易对的费用结构，例如现货交易和合约交易的手续费通常有所不同。
• 滑点： 设置滑点，考虑交易执行时的价格偏差。滑点是指实际成交价格与预期价格之间的差异，尤其是在市场波动剧烈或交易量较小的情况下，滑点的影响更为显著。通过设置滑点参数，可以更真实地反映交易执行的成本，从而更准确地评估策略的盈利能力。滑点值通常以百分比或固定点数表示。
• 交易规则： 根据你的交易策略，设置买入和卖出的条件。这可能涉及使用技术指标、价格行为或其他因素。交易规则是回测的核心，它决定了何时买入、何时卖出。这些规则可以基于各种技术指标（如移动平均线、RSI、MACD等）、价格行为（如突破、回调等）或者其他市场因素（如新闻事件、交易量等）。交易规则的清晰性和准确性直接影响回测结果的可靠性。
• 止损和止盈： 设置止损和止盈水平，以控制风险和锁定利润。止损用于限制潜在损失，止盈用于锁定利润。合理的止损和止盈设置对于风险管理至关重要。止损水平的设置应基于策略的波动性和风险承受能力，止盈水平的设置应基于对市场趋势的判断和盈利目标。止损和止盈可以是固定比例、基于技术指标或基于波动率计算。

4. 运行回测：

• 启动回测： 点击界面上的“运行”或类似的按钮，正式启动历史数据回测。此操作将触发系统基于设定的交易策略和历史价格数据，模拟交易行为。在启动前，务必确认所有参数设置，包括回测时间范围、初始资金、交易手续费率等，以确保回测结果的准确性。
• 监控回测进度： 回测的执行时间取决于回测时间跨度、历史数据量以及策略的复杂程度。在回测进行过程中，通常会显示进度条或百分比，实时反映回测的完成情况。同时，一些平台还会提供中间结果展示，例如当前收益率、最大回撤等指标，方便用户随时了解策略的运行状态。耐心等待回测完成，避免在回测期间中断操作，以免影响回测结果。

5. 分析回测结果：

• 查看回测报告： 回测过程结束后，务必全面、细致地阅读回测报告。该报告是评估策略有效性的关键依据，包含了策略在历史数据中的模拟表现，务必认真对待报告中的各项数据。
• 评估关键指标： 重点关注以下几个核心指标，以判断策略的优劣：
  • 总收益： 策略在回测期间产生的总盈利，是衡量策略盈利能力的最直接指标。数值越高，表明策略盈利能力越强。
  • 最大回撤： 从最高收益点到最低收益点之间的最大跌幅，反映了策略的风险承受能力。数值越低，表明策略的风险控制能力越强。最大回撤是评估风险的关键指标，需要谨慎对待。
  • 盈亏比： 平均盈利与平均亏损的比率，用于衡量策略的盈利效率。盈亏比越高，表明策略的盈利效率越高。一个优秀的策略应该具有较高的盈亏比。
  • 胜率： 盈利交易占总交易的百分比，反映了策略的成功率。胜率越高，表明策略的成功率越高。但需要注意的是，胜率并非越高越好，需要结合盈亏比综合考虑。
  除了上述指标，还可以关注夏普比率（Sharpe Ratio）、索提诺比率（Sortino Ratio）等高级指标，更全面地评估策略的风险调整后收益。
• 分析交易记录： 详细查看每一笔交易的执行情况，包括交易时间、交易价格、交易数量、交易类型（买入或卖出）等。通过分析交易记录，可以深入了解策略的交易逻辑，发现潜在的问题，并进行针对性的优化。例如，可以分析在哪些情况下策略容易出现亏损，从而改进策略的参数设置或交易规则。

优化交易策略

回测的核心价值在于优化交易策略。通过深入分析历史数据回测结果，交易者可以系统地调整和改进其策略，以期在未来的交易中获得更好的表现。以下是具体优化方向：

• 参数优化： 策略的参数是影响其表现的关键因素。通过回测，可以系统地调整各种参数，例如：
  • 移动平均线（MA）的周期： 不同的周期长度会捕捉不同的市场趋势，短周期MA对价格变化更敏感，长周期MA则更平滑。优化周期长度可以更好地适应市场波动。
  • 相对强弱指标（RSI）的超买超卖水平： RSI用于衡量价格变化的幅度，评估超买超卖状态。调整超买超卖的阈值可以减少虚假信号，提高交易的准确性。
  • 布林带（Bollinger Bands）的宽度： 布林带通过标准差来衡量价格的波动性。调整布林带的宽度可以适应不同市场波动程度，从而优化交易信号。
  • 止损比例： 止损比例是控制风险的关键。通过回测，可以找到最优的止损比例，既能有效控制风险，又能避免过早止损。
  通过对这些参数进行网格搜索或者使用优化算法，可以找到使策略表现最佳的参数组合。
• 交易规则改进： 回测可以揭示策略在哪些情况下表现不佳。基于这些信息，可以改进交易规则，例如：
  • 添加额外的技术指标： 结合多种技术指标可以提高信号的可靠性。例如，结合MACD和RSI可以过滤掉一些虚假信号。
  • 利用不同的价格行为模式： 识别特定的价格形态，如头肩顶、双底等，可以提供更准确的入场和出场信号。
  • 增加成交量验证： 交易信号需得到成交量的验证，避免在流动性不足的情况下进行交易。
  • 考虑市场情绪： 结合市场情绪指标，例如恐慌与贪婪指数，可以更好地把握市场情绪，避免逆势交易。
  需要注意的是，避免过度优化，导致策略过度适应历史数据，从而在实际交易中表现不佳。
• 止损和止盈优化： 止损和止盈是风险管理的重要组成部分。
  • 动态止损： 使用追踪止损或基于波动率的止损，可以根据市场波动调整止损水平，更好地控制风险。
  • 目标止盈： 根据策略的预期收益和风险承受能力设定止盈目标。
  • 部分止盈： 在达到一定盈利目标后，部分止盈可以锁定利润，同时保留部分仓位继续追逐更高收益。
  通过回测不同止损和止盈策略，可以找到风险收益比最优的方案。
• 市场环境适应性评估： 不同的市场环境对交易策略有不同的影响。
  • 牛市： 在牛市中，趋势跟踪策略通常表现良好。
  • 熊市： 在熊市中，反趋势策略或空头策略可能更有效。
  • 盘整期： 在盘整期，震荡交易策略或突破策略可能更适用。
  通过回测不同市场环境下的策略表现，可以了解策略的优势和劣势，并制定相应的应对策略。 例如，可以根据市场环境切换不同的策略，或者调整策略的参数。

实战案例：基于移动平均线交叉的长期交易策略

以下是一个基于移动平均线交叉的长期交易策略的示例，旨在捕捉加密货币市场中的长期趋势，降低交易频率，并减少因短期波动造成的干扰。 该策略依赖于两条移动平均线：一条周期较短的移动平均线（短期均线）和一条周期较长的移动平均线（长期均线）。

策略原理： 当短期移动平均线向上穿过长期移动平均线时，这被视为一个看涨信号，表明资产价格可能进入上升趋势。交易者可能会考虑在这个交叉点建立多头头寸（买入）。相反，当短期移动平均线向下穿过长期移动平均线时，这被视为一个看跌信号，表明资产价格可能进入下降趋势。 交易者可能会考虑在这个交叉点建立空头头寸（卖出）。

参数设置： 选择合适的移动平均线周期是至关重要的。常用的周期包括50日、100日和200日移动平均线。较短的周期能更快地反映价格变化，但可能产生更多的虚假信号。 较长的周期则更为平滑，能更好地过滤噪音，但可能错过一些早期的趋势机会。 例如，可以使用50日移动平均线作为短期均线，200日移动平均线作为长期均线。 您需要根据具体的加密货币品种和市场环境，通过回测来优化这些参数。

入场规则：

• 做多： 当50日移动平均线向上穿过200日移动平均线时，在下一个交易日开盘时买入。
• 做空： 当50日移动平均线向下穿过200日移动平均线时，在下一个交易日开盘时卖出。

出场规则： 设置止损和止盈水平对于风险管理至关重要。

• 止损： 可以设置在入场价格下方一定百分比处，例如3%-5%，以限制潜在的损失。
• 止盈： 可以设置在入场价格上方一定百分比处，例如10%-20%，或者根据其他技术指标来确定。 另外一种出场方式是，当出现相反的移动平均线交叉信号时平仓。

风险管理： 每次交易只投入总资金的一小部分，例如1%-2%，以控制风险。 务必进行回测，评估策略的历史表现，并根据市场变化进行调整。 同时，了解并评估交易平台的费用和滑点对策略盈利能力的影响。

注意事项： 该策略仅作为示例，并不保证盈利。 加密货币市场波动性大，风险高，请务必进行充分的研究，并根据自身风险承受能力进行投资。 移动平均线交叉策略可能在横盘整理的市场中产生较多的虚假信号，需要结合其他技术指标和基本面分析来进行判断。

参数设置：

• 交易对： BTC/USDT (比特币/泰达币)。此参数指定了交易标的，即以泰达币(USDT)计价的比特币(BTC)。投资者通过分析此交易对的价格波动来制定交易策略。选择BTC/USDT交易对的原因通常是其高流动性和广泛的市场认可度。
• 时间周期： 日线。时间周期决定了分析价格数据的频率。日线意味着每根K线代表一天的价格信息，包括开盘价、收盘价、最高价和最低价。日线周期常被用于中长期趋势分析，能够过滤掉短期噪音，更清晰地展现价格的整体走势。
• 短期移动平均线： 50 日。短期移动平均线是对过去50个交易日的收盘价进行平均计算得到的数值，并将其连接成线。它反映了近期价格的平均水平。50日移动平均线常被交易者用作判断短期趋势的指标，价格在其上方通常被视为短期上涨趋势，反之则为下跌趋势。其对价格变动较为敏感，能较快地捕捉到趋势的转变。
• 长期移动平均线： 200 日。长期移动平均线是对过去200个交易日的收盘价进行平均计算得到的数值。200日移动平均线被广泛认为是判断长期趋势的重要指标。它反映了价格在较长一段时间内的平均水平，能够更有效地过滤掉短期波动。当价格位于200日移动平均线之上时，通常被认为是长期上涨趋势，反之则为下跌趋势。200日均线也经常被用作支撑位和阻力位。

回测步骤：

1. 数据准备： 下载指定交易对（例如 BTC/USDT）的日线级别历史价格数据。数据来源可以包括交易所API、数据提供商或其他可靠的数据平台。确保数据包含开盘价、最高价、最低价、收盘价和交易量等关键信息。时间跨度应足够长，以覆盖不同的市场周期，从而提高回测结果的可靠性。
2. 数据导入： 将准备好的历史数据导入 Bybit 回测工具或其他类似的回测平台。不同的平台可能对数据格式有不同的要求，例如 CSV、JSON 等。务必按照平台要求进行数据格式转换和清洗，确保数据能够被正确读取和解析。
3. 参数设置： 设置回测的初始资金规模，这代表了模拟交易的起始资本。设置交易手续费率，这将影响实际交易的成本。设置滑点大小，滑点是指实际成交价格与预期价格之间的差异，尤其在市场波动较大时，滑点的影响不可忽略。滑点通常以百分比或固定点数表示。
4. 策略定义： 制定明确的交易规则。
   • 买入信号： 当 50 日移动平均线（MA50）向上穿过 200 日移动平均线（MA200）时，产生买入信号。这种交叉通常被认为是短期上涨趋势的开始。
   • 卖出信号： 当 50 日移动平均线（MA50）向下穿过 200 日移动平均线（MA200）时，产生卖出信号。这种交叉通常被认为是短期下跌趋势的开始。
   务必明确交易信号的触发条件，并确保回测工具能够准确识别这些信号。
5. 风险管理（可选）： 设置止损和止盈水平。止损用于限制单笔交易的最大亏损，止盈用于锁定利润。止损和止盈的设置可以基于固定比例、ATR 指标或其他技术指标。例如，可以将止损设置为入场价格的 -2%，将止盈设置为入场价格的 +5%。没有止损止盈的策略，需要对回撤进行额外分析。
6. 运行回测： 启动回测程序，让系统根据设定的交易规则和历史数据进行模拟交易。回测过程可能需要一定时间，取决于数据量和策略的复杂程度。
7. 结果分析与优化： 分析回测结果，重点关注以下指标：总收益、最大回撤、夏普比率、胜率和盈亏比。根据回测结果调整策略参数，例如尝试不同的移动平均线周期、调整止损和止盈水平、或者增加其他技术指标。通过不断迭代和优化，提高策略的盈利能力和风险控制能力。可以尝试不同的移动平均线周期组合，例如 30 日和 100 日、8 日和 21 日等。还可以尝试加入成交量或者相对强弱指数(RSI)等指标来辅助判断。

注意事项

• 历史数据并不代表未来： 历史回测是基于过去市场数据的模拟分析，虽然能提供策略在过去表现的参考，但加密货币市场瞬息万变，历史表现并不能作为预测未来收益的可靠依据。市场环境、监管政策、技术革新等多种因素都可能影响策略在未来实际交易中的表现。因此，切勿盲目迷信回测结果，应将其作为辅助决策的工具之一。
• 过度优化（曲线拟合）： 过度优化，也称为曲线拟合，是指为了使策略在历史数据中表现最佳，而过度调整策略参数，使其过于适应特定的历史模式。这种策略在面对新的、未见过的数据时，往往表现不佳，甚至失效。识别过度优化的关键在于，如果策略参数的微小变动导致回测结果的显著变化，则可能存在过度优化。应当采用诸如样本外测试等方法验证策略的稳健性。
• 手续费和滑点： 在回测中务必将手续费和滑点纳入考量。手续费是交易所收取的交易费用，滑点是指实际成交价格与预期价格之间的差异。这些因素会直接影响实际盈利能力。不同交易所的手续费率和滑点程度不同，应选择与实际交易环境相符的参数进行回测，以获得更准确的模拟结果。 可以使用Bybit 提供的API 获取更准确的历史手续费数据。
• 风险管理： 风险管理是交易成功的关键。即使在回测中表现良好的策略，也可能在实际交易中面临亏损。设置合理的止损水平，控制单笔交易的风险敞口，避免过度杠杆，是风险管理的重要组成部分。止损水平的设置应根据策略的特性、市场波动性和个人风险承受能力进行综合考量。同时，注意资金管理，合理分配资金，避免将所有资金投入到单一策略中。

通过合理利用 Bybit 长期交易策略回测工具，并充分理解其局限性，可以更深入地了解你的交易策略在不同市场条件下的表现。通过不断优化参数、调整风险管理措施，并在实际交易中密切关注市场变化，可以更好地控制风险，提高盈利的可能性。请记住，回测只是辅助工具，实际交易需要结合市场分析、风险管理和经验判断。