目录：
额度策略测试方法
额度分布对比
额度风险测算
额度盈利性测算
贷前的定额策略和审批策略一样，也要进行优化调整。调整的原因分为两种：
①客观变化引起：比如通过监控发现的策略效果变差、公司政策变化、客群变化等原因，导致被动要做出适应新环境需求的调整。
②主观上的挑战：即便没有客观的变化发生，企业也要定期主动去发现旧策略的可优化点，优化生成新策略来挑战旧策略，往复不断尝试，以此让策略更优。
无论是哪种方式，一个必须面临的问题是：当每次新额度策略制定以后，都需要和旧策略进行效果对比，以此来评估是否要做新旧策略切换。关于额度策略的对比测试方法有哪些呢？
首先，要分析新旧额度策略在额度分布上的差异。比如下面展示了新旧额度策略在各个额度区间下最小值、最大值、均值以及分位点上的变化程度。
对额度区间、 A卡模型的风险等级(A/B/C)、新旧额度策略进行透视，观察数量分布及占比的变化。
针对额度变化（额度变化=新额度-旧额度）的幅度进行分段，统计A/B/C等级下的数量和占比。
首先通过Python代码复现新额度策略，对历史样本数据执行新策略生成新额度。
然后对额度区间、 A卡模型的风险等级(A/B/C)、新旧额度策略进行透视，统计各分段下的额度逾期率。
最后计算样本整体的额度逾期率，并且对比额度区间的逾期率排序性和额度有效系数，来测算新额度策略在风险维度的效果。
从盈利角度对新旧额度策略进行测算对比，具体步骤如下：
在相同额度区间条件下，分别统计新旧额度策略二维交叉的数量（样本客户数）、盈利（样本盈利求和）。
基于旧额度策略的实际盈利数据，测算新额度策略的盈利表现，对测算结果进行对比。
举例，新额度等级A盈利=(2520000/700)*1650。
三、新旧额度线上AB测试
将生产流量随机切分做线上的AB测试，通过线上观察结果来评估。按照历史样本数据是否充足，可以分成两种情况：
1）有足够历史样本
该情况下由于经过了详细的离线分析测算，有较强的数据支撑，AB测试方案上可以上少数确定性的策略，测试组少分流少，整体观察周期会更短。
2）无足够历史数据
由于策略效果无法离线测算，数据支撑较弱，可以尝试设计多个额度策略，并通过额度的分布统计进行合理性验证。然后将多个策略作为测试组与线上对照组一起做AB测试。由于测试组较多，流量被划分，整体观察周期会较长。
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