梯度提升(CatBoost)在交易系统开发中的应用. 初级的方法

15 二月 2021, 08:41
Maxim Dmitrievsky
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介绍

梯度提升是一种强大的机器学习算法。该方法产生了一个弱模型的集合(例如,决策树),其中(与bagging相反)模型是按顺序构建的,而不是独立地(并行地)构建的。这意味着下一棵树从上一棵树的错误中学习,然后重复这个过程,增加了弱模型的数量。这就建立了一个强大的模型,可以使用异构数据进行泛化。在这个实验中,我使用了Yandex开发的CatBoost库,它与 XGBoost和 LightGBM 一起是最流行的库之一。 

本文的目的是演示如何创建一个基于机器学习的模型。创建过程包括以下步骤:

  • 接收和预处理数据
  • 使用准备好的数据训练模型
  • 在自定义策略测试器中测试模型
  • 将模型移植到 MetaTrader 5

Python 语言和 MetaTrader 5 库用于准备数据和训练模型。

准备数据

导入所需的 Python 模块:

import MetaTrader5 as mt5
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
import random
import matplotlib.pyplot as plt
from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

mt5.initialize()

# check for gpu devices is availible
from catboost.utils import get_gpu_device_count
print('%i GPU devices' % get_gpu_device_count())

然后初始化所有全局变量:

LOOK_BACK = 250
MA_PERIOD = 15
SYMBOL = 'EURUSD'
MARKUP = 0.0001
TIMEFRAME = mt5.TIMEFRAME_H1
START = datetime(2020, 5, 1)
STOP = datetime(2021, 1, 1)

这些参数的作用如下:

  • look_back — 分析历史的深度
  • ma_period  — 用于计算价格增量的移动平均周期数
  • symbol — 应当在 MetaTrader 5 终端中载入的交易品种报价
  • markup  — 用于自定义测试器的点差大小
  • timeframe  — 应当载入数据的时间框架
  • start, stop  — 数据范围

让我们编写一个函数,直接接收原始数据并创建一个包含训练所需列的数据帧:

def get_prices(look_back = 15):
    prices = pd.DataFrame(mt5.copy_rates_range(SYMBOL, TIMEFRAME, START, STOP), 
                            columns=['time', 'close']).set_index('time')
    # set df index as datetime
    prices.index = pd.to_datetime(prices.index, unit='s')
    prices = prices.dropna()
    ratesM = prices.rolling(MA_PERIOD).mean()
    ratesD = prices - ratesM
    for i in range(look_back):
        prices[str(i)] = ratesD.shift(i)
    return prices.dropna()

函数接收指定时间段的收盘价并计算移动平均值,然后计算增量(价格和移动平均值之间的差)。在最后一步中,它通过 look_back 来计算额外的列,其中的行向后移动到历史中,这意味着向模型中添加额外的(滞后的)特性。

例如,对于 look_back=10,数据帧中将包含10个额外的列,其价格增量为:

>>> pr = get_prices(look_back=LOOK_BACK)
>>> pr
                       close         0         1         2         3         4         5         6         7         8         9
time
2020-05-01 16:00:00  1.09750  0.001405  0.002169  0.001600  0.002595  0.002794  0.002442  0.001477  0.001190  0.000566  0.000285
2020-05-01 17:00:00  1.10074  0.004227  0.001405  0.002169  0.001600  0.002595  0.002794  0.002442  0.001477  0.001190  0.000566
2020-05-01 18:00:00  1.09976  0.002900  0.004227  0.001405  0.002169  0.001600  0.002595  0.002794  0.002442  0.001477  0.001190
2020-05-01 19:00:00  1.09874  0.001577  0.002900  0.004227  0.001405  0.002169  0.001600  0.002595  0.002794  0.002442  0.001477
2020-05-01 20:00:00  1.09817  0.000759  0.001577  0.002900  0.004227  0.001405  0.002169  0.001600  0.002595  0.002794  0.002442
...                      ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...
2020-11-02 23:00:00  1.16404  0.000400  0.000105 -0.000581 -0.001212 -0.000999 -0.000547 -0.000344 -0.000773 -0.000326  0.000501
2020-11-03 00:00:00  1.16392  0.000217  0.000400  0.000105 -0.000581 -0.001212 -0.000999 -0.000547 -0.000344 -0.000773 -0.000326
2020-11-03 01:00:00  1.16402  0.000270  0.000217  0.000400  0.000105 -0.000581 -0.001212 -0.000999 -0.000547 -0.000344 -0.000773
2020-11-03 02:00:00  1.16423  0.000465  0.000270  0.000217  0.000400  0.000105 -0.000581 -0.001212 -0.000999 -0.000547 -0.000344
2020-11-03 03:00:00  1.16464  0.000885  0.000465  0.000270  0.000217  0.000400  0.000105 -0.000581 -0.001212 -0.000999 -0.000547

[3155 rows x 11 columns]

黄色高亮显示表示每列都有相同的数据集,但有一个偏移量。因此,每一行都是一个单独的训练实例。

创建训练标签(随机抽样)

训练实例是特征及其相应标签的集合。模型必须输出一定的信息,模型必须学会预测这些信息。让我们考虑二元分类,其中模型将预测将训练示例确定为类0或1的概率。0和1可用于交易方向:买入或卖出。换句话说,模型必须学会预测给定环境参数(一组特征)的交易方向。

def add_labels(dataset, min, max):
    labels = []
    for i in range(dataset.shape[0]-max):
        rand = random.randint(min, max)
        if dataset['close'][i] >= (dataset['close'][i + rand]):
            labels.append(1.0)
        elif dataset['close'][i] <= (dataset['close'][i + rand]):
            labels.append(0.0)              
        else:
            labels.append(0.0)
    dataset = dataset.iloc[:len(labels)].copy()
    dataset['labels'] = labels
    dataset = dataset.dropna()
    return dataset

add_labels 函数随机(在最小、最大范围内)设置每笔交易的持续时间(以柱形为单位)。通过更改最大和最小持续时间,您可以更改交易采样频率。因此,如果当前价格大于下一个“rand”柱向前的价格,这就是卖出标签(1)。在相反的情况下,标签是0。让我们看看应用上述函数后数据集的外观:

>>> pr = add_labels(pr, 10, 25)
>>> pr
                       close         0         1         2         3         4         5         6         7         8         9  labels
time
2020-05-01 16:00:00  1.09750  0.001405  0.002169  0.001600  0.002595  0.002794  0.002442  0.001477  0.001190  0.000566  0.000285     1.0
2020-05-01 17:00:00  1.10074  0.004227  0.001405  0.002169  0.001600  0.002595  0.002794  0.002442  0.001477  0.001190  0.000566     1.0
2020-05-01 18:00:00  1.09976  0.002900  0.004227  0.001405  0.002169  0.001600  0.002595  0.002794  0.002442  0.001477  0.001190     1.0
2020-05-01 19:00:00  1.09874  0.001577  0.002900  0.004227  0.001405  0.002169  0.001600  0.002595  0.002794  0.002442  0.001477     1.0
2020-05-01 20:00:00  1.09817  0.000759  0.001577  0.002900  0.004227  0.001405  0.002169  0.001600  0.002595  0.002794  0.002442     1.0
...                      ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...     ...
2020-10-29 20:00:00  1.16700 -0.003651 -0.005429 -0.005767 -0.006750 -0.004699 -0.004328 -0.003475 -0.003769 -0.002719 -0.002075     1.0
2020-10-29 21:00:00  1.16743 -0.002699 -0.003651 -0.005429 -0.005767 -0.006750 -0.004699 -0.004328 -0.003475 -0.003769 -0.002719     0.0
2020-10-29 22:00:00  1.16731 -0.002276 -0.002699 -0.003651 -0.005429 -0.005767 -0.006750 -0.004699 -0.004328 -0.003475 -0.003769     0.0
2020-10-29 23:00:00  1.16740 -0.001648 -0.002276 -0.002699 -0.003651 -0.005429 -0.005767 -0.006750 -0.004699 -0.004328 -0.003475     0.0
2020-10-30 00:00:00  1.16695 -0.001655 -0.001648 -0.002276 -0.002699 -0.003651 -0.005429 -0.005767 -0.006750 -0.004699 -0.004328     1.0

添加了“labels”列,其中分别包含买入和卖出的类别号(0或1)。现在,每个训练示例或功能集(这里是10个)都有自己的标签,它指示在什么条件下应该买入,在什么条件下应该卖出(即它属于哪个类)。模型必须能够记住和泛化这些例子-这个能力将在后面讨论。

开发自定义测试器

因为我们正在创建一个交易系统,所以最好有一个策略测试器来进行及时的模型测试。下面是此类测试器的示例:

def tester(dataset, markup = 0.0):
    last_deal = int(2)
    last_price = 0.0
    report = [0.0]
    for i in range(dataset.shape[0]):
        pred = dataset['labels'][i]
        if last_deal == 2:
            last_price = dataset['close'][i]
            last_deal = 0 if pred <=0.5 else 1
            continue
        if last_deal == 0 and pred > 0.5:
            last_deal = 1
            report.append(report[-1] - markup + (dataset['close'][i] - last_price))
            last_price = dataset['close'][i]
            continue
        if last_deal == 1 and pred <=0.5:
            last_deal = 0
            report.append(report[-1] - markup + (last_price - dataset['close'][i]))
            last_price = dataset['close'][i]      
    return report

tester 函数接受一个数据集和一个“标记”(可选)并检查整个数据集,类似于在 MetaTrader 5 测试器中的操作。在每一个新柱都会检查一个信号(标签),当标签改变时,交易就会反转。因此,卖出信号作为结束买入头寸和打开卖出头寸的信号。现在,让我们测试上述数据集:

pr = get_prices(look_back=LOOK_BACK)
pr = add_labels(pr, 10, 25)
rep = tester(pr, MARKUP)
plt.plot(rep)
plt.show()

不计入点差测试原始数据集

以70个五位小数点差测试原始数据集

这是一种理想化的图像(这就是我们希望模型工作的方式)。由于标签是随机抽样的,这取决于一系列参数,这些参数决定了交易的最短和最长寿命,因此曲线总是不同的。尽管如此,它们都会表现出一个很好的点增长(沿Y轴)和不同的交易数量(沿X轴)。

训练 CatBoost 模型

现在,让我们直接开始训练模型。首先,让我们将数据集分成两个样本:训练和验证。这用于减少模型过拟合。当模型继续在训练子样本上训练,试图最小化分类误差时,同样的误差也在验证子样本上测量。如果这些误差的差别很大,则该模型被称为过拟合。相反,接近值表示模型的训练是正确的。

#splitting on train and validation subsets
X = pr[pr.columns[1:-1]]
y = pr[pr.columns[-1]]
train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X, y, train_size = 0.5, test_size = 0.5, shuffle=True)

在随机混合训练示例之后,让我们将数据分成两个长度相等的数据集。接下来,创建并训练模型:

#learning with train and validation subsets
model = CatBoostClassifier(iterations=1000,
                        depth=6,
                        learning_rate=0.01,
                        custom_loss=['Accuracy'],
                        eval_metric='Accuracy',       
                        verbose=True, 
                        use_best_model=True,
                        task_type='CPU')
model.fit(train_X, train_y, eval_set = (test_X, test_y), early_stopping_rounds=50, plot=False)

该模型采用了许多参数,但并非所有参数都显示在本例中。如果您想微调模型,可以参考文档,这通常不是必需的。CatBoost 在开箱即用的情况下工作得很好,只需最少的调整。

以下是模型参数的简要说明:

  • iterations — 模型中树的最大数目。模型在每次迭代后都会增加弱模型(树)的数量,因此请确保设置足够大的值。根据我的实践,对于这个特定的例子,1000次迭代通常已经足够了。
  • depth  — 每棵树的深度。深度越小,模型越粗糙-输出的交易越少。深度在6到10之间似乎是最佳的。
  • learning_rate  — 梯度步长值;这与神经网络中使用的原理相同。合理的参数范围为0.01~0.1。值越低,模型训练的时间就越长。但在这种情况下,它可以找到更好的结果。
  • custom_loss, eval_metric  — 用于评估模型的度量。分类的经典标准是“准确度”
  • use_best_model  — 在每一步中,模型都会评估“准确性”,这可能会随着时间的推移而改变。此标志允许以最小的误差保存模型,否则最后一次迭代得到的模型将被保存。
  • task_type  — 允许在GPU上训练模型(默认情况下使用CPU)。这只适用于非常大的数据;在其他情况下,在GPU内核上执行训练的速度比在处理器上执行训练的速度慢。
  • early_stopping_rounds  — 该模型有一个内置的过拟合检测器,其工作原理简单。如果度量在指定的迭代次数内停止减少/增加(对于“精确度”,它停止增加),则训练停止。

训练开始后,控制台将显示每个迭代中模型的当前状态:

170:    learn: 1.0000000        test: 0.7712509 best: 0.7767795 (165)   total: 11.2s    remaining: 21.5s
171:    learn: 1.0000000        test: 0.7726330 best: 0.7767795 (165)   total: 11.2s    remaining: 21.4s
172:    learn: 1.0000000        test: 0.7733241 best: 0.7767795 (165)   total: 11.3s    remaining: 21.3s
173:    learn: 1.0000000        test: 0.7740152 best: 0.7767795 (165)   total: 11.3s    remaining: 21.3s
174:    learn: 1.0000000        test: 0.7712509 best: 0.7767795 (165)   total: 11.4s    remaining: 21.2s
175:    learn: 1.0000000        test: 0.7726330 best: 0.7767795 (165)   total: 11.5s    remaining: 21.1s
176:    learn: 1.0000000        test: 0.7712509 best: 0.7767795 (165)   total: 11.5s    remaining: 21s
177:    learn: 1.0000000        test: 0.7740152 best: 0.7767795 (165)   total: 11.6s    remaining: 21s
178:    learn: 1.0000000        test: 0.7719419 best: 0.7767795 (165)   total: 11.7s    remaining: 20.9s
179:    learn: 1.0000000        test: 0.7747063 best: 0.7767795 (165)   total: 11.7s    remaining: 20.8s
180:    learn: 1.0000000        test: 0.7705598 best: 0.7767795 (165)   total: 11.8s    remaining: 20.7s
Stopped by overfitting detector  (15 iterations wait)

bestTest = 0.7767795439
bestIteration = 165

在上面的例子中,过拟合检测器在第180次迭代时触发并停止训练。此外,控制台还显示训练子样本(learn)和验证子样本(test)的统计信息,以及总的模型训练时间(仅20秒)。在输出时,训练子样本的准确度最好为1.0(与理想结果相对应),验证子样本的准确度为0.78,虽然更差,但仍高于0.5(被认为是随机的)。最佳迭代是165 - 模型已经保存了。现在,我们可以在测试器中测试:

#test the learned model
p = model.predict_proba(X)
p2 = [x[0]<0.5 for x in p]
pr2 = pr.iloc[:len(p2)].copy()
pr2['labels'] = p2
rep = tester(pr2, MARKUP)
plt.plot(rep)
plt.show()

X - 是包含特征但没有标签的源数据集。为了得到标签,有必要从训练模型中获得标签,并预测分配到0类或1类的“p”概率。由于该模型生成两个类的概率,而我们只需要0或1,因此“p2”变量只接收第一维(0)中的概率。此外,原始数据集中的标签将替换为模型预测的标签。以下是测试器中的结果:

抽样交易后的理想结果

在模型输出时得到的结果

如您所见,模型学习得很好,这意味着它记住了训练示例,并且在验证集上显示了比随机结果更好的结果。让我们进入最后一个阶段:导出模型并创建一个交易机器人。

将模型移植到 MetaTrader 5

MetaTrader 5 Python API 允许直接从 Python 程序进行交易,因此不需要移植模型。但是,我想检查我的自定义测试器,并将其与标准策略测试器进行比较。此外,编译好的机器人的可用性在许多情况下都很方便,包括在VPS上的使用(在这种情况下,您不必安装Python)。因此,我编写了一个辅助函数,它将准备好的模型保存到 MQH 文件中。函数如下:

def export_model_to_MQL_code(model):
    model.save_model('catmodel.h',
           format="cpp",
           export_parameters=None,
           pool=None)
    code = 'double catboost_model' + '(const double &features[]) { \n'
    code += '    '
    with open('catmodel.h', 'r') as file:
        data = file.read()
        code += data[data.find("unsigned int TreeDepth"):data.find("double Scale = 1;")]
    code +='\n\n'
    code+= 'return ' + 'ApplyCatboostModel(features, TreeDepth, TreeSplits , BorderCounts, Borders, LeafValues); } \n\n'

    code += 'double ApplyCatboostModel(const double &features[],uint &TreeDepth_[],uint &TreeSplits_[],uint &BorderCounts_[],float &Borders_[],double &LeafValues_[]) {\n\
    uint FloatFeatureCount=ArrayRange(BorderCounts_,0);\n\
    uint BinaryFeatureCount=ArrayRange(Borders_,0);\n\
    uint TreeCount=ArrayRange(TreeDepth_,0);\n\
    bool     binaryFeatures[];\n\
    ArrayResize(binaryFeatures,BinaryFeatureCount);\n\
    uint binFeatureIndex=0;\n\
    for(uint i=0; i<FloatFeatureCount; i++) {\n\
       for(uint j=0; j<BorderCounts_[i]; j++) {\n\
          binaryFeatures[binFeatureIndex]=features[i]>Borders_[binFeatureIndex];\n\
          binFeatureIndex++;\n\
       }\n\
    }\n\
    double result=0.0;\n\
    uint treeSplitsPtr=0;\n\
    uint leafValuesForCurrentTreePtr=0;\n\
    for(uint treeId=0; treeId<TreeCount; treeId++) {\n\
       uint currentTreeDepth=TreeDepth_[treeId];\n\
       uint index=0;\n\
       for(uint depth=0; depth<currentTreeDepth; depth++) {\n\
          index|=(binaryFeatures[TreeSplits_[treeSplitsPtr+depth]]<<depth);\n\
       }\n\
       result+=LeafValues_[leafValuesForCurrentTreePtr+index];\n\
       treeSplitsPtr+=currentTreeDepth;\n\
       leafValuesForCurrentTreePtr+=(1<<currentTreeDepth);\n\
    }\n\
    return 1.0/(1.0+MathPow(M_E,-result));\n\
    }'

    file = open('C:/Users/dmitrievsky/AppData/Roaming/MetaQuotes/Terminal/D0E8209F77C8CF37AD8BF550E51FF075/MQL5/Include/' + 'cat_model' + '.mqh', "w")
    file.write(code)
    file.close()
    print('The file ' + 'cat_model' + '.mqh ' + 'has been written to disc')

函数代码看起来既奇怪又笨拙,经过训练的模型对象被输入到函数中,然后以C++格式保存对象:

model.save_model('catmodel.h',
           format="cpp",
           export_parameters=None,
           pool=None)

然后创建一个字符串,并使用标准 Python 函数将 C++ 代码解析为MQL5:

code = 'double catboost_model' + '(const double &features[]) { \n'
    code += '    '
    with open('catmodel.h', 'r') as file:
        data = file.read()
        code += data[data.find("unsigned int TreeDepth"):data.find("double Scale = 1;")]
    code +='\n\n'
    code+= 'return ' + 'ApplyCatboostModel(features, TreeDepth, TreeSplits , BorderCounts, Borders, LeafValues); } \n\n'

在上述操作之后,将插入此中的“ApplyCatboostModel”函数。它根据保存的模型和传递的特征向量,返回(0;1)范围内的计算结果。

之后,我们需要指定 MetaTrader 5 终端的 \\Include 文件夹的路径,模型将保存到该文件夹中。因此,在设置所有参数后,只需单击一下即可对模型进行训练,并立即保存为MQH文件,这非常方便。这个选项也很好,因为这是用 Python 教授模型的常见和流行的实践。

在 MetaTrader 5 中编写一个 EA 交易

在训练和保存 CatBoost 模型之后,我们需要编写一个简单的 EA 进行测试:

#include <MT4Orders.mqh>
#include <Trade\AccountInfo.mqh>
#include <cat_model.mqh>

sinput int look_back = 50;
sinput int MA_period = 15;
sinput int      OrderMagic = 666;       //Orders magic
sinput double   MaximumRisk=0.01;       //Maximum risk
sinput double   CustomLot=0;            //Custom lot
input int stoploss = 500;
static datetime last_time=0;
#define Ask SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_ASK)
#define Bid SymbolInfoDouble(_Symbol, SYMBOL_BID)
int hnd;

现在,连接保存的 cat_model.mqh 和由fxsaber提供的 MT4Orders.mqh

look_back 和 MA_period 参数的设置必须与在 Python 程序中训练时指定的完全一致,否则将引发错误。

此外,在每一个柱上,我们检查模型的信号,其中输入增量向量(价格和移动平均值之间的差异):

if(!isNewBar()) return;
   double ma[];
   double pr[];
   double ret[];
   ArrayResize(ret, look_back);
   CopyBuffer(hnd, 0, 1, look_back, ma);
   CopyClose(NULL,PERIOD_CURRENT,1,look_back,pr);
   for(int i=0; i<look_back; i++)
      ret[i] = pr[i] - ma[i];
   ArraySetAsSeries(ret, true);
   double sig = catboost_model(ret);

交易开始逻辑与自定义测试程序逻辑类似,但它是以 mql5+MT4Orders 样式执行的:

for(int b = OrdersTotal() - 1; b >= 0; b--)
      if(OrderSelect(b, SELECT_BY_POS) == true) {
         if(OrderType() == 0 && OrderSymbol() == _Symbol && OrderMagicNumber() == OrderMagic && sig > 0.5)
            if(OrderClose(OrderTicket(), OrderLots(), OrderClosePrice(), 0, Red)) {
            }
         if(OrderType() == 1 && OrderSymbol() == _Symbol && OrderMagicNumber() == OrderMagic && sig < 0.5)
            if(OrderClose(OrderTicket(), OrderLots(), OrderClosePrice(), 0, Red)) {
            }
      }

   if(countOrders(0) == 0 && countOrders(1) == 0) {
      if(sig < 0.5)
         OrderSend(Symbol(),OP_BUY,LotsOptimized(), Ask, 0, Bid-stoploss*_Point, 0, NULL, OrderMagic);
      else if(sig > 0.5)
         OrderSend(Symbol(),OP_SELL,LotsOptimized(), Bid, 0, Ask+stoploss*_Point, 0, NULL, OrderMagic);
      return;
   }


测试这个使用了机器学习的EA

编译后的 EA 可以在标准的 MetaTrader 5 策略测试器中进行测试。选择一个合适的时间框架(必须与模型训练中使用的时间框架相匹配)和输入参数look_back 和 MA_period,这也应该与 Python 程序中的参数相匹配。让我们在训练期间检查模型(培训+验证子样本):

模型的效果(训练+验证子样本)

如果我们将结果与在定制测试器中获得的结果进行比较,这些结果是相同的,除了一些点差引起的偏差。现在,让我们从年初开始,用全新的数据来测试这个模型:

新数据的模型性能

该模型在新数据上的表现明显较差。如此糟糕的结果与客观原因有关,我将进一步阐述。

从初级模型到有意义的模型(进一步研究)

这篇文章的标题已经声明我们使用的是 "初级的方法",说它初级是因为以下原因:

  • 该模型不包括任何关于模式的先验数据。任何模式的识别都是通过梯度提升来完成的,但是这种方法的可能性是有限的。
  • 该模型采用了交易的随机抽样,因此在不同的训练周期中得到的结果会有所不同。这不仅是一个缺点,而且可以被认为是一个优点,因为该特性支持暴力方法。
  • 在训练中不知道一般交易的特征。您永远不知道模型将如何处理新数据。

提高模型性能的可能方法(将在另一篇文章中介绍):

  • 根据一些外部标准选择模型(例如,新数据的性能)
  • 数据采样和模型训练的新方法,分类器叠加
  • 根据先验知识和/或假设选择不同性质的特征

结论

本文探讨了一个优秀的机器学习模型 CatBoost:我们讨论了时间序列预测问题中模型建立和二分类训练的主要方面。我们准备并测试了一个模型,并将其作为一个现成的机器人移植到 MQL 语言中。Python 和 MQL 应用程序附在下面。


本文译自 MetaQuotes Software Corp. 撰写的俄文原文
原文地址: https://www.mql5.com/ru/articles/8642

附加的文件 |
cat_model.mqh (194.17 KB)
cat_trader.mq5 (4.98 KB)
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