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简介：一份面向人工智能、金融科技及数据科学方向的CCF-BDCI基金相关性预测完整实践包，适合高校学生、科研工作者或行业从业者作为毕业设计、课程设计、项目演示与初期立题参考，也便于入门者按项目路径学习典型机器学习预测流程。压缩包约715KB，包含项目源码、技术报告、答辩演示文稿及配套文档，其内容覆盖数据预处理、特征工程、模型构建与相关性分析等关键环节，代码经过严格测试，可稳定复现。已有70人学习下载。借助这份资料，读者既能对照完整赛题方案理解基金相关性预测的建模思路，也能直接复用模块化代码；技术报告与答辩演示文稿则有助于梳理实验结论与展示逻辑，设计文档可支撑从需求分析到结果汇报的完整流程，适合需要快速搭建预测项目框架或准备学术汇报的人群。

1. 课程实训的CCF-BDCI基金相关性预测：一份竞赛全家桶到底能拿来干什么

期末课程实训拿到这样一个zip的人，多半是同一个状态：拆开之前以为是救星，拆开之后发现是新的烦恼。CCF-BDCI基金相关性预测这个赛题，背景是CCF大数据与计算智能大赛里的量化金融方向，任务不是预测基金涨跌，而是预测基金之间的相关性——也就是未来一段时间里两只基金收益走势到底有多同步。这份「源码+技术报告+答辩PPT+文档全集」的压缩包，意义在于它不是一个孤零零的代码，而是一套完整的交付物：能跑的实验、能讲清楚的报告、能撑住现场提问的PPT。适合三类人：课程实训或毕设需要完整项目支撑的学生，第一次参加数据竞赛想找参照的选手，以及想快速评估这个赛题值不值得投入的从业者。读完这篇文章，你会知道怎么把它拆开、跑通、改造，以及哪些地方容易翻车。

2. 基金相关性预测到底在预测什么：赛题定义、标签构造与特征选择的三个关键决策

2.1 赛题任务拆解：你要预测的是相关系数矩阵，不是收益率曲线

先搞清楚CCF-BDCI基金相关性预测的输入输出。输入是若干只基金在历史时间区间内的净值数据，日频，可能带一些基金的基础信息；输出是未来某个时间窗口内的基金间相关系数矩阵。在组合管理和风险控制里，相关性是比收益率更稳定的对象，而且它直接决定分散化效果：两只基金相关性趋近1时，配置再多也起不到对冲作用，所以预测相关性的价值在于提前调整组合的暴露。

这一步最容易被忽视的是输出格式。赛题通常要求提交矩阵的上三角部分展平，而不是整个n乘n矩阵。原因很简单：相关系数矩阵是对称的，对角线全是1，提交全矩阵会浪费存储并引入冗余。实际处理时，我会把基金对排序固定下来，保证训练、验证、提交三段使用同一套基金对顺序，避免后期返工。这个顺序是后续所有特征和预测的坐标轴，一旦错位，整个预测结果全乱。

任务拆解里还有一个隐性决策，就是相关性用什么口径：用日收益率算、还是用周收益率算，得到的相关系数分布差异很大。日收益率相关性更敏感，能捕捉短期同步性，但噪声也大；周收益率相关性更平滑，趋势性更强。这对后面的窗口参数选择有直接约束，我一般以日频为主，周频作为稳健性检验手段。

2.2 标签构造：滚动窗口算相关系数，窗口长度决定标签噪声

标签怎么来？常见做法是用收益序列的滚动窗口计算Pearson相关系数。窗口长度是关键参数：窗口越短，相关系数越灵敏，但噪声也越大；窗口越长，估计越稳定，但反应越迟钝。基金相关性预测这类任务里，常见配置是60个交易日作为历史估计窗口，20个交易日作为预测窗口——历史窗口用来算当前相关性，预测窗口用来生成标签。

import pandas as pd import numpy as np def build_corr_label(ret: pd.DataFrame, hist_window: int = 60, label_window: int = 20) -> pd.DataFrame: """ 构造相关性预测标签. ret: 日收益率DataFrame, index为交易日(升序), columns为基金代码. 返回长表: date, fund_i, fund_j, label. label含义: 以date为基准, 未来label_window日收益序列的Pearson相关系数. """ rows = [] funds = list(ret.columns) # 只算上三角基金对, 避免重复和冗余 for i in range(len(funds)): for j in range(i + 1, len(funds)): fi, fj = funds[i], funds[j] # 滚动历史相关系数: 用过去hist_window天收益率 hist_corr = ret[fi].rolling(hist_window).corr(ret[fj]) # 滚动未来相关系数: shift(-label_window)把未来窗口的相关性"挪"到当前行 future_corr = ret[fi].rolling(label_window).corr(ret[fj]).shift(-label_window) df = pd.DataFrame({ 'date': ret.index, 'fund_i': fi, 'fund_j': fj, 'hist_corr': hist_corr.values, 'label': future_corr.values }) rows.append(df) result = pd.concat(rows, ignore_index=True) result = result.dropna(subset=['hist_corr', 'label']) return result

这段代码有两个要点。一是rolling(hist_window).corr放在多列收益上，逐对计算历史相关性，而不是用pandas多列rolling直接返回MultiIndex，后者在后续解析里很绕。二是shift(-label_window)是标签对齐的关键：它把未来窗口的相关性挪到当前行，训练时第t行的特征只用t日及以前的信息，标签却是t+1到t+label_window的真实相关性，从机制上杜绝了标签泄漏。

参数上，hist_window和label_window要分开调。hist_window越大，历史相关性估计越平滑，适合趋势稳定的区间；label_window通常取20，约一个自然月。另外注意：开头的hist_window行因为窗口不足、末尾的label_window行因为shift之后变成NaN，被dropna丢掉是正常的，训练样本量相应减少，不是bug。

2.3 特征工程：从净值到pairwise特征，模型才能「看见」基金对的关系

单只基金的时序预测和基金对的相关性预测，特征组织方式完全不同。相关性是pairwise的，所以特征也要pairwise：历史相关系数、波动率比值、收益均值差、换手率差、风格因子距离。这些特征描述的是「这两只基金在过去一段时间有多像、走势有多同步」，LightGBM这类树模型正是靠这些交叉特征学习相关性结构的。

特征构造上，我的习惯是把所有特征分成三组。第一组是相关性历史，近5日、近20日、近60日的滚动相关系数，直接刻画相关性的趋势；第二组是风险距离，波动率比值、最大回撤差；第三组是风格距离，如果数据里有持仓或风格分类，就构造风格哑变量的距离。每组内部先做缺失值填充，再分位数归一化，避免个别异常净值把特征尺度拉飞。

def build_pair_features(ret: pd.DataFrame, lookbacks=(5, 20, 60)) -> pd.DataFrame: """ 构造pairwise特征. 输入是日收益率DataFrame; 返回特征矩阵(fund_i, fund_j, date, feat...). 每个lookback下计算: 滚动相关性, 波动率比值, 收益均值差. """ feat_dfs = [] funds = list(ret.columns) # 预计算单基金统计, 避免内层循环重复rolling ret_mean = {L: ret.rolling(L).mean() for L in lookbacks} ret_vol = {L: ret.rolling(L).std() for L in lookbacks} for i in range(len(funds)): for j in range(i + 1, len(funds)): fi, fj = funds[i], funds[j] base = pd.DataFrame({'fund_i': fi, 'fund_j': fj, 'date': ret.index}) for L in lookbacks: corr = ret[fi].rolling(L).corr(ret[fj]) vol_ratio = ret_vol[L][fi] / ret_vol[L][fj].replace(0, np.nan) mean_diff = (ret_mean[L][fi] - ret_mean[L][fj]).abs() base[f'corr_{L}'] = corr.values base[f'vol_ratio_{L}'] = vol_ratio.values base[f'mean_diff_{L}'] = mean_diff.values feat_dfs.append(base) features = pd.concat(feat_dfs, ignore_index=True) return features

这段代码在2.2的标签长表基础上，以(fund_i, fund_j, date)为粒度生成特征。预计算ret_mean和ret_vol是为了避免在基金对循环里重复跑rolling——基金数量200只时，基金对就有约2万对，循环里多一次全序列rolling，时间成本就是成倍增长，这是样本量大之后最常见的性能坑。

参数上，lookbacks选短中长三个周期。更短的窗口（比如3天）噪声太大，更长的窗口（比如120天）与标签窗口重叠度高，容易引入与预测目标过度同步的信息。三个窗口之间的差异本身就是特征：比如corr_5明显高于corr_60，说明两只基金近期相关性在升温，这个信号对预测未来相关性很有价值。

3. 复现源码的最小路线：数据清洗、相关性建模、训练评估，把项目从zip里跑起来

3.1 数据预处理：净值序列的对齐、复权与收益计算

解压之后第一步不是看模型，而是看数据进不进得来。基金相关性的原始数据通常是净值序列，格式为date, fund_code, nav三列长表，需要pivot成宽表。这一步有三个坑：日期格式不统一、基金成立时间不同导致序列长短不齐、分红导致净值跳空。最后一条最隐蔽——基金分红当天净值会突然下跌，直接pct_change会算出一个夸张的负收益，所以要先做复权处理。

def load_nav_returns(path: str, date_col: str = 'date', fund_col: str = 'fund_code', nav_col: str = 'nav') -> pd.DataFrame: """ 读取长表净值数据, 返回日收益率宽表. 处理: 日期规范化 / 同一日期多行去重 / 日收益率计算 / 无穷值清洗. """ raw = pd.read_csv(path) raw[date_col] = pd.to_datetime(raw[date_col]) # 长表转宽表: 行=日期, 列=基金 nav = raw.pivot_table(index=date_col, columns=fund_col, values=nav_col) nav = nav.sort_index() # 同一日期可能出现多条记录, 去重保留最后一条 nav = nav.groupby(nav.index).last() # 收益率, 并清洗无穷值 ret = nav.pct_change(fill_method=None) ret = ret.replace([np.inf, -np.inf], np.nan) # 某一天所有基金都没有交易则直接删除 ret = ret.dropna(how='all') return nav, ret

pct_change(fill_method=None)这里要注意：不要用默认的填充方式，它会用前值填充后再算收益率，缺失值被掩盖，后面rolling算出来的相关性会错。分红复权的处理，常见做法是读取复权因子列乘到净值上；如果数据里没有复权因子，就用前复权公式自己算。课程实训里如果数据本身是复权净值，这一步可以跳过，但代码里留一个参数会更稳。

数据预处理做完后，要顺手出一个质量报告：每只基金的有效样本天数、收益率缺失率、极端收益日期列表。极端收益出现基本意味着数据质量问题或复权没做对，而不是市场真的暴涨暴跌。这个报告在技术报告里是必须有的——答辩时评委问「你怎么保证数据质量」，直接摆这个表比空口解释有用得多。

3.2 相关性建模：为什么是LightGBM，而不是一上来就上深度学习

基金相关性赛题里，模型选型的核心矛盾是样本结构和数据量。基金对数量大，几百只基金就是几万个样本单元，但每个基金对的时间长度有限，通常只有几百个交易日。这种「横截面宽、时间深度浅」的结构，树模型比深度学习更合适。常见做法是先跑一个EWMA相关性的基线，再用LightGBM在pairwise特征上做预测，两类结果的对比就是技术报告里最好讲的实验故事。

EWMA基线非常简单：对收益序列做指数加权，再算相关系数。它只有一个参数span，常用30到60。这个基线的意义是提供一个「不学习」的下限——如果强模型连EWMA都打不过，那问题一定出在特征而不是模型上。

def ewma_corr(ret: pd.DataFrame, span: int = 30) -> pd.DataFrame: """ EWMA相关性基线. span: 指数加权窗口的衰减跨度, 越大越平滑. 返回: (date, fund_i, fund_j, ewma_corr) """ rows = [] funds = list(ret.columns) for i in range(len(funds)): for j in range(i + 1, len(funds)): fi, fj = funds[i], funds[j] # 指数加权协方差与标准差, 同一span保证相关性有界 cov = ret[fi].ewm(span=span).cov(ret[fj]) std_i = ret[fi].ewm(span=span).std() std_j = ret[fj].ewm(span=span).std() std_product = (std_i * std_j).replace(0, np.nan) corr = cov / std_product tmp = pd.DataFrame({ 'date': ret.index, 'fund_i': fi, 'fund_j': fj, 'ewma_corr': corr.values }).dropna() rows.append(tmp) return pd.concat(rows, ignore_index=True)

这段代码用了三次ewm——协方差一次、标准差两次。指数加权标准差和指数加权协方差必须用相同的span，否则相关系数可能超出[-1,1]。EWMA的好处是给近期数据更高权重，比等权滚动窗口更快捕捉相关性突变，这正是基金相关性预测里最想要的信号：两只基金最近开始同涨同跌时，EWMA能比rolling窗口早几天作出反应。但EWMA完全依赖历史，没有利用任何外部信息，所以性能上限有限。

跑通EWMA基线之后，再用LightGBM，你手里就有了一条完整的实验逻辑链：基线是多少、强模型比基线好多少、好在哪里。这份对比在技术报告里比任何单模型结果都有说服力。

3.3 训练与评估：LightGBM参数、验证集切分与提交格式整理

模型部分，关键是把2.2的标签表和2.3的特征表按date对齐合流，然后按时间切分训练集和验证集。基金相关性预测必须按时间切分，不能随机切分——随机切分会把未来信息混进训练集，这是这个赛题里最经典的翻车点，排坑章专门讲。

import lightgbm as lgb import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics import mean_squared_error def train_lgb_model(features: pd.DataFrame, label_col: str = 'label', split_date: str = '2023-06-30', gap_days: int = 20): """ 按时间切分训练/验证集并训练LightGBM. 特征列: 排除date/fund_i/fund_j/label后全部作为特征. gap_days: 训练集末尾与验证集开头之间空出的间隔, 防止预测窗口重叠泄漏. """ feature_cols = [c for c in features.columns if c not in ('date', 'fund_i', 'fund_j', label_col)] split_ts = pd.Timestamp(split_date) gap_start = split_ts + pd.Timedelta(days=gap_days) train_mask = features['date'] <= split_ts valid_mask = features['date'] > gap_start X_train = features.loc[train_mask, feature_cols] y_train = features.loc[train_mask, label_col] X_valid = features.loc[valid_mask, feature_cols] y_valid = features.loc[valid_mask, label_col] model = lgb.LGBMRegressor( num_leaves=31, max_depth=6, learning_rate=0.05, n_estimators=600, subsample=0.8, subsample_freq=1, colsample_bytree=0.8, reg_alpha=0.1, reg_lambda=0.5, random_state=42 ) model.fit( X_train, y_train, eval_set=[(X_valid, y_valid)], eval_metric='rmse', callbacks=[lgb.early_stopping(50), lgb.log_evaluation(50)] ) pred = model.predict(X_valid) rmse = mean_squared_error(y_valid, pred, squared=False) print(f'valid RMSE: {rmse:.4f}') return model, pred

参数上，num_leaves=31对应树模型的拟合能力，数据量大时可以放大到63或127，但课程实训里31足够；subsample和colsample_bytree都设0.8，是防止过拟合的标准配置；reg_alpha和reg_lambda是L1/L2正则，相关性预测的特征间相关性高，正则系数不宜太小。early_stopping(50)意思是验证集RMSE连续50轮不下降就停，避免训到底导致过拟合。

评估环节不能只看RMSE。相关系数预测的RMSE容易被极端值主导，我会同时看两个指标：预测值与真实值的RMSE，以及预测相关性与真实相关性的Spearman秩相关——后者衡量「预测的相关性排序是否正确」，对配置组合比绝对误差更有意义。提交格式方面，赛题一般要的是fund_i, fund_j, date, pred_corr的长表CSV，输出前要把预测值clip到[-1,1]，因为相关系数不可能超出这个区间，树模型可不管这个物理边界。

4. 技术报告、答辩PPT与文档全集：把一份竞赛交付物改造成自己的课程实训成果

4.1 技术报告怎么读、怎么改：从「别人的项目」到「我的课程实训」

拿到zip里的技术报告，第一反应可能是「太好了，直接交」。千万别这么干。竞赛技术报告和课程实训报告的要求差别很大：竞赛报告强调方法创新和对分数的影响，课程实训报告强调你完整地做了一次数据科学实践。直接照抄的后果，是答辩时评委问任何一个数据细节你都不知道出处，局面会非常难堪。

我的改造顺序是这样：先通读报告，列出它回答的五个问题——数据是什么、任务是什么、特征怎么构造、模型怎么选、结果怎么评估。然后按自己的复现结果逐一替换：把报告里的图表用你跑出来的新图替换，把参数表改成你实际用的参数，把结论改为你验证集上的数字。表格是报告里最容易穿帮的地方，比如「LightGBM参数配置」这类表，如果报告写learning_rate=0.01而你的代码里是0.05，答辩时评委一翻代码就露馅。参数表必须和代码完全一致。

技术报告和代码的一致性，是课程实训成果的第一生命线。改完之后做一次通读检查：只看报告，能不能还原出代码的输入输出和运行流程？如果不能，说明报告还有疏漏，补到能还原为止。

4.2 答辩PPT的叙事逻辑：一条主线、三个对比、一组结论

答辩PPT不要照搬原版，更不要堆代码。CCF-BDCI这类赛题的答辩，评委关心的是三个问题：你理解问题没有、你的方案为什么有效、你有没有能力把方案讲清楚。对应到PPT上，就是一条主线——从基金相关性问题的实际意义出发，到数据与标签，到特征与模型，到结果与改进。

时间一般10分钟，PPT控制在10到12页。页面分配大致可以按这个节奏来：

答辩PPT的图比字重要。最该做的三张图：特征重要性排序图、预测相关性与真实相关性的散点图、EWMA基线与LightGBM在验证集上的逐日误差对比曲线。这三张图覆盖了数据理解、模型可信、改进空间三个维度，评委的提问也多从这里出发。图表用matplotlib跑出来的真实图，不要用PPT里手绘的示意图——真实图经得起追问，手绘图一戳就破。

4.3 文档全集里的其他材料：README、环境配置说明与答辩稿

除了源码、报告、PPT，zip里剩下的文档往往最容易被忽略，但它们恰恰是课程实训评分里的「完整性分」。一份合格的环境配置说明至少包含：Python版本、依赖包列表（最好是conda env export生成的环境YAML）、运行步骤、输入输出文件的格式说明。我自己复现这类项目时，会先找一个干净环境把README里的命令完整跑一遍，跑不通的地方记录修改，这些记录也就是你为这个项目写的真实文档。

还有一类容易被忽略的材料是答辩稿或讲稿。如果zip里有，值得仔细读，因为它是给项目整体叙事定调的。没有的话，建议自己在答辩前写一份5分钟讲稿：第一段讲背景和问题，第二段讲数据和标签，第三段讲特征和模型，第四段讲结果和结论。把它背到能不看稿说出来的程度，比PPT做得漂亮有用得多。课程实训的评委大多是专业老师，他们能分辨哪些是背的、哪些是理解的。

文档全集里如果还有评分细则、往届优秀作品或赛题说明，也值得扫一遍。评分细则告诉你每一分落在哪里，赛题说明告诉你原始任务边界。这些材料配合源码一起看，才能把「别人做了什么」转成「我为什么这么做」。

5. 基金相关性预测避坑指南：时序泄漏、数据对齐与评估翻车的5个高频问题

5.1 时序泄漏：训练验证集随机切分，模型表现惊人却完全不可用

现象：按行随机切分训练集和验证集，LightGBM在验证集上的RMSE低到0.02级别，比任何合理模型都好得离谱。

原因：随机切分让同一只基金对的相邻日期样本同时出现在训练集和验证集里。相关性是有时间自相关的，模型相当于见过验证集的邻居样本，信息沿时间轴泄漏。

解决：严格按时间切分，训练集在前、验证集在后，验证集起点与训练集终点之间空出与预测窗口相当的间隔。判断有没有泄漏，最简单的方法是把预测值按时间画曲线——如果训练集与验证集交界处误差有一个明显的跳变，多半是没切干净。

5.2 数据对齐错位：基金成立日期不同，宽表里出现大量NaN

现象：单独看每只基金的数据都正常，但特征表里出现大片NaN，或者某个基金对的预测值异常极端。

原因：基金成立时间不同、清盘时间不同，pivot成宽表后不同列的有效区间长度不一致。如果用dropna(how='any')，会把所有样本删到只剩共同交易区间；如果不处理，rolling计算时窗口里混入NaN会让相关系数计算错位。

解决：先统计每只基金的有效交易日长度，设定最小有效长度阈值过滤短命基金；然后统一按最长公共区间对齐。rolling之前用min_periods参数控制最小有效样本数，比如rolling(60, min_periods=30)，保证窗口内至少30天有数据，避免用半个窗口算出的不稳定相关系数污染特征。

5.3 标签移位方向搞反：等于用未来预测过去

现象：模型在训练集上拟合完美，但在验证集上一塌糊涂，而且误差随着预测窗口增大急剧恶化。

原因：标签构造时shift(-label_window)写成了shift(label_window)。前者是把未来窗口的标签对齐到当前行，后者是把过去的标签搬过来，模型学到的是「用过去的相关性预测更过去的相关性」，完全失去预测意义。

解决：写完标签构造代码，先抽一对基金，手工确认第t行的label是t+1到t+label_window这段区间的相关系数，再往下训练。这个检查花两分钟，能省掉后面一整天的排错时间。

5.4 预测值超出[-1,1]：树模型不认物理边界，评估指标被极端值带偏

现象：验证集RMSE看还行，但输出CSV里有的预测值是1.02，提交后分数比本地验证差很多。

原因：LightGBM回归不做边界约束，当特征组合接近某个极端模式时，预测值可以越过相关系数的理论上下界。相关系数本身是[-1,1]的，评分方很可能先做了边界截断或对越界值给了惩罚。

解决：提交前统一pred_corr = np.clip(pred_corr, -1.0, 1.0)。评估时也先clip再算RMSE，保证本地评估与线上评估口径一致。如果clip之后误差依然大，说明模型对高相关区间的拟合不足，可以检查特征里是否缺少近期的波动率收敛信息。

5.5 环境不一致：本地跑得好好的，换台机器就报一堆依赖错误

现象：换机器或换实验室服务器后，代码import直接报错，常见的包括lightgbm没装、pandas版本API不同、sklearn的mean_squared_error参数变了。

原因：zip里的环境配置说明和实际代码的依赖没有绑定，或者说明只写了包名没写版本。pandas这类库的API跨版本变化很大，比如pct_change(fill_method=None)这个写法在pandas 2.x才需要显式写。

解决：用conda env export > environment.yml导出一份精确的环境文件，或者用pip freeze > requirements.txt。README里写明从创建环境到跑通脚本的完整命令序列。复现时先在干净环境里完整跑一遍，把所有依赖问题的修复记录追加到README，这份README本身就变成你的实训文档的一部分。

6. 复现之后还能做什么：从基线到可解释改进的三个进阶动作

把zip里的项目跑通、改好、交上去，只算完成了课程实训的一半。剩下的一半，是用一两个进阶改进证明你真正理解了这个方向。我的建议是优先做可解释的改进，而不是堆模型。

第一个动作，验证特征的边际贡献。用model.feature_importances_看排序，把最重要的5个特征单独保留重训一次，对比全特征模型的效果。如果5个特征能达到全特征95%的精度，这个故事在答辩里非常有说服力：说明你理解哪些信号真正驱动基金相关性。

第二个动作，检查模型残差的结构。把验证集上预测不准的样本按基金对、时间、相关性强弱分组统计误差。通常你会发现误差集中在相关性剧烈变化的时段——比如市场风格切换期，相关性普遍上升，模型反应滞后。这个发现可以导向一个改进：在特征里加入市场整体波动率，或者用DCC-GARCH这类时变相关性模型做组合预测。

第三个动作，把预测值做成阈值诊断。将真实相关性大于0.7视为「高相关」，检验模型预测的命中率。相关性预测的最终消费者是组合配置决策，它关心的是阈值判断而不是精确数值，所以这个视角很实用。我自己做这类项目时，最后都会留下一个可解释性检查清单：特征重要性、残差分群、阈值命中率。这个清单也直接塞进技术报告的结论部分。

如果时间允许，可以进一步考虑矩阵层面的约束。逐对预测的相关系数矩阵不一定满足半正定性质，用Ledoit-Wolf收缩或者做特征值修剪可以让矩阵保持有效协方差结构，这是从「预测相关」到「可用于组合优化」的关键一步。我在带课程实训时经常说一句话：源码是别人的，但复现过程中的每一步验证都是你自己的。这个方向的坑不在模型多深，而在数据和对齐的细节；把细节做到自己能解释清楚，评委自然信服。希望帮到你。

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