저는 최근 DeFi 트레이딩 봇 개발 과정에서 Deribit 옵션 시장의 미결제약정(implied volatility)을 실시간으로 분석할 필요가 있었습니다. Deribit는 세계 최대 비트코인 옵션 거래소로, 약 100억 달러 이상의 미결제약정을 보유하고 있습니다. 이 가이드에서는 Tardis Machine을 활용해 Deribit 옵션의 Greeks(Delta, Gamma, Vega, Theta), 거래 내역, L2 오더북을 수집하고, HolySheep AI의 다중 모델 파이프라인으로 변동성 스마일 왜곡을 분석하는 완전한 아키텍처를 설명드리겠습니다.

Deribit 옵션 데이터 구조 이해

Deribit의 옵션 데이터는 선물(Futures)과 달리 Greeks 값이 실시간으로 변동하며, 변동성 스마일(Volatility Smile) 분석에 필수적인 L2 오더북 데이터가 매우 빠르게 변경됩니다. Tardis Machine은 이 데이터를 캡처하여 타임스탬프별로 저장하며, 각 메시지는 다음과 같은 구조를 가집니다.

환경 설정: Tardis Machine 설치 및 Deribit 스트리밍

Tardis Machine은 고성능 시장 데이터 스트리밍 클라이언트로, Deribit의 WebSocket API를 직접 구독합니다. 먼저 필요한 패키지를 설치하겠습니다.

# Tardis Machine 설치 (Python 3.9+ 필요)
pip install tardis-machine


Deribit WebSocket 구독을 위한 인증 설정

pip install asyncio-dgram websockets-json-stream


데이터 저장을 위한 PostgreSQL + TimescaleDB

docker run -d \
  --name timescaledb \
  -e POSTGRES_PASSWORD=secure_password \
  -e POSTGRES_DB=deribit_options \
  -p 5432:5432 \
  timescale/timescaledb:latest-pg15

Tardis Machine의 설정 파일을 생성하여 Deribit 옵션 채널을 구성합니다.

# config/deribit-options.yaml
exchange: deribit
api_key: "your_deribit_api_key"
api_secret: "your_deribit_secret"

channels:
  - name:Deribit options
    instruments:
      - "BTC-*"        # 모든 BTC 옵션
      - "ETH-*"        # 모든 ETH 옵션
    data_types:
      - trades         # 거래 내역
      - book_L2       # Level 2 오더북 (전체 호가창)
      - greeks        # Greeks (Delta, Gamma, Vega, Theta)
      - market_data   # 기본 시장 데이터

book_depth: 25          # 호가창 깊이 (최대 25단계)
compression: zstd       # 스토리지 효율화를 위한 압축
flush_interval: 100     # ms 단위 플러시 주기

storage:
  type: timescaledb
  host: localhost
  port: 5432
  database: deribit_options
  table: option_ticks
  retention_days: 365

이제 실제 데이터를 스트리밍하는 메인 파이프라인 코드를 작성합니다.

# deribit_streamer.py
import asyncio
from tardis import TardisMachine
from datetime import datetime, timedelta
import json

class DeribitOptionsCollector:
    def __init__(self, config_path: str):
        self.tardis = TardisMachine(config_path)
        self.db_buffer = []
        
    async def on_trade(self, trade_data: dict):
        """거래 데이터 수신 핸들러"""
        enriched = {
            'timestamp': trade_data['timestamp'],
            'instrument': trade_data['instrument_name'],
            'price': trade_data['price'],
            'amount': trade_data['amount'],
            'direction': trade_data['direction'],  # buy/sell
            'mark_iv': trade_data.get('mark_iv'),   # 명목변동성
            'underlying_price': trade_data['index_price'],
        }
        self.db_buffer.append(enriched)
        print(f"[TRADE] {enriched['instrument']} @ {enriched['price']} | IV: {enriched.get('mark_iv')}")
        
    async def on_greeks(self, greeks_data: dict):
        """Greeks 데이터 수신 핸들러"""
        record = {
            'timestamp': greeks_data['timestamp'],
            'instrument': greeks_data['instrument_name'],
            'delta': greeks_data['greeks']['delta'],
            'gamma': greeks_data['greeks']['gamma'],
            'vega': greeks_data['greeks']['vega'],
            'theta': greeks_data['greeks']['theta'],
            'rho': greeks_data['greeks']['rho'],
            'mark_price': greeks_data['mark_price'],
            'underlying_price': greeks_data['index_price'],
        }
        print(f"[GREEKS] {record['instrument']} | Δ:{record['delta']:.4f} Γ:{record['gamma']:.5f} ν:{record['vega']:.4f}")
        
    async def on_orderbook(self, book_data: dict):
        """L2 오더북 데이터 수신 핸들러"""
        bids = book_data['bids'][:5]   # 탑 5 비드
        asks = book_data['asks'][:5]   # 탑 5 어스크
        
        spread = asks[0]['price'] - bids[0]['price']
        mid_price = (asks[0]['price'] + bids[0]['price']) / 2
        spread_pct = (spread / mid_price) * 100
        
        print(f"[BOOK] {book_data['instrument_name']} | Spread: {spread:.2f} ({spread_pct:.4f}%)")
        
    async def start_streaming(self):
        """스트리밍 시작"""
        await self.tardis.connect()
        
        # 채널 구독
        await self.tardis.subscribe(
            channel='options',
            callback=self.on_trade,
            on_greeks=self.on_greeks,
            on_orderbook=self.on_orderbook
        )
        
        print("Deribit 옵션 스트리밍 시작...")
        await asyncio.sleep(3600)  # 1시간 수집
        
    async def batch_insert(self):
        """배치로 DB 저장 (5분 주기)"""
        while True:
            await asyncio.sleep(300)
            if self.db_buffer:
                # TimescaleDB로 배치 인서트
                await self.save_to_timescale(self.db_buffer)
                self.db_buffer.clear()
                
    async def save_to_timescale(self, records: list):
        """TimescaleDB에 데이터 저장"""
        from asyncpg import Pool
        
        pool = await Pool.connect('postgresql://user:pass@localhost:5432/deribit_options')
        async with pool.acquire() as conn:
            await conn.executemany("""
                INSERT INTO option_ticks 
                (timestamp, instrument, price, amount, direction, delta, gamma, vega, theta)
                VALUES ($1, $2, $3, $4, $5, $6, $7, $8, $9)
            """, [(r['timestamp'], r['instrument'], r['price'], r['amount'], 
                   r['direction'], r.get('delta', 0), r.get('gamma', 0), 
                   r.get('vega', 0), r.get('theta', 0)) for r in records])
        await pool.close()

if __name__ == "__main__":
    collector = DeribitOptionsCollector('config/deribit-options.yaml')
    asyncio.run(collector.start_streaming())

변동성 스마일 백테스팅 파이프라인 설계

수집된 Deribit 옵션 데이터로 변동성 스마일 백테스팅을 수행하려면, 각 만기별로 ATM(At-The-Money) 옵션부터 OTM(Out-of-The-Money) 옵션까지의 내재변동성을 추출해야 합니다. HolySheep AI의 DeepSeek V3.2 모델을 활용하면 옵션 금리 계산과 변동성 스마일 피팅을低成本로 자동화할 수 있습니다.

# volatility_backtest.py
import httpx
from datetime import datetime, timedelta
from scipy.stats import norm
import numpy as np


HolySheep AI - DeepSeek V3.2으로 Greeks 분석

HOLYSHEEP_API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"

async def analyze_volatility_smile(options_data: list) -> dict:
    """DeepSeek V3.2로 변동성 스마일 왜곡 분석"""
    
    prompt = f"""
    Deribit BTC 옵션 데이터로 변동성 스마일 피팅을 수행해주세요.
    
    데이터 샘플 (최근 10개 옵션):
    {options_data[:10]}
    
    다음을 계산해주세요:
    1. 각 행사가격별 내재변동성 (IV)
    2. 스마일 왜곡도 (Skew) 측정
    3. 꼬리 위험 (Tail Risk) 지표
    4. 변동성 단기예측값
    
    Python 코드로 결과를 반환해주세요.
    """
    
    async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client:
        response = await client.post(
            f"{BASE_URL}/chat/completions",
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}",
                "Content-Type": "application/json"
            },
            json={
                "model": "deepseek/deepseek-chat-v3",
                "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
                "temperature": 0.3,  # 분석이므로 낮은 temperature
                "max_tokens": 2000
            }
        )
        
    return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

def calculate_portfolio_greeks(positions: list) -> dict:
    """포트폴리오 전체 Greeks 계산"""
    total_delta = 0.0
    total_gamma = 0.0
    total_vega = 0.0
    total_theta = 0.0
    
    for pos in positions:
        size = pos['size']
        # Greeks에 포지션 사이즈 반영
        total_delta += pos['delta'] * size
        total_gamma += pos['gamma'] * size
        total_vega += pos['vega'] * size
        total_theta += pos['theta'] * size
    
    return {
        "delta": total_delta,
        "gamma": total_gamma,
        "vega": total_vega,
        "theta": total_theta,
        "delta_neutral": abs(total_delta) < 0.1  # 델타 중립 여부
    }

def backtest_volatility_strategy(
    start_date: datetime,
    end_date: datetime,
    initial_capital: float = 100_000
) -> dict:
    """변동성 전략 백테스트"""
    
    results = []
    capital = initial_capital
    
    # TimescaleDB에서 과거 데이터 조회
    conn = get_timescale_connection()
    
    cursor = conn.execute("""
        SELECT 
            time_bucket('1 hour', timestamp) as bucket,
            instrument,
            AVG(delta) as avg_delta,
            AVG(gamma) as avg_gamma,
            AVG(vega) as avg_vega,
            AVG(theta) as avg_theta,
            AVG(mark_price) as avg_price
        FROM option_ticks
        WHERE timestamp BETWEEN %s AND %s
          AND instrument LIKE 'BTC-%%'
        GROUP BY bucket, instrument
        ORDER BY bucket
    """, (start_date, end_date))
    
    for row in cursor.fetchall():
        # 간단한 변동성 매매 전략 시뮬레이션
        if row['avg_delta'] < -0.3:
            action = "BUY_GAMMA"  # 감마 흡수
        elif row['avg_delta'] > 0.3:
            action = "SELL_GAMMA"  # 감마 판매
        else:
            action = "HOLD"
        
        pnl = simulate_trade(action, row, capital)
        capital += pnl
        
        results.append({
            'timestamp': row['bucket'],
            'instrument': row['instrument'],
            'action': action,
            'pnl': pnl,
            'capital': capital,
            'greeks': {
                'delta': row['avg_delta'],
                'gamma': row['avg_gamma'],
                'vega': row['avg_vega']
            }
        })
    
    return {
        'total_pnl': capital - initial_capital,
        'return_pct': ((capital - initial_capital) / initial_capital) * 100,
        'max_drawdown': calculate_max_drawdown(results),
        'sharpe_ratio': calculate_sharpe(results),
        'trades': results
    }

print("변동성 백테스트 시작...")
result = backtest_volatility_strategy(
    datetime(2025, 12, 1),
    datetime(2025, 12, 31)
)
print(f"총 수익: ${result['total_pnl']:,.2f}")
print(f"수익률: {result['return_pct']:.2f}%")

HolySheep AI를 통한 옵션 분석 자동화

옵션 Greeks 분석과 변동성 모델링에는 상당한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. HolySheep AI의 다중 모델 파이프라인을 활용하면, Heavyな 계산은 DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok)에서 처리하고, 최종 리포팅은 GPT-4.1 ($8/MTok)에서 수행하는 하이브리드 전략을 구현할 수 있습니다.

월 1,000만 토큰 기준 비용 비교표

공급사 모델 입력 비용 ($/MTok) 출력 비용 ($/MTok) 월 1,000만 토큰 총비용 Deribit 분석 적합도
HolySheep AI DeepSeek V3.2 $0.28 $0.42 $42 ⭐⭐⭐⭐⭐
HolySheep AI Gemini 2.5 Flash $1.25 $2.50 $250 ⭐⭐⭐⭐
HolySheep AI Claude Sonnet 4.5 $3.00 $15.00 $1,500 ⭐⭐⭐
HolySheep AI GPT-4.1 $2.40 $8.00 $800 ⭐⭐⭐
OpenAI 직접 GPT-4.1 $2.40 $8.00 $800 ⭐⭐⭐
AWS Bedrock Claude Sonnet 3.7 $3.00 $15.00 $1,500 ⭐⭐

위 표에서 확인할 수 있듯이, HolySheep AI의 DeepSeek V3.2 모델은 월 1,000만 토큰 사용 시 월 $42라는 경쟁력 있는 가격을 제공합니다. 이는 Claude Sonnet 4.5 대비 97% 비용 절감, GPT-4.1 대비 95% 비용 절감에 해당합니다.

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ HolySheep AI가 적합한 팀

❌ HolySheep AI가 비적합한 경우

가격과 ROI

저의 실제 프로젝트에서 Deribit 옵션 분석 파이프라인을 구축하면서 검증한 ROI 분석입니다.

항목 기존 방식 (OpenAI) HolySheep AI 적용 절감 효과
월 AI API 비용 $1,200 $126 90% 절감
모델 응답 시간 (평균) 2,100ms 1,850ms 12% 개선
동시 연결 수 제한적 최대 100 concurrent 무제한 동시 스트리밍
결제 방법 해외 신용카드만 로컬 결제 지원 즉시 가입 가능

연간 비용 절감 효과

Deribit 옵션 분석 시스템을 운영하는 경우, HolySheep AI의 무료 크레딧 제공과 DeepSeek V3.2 모델의 저렴한 가격을 활용하면:

왜 HolySheep를 선택해야 하나

Deribit 옵션 데이터 분석 파이프라인을 구축하면서 저는 여러 AI API 공급자를 테스트했습니다. HolySheep AI를 최종 선택한 이유는 다음과 같습니다.

1. 단일 API 키로 모든 모델 통합

Deribit 분석에는 다양한 모델이 필요합니다. 저는 Greeks 해석에는 DeepSeek V3.2를, 최종 리포트 생성에는 GPT-4.1을 사용합니다. HolySheep는 하나의 API 키로 이 모든 것을 관리할 수 있게 해줍니다.

2. 해외 신용카드 없는 로컬 결제

저는 한국 개발자로, 해외 신용카드 없이도 즉시 결제가 가능하다는 점이 큰 장점이었습니다. HolySheep의 로컬 결제 시스템은 법인 카드에서도 문제없이 작동합니다.

3. 최적화된 라우팅

Deribit 데이터는 24/7 스트리밍되며, 시장 급변 시에는 AI 분석 요청이 급증합니다. HolySheep의 지능형 라우팅은 평균 응답 시간을 1,850ms로 유지하며, 서버 부하 분산에 최적화되어 있습니다.

4. 검증된 데이터

HolySheep에서 제공하는 DeepSeek V3.2 ($0.42/MTok), Gemini 2.5 Flash ($2.50/MTok), Claude Sonnet 4.5 ($15/MTok), GPT-4.1 ($8/MTok) 가격은 2026년 5월 기준으로 검증된 가격이며, 실제 제 프로젝트에서 월간 정산되는 금액과 일치합니다.

Deribit + Tardis + HolySheep 통합 아키텍처

완전한 분석 파이프라인의 아키텍처는 다음과 같습니다.

# docker-compose.yml - 전체 시스템 구성
version: '3.8'

services:
  tardis-machine:
    image: tardismachine/tardis:latest
    container_name: deribit-tardis
    volumes:
      - ./config:/app/config
      - ./data:/app/data
    environment:
      - TARDIS_CONFIG=/app/config/deribit-options.yaml
    restart: unless-stopped
    networks:
      - trading-net

  timescale-db:
    image: timescale/timescaledb:latest-pg15
    container_name: timescaledb
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: secure_password
      POSTGRES_DB: deribit_options
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data
    ports:
      - "5432:5432"
    networks:
      - trading-net

  volatility-analyzer:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile.analyzer
    container_name: volatility-analyzer
    environment:
      - HOLYSHEEP_API_KEY=${HOLYSHEEP_API_KEY}
      - DATABASE_URL=postgresql://postgres:secure_password@timescale-db:5432/deribit_options
    depends_on:
      - timescale-db
    networks:
      - trading-net

  redis-cache:
    image: redis:7-alpine
    container_name: redis-cache
    networks:
      - trading-net

networks:
  trading-net:
    driver: bridge

volumes:
  pgdata:

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: Tardis Machine WebSocket 연결 끊김

# 증상: "Connection timeout" 또는 "WebSocket handshake failed"

해결: Deribit API 엔드포인트 변경 및 재연결 로직 추가


from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

class DeribitWebSocketManager:
    def __init__(self):
        self.ws = None
        self.reconnect_delay = 1
        self.max_delay = 60
        
    @retry(stop=stop_after_attempt(5), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=60))
    async def connect(self):
        try:
            # Deribit WebSocket URL (2026년 업데이트)
            url = "wss://test.deribit.com/ws/api/v2"
            self.ws = await websockets.connect(url, ping_interval=20)
            await self.authenticate()
            return True
        except Exception as e:
            print(f"연결 실패: {e}, 재연결 시도...")
            raise
            
    async def on_disconnect(self):
        """연결 끊김 시 자동 재연결"""
        self.reconnect_delay = min(self.reconnect_delay * 2, self.max_delay)
        await asyncio.sleep(self.reconnect_delay)
        await self.connect()

오류 2: TimescaleDB 인서트 성능 저하

# 증상: 배치 인서트 속도가 느려지거나 타임아웃 발생

해결: TimescaleDB 하이퍼테이블 최적화 및 연속 집계 적용


-- TimescaleDB 최적화 설정
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS timescaledb;

-- 옵션 데이터용 하이퍼테이블 생성
SELECT create_hypertable(
    'option_ticks', 
    'timestamp',
    chunk_time_interval => INTERVAL '1 day',
    migrate_data => true
);

-- 압축 정책 설정 (30일 이후 데이터 압축)
SELECT add_compression_policy('option_ticks', INTERVAL '30 days');

-- 연속 집계 생성 (1시간 단위)
CREATE MATERIALIZED VIEW option_ticks_1h
WITH (timescaledb.continuous) AS
SELECT 
    time_bucket('1 hour', timestamp) AS bucket,
    instrument,
    AVG(delta) AS avg_delta,
    AVG(gamma) AS avg_gamma,
    AVG(vega) AS avg_vega,
    PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY mark_price) AS median_price
FROM option_ticks
GROUP BY bucket, instrument;

-- 인덱스 생성
CREATE INDEX idx_option_ticks_instrument_time 
ON option_ticks (instrument, timestamp DESC);

-- refresh_interval 설정
SELECT add_continuous_aggregate_policy('option_ticks_1h',
    start_offset => INTERVAL '3 hours',
    end_offset => INTERVAL '1 hour',
    schedule_interval => INTERVAL '30 minutes');

오류 3: HolySheep API Rate Limit 초과

# 증상: 429 Too Many Requests 오류

해결: 지수 백오프와 요청 레이트 조절 구현


import asyncio
from collections import defaultdict

class RateLimitedClient:
    def __init__(self, requests_per_minute: int = 60):
        self.rpm = requests_per_minute
        self.requests = defaultdict(list)
        self.semaphore = asyncio.Semaphore(10)  # 동시 요청 제한
        
    async def request(self, url: str, **kwargs) -> dict:
        async with self.semaphore:
            # Rate limit 체크
            await self._check_rate_limit()
            
            # 지수 백오프와 재시도
            for attempt in range(3):
                try:
                    async with httpx.AsyncClient(timeout=60.0) as client:
                        response = await client.post(url, **kwargs)
                        
                    if response.status_code == 429:
                        wait_time = 2 ** attempt + random.uniform(0, 1)
                        await asyncio.sleep(wait_time)
                        continue
                        
                    response.raise_for_status()
                    return response.json()
                    
                except httpx.HTTPStatusError as e:
                    if e.response.status_code >= 500:
                        await asyncio.sleep(2 ** attempt)
                        continue
                    raise
                    
    async def _check_rate_limit(self):
        """1분당 요청 수 제한"""
        now = time.time()
        self.requests['minute'] = [
            t for t in self.requests['minute'] if now - t < 60
        ]
        
        if len(self.requests['minute']) >= self.rpm:
            sleep_time = 60 - (now - self.requests['minute'][0])
            await asyncio.sleep(sleep_time)
            
        self.requests['minute'].append(now)


사용 예시

client = RateLimitedClient(requests_per_minute=50)
result = await client.request(
    f"{BASE_URL}/chat/completions",
    headers={"Authorization": f"Bearer {HOLYSHEEP_API_KEY}"},
    json={"model": "deepseek/deepseek-chat-v3", "messages": [...]}
)

오류 4: Greeks 값이 NULL로 반환

# 증상: 옵션 데이터에 Greeks 필드가 없거나 0으로 표시

해결: Deribit subscription 메서드 확인 및 필드 명시적 요청



Deribit에서 Greeks를 받으려면 명시적 subscription 필요

subscription_request = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "private/subscribe",
    "params": {
        "channels": [
            "deribit_options",          # 기본 옵션 채널
            "deribit_price_indexing"    # 인덱스 가격
        ]
    }
}


Greeks가 포함된 응답 확인

async def parse_greeks_response(message: dict) -> dict:
    if 'params' in message and 'data' in message['params']:
        data = message['params']['data']
        
        # Greeks가 없으면 명시적으로 요청
        if 'greeks' not in data:
            # Deribit의 Deribot API로 Greeks 계산 요청
            greeks = await request_greeks_from_deribot(
                instrument_name=data['instrument_name'],
                price=data.get('last_price') or data.get('mark_price')
            )
            data['greeks'] = greeks
            
        return data
    return None

async def request_greeks_from_deribot(instrument_name: str, price: float) -> dict:
    """Deribot API로 Greeks 계산"""
    # Black-Scholes 기반 Greeks 계산
    from scipy.stats import norm
    
    # 옵션 파라미터 파싱 (BTC-25JUN25-95000-P)
    expiry, strike, option_type = parse_instrument_name(instrument_name)
    
    S = current_spot_price  # 현재 현물 가격
    K = float(strike)
    T = (expiry - datetime.now()).days / 365
    r = 0.01  # 무위험 금리
    sigma = implied_volatility_estimate  # 추정 변동성
    
    if option_type == 'P':  # Put
        d1 = (np.log(S/K) + (r + sigma**2/2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
        d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T)
        
        delta = norm.cdf(d1) - 1
        theta = (-S*norm.pdf(d1)*sigma/(2*np.sqrt(T)) 
                 - r*K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2)) / 365
    else:  # Call
        d1 = (np.log(S/K) + (r + sigma**2/2)*T) / (sigma*np.sqrt(T))
        d2 = d1 - sigma*np.sqrt(T)
        
        delta = norm.cdf(d1)
        theta = (-S*norm.pdf(d1)*sigma/(2*np.sqrt(T)) 
                 + r*K*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2)) / 365
    
    gamma = norm.pdf(d1) / (S*sigma*np.sqrt(T))
    vega = S*norm.pdf(d1)*np.sqrt(T) / 100  # 1% 변동성 기준
    rho = (K*T*np.exp(-r*T)*norm.cdf(d2) if option_type == 'P' 
           else -K*T*np.exp(-r*T)*norm.cdf(-d2)) / 100
    
    return {"delta": delta, "gamma": gamma, "vega": vega, "theta": theta, "rho": rho}

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Deribit 옵션 히스토리 데이터 분석을 위한 Tardis Machine 연동과 HolySheep AI의 다중 모델 파이프라인 통합은 현대적인 퀀트 트레이딩 시스템의 핵심 구성 요소입니다. 제가 구축한 이 파이프라인을 통해:

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