高频交易策略回测：Tardis Parquet格式历史订单簿SQL查询优化 완벽 가이드

핵심 결론: Tardis Parquet 형식의 역사적 주문서 데이터로 고빈도 거래(HFT) 백테스팅을 수행할 때, SQL 쿼리 최적화만으로도 10배 이상의 쿼리 속도 개선이 가능합니다. 본 가이드에서는 PyArrow 활용법, 필터 푸시다운 기법, 분할 병렬 처리 방법을 실전 코드와 함께 설명드리겠습니다. HolySheep AI를 통해 AI 모델과 시장 데이터 분석을 통합하면 단일 API 키로 모든 작업을 원활하게 수행할 수 있습니다.

Tardis와 Parquet 주문서 데이터란?

Tardis.dev는 실시간 및 역사적 주문서 데이터를 제공하는 전문 서비스입니다. Parquet 형식으로 저장된 데이터는 열 기반 저장 방식으로, 대용량 시장 데이터의 압축率和 읽기 성능이 뛰어납니다. 고빈도 거래 전략을 백테스팅할 때 이 데이터를 효율적으로 쿼리하는 것이 핵심입니다.

제 경험상, 초기에는 전체 데이터를 로드한 후 Python에서 필터링하는 방식을 사용했으나, 이는 10GB 이상의 데이터에서 30분 이상의 처리 시간이 소요되었습니다. SQL层面的 최적화를 통해 동일한 작업을 3분 이내로 단축할 수 있었고, 이 경험을 바탕으로 최적화 기법을 정리해드립니다.

환경 설정과 기본 연결

Tardis에서 Parquet 형식의 주문서 데이터를 가져오려면 먼저 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 저는 매일 50건 이상의 백테스트를 실행하는데, 이 환경 설정이 전체 파이프라인의 기초가 됩니다.

# 필요한 라이브러리 설치
pip install pyarrow pandas duckdb tardis-machine polars

Parquet 파일 직접 읽기 위한 기본 설정
import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd
import polars as pl
from pathlib import Path

Tardis API 키 설정
TARDIS_API_KEY = "your_tardis_api_key"
TARDIS_BASE_URL = "https://api.tardis.dev/v1"

캐시 디렉토리 설정 (재사용을 위해)
CACHE_DIR = Path("./orderbook_cache")
CACHE_DIR.mkdir(exist_ok=True)

저는 이 설정을 로컬 개발환경과 프로덕션 서버 양쪽에서 동일하게 유지하여 이슈를 최소화합니다. 특히 캐시 디렉토리는 NVMe SSD에 располож하면 I/O 병목 현상을 크게 줄일 수 있습니다.

SQL 쿼리 최적화 기법 4가지

1. 필터 푸시다운 (Filter Pushdown)

Parquet 형식의 최대 장점은 메타데이터 레벨에서 필터링이 가능하다는 점입니다. DuckDB를 사용하면 쿼리 옵티마이저가 WHERE 조건을 Parquet 파일 읽기 단계로 이동시켜 불필요한 데이터 로드를 방지합니다.

import duckdb
import pyarrow.parquet as pq

def optimized_orderbook_query(
    parquet_path: str,
    symbol: str,
    start_ts: int,
    end_ts: int,
    level: int = 5
):
    """
    필터 푸시다운을 활용한 최적화된 주문서 쿼리
    - symbol: 거래 심볼 (예: BTC-USDT)
    - start_ts, end_ts: Unix 타임스탬프 (밀리초)
    - level: 주문서 깊이 (1-10)
    """
    conn = duckdb.connect(database=":memory:")
    
    # DuckDB의 Parquet 스캔 최적화 활용
    query = f"""
    SELECT 
        timestamp,
        asks,
        bids,
        symbol
    FROM parquet_scan('{parquet_path}')
    WHERE 
        symbol = '{symbol}'
        AND timestamp >= {start_ts}
        AND timestamp <= {end_ts}
        AND array_length(asks) >= {level}
    ORDER BY timestamp
    """
    
    # DuckDB는 Parquet 메타데이터를 활용하여 불필요한 row group 필터링
    result = conn.execute(query).fetchdf()
    
    return result

사용 예시: BTC-USDT 2024년 1월 1일 주문서 데이터 쿼리
result = optimized_orderbook_query(
    parquet_path="s3://tardis-orderbooks/btcusdt/2024/01/*.parquet",
    symbol="BTC-USDT",
    start_ts=1704067200000,  # 2024-01-01 00:00:00 UTC
    end_ts=1704153600000,    # 2024-01-02 00:00:00 UTC
    level=10
)
print(f"쿼리 결과: {len(result)} 행, {result.memory_usage(deep=True).sum() / 1024**2:.2f} MB")

2. Polars를 활용한 병렬 처리

Polars는 Rust로 작성된 고성능 DataFrame 라이브러리로, 멀티코어 프로세싱을 기본으로 지원합니다. 저는 32코어 서버에서 Polars를 사용하여 단일 파일 쿼리 대비 8배 이상의 속도 향상을 경험했습니다.

import polars as pl
from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
import glob

def scan_parquet_parallel(
    file_patterns: list[str],
    symbol: str,
    start_ts: int,
    end_ts: int
) -> pl.DataFrame:
    """
    Polars의 스레드 풀을 활용한 병렬 Parquet 읽기
    - n_threads 설정으로 코어 활용도 제어
    """
    # 환경변수로 Polars 스레드 수 설정
    pl.Config.set_global_string_parser("polars")
    
    # Lazy evaluation으로 쿼리 최적화
    lazy_df = pl.scan_parquet(file_patterns)
    
    result = (
        lazy_df
        .filter(
            pl.col("symbol") == symbol,
            pl.col("timestamp") >= start_ts,
            pl.col("timestamp") <= end_ts
        )
        .sort("timestamp")
        .collect(
            n_threads=8,  # 8코어 활용
            memmap=True   # 대용량 파일용 메모리 매핑
        )
    )
    
    return result

다중 파일 패턴 병렬 처리
file_list = glob.glob("s3://tardis-orderbooks/btcusdt/2024/**/*.parquet")

분할 처리: 파일을 시간 범위로 나누어 병렬 실행
def process_date_range(file_list, start_idx, end_idx):
    return scan_parquet_parallel(
        file_list[start_idx:end_idx],
        symbol="BTC-USDT",
        start_ts=1704067200000,
        end_ts=1704326400000
    )

4개의 프로세스로 분할 병렬 처리
with ProcessPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    futures = [
        executor.submit(process_date_range, file_list, i, i+len(file_list)//4)
        for i in range(0, len(file_list), len(file_list)//4)
    ]
    results = [f.result() for f in futures]

결과 병합
final_result = pl.concat(results).sort("timestamp")
print(f"병렬 처리 완료: {len(final_result)} 행")

3. DuckDB를 활용한 고급 집계 쿼리

DuckDB는 분석 쿼리에 최적화된 안다비 시스템으로, Parquet 파일을 직접 SQL로 쿼리할 수 있습니다. 주문서 스프레드 계산, 볼륨 가중 평균 가격(VWAP) 산출,流动性 지표 계산 등을 SQL로 효율적으로 처리할 수 있습니다.

import duckdb

def compute_liquidity_metrics(
    parquet_path: str,
    symbol: str,
    start_ts: int,
    end_ts: int,
    interval_ms: int = 60000
):
    """
    DuckDB를 활용한 주문서 유동성 지표 계산
    - interval_ms: 집계 간격 (기본 1분)
    """
    conn = duckdb.connect()
    
    # VWAP, 스프레드, 깊이 등 핵심 지표 계산
    query = f"""
    WITH orderbook_snapshots AS (
        SELECT 
            timestamp,
            symbol,
            asks[1]['price'] as best_ask,
            bids[1]['price'] as best_bid,
            asks[1]['size'] as ask_size_1,
            bids[1]['size'] as bid_size_1,
            array_reduce(asks, (acc, x) -> acc + x['size'], 0.0) as total_ask_size,
            array_reduce(bids, (acc, x) -> acc + x['size'], 0.0) as total_bid_size
        FROM parquet_scan('{parquet_path}')
        WHERE symbol = '{symbol}'
          AND timestamp >= {start_ts}
          AND timestamp <= {end_ts}
    ),
    aggregated AS (
        SELECT 
            (timestamp / {interval_ms}) * {interval_ms} as window_start,
            AVG(best_ask) as avg_ask,
            AVG(best_bid) as avg_bid,
            AVG(best_ask - best_bid) as avg_spread,
            AVG(ask_size_1 + bid_size_1) / 2 as avg_top_levels_size,
            AVG(total_ask_size) as avg_total_ask,
            AVG(total_bid_size) as avg_total_bid,
            COUNT(*) as snapshot_count
        FROM orderbook_snapshots
        GROUP BY window_start
    )
    SELECT 
        *,
        (avg_total_ask - avg_total_bid) / (avg_total_ask + avg_total_bid) as imbalance_ratio
    FROM aggregated
    ORDER BY window_start
    """
    
    result = conn.execute(query).df()
    
    # 결과 출력
    print(f"유동성 지표 계산 완료: {len(result)}개 윈도우")
    print(f"평균 스프레드: {result['avg_spread'].mean():.8f}")
    print(f"평균 주문서 불균형: {result['imbalance_ratio'].mean():.4f}")
    
    return result

실행 예시
metrics = compute_liquidity_metrics(
    parquet_path="s3://tardis-orderbooks/ethusdt/2024/01/01/*.parquet",
    symbol="ETH-USDT",
    start_ts=1704067200000,
    end_ts=1704153600000,
    interval_ms=60000
)

4. PyArrow를 활용한 메모리 효율적 스트리밍

대용량 Parquet 파일을 처리할 때 전체 데이터를 메모리에 로드하면 OOM(Out of Memory) 오류가 발생합니다. PyArrow의 IPC 스트리밍과 배치 처리를 활용하면 메모리 사용량을 크게 줄이면서도 실시간 분석이 가능합니다.

import pyarrow.parquet as pq
from pyarrow.fs import S3FileSystem

def stream_orderbook_batches(
    s3_path: str,
    symbol: str,
    start_ts: int,
    end_ts: int,
    batch_size: int = 100000
):
    """
    PyArrow 배치 스트리밍으로 메모리 효율적 처리
    - batch_size: 한 번에 처리할 행 수
    """
    # S3 파일 시스템 설정
    s3 = S3FileSystem(
        anonymous=True,
        endpoint_override="s3.amazonaws.com"
    )
    
    # Parquet 파일 읽기 옵션
    read_options = pq.ReadOptions(
        buffer_size=64 * 1024 * 1024,  # 64MB 버퍼
        page_checksum_verification=True
    )
    
    with pq.ParquetDataset(
        s3_path,
        filesystem=s3,
        read_options=read_options
    ) as dataset:
        
        # 테이블 스키마 확인
        schema = dataset.schema
        print(f"스키마: {schema}")
        
        # 배치 단위로 처리
        for batch in dataset.iter_batches(
            batch_size=batch_size,
            columns=["timestamp", "symbol", "bids", "asks"]
        ):
            df = batch.to_pandas()
            
            # 필터링 적용
            filtered = df[
                (df["symbol"] == symbol) &
                (df["timestamp"] >= start_ts) &
                (df["timestamp"] <= end_ts)
            ]
            
            if len(filtered) > 0:
                yield filtered
                
            # 메모리 정리
            del df, filtered
            import gc
            gc.collect()

사용 예시: 대용량 데이터 스트리밍 처리
total_rows = 0
for batch_df in stream_orderbook_batches(
    s3_path="s3://tardis-orderbooks/btcusdt/2024/**/*.parquet",
    symbol="BTC-USDT",
    start_ts=1704067200000,
    end_ts=1706745600000,
    batch_size=500000
):
    total_rows += len(batch_df)
    print(f"처리된 배치: {len(batch_df)} 행, 누적: {total_rows} 행")
    
print(f"총 처리량: {total_rows:,} 행")

AI 모델 통합: HolySheep AI

주문서 데이터 분석 결과를 AI 모델에 전달하여 패턴 인식, 이상치 탐지, 거래 신호 생성 등의 작업을 자동화할 수 있습니다. HolySheep AI를 사용하면 단일 API 키로 다양한 AI 모델을 통합 활용할 수 있습니다.

import openai
import json

HolySheep AI API 설정
client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"
)

def analyze_orderbook_with_ai(
    orderbook_summary: dict,
    strategy_description: str
) -> dict:
    """
    HolySheep AI를 활용한 주문서 패턴 분석
    - orderbook_summary: DuckDB/Polars로 계산된 유동성 지표
    - strategy_description: 거래 전략 설명
    """
    
    # 컨텍스트 구성
    context = f"""
    현재 시장 유동성 상태:
    - 평균 스프레드: {orderbook_summary.get('avg_spread', 0):.8f}
    - 주문서 불균형 비율: {orderbook_summary.get('imbalance_ratio', 0):.4f}
    - 총 매도 호가: {orderbook_summary.get('avg_total_ask', 0):.4f}
    - 총 매수 호가: {orderbook_summary.get('avg_total_bid', 0):.4f}
    - 스냅샷 수: {orderbook_summary.get('snapshot_count', 0)}
    
    거래 전략: {strategy_description}
    """
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4.1",
        messages=[
            {
                "role": "system",
                "content": "당신은 고빈도 거래 전문가입니다. 주문서 데이터를 분석하여 최적의 거래 신호를 제공합니다."
            },
            {
                "role": "user",
                "content": context
            }
        ],
        temperature=0.3,
        max_tokens=500
    )
    
    return json.loads(response.choices[0].message.content)

HolySheep AI를 통한 분석 실행
analysis_result = analyze_orderbook_with_ai(
    orderbook_summary={
        "avg_spread": 0.000125,
        "imbalance_ratio": 0.15,
        "avg_total_ask": 150.5,
        "avg_total_bid": 145.2,
        "snapshot_count": 1440
    },
    strategy_description="마이크로 구조 기반 스프레드 거래 전략"
)

print(f"AI 분석 결과: {analysis_result}")

가격 비교표: HolySheep AI vs 경쟁 서비스

서비스	GPT-4.1	Claude Sonnet 4	Gemini 2.5 Flash	DeepSeek V3.2	결제 방식	지연 시간
HolySheep AI	$8.00/MTok	$15.00/MTok	$2.50/MTok	$0.42/MTok	로컬 결제 (신용카드 불필요)	~120ms
OpenAI 직접	$15.00/MTok	N/A	N/A	N/A	해외 신용카드 필수	~150ms
AWS Bedrock	$18.00/MTok	$16.00/MTok	$3.50/MTok	$0.50/MTok	해외 신용카드 필수	~180ms
Azure OpenAI	$18.00/MTok	N/A	N/A	N/A	기업 청구서	~200ms

이런 팀에 적합 / 비적합

✅ 이런 팀에 적합

• 퀀트 트레이딩 팀: 대용량 주문서 데이터로 전략 백테스팅을 수행하는 팀. DuckDB와 Polars를 활용한 SQL 최적화로 하루 데이터를 30분에서 3분으로 단축 가능
• AI 통합 분석 파이프라인: 시장 데이터와 AI 모델을 결합하여 자동화된 거래 신호 생성 파이프라인 구축
• 비용 최적화를 원하는 팀: 해외 신용카드 없이 AI API 비용을 절감하고 싶은 스타트업과 소규모 개발팀
• 다중 모델 활용 팀: GPT-4.1, Claude, Gemini 등 다양한 모델을 하나의 API 키로 관리하고 싶은 팀

❌ 이런 팀에는 비적합

• 초저지연 핵심 거래: 마이크로초 단위의 레이턴시가 필요한 HFT 시스템 (자체 FPGA/GPU 인프라 필요)
• 순수 데이터 공급자만 원하는 경우: AI 모델 통합 없이 대용량 시장 데이터만 필요한 경우
• 규제 준수 필수 금융기관: SEC/FINRA 규정 준수를 위한 감사 로깅이 필수인 환경

가격과 ROI

HolySheep AI의 가격 구조를 실제 사용 시나리오에 맞춰 분석해보겠습니다.

사용 시나리오	월간 토큰 사용량	HolySheep 비용	OpenAI 직결 비용	월간 절감액
소규모 백테스트 (1인)	500M 토큰	$4,000	$7,500	$3,500 (47%)
중규모 분석 (5인 팀)	2,000M 토큰	$16,000	$30,000	$14,000 (47%)
대규모 프로덕션	10,000M 토큰	$80,000	$150,000	$70,000 (47%)

ROI 분석: HolySheep AI는 최대 47%까지 비용을 절감할 수 있으며, 특히 Daily Token 사용량이 500M 이상인 팀에서는 3개월 이내 초기 투자 비용을 회수할 수 있습니다. 또한 가입 시 제공하는 무료 크레딧으로 실제 비용 부담 없이 먼저 체험해볼 수 있습니다.

왜 HolySheep를 선택해야 하나

1. 비용 효율성: GPT-4.1 $8/MTok (OpenAI 대비 47% 절감), DeepSeek V3.2 $0.42/MTok (시장 최저가)
2. 단일 API 키 통합: 여러 AI 모델을 별도 API 키 없이 단일 엔드포인트로 활용 가능
3. 로컬 결제 지원: 해외 신용카드 불필요, 개발자 친화적 결제 옵션
4. 신속한 integração: 기존 OpenAI SDK와 100% 호환되는 API 구조
5. 무료 크레딧 제공: 가입 즉시 체험 가능, 리스크 없음

자주 발생하는 오류와 해결책

오류 1: DuckDB Parquet 스캔 시 메모리 초과 (OutOfMemory)

에러 메시지: OutOfMemoryError: Cannot allocate buffer of size X

원인: DuckDB의 기본 메모리 설정이 대용량 Parquet 파일 처리에 부족하거나, 너무 많은 row group을 동시에 스캔하고 있습니다.

# 해결 방법: DuckDB 메모리 제한 설정 및 배치 처리
import duckdb

메모리 제한 설정 (전체 힙의 50% 사용)
duckdb.execute("SET memory_limit='16GB'")
duckdb.execute("SET threads=8")

Parquet 메타데이터 먼저 확인
parquet_meta = duckdb.query(f"""
    SELECT 
        SUM(num_rows) as total_rows,
        SUM(size) as total_size,
        num_row_groups
    FROM parquet_metadata('{parquet_path}')
""").fetchone()

print(f"총 행 수: {parquet_meta[0]:,}")
print(f"총 크기: {parquet_meta[1] / 1024**3:.2f} GB")
print(f"Row Groups: {parquet_meta[2]}")

작은 덩어리로 분할 처리
chunk_size = 1000000
for offset in range(0, parquet_meta[0], chunk_size):
    query = f"""
    SELECT * FROM parquet_scan('{parquet_path}')
    WHERE symbol = '{symbol}'
      AND timestamp BETWEEN {start_ts} AND {end_ts}
    ORDER BY timestamp
    LIMIT {chunk_size} OFFSET {offset}
    """
    chunk_result = duckdb.execute(query).fetchdf()
    
    if len(chunk_result) == 0:
        break
    
    #(chunk_result) 처리 로직
    del chunk_result

오류 2: Polars lazy evaluation 결과 미반환

에러 메시지: AttributeError: 'LazyFrame' object has no attribute '...'

원인: Polars에서 .collect()를 호출하지 않고 LazyFrame 상태에서 바로 DataFrame 메서드를 사용했습니다.

# 해결 방법: collect() 호출 확인
import polars as pl

❌ 잘못된 코드
lazy_result = pl.scan_parquet("data.parquet")
print(result.head())  # AttributeError 발생

✅ 올바른 코드
lazy_result = pl.scan_parquet("data.parquet")

Lazy 상태에서 검증 가능하지만 실제 연산은 collect 후
if lazy_result.columns:  # 메타데이터 확인만 가능
    print("컬럼 확인:", lazy_result.columns)

result = (
    lazy_result
    .filter(pl.col("symbol") == "BTC-USDT")
    .collect()  # 이 호출을 반드시 추가
)

print(result.head())  # 이제 정상 작동

오류 3: S3 Parquet 파일 접근 시 접근 권한 오류

에러 메시지: ArrowInvalid: AWS Error [code 55]: AuthFailure

원인: S3 버킷에 대한 읽기 권한이 없거나, 익명 접근이 지원되지 않는 버킷입니다.

# 해결 방법 1: AWS 자격 증명 설정
import pyarrow.fs as fs

환경변수 또는 credentials 파일 사용
s3 = fs.S3FileSystem(
    region="us-east-1",
    # 명시적 자격 증명 (보안 위험 - 환경변수 권장)
    # access_key="YOUR_KEY",
    # secret_key="YOUR_SECRET"
)

해결 방법 2: HDFS/로컬 파일로 먼저 다운로드
import subprocess

Tardis CLI로 로컬 다운로드
result = subprocess.run([
    "tardis", "download",
    "--symbol", "BTC-USDT",
    "--start", "2024-01-01",
    "--end", "2024-01-02",
    "--format", "parquet",
    "--output", "./local_data/"
], capture_output=True)

if result.returncode == 0:
    print("다운로드 완료")
    # 로컬 파일 직접 읽기
    local_df = pl.read_parquet("./local_data/*.parquet")
else:
    print(f"다운로드 실패: {result.stderr.decode()}")

해결 방법 3: HTTP 분산 다운로드 (대용량 파일)
import aiohttp
import asyncio

async def download_chunk(url, dest_path):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            if resp.status == 200:
                with open(dest_path, 'wb') as f:
                    async for chunk in resp.content.iter_chunked(8192):
                        f.write(chunk)

병렬 다운로드 실행
urls = [f"s3://bucket/path/part-{i}.parquet" for i in range(10)]
asyncio.run(asyncio.gather(*[
    download_chunk(url, f"local_{i}.parquet")
    for i, url in enumerate(urls)
]))

오류 4: HolySheep API 키 인증 실패

에러 메시지: AuthenticationError: Invalid API key provided

원인: API 키가 잘못되었거나 base_url이 아닌 OpenAI 직결 엔드포인트를 사용하고 있습니다.

# 해결 방법: HolySheep 엔드포인트 확인
import openai

✅ 올바른 HolySheep 설정
client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",  # HolySheep 대시보드에서 발급
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1"  # HolySheep 전용 엔드포인트
)

API 키 확인
print(f"API Key 앞 4자리: {client.api_key[:4]}...")

연결 테스트
try:
    response = client.models.list()
    print(f"연결 성공! 사용 가능한 모델: {len(response.data)}개")
except Exception as e:
    print(f"연결 실패: {e}")
    
❌ 절대 사용하지 말 것 - 이렇게 하면 HolySheep 요금 혜택 없음
client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_KEY")  # base_url 미지정
client = openai.OpenAI(api_key="sk-...", base_url="https://api.openai.com/v1")  # OpenAI 직결

결론 및 구매 권고

본 가이드에서는 Tardis Parquet 형식의 역사적 주문서 데이터로 고빈도 거래 전략을 백테스팅할 때 필수적인 SQL 쿼리 최적화 기법을 상세히 다뤘습니다. 핵심 내용을 정리하면:

1. 필터 푸시다운: Parquet 메타데이터를 활용하여 불필요한 데이터 읽기 방지
2. Polars 병렬 처리: 멀티코어를 활용한 8배 이상의 속도 향상
3. DuckDB 집계: VWAP, 스프레드, 유동성 지표의 SQL 기반高效 계산
4. PyArrow 스트리밍: 대용량 파일의 메모리 효율적 처리
5. HolySheep AI 통합: AI 모델과 시장 데이터 분석의 통합

AI API 비용이 전체 개발 예산의 큰 비중을 차지하는 팀이라면, HolySheep AI를 통해 최대 47%의 비용을 절감하면서 단일 API 키로 모든 주요 모델을 활용할 수 있습니다. 특히 해외 신용카드 없이 로컬 결제가 가능하여 초기 도입 장벽이 매우 낮습니다.

추천人群:

• 월간 AI API 비용 $1,000 이상인 팀
• 다중 AI 모델을 동시에 활용하는 파이프라인 구축
• 신용카드 없이 AI API를 테스트하고 싶은 개발자

지금 바로 시작하면 무료 크레딧을 받을 수 있으며, 기존 OpenAI SDK와 100% 호환되어 마이그레이션 비용이 없습니다.

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