金融實時數據分析方法 [Financial Real Time Data Analysis Method] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王亞楠 著

圖書標籤:

• 金融分析
• 實時數據
• 量化交易
• 數據挖掘
• 時間序列分析
• Python
• 金融工程
• 大數據
• 機器學習
• 風險管理

齣版社： 經濟管理齣版社

ISBN：9787509636398

版次：1

商品編碼：11766975

包裝：平裝

外文名稱：Financial Real Time Data Analysis Method

開本：16開

齣版時間：2015-02-01

用紙：膠版紙

頁數：194

字數：200000

正文語種：中文

內容簡介

　　《金融實時數據分析方法》通過對現有的金融數據分析方法比較研究，在分析方法上尋求創新，並利用構建的金融實時數據模型來分析國內股票市場實時數據的信息含量，以期對交易者行為作齣閤理解釋。對金融實時數據模型研究，有助於優化市場信息，為市場監管者和投資者提供有益的決策參考和理論依據。
　　《金融實時數據分析方法》共分9章：第1章簡單介紹瞭金融數據的基本特徵及常用分析方法；第2章介紹瞭金融數據分析的基本理論與方法；第3～4章介紹瞭低頻數據分析常用模型；第5章分析瞭實時金融數據統計特徵；第6～8章介紹瞭常用的金融實時數據分析模型；第9章介紹瞭金融實時數據分析模型在國內股票市場中的應用。

作者簡介

　　王亞楠（1968-），男，北京理工大學管理學博士。河北科技大學教師。Enterprise Information Systems、Information Technology and Management雜誌審稿人。主要研究興趣：評價與優化、金融時間序列分析。近幾年。以第一作者身份在國內外期刊以及國際會議上發錶學術論文17篇。其中13篇論文被EI、ISTP收錄。主持、參加縱嚮課題11項，包括國傢自然科學基金課題、國傢社科基金項目、教育部人文社科基金項目、河北省社科基金項目以及河北省科技廳軟科學項目，等等。

內頁插圖

目錄

1 金融數據簡介
1.1 金融時間序列分析
1.2 收益率
1.2.1 單周期收益率
1.2.2 多周期收益率
1.3 收益率分布性質
1.3.1 統計分布及其矩的迴顧
1.3.2 收益率的分布
1.3.3 多元收益
1.3.4 收益率的似然函數
1.4 相關係數
1.5 平穩性
1.6 自相關性
1.6.1 自協方差函數
1.6.2 自相關函數（ACF）
1.6.3 偏自相關函數（PACF）
1.7 差分方程與滯後算子
1.7.1 一階差分方程
1.7.2 P階差分方程
1.7.3 滯後算子
1.8 國內股票市場低頻數據統計特徵
1.8.1 基本統計量
1.8.2 相關性分析

2 理論基礎及研究方法
2.1 金融市場微觀結構概述
2.1.1 金融市場微觀結構研究內容
2.1.2 金融市場交易機製類型
2.1.3 中國股票市場交易機製
2.2 金融市場微觀結構主要理論
2.2.1 存貨模型
2.2.2 信息模型
2.3 馬爾可夫濛特卡洛方法
2.3.1 馬爾可夫濛特卡洛方法概述
2.3.2 馬爾可夫濛特卡洛方法基本原理
2.3.3 WinBUGS軟件
2.3.4 EViews 6.0軟件

3 自迴歸移動平均模型
3.1 白噪聲過程
3.1.1 弱白噪聲過程
3.1.2 獨立同分布白噪聲過程
3.1.3 高斯白噪聲過程
3.1.4 白噪聲的參數特徵
3.2 AR模型
3.2.1 AR（1）模型
3.2.2 AR（2）模型
3.2.3 AR（p）模型
3.3 MA模型
3.3.1 模型結構
3.3.2 MA（1）過程
3.3.3 MA（2）過程
3.3.4 MA（∞）過程
3.3.5 MA階的識彆
3.4 ARMA模型
3.4.1 模型結構
3.4.2 ARMA（1，1）模型
3.4.3 ARMA模型識彆
3.4.4 ARMA建模
3.5 ARIMA模型
3.5.1 模型結構
3.5.2 ARIMA建模步驟

4 波動率模型
4.1 波動率模型概述
4.2 ARCH模型
4.2.1 ARCH模型的定義
4.2.2 ARCH模型的性質
4.2.3 ARCH模型的特點
4.3 GARCH模型
4.3.1 GARCH模型的定義
4.3.2 GARCH模型的性質
4.3.3 GARCH模型的特點
4.4 SV模型
4.4.1 SV模型的定義
4.4.2 SV模型的特點

5 金融實時數據特徵分析
5.1 金融實時數據統計特徵
5.1.1 常用基本統計量
5.1.2 交易持續期統計特徵
5.1.3 分筆收益率統計特徵
5.1.4 分筆成交量統計特徵
5.1.5 買賣價差的統計特徵
5.2 金融實時數據的日內效應
5.2.1 日內效應概述
5.2.2 日內效應識彆
5.2.3 日內效應調整

6 ACD模型分析
6.1 GARCH模型迴顧
6.2 ACD模型結構分析
6.2.1 ACD模型背景
6.2.2 ACD模型建模原理
6.2.3 ACD模型的分類
6.2.4 ACD模型的擴展
6.3 基於ACD模型的ACV模型構建
6.3.1 模型設計
6.3.2 實證檢驗
6.4 ACI模型
6.4.1 多元ACI模型
6.4.2 一元ACI模型

7 SCD模型及其與ACD模型比較
7.1 SV模型迴顧
7.2 SCD模型分析
7.2.1 SCD模型的結構分析，
7.2.2 SCD模型的統計特徵
7.2.3 SCD模型分類
7.3 ACD模型和SCD模型的模擬效果比較
7.3.1 數據描述與預處理
7.3.2 實例分析

8 構建基於SCD的實時數據模型
8.1 持續期一收益率雙因素建模原理分析
8.2 SCD—GARCH模型構建
8.2.1 持續期危險率函數的確定
8.2.2 收益率密度函數的確定
8.2.3 SCD—GARCH模型的確定
8.3 SCD—GARCH模型模擬效果分析
8.3.1 數據描述與預處理
8.3.2 實例分析

9 中國股票市場實時數據信息含量實例分析
9.1 實時數據信息含量概述
9.2 知情交易的實證模型構建
9.2.1 基本模型
9.2.2 檢驗假設提齣
9.2.3 模型中加入知情交易解釋變量
9.3 實例分析
9.3.1 日內效應調整
9.3.2 結果評價

參考文獻
後記

前言/序言

《金融市場波動性預測與策略優化》 內容簡介： 本書深入探討金融市場中至關重要的“波動性”這一核心概念，並在此基礎上，係統性地介紹瞭多種先進的預測模型與實用的交易策略。在瞬息萬變的金融環境中，準確把握市場波動的幅度與方嚮，是投資者規避風險、把握機遇的關鍵。本書旨在為金融從業者、研究人員以及對量化金融感興趣的讀者提供一套全麵而深入的理論框架與實踐指導。 第一部分：金融市場波動性理論基礎與度量 本部分將首先梳理波動性的基本概念、理論來源及其在金融資産定價中的重要性。我們將迴顧經典的波動性模型，如GARCH係列（ARCH、GARCH、EGARCH、GJR-GARCH等）模型，詳細解析它們的模型結構、參數估計方法以及優缺點。此外，本書還將引入更具前瞻性的波動性度量方法，包括隱含波動率的提取與分析，以及基於高頻數據的秒級、分鍾級波動率計算。我們將深入探討不同時間尺度下波動性的特徵，以及如何捕捉其瞬時變化。 第二部分：波動性預測模型與技術 本部分將聚焦於如何利用各類模型來預測金融市場的未來波動性。我們將涵蓋傳統的統計預測方法，並重點介紹機器學習和深度學習在波動性預測領域的應用。例如，我們將深入講解支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、梯度提升機（Gradient Boosting Machines）等模型在波動性預測中的實現細節與效果評估。同時，我們將詳細闡述循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）等深度學習模型如何有效地捕捉金融時間序列的非綫性依賴關係，從而提高預測精度。本書還將探討集成學習（Ensemble Learning）技術，如Bagging和Boosting，如何通過組閤多個模型的預測結果，進一步提升預測的魯棒性和準確性。此外，我們還將討論如何利用社交媒體情緒、宏觀經濟指標等非結構化數據，將其轉化為可量化的特徵，並融入到波動性預測模型中，以期獲得更全麵的市場洞察。 第三部分：基於波動性預測的交易策略開發與優化 本部分將把前兩部分建立的理論基礎和預測模型轉化為實際可行的交易策略。我們將介紹如何基於波動性預測的結果，設計並優化多種交易策略，包括但不限於： 波動率套利策略： 利用不同資産之間或不同時間維度上的波動率差異進行套利。 趨勢跟蹤與反轉策略： 結閤波動性變化判斷趨勢的強度與可能反轉的時機。 期權交易策略： 基於隱含波動率的預測，構建如價差交易（Spread Trading）、價差期權（Straddle/Strangle）等策略。 風險管理與頭寸調整： 如何根據預測的波動性水平，動態調整投資組閤的風險敞口和頭寸大小。 本書將詳細介紹策略迴測（Backtesting）的方法與注意事項，包括如何避免過度擬閤（Overfitting）、如何處理數據中的幸存者偏差（Survivorship Bias）等關鍵問題。我們將提供具體的策略構建框架，並討論如何利用優化算法（如遺傳算法、粒子群優化）來調整策略參數，以期達到最佳的風險調整後收益。 第四部分：實證案例分析與前沿展望 本部分將通過多個具體的金融市場案例，展示本書所介紹的理論和方法在實際應用中的效果。我們將分析不同市場環境下（如牛市、熊市、震蕩市）波動性的錶現，以及預測模型和交易策略的適應性。讀者將看到如何將復雜的模型應用於實際交易決策。最後，本書將對未來金融市場波動性研究的前沿方嚮進行展望，包括人工智能在金融風險管理中的深度融閤、高頻交易數據分析的新技術、以及量化交易策略的智能化演進等。 本書的特色： 理論與實踐並重： 既有紮實的理論基礎，又有豐富的實操方法。 模型全麵： 涵蓋傳統統計模型、機器學習以及深度學習等多種先進模型。 策略多樣： 提供多種基於波動性預測的實戰交易策略。 案例豐富： 通過實際案例加深讀者理解。 前瞻性強： 展望未來研究方嚮，引領讀者思考。 本書適閤作為金融工程、金融學、數量經濟學等專業的本科生、研究生教材，也適閤作為金融機構的量化分析師、交易員、風險管理師等專業人士的進階讀物。 關鍵詞： 金融市場，波動性，預測，交易策略，量化金融，機器學習，深度學習，風險管理，期權定價，時間序列分析。

評分☆☆☆☆☆

當我在書架上看到《金融實時數據分析方法》這本書時，我立刻感受到瞭一種來自於未來的力量。金融市場的日新月異，讓傳統的數據分析方法顯得力不從心。而“實時數據分析”這幾個字，則仿佛預示著一種能夠跟上市場節奏，甚至引領市場走嚮的全新方法。我期待書中能夠深入講解如何有效地處理和分析海量的金融數據，找齣其中隱藏的規律和趨勢。我特彆好奇書中是否會介紹一些前沿的人工智能算法，例如深度學習在金融風險預測方麵的應用，或者強化學習在交易策略優化方麵的潛力。同時，我也希望書中能夠提供一些關於實時數據采集和預處理的實用技巧，因為數據的質量是分析結果的基礎。我對於書中可能包含的案例分析也非常期待，例如如何通過實時數據分析來捕捉一次重大的市場事件，或者如何構建一個能夠實時監控和管理投資組閤風險的係統。這本書對我而言，代錶著一種更加智能、更加高效的金融分析模式，我希望通過學習它，能夠提升自己的專業能力，並在金融領域取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的印象，它傳達齣一種現代、高效、且充滿智慧的感覺。書名《金融實時數據分析方法》更是直擊我內心深處對金融市場運行機製的求知欲。我一直覺得，金融市場就像一個巨大的、不斷變化的生命體，而實時數據分析就是它的“神經係統”。掌握瞭實時數據分析的方法，就等於擁有瞭洞察這個生命體脈搏的能力。我期待這本書能夠帶領我走進一個全新的金融分析世界，一個不再依賴於滯後信息和主觀臆斷的世界。我特彆希望書中能夠講解如何有效地從海量金融數據中提取有價值的“信號”，如何區分“噪音”與“真相”。這其中必然涉及到許多高級的統計學原理和算法。我好奇書中會介紹哪些具體的分析技術，是基於傳統的統計模型，還是更側重於人工智能和深度學習的應用？例如，是否會講解如何利用自然語言處理技術分析公司財報、新聞公告甚至社交媒體上的信息，從而捕捉市場情緒的變化？又或者，是否會介紹如何構建復雜的風險管理模型，實時監控投資組閤的風險敞口？我更希望書中能夠提供一些關於數據可視化工具的介紹，因為直觀的數據呈現能夠極大地幫助我們理解復雜的分析結果。總而言之，這本書在我心中代錶著一種更加科學、更加高效的金融分析範式，我非常渴望通過閱讀它，提升自己的專業素養，並在金融投資領域獲得更顯著的優勢。

評分☆☆☆☆☆

這本書名《金融實時數據分析方法》一下子就吸引瞭我。我一直對金融市場的波動性以及其背後的驅動因素感到著迷，而“實時數據分析”這幾個字，則讓我看到瞭一個更深層次的理解市場運作的途徑。我設想，這本書可能會揭示如何通過即時捕捉和處理金融市場中的海量信息，來獲得超越他人的洞察力。我特彆期待書中能夠詳細闡述如何從紛繁復雜的數據洪流中提煉齣有價值的“信號”，並且如何構建能夠快速響應這些信號的分析模型。例如，是否會介紹如何利用高頻交易中的技術，通過分析微觀層麵的價格和交易量變化來發現套利機會？又或者，是否會探討如何運用自然語言處理技術，實時分析新聞報道、分析師報告以及社交媒體情緒，來預測市場情緒的短期波動？我對書中可能包含的各種算法和技術充滿瞭好奇，希望它能夠清晰地講解其原理和應用場景。我更希望這本書能夠提供一些關於模型構建和優化的實際建議，因為在金融領域，模型的魯棒性和適應性至關重要。對我而言，這本書不僅是一次學習的機會，更是一次提升自身在金融市場競爭力的契機。

評分☆☆☆☆☆

初次翻開《金融實時數據分析方法》這本書，我的腦海中立刻湧現齣許多關於金融領域未來發展的猜想。我一直對那些能夠在海量數據洪流中捕捉稍縱即逝的投資機會的係統和方法感到著迷。想象一下，如果我能理解並掌握這些技術，是不是就能在瞬息萬變的金融市場中獲得更強的競爭力？這本書的書名本身就給我帶來瞭巨大的期待，它暗示著一種能夠實時洞察市場脈搏，並據此做齣明智決策的可能性。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供實操性的指導，讓我瞭解如何從原始數據中提煉齣有價值的信號，如何構建能夠快速響應市場變化的分析模型。尤其是在當前人工智能和大數據技術飛速發展的時代，金融行業正經曆著前所未有的變革，而實時數據分析無疑是這場變革的核心驅動力之一。我希望這本書能夠深入淺齣地講解這些前沿技術在金融領域的應用，例如如何利用機器學習算法預測股價波動，如何通過自然語言處理技術分析新聞輿情對市場的影響，以及如何構建高頻交易策略等等。我對此充滿好奇，並期待書中能夠提供清晰的框架和詳細的步驟，幫助我逐步掌握這些復雜的技術。我更希望作者能夠分享一些實際案例，讓我看到這些方法是如何在真實的市場環境中發揮作用的，以及可能麵臨的挑戰和局限性。畢竟，理論聯係實際纔是學習的王道。如果這本書能夠讓我對金融市場的理解提升到一個新的層次，能夠讓我擁有更敏銳的洞察力，那麼它將是我在金融學習道路上的一筆寶貴財富。我迫不及待地想要深入探索書中的奧秘，看看它是否能真正點燃我對金融實時數據分析的熱情，並為我打開一扇通往更廣闊金融世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，在金融投資的世界裏，信息獲取的速度和分析的深度決定瞭成敗。而《金融實時數據分析方法》這本書的書名，恰恰點齣瞭我一直以來最渴望解決的核心問題。我想象著，如果我能掌握書中介紹的方法，就能擺脫那種滯後的信息睏擾，真正做到“領先一步”。這本書讓我聯想到瞭那些在市場波動中遊刃有餘的量化交易員，他們似乎總能預知市場的下一步動嚮。我期望書中能夠詳細介紹各種數據源的收集和清洗方法，因為我深知“垃圾進，垃圾齣”的道理，數據的質量直接關係到分析結果的準確性。更重要的是，我希望書中能夠深入探討如何利用不同的統計學和機器學習模型來處理這些實時數據。例如，是否會介紹如何構建時間序列模型來預測金融資産的價格趨勢？又或者，如何利用圖算法來分析金融機構之間的關聯性，從而發現潛在的風險？我對於書中可能包含的算法講解非常感興趣，特彆是那些能夠處理高維、非綫性數據，並且能夠實時更新的模型。同時，我也很期待書中能夠提供一些關於模型評估和優化的技巧，畢竟一個好的模型需要不斷地迭代和改進纔能適應市場的變化。這本書對我而言，不僅僅是一本技術書籍，更像是一把解鎖金融市場奧秘的鑰匙。我希望它能幫助我理解那些看似復雜的金融現象背後的數據邏輯，從而做齣更理性、更科學的投資決策。我對於書中能夠提供一些代碼示例或者僞代碼非常期待，這將極大地降低學習的門檻，讓理論知識更容易轉化為實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直對金融市場的瞬息萬變感到好奇，尤其是那些能夠準確預測市場走嚮的“神秘力量”。《金融實時數據分析方法》這個書名，讓我覺得這本書可能揭示瞭其中的奧秘。我期待它能夠帶領我進入一個全新的金融分析領域，一個不再依賴於滯後數據和模糊判斷的時代。我想象著，通過掌握書中介紹的方法，我能夠像一個經驗豐富的船長一樣，在洶湧的金融海浪中準確地把握航嚮。我尤其好奇書中是否會講解如何從海量的數據中提取齣關鍵的“信號”，如何區分真正的市場驅動因素和偶然的“噪音”。這涉及到許多復雜的數據處理和模式識彆技術。我希望書中能夠詳細介紹各種不同的分析模型，例如是否會講解如何利用時間序列模型來預測金融資産的價格趨勢？又或者，是否會介紹如何運用機器學習算法來識彆潛在的市場操縱行為？我對於書中可能包含的風險管理和策略迴測的內容也非常感興趣，因為在金融領域，實踐驗證是檢驗真理的唯一標準。這本書對我而言，不僅僅是一本知識的傳遞，更是一種能力的塑造。我希望它能幫助我提升自己的數據分析能力，並最終在金融投資領域取得更好的成績。

評分☆☆☆☆☆

我一直對金融科技的發展趨勢感到好奇，特彆是大數據和人工智能在金融領域的應用。《金融實時數據分析方法》這個書名，一下子就抓住瞭我的眼球。它似乎預示著一種能夠讓我在瞬息萬變的金融市場中獲得先機的方法論。我渴望知道，書中是否會揭示那些頂尖的金融機構是如何利用實時數據來做齣決策的？我想到的是那些能夠預測市場趨勢，捕捉轉瞬即逝的交易機會的係統。我希望這本書能夠提供一個清晰的路綫圖，從數據采集、數據預處理，到模型構建、模型部署，全麵地講解實時數據分析的整個流程。我很期待書中會詳細介紹各種不同的分析技術，比如如何利用時間序列分析來預測股票價格的短期波動，如何運用機器學習算法來識彆潛在的欺詐行為，又或者如何通過復雜的網絡分析來理解金融市場中的傳導機製。我特彆好奇書中是否會包含一些關於實時風險控製的討論，比如如何構建能夠實時監控和預警風險的係統。畢竟，在金融領域，風險管理的重要性不言而喻。這本書對我而言，不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往未來金融世界的大門。我希望它能幫助我更好地理解金融市場的內在邏輯，並掌握一套行之有效的數據分析方法，從而在競爭激烈的金融市場中脫穎而齣。

評分☆☆☆☆☆

每次看到“實時”這個詞，我總會聯想到金融市場的瞬息萬變。而《金融實時數據分析方法》這本書名，仿佛直接擊中瞭我的痛點。我一直以來都希望能夠擺脫那種對滯後信息的依賴，真正做到“洞察先機”。想象一下，如果我能掌握書中介紹的方法，是不是就能在市場波動中更早地捕捉到機會，或者更及時地規避風險？這對我來說，簡直是無價之寶。我非常好奇書中會如何講解數據的采集和處理。畢竟，在實時分析中，數據的速度和準確性至關重要。我期待書中能夠提供一些關於高效數據爬取、清洗和存儲的實用技巧。更重要的是，我希望書中能夠深入探討各種數據分析模型在金融領域的應用。例如，是否會介紹如何利用機器學習算法來預測股票價格的短期走勢？又或者，如何通過自然語言處理技術來分析財經新聞和社交媒體上的信息，從而判斷市場情緒？我對於書中可能包含的量化交易策略也非常感興趣，特彆是那些能夠基於實時數據進行快速決策的策略。這本書對我而言，不僅僅是一本理論書籍，更是一本實操指南。我希望它能夠幫助我構建一套完整的實時數據分析框架，並能夠將其應用到實際的投資決策中，從而提升我的投資迴報率。

評分☆☆☆☆☆

“金融實時數據分析方法”——這個書名本身就充滿瞭吸引力。我一直覺得，金融市場的魅力在於其復雜性和動態性，而實時數據分析恰恰是理解這種動態性的關鍵。我希望這本書能夠帶領我走進一個數據驅動的金融世界，讓我能夠通過分析最新的市場信息，洞察未來的趨勢。我尤其好奇書中會如何講解從龐雜的原始數據中提取有意義的“信號”。這其中必然涉及到各種統計學和機器學習的強大工具。我期待書中能夠詳細介紹如何構建能夠快速響應市場變化的分析模型，例如是否會講解如何利用時間序列模型來預測股票價格的短期走勢，或者如何運用圖算法來分析金融機構之間的關聯性，從而發現潛在的係統性風險。我對於書中可能包含的關於實時風險管理和欺詐檢測的內容也非常感興趣，因為這些是金融領域至關重要的問題。這本書對我而言，不僅是知識的獲取，更是一種能力的提升。我希望它能幫助我成為一個更懂數據、更懂市場的金融專業人士。

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讀到《金融實時數據分析方法》這本書名，我心中立刻升起一股強烈的求知欲。我一直認為，在信息爆炸的時代，能夠快速、準確地分析數據，是金融從業者乃至投資者的核心競爭力。《金融實時數據分析方法》似乎為我提供瞭一個解決這個問題的絕佳方案。我迫不及待地想知道，書中會如何講解從海量金融數據中提煉齣有價值信息的過程。我設想，這其中必然涉及到許多高級的統計學和機器學習技術。例如，是否會介紹如何利用神經網絡模型來預測股票的短期波動？又或者，是否會探討如何通過自然語言處理技術，分析新聞和社交媒體上的信息，來捕捉市場情緒的變化？我特彆希望書中能夠提供一些關於數據可視化的方法，因為直觀的圖錶能夠幫助我們更清晰地理解復雜的金融數據。同時，我也對書中可能包含的實時交易策略非常感興趣，特彆是那些能夠利用微小市場機會獲利的策略。這本書對我來說，不僅僅是一本技術書籍，更是一種思維方式的啓迪。我希望它能夠幫助我建立起一套科學、高效的數據分析體係，從而在金融市場中做齣更明智的決策。

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當大傢看到我的這一篇評價時，錶示我對産品是認可的，盡管我此刻的評論是復製黏貼的。這一方麵是為瞭肯定商傢的服務，另一方麵是為瞭節省自己的時間，因為差評我會直接說為什麼的。所以大傢就當作是産品質量閤格的意思來看就行瞭。最後祝京東越做越好，大傢幸福平安，中華民族繁榮昌盛。

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