{"id":1088,"date":"2026-06-26T09:14:26","date_gmt":"2026-06-26T09:14:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.levrata.com\/uncategorized\/ai-powered-backtesting-tools\/"},"modified":"2026-06-26T09:14:26","modified_gmt":"2026-06-26T09:14:26","slug":"ki-gestutzte-backtesting-tools","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.levrata.com\/de\/trading-technology\/backtesting-tools\/ai-powered-backtesting-tools\/","title":{"rendered":"KI beschleunigt das Backtesting. Sie macht es jedoch nicht fehlerfrei."},"content":{"rendered":"

Die gef\u00e4hrlichste Handelsstrategie ist nicht immer diejenige mit schlechten historischen Ergebnissen. Es kann sich auch um eine Strategie handeln, die im Backtest au\u00dfergew\u00f6hnlich gut abschneidet, eine beeindruckende Sharpe-Ratio aufweist und f\u00fcr die es keine \u00fcberzeugende Erkl\u00e4rung daf\u00fcr gibt, warum sie weiterhin funktionieren sollte.<\/span><\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz erm\u00f6glicht es, mehr Wertpapiere, Variablen und Marktbedingungen zu analysieren, als ein menschliches Forschungsteam manuell untersuchen k\u00f6nnte. Modelle des maschinellen Lernens k\u00f6nnen nichtlineare Zusammenh\u00e4nge erkennen, alternative Daten verarbeiten und ihre Parameter anpassen, wenn sich Muster \u00e4ndern. Generative KI kann H\u00e4ndlern zudem dabei helfen, Code zu schreiben, Anomalien zu untersuchen und eine Anlagehypothese in eine \u00fcberpr\u00fcfbare Strategie umzusetzen.<\/span><\/p>\n

Doch all dies \u00e4ndert nichts an der grundlegenden Einschr\u00e4nkung des Backtestings: Es rekonstruiert eine hypothetische Vergangenheit. Es kann nicht aufzeigen, was geschehen w\u00e4re, sobald eine Strategie begonnen h\u00e4tte, echte Orders zu platzieren, Kurse zu beeinflussen und mit anderen Anlegern zu konkurrieren.<\/span><\/p>\n

KI verbessert den Forschungsprozess daher nur dann, wenn sie dazu dient, eine Strategie zu hinterfragen, anstatt eine attraktivere historische Darstellung zu konstruieren.<\/span><\/p>\n

Was KI tats\u00e4chlich beitr\u00e4gt<\/span><\/h2>\n

Beim herk\u00f6mmlichen Backtesting wird ein festgelegter Satz von Handelsregeln auf historische Marktdaten angewendet. Eine relativ einfache Strategie k\u00f6nnte darin bestehen, einen Aktienindex zu kaufen, wenn dessen kurzfristiger gleitender Durchschnitt \u00fcber den langfristigen Durchschnitt steigt, und anschlie\u00dfend die daraus resultierende Rendite, Volatilit\u00e4t und den Drawdown zu berechnen.<\/span><\/p>\n

Dank maschinellem Lernen kann das Modell ein weitaus breiteres Spektrum an Zusammenh\u00e4ngen untersuchen. Es k\u00f6nnte beispielsweise die Kursdynamik mit Unternehmensgrunddaten, der Sprache in Gewinnbekanntgaben, Zinserwartungen und der Marktliquidit\u00e4t kombinieren. Anstatt eine einzige feste Beziehung vorzugeben, kann das System lernen, wie sich Kombinationen von Signalen in verschiedenen Abschnitten der historischen Stichprobe verhalten haben.<\/span><\/p>\n

Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache erweitert den Informationsumfang noch weiter. Modelle k\u00f6nnen Erkl\u00e4rungen von Zentralbanken, Gewinnmitteilungen, beh\u00f6rdliche Unterlagen oder Medienberichte klassifizieren und diesen Text anschlie\u00dfend in Variablen f\u00fcr eine Handelsstrategie umwandeln. Generative KI kann die Programmierung und Dokumentation beschleunigen, sodass Forscher schneller von einer Idee zu einem ausf\u00fchrbaren Test gelangen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Plattformen wie QuantConnect vereinen historische Daten, Forschungsnotizen, Backtesting und Live-Bereitstellung in einer einzigen Umgebung. Die Open-Source-Engine \u201eLEAN\u201c unterst\u00fctzt Python und C#, verschiedene Anlageklassen sowie Verbindungen zu Datenanbietern und Brokerh\u00e4usern. Dadurch verringert sich der technische Aufwand, der erforderlich ist, um eine Forschungsinfrastruktur von Grund auf aufzubauen.<\/span><\/p>\n

F\u00fcr eine kleinere Investmentfirma oder einen versierten unabh\u00e4ngigen H\u00e4ndler ist diese Zug\u00e4nglichkeit von gro\u00dfer Bedeutung. Tools, die fr\u00fcher haupts\u00e4chlich gro\u00dfen quantitativen Fonds zur Verf\u00fcgung standen, k\u00f6nnen nun \u00fcber die Cloud gemietet werden. Der Wettbewerbsvorteil ergibt sich jedoch nicht aus dem Besitz der Software. Tausende anderer Nutzer haben Zugang zu \u00e4hnlichen Modellen, Daten und Rechenleistung. Er ergibt sich vielmehr aus der Qualit\u00e4t der Hypothese und der Disziplin des Validierungsprozesses.<\/span><\/p>\n

Mehr Tests k\u00f6nnen zu weniger Wahrheit f\u00fchren<\/span><\/h2>\n

KI-gest\u00fctzte Forschung birgt eine statistische Versuchung: Wenn man gen\u00fcgend Kombinationen testet, wird sich irgendwann etwas als profitabel erweisen.<\/span><\/p>\n

Ein Forscher k\u00f6nnte Hunderte von Indikatoren, Zeitr\u00e4ume, Einstiegsregeln, Positionsgr\u00f6\u00dfen und Stop-Loss-Niveaus untersuchen. Eine bestimmte Kombination kann zwar hervorragende historische Renditen erzielen, auch wenn dahinter kein nachhaltiger Zusammenhang steckt. Die Strategie hat vielmehr die Zuf\u00e4lle des Datensatzes gelernt und keine wiederholbare Renditequelle.<\/span><\/p>\n

Das ist \u00dcberanpassung. Im Finanzbereich ist dies besonders gravierend, da die M\u00e4rkte relativ wenige wirklich unabh\u00e4ngige Daten liefern. Zwanzig Jahre Tageskurse m\u00f6gen wie ein gro\u00dfer Datensatz erscheinen, doch die Beobachtungen sind durch Konjunkturzyklen, geldpolitische Rahmenbedingungen und wiederkehrende Stressphasen miteinander verkn\u00fcpft. Ein Modell, das \u00fcberwiegend in Zeiten sinkender Inflation und g\u00fcnstiger Kapitalkosten trainiert wurde, kann versagen, wenn sich diese Bedingungen umkehren.<\/span><\/p>\n

Die Gefahr steigt, wenn Forscher denselben Testzeitraum wiederholt untersuchen. Informationen aus den vermeintlich nicht einbezogenen Daten beeinflussen nach und nach die Modellgestaltung, wodurch der Out-of-Sample-Test zu einem weiteren Bestandteil des Trainingsprozesses wird.<\/span><\/p>\n

Ein \u00fcberzeugender Backtest kann daher eher ein Hinweis auf eine umfassende Optimierung als auf Anlagegeschick sein. Je mehr Entscheidungen nach Betrachtung der Ergebnisse getroffen werden, desto weniger unabh\u00e4ngig sind diese Ergebnisse.<\/span><\/p>\n

Die Datenqualit\u00e4t ist wichtiger als die Komplexit\u00e4t des Modells<\/span><\/h2>\n

Ein fortschrittliches Modell kann eine fehlerhafte historische Aufzeichnung nicht korrigieren.<\/span><\/p>\n

Ein \u00dcberlebensverzerrung entsteht, wenn bei einer Untersuchung ausschlie\u00dflich Unternehmen ber\u00fccksichtigt werden, die heute noch bestehen, w\u00e4hrend solche, die gescheitert sind, fusioniert wurden oder von der B\u00f6rse genommen wurden, unber\u00fccksichtigt bleiben. Das daraus resultierende Portfolio besteht somit aus r\u00fcckblickenden Gewinnern.<\/span><\/p>\n

Eine \u201eLook-ahead\u201c-Verzerrung tritt auf, wenn das Modell Informationen verwendet, die zum Zeitpunkt des Handels noch nicht verf\u00fcgbar waren. Eine Strategie kann revidierte Wirtschaftsdaten, endg\u00fcltige Indexzusammensetzungen oder Unternehmensergebnisse entsprechend dem Berichtszeitraum verwenden, anstatt des Datums, an dem die Anleger diese Informationen tats\u00e4chlich erhalten haben.<\/span><\/p>\n

Historische alternative Daten bringen zus\u00e4tzliche Probleme mit sich. Ein Datensatz aus Nachrichten oder sozialen Medien kann im Laufe der Zeit \u00c4nderungen hinsichtlich seines Erfassungsbereichs, seiner Methodik oder seiner Grundgesamtheit erfahren haben. Satellitenbilder, Web-Traffic- und Kreditkartendaten k\u00f6nnen L\u00fccken aufweisen, die sich auf bestimmte Unternehmen oder Regionen beziehen. Ein Modell des maschinellen Lernens kann diese strukturellen Artefakte erkennen und sie f\u00e4lschlicherweise f\u00fcr wirtschaftliche Signale halten.<\/span><\/p>\n

Institutionelle Anleger sollten daher kl\u00e4ren, woher die einzelnen Datens\u00e4tze stammen, wann die Informationen verf\u00fcgbar wurden, wie mit fehlenden Werten umgegangen wurde und ob die historische Version mit den Daten \u00fcbereinstimmt, die eine Live-Strategie erhalten w\u00fcrde.<\/span><\/p>\n

\u201cKI-gest\u00fctzt\u201d ist kein Standard f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t.<\/span><\/p>\n

Handelskosten k\u00f6nnen den scheinbaren Vorteil zunichte machen<\/span><\/h2>\n

Viele Backtests gehen davon aus, dass ein Auftrag zum zuletzt notierten Kurs ausgef\u00fchrt wird. Die realen M\u00e4rkte sind da weniger entgegenkommend.<\/span><\/p>\n

Eine Strategie ist mit Provisionen, Geld-Brief-Spannen, Marktauswirkungen, Finanzierungskosten und Verz\u00f6gerungen zwischen der Signalgenerierung und der Ausf\u00fchrung verbunden. Diese Effekte sind besonders wichtig f\u00fcr Strategien mit hohem Umsatz, weniger liquide Wertpapiere und Fonds, die versuchen, erhebliches Kapital einzusetzen.<\/span><\/p>\n

Ein Modell kann \u00fcber Tausende von Handelsgesch\u00e4ften hinweg einen geringen theoretischen Vorteil aufzeigen. Sobald realistische Ausf\u00fchrungskosten ber\u00fccksichtigt werden, kann dieser Vorteil jedoch verschwinden. Wenn andere Unternehmen dasselbe Signal entdecken, kann es zudem zu einer \u00dcberbelegung des Handels kommen, was die Kosten f\u00fcr den Einstieg in die Position und den Ausstieg aus ihr erh\u00f6ht.<\/span><\/p>\n

Die Kapazit\u00e4t ist daher Teil der Anlagestrategie. Eine Strategie, die bei 100.000 Euro funktioniert, funktioniert m\u00f6glicherweise nicht bei 100 Millionen Euro. Backtesting-Software sollte Liquidit\u00e4t, teilweise ausgef\u00fchrte Orders, Ordertypen und Slippage modellieren, anstatt von einer unbegrenzten Ausf\u00fchrung zu einem g\u00fcnstigen Preis auszugehen.<\/span><\/p>\n

Die vorgeschlagene Strategie sollte auch unter schlechteren Bedingungen getestet werden, als der Manager erwartet. Was passiert, wenn sich die Spreads verdoppeln, die Ausf\u00fchrung verz\u00f6gert wird, die Finanzierungskosten steigen oder mehrere Positionen gleichzeitig geschlossen werden m\u00fcssen? Eine Strategie, die nur unter idealen Annahmen tragf\u00e4hig bleibt, ist f\u00fcr den Einsatz mit echtem Kapital nicht robust genug.<\/span><\/p>\n

Historische Regime m\u00fcssen voneinander getrennt werden<\/span><\/h2>\n

Eine einzelne Kennzahl kann verschleiern, wo eine Strategie tats\u00e4chlich Gewinne erzielt hat.<\/span><\/p>\n

Ein KI-Modell kann \u00fcber einen Zeitraum von 15 Jahren erfolgreich erscheinen, weil es in einer bestimmten, ungew\u00f6hnlichen Phase au\u00dfergew\u00f6hnlich gut abgeschnitten hat. Dies kann auf sinkende Zinsen, stabile Korrelationen oder einen anhaltenden Aktienhausse zur\u00fcckzuf\u00fchren sein. Das durchschnittliche Ergebnis sagt wenig dar\u00fcber aus, wie sich das Modell verhalten k\u00f6nnte, wenn diese Phase endet.<\/span><\/p>\n

Forscher sollten die Wertentwicklung nach Marktbedingungen unterteilen: steigende und fallende Zinsen, hohe und niedrige Volatilit\u00e4t, inflatorische und disinflation\u00e4re Phasen, liquide und angespannte M\u00e4rkte. Sie sollten untersuchen, ob derselbe wirtschaftliche Mechanismus regionen- und anlageklassen\u00fcbergreifend gilt.<\/span><\/p>\n

Das Ziel besteht nicht darin, zu beweisen, dass eine Strategie unter allen Umst\u00e4nden erfolgreich ist. Das gilt nur f\u00fcr wenige Strategien. Vielmehr geht es darum, zu verstehen, wann sie funktionieren sollte, wann sie Schwierigkeiten haben d\u00fcrfte und ob die beobachtete Performance mit dieser Erkl\u00e4rung \u00fcbereinstimmt.<\/span><\/p>\n

Hier kommt es nach wie vor auf wirtschaftliches Denken an. Maschinelles Lernen kann zwar ein Muster erkennen, ohne jedoch zu erkl\u00e4ren, warum die Marktteilnehmer dieses Muster weiterhin erzeugen w\u00fcrden. Eine glaubw\u00fcrdige Strategie sollte das Verhalten, die institutionellen Zw\u00e4nge, die Risikopr\u00e4mie oder die strukturelle Ineffizienz identifizieren, die hinter der Rendite stehen.<\/span><\/p>\n

Ohne diese Begr\u00fcndung sollen Anleger glauben, dass die Korrelation von gestern auch morgen noch eine Chance darstellt.<\/span><\/p>\n

Der Test sollte schrittweise schwieriger werden<\/span><\/h2>\n

Ein seri\u00f6ser Validierungsprozess besteht nicht nur aus einem einzigen Backtest.<\/span><\/p>\n

Das Modell sollte zun\u00e4chst anhand einer Trainingsstichprobe entwickelt und anschlie\u00dfend anhand von Daten getestet werden, die aus dem Forschungsprozess ausgeklammert wurden. Bei der Walk-Forward-Analyse kann das Modell wiederholt anhand eines fr\u00fcheren Zeitfensters trainiert und im n\u00e4chsten Zeitraum getestet werden, wodurch besser widergespiegelt wird, wie es in der Praxis aktualisiert worden w\u00e4re.<\/span><\/p>\n

Forscher sollten zudem die Annahmen variieren. Wenn eine Strategie nur bei einem R\u00fcckblickzeitraum von 47 Tagen funktioniert, bei 45 oder 50 Tagen jedoch versagt, k\u00f6nnte ihre scheinbare Genauigkeit tr\u00fcgerisch sein. Ein robuster Zusammenhang sollte in der Regel auch bei angemessenen \u00c4nderungen der Parameter, Kosten und Stichprobendaten bestehen bleiben.<\/span><\/p>\n

Der n\u00e4chste Schritt ist das Papierhandel oder der Testbetrieb, bei dem Signale in Echtzeit generiert werden, ohne das gesamte Kapital einzusetzen. Dabei treten Unterschiede zwischen historischen und Live-Daten, Softwarefehler, Ausf\u00fchrungsverz\u00f6gerungen und operative Annahmen zutage, die im Backtest nicht erfasst wurden.<\/span><\/p>\n

Erst nach diesen Phasen sollte Kapital zugef\u00fchrt werden, und zwar zun\u00e4chst in einer H\u00f6he, die es dem Unternehmen erm\u00f6glicht, die tats\u00e4chliche mit der simulierten Performance zu vergleichen, ohne dabei ein unverh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfiges Risiko einzugehen.<\/span><\/p>\n

QuantConnect selbst weist darauf hin, dass Live-Algorithmen in der Regel andere Ergebnisse liefern als Backtests, da eine Simulation die Realit\u00e4t nicht perfekt abbilden kann. Die Abgleich-Tools des Unternehmens vergleichen Live-Ergebnisse mit einem Out-of-Sample-Backtest, um festzustellen, an welcher Stelle die beiden Ergebnisse voneinander abweichen. Diese Abweichung ist kein Nachteil, den es zu verbergen gilt. Sie liefert vielmehr Informationen dar\u00fcber, wie die Strategie im realen Markt funktioniert.<\/span><\/p>\n

Generative KI braucht eigene Kontrollmechanismen<\/span><\/h2>\n

Gro\u00dfe Sprachmodelle k\u00f6nnen Forschern beim Schreiben von Backtesting-Code helfen, doch plausibler Code ist nicht unbedingt korrekter Code.<\/span><\/p>\n

Ein Modell kann einen subtilen Vorausschaufehler verursachen, Zeitzonen falsch behandeln, angepasste Preise falsch verwenden oder Transaktionskosten so berechnen, dass die Performance besser dargestellt wird, als sie tats\u00e4chlich ist. Es kann auch ein Datenfeld oder eine Bibliotheksfunktion erfinden, die gar nicht existiert.<\/span><\/p>\n

Jede KI-generierte Komponente sollte daher von einer Person \u00fcberpr\u00fcft, getestet und dokumentiert werden, die in der Lage ist, sie zu verstehen. Unternehmen sollten eine Versionskontrolle einrichten, \u00c4nderungen am Modell protokollieren und die f\u00fcr jedes Ergebnis zugrunde gelegten Annahmen festhalten.<\/span><\/p>\n

Auch die Vertraulichkeit spielt eine Rolle. Propriet\u00e4re Strategien, Kundenpositionen und lizenzierte Marktdaten sollten nicht ohne ausdr\u00fcckliche Genehmigung und geeignete vertragliche Kontrollmechanismen in \u00f6ffentliche KI-Systeme eingegeben werden. Ein praktischer Programmierassistent darf nicht zu einem unkontrollierten Kanal werden, \u00fcber den geistiges Eigentum das Unternehmen verl\u00e4sst.<\/span><\/p>\n

Die Verantwortung liegt weiterhin beim Menschen. \u201cDas Modell hat den Code geschrieben\u201d ist keine Rechtfertigung, wenn Geld verloren geht oder Kunden irref\u00fchrende hypothetische Wertentwicklungen pr\u00e4sentiert werden.<\/span><\/p>\n

So bewerten Sie eine Backtesting-Plattform<\/span><\/h2>\n

Die erste Frage sollte nicht lauten, wie viele KI-Funktionen die Plattform bietet. Vielmehr sollte es darum gehen, ob das System die Bedingungen nachbilden kann, unter denen die Strategie tats\u00e4chlich handeln w\u00fcrde.<\/span><\/p>\n

K\u00e4ufer sollten die Herkunft und Historie der Daten, den Umgang mit delisteten Wertpapieren, Kapitalma\u00dfnahmen sowie die Fundamentaldaten zu einem bestimmten Zeitpunkt pr\u00fcfen. Sie sollten verstehen, wie die Plattform Geb\u00fchren, Spreads, Slippage, Liquidit\u00e4t und die Auftragsausf\u00fchrung modelliert.<\/span><\/p>\n

Ebenso wichtig ist die Reproduzierbarkeit. Kann ein anderer Forscher denselben Test durchf\u00fchren und das gleiche Ergebnis erzielen? Werden Datens\u00e4tze, Code-Versionen und Parameter\u00e4nderungen protokolliert? Kann das Unternehmen seine Arbeit exportieren, oder wird die Strategie von der Infrastruktur eines einzelnen Anbieters abh\u00e4ngig?<\/span><\/p>\n

Sicherheit und Governance gewinnen an Bedeutung, sobald die Plattform mit einem Live-Brokerage-Konto verbunden ist. Zugriffsberechtigungen, Genehmigungsworkflows, Pr\u00fcfprotokolle und Notfallkontrollen sollten mit derselben Sorgfalt gepr\u00fcft werden wie die Anlagelogik. Ein schlecht gesteuertes Modell kann eine falsche Entscheidung mit maschineller Geschwindigkeit umsetzen.<\/span><\/p>\n

Der Preis sollte im Hinblick auf den gesamten Betriebsbedarf beurteilt werden. Ein kosteng\u00fcnstiges Tool kann teuer werden, sobald das Unternehmen Fachdaten, Rechenkapazit\u00e4ten und Brokerverbindungen erwirbt. Umgekehrt ist eine hochentwickelte institutionelle Plattform f\u00fcr einen Nutzer, der Strategien mit geringer Handelsfrequenz bei liquiden Wertpapieren testet, m\u00f6glicherweise unn\u00f6tig.<\/span><\/p>\n

Was ein aussagekr\u00e4ftiger Backtest zeigen sollte<\/span><\/h2>\n

Ein Anlageausschuss sollte mehr als nur eine Grafik zur kumulierten Rendite erhalten.<\/span><\/p>\n

In der Pr\u00e4sentation sollten die Anlagehypothese, die wirtschaftlichen Gr\u00fcnde f\u00fcr deren m\u00f6gliche Fortbestand sowie die Daten, die zum Zeitpunkt der jeweiligen Entscheidungsfindung verf\u00fcgbar waren, dargelegt werden. Es sollte offengelegt werden, wie viele Strategievarianten getestet wurden, welche Annahmen sich ge\u00e4ndert haben und wie das endg\u00fcltige Modell ausgew\u00e4hlt wurde.<\/span><\/p>\n

Die Wertentwicklung sollte vor und nach Ber\u00fccksichtigung realistischer Kosten, unter verschiedenen Marktbedingungen und anhand einer wirklich unverf\u00e4lschten Stichprobe dargestellt werden. Maximaler Drawdown, Umschlagsh\u00e4ufigkeit, Liquidit\u00e4t, Konzentration und Kapazit\u00e4t sind mindestens ebenso wichtig wie die ausgewiesene Rendite.<\/span><\/p>\n

Vor allem sollte der Manager die Bedingungen erl\u00e4utern, unter denen die Strategie voraussichtlich scheitern wird. Ein Forscher, der diese Grenze nicht beschreiben kann, versteht das Modell m\u00f6glicherweise nicht gut genug, um es zu steuern.<\/span><\/p>\n

KI erm\u00f6glicht es, mehr Strategien schneller und mit scheinbar h\u00f6herer Raffinesse zu entwickeln. Das ist n\u00fctzlich, erh\u00f6ht aber auch die Anforderungen an die erforderliche Skepsis. Der st\u00e4rkste KI-gest\u00fctzte Backtesting-Prozess ist nicht derjenige, der die beeindruckendste historische Performance aufzeigt. Es ist derjenige, der darauf ausgelegt ist, schwache Strategien auszusortieren, bevor sie mit echtem Geld umgesetzt werden.<\/span><\/p>\n

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KI-gest\u00fctzte Backtesting-Tools revolutionieren die globale Handelslandschaft, indem sie die Genauigkeit und Effizienz der Entscheidungsfindung verbessern. Erfahren Sie mehr \u00fcber die Trends, Expertenmeinungen und Zukunftsaussichten dieser Tools im Handel.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"colormag_page_container_layout":"default_layout","colormag_page_sidebar_layout":"default_layout","footnotes":""},"categories":[32],"tags":[],"class_list":["post-1088","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-backtesting-tools"],"yoast_head":"\nAI-Powered Backtesting Tools<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"AI-powered backtesting tools are revolutionizing the global trading landscape by enhancing decision-making accuracy and efficiency. 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