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ma模型最新视觉报道_ma模型公式(2024年11月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

ma模型

FRM五月考季备考心得分享𐟓š 大家好！今天我想和大家分享一些关于FRM五月考季的备考心得，希望能帮到那些还没考完的小伙伴们。不同损失的处理方式首先，关于损失的处理方式，大家一定要搞清楚。EL（Expected Loss）是通过定价来处理的，而UEL（Unexpected Loss）则需要用资本金来覆盖。如果损失超过UEL，那就需要用到保险了。风险管理的本质风险管理不仅仅是防御性的，它更是主动选择承担的风险种类和水平。不要以为风险管理只是为了减少损失，它更是一种策略性的选择。尾部事件的可能性即使金融系统看起来很稳定，但时间一长，尾部事件还是有可能发生的。所以，大家一定要保持警惕。风险管理的三条线管理风险的三条线：业务条线（first line）、风险经理的每日监督（second line）和内审的定期独立审查（third line）。这三条线缺一不可，大家要重视。 RAROC的计算 RAROC（Reward/Risk）中，Risk代表经济资本。一般来说，RAROC要超过股东要求的必要回报率，也就是股权成本。次贷危机相关案例了解次贷危机的相关案例也很重要，比如雷曼、北岩银行和萨克森州这些案例都值得我们深入学习。 AR模型和MA模型 AR模型：ACF decay，PACF cutoff；MA模型：ACF cutoff，PACF decay；ARMA模型：ACF&PACF decay。这些模型的选择和使用也是考试的重点。多阶AR模型的平稳条件多阶AR模型平稳的条件是滞后多项式可逆。这个条件大家一定要记住。线性回归模型的检验线性回归模型检验的核心是检验残差项是否是白噪声，即检验残差项之间的相关系数是否等于0。大样本用BP test，小样本用LB test，两个test都服从卡方分布。线性时间趋势模型线性时间趋势模型中，amount是恒定的，而对数线性时间趋势模型中，growth rate是恒定的。这两个模型的区别大家要搞清楚。随机游走的检验检验是否存在随机游走，可以用ADF test。原假设是存在随机游走，备择假设是协方差平稳。正态分布的检验检验是否服从正态分布，可以用JB test。原假设是服从正态，备择假设是不服从正态。蒙特卡洛模拟中的降低标准误方法蒙特卡洛模拟中，降低标准误的方法有三种：增加抽样次数（成本高）、控制变量法（与原始变量高度正相关）和对偶法（与原始变量负相关）。机器学习中的监督学习与非监督学习在机器学习中，PCA、K均值聚类算法都是非监督学习，而支持向量机SVM、K最临近KNN都是监督式学习。最后，希望这些分享能帮到大家，祝大家都能顺利备考，考试顺利通过！加油！𐟒ꀀ

9步掌握ARMA，时间序列轻松！嘿，统计小白们！今天我们来聊聊如何用ARMA模型来分析时间序列数据。别担心，我会一步一步指导你，让你也能轻松上手。具体来说，我们需要经历以下9个步骤：绘制时间序列图 𐟓Š 首先，画出你的时间序列图，这样可以初步判断序列是否有明显的趋势或周期性。毕竟，了解数据的外观是很重要的。随机性检验 𐟎𒊦Ž夸‹来，通过LB test等随机性检验来判断序列是否为白噪声。只有当你拒绝原假设时，才说明序列不是白噪声，继续建模才有意义。平稳性检验 𐟚𖢀♂️ 用DF test或ADF test来检验序列是否平稳。如果拒绝原假设，说明序列非平稳，需要通过差分等手段使其平稳化。只有不拒绝原假设，序列平稳，才能继续建模。求自相关函数 𐟓ˆ 求出该平稳非白噪声序列的ACF和PACF，并绘制成图。这样可以帮助你更好地理解数据的性质。识别ARMA模型 𐟕𕯸‍♀️ 根据ACF或PACF图来识别ARMA模型。如果ACF拖尾PACF截尾，选择AR模型；如果ACF截尾PACF拖尾，选择MA模型；如果两者都拖尾，选择ARMA模型。估计参数 𐟧𜰨补ž‹中的未知参数值。这一步需要用到一些数学和统计知识，但不用担心，软件会自动帮你完成。检验模型有效性 𐟔 主要是对模型残差进行白噪声检验。希望你不拒绝原假设，这样说明残差序列为白噪声，模型对序列信息的提取是充分的。如果拟合模型不能通过检验，需要重新选择模型再拟合，随后再重复模型检验步骤。模型优化 𐟌Ÿ 如果模型通过检验，仍然可以拟合其它模型，充分考虑各种可能，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型（通过AIC，BIC等准则）。预测未来走势 𐟔œ€后，利用最优模型来预测序列的未来走势。这一步是最有趣的，因为你将能够看到你的模型如何预测未来的数据。好了，这就是ARMA模型的建模步骤。希望这篇指南能帮到你，让你在时间序列分析中不再迷茫。祝你建模顺利！𐟚€

在纷繁复杂的金融市场中，股票交易系统的数学模型不仅是投资者的导航灯，更是他们穿越市场风浪、捕捉机遇的利器。这些模型，融合了统计学、计算机科学与金融学的精髓，不仅深入挖掘历史数据，更精准预测市场走势，为投资者提供科学决策的依据，同时揭示价格发现的奥秘，并有效管理交易风险。 1、时间序列分析模型： ①自回归(AR)模型：基于线性回归的思想，认为当前值与前p期的值有关，其数学表达式为：(y_t = \phi_1y_{t-1} + \phi_2y_{t-2} + \cdots + \phi_py_{t-p} + \epsilon_t)，其中(\phi_i)为自回归系数，(\epsilon_t)为白噪声。 ②移动平均(MA)模型：认为当前值是前q期随机误差项的加权和，其数学表达式为：(y_t = \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + \theta_2\epsilon_{t-2} + \cdots + \theta_q\epsilon_{t-q})，其中(\theta_i)为移动平均系数。 ③自回归移动平均(ARMA)模型：结合AR和MA模型的特点，其数学表达式为：(y_t = \phi_1y_{t-1} + \cdots + \phi_py_{t-p} + \epsilon_t + \theta_1\epsilon_{t-1} + \cdots + \theta_q\epsilon_{t-q})。 ④自回归积分滑动平均(ARIMA)模型：针对非平稳时间序列，通过d次差分使其平稳化，再进行ARMA分析。 2、基本面分析模型：利用财务报表数据，通过比率分析、趋势分析等方法，评估企业的盈利能力、增长潜力和财务健康状况。这些分析通常涉及数学中的比例、百分比、增长率等计算。 3、量化交易模型： ①支持向量机(SVM)：通过构建一个超平面来最大化两类样本之间的间隔，从而实现分类。在股票交易中，SVM可用于预测股票价格的涨跌。 ②随机森林：利用多棵决策树进行集成学习，提高预测的准确性和稳定性。在股票交易中，随机森林可用于筛选重要的交易特征，优化交易策略。 ③神经网络：通过模拟人脑神经元之间的连接关系，实现复杂函数的逼近。在股票交易中，神经网络可用于预测股票价格、识别交易信号等。 4、技术分析模型： ①移动平均线：通过计算一段时间内的股票价格平均值，来平滑价格波动，识别价格趋势。其数学表达式为：(MA_n = \frac{P_1 + P_2 + \cdots + P_n}{n})，其中(P_i)为第i天的股票价格，n为移动平均线的周期。 ②相对强弱指数(RSI)：通过比较一定时期内价格上涨幅度均值和价格下跌幅度均值的关系，来判断市场的超买或超卖状态。其数学表达式为：(RSI = 100 - \frac{100}{1 + \frac{AU}{AD}})，其中AU为上涨幅度均值，AD为下跌幅度均值。 ③布林带：由三条线组成，其中中间线为移动平均线，上下两条线分别为移动平均线加减一定倍数的标准差。其数学表达式为：(上带 = MA + k\sigma)，(下带 = MA - k\sigma)，其中MA为移动平均线，(\sigma)为标准差，k为参数。 5、行为金融模型：涉及心理学、社会学与数学的交叉领域，如利用概率论、决策理论等分析投资者行为对市场的影响。 6、做市商模型：利用随机过程、马尔可夫链等数学工具模拟市场价格的波动过程，从而制定出合理的买卖报价策略。 7、统计套利模型：利用协整关系、均值回归等统计原理构建套利策略。例如，通过计算两只股票价格的协整系数，判断它们之间的长期均衡关系，从而进行套利操作。在构建股票交易系统的数学模型时，投资者需要运用数学中的回归分析、时间序列分析、机器学习等方法来挖掘数据中的信息，并构建出适应市场变化的交易策略。这些过程涉及大量的数学计算和推导，如最小二乘法、最大似然估计、梯度下降等优化算法。同时，在模型构建过程中，投资者还需要对模型进行参数优化和调试。这涉及数学中的优化理论、数值计算等方法。例如，利用遗传算法、粒子群优化等智能优化算法来搜索最优参数组合，提高模型的预测性能和稳定性。在股票交易中，风险管理至关重要。数学模型为投资者提供了有效的风险管理工具。例如，利用风险价值(VaR)模型或条件风险价值(CVaR)模型等风险评估方法，投资者可以量化交易风险，并制定相应的风险控制策略。这些模型涉及数学中的概率论、统计学、随机过程等理论。此外，投资者还可以利用止损策略、分散投资以及动态调整仓位等方法来降低交易风险。这些方法也涉及数学中的优化理论、组合投资等理论。综上所述，股票交易系统的数学模型是投资者在复杂市场环境中制定交易策略、评估风险、预测市场走势以及进行价格发现的重要工具。它们以数学为基石，融合了统计学、计算机科学与金融学的知识，为投资者提供了精准决策的依据。然而，投资者在使用这些模型时，也应保持谨慎与理性，结合实际情况进行调整与优化，并注重风险管理，以确保模型能够真正为他们的投资之路保驾护航。【文本源于“文心一言”】#优质作者榜# ——————————————————— 欢迎点击下方专栏，并加入书架。

𐟐‘Ollama本地模型导入指南𐟓– 𐟔 你是否想在本地运行Ollama模型呢？这里有个好消息！Ollama现在支持本地部署了哦！𐟎‰ 𐟒𛠥꩜€简单几步，你就能将Ollama模型导入本地。首先，确保你已经下载了正确的模型文件。然后，按照Ollama的官方指南进行操作，将模型文件放置在指定位置。 𐟚€ 接下来，启动Ollama程序，并指定本地模型的路径。这样，你就能在本地运行Ollama模型，享受更快的推理速度和更好的隐私保护了！ 𐟎ˆ 现在，你可以尽情探索Ollama的强大功能，无论是用于文本生成、图像识别还是其他任务。快来试试吧！ 𐟔’ 注意：在本地运行Ollama模型需要一定的技术知识和经验。如果你是初学者，建议先阅读相关文档并寻求专业人士的帮助。 𐟒ᠥ楤–，如果你对Ollama的模型优化或定制有需求，也可以考虑联系官方支持或寻找社区资源。让我们一起探索Ollama的无限可能吧！𐟌Ÿ

万代MB正义高达：自由配件包的完美选择探索万代metalbuild系列的奇妙世界，我们发现了一款令人瞩目的作品——MB正义高达。这款模型源自《高达Seed》的经典动画，自2022年上市以来，就以其独特的设计和卓越的做工吸引了无数粉丝的目光。 𐟓栥Œ…装盒的设计独具匠心，厚度超过了自由2.0，为模型爱好者提供了更加精美的收藏体验。 𐟔𔠦补ž‹主体采用了深红色调，带有淡淡的紫珠光效果，这种设计不仅让人眼前一亮，还与自由2.0的冷色调形成了鲜明的对比。 𐟛 ️ 制作工艺精湛，品控严格，确保了每一个细节的完美。尽管头雕设计在某些人眼中可能有所争议，但通过简单的改造，如增加蓝色透明件，就可以让头雕更加生动。 𐟓 造型设计上，正义高达与自由2.0有着相似的纤细修长风格，这种设计不仅体现了偶像化的理念，还让人联想到动画中的经典场景。 𐟔렦�™詅置方面，正义高达配备了光束步枪、盾牌和光束剑。肩甲的两端可以拆卸并加上特效件，变成回旋镖样式，而光束剑柄则巧妙地系在腰间，并有一个开合结构。 𐟚€ 最令人惊喜的是，这款模型提供了MA形态的飞行背包。飞行背包有两种挂载方式——平放和竖放，机翼可展开，整体尺寸也相当可观，几乎占据了整个展示柜的空间。 𐟛𘠥•独的MA飞行姿态让人眼前一亮，而连接件的设计则让正义高达能够站在飞行背包上，这种互动设计无疑增加了模型的趣味性和可玩性。 𐟌Ÿ 作为自由的最大配件包，正义高达无论是在造型、可玩度、品控还是价格方面，都表现出色，是一款值得每一位高达迷拥有的模型。

大学生数学建模必备模型全解析！数学建模在大学生活中占据着重要的地位，它不仅能帮助我们理解复杂的数学理论，还能在实际问题中找到应用。以下是数学建模中一些常见的模型，帮助你更好地掌握这个领域。一、预测与预报 𐟓ˆ 灰色预测模型：当数据样本点少且呈现指数或曲线形式时，这个模型非常有用。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点或极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然数学功底要求较高，但能通过公式推导找到原始数据的变化速度关系，进而转化为原始数据的关系。回归分析预测：适用于求一个因变量与若干自变量之间的关系。要求自变量之间的协方差较小，且样本点个数满足特定条件。马尔科夫预测：适用于数据之间随机性强、相互不影响的情况，如预测天气温度的变化。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，适用于至少有2个点需要信息传递的情况，如AR模型、MA模型、ARMA模型等。小波分析预测：适用于数据无规律、海量数据的情况，可以将波进行分离，分离出周期数据和规律性数据。神经网络预测：适用于大量数据的情况，不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。混沌序列预测：虽然较难掌握，但数学功底要求高。二、评价与决策 𐟎衧𓊧𛼥ˆ评判：经常用于评价一个对象或学校的优良中差等层次评价。主成分分析：用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：用于做决策，如去哪旅游，通过指标综合考虑做出决策。数据包络（DEA）分析法：用于优化问题，对各省发展状况进行评判。秩和比综合评价法：用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。优劣解距离法（TOPSIS法）：揉合多种算法，如遗传算法、最优化理论等。方差分析、协方差分析：方差分析用于看几类数据之间有无差异，协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响。三、分类与判别 𐟓Š 距离聚类（系统聚类）：常用的聚类方法之一。关联性聚类：适用于关联性较强的数据。层次聚类：适用于层次结构明显的数据。密度聚类：适用于密度分布不均匀的数据。贝叶斯判别：适用于统计判别法。费舍尔判别：适用于训练的样本较多时。模糊识别：适用于分好类的数据点较少时。四、关联与因果 𐟔— 灰色关联分析方法：适用于样本点个数较少的情况。 Sperman或Kendall等级相关分析：适用于等级相关分析。 Person相关：适用于样本点个数较多的情况。 Copula相关：适用于金融数学和概率数学领域。典型相关分析：适用于因变量组和自变量组相关性比较强的情况。标准化回归分析：适用于若干自变量和一个因变量的情况，问哪一个自变量与因变量关系最紧密。生存分析（事件史分析）：适用于数据中有缺失的情况，哪些因素对因变量有影响。五、优化与控制 𐟚€ 现行规划、整数规划、-1规划：有约束且确定目标的情况。非线性规划与智能优化算法：适用于非线性问题。多目标规划和目标规划：柔性约束和目标函数的情况。动态规划：适用于多阶段决策问题。网络优化：适用于多因素交错复杂的情况。排队论与计算机仿真：适用于模拟排队系统。模糊规划：适用于范围约束的情况。灰色规划：虽然较难掌握，但应用广泛。这些模型不仅能帮助你更好地理解数学建模的本质，还能在实际问题中找到应用。希望这些信息对你有所帮助！

时间序列模型大盘点：从基础到高级 𐟓ˆ 时间序列模型是数据分析的利器，它们可以帮助我们理解和预测未来。以下是各种类型的时间序列模型，从简单到复杂，带你一探究竟。平稳模型 𐟌Ÿ AR(p): 自回归模型，当前值依赖于前p个时间点的观测值。 MA(q): 移动平均模型，当前值是前q个误差项的线性组合。 ARMA(p, q): 结合AR和MA模型，既考虑历史观测值，也考虑误差项。非平稳模型 𐟌€ ARIMA(p, d, q): 通过差分操作使非平稳序列平稳，并使用ARMA模型进行分析。 SARIMA (P, D, Q)(p, d, q): 扩展ARIMA模型，处理具有季节性特征的非平稳时间序列。指数平滑模型 𐟓Š Simple Exponential Smoothing: 适用于无趋势或季节性成分的平稳序列，通过指数衰减权重平滑数据。 Holt’s Linear Method: 通过加性方法捕捉时间序列中的线性趋势，适用于线性趋势序列。 Additive Damped Trend Method: 在Holt线性趋势的基础上引入阻尼因子，适合趋势逐渐减弱的序列。 Additive Holt-Winters’ Method: 处理带有线性趋势和季节性成分的序列，季节性变化幅度固定。 Multiplicative Holt-Winters’ Method: 处理带有乘性趋势和季节性成分的序列。 Holt-Winters’ Damped Method: 引入阻尼因子，捕捉趋势逐渐减弱的序列。条件异方差模型 𐟓ˆ𐟓‰ ARCH: 假设当前时刻的方差依赖于过去的误差项平方，捕捉波动性聚集现象。 GARCH: 扩展ARCH模型，考虑过去条件方差的影响。 EGARCH: 使用对数方差避免非负约束，能够捕捉波动的不对称性。 TGARCH: 引入阈值效应，捕捉市场对负面冲击的敏感性变化。 AGARCH, APARCH等: 其他扩展模型，适用于特定场景。多元时间序列模型 𐟌 VAR: 扩展自回归模型，允多个时间序列之间相互依赖，用于分析变量间的动态关系。 VECM: 处理具有协整关系的时间序列，通过误差修正项捕捉长期均衡关系。 VARMA: 结合VAR和MA模型，处理多元时间序列中的自相关性和随机波动。 CVAR: 专门处理具有协整关系的时间序列，捕捉短期和长期动态关系。 DFM, DLM等: 其他多元时间序列模型，适用于特定场景。这些模型各有千秋，选择合适的模型可以帮助你更好地理解和预测时间序列数据。无论你是数据分析新手还是老手，这些模型都能为你提供有力的工具。

万代MG天蚀高达MA形态深度解析 𐟔 探索模型：ORB MOBILE SUIT MVF-X08 ECLIPSE GUNDAM 𐟔 型号：MG 1/100 𐟚€ 天蚀高达的MA形态，因其与《超智能方程式赛车》中的阿斯拉达惊人的相似度，被誉为飞行版的“阿斯拉达”。这种F1赛车式的设计，无疑激发了无数机甲迷的热血与激情。 𐟔砥˜形过程：虽然变形步骤看似复杂，但每一次的尝试都是一次新的挑战。说明书上的变形过程虽然详尽，但实际操作中难免会遇到一些小麻烦。不过，正因为这种复杂性，天蚀高达在变形后拥有了更丰富的姿势和更大的活动空间。 𐟔頧𛆨Š‚问题：腿部和腰部的连接处有时会显得有些松散，这可能会让一些玩家感到不便。同时，腿部外甲在变形过程中容易脱落，这需要玩家在变形完成后重新固定。 𐟤𒠥壘覀篼š手部和肩部的可展开设计让人眼前一亮，展开的过程仿佛是装甲在释放粒子，为喜欢独角兽的粉丝们带来了独特的体验。 𐟛렦œ𚨈𑨮𞨮᯼š为了实现MA形态的变形，万代在机舱设计上下了不少功夫。它参考了F1赛车的开门方式，强调了驾驶不仅仅是MS的特权。胸舱的打开进一步展示了机体的变形过程和构架。 𐟌Ÿ 总体评价：综合考虑MS和MA形态，天蚀高达是一款值得入手的模型。尽管它有一些小瑕疵，但整体来看，板件质量、特效武器和可变形设计在这个价位上表现出色。别忘了，它还是目前最强的背包怪之一，为玩家带来了无与伦比的帅气感。 𐟔 评分：造型：⭐️⭐️⭐️⭐️ 配色：⭐️⭐️⭐️ 细节：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 推荐：⭐️⭐️⭐️⭐️

HGCE 1/144 村雨改日站评测速报（MA篇）「高达模型超话高达seed超话」「seedfreedom」

大学生数学建模必备的8大模型数学建模在大学生活中占据着重要的地位，它不仅能帮助我们理解复杂问题的本质，还能培养我们的逻辑思维和解决问题的能力。以下是大学生数学建模中常见的八大模型，每个模型都有其独特的应用场景和重要性。 1️⃣ 预测与预报灰色预测模型：适用于数据样本点少且数据呈现指数或曲线形式的情况。通过极值点和稳定点来预测下一次稳定点和极值点出现的时间点。微分方程预测：虽然无法直接找到原始数据之间的关系，但可以通过公式推导转化为原始数据的关系。不过，微分方程关系较为复杂，适合数学功底较好的同学。回归分析预测：求一个因变量与若干自变量之间的关系。样本点的个数有要求，如自变量之间的协方差较小，样本点的个数大于3k+1（k为自变量的个数），因变量要符合正态分布。马尔科夫预测：适用于序列之间没有信息的传递，前后没联系，数据与数据之间随机性强，相互不影响的情况。如预测后天温度高、中、低的概率。时间序列预测：与马尔科夫链预测互补，至少有2个点需要信息的传递。包括AR模型、MA模型、ARMA模型、周期模型、季节模型等。小波分析预测：适用于数据无规律、海量数据的情况。将波进行分离，分离出周期数据、规律性数据。神经网络预测：大量的数据，不需要模型，只需要输入和输出，黑箱处理。建议作为检验的方法。混沌序列预测：比较难掌握，数学功底要求高。 2️⃣ 评价与决策模糊综合评判：用于评价一个对象优良中差等层次评价，如评价一个学校等，不能排序。主成分分析：用于评价多个对象的水平并排序，指标间关联性很强。层次分析法（AHP）：用于做决策，如去哪旅游，通过指标综合考虑做决策。数据包络（DEA）分析法：用于优化问题，对各省发展状况进行评判。秩和比综合评价法：用于评价各个对象并排序，指标间关联性不强。优劣解距离法（TOPSIS法）：揉合多种算法，如遗传算法、最优化理论等。方差分析、协方差分析：方差分析用于看几类数据之间有无差异，差异性影响；协方差分析用于考虑一个因素对问题的影响，忽略其他因素。 3️⃣ 分类与判别距离聚类（系统聚类）：常用的聚类方法之一。关联性聚类：适用于关联性较强的数据。层次聚类：适用于层次性较强的数据。密度聚类：适用于密度较大的数据。其他聚类：包括贝叶斯判别、费舍尔判别、模糊识别等。 4️⃣ 关联与因果灰色关联分析方法：适用于样本点的个数比较少的情况。 Sperman或Kendall等级相关分析：适用于等级相关分析。 Person相关：适用于样本点的个数较多的情况。 Copula相关：比较难，适用于金融数学和概率数学。典型相关分析：用于问哪一个因变量与哪一个自变量关系比较紧密。标准化回归分析：用于问哪一个自变量与因变量关系比较紧密。生存分析（事件史分析）：适用于数据里面有缺失的情况。格兰杰因果检验：计量经济学中，去年的x对今年的y有没有影响。 5️⃣ 优化与控制现行规划、整数规划、0-1规划：有约束，确定的目标。非线性规划与智能优化算法：适用于非线性问题。多目标规划和目标规划：柔性约束，目标函数，超过。动态规划：适用于多阶段决策问题。网络优化：多因素交错复杂。排队论与计算机仿真：适用于排队问题。模糊规划：范围约束。灰色规划：比较难。这些模型不仅在学术研究中有着广泛的应用，也在实际生活中帮助我们解决各种复杂问题。通过学习和掌握这些模型，大学生可以更好地理解和应用数学建模，提升自己的综合素质和解决问题的能力。

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