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<br>文章目錄<br><br>輪盤：一場命運的遊戲還是一種心理的探索？<br>USDT出金現象背後的香港金融體系問題揭秘<br>【研究】投注管理利器：凯利公式你掂得岩唔�<br><br>r>"輪盤：一場命運的遊戲還是一種心理的探索�<br>br>輪盤：一場命運的遊戲還是一種心理的探索？>輪盤是一種非常受歡迎的賭博遊戲，它在世界各地的賭場中都能找到。這個遊戲的規則非常簡單：玩家需要在一個旋轉的輪盤上下注，然後等待輪盤停下來，看看自己的下注是否中獎。然而，輪盤不僅僅是一場命運的遊戲，它也可以被視為一種心理的探索。<br/>命運的遊戲r/>對於許多人來説，輪盤是一場命運的遊戲。他們相信自己的運氣會決定他們是否能贏得下注。無論是選擇紅色還是黑色，單數還是雙數，或者特定的數字，他們都希望自己的選擇能夠在輪盤停下來時讓他們獲勝。這種觀點認為，輪盤是一場純粹依賴運氣的遊戲，玩家無法通過任何技巧或策略來改變結果。br/>然而，這種觀點並不完全正確。雖然輪盤確實有一定的隨機性，但玩家可以通過適當的下注策略來增加自己的勝算。例如，一個玩家可以選擇下注在數字上，並且每次下注的金額都相同。這種策略稱為平衡下注，它可以幫助玩家在長期內獲得穩定的回報。因此，輪盤並不完全是一場命運的遊戲，玩家的策略和技巧也能夠影響結果。<br/>心理的探索><br/>除了作為一場命運的遊戲，輪盤也可以被視為一種心理的探索。在輪盤中下注，玩家需要做出決策，這些決策可能受到他們的情感和心理狀態的影響。例如，一個玩家可能因為過於自信而下注大量金額，或者因為害怕失敗而選擇保守的下注�<br>��<br>p><br/>此外，輪盤還可以讓玩家面對風險和不確定性。在下注之前，玩家需要考慮到可能的風險和潛在的獎勵。這種風險和獎勵的平衡是一個心理上的挑戰，玩家需要在不同的情況下做出適應性的決策。<br/>舉例<br/><br/>例如，一個玩家在輪盤上下注紅色。他可能因為自己的幸運色是紅色而做出這個選擇。這個決策可能受到他的情感和心理狀態的影響。<br/>另一個玩家可能選擇下注在數字上，並且每次下注的金額都相同。這種策略可以看作是一種心理上的探索，玩家需要在風險和獎勵之間找到平衡。<br/>總而言之，輪盤既是一場命運的遊戲，也是一種心理的探索。玩家的選擇和策略可以影響他們在輪盤中的勝算，同時也反映了他們的情感和心理狀態。輪盤的遊戲過程可以讓玩家面對風險和不確定性，並且需要在不同情況下做出適應性的決策。<br>"USDT出金現象背後的香港金融體系�<br>�揭秘"<br>USDT出金現象背後的香港金融體系問題<br>秘<br/>近年來，USDT（Tether）出金現象在香港金融體系中引起了廣泛關注。USDT是一種加密貨幣，其價值與美元等值，被廣泛用於加密貨幣交易所的交易對中。然而，USDT出金現象的背後暴露出了香港金融體系存在的一些問題。<br/>1. 香港金融體系的監�<br>��足<br/>首先，USDT出金現象揭示了香港金融體系的監管不足。由於USDT是一種加密貨幣，其交易往往不受傳統金融機構的監管。這使得USDT的流通和交易相對容易，同時也增加了市場的風險。在香港，監管機構對於加密貨幣的監管力度相對較弱，導致了USDT出金現象的出現。<br/>2. 香港金融體系的風險�<br>�不足<br/>其次，USDT出金現象還暴露了香港金融體系的風險管理不足。USDT的價值與美元等值，但實際上其價值的穩定性存在著一定的風險。當投資者大量出售USDT時，市場上的供應量增加，而需求量減少，進而導致USDT價格的下跌。這種價格波動可能引發金融市場的不穩定，對香港金融體系造成影響。<br/>3. 香港金融體系的<br>任問題<br/>此外，USDT出金現象還凸顯了香港金融體系存在的信任問題。USDT的發行方需要保證每一個USDT都能夠兑換成等值的美元，這需要投資者對發行方的信任。然而，由於USDT的發行方並未受到嚴格的監管，投資者對其信任度存在一定的疑慮。當投資者對USDT的信任度下降時，他們可能會大量出售USDT，進而引發USDT出金現象。<br/>4. 香港金融體系的市�<br>��爭問題<br/>最後，USDT出金現象還揭示了香港金融體系存在的市場競爭問題。USDT是一種全球性的加密貨幣，其交易不受地域限制。然而，在香港，USDT的交易主要由一些大型交易所控制，這使得市場缺乏競爭，進而導致了USDT出金現象的出現。如果香港金融體系能夠提供更多的選擇，例如引入更多的交易所，可�<br>�夠減少USDT出金�<br>�的發生。<br/>總之，USDT出金現象背後暴露出了香港金融體系存在的一些問題，包括監管不足、風險管理不足、信任問題和市場競爭問題。這些問題需要香港金融體系盡快解決，以確保金融市場的穩定和健康發展。<br>【研究】投注管理利器：�<br>公�<br>�掂得岩唔？<br>【研究】仓位管理大杀器：凯利公式你用对了吗�<br> 知�<br>p>首�<br>p>神�<br>�宽客们切换�<br>�写文章��录/注册【研究】仓<br>��理大杀器：凯利公式<br>用�<br><br>��<br>an>陈小米<br>uaaaa<br><br>星人/潜水/滑雪今天我们介绍一个神奇的人，和他神奇的公式。目前网络上传播较广的一篇讲凯利公式前世今生的文章，个人认为深度不够，而且思路是有问题的。大家不要看多了走偏路。最近也花了一些力气做梳理，把这篇分享出来，尽量做到讲对，讲透，也是提醒各位，低头挖矿，�<br>�搞�<br>��挖矿的初衷。一、故事背景市场不好的时候，我们总是会犹豫，满仓？半仓？还是空仓？有没<br>��个科学的办法给出一个�<br>��答<br>��？下面来看看仓位管理�<br>��——凯利公式。投资（ji）就是一场赌博。像索普、香农等很多投资大师早期都对研究赌博业的秘密情有独钟，科学家们总是希望从理论上找到赌博游戏的必胜�<br>�，使得一场游戏中赢的�<br>�远远高过输的概率。凯利就是这样一个大师。他是香农（信息论创始人）在贝尔实验室的同事，这个来自德克萨斯州、爱摆弄手枪、喜欢一根接一根抽烟的狂野硬汉，干过很多恶作剧，特别喜欢将填满塑料的子弹射进他客厅的墙壁里来戏弄家里暂住的客人。他的研究领域从量子物理学到电视信号解码，发明了能够准确模拟人类声音的电脑设备。最广为人知的研究贡献，便是将香农的信息�<br>��用到了赛马赌博中。凯利用这样一个精巧简洁的公式，将信息论与赌博之间的本质联系揭露出来，告诉我们在有限了解的信息下，如何下�<br>使�<br>r>本增值的速度最大�<br>�二<br>赌博怎么用凯利公式？最早的凯利公式是运用在赌博游戏中的，我们先看看赌博情�<br>�凯利公式的特殊形式：：下注比例赌赢的概率：赌输的概率（=1-Pwin）：赔率，押1赔b（这个赌球的朋友们是不陌生啦）特殊形式凯利公式的证<br>过程（此处感谢的建议）我们可以做一个简单的证明。资金曲线asset对f求导，就可以得到特殊形�<br>的凯利公式。from sympy i<br>t *<br>f,b,pwin = <br>ols('f b pwin')<br>#资金曲线asset<br>asset <br>in*log(1 + b*f) + (1 - pwin)*log(1-f)<br>#资金曲线增长最大，即asset对f求导=0时f的值<br><br><br>ff<br><br>),f)[(b*pwin + pwin - 1)<br><br>n><br><br>]pre>举个简单的例子假想一个游戏。赢的概率是60%，输的概率40%。入场费随意交。如果赢了获得2倍的入场费金额（1赔1），输则输掉入场费。小米有100元做本金，请<br>��米每次给多少入�<br>，理论上4<br>游戏后几何期望收益能最大？然后我拿凯利公式算了一下，最�<br>��策略是每次投剩余本金的20%。基于上述的例子，做个简单的蒙特卡洛模拟实验（进<br>00次游�<br>：from pa<br> import DataFr<br>br>ba<br> 100<<br>win = 0.6<br>ploss <br>pwin<br>b = 1<br>c =<br>r>rnd_position = 0.25<br>rnd_positi<br>= 0.15<br>ke<br>position = (pwin*b - ploss)/b<br>stopline =<br>r>print 'kelly posit<br>is %s'%kelly_positio<br>>port_A = DataFrame(<br>>port_B = DataFrame(<br>>port_C = DataFrame<br>r>port_D = DataFrame()<br>#重复模拟次数<br>for i in range(1000): port1 = [base] port2 = [base] port3 = [base] port4 = [base] #游戏进行次数 for step in range(200): rnd = random.random() if rnd &lt; pwin: next_step = b else: next_step = -c if port1[-1] &gt; base*(1-stopline): port1.append(port1[-1]*(1+next_step)) else: port1.append(port1[-1]) if port2[-1] &gt; base*(1-stopline): port2.append(port2[-1]*(1+next_step*kelly_position)) else: port2.append(port2[-1]) if port3[-1] &gt; base*(1-stopline): port3.append(port3[-1]*(1+next_step*rnd_position)) else: port3.append(port3[-1]) if port4[-1] &gt; base*(1-stopline): port4.append(port4[-1]*(1+next_step*rnd_position2)) else: port4.append(port4[-1]) port_A[i] = port1 port<br>] = port2 port_C[i] = port3<br>t_D[i] = port4<br>plt.figure(figsize = (8,5))<br>plt.plot(ex<br>g(port_A.T).sum()/1000),label = 'port1:full')<br>plt.plot(exp(log<br>t_B.T).sum()/1000),'*',label = 'port2:kelly')<br>plt.plot(ex<br>g(port_C.T).sum()/1000),label = 'port3:0.25')<br>plt.plot(ex<br>g(port_D.T).sum()/1<br>,label <br>ort4:0.15')<br>plt.legend(loc = 0<br>>print '<br>不同组合的几何期望收益'<br>print 'full p<br>ion %s'%exp(log(port_A.T).sum()/1000).iloc[-1]<br>print 'kelly p<br>ion %s'%exp(log(port_B.T).sum()/1000).iloc[-1]<br>print 'position<br>.25 %s'%exp(log(port_C.T).sum()/1000).iloc[-1]<br>print 'position = 0.15 %s'%exp(log(port_D.T).sum()/1000).iloc[-1]观察四种操作方式：满�<br>�注、按凯�<br>�式下�<br><br>��25%下注、按15%下注 图为进行2<br><br><br>�之后几何期望资金曲线的情况<br>p>凯利无疑是增长最快的！<br>>从另一个角度，我们来理解一下不同赔率下，赢�<br>��率多大我们会选择入场参与游戏？还是上面的游戏，如果赢的概率40%，输的概率60%，那么，期望净收益就是（1×0.4-0.6）&lt; 0；从概率的角度说，一个期望净收益为负的游戏是不值�<br>�与�<br>求得的f小于0，也就是不<br>��。下面看一�<br>不同赔率下�<br>�游戏赌�<br>概率为多少才值<br>��加？同样，用实验来观察：i<br>t numpy as np<br>from mp<br>olkits.mplot3d import Axes<br>r>b = np.linspace(20,1,20)<b<br>in = np.linspace(0,1,20)<br>b,pwin = np.meshgrid(b,<br>)<br>kel<br> (b*pwin-(1-pwin))/b*(b*pwin-(1-pw<br>gt;=0)<br>zero = 0<br>fig = plt<br>ure(figsize = (10,6))<br>ax = fig.gca(projection = '3d')<br>surf = ax.plot_surfa<br>,pwin,kelly,rstride=1, cstride=1,cmap<br>lt.cm.coolwarm)<br>ax.plo<br>rface((1-pwin)/pwin,pwin,0)<br<br>set_xlabel('b 赔率')<br>ax.set_yl<br>('pwin 赢概率')<br>ax.set_zlabe<br>elly<br>注比例')<br>fig.colorbar(surf,shrink = 0.6,asp<br> = 1<br>span>)上图说明两个问题：1. 如果一次赌博赔率越大，在赢的概率较小的情况下，凯利公式就开始提示要下注啦。（如图�<br>��为20时，只需要10%的赢率就可以入场玩啦）2. 同一赔率下，凯利公式只有在稳赢（赢概率=100%）�<br>�会支持押下全部本金，否则都是<br>金的一定比�<br>也即永远不会�<br>��所有的钱。三、炒股怎么用凯利公式？凯利的论文给出的押注策略，神奇之处就在于，当你总是遵循这一准则进行操作，你就能预测接下来发生的事情，你也能清楚的知道你的�<br>�增长速度是在控制住风险情况�<br>优的结果。来看看凯利运用他的财富公式，专门成<<br>��hedge fund 的performance~20年15倍，就是辣么厉害。数�<br>�《财富公式：玩转拉斯维加斯和华尔街的故事》<br><br>�问题来了，我�<br>>量化炒股如何引入这么神奇的仓位管理神器？因为股市的涨跌我们不会一次性赔光本金，所以<br><br>r>失率�<br>利公�<br>��微调，即更<br>��<br>��凯利公式�<br>>p>：仓位比<br>：赌赢的概<br>—股市上涨�<br>� ：赌输的�<br>�—股市下跌概率 ：赢钱率�<br>�产从1增加到1+b） ：损失率（资产从1减少到1-c）一般性凯�<br>�式的证明过程（再次感谢的提议，在此加上证明过程）一次投资过程，压上总资本（A）的一定比例：f*A。有pwin的概率赢，赢了财富为A*（1+fb），ploss的概率<br>输，输了资本变为A*（1-fc）。N次投资后，总资�<br><br>��：凯利公式要做的是使得总资本曲线<br>��何收益最大，也�<br><br>og(An)/N最大。<br>og(<br>N对f求导=0时f�<br>��就是凯利公式了~仔细想<br>��问题（挖矿秘籍）<br>>赌博和买股票，赢概率Pwin和输概率Ploss究竟是什么？赌博的时候，Pwin和Ploss是根据游戏规则算出的概率而定。比如�<br>�币（Pwin=Ploss=0.5），或者转轮盘，扑克等更为复杂的游戏。而买股票的过程，是n次离散赌博的过程。当你找到一个有效信号之后进行一次操作（比如�<br>�信号是价格突破5日�<br>�，财务数据好，成交量放大，或者各种金叉死叉等等。。）假设我们找到了一个有效信号，信号发生时，股价为S。我们提前给定价格S（1+b）和S（1-c）作为信号发生后止盈和止损的边界，这个时候的Pwin和Ploss应该是基于历史这个信号的收益情�<br>�数据统计分析胜率（赢概率）和败率（<br>��率）来给出，也即价格�<br>�到S（1+b）止盈的概率是Pwin，触碰到S（1-<br>�止损的概率是Ploss。关于信号这�<br><br>可视化的理解<br>��参见<br>��凯利公式的文章，但好像没�<br>透彻�<br><br><br>p>。这篇是与J<br>uant�<br><br>���<br>后发<br><br>社区的一篇文<br>��<br>p>又举一个简单例子有效信号：当前价突<br>日均<br><br>p>统计样本：100只相似股票，过去三年有效信号发生了1000次统计�<br><br>r>�定上涨20%止<br>��下跌20%止损。�<br>赢钱的次数57次，止�<br>�钱的次数43次�<br>�公式的参数：Pwi<br>.57，Ploss=0.43，b=0.20，c=0.20此时f=Pwin/c – Ploss/b = 0.57/0.20 – 0.43/0.20= 70%按照我们对某一个有效信号做历史统�<br>出来的P<br>��Ploss，b<br>来进行模�<br>投资�<br>�看看<br>��果：from pandas import DataFrame<br><br> = 100<br>pwin = 0<br>br>ploss = 1-pwin<b<br>= 0.2<br>c = 0.2<br># stopline后文会介�<br>>stopline = 1<br>rnd_position = 0.6<br>rnd_<br>tion2 = 0.9<br>kelly<br>ition = (pwin/c - pl<br>b)*stopline<br>print<br>lly position is %s'%<br>y_position<br>port_<br>DataFrame()<br>port_B = DataFrame()<br>port_C = DataFrame()<br>port_D = DataFrame()<br>#重复模拟次数<br>for i in range(1000): port1 = [base] port2 = [base] port3 = [base] port4 = [base] #投资次数步长 for step in range(500): rnd = random.random() if rnd &lt; pwin: next_step = b else: next_step = -c if port1[-1] &gt; base*(1-stopline): port1.append(port1[-1]*(1+next_step)) else: port1.append(port1[-1]) if port2[-1] &gt; base*(1-stopline): port2.append(port2[-1]*(1+next_step*kelly_position)) else: port2.append(port2[-1]) if port3[-1] &gt; base*(1-stopline): port3.append(port3[-1]*(1+next_step*rnd_position)) else: port3.append(port3[-1]) if port4[-1] &gt; base*(1-stopline): port4.append(port4[-1]*(1+next_step*rnd_pos<br>n2)) else: port4.append(por<br>1]) port_A[i] = port1 port_B[i] = port2 port_C[i] = port3 po<br>[i] = port4<br>plt.figure(figsize = (8,5))<br>plt.plot(exp(lo<br>rt_A.T).sum()/1000),label = 'port1:full')<br>plt.plot(exp(log(port_B.T<br>m()/1000),label = 'port2:kelly')<br>plt.plot(exp(log(port_C.T).sum()/1<br>,label = 'port3:pos<br>n = 0.6<br>r>plt.plot(exp(log(port_D.T).sum(<br>00),label = 'port3:position = 0.9')<br>plt.legend(loc = 0)<br>p<br> '<br>不同组合的几何期望收益'<br>print 'full position<br>%exp(log(port_A.T).sum()/1000).iloc[-1]<br>print 'kelly position<br>%exp(log(port_B.T).sum()/1000).iloc[-1]<br>print 'posi<br> = 0.6 %s'%exp(log(port_C.T).s<br>/1000).iloc[-1]<br>print 'position = 0.9 %s'%exp(log(port_D.T).sum()/1000<br>an>).iloc[-an>1]同样四种�<br><br>作后的资金曲线来进行比较：1. 凯利公式下资金曲线�<br>��是�<br>的。2. 高于或低�<br><br>�的比例资金曲线增长都<br>是最快的。再思考一个问题：关于杠杆再多举<br>��例子：f&gt;1研究不能止步于此啊。很多知道凯利公式的朋友都有的疑问，是凯利计�<br>�来的仓位容易�<br>�。比如一不<br>��就提示几倍，几十倍�<br>�这是什么情况呢？比如我们找到一个信号：P<br>=0.7，Ploss=0.3，b=0.20，c=0.20来看看实验结果（代码同上，只修改上述参�<br>f&gt;1了，甚至等于4了，什么意思！！凯利公式在告诉你这个信号太好了，值得你做4倍�<br>��杆�<br>�作~！什么，你说我多加一点好不好，看上图，加到6倍显然就挫了。。。�想知道凯利公<br><br><br>做到几何期望收<br>最大化，证明过程戳wiki百科自<br>��普）�<br>�考一个止损的问题，st<br><br>不为1上面杠杆的问题�<br>其实说明了A股版凯利公�<br>p>暗含的一个假设：资金可以随意无摩擦地加杠杆操作，无借<br>��本。什么意思。一个好的信号，凯利会告诉你在已知风险（Pwin，Ploss，b和c）的情况下，<br>优的杠杆是多少。你可以毫不犹豫的就按这个杠杆去操作，最大化自己的资金曲线。那么真实情况下呢，我们可能不加杠杆，而且也不能承受全部本�<br>�失<br>的风险。也就�<br><br>们stopline会小于1，甚至�<br>30%或者20%。那这时候凯利公式怎么用<br<br>>>这里不做实验，仅�<br><br>��。感兴趣的朋友可以继<br>深入研究，也欢迎与我探讨。A. 静态止<br>：即亏损本金的固定数额后撤出投资>stopline应<br>��时剩余可承�<br>��损失<br>金base。�<br>：base=100元�<br><br>��止损。<br>tial_stopline = 0.<br>假设损失率c <br>04 第一次，赔了4块�<br><br>96，stopline = （20-4）/96 = 0<br><br>第n次，输输赢赢后，base <br>50，stopline = （150+20）/250 = 0.68B. 动态止损：即亏损剩余资金<br>一定比例<br>��出投资比如动态20%�<br>��。base =100元，赚<br>200元后，如亏损到160元即止损。这个具体实验就留给各位自己研究啦~~Bonus：小结一下好啦，�<br>。真正赚钱的是找有效的因子or信号，使得Pwin尽可能大，b尽可能大。无论是以往大家关注的一些技术指�<br>�各种金叉、死叉）还是量价指标（放量、突破等等）又或者是财务指标，都可以作为一个信号。统计历史信号出现时的一个表现，得到这个信号产生的收益�<br><br>��只要这�<br><br>的收益分布�<br><br>��些，就是<br>��的Alpha啊。当然这个因�<br>信号的挖掘，就是作为矿工<br><br>��倦追求�<br><br>目标了。当�<br><br>�这样一个�<br>��的信号，配上凯�<br>式会让你的财富增加更快~好啦，说完啦。挖信号�<br>��~致谢本文研究工具�<br>ython Notebook 2.7。API来自聚<br>��J<br>Quant），在此表示感谢�<br>多扩展可见：好多凯利公式的文章�<<br>��像没有说透彻的……关�<br>利和他�<br>>�富公式<br>��一本书专门介绍<br>个<br>p>财富公式：玩转拉斯维加斯�<br><br>�街的故事.PDF，密码：i8fi<br>r>p>最后：附上凯利�<br>文，资源共享，是人类进步的推�<br>�『分享文章+�<br>�公�<br>��』�复『大数<br>>��籍』or『量�<br>�籍』�取更多内容：神秘的宽客们 - 知乎专栏编辑于 2016-05-19 16:55宽客 (Quant)投资程序化交易​赞同 530​span>​>70 条评论n><br><br>���喜欢​��藏​申请转载​文章被以下专栏收录神秘的宽客们有趣，有聊，有用的宽客。欢迎关注同名微信公众号<br><br>In case you beloved this information and also you wish to receive more info regarding 145|http://qooh.me/throatminute0|http://extension.unimagdalena.edu.co/extension/Lists/Contactenos/DispForm.aspx?ID=964492|https://www.demilked.com/author/pineweed1/|http://bioimagingcore.be/q2a/user/sharktire0|https://intensedebate.com/people/doctorglue9|https://vuf.minagricultura.gov.co/Lists/Informacin%20Servicios%20Web/DispForm.aspx?ID=7695111|https://list.ly/frbkesp|https://portal.uaptc.edu/ICS/Campus_Life/Campus_Groups/Student_Life/Discussion.jnz?portlet=Forums&screen=PostView&screenType=change&id=ae34334a-5f40-479c-ad2a-483dc75f76c6|https://developers.oxwall.com/user/coltcart1|http://tupalo.com/en/users/6271994|https://wikidot.win/wiki/The_Battle_for_Transparency_Examining_the_Role_of_Independent_Auditors_in_Ensuring_Fairness_in_Gambling_Games|https://historydb.date/wiki/The_Rise_of_Cashless_Society_How_Cash_Networks_are_Adapting_to_Digital_Transactions|https://mozillabd.science/wiki/21|https://nerdgaming.science/wiki/2023_Online_Poker_App|https://dokuwiki.stream/wiki/C|https://scientific-programs.science/wiki/21|https://valetinowiki.racing/wiki/2023|https://timeoftheworld.date/wiki/PTTAPP2021|https://botdb.win/wiki/20222026|http://procesal.cl/index.php?title=_12|https://longshots.wiki/wiki/21|https://elearnportal.science/wiki/21AA|https://cameradb.review/wiki/8591|https://hikvisiondb.webcam/wiki/EVEVEV|https://king-wifi.win/wiki/QQ21|https://pattern-wiki.win/wiki/Matrix_app|https://trade-britanica.trade/wiki/21_Unlocking_the_Secrets_of_21Point_Rule_How_to_Count_Cards_like_a_Pro|https://opensourcebridge.science/wiki/RadeonAMD|https://funsilo.date/wiki/Nash|https://motogpdb.racing/wiki/21_21|https://opencbc.com/home.php?mod=space&uid=2090466|http://www.rw2828.com/home.php?mod=space&uid=1444117|http://skdlabs.com/bbs/home.php?mod=space&uid=2404979|https://www.xiuwushidai.com/home.php?mod=space&uid=1209121|http://demo01.zzart.me/home.php?mod=space&uid=3357323|https://www.xuetu123.com/home.php?mod=space&uid=8566610|https://98e.fun/space-uid-7142312.html|http://jsbyxw.com/home.php?mod=space&uid=597476|http://www.drugoffice.gov.hk/gb/unigb/youtube.com/@shibohk_official|https://m1bar.com/user/stitchlace90/|https://chart-studio.plotly.com/~yakwire33|https://doodleordie.com/profile/silicagram66|https://www.pinterest.com/budgetwarm36/|http://atlas.dustforce.com/user/quillchef76|http://mnogootvetov.ru/index.php?qa=user&qa_1=stitchbongo68|https://community.windy.com/user/goalbabies40|http://emseyi.com/user/budgetlace42|https://hangoutshelp.net/user/larchbox67|http://www.stes.tyc.edu.tw/xoops/|https://speakerdeck.com/jumbojudge74|http://bioimagingcore.be/q2a/user/cafehell60|https://shenasname.ir/ask/user/leohell90|https://www.demilked.com/author/toiletnerve39/|https://www.openstreetmap.org/user/larchwarm94|https://acharyacenter.com/user/chefnerve19|https://zamericanenglish.net/discussion/index.php?qa=user&qa_1=cupcomb22|https://www.metooo.io/u/65d761ea177b1830a2394d65|http://wiki.68edu.ru/w/-21--s|http://www.batumirent.com/author/maskradish91/|https://ides.frlp.utn.edu.ar/?forum=libros|https://500px.com/p/thomasenfuhallison|https://my.sterling.edu/ICS/Academics/LL/LL379__UG12/FA_2012_UNDG-LL379__UG12_-A/Collaboration.jnz?portlet=Forums&screen=PostView&screenType=change&id=29c6b376-15ca-4e72-a890-d5ef3f7ecf04|http://tupalo.com/en/users/6267714|https://www.pcb.its.dot.gov/PageRedirect.aspx?redirectedurl= kindly visit our own web page.