# Load libraries
library(tidyquant)
## Loading required package: lubridate
## 
## Attaching package: 'lubridate'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     date, intersect, setdiff, union
## Loading required package: PerformanceAnalytics
## Loading required package: xts
## Loading required package: zoo
## 
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
## 
## Attaching package: 'PerformanceAnalytics'
## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     legend
## Loading required package: quantmod
## Loading required package: TTR
## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo
library(fPortfolio)
## Loading required package: timeDate
## 
## Attaching package: 'timeDate'
## The following objects are masked from 'package:PerformanceAnalytics':
## 
##     kurtosis, skewness
## Loading required package: timeSeries
## 
## Attaching package: 'timeSeries'
## The following object is masked from 'package:zoo':
## 
##     time<-
## Loading required package: fBasics
## 
## Attaching package: 'fBasics'
## The following object is masked from 'package:TTR':
## 
##     volatility
## The following objects are masked from 'package:PerformanceAnalytics':
## 
##     kurtosis, skewness
## Loading required package: fAssets
library(PerformanceAnalytics)
library(xts)
library(readr)
library(dplyr)
## 
## ######################### Warning from 'xts' package ##########################
## #                                                                             #
## # The dplyr lag() function breaks how base R's lag() function is supposed to  #
## # work, which breaks lag(my_xts). Calls to lag(my_xts) that you type or       #
## # source() into this session won't work correctly.                            #
## #                                                                             #
## # Use stats::lag() to make sure you're not using dplyr::lag(), or you can add #
## # conflictRules('dplyr', exclude = 'lag') to your .Rprofile to stop           #
## # dplyr from breaking base R's lag() function.                                #
## #                                                                             #
## # Code in packages is not affected. It's protected by R's namespace mechanism #
## # Set `options(xts.warn_dplyr_breaks_lag = FALSE)` to suppress this warning.  #
## #                                                                             #
## ###############################################################################
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:timeSeries':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:xts':
## 
##     first, last
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(lubridate)
library(timetk)
library(purrr)
library(kableExtra)
## 
## Attaching package: 'kableExtra'
## The following object is masked from 'package:dplyr':
## 
##     group_rows
library(tibble)
#1.Import data
symbols <- c("SPY", "QQQ", "EEM", "IWM", "EFA", "TLT", "IYR", "GLD")

prices <- 
  getSymbols(symbols, src = 'yahoo', from = "2010-01-01", 
             auto.assign = TRUE, warnings = FALSE) %>% 
  map(~Ad(get(.))) %>% 
  reduce(merge) %>%
  `colnames<-`(symbols)

head(prices)
##                 SPY      QQQ      EEM      IWM      EFA      TLT      IYR
## 2010-01-04 88.11790 41.00546 32.42902 53.08980 37.99448 63.06111 28.77183
## 2010-01-05 88.35117 41.00546 32.66440 52.90723 38.02796 63.46839 28.84091
## 2010-01-06 88.41337 40.75811 32.73274 52.85744 38.18871 62.61877 28.82836
## 2010-01-07 88.78660 40.78463 32.54292 53.24746 38.04137 62.72410 29.08586
## 2010-01-08 89.08205 41.12031 32.80107 53.53787 38.34275 62.69598 28.89117
## 2010-01-11 89.20642 40.95246 32.73274 53.32212 38.65752 62.35191 29.02934
##               GLD
## 2010-01-04 109.80
## 2010-01-05 109.70
## 2010-01-06 111.51
## 2010-01-07 110.82
## 2010-01-08 111.37
## 2010-01-11 112.85
#2. Calculate weekly and monthly returns using log returns
prices_weekly <- to.weekly(prices, indexAt = "last", OHLC = FALSE)
prices_monthly <- to.monthly(prices, indexAt = "last", OHLC = FALSE)

#Calculate weekly retun
asset_returns_wk_xts <- na.omit(Return.calculate(prices_weekly))

#Calculate monthly return
asset_returns_mon_xts <- na.omit(Return.calculate(prices_monthly))

#Weekly return
head(asset_returns_wk_xts)
##                     SPY         QQQ         EEM         IWM          EFA
## 2010-01-15 -0.008117565 -0.01503742 -0.02893510 -0.01301944 -0.003493272
## 2010-01-22 -0.038982487 -0.03685958 -0.05578053 -0.03062156 -0.055740750
## 2010-01-29 -0.016665455 -0.03102387 -0.03357762 -0.02624313 -0.025802879
## 2010-02-05 -0.006797525  0.00444032 -0.02821348 -0.01397469 -0.019054778
## 2010-02-12  0.012938420  0.01814816  0.03333377  0.02952601  0.005244687
## 2010-02-19  0.028692895  0.02445179  0.02445385  0.03343170  0.022995166
##                      TLT          IYR          GLD
## 2010-01-15  2.004761e-02 -0.006304756 -0.004579349
## 2010-01-22  1.010077e-02 -0.041785047 -0.033285246
## 2010-01-29  3.370102e-03 -0.008447772 -0.011290465
## 2010-02-05 -5.449856e-05  0.003223967 -0.012080019
## 2010-02-12 -1.946093e-02 -0.007574272  0.022544905
## 2010-02-19 -8.204109e-03  0.050185020  0.022701796
wk_ret <- na.omit(Return.calculate(prices_weekly))
mon_ret <- na.omit(Return.calculate(prices_monthly))
mon_ret <- as_tibble(mon_ret,rownames = 'date')
tail(mon_ret)
## # A tibble: 6 × 9
##   date         SPY      QQQ      EEM      IWM     EFA      TLT      IYR      GLD
##   <chr>      <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>   <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
## 1 2023-0…  0.0629   0.106    0.0913   0.0982   0.0900  0.0764   0.0998   0.0576 
## 2 2023-0… -0.0251  -0.00360 -0.0757  -0.0172  -0.0307 -0.0485  -0.0596  -0.0537 
## 3 2023-0…  0.0371   0.0949   0.0322  -0.0485   0.0313  0.0484  -0.0194   0.0792 
## 4 2023-0…  0.0160   0.00508 -0.00836 -0.0179   0.0294  0.00338  0.00919  0.00862
## 5 2023-0…  0.00462  0.0788  -0.0240  -0.00816 -0.0401 -0.0302  -0.0403  -0.0134 
## 6 2023-0…  0.0288   0.0187   0.0519   0.0677   0.0306 -0.00776  0.0293  -0.00154
#3. Convert weekly,monthly returns into tibble format.

#Weekly return to tibble format
weekly_return <- as_tibble(asset_returns_wk_xts)

kbl(weekly_return, caption = "Weekly return of portfilio")%>%
  row_spec(row =0, bold= TRUE, color = "black", background = "#F9EBEA") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped", full_width = F, position = "center")
Weekly return of portfilio
SPY QQQ EEM IWM EFA TLT IYR GLD
-0.0081176 -0.0150374 -0.0289351 -0.0130194 -0.0034933 0.0200476 -0.0063048 -0.0045793
-0.0389825 -0.0368596 -0.0557805 -0.0306216 -0.0557407 0.0101008 -0.0417850 -0.0332852
-0.0166655 -0.0310239 -0.0335776 -0.0262431 -0.0258029 0.0033701 -0.0084478 -0.0112905
-0.0067975 0.0044403 -0.0282135 -0.0139747 -0.0190548 -0.0000545 0.0032240 -0.0120800
0.0129384 0.0181482 0.0333338 0.0295260 0.0052447 -0.0194609 -0.0075743 0.0225449
0.0286929 0.0244518 0.0244539 0.0334317 0.0229952 -0.0082041 0.0501850 0.0227018
-0.0035993 -0.0015617 -0.0106656 -0.0041230 -0.0060444 0.0248175 0.0085885 -0.0003654
0.0316963 0.0375337 0.0510785 0.0608278 0.0448496 -0.0121475 0.0358077 0.0126108
0.0105908 0.0198105 0.0102560 0.0165116 0.0123683 0.0023272 0.0339376 -0.0258100
0.0085533 0.0038148 -0.0043509 -0.0045774 -0.0052103 0.0086201 0.0226299 0.0030570
0.0052601 0.0107395 -0.0021850 0.0084391 0.0025284 -0.0253119 0.0087324 0.0028629
0.0104648 0.0033337 0.0515813 0.0091432 0.0263016 0.0037233 -0.0019955 0.0153790
0.0148559 0.0180648 0.0129572 0.0265963 0.0031596 0.0003372 0.0355933 0.0306548
-0.0015894 0.0101975 -0.0301511 0.0172246 -0.0075240 0.0098898 -0.0289633 -0.0211193
0.0205261 0.0199879 0.0141313 0.0373638 -0.0045842 0.0027824 0.0674093 0.0175297
-0.0246285 -0.0253362 -0.0234559 -0.0334551 -0.0363088 0.0224170 -0.0134131 0.0191713
-0.0635470 -0.0777824 -0.0917954 -0.0877879 -0.0955704 0.0410625 -0.0632555 0.0252253
0.0236387 0.0334728 0.0340405 0.0642596 0.0158503 -0.0073229 0.0370892 0.0177560
-0.0419703 -0.0445349 -0.0544446 -0.0645484 -0.0274054 0.0374148 -0.0520894 -0.0427848
0.0023827 0.0169492 0.0203539 0.0181340 -0.0061705 -0.0196073 0.0241953 0.0317653
-0.0233150 -0.0111842 -0.0236224 -0.0406035 -0.0298013 0.0168023 -0.0546543 0.0026077
0.0267737 0.0090937 0.0419358 0.0217115 0.0433021 -0.0038855 0.0709443 0.0068798
0.0235372 0.0349242 0.0299273 0.0286420 0.0347577 0.0028746 0.0249163 0.0234980
-0.0345474 -0.0349146 -0.0057338 -0.0324850 -0.0178896 0.0139217 -0.0302937 -0.0005699
-0.0525632 -0.0618511 -0.0426074 -0.0713780 -0.0360285 0.0206766 -0.0724465 -0.0347834
0.0563596 0.0506245 0.0588081 0.0521561 0.0630708 -0.0155774 0.0519258 -0.0010971
-0.0120412 -0.0062756 -0.0330249 -0.0297107 -0.0095886 0.0159244 -0.0137805 -0.0142785
0.0351588 0.0387912 0.0646832 0.0640248 0.0405403 -0.0101191 0.0575598 -0.0049713
-0.0012681 -0.0054279 0.0060756 0.0006155 0.0062029 0.0070155 0.0185369 -0.0051684
0.0192255 0.0207379 0.0164247 0.0018459 0.0354460 -0.0005592 0.0121975 0.0203481
-0.0363024 -0.0436269 -0.0332695 -0.0624809 -0.0565580 0.0218785 -0.0353865 0.0076375
-0.0072014 0.0044721 0.0083576 0.0013099 -0.0078881 0.0366603 -0.0031726 0.0103588
-0.0062310 -0.0189226 -0.0129207 0.0081767 0.0041740 -0.0065067 0.0141243 0.0086688
0.0377128 0.0440208 0.0380344 0.0434710 0.0389948 -0.0138767 0.0582577 0.0070242
0.0053206 0.0128238 0.0054720 -0.0094822 0.0060961 -0.0121645 -0.0168675 -0.0010668
0.0144623 0.0322398 0.0179842 0.0233834 0.0155272 -0.0063524 0.0180996 0.0230839
0.0207126 0.0347986 0.0255693 0.0298776 0.0326314 0.0179989 0.0001102 0.0172635
-0.0018286 -0.0130892 0.0296917 0.0129868 0.0016250 0.0144940 -0.0074711 0.0175231
0.0168396 0.0150994 0.0176095 0.0209256 0.0252388 -0.0037282 0.0222053 0.0213327
0.0099538 0.0349747 0.0105994 0.0145784 0.0116055 -0.0379009 0.0134387 0.0153425
0.0055226 0.0029132 -0.0147690 0.0004267 -0.0041719 0.0110709 0.0179840 -0.0295482
0.0011830 0.0104570 0.0019554 -0.0002840 -0.0048875 -0.0094698 -0.0192719 0.0222770
0.0356990 0.0285550 0.0513877 0.0493595 0.0384145 -0.0211885 0.0483988 0.0283518
-0.0205345 -0.0216134 -0.0428957 -0.0235867 -0.0297299 -0.0221474 -0.0461645 -0.0197243
0.0007486 -0.0007616 0.0021549 0.0058310 0.0057453 0.0081414 -0.0223799 -0.0111452
-0.0123866 0.0057171 -0.0367665 0.0106281 -0.0415441 0.0049695 0.0111672 0.0068835
0.0344275 0.0208453 0.0522323 0.0334605 0.0368432 -0.0190691 0.0182219 0.0372625
0.0129385 0.0115093 -0.0116673 0.0274881 0.0038320 -0.0183370 -0.0117496 -0.0192656
0.0038056 0.0025341 -0.0040782 0.0034723 -0.0010409 0.0009661 -0.0084147 -0.0089359
0.0104584 0.0040353 0.0123945 0.0135406 0.0120414 -0.0033246 0.0264581 0.0034278
0.0011942 -0.0051150 0.0226477 -0.0060975 0.0086627 0.0162735 0.0165305 0.0301500
0.0110537 0.0258903 -0.0081859 0.0035789 -0.0145998 -0.0188054 -0.0041100 -0.0370531
0.0169893 0.0202256 0.0143910 0.0257265 0.0362560 -0.0055234 0.0120223 -0.0066627
-0.0071929 -0.0231580 -0.0302521 -0.0415950 -0.0035324 -0.0034834 -0.0008869 -0.0125104
-0.0050632 0.0008982 -0.0247417 0.0028506 -0.0052331 0.0043703 0.0165041 -0.0057239
0.0268555 0.0296070 0.0258104 0.0317791 0.0315629 -0.0304322 0.0101258 0.0105926
0.0149447 0.0184732 -0.0187097 0.0275446 0.0006579 0.0073192 0.0259246 0.0050129
0.0106679 0.0049622 0.0149026 0.0155958 0.0179190 0.0003348 0.0045488 0.0233524
-0.0163531 -0.0183892 -0.0170589 -0.0140371 -0.0148578 0.0311771 -0.0048636 0.0145484
0.0010579 0.0055509 0.0303163 0.0031641 0.0037702 -0.0127566 -0.0089314 0.0143398
-0.0123043 -0.0255304 -0.0185500 -0.0274136 -0.0308672 0.0081499 0.0020403 -0.0081091
-0.0192985 -0.0347526 -0.0173804 -0.0089798 -0.0239300 0.0208623 -0.0108603 0.0010852
0.0277081 0.0438934 0.0466506 0.0368938 0.0252073 -0.0138031 0.0040412 0.0064320
0.0140899 0.0109079 0.0445711 0.0282175 0.0213880 0.0044253 0.0261978 -0.0004308
-0.0021779 -0.0088757 0.0119313 -0.0066241 0.0103873 -0.0250567 -0.0183072 0.0320403
-0.0061720 -0.0052678 -0.0181856 -0.0055966 -0.0053852 0.0310413 0.0203597 0.0096756
0.0131779 0.0298324 0.0213719 0.0112558 0.0183758 -0.0007551 0.0165994 0.0116512
0.0198083 0.0126842 -0.0035869 0.0229723 0.0223940 0.0139300 0.0254001 0.0383671
-0.0163450 -0.0103252 -0.0349999 -0.0361150 -0.0293098 0.0169008 -0.0191414 -0.0464002
-0.0011927 -0.0010259 -0.0275649 0.0028822 -0.0160713 0.0001053 -0.0027876 0.0022712
-0.0032078 -0.0109572 0.0031972 -0.0077836 -0.0021449 0.0025243 0.0036178 0.0127721
-0.0007483 -0.0058851 0.0144465 0.0095341 0.0052907 0.0120648 0.0113064 0.0149840
-0.0231446 -0.0188058 0.0025131 -0.0331139 0.0021382 0.0021975 -0.0132862 0.0034736
-0.0216222 -0.0303461 -0.0292459 -0.0356084 -0.0295422 0.0084079 -0.0397371 -0.0065237
0.0006258 -0.0133486 -0.0146332 0.0029488 -0.0079486 -0.0024711 0.0164155 0.0046904
-0.0018890 0.0109684 0.0036038 0.0218584 -0.0076789 0.0008259 -0.0024325 -0.0245432
0.0560680 0.0649138 0.0584615 0.0519144 0.0647984 -0.0312482 0.0445882 -0.0090934
0.0035843 0.0193402 -0.0047762 0.0154105 -0.0159538 0.0185835 0.0215055 0.0367074
-0.0201636 -0.0199898 -0.0264968 -0.0272526 -0.0275783 0.0083882 -0.0240831 0.0329451
0.0219455 0.0302506 0.0212171 0.0149743 0.0343764 -0.0012472 0.0274555 0.0059278
-0.0390104 -0.0268456 -0.0113324 -0.0512791 -0.0244272 0.0194681 -0.0388104 0.0138996
-0.0715226 -0.0718964 -0.0961577 -0.1054679 -0.0846532 0.0484148 -0.1128575 0.0218587
-0.0163223 -0.0048302 -0.0307659 -0.0215898 -0.0156307 0.0317634 0.0201454 0.0508192
-0.0463936 -0.0660818 -0.0385266 -0.0646224 -0.0516070 0.0533291 -0.0310840 0.0587162
0.0473192 0.0619628 0.0211694 0.0586705 0.0302970 -0.0243703 0.0313263 -0.0137816
-0.0010175 0.0028234 0.0256661 -0.0094055 0.0007739 0.0401835 0.0045749 0.0325126
-0.0163765 -0.0018769 -0.0372956 -0.0140226 -0.0576069 0.0106659 -0.0049183 -0.0138616
0.0537328 0.0660954 0.0129968 0.0595554 0.0441025 -0.0129282 0.0377081 -0.0258439
-0.0656684 -0.0431175 -0.1147295 -0.0856743 -0.0728878 0.0765324 -0.0854926 -0.0922002
-0.0034349 -0.0306551 -0.0217393 -0.0128955 0.0125025 -0.0002480 -0.0140381 -0.0108886
0.0226248 0.0301006 0.0381767 0.0186623 0.0251150 -0.0187064 -0.0199719 0.0070859
0.0592864 0.0760128 0.0864431 0.0861073 0.0641079 -0.0362819 0.0623485 0.0265109
0.0114219 -0.0151253 -0.0184388 -0.0001407 -0.0007677 -0.0071962 0.0324788 -0.0237453
0.0373479 0.0286207 0.0910963 0.0688880 0.0608675 -0.0147621 0.0669605 0.0633149
-0.0242614 -0.0193413 -0.0285378 -0.0188085 -0.0624432 0.0477425 -0.0234477 0.0072516
0.0094039 0.0008648 -0.0097110 -0.0029489 0.0000000 -0.0071258 -0.0051206 0.0182031
-0.0369493 -0.0423509 -0.0551605 -0.0322670 -0.0463319 0.0319063 -0.0315880 -0.0364452
-0.0462370 -0.0454873 -0.0633111 -0.0744652 -0.0597167 0.0122340 -0.0544258 -0.0251760
0.0732334 0.0707261 0.1016622 0.1032726 0.0934340 -0.0154588 0.0594960 0.0392902
0.0095310 0.0070650 -0.0100575 0.0141495 0.0049223 -0.0162676 0.0135360 -0.0201390
-0.0292651 -0.0350434 -0.0469904 -0.0305878 -0.0529001 0.0480680 0.0007220 -0.0671274
0.0394768 0.0222383 0.0356856 0.0367242 0.0365193 -0.0331097 0.0407207 0.0069574
-0.0070415 -0.0035875 -0.0142897 -0.0107315 0.0004039 0.0285012 -0.0052533 -0.0276373
0.0176093 0.0354651 0.0073803 0.0141017 -0.0076720 -0.0207835 0.0003523 0.0342785
0.0088483 0.0064002 0.0279956 0.0213933 0.0091556 0.0181078 0.0151325 0.0131043
0.0241385 0.0273287 0.0531944 0.0243487 0.0469758 -0.0322627 0.0228812 0.0176442
-0.0009856 0.0105406 0.0236828 0.0187857 0.0107837 0.0094031 0.0299948 0.0425742
0.0206344 0.0273178 0.0358829 0.0405174 0.0268624 -0.0104217 0.0204016 -0.0078712
-0.0013377 0.0067689 -0.0218780 -0.0202537 -0.0116885 0.0036028 -0.0204771 -0.0029826
0.0152573 0.0153674 0.0235324 0.0187035 0.0234656 -0.0035044 0.0062550 0.0012565
0.0038122 0.0083554 0.0059187 -0.0018121 0.0115552 0.0078914 -0.0062161 0.0291604
0.0027749 0.0142276 0.0101830 -0.0289206 -0.0068901 -0.0007066 -0.0051032 -0.0341985
0.0018935 0.0023125 -0.0190411 0.0168229 -0.0074860 -0.0100725 0.0011581 0.0002405
0.0243143 0.0248066 0.0068511 0.0171569 0.0211551 -0.0391480 0.0279295 -0.0305325
-0.0046331 0.0063137 -0.0269904 -0.0008021 -0.0131508 0.0159740 -0.0065918 0.0014259
0.0083063 0.0091127 0.0011655 0.0015724 0.0020082 -0.0089213 0.0170265 0.0036525
-0.0072440 0.0025169 -0.0048895 -0.0148535 -0.0340683 0.0089356 -0.0126807 -0.0235011
-0.0189568 -0.0225930 -0.0135702 -0.0250063 -0.0132026 0.0348067 -0.0084533 0.0160445
0.0059063 -0.0077054 0.0040320 0.0084243 0.0215981 0.0019689 0.0250857 -0.0081443
0.0176876 0.0237516 -0.0004720 0.0270534 0.0114124 0.0018786 0.0236723 0.0115332
-0.0241471 -0.0377749 -0.0224537 -0.0399366 -0.0331113 0.0096825 -0.0053123 -0.0118354
-0.0101460 -0.0080372 -0.0336077 -0.0024026 -0.0212360 0.0115122 0.0056548 -0.0370603
-0.0432856 -0.0525086 -0.0670499 -0.0533590 -0.0596169 0.0393300 -0.0656044 0.0064470
0.0181905 0.0207200 -0.0037546 0.0254389 -0.0002079 -0.0064414 0.0272483 -0.0120997
-0.0298265 -0.0267438 -0.0123820 -0.0361667 -0.0322242 0.0585847 -0.0289668 0.0315693
0.0385458 0.0407218 0.0337968 0.0426719 0.0421051 -0.0395064 0.0420649 -0.0175873
0.0130357 0.0042116 0.0279460 0.0032478 0.0204080 0.0095044 0.0045033 0.0200995
-0.0050695 0.0057151 -0.0191768 0.0034965 0.0013835 -0.0109179 -0.0037683 -0.0329447
0.0197814 0.0127861 0.0354591 0.0318125 0.0313793 0.0014394 0.0366405 0.0167060
-0.0044824 -0.0006234 -0.0091999 0.0121925 -0.0104086 0.0170415 0.0129813 -0.0095367
0.0019192 -0.0115409 -0.0072220 -0.0094378 -0.0018201 0.0166066 0.0067934 0.0027974
0.0053040 0.0135689 0.0025977 -0.0105303 -0.0040527 0.0068898 -0.0073611 -0.0030492
0.0161940 0.0098069 0.0243588 0.0049413 0.0248218 -0.0121483 0.0091149 0.0251838
0.0048314 0.0112530 0.0101191 -0.0089512 0.0123089 -0.0061583 0.0071954 -0.0126317
0.0106922 0.0192075 0.0200348 0.0166641 0.0172581 -0.0134985 -0.0199118 0.0104789
0.0095142 0.0218369 -0.0063838 0.0223979 0.0082903 -0.0326178 0.0088400 -0.0029265
-0.0047121 -0.0004393 -0.0103776 -0.0118715 -0.0038242 0.0263982 -0.0004613 0.0334992
-0.0024733 -0.0019035 -0.0192260 0.0047067 -0.0095970 0.0233152 0.0093818 0.0138915
0.0224566 0.0186327 0.0346232 0.0387080 0.0321706 -0.0268183 0.0141702 0.0256972
0.0201621 0.0108021 0.0425689 0.0253975 0.0354865 -0.0461987 0.0186300 0.0199478
-0.0040159 0.0024232 -0.0139248 -0.0104170 -0.0110607 0.0274726 -0.0296461 0.0009313
-0.0130253 -0.0225230 -0.0107709 -0.0202887 -0.0282362 0.0219662 -0.0135823 -0.0004071
0.0150725 0.0059793 0.0150013 0.0080294 0.0215093 -0.0226680 0.0048156 0.0042469
-0.0222389 -0.0333431 -0.0162094 -0.0238970 -0.0179167 0.0232762 -0.0114392 -0.0148302
0.0034993 -0.0149972 0.0055730 -0.0030454 0.0182436 -0.0179884 0.0129789 -0.0181700
-0.0142274 -0.0050241 -0.0069882 -0.0086743 -0.0096047 0.0073932 -0.0230008 -0.0062287
0.0014860 -0.0027546 0.0094636 0.0006164 0.0013053 -0.0030987 0.0191181 -0.0200686
-0.0240181 -0.0266993 -0.0144230 -0.0222932 -0.0165764 0.0304272 -0.0235658 0.0321033
-0.0129560 -0.0178151 -0.0143902 -0.0239355 -0.0134470 0.0030961 -0.0173070 -0.0115600
0.0365180 0.0417335 0.0301907 0.0385906 0.0470340 -0.0170927 0.0232673 0.0224861
0.0056601 0.0138675 0.0038433 0.0200074 0.0097174 0.0046693 0.0047369 -0.0209893
0.0018290 -0.0132221 0.0239291 0.0012181 0.0076269 -0.0009230 0.0117864 -0.0053598
-0.0021766 -0.0036963 0.0137883 0.0021905 0.0106323 -0.0066708 -0.0073000 -0.0062364
0.0119821 0.0134973 0.0035098 0.0310739 0.0187030 -0.0109226 0.0235552 -0.0231524
-0.0193289 -0.0217790 0.0102640 -0.0197176 -0.0088480 0.0108909 -0.0083565 0.0013097
0.0452761 0.0446851 0.0295196 0.0570703 0.0260669 -0.0398180 0.0318352 -0.0006228
0.0047822 0.0094548 -0.0115580 0.0011463 0.0099184 0.0122468 0.0055957 0.0038643
0.0085674 -0.0028246 0.0069708 0.0140827 0.0018952 0.0015850 0.0133860 0.0126040
0.0129438 -0.0010437 -0.0138454 0.0154678 0.0151333 -0.0167447 0.0105369 -0.0149611
0.0065897 0.0098507 0.0079256 0.0047813 0.0071149 -0.0189220 -0.0054340 0.0049798
0.0037024 0.0048773 -0.0148282 0.0047581 -0.0154752 0.0136750 0.0035442 0.0007433
0.0020427 -0.0035297 0.0031927 0.0103526 -0.0017083 -0.0052935 0.0036785 -0.0359597
-0.0014467 -0.0090036 -0.0161400 -0.0077390 0.0010267 0.0045493 -0.0008798 -0.0179121
0.0014488 0.0035745 0.0006931 -0.0015382 -0.0066678 0.0181608 0.0014672 -0.0034647
0.0218915 0.0206294 0.0189335 0.0312467 0.0220310 -0.0349030 0.0083521 0.0017712
0.0069684 -0.0014751 -0.0308182 0.0108819 0.0082519 0.0088015 0.0063935 0.0084473
-0.0014762 0.0011675 -0.0189384 -0.0062268 -0.0085185 0.0135626 -0.0012995 0.0100650
0.0068764 0.0055402 0.0193040 0.0056871 -0.0064015 0.0036650 0.0130347 -0.0070717
-0.0096379 -0.0160937 -0.0271218 -0.0285923 -0.0035604 0.0452320 0.0178469 -0.0106183
0.0234594 0.0306510 0.0064889 0.0208218 0.0279052 -0.0072463 0.0265835 -0.0579805
-0.0209071 -0.0264512 -0.0057305 -0.0323583 -0.0216851 0.0073813 -0.0101926 -0.0589093
0.0177520 0.0217356 0.0144091 0.0252734 0.0335024 0.0045593 0.0045920 0.0401565
0.0197797 0.0366541 0.0303029 0.0200214 0.0240671 -0.0178535 0.0153764 0.0083741
0.0126421 0.0128951 0.0011488 0.0218452 0.0022382 -0.0180264 0.0073668 -0.0175240
0.0216018 0.0171114 -0.0034426 0.0229266 0.0057425 -0.0142317 0.0188249 -0.0611031
-0.0097637 -0.0119781 -0.0264854 -0.0118124 -0.0253768 -0.0022206 -0.0381503 0.0205233
-0.0112518 -0.0021796 -0.0253136 -0.0008173 -0.0224572 -0.0201207 -0.0507186 0.0011962
0.0082598 0.0019113 -0.0123788 0.0040899 0.0038288 -0.0088898 -0.0020379 -0.0047790
-0.0098309 -0.0151247 -0.0339148 -0.0049898 -0.0082917 0.0058324 -0.0064188 0.0086284
-0.0200285 -0.0225122 -0.0483338 -0.0178077 -0.0311039 -0.0476185 -0.0541770 -0.0697760
0.0084869 0.0119268 0.0426566 0.0107321 0.0089985 0.0188188 0.0408770 -0.0475010
0.0162073 0.0183807 -0.0301299 0.0320275 0.0094241 -0.0356479 -0.0085804 -0.0085635
0.0275428 0.0374760 0.0428498 0.0301997 0.0340595 0.0137398 0.0379589 0.0511474
0.0099097 -0.0094294 0.0087310 0.0158744 0.0143787 0.0137390 0.0125810 0.0078950
-0.0003543 0.0104575 0.0140018 -0.0018209 0.0021426 -0.0097071 -0.0156023 0.0293342
0.0108807 0.0212288 -0.0030126 0.0099883 0.0143091 -0.0125049 -0.0324335 -0.0187917
-0.0095936 -0.0062365 -0.0088138 -0.0106505 0.0027567 0.0069477 0.0021233 0.0039569
-0.0205541 -0.0132044 -0.0015246 -0.0226835 -0.0024254 -0.0362673 -0.0644769 0.0450891
0.0047636 0.0157659 -0.0165392 0.0146539 -0.0019453 0.0088998 0.0249151 0.0174988
-0.0178250 -0.0156515 -0.0163004 -0.0270430 -0.0389801 0.0163016 -0.0175221 -0.0020756
0.0146044 0.0193454 0.0515522 0.0200241 0.0331252 -0.0251730 0.0083550 -0.0034913
0.0198146 0.0146884 0.0295147 0.0236351 0.0278095 0.0048519 0.0211920 -0.0471859
0.0131232 0.0149523 0.0223517 0.0169831 0.0229188 0.0132302 0.0223124 0.0010953
-0.0106021 0.0010130 -0.0201998 0.0025678 -0.0001555 0.0156315 -0.0072729 0.0078931
-0.0001184 0.0041736 0.0213439 0.0041281 -0.0063803 -0.0053783 -0.0135011 -0.0189191
0.0081116 -0.0021413 0.0170979 0.0061674 0.0092405 -0.0023647 0.0261132 -0.0310598
0.0242573 0.0368551 0.0112074 0.0279531 0.0254500 0.0149817 0.0282076 0.0346656
0.0089449 0.0091296 -0.0129301 0.0035234 0.0057506 0.0116783 0.0165503 0.0284589
0.0014780 -0.0010861 -0.0063160 -0.0212462 -0.0135421 -0.0167620 -0.0233206 -0.0269049
0.0061293 -0.0032601 -0.0310732 0.0046911 -0.0051861 -0.0261795 -0.0390451 -0.0210319
0.0155675 0.0172037 0.0264818 0.0146480 0.0147195 0.0127646 0.0132835 0.0003219
0.0042211 0.0003575 -0.0047339 0.0092030 -0.0004533 -0.0078293 -0.0208205 -0.0353925
0.0010506 0.0207165 0.0071348 0.0148416 0.0013604 0.0051960 -0.0061430 0.0065043
-0.0003312 0.0031493 -0.0096816 -0.0090741 -0.0131339 -0.0117139 0.0047546 -0.0178127
-0.0156404 -0.0133722 -0.0236051 -0.0202707 -0.0198871 0.0028172 -0.0179811 0.0070012
0.0249042 0.0226847 -0.0025428 0.0338478 0.0244093 0.0100763 0.0194346 -0.0288155
0.0126129 0.0117920 0.0202569 0.0146884 0.0230520 -0.0202128 0.0055503 0.0101777
-0.0052218 -0.0100551 -0.0285713 -0.0040814 -0.0088627 0.0035358 0.0018978 0.0185280
0.0068351 0.0076181 0.0037389 0.0072368 0.0125794 0.0219242 0.0175218 0.0081315
-0.0027157 0.0066434 -0.0119197 0.0035492 0.0000000 0.0102483 0.0034130 0.0055712
-0.0258658 -0.0129724 -0.0389543 -0.0213920 -0.0293369 0.0189609 -0.0057208 0.0112462
-0.0039691 -0.0054182 -0.0013078 -0.0113709 -0.0191210 0.0074433 0.0146165 -0.0179901
0.0084190 0.0119395 0.0141400 -0.0125713 0.0237385 -0.0112402 0.0095022 0.0173204
0.0241539 0.0287510 0.0240126 0.0298872 0.0210381 -0.0019671 0.0212539 0.0407629
-0.0007063 0.0013365 -0.0057995 0.0140274 0.0072191 0.0008447 0.0055003 0.0033818
0.0130509 0.0087289 0.0012681 0.0160815 0.0080633 0.0178126 0.0104970 0.0003135
0.0105752 0.0021029 0.0010132 0.0185499 0.0022218 -0.0223166 -0.0045354 0.0115185
-0.0191227 -0.0205453 -0.0283400 -0.0180449 -0.0375406 0.0248369 0.0010284 0.0310637
0.0127903 0.0060167 0.0151039 0.0091034 0.0006142 -0.0026722 -0.0023493 -0.0347859
-0.0038130 -0.0219099 0.0451515 -0.0339338 0.0260897 0.0105331 0.0015417 -0.0304351
0.0049055 -0.0078116 0.0137456 0.0017499 0.0074783 -0.0057685 0.0127826 0.0081086
-0.0262336 -0.0261665 0.0128326 -0.0356360 -0.0163301 0.0209293 -0.0090991 0.0108306
0.0268854 0.0248484 0.0043037 0.0227332 0.0191669 -0.0061416 0.0176245 -0.0171748
-0.0005365 -0.0001163 -0.0283268 -0.0116009 -0.0019250 0.0116316 0.0043658 0.0054509
0.0095013 0.0150831 0.0193535 0.0037627 0.0148369 0.0148528 0.0176788 -0.0029499
-0.0005317 -0.0078865 0.0002402 -0.0178521 -0.0026317 -0.0130422 0.0119607 -0.0076763
0.0004788 0.0104838 0.0317154 -0.0041807 0.0039577 0.0206762 0.0043624 0.0032232
0.0122309 0.0247408 0.0046579 0.0219038 0.0033584 -0.0073990 -0.0040629 0.0000803
0.0122406 0.0159102 -0.0136766 0.0079486 0.0100408 0.0124223 0.0081584 -0.0327685
0.0140129 0.0165370 0.0237367 0.0267587 0.0116698 -0.0194714 0.0150692 0.0014946
-0.0063979 -0.0053871 0.0011481 -0.0025024 -0.0071206 0.0050187 -0.0202063 0.0194843
0.0141602 0.0075749 -0.0011468 0.0230124 0.0119048 -0.0031211 0.0134681 0.0287899
-0.0006125 0.0105637 0.0030511 0.0007610 -0.0079716 0.0128804 0.0029931 0.0012649
0.0121536 0.0208001 0.0186852 0.0163936 0.0133217 -0.0200862 -0.0041750 0.0039476
-0.0080218 -0.0044935 -0.0061139 -0.0393927 -0.0252817 0.0262014 0.0102025 0.0127398
0.0055947 0.0089224 0.0061515 -0.0075587 0.0060767 0.0082760 0.0109296 -0.0205777
0.0000507 0.0064501 0.0140400 -0.0055151 0.0010313 0.0100420 -0.0046528 -0.0026956
-0.0264010 -0.0213974 -0.0160787 -0.0257040 -0.0267846 -0.0069827 -0.0159496 -0.0112092
0.0038442 0.0024292 -0.0079436 0.0143655 -0.0128534 0.0083802 0.0079641 0.0145522
0.0128339 0.0263439 0.0183023 0.0099760 0.0130208 0.0189574 0.0158030 -0.0056264
0.0177292 0.0169403 0.0053922 0.0160506 0.0051417 -0.0035682 0.0072324 -0.0182499
0.0076312 0.0073696 0.0069272 0.0117179 0.0036103 0.0150062 0.0052836 0.0054387
0.0019930 0.0011027 0.0175320 -0.0015441 0.0043475 -0.0256697 0.0083562 -0.0145326
-0.0098453 -0.0041042 -0.0449290 -0.0086785 -0.0146271 -0.0203061 -0.0478483 -0.0301491
0.0125954 0.0074169 -0.0075359 -0.0121350 -0.0007571 0.0107606 -0.0040712 -0.0108971
-0.0139511 -0.0120026 -0.0239302 -0.0223280 -0.0181903 0.0122160 -0.0095390 -0.0002562
-0.0069734 -0.0061752 -0.0268740 -0.0132288 -0.0322679 0.0171836 -0.0005744 -0.0209294
-0.0304293 -0.0379953 -0.0186533 -0.0447791 -0.0366943 0.0199659 0.0116378 0.0260012
-0.0108637 -0.0152478 0.0051843 0.0261602 0.0043061 0.0084964 0.0140610 0.0119058
0.0422345 0.0604301 0.0073673 0.0334016 0.0262204 -0.0111504 0.0316525 -0.0053786
0.0266253 0.0281889 0.0275475 0.0494282 0.0276393 -0.0039260 0.0179203 -0.0480777
0.0083309 0.0019726 -0.0220639 0.0012870 -0.0172009 0.0066410 0.0038673 0.0027516
0.0044262 0.0159447 0.0053371 -0.0001712 0.0081144 -0.0021714 -0.0053142 0.0132779
0.0119463 0.0062975 0.0241312 -0.0009429 0.0066289 0.0051053 0.0124219 0.0080370
0.0025161 0.0206025 -0.0221489 0.0009438 0.0032926 0.0199004 0.0160945 -0.0284253
0.0038612 -0.0059427 -0.0149398 0.0085695 -0.0004688 -0.0091890 -0.0046739 0.0206940
-0.0341827 -0.0257167 -0.0621334 -0.0253205 -0.0465917 0.0430259 -0.0027395 0.0260422
0.0336991 0.0198569 0.0276125 0.0365265 0.0217028 -0.0034049 0.0167430 -0.0224854
0.0092969 0.0069019 0.0149332 0.0175711 0.0087520 -0.0095065 0.0110609 0.0005228
-0.0144405 -0.0199924 -0.0164890 -0.0133563 -0.0266711 0.0233903 0.0001292 -0.0065314
-0.0057441 -0.0031087 0.0128964 -0.0114355 -0.0155167 0.0294535 0.0299520 0.0278752
-0.0128274 -0.0175404 0.0056025 -0.0074000 0.0192825 0.0161747 0.0194709 0.0448575
0.0165649 0.0341203 0.0321601 0.0121680 0.0093765 0.0118629 0.0079581 0.0139570
-0.0269309 -0.0303088 -0.0426890 -0.0204876 -0.0022815 0.0260440 -0.0133608 -0.0062787
0.0305844 0.0200790 0.0205022 0.0355228 0.0209080 -0.0510207 -0.0131730 -0.0389631
0.0205790 0.0366528 0.0213461 0.0143562 0.0211199 -0.0211518 0.0018715 -0.0055630
0.0069595 0.0140305 0.0000000 0.0069941 0.0189596 -0.0128717 -0.0044828 -0.0228853
-0.0027459 -0.0000923 0.0017213 0.0016344 0.0010765 0.0236285 -0.0103812 0.0076336
-0.0150001 -0.0091328 -0.0363282 -0.0115028 -0.0198156 -0.0446943 -0.0341255 -0.0370179
-0.0080483 -0.0192720 -0.0244521 0.0118839 -0.0112836 0.0260733 0.0181889 -0.0087610
0.0268144 0.0326523 0.0464753 0.0275675 0.0407357 0.0377998 0.0533352 0.0242605
-0.0221947 -0.0277343 -0.0154693 -0.0199561 -0.0079197 -0.0034219 -0.0280915 0.0131196
0.0034024 -0.0037906 0.0451091 0.0125917 0.0007675 -0.0004296 0.0105051 0.0019121
0.0174384 0.0250190 0.0397672 0.0077816 0.0164135 -0.0084908 -0.0217936 0.0059854
-0.0099503 -0.0161486 -0.0041980 -0.0094730 -0.0043765 0.0141179 -0.0078103 -0.0031905
0.0177929 0.0427321 0.0269324 0.0114923 0.0216763 -0.0181059 0.0085170 -0.0220588
-0.0043942 -0.0134793 -0.0161917 -0.0309074 -0.0022253 -0.0373087 -0.0287907 0.0002654
0.0042712 -0.0033012 -0.0062587 0.0054930 0.0060965 -0.0120164 0.0060605 0.0078705
0.0038747 0.0081884 0.0065315 0.0082357 0.0112324 -0.0075093 0.0061554 0.0312363
0.0025892 0.0081220 -0.0095020 0.0063082 -0.0064306 -0.0097869 -0.0106734 -0.0164213
-0.0086860 -0.0038019 -0.0379036 -0.0043398 -0.0197117 0.0191859 -0.0099985 -0.0129758
-0.0064885 -0.0068151 -0.0245622 0.0121881 -0.0151561 -0.0395767 -0.0235215 -0.0163015
0.0011438 -0.0050320 0.0032409 0.0042264 0.0086850 0.0029759 0.0038104 0.0088204
0.0086925 0.0128067 -0.0044729 0.0153262 -0.0021148 0.0095809 0.0168113 0.0166917
-0.0046963 -0.0056419 0.0041721 -0.0028157 0.0119590 -0.0323314 -0.0247834 -0.0222377
-0.0119627 -0.0120802 -0.0037565 -0.0250579 -0.0267721 0.0088983 0.0008276 -0.0071073
0.0008197 -0.0027789 -0.0336855 0.0028275 0.0050013 0.0004307 0.0168163 -0.0024159
0.0240989 0.0551788 0.0083249 0.0131315 0.0153966 0.0230076 0.0084042 -0.0254731
-0.0210842 -0.0219211 -0.0438597 -0.0332379 -0.0214427 0.0224903 -0.0059147 -0.0303728
0.0120189 0.0076507 0.0016190 0.0113505 0.0139302 0.0093911 0.0119002 -0.0039867
-0.0121138 -0.0146493 -0.0220906 -0.0250490 -0.0026243 0.0169879 -0.0010695 -0.0026684
0.0070689 0.0018132 -0.0212122 0.0040042 -0.0094410 -0.0030559 0.0160538 0.0210224
-0.0553432 -0.0733871 -0.0782436 -0.0442839 -0.0637502 0.0196838 -0.0244899 0.0400561
0.0073295 0.0314454 0.0314502 0.0051293 0.0083445 -0.0319623 -0.0294233 -0.0218663
-0.0335709 -0.0327588 -0.0485494 -0.0237852 -0.0465077 0.0047914 -0.0447785 -0.0111315
0.0215485 0.0333787 0.0410705 0.0204663 0.0317652 -0.0105147 0.0203810 -0.0123732
-0.0013925 0.0003440 0.0110581 0.0046883 -0.0104306 0.0058488 0.0273938 0.0287302
-0.0133024 -0.0230658 -0.0422704 -0.0343956 -0.0231215 -0.0045863 -0.0041750 0.0054940
0.0111484 0.0105906 0.0444446 -0.0070903 0.0177515 0.0269758 0.0121055 -0.0074674
0.0324618 0.0242284 0.0620566 0.0461897 0.0439468 -0.0183047 0.0326844 0.0172493
0.0096360 0.0149254 0.0086257 -0.0027647 0.0034395 0.0134938 0.0109090 0.0146117
0.0208588 0.0431002 0.0011033 0.0037256 0.0130594 -0.0058905 0.0111913 -0.0088008
0.0020240 0.0048768 -0.0391291 -0.0044022 -0.0153078 -0.0034089 -0.0071147 -0.0197309
0.0101475 0.0128829 0.0123314 0.0336396 -0.0027817 -0.0286743 -0.0183123 -0.0475755
-0.0357072 -0.0431225 -0.0498585 -0.0431974 -0.0270758 0.0057140 -0.0208160 -0.0051873
0.0334253 0.0422434 0.0471079 0.0240203 0.0274917 0.0064336 0.0364435 -0.0045384
0.0011945 -0.0014851 -0.0335989 0.0240563 -0.0036112 0.0043175 0.0081251 -0.0178484
0.0002861 0.0072611 -0.0017678 -0.0153821 0.0023065 -0.0011108 -0.0113625 0.0273580
-0.0369236 -0.0377801 -0.0687722 -0.0498387 -0.0438857 0.0263731 -0.0213817 -0.0087483
-0.0033166 -0.0056373 0.0348654 -0.0038423 0.0030945 -0.0042823 0.0159770 -0.0103773
0.0282968 0.0251297 0.0264705 0.0315479 0.0274541 -0.0092883 0.0209712 0.0098981
-0.0088000 -0.0064837 -0.0245455 -0.0164195 -0.0119469 -0.0102602 0.0010668 -0.0154294
-0.0586158 -0.0701769 -0.0832556 -0.0778723 -0.0645436 0.0230553 -0.0307674 0.0415928
-0.0214151 -0.0304780 -0.0355814 -0.0359174 -0.0304024 0.0193741 -0.0306446 -0.0151400
0.0144296 0.0290558 0.0305692 0.0124851 0.0229064 -0.0032603 0.0100656 0.0088393
0.0167963 0.0034695 0.0422776 0.0156850 0.0183553 0.0156378 0.0105261 0.0185714
-0.0297855 -0.0577163 -0.0183187 -0.0477853 -0.0301008 0.0130725 -0.0268054 0.0502104
-0.0070232 -0.0010194 -0.0229922 -0.0147903 -0.0284332 0.0215974 -0.0419583 0.0537749
0.0287733 0.0368296 0.0313779 0.0399628 0.0313695 -0.0037265 0.0405188 -0.0065901
0.0160938 0.0177113 -0.0059524 0.0272774 0.0005564 -0.0045802 0.0247671 -0.0039973
0.0273718 0.0216571 0.0918163 0.0438996 0.0446708 -0.0120081 0.0400952 0.0292887
0.0116253 0.0077600 0.0097504 0.0044559 0.0170334 -0.0096426 0.0165211 -0.0093745
0.0131886 0.0112546 0.0268556 0.0130315 0.0031403 0.0133481 0.0212739 0.0032661
-0.0061653 -0.0010246 -0.0196884 -0.0190503 -0.0200001 0.0037193 -0.0124293 -0.0289650
0.0187084 0.0289017 0.0236811 0.0365675 0.0035493 0.0108902 0.0328781 0.0051577
-0.0116951 -0.0123235 -0.0225476 -0.0180886 -0.0015916 0.0101772 -0.0043642 0.0128282
0.0160391 0.0150461 0.0356500 0.0306112 0.0325895 -0.0009841 0.0033521 -0.0043064
0.0057270 -0.0150034 -0.0008678 0.0147622 0.0212693 -0.0266910 -0.0152894 -0.0002544
-0.0126335 -0.0299138 -0.0043429 -0.0142843 -0.0186430 0.0079464 -0.0010443 0.0488591
-0.0029563 -0.0013243 -0.0453620 -0.0139579 -0.0179700 0.0103004 0.0386624 -0.0038011
-0.0046664 -0.0007577 -0.0170574 -0.0114511 -0.0071455 0.0140283 -0.0111921 -0.0119338
0.0035650 0.0091944 -0.0018594 0.0104889 0.0059682 -0.0161023 -0.0240368 -0.0164325
0.0231154 0.0343755 0.0270102 0.0343892 0.0235559 -0.0023047 0.0195467 -0.0341659
0.0001902 -0.0006355 0.0241838 0.0119548 0.0008524 0.0281383 0.0092026 0.0281958
-0.0009984 -0.0101763 -0.0103307 0.0008624 -0.0265713 0.0116346 0.0017729 0.0240579
-0.0117865 -0.0198860 -0.0077540 -0.0173171 -0.0120736 0.0061582 0.0064477 0.0181534
-0.0158825 -0.0206589 -0.0109246 -0.0147293 -0.0300538 0.0012530 -0.0000806 0.0165390
0.0328676 0.0363408 0.0624808 0.0267841 0.0402534 0.0371822 0.0436050 0.0191270
0.0130048 0.0205406 -0.0054769 0.0176918 -0.0102114 0.0215556 0.0098385 0.0164317
0.0149542 0.0135989 0.0344926 0.0249165 0.0309502 -0.0362816 0.0060141 -0.0281950
0.0065330 0.0165476 0.0078453 0.0058480 0.0014045 0.0029623 0.0166188 -0.0038631
-0.0005524 0.0139025 0.0066721 0.0055648 0.0175314 0.0198854 0.0043513 0.0208152
0.0048821 0.0134511 0.0113231 0.0101596 -0.0048244 -0.0233683 -0.0169789 -0.0110869
0.0012834 0.0035966 0.0234844 -0.0008996 0.0181789 0.0150720 -0.0034542 -0.0011760
0.0003661 0.0005117 0.0032016 0.0061379 -0.0003402 -0.0097800 -0.0196036 0.0044741
-0.0057197 -0.0040933 -0.0223404 0.0009761 -0.0071441 -0.0025238 -0.0032918 -0.0150035
0.0049704 0.0029115 0.0176823 0.0117830 0.0181602 0.0037747 0.0160249 0.0041253
-0.0233094 -0.0242487 -0.0187115 -0.0261827 -0.0151439 -0.0224339 -0.0385265 0.0014221
0.0054757 0.0289103 -0.0054482 0.0050308 -0.0177687 -0.0056817 -0.0060105 -0.0133334
0.0122792 0.0088670 0.0306768 0.0242082 0.0307877 0.0153619 0.0418241 0.0207101
0.0014354 0.0032957 -0.0047837 -0.0020566 -0.0021935 0.0050426 -0.0166336 -0.0157462
-0.0058256 -0.0021060 0.0064088 -0.0111105 -0.0093016 -0.0243539 -0.0507191 -0.0469596
-0.0089285 -0.0112261 -0.0214913 -0.0195391 -0.0155344 -0.0173992 0.0114959 -0.0031735
0.0040351 0.0086220 0.0195227 0.0053143 0.0090169 0.0130713 0.0072321 0.0123157
-0.0067294 -0.0088869 -0.0178192 -0.0251097 -0.0068741 -0.0214541 -0.0316707 0.0062071
-0.0187730 -0.0294621 -0.0270781 -0.0194018 -0.0211109 0.0118162 -0.0207891 0.0231123
0.0377370 0.0189176 -0.0384081 0.1003976 0.0084850 -0.0736298 -0.0093306 -0.0586060
0.0096109 0.0131261 0.0011577 0.0285020 -0.0148991 -0.0097508 0.0057330 -0.0166524
0.0138213 0.0126152 0.0190805 0.0235133 0.0104983 -0.0002482 0.0168293 -0.0220582
-0.0083063 -0.0260942 -0.0036880 -0.0236447 -0.0014089 -0.0080933 -0.0062731 -0.0041737
0.0310908 0.0328436 0.0298977 0.0566084 0.0354435 -0.0175586 0.0385492 -0.0155163
-0.0006340 0.0037965 -0.0282001 -0.0173526 -0.0100475 -0.0030635 -0.0067250 -0.0212862
0.0029774 0.0050168 -0.0136001 0.0050851 0.0025178 0.0104069 0.0012186 -0.0011106
-0.0096586 -0.0143096 0.0212951 -0.0087473 0.0008670 0.0091483 0.0146378 0.0155656
0.0164633 0.0291188 0.0265640 0.0062293 0.0228648 0.0145221 0.0191058 0.0195238
-0.0007042 0.0100878 0.0205901 0.0042008 0.0091449 0.0037235 -0.0167069 0.0220134
-0.0013656 0.0007308 -0.0070885 -0.0133569 -0.0033563 -0.0112938 0.0042802 0.0073549
0.0098350 0.0206895 0.0288302 0.0130170 0.0097661 -0.0025843 -0.0059407 -0.0135594
0.0016162 -0.0009541 0.0074728 0.0049930 0.0028346 -0.0031163 0.0068858 0.0232620
0.0094617 0.0135267 0.0124503 0.0078175 0.0000000 0.0147895 0.0132901 0.0126582
0.0154640 0.0190763 0.0044480 0.0084818 0.0059861 -0.0036432 0.0031837 0.0006803
0.0070184 0.0034668 0.0023443 -0.0033063 -0.0018181 0.0140458 0.0194211 0.0171652
0.0070962 0.0058347 -0.0075365 0.0000000 0.0089418 -0.0199176 -0.0083426 -0.0182957
-0.0030617 0.0028241 -0.0047134 -0.0194016 0.0019695 -0.0175955 -0.0389251 -0.0237427
0.0015616 0.0043681 0.0389372 0.0183879 0.0193284 0.0118550 0.0216876 0.0197873
-0.0133737 -0.0080493 0.0081034 -0.0258754 -0.0014463 0.0188806 0.0036380 0.0159843
0.0080388 0.0133966 -0.0105503 0.0222318 0.0024140 -0.0014061 0.0096472 -0.0011779
-0.0022908 -0.0030974 -0.0005078 -0.0142563 -0.0075454 0.0021168 0.0082817 0.0062331
-0.0114369 -0.0118966 -0.0058421 -0.0132822 -0.0037204 0.0228646 0.0082132 0.0262849
0.0089459 0.0165645 0.0038327 0.0260992 0.0061697 0.0005674 0.0099010 -0.0023654
0.0148770 0.0258750 0.0195979 0.0134830 0.0295306 -0.0096326 -0.0204766 -0.0125910
0.0068044 0.0113977 0.0032451 -0.0005036 0.0280563 -0.0065936 -0.0032942 -0.0311335
-0.0030038 0.0077071 0.0256282 -0.0106481 -0.0053363 0.0008248 -0.0137281 -0.0015383
-0.0028035 -0.0054838 -0.0016980 -0.0107627 0.0133355 0.0191117 0.0118576 0.0219978
0.0142671 0.0245216 0.0143375 0.0111002 -0.0009076 -0.0018592 0.0078967 0.0095477
0.0101775 0.0158617 0.0004792 0.0167953 0.0177139 0.0194863 0.0102364 0.0088767
-0.0031125 -0.0242576 -0.0035917 0.0125847 -0.0135377 -0.0097118 0.0007505 -0.0087986
0.0016977 -0.0103844 -0.0093730 -0.0100275 0.0012065 0.0156753 0.0148750 -0.0099552
0.0020197 0.0223669 0.0114579 0.0051359 -0.0029434 0.0113172 0.0003696 0.0007542
-0.0054705 -0.0254888 -0.0026506 0.0000710 0.0009211 -0.0208167 -0.0091125 -0.0118061
0.0012822 0.0008718 -0.0062818 0.0012552 -0.0055214 -0.0171551 -0.0134139 -0.0232164
0.0142494 0.0316495 0.0556771 0.0088261 0.0228252 0.0049712 0.0144857 0.0129250
0.0053756 0.0140020 0.0048366 0.0057858 0.0034681 0.0191352 0.0076406 0.0213240
0.0001214 -0.0018734 0.0027503 -0.0041390 0.0036063 -0.0143210 0.0027343 0.0119906
0.0020251 -0.0013210 0.0045718 -0.0123273 0.0100314 0.0105861 -0.0021071 -0.0086171
-0.0132978 -0.0107902 -0.0234362 -0.0266745 -0.0223836 0.0120071 -0.0187578 0.0262432
-0.0057756 -0.0061223 0.0174746 -0.0113577 0.0036392 0.0015025 0.0024053 -0.0039905
0.0076221 0.0052396 0.0288526 0.0145271 0.0084605 0.0055285 0.0202071 0.0035977
0.0134119 0.0283863 0.0051190 0.0265927 0.0035955 -0.0024271 0.0053230 0.0270490
-0.0050839 -0.0122605 -0.0059785 -0.0092512 0.0077626 0.0177514 0.0057872 0.0151515
0.0156001 0.0128288 0.0155937 0.0229132 0.0081468 -0.0165890 0.0048975 -0.0190670
0.0010032 -0.0097500 -0.0046063 0.0132712 0.0048486 -0.0052023 -0.0244882 -0.0182427
0.0071761 0.0078294 -0.0125604 0.0293748 0.0013160 -0.0114105 0.0061511 -0.0134696
0.0124985 0.0151945 0.0182993 0.0126201 -0.0007299 -0.0073733 0.0046321 -0.0040303
0.0022800 0.0046050 0.0225729 -0.0045321 0.0166591 0.0182864 0.0164485 0.0225452
0.0084723 0.0024942 -0.0085728 0.0040839 -0.0033061 -0.0148589 -0.0091944 -0.0178485
0.0023338 0.0170130 -0.0025939 -0.0012673 -0.0023073 -0.0059688 -0.0150955 -0.0058383
0.0028714 0.0134225 0.0043344 -0.0078776 0.0089622 0.0216331 0.0104272 -0.0023160
-0.0013931 0.0026748 -0.0010788 -0.0137270 -0.0074501 -0.0122571 0.0258611 0.0042281
-0.0008912 0.0017567 0.0114496 0.0128265 -0.0053405 0.0184528 -0.0044842 0.0142822
0.0096954 0.0150049 0.0190090 0.0168408 0.0207518 0.0032438 0.0043822 -0.0043953
0.0157470 -0.0113272 -0.0391952 0.0137127 -0.0072504 0.0000665 -0.0046055 -0.0059680
0.0039705 0.0013593 0.0021813 -0.0105214 0.0001430 0.0011062 -0.0065758 -0.0255777
0.0088972 0.0190691 0.0050063 0.0054820 0.0018615 0.0131033 0.0107870 0.0059081
0.0037521 0.0003116 0.0224104 0.0100531 0.0126277 -0.0258366 -0.0215067 0.0147676
-0.0024299 -0.0102307 0.0133333 -0.0047655 0.0028527 0.0167506 0.0146544 0.0224078
0.0245823 0.0395481 0.0426572 0.0152828 0.0290142 -0.0090652 -0.0212322 0.0135867
0.0164583 0.0158718 0.0077344 0.0217714 0.0158952 -0.0094659 -0.0293856 0.0130056
0.0089591 0.0112469 0.0187841 0.0027821 0.0085712 -0.0117252 0.0064970 -0.0042533
0.0220038 0.0275939 0.0325139 0.0063055 0.0151086 0.0043069 0.0169116 0.0130518
-0.0388374 -0.0369739 -0.0581797 -0.0361530 -0.0358804 -0.0304310 -0.0293256 -0.0131179
-0.0506444 -0.0516980 -0.0536187 -0.0458945 -0.0545831 -0.0137151 -0.0415907 -0.0128175
0.0443975 0.0567584 0.0672124 0.0447635 0.0412597 0.0065291 0.0242904 0.0255671
0.0058586 0.0194593 0.0036334 0.0041739 -0.0011202 -0.0048861 -0.0030641 -0.0142232
-0.0204942 -0.0129631 -0.0319790 -0.0105861 -0.0269132 0.0038826 -0.0248564 -0.0059458
0.0363830 0.0431954 0.0336588 0.0431245 0.0195910 -0.0037174 0.0345347 0.0011963
-0.0128080 -0.0123584 -0.0108543 -0.0070477 -0.0043799 0.0161140 0.0131143 -0.0074877
-0.0588987 -0.0716459 -0.0471448 -0.0469171 -0.0359016 0.0030046 -0.0389038 0.0241573
0.0197638 0.0102205 0.0296441 0.0118625 0.0256107 0.0143962 0.0352538 -0.0142622
-0.0130343 -0.0218572 -0.0248553 -0.0096818 -0.0040184 -0.0044391 -0.0042400 0.0047698
0.0209068 0.0302619 0.0104077 0.0238762 0.0200289 -0.0016517 -0.0093149 0.0083867
0.0055063 0.0057637 -0.0065165 0.0103927 0.0036729 -0.0201819 -0.0069847 -0.0064339
-0.0001877 -0.0012941 0.0000000 -0.0055284 -0.0011261 0.0036298 0.0262413 -0.0089236
-0.0020257 0.0171509 -0.0175626 0.0067228 -0.0005636 0.0030479 0.0114668 -0.0076494
0.0256748 0.0278401 0.0208917 0.0263920 0.0118425 0.0020168 0.0117279 0.0036936
-0.0055710 -0.0118022 -0.0280592 0.0127003 -0.0061304 -0.0169423 -0.0276920 -0.0207200
0.0030224 0.0134958 0.0078142 -0.0008032 -0.0155615 0.0205616 0.0215924 0.0065354
0.0053279 0.0177941 -0.0021538 0.0129838 -0.0031330 0.0080216 0.0173755 -0.0058437
0.0167762 0.0098412 0.0000000 0.0163573 0.0058571 -0.0064011 0.0122354 0.0042453
0.0006630 0.0145612 -0.0237427 0.0077468 -0.0058230 0.0071115 -0.0041552 -0.0135762
-0.0086240 -0.0072594 -0.0226194 0.0000597 -0.0121840 0.0012461 0.0203568 -0.0082413
-0.0125937 -0.0209334 -0.0134333 -0.0241331 -0.0122419 0.0098727 0.0082292 -0.0140435
0.0152610 0.0230706 0.0018461 0.0310759 0.0091085 0.0107457 0.0187390 0.0017699
0.0151404 0.0227775 0.0101360 -0.0049333 0.0031075 -0.0002444 -0.0093799 -0.0105166
0.0003219 -0.0034518 0.0025086 0.0063316 0.0041304 -0.0159713 -0.0129122 -0.0089278
0.0062216 -0.0076544 0.0166058 -0.0191120 0.0107244 -0.0107652 -0.0062287 -0.0062628
0.0077462 0.0138499 -0.0107405 0.0068378 -0.0098837 0.0002222 0.0305876 -0.0078564
-0.0015513 0.0024434 -0.0230716 0.0068512 -0.0202585 0.0120785 -0.0177592 -0.0020014
0.0067099 -0.0036561 -0.0226904 0.0048947 -0.0053941 0.0026521 0.0298451 -0.0223211
0.0085947 0.0145669 0.0274815 0.0192456 0.0141610 0.0108281 -0.0078161 0.0181040
0.0097389 0.0228518 -0.0046114 0.0083337 0.0002972 -0.0105489 0.0081202 -0.0056938
-0.0093347 -0.0296812 -0.0375260 -0.0143335 -0.0283636 -0.0132361 -0.0143066 -0.0024667
0.0114046 0.0159021 0.0098674 0.0049257 0.0203271 -0.0048685 0.0029276 -0.0018547
0.0083598 -0.0015218 0.0302670 -0.0057182 0.0280108 -0.0122316 -0.0038918 0.0041586
-0.0043494 0.0131419 -0.0071708 -0.0082320 -0.0093255 0.0014520 -0.0134715 -0.0064322
-0.0099750 -0.0303570 -0.0484623 -0.0379117 -0.0232386 -0.0339204 -0.0276181 0.0092231
-0.0412410 -0.0323618 -0.0134672 -0.0527874 -0.0385484 0.0126504 -0.0290453 0.0125659
0.0010871 -0.0074574 -0.0153885 -0.0015623 -0.0017228 -0.0066393 0.0288553 0.0067691
-0.0395294 -0.0367586 -0.0252081 -0.0383413 -0.0362410 0.0112564 -0.0110639 0.0065511
0.0247243 0.0163205 0.0555990 0.0442091 0.0312550 -0.0236379 0.0111877 -0.0010276
0.0215890 0.0126344 -0.0249879 0.0005199 0.0009472 0.0120535 0.0337062 -0.0186026
-0.0145086 -0.0234378 0.0276379 -0.0138889 -0.0070968 0.0119098 0.0037336 0.0099581
-0.0382858 -0.0494924 -0.0283617 -0.0266554 -0.0187419 0.0038362 -0.0126472 0.0012973
0.0471033 0.0638151 0.0337193 0.0319832 0.0160245 0.0016501 0.0270000 -0.0019867
-0.0438236 -0.0471746 -0.0292113 -0.0563489 -0.0321809 0.0290883 -0.0003669 0.0220702
-0.0117615 -0.0018593 -0.0012540 -0.0236772 -0.0047738 0.0005914 -0.0173701 -0.0087222
-0.0705049 -0.0838711 -0.0183617 -0.0839941 -0.0377300 0.0213232 -0.0647149 0.0141808
0.0292896 0.0395583 0.0186916 0.0349772 0.0196317 0.0027334 0.0002676 0.0197102
0.0187284 0.0213112 0.0114677 0.0325905 0.0207871 0.0087566 -0.0017398 0.0031390
0.0261106 0.0285478 0.0262032 0.0473064 0.0186946 -0.0096635 0.0449182 0.0029644
0.0288824 0.0283775 0.0201326 0.0254040 0.0172048 -0.0113288 0.0221996 -0.0064040
-0.0025519 -0.0006048 0.0156438 0.0000677 0.0014498 0.0081131 0.0123018 0.0152041
0.0161036 0.0139267 0.0132701 0.0124884 0.0078816 0.0058352 0.0288941 0.0133485
0.0015182 0.0066287 -0.0140317 0.0044911 -0.0102138 0.0114916 0.0138605 -0.0023293
0.0255110 0.0200523 -0.0016605 0.0425092 0.0257981 -0.0030240 0.0110556 0.0047501
0.0063812 0.0055250 0.0225707 0.0123545 0.0078591 -0.0033611 -0.0007057 0.0056089
0.0045857 0.0086761 -0.0127788 0.0005691 0.0077979 -0.0218751 -0.0120012 -0.0288446
-0.0212536 -0.0184642 -0.0200047 -0.0417090 -0.0177964 0.0245240 0.0015483 0.0078766
0.0294727 0.0419467 0.0345822 0.0205750 0.0275721 0.0014806 0.0227109 0.0010583
-0.0073230 0.0029992 -0.0150884 -0.0306354 -0.0139529 0.0255441 0.0055992 0.0081321
0.0115670 0.0061606 0.0115485 0.0231921 0.0085524 0.0126541 0.0135069 -0.0158103
0.0215589 0.0278302 0.0344828 0.0280226 0.0214308 -0.0168988 0.0104551 -0.0002459
0.0055098 0.0063361 -0.0009009 0.0019064 0.0028681 -0.0109651 0.0025014 -0.0012297
-0.0004824 0.0083947 0.0045084 -0.0129374 0.0034615 0.0018747 -0.0286945 -0.0119839
0.0116888 0.0173970 -0.0152601 0.0168976 -0.0032999 0.0074047 0.0141288 0.0083077
0.0021133 0.0024130 0.0077484 0.0142793 0.0081265 0.0008849 0.0093265 -0.0059323
-0.0201680 -0.0319712 -0.0506560 -0.0243569 -0.0247799 0.0088145 -0.0088982 0.0064650
-0.0078445 -0.0105950 -0.0402572 -0.0241348 -0.0085719 0.0099398 0.0126613 -0.0064234
-0.0107052 -0.0266607 -0.0084386 -0.0134126 0.0001544 0.0142073 0.0017048 0.0053875
-0.0265579 -0.0236306 0.0190237 -0.0326941 -0.0213028 0.0316954 -0.0142969 0.0167354
0.0449740 0.0407590 0.0115450 0.0342793 0.0340692 0.0013681 0.0262463 0.0264331
0.0055969 0.0088377 -0.0019427 0.0057666 -0.0061011 -0.0021255 0.0072909 -0.0002370
0.0213302 0.0324686 0.0485673 0.0182082 0.0248652 -0.0002283 0.0067891 0.0428255
-0.0034016 -0.0075153 0.0032731 0.0100682 0.0055072 0.0104998 -0.0268614 0.0092438
0.0186349 0.0230803 0.0004660 0.0075882 0.0066939 -0.0009052 0.0279463 -0.0079579
0.0073376 0.0129808 -0.0018634 -0.0036376 -0.0055917 -0.0166879 0.0003343 0.0105191
-0.0115748 -0.0130210 0.0002333 -0.0146692 -0.0044071 0.0112886 -0.0207173 0.0070396
0.0162871 0.0224071 -0.0037332 0.0219738 -0.0001528 -0.0016706 0.0098954 -0.0061724
-0.0310917 -0.0406576 -0.0503512 -0.0293891 -0.0274809 0.0404026 0.0102487 0.0168363
-0.0034174 -0.0045903 -0.0167694 -0.0128463 -0.0119309 0.0259322 0.0195096 0.0395172
-0.0094986 -0.0054159 -0.0082769 -0.0132116 -0.0109627 0.0434129 0.0005467 0.0107603
-0.0138480 -0.0183847 -0.0123926 -0.0215301 -0.0046587 -0.0011630 -0.0045902 0.0097353
0.0266805 0.0296588 0.0291935 0.0234478 0.0201744 0.0090432 0.0151513 -0.0029132
0.0191485 0.0219769 0.0263748 0.0071217 0.0208825 -0.0083662 0.0131952 -0.0127304
0.0101999 0.0049584 0.0240000 0.0494330 0.0218504 -0.0634475 -0.0228438 -0.0124718
-0.0047580 -0.0090370 -0.0149149 -0.0119511 -0.0057629 0.0391833 0.0221762 0.0199786
-0.0096552 -0.0177822 -0.0233116 -0.0240536 -0.0089993 0.0059198 0.0030461 -0.0132214
-0.0035545 0.0095172 0.0081201 -0.0133634 -0.0123133 0.0246304 0.0042922 0.0059549
0.0065568 0.0121817 0.0185502 0.0072415 0.0215054 -0.0380162 -0.0035258 -0.0131783
0.0057038 0.0030347 0.0059908 0.0159101 0.0109840 -0.0061234 0.0151187 0.0030708
0.0121828 0.0206061 0.0171509 0.0156608 0.0113173 -0.0075943 -0.0061266 0.0099672
0.0150529 0.0165102 0.0121782 0.0200001 0.0149209 0.0164973 0.0010632 0.0049344
0.0091460 0.0118669 0.0106432 0.0061985 0.0052925 -0.0401962 -0.0321691 -0.0362654
0.0092255 0.0083489 -0.0125917 -0.0010057 -0.0008774 0.0211255 0.0167837 0.0059685
-0.0026624 -0.0053226 -0.0060284 -0.0044047 -0.0049766 0.0155339 -0.0107887 -0.0034006
0.0107732 0.0162017 -0.0076976 0.0224373 0.0029421 0.0037170 0.0164684 0.0008712
0.0017817 -0.0004876 0.0124587 0.0064907 0.0074802 -0.0130477 -0.0023604 -0.0017409
0.0077810 0.0106830 0.0313443 0.0031319 0.0141215 0.0049877 -0.0255970 0.0103910
0.0157157 0.0218158 0.0257296 0.0198915 0.0042970 -0.0156174 0.0254811 0.0033801
0.0066408 0.0111620 0.0103116 -0.0006627 0.0066493 0.0049032 0.0051087 0.0201405
-0.0013937 0.0026684 -0.0031063 -0.0044011 -0.0053130 0.0131082 0.0025955 0.0248015
0.0102353 0.0198430 0.0146894 -0.0014535 0.0025986 -0.0048881 0.0022650 0.0071987
0.0191584 0.0226618 0.0140382 0.0253505 0.0133906 -0.0030336 0.0244295 -0.0022463
-0.0095799 -0.0030441 -0.0352586 -0.0217663 -0.0126454 0.0294161 0.0080894 0.0095511
-0.0214132 -0.0163000 -0.0558294 -0.0293850 -0.0289250 0.0268866 -0.0144855 0.0091229
0.0325427 0.0462408 0.0296841 0.0270978 0.0219323 -0.0084316 0.0169188 -0.0103128
0.0162553 0.0237350 0.0193727 0.0183163 0.0034802 0.0008311 0.0427368 0.0081873
-0.0122037 -0.0186244 -0.0205883 -0.0047648 -0.0135837 0.0241444 -0.0006982 0.0382550
-0.1116107 -0.1062665 -0.0639869 -0.1242970 -0.0881921 0.0491082 -0.1278314 -0.0408532
0.0040502 0.0107874 -0.0096249 -0.0131891 -0.0078728 0.0753738 0.0465674 0.0618008
-0.0946011 -0.0753774 -0.0994270 -0.1726456 -0.1431580 -0.0769322 -0.1128238 -0.0905744
-0.1454573 -0.1125093 -0.1322633 -0.1512511 -0.1107541 0.0356627 -0.2492915 -0.0221245
0.1076048 0.0878435 0.0634566 0.1143513 0.1234857 0.0518726 0.1634494 0.0866462
-0.0206376 -0.0104155 -0.0065966 -0.0705401 -0.0370790 0.0062216 -0.0849001 0.0026272
0.1209154 0.0953810 0.0670085 0.1825654 0.0917486 -0.0184569 0.2278955 0.0395677
0.0303380 0.0718411 0.0257427 -0.0134173 0.0030591 0.0146325 -0.0353701 -0.0007562
-0.0128036 -0.0067352 -0.0187535 0.0028675 -0.0095083 0.0180563 -0.0436328 0.0256668
-0.0006360 -0.0051439 -0.0073075 0.0223020 0.0023546 -0.0156417 0.0096195 -0.0175849
0.0341240 0.0569709 0.0430351 0.0576953 0.0271052 -0.0236377 0.0220497 0.0040055
-0.0210641 -0.0070710 -0.0219870 -0.0550014 -0.0295567 0.0166485 -0.0816354 0.0218800
0.0319967 0.0286202 0.0111020 0.0784298 0.0324512 -0.0069580 0.0694606 -0.0043920
0.0300570 0.0161107 0.0356850 0.0297279 0.0472345 -0.0118394 0.0497627 -0.0018381
0.0493557 0.0271253 0.0845479 0.0812094 0.0700871 -0.0444980 0.0926116 -0.0300780
-0.0473789 -0.0158954 -0.0256598 -0.0793049 -0.0394860 0.0396517 -0.0451587 0.0291754
0.0190270 0.0354418 0.0070634 0.0231205 0.0098938 0.0005541 -0.0060695 0.0086705
-0.0278318 -0.0147487 0.0005012 -0.0306408 -0.0090105 0.0176121 -0.0408777 0.0153020
0.0405931 0.0498292 0.0355532 0.0419257 0.0211605 -0.0088841 0.0502027 0.0026420
0.0171671 0.0467107 0.0454547 -0.0076544 0.0090659 0.0167489 -0.0226567 0.0132352
0.0130039 -0.0172367 -0.0108697 0.0373644 0.0189314 0.0027055 0.0070055 0.0054967
-0.0026109 -0.0148794 0.0086509 -0.0034790 -0.0039363 0.0177486 -0.0069568 0.0504350
0.0175766 0.0400296 0.0034770 0.0087624 -0.0191274 0.0074225 0.0452173 0.0376609
0.0246540 0.0213704 0.0133981 0.0597858 0.0254632 -0.0054443 0.0092615 0.0290137
0.0067848 0.0025416 0.0084340 0.0058908 0.0183876 -0.0394398 -0.0137648 -0.0433416
0.0078377 0.0356777 0.0009040 -0.0157872 -0.0058642 0.0185071 -0.0045299 -0.0027939
0.0326970 0.0378189 0.0286812 0.0162345 0.0164546 -0.0305656 0.0213997 0.0129649
-0.0228478 -0.0305954 -0.0265642 -0.0274948 -0.0146611 0.0111956 -0.0075859 -0.0149140
-0.0248416 -0.0463008 -0.0092468 -0.0238875 0.0043398 0.0106918 -0.0223247 0.0044594
-0.0062457 -0.0132373 0.0134306 0.0277572 0.0050924 -0.0055322 0.0026061 0.0041107
-0.0058068 0.0175740 -0.0354898 -0.0412417 -0.0314753 0.0094757 -0.0210823 -0.0450873
0.0155449 0.0101270 0.0244529 0.0439861 0.0128408 -0.0133319 0.0517743 0.0205784
0.0389706 0.0415585 0.0418276 0.0644421 0.0280169 -0.0163439 0.0117321 0.0142266
0.0012687 0.0098003 -0.0058914 -0.0021511 -0.0143118 0.0081204 -0.0237896 -0.0153523
-0.0043478 -0.0130672 0.0166812 0.0044349 0.0037073 -0.0209434 -0.0079598 0.0019069
-0.0556425 -0.0539439 -0.0347582 -0.0612008 -0.0552479 -0.0027845 -0.0432045 -0.0136588
0.0723342 0.0936597 0.0720197 0.0687831 0.0785144 0.0127636 0.0445104 0.0396709
0.0226752 -0.0124912 0.0083456 0.0603839 0.0477269 -0.0078413 0.0615117 -0.0329166
-0.0077351 -0.0018906 0.0151045 0.0230547 0.0141271 0.0211809 -0.0118688 -0.0082976
0.0234712 0.0297198 0.0199754 0.0387042 0.0193319 -0.0079868 -0.0002354 -0.0449656
0.0169934 0.0217719 0.0161872 0.0207735 0.0115745 -0.0303441 0.0157832 0.0269981
-0.0095985 -0.0120124 -0.0025566 0.0111584 -0.0049628 0.0230023 -0.0253942 0.0009865
0.0121585 0.0271990 0.0157167 0.0296876 0.0165626 -0.0143410 0.0075614 0.0228999
-0.0004875 0.0001969 -0.0168660 0.0187878 -0.0042658 0.0061407 0.0024976 -0.0005101
0.0132249 0.0135030 0.0307201 -0.0148234 0.0082919 0.0027975 0.0161350 0.0113978
0.0197390 0.0168612 0.0588348 0.0594717 0.0379660 -0.0406388 -0.0253358 -0.0281453
-0.0145831 -0.0224744 -0.0065801 0.0145869 -0.0175625 0.0033038 0.0132966 -0.0127495
0.0191109 0.0434811 0.0272310 0.0201661 0.0100806 0.0003953 0.0163140 0.0161865
-0.0334568 -0.0333723 -0.0451370 -0.0439070 -0.0367265 0.0007904 -0.0080260 -0.0074180
0.0476665 0.0534079 0.0549614 0.0782740 0.0320485 -0.0249898 0.0347091 -0.0162216
0.0127157 0.0153609 0.0277383 0.0253101 0.0214161 -0.0062146 0.0147326 0.0051823
-0.0066472 -0.0161391 -0.0046713 -0.0091084 -0.0007861 -0.0261030 -0.0092697 -0.0215596
-0.0247931 -0.0509938 -0.0660525 -0.0305520 -0.0293770 -0.0010472 -0.0153308 -0.0311358
0.0085974 -0.0173809 0.0018612 -0.0027484 0.0083772 -0.0282477 -0.0116771 -0.0165008
0.0271876 0.0219646 0.0029723 0.0729409 0.0221090 -0.0205172 0.0525890 0.0147669
-0.0083856 -0.0073544 0.0016670 -0.0284684 0.0019665 -0.0096279 -0.0091340 0.0108366
0.0166890 0.0104079 -0.0149778 -0.0260649 0.0022243 0.0141744 0.0350686 -0.0061259
0.0116925 0.0271200 0.0110756 0.0141880 0.0033942 0.0075960 0.0090576 -0.0016026
0.0271584 0.0386358 -0.0057557 -0.0051399 0.0147020 0.0000000 0.0040608 0.0079640
0.0140223 0.0145355 0.0149393 0.0092547 0.0166688 0.0127263 0.0251170 0.0188645
-0.0012462 -0.0075730 0.0051520 0.0049409 -0.0027748 0.0057445 0.0195181 0.0003005
0.0013437 -0.0042131 -0.0118983 -0.0038535 -0.0121409 -0.0101379 0.0100815 -0.0044471
0.0115504 -0.0112132 0.0131530 0.0022233 0.0294456 0.0057278 -0.0060489 0.0357962
-0.0131243 -0.0233693 -0.0318156 -0.0193886 -0.0105708 -0.0154417 -0.0127802 0.0064107
-0.0039368 0.0018994 0.0035882 -0.0047507 0.0059076 0.0043039 0.0100688 0.0193989
0.0122911 0.0211616 0.0325555 0.0251396 0.0099963 0.0055928 0.0191232 0.0132925
0.0060945 0.0050011 0.0204119 0.0084258 0.0105158 0.0120010 0.0260506 -0.0068393
0.0040464 0.0168057 -0.0081783 0.0204400 0.0052355 0.0172268 0.0211608 -0.0080153
-0.0189308 0.0040733 -0.0191716 -0.0413033 -0.0306173 0.0240320 -0.0291050 -0.0615114
0.0281740 0.0211172 0.0234188 0.0456939 0.0185942 -0.0255266 0.0179468 0.0100649
0.0166663 0.0262691 -0.0129731 -0.0133030 -0.0080023 0.0226680 -0.0053277 0.0042019
0.0041501 0.0066083 -0.0224535 -0.0122605 0.0027730 0.0102731 0.0264901 0.0114772
-0.0095977 -0.0094457 0.0007470 -0.0504903 -0.0155858 0.0114655 0.0036051 0.0011819
0.0199380 0.0296422 -0.0201529 0.0214002 0.0114913 0.0019567 0.0044431 -0.0050174
-0.0032505 -0.0098589 -0.0173301 0.0068321 0.0034081 0.0068687 0.0044236 0.0074751
0.0090761 0.0095455 0.0065892 0.0105858 0.0103157 -0.0104328 0.0033733 -0.0305029
0.0077518 0.0020921 -0.0040432 -0.0101167 0.0138215 0.0052105 -0.0002801 0.0106293
-0.0057411 -0.0029553 -0.0431085 -0.0253697 -0.0241956 0.0134635 -0.0004672 0.0018631
0.0155404 0.0225982 0.0422222 0.0505289 0.0157331 -0.0072400 0.0015889 0.0209358
0.0062855 0.0147058 0.0296569 0.0068460 0.0169767 -0.0073039 0.0382569 0.0051119
-0.0168624 -0.0130513 -0.0118599 -0.0278119 -0.0110882 0.0014846 -0.0379256 -0.0226821
-0.0058951 -0.0073290 -0.0213374 0.0038804 -0.0081320 0.0051888 -0.0024288 -0.0203971
0.0056864 -0.0002303 -0.0114853 0.0055995 -0.0024846 -0.0151505 -0.0104253 -0.0028699
-0.0217836 -0.0352235 -0.0088618 -0.0034522 -0.0261520 -0.0093624 -0.0148022 0.0078995
0.0083363 0.0027210 0.0097358 -0.0031493 -0.0028132 -0.0238736 -0.0048155 -0.0021873
0.0182935 0.0215417 0.0220385 0.0161569 0.0256479 0.0222017 0.0371624 0.0066980
0.0162604 0.0139859 0.0019253 0.0099929 0.0065015 -0.0062054 0.0265933 0.0147584
0.0135283 0.0321037 -0.0215219 0.0028142 -0.0001244 0.0246999 -0.0016360 -0.0066759
0.0202070 0.0323484 0.0000000 0.0603377 0.0166482 0.0121897 0.0036415 0.0191419
-0.0026892 -0.0097842 0.0212098 -0.0095530 -0.0054993 -0.0131948 -0.0018140 0.0271432
0.0034670 0.0235366 -0.0207693 -0.0283090 -0.0127795 0.0069912 -0.0014542 -0.0105474
-0.0211564 -0.0316591 -0.0435977 -0.0424114 -0.0399552 0.0146268 -0.0146522 -0.0333700
-0.0120923 -0.0206287 0.0045173 -0.0365269 -0.0012965 0.0266228 -0.0000924 -0.0013186
0.0381985 0.0388381 0.0237122 0.0242188 0.0264832 -0.0355686 0.0269721 -0.0003001
-0.0196593 -0.0329140 -0.0245680 -0.0187191 -0.0137420 0.0143758 0.0106049 0.0073238
0.0233328 0.0325192 0.0116279 0.0320722 0.0242661 -0.0153153 0.0107904 0.0069726
0.0092647 0.0023431 0.0032053 0.0018466 0.0042343 -0.0022222 0.0331821 0.0117773
-0.0186751 -0.0452180 0.0008189 -0.0286806 0.0011439 -0.0400160 -0.0454623 -0.0187764
-0.0029393 0.0003949 0.0249540 -0.0081456 0.0029198 -0.0011247 -0.0141621 0.0114456
-0.0575401 -0.0745244 -0.0221513 -0.0808175 -0.0336710 0.0107672 -0.0358678 0.0083692
0.0090644 0.0003127 -0.0348980 -0.0088328 -0.0210896 -0.0034811 -0.0037013 -0.0233210
0.0152732 0.0176521 0.0289702 0.0160308 0.0179311 -0.0274327 0.0014289 0.0105326
-0.0183642 -0.0305859 0.0012332 0.0151225 -0.0051268 -0.0054671 -0.0198801 0.0293142
-0.0141443 -0.0159912 0.0000000 -0.0094845 -0.0050211 -0.0001450 -0.0148486 0.0190438
0.0081063 0.0124738 -0.0281199 0.0151901 -0.0087650 -0.0098387 0.0186188 -0.0032181
-0.0127469 -0.0244960 -0.0576558 -0.0189629 -0.0751607 0.0259792 0.0110252 0.0403851
-0.0279983 -0.0382449 -0.0459434 -0.0097150 -0.0055050 -0.0380061 -0.0162618 0.0076764
0.0614921 0.0835080 0.0655392 0.0535758 0.0745811 -0.0108965 0.0290743 -0.0312820
0.0183793 0.0236260 -0.0068344 -0.0035935 -0.0001354 -0.0358211 0.0045435 0.0171779
0.0005081 0.0069570 0.0188680 0.0070349 0.0071854 0.0304895 0.0392934 -0.0157912
-0.0118122 -0.0350975 -0.0211329 -0.0467314 -0.0188450 -0.0548422 -0.0016358 0.0109749
-0.0218514 -0.0307031 -0.0155798 0.0055087 -0.0119358 -0.0349265 -0.0122895 0.0141621
-0.0268393 -0.0385013 -0.0418268 -0.0315640 -0.0215218 -0.0062940 0.0097695 -0.0203760
-0.0329547 -0.0373387 0.0000000 -0.0401184 -0.0259685 -0.0045004 -0.0530302 -0.0187475
-0.0016020 -0.0127693 -0.0342143 -0.0128143 -0.0199591 -0.0467684 -0.0377831 -0.0084224
-0.0233870 -0.0236379 -0.0107500 -0.0247015 -0.0041624 0.0203219 -0.0306522 -0.0377950
-0.0300955 -0.0439161 0.0160533 -0.0111755 0.0116436 0.0218141 -0.0195308 0.0191955
0.0657803 0.0707358 0.0221195 0.0656521 0.0392505 0.0048098 0.0577572 0.0047667
-0.0113664 -0.0093820 0.0076100 -0.0030912 -0.0103650 -0.0238797 -0.0200279 -0.0015621
-0.0505188 -0.0566950 -0.0210166 -0.0427635 -0.0513465 -0.0194777 -0.0564318 0.0113570
-0.0573617 -0.0489891 -0.0354973 -0.0750881 -0.0496213 -0.0148544 -0.0520168 -0.0187349
0.0662002 0.0745796 0.0247040 0.0599951 0.0372479 0.0042826 0.0727812 -0.0068898
-0.0226620 -0.0423609 -0.0196804 -0.0210178 -0.0177199 0.0309997 -0.0035092 -0.0104062
0.0194890 0.0468577 0.0060227 0.0243859 -0.0046297 -0.0286652 -0.0074698 -0.0357652
-0.0091079 -0.0117827 -0.0364182 -0.0142377 -0.0152365 0.0323557 -0.0041932 -0.0202712
0.0258613 0.0346731 0.0204503 0.0370905 0.0325733 0.0207507 0.0294753 0.0104396
0.0427750 0.0446042 0.0136988 0.0431175 0.0365930 -0.0094474 0.0501310 0.0213482
0.0035923 0.0199390 0.0025026 0.0189586 -0.0108033 -0.0063728 -0.0157794 0.0072516
0.0329650 0.0268534 0.0247128 0.0501047 0.0269189 -0.0078991 0.0420091 0.0156089
-0.0116131 -0.0227915 -0.0280146 -0.0284986 -0.0310066 -0.0217221 -0.0197682 -0.0306785
-0.0398684 -0.0477606 0.0027568 -0.0291292 -0.0306075 0.0051310 -0.0373535 -0.0058997
-0.0322469 -0.0399102 -0.0312421 -0.0470421 -0.0357199 -0.0278739 -0.0380805 -0.0154550
0.0366103 0.0403836 0.0061919 0.0405909 0.0325781 -0.0173289 0.0440941 0.0035163
-0.0478509 -0.0578658 -0.0310256 -0.0448772 -0.0326713 -0.0114486 -0.0597000 -0.0249031
-0.0456738 -0.0460212 -0.0478962 -0.0652550 -0.0602650 -0.0127954 -0.0623975 -0.0181597
-0.0292703 -0.0299444 -0.0305725 -0.0091861 -0.0132135 -0.0307474 -0.0410685 0.0108490
0.0157064 0.0068847 0.0220756 0.0223745 0.0146403 -0.0118975 -0.0342668 0.0207539
-0.0142231 -0.0310667 -0.0403927 -0.0106755 -0.0144291 -0.0239628 -0.0211116 -0.0310363
0.0465845 0.0563013 0.0309852 0.0353096 0.0353509 -0.0547833 0.0246850 0.0076480
0.0393544 0.0210587 -0.0277856 0.0605674 0.0324193 0.0389611 0.0661849 -0.0064223
-0.0325690 -0.0588151 0.0557013 -0.0244595 0.0146985 -0.0242570 -0.0171244 0.0216114
0.0588814 0.0879553 0.0541436 0.0460040 0.0775308 0.0389513 0.0652148 0.0517032
-0.0062232 -0.0109044 -0.0034067 -0.0170145 -0.0047356 0.0178773 -0.0164698 -0.0107560
0.0159078 0.0073731 -0.0068367 0.0101242 0.0225633 0.0327177 0.0185933 0.0026415
0.0113837 0.0196222 0.0468627 0.0133096 0.0165115 0.0431969 0.0065760 0.0247518
-0.0334964 -0.0359255 -0.0131513 -0.0501463 -0.0119609 -0.0070967 -0.0190358 -0.0011957
-0.0209775 -0.0276203 -0.0157203 -0.0192893 -0.0183486 0.0097723 -0.0207587 -0.0016162
-0.0009392 -0.0227892 -0.0007931 0.0001147 0.0071844 -0.0462141 0.0001183 0.0028179
-0.0012537 -0.0040394 0.0026455 -0.0001719 -0.0037942 -0.0254504 -0.0040222 0.0142294
0.0147739 0.0094636 0.0572559 0.0184675 0.0379341 0.0564484 0.0239933 0.0239920
0.0268502 0.0452754 0.0306963 0.0533281 0.0352267 0.0149268 0.0440784 0.0290714
-0.0065746 0.0060860 0.0104116 -0.0107459 0.0068057 -0.0051522 -0.0059993 0.0029649
0.0247549 0.0480402 0.0136593 0.0245353 0.0083086 0.0048024 0.0271600 -0.0003904
0.0164416 0.0334841 -0.0335697 0.0390864 -0.0025140 0.0024786 0.0153426 -0.0321392
-0.0104523 -0.0211640 -0.0168787 -0.0339104 -0.0105012 -0.0310215 -0.0203621 -0.0005765
-0.0019116 0.0048715 -0.0126896 0.0148180 0.0049526 -0.0097688 -0.0082048 -0.0121136
-0.0267152 -0.0309137 -0.0347783 -0.0290997 -0.0278794 -0.0137722 -0.0405912 -0.0169916
0.0197033 0.0268288 0.0323760 0.0212789 0.0266511 0.0115981 0.0154057 0.0245916
-0.0452262 -0.0371396 -0.0429945 -0.0800001 -0.0314615 0.0363136 -0.0704257 0.0080004
0.0144292 0.0582567 -0.0060782 -0.0280962 -0.0214130 0.0119330 -0.0004872 0.0569391
0.0147696 0.0196861 0.0281839 0.0069724 0.0244121 0.0000000 -0.0110957 -0.0006530
0.0344662 0.0322943 0.0204293 0.0384772 0.0392327 -0.0044923 0.0521751 -0.0023414
-0.0004886 -0.0089739 -0.0017739 -0.0252803 0.0058726 0.0228933 -0.0080095 0.0178474
0.0079914 0.0016350 0.0083778 0.0150670 0.0177926 -0.0317884 -0.0137734 -0.0006971
-0.0006303 -0.0061526 -0.0178752 0.0059487 0.0055995 -0.0064713 0.0163737 -0.0113222
0.0090490 0.0187929 0.0030762 -0.0132913 -0.0001357 0.0197318 0.0149254 0.0029851
-0.0079340 0.0010231 0.0066446 -0.0042808 0.0035315 -0.0122608 -0.0063025 0.0143940
-0.0025204 0.0066276 -0.0213253 -0.0099169 -0.0100162 -0.0059109 -0.0113930 -0.0034675
0.0170801 0.0353199 0.0111544 0.0196271 0.0071097 -0.0304019 -0.0191279 -0.0169691
0.0033443 0.0353332 0.0005131 0.0002271 -0.0206354 -0.0000989 -0.0134448 -0.0148116
0.0188087 0.0179392 0.0138462 0.0333240 0.0070696 0.0115844 0.0327810 0.0007186
0.0046270 -0.0004229 0.0159907 0.0193517 0.0024916 -0.0006863 0.0061540 0.0054680 
#Monthly return to tibble format
monthly_return <- as_tibble(asset_returns_mon_xts)

kbl(monthly_return, caption = "Monthly return of portfilio")%>%
  row_spec(row =0, bold= TRUE, color = "black", background = "#F9EBEA") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped", full_width = F, position = "center")
Monthly return of portfilio
SPY QQQ EEM IWM EFA TLT IYR GLD
0.0311945 0.0460390 0.0177638 0.0447511 0.0026679 -0.0034248 0.0545708 0.0327482
0.0608800 0.0771096 0.0811088 0.0823066 0.0638539 -0.0205738 0.0974844 -0.0043864
0.0154701 0.0224252 -0.0016620 0.0567846 -0.0280459 0.0332189 0.0638814 0.0588344
-0.0794546 -0.0739241 -0.0939356 -0.0753663 -0.1119279 0.0510836 -0.0568356 0.0305131
-0.0517409 -0.0597565 -0.0139865 -0.0774341 -0.0206193 0.0579783 -0.0467010 0.0235532
0.0683010 0.0725823 0.1093251 0.0673092 0.1161040 -0.0094640 0.0940479 -0.0508712
-0.0449809 -0.0512991 -0.0323674 -0.0744387 -0.0379502 0.0839089 -0.0129713 0.0570613
0.0895547 0.1317283 0.1175735 0.1244536 0.0997194 -0.0252030 0.0462961 0.0477556
0.0382024 0.0633792 0.0301543 0.0414813 0.0380555 -0.0446934 0.0393345 0.0368227
0.0000000 -0.0017249 -0.0290546 0.0348502 -0.0482370 -0.0168926 -0.0158295 0.0211130
0.0668519 0.0475713 0.0727775 0.0803337 0.0830806 -0.0369909 0.0457403 0.0243687
0.0233004 0.0282773 -0.0384128 -0.0037064 0.0209549 -0.0308116 0.0357399 -0.0637976
0.0347371 0.0316072 -0.0004366 0.0554201 0.0354979 0.0165023 0.0452036 0.0599831
0.0001200 -0.0044824 0.0628958 0.0252310 -0.0238828 0.0002922 -0.0109351 0.0159814
0.0289615 0.0287305 0.0273269 0.0263746 0.0562584 0.0233912 0.0466335 0.0894465
-0.0112143 -0.0121871 -0.0294000 -0.0179413 -0.0220611 0.0342281 0.0101332 -0.0179169
-0.0168701 -0.0202542 -0.0093547 -0.0240454 -0.0121075 -0.0232301 -0.0310597 -0.0243250
-0.0200042 0.0166516 -0.0102942 -0.0340618 -0.0237781 0.0441456 0.0021556 0.0841780
-0.0549759 -0.0506896 -0.0925497 -0.0889139 -0.0875488 0.0966753 -0.0531192 0.1227494
-0.0694207 -0.0449081 -0.1789470 -0.1115032 -0.1080827 0.1320614 -0.1066821 -0.1106235
0.1091473 0.1040197 0.1626781 0.1510105 0.0962746 -0.0382925 0.1318965 0.0587119
-0.0040638 -0.0269197 -0.0196033 -0.0037825 -0.0217640 0.0198913 -0.0366878 0.0166727
0.0104486 -0.0061421 -0.0426481 0.0051500 -0.0217494 0.0344486 0.0410740 -0.1066243
0.0463744 0.0841843 0.1099106 0.0714579 0.0526950 -0.0032994 0.0660097 0.1139548
0.0434055 0.0641004 0.0527191 0.0256897 0.0483315 -0.0259700 -0.0069353 -0.0296498
0.0321636 0.0505305 -0.0311302 0.0248470 0.0042081 -0.0423598 0.0449297 -0.0132083
-0.0066755 -0.0116950 -0.0169962 -0.0161815 -0.0207688 0.0483423 0.0258427 -0.0014803
-0.0600558 -0.0704016 -0.1070586 -0.0657910 -0.1114420 0.0902535 -0.0420901 -0.0633803
0.0405811 0.0362145 0.0503536 0.0505208 0.0704333 -0.0167824 0.0536520 0.0235458
0.0118295 0.0099749 -0.0002552 -0.0152086 0.0008006 0.0381734 0.0233035 0.0083768
0.0250527 0.0518520 0.0040898 0.0353544 0.0319998 -0.0131894 0.0030567 0.0493961
0.0253509 0.0088845 0.0521892 0.0326094 0.0271321 -0.0253276 -0.0111776 0.0467056
-0.0181986 -0.0527930 -0.0043550 -0.0216925 0.0109432 -0.0048400 -0.0059020 -0.0294374
0.0056601 0.0130869 0.0155530 0.0055129 0.0278089 0.0115919 -0.0057812 -0.0046754
0.0089341 -0.0046693 0.0680359 0.0361885 0.0438115 -0.0248773 0.0288547 -0.0242698
0.0511907 0.0267157 -0.0029310 0.0623816 0.0372846 -0.0318525 0.0402043 -0.0050611
0.0127585 0.0034392 -0.0228407 0.0100468 -0.0128858 0.0123861 0.0126357 -0.0508685
0.0379713 0.0302480 -0.0101827 0.0465901 0.0130540 -0.0041940 0.0286495 0.0094771
0.0192120 0.0253733 0.0121581 -0.0034943 0.0501865 0.0468492 0.0572824 -0.0756231
0.0236102 0.0357750 -0.0482789 0.0393196 -0.0301905 -0.0676099 -0.0649333 -0.0619879
-0.0133446 -0.0239526 -0.0532577 -0.0081802 -0.0267793 -0.0327128 -0.0238271 -0.1105884
0.0516771 0.0631403 0.0132464 0.0733419 0.0532284 -0.0225795 0.0024085 0.0743011
-0.0299926 -0.0039595 -0.0253780 -0.0316420 -0.0195526 -0.0134035 -0.0653253 0.0520475
0.0316467 0.0483218 0.0720678 0.0648916 0.0782494 0.0065171 0.0345022 -0.0478384
0.0463068 0.0495687 0.0417076 0.0242000 0.0326018 0.0143045 0.0373096 -0.0034326
0.0296371 0.0355117 -0.0025907 0.0395643 0.0054644 -0.0270333 -0.0463956 -0.0551120
0.0259268 0.0292710 -0.0040661 0.0202111 0.0217613 -0.0186957 0.0090471 -0.0379453
-0.0352485 -0.0192132 -0.0863639 -0.0277391 -0.0520117 0.0630275 0.0344006 0.0341887
0.0455159 0.0515244 0.0337787 0.0477886 0.0613112 0.0052409 0.0475102 0.0627030
0.0082957 -0.0273357 0.0387535 -0.0074845 -0.0045921 0.0073213 0.0014515 -0.0314214
0.0069515 -0.0031940 0.0078034 -0.0374762 0.0166667 0.0209519 0.0302943 0.0049349
0.0232064 0.0448567 0.0295184 0.0078585 0.0159545 0.0294950 0.0279689 -0.0305104
0.0206448 0.0312380 0.0240180 0.0527201 0.0092075 -0.0025126 0.0101260 0.0631902
-0.0134377 0.0118197 0.0136479 -0.0605432 -0.0260350 0.0066414 -0.0011144 -0.0363167
0.0394636 0.0500945 0.0282975 0.0482957 0.0018020 0.0472383 0.0347230 0.0038091
-0.0137964 -0.0075659 -0.0776742 -0.0592790 -0.0388246 -0.0211234 -0.0589056 -0.0617633
0.0235508 0.0264194 0.0141963 0.0659349 -0.0026512 0.0281852 0.0835262 -0.0305481
0.0274719 0.0454636 -0.0154211 0.0011155 0.0006255 0.0296743 0.0272068 -0.0048820
-0.0025365 -0.0224060 -0.0396354 0.0289293 -0.0399276 0.0325134 0.0080499 0.0131121
-0.0296295 -0.0208234 -0.0068719 -0.0327706 0.0062459 0.0981573 0.0571321 0.0868991
0.0562045 0.0722057 0.0440800 0.0594642 0.0633778 -0.0613838 -0.0259757 -0.0590522
-0.0157052 -0.0235899 -0.0149732 0.0176999 -0.0142858 0.0109224 0.0107454 -0.0215220
0.0098337 0.0192235 0.0685275 -0.0256493 0.0364657 -0.0342515 -0.0481595 -0.0016717
0.0128563 0.0224847 -0.0410450 0.0223635 0.0019545 -0.0237246 -0.0033113 0.0055521
-0.0203123 -0.0248411 -0.0293085 0.0078295 -0.0311824 -0.0407204 -0.0439794 -0.0151621
0.0225893 0.0455776 -0.0630993 -0.0110394 0.0203183 0.0454605 0.0495094 -0.0662099
-0.0609500 -0.0682448 -0.0883621 -0.0631099 -0.0742513 -0.0068951 -0.0581321 0.0370723
-0.0255158 -0.0220727 -0.0313239 -0.0493632 -0.0441888 0.0196688 0.0161535 -0.0180114
0.0850595 0.1136989 0.0637586 0.0562270 0.0661200 -0.0040881 0.0621567 0.0228336
0.0036551 0.0060884 -0.0252368 0.0325991 -0.0075274 -0.0086766 -0.0019907 -0.0675206
-0.0172825 -0.0159478 -0.0381983 -0.0503041 -0.0233188 -0.0029722 0.0110530 -0.0045133
-0.0497863 -0.0691042 -0.0503262 -0.0857752 -0.0551773 0.0557311 -0.0410231 0.0541100
-0.0008263 -0.0156535 -0.0081781 -0.0022338 -0.0333452 0.0308593 -0.0074997 0.1093034
0.0672661 0.0685261 0.1296174 0.0801347 0.0658213 -0.0009331 0.1025508 -0.0084289
0.0039409 -0.0318680 0.0040877 0.0167224 0.0222183 -0.0073651 -0.0166966 0.0510881
0.0170118 0.0437003 -0.0369293 0.0224038 -0.0008555 0.0080543 0.0220742 -0.0613830
0.0034757 -0.0227802 0.0455911 -0.0001738 -0.0241941 0.0693417 0.0624316 0.0896950
0.0364714 0.0715085 0.0538414 0.0587489 0.0397706 0.0210254 0.0365333 0.0198466
0.0011977 0.0105008 0.0088375 0.0178410 0.0053411 -0.0101350 -0.0334894 -0.0325632
0.0000581 0.0221351 0.0251848 0.0107385 0.0133678 -0.0150842 -0.0147274 0.0068921
-0.0173372 -0.0145722 -0.0082778 -0.0459706 -0.0221547 -0.0438059 -0.0496027 -0.0294492
0.0368382 0.0043595 -0.0441570 0.1106328 -0.0178137 -0.0821376 -0.0233562 -0.0835657
0.0202719 0.0113223 -0.0025269 0.0288442 0.0270626 -0.0046263 0.0423401 -0.0191499
0.0178949 0.0514010 0.0665525 0.0028181 0.0329118 0.0081427 0.0013000 0.0541922
0.0392914 0.0437506 0.0174075 0.0193005 0.0119067 0.0158459 0.0437434 0.0318477
0.0012499 0.0202688 0.0368519 0.0002601 0.0323169 -0.0065509 -0.0145302 -0.0042775
0.0099262 0.0272698 0.0170095 0.0114928 0.0242416 0.0157321 0.0056062 0.0172675
0.0141129 0.0389734 0.0284573 -0.0197038 0.0354231 0.0188786 -0.0011402 -0.0012420
0.0063750 -0.0231795 0.0092664 0.0337442 0.0029604 0.0079186 0.0208002 -0.0215553
0.0205542 0.0406137 0.0582265 0.0085241 0.0265336 -0.0065834 0.0111571 0.0231317
0.0029176 0.0207353 0.0235161 -0.0125783 -0.0004481 0.0340873 0.0066948 0.0419876
0.0201494 -0.0029522 -0.0004459 0.0630413 0.0236172 -0.0232290 -0.0078507 -0.0336989
0.0235640 0.0460641 0.0328049 0.0072883 0.0167932 -0.0003857 0.0005009 -0.0074848
0.0305660 0.0197173 -0.0038894 0.0294122 0.0068937 0.0074319 0.0256503 0.0035634
0.0121279 0.0060312 0.0376155 -0.0039854 0.0134886 0.0181257 -0.0012322 0.0210570
0.0563594 0.0875705 0.0829798 0.0255807 0.0502061 -0.0325554 -0.0302434 0.0323494
-0.0363604 -0.0129280 -0.0589851 -0.0384370 -0.0483477 -0.0304144 -0.0665732 -0.0207599
-0.0274106 -0.0407882 0.0054148 0.0121751 -0.0083961 0.0285964 0.0377192 0.0063200
0.0051681 0.0050583 -0.0281692 0.0098137 0.0152125 -0.0208814 0.0022521 -0.0095397
0.0243090 0.0567293 -0.0262148 0.0616357 -0.0189426 0.0200445 0.0337127 -0.0119592
0.0057510 0.0114503 -0.0454569 0.0061436 -0.0158410 0.0064575 0.0405948 -0.0361494
0.0370465 0.0279642 0.0353102 0.0164908 0.0285201 -0.0143687 0.0083146 -0.0224189
0.0319198 0.0578066 -0.0376726 0.0431057 -0.0223575 0.0131203 0.0237538 -0.0213811
0.0059453 -0.0028163 -0.0057911 -0.0232498 0.0096524 -0.0286427 -0.0285340 -0.0066073
-0.0691044 -0.0859573 -0.0876049 -0.1098786 -0.0813354 -0.0293055 -0.0238689 0.0211955
0.0185495 -0.0026498 0.0490297 0.0172632 0.0049631 0.0178720 0.0469850 0.0033869
-0.0880484 -0.0866071 -0.0348890 -0.1197212 -0.0534976 0.0585353 -0.0782229 0.0494201
0.0800655 0.0901073 0.1034307 0.1132187 0.0663491 0.0037856 0.1147583 0.0288660
0.0324161 0.0299122 -0.0153133 0.0517911 0.0253670 -0.0137638 0.0073020 -0.0060922
0.0181005 0.0392457 0.0113101 -0.0209330 0.0091800 0.0557165 0.0417090 -0.0159690
0.0408524 0.0549928 0.0235320 0.0339669 0.0292940 -0.0199108 -0.0004593 -0.0066388
-0.0637713 -0.0822520 -0.0732982 -0.0785265 -0.0503296 0.0683924 -0.0014943 0.0175743
0.0695862 0.0759006 0.0620773 0.0698486 0.0591165 0.0095009 0.0127907 0.0800291
0.0151196 0.0233479 -0.0265671 0.0068167 -0.0194737 0.0025655 0.0238231 0.0000751
-0.0167435 -0.0189953 -0.0378263 -0.0493100 -0.0192396 0.1104907 0.0343437 0.0791231
0.0194578 0.0091789 0.0169197 0.0203704 0.0316404 -0.0267989 0.0189004 -0.0339479
0.0221050 0.0438007 0.0418398 0.0271573 0.0338905 -0.0111322 0.0076974 0.0256355
0.0361981 0.0406941 -0.0009393 0.0406565 0.0112727 -0.0040710 -0.0112457 -0.0320859
0.0290555 0.0388637 0.0773027 0.0278651 0.0299539 -0.0319751 0.0085758 0.0365588
-0.0004040 0.0303842 -0.0615110 -0.0310255 -0.0282257 0.0769121 0.0160076 0.0449966
-0.0791655 -0.0605742 -0.0377582 -0.0884572 -0.0776526 0.0662645 -0.0758167 -0.0063617
-0.1248714 -0.0728583 -0.1577001 -0.2147707 -0.1410669 0.0637665 -0.1963241 -0.0022240
0.1269833 0.1497374 0.0735425 0.1384761 0.0581743 0.0121894 0.0931436 0.0726106
0.0476455 0.0660088 0.0297491 0.0659199 0.0542692 -0.0176185 0.0180142 0.0258816
0.0177341 0.0628666 0.0660491 0.0342994 0.0351118 0.0033660 0.0247162 0.0273770
0.0588924 0.0734652 0.0825204 0.0291940 0.0193856 0.0443513 0.0412385 0.1079046
0.0697969 0.1094476 0.0288751 0.0547638 0.0472200 -0.0504653 0.0023153 -0.0032357
-0.0374436 -0.0577863 -0.0101033 -0.0326131 -0.0204679 0.0077342 -0.0234138 -0.0417140
-0.0249338 -0.0304492 0.0140621 0.0220308 -0.0355067 -0.0338523 -0.0291832 -0.0051942
0.1087768 0.1122578 0.0899128 0.1824418 0.1426943 0.0166391 0.0857953 -0.0540863
0.0370483 0.0490242 0.0712947 0.0864645 0.0501541 -0.0122764 0.0250340 0.0701386
-0.0101903 0.0026138 0.0317399 0.0484547 -0.0078126 -0.0363277 -0.0043200 -0.0322382
0.0278054 -0.0013352 0.0078784 0.0620257 0.0223789 -0.0573298 0.0242729 -0.0625688
0.0453994 0.0171678 -0.0072584 0.0139504 0.0251316 -0.0524527 0.0577407 -0.0114331
0.0529104 0.0590979 0.0119985 0.0178781 0.0295243 0.0249516 0.0788556 0.0356339
0.0065661 -0.0120121 0.0164876 0.0027123 0.0348227 0.0000211 0.0100818 0.0767838
0.0224274 0.0626214 0.0095041 0.0186899 -0.0107803 0.0441911 0.0225842 -0.0714766
0.0244124 0.0286093 -0.0643700 -0.0362732 0.0077333 0.0371666 0.0468903 0.0252974
0.0297598 0.0421868 0.0156977 0.0220312 0.0144672 -0.0034016 0.0193965 -0.0007655
-0.0466054 -0.0568316 -0.0387329 -0.0288036 -0.0326141 -0.0290701 -0.0562687 -0.0322353
0.0701634 0.0786400 0.0107184 0.0425143 0.0317907 0.0246500 0.0727610 0.0147972
-0.0080348 0.0199684 -0.0408484 -0.0433239 -0.0453473 0.0277148 -0.0241260 -0.0069007
0.0462478 0.0115235 0.0150707 0.0227151 0.0439095 -0.0201380 0.0946916 0.0329910
-0.0527412 -0.0874701 -0.0002047 -0.0953473 -0.0363497 -0.0391386 -0.0823144 -0.0167876
-0.0295170 -0.0447597 -0.0432022 0.0103361 -0.0342919 -0.0163300 -0.0458811 0.0612173
0.0375904 0.0466788 -0.0338112 0.0115751 0.0051898 -0.0544442 0.0686461 0.0127256
-0.0877691 -0.1359574 -0.0613510 -0.0989916 -0.0673914 -0.0942385 -0.0413047 -0.0207030
0.0022573 -0.0158659 0.0061350 0.0019465 0.0199594 -0.0225331 -0.0444337 -0.0326155
-0.0824605 -0.0890789 -0.0515767 -0.0836635 -0.0876664 -0.0127456 -0.0689109 -0.0156597
0.0920874 0.1255174 -0.0034913 0.1056330 0.0516882 0.0243103 0.0886061 -0.0258815
-0.0408020 -0.0513219 -0.0132633 -0.0200268 -0.0611686 -0.0455309 -0.0586237 -0.0294333
-0.0924458 -0.1053553 -0.1153943 -0.0966044 -0.0922205 -0.0823511 -0.1271343 -0.0288818
0.0812755 0.0399984 -0.0197822 0.1116300 0.0589181 -0.0596442 0.0315647 -0.0178444
0.0555916 0.0554416 0.1558936 0.0220366 0.1316809 0.0715105 0.0616740 0.0849187
-0.0576282 -0.0901367 -0.0263750 -0.0651412 -0.0181290 -0.0262005 -0.0473348 0.0293065
0.0628874 0.1064292 0.0912928 0.0981875 0.0900365 0.0764364 0.0997742 0.0575926
-0.0251427 -0.0035978 -0.0756770 -0.0172341 -0.0307478 -0.0485055 -0.0596177 -0.0536760
0.0370778 0.0949272 0.0321737 -0.0484734 0.0312905 0.0483934 -0.0193698 0.0791613
0.0159749 0.0050790 -0.0083629 -0.0179372 0.0293626 0.0033836 0.0091872 0.0086235
0.0046162 0.0788380 -0.0240225 -0.0081620 -0.0400707 -0.0301529 -0.0402660 -0.0134199
0.0288381 0.0187075 0.0519056 0.0677470 0.0305790 -0.0077592 0.0292798 -0.0015358 
library(tidyverse)
## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ forcats 1.0.0     ✔ stringr 1.5.0
## ✔ ggplot2 3.4.2     ✔ tidyr   1.3.0
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter()          masks timeSeries::filter(), stats::filter()
## ✖ dplyr::first()           masks xts::first()
## ✖ kableExtra::group_rows() masks dplyr::group_rows()
## ✖ dplyr::lag()             masks timeSeries::lag(), stats::lag()
## ✖ dplyr::last()            masks xts::last()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors
#4. Download Fama French 3 factors data and change to digit numbers (not in percetage)
ff_url <- "https://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/ftp/F-F_Research_Data_Factors_CSV.zip"

temp_file <- tempfile()
download.file(ff_url, temp_file)
ff_data_raw <- read_csv(unzip(temp_file), skip = 3)
## New names:
## • `` -> `...1`
## Warning: One or more parsing issues, call `problems()` on your data frame for details,
## e.g.:
##   dat <- vroom(...)
##   problems(dat)
## Rows: 1261 Columns: 5
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (1): ...1
## dbl (4): Mkt-RF, SMB, HML, RF
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
ff_data_raw <- ff_data_raw[c(1:1162),]
colnames(ff_data_raw) <- paste(c('date', "mkt_excess", "smb", "hml", "rf"))
attach(ff_data_raw)
view(ff_data_raw)

#Convert into xts data
ff_data <- ff_data_raw %>% mutate(date = as.character(date)) %>%
  mutate(date = ymd(parse_date(date, format = "%Y%m"))) %>%
  mutate(date = rollback(date))
ff_data
## # A tibble: 1,162 × 5
##    date       mkt_excess   smb   hml    rf
##    <date>          <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
##  1 1926-06-30       2.96 -2.56 -2.43  0.22
##  2 1926-07-31       2.64 -1.17  3.82  0.25
##  3 1926-08-31       0.36 -1.4   0.13  0.23
##  4 1926-09-30      -3.24 -0.09  0.7   0.32
##  5 1926-10-31       2.53 -0.1  -0.51  0.31
##  6 1926-11-30       2.62 -0.03 -0.05  0.28
##  7 1926-12-31      -0.06 -0.37  4.54  0.25
##  8 1927-01-31       4.18  0.04  2.94  0.26
##  9 1927-02-28       0.13 -1.65 -2.61  0.3 
## 10 1927-03-31       0.46  0.3   0.81  0.25
## # ℹ 1,152 more rows
library(xts)
ff_data_xts <- xts(ff_data[, -1], 
                       order.by = as.Date(as.numeric(ff_data$date)))
head(ff_data_xts,10)
##            mkt_excess   smb   hml   rf
## 1926-06-30       2.96 -2.56 -2.43 0.22
## 1926-07-31       2.64 -1.17  3.82 0.25
## 1926-08-31       0.36 -1.40  0.13 0.23
## 1926-09-30      -3.24 -0.09  0.70 0.32
## 1926-10-31       2.53 -0.10 -0.51 0.31
## 1926-11-30       2.62 -0.03 -0.05 0.28
## 1926-12-31      -0.06 -0.37  4.54 0.25
## 1927-01-31       4.18  0.04  2.94 0.26
## 1927-02-28       0.13 -1.65 -2.61 0.30
## 1927-03-31       0.46  0.30  0.81 0.25
tail(ff_data_xts)
##            mkt_excess   smb   hml   rf
## 2022-10-31       4.60 -3.40  1.38 0.29
## 2022-11-30      -6.41 -0.68  1.32 0.33
## 2022-12-31       6.65  5.02 -4.05 0.35
## 2023-01-31      -2.58  1.21 -0.78 0.34
## 2023-02-28       2.51 -5.59 -9.01 0.36
## 2023-03-31       0.61 -3.34 -0.03 0.35
class(mon_ret)
## [1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
dim(mon_ret)
## [1] 161   9
#5. Merge monthly return data in question 3 and 4 into tibble format. 
#Convert Fama_French date
Fama_French <- read_csv("F-F_Research_Data_Factors.CSV")
## Warning: One or more parsing issues, call `problems()` on your data frame for details,
## e.g.:
##   dat <- vroom(...)
##   problems(dat)
## Rows: 1263 Columns: 1
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (1): This file was created by CMPT_ME_BEME_RETS using the 202304 CRSP da...
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
colnames(Fama_French) <- c("Date", "mkt_excess","smb","hml","rf")
Fama_French$Date <- format(as.Date(paste(Fama_French$Date,"01",sep=""),"%Y%m%d"),"%m/%Y")

#Include date in monthly return data
monthly_price <- prices_monthly %>% fortify.zoo %>% as_tibble()
monthly_price_161 <- monthly_price[-162,]
monthly_return <- monthly_return %>% mutate(Date= monthly_price_161$Index)
monthly_return$Date <- format(monthly_return$Date,"%m/%Y")

#Merge 
merge_data <- left_join(Fama_French, monthly_return, by= "Date")
merge_data <- as_tibble(merge_data)

kbl(merge_data, caption = "Portfolio Returns and Fama French Factors")%>%
  row_spec(row =0, bold= TRUE, color = "black", background = "#F9EBEA") %>%
  kable_styling(bootstrap_options = "striped", full_width = F, position = "center")
Portfolio Returns and Fama French Factors
Date SPY QQQ EEM IWM EFA TLT IYR GLD
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA
NA NA NA NA NA NA NA NA NA 
#6. Based on CAPM model, compute covariance matrix for the 8-asset portfolio by using past 60-month returns from 2010/02 - 2015/01.
#Construct portfolio_1 including 8 assets in the time range 
monthly_return <- monthly_return %>% mutate(Date= monthly_price_161$Index)
monthly_return
## # A tibble: 161 × 9
##        SPY      QQQ      EEM     IWM      EFA      TLT     IYR      GLD
##      <dbl>    <dbl>    <dbl>   <dbl>    <dbl>    <dbl>   <dbl>    <dbl>
##  1  0.0312  0.0460   0.0178   0.0448  0.00267 -0.00342  0.0546  0.0327 
##  2  0.0609  0.0771   0.0811   0.0823  0.0639  -0.0206   0.0975 -0.00439
##  3  0.0155  0.0224  -0.00166  0.0568 -0.0280   0.0332   0.0639  0.0588 
##  4 -0.0795 -0.0739  -0.0939  -0.0754 -0.112    0.0511  -0.0568  0.0305 
##  5 -0.0517 -0.0598  -0.0140  -0.0774 -0.0206   0.0580  -0.0467  0.0236 
##  6  0.0683  0.0726   0.109    0.0673  0.116   -0.00946  0.0940 -0.0509 
##  7 -0.0450 -0.0513  -0.0324  -0.0744 -0.0380   0.0839  -0.0130  0.0571 
##  8  0.0896  0.132    0.118    0.124   0.0997  -0.0252   0.0463  0.0478 
##  9  0.0382  0.0634   0.0302   0.0415  0.0381  -0.0447   0.0393  0.0368 
## 10  0      -0.00172 -0.0291   0.0349 -0.0482  -0.0169  -0.0158  0.0211 
## # ℹ 151 more rows
## # ℹ 1 more variable: Date <date>
#7.Based on FF 3-factor model, compute covariance matrix for the 8-asset portfolio by using past 60-month returns from 2010/02 - 2015/01.
#Construct FF 3-factor data 
FF <-read_csv("F-F_Research_Data_Factors.CSV")
## Warning: One or more parsing issues, call `problems()` on your data frame for details,
## e.g.:
##   dat <- vroom(...)
##   problems(dat)
## Rows: 1263 Columns: 1
## ── Column specification ────────────────────────────────────────────────────────
## Delimiter: ","
## chr (1): This file was created by CMPT_ME_BEME_RETS using the 202304 CRSP da...
## 
## ℹ Use `spec()` to retrieve the full column specification for this data.
## ℹ Specify the column types or set `show_col_types = FALSE` to quiet this message.
FF$...1 <- format(as.Date(paste(FF$...1,"01",sep=""),"%Y%m%d"))
## Warning: Unknown or uninitialised column: `...1`.
FF$...1 <- as.Date(FF$...1)
colnames(FF)<- c("Market","SMB","HML")
FF #60x3
## # A tibble: 1,263 × 2
##    Market                                                         SMB   
##    <chr>                                                          <date>
##  1 The 1-month TBill return is from Ibbotson and Associates, Inc. NA    
##  2 ,Mkt-RF,SMB,HML,RF                                             NA    
##  3 192607,    2.96,   -2.56,   -2.43,    0.22                     NA    
##  4 192608,    2.64,   -1.17,    3.82,    0.25                     NA    
##  5 192609,    0.36,   -1.40,    0.13,    0.23                     NA    
##  6 192610,   -3.24,   -0.09,    0.70,    0.32                     NA    
##  7 192611,    2.53,   -0.10,   -0.51,    0.31                     NA    
##  8 192612,    2.62,   -0.03,   -0.05,    0.28                     NA    
##  9 192701,   -0.06,   -0.37,    4.54,    0.25                     NA    
## 10 192702,    4.18,    0.04,    2.94,    0.26                     NA    
## # ℹ 1,253 more rows
#According to the formula in the class, we define Y= BX while Y is the portfolio_return matrix (60x8 - 8 assets in 60 months), B is the matrix that consists of a in the first column and B in the second column:
one_60 <- rep(1,60)
# 8. Compute global minimum variance portfolio weights based on question 6 and 7.
#Create the 8x1 matrix with value = 1
one_8 <- rep(1,8)
one_8_1 <- matrix(one_8,ncol=1)
# 9. Using `SIT` package to backtest the performance of GMV (global minimum variance) portfolios based on CAPM model and Fama-French three-factor model.
GMVP_market <- function(n){
one_6 <- rep(1,6)
X_backtest_1 <- as.matrix(cbind(one_6, market[n:(n+5),])) # 6x2
Y_backtest_1 <- as.matrix(portfolio_1[n:(n+5),]) # 6x8

#We calculate the b_hat:
b_hat_backtest_1 = solve(t(X_backtest_1)%*%X_backtest_1)%*%t(X_backtest_1) %*% Y_backtest_1 #2x8 : first row- alpha, second row - beta

#The e_hat is equal the difference between actual return and return derived from the formula:
E_hat_backtest_1 = Y_backtest_1 - X_backtest_1 %*% b_hat_backtest_1 #6x8

# Excluding constant term and keep only beta in b_hat
b_hat_backtest_1 = as.matrix(b_hat_backtest_1[-1,])

#Calculate the covariance of ei and put them in diagonal matrix
diagD_hat_backtest_1 = diag(t(E_hat_backtest_1) %*% E_hat_backtest_1)/(6-2) 
diag(diagD_hat_backtest_1) 

# Covariance matrix by single factor model 
cov_sfm_backtest_1 <- as.numeric(var(Y_backtest_1))*b_hat_backtest_1%*%t(b_hat_backtest_1) + diag(diagD_hat_backtest_1)  #8x8

#Create the 8x1 matrix with value = 1
one_8 <- rep(1,8)
one_8_1 <- matrix(one_8,ncol=1)

#According to the formula to calculate GMVP, we denote a_sfm_1 as the numerator and b_sfm_1 as the denominator
a_sfm_backtest_1 <- inv(cov_sfm_backtest_1)%*%one_8_1 # 8x8 x 8x1 = 8x1
b_sfm_backtest_1 <- t(one_8_1)%*%inv(cov_sfm_backtest_1)%*%one_8_1 # 1x8 x 8x8 x 8x1 = 1x1

#Calculate the GMVP
mvp_sfm_backtest_1 <- a_sfm_backtest_1/as.vector(b_sfm_backtest_1)
mvp_sfm_backtest_1 #8x1
return_backtest_1 <-  colMeans(monthly_return[(n+1):(n+6),][1:8]) %*%mvp_sfm_backtest_1 
}

GMVPreturn <- rep(1,55)
growth <- rep(1,55)


return <- as_tibble(GMVPreturn)
return <- return %>% mutate(Date= monthly_return$Date[2:56]) %>% mutate(growth= growth[1:55])


ggplot(return) + geom_line(aes(x=Date,y=growth)) +
  ylab("Amount ($)") + xlab("Date") + 
  ggtitle("Backtesting of 1-factor model: Cumulative Return")+
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x=element_text(size=10),axis.text.y=element_text(size=10),
        axis.title.x=element_text(size=10),axis.title.y=element_text(size=10),
        title = element_text(size=10, face='bold'),
        legend.text = element_text(size=10))

ggplot(return) + geom_line(aes(x=Date,y=value)) +
  ylab("Profit (in digit)") + xlab("Date") + 
  ggtitle("Backtesting of 1-factor model: Return")+
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x=element_text(size=10),axis.text.y=element_text(size=10),
        axis.title.x=element_text(size=10),axis.title.y=element_text(size=10),
        title = element_text(size=10, face='bold'),
        legend.text = element_text(size=10))

GMVP_FF <- function(n){
one_6 <- rep(1,6)
X_backtest_3<- as.matrix(cbind(one_6, FF[n:(n+5),])) # 60x4
Y_backtest_3 <- as.matrix(portfolio_1[n:(n+5),]) # 60x8

#We calculate the b_hat:
b_hat_backtest_3 = solve(t(X_backtest_3)%*%X_backtest_3)%*%t(X_backtest_3) %*% Y_backtest_3 #4x8 : first row- alpha, other rows - beta

#The e_hat is equal the difference between actual return and return derived from the formula:
E_hat_backtest_3 = Y_backtest_3 - X_backtest_3 %*% b_hat_backtest_3 #60x8

# Excluding constant term and keep only beta in b_hat
b_hat_backtest_3= as.matrix(b_hat_backtest_3[-1,])

#Calculate the covariance of ei and put them in diagonal matrix
diagD_hat_backtest_3 = diag(t(E_hat_backtest_3) %*% E_hat_backtest_3)/(60-4) 
diag(diagD_hat_backtest_3) 

# Covariance matrix by single factor model 
cov_sfm_backtest_3 <- t(b_hat_backtest_3)%*%as.matrix(var(FF[n:(n+5),]))%*%b_hat_backtest_3 + diag(diagD_hat_backtest_3)  #8x8

#Create the 8x1 matrix with value = 1
one_8 <- rep(1,8)
one_8_1 <- matrix(one_8,ncol=1)

#According to the formula to calculate GMVP, we denote a_sfm_3 as the numerator and b_sfm_3 as the denominator
a_sfm_backtest_3 <- inv(cov_sfm_backtest_3)%*%one_8_1 # 8x8 x 8x1 = 8x1
b_sfm_backtest_3 <- t(one_8_1)%*%inv(cov_sfm_backtest_3)%*%one_8_1 # 1x8 x 8x8 x 8x1 = 1x1

#Calculate the GMVP
mvp_sfm_backtest_3 <- a_sfm_backtest_3 /as.vector(b_sfm_backtest_3 )

return_backtest_3 <- colMeans(monthly_return[(n+1):(n+6),][1:8]) %*% mvp_sfm_backtest_3
}

GMVPreturn_3 <- rep(1,55)
growth_3 <- rep(1,55)

return_3 <- as_tibble(GMVPreturn_3)
return_3 <- return_3 %>% mutate(Date= monthly_return$Date[2:56]) %>% mutate(growth= growth_3[1:55])


ggplot(return_3) + geom_line(aes(x=Date,y=growth)) +
  ylab("Amount ($)") + xlab("Date") + 
  ggtitle("Backtesting of 3-factors model: Cumulative Return")+
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x=element_text(size=10),axis.text.y=element_text(size=10),
        axis.title.x=element_text(size=10),axis.title.y=element_text(size=10),
        title = element_text(size=10, face='bold'),
        legend.text = element_text(size=10))

ggplot(return_3) +  geom_line(aes(x=Date,y=value)) +
  ylab("Profit (in digit)") + xlab("Date") + 
  ggtitle("Backtesting of 3-factors model: Return")+
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.x=element_text(size=10),axis.text.y=element_text(size=10),
        axis.title.x=element_text(size=10),axis.title.y=element_text(size=10),
        title = element_text(size=10, face='bold'),
        legend.text = element_text(size=10))