مقــــــالات فى الفــــــــــــوركس - محدثه

[ehabm]

الذهب ليس للارتفاع دائما ولكنه ايجابي ..!! (http://souqelmal.com/thread/346)

في البداية فلنتحدث عن تحركات الذهب لاخر الايام
نرى بعد الارتفاع الذي حصل الان تذبذب حول منطقة ضيقة منذ خمسة ايام واليوم ندخل اليوم السادس

http://cdn.top4top.net/i_e9dc0c35561.jpg (http://up.top4top.net/)

ايضا لم نرى اي تاثر لاسعار الذهب بتراجعات ناتج الاجمالي المحلي بشكل كبير ..
حيث التوقعات كانت عند
-1.8%
والحالية عند
-2.9%

http://cdn.top4top.net/i_e9dc0c35562.jpg (http://up.top4top.net/)


وايضا في الاونة الاخيرة لم نرى تاثرات بالحديث عن برنامج التيسير الكمي وتقليصاته ..
لم نشهد تعاطي الذهب مع تلك البيانات والقرارات للفيدرالي
بشكل كبير وبشكل يستحق جدية الاجراءات .. كما كنا نرى في عهد بن برنانكي وخصوصا في الايام الاخيرة كيف كان الذهب
يشتعل بقرارات وبيانات الفيدرالي الامريكي ..

http://cdn.top4top.net/i_e9dc0c35563.jpg (http://up.top4top.net/)



خلال هذه الفترة
طالما يتداول فوق 1320 ايجابي و يستهدف على الاقل 1340 كاستهداف اول و 1369 كاستهداف ثاني وبعدها ممكن ان نرى تصحيحات من هذه المستويات
ولكن ويبقى الاتجاه لحد الان صاعد وايجابي !!
وان شاء الله شهر اغسطس اكثر ايجابي ..
لازلت اراهن على هذا الشهر




اليوم نزل من الافتتاح 13 دولار تقريبا وهذا يعتبر لا شي مقارنة مع تحركات الذهب ذو الرنج العالي ..
نرى تذبذب فوق مستويات 1320
ولكن في المقابل
رغم قوة المنطقة التي يتداول عندها
لا استبعد حتى مستويات 1280 -1270 مرة اخرى الرجوع اليها ..
وتلك مناطق شراء جيدة جدا

http://cdn.top4top.net/i_e9dc0c35564.jpg (http://up.top4top.net/)




تقريبا اكثر من نصف سنة الان .. ولا استطيع ان ارى سبب لهبوط الذهب دون مستويات الالف دولار .. واتمنى ان تكون هناك أراء مقنعة لهبوط الذهب ..
على العكس رأينا طلوع من مستويات 1180 التي كان يراهن الكثير على التداول اسفل هذه المستويات ..


رأيت البعض يقول تراهنون على ارتفاع اسعار الذهب وهذا شئ بديهي ومنطقي ..
الذهب دائما في ارتفاع منذ القدم


عن نفسي اقول شراء الذهب من اي مكان والرهان على الصعود في اي زمان ذلك ضرب من الجنون


كنا من مستويات 1700 دولار تقريبا نرى الذهب للهبوط ابعد من 1200 دولار ..
والذي كان يتابع الذهب معنا وقتها يعلم اننا كنا من مؤيدين الهبوط بشدة


وفي المقابل ايضا ...
الذي كان يقول الذهب من البديهي ان يكون للشراء والصعود
لو نصح احدهم بتلك النصيحة حينما كانت الاسعار عند 1700 دولار .. لكانت مصيبة ..!!




نرجع الى موضوع الكثيرين الذي كانوا يتوقعون بهبوط الذهب

والذي من ضمن الكثيرين كانوا كبار البنوك بالعالم
اعطوا نظرة سلبية للذهب لعام 2014
على الاقل .. والان نحن في منتصف السنة


http://cdn.top4top.net/i_117d30016a1.jpg (http://up.top4top.net/)




ففي يناير هذه السنة 2014 اعلن بنك مورغان ستانلي هبوط اسعار الذهب ايضا للعامين المقبلين ويتوقع ان تصل اسعار الذهب هذا العام 1160 دولار للاونصة ويستمر الانخفاض ليصل 1138 دولار للونصة خلال سنة 2015


وايضا في في يناير هذه السنة 2014 يتوقع بنك اوف امريكا ميرلنش تراج الذهب لتصل الى 1150 دولار
فيما يتوقع باركليز تراجع الى 1205


ويتوقع دويتشه بنك تراجع الى 1141 دولار
أما يو بي اس فيرجح ان يصل الذهب 1200 دولار

[ehabm]

EUR/USD انخفض في نهاية دورة الولايات المتحدة

اليورو كان ادنى من الدولار الامريكى يوم الثلاثاء.
كان يُتداول على 1.3465, انخفض بنسبة 0.44% في وقت كتابة المقال.

الزوج على الأرجح سيجد دعم عند 1.3460, اخفض مستوى اليوم, ومقاومه عند 1.3549, اعلى مستوى الاثنين.

في الوقت نفسه, اليورو انخفض مقابل الجنيه البريطاني و الين الياباني, وكان EUR/GBP يتساقط بنسبة 0.37% ليصل 0.7891 و EUR/JPY يسقط بنسبة 0.37% ليصل 136.61.

[ehabm]

اليورو/دولار يتراجع لأدنى سعر له في 8 أشهر تحت ضغط بيانات التضخم الأمريكية

22 يوليو 2014

هبط اليورو الى أدنى مستوى في ثمانية أشهر مقابل الدولار اليوم الثلاثاء بعد أن كشفت بيانات التضخم أن أسعار المستهلكين في الولايات المتحدة قد إرتفعت كما كان متوقعاً في حزيران/يونيو، وهو ما جعل المستثمرين يراهنون على أن مجلس الاحتياطي الفيدرالي قد يرفع أسعار الفائدة عاجلا وليس آجلا في عام 2015، وخاصة إذا إستمر سوق العمل في التحسن.
http://glocdn.investing.com/news/money_EUR_USD_b.jpg
فخلال جلسة التداول الأمريكية، تراجع اليورو/دولار بنسبة 0.41% ليتداول عند 1.3469. وكان الزوج قد سجل أدنى سعر في جلسة تداول اليوم عند 1.3460 وهو أدنى سعر له منذ 21 نوفمبر/تشرين الثاني من العام الماضي، وسجل أعلى سعر خلال اليوم عند 1.3549.
وعلى الأرجح سيجد الزوج الدعم عند 1.3399، حيث أدنى سعر ليوم 21 تشرين الثاني/نوفمبر 2013، والمقاومه عند أعلى سعر لليوم 1.3549.
وكان الدولار قد إرتفع على نطاق واسع بعد صدور بيانات التضخم الأمريكية. ففي وقت سابق اليوم، قالت وزارة العمل الأميركية أن مؤشر أسعار المستهلكين قد إرتفع بنسبة 0.3٪ في الشهر الماضي، كما كان متوقعاً، بعد ارتفاعه بنسبة 0.4٪ في آيار/مايو. أما على أساس سنوي، فلقد إرتفع مؤشر أسعار المستهلكين بمعدل قدره 2.1٪ في حزيران/يونيو، وذلك تمشيا مع التوقعات ودون تغيير عن نسبة الأرتفاع المتحققة في شهر آيار/مايو.
أما مؤشر أسعار المستهلكين الأساسي، الذي يستثني تكاليف الغذاء والطاقة، فلقد إرتفع بنسبة 0.1٪ في شهر حزيران/يونيو، بالمقارنة مع التوقعات لإرتفاع قدره 0.2٪. وكان مؤشر أسعار المستهلكين الاساسي قد إرتفع بنسبة 0.3٪ في آيار/مايو. أما على أساس سنوي، فلقد إرتفع المؤشر بنسبة 1.9% مقارنة مع ذات الشهر من العام الماضي.
وأظهر تقرير آخر بأن مبيعات المنازل القائمة في الولايات المتحدة ارتفعت بنسبة 2.6٪ إلى 504 ألف وحدة في الشهر الماضي، من 491 ألف وحدة في آيار/مايو. وكان المحللون يتوقعون إرتفاع مبيعات المنازل القائمة بنسبة 2.00% إلى 497 ألف وحدة.
وأثارت هذه البيانات التكهنات حول التوقيت المحتمل لرفع أسعار الفائدة في الولايات المتحدة.
وفي الوقت نفسه، ما زال تباين الأراء حول مسار السياسة النقدية بين البنك المركزي الأوروبي وغيره من البنوك المركزية، يلقي بثقله على العملة الموحدة منذ أن خفض البنك المركزي الأوروبي أسعار الفائدة لمستويات قياسية يوم 5 حزيران/يونيو، في محاولة لدرء خطر الانكماش في منطقة اليورو.
وفي المقابل، أشارت رئيسة مجلس بنك الاحتياطي الفيدرالي (جانيت يلين) في تصريحاتها الأسبوع الماضي، إلى أن أسعار الفائدة سترتفع في وقت قريب إذا إستمر الاقتصاد في التحسن.
أما من ناحيته، فلقد بقيت المعنويات تجاه اليورو ضعيفة بين المشاركين في السوق، حيث يسود الشعور أن البنك المركزي الأوروبي لديه المساحة للمزيد من تسهيل السياسة النقدية إذا لزم الأمر.
وفي مكان آخر، تراجع اليورو مقابل الجنيه والين، مع إنخفاض اليورو/باوند بنسبة 0.30٪ ليسجل 0.7896، وكذلك إنخفاض اليورو/ين بنسبة 0.27٪ ليسجل 136.75.

[ehabm]

الباوند/دولار يتراجع بعد صدور مبيعات الاسكان المتفائلة من الولايات المتحدة

22 يوليو 2014
تراجع الجنيه الاسترليني مقابل الدولار الامريكي اليوم الثلاثاء، كما قدمت بيانات مبيعات المساكن في الولايات المتحدة المتفائلة الدعم للدولار، فيما واصلت الاسواق رصد التطورات في أوكرانيا والشرق الأوسط.http://glocdn.investing.com/news/gbp_usd_3_309x143.jpg
فلقد تراجع الباوند/دولار ليسجل 1.7050 خلال التعاملات الصباحية الولايات المتحدة، ادنى سعر للزوج منذ 17 تموز/يوليو؛ وتماسك الزوج لاحقا عند 1.7049، متراجعا بنسبة 0.17٪.
وكان الباوند من المرجح أن يجد الدعم عند 1.7037، ادنى مستوى منذ 18 تموز/يوليو والمقاومة عند 1.7118، اعلى مستوى منذ 18 تموز/يوليو.
وقالت الرابطة الوطنية للوسطاء العقاريين بأن مبيعات المنازل القائمة في الولايات المتحدة ارتفعت بنسبة 2.6٪ إلى 5.04 مليون وحدة في الشهر الماضي من 491 مليون في ايار/مايو. وكان المحللون يتوقعون ارتفاع مبيعات المنازل القائمة بنسبة 2٪ إلى4.97 مليون وحدة.
وفي تقرير لها، قالت وزارة العمل الأميركية أن أسعار المستهلكين ارتفعت بنسبة 0.3٪ الشهر الماضي متماشية مع التقديرات، بعد ارتفاعها بنسبة 0.4٪ في ايار/مايو.
وعلى اساس سنوي، ارتفعت أسعار المستهلكين بمعدل سنوي قدره 2.1٪ في حزيران/يونيو، وذلك تمشيا مع التوقعات ودون تغيير عن ايار/مايو.
وارتفعت أسعار المستهلكين، باستثناء تكاليف الغذاء والطاق ة،بنسبة 0.1٪ في الشهر الماضي، مقارنة مع توقعات لارتفاع بنسبة 0.2٪. وارتفعت أسعار السلع الاستهلاكية الأساسية بنسبة 0.3٪ في ايار/مايو.
فى وقت سابق اليوم، أظهرت بيانات رسمية أن المالية العامة في المملكة المتحدة أظهرت عجزا أكبر من المتوقع في حزيران/ يونيو بلغ 11.38 مليار باوند في الشهر الماضي، مقارنة مع توقعات لعجز قدره 10.66 نفسه مليار باوند من العام الماضي، اقترضت المملكة المتحدة7.59 مليار باوند.
واظهر تقرير منفصل، ان مؤشراتحاد الصناعة البريطانية لتوقعات الطلبيات الصناعية تراجع الى 2 من هذا الشهر، من قراءة 11 في شهرحزيران/ يونيو، مقارنة مع توقعات لانخفاض إلى 8.
وتعافت معنويات السوق قليلا بعد ان سلم زعيم المتمردين الموالين لروسيا الكسندر بوروداي الصندوقين الاسودين لطائرة الركاب الماليزية التي سقطت في اوكرانيا للخبراء الماليزيين في وقت سابق من اليوم الثلاثاء.بينما بقي الصراع في غزة واسرائيل في التركيز.
وارتفع الجنيه الاسترليني مقابل اليورو، مع تراجع اليورو/باوند بنسبة 0.28٪ ليسجل 0.7897.

[ehabm]

اليور/دولار يتراجع لادنى سعر له

مدد اليورو خسائره مقابل الدولار اليوم الثلاثاء، وانخفض إلى أدنى مستوى في ثمانية أشهر كما اثقل تباين موقف السياسة النقدية بين البنك المركزي الأوروبي وغيرها من البنك المركزي على معنويات السوق.
http://glocdn.investing.com/news/eur_usd_309x143.jpg
فلقد تراجع اليورو/دولار بنسبة 0.44٪ ليتداول عند 1.3464، وهو أدنى مستوى منذ 21 تشرين الثاني/نوفمبر.
وعلى الارجح ان يجد الزوج الدعم عند 1.3425، والمقاومة عند 1.3528، اعلى مستوى للدورة.
وظل اليورو يتعرض للضغوط بعد التصريحات التي ادلى بها رئيس البنك المركزي الأوروبي ماريو دراجي والتي كان ينظر إليها على أنها أحدث مؤشر على أن البنك يفتح الخيار لإجراء المزيد من اجراءات التحفيز النقدي لدرء خطر الانكماش في منطقة اليورو.
وفي المقابل، أشارت رئيسة مجلس الاحتياطي الفيدرالي جانيت يلين الأسبوع الماضي أن أسعار الفائدة قد ترتفع عاجلا إذا استمر الاقتصاد في التحسن.
وأظهرت بيانات رسمية يوم الثلاثاء أن معدل التضخم السنوي في الولايات المتحدة 1.2٪ في حزيران/يونيو، دون تغيير عن الشهر السابق، وتمشيا مع التوقعات.
وعلى أساس شهري ارتفعت أسعار المستهلكين في الولايات المتحدة بنسبة 0.3٪ بعد زيادة 0.4٪ في ايار/مايو.
وارتفع معدل التضخم الأساسي، الذي يستثني أسعار الغذاء والطاقة، بنسبة 0.1٪ على اساس شهري، أو 1.9٪ عن الشهر نفسه من العام الماضي.
وأظهر تقرير آخر بأن مبيعات المنازل القائمة في الولايات المتحدة ارتفعت بنسبة 2.6٪ إلى 5.04 مليون وحدة في الشهر الماضي من 491 مليون في ايار/مايو. وكان المحللون يتوقعون ارتفاع مبيعات المنازل القائمة بنسبة 2٪ إلى4.97 مليون وحدة.
وتراجع اليورو/ين مع تراجع الزوج بنسبة 0.29٪ ليصل إلى 136.71.
وفي أماكن أخرى، ارتفع الدولار/ين بنسبة 0.15٪ ليسجل 101.53.

[ehabm]

ارتفاع أسعار البنزين لأعلى مستوياته في عام يشعل الضغوط التضخمية في أكبر اقتصاد في العالم خلال حزيران-يونيو

22 يوليو 2014


كشف قسم العمل في العاصمة الأمريكية واشنطون اليوم الثلاثاء عن قراءة مؤشر أسعار المستهلكين لشهر حزيران/يونيو والتي أوضحت ارتفاعاً داخل الأراضي الأمريكية بنسبة 0.3% متوافقة بذلك مع توقعات المحللين مقابل 0.4% في القراءة السابقة لشهر أيار/مايو، كما جاءت القراءة السنوية متوافقة توقعات المحللين عند نسبة 2.1% دون تغير يذكر عن ما كانت علية في القراءة السنوية السابقة لشهر أيار/مايو الماضي.
http://glocdn.investing.com/news/indicatornews_3_309x143.jpg
الجدير بالذكر أن ارتفاع تكلفة المعيشة في الولايات المتحدة الأمريكية خلال حزيران/يونيو جاء نتاج القفزة التي شهادتها أسعار البنزين خلال الشهر ذاته والتي بلغت نسبة 3.3% موضحة أكبر زيادة في عام، وسط الاضطرابات الجيوسياسية لملف الدولة السوفيتية سابقاً أوكرانيا بالإضافة لملف غزة داخل الأراضي الفلسطينية المحتلة والعراق وليبيا، هذا وقد بلغ متوسط العقود الآجلة للنفط الخام عند 102.87$ للبرميل خلال تموز/يوليو الجاري مقارنة بنحو 105.15$ للبرميل في حزيران/يونيو الماضي.
هذا وقد أظهرت قراءة مؤشر أسعار المستهلكين الجوهري تباطؤ وتيرة النمو لنسبة 0.1% مقابل 0.3% في القراءة السابقة لشهر أيار/مايو دون توقعات المحللين عند نسبة 0.2%، بينما أوضحت القراءة السنوية للمؤشر ذاته تباطؤ وتيرة النمو لنسبة 1.9% مقابل 2.0% في القراءة السنوية لشهر أيار/مايو بخلاف التوقعات التي أشارت لاستقرار المؤشر عند نفس المستويات السابقة، مع العلم أن ذلك المؤشر الجوهري يستثنى منه التقلبات في تكلفة الغذاء والطاقة.
الجدير بالذكر أن ارتفاع أسعار الطاقة خلال الآونة الأخيرة قبل أن ترتد خلال الشهر الجاري وسط تلاشي المخاوف من تعطل الإمدادات من قبل ليبيا والعراق ثاني أكبر منتج للنفط الخام لدى منظمة أوبك، يدعم نظرة محافظ بنك الاحتياطي الفدرالي السيدة جينيت يلين التي أعربت مؤخراً بأن الزيادة الحالية مؤقتة، بينما أشارت إلي أنه "على الرغم من أن الاقتصاد في تحسن مستمر، إلا أن الانتعاش لم يكتمل بعد".
هذا وقد أظهر مؤشر الدولار الأمريكي الذي يقيس أداء العملة الأولى في العالم مقابل ست عملات رئيسية بما فيها اليورو الذي يزن أكثر من نصف المؤشر بالإضافة إلي الين الياباني، الجنيه الإسترليني، الكرونة السويدي، الدولار الكندي والفرنك السويسري ارتفاعاً ليتداول حالياً عند مستويات 80.66 محققا أعلى مستوى له خلال اليوم عند 80.84 منذ افتتاح تداولاته عند مستويات 80.56 ومحققا أدنى مستوى له خلال اليوم عند 80.84، وذلك في تمام الساعة 09:13 صباحاً بتوقيت نيويورك.

[ehabm]

الدولار/كندي يتداول بتغيير بسيط بعد صدور البيانات الامريكية

22 يوليو 2014


تداول الدولارالأمريكي بتغيير بسيط مقابل نظيره الكندي اليوم الثلاثاء، بعد صدور بيانات التضخم في أسعار المستهلكين في الولايات المتحدة والتي جاءت تمشيا مع التوقعات، في حين استمر المستثمرون في مراقبة التطورات في أوكرانيا وقطاع غزة.
http://glocdn.investing.com/news/money_USD_CAN_b.jpg
فلقد تداول الدولار/كندي ليسجل 1.0733 خلال التعاملات الأوروبية بعد ظهر اليوم، ادنى سعر للدورة. وتماسك الزوج لاحقا عند 1.0735، متراجعا بنسبة 0.03٪.
وعلى الارجح ان يجد الزوج الدعم عند 1.0683، ادنى سعر منذ 26 حزيران/يونيو والمقاومة عند 1.0794، اعلى سعر منذ 16 تموز/يوليو.
وفي تقرير لها، قالت وزارة العمل الأميركية أن أسعار المستهلكين ارتفعت بنسبة 0.3٪ الشهر الماضي متماشية مع التقديرات، بعد ارتفاعها بنسبة 0.4٪ في ايار/مايو.
وعلى اساس سنوي، ارتفعت أسعار المستهلكين بمعدل سنوي قدره 2.1٪ في حزيران/يونيو، وذلك تمشيا مع التوقعات ودون تغيير عن ايار/مايو.
وارتفعت أسعار المستهلكين، باستثناء تكاليف الغذاء والطاق ة،بنسبة 0.1٪ في الشهر الماضي، مقارنة مع توقعات لارتفاع بنسبة 0.2٪. وارتفعت أسعار السلع الاستهلاكية الأساسية بنسبة 0.3٪ في ايار/مايو.
وتعافت معنويات السوق قليلا بعد ان سلم زعيم المتمردين الموالين لروسيا الكسندر بوروداي الصندوقين الاسودين لطائرة الركاب الماليزية التي سقطت في اوكرانيا للخبراء الماليزيين في وقت سابق من اليوم الثلاثاء.
وارتفع اللوني المعروف بالدولار الكندي مقابل اليورو مع تراجع اليورو/كندي بنسبة 0.35٪ ليسجل 1.4471.
وفي وقت لاحق اليوم، ستقوم الولايات المتحدة بنشر بيانات حول مبيعات المنازل القائمة.

[ehabm]

الدولار على مقربة من أعلى مستوياته في 6 أسابيع بعد صدور بيانات التضخم الأمريكية

22 يوليو 2014


قي الدولار قرب أعلى مستوياته في ستة أسابيع مقابل سلة من العملات الرئيسية الأخرى اليوم الثلاثاء بعد أن أظهرت البيانات التي صدرت اليوم ارتفاع تضخم أسعار المستهلكين في الولايات المتحدة على نطاق واسع تماشيا مع التوقعات في شهر حزيران/يونيوومع استمرار التوترات الجيوسياسية مما قدم الدعم للعملة الأمريكية كملاذ آمن.
http://glocdn.investing.com/news/us_dollar_coins_309x143.jpg
فلقد تراجع اليورو/دولار بنسبة 0.33% ليتداول عند 1.3480، وهو أدنى سعر له منذ 2 شباط/فبراير.
وفي وقت سابق اليوم، قالت وزارة العمل الأميركية أن مؤشر أسعار المستهلكين قد إرتفع بنسبة 0.3٪ في الشهر الماضي، كما كان متوقعاً، بعد ارتفاعه بنسبة 0.4٪ في آيار/مايو.
أما على أساس سنوي، فلقد إرتفع مؤشر أسعار المستهلكين بمعدل قدره 2.1٪ في حزيران/يونيو، وذلك تمشيا مع التوقعات ودون تغيير عن نسبة الأرتفاع المتحققة في شهر آيار/مايو.
أما مؤشر أسعار المستهلكين الأساسي، الذي يستثني تكاليف الغذاء والطاقة، فلقد إرتفع بنسبة 0.1٪ في شهر حزيران/يونيو، بالمقارنة مع التوقعات لإرتفاع قدره 0.2٪. وكان مؤشر أسعار المستهلكين الاساسي قد إرتفع بنسبة 0.3٪ في آيار/مايو.
وفي الوقت نفسه، ما زال تباين الأراء حول مسار السياسة النقدية بين البنك المركزي الأوروبي وغيره من البنوك المركزية، يلقي بثقله على العملة الموحدة منذ أن خفض البنك المركزي الأوروبي أسعار الفائدة لمستويات قياسية يوم 5 حزيران/يونيو، في محاولة لدرء خطر الانكماش في منطقة اليورو.
وفي المقابل، أشارت رئيسة مجلس بنك الاحتياطي الفيدرالي (جانيت يلين) في تصريحاتها الأسبوع الماضي، إلى أن أسعار الفائدة سترتفع في وقت قريب إذا إستمر الاقتصاد في التحسن.
ولم يطرأ تغيير يذكر على سعر الدولار مقابل الين، مع إرتفاع الدولار/ين بنسبة 0.4٪ ليسجل 101.43، ولكن الدولار تقدم أمام الفرنك السويسري بنسبة 0.33٪ ليتداول عند 0.9009.
هذا ومن الملاحظ أن معنويات الأسواق قد تعافت نوعاً ما اليوم الثلاثاء، ولكن المستثمرون إستمروا في مراقبة التوترات المتزايدة بين الغرب وروسيا في أعقاب إسقاط طائرة الخطوط الماليزية في شرق أوكرانيا في أواخر الأسبوع الماضي، كما بقيت الأسواق تترقب الهجوم البري الاسرائيلي على غزة.
كما إرتفع الدولار بنسبة هامشية أمام الجنيه الإسترليني، مع تراجع الباوند/دولار بنسبة 0.04٪ ليسجل 1.7069.
وفى وقت سابق اليوم، أظهرت بيانات رسمية صدرت في المملكة المتحدة أن عجز الميزانية العامة قد جاء أكبر من المتوقع في حزيران/يونيو. كما أظهرت البيانات أن حكومة المملكة المتحدة قد إقترضت 11.38 بليون جنيه إسترليني، مقارنة مع توقعات لإقتراض 10.66 بليون جنيه. وكانت حكومة المملكة المتحدة قد إقترضت 7.59 بليون جنيه إسترليني في ذات الشهر من العام الماضي.
ولكن الدولار الأسترالي إرتفع أمام نظيره الأمريكي، مع تقدم الأسترالي/دولار بنسبة 0.44٪ ليتداول عند 0.9415، بعد أن قال محافظ بنك الإحتياطي الأسترالي (جلين ستيفنز) اليوم الثلاثاء انه يشعر بالرضى تجاه السياسة النقدية الحالية، وأضاف أن البنك على استعداد لبذل المزيد إذا لزم الأمر.
وفي مكان آخر، تراجع النيوزيلندي/دولار بنسبة هامشية بلغت 0.01٪ ليصل إلى 0.8689، في حين إرتفع الدولار/كندي بنسبة 0.01٪ كذلك ليتداول عند 1.0738.
كما إرتفع مؤشر الدولار الأمريكي الذي يقيس أداء العملة الأميركية مقابل سلة من ست عملات رئيسية أخرى، بنسبة 0.20٪ ليسجل80.77 نقطة، وهو أعلى مستوى له منذ 18 حزيران/يونيو.

[ehabm]

الدولار يرتفع لاعلى سعر له في 6 اسابيع

22 يوليو 2014

ارتفع الدولار مقابل معظم العملات الرئيسية الأخرى اليوم الثلاثاء وتعزز بتحقيق مكاسب مقابل اليورو وقبل صدور بيانات التضخم في وقت لاحق من اليوم.
http://glocdn.investing.com/news/dollars_309x143.jpg
فلقد تراجع اليورو/دولار بنسبة 0.32٪ ليتداول عند 1.3480، وهو ادنى مستوى منذ 2 شباط/فبراير.
وقد اثقل مسار السياسة النقدية المتباينة بين البنك المركزي الأوروبي وغيرها من البنوك الاخرى على العملة الموحدة منذ ان خفض البنك المركزي الأوروبي أسعار الفائدة إلى مستويات قياسية في 5 حزيران/يونيو، في محاولة لدرء خطر الانكماش في منطقة اليورو.
وارتفع الدولار أيضا مقابل الين والفرنك السويسري مع ارتفاع الدولار/ين بنسبة 0.14٪ ليسجل 101.53 وارتفع الدولار/فرنك بنسبة0.37٪ ليسجل 0.9012.
وتعافت معنويات السوق قليلا بعد ان سلم زعيم المتمردين الموالين لروسيا الكسندر بوروداي الصندوقين الاسودين لطائرة الركاب الماليزية التي سقطت في اوكرانيا للخبراء الماليزيين في وقت سابق من اليوم الثلاثاء.
وتراجع الباوند مقابل الدولار مع تراجع الباوند/دولار بنسبة 0.08٪ ليصل إلى 1.7062.
وأظهرت بيانات رسمية أن صافي اقتراض القطاع العام في المملكة المتحدة ارتفع بنسبة 9.5 مليار باوند في حزيران/يونيو بعد زيادة تصل الى 11.9 مليار جنيه استرليني في ايار/مايو الذي تغير رقمه من التقديرات السابقة البالغة 11.5 مليار باوند.
وكان المحللون يتوقعون ارتفاع صافي اقتراض القطاع العام بمقدار 10.3 مليار باوند.
وارتفع الاسترالي/دولار بعد ان ذكر محافظ البنك الاحتياطي الأسترالي ستيفنز في حديث له في مؤتمر في سيدني انه مقتنع بالسياسة النقدية الحالية وانه مستعد لبذل المزيد إذا لزم الأمر.
وفي مكان اخر تراجع النيوزيلندي/دولار بنسبة 0.22٪ ليصل إلى 0.8670، وتداول الدولار بتغيير بسيط مقابل الكندي مع تداول {{7| الدولار/كندي } } ليتداول عند 1.0743.
وارتفع مؤشر الدولار الامريكي الذي يقيس أداء العملة الأميركية مقابل سلة من ست عملات رئيسية أخرى، بنسبة .0.23٪ ليصل إلى 80.80 وهو اعلى سعر منذ 18 حزيران/يونيو.

[ehabm]

البتكوين يتراجع مقابل الدولار في تجارة غير مستقرة

راجعت البتكوين في تداولات متواضعة وغير ستقرة اليوم الثلاثاء، فيما يتردد المضاربين في السوق في فتح مراكز جديدة في انتظار عامل محفز للتأثير على اتجاه الاسعار.
http://glocdn.investing.com/news/bitcoin_309x143.jpg
فلقد تراجع البتكوين/دولار بنسبة 0.05٪، أو 30 سنتا، في بورصة بيت ستامب القائمة في سلوفينيا ليتداول عند 261.70 مقابل الدولار خلال ساعات الصباح في الولايات المتحدة. وتداولت الاسعار في نطاق ضيق بين 615.00 و 624.79.

وتراجعت اسعار بتكوين في بلغاريا بنسبة بنسبة 0.13٪، أو 82 سنتا، لتتداول عند 612.78.
ووفقا لمؤشر عملات البتكوين، الذي يقيس تداول العملات حسب أسعار البورصات الرئيسية فلقد تراجعت العملة الغير مشفرة بنسبة 0.09٪ لتتداول عند 619.47.
وتم تداول اسعار البتكوين في نطاق ضيق منذ ذلك الحين بعد أن وصل إلى الذروة بمقدار 658.75 للدولار في 1 تموز/يوليو.
والبتكوين هو النقد الرقمي وهو غير مدعوم من قبل الحكومة ولا يقوم البنك المركزي بتنظيمه او إصداره. ويمكن استخدامه لشراء السلع والخدمات من المتاجر وتجار التجزئة على الانترنت.

[ehabm]

إيجابية في العقود الأجلة الأمريكية قبيل صدور أسعار المستهلكين

22 يوليو 2014


في ثاني جلسات الولايات المتحدة لهذا الأسبوع تحضر البيانات الإقتصادية المهمة بالساحة الأمريكية، حيث سوف نشهد اليوم قيام الإقتصاد الأمريكي بإصدار قراءة مؤشر أسعار المستهلكين بجانب صدور مبيعات المنازل القائمة، هذا مع بقاء الأنظار مترقبة لصدور أرباح كبرى الشركات الأمريكية.
http://glocdn.investing.com/news/indicatornews_6_309x143.jpg
هذا لا تزال التوترات الجيوسياسية تلقي بضلالها على أداء الأسواق الأسهم العالمية، حيث شهدنا بالأمس تراجع حاد في أداء مؤشرات الأسهم الأمريكية والأوروبية وسط التوترات التي تشهدها كل من أوركانيا وقطاع غزة، ولكن اليوم انتعشت الأمال قليلاً الأمر الذي انعكس إيجابياً على الأسهم الأوروبية والعقود الاجلة الامريكية.
- ارتفع مؤشر الداو جونز الصناعي بنسبة 0.236% ليتداول حول مستويات 17023 نقطة.
- صعد مؤشر ستاندرد آند بورز 500 بنسبة 0.219% ليتداول حول مستويات 1970.60 نقطة.
- ارتفع مؤشر الناسداك 100 بنسبة 0.287% ليتداول حول مستويات 3937.00 نقطة.
(البيانات مسجلة في تمام الساعة 05:25 صباحاً بتوقيت نيويورك).
سيقوم الاقتصاد الأمريكي بإصدار قراءة أسعار المستهلكين خلال الشهر الماضي حزيران، حيث من المتوقع أن ترتفع الأسعار بنسبة 0.3% على المستوى الشهري مقارنة بالقراءة الشهرية السابقة عند 0.4%، في حين التوقعات تشير إلى ارتفاعها بنسبة 2.1% وهي نفس الإرتفاع السابق، وبذلك تكون مستويات التضخم قريبة من مستويات التضخم التي حددها الفدرالي الأمريكي عند 2.0%.
أما قطاع المنازل، فتصدر قراءة المنازل القائمة خلال الشهر الماضي حزيران حيث من المتوقع أن تسجل ارتفاعاً بنسبة 1.9% ليصل المجمل السنوي إلى 4.99 مليون منزل، مقارنة بالقراءة السابقة التي سجلت ارتافاعاً بنسبة 4.9% ليصل المجمل السنوي عند 4.89 مليون منزل.
الذهب يتراجع وسط ارتفاع الدولار
أسعار الذهب تراجعت اليوم قليلاً لتتداول حول مستويات 1307.04 دولار للأونصة مقارنة بمستويات الإفتتاح عند 1310.02 دولار للأونصة وذلك وسط ارتفاع مؤشر الدولار الأمريكي ليتداول حول مستويات 80.80 مقارنة بمستويات الإفتتاح عند 80.63

[ehabm]

تغير طفيف لعجز الموازنة البريطاني في يونيو

22 يوليو 2014
تغير عجز الموازنة في بريطانيا قليلا خلال يونيو/حزيران مظهرا تراجع العجز إلى 11.4 مليار جنيه استرليني مقارنة بقيمة 11.5 مليار لنفس الفترة من العام السابق، بينما جاء بأعلى من التوقعات التي كانت تشير إلى 11.1 مليار جنيه.
http://glocdn.investing.com/news/indicatornews_1_309x143.jpg
البيانات الفرعية اظهرت ارتفاع الانفاق العام بنسبة 3.9% بينما في المقابل ارتفعت الحاصلات الضريبية بنسبة 4.7%.
البيانات الاقتصادية الاخيرة اظهرت ان الاقتصاد البريطاني – ثالث اكبر الاقتصاديات الاوروبية-يسير على طريق التعافي الامر الذي يدعم الحكومة و خطط وزير المالية جورج اوزبورن في تقليص العجز.
الاقتصاد البريطاني حقق نمو بنسبة 0.8% في الربع الاول بينما يتوقع ان يتوسع في النمو خلال الربع الثاني ليصل إلى 0.9%. ومحققا بذلك افضل وتيرة تعافي منذ عام 2007 .
هذا الأداء الجيد للاقتصاد البريطاني ساهم في رفع الحاصلات الضريبية لاسيما من القطاع العقاري و الذي تضاعفت بسببه ضريبة الدمغة بنحو الثلث في الربع الثاني من العام الجاري
بينما بلغ اجمالي العجز في الربع الثاني قيمة 36.1 مليار جنيه مقابل 33.7 مليار لنفس الفترة من العام السابق
الحكومة في عرضها للموازنة المالية 2014/15 في مارس السابق تتوقع أن ينخفض العجز في الموازنة خلال عام 2014 إلى 6.6% من الناتج المحلي، و 5.5% خلال 2014/2015، و بنسبة 4.2% في العام الذي يليه و بنسبة 2.4% لسنة المالية 2017/2018، على ان يسجل فائضا بالنسبة إلى الناتج المحلي الإجمالي بنسبة 0.8% خلال السنة المالية 2018/2019.
لكن ومع تحسن تلك البيانات حيث عدل مكتب مراقبة الموازنة توقعات العجز للعام الجاري قد يتقلص إلى 95.5 مليار جنيه وبنسبة 5.5% من الناتج المحلي.
الجنيه الاسترليني لايزال عند اعلى مستوى في ستة اعوام امام الدولار الأمريكي مسجلا مستويات 1.7070 مقارنة بسعر فتح اليوم عند 1.7069.

[ehabm]

ارتفاع الدولار الأسترالي وتراجع الين

22 يوليو 2014
لندن (رويترز) - ارتفع الدولار الأسترالي يوم الثلاثاء وسجل أكبر تحرك في أسواق العملات الرئيسية بعد أن قال محافظ البنك المركزي الأسترالي إنه راض عن المستويات الحالية لأسعار الفائدة ولم يحاول التقليل من قيمة العملة.
http://glocdn.investing.com/news/forex_5_309x143.jpgارتفاع الدولار الأسترالي وتراجع الين
وسجل الين انخفاضا طفيفا بعد قلق على مدى يومين من الأوضاع في أوكرانيا وغزة والذي دفع العملة اليابانية التي عادة ما تعتبر ملاذا آمنا إلى أعلى مستوياتها في شهرين أمام الدولار وإلى أعلى مستوى لها في ستة أشهر أمام اليورو.
وقال محللون إن الحدث الرئيسي الذي تنتظره الأسواق اليوم هو بيانات التضخم الأمريكي المقرر صدورها في وقت لاحق وتتركز الأنظار أيضا على اجتماع لوزراء الخارجية في بروكسل لمناقشة موقف الاتحاد الأوروبي من تدخل روسيا في أوكرانيا.
وترتفع العملة الأسترالية بشكل مطرد منذ أن بلغت أدنى مستوى لها في نحو أربع سنوات في بداية العام مدفوعة بعلامات على تحسن الاقتصاد المحلي وانحسار القلق على النمو الصيني على الأقل في الوقت الحالي.
وزاد الدولار الأسترالي 0.2 بالمئة أمام نظيره الأمريكي ليصل إلى 0.9390 دولار أمريكي.
وارتفع كل من الدولار الأمريكي واليورو 0.1 بالمئة أمام الين لكن متعاملين قالوا إن السوق تراقب بقلق الأحداث في أوكرانيا والشرق الأوسط ومن المستبعد أن تدفع العملة اليابانية إلى الانخفاض الحاد في المستقبل القريب.
http://glocdn.investing.com/trkd-images/LYNXMPEA6L0EU_M.jpg© Reuters. ارتفاع الدولار الأسترالي وتراجع الين

ونزل اليورو 0.1 بالمئة أمام الدولار مسجلا 1.3505 دولار في بداية التعاملات الأوروبية. وكانت العملة الموحدة نزلت عن مستوى 1.35 دولار الأسبوع الماضي للمرة الأولى منذ فبراير شباط.

[ehabm]

الباوند/دولار دون تغيير وسط القلق من الاضطرابات الجيوسياسية

22 يوليو 2014


بقي الجنيه دون تغيير تقريبا مقابل الدولار الامريكي اليوم الثلاثاء، كما قدمت البيانات الايجابية حول اقتراض القطاع العام في المملكة المتحدة بعض الدعم، فيما استمرت المخاوف حول التوترات السياسية في أوكرانيا والشرق الأوسط تثقل معنويات السوق.
http://glocdn.investing.com/news/pound_coins_309x143.jpg
فلقد تراجع الباوند/دولار ليسجل 1.7059 خلال التعاملات الاوروبية صباح اليوم، ادنى سعر للدورة؛ وتماسك الزوج لاحقا عند 1.7068، متراجعا بنسبة 0.04٪.
وكان الباوند من المرجح أن يجد الدعم عند 1.7037، ادنى مستوى منذ 18 تموز/يوليو والمقاومة عند 1.7118، اعلى مستوى منذ 18 تموز/ يوليو.
وأظهرت بيانات رسمية أن صافي اقتراض القطاع العام في المملكة المتحدة ارتفع بنسبة 9.5 مليار باوند في حزيران/يونيو بعد زيادة تصل الى 11.9 مليار جنيه استرليني في ايار/مايو الذي تغير رقمه من التقديرات السابقة البالغة 11.5 مليار باوند.
وكان المحللون يتوقعون ارتفاع صافي اقتراض القطاع العام بمقدار 10.3 مليار باوند.
واستمر المستثمرون في مراقبة الاضطرايات الجيوسياسية، حيث تصاعدت التوترات بين روسيا والغرب بعد إسقاط طائرة الماليزية في شرق أوكرانيا في أواخر الأسبوع الماضي، في حين كان الهجوم البري الإسرائيلي في غزة أيضا في التركيز.
وتترقب الاسواق اجتماع وزراء خارجية الاتحاد الأوروبي لمناقشة عمل مجموعة أخرى من العقوبات ضد روسيا، مع استمرار البلاد في دعم الانفصاليين وانتهاك سيادة أوكرانيا مرة أخرى.
وبشكل منفصل، ينعقد الامال لوقف اطلاق النار في غزة، حيث يواصل وزير الخارجية الامريكية جون كيري والامين العام للامم المتحدة بان كي مون إجراء محادثات في القاهرة تهدف الى وقف العنف.
وارتفع الجنيه الاسترليني مقابل اليورو، مع تراجع اليورو/باوند بنسبة 0.23٪ ليتداول عند 0.7902.
وفي وقت لاحق اليوم، ستقوم الولايات المتحدة بنشر تقارير عن التضخم في أسعار المستهلكين ومبيعات المنازل القائمة.

[ehabm]

الدولار يرتفع مقابل نظرائه الرئيسيين وسط القلق من الاضطرابات العالمية

22 يوليو 2014


ارتفع الدولار مقابل معظم العملات الرئيسية الأخرى اليوم الثلاثاء مع استمرار المخاوف بشأن التوتر في أوكرانيا والعنف الجاري في قطاع غزة مما عزز الطلب على الملاذ الآمن.
http://glocdn.investing.com/news/us_dollar_notes2_309x143.jpg
فلقد تراجع اليورو/دولار بنسبة 0.27٪ ليتداول عند 1.3487، فيما تصاعدت التوترات بين روسيا والغرب بعد إسقاط طائرة الماليزية في شرق أوكرانيا في أواخر الأسبوع الماضي، في حين كان الهجوم البري الإسرائيلي في غزة أيضا في التركيز.
وتترقب الأسواق اجتماع وزراء الخارجية لمنطقة اليورو في وقت لاحق من اليوم لمناقشة فرض مزيد من العقوبات ضد روسيا.
وبشكل منفصل، تنعقد الامال لوقف اطلاق النار في غزة حيث يواصل وزير الخارجية الامريكية جون كيري والامين العام للامم المتحدة بان كي مون لإجراء محادثات في القاهرة تهدف الى وقف العنف.
وظل اليورو يتعرض للضغوط بعد التصريحات التي ادلى بها رئيس البنك المركزي الأوروبي ماريو دراجي والتي كان ينظر إليها على أنها أحدث مؤشر على أن البنك يفتح الخيار لإجراء المزيد من اجراءات التحفيز النقدي لدرء خطر الانكماش في منطقة اليورو.
وفي المقابل، أشارت رئيسة مجلس الاحتياطي الفيدرالي جانيت يلين الأسبوع الماضي أن أسعار الفائدة قد ترتفع عاجلا إذا استمر الاقتصاد في التحسن.
واستقر الباوند مقابل الدولار مع تراجع الباوند/دولار بنسبة 0.06٪ ليصل إلى 1.7065.
وأظهرت بيانات رسمية أن صافي اقتراض القطاع العام في المملكة المتحدة ارتفع بنسبة 9.5 مليار باوند في حزيران/يونيو بعد زيادة تصل الى 11.9 مليار جنيه استرليني في ايار/مايو الذي تغير رقمه من التقديرات السابقة البالغة 11.5 مليار باوند.
وكان المحللون يتوقعون ارتفاع صافي اقتراض القطاع العام بمقدار 10.3 مليار باوند.
وارتفع الدولار مقابل الين والفرنك السويسري، مع ارتفاع الدولار/فرنك بنسبة 0.09٪ ليسجل 101.48 وارتفع الدولار/فرنك بنسبة 0.35٪ ليصل إلى 0.9011.
وفي وقت سابق أظهرت بيانات رسمية أن الفائض التجاري لسويسرا تضيق الى 1.38 مليار فرنك سويسري في الشهر الماضي، 2.85 مليار فرنك سويسري في شهر ايار/مايو، الذي تم تنقيحه ارتفاعا من التقديرات السابقة لفائض 2.77 مليار فرنك سويسري.
وكان المحللون يتوقعون توسع الفائض التجاري إلى 2.97 بليون فرنك سويسري في حزيران/ يونيو.
وتباينت تداولات الدولار مقابل نظرائه الاسترالي والنيوزيلندي والاسترالي مع ارتفاع الاسترالي/دولار بنسبة 0.15٪ ليتداول 0.9388 و تراجع النيوزيلندي/دولار بنسبة 0.22٪ ليصل إلى 0.8671، وارتفع الدولار/كندي بنسبة 0.06٪ ليتداول عند 1.0744.
، في وقت سابق قال محافظ البنك الاحتياطي الأسترالي ستيفنز في حديث له في مؤتمر في سيدني انه مقتنع بالسياسة النقدية الحالية وانه مستعد لبذل المزيد إذا لزم الأمر.
وتعرض الدولار الاسترالي لضغوط بيع واسعة النطاق في وقت سابق هذا الشهر، عندما حذر السيد ستيفنز المستثمرين من خطر حدوث انخفاض كبير في قيمة العملة.
وارتفع مؤشر الدولار الامريكي الذي يقيس أداء العملة الأميركية مقابل سلة من ست عملات رئيسية أخرى، بنسبة 0.19٪ ليصل إلى 80.77.
في وقت لاحق اليوم، ستقوم الولايات المتحدة بنشر تقارير عن التضخم في أسعار المستهلكين ومبيعات المنازل القائمة.

[ehabm]

الين/دولار يتراجع وسط تصاعد التوترات السياسية

22 يوليو 2014


تراجع الين مقابل اليورو والدولار اليوم الثلاثاء مع ازدياد المخاوف بشأن التوترات السياسية، ولكن بقيت الخسائر في الاختيار حيث بقي المستثمرون حذرين.
http://glocdn.investing.com/news/yen_notes_309x143.jpg
فلقد ارتفع الدولار/ين بنسبة 0.14٪ ليتداول عند 101.53 من 101.38 سجلها في وقت متأخر يوم الاثنين.
ومن المرجح ان يجد الزوج الدعم عند 101.07، ادنى سعر يوم الجمعة الماضي والمقاومة عند 101.85.
واستمر المستثمرون في مراقبة الاضطرايات الجيوسياسية، حيث تصاعدت التوترات بين روسيا والغرب بعد إسقاط طائرة الماليزية في شرق أوكرانيا في أواخر الأسبوع الماضي، في حين كان الهجوم البري الإسرائيلي في غزة أيضا في التركيز.
وارتفع اليورو/ين بنسبة 0.13٪ ليسجل 137.29 من 137.10 سجلها يوم الاثنين.
وظل اليورو يتعرض للضغوط بعد التصريحات التي ادلى بها رئيس البنك المركزي الأوروبي ماريو دراجي والتي كان ينظر إليها على أنها أحدث مؤشر على أن البنك يفتح الخيار لإجراء المزيد من اجراءات التحفيز النقدي لدرء خطر الانكماش في منطقة اليورو.
وفي المقابل، أشارت رئيسة مجلس الاحتياطي الفيدرالي جانيت يلين الأسبوع الماضي أن أسعار الفائدة قد ترتفع عاجلا إذا استمر الاقتصاد في التحسن.
ولم يكن هناك تغيير يذكر على اليورو مقابل الدولار مع تداول اليورو/دولار ليسجل 1.3521، متداولا فوق ادنى سعر له على مدى 5 شهور و يوم الجمعة الماضي عند 1.3490.
وفي وقت لاحق من اليوم يترقب المستثمرون صدور البيانات الامريكية حول اسعار المستهلكين بحثا عن المزيد من المؤشرات على قوة الانتعاش.
وارتفع مؤشر الدولار الامريكي، الذي يقيس أداء العملة الأميركية مقابل سلة من ست عملات رئيسية أخرى، بنسبة 0.05٪ ليسجل 80.65.

[ehabm]

التمويلات العامة البريطانية تسيطر على الأجندة الأوروبية

22 يوليو 2014








بيانات بريطانية تسيطر اليوم على الأجندة الأوروبية سيكون اثرها واضح على تداولات الجنيه الإسترليني، ينتظر الإقتصاد الملكي بيانات التمويلات العامة لشهر حزيران . http://glocdn.investing.com/news/indicatornews_2_309x143.jpg
التوقعات تشير الى :
- التمويلات العامة مستثنى منها التدخلات في بريطانيا من المتوقع أن تسجل عجز مقارنة بالقراءة السابقة لعجز بقيمة 8.5 مليار جنيه .
- أما عن التمويلات العامة من المتوقع ان تسجل تقلص في العجز بقيمة 10.5 مليار جنيه مقارنة مع السابق عند 13.3 مليار جنيه .
- أخيراً من المتوقع ان تسجل قراءة صافي إقراض القطاع العام تقلص بالعجز عند 9.4 مليار جنيه مقارنة مع القراءة السابقة 11.5 مليار جنيه.
التوقعات السابقة تشير و بوضوح الى تقلص في العجز بشكل واضح الأمر الذي يدعم التوقعات الأخيرة بكون الإقتصاد البريطاني من أسرع الإقتصاديات سرعة في التحسن.
خاصة و أن كبرى قطاعات الإقتصاد (خدمات , صناعة, بناء)قد واصلت نموها بشكل واضح ، و لمنح الإقتصاد مزيد من الدعم قام المركزي البريطاني مؤخراً بتثبيت سياسته النقدية كما هي لتموز لدعم الإقتصاد كما هو مستهدف.
سيتأثر الجنيه الإسترليني بالبيانات اليوم ففي حال جائت كالتوقعات الأمر الذي سوف يدعم العملة ، بتمام الساعة 09:06 بتوقيت غرينتش +2، انخفض زوج الجنيه مقابل الدولار الأمريكي ليتداول حول 1.7078 و سجل الاعلى عند مستويات 1.7081 و الأدنى عند 1.7067مقارنة بسعر الافتتاح عند 1.7074.

[ehabm]

جدل في أروقة البنك المركزي الياباني حول قدرة كورودا على تحقيق هدف التضخم

22 يوليو 2014


على الرغم من مرور عام على الإجراءات التحفيزية الغير مسبوقة التي أضفاها البنك المركزي الياباني لدعم ثالث الاقتصاديات العالمية، و محاولات تخليصه من الانكماش التضخمي و تحقيق هدف التضخم عند 2%.



http://glocdn.investing.com/news/indicatornews_3_309x143.jpg
إلا أنه يبدو أن كورودا رئيس البنك المركزي الياباني يحتاج إلى المزيد لإقناع أعضاء البنك المركزي الياباني، بأن البنك لديه القدرة على تحقيق هدف التضخم.
حيث نجد أن الجدل قد يكون قائماً حول فرضية أن الإجراءات التحفيزية وحدها ستحقق هدف التضخم، و تضمن تعافي مستقر لللاقتصاد الياباني، حيث أن من المطلوب إلى جانب الإجراءات التحفيزية إيجاد عامل أساسي يعمل على توقية و تدعيم قدرات نمو اقتصاد اليابان.
يأتي هذا وسط جدل قائم منذ فترة في اليابان و خصوصاً من قبل المستثمرين و الشركات، الذين يرون أن المزيد من التحفيز النقدي مازال ضرورة حتمية، لاحظنا في المقابل قرار البنك المركزي الياباني في جلسته الأخيرة تثبيت سياسته النقدية دون إضفاء جديد على صعيد التحفيز النقدي.
اتصالاً بذلك أكد كورودا في الآونة الأخيرة نية البنك المركزي الياباني في مواصلة سياساته التخفيفية لحين تحقيق هدف التضخم، و لكن التخوف القائم و الذي قد يشير جدلاً هو ماذا في حالة تدهور أو انتكاس معدلات التضخم و التأخير في تحقيق هدف التضخم.

[ehabm]

من المحتمل أن يتقدّم الدولار الأميركي على خلفية رهانات القديرالي

22 يوليو 2014


الجدول الاقتصادي الهادىء خلال الساعات الأوروبية سيدفع التجار على الأرجح للتركيز على بيانات مؤشر أسعار المستهلك الأميركي لشهر يونيو. من المتوقع تسجيل معدّل التضخم السنوي العام 2.1%، أي دون تغيير مقارنة بالشهر السابق. كما تشير البيانات الصادرة عن سيتي غروب الى تفوّق قراءات نمو الأسعار الأميركية بشكل كبير على التقديرات منذ بداية العام، ما يتيح المجال أمام بروز مفاجأة صعودية. ستؤدّي نتيجة مماثلة الى تأجيج التخمينات المحيطة بأن تصبح الفجوة القائمة بين اختتام الاحتياطي الفدرالي التيسير الكمّي في أكتوبر وأوّل زيادة لمعدّلات الفائدة أقصر من المتوقع، ما يدفع الدولار الأميركي الى الإرتفاع.
ارتفع الدولار الأسترالي ضمن نطاق محدود خلال الدورة المسائية التي خيّم عليها الهدوء وسط تقدّم الأسهم، ما عزّز الدعم للعملة المرتبطة تجاراتها بالإتّجاه. على صعيد شهية المخاطر، فقد رزح الين الياباني تحت وطأة ضغوطات بيع. أمّا مؤشر الأسهم الإقليميMSCI لبلدان آسيا والباسيفي، فقد اكتسب 0.3%. عزت وسائل الإعلام هذا التحرّك الى تبدّد المخاوف المحيطة بالتداعيات الاقتصادية للتوترات الجيوسياسية التي شغلت المستثمرين في الأسبوع السابق.

[ehabm]

تعافي مؤقت وضعيف في الدولار الأمريكي

22 يوليو 2014


هبوط قوي أعاد أسعار اليورو لمستوى 1.3480 دولار الذي أصبح يمثل أدنى أسعار شهر يوليو، التماسك أعلى المستوى المذكور يعيد استهداف مستوى 1.3504 دولار الذي يمثل الحد الأدنى لمؤشر البولينجر، تجاوزه لأعلى يستهدف مستوى 1.3524 دولار الذي يمثل المتوسط المتحرك لمؤشر البولينجر، يتبعه سريعاً أعلى مستويات اليوم 1.3529 دولار، استمرار الصعود يستهدف مستوى 1.3543 دولار الذي يمثل الحد الأقصى لمؤشر البولينجر.
سيناريو استمرار الهبوط يأتي أسفل مستوى 1.3480 دولار، يستهدف مستوى 1.3465 دولار، يتبعه استهداف مستوى 1.3450 دولار، يدعم ذلك الأشارة السلبية لمؤشر الأستوكاستيك والميل لأسفل، كما هو الحال بالنسبة لمؤشر الأر أس أي.

[ehabm]

الماليات العامة البريطانية تظهر عجزا أكبر من المتوقع في يونيو

22 يوليو 2014


أظهرت بيانات رسمية ان الماليات العامة البريطانية سجلت عجزا أكبر من المتوقع في يونيو لتواصل بداية ضعيفة لهذا العام المالي.
وقال مكتب الإحصاء الوطني إن ماليات القطاع العام، باستثناء تدخلات في قطاع البنوك، أظهرت عجزا قدره 11,368 مليار جنيه استرليني في يونيو. وهذا ارتفاع من 7,594 مليار جنيه في يونيو 2013 ويتجاوز إلى حد كبير توقعات المحللين بعجز يبلغ 10,65 مليار جنيه.
وتتطلب تلك البيانات من وزير المالية جورج أوزبورن عمل المزيد لتحقيق أهدافه المالية. وتظهر البيانات الأحدث ان الحكومة فشلت حتى الأن في تخفيض الإقتراض الحكومي خلال أول ثلاثة أشهر من العام المالي 2014/2015 قبل أقل من عام من الانتخابات العامة.
وتسعى الحكومة البريطانية إلى تخفيض العجز إلى 5,5% كنسبة من الناتج المحلي الإجمالي في العام المالي 2014/2015 من 6,5% في العام المالي 2013/204. وقال مكتب الاحصاء ان بعض العوامل تشير ان اتجاهات الإقتراض في أول ثلاثة أشهر من هذا العام المالي ربما لا تمثل العام ككل.
ويأتي تخفيض العجز على رأس أولويات السياسة الاقتصادية للائتلاف الحاكم الذي يقوده المحافظون في بريطانيا الذي وصل إلى السلطة في مايو 2010 وقتما بلغ عجز الميزانية البريطانية 11% من الناتج المحلي الإجمالي—ليكون أحد أعلى معدلات العجز لاقتصاد رئيسي.


صعود قوي للدولار ين في بداية تداولات اليوم لمستوى 101.56 ين، وظهر هناك جني للأرباح ليستند على مستوى 101.44 ين الذي يمثل المتوسط المتحرك 50 على خريطة الأربع ساعات.
ليعود لأستهداف مستوى 101.56 ين مرةً آخرى، يتبعه سريعاً مستوى 101.58 ين الذي يمثل المتوسط المتحرك 100 على خريطة الأربع ساعات، ويدعم ذلك الأشارة الإيجابية لمؤشر االآر أس أي والميل لأعلى، استمرار الصعود يستهدف مستوى 101.70 ين، تجاوزه لأعلى يستهدف مستوى 101.85 ين.
سيناريو الهبوط من المستويات الحالية يستهدف مستوى 101.44 ين، يتبعه أقل مستويات اليوم 101.37 ين، تجاوزه لأسفل يستهدف مستوى 101.25 ين، يتبعه أقل مستويات الأسبوع 101.19 ين.

http://c3378620.r20.cf0.rackcdn.com/content/pic84e5f26b436c118d9717a05d2e8ec7fe.png

USDJPY

هبوط قوي أعاد أسعار اليورو لمستوى 1.3480 دولار الذي أصبح يمثل أدنى أسعار شهر يوليو، التماسك أعلى المستوى المذكور يعيد استهداف مستوى 1.3504 دولار الذي يمثل الحد الأدنى لمؤشر البولينجر، تجاوزه لأعلى يستهدف مستوى 1.3524 دولار الذي يمثل المتوسط المتحرك لمؤشر البولينجر، يتبعه سريعاً أعلى مستويات اليوم 1.3529 دولار، استمرار الصعود يستهدف مستوى 1.3543 دولار الذي يمثل الحد الأقصى لمؤشر البولينجر.
سيناريو استمرار الهبوط يأتي أسفل مستوى 1.3480 دولار، يستهدف مستوى 1.3465 دولار، يتبعه استهداف مستوى 1.3450 دولار، يدعم ذلك الأشارة السلبية لمؤشر الأستوكاستيك والميل لأسفل، كما هو الحال بالنسبة لمؤشر الأر أس أي.


http://c3378620.r20.cf0.rackcdn.com/content/pic7b20c2f97b5e8b974082b9832d6e2c1f.png

[ehabm]

نظرة صباحة عن اهم الاحداث الاقتصادية لليوم

22 يوليو 2014 ,


تحدد أزمة أوكرانيا نغمة تهيمن على النشاط ليوم الاثنين. ارتفع الدولار مقابل نظرائه في جميع أنحاء G10 (حتى JPY ) كما جاء الملاذ الآمن كجاذبية للعملة الأمريكية إلى الواجهة في خضم النفور من المخاطر العامة. تراجعت الاسهم في حين ارتفعت أسعار سندات النفط والحكومة. تم تغيير الذهب قليلا، ولكن.

o اثنان فقط من 15 EM العملات أننا تتبع - RUB وCZK - كانت أقل بشكل ملحوظ مقابل الدولار، في حين ارتفع بدرجة كبيرة عدة، بما في ذلك THB ، TRY ، وZAR IDR . وهذا يدل على أن هناك القليل إذا كان أي أثر العدوى من الأزمة أوكرانيا في الأسواق EM الأخرى. وتشير مكاسب العملات ذات العائد المرتفع التي صفقات الشراء بالاقتراض لا تتأثر (حتى الآن).

o توقعات للأزمة: أحدث جولة من العقوبات الامريكية ضد روسيا، واستهداف الشركات المتداولة علنا، هو تصعيد واضح من الجولات السابقة. في حين كان هناك بعض الانقسام بين الولايات المتحدة وأوروبا على مقياس من العقوبات الاسبوع الماضي، ومأساة الطيران يزيد من احتمال أن أوروبا سوف تستجيب مع فرض عقوبات أكثر صرامة وأكثر انسجاما مع مصالح الولايات المتحدة. نحن ننتظر نتائج اجتماع وزراء خارجية الاتحاد الاوروبي اليوم "لمعرفة ما اذا حكومات الاتحاد الأوروبي سوف تصعيد استجابتهم.

o استجابة الرئيس الروسي بوتين لهذه العقوبات هو مفتاح الحل. عليه أن يختار بين بديلين غير سارة: إما التخلي عن دعم الانفصاليين الروس في أوكرانيا وتواجه خسارة من رأس المال السياسي بين القوميين في المنزل، أو صعبة بها ضد تشديد العقوبات من أي وقت مضى، ووجه تناقص شعبية بين عامة الناس. بدلا من ذلك، وقال انه يمكن حتى الآن تصعيد الأزمة من أجل تهدئة في وقت لاحق. وسوف يكون الدافع وراء تصرفاته في المقام الأول من قبل رغبته في الحفاظ على شعبيته المحلية، وهو ما يقيس من خلال شعبيته. أحدث استطلاعات الرأي تشير إلى أن التعب الحرب قد وضع في، مع 56٪ من الروس ضد ارسال قوات الى شرق اوكرانيا. وتشير هذه الأرقام التي من المرجح أن يفضل نزع فتيل الأزمة بوتين. أن التصعيد للأزمة تسبب بطبيعة الحال انعكاس لنمط خطر حالا.

o تبنى مجلس الأمن أمس و بالإجماع (أي بما في ذلك روسيا) القرار المقترح من استراليا الذي يدعو إلى إجراء تحقيق مستقل في اسقاط ماليزيا ايرلاينز الرحلة MH17 ، ووقف النشاط العسكري حول الموقع ووصول المحققين دون عائق، بحسب ما أفادت أسوشيتيد برس. يوحي هذا الرد أيضا أن بوتين قد تبنى مسار التصعيد. من ناحية أخرى، هناك تساؤلات حول مدى سيطرة روسيا على الحركة الانفصالية.

o في قمة الإثارة الجيوسياسية في أوروبا، أوضح التقرير الشهري الألماني أن "النمو الاقتصادي في ألمانيا فقد الزخم بشكل ملحوظ في أول شهرين من الربيع." ولكن بعد كل ذلك، تم افتتاح السوق في أوروبا صباح هذا اليوم فقط بـ 13 نقطة أقل من افتتاح يوم أمس على اليورو/ دولار.

o جدول أعمال هذا اليوم: اجتماع وزراء خارجية الاتحاد الأوروبي المذكورة أعلاه هو الحدث الرئيسي في أوروبا. لا توجد بيانات كبيرة متوقعة الخروج من منطقة اليورو اليوم. من المملكة المتحدة، نحصل على مسح اتجاهات CBI لشهر يوليو.

o في الولايات المتحدة، من المتوقع أن مؤشر أسعار المستهلكين لشهر يونيو أن يبقى على حاله في الوتيرة +2.1٪ على أساس سنوي. بالنظر إلى أن متوسط الأجور الأسبوعية الولايات المتحدة ارتفعت بنسبة 2.0٪ على أساس سنوي في شهر يونيو، وهذا من شأنه جعل الشهر الثاني على التوالي لانخفاض الأجور الحقيقية. متحدثةً الاسبوع الماضي أمام الكونغرس، أشارت رئيسة بنك الاحتياطي الفيدرالي يلين أن مكاسب الأجور الحقيقية "غير موجودة" (ولنكون عادلين، ينظر بنك الاحتياطي الفيدرالي أكثر في مؤشر تكلفة العمالة، الذي ينمو أسرع قليلا.) وقد أكد سابقا المخاطر المحتملة ل الإنفاق الاستهلاكي الذي تمثله الأجور بنسبة أقل من معدل التضخم.

o ومن المتوقع أن ترتفع مبيعات المنازل القائمة لشهر يونيو، ولكن كانت البيانات قطاع الإسكان مخيبة للآمال يوم الخميس الماضي مما قد دفع الرقم إلى مستوى أضعف. ومن المتوقع أن ينخفض مؤشر التصنيع ريتشموند الاحتياطي الفيدرالي لنفس الشهر. ومن المتوقع أن يظهر مؤشر أسعار المنازل لوكالة تمويل الإسكان الاتحادية (FHFA ) أن وتيرة الزيادة في أسعار المنازل شهدت ارتفاعا طفيفا في مايو ايار.

o من كندا سنحصل على مبيعات التجزئة لشهر مايو، ومن منطقة اليورو، ومؤشر ثقة المستهلك الأولية لشهر يوليو.

o خلال الليل، من المتوقع أن يظهر الربع الثاني CPIاستراليا قدر تباطأ +0.5٪ على أساس ربع سنوي، من +0.6٪ على أساس ربع سنوي. يمكن أن تدفع هذه الأرقام إلى سلبية على الدولار الأسترالي

[ehabm]

التقرير الفني اليومي لأهم الأزواج التقاطعية

التقرير الفني اليومي للزوج EUR/JPY





يتداول زوج اليورو/ ين ببعض الميل الصاعد الطفيف مع مستهل تداولات الفترة الأسيوية اليوم ليتذبذب في نطاق ضيق محافظًا على استقراره أدنى المقاومة القوية 137.70 الأمر الذي يجعلنا نرجح استمرار السيناريو الهابط في محاولة لاكتساب مزيد من السلبية والتي يجتاجها لكسر مستوى الدعم 136.30 ليواصل بذلك موجة الهبوط القوية والتي بدأت منذ الاسبوع الماضي مع مراعاة ان كسر مستوى الدعم المذكور سوف يشكل مزيدًا من الضغط السلبي على الزوج ويمد من الموجة الهابطة نحو أهداف جديدة لتبقى توقعاتنا السلبية اليوم قائمة مالم ينجح في العودة لاستئناف الصعود واختراق مستوى 137.70 والأهم 139.20.

الفرص المتاحة اليوم
طبقًا لرؤيتنا السابقة للزوج فاننا نرجح استمرار الميل الهابط الا اننا لا نرى فرصة للدخول الجديد.

[ehabm]

إرتفاع الدولار مقابل منافسيه حيث تستمر المخاوف العالميه ...

http://forexgn.com/media/22-Jul-2014-14-40-10-us_dollar_notes2_309x143.jpg تاريخ النشر : 2014-07-22 .


ارتفع الدولار مقابل معظم العملات الرئيسية الأخرى يوم الثلاثاء مع استمرار المخاوف بشأن التوتر في أوكرانيا والعنف الجاري في قطاع غزة لدعم الطلب على الملاذ الآمن.

تسليط اليورو دولار 0.27% ل1.3487 ، حيث ظلت التوترات بين روسيا والغرب عالية عقب إسقاط الطائرة الماليزية في شرق أوكرانيا في أواخر الأسبوع الماضي، في حين كان الهجوم البري الإسرائيلي على غزة أيضا في التركيز .

حولت الأسواق انتباهها إلى اجتماع وزراء الخارجية لمنطقة اليورو في وقت لاحق يوم الثلاثاء لمناقشة فرض مزيد من العقوبات ضد روسيا.

وعلى صعيد آخر ، تأملات لوقف اطلاق النار التي شنت في غزة بعد ان وصلت وزيرة الخارجية الامريكية جون كيري والامين العام للامم المتحدة بان كي مون للقاهرة لإجراء محادثات تهدف الى وقف العنف .

وظل اليورو تحت ضغط بعد التصريحات الاخيرة من قبل رئيس البنك المركزي الأوروبي ماريو دراجي حيث ينظر إليها على أنها أحدث مؤشر على أن البنك مفتوح لمزيد من تدابير التيسير النقدي لتفادي خطر الانكماش في منطقة اليورو

في المقابل، أشار رئيس الاحتياطي الاتحادي جانيت يلين الأسبوع الماضي أن أسعار الفائدة قد ترتفع عاجلا إذا استمر الاقتصاد في التحسن .

وكان الجنيه ثابت مقابل الدولار، مع تراجع الأسترلينى دولار بنسبة 0.06% ليصل إلى 1.7065 دولار .

أظهرت بيانات رسمية أن صافي اقتراض القطاع العام في المملكة المتحدة ارتفع بنسبة £ 9500000000 فى يونيو بعد زيادة تصل الى 11.9 مليار جنيه استرلينى في مايو الذي تغير رقمه من التقديرات السابقة £ 11500000000 .

وكان المحللون يتوقعون ارتفاع صافي اقتراض القطاع العام 10300000000 £ في الشهر الماضي .

ارتفع الدولار مقابل الين والفرنك السويسري، مع الدولار ين بنسبه 0.09% ليصل إلى 101.48 مقابل الدولار السويسري مع ارتفاع بنسبة 0.35% ل0.9011 .

أظهرت في وقت سابق بيانات رسمية أن الفائض التجاري لسويسرا تقلص الى 1.38 مليار فرنك سويسري في الشهر الماضي، من 2850000000 فرنك سويسري في شهر مايو .

وكان المحللون يتوقعون فائضا تجاريا للتوسع إلى 2.97بليون فرنك سويسري في يونيو .

و تفاوت الدولار مقابل نظرائه الاسترالي ونيوزيلندا ونظرائه بكندا، حيث الاسترالى دولار مضيفا 0.15% ل0.9388 والنيوزلندي دولار انخفض بنسبة 0.22% ليصل إلى 0.8671 دولار، في حين ارتفع الدولار الكندي بنسبة 0.06% ليصل إلى 1.0744 .

في وقت سابق تحدث محافظ البنك الاحتياطي الأسترالي ستيفنز في مؤتمر بسيدني عن انه راض عن السياسة النقدية الحالية ويقف على أهبة الاستعداد لبذل المزيد إذا لزم الأمر.

وخضع الدولار الاسترالي لضغوط بيع واسعة النطاق في وقت سابق هذا الشهر، عندما حذر السيد ستيفنز المستثمرين من الاستهانه من خطر حدوث انخفاض كبير في قيمة العملة.

مؤشر الدولار الأمريكي الذي يقيس أداء العملة الأميركية مقابل سلة من ست عملات رئيسية أخرى، ارتفع بنسبة 0.19٪ ليصل إلى 80.77 .

في وقت لاحق اليوم، ستقوم الولايات المتحدة بنشر تقارير عن التضخم في أسعار المستهلك ومبيعات المنازل القائمة

[ehabm]

ارتفاع اسعار الذهب والفضة فى أوكرانيا، و توترات غزة .


تاريخ النشر : 2014-07-21 .


ارتفاع العقود الآجلة للذهب والفضة يوم الاثنين مع استمرار المخاوف بشأن التوترات المستمرة في أوكرانيا وقطاع غزة لكبح الرغبة في المخاطرة وزيادة الطلب على الأصول الآمنة.

في قسم كومكس من بورصة نيويورك التجارية، الذهب تسليم اغسطس علق على 0.35٪، أو ما يعادل 4.60 دولار ليتداول عند 1،314.00 دولار للأونصة خلال ساعات الصباح في الولايات المتحدة. الأسعار عقدت في نطاق ضيق بين 1،308.00 و 1،314.80 دولار .

انتهت جلسة العقود الآجلة للذهب يوم الجمعة بانخفاض 0.57٪، أو 7،50 دولار ، ليغلق على مستوى 1،309.40 دولار للأونصة. كان من المرجح أن يجد الدعم عند 1،293.50 دولار ، وهو أدنى من 16 يوليو والمقاومة عند 1،325.90 دولار واعلى من 17 يوليو.

أيضا على كومكس، الفضة تسليم شهر سبتمبر علق على 0.48٪، أو 10.1 سنتا، ليتداول عند 20،98دولار للأونصة.

استمر المستثمرون في حذرهم بعد اسقاط طائرة الركاب الماليزية في شرق أوكرانيا في أواخر الأسبوع الماضي، مع لوم الولايات المتحدة للأنفصاليين الموالين لروسيا لهذا العمل.

وقالت وزيرة الخارجية الامريكية جون كيري يوم الاحد ان هناك أدلة دامغة على تورط روسي في إسقاط الطائرة. روسيا وأوكرانيا لا يزال كل منهما يتهم الآخر بالتسبب فى اسقاط طائرة الركاب.

وحذر القادة الغربيين من "المملكة المتحدة وفرنسا وألمانيا" الرئيس الروسي فلاديمير بوتين لزيادة العقوبات بحلول يوم الثلاثاء إذا لم يتم السماح للمحققين الدوليين بالوصول الكامل إلى موقع تحطم الطائرة.

واستفادت العقود الاجله للذهب والفضة أيضا من تكثيف إسرائيل الهجوم بري على غزة ضد نشطاء حماس الذين أطلقوا مئات الصواريخ على اسرائيل.

يوم الاثنين، نحو 100 فلسطيني و 13من الجنود الاسرائيليين قتلوا في هجوم عسكري ما يقرب من أسبوعين في قطاع غزة. وعلى الرغم من الخسائر الفادحة، حذر رئيس الوزراء الاسرائيلي بنيامين نتنياهو يوم الاحد ان العمليات العسكرية ضد نشطاء حماس يمكن توسيعها .

وغالبا ما ينظرللعقود الاجله للذهب والفضة كاستثمار في أوقات عدم اليقين الجيوسياسية.

من جهة اخرى في تجارة المعادن ،النحاس تسليم سبتمبر انخفض بنسبة 0.07٪، أو 0.2 سنتا، ليتداول عند دولار 3،182 للرطل

[saykooo]

متابع معك بالتوفيق

[ehabm]

من المحتمل أن تستمرّ عمليات بيع اليورو بما أنّ مؤشرات مدراء المشتريات تؤجّج رهانات لجوء المركزي الأوروبي الى توسيع دائرة الحوافز

الخميس, يوليه 24 2014, 11:32 GMT




من المحتمل أن تستمرّ عمليات بيع اليورو بما أنّ مؤشرات مدراء المشتريات تؤجّج رهانات لجوء المركزي الأوروبي الى توسيع دائرة الحوافز
الدولار النيوزيلندي يتراجع وسط إشارة بنك الاحتياطي النيوزيلندي الى تحوّل نحو مقاربة التريّث والترقّب
الدولار الأسترالي يبلغ ذروة ثلاثة أسابيع عقب تقارير HSBC الإيجابية لمؤشر مدراء المشتريات الصيني

تتصدّر الأرقام الأوّلية لمؤشر مدراء المشتريات في منطقة اليورو لشهر يوليو الجدول الاقتصادي خلال ساعات التداول الأوروبية. من المتوقع أن يصل المؤشر المركّب للمنطقة ككلّ الى 52.8، مظهرًا بقاء وتيرة نمو القطاع التصنيعي والخدماتي دون تغيير مقارنة بالشهر السابق. مع ذلك، تأتي البيانات الاقتصادية التي تصدر عن ساحة الكتلة النقدية دون التقديرات منذ بداية العام. يدلّ ذلك على أنّ المحلّلين لا يقدّرون الدرجة الحقيقية للأزمة الحاصلة في المنطقة، ما يتيح المجال امام بروز مفاجأة هبوطية. من المحتمل أن يساهم سيناريو مماثل في تأجيج رهانات لجوء البنك المركزي الأوروبي الى توسيع دائرة الحوافز أكثر، الأمر الذي يرسّخ حدّة الضغوطات على اليورو. هذا ونحافظ على مواقع بيع زوج اليورو\دولار.
سجّل الدولار النيوزيلندي أداءًا مخيّبًا للآمال خلال الدورة المسائية وخسر حوالى 1.36% مقابل نظرائه الرئيسيين عقب صدور إعلان السياسة النقدية لبنك الاحتياطي النيوزيلندي. عمد المصرف المركزي الى زيادة معدّلات الفائدة الرئيسية بمقدار 25 نقطة أساسية وصولاً الى 3.5% تمامًا كما كان متوقعًا، لكنّه أشار الى إيقاف نهج الزيادة في المستقبل. هذا وقد أفاد الحاكم ويلير أنّه "من الحكمة الآن المرور بفترة من التقييم قبل تعديل معدّلات الفائدة أكثر"، وذلك في بيان السياسة المرافق للإعلان.
تقدّم الدولار الأسترالي بشكل وجيز وصولاً الى ذروة ثلاثة أسابيع في أعقاب القراءة المتفائلة لمؤشر مدراء المشتريات التصنيعي الصيني التي صدرت عن HSBC. سجّل المؤشر 52.0، متجاوزًا توقعات بلوغه 51.0. كما تظهر هذه النتائج أقوى وتيرة نمو للقطاع التصنيعي في ثمانية أشهر. علاوة على ذلك، تعتبر الصين أكبر شريك تجاري لأستراليا، ويأخذ التّجار أي دلائل على انتعاش الأنشطة في العملاق الآسيوي كمصدر دعم لآفاق طلبات الصادرات الأسترالية. يصبّ ذلك لصالح النمو بالمجمل وتوقعات السياسة النقدية لبنك الاحتياطي الأسترالي على وجه الخصوص. مع ذلك، كانت مكاسب الدولار الأسترالي وجيزة وسط استيعاب المستثمرين التقدّم الذي سجّل يوم أمس بعد صدور مؤشر أسعار المستهلك.
أبرز النقاط الرئيسية للدورة الآسيوية

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/100_20140724113959.jpg
الدورة الأوروبية: ما المتوقّع؟

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/101_20140724114037.jpg
نقاط التحوّل الرئيسية

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/102_20140724114057.jpg

[ehabm]

الذهب والنفط الخام في وضع ضعيف وسط تجاهل التجار التوترات الأوكرانية

الخميس, يوليه 24 2014, 10:32 GMTt







أبرز النقاط الأساسية:


النفط الخام والذهب في وضع ضعيف وسط تجاهل التجار التوترات الأوكرانية
الغاز الطبيعي يستعدّ لإختبار المزيد من التذبذبات قبيل صدور بيانات تغيير المخزونات
النحاس يواصل تقدّمه على خلفية تجاوز البيانات التصنيعية الصينية التوقعات

من المحتمل أن يكون خطر التراجع يهدّد النفط الخام والذهب وسط تجاهل التجار التوترات الجيوسياسية القائمة في أوروبا الشرقية والشرق الأوسط. في غضون ذلك، من الممكن أن يكون الغاز الطبيعي في صدد الإستعداد لإختبار دورة جديدة محفوفة بالتذبذبات على خلفية السلّة الأخيرة لبيانات مخزونات السلعة. في النهاية، من المرجّح أن يواصل النّحاس تقدّمه في حال نجحت البيانات التصنيعية الصينية القويّة لليوم في تخفيف حدّة المخاوف المحيطة بالتباطؤ الاقتصادي في العملاق الآسيوي.
الذهب والنفط في وضع ضعيف وسط تجاهل التجار الإضطرابات الأوكرانية
كانت التطوّرات الأخيرة التي برزت على ساحة أوروبا الشرقية غير كافية لحصول تحوّل في اتّجاه السوق، ويظهر ذلك جليًا من خلال وصول مؤشر أس أند بي 500 الى ذروات تاريخية (وهو مقياس لشهية المخاطر). من المحتمل أن يترك هذا السيناريو الذهب والفضّة مفتقدين الى محفز طلبات الملاذ الآمن الذي من شأنه مساعدتهما على تعويض بعض الخسائر التي منيا بها في الدورة حتّى الآن (خسائر بحوالى نصف في المئة حاليًا). على نحو مماثل، من الممكن أن يترك تبدّد مخاوف انقطاع الإمدادات الروسية نفط برنت على وجه الخصوص عرضة لتسجيل تصحيح.
تقدّم خام غرب تكساس الوسيط يوم الأربعاء عقب صدور سلّة إيجابية من أرقام المخزونات عن وزارة الطاقة. فقط أظهر تقرير المخزونات الأسبوعي تراجع رابع على التوالي في إجمالي مخزونات النفط، بينما بلغت المخزونات في كوشينغ، نقطة تسليم خام غرب تكساس الوسيط، أدنى مستوى لها منذ العام 2008. علاوة على ذلك، لا تزال القدرة التشغيلية للمصافي مرتفعة وتتواجد عند أعلى مستوى لها في قرابة العقد. بالمجمل، تشير هذه الأرقام الى أنّ تزايد الطلبات يساهم في امتصاص جزء من وفرة العروض التي ظهرت في وقت سابق من هذا العام. كما تبقى متانة الإنتعاش الاقتصادي الأميركي بمثابة الشرط الأساسي المطلوب من أجل استمرار ارتفاع اسعار النفط خلال الأجل القريب.

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/Gold-and-crude-oil-in-a-nian_body_Gold_20140724105146.png
تجّار الغاز الطبيعي يركّزون على بيانات المخزونات
الإرتفاع الأكبر من المتوقعمرّة أخرى لبيانات تغيير المخزونات المقرّر نشرها في الدورة القادمة سيعزّز على الأرجح الضغوطات على أسعار الغاز الطبيعي. فقد خسرت السلعة أكثر من 20% منذ بلوغها ذروة يونيو في الشهر السابق، وذلك بسبب ارتفاع العروض فوق متوسطاتها الموسمية مرّات عدّة. في هذا الصدد، اختبر الغاز الطبيعيبشكل عام موجة ملحوظة من التذبذبات عند الإصدارات السابقة كما هو ظاهر في الرسم البياني أدناه.

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/Gold-and-crude-oi_body_Gold_1_20140724105114.png
ارتفاع النحاس وسط استمرار ارتداد البيانات الصينية
المفاجأة الصعودية التي طرأت على الأرقام الأوّلية لمؤشر مدراء المشتريات الصيني HSBC لشهر يوليو والتي صدرت اليوم, دفعت أسعار النّحاس الى الإرتفاع (وصول المكاسب حاليًا الى 0.87%). فقد سجّل مقياس أنشطة القطاع التصنيعي في العملاق الآسيوي 52، وهو المستوى الأعلى منذ يناير 2013 ولا يزال بذلك فوق عتبة الخمسين التي تفصل التوسّع عن الإنكماش.
تواصل قراءة المؤشر الرائد مسار الإرتداد الذي شهدته البيانات الصينية الأخيرة وتساهم على الأرجح في تخفيف حدّة المخاوف المحيطة بتباطؤ النمو أكثر. بإعتباره أكبر مستهلك للنحاس، ستساعد تدفقات البيانات الإيجابية الإضافية من الصين المعدن الأساسي على متابعة ارتفاعه خلال الأجل القريب.
http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/Gold-and-crude-oody_Gold_2_20140724105027.png
التحليل الفنّي للنفط الخام– يعتبرارتداد النفط وصولاً الى المقاومة الرئيسية القائمة عند 103.76 بمثابة فرصة جديدة للسعي الى دخول مواقع البيع. إنّ الفشل في اختراق مستوى فيب 23.6% بالتزامن مع استمرار سلامة الإتّجاه الهبوطي يشيران الى إمكانية هبوط الأسعار مرّة أخرى الى مستوى 101.36.
النفط الخام: إعادة الإختبار توفر فرص سانحة لدخول مواقع بيع جديدة

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/Gold-and-crudody_Gold_3_20140724104955.png
التحليل الفنّي لعقود الذهب–بروز اتّجاه هبوطي قريب الأجل يولّد مخاطر انخفاضية جديدة مع احتمال بروز عمليات الشراء عند مستوى 1292 (فيب 50%). إنّ غياب أي إشارات انعكاسية على الرسوم البيانية يثير الشكوك حول إمكانية نشوء انتعاش في هذه المرحلة.
يوفر مؤشر اتّجاه المضاربة SSI التابع لدايلي أف أكس آفاقًا صعودية للذهب استنادًا الى المواقع التي يقوم التّجار بدخولها.
الذهب: تحوّل المخاطر الى هبوطية عقب اختراق مستوى 1305 نزولاً

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/Gold-and-cru_body_Gold_4_20140724104850.png
التحليل الفنّي لعقود الفضّة–لم تشهد آفاق الفضة تغييرات تذكر خلال الدورة السابقة. فشلت الفضة في التماسك فوق مستوى 21.10، ما يشير الى عدم استعداد التحركات الهبوطية لإحكام سيطرتها على الأسعار في هذه المرحلة. إنّ أي إقفال يومي للأسعار دون مستوى تصحيح فيب 23.6% القائم عند 20.83 سيكون ضروري لكي تتحوّل المخاطر بسرعة الى هبوطية.
الفضّة: البحث عن اتجاه فوق مستوى 20.83

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/Gold-and-crude_body_Gold_5_20140724104741.png
التحليل الفنّي لعقود النّحاس –يسعى النحاس لإختراق مستوى 3.23 صعودًا، وهو أمر قد يدخل تحوّل على الآفاق الفنية القريبة الأجل للسلعة. إنّ الإرتفاع فوق المتوسط الحسابي البسيط وانتقال مؤشر معدّل التغيير الى ما فوق مستوى 0 يشيران الى إمكانية بروز اتّجاه صعودي وبلوغ الذروات الأخيرة المتواجدة عند 3.29. مع ذلك، في حال فشلت الشمعة اليومية في الإقفال فوق مستوى 3.23، ستكون المخاطر المباشرة هبوطية.
النّحاس: التهديد بإدخال تغيير على اتّجاه الأجل القريب

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/Gold-and-crud_body_Gold_6_20140724104711.png
التحليل الفنّي للبلاديوم –لا يزال الإتّجاه الصعودي سليمًا وسط إمكانية بلوغ الأسعار مستوى 900 الرئيسي السيكولوجي خلال الأجل القريب. إنّ إعادة اختبار مستوى 861 أو الإرتفاع فوق مستوى الدعم السابق الذي تحوّل الى مقاومة عند 875 سيوفر فرص سانحة للشراء.
البلاديوم: السعي الى الشراء وسط سلامة الإتجاه الإرتفاعي

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/Gold-and-crude_body_Gold_7_20140724104642.png
التحليل الفنّي للبلاتين: في حين حافظ البلاتين على مساره الصعودي خلال الأشهر الأخيرة، كانت تحرّكات الأسعار في الآونة الأخيرة سلبية. يترك ذلك آفاق السلعة الفنّية متباينة. من الممكن أن تبرز عمليات الشراء عند مستوى 1470، ولكن لا توفر الشموع دلائل كثيرة على احتمال الإنعكاس في هذه المرحلة.
البلاتين: غياب دلائل الإنعكاس وسط اقتراب الأسعار من الدعم

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/8c7e6ced-598f-482f-8c4b-1bb0ee01d4f0/Gold-and-crude-_body_Gold_8_20140724104617.png

[ehabm]

القطاع الخاص في منطقة اليورو نما بأسرع معدل في ثلاثة أشهر خلال يوليو

الخميس, يوليه 24 2014, 10:14 GMT






أظهرت نتائج استطلاع مبدئي اليوم ان القطاع الخاص في منطقة اليورو نما بأسرع معدل في ثلاثة أشهر خلال يوليو، لكن النمو السريع في أنشطة الأعمال الجديدة يعود إلى حدٍ كبير إلى قيام الشركات بتخفيض الأسعار مجددا. وارتفع مؤشر ماركت المجمع لمديري المشتريات إلى 54,0 نقطة في يوليو من 52,8 نقطة ليسجل أعلى مستوى منذ أبريل. وحقق قطاع الخدمات عبر الكتلة المؤلفة من ثماني عشر دولة أداءا أفضل من كافة التوقعات، بينما أشار المصنعون أيضا إلى أداء شهري أقوى مما رجحه متوسط التوقعات. وقالت مؤسسة ماركت ان البيانات تشير إلى نمو اقتصادي فصلي يبلغ 0,4% إذا استمرت وتيرة مماثلة في اغسطس وسبتمبر. وأظهرت البيانات ان نشاط الخدمات في منطقة اليورو توسع بأسرع وتيرة منذ مايو 2011 - فارتفع مؤشر مديري المشتريات إلى 54,4 نقطة في يوليو مقابل 52,8 نقطة في يونيو. وبلغ مؤشر القطاع الصناعي 51,9 نقطة ليرتفع طفيفا من 51,8 نقطة في يونيو. وصعد مؤشر الإنتاج، الذي يغذي مؤشر مديري المشتريات المجمع, قليلا إلى 53,0 نقطة من 52,8 نقطة. وعندما سئل عن سبب تأخر نمو نشاط القطاع الصناعي عن نشاط الخدمات، قال وليامسون كبير الاقتصاديين بمؤسسة ماركت: "ربما يعكس ذلك المخاوف الجيوسياسية خصوصا الاضطرابات في أوكرانيا. هذا بدأ يؤثر بشكل أكبر على ردود المشاركين في المسح.


ذبذبة قوية لليورو هبطت في البداية لمستوى 1.3437 دولار الذي أصبح يمثل أقل أسعار شهر يوليو، ليعود للصعود بقوة لمستوى 1.3484 دولار، استمرار الصعود يستهدف مستوى 1.3488 دولار الذي يمثل المتوسط المتحرك لمؤشر البولينجر، تخطيه لأعلى يستهدف مستوى 1.3515 دولار، يتبعه استهداف مستوى المقاومة 1.3530 دولار الذي يمثل المتوسط المتحرك 50 على خريطة الأربع ساعات، تجاوز المستوى الآخير لأعلى يستهدف مستوى 1.3546 دولار الذي يمثل الحد الأعلى لمؤشر البولينجر، يدعم ذلك ميل مؤشر مؤشر الأر أس أي لأعلى، بالأضافة للإشارة الأيجابية لمؤشر الأستوكاستيك والميل لأعلى. سيناريو العودة للهبوط من المستويات الحالية يعود لأستهداف مستوى 1.3460 دولار، يتبعه استهداف مستوى 1.3437 دولار الذي يمثل أدنى أسعار التداول اليوم، يتبعه سريعاً مستوى 1.3430 دولار الذي يمثل الحد الأدنى لمؤشر البولينجر.

http://04ac07414e3ea2bcef00-870736fce435bb709b25552d8ac2f3a4.r4.cf1.rackcdn.co m/1406196801_0.png


رغم التحرك العرضي إلا أن الين الياباني حقق مستوى 101.58 ين الذي يمثل تقريباً الحد الأعلى لمؤشر البولينجر، ومع جني الأرباح تستند الأسعار على مستوى 101.50 ين للعودة من جديد لمستوى 101.58 ين، يتبعه استهداف مستوى 101.74 ين الذي يمثل المتوسط المتحرك 200 على خريطة الأربع ساعات، استمرار الصعود يستهدف مستوى المقاومة 101.85 ين، ويدعم ذلك الأشارة الإيجابية لمؤشر الأر أس أي والميل لأعلى، كما هو الحال بالنسبة لمؤشر الأستوكاستيك. سيناريو الهبوط يبدأ بالأستقرار أسفل مستوى 101.50 ين، ليعود لأدنى مستويات اليوم 101.41 ين، تجاوزه لأسفل يستهدف مستوى 101.31 ين الذي يمثل أدنى أسعار التداول بالأمس، يتبعه استهداف مستوى 101.19 ين الذي يمثل أقل أسعار التداول لهذا الأسبوع حتى الآن، استمرار الهبوط يستهدف مستوى 101.05 ين.

http://04ac07414e3ea2bcef00-870736fce435bb709b25552d8ac2f3a4.r4.cf1.rackcdn.co m/1406196833_0.png

تم نشره بتاريخ الخميس, يوليه 24 2014, 10:15 GMT مقالات سابقة من تطورات الأسواق الماليه

[ehabm]

التقرير اليومي للعملات و الذهب

الخميس, يوليه 24 2014, 07:11 GMT





http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/93312e61-5dc4-4769-af82-05b858d649e3/wtidaily.15-07_20140724071359.pngاليورو مقابل الدولار
لم يطرأ جديد علي تعاملات اليورومقابل الدولار الأمريكي الأمس وأنهي اليورو تعاملات ضمن نطاق ضيق مستقراً قربمستوياته المنخفضة وتراجع اليورو مدار اليومين السابقين متأثراً بتصريحات صانعي السياسةالنقدية بالبنك المركزي الأوروبي حول ارتفاع اليورو وتأثيره السلبي علي تعافيالاقتصاد الأوروبي
الزوج افتتح التداول عند المستوى 1.34654 و اغلق عند المستوى 1.34621
الاخبار الاقتصادية لمنطقة اليورو
مؤشر مديري المشتريات الصناعي تمام الساعة 11.00 بتوقيت السعودية
الاخبار الاقتصادية الاميركية
طلبات البطالة تمام الساعة 17.30 بتوقيت السعودية
مؤشر مديري المشتريات الصناعي تمام الساعة 16.45 بتوقيت السعودية
مبيعات المنازل الجديدة تمامالساعة 17.00 بتوقيت السعودية
EURUSD نقاط الدعم و المقاومة
R1 1.34705 S1 1.34559
R2 1.34751 S2 1.34514
R3 1.34823 S3 1.34441
Pivot Point :1.34632
http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/93312e61-5dc4-4769-af82-05b858d649e3/eurusddaily.15-07_20140724071210.png

[ehabm]

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/93312e61-5dc4-4769-af82-05b858d649e3/wtidaily.15-07_20140724071359.pngالجنيه الاسترليني مقابلالدولار
أنهي الجنيه الإسترليني تعاملات الأمس منخفضاًمقابل الدولار الأمريكي ضمن موجة من الخسائر لليوم السادس علي التوالي في أطولسلسلة خسائر يومية منذ كانون الثاني الماضي وأظهر محضر الاجتماع الأخير لبنكبريطانيا المركزي ثبات عملية التصويت بموافقة الأعضاء التسع علي تثبيت أسعارالفائدة عن 0.5% ،وبرنامج شراء الأصول بقيمة 375 مليار إسترليني وقال مارك كارنيمحافظ البنك المركزي في كلمة ألقاها في غلاسكو في اسكتلندا أن ارتفاع أسعارالفائدة سوف يكون أكثر تحفظاً عن الفترة الماضية محذراً من التحديات التي تقف عائقأمام النمو الاقتصادي وأشار كارني أن قوة العملة البريطانية تؤثر بالسلب علي نموقطاع التصدير وأن الطلب قل بنسبة 25 بالمئة من الأسواق البريطانية وهو ما يؤثربالسلب علي انتعاش ونمو الاقتصاد خلال الفترة الأخيرة
الزوج تداول بين المستوى 1.70637 و المستوى 1.70389
الاخبار الاقتصادية لبريطانيا
مبيعات التجزئة تمام الساعة 11.30 بتوقيت السعودية
GBPUSD نقاط الدعم و المقاومة
R1 1.70793 S1 1.70249
R2 1.70961 S2 1.70081
R3 1.71233 S3 1.69809
Pivot Point :1.70521
http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/93312e61-5dc4-4769-af82-05b858d649e3/gbpusddaily.15-07_20140724071230.png

[ehabm]

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/93312e61-5dc4-4769-af82-05b858d649e3/wtidaily.15-07_20140724071359.pngالدولار مقابل الين
استقر الين الياباني مقابلالدولار الأمريكي ضمن نطاق محدود خلال تعاملات الأمس والتي أنهاها مستقراً دون أيتغير يذكر وسط تقييم المستثمرين للمخاطر الجيوسياسية في أوكرانيا وغزة في مقابلمؤشرات بتحسن نمو الاقتصاد العالمي خلال الربع الثاني وهو تعكسه نتائج أرباحالشركات الكبرى حول العالم
الزوج تداولبين المستوى 101.458 و المستوى 101.535
الاخبار الاقتصادية لليابان
مؤشر سعر المستهلك تمام الساعة 02.30 بتوقيت السعودية
USDJPY نقاط الدعم و المقاومة
R1 101.553 S1 101.371
R2 101.611 S2 101.313
R3 101.702 S3 101.222
Pivot Point :101.462
http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/93312e61-5dc4-4769-af82-05b858d649e3/usdjpydaily.15-07_20140724071316.png

[ehabm]

http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/93312e61-5dc4-4769-af82-05b858d649e3/wtidaily.15-07_20140724071359.pngالدولار الاسترالي مقابلالدولار الاميركي
أنهي الدولار الاسترالي تعاملاتالأمس مرتفعاً بنسبة 0.7 بالمئة مقابل الدولار الأمريكي بدعم من بيانات التضخمبالاقتصاد الاسترالي والتي أظهر تسارع في وتيرة التضخم بالربع الثاني وهو ما يدعمتوقعات رفع أسعار الفائدة في استراليا خلال المدى القصير
الزوجتداول بين المستوى 0.93928 و المستوى 0.94409
الاخبار الاقتصادية لاستراليا
لايوجد بيانات اقتصادية
AUDUSD نقاط الدعم و المقاومة
R1 0.94576 S1 0.93958
R2 0.94766 S2 0.93268
R3 0.95075 S3 0.93459
Pivot Point :0.94267
http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/93312e61-5dc4-4769-af82-05b858d649e3/audusddaily.15-07_20140724071332.png

[ehabm]

الذهب
أنهت العقود الآجلة للذهبتداولاتها يوم الأربعاء على تراجع وسط الضغط من قبل أسواق الأسهم التي انتعشت عقبالبيانات الأمريكية الإيجابية و أرباح الشركات و لكن المعدن الثمين لا يزال معززاًبسبب الصراع في كلاً من أوكرانيا و الشرق الأوسط إلىذلك فإن تباطؤ الطلب الفعلي من آسيا في فترة الصيف الهادئ أو الطلب الموسمي هوعامل آخر في إضعاف دعم إرتفاع أسعار المعدن الثمين ةفي حين تتجه التوقعات إلى المزيدمن الإنخفاض في الأسعار وسط تحسن التوقعات الاقتصادية الأمريكية
الذهب افتتح عند سعر 1307 دولار للاونصة و اغلق عند 1304 دولار للاونصة
GOLD نقاط الدعم و المقاومة
R1 1309.3 S1 1303.1
R2 1311.2 S2 1301.2
R3 1314.3 S3 1298.1
Pivot Point : 1306.2
http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/93312e61-5dc4-4769-af82-05b858d649e3/golddaily.15-07_20140724071346.png

النفط
ارتفعت أسعار النفط الخام خلالالجلسة الامريكية في أعقاب أظهر التقرير الأسبوعي لوكالة الطاقة الأمريكية عجزاًفي المخزونات لدى أكبر متسهلك للنفط الخام عالمياً بصورة فاقت التوقعات، بالتزامنمع الاضطرابات الجيوسياسية التي تشهدها الدولة السوفيتية سابقاً أوكرانيا والأراضيالفلسطينية المحتلة وسط العدوان الصهيوني على غزة
النفط افتتح عند سعر 101.83و اغلق عند سعر 103.21
OIL نقاط الدعم و المقاومة
R1 103.35 S1 102.21
R2 103.71 S2 101.85
R3 104.28 S3 101.28
pivot point : 102.78
http://mediaserver.fxstreet.com/Reports/93312e61-5dc4-4769-af82-05b858d649e3/wtidaily.15-07_20140724071359.png

[ehabm]

موجز اخبار سوق 

المستثمرون يُبدون فعالية منخفضة في ظل غياب الاخبار الاقتصادية في كل من امريكا و اوروبا

الخميس, يوليه 24 2014, 14:37 GMT

لم تكن هناك و لا أية حركة في أسواق الاسهم العالمية نهار الاربعاء. هذا و لقد كان نشاك المستثمرين منخفضاً في ظل غياب الاخبار الاقتصادية في كل من امريكا و اوروبا .جدد مؤشر الاسهم الامريكي Standard & Poor’s 500 (S&P 500) مرة جديدة من مستوياته القصوى .
واصل اسعار كل من شركة آبل و شركة مايكروسوفت من ارتفاعها و ذلك بفضل التقارير الايجابية المنشورة يوم الثلاثاء الماضي . مع العلم بأن اسهم آبل كانت قد جددت أقصى مستوى لها للـ 22 شهر الاخيرة . هذا و لقد فاقت 68.5% من الشركات التي قدمت تقاريرها التوقعات من حيث الربح. و هذا اكثر من المتوسط الاعتيادي 63%. و مما ساعد في ارتفاع Nasdaq Composite كانت الانباء الجيدة من شركات البيوتوكنولوجيا Biogen و Puma Biotechnology. انخفض مؤشر Dow Jones industrial average (Dow) وفقاً لنتائج اليوم بسبب التقرير الفصلي الضعيف التي صدر يوم البارحة من Boeing . كانت التداولات في البورصات الامريكية اقل بمقدار 4% من المتوسط الشهري. أما بعد الاقفال ، فقد صدرت تقارير الفيسبوك الايجابية، حيث ارتفع سهم هذه الشركة بمقدار 3.5 في السوق الخارج البورصة. خفض صندوق النقد الدولي من توقعات ارتفع الناتج المحلي الاجمالي من 2% حتى 1.7 % و أعلن بأنه لا يتوجب على المجس الاحتياط الفيدرالي التسرع في رفع اسعار الفائدة . اليوم و في تمام الساعة 12:30 بتوقيت وسط اوروبا ستصدر بيانات عن البطالة عن العمل للأسبوع بالاضافة الى صدور بيانات عن مبيعات المنازل الجديدة عن شهر يوليو. نحن نتوقع بأن تحمل التوقعات الاولية طابعاً سلبياً لسوق الاسهم. الى جانب ذلك ، ستقد تقاريرها أيضاً كل من Amazon.com, 3M, American Airlines, Caterpillar, Ford Motor, General Motors و شركات اخرى .
http://www.ifcmarkets.ae/uploads/images/cac2407.png


لوحظ يوم امس في اسواق الاسهم الاوروبية ارتفاع ضئيلاً بفضل التقارير الجيدة لمصنعي السيارات Daimler و الشركة الكيماوية Akzo Nobel. اليوم في الاتحاد الاوروبي من الساعة 7-00 حتى 8-00 بتوقيت وسط اوروبا ستصدر بيانات عن مؤشرات النشاط الاقتصادي و الانتاجي لـ PMI لبعض الدول و المنطقة الاوروبية بشكل عام.
http://www.ifcmarkets.ae/uploads/images/nikkei2407.png


يواصل مؤشر الاسهم الياباني Nikkei تقلباته النشيطة في ترنده المعتدل تحت تأثير العوامل الخارجية . هذا و لقد صدرت انباء عن التجارة الخارجية عن شهر يونيو، و التي بدت بشكل مفاجئ سلبية. انخفضت التصديرات بمقدار 2 % في حين كان متوقعاً لها أن ترتفع بمقدار 1%. الى جانب هذا ، كانت بقية المؤشرات أسوء من التوقعات . اجمالي العجز لنصف العام الاول بدى على أعلى مستوياته . لكن على اي حال ، ما يزال انخفاض مؤشر Nikkei بسيطاً . و مما قدم الدعم له كان الين الذي ضعف و الاخبار الاقتصادية الواردة من الصين . اليوم و في تمام الساعة 23:50 بتوقيت وسط اوروبا ، ستصدر بيانات عن التضخم في اليابان عن شهر يونيو . التوقع برأينا سيكون سلبياً كون ان ارتفاع اسعار المستهلكين على الاغلب سيفوق بكثير المستوى الاساسي لبنك اليابان. نظرياً ، هذا الامر قد يؤدي الى الضع اللاحق للين الياباني .
http://www.ifcmarkets.ae/uploads/images/wheat2407.png


باعت الهند 10 ملايين طن من القمح من المخزونات الحكومية و ذلك في السوق الداخلي. إن هذا التسويق السريع لقسم كبير من المخزونات الحكومية ، و التي تشكل منه 39.8 مليون طن ، أبدى تأثيراً ايجابياً على السوق العالمي للقمح. الهدف الاساسي من البيع كان التخفيض قد الامكان من العواقب السيئة للجفاف . عامل آخر كان سبباً في ارتفاع اسعار القمح ، كان النبأ الوارد من USDA عن زيادة حجم صوامع الحبوب بمقدار 20 % للأعوام العشر الأخيرة.
ارتفع سعر النفط بفضل تخفيض مخزوناته في الولايات المتحدة الامريكي خلال الاسبوع و ذلك بمقدار 4 مليون برميل . و هذا أعلى مما كان متوقعاً له . نود الاشارة الى أنه و على الرغم من أن امريكا و لأول مرة للأربعين عاماً تبدأ التصدير ، عن طريق ارسال النفط العالي الخفة الى اليابان و كوريا الجنوبية يبقى الطلب العالمي عالي و مستقر. زادت اليابان من استيراد النفط في يونيو بمقدار 1% و ذلك حتى 3.2 نليون برميل في اليوم. انخفض مدخرات النفط في الصين بمقدار 2.3 % .

[ehabm]

التحليل الفني للأسواق المالية..مفاهيم ونظريات


ان المدخل الفني للاستثمار هو انعكاس لفكرة ان سوق الاوراق المالية تتحرك في اتجاهات Trends تتحدد بواسطة الميول المتغيرة للمستثمرين تجاه القوى المتنوعة من اقتصادية إلى نقدية او سياسية او نفسية والهدف من التحليل الفني هو التعرف على التغيرات في هذه الاتجاهات في مرحلة مبكرة والاحتفاظ بوضع استثماري معين لحين ظهور بوادر تحول او تغير في تلك الاتجاهات.ان الطبيعة البشرية تظل ثابتة نسبياً، وتميل إلى التفاعل مع المواقف المماثلة بطرق ثابتة، وبدراسة طبيعية نقاط تحول السوق السابقة فانه يمسني كشف بعض الخصائص التي يمكن ان تساعد في التعرف على النقاط التي تمثل اعلى الارتفاعات وتلك التي اقصى هبوط للسوق، وعليه فان التحليل الفني مبنى على افتراض ان الناس سيستمرون في ارتكاب نفس الاخطاء التي اقترفوها في الماضي، وان الصلات الإنسانية معقدة للغاية ولا تتكرر ابداً في ترتيب او سياق مماثل، وان سوق الاوراق المالية هي عبارة عن انعكاس او صورة للناس وهم يعملون لا تكرر فعلها بالضبط ولكن تكرار الخصائص المتماثلة كاف للسماح للمحلل للفني ان يكتشف نقاط التغير الرئيسية وطالما لا يوجد اي مؤشر يستطيع ان يشير في واقع الأمر إلى كل نقطة تغير للسوق فان التحليل الفني يكتشف عن أدوات متعددة من الوسائل المعاونة للتعرف على هذه النقاط. والمحلل الفني يقوم باتباع قواعد فنية متعددة للمتاجرة من خلال ملاحظة تحركات الاسعار الماضية للسوق فالتحليل الفني يشمل فحص البيانات السابقة للسوق مثل الاسعار وحجم التداول لتقدير السعر المستقبلي واتخاذ القرار الاستثماري وفقاً لذلك. ويستخدم المحللون الفنيون البيانات من السوق نفسه على اعتبار ان السوق متنبأ لنفسه وهو ما يعتبر فكرة جيدة.


ان التحليل الفني هو مراقبة تحركات الاسعار السابقة للتنبؤ بحركتها المستقبلية احياناً يطلق على المحللين الفنيين لقب (chartists) اي الرسوميين وذلك لانهم يعتمدون كلياً تقريباً على المؤشرات في تحليلهم.

- مع بداية القرن العشرين وضعت نظرية داو الاساس لما سمي بعد ذلك التحليل الفني الحديث لم تخرج نظرية داو إلى النور كنظرية متكاملة في حينها ولكن كمجموعة كتابات لتشارلز داو على مدى بضع سنوات جمعت من مقالاته التي كانت تنشر في جريدة الول ستريت جورنال The wall street journal ثم طورت بعد ذلك. نظرية داو: تشتمل نظرية داو على ست فرضيات: 1- المتوسطات تتجاهل كل شيء: التغيرات في سعر الاغلاق لكل يوم تؤثر على قرارات وعواطف المتداولين في السوق، سواء المتداولين الحاليين او المحتملين لهذا فهذه العملية تفترض انها تتجاهل العوامل الاخرى المتعارف عليها والتي من الممكن ان تؤثر على علاقة العرض بالطلب ورغم ان الكوارث الطبيعية غير المتوقعة فان حدوثها يستوعب في السوق بسرعة ولكنه أيضاً يتم تجاهله.

2- يعرف داو الاتجاه التصاعدي بانه حالة تحرك قوي ناجح rally للسعر والاغلاق اعلى من اعلى سعر وهىو الخاص بالتحرك القوي السابق وايضا اغلاق ادنى سعر low اي تحرك قوي ناجح اعلى من ادنى سعر low للتحرك القوي السابق. وهي ما تسمى بالقمم والقيعان الصاعدة peak @troughs والوضع طبعاً معاكس في حالة الاتجاه التنازلي.

ويؤمن داو ايضا بأن قوانين الفعل وردة الفعل تنطبق على السوق كما هي منطبقة طبيعياً في الحياة المادية فقد كتب (سجلات المتاجرة تظهر بانه في عدة حالات عندما يصل السهم إلى قمة فانه يقوم بالتراجع قليلا (الارتداد) ومن ثم يتبع طريقه مرة اخرى إلى اعلى قمة وبعد مثل هذه الحركة بتراجع (يرتد) السعر مرة اخرى لذا فارتداده يعتبر نمطيا. يعتبر داو ان الاتجاه له ثلاثة اجزاء: اساسي، وثانوي، وضئيل وهي ما يشبهها بالاوج والموج، ورقرقة الموج (الموجة الصغيرة)

[ehabm]

هل ترتفع أسعار الأسهم عندما تكون هناك أخبار سارة؟

المتتبعون لسوق الأسهم غالباً يلاحظون صورة متعارضة: يحدث كثيراً أن أسعار الأسهم لا ترتفع عند إعلان أخبار سارة وبالأخص مع إعلان تحقيق أرباح جيدة. هذا الصورة كانت نقطة اهتمام من عدد كبير من المتخصصين في المالية ومن الاقتصاديين (المتخصصين في علم أو علوم الاقتصاد) وخاصة الباحثين في الاقتصاد المالي (financial economics ). ولعل التفسير المستند إلى فكرة «المشي العشوائي» (random walk ) لأسعار السندات (securities prices ) وهي فكرة أو نظرية مبنية على النظرية الاقتصادية «التوقعات الرشيدة» (rational expectaions ) كان أهم وأقوى تفسير- أوردت العبارات الانجليزية خوفاً من سوء الفهم للعبارات العربية المقابلة، فأرجو المعذرة.




مامعنى التوقعات الرشيدة؟

من الصعب جداً أن تفكر بوجود أي قطاع اقتصادي أو تصرفات أووقائع اقتصادية لا شأن لها بالتوقعات. فمثلاً يتأثر السعر الحالي للأسهم جزئياً بقناعة أو إيمان البائعين والمشترين المحتملين بما سيحدث مستقبلاً.

قبل عشرات السنين كان تركيز الاقتصاديين على التوقعات المبنية على نتاج تجارب سابقة فقط.

ولكن منذ عقود قليلة حدث تطور في نظرية التوقعات الاقتصادية، حيث ظهرت بوضوح نظرية التوقعات الرشيدة، والتي تعني أن التوقعات لن تختلف عن أفضل تخمين للمستقبل عند استعمال كل المعلومات المتاحة. وهذا شرح مبسط كثيراً وإلا فإن النظرية لها بناء رياضي وتحليلي معقد بعض الشيء.

ولكن لماذا يحاول الناس أن يجعلوا توقعاتهم الحالية مساوية لأفضل تخمين متاح عن المستقبل مستعملين كل المعلومات المتاحة؟

أسهل تفسير هو أنه مكلف جداً ألا يفعل الناس ذلك، نظراً لأنهم يبحثون عن الأصلح لهم.

ما التأثير والترابط بين التوقعات وما يحدث؟

عندما يصنع الناس توقعاتهم، فإنهم يحاولون التنبؤ بما سيحدث. فكرة التوقعات الرشيدة تؤكد أن ما يحدث لا يختلف بصورة منتظمة عما توقعه الناس أن يكون. الفكرة لا تنفي وقوع الناس في أخطاء، ولكنها تقترح أن الاخطاء لا تستمر، أو ما عبر عنه أحد القادة السياسيين «يمكنك أن تستغفل بعض الناس كل الاوقات، وأن تستغل كل الناس بعض الأوقات، ولكنك لا تستطيع أن تستغفل كل الناس كل الأوقات».

نظرية التوقعات الرشيدة طورت بواسطة اقتصاديين نقديين أي من متخصصين في الاقتصاد النقدي، ولكنّ اقتصاديي التمويل والباحثين الماليين استفادوا من النظرية لبناء فكرة «المشي العشوائي» (random walk ) لأسعار السندات، والتي تتلخص في أن التغير في أسعار الأسهم هو من قبيل «المشي العشوائي».

ولفهم القارىء فإن المشي العشوائي يصف السلوك الذي لا يمكن التنبؤ به مسبقاً ( أصل التسمية مأخوذة من مشي الثمل أو السكران الخارج من حانة). وفي الاقتصاد يعطى وصف المشي العشوائي ليصف تحركات متغير (كسعر الأسهم اليومي) عندما تكون التغيرات المستقبلية في قيمته غير ممكن التنبؤ بها.

وفي حالة الظواهر الاقتصادية المتغيرة ( كالأسعار اليومية للأسهم) التي تتبع نمط المشي العشوائي، فإن القيمة الحالية تعطي أفضل تنبؤ ممكن للقيمة المستقبلية.

يستكشف المستثمرون كل مصادر المعلومات من خلال سعيهم للتنبؤ بالأسعار. وعلى هذا فالمستثمرون يشترون الأسهم التي يتوقعون أن تعطيهم عائداً أعلى، ويبيعون الأسهم التي يتوقعون ان تعطيهم عائداً أقل. بصنيعهم هذا فإنهم يدفعون الأسعار للارتفاع للأسهم التي يتوقعون أن تعطيهم عائداً أعلى، والعكس بالعكس. وتستمر الأسعار في التغير حتى الوصول إلى نقطة تجعلها مساوية لأفضل تنبؤ من جهة السوق للأسعار المستقبلية، مأخوذا بعين الاعتبار عوامل مثل الارباح والمخاطر.

مثال: لنفترض أن المستثمرين توقعوا ارتفاع سهم شركة ص 5٪ خلال اسبوع. هذا يعني أن الارتفاع السنوي وفق هذه النسبة سيكون 250٪ وحيث أن هذه النسبة أعلى بكثير من معدل العائد التوازني على أسهم ص، فإن هذا يدفع المستثمرين إلى شراء أسهم ص، مما يؤدي إلى ارتفاع الاسعار الحالية لأسهم الشركة ص، يتوقف دافع ارتفاع الأسعار لهذه الأسهم، عندما ينخفض التغير المتنبأ به في السعر إلى الصفر تقريباً.

العوامل الوحيدة التي تغير الأسعار هي العوامل العشوائية التي لا يمكن التنبؤ بها مسبقاً.

ما الخلاصة؟ التغير في اسعار الأسهم غير قابلة لأن يتنبأ بها. عندما تعلن المعلومات التي هي موضع توقع السوق، فإن أسعار الأسهم لا تتأثر بإعلان هذه المعلومات. الإعلان لا يحوي أي معلومات جديدة من شأنها أن تحدث تأثيراً على الاسعار.

هذا يفسر لماذا في حالات كثيرة تنخفض أسعار أسهم عند إعلان نتائج جيدة. رغم أن هذا يبدو غريباً، إلا أن النتائج المعلنة ليست جيدة بالجودة التي توقعها السوق! مثلاِ لو توقع السوق زيادة الأرباح بنسبة 25٪، بينما الواقع أنها زادت بنسبة 15٪، فإن هذا يعني أن إعلان النتائج دون المطموح فيه، ومن ثم تنخفض أسعار تلك الأسهم.

نظرية المشي العشوائي كانت محل اختبار المئات من الدراسات التطبيقية التي أيدتها بقوة. ورغم وجود دراسات لم تؤيدها، فإن النظرية استطاعت تفسير كيفية تطور أسعار الأصول المالية، وعلى رأسها الأسهم.

[ehabm]

التخلص من العشوائية عند التداول في سوق العملات




إن التداول بدون عشوائية في سوق العملات والأسواق المالية الأخرى يعتبر من أهم المهام التي يجب أن يقوم بها المتداول عند تداوله للأوراق المالية. وفي الحقيقة، عند النجاح في تطبيق بعض القواعد الخاصة بإزالة تأثير العشوائية على حركة أسعار التداول فس سوق العملات والأسواق المالية الأخرى، فإن حركة سعر التداول تكون أكثر وضوحا ويكون من السهل التداول في السوق بدون الوقوع تحت تأثير الإشارات الخادعة لحركة أسعار التداول. وبالتالي فإنه يكون من السهل الحصول على أرباح جيدة من التداول في سوق العملات او تداول الاوراق المالية الأخرى في الأسواق المالية الاخرى.


ما هي العشوائية؟

لا تتحرك أسعار التداول في خط مستقيم، ولكن تكون هناك بعض التقلبات والذبذبة داخل التداولات اليومية للأسعار، والتي تزيد معدلها بالطع في سوق العملات. ومن أجل فهم تلك الظاهرة فإنه من الممكن النظر إلى الرسمين البيانيين التاليين، فالأول يحتوي على عنصر العشوائية في حركة الأسعار والثاني تم إزالة تأثيرها من حركة السعر. ونظرًا لأن هذا الأمر ينطبق على سوق العملات وعلى الأسواق المالية الاخرى مثل سوق الأسهم، فقد اخترنا هذين المثالين من سوق الأسهم.



http://img103.herosh.com/2010/07/28/473695531.gif

http://img105.herosh.com/2010/07/28/168799821.gif


لاحظ أنه في الشكل الثاني أصبح الاتجاه أكثر وضوحا بعد إزالة عنصر العشوائية من حركة أسعار التداول الموجودة في الشكل(1)، حيث كان من الصعب في بعض الأوقات تحديد ما إن كان الاتجاه قد تغير بالفعل أم أنها مجرد ذبذبة عادية. ولعل الأسلوب الذي تم استخدامه من أجل إزالة تأثير حركة الأسعار العشوائية هو استخدام المتوسطات المتحركة، بمعنى أن الشمعة الحالية يتم إضافتها إلى الشمعة السابقة لها للحصول على متوسط لتبسيط حركة الأسعار. والغرض من ذلك كما أشرنا سابقا تقليل تأثير العشوائية على حركة الأسعار من أجل الحصول على رؤية أفضل للاتجاه.


والآن للنظر إلى العوامل التي من الممكن استخدامها سويا للحصول على رسوم بيانية تكون أكثر سهولة للقراءة والمتابعة:


عزل الاتجاه العام لأسعار التداول

يعتبر عزل الاتجاه العام لأسعار التداول من أهم المهام التي تم تصميم الرسوم البيانية لعملها من أجل إزالة التأثير الحركات التصحيحية الصغيرة والانحرافات الخاصة بالأسعار عن الاتجاه الأكبر لها. وهناك بعض الرسوم البيانية كما في حالة الرسم (2) تقوم بعرض حركة أسعار التداول بصورة مبسطة لإزالة تأثير الحركات العشوائية الصغيرة وسط الاتجاه العام الأكبر، بينما هناك بعض الرسوم البيانية الأخرى تقوم بعرض الأسعار بطريقة مختلفة تماما لإزالة تأثير الحركات العشوائية كما سوف نعرف لاحقا.


· الرسم البياني “ريكنو”:


كما هو معروف فإنه هناك أنواع للرسوم البيانية، مثل الشموع اليابانية والعواميد الغربية، وهناك أيضا الرسم البياني “ريكنو” وهي عبارة عن رسوم بيانية تحاول إزالة تأثير الحركات قصيرة الأجل من الاتجاه طويل الأجل. وتم تسميتها بهذا الاسم نسبة للمصطلح الياباني “رينجا” والذي يعني “صخرة”. وتعتمد فكرة “ريكنو” على عزل الاتجاه العام من الحركات التصحيحية قصيرة الأجل ولكن مع تجاهل عامل الوقت.



ومن الممكن الحصول على ذلك الرسم البياني من خلال الثلاث خطوات التالية:

1- يتم اختيار حجم المربع أو”الصخرة” وهو عبارة عن الحد الأدنى لحركة الأسعار في الاتجاه المعاكس حتى يظهر مربع بلون مختلف.
2- يتم مقارنة إغلاق اليوم مع أعلى سعر وأدنى سعر للمربع السابق.
3- في حالة الإغلاق عند مستوى أعلى أو أدنى من قمة المربع السابق بمقدار أعلى من الحد الأدنى لرسم مربع واحد، فإنه يتم رسم مربع أو أكثر في العامود التالي لنفس الاتجاه الخاص بالأسعار.


لننظر إلى المثال التالي:

http://img102.herosh.com/2010/07/28/414721562.gif

كما نرى في الرسم السابق، فإنه أصبح من الأسهل تحديد الاتجاه الذي تتحرك فيه الأسعار بصورة أكثر وضوحا من الشموع اليابانية العادية التي تم استخدامها سابقا. فهنا لا يتم اعتبار الحركات قصيرة الأجل أو العشوائية في حركة أسعار التداول. ويتم التحكم في ذلك وفقا لحجم المربع الذي يتم اختياره عند رسم حركة أسعار التداول، والذي يحدد الحد الأدنى لحركة الأسعار في الاتجاه المعاكس لرسم مربع في الاتجاه المختلف.

وبصورة عامة فإن الرسم البياني “ريكنو” يعتبر من الرسوم البيانية المستخدمة بصورة كبيرة لعزل الاتجاه العام من العشوائية في حركة أسعار التداول. ولكن من عيوبها أنها لا تعطي أي إشارات حول مدى قوة وضعف الاتجاه الأمر الذي قد يؤدي إلى سوء فهم حركة الأسعار قليلا. ولكن سوف نرى في الأجزاء التالية من المقال كيف لنا أن نعرف مدى قوة وضعف حركة الأسعار.


·الرسم البياني “هيكين أشي”:


النوع الثاني من الرسوم البيانية التي تستخدم في إزالة تأثير الحركات العشوائية للأسعار هي “هيكين أشي”، وهي عبارة عن رسوم بيانية تستخدم إستراتيجيات مشابهة لتلك التي يتم استخدامها في الرسوم البيانية (1) و (2)، حيث يتم استخدام تبسيط للبيانات الخاصة بالعامود الحالي مع العامود السابق من أجل الحصول على رؤية كاملة عن الاتجاه، ومن أجل الحصول على صورة أوضح لحركة البيانات.

وهذه الرسوم البيانية تستخدم بصورة كبيرة لإزالة تأثير العشوائية على حركة الأسعار ومن الممكن استخدامها مع بعض المؤشرات الفنية لإزالة تأثير الحركات العشوائية للأسعار وتحديد الاتجاه بقدر الإمكان.


·الرسم البياني “كاجي”:


تم تصميم ذلك النوع من الرسوم البيانية من أجل عرض العلاقة بين العرض والطلب واستخدام خطوط رفيعة وخطوط سميكة لعرض حركة أسعار التداول. ويتم استخدام خطوط جديدة في أي وقت يتم فيه تسجيل قمة جديدة أو قاع جديدة، ومع عزل البيانات الخاصة بأعلى سعر وأدنى سعر يكون من الأسهل متابعة حركة الأسعار بصورة كبيرة للاتجاه الأطول، كما هو موضح بالرسم البياني التالي:

http://img102.herosh.com/2010/07/28/414721562.gif



ويتم تحديد أوقات الاتجاه عندما يكون الطلب أعلى من العرض وذلك في حالة الاتجاه الصاعد. أما في حالة ارتفاع العرض عن الطلب فإن ذلك يعني وجود اتجاها هابطا، وعند استخدام ذلك النوع من الرسوم البيانية يكون من الأسهل تحديد نوع الاتجاه الحالي لحركة أسعار التداول في سوق العملات او في الاسواق المالية الاخرى.

وبصورة عامة، من الممكن استخدام تلك الأنواع من الرسوم البيانية السابقة لتقليل تأثير العشوائية في حركة أسعار التداول في سوق العملات او في الاسواق المالية الاخرى، ولكن من عيوب تلك الأنواع أنها لا تستطيع تحديد مدى قوة وضعف الاتجاه أو الحركة السعرية الحالية، الآمر الذي قد يؤدي في بعض الأحيان إلى حدوث خطأ في القرارات التي قد يتخذها المستثمر.


تحديد قوة اتجاه التداول

من الممكن الحصول على مدى قوة وضعف الاتجاه من خلال بعض المؤشرات الفنية التي من الممكن استخدامها من أجل هذا الغرض. وفي هذا المقال سوف نستخدم مؤشر الحركة الاتجاهية ومشتقاته مثل مؤشر المتوسط المتحرك الاتجاهي (ADX).

ومؤشر الحركة الاتجاهية من أشهر المؤشرات المستخدمة في قياس مدى قوة وضعف حركة الاتجاه الخاصةبأسعار التداول في سوق العملات أو في الأسواق المالية الاخرى. وينقسم ذلك المؤشر إلى قسمين؛ الأول قسم موجب والثاني قسم سالب، ويتم رسم تلك الخطوط مع بعضها لتحديد مدى قوة الاتجاه العام لأسعار التداول.

أما مؤشر المتوسط المتحرك الاتجاهي هو عبارة عن دمج لخطين الحركة الاتجاهية الموجبة والسالبة لعمل متوسط لفرق حركة الخطين للحصول على خط واحد يعرض العلاقة بين الخطين لتحديد مدى قوة وضعف الاتجاه العام لأسعار التداول.

ومن الممكن النظر إلى المثال التالي لمعرفة كيفية عمل ذلك النظام:

http://img103.herosh.com/2010/07/28/33345566.gif
كما هو موضح بالرسم السابق فإن ميل المؤشر كان يزداد بصورة كبيرة كلما ارتفعت الأسعار بصورة قوية، وكان يسجل انخفاضا كلما كانت تسجل الأسعار انخفاضا. وبصورة عامة فإن الوضع الافتراضي لمؤشر المتوسط المتحرك الاتجاهي هو 14 وحدة زمنية، مع استخدام مستويات 20 و 40 كمستويات هامة لأخذ الإشارات الخاصة بذلك المؤشر. على سبيل المثال، في حالة ارتفاع المؤشر فوق مستويات 20 فإن ذلك قد يعني وجود اتجاها جديدا. أما في حالة ارتفاعه فوق مستويات 40 فإن ذلك يعني أن ذلك الاتجاه من المتوقع أن يزداد في قوته بصورة كبيرة. وكما هو موضح بالشكل (5) فإن المؤشر كان يعطي الكثير من الإشارات حول ذلك الموضوع بصورة كبيرة.


استخدام ذلك النظام بإستراتيجية محددة

على الرغم من أن مؤشر المتوسط المتحرك الاتجاهي يعمل بصورة عالية الكفاءة في الكثير من الأوقات، إلا أن الذبذبة العالية في سوق العملات او في الاسواق المالية الاخرى من الممكن أن تؤدي إلى وجود إشارات كاذبة كثيرة على المؤشر. ولكن عند استخدام ذلك المؤشر مع الرسوم البيانية التي شرحناها سابقا فإنه من الممكن الحصول على إشارات أكثر وضوحا مع إزالة تأثير العشوائية من حركة الأسعار.

ومع استخدام ذلك الأسلوب في التحليل ما بين استخدام الرسوم البيانية السابقة لإزالة العشوائية من حركة الأسعار بالإضافة إلى استخدام تلك المؤشرات الفنية، من الممكن التأكد من إن كانت النماذج الفنية على الرسوم البيانية متوافقة مع شكل المؤشرات الفنية أم لا. وبالتالي فإنه في حالة استخدام الرسم البياني “هييكين أشي” مع مؤشر الحركة الاتجاهية، يكون من الممكن حينها معرفة ما هو الاتجاه الحالي للأسعار وما هي مدى قوة وضعف الاتجاه باستخدام المؤشر الاتجاهي. ففي حالة تأكيد كلا منهما بأن الاتجاه صاعدا وقويا فإنها سوف تكون فرصة للدخول في صفقة في ذلك الاتجاه.








كما هو موضح بالمثال التالي:

http://img104.herosh.com/2010/07/28/979871101.gif

في المثال السابق تم إزالة أثر العشوائية من حركة السعر باستخدام الرسم البياني “هيكين أشي” بالإضافة إلى استخدام مؤشر الحركة الاتجاهية لمعرفة مدى قوة وضعف الاتجاه. وكانت هناك إشارة واضحة على أن الصورة العامة للسوق تشير إلى الانخفاض. لذلك فإنه كان من الممكن الدخول في صفقة بيع على تلك الورقة المالية.


الخلاصة

كما نرى في الأمثلة السابقة فإنه يكون من السهل معرفة الاتجاه الحقيقي للأسعار عند إزالة أثر الحركات العشوائية للأسعار، الأمر الذي قد يساعدك على تجنب الإشارات الخادعة التي قد تؤدي إلى تكبد المستثمرين المزيد من الخسائر ولكن باستخدام تلك الأساليب السابقة من الممكن الاستفادة من حركة اتجاه السعر في سوق العملات او في الاسواق المالية الاخرى بصورة كبيرة.

[saykooo]

بالتوفيق ان شاء الله

[ehabm]

مؤشرات قياس السوق ؟


http://www.fx-arabia.com/vb/uploaded/9104_01406274697.ppt

[ehabm]

توقعات سوق العملات

الاقتصاد الأمريكي يسارع إلى خط نهاية2014 بينما يحاول بنك الاحتياطي الفيدرالي اللحاق به



اذا اعتبرنا عام 2014 كحلبة سباق، فالاقتصاد الأمريكي مما لا شك فيه تعثر في الانطلاق منذ البداية. ففي يناير كان التجار والاقتصاديون متفائلون بأن 2014 ستكون السنة التي سيكون فيها الاقتصاد قادرا على الوقوف على قدميه من دون عكاز التيسير الكمي الذي اعتمد عليه في السنوات القليلة الماضية. وقد تحولت تلك التوقعات المتفائلة بسرعة الى خيبة امل مع موجة الطقس السيئ التي اجتاحت الولايات المتحدة مؤدية لتعثر النشاط الاقتصادي في الربع الاول؛ في الواقع، انكمش الاقتصاد بنسبة 2.9٪ ، كأسوأ قراءة للناتج المحلي الإجمالي منذ الكساد الكبير سنة 1929:

http://www.fx-arabia.com/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAi0AAAFyCAIAAAC 2u32aAAAgAElEQVR4nOydZ1wT2deAI2ABARHF3nsXe1t114J11 45l7YoFe1kVRQVdu6ir2BsKYi+rqFgR6aFDSEgIpNISEhJKejL vh/lvXkiIGTBMQM/zux9kTO6cublznpk7d2YIX758CQkJ+fjx4ycAAAAAwIuPHz+Gh IR8+fKFEBISEhYWlgAAAAAA+BIWFhYSEkL49OlTQkICAgAAAAD 4kpCQ8OnTJ8LHjx/BQwAAAAD+gIcAAAAAcwIeAgAAAMwJeAgAAAAwJ+AhAAAAwJyAh wAAAABzAh4CAAAAzAl4CAAAADAn4CFzEhISEhAQcO/ePT8/v3fv3qlUKhxWqlAo8vLylEqlqSosLS3l8XjfGTyXy3369Km/vz/aIOnp6aYKzxDFxcV8Pl+j0ZiktpSUlMDAwICAAH9//ydPnmRmZpqkWuwUFxfzeDwEQRQKRUpKyqNHj0JCQoqLi7/xFZVKlZqa+vDhw5CQELFYjHFFCoUiMTHx/v376C+F4u/v//z589zc3O/fEBaL9ezZs6CgoJycHEOfCQ8Pv3Pnzr179wICAl6+fIluOIpKp aJQKI8ePfL3979XhpCQkLJdVCQShYSElP1MQEBAYGBgfHz8928 CUFnAQ+YhISHhr7/+at68OeE/HBwc3N3diURita43Ozvbw8PDx8enpKTEJBXSaLTt27ffvHlTJp NVrYbS0tL79+9PnjyZUIbhw4f7+vry+XyTBKlPcnLy9u3b79+/r1arv7MqLpd74cKFAQMGlI1/zJgxAQEBQqHQJNEaJT4+fvv27Q8fPkQQRCwWe3p6WllZjR8//ts6LCkp2blzJ4FAGDp0aGpqKsZ1iUSibdu2EfSwsLBYsmTJdx5 AaDSaBw8eODg4dO7c+fXr1/ofoFKpnp6e7dq10663Xr16s2fPfvv2LXpoJZFITpw4UbduXZ3w mjVrtmfPnqysLLSelJSUcePG6W9F375937x58z2bAFQB8JAZoF KpkyZN0t8HCARCv379Pn/+XE3rVSqVXl5elpaW27ZtM0mFhYWF7u7u9evXP3XqVNVqUCgUN 27caNasmX5TWFlZbdmy5RsHxVWGx+MtWrSoUaNG169f/86qmEzm+vXr9bMegUBo0qTJlStXFAqFSWL+Bmw2e968eY0bN/bz80MQRCKReHl52dnZTZ06lcPhfOOLSqUyPj7ez88vODhYJBJh XJ1YLN61a5eVlZX+JltaWu7YseN77KvRaJ48edKyZctevXq9e/dO53+TkpKmT59e4Y7TrVu3t2/fIggilUp9fHzs7e0r/NjSpUuzs7MRBCGRSFOmTKnwMwMHDoyIiKjyJgBVADyENwKBYMe OHehuPH369OvXrz948CAwMHDVqlX16tVDdxV0fOPBgwdLly49d uyYQCBAvxsQELBkyRJ/f3/tKMq7d++WL18+d+7cuXPnurm5aU+nCgoKfH19ly5devXq1aNHj y5cuHD58uVLly5t06YNgUDo0qXLggUL0P1co9H4+/svXbp05syZmzdvjouLQ2tQqVTBwcFr16718vK6cePGypUr582b 9/jxY4lEgn6Ax+N5eno2adKEQCD07t179erVUVFR6H/FxMRs2LBh9uzZc+fOPX/+fNlhEx2+fPkybNgwAoHg5OS0e/fue/fuPXjw4J9//hk8eDC60N/fH0GQrKwsLy+vlStXBgcHoyNpWVlZu3bt2rp1KxpwUVHRxYsX5 8+fP2/evDlz5vz9999cLhddRXJysoeHx5YtW27durVz5845c+b8+uuv9 vb2lpaWzs7OmzdvTkpKQhCEz+efOXNm/vz5c+fOPXTokPbAuaioyN/ff9WqVSdPnvznn38WLly4Zs2a0NBQBEHkcvnly5cdHR0JBMIvv/xy4cKFBw8e3Lt3b8uWLejCCRMmoOcZUVFRW7du3blz582bNzdt 2jRnzpwrV64UFRUhCMLlcg8fPjx79uw5c+bs2bMH/bxcLn/48OHKlSvPnDmTl5eHbsXOnTt37NiB/sQlJSV+fn7u7u7e3t7Lly+3t7e3srJydnb+66+/IiIijh071qhRoxkzZrx+/Xrv3r2zZ892d3fXz60KhSIoKGjr1q2+vr48Hq+4uPj69eurVq3 y8/N7//49+gvu2rWLSqWW/ZZYLP7rr7+sra2HDRt24cKFR48e3b9//+bNm7///juBQHBxcdGeWrFYLC8vrzlz5syfP//s2bMFBQXaSmQy2ZMnTxYsWDBv3ry5c+fu2LGDQqGg//XkyZNWrVr17t1bx0NCoXDv3r2oKmbOnHnnzp0HDx7cvn176dKl 6MJly5bx+XylUunj4+Pg4NC/f/9r1649ePDgwYMHV65cQbtZ48aNL1++rFaryWTypEmTGjRosGbN midPnqBDc3v27LGxsalbt+6+fftMOHANGAU8hDeRkZH9+vUjEA hLliyh0Wja5UVFRfv3769Xr17Xrl0/fvyoUqnQ0Y/Ro0ez2WwEQTQazfr16wkEwrp169D9zc/Pr3PnzmUP5UaPHh0dHY0gCIvFmjVrFoFAsLe3b9CgAYFA6NGjR 79+/erXr6/98KVLlwoKCvbu3Yu6BKV3796PHz9GEEStVvv4+DRs2NDCwgLNq vb29teuXdMe4GdlZf3xxx/aL9rb2z969EipVN6/f3/QoEHa5TY2NkuWLKlw2Ecmkx08eNDGxqZ9+/bXrl0rO7IXGRk5evRoCwuLNWvWFBYWxsbGDhgwoE6dOqdPn0ZH 0ohEYseOHVu0aPH8+XMWi7Vr166GDRtqV1q3bt1Nmzah51JBQU E9evQgEAiOjo6WlpY6B79t27Z9//49jUZbtGiRtnEsLS1dXFzQxM3j8TZs2EAgEOrVq2dnZ0cgELSH 6mQyGT08nzZtmtbfCIKIxeKDBw/++uuvt27dQo8YAgICWrVqhcZAIBDq16/v7e0tkUiio6PnzJljYWGhjWfMmDFv3rxRKBRXr15t3Lixs7Mzq smAgAAbGxsLC4sTJ04gCEKn08eOHdu4ceMlS5agGRale/fujx8/PnXqlL29vYODQ7du3dCDG9QQKSkpZdu/tLTU09PTwsJi/PjxNBqNx+MtW7aMQCA4ODh06NBBW+f8+fPLdlSxWLxz5070Zy0 7unv79u2mTZuOGTMmMTERQZCYmJiJEydqN83Gxmb+/PmobAQCgY+Pj85J8KxZs1DhGfJQaGho3759raysVq9erT3IQBC EwWCsWbPmt99++/jxo1QqlclkPj4+jRs3/v333+VyufZjERERQ4YMqVOnzrp160pLS9PT011cXOzt7dHejpK bmztt2jQCgeDu7l72u0B1Ax7Cm0ePHtnZ2XXp0iU4OFjnv4hEY r9+/SwtLc+dO1dcXLxnz566detOnDgR3es0Gs2WLVssLS23bNkiEon YbPbs2bP79u176dKltLS058+fDxw4sF69eqdOnVIoFFwud9GiR QQCoXXr1hcuXEhOTuZwOJGRkeh44J9//hkTEyMSia5cueLk5OTs7BwcHMxms0+dOtWwYcM//vgjIyNDo9H4+vo2bdrU0tJy9erVERERNBpNezKE8unTp2HDhll ZWW3atCkxMbGkpCQ6Onro0KFWVlZr166NiYl59OgRGtWePXv0z 4pEItGiRYvq1avn5uaGHvVrUalUXl5eNjY2w4YNS01NjYuLGzV qlK2t7fnz51EPxcXF9e7du1OnTq9evXrx4sXIkSOnTZv2+vXrl JSUo0ePNm7cuEePHu/fv0cQ5N27d87OzgQCYfz48S9fvqRSqX5+fn379rW1tfXw8KDRa Fwud9euXTY2NjNmzCASiRQKZc2aNba2ttu3by8sLBQKhdu2bat Xr16TJk0OHjwYFxeXlZUllUoRBPnw4UPnzp1btWp1584dnU1Tq VTa4Sm1Wv3gwQP0iGHGjBmo9goLC1ks1qpVqywsLH799degoKA vX77Mnz/fysrq999/J5FIycnJY8aM6dKly6dPn4qLi728vOrVq1enTp2tW7eKRKKIiI hevXp17tw5KCjo8ePHvXv3dnBw2L9/P4PByM7OPnz4sK2tbcOGDbdu3RoTE3P16tUuXbo0bNjw7NmzaO QopaWlhw4dsrW1nTp1Kp1O5/P5a9asQZ2xa9euuLi4w4cPOzg4NGvW7N69e9oLaVoPzZo1i0Qi CYVCoVBIo9E2bNhgYWExbtw4MpmMKq1BgwarVq2iUqlxcXGzZ8 +2trY+efKkTCZLSkpycXEZPnx4QEAAmUy+ceNG586dHRwc/P391Wr1s2fP9D2kVqvv3LljbW3t7OwcEhKi09oymUzb2hKJBPX Q1KlTy44QqlSqU6dONWrUaOLEiTwej0ajubi42Nra+vr6CgQCd Cvevn3bqVMnKyurffv2mWoCC4AF8BDe+Pr6WlhY/PbbbzoHp0iZM4yjR4+KRCIPD4969eq5uLhoj/62bduGXjXh8XhqtTonJyc2NpZGo/37779jx46tU6eOhYXFli1biouLs7OzUQ8tW7ZMO4spPz/f1dW1Tp06O3fuRBBELpejJwHu7u4pKSlcLjc4OHjkyJGOjo537 tyRy+UXL150cHDo3r37p0+f0BqEQmFGRgaNRsvIyODz+WlpaS4 uLqj8EARRq9X79++3sbEZN26c9nr1tWvX0OH+r1+/SiQSFotFpVJpNBqTyUxOTp48ebKtre3x48d1ZnZpNBo/P79WrVr17ds3Li4uLi7ul19+sbOz03ooPj6+b9++nTt3fvHihU QiyczMTExMJJPJp06dQjN+u3bt7t69q1ar379/37dv30aNGl28eBH9bmxs7MiRI7XXh9LT00eMGNGkSZPjx48zGA wOh3Pt2rXOnTv37t07PDy8sLBw27ZtdevWnTx5snbsCOX+/fstWrTo37+/9pJeaWkpi8Wi0WhZWVlMJpPFYonFYtRDHTp0aNGiRWBgoPbrjx 8/7tixY/v27Z8/f44uCQ8PHz58eOPGjS9dusTn89etW9eqVStfX9/09HQ3N7cePXr0799/+fLlFArl+vXrLVu2dHFxYbPZsbGxgwcPdnJyun37NoIgJSUl3t 7eNjY2Q4cORWd/8fn8BQsW1K9f/8CBA+hgoDbaQ4cO2dnZTZs2DfWQm5ublZXVjBkzWCwWgiAxMTE DBw60sbE5ceKEVmDo9aF69eo1aNCgVatW7dq1a9u2LTrjpm7du nv27BGJRNHR0d26dWvbtu3169c5HA6TyTx+/LiTk9Pw4cPJZLJGo2GxWPHx8RQK5c6dO/37969Tp46Dg8PRo0elUumLFy/0PVRaWnrq1CkrK6tp06ZlZGSgPUQsFmdmZtJoNAaDwWQy2Wx2a Wmp9nxo6tSp2gFtBEGUSuW1a9eaNGkycOBAGo1GpVKnTp1ap04 dR0dHdBPatm2LDgy0bNmy7M8E4AB4CG8uX76MHgInJyejS4RCY WFhIYIgTCZz0qRJ6OhTcXGxjoeUSuXGjRtRDxUUFKCD+0OGDLG 0tGzSpEnfvn0dHR3RU5OioqLs7OyFCxdaWFh4eHhoLyZxudy5c +eix9QymYzJZOrMUtNy5MgRsVh88eLFxo0bjxw5ElWmUqn08PB wdHS0sbFxcHDYuXPnp0+fJk+eXK9evWPHjmk0GqFQuHDhQhsbm 02bNmlTQGho6MCBA52cnJ4+ffr169dhw4ZZW1vb2toOHjz4n3/+mTp1qp2d3dGjR1EPyWQyVLEIgqDzF5ydnZOTk+Pj43U8FBUVh Z4QvHr1SigUHj9+vG3bthYWFu3bt+/evbu1tXXbtm1v376t9VCbNm2ePn2KhhQRETF8+PBGjRpduXIFQ ZBPnz6hI6U6oIM2fD5/+/bt1tbWS5YsKTtpQqPRPHr0qGXLlv3799d6+v379yNGjLC2tra3 t7e1te3Zs+edO3eUSuWjR486duzYo0ePjx8/op9UKBSnT592cHAYN24cOpCFIAiDwVi6dGmDBg127drF4/FOnDjRvn37PXv2fPnyZfbs2dOnT3d1dZ04ceLbt289PT3btGlz 6NAhmUwWGRk5cODApk2bXrt2DUGQoqIib29vdJ4Cg8FAEITP5y 9btszS0nLjxo1lz0or9JC1tfX69etRXVGp1F9//dXGxgY1BPotsVi8e/du7XCfdiC0V69ef/31F3om/fDhQ3QcUn8U9MuXL1Kp9O7du926datTp07z5s379Oljb2/fqFGjw4cPSyQSQx46c+aMlZXVlClT0OE7uVweEBDQoUMHa2trO zs7Ozu7YcOGoadKhjx0/fr1Jk2aODs7UygUKpWKDsHp0KRJE09PT+yz2AGTAB7Cm2fPnjk 4OLRp0wadllpUVLR58+Zly5YFBQWdOnWqRYsWNjY2/v7+SqVy165ddevWnTRpEjrDRyQSLV++3MLCYtu2bSKRKCkpadC gQdbW1kOGDDl79mxWVtbChQvr1q3r7u4uFotRD1laWnp4eGinQ ul4iEwm//rrr3Xr1h04cOC0adOmT58+ffr0P/74Y+7cuS9fviwpKfH19dXx0OrVq7V77JIlS969e1fWQ3l5edOn T7exsSm7UiKROHLkSAcHh4CAgDdv3rRo0QL9upOT06VLl5YuXV qvXr3Fixej43Lv3r1zdXU9fPjwixcv5syZY2lpOWHCBDabnZCQ MGLECDs7uwsXLqDVvnv3rlOnTl26dHn+/Pnly5dbt27drFmzqVOnBgcHf/78uXfv3s2bN79165ZRD2k0mlevXnXt2tXOzm7UqFHT/+OPP/5YvXo1kUjk8Xjbtm1DL4foTN77/Plzt27dmjZteuPGDXTJ8+fPy+bfVq1aXb9+HfVQhw4dynpIKpV 6e3ujo6BpaWnowuzs7PXr1zdo0MDd3V0gEHz+/Hnw4MEzZsy4dOnS2LFjN2/efODAgX79+h06dGjhwoWdO3dGT6TCwsL0PWRvbz9t2jTUQzweb +nSpZaWlhs2bMjPz9fGX6GHbGxs1q9fj/58Wg8dO3ZM53yofv36rVu3njRp0oQJExwdHR0dHb28vND0LZfL b9686eTk5OjoOG7cuLJNumXLFhKJ9OHDh27dutnZ2Y0ZM+bOnT skEmnixIn169c/dOiQIQ+p1Wp/f39ra+uePXt++PABQRCFQnHx4sWyCtH+V4UeQhDk7NmzDRs2HD RoUFZWFno+ZGVlNWDAgDlz5syYMWPGjBkLFy709/fH5zY+oCzgIbyJjY0dMmQIgUCYPHlycnKyRqM5duyYo6NjgwYN bG1tCQRC7969v3z5olar//77b2tr63HjxjGZTARBBALBn3/+WadOne3bt/N4vMDAQHSnQsdeJBLJvHnz6tev7+HhIZFIKvQQh8OZPXs2WoNc Li8oKJg2bZqNjc358+f19z2lUnn+/HkHBweth9Rq9cOHD9etW7dmzZq1a9c+evQoPDx8woQJ9erVQy+ eFxcXu7m51a9ff9myZdqh+bdv3/bs2bNFixavX7+m0+leXl5ubm5ubm4HDhyIjo4+evQoegXi2LFj xcXFaWlpU6ZMsbKysrW1tbKysrKy2rhxo1gsTktLmzhxoq2trY +PDxrq69ev27Vr161btxs3bri7uzdo0GD9+vXo/UZRUVE9evRo377948ePNRrNu3fvdDwUHh4+dOhQ7flQdHR0796 927Vr9+rVK/3fi8fjbd26tUIP0Wi0efPmEQiE4cOHo6dEeXl5vr6++/btW7p0acuWLVu1anXt2rUKPaRWqy9fvuzk5DRkyJDY2Fh0IZ1O nzVrVoMGDTw9PdVqNZPJnDp1aqdOnWbPnj1ixIgbN248ffp07N ixv//++4ABA4YNG4b+9F++fHF2dnZyckJ1iIOH0OtDCxcu5PF4JSUlx 44da9q0qZOT09mzZ0tLSzUaTVBQUOvWrfv166d/P5xUKj19+nSDBg0mTZqEdmwmk/nbb7/Z2NicO3dOJpOhLtefpxAZGTl06FALC4tZs2ahA6RUKvXIkSN79 uyZM2cOevaJXhFEPTRz5syyX4+Kiho1ahSBQHB1dRWLxVQq1cX Fxc7O7u7du/o/OoAz4CG8KS4u3r59O3oEN2LECE9Pz23btmlvaLWzszt48CB6XH nhwgU7O7uePXuiU+BiYmLQeWg7d+7Mz8/39/e3tbXt3LkzmgE/ffrUq1cvdMqpIQ/l5+evWLGiTp06mzZtQi/Dbt682crK6rfffkMv52RkZBw/fvz06dMUCkWpVF64cKGsh/Sh0+kzZsyoW7fukSNH0CXXr19v2rQpev0cQZCioiL0ZGLChAkV VhIZGYneAWpvb7948eLDhw9PmTJFezvOkCFD3r9/r9FoMjIyZs+ejY5JohOZDh8+bG1t3aNHj+vXr6N38MybNw89qT p27JidnV3nzp2fPn1aoYfi4+PHjx9vb29/8eJFBEFycnKmT59uaWnp5uaG6jMiIsLb2/vGjRs5OTkCgcDQ+ZBCofDz80PnffXu3Xvbtm1///032oDu7u7NmjVr3ry5n58f6m8dDyEI8vXr16FDh9ra2h49ehSd Jezn59emTZtOnTqhk7gKCwt37Njh5OTk5OT022+/RUZGEonEyZMnN2nSpGXLlps2bUJnQsfExIwePbpx48bo+ZBUKv Xy8sLBQwsWLEDP1IVC4f79+xs0aNClSxfU5SkpKUOHDrW2tt63 bx/6rTdv3nh6egYGBrLZ7DNnztSrV2/48OFol7h3717Lli0bNWp0/vx5uVxuyENFRUV///03OgFv1KhR+/fvP3LkyIkTJ06cOLF48eL69ev36NEDnU9/5syZxo0bd+rUadeuXV5eXl5eXnv37h06dCiBQGjatOndu3c1Gg 2ZTEY9hN50BZgX8JAZyMzMLDvjuSz169fftWsXmg3//fffli1bWllZjR07dtWqVeiORCAQtm/fLhKJYmJievbsSSAQBg8evGLFij59+qD/q70+NH/+fAKBgF43RtdbUlJy4MCBunXrtm3bdtmyZeHh4eHh4eilkbFjx 65evRqdATxx4kQymaxWq8+fP29nZzd8+HDtpSwd+Hy+u7u7hYV Ft27dNmzYkJSUlJ2dvWzZMnTJ8uXLp0+fbmtr261btydPnlQ4E VYul/v5+bVt27bC1ujbt++rV680Gk1BQYG7uzuBQGjdurWrq6urqys6/NW9e/enT5+eOXPG0dGxYcOGU6dOnT9/Pir1Nm3aoA549+5d7969W7Zs+eTJE3SlDAZj8eLFFhYWffr08f DwSElJuXfvnpOTk42NzfTp01esWIHOdEAHxwQCwZYtW+rXr//nn3/q31TL5/M9PT0bNWqkH3yLFi1OnDiRnZ2t0Wju37/ftm3bbt26oQNHKKWlpeiRu6Oj45w5c/7888927do5ODh4e3uj1wvVavWjR4/QZwdMmTIlMzOTwWC4urqilaOzMBAEodFo8+fPr1OnTr9+/by8vGJiYo4cOdKwYcMpU6ZoPbR48WICgbB+/XodD6EzGqZMmYJ6aNWqVfXr11+7dq3WQ2PGjKlfv77O9aHt27f Xr19/3rx52vtk09LS0GuNU6ZMycjIQCcL1KtXz8HBwdXVdfHixeiPcv jwYbFYHBQU1KpVKysrq9GjRy9btgxtbTs7O/T60PPnz5s3b96zZ0/9CaV0Oh2dWa5Pr169/P39CwsLFQqFj48POsNeB3REGt25SCTShAkTbGxsbt26ZWx/Baod8JB5YLFY58+fR+9rQXFyckK90rBhwwMHDvD5/OLiYh8fH3QOj4WFxfLlyydPnmxlZbV161aBQCCVSm/dutWxY0f0666uruvXr2/WrJmLiwuHw8nJyVmwYIGFhUVZD2k0mtDQUK3P0OTy6dOnkSNHo kssLS1XrVqVmpqq0WhUKtX58+cbNWo0YsQIQ+dDKpXq2bNnaNh 169a9du2aSqViMpm7d++2trZG6xw/fnxwcPA3nvqjUqlCQ0NXrlypvQGoTp06Xbt2RTPXsGHDgoODVS pVYmLizJkztUln7dq1HTp0QA/AWSzW9u3bbWxsCASCo6Pjxo0bZ86c6ejo6OnpKZFI3r9/36dPn9atW2vPh+Ry+e3bt9FbZBwdHR89eoQ2pvZmrGbNmnl5ea HTQ3g83pYtW6ytrRcvXlzhwx3Q+b7ogCf6dQcHh3Xr1oWGhqJb jc6XQydQlD0fQhBEIBBcv369S5cu6Bc7dux49erVsvd7oumSQC AsXrxYIBBIJBJPT090UsCXL1/Qz8hksuvXr7du3Rq1782bN48cOWJvb6+dp8Dj8ZYsWWJhYeHu7 q7vobLztlevXm1tbb1u3Tqth8aOHWttba3joR07dlhbW7u6umo 9JJPJLly40KhRI2tray8vr+LiYrFYfPz48aZNm6Kb1qlTp4sXL 6J+FQqFJ0+eRDu2lZXV0qVLV69e3bRp00WLFvH5fPTwq8LnKSA IkpeXd+/ePXSEDaVNmzYHDhzQzvWQSCRnzpzRf55Ct27d0Cna2oZFR3rRS YaAeQEPmQ21Wp2Wlhb+H/Hx8XQ6/dy5c6NHj7569Sq625eUlMTHx4eFhcXExAgEAjabHRkZmZWVhd5 MKpPJUlJS0K/n5eUJhcL4+PiEhASJRCKXy2k0WkREBIPBKHtnuEKhoFAo4eHhY WFhLBYLHZ2j0+kRERFfv35F14J+UqPR5OTkxMTEpKSklJaWGtq K0tJSEokUHh4eGRmpTdMikSg2Nvbr169hYWHoNQCjFBQUEIlEd FsiIiIoFEpYWNiKFSsWLFigffQki8WKiIgICwujUqmFhYUpKSl xcXFowHw+n0gkhoWFJSYmisViLpcbFRWVkZGhUqlEIlFiYmJsb GzZ/C4Wi1NSUsLCwqKjo9HUrFAoSCRSWFhYWFhYUlKS9g5NhUKRlZU VFRVFpVK/cW9jdnZ2ZGQkGn9sbKzOs234fH5cXFxCQgKaiMuiVCrT0tLCws K+fv1KIpF0ViGXy9PT01fR7hAAACAASURBVMPDw9FtQVcUFRWV mJhYdqa7WCxOSkoKCwuLi4vLzc3lcDjR0dFkMhkVoUKhQDsDnU 4v+5whtVrNZrOjoqLIZLJUKlUoFHQ6PSoqKjMzE12XRCJJTU2N ioricDja+4dUKhWDwYiKikpPTy97eCEQCGJjY9FfB90KiUSSmJ iINimJRCq76rIdm8/no79+amqqXC4XCAREIrHCttJCp9O1O05SUlLZ29rUanV2dnZ0d HR4eUgkUtmLoGi/1f76gHkBD9Us5HJ5dnb2N/L+T4VAIMjPz4f5SwDwYwMeAgAAAMwJeAgAAAAwJ+AhAAAAwJyA hwAAAABzAh4CAAAAzAl4CAAAADAnNcVDJSUlYrG47MtRAAAAgJ 8B83tIpVJ9/fp1zpw5Y8eOnTVrFnrzvFkiAQAAAPDH/B56+fLl7t27iURiZmbmkSNHBg8erH2bCwAAAPDDY2YPFRUVLVu 2DH38PvLfczO1z6MEAAAAfnjM7KHk5ORp06Z9+fLl2bNnV69ef fv2rfa5XgAAAMDPgJk9FBQUNHDgwE2bNm3evNnNzW3JkiWXLl1 C32YGAAAA/AyY2UP+/v7t2rXbsmULehoUExMzefLkhw8f4h8JAFQWlUoFT6QFgO/HzB7y8/MbPHiwdtVSqXTx4sXbt28v+yB3Q6hUKhaLlQ6Uh0qlUqlUc0fx 40OlUpOTk2NiYkgkkrlj+fGhUCgUCsXcUfxckMlkCoVi8mSCVs jj8comc/OPy40dO5ZMJmvVsnbt2q1btxr1kFQqpVKpPB4vPz8/D/gPHo/HZrNJJBKXy4WWqVZ4PB6dTicSiVlZWdDU1Up+fn5GRkZMTAybz Yamxgcej0ckEpOTk3k8nqnqzM/Pz8nJQd/aXPbtWYjZPcThcCZOnKidICcUChcsWHD69Gn0/WzfoLi4ODo6uuwb3gCU4uLitLQ0uCMYB4RCIYVCKSoqMncgPz5 CoTA1NRV6NZ6QyWT0fb4mRKlUoi/q1FluZg9pNJrz589v2bKFSCSmpaXduHFjxYoV2lf8fgPUQ2Xf8 AigoK8fhWmHOCAQCMhkslgsNncgPz4CgSA1NRXLcD1gKshkclZ WlmnrlMvlMTExOidDiNk9hCBIaWnpw4cPZ8+ePX78+JUrV0ZHR 2P5FnjIEOAh3AAP4QZ4CH+qyUNEIrEmeghBEIVCUVBQkJ+fLxK JjI7IoYCHDAEewg3wEG6Ah/Dnp/NQFQAPGQI8hBvgIdwAD+EPeMg44CFDgIdwAzyEG+Ah/AEPGQc8ZAjwEG6Ah3ADPIQ/4CHjgIcMAR7CDfAQboCH8Ac8ZBzwkCHAQ7gBHsIN8BD+gIeMAx 4yBHgIN8BDuAEewh/wkHHAQ4YAD+EGeAg3wEP4Ax4yDnjIEOAh3AAP4QZ4CH/AQ8YBDxkCPIQb4CHcAA/hD3jIOOAhQ4CHcAM8hBvgIfwBDxkHPGQI8BBugIdwQygUkkgk6 NV4QqVSMzMzMT5oDSPgoZ8F8BBugIdwo7CwkEwmwys28CQzM5N Op6vVahPWqVAo4uPjRSKRznLw0I8GeAg3wEO4AR7Cn2ryUFJSk kAg0FkOHvrRAA/hBngIN8BD+AMeMg54yBDgIdwAD+EGeAh/wEPGAQ8ZAjyEG+Ah3AAP4Q94yDjgIUOAh3ADPIQb4CH8AQ8ZBz xkCPAQboCHcAM8hD/gIeOAhwwBHsIN8BBugIfwBzxkHPCQIcBDuAEewg3wEP6Ah4wDH jIEeAg3wEO4AR7CH/CQccBDhgAPGUWl1sjkSqlMKcNWpDKlQqHSrwc8hBvgIfwBDxkH PGQI8JBRImMZa3Y8cHW7/ef6u1jK3FW3zl8PLSmV6dQDHsIN8BD+gIeMAx4yBHjIKEHvSYM mnGo34GCXoYewlDb992/a87hQrPuwZ/AQboCH8Ac8ZBzwkCHAQ0Z5/SFt6CSfjoO9u4/4G0tpP/Dg1n1PwUNmBDyEP+Ah44CHDAEeMsrrD2nDJvt0GuLdY+TfWEqH QRV7SCgUUiiUwsJCs2zFTwV4CH+ysrLAQ0YADxkCPGQUU3lIJB Klp6fr71SAyRGLxRQKRSgUmjuQnwgmk0mj0ZRKpQnrRD1UUFCg sxw89KMBHjIKeKjWUVRUlJ6erp+/gOqDxWKlp6ebNscqlUoSiZSXl6ezHDz0owEeMgp4qNYBHsKfav JQWlpaTk6OznLw0I8GeMgo4KFaB3gIf6rvfAg89OMDHjIKeKjW AR7CH/CQccBDhgAPGQU8VOsAD+EPeMg44CFDgIeMAh6qdYCH8Ac8ZBzw kCHAQ0YBD9U6wEP4Ax4yDnjIEOAho4CHah3gIfwBDxkHPGQI8J BRwEO1DvAQ/oCHjAMeMgR4yCjgoVoHeAh/wEPGAQ8ZAjxkFPBQrQM8hD8/qYeYTOaBAwc+fPiA5cPgIUOAh4wCHqp1gIfw52f0kEKh8Pb2dn JyunbtGpbPg4cMAR4yCnio1gEewp+f0UORkZGdOnVq3LjxjRs3 sHwePGQI8JBRwEO1DvAQ/vx0HhIKhXv37p07d+7w4cPBQ98JeMgo4KFaR3FxMZVK5fP55g7 ENBSVyJJI3MRUbhLJeEkkcRNTOXQG3tvOZrMpFIpcLjdhnTXaQ zdv3tywYcPz588nTpwI43LfCXjIKOChWkdpaSmNRsvNzTV3IKa BmMga/fu5EVN8Rk0/a7SMnHZ22KTTmzweazS4Bpmbm0smk6VSqQnrVKlUZDKZy+XqLD e/h5KSkhYtWhQaGpqUlDR+/PhKeci07wr8MSguLk5KSjJt7/nBePuJUlkPbfN8VlSie2BYXFxMo9FEIpFZtuKnQiaT0el0/ffW1FIiY5ndhh/qMOhgl6HeRkvnId7tBhxY4n4X5yD5fL7Jx+UQBKHT6SwWS2ehm T0kFAp37Njxzz//IAhCpVInTJjg5+eH5YslJSXh4eEsFovJZDKA/2AymWQyOSwsjEqlQstUCIfD8gv8MsTlZOehhzB6qONgL7dtd1N SqWzW/zcpk8mkUCgxMTFpaWlm3JyfBCqVSiQSk5OTzR3I98JkMtgs5rN XUb1GHek2/DCW7td9xN9dhh5yXX09K4uB207NZDJTUlKioqJoNJoJV5qVlRU TExMXF6fzal0ze+jjx489evSYMWPGX3/9tWTJkrZt244ePfrx48cymezbXywuLg4PD+dyuRwOh12e7Gwu9 pKTzc3O5urVUVvJzs6mUqnh4eF0Ol2/ZQA2m83Pz7n78OsQl1OdMZ8PdRzktWZ7QBo5Iy83W1sPl8ul0W ixsbEUCsWMm/MzwOFw6HR6XFxcamqquWP5Xjgcdm4O98XrmF6/HOmK2UOdh3jPd7vJYrG5XJx2ag6HQyKRoqOjMzMzuVyuqepks9 mxsbEJCQlisbhsPjezhzIzMwMDA2/dunXv3j1vb+8ePXosWrQoOjra6EvR0XE5uVyu0UOhVCkUlSlKl VqtX02tBEGQwsLCxMTE4uJic8dSQ0EQJOg9qQrXh4SiUgRBytZ TWFiITuIy4+b8JJSUlNBotJycHHMHYgIQRBNBzOr1y5GuwzCdk aMeWrbRH+c0lZubm5aWJpFIynb770SlUtFoNAaDoZPPzX99qGw oo0aNunTpEpYPox7S11VJqezgiTdrdzxw3/UIS3Hbfn/3oX/zeMXVsEHmQSwWJyYmlpaWmjuQmkvV5imIinQvuYnF4vT0dJ0RB qA6kEgkqIfMHYhpqJqHcA4yLy+PTCYbHZqqFBqNpqZ7iEKhLFy 48MGDB1g+bGi+nLCwdMIc346DvLoOO4SltB9wYNhkHzrzx7kvA ebLGQXmy9U60PlyP7mHNPjOl0M9ZNoZT2q1uqZ7SCqVZmVlYTy 6/IaHXOZd7DzEu/uIw1hKx0EHR0w9kwke+pkAD9U6wEPgoZrINzw0yfVSF8xToToN 9ho57Sx46KcCPFTrAA+Bh2oi4CFDgIeMUn0eksmVcUmsoA+kt5/IWMrrj6RPYdR8fhG+DVD7AA+Bh2oi4CFDgIeMUn0e4hcUb9r7p PcvRwZOOIml9BlzdMI839CoDHwboPYBHgIP1UTAQ4YADxml+jz E4xev2hrYup9n56HeWEob5/3DJvt8CqPi2wC1D/AQeKgmAh4yBHjIKNXqoTU7HnQYeBBjzR0He42afvZzOA3fBqh9 gIfAQzUR8JAhwENGAQ/VOsBD4KGaCHjIEOAho4CHah3gIfBQTQQ8ZAjwkFFM5aGioiIaj cbn8zX/ZQjwUDUhkUjodHp2dra5AzENtcJDfD4/LS3NtE9mAQ+Bh4D/YSoPoe99yM/PBw9VN1KpNDMzk8PhmDsQ01ArPCQQCEgkkmkziVqtzszMpNPpO svBQ+Chnw4TeigjIwM8hAOoh9hstrkDMQ21wkNCoTA1NbW42JT P3tRoNEwmk0rVnSAKHgIP/XSAh2od4KEfyUPp6ek6y8FD4KGfDvBQrQM8BB6qiYCHDAEeMgp 4qNYBHgIP1UTAQ4bA00MajUap/N+7BDEVhUqpUuO7N1UAeKjWAR4CD9VEwEOGwNND6Rl5+468Wv/Xo00eT7AUt+0PfG98FekldJwBD9U6wEPgoZoIeMgQeHooPCZz5 NQz7QccwPjWwVZ9PZdtDMjjmfnx0uChWgd4CDxUEwEPGQJPD0U Qs36ZfrbjoIMY3zrYpv/+5ZvugYfAQ5UFPAQeqomAhwyBs4dG/36u02AvjK3d1vnAis3gIfBQpQEPgYdqIuAhQ4CHjAIeqnWAh8B DNRHwkCHAQ0YBD9U6wEPgoZoIeMgQ4CGjgIdqHeAh8FBNBDxkC PCQUcBDtQ7wEHioJgIeMgR4yCjgoVqHTCbLyspisVjmDsQ01Ao PFRYWgoeMAB4yBHjIKOChWodCoWAymVlZWeYOxDTUCg8VFRUlJ yeLxWIT1qnRaFgsFoVC0VkOHqqEhwpFpQy2gMESMNiYShazQD9 5VYhcoeJkF1aiZlZBdq5IqVTrVwUeMgp4SB+5QsXNFWWxCjD2Q AZLkJ0rUihU+ISnUChYLFZmZiY+q6tuaoWHSkpKkpOTRSKRCev UaDQ5OTkkEklnOXioEh7yf0yctujK9EVX/1h8DUuZMNf3wQtMrcpgC1ZuuTd14WWMNU+cd3Hz3icVJnTwkFH AQ/ow2AUbdj9ymXcRYw+cMv/yRo/HLK4Qn/DAQz+GhxAEyc3NTU1N1VkIHqqEh05f+tR+4MEOg7w6DfHGUpr1 2nvhZiiWmim0vF9+P9tuwAGMNbfos2/qosvs7EL9qsBDRgEP6UOh5U6af7FlH0+MPbBN//2TF1yiZebjEx54CDxUEzGLh85eDek67FC34YcxVt6m//5Lt8Ow1Jyekf/brPNdhmLNjO0GHJix9BonBzxUFcBD+qRn5E3/80r7AVgj7zTY6/fFVzOyePiEBx4CD9VEwEPgoSoDHtIHPIQn4CGdheAh8FDVAQ+B h/AJDzyE0UNqteb56+RTFz+ev/4FS/nnWsj561/YFV3nAw8ZBzwEHqoy4CF9wEN4Un0eUqnUq7YGtnU+0OuXI1hKj 5F/9/rlSFRcBRPiwUPGAQ+Bh6oMeEgf8JA+EqmiUCwRFUkxFbFUVCSV Y5vIXq0eWrYxoEXvfRhfCdZ5iHfXYYciiOChKgEeAg9VGfCQPu AhHZQq9c3AqAVufiu3BGIpyzcFrN52PyyajqXyavXQis33Wvfb j/F3RLNZZCx4qEqAh8BDVQY8pA94SG+Nql3eL5x6enQe6o2ldBh0 sPvwQ49fJmKpHDyksxA8BB6qOuAh8BA+4ZnFQx5/v2zZ17P7yL+xlC7DDvX+5cjToCQslYOHdBaCh8BDVQc8BB7CJz xzeahVX0+MDdIVPIQN8BB4yMSAh8BD+IQHHgIP1UTAQ+ChKgMe 0gc8pLdG8NDP5CGJRHLt2rXdu3dv27bt9OnTGF91BR4CD1UZU3 mopKQkIyMjLy9Prf7fg8/BQ9WESqVis9k0Gn4NBR6SSCRJSUlCoYkfZVsTPaRQKE6ePDls2 LDjx4/7+PhMmjRp3bp1VCrV6BfBQ+ChKmMqD0kkEjqdnpOTAx6qbtRqN ZvN1n9/WvUBHpLL5QkJCQKBoLJN923y8/P1XWNmD2VnZ8+ePfvw4cMikUilUj19+nTkyJE3btww+kXwEHio ypjWQ9nZ2eCh6gY8ZBYPxcfHm9xDBQUFcXFxOgsr7aHs7Ozs7G yV6n+3DRcXFzMYjCq/O7akpCQ2NpbP56N/5ufnu7i47N+/X2OsycFD4KEqAx7SBzykA3io+jwUGxurs7DSHtq9e/fOnTu1HiKRSHPmzHnx4oVJQvz48WPfvn0vX75s9JPgIfBQlQEP 6QMe0gE8VBM9JJPJEhISXr9+PWTIkEGDBj1+/Pj9+/cfPnw4c+aMg4PD8ePHvz8+KpU6e/bsuXPnZmRkGP0w6iGtDrWIi2RV8BCTU0FC1+fc9dDKeujKnQgs NWdkFlTWQzOXXc/JryChFxUVJSUlSaVSLOv9TqLimJX10MotgXxBKQ6xfYO3nyiV9 dA2z2dFJXKdeuRyeVZWVm5urnaJQChZu/NhZT30JRLTw2CqlYws3u+LK+ehP5Zcy2KZOEl9Ay6Xi+c8BbUa 2XvkVWU99PxNCpbKo+KYlfXQ8k0BGCNfuSWwsh6Kjmfq16NSqR ISEgoLMeVG7AiFwqqPy8nlck9Pz4YNG1paWlpaWtrZ2TVq1MjB wcHa2trW1jYgAGsbGYJCoaxYscLV1TU8PBzL50tKSiIiInJycn Jzc3P+Iz8/j5KeNX7OeYw/cI+Rf3ce4j18ik90LCUvLy/nmxQU5B/2edVt+GHsHmrnfODk+Te5uTl5ebnfqJnPzw+PShvzx7kumMNuP/DgtEWXEpJp+fnlws7NzaXT6ZGRkQwGo2zLVAcF/PxXwXGjpp3pjDmhtxtwcNG6Wykkuk7YeMLn5QU8jhjicqoz5oO VjoO91u4ISKcxyoadm5vLZDITEhJIJFJ2dnZOTg4vP4+Ulrls4 52Og7CKudMQ7xFTfZ6+iuHz883VIGjk4VGkyfN9OwzEGnnnId5 TFlyMIpLxiZzL5aampsbFxeGwrpycnLy8XDabu3Xfwzb9D2Bsk K7DD/f65cite6ECAe8bNefm5uTn5b0Kjus16gjGTNJ9xN9dhh5asOZm draRTJKXl8vhZP+57hb2sLsNP9xj1N9B7+IEBbq/I5vNDg8Pp9FoRnMjdnJzc6lUanh4eFFRuWPoSozLff78ed26da 1atWrTps2yZcvWrVu3Zs0aNze348ePc7ncqisIQYhE4tKlS5cv X459rkRxcXF4eDiTyWQymYz/4HJZicmUcbP/wZ7QOw05NGzy6a/hyRw2i/FNePnZXieed62Mh9oPOHjkzEsmk8FiMb9Rc14u91Nowujfz2I/jeswyGvKAt8oYiqHUy5sJpNJJpPDwsKoVGrZlqkO8vO4T19Gjp zqgz2htx/otWDNjdj4tGyukdauPnJzOLcDQwZPPIldnx0He7ttvZucks4tE zaTyaRSqbGxsYmJiZmZmQwGIzubHZ9AXuJ+q8NgrDV3HnJo+JT T95+G5eZwzNUgaOSfviS4zLvQoRIGPTTJ9cKXsMTcXDwiz8zMT EhIiI6OxmFdDAaDzWZmZNA37Qls64z1BLHrsEO9fjly1e+joCD nGzUzmQwOh/X0ZWSvX450xeyhzkMPua6+npVlJJOwWEw6PXPhmhvYw0az2fNX UQW8bJ3a6HT6169fSSQSi2WyvZXJZKampoaGhupMB6+EhzQajV QqDQwMvHfvnlAolMlkUqlUIpHoX6SpFNHR0a6urlu3biWRSNi/VVxcHBUVJZVKlWVQqVQ8vthlXqXH5WiZ+SqV8tto1Cqfy58qOy 7nezPUSL1KpVqtSkvP+XVm5cbl/lhylckp0AlbpVIJBIL4+HixWGx0vd+JWq36GpVR2XG55ZsCsnM LVUabuzrDfhmcUtlxuS17n/AFRTphFxcX02g0Npstl8uVSqVKpcrJK3Tbfr+y43IfQilqtdka BI08LT172qLLlRqXm/7nlfSMXHwil8vl6DEWDutSKpUqlUoike05/G9lx+Uev0zQaNTGKld+jcqo7Ljc0g13FQrjkctk8uWbAio7Lhc WnaHR6P6OEokkLi6Ox+OZdm/Nz88nEonaS6oolZ6nwOfzjx07tn79+o0bN27atGnjxo3r16//+PFj5eTzHzk5OfPnz581a1ZsbGxxcXFRUZFYLJbJZFg8FB0drV QqdZYXiiRVuD6EcZj73LUvlfXQZT9Mw4xUOq8K8xS4uRXc6iwW ixMTE0tL8bgGExnLqMI8hXx+FWdXmoo3H8lVmKcgKtK95CaVSj MzM3NycrTTO/kFJVWYpxASYfyCaHVDpedXYZ4CncHHJzyNRsPhcLDcWWgqlEp1 FeYpPHudjKXyyFhGFeYpYKlZrdZUYZ5CVBxDvyqFQhEfH2/y+1gFAoEJ5svduHGjefPm9vb2jo6Ojf/j4sWLVYspJCRkwIABY8eO3bRp05YtWzZu3Oju7v7mzRsdW+oD8 +VgvlyVgfly+sB8OR1gvlxNnC+n5c8//+zTp4+fn9/r169fvnz577//vnjxosrPfeJyuR8+fEDrQat6/vx5eno63D/07QIe+h7AQ/qAh3QAD9VoD+3bt2/lypVYhs6qFfAQeKjKgIf0AQ/pAB6q0R66efPmiBEj7t27FxERER4eHh4eHhYW9p3z5aoAeAg8V GXAQ/qAh3QAD9VoDy1fvpxAINjZ2TVr1szJyalp06ZNmjS5dOmSaWM1 CngIPFRlwEP6gId0AA/VaA9duHBhyZIlixYtWrBgwYIFC+bPnz9//vzXr1+bNlajgIfAQ1UGPKRPzfcQh8OhUCj4rA4BD/03X66gAFNuxI5pPCSRSMRicUlJSUlJSVFRETrZWi7XfeRJdQMe Ag9VGfCQPjXcQxqNhsvlVuoWw+8EPKRWq9H7hyrbdN9GIBAQiU SdheZ/D17VAA+Bh6oMeEifGu4hBEGys7P1359WfYCHEASJjY3Nz8+vVL sZRSQSRUVF6SystIc0Gk18fPz69eu3bt0aEhJy69at4OBgo9Os TQ54CDxUZcBD+oCHdAAPIdXjoaKiIv2HiFbaQ1+/fp05c2bjxo3btGlz9erVlStXTpw4MTkZ013EJgQ8BB6qMuAhfc BDOoCHkJrsITc3t759+966dWvhwoVv3779999/27Rpc/78edPGahTwEHioyoCH9AEP6QAeQmqyh5YuXdqzZ8/Hjx8vXLjwwoULly9fbtasWZWf61NlwEM/tofUag0nu5BEycFYUik5ZGquSE8VFQIe0gc8pAN4CKnJHnrz5s 2ECRNatmxZt27dxo0bN2/efN68eXjO60cBD/3YHpJKFcf/+TDJ9dLUBZenLjReXFwvzll+IwRbQgcP6QMe0gE8hNRkDykUis +fPy9atGjmzJnTp093c3OLj483baBYAA/92B4qlcg3ejxu2/9Ah4FeHQcZL2377+89+sgLbG/DBA/pAx7SATyE1GQPaesqKCgQCAT4vH9aH/DQD++hbfufdRl6qPsITDV3Geo9cPyJV8GY8hR4SB/wkA7gIaSGeygoKOjDhw8IgrDZ7EuXLuH5UhAt4CHwUNkCHvpOw EM6gIeQmuyhz58/DxkyZMuWLQqF4t9//3Vyclq5cmWV3/tQZcBD4KGy5SfxUFQc48SFD8fPvz9x4YPRgn4sJBzTS/bAQzqAh5Ca7KHVq1c7OzuHhIQgCJKfn799+/amTZveuHHDtLEaBTwEHipbfhIPXb0boc0dGFPMyYuY3pUMHtIB PITUZA/Nnz9/wIABsbGxbDaby+VeunSpTp06586dM22sRgEPgYfKlp/EQ1fuhHcbfrjL0EPdhh82WtCPnfD9gKXmWuohhUKVxyvKzhPl5 ImxlOw8MV9QolYbz+jgIaQmeygwMHDo0KF9+vQZPHjwsGHD2rV rN3r0aPynzIGHwENly0/iITgf0llIZ/A37Hm0YK3fkg13sZSF6+4cOPFaXGR8dhV4CKnJHlKpVG/fvp0wYYKzs3P//v2nTp368eNHlUpl2liNAh4CD5Ut4CFDKebH9lB8KmeIy6nW/Tw7DvbCUto6H5ix5BpfYHzvAA8hNdlDNBrt5cuX4eHhNBotPT2 dw+Fod0I8AQ+Bh8oW8JChFPPDeCgnJyc1NVXnkcqJJO6o6Wex9 8AuQw/NXXmzQAgeKtdJDHkoLi4uLy8PyxZhxzQe2rFjR6dOnfRfIIEz4 CHwUPn8YgYPSaXSrKwsDoejHQ8AD1UfeXl5JBJJqVSWXQge0sG 0HkpMTMzOzsayRdgpLi6OjIzUOXuptIf27NljY2Pz9OlT0wZXW cBD4KHy+cUMHpLL5QwGg8VigYdwAPWQzi4PHtLBtB5KTk42uYd KSkqio6N1Xp1aaQ/t3bvXwsJi7Nixe/bs2bt3r4eHx+7du/XPs6ob8BB4qHx+AQ9VnGLAQ+X7CXiogk6Cs4eIRKLOg3gq7aEV K1Y0bNiwYcOG9mXw9fU1baxGAQ+Bh8rnF/BQxSkGPFS+n4CHKugktc9DX79+vXv3rr+//507d+7cuePn5+fn55eWlmbaWI0CHgIPlc8v4KGKUwx4qHw/AQ9V0Elqn4dqCOAh8FD5/AIeqjjFgIfK9xPwUAWdpFZ6SKlUkkik1NRUPp/P4XBEIpFpA8UCeAg8VD6/gIcqTjHgofL9BDxUQSepfR4SiUQ3btzo0aPH8OHDAwMDd+7cee zYseLiYtPGahTwEHiofH4BD1WcYsBD5fsJeKiCTlL7PHT9+vVB gwYNGzasV69et2/f3r17d+/evd+8eWPaWI0CHgIPlc8v4KGKUwx4qHw/AQ9V0Elqn4fmzp3br1+/sLCwtWvXBgcHf/78uXnz5idOnDBtrEYBD4GHyucX8FDFKQY8VL6fgIcq6CS1z0N7 9+7t2bPnvwCjUwAAIABJREFUtm3bhg8fvmzZsuXLl3ft2vXJky emjdUo4CHwUPn8Ah6qOMWAh8r3E/BQBZ2k9nmIRqNt27atWbNmNjY2DRs2bN269bFjx4RCoWljNQp4 CDxUPr+AhypOMeCh8v0EPFRBJ6l9HkIQpKCgwN/f/9KlSxcuXLh//z6fzzdtoFgAD4GHyucX8FDFKQY8VL6fgIcq6CS1yUMqlSo3N5f D4eTm5po2sioAHgIPlc8v4KGKUwx4qHw/AQ9V0ElqjYc0Gs3bt2+nTJkyePDgMWPGBAYGymQy08ZXKcBD4K Hy+QU8VHGK+cE8pPN8TPCQDib3EJfLxbJF2PkuD2VlZU2ePLlx 48bOzs5NmjTp3r37+/fvTRtfpQAPgYfK5xfwUMUp5ofxEI/HS0tL08lf4CEdTOshEonEZrOxbBF2vstDT58+tbe39/DwoNFoV69edXR0/Ouvv3TeBYIn4CHwUPn8Ah6qOMX8MB4qKCggk8mlpaVlF4KHdDC thygUCovF0mBZMWYkEklcXJxOgsLqoYsXL9rZ2QUFBSEIwufze/XqtXDhQp1zZDwBD4GHyucX8FDFKeYH85BOxwYP6WBaD6Wnp1eH hxISEsRicdmFWD10/vx5BweH169fIwhSWFjYt2/fBQsWmMpD6enpV65c8fHxCQ4OxniOBR4CD5XPL+ChilMMeKh8P wEPVdBJcPZQYmJiFT3k6+tLIBDmzZt36NChHTt2NG7cuEePHh4 eHvv37/f09IyIiKhyWBQKZceOHbt27dq3b9+qVaueP3+u3au/AXgIPFQ+v4CHKk4x4KHy/QQ8VEEnqTUeunXrFvruOwcHh0aNGtna2trZ2TVq1KhRo0bf8x4 8hULh5eXl7u7OYrEkEsmFCxcWLVqE5W1G4CHwUPn8Ah6qOMWAh 8r3E/BQBZ2k1niISqXevn371q1bN2/evHXrlp+f3+3bt2/evHnz5s0bN26kpmLa//XhcDguLi5+fn7on8nJyZMmTbpz547RL4KHwEPl8wt4qOIUUxM8 VCqR8wUlBUKsRSAslUh1d23wEHioukhJSRkzZkxwcDD6Z05Ozo wZM06ePGn0i+Ah8FD5/AIeqjjFmN1DKpX62evkVdsC1+96hKWs3flg457HwZ/JOvWAh8BD1UVYWNioUaM+f/6M/llQUDB37tz9+/er1epvfxH1kP6VJJFYOm6Wb1vngx0He2MprfvtH+zik8XC9Hw8 n8sh7QYcbD/QC2PlTj33+t7C5CEqnT9q+rm2zgcw1ty8976pi65w88T6VRUVF SUlJUkkukmzOoggMoZNPtO6336MYTfrtW+JewCvwHgWkMqUm/c+bet8sMMgTDW3dT7QZ8yxl8EkLGEHfSAPGH+qdX+srd2yr+fG PU/Exbo3biuVShaLxeFwtEsKBKUrt95v2ccTY82t+u0fMsnnc3gGx ga/fCei42BvjD0Q/djxC5g8RKXzJs2/1KI31shb99s/ecFlOsP4AZxKrTl69oND1z2t+u7HUpr32td2wEHfW1916hEKhR QKRadjJ6XlDJnkg70HtnU+OGPpdaHI+N6hUiG7vP9t0t0DY83t BhzsOvTQk1fJWFo7gsjoPPRQuwGY0lSHQd5t+h/4c91dLDUjCLLEPaBpj70Yw0Y7SWQso8KqqFRq2e5tEmQyWVJSU lFRuYNRM3soPDz8l19+KeuhefPmYfRQZGRkQUGBUCgU/EdhoZDJylmx6eakeWemLjiHpUyc47PA7QqJzChbT4WIxYVX/D5Odj0z2fUsxsp/m3nqVsAXoUDw7cpFosLElMwl669jD3vcrFPrdtxJp7F0ahYKhS wWKyYmJjs7WygUCoUCoVBAzciJTWJXqjDZeQKB4NtNIhYVhkaQ Fq25OnGOD9awZ57adfAhPZNbWPitqoVCYU5OvvepF5PmnZkyH1 PNk+admb3U99XbOKO/o0gkfP0+ft6qSxPnYg17wuzT3iees9m5ZcMWCoX5+flpaWlkMp nP5wuFwsJCYWYW1+Pw4wmzT1em+139+CVFJDISNrpdfvdDpy44 h7EHoh/zvfleYKwHFhYKE5Ppbltvj59VicjXbPNLIWWKRIXfDpvH41+6+ QF7zZNcz0xf9I9fYKhOzQwGIyEhIScnR7stQqEwJo66wO0K9h4 4ad6ZDbv8Gcxsoz2Qx+MfP/dq7B8nKxH2wn+eBxHFYpHRnzI0gjRt4T+TXTHt71Pmn3OZe2bH/vtGf0ehUMjnF+w6+PBXzGGjneRrZJp+2EKhMDExkUwmo/8uLBSyOfnEBBb2NBKTwKLQskXl95qcnJzo6Gidp5Kaf1xu7Nix ZcflZs6ciWVcrqSkJDw8PCsri06nZ/wHnU6nUmlhEfGfQ4khobFYyucvxNCwOAqFWqaaisnKosclpHwO JWKv/NMXYnxCqpF6MzIyM+lkcvrX8PjP2KpFaw6PTKCk64admZmZmpo aGhpKJpPpdDqdTs/MpHuffDF+ru/4Ob4T5hov4+f4jp/te8v/M52ekZn5rUbJyqSnkiih4XGfv1SiQaKiE9PTqfRvNjednkGj0q KJSZX4HUNjv3yNS05JM/o7ZmbSk1PIoWGVCPvzF2I0MYlKpel0tvT0dCKRGBsbS6VS0dZO p1KjYhIrVXNoWHxKKvnbTa0lITE1JDQWY7OgH4uLTzFaLZ1OJ5 PTwyISKhV5eGQCmZL+7cjp9IwMWkZcfGolag4lhoTGJiSm6tSc nJwcGRmJdmxt5WlplMr9lKHE8MgEnZ+y4rAzMmJikz9VKuyvsU nJaVlZmcZaOyOVRAn5ivV3RLt3ZFSi0d8RJSo6sXJhh8aSSBT9 sOl0elRUVGxsLPpvDptx/8nXX34/hyWNoGXU9HN7Dj3N5jLL1kkmk0NDQ3VOs8zsIXSegnZiQkpKyu TJkzHOU4iKiiopKZGWRyaTatRKRKNCNEpsRaVRK2UymRQDSqUc 0agqVblSIcdSs0wmq2zYagNh83i8uLg4gUCgbZBdh563H3ig3Y ADHQZ5GS3tBhxoN+DArcBI9LvfRi6vfNgqBbbGlqpUisr9jhql AltrK+QyjaZyYasqCruoqIhGo9HpdG0/lMkqH7ZaKZdjaxGpVKmQI5WIXIVolEol1h6oNlEPrCDs/+04WGtGNEr9HScnJyclJUXbsVGq0gPVSqw9UKlAkMqFrVDIJRh qlstllfkd/7fjYApaKlWrKh22oR5IIpHodLpEIpFKpQq5/MnL+KY9PNpjSCNoadLDY/1fD3X2ysLCwri4OJ1XBZnZQwqF4uDBg+vXr+dwOHK53NfXt1Lz ts34YKEai/71oYMn33QfcRj7xe1uww/ffx5vxk2oLSiVSiaTyWazTXshF6gQgUCgf30IqFaoVGrZ58u9/pDWpv/+7thmQPQY+Xfr/vu3H3iuU2dNvD6EIEhaWpqbm9v27ds9PDxWr179nfexAvrz5Q6 ceF1ZDwU+izPjJtQW9OfLAdVHhfPlgGpFZ75c0HtSZT20bf8zn Tpr4nw5FCKRePny5bNnzwYHB2N8VhB4yBDgIdwAD+EJeAh/fi4PVQHwkCHAQ7gBHsIT8BD+UKlU8NC3AA8ZAjyEGwqFgslkMp lM8BAOoPcP6eQvoFqh0+lZWVnau2hM4iGpVJqUlCQSicouBA/9aICHcEOlUrHZ7KysLJgvgwOFhYXp6emFhRU8QwSoJjIzM+l0u vYwyyQekslkKSkpBQXl7oAGD/1ogIdwAzyEJ+Ah/KkmD6WmpvJ45Z4IBR760QAP4QZ4CE/AQ/gDHjICeMgQ4CHcAA/hCXgIf8BDRgAPGQI8hBvgITwBD+EPeMgI4CFDgIdwAzyEJ+Ah/AEPGQE8ZAjwEG6Ah/AEPIQ/4CEjgIcMAR7CDfAQnoCH8Ac8ZATwkCHAQ7gBHsIT8BD+gIeMAB 4yBHgIN8BDeAIewh/wkBHAQ4YAD+EGeAhPwEP4Ax4yAnjIEOAh3AAP4Ql4CH/AQ0YADxkCPIQb4CE8AQ/hD3jICOAhQ4CHcAM8hCfgIfwBDxkBPGQI8BBugIfwRCQSUalUg UBg7kB+IhgMBo1G03Zv8JAu4CFDgIdwAzyEJ2KxmEql8vl8cwf yE8HhcNLT07Vp1iQeksvlaWlpubm5ZReCh340wEO4AR7Ck6KiI iqVqnMcDVQrXC43PT1dLpejf5rEQwqFgkKhcLncsgvBQz8a4CH cAA/hCXgIf6rPQxwOp+xC8NCPBngIN8BDeAIewh/wkBHAQ4YAD+EGeAhPwEP4Ax4yAnjIEOAh3AAP4Ql4CH/AQ0YADxkCPIQnBQU5eXlsc0fxU6BWSzmczNJSuH8IP8BDRgAPG eJH8lBxsTw1NS81Nb9mluTk3A8fkoODE5KScswezA9fYmIYQUH Er1/TTVptXm5usbm7ec0FPGQE8JAh9D2098irDgMPth9wsOMgL6Ol/YCD7Qcc9H9MNOMmaHnzJoNA8CAQ9hIIf9XUsotA2GXuGH6eYtr W3k0g/LV58xtzd/OaC3jICOAhQ+h76PSlT2Nn/DPmj3O/zjxvtIz549yYP869eJtixk3Q8uZNBoGws1eviwsWPKmZZeHCJw sXmj+Mn6SYtrUnTLhLIOxwd3+FIIhCoVAoFEqlUqVSqdVqc3f8 mgJ4yAjgIUPoeyiTwY8gZkUQMyOJWUZLBDEzgpiZm19kxk3Q8v ZtBoGw6ciRr+YOBPgBSU3NJxC2u7k9V6ulhYWFIpGopKREJpMp lUqNRmPu6GoE4CEjgIcMoe+h2svbtxkEwmZPz8/mDgT4AYmIYBMIO5csuS8UchgMBofDyc/PF4vFMplMpVKBihDwkFHAQ4YADwEAFiIi2ATCrjlzbpJIxJiYm KSkpIyMjLy8vKKiIoVCAR5CwENGAQ8ZAjwEAFiIiGATCHumTLn w6dOroKCgz58/x8fHMxgMgUAglUrBQwh4yCjgIUOAhwAACxERbALBY9y4U0+e3A 0MDHz58mVYWBh6qyx4CAU8ZATwkCHAQwCAhYgINoGwd8yYY3fu XL558+bjx48/ffqUlpaWl5cnkUjAQwiC5OTkkMlkmUyG/gke0gU8ZAjwEABgAfXQ6NFHb968cPXq1fv373/48CElJSU3N7e0tBRmbyMIwuPxSCSSVCpF/zSJh5RKJY1GYzAYZReCh340fgYPqUv5qaFPy/IqtUDnM9mJoc+0/x30Ib3MRPQiRnTwv0+fE5lylf46VTlJH/59+vRp0Ps0frmnxgmoX4Kel13nvzEZIt3AinMTPzx5+jycypP9/1KN4v/YO/OwmNY/gH/bKZU9XbJTkX2LQnZZrn0LkfXi2iJClJAtIoQkW9akPaVF0S4tW qdpm6mZaWqmpmapWd/fH6fGlLpcdfHL+Tznuc81c8573nM6837Ou33f0sxQL8/A2BxpbDR2WmigNCGfyGSZRUbF1E+vfRpcXGAaVYgQQiLaxwBfr y945RORQ2OTUgMafR5PZJRmR7946RUQkV5Vl7iwNCXaz8vzdUp xrUwxyy/LiX4tc6RPUExJ3S+rsvDjGy8vr/c5VbV19QMxpzQ13MvLOyqLVv+MlX70q7szQR9yKrDPKnKj/F95+UUTOfX1ilp61rsAL6+orMpahJCQnOzXKMOxhHKsAYidJ/3rhufQeF/+kbDbWpgQLj3WLzS6iQXyJNT3r7y8fN58IDcRNAH30Ff5LzwkE ony8vLy8vJkP8Q91Nb4HTwkKAzfPQoaMHSlcwCxruyvyn/7zNq0n7Ls9+M2OId8qivt013mdgGAP2+VfVnEiQmnp3QBAADNx dfSZZtm3tkNa9fwnD0M17on5MumISx4s2sEAGhvc/0oFZGYneM0Wxmg12Z3AkJIUBT53HGjnmxCKv1XHvdLL8UKYb7n X50angf05v/tn1MhYActgyYZcTYi7sJChUafTrILTwo43hsAVA3PRNERQkiYc 3ZBPwAwPBVeJePgstATRg3P2W3OsYBkBkIo6bpZTwCYeDyFXlc u83P9twwCgBGHXxERQpUZXrZL+ksP1DKxjabWIoTizoxSAJAzO k+sP1Hpa+uxSgAjDn0oR0hUdGFW48sYezSUiRAl9spGQ7XP17b 9fkHVF+8Lldkh9y1NtGSP7rrU/lUCVSqP6tTn7nabjdsDAOgsdyd8+XThHvoquIe+Au6h5vgtPES KOmQIoD7YdNtxBweHbTP/UAKA3gteFiGE2AmuFj3lANSGrtln7+Dg4HD6xDrDjgDQfYFtUj lCCGW6LeunCopr3MtrGp+R/vbwRC3Fjn37aYKq7kJHokxZFHvWsJMCqOr9eeiMg4OD/da5I9oBqE/Y/4bM/bxTTf6D3WMAYMgWl5x6QVVluM9QBY2R633KEOIX3Nw+VB4ABph an3RwcHBwOLrduDcAaEyz9aHzEUJCn709FUChx3izEw4ODg42q 8f1BQDtJVeT6aQ3zo4ODg72lubjuwN0NFi6y9bBweG8Y0BGcfR xQ2VQ6jJ8uaVDPV4fKDUSiqvpHwDyvRfa5iLEib1koq2gNGyDT 061rGLL3zrM/gNAZ+qOow4ODicWGQAA9FxgT+SjbPfN+gAw68ynsnoP5QXvHg2 gaGwbSEaS/EvzugDA5I22Zx0cHCxX9R9nss+3FCGU6DilswJ0nHMlv14i9FA 7k64AxidSmAjxU2zGKYJi52HL9ksz/DKBwqYk7tQDUOq+eM9ZBweHM1tN1I3WPUxp+DCzi16dmNYVADq N3Wx12sHBweG45QwdAGg3dMftDCZCCFV+vGio3EFv7lLjXnKgo W/uQfzy6cI99FVwD30F3EPN8bt4aCxAz0UuaQghJE67aNJFCUD9L//KmuLXO4apAQxcdC5U2hTH+Xh/+XAAlT4bryTzEcpt1kOMp2uHa8ppWThfX9sb2vWbeSvzc9Nc7N kJ6vLQfdmjOu2kP1w6EKCd6a0E2ZUIBFnPrIbIg9xA82cZbIQQ ktR8vLFQBdTGbX3MQogSfHyMujx0nnooqLD+EHG6x9/jugN0m38roRwhid+eHgDtRu8Pxb5mvzkzQQtAe0MAqW7YEip/t38EQP91z/Pr06hOOj4aQE3XwkemhQ8hhFDZh2szuoOcxjiHV1EPj0xsD1pm d5P5Dfcpf+swuzuA8amsWoQQIj5e2xNAvv+0e0WiwkfbmvOQ3W sqEgev7q0G0OFMXeHBSUmOTirmIamH5l6VXmd5+Mlpnz2UZjsW QHXwhlcNGlR5KU6jAFT6GHpiH0uKIxM/5DEbNJBWfrizqAeAgsGaG7HS33+2565JGgBqE44HURFCbELkc8/gbEra6QlyoKaLe+j7+I08JJFIEhISvL29X758GRkZyWZ/U/hb3EPN8bt4aByA9rxLMdUIIcQKXttXFaDztufp2S8s+wAoj9zk VyBzgLDsyV89AeQmrL9NQajQvRkP0fxWDO0sp7Mtglzis2cAKP ZadTVZWm+IPTtBQx66LrxZjBBCkgJvO0NNAP3NfgSubBoCWoTV DG2AnrseptQghESVHuZqoDno71dMhGiPd01RAehpdqdY9sktCd k9WQWg21b3lFqEgvZqA6iM+MuLjRBCNR+dt/RvBzD5REpZXc2iluD/11CAPivckupUK2R9OD4GQHWg2aMGP2+EEELMEGsjgPZaf/TW7qakaWwZWdL4V1P+1mG2FoDhsYRShBBiJVwaDgB9TG5mCws9 tjfroaASJEm3GakNADrGq53fN1BgvYeci+o/YYTbN/DQOID2A1Y/aGAIPv3VanVFUFDVW3rwVU4T3XcIVce4WPQAUDOyjKLKXsOHox MBoM/a81GfW0rZH46OBNxD3823eehM/fZ/6yGJRBIUFDR37lwLCwsLCwtTU9Pr16+XlzfR49gI3EPN8Rt5qM dsh1AKl8tNurWkFwB0Mn2aS09226IO0Gf5iQ9VMgeIy8MdZgHA ePPrhQgV3mvaQ+QX2/U05XX3h4gQqog40gcU9Jacz6ovjmLPTeqmBApq3foOHDRYT69P 906qXadbv0jjNn4Gq0Lsl3YD6LfFrbAWIXbYho7yXYas92cihH JdzMcDwMyzEQzZdrGqD3Yr+gJ0sLidxEEo6EBvZZBT0ezRf+Ag XX3dnh01VPsuuxRZKKgvlpv20MR2IKekrtVnIIbZhSRq3QFVmR 6LemKdKH023Yr/ojGy3kPjDr4t4HK5ZU/39FUA0DY+lFgrIdzb2my7nH8hQoJyryMDe7QHAOjUV994tUNws UiCEEKJl6f1UAZ51W596zI0sF/Pzu0VAGbUe2hSe5BT6iDN8JrziTSJRMJJclqnpiwHAKrag4fMt 3yWUtVwADUj9NxyJQC9TVeyZLvmKrOurdcGUJm9/zml/jNhRQLuoZbQjIfO6Bs56Bufq9uMHOq3s/WfnNU3cvh/8lB5efmSJUvMzMxycnJKSkpOnjxpaGjo7e391QNxDzXH7+KhyQ Byiiqq6urq6soAcqp/jLYOEiBestsWDYB+K2yTZCO1SpiRF+YAwLh11wqa9RDt4SbDDt B5491YCoVSmPBgeQ+QH7jANa2uNI89N6m7MsgpqWpqqqsAAAxY fSmK3dQre3mEw3RtgF6bAwvYrLA97UBdb+OjCoQQyr1lYQgAs8 +9beAh9sdTq/sDqG28/YGDUNCBPioACipqHTU7KACA8rh9TzJkW6aa9tCkdiAnr6Sqrol heiKupO6g0kSn6XWDGDouORPauOUOofK3DnP6ACgoq3XQUFdXk wdQ6TXBwj1TjFCy62Y9AJjjkF7vIUF+yJ6xAApGJ/ywoqSmtDDy5PwB3TVVAEChm8nxl1kihD5enqatAnKK7eszpKmh 1k5RDmBmvYeM2oOcvJL0+7nHY4pFCCEk5uTFP/5rXI/OqgAAqoPX3PtAl3ECI+zCShWAIZuuZMp6qIrgsrEHQNdlJ4Klo xhxD7WQRh56HZ7Te9QpPeNzuoZ2g8YfHTj2cP9R+3vqre2pu6b n4DW9h24eMMZq4FjrweNt9Cba6xuf7zXK3vKET6M0f1EPubq6p qWlYf8kk8kzZ860t7f/6oG4h5rjd/GQMYCiWjedAYMHD9YbMuzw86xqMUKI88Ftc1cAlQnbAgplD6A+ 2NQXQHHilrtUhAqaapeTFPuaT+zWeAiXYn8zp3fYyDesXa7L/BslNcyk+38PUJVTGrriXmJTy4NWvLec3Qtg1MX3hb7WA6Gd6nQ n7AnPv73READ6bLpPlhnXjUivdxq2B+ix48GnGoQC92kDqBhse 8mpoYWcWdFFRa6d0e6w/M8HNN8uN2Cl26caDL5AjKmOU3B7w2BQ1Bo+xnhYH3kYusE3p/EwwfK3DnN6A7Tr3Lv/4MGDdYcbz7udWINJLM1961B5gGlnM+svVFgUumcYgPJkO9lbLK xhF8U7LNVSAei/+lwGH2Vem9pZATRnXczi1OWIFGgzpUujdrn+y13TGmcYIYSQmF/DSH6yfZwmABgd86V+9nBlxKXVGgDqpjbxMu0mEnqs1Xg5kO9v7 hgjvTzcQy2kkYe8Az/20N/bS3+9Zvcxyu2wYaUgJycvJycvJ6cAIAeAvVr07tprWm+DrVp6e w/aNa5U/IoeasSnT58MDQ3Pnz//1T1xDzXH7+KhcQDa8xyjG83gEZe8uzJTE0DFYOu9FOmnpdHnF2 iDXDuD/Z5EhFAONk5h4wvZkqboxcHRnaFD3xGTp2PMmDiqXwcArRm7Q0s l6HP/0C0aQoiTfXX9AEVQnHTwRYkQfUH1myPzteRhvOXZHWN6dOky8k YW9jk7/uK6nooAvebfSpbW1/hxLubDFUBlwPoXOWyEJL57tAFURux4VYMQokcdnNEVQGPBlejP E3Ga9NBoADXdTT4VjbKS93KzDoDykPWvUzLdd45uB+3nnHvLal jGSvuH4mmNr4Tx5tj4LgBa829+rGvoJAfbGquBkt7KB5kcxC1O iM6VVrAIz3b3AVCdaRnDQjk3TDorQMe510j13zLf2jc1TqFB9U xURoyJI9XfUUHAkXkdAXS23M3/3AcnzPU6MkoJoN9shzfSFjhR0r3twwCg96wrCbKPRM6psQAdhm z1bTy9DOEe+gbKysqysrIQQnw+PzLy7Z+LVwGoAIC8grKKqpaq Zn/1Lvqd/5jU+Q+jzn8Yd9Qao9ZxQHt1HaV2nUFOHgBAruMsU/P09HTZNH91D7FYLCsrq8mTJ8fExHx1Z8xDIlGTPZm/NdXV1ampqTxec7P//p8IDs77Zw9dfN+42EVc8tNDE9oByOvNP3rF3d3d3f22k9kIAID +a89jQ9iy7i4foAbyEzY533Z3d3d3f+j7LiHm1o7x7UFj5e0ka fHDSXNf2Amg82T7wBKEUBzmoQU3iiQIIQnxqdVIFYDeC+4mML4 ssSqjTk7srQidunQGVe0plwqlX1DeH5yhCQDas/dcd3N3d3e/7bDbsAsAdFp+OZyJEEICnz3aACrDt3uyEEKIH39uZS8FgCFb3u TXvZY24aHKhKNjFEC5+4QtDu71RGSWCdj5dpPlAFRmWUbwECrz PTJWDWDAuiBigxbJOg9NOBpHaXwpkuJ3B2d2BADt2btvuLu73z 5nPqEDgNzoHa4kEaqNPPxHe/0Vdlfd3d3d3S7+NbMPgLqpnQ9NgtKufG3c9lgFUO4+fpNMhjNK s26vV2k/ad8tN3d3d/cbNqbDOoByr90PUmX7iASUaLs53QBAeeQK++vYX/igSTeAjn1WXvCv6xRjZPo8f+B27fiC3gAqPSZtO+fu/jI6q0y2vJB6yN39uqur67Nnz8LCwjIyMuh0urQG8JvDYrGIRGJ 0dPTff/+toqIMAKoafTpqjftj0PKBY62GGJ8bMvmcvtEZfaMzQ4xO6xvZ DzE6rWt4vO/wbd37ztXoMqSdajcA0NHRuXz5cn5+3eBOsVicn58v/SfGr+KhysrKc+fOmZiY3Lt3TxpW7x9gs9lxcXFVVVUcHBm4XC6 NRvtG7jr3AAAgAElEQVTw4UN5efnPzktLEQprvL3TAfY2NY81b NcgABWjk2FlXz4bPFLs/Z2ztRu0r/VccND5VVZdHTHdZW73Bt92Hz9/1Vx9AKU5rokyL84VyWcWdACACX8/KpWgD3a6ACA35VK+BCGEBNTgfRM7AMDwA160Lx9Ydvzu8V2x1K fX14YwqDFPTyxsMI0Vuk20uPIyra6VSfBiswoA6Kz1wFrCOAS3 pX3kAGD2lXiuGCGEarK81v0BoD73enxdHUVcnX1qSuM2RcMToe E3V6sByBtYBJJFCCFU/t7KSAMABh3yYcrkmf7GZoISgO6eSFITlTta3LO9xrLTXNsbrrs S+KkCIcTLDjqxtJfMVxpT93kk0iQIoRj7EQAAhmdz68t+WtChU XIAww5+KENImO9g0jjD446FZsZ5bTOSmS6sOnjp+TdfBkOgxvt eWD+lY6Pj1fovO/QsnixECKEYO83GycsvPBUh+3aGeWjSpFM3b166du3a/fv3/f39ExIS8vPzy8rKqqurf/Yv4GfCZrOxADxWVlY6OjoAYGJivGHL4b4jrYYYnx9ifFZvkr2e 4Qk9w+N6hjZ6hsf0DI/qTrDWnWCtO+GI3kQb/Um2+oY2vQ22DB09r3fvXgBgbGz87NkzNpvNYrHS09MJhAYzi3+ 0hwQCAYFAiI6OfvfuHYFAwBrWaDTamTNn5s2b9+TJk298kedwO NHR0fn5+bk4MuTl5X369CkqKiozM5NIJP7s7LSIsjKSm1skwL4 m4vqwqXEvXVweBKRQm3lvFVMjX7m61HPvaZTsEMyK7JAnbi6fc XvlF/Im6MkNF694aoMij5Of4Oficu1JaApTgpipXm43XdwD0+sb1Gry YvxdXK7fC8tgNdE8XEN88+qOi4uL272P1C8iZjKSnt2Tnv6m19 tcmWqIuPD9AxeX28+j8upNUZ36+rmLy7WnMYVYMB5RZVHUMxeX RyFZZfUnFtXmvL3j0pDgVGpmxP1rLjdfxHweQUZ+F+Dmcu2Sf3 K1TJ5rKB/977u4eMXT2E03RtXmv/aoT/7mE3+C7G+UGvfobt1Xt56HFNV3Y9FTfdxvudz1T5NWZXjFH3zd XVy8E8trEEICQqRbowwHpZZKEKrJfX2r/hP3oKQq1AyCwuDntz4ffP3MpsndAKDXxHWuIVmcsk/PH7o2TP5xZHrpF/Uhm7FjT5w7d8LBweHq1av3798PDAyMjY1NS0vLycn52b+AnwmF Qvnw4cOKFSsAoHv37tbWhz8mxT/1iu8zyk5vop1unX6O6o4/rDvhsO54q8HjD+o23qz6jTq0bvu1x4/uzZs3DwA6depkY2OTlpYWExODjQmQBpP90R5is9lubm5bt261s LBwd3fncrlUKtXa2nrJkiUvX778V+nExcWxWKxqHBnYbDaFQkl MTKTT6T87Ly2Fx+N4eX1qsj6Eg/MlnMIED4e1/QEmHPRropr8BTExZIBjkyadcnFxdHZ2vnfvnp+fX3x8PJFIpNP pv3PZwuPxPnz4MGPGDAAYOXJkRESEQMAXiQRPX8boDD+iZ2ijO 8Fad8Khevcc0B1vqTvugO74A7rjDwweV7fpjj+gM2z3xp3OxeS ClJQUe3t7DQ0NJSUlCwuLqKio9PR0oVAo7Vj50R4SiUQ0Go1AI BAIBBqNVlVVdfz48dmzZ7958+Zfdfbg/UPNUd2G+odCQvLxeNs4/4aqvOS4rGJWE82LXyBd9wHrH3r+/Hl4eDjeP4QQIhKJU6dOBYCFCxcGBQXVfSoRvfCN72VwQHf84cH jMP3UiUd3/AHd8Va6E6x0x1vpjj+kO/6Q7ngr3fFWvYbt3br3No1KLioqKigocHNz6927t5yc3PLlyz98 +MDj8Xg8nlAolEgkHz9+/Jn9Q/Hx8UOHDp0/f76bm9uDBw/u3r3r6uqanJz81cU/8PFyzfE7jJfDwWk50nEK9++7uLu7e3p6RkREYB76ncfLMRiM1a tXA8D27dsLCwuzs7NZLBaXy2GzKx89i+hlsLdePAewxjfd8Yd0 JxzRMzyqO+GoruGxz9uEY72GHfzrgHsFk15YWFhYWFhUVOTt7T 1w4EAA2LdvH5PJrKys5HA4QqEwKSkpLCzsp3koJSXFzs7O2tra xsbm2LFjR48etba2Dg8P/+pDgHuoOXAP4eB8C5iHjI3PXLt23tHR0d3dPSgo6NOnTwxGE4O 8fxOEQuGRI0cAYPHixWVlZbW1tYmJiTQajcEop5dS3B681hm2W 3e85eBxWAXosJ7hUV3DY3qGNrqGx3UNT+hNtJVuuoa2PYcd3nX IQ8DnlpWVUSiU4uLikpKSx48fd+jQQVNT8/bt2+Xl5Uwmk8vlJiYmhoaG/vzxcmIZvmUlRNxDzYF7CAfnW4iJIQMcHzv2uKnp1IEDB06ePHn 58uVWVlbOzs5hYWEJCQlZWVkFBQWlpaUsFus36QJ4/PgxAIwYMQIbR1BWVhYTE1NQUEAmk8ikgtvuATrDduuOP6g7/rDuhKN6hja6hif0JtrpTrTTm3hSb9KpRluvETZ7jr1ASMLlclk sVnl5eWlpKZlMPnXqlLKysp6eXnh4OIPBYDAY0dHRISEhP99D/xbcQ82BewgH51uIiSED2Orp7R848I/GY7wBlJSU+vXrN2bMmAULFpibm1tbW58/f/7Fixf+/v7R0dEpKSn5+fm/VE9SywtDBoOhr6/foUMHrE9IIBCUlJRERERkZWURicTCAuJt9wCdYXt1J1jrGh7TN TyhO/Gk3kR7vUn2ehMx8TSOc9prxPF9x18hhEQiUW1tLY/Hq6qqYjAYSUlJixcvBgALC4v8/HwqlRoREREYGIh7qO2AewgH51vAPDRkyIF580yGDh3ar18/HR0ddXV1JSWlL7Uki5aW1uDBg42Njf/8888tW7YcPHjw8uXLt27d8vHxCQsLwxTFYrF+cA8TgUBwcnJKT U397hRu3rwJAOvXr0cIiUQiDoeTn5//+vXr1NTUnJwcEin/7sNgnWEHBk+w0ZtkqzfJvkn3NBdvWywWi0QiPp9fVVVFJBLv37 8/YMCArl27enh40On0169f+/j44B5qO+AewsH5FmTHbTs6Ol68ePH69evOzs43b968cOHCyZMn d+7cuWrVqmnTpo0ePfqPP/7Q0ND4Zz+pq6tra2sPGzbM2Nh40aJF69evP3DggL29/Z07dzw9Pd+9e4cFDaqtrf165v49UVFRXbp0GTFixMOHD7+la6M RFRUV+vr6mpqaCQkJCCEul8tkMjMzM/38/JKTk4lEYmlpyaPnkTojDutOtNObZP8d6w9JJBKJRMLn84lEYkp KyoULFzDtZWVlBQYGenp64h5qO+AewvmNkBAe/r1pzdptt2O/vlhMI6Tjtu/fd7l7966Xl9f79+8LCgqkcx4kEgmLxSoqKsrKyoqJiQkLC3vy5 MmdO3dsbW137ty5ZMmSqVOnDh48uHv37v/sJ0VFxY4dO/bt29fAwMDIyGjOnDmrV6/evn376dOnXVxcfHx83r17RyQSKyq+CFL1bwgKClJVVcV0uHnz5 n9bMXJ1dVVQUFi7di1CSCAQVFRUUCiU1NRUX1/flJQUEolUxWI+947XGXHsq9Wgf15/SCwWFxQUEAiEjIyM4cOHa2pqvnjxIjQ09MmTJ7iH2g64hxpCe3 V0yVRjYyMM45XnXmRgcQoS7pjPmzHNZOoU7DvjyfNOPP48e1/CKvSwnjZtmsnUycZGRkbGU6ZOs/GkcJs5ibjkxeE/p9SfxGiy2UXvLCFCCIljb66dI03FyHjy1AX2zxstc12V6HF83u S6g42nTD/wJAN7rGsKIs5tMJlmevhlWv0ILi7d5+S0adMWHLgcJQ30nXZ/6/xF0+YfOXpo8mQjIyPjyVNM6jJubGRkZLrqdEhG5gPLadOmbb0e Vr8onZgfeXnRtNmLLF/Khlcp8PhrlYmRkZGxsTQJIyMjI6Mljq+xgHRiWtyddVMm12V18 pQ15/1KmukfKY90WjHXyMh48lQT0y1HfEub+/sICl+ctcDu8eSpJudeF9eNBxAU+zttNzExmTrVxOpBYqU0KENB 0OFZkzc5+JXUfZBtP0oOQG7lvYKmUv8n/jnO6T9XKbhcbllZGYlEyszMTE5OjoiI8PPzc3Z2trGxsbCwWLh w4ejRo/v27fvPfgIAZWXlrl276ujo6OvrjxkzxsTEZNmyZXv27LG3t3/w4EFAQEBycnJJScm31G+eP38um/LgwYOvX7/+7SWkqampsrJyVFQUQojD4dDp9MLCwqSkJF9f34yMjNLSUgGf9 yrgY6+Rx1voIYlEQiKRMjIyRCKRjY0NADg4OAQHBz969Aj3UNs B91A9ktLQs/Mn9lZr9HKqs9ztQzlCKGBf495pOTWtgXOOhJK5CCFUlnZ8aqOv OxqsuprBaVQiiCnBp+aO11FtuK9Sn9X3kysQknjv7NroLAoaPT e6RJeLEUJIUv7JyWKglppcgz3U+k3f85iCkKQy/rhpF4B2667FYILkFHuvbgcA0N1k97u6QNXZZ0Z1BIC5x+0WNFX SddW1DsmNsR4HAAO23ftUn2veE3MlAKVx5xJkriXjrGF/xSbSGGkbXISQMOCE8cDu7Rp8o9hxwMLT8YxG00aFsVc3Gv2hqS C9LLm+K238Sr/oLpFUZt/dPUFDRea+aRucCqtCiP/RbdPQwVOPe79/+PfYHpqzbqaWI4RQTZHbtgEa/U1uxJbW66/k5uJu8u07b/Qo/LfPx38Rb1soFLLZbCaTSaFQCgsLs7KyEhISPDw8nJycLC0t169 fP336dAMDA01NTVVVVUXFpm52Pe3bt9fU1NTW1u7bt6++vr6Rk dGaNWt27959+fLl+/fvh4eHp6enY/NvampqBALB7du3v0xh+fLljcJdNwmJROrbt2+/fv2qq6vFYnFFRUVxcTGRSExKSvL39ycSiSwWCyGxX/CnXiOOf6OE/sFDZDI5MzMTIeTr66uhobFkyZKnT58+fvwY91DbAfcQhpDwdNm oTgDQQ3+PbyGVjhF3Z82KjRff0hBCIVb95UB+wKqbOXQ6nU7P8 j05uw8AyI3f710mQagy88wMgI7j/n78iU6nx99ao9sOALoeDGjQ/iPMfvTnCA0A6DXMMrC4tO4s0S4rlm2+8p6OEArYryMHSvrr7xD pdDo93+/Ysh4AoPd3CEWAEO/D1eVKANBz5knfbOzQlAe7+qsCtO+76xlFjBh+xxeoAIze61HAR wghWuSpoVh5bbDkbqoQIYQYfiv7dFRSm+aew2aVldHp9BzfE9O 7A4z62y+FSqfTGUxeLTX+2GQAGLn3cWZdvsU1ntu7gEqXaU5Js lfDrWCU0el0YvzJGQDqwza7J9PpdDq9kieSVAaf6K0KIN93ifM 7LKvFYU5zBwOA4nS7cFYDOwvCT/25094js5ROJ4ZYTVQDAHmDlR6ZjRQuIUdeHC8HcqPXenyk0+lF T3aMVQTo8uft8ppSz91D243dGCtCKOnsmK79tr8oQKg25txClV 5j7ULpMomQbyzspqDaZeuz4n/7hPzgdR8EAkFNTU11dXVFRQWdTicQCCEhIQ8ePLC3t9+9e/eyZcuMjIz69u2rra3dqVMnVVVVeXn55hSloKCgqqqqqanZrVu3 IUOGzJkzZ+PGjbNnz25y5z59+ly9epXFYv1D3u7fv9+hQ4cdO3 bw+fyamho6nV5QUJCTk/Px48fXr1+TSCRsWKB/SHpreQhbTiIvL2/s2LHdu3d3dnZ+/vw57qG2A+4hhBBCNWH2C7oAqE89FV/W9EPy2qofgLzuphfS0KaklzuHdQSQW/qcJkFswtnpAF2Mj4QwEEKoJmrH8K4AMOdKskxpyg05PqcTgMaM sx+ZTYaSEfnt7wmgNGpfCPZvcYzT1J4AvbaGlwolFZG7dAEU+q 6++kF2WQPfA/0BoPfEc0SESnyOTFAEGGMZTpYghKIcJrVTANX27UF5+M67nxBC tdGndbXayU05m1d/ley4y/O0AQyPJNQX1xIK5qExh3w+F9ZBe7qCSueGHqqHR7o6H0Bj9F6/+uY0Ub7zwj8A5IdueyY7yTPDdUlvRQD19b5lDUKOi4WC+lK82v fQEABQHPrnvYxGHuIkuZmrAoy3uFO3RlGq84jOSnJdl7wupHjv H6E6amOsBKE422Ed+u0PKsgPttFV6DXn9JuGjaNFV+d1VdPUto/6llA+Dfh11h+SSCQikUgoFPL5fBqNFh8f7+vr6+LicuLEia1bt y5YsGDs2LEGBgb9+vXT0tLS0ND454rUl8jJyc2bNy86Orq5DGz btg0AAgICxGJxZWVlSUlJbm5uTk5OSkpKWFgYjUbDpk/Vrwveah5CCG3duhUAbG1tX716hXuo7YB7CCGEaj/YzBsE0M78XqYAIX45ISoQIyg4/COpko8QCrbqByA/eMPjzwUrzXf5iE4Ave3fc8Us4rkZAF2m2r6rQQghiseK/hoAGmsfEj6Xpty4w7P6AbTf9ChXhFBtWU5k3UmCgiOSi1kChMT +lr3lQbHvXOvngYGBgc/tlo5SBA29fU+pXAk38cIwAIV+U64nNyhDc++uUgDoarD1rRAJM txX6CuB+tKHmdUIlV2d1aGXTv/VG5Z1AM3Fx4N5CCVfnNZNCQZahdTUZ4sRdWFuD4Dxh96T65IVU eKPTQGA/ousbtbdBn/vI6bqoNJ9+pWmPFRJvGQKoDHqb6/6ReyoXst7tQe5Tn+9bLBSHjfq1LBu8qBo5PKpma4zft75KYoA8 v0X2SQ3WrpWUvnOcaEcgP7qy3WrpVa8mqOlqtxpvheVS3hxYFQ/g02O7nZLDPSH7X745u7mkdoTzR5/sah5mdvK7h06a59696/nmf46HvoWqqurs7Ky3r59+/z5cycnp8OHD2/cuHHevHlTpkwZPXp0//79VVRU/tlG6urqNjY2FArly8RNTU0BoLCwUCKRlJeXFxUV5eTkEAiE9PT 0yMhIBoOBdVD9Fx66ePEiAOzcufPly5e4h9oOuIcQQoj62nxyF 4C+NkEkhBDZ5+8O0p+j8tSLUaUIoZAvPcSPOzypNwBsfckUVua dnwOgNmDO7ouurq4n1hi0B4DeG98UyzxyxX6rJ3YCGGD3hoIQK vDc1l56lnYzrsSUI4QCDgxoL1sYyPWa9tfdrAoRQogZc34YgIb BXM+iBnmvDDigAtBt+PZQLkL85BNLBgD0tvIlcNmvl6t0HDjni GfgxUkA/cyuEhA/cOu4jtB+jx9NasemPTS9qZKpnc7sq9/mIZr3Sh1VUO526n3DakeW27je7UDJ6FZ6kx6SfHq2YySAvNqEE yGkL74V5AfY6AKAzvht9q6urq4u+xdotgPFbqaPSAgJaCE3965 dvXL1+sOeb0JsFnXuabQ/uij3ldP5M+ccbwck0uv/Dv77e2p262Ef1cY91Bx8Pp9CoQQFBQ0fPvyfPdS/f/8VK1ZggRIapWBkZNS5c2cymYxVyPLy8nJycrD/vn//vrKy7g3iv/DQ3bt3lZWVV69ejXuoTYF7CCGE2DEH5/QD0Nj5gihGiJ3/9oad3dEdy0Z0AdCYezWajpr0EDPEfEw3gK5Hw6pFLOL5hv3+Wl M22AXnNCicqqL2ztAB0NzzqkiMUFVu2DU7u6PbFxt0Bui4wCWe gRAKsOyjCApaY9ectLNaNl4HlHQXO4YxaxFCqDz6rAGA8qDpbg 0brEhPLRQBugzZFMxCCFX6Ws/VBJhw4nWGr13/jl30D4WxyK936MnB8G0hqZG2Jn3kNOY9zpWuMt6Mh6YCQA/DZbvsMGxtVo5VBRWtGd9YH6J4Le/dHuS77A9oMLZYmOA4socCyE24ltrE80aPsjPpBiCnuuJsVJOjq vmMrId/T+kmvcWaWj0UO3Ttsc6HIXtDROGHJ0LfqZffRNzbZjp43Ordq4 x7aA3Y95jAQQghiecWVVBUORL2m3oIo6ioaMyYMc1Vg5YsWXLh woW4uLgmjy0uLh4xYsTw4cMpFAqXy8Ua5bKzswsKCnJzc2NiYq qr656u/8JDfn5+Xbt2nTNnDj5/qE2BewghhBDpzurxSgA6a+4WScsTSuBfBgCqpg08tPGJtGRlvz sxTkseYNa9IjFiE87OxupDF1xdXV1dXSMLvpx+WOCydJQCQB/zByXSz0jeFnoAHRbWeQjrH9obihCqjLhgpAPQYYxjRClCiJ19a zoAqOrv8JBdI5njvUMXQL7PAkciHyGEGG9OTuoGHaaedto1RLN H5/UvK5Ag19n8D1CbZnd0z+TRqt2X3ibxPhfcTXtoMgCMtfb/3KoWsq9bs/1DX3qIG76jjzqA8sSjYbIdQZ+ur+ipBNB/Swit8S+x9N2VpYPlAVTm2/mQ/uFnyi2KeOzm5ubmdvdeyNPjwzp30hxlK+NlfurdXQM1Ru/wzOZkX5vQodd6Xz5CqQcnKPdeeSWXjxBC1DQ/b1/f7H8fm7QteSg5Oblnz56NDDR+/HgbG5vAwEAm84vmTBk+fvzYv3//6dOn02i06upqMplMIBBycnJIJFJBQUF8fDybXdeF+l94KC4urn///iNHjnz27BnuobYD7iGEEEIC0rODBp0BFHqYHKzr0xBmv7DQB2g/x+n9Zw/pWjzHXvY4aU92GndRBui31DVfiFBV1plpMv1DTcMv9Nir2xFAU XvWER9s7TV+usfawQBq86/HYR7qBaA0bNuzSoSQqOThtgnqAD0s7hbzkESQd3NZXwCFrjP2R dR7LOfFluHqAKp/7PWuL1mLvJaO1QAl7T+6yXXUNr6bixDihDuu0IIeQ0cN7q4Nc8 7Hs2XqD8176Kvj5er50kOo+u2xmcoACn1muiTVNcFVxF9fqqsK ALPPJTRauZsSfmGZviKA8pIzgY2WpCsIsF23aN7iQy/IjRdTL32yZaKiPIw7ES6948Xh56apKU7427sKIU6M/ageA/cGcBHKP7tUq9ufpzJqEELlbxx3bdi843Y0Hf1L2pKH3r17Jx1f 17Nnz61bt/r4+BCJxG85NiUlZcCAAdOnT6dSqZWVlYWFhdhatCUlJWQyOSEh 4b/wEDZuGyEUGxvbt2/fMWPGvHjxAvdQ2wH3UB18xmt7kz6qAKDeb4iBgYHBkAF/qAFAp3nXYsoQQq8P9JEDALU/9AwMDAwMBmmrAoC88c5AIgchJClPP2kMoDbW0q/kH89S7n/CWKc9AGj0H2JgYGCg319bFQC6/HkrgYEQ8tvdDQB0LepqXSSvA6PUAeSGnw6jIIQq0u4u7y8PIN+ 5z1ADAwMDA4OeagDQYdAO9wrpoy0kXlk0DAt5pjn1TCYfIYQK/U4YKmPFzphz7yiyRWb5W4fpnQBGWkaR6j1UEnt4AgAM2fUwo24 ncc2zTR0AOhg5JjZxURW552cAqAzd/uJzz5W4IvrQ5K4AoKI1GMvqgG5KANBu9uEkeqOBcPQn60ZghWL 3wePGjsR2n2F5I16AUOiB4QAAHba+EyFuUciROcOwrw30/lAB6DDmr5C6mbFifl7IzontdeYeiasQI4S4efdMu+lMd0qrSn+ 0rK/C+N3PKRKEUOKBPwAARp5putHpH2hLHvLz81NUVJw5c+a9e/dycnKk5vgWyGTy8OHDhw0bVlRUVFlZiY3YJhKJFAqFSqXGxcW1 brscQqikpETaTRUQENCtW7f58+fj8eXaFLiHPsOvoBZ47xnau4 OqqqqqqmoHjc7dRm25EFpeK0IIRZw26q+t1a2zhpqqqqqqqpp6 r5V2L9KYde/iEmbOlWVaWroL7ENp/3gOhGqZJUSvXXq96s+i2bnb2O1OEcxaMULikBOjtLR6mRz0xaZ vSHiJZ1dM0OqiteBSFFuMEBJVZ4fYrtTVrDtYVb2L8Um/T7QGs2UF786tHqmlpaWlM+ZYEPbEi/KDDs7v271b9+5jLYNJDf7WFXE31gzT0pprH0+p9xDt49lFWlpa M2y86qMniGv9rfS0dPSW3m7ca40QQqyCm2u0tAbOPBLQwMG19K zHViad6m6YqprGAIvLgdmVjes1CFGebJk3oLuWllZ36c6qqoPW nQ6vRSjz9qqhOlr9tjyuQEjMTD6/ol/d92rqi+y9M8vq1xHmFz23nt5r6qaXhLrfuERckXBts47uyHEj9 CatPBhGrhUjhFDR7ZX62r11/3rWyvEU/o88JJFIsAY06YCCf0Vtba2RkZGmpiaBQKisrMzPz8/Ozs7Ly6PRaHQ6XbZdzj8kvYfBsYET7Ad926ZlcGzvMa8vz0ilU qW6uXfvnoqKirm5eUBAAO6htgPuoUaIeFz2Z3jC+hJexOdy2LJ wBLKFv0TM57HZHB5fKGkq1S/O0iAxnnRUmbCWw2azubWfUxHV8tjsanbN57NJBLI5rPnyfGJhD ZfNZrM5XIG0N14sqOWw2Ww2jy9qeIBEJOBxGn4uEfF5WC4+l63 CWg6bzeEJmiptJWJBDZvNkc219LS1MlnlNjNnRyKs4TW8t2w2m 1PDF2HfcTlsTv15sZxh8BvcfxGPXcniNToDv6qivKycyeY3vBA Oh//vlwdqMx5qOXPnzgUALECD1EOlpaVlZWWyHgoMzew7xnboZAeDb 9v6jLE9aOv95elkPeTo6AgAlpaWwcHBuIfaDriHcHC+BdxDUrZ s2SInJ+fl5cVgMDAPYasrNfIQsaDsqmvUzXvR37hddY0Mjcr58 nRSD0kkkl27dgHAuXPnwsPDcQ+1HXAP4eB8C7iHpNy/f19dXX3r1q0UCqWoqKi5+lBrIfUQhUKZOHFi9+7dHz58GBYWhn uo7YB7CAfnW8A9JKWoqKhPnz69e/fOz88nk8lSD2H9Q9JxCq2F1EPBwcEaGhpr164NDQ0NCgrCPdR2 wD2Eg/Mt4B6SZf78+QoKCv7+/sXFxdh4OSqVSqPRYmNj/wsPpaSkIITOnz8PAHfu3ElLS8PHy7UpcA/h4HwLuGW7UmMAACAASURBVIdkcXZ2VlZWXrt2LYVCyc3NxeYPU SiUmJiYqqqqrx//b6BSqQQCoaioaNy4cZ07d46NjU1PT8fj+rQpcA/h4HwLuIdkoVAogwYN0tTUfP78eWFhIYFAIJFIZDJZNr5ca1FaW pqVlXXlyhUA2L17N4/Hi4uLw+P6tCnanodOnoz82RnBaYN8/EjFPSQLtpLe3LlzCwsLc3Nz8/PzCwsLo6KiWt1D1dXVnp6eQ4YM0dHRSUxMRAhFRUXh6w+1Kdqc h/bu2hWUn1+Bb/jWutuLF5kAx3APSWEymaNGjVJTU7t58yaZTM7Ly8vLy4uIiGAw/n3wvn+kvLzczMwMAA4cOIAQqq2tjYiIePr0Ke6htkNb8pCfXw7 APoAjAEcBbACOA9gC2AHYAZz8BTYsG/Yy/49v/+lmD2DferfaDuCEoaGDuzvuoTqePHmioqKip6cXGBhYXFycnZ0 dGhpaWloqkUiwJYhahVu3bgHAyJEjP336hBCqqqoKCQnx8PDAP dR2aEseSk6mLlr0aP58j9mz75mY3DY0dB416uKwYWeHDDmtr3/qV9gGDbLt399GT8/+p+ekzW96evYDBx4fMOB4ayU4ZMipYcNOr1p14fZtZ9xDGGw22 9LSEgCMjIw+fPhQWFgYFBRUUlIiFApby0Pv37/v2rWrpqZmUFAQQojH4zGZzNevXz98+BD3UNuhLXlIikBQTaUWf PwYExT06unTe3fv3nB1df7p25071xwdT586dczF5fKdO9d+en7 a9nbr1pVz5+wcHE607q12cbnq7Ozs6ur67Nmz0NDQ9PT039ZDm GloNNr8+fMBYOnSpfHx8WFhYYWFhTwer1VUlJSUhK3XZ2trixA SCoUsFotGo/n7+9+/fx/3UNuh7XmIz+czmcy8vLzY2BhfX18PD487d+7c+gVwdb198eIFe/uT169fv3379s/OThvHxcXl7FmHM2fOtPqtdnV1ffjw4atXryIjI7Ozs+l0ek1NT Ss2Q/0fgdk3LS1t1KhRADBz5szbt28XFRVVVVXxeDyRSNSS2xIUFKSv rw8AFhYWqampEomEw+HQ6fSioiIfH58HDx7gHmo7tDEPSSQSPp 9fUVFRVFSUlJQUGhrq7e397Nmzx78AT58+vXnz5qVLlx48ePDk yZOfnZ22z7Vr1y5fvtzqt/rp06deXl7BwcHx8fF5eXkMBuO39ZBEIhEKhQKBIDY21sTEBAAG DBjw4sULFovF5XL5fP53VxNdXV27d+8OAHZ2dvn5+cnJybW1tU wmk0wmE4nEV69ePXr0CPdQ26HteUggEFRXV1Op1Ozs7ISEhLdv 37558yb4F+DNmzfPnj1zc3MLCAgICQn52dlpy4SEhISEhDx69M jNza3V//ohISERERGxsbEZGRnFxcWVlZW1tbW/p4cQQmKxWCAQ8Pn89PT0FStWYAvr/f3332lpaTU1Nd/hoaSkpNWrV7dr105NTe3atWsikYjJZEZFRbFYrJKSEiKRmJOT4 +3t/eTJE9xDbYe25yGRSMTj8SorKykUSl5eXlZWVlpaWsovwKdPn8L Cwry9vRMTE3+RLLVVsNsbHBzs7e396dOn1k08NTU1IyMjNzeXT CYzmUwul9uK3fL/jwiFQh6Px+PxcnNzzc3N27VrBwD9+vU7c+YMiUTi8XhfTwIhoV CYn5+/d+9erBo0cuTIkJAQ7Kvi4uKQkBAajZaXl5eTk0MgEPz9/fF5rG2KNuYhVP+CxuPxWCxWeXl5aWkplUql/AKUlpampKRERkYWFhbSaLSfnZ22DJVKLSkpSUxMjIyM/C9uNY1GKysrq6ys5HK5AoHgNxykIAvWCMFms5lMpq+v74sXL9a tW6eioqKoqKilpbVq1apnz54VFRVVVFRwOByssU4kEvH5fOwQA oFw48aNOXPmdOjQQUlJqXfv3s7OznQ6HSEkFAq5XC6BQPDz8ys sLMzOzsbWmAgJCfH19cU91HZoex5CCInFYqFQyOfzeTwel8vlc rmcX4Campq8vLwPHz4wmUwej/ezs9OW4XK5bDY7KysrKSnpv7jVXC6Xx+PV1tYKBIIW9sa3AbBG CD6fX1lZGRISkpOTk5eX5+npuXjx4p49e6qrq8vJyXXq1Gn48O HLli3766+/bG1tbWxstm3bNnfu3EGDBikoKCgrK3fr1m3IkCEnTpwoKKhbKh dr1SgvL09NTfX09CQQCFhgbwqF8vbtWzzedpuiTXoIm0YnlkH0 C4AQKikpSU9P53K52E8X5z8CexHJz89PT09v9Vst+1y17oTN/1+wnxuPxwsPD8dib+fn5+fn5ycmJjo5Oa1evXrYsGGDBg3q2bN np06dVFRU1NTUunbt2q9fP319/cmTJx87diw8PJzH42EDH7hcbmVlJZ1OLykpIZFICQkJz58/JxAIeXl5JSUlFRUVMTExb968wT3UdmiTHvploVKpmZmZtbW1Pz sjbR+JRFJUVJSVlfWzM/K7gLXOvXv3rri4mMFgYAPbsLhzFAolLS0tOjra39//wYMHTk5Ot27d8vT0jImJyc7OxjqQ+Hw+l8tlsVgMBqO0tLSkpK SwsJBIJBKJxNjY2BcvXhQWFpaUlGBtCYmJiaGhobiH2g64h34k uId+GLiHfjwikSgmJqasrIzL5ZaXlxcXF+fn52Ptabm5uQUFBc XFxXQ6vaKioqqqqqqqisViVVZWMhiMsrIyOp1Oo9GwClBBQQE2 Lg47MCEhwdvbGzsQmyH74cMHfF3wNgXuoR8J7qEfBu6hH49YLI 6Li2MymSKRiMPhVFRUlJaWkkikvLw8AoGAeSUnJyc3NzcvLy8/P7+goKCwsLCwsLCgoCA/Pz8vL49IJGLeysnJwfYsKipKS0sLDg5ms9nSubEfP378VTzE5/MLCgqYTOa37Ix7qDlwD/1IcA/9MHAP/XgwD7FYLISQUCisqampqqpiMBhUKpVMJmO1HExIUifJgn2SnZ1 NIBCwVSRKSkoYDEZeXl5kZKRQKBSJRNiJkpOTfxUPvX//ftGiRc+ePfuWnXEPNQfuoR8J7qEfBu6hH4+sh7DhIQKBgMvlVl VVMZlMOp1OoVDIZDJWAcJqP1KwZSMKCgqKiorIZDKVSsVGxtfU 1JSUlERHR8ue6FfxUFlZmZmZWfv27W/duvUt++Meag7cQz8S3EM/DNxDPx5ZD2Fg4+iw+XxsNpvFYjGZzLKyMhqNhs3xkoLN+iotLS 0vL2cymVVVVRwOBwtUUVpaGhsbK3uiX8VDnp6eAwcO7N279927 d79lf9xDzYF76EeCe+iHgXvox/Olh6SfY3Wj2tpabEpfdXU1NkihoqKioqKisrKysrKyqqqKzWZz udyamhpsYhY2Qbi8vDwuLk42wV/CQ1lZWbt27Tp8+PC0adPu3LnzLYfgHmoO3EM/EtxDPwzcQz+e5jyEITurTygUYjPNa2tra2tr+Xy+QCDAPsRGIs jOyvoVPcThcGxtbU+ePPn+/fuZM2e6urp+y1GYh4RC4X+dvf87qqqqUlNTuVzuz87IbwGNRsv KyuLz+T87I78FJBIpOzv7Z+fiN0IikcTFxVVVVbVusgwG45fzk I+Pz+bNmykUSnZ29syZM93d3b/lKDabHRcXx+PxsNCwOBgCgYDBYKSmplZVVeF35r9GIBCQyeRPn z6x2Wz8bv8ACgsLMzMz8Vv9w6itrU1ISGAwGK14z4VCIZVK/cn9QyKRqKysDBtfwWQyc3NzFy9efO7cudLS0uDg4IkTJ545c6a iouKroTXYbPa7d+/y8vJycWQgEomZmZnJycnYfDGc/xQikZiUlBQdHZ2VlYVNNcf5T8Eibf/sXPxGEAiEpKSk1n28iURiampqSkqKbHn+oz1UXV198+ZNc3NzM zOzu3fvenl5TZ8+ffny5du3b1+0aJG2tvbo0aMfPXpUU1Pzz+l wudzk5GQGg8HEkQG7IZWVlT87I78LhYWFWVlZdDr9Z2fktwDrA P/Zufi9wG54K5a0DAaDwWCw2WzZ8vxHe0ggEOTm5sbFxcXExOTl5 dHp9Ozs7MTExPj4+IcPH44ePdrKyqqgoEA6v6k5xGLxV12Fg/Nfg4Vx/Nm5wMH5/+bn9w9JIRAI06dPv3///s/NBg4ODg7Oj+QX8lBRUdHJkyfDwsJ+bjZwcHBwcH4kv5CHEELY+ h8/Oxc4ODg4OD+OX8tDODg4ODi/G7iHcHBwcHB+JriHcHBwcHB+JriHcHBwcHB+Jm3cQ3w+n0QiYQ EaKisrSSRSq4SkZLFYJBKppqZGJBJhsc2xCU/V1dUkEum7Y7uJRCIKhVJWViYUCikUSkFBwZdzpMrLyykUCr9lA c0EAgGFQikvL//qPK1/BZvNLi4uZrPZYrG4rKyMSqW2MJ8IIYlEwmAwsEvm8/kUCoXJZGJhE5lMJoVC+e5pZDU1NRQKpaKiora2lkwmk8nkRmFz RSJRaWlpaWlpy2cIcTickpKS5uJFfh9isRi7A1hYSSqVymAwWj 7Mh8/n02i0srIysVhcXV2N/UERQkKhELsbWMjkf4tEIqmqqiouLuZwOFwuNz8/n06nN9qnpqamuLi4oqKiJfnHTkQmk3k8XkvSaYRQKKTT6VQqVS wWc7lcEonUKn/NmpoaEolUWVmJEMIKKOwhxJ5J5rctCvol2K+DRCIJhcLKysqcn Jwvc8tms4uKiloeiFIsFpeWlpaUlLTk2WvjHioqKtqwYcPjx49 FIpGnp+f69euJRGLLk/X39zc3N8/Kyqqurj5y5MipU6eqq6sRQm/evDE3N09MTPy+ZJlM5qFDhxwdHSsqKpydnRcvXpyQkCC7A5vNt rW1tbOzo1KpLck/lUq1tLS8fv06lu3W4u3bt9u3b4+MjORwOJcuXTp27BiZTG5hmj U1NTdu3Dh8+HBhYWFeXp6lpeW9e/ewUL5ubm6WlpbfHYA5MzPT0tLyyZMnJSUl1tbWW7ZsIRAIsjsQ icRDhw45Ozu3PM5jVFTU7t27/f39W5iOLDwez93d3dLSkkgk5ufnHzly5MaNGy2PQF9UVHTixIn Lly9zudw3b97s2LEjIiICIUSlUk+dOnXmzJnvC+UuFotfv369f fv26OjozMxMc3NzW1tb2ZdCiUQSFRW1ffv2gICAluRfKBT6+vp u3ry5UeSYFsJgMM6dO2dtbV1TU5OcnGxhYeHt7d3yZDMyMjZt2 vT06VOJRPL06VNzc3PsJ5Obm7t161Y3N7fvS1YgENy/f3/jxo1MJjMiImLq1KkPHjxotM/Tp0/NzMwyMzNbeAlcLvfkyZN79uxpyUttG/dQbm6uiYnJtWvXRCKRq6vr5MmTMzIyWp6sh4fH1KlTk5OTKysr zc3Nd+7cib3RvHz5csqUKZGRkd+XLJ1OX7t27cGDB1ksVnh4+P jx469fvy77WhcbGztr1qwrV640iorxbyGRSKtWrbK1tcWy3Vr4 +fmZmpr6+/tXVVUdOnTIwsIiPz+/hWnyeDw7O7t169YRCISMjIxVq1Y5Ojry+XyBQHD+/PmVK1d+93OblJS0atWqq1evcjicmzdvmpiYeHp6St/pRCKRh4fH/Pnznzx50vJaY2Bg4KJFix4/ftzCdGThcrkXL15ctWpVRkZGVlaWubm5nZ1dyyugubm5W7Zssb a25nA4Xl5e8+fP9/X1RQiRSKSdO3fu3r37+6wsFoufP39uamoaEhLCZDItLS1NTU1l 3yEqKytPnjz5559/pqamtiT/AoHgwYMHM2fOjImJaUk6jSgtLd2/f//69et5PF5MTMz06dPv3bvX8mSTkpJmzJhx48YNiURy48aNqVOnY j+Z9PT02bNnnz9//vuS5fP5ly5dMjExodPpxcXFc+bMWbdunWyhQaPRzMzM1qxZ0/J3rOrq6r/++mvp0qW4h5qFSCTOmTPn5s2bIpHI3d195syZrbJ+ydOnT2fPn p2amspisbZs2bJv3z6s2uvt7T1r1qx37959X7JlZWUWFhZHjhy prq6uqqpatWrVhg0bKBSKdIfLly+vXLkyKSmphfknk8nr168/ffp067YUBQYGLl68OCgoqLq6+tixY9u3by8oKGhhmjwe78yZM5 s2bcrNzc3Kylq/fv2VK1cwD126dGndunXfXWwlJyevX7/+2rVrCKHU1NQFCxYcOXJE+rOsqKiwtrbeuXNnyy8BIRQcHLxy5 cpvXPP+G+FyuU5OTuvXr8/KysrJydmyZcuZM2da7iEikbhz587jx49zOBwfH5+lS5diFRQym bxv3z5LS8vvq0OLxeKXL18uWrQoNDQUIeTp6WlsbOzh4SHdISs ry8zM7OzZsy1vc378+PH8+fMbrSzQQuh0+qFDhzZv3szj8eLi4 kxNTR89etTyZJOTk+fNm3f79m2JRHL79u3Zs2djz1tmZubChQs vXbr0fcny+fyrV6/Onj27tLQUIeTg4DBy5MiPHz9Kd4iKijI2Nvb09Gz5JbDZ7D179 qxevRr3ULP8n3oIKw2vXbs2Y8YM6c+psrLSwsLi8OHDXzas/1twD6F6Dzk7O0skEhaLdfjw4TVr1kiry6mpqWvXrnVycmqVMIa 4h6QeevPmDUIoMzNzzZo1Bw8exDIskUh8fX0XLFgQHBzcwvzjH kIyHqLRaAih6OjocePG3bp1C/tWJBJdvXp1+vTpxcXFLb8E3ENf5//UQ1hzWWZm5uLFi11cXLCiMCoqavHixY8fP255tznuISTjIawoD AgIWLly5YsXL7CmuUePHq1ZswZ7eW85uIcaeaimpubq1aurV6/G+idYLJa9vf3GjRtJJFIL8497CMl4COtI5vF427dv37JlC/aCS6FQ1q9ff+DAgVYJXoN76Ov8n3oIGzLEZrOtrKy2bduGjcc7 efLkxo0bW96viHAPIYRkPIT1lufl5W3bts3W1pbD4ZSVle3fv//QoUOyjaItAfeQ1EMhISHYJ6GhoStWrHjy5AlC6MOHD6tWrXJxc Wl5/nEPoS88hBB68ODBtGnTsEI+MDBwypQp2PCTloN76Ov8X3sIIeT v77948eLExMT8/Pxly5ZduHChVZqJcA+hLzzE5/OvX7++devWjIyMt2/frly58tGjR60V7RD30JceolKpVlZWWO3/zp07f/75Z6sUQbiHUFMeIpFI8+fPv3PnDpfLPXr06OLFi1tr3RzcQ1/n/91DJSUlGzZscHR0vHfv3vLly1veeo6Bewh94SGEUFxc3MaNG11 cXBwdHbds2dLy8SBScA996SGJROLh4WFmZvb8+fPDhw9bWlp+9 3QZWXAPoaY8hBCys7MzMzOLiopatmyZk5NTyzOPgXvo6xCJxNm zZ7u4uIhEort3786YMaO1PDRr1izMQ5s3b967d6/UQzNnzmyJhzZu3GhtbS31kFAodHJyWrZsmZmZmbW1Ndbr2HLIZ PK6detOnTrV6h5atGgR5qGjR49u27atVTx0+vRpCwsLzEPr1q1 zcnLCPOTo6Lh27dqWeGjdunVXr16VeqisrOzYsWMrV640MzNzc nJq4eB4WYKDg1esWNHqHrp8+fK6deswD23evPn06dOt4qEdO3b Y2NhgHlqyZInUQ3v37t2/f39LPPTnn39KPYQQSklJMTc3X7Vq1caNG318fFql9ikQCDw8PO bNm9fqHrKystq0aRPmoblz5z58+LDlySYnJ5uamt66dUsikdy6 dWvWrFlSDy1YsMDR0fH7kuXz+VeuXJk1a5ash96+fTtlypTdu3 cvWbIkNze35ZnHYLPZu3fvXrVqFe6hZsnNzZ05c+aNGzdEIpGb m9u0adNapX/lyZMnM2bMSElJYbFYFhYWe/bswQr0V69eTZ8+PSoq6vuSLSsrMzc3P3z4sOyU8uTk5Llz544Z M+bhw4etFf6ARCKZmZnZ29u3rocCAgIWLlwYGBiITe/dsmVLq8wfOnXq1IYNGwgEQmZmppmZ2eXLlzEPXbx4cc2aNd89X fHjx49mZmZXrlyRekgikfj4+Ez+X3v3GRhVsbcBfMGrKCBFmiA WEAsqKoIICqJAQugkIfSEkATSe++9ZzeV9N577733ummb3vv23 v/vh1CSqPe9V7ngvZzfJzi7O7s7Oec8c2bPzJw4ISoquvR0+dfl5 eVJSkrGxcU9xzIZDAYajV4citjb23v//n1bW9vnMn5ISUnJ1NSUTqenpaVduXJlcfjt2NiYhoaGlpbWn86 hpKSkFXfEMRgMZ2fnL7/88rkMNVu0mENiYmK1tbXPpcBFc3Nzenp6srKyTCaztrZWVFT0t yND/4SWlpbFDhuhUOjn53f69OnFeujq6jp//ryrq+ufK5bD4bi7u58+fXppDlGpVDk5uc8//1xfX/85TqRCo9HU1NSkpKSQHPpDMzMzVlZWeXl5fD6/uLjY0tLyr4/wB4DKykorK6uRkRE6ne7j4xMSErI4PUZ9fb2lpeWfjjoKheLt7 R0ZGbm0JU6hUDAYjL6+/nMZgbtofn7e3d09MTHxz42N/yPNzc2Ojo4tLS1MJjMmJsbX1/ev32LO4XCSkpK8vb2np6cnJiY8PDwyMzN5PB6Px0tPT3d3dx8Z GflzJQ8NDXl4eOTk5Cydg2BkZMTGxsbJyemv37i1VGtrq6ura1 VV1XMsk81mZ2RkuLu7j4+PT05O+vj4JCUl/fV7Kaenp/39/WNiYthsdkNDg5OT02L/5Pz8fEhISGho6J+bL0cgENTW1jo4OKxoN1RXV2tpaYWHhz+vny v4fH5FRYWtrS0Oh3suBS4ik8nh4eE+Pj4cDgeHw9nY2JSVlf31 YoeGhmxtbRcbPQUFBVZWVouHzPj4uJ2dXXp6+p8rlsfjZWdnW1 paLu3qXGxmycnJPa+7QBcxmcygoCA3N7c/N+HTov/xHAKAxbnIlv7jOZb5T/7910v+5xv/ov9EmYvFPvfy/wdq+z9U7POtjT8q9ne3/8ViV2z/02X+W2/0HIv9T9T2ijL/Q7X9V9Li332vf93/fg4hEAgE4u8MySEEAoFAvExIDiEQCATiZUJyCIFAIBAvE5JDCA QCgXiZkBxCIBAIxMuE5BACgUAgXiYkhxAIBALxMr1iOcSj9lUm enu6YzAYj9iintmnQ7i5M9giPx9PNBodlVM3tWKSAdpkbap3QG J+zyz7ySYBeaAqNMAHg0aHpBYPPc/Ftf/XsKY78xKDPdwxaO/A+KpeMvvJeDfqWGVOrDsG4+kXUto1w1w+um6+tyQ5JiCtGkdkL hsfR+ivSo8NSK7omqc//+F4/73Y+IGKjFB3dzTGyy+yqG32aeXQZ1tKkjwwGA+fgLymQeryOiM NN2TF+cYVt8482eEFtJnW4jgvDwzGwysgo3IQzwXE7xLyF3pLI/090Bh39+C4wl7800fYU22JYY/QaExAVAp2bnmN89mDVdEhYWGluGcTdy3gSuIC0GgMxjckunHs+ Uwq8bzQR6qjAz3QaDTGNzS1ffbZA8Te1Cg/NzTaOzCiaWrldD6TjQmBAY9ysHhYabY2KjggIK2bvPLgfZVyiM fAJplKHN6MWrT+43PmiYMELoCAik1Ru/Tl4ua33j+kH9kw83TuEiEDl2H/ww7U6q8lg+oeT5LBHiy0kjn2GgqFQqFe27LvgVf+0F9d5f1/E3WkLtxQbN/WVYt1u/boHdesTgYfgDVZEaJ7eO/Gxe0HJXWTWxY4T3ZO4XyXj9pPWze88aNmaNfSI5nUF6ovsnPD6 kMPfZqn/uoENv8z6NPYRDupb3cv7o+of3x10Ti2gcIB4C60JNqe+mrr4vb PztwLrZp8mvdC4kCcxZX3N6K+uONUOwkAwCVPlAWoi+xf9/gA2f2DtHvuJAWp598QCsZro4wlPvvHYkWt2vDJbbsiHBkABNNN Qfrn165e3N23SJhGdCw8fZmA0pWhcOLtVRt2yoX3Lm5a6M63ub ZvzWI5q988o+peO/HcZn77iwhduS53Dz7+bKhV28/rp3YQAAAoA6m21955Y3H7a6fUfRqXzt41XacntgWFQl30bl8xx cJEjfXPa1GoNb8E961s37xCOcSaLFb7HPWPjR/dNPELwOifPbAJtfGIdWYflTEer3zozY3vnnro5Gur/svef6z7+n5UM14AIGAs1IWqXzq8C4VCrTtyN7yRCADAn883F92 2edP3d8y9HA0vH1j/+t6LmKJxpOn4G7RqX+VDb6P2HL9p4eptryS2bcPmPRfMysdps7 VBd77fuvWAqJqZs8ndH9/dsetX7ZheEhcAFjrz/bRE9mxZg3p9k4hBVM/C4xMnAVcWanD+8x1voVavO6ER0DaDnB8XMdoTrc5sQ737jZie0 yNX7Wv73t289ZhSaufCQleGzpkPNu47KmvgZKN0bt+ud76V9my YZQMAaaA20vTygffWolBrjyhg6qcAgDdRGyb92ZpNu7+Rt/Dxsnh47JOtr398CZM/+Pdqov8NCFhDIXKHN6FQh6UtvLzcNC9/iXpj1znTtFkuuyNY8cstr713WtHB2eHB6fff2HFAIxLHAwAeq7/QR/vSZ6+hUKu371eL7QMAAHIZRuar11H7r2g5uXs/+HnDa1t23w3ve7nf7glSpsHpTSjUZ9eMvHx9Le9+h0KtPfggfB ZgJsP0u42oTUfvObj7GFzZi3pz501v7OL0upO1kVY3DqxZhUK9 vvlGAHZZDs3W65/biUKh3txxMXLg1c0h/myly5Et731z1rSOAwCEOO2zm1GrJFzyuzvS7+7duP0z8fB+ABg NUTn65qojxontFP5cvsv9Y3s2bdq0a9tG1MZj0mENJAAQzBWpf 797284TbvUMAFK29bn1qC/k3IvnX/IX/Puhd4caSuzdckjdv5oFwBtMvPPJ1l37zvtXtmW6q3z79tazOpH DPKC2+F389JNPjhkUTJJmcfk2N777YPM7WzevX7/9HRHDqJ4FIQAs9BQ6yRzd887mrZvffnvrhp81zoUYLAAAIABJR EFUA1unkRwCAADmUKar3Bc7vrljmYYHgNlC7eMfb9962Dqttjj K6uS2rcfuurYygD+QpPDj/p2fysd2zhCm6j3lT+7bumHzxs2bt68/ooCpnwEQkprjTI/u/vy0tEcPAPA6Pe8e3fqP9+R8ymaRHtDlOCPZGme/2f7u+cAOOgAMpBntR636WtykdKjfT/rwltUfaiT2A0BXlOLu1z44rRQ3C5zeDLebBzevffPdXTve2PDR 5yrRi3Ow0sbbqrJjEhvHKGwaPlZl75qdH1/2ep7LVfx55FprqUNvrj3sUkMAAFqj6zco1K5jD0rnSCk6J9ehN twMbAcAYpH+B6hNX171nwaYqgxVOLppzeu73t/55hubN0v5Lc0hZqvPrQ/Xo1Ao1Iadr3QOCVizfRWVdc2d00wA4PQE3P9pE2q3SlAVrs7v1 Ds79x02LCUKAUj5Vjf2oHbd8yobI/UFq4nKWoUmhjhd+xS14Yc7oQ0kAOANxFzb9+GujxRShukArIZA tQOoLRcN43B/Zhri/2ls8mhva0UVdmSODsCbrPaR2Ltz3xH55Pr6GKvbe974Rs4xbxa AMZGt+e3+zz+7FdE53V3io6twz8onxl1d7Iv3N5/Sj1zModEyXz35O6ZeUd564t9+8PZxdX8khx7j0KYHOyqq2/rGyUIQLHTEKH7/8fv7Lj0qqMnxVT+wfv8VjZgRAO5Cpf25Hz7ZLuJW1tfflmqjKK XrGhFgdvfIh2u/k0PXTwsB2MSJ3urqpo6+eQ4Aa7LEVvzQzs0H9aObKc9/ytD/bgLKNLa5rrx2AM8WAn+hOlB5/6pNJ+Q92wbqrC4cWL9axKt2CkA4XOJ6atWWI9dcWpjMWl/FG3eUvWNTLa+8v+W9vYrRy+cCn6+0vfnr3u0b9l4wzh99nlPg/3mM+Z622qKynjkmH4DVl2n8FeqNTy/bds8P+Ep/i0J9a1M4CgBUXNh51Ft7ftRv5EJvpOrVK7e90io8b3+yft1bEr 7PcojSHn390LbPrl4+tW3H9i1nw17hHFqK2hylc2L7G+tP6OT3 LOBLbT7ZuH3PEfNKigCAUmwn/Slq1Wmj+F4CmzgzTuAADZck/ylqw5HboY0kAGA3+fz40c6te1UyxmgAnOYQ3UOoVd/LuTfM/r/v++qijld7yHy/bfunF2yz5yfaQvXPvf36IQXXwnkAxnShweEPP/rwqH3uMJGKn18gcIBU4nLrm12bTulHLvbLcWj4uXk8C2g1vg9+ 2P32T2pIDv0O5lxrqLbonm27j2lG4oZ7c11ub1v35VWdxAkALr HW5dLBjzbt045pm6dT8PNzdD61OULnxHtvHpRD108tixoBdSTH VfbQri37JG2KBqhIDP0x9khN6MMj297cI2qe0c8ZyVL4Ze/qNy75N8wACEcq3M/9Y/UnIg9zJoQMwvQMgcZlDfre+HjL9o9W5BBrOEvr9IFtb218/8jDBCzp77ZnL/RmGfy8DbX52wcxfTxKvcmVvSjUMZeyMQCgDMVIrkZt+fpi4ihw SFOTc2QAWtKDL9e/sUb8aQ5RsX7S36x//7J3XY7Ftx9teft02ODKr/gK5hC5Oc74zO43128+ZZrSwRQCscT6kw3b9nxvtphDRXZ3P0Wh RIzj+58s94Vvi773CWrDkduL10OcZp/jH+3culf5SQ7pHEKhflDwaEQ65v4AZazGS/HkR29tO3zFKmeUDsyeYJ2z61//Tt61YA6AMV2gf/jDjz780SF35Mkl5UKO3bUDS3LoaUkl7rLfIzn0e+izbRFGV/a/venzn7XisAtC3niWw41t6764qv0khy4e/GjTpzqx7U9uqSFXBar99Jsc4lKHcz2Vfnp34+79NzD5vXQkhf4 Qa6QuUvXE7g1rPrtmmjLMAxhMU/h5L+qNi4s5NFzhLvba6k9ElHKnHr+AR+5AS+7ZsmNlDoGATZoZ qgxS2bN21w+SXp1/o45Q4QIux0Tsw7dQO04rhnRzAYjVxlf2olBHnUsXcyhafBVq69 eXE0eevmQmXHb/+jVrxP2wAADAaolU279hjZhVAQn6rb/atentMxEjK/eqVyyHhNSmOFPR99es33zaPLZlcS1SSqvv6Xd2fPydbhEBAIi5 ltc+RH0g61Uy/eS+lYXlOcQfTrj12Ye7PpRNGmIAsOr8lL9A7bhqktiP/J77eyjjdd5Kv+xZt/3wBcsc3IIQAITDKZY39rx+QNYhZwaAOZap+s3+/V/cCWudfXy5Lpz/gxwiITn0u+iz7RHGV7/cuHn/Ca24xikhAAimSx4pfbXus8vqUSMA3Ply67NH9u0QcysZfrL6LP G3OcSljeZ5KR/fuen9/TcxWd2Ml/V9/gtwRuuj1H7evXHNp1L6CQOL54rZMvPzBzas/hVTNQUAw0WOJ1dv/UHSte3JGrlsUgfmcQ71AQCwF3oayzKyaofwXACgDsRcf3vz3sO qBYTff8sXD4/LMT3/0TrUjtNywd2L34KD9br73SrUVxb5wwBA6Q0SQa3d+5NR3bOz30 zEkhwSzNdaXdyG2nhI0yuprMBD8r3N6976Wj04v2ls2aq+r1IO CTjdWeZn97y5fouIZVzL02pgDKXKfrp5y8fnfFtYwOryuv/d66/9aJbc/nRJ1BU5JFgo0/vpw3d2/GBbPAe88XjDU2+tOqDoU/Hbu+URrPnWIO1Te9fv+P6iVe7A08NrocRL8dsN7/yq4teBZ09XoEU+/vjzk6aFY09a6kgO/TvYRFyCjcSXm9758mft+JaZJ01NYmOs6ckdWw9ft66c4ZJaw+5 +/+l7XygmYJ/cR7wshwAABKyZ8hC1n9/btHv/TfecXqRZ9U/MYhN1znyw4Y1PpQwSh5427qkd3veObnntPYWwVgaf3uAvs/MfH55VT3raYb8kh/oBAOarbaQOoFB7HwTW0AQwVmr305qNn50wqqL93lu+cIzxEpsr n6xDbT8jH9Lz7GbyyQSdM2+j3rzqUU0HGEtT24na9I1UyOSz1z 3NoU4AYGDjpL9ArfTWB2Ley+LmFcohxlCh5o/rUKhVuw5I6Lu6uDg5Otg7JNeP0mgzWQY/b9q67chNQzvde0c+WL35uHpSB+Hp+W+hNUp6L2rtoZsh9Yujz0 iVzhIfvLvpy0vq1gZKpz59Y+03N/0qp5D7tlcSUKsC1A5vQaFQH52W1rJxc3FysHcPimuZZsw1xij/8t6W/cfvqRmpXD24/b09F81SBp4OVRHOZ9uIf7Fj/UndiO7lOVSMlvlu51tHVXxbkBxaJKC1J1mf2Y1Cod49dkXJyt3 N2cEB7RtWNYCf7y6wEP90895vJRWNdW7/vGf3jh+Vg9rmn+ynQmKlv8rRd//xtaxr3RQAcMeqwmQOrkWh1n320x0jN1dnJ0dnjHd24wjtb9RN9 LcgIPeHqBzdgEK9tuGYrJmtK9rF0d4hOK1sjM7Exekeef+NbT/eNjQyuPnjjnV7fjRKfvZjCJvU7nb1g01b3n8QhQMA4E6Xuit8t g61/tsrWsYWD0T3vL7+/UuGuXN//NYvDo+QYXZ2CwqFQn19y9jWFePqaG/vFZU5zITpYsdf3nt9zbeShha2iqd2od7ZpxDau+RonAmX+fTN1 167/KgDALgz7QkYNQ0tfT09XR3tm4c2rPkHascJZdvgmsml7/bK5JCQ25uo9eXmtatWr14azCLmmZMMYA0VGt8+svjAps+O26V2 4NnPXrrQFiP7GWrT0bthjY9HQfMma9GqIutWo1Ao1Jr3DuiFVa 2cggEBwJ+rQcsf3/zaqlWrlrSE9v3kWjgjZOFbEqxPfrkNhUKhUG8ev2eZ10N8FuTC +Rz769+8v+XMkvFDAABAKvWQ++GDjSc0ApDroUV8PDbC8PyON1 ahllTy6+/uN0zoZbHpfXnul4/sXhzeevCqalLL9LOrHCGxOkj9xAfrDilgGmYBeDPFXvKfb3x9a TmoNe/ccS1AWljLCUnNYXe/345CrVq9pK72nVcvmgYgdcda39y+FoVCoV7b9P4959T+JSPc2a QOd6mPt+3aqxzzeJAQb747zvLKrsWhw2++c17Pr2r0b3HfLW80 U/2X91Ao1GuvPfuOmw9JpIwDcMbyPRV2b1jcrd6+ahLetWxCmZlI uS83rl0r6Yf9zW+LWIsv3t+y+VzC9MoHXp0c4s11lcbHRYZHRC 6KiIgID48o6Zig8QAAmGON8bFRIUGB2XW4FbNOsAnD1WlhcTlV gwucpxv5s9i0pNiQoIC0spZ5DiB+i08aby5NjYwMD494XOnhIc EJmYU90wwBAPDw2Jq88LCQqITU1rHlbW4haxJbnpkcX9g89Gwe IAAAzkxPTU5ybF5DH4GJ/IAOAMCnzXVWZ0ZFLanksNC41Oy2UTIPAPjUoeai8LCQyLikur7 5ZYEiZM/1N+Qlx2TXdi+wAHjU4Zai+JjwsCdHSHh4aHR8cm3vNBO5HlpGS J/AFqRFBoWGLzmThGeWNU0vJghlqCgjLig4JCm7ZGR585TPIfaUp yYkpdYvnX+FNFCaGRUUHBqXmo3728wQxpvvK82MDAwJf3q6DA8 NTs6rHF/sM+RMlWXHBwYFxyZn9FFXvJQ5VJMRFxNT3kdceYgKF1rSk+Lji lZOMPUK5RACgUAg/paQHEIgEAjEy4TkEAKBQCBeJiSHEAgEAvEyITmEQCAQiJcJySE EAoFAvExIDiEQCATiZUJyCIFAIBAvE5JDCAQCgXiZkBxCIBAIx MuE5BACgUAgXiYkhxAIBALxMiE5hEAgEIiXCckhBAKBQLxMSA4 hEAgE4mV6cTk00xBjbaqnraunp6+vra7sGl00xvhXX0vANZbll v3eAlH8qZZsTx1dbR1tbW2HlIbxxacIKGNFYab6ejq6eno62lo BuR34xSWC6NMV0ZaG+jq6enr6enraOjpGocVjxP/Q8kE0HK4Xh8MLBdSeopy67gka/w+fyiMMN5XGN45SeP9dq+qQh5vqSmr78Zz/f4kaPpk82to6TCb/vRZr4tJnO8tKWgcnp8b7m0rKe2eof/xX+v/wmNO9VaUtvUMjw9216Y2Dc6x/aeUePoUy3tY2hF+69uLvYU5319ZVto6/uCUX2ZSpjpKi5r6pf3ONcC6BONLSMkKn//m6RLxSXlQO8WcSNH44dEXJ1gWDcXd3s5Q9d0rGOnXwX1t6kNMa 6WEi59G28jhljVT56sne09ZDu6Hd3Cy1H8qYRtdNcQCo3QmqIh +dvm+GxmDQbrqqt2U9knuoAKyhHP0LH/8qY+SKwbhjMG5oC+k7Up6Z2P/EuZE1nuvmahFTNink9YfJGQRld5D/+Ml86nRvc0HX9H/ZgUtqiXI0VvMvHfv/l0pjz1ek2NkHZI/M/63WURVSxutCtOzjShsay9I8NTGFuIU/v+obYyTfR8PMJ7lleGoYW9Y18a81cNjzNZmu9r5JuP9n3VPeQI GnjYVZYscLyyEBcagyQM06Mr/rX24xAgDw6WNF8VZ2QUXzv1nuDIH4XS8ohwSMGptTV91Kn668T oy8L/vQIGkSALh0MhGPJ5LpnCfXAjwWjYLHEwgkCpMPADBbEOhmaJ63 sLzMhZ5440vnzUKfLNYNzFI31etO6dNczkSZi4LorZjexw9gH8 mLagd1UxgzDWG6l9VThp8VUud67qFr0hBp+WUIn0UlE4hECpPD YXH4IOBzeTwmi0mnEBlsPp/LpJAIeAKJyuQBCHlsNovNFYKQy2Sw2DyBQMjjMLlCTk+yqfoDm agWMmehykHTK6Wsa45MpFCZvN85NoV8geBxAgm4TBqJQCAQiFT 2iqcKeWwuj82kUkgEMpXF4/NYNBKRQKY9KVLIY1JJBDyRTGU/iTM+h0El4AkEEpnBFSx+RwGHQSESCHgCmcHmCwGEfB6Tw+MLAI QCDpfD4vKFAj6by2MxqFQqjc3jc5lUEhFPINPYTy7WBBwGhUSk c/CtKR4WD61yuki/yRYBh0EmEvAEIpXFEQAAbbzWX/eysX/WwPI0FnCZNDIBjyeQn9aMgMukEgmEJ58PAIR89vLSAIDPplNIe DyeSKE/fpqQx6JRCHgCicJYfJKAy+NyOCwGlUwi0dncJ6UzKEQCnkCgMj kCAN58b76reWhRY1tDUayjTWLLGJEnECxWlYDL4nC5/OW7hpDHopEJeDyRQmU9+cA8Jo1MphDnxqqCdHTc/IsmnlQ/j8thc/kgBKGAx+JweQIAEHCYFBIRTyCS6SwuANAn6kJNrht4xPZSAEDA ZpAJBAKRxuQ++ePzWFQyiUihDhcHOljpeNbOrfhAfDadRCAQiC QaiysAAAGfx+Zw2UwamUShMrjCxedwuWwWg0omkaksvhAABBwO Z7FOhHzu488mfPZXY3KEAJxpbLaTUUBu8/SKtxQKeCwOh0mnUKl0NpfLevIB2FwhgBDfV+iledE0rHSGAwA8 JnXx2z79awo4TAqRiCcQyHTWf9n1P+I/5AXlEGco4cFxw4wR2uP/8zo97iqaoCsWgFbu9/Dm5V9PXLqhHlRO4wKAsDsfrX73tKjohQuXTdOGycDuj3xkoRre seyszCdWBWueU/QfWNrm5M7jJubZAnJLlJ3sNbcG2uOdnNPif1ERXT4y1pnupXTL t/1pLwNrOEr/vGFwyfTS9p6Q25HlqHpbRFxc3srLyymhSzjXm54Uqm9rYfLgvn NUYVKAvtx1kV/PSshaxw8SB4p9fD18K2b4/clWaq6RTWPjI7lBRm6h/saXv/l41+47jsntFQnyxk5m+vekr5yVkrPKwpFXXvRwCa2F4TYpzRSO cKYx3lLl4oXz5y6ev++c0Di5dPXr6Wr3oGBbG02lWxclb1qEpc d5mUhf+FlcxyW1nw3Ao9XFmD64efrkpWsP3dOGCSwA4VBVuLny hfNnz124qBta2ccUCmnDtf7mN8WviJ07I6WHyeidI483p9jFle LwQqD3paZEBZYP0gbL3YMCrExU9XUtQ5LT/W1lr1/69efbmp7Z7TQeCBlzJSF69yRP3ZK/dv+6mrJieOMcY8V5ijRUG2h1W/KyiMgpWeuw0lHqTLmf2qm9Ww5dkAuvnX7WW8Um1ybYKsuIiYlc uHnfIq5ugi4QDleEWiieE71wQcLQp6x3AQAIA5X+FrclLomInp GzCS2d5An55NFsXy2Z66JiZ67Ia3sW4MhsDrU5xUH97ulTYuJ3 jfwqRihA6UtJCrVFu1pqyEhI6AQUdFFASBtrCrO7d+3yGZHT90 wf5Y/RKBMNMfo+iTWtHZUZ/kbheSWZyRnxKVi8QMBcaEj3TCisnl7SJyVgU1qyPHTkzoqcunT jnl1axxQXYLIx2VH94hXxs3IPFGQkHCISSirr0z0y6scHOnKz4 oLKh4Q8zkJnvkd8du0okzPVGmYve+2KyHmxG7rOCU1jY+UhemK fbP1WVCakamy4o8TH4Or586IXVKxja0cAgD7dmeAiL3X55G352/ev6xuZpw8sy3zhTFeRl9G1S+dEz51XdIqtJfAow/UpVh7ezjbaMhLSWvYpfXQWdbDSK/CRnZOVtszN2w89SkbJPBIuPTUmsGochKzptmy3uJyGcSZztC7A 8tbV8yJiYvLWwWWzXNpIdYQWJqp8cPkVmJA1i821dUcb66mYmz qGp6a4m0hdOnf2/AVl1/i6aeZErvO9Y7u3/HhdO7ltYbA+2U7pzOnzF8X1MPldCwBAGW0Osb559bLo+XM3dR3 iWxf+VtfHiJfjBeUQrcLl+HnNgMLaDmxX32B3QbDeWUm1mKapx gDly3c0E+o7WoqD1GVvupSTYaTU1s0+KKe+u6vNQ+mnS+6FxKH aEFdV++L5pQXyCd1BBmLaCTgegIAxP4Jra21r7+4bJLIB2FMZa I0rphkzT86OgqEURWWfqq6e8mizc9p+FU2t2I6Ozs7uVF+NW/J6mdjZJa0ywVCmm6yaqn9OZXttjP6lkwo+LbTReme5b7+/ZZhc0Znupn5NWikgr661Mt1E/ZZOeGSQhqG+SVZfZ5Kt/GmFgPKGxhxraYPk0qIAfQ3pB5iqyfmRfAfJy7+qe2fWFGW4m8t bpXfTVhx61OEcP3WDOCyH2BfpoH1d0S65rK4x1UdTwzuzd/5pzjJaQ2Uvfydh5JdfVumpePL8NaXg4vbCMAtzC4O8PnJTrI2c nIpfblVjRbS5ppxdahd+qDEoEO2dXNzV0RpiKiVlEzI4NV4f5y h1V/dRanlHWay1nltwdn1poql+YBaOAjBe7Odu4l0yPl7uI3312B3r sMKCfDetWzJ6zrmt7UWRlqoG1in1feVBRvcUNAIListT7CUP/SJlEDfIWB6stInCJG+boPh6bHdJgMEtTb3EZtxgYaDiNR2PlOp JCvtpDLEG8wxVVdVsw6rry5I8nE1d09Izgo3UZM38kmpbivytl fS80nsHB4tTHtmFJNZ3dBf46d/RNkxrG5mqi1GSUzPxSW2pzw+0dbT1z0mNcdNQfugaX9hUneNof F/JJ7OnpcBF5Zdjt3SDU0szfM2sQ1LbBidqsvxtAqOrWrtLwyxlN TVDyzq6cjF2kVlN7e0FUTYuWa2NuSH+Hja5PcT53jwvJ0xixSB 7SfMH31Pi6e8RmlffVZvnpHdbySuhpizLVeuuumNQSX26m5Lki TN6EXllBQnWVrFVPU1FEX7WPqVjfA4Dl4sx941qHJ7ryvKSvqe Njs5rLE3BWLh6pVQ2lYZp3dJ2javu6ihy07mnZudf2lKT4G2oY/uosLEjw01VWsU4tqI001//3OGLal6lxCU1zScMZcd72YWmNbe2p3nryuiZpjX1N4UonRARUf HKKksLw7jZRDdMDhW637r8wwXDoIK87DA3A9estuH2ohAfS5+q eeCSsZkupr6x1T2TtVm+VoEJDa0deUEW9zU1I6pwuFxXi6Ckth VXYHwGNtHoothPDzGZLY0NceFuVmEZ7e1tqV66d7X10zvHh7O9 70voBeY3ddRlWCvf1PZKbOwoC3VUU3OM6Jwi4HI8rt/W9IovaCxLRZvYuyR10ADxqntBOTQYq/Ddke9OiJy7KPrzgU937zyjHFQ9xSVXaJ84elHNK7uuvbMkWl/t7o2QXsZkR1FWXEFFfV1VKVr5kHxI80RrQaDlw+TBZQcDY7zY+ f5pjwoSAFC70+1Vzor++sMXez/XietbGG93VPn5jl/N054NcqXzNQ3vMmxPjuulgyfOnBW7cOHC+fNnRc+oueR3zi/rGuB2+ShpamMKFwBASMyxl/KpGhupT7dXk/armRUy2pxkdBziGikAAMRCX2Mpp6BwJzdP58TEqPhASynzhLyC 3GCb4CbqcGOQl5VFKg4AuiPVbX3CsFQAQneEzV2nrC768hzizG LjHe75l08IgY1NdX94Rt4cE1NU19k/vkBb0i00nGVvYGqQ0UMHLqkYLe0cX0MEmCr2cTC2K6ortb8rfl XOKqqwob0syc5Y8bZPRX9/T31xSn5pZV1Vma/xxQeucSMM3kJHktFlWU2DR+nlLT0jC3jCSLbrQ/eEqjkhUNuSAl0MM3vmG6PszWycq0bJc3URCqKXFO0iCxvampNd pHXNHP0fmckqWYZUEgBgpsZeR1wtsGBh+a98PDqhoyo9J7+gpq E11VPpoZFZbuvEQKm/lkdC0+TyX0w4/YnWBgqS+l6x+XXYsYWZ7iQ7pYsXHzjHFjfWlcZitCWtIgrbhnF 1WTn5BTV1TcnuikrGFnn9VM5Cg5+q6gMZ69DMyjbc1NxQlbe+m YVPwSQAALU+zlnWJiopOdzHSS+kvJ/BYXckWnpHp7ZP0vrqs3Pzcqvrm9N9tVWNDWIqumsirEMyits7W zJ8jGLrhmd6igOC3ENKOypDbb1CknuW9yIuDLeW5acUVTZW58Y 6Gt0y8w0Md3NQU3XOG+IAQEO0gayxdUJRRYG/QUhxa1t5SpCzWUY3jcemNERbeEYkDXGB1JNpe/uBqjomubSpa2COTCP0VYQYesXVDc/2pzpInb6m75NWU1+THWp339jaDoO2fKjlltbNA6B0JOpr3rRKb V+a+SzKTEt5ak5BSU1VZTRaWc3KNr0OV+KnYx0Qi6MCrTs7wts spWWqOdnNxtGueJwnxHdn+2kHFrW1liYFOJjkDAmFzPnqcGPv6 PSuOU5fbXpOXkFNTU2it466iUFc9WBDpIVfYu7Y8rsUBIyZokc Gxg7erXgAHgVbmZJdUFpTVRHtpqRsZlncjR8o9tHwSsdNTTYE6 5//5ZZ9fHlzXWmit8FVQ6/CYRJzKMdKSk5V3T21qqWrb5LAYCM/IiFeTA7RMvSPyziljlIYjLkOT5Pr1y3SKAAwEHX+3K/HRK5cl7p+Q/LqBQWDR8W4piQnWalTVyWlJK6c/PrDr23zBjtLMjCmIbjlbTLWVCX6wSnHonkAACGfy+FyBxLu/SBhn9830Z9meOVX66yJJ8+lZJjf1QnM7u2rD9a85lM2TqYzFj3 rg39qrkRP39QmAycEAPpUuoVl3lBvdWKwjUZ0vxBgJFlGwyG0b hIAgDOe7q6u4JeTH+nrb6dqEJCb6W1u6OnjYW2djKVMtSbZGUj 7VS+AYDbNwSogtYECQOwt9la1yO7Dr/g9mjxY6atqkdXa1zvQ3zlKYlNwya7GEscl3fPbSc8+IKM2zMs/IHOUA6y5liATm5SmKQBKTaifi032UEeqmoL40VMXrl2TunFN/PJ9bZe0hpp0P125C1elJMSvnjr8+UEdn8KOvuG2/lk6Y7o+wV3m5yvG/umdY5WeKhYRef08EA4Ux3g4BDdPtcfbeAVGNtCANZLndEpU9NR 58evXb9yQkpQydI8PxyiZuEc3TAEAoy8HrXfXLR1LWRqrQt5Cd 4mTrpSk5GXJ61eOf/W5pPqjmv7JQl9FE79EHOHZX1FIm+7qGRpbIBL6C53lZW7eMSuq L/Z3VDpyUvSy+LUbUtfE78hp+2VVFmeEIzmnAAANh0lEQVS66d+Q kLwkIXXp+NdfXlf3LMeOYfvG58mEsbp4A4nrclruVbXpVg4Yt5 weLgDwpsvCbTTRgcFB0ZFBGf0MroA3ke3sEpFQ3tlT62V8W1Li ooTUlZMHD4g/dMxr6kz3DM+tbe3GVkS4hNWMEoTk9sAAH6tHj3wsPeNzepZ1SL EIFXHOD++ISVyXvHjmh2PHLroGJgT5e2k9yh9jAwCxIlDPzM0r u7Qy3sotva62ODXEySioZZbLZwxneLuHJxT1TU109k8SSVOtGb 6K56R0XeK7F6bLQrTNfKL6xmdqwvWP/nJG9JLEjevXJG/fU7bxCvF307ALzMJRAWC8KtTWQCWkemrJpTtnojnbWk38quRlc XGx4we/kzH0K2/rSkYH57WMCkDYnx/vZ/2ovL+3ICQyNqWOAUDqLQ8zcUpvaChJDnIwCO2iAo+ES3FHR6bV 9PbWonWuiUtclJC4cPLQwetqrsUdfekegWnl3StuJqLPNIWauE ckd/GAP9OSbaly+arkFfGrZ08cPHjXMKx1dDLPU840OGdqcjTb48EX x0TEJaWuS0lK3pFVQcfVtPf2DE6RyNMtaT5yIpJaDlGDSLcc4g XlEKfa7LioVfzjHXqm1FVW7LZ3Aw2mU2/LGkc34AGA0lOZkNtOma42VFFRje4GAHyLh8z3sgkN2MJ4V3n7I uqKMunTmS7idwwCugmL/2digzW+OaAQ2T02XOeneFIhqX/xbM8bznZUuWaf1zs30RWvJ2FdPPJP7/0h11sb6plHtnAARqs8lMUd6vo7smLQmpgSIgDM5KqqGT/KHwQAclOsqsw1z/qp3rxY5xuihtHF7VWhmqZKN9UTR+jM4RJvU3ntzEGA+VITC8/YqnEA3lhtgoVCQMMMdXmk8qawGbba8YNDLdH2D6V0g7vpAEDPs xI3eZQ99LQ9zu4JeRQYlNrJAT6+LUbVPKJmmAH84cQgd4vQBuJ gnomRtXdOHwAwRpqzC5unh2o9rIxVfCsJABRcrP6lB4Ep5flRl pJyljn9bADojNC0tHbJTI/SMgoo6CfwyPUeBrra6BL8WAUG7R2Q2ycQsoaK/RQMHpUNsgBY/XWlRXW48fY0fSP7kJJxHp9eE6h4S+xOUPnMsmsc/kJNlP1N44hGIgCzzV9JztA2qW28NdpIyS2iYmrJHY/C0TxjlQeGwVUUAN5Yka+xQnBsgifa1dSvaIYDQBmuKK7u6sYWh DlJW0Q1EQEYzX7KD8xt4yqLQ5UUNDDZfQBAqA9xMdKMSkywsXV 2SWhhA1C7sq20FZzDI4KDA+yDSqdZfB65NdjMPyWppDQNc884q HxKCOzuCF1lQ6OQ8rpMW3R4TnV7a2mEoWty6yQLhGPpga6K5+4 Yeca3zC9vMAyX2JlbmiZgeSDoz/fSuaEbnVGUGO2h45LSTwbyYLr1LTFth8jimjI/2/j6+tqMWB8z76IpNqG30F9d3TW1HNud7SatYBzTTAAAXIaDg6VF Wl1zoo2WS0DRHJ1ck+CmYhODnRcCf6G9urKmpaujPErbBJPSQu ayx1Jsb925rpvRs+TahDlWGGJ31yq+iw68uWov5YeWdnGVDemW jmH5nWQAYl1CGNo8sa27xMvrkW/2IABvtCHdTSe4vL46LdrH5FE5QUDoyPRWVnXLqmhvTcfcMQ5vI AiB0hqso2hoFFbdlmvjGJBcP7P8COERe/NsHR9FV88CzJSF2t60iO/nAHem0lPxvrFTVs9sc4TuQ/f4ZjJ1Ji/UTskxe14AQBurLSmrw+Jas9A3ZfSTuugA0JvlaKGrlz/2zw5HxCviheTQQPQ1UaPYjtnHjXtGF/rB6XOakRP0iWI7Nan7GvqGppo35JQ9M0fnx+JdtMRvypna2WpL H/9mn1Jme1NSoK5CVNdvSyX1ZtnJid+8b2JuaWOtf1tUTPyBbcYg idSfaHFsv5isobGFpaWFpaHOQ43gvG4aXzBY5HnTLGWM+s9vpi U3B5hJX7utbGBicP/MdyrBvT1N8f7GWvGdHCEAf6oSbXhXVllD10jr9gM1t6QuChDqI uSuXrTPbCG2BNw+d04msJkK3IEcl5ufiZmENQzXhqq7+GZ1U4F Pakp11HPPHyUvP7vxKR15GMOQKjydOlbqqXrj6rWHJiamD2RuK wVl9j6981cwmGXl6vioYgIEvJF8ZwXPNOwCAL4p0MfKOhPHYU7 V+1kpKKhq6BrrSD9UdoxpHRjIC7GTkb6va2auKy/201d3/Mtx031Zroril2T0jCw15aWlHfyLe1sLLTQU7msYmKspXLggrh3 bQWpPtfH0jKibAgD6aG2ogcodFT0jTV1FGU27hOrBqYEse8270 g/1zHQVL/8qcsEks5+47KJSyBisiFS9f09J19jc8K7IARFNdG4fvtbjhtSd O3b5OMKzL88cr/TTunldRl7XWEfj7kM15+L2oc68CFPFh/JaxoYPVB9ou2XUd7eWRKrLyyrpGpvq3Rb9RkwHnT8y155iJy9+ XUHN2FBd8Y62eWgTbrAxCq0ur6SoZagjq6zhFFfdWBoe4mKX2k bmALkz2ck9OK95dLQxQfeh7AMtAzPDexcOn1U1iy0vCzENiClu 7KxLcdMLze8nCAHIVTFm0iLyvqk9KwcVkHCxGOO7sg+NLfUfiJ 85c1IzoWV4sC7OTObmXTVdI43bF05ImXqlFFZEu0WXDI9PNaag ZaXvaegZqd+6ckHFLruPyhgu9Na6cemWiraJjsoDORuvzM7+er/7d25JWOT0zUy35GDUHtxV0TdU0VJStvArahsdbArTV7gurWxgo n7vrMg1ec96/JLLBx4Zmx+geE9GRc/QQO2W2A9XTVxSyisCDB/FVE/wgd6bEY52iarub0h18vYIayIDH9+S42Ppnd41MlKV4Hznzj0dA yOVG5cvqDuXDBJm6qNVZWUeausbaUlfOHZB0zKhui7c2DMkr39 FrxxroibC2MMvpYcFQO3M91e4K61mYGigekP08EVDv7IRYqXTx St37mOqJhZGK+It5e9La5qYKKk/VLePqsZND5Y9UpcQu6Wma6KtrHjfEpM5MD+Hzc+vahh5caOiEH 8/LySH5jvTipuGSE8bw+zR2tTk9MoJFgATlxCMNjWx84moX2z600 frkrxsLK2sAxIzMxOaRuemB7DlTaO//1smfbQ2xMnO2traysomuHBxlIOQ3Fce4IdxsLGxtbWyMENnNE1 yAQB4hOHmzPYJ1m/74pYSAtBHSlL8nOwsrdSuygfWTM3ODmKrW8epj297Zg5lxfhYm Nl6BpXPCAAAONNtuWUF2Cm6cK4nKyWvaZQiBKBNtaa4e0dnNA4 OtDdie6apAuAxJrqr6ocW2Cs6Ivis6Z6q2r5pGh8AGL3VKS4ON pZW9uGlvUsDS0AYaGtvGZxngVBAGGqo7x2jcAFoUz3Y+q5JqgA AmCMFif6W5naeQaVjLCEAsKY7ckNd7W2sHkUlpCXW4CZpAEICr szPw9HC3MI7uWKECgCs4aoEH0c3H5/EoqYa7CyDPoNr78SO4FmLX5c2Uhvi42Rq6pFU0rd4IcmebkkKd nP1cE/MqCgrwc3SV47qEjBnWrKC3Gwt0IHBcXFlzdhJKmemNTsh1Deud mBhWSuANlacEmxraW7nHljQOccFACBhyxOc7WztXRObRqkAAIy pxvRAN1sLdGBIfHxZU8cUB4A335US7mVpbuYSmFC/uG+wJioyQqwt7DD++f0UIfDxg12NXRMkrgDok53N3b1TDAD2fH tuuLuduatvQGx8aWPT8MRoRxtucHqBONXf1DowReMBALM1ztfD M7QZ/9v2igDfX5Ps62Dv5BgQmZqb3TqywAYBqassBuNiGxiTnJff1dX cXBBthI4rGGEBZ6GnOMrD2c4/Pi2vZqB/kgYAAuJATYiPs4WFlXdcIY4kAMFCR15SmE9MRR8BgDfdkefpam dlF1LYMsUHAOAv4MrCvOwxvgHpOfV1dSNE/rJbQjjk0bpkXxdbS0xAaFJKbVvr4NhYR2vvIJ4FQJ/p72rETpIpMwPYrvYRkhB4tKm+xqaBSboQmDPY/FC0k31gYmZB/dDgLBOEzOnmjEA3O0s336CE1OrmpsGJyc7WbtzMinwQ8MgTXa1 d3ZNUAAA2ebQ20cfZ1so9IDQptba9e4rKnWpIjg72S2qeZIKQM VCX7GBj4+AaW/v4hn0+aaA6wMPBwtLGJ65ggArAnWrLL6pt+tcHtSP+ByHz+ixD 68kOjwptmhYCTMVr6MVW9CE387xKBOTBiujAgMTygX9zBoHHWD MdCU7Godn1C/9dA5IRiJcKyaFlOPhqL51rp4+Lnr/wi6pVTv8CBxln98pgj9UnmUsr6Hum9lD+RIwIGANFdoYKF9U9K nAEJIYQiH8dkkMrCGmzYx0NdbX1TaMkFhJCrxIBgzCJ6+yfWPh zXURCPm2uH9eNHcOzkRRCIP4dSA4hEAgE4mVCcgiBQCAQLxOSQ wgEAoF4mZAcQiAQCMTLhOQQAoFAIF4mJIcQCAQC8TI9zqGSkpL W1lahUChAIBAIBOJFEQqFLS0tJSUlqLKysqqqqhYEAoFAIF6sq qqqsrIyVHl5eVlZWQkCgUAgEC9WWVlZeXn5/wGuebHmlAcUowAAAABJRU5ErkJggg==


و لكن لحسن الحظ و نحن على مشارف النصف الثاني من العام، حيث اظهر الاقتصاد الأمريكي تحسنا قويا مع قرب نهاية العام. وفقا لأحدث الأرقام، النشاط الاقتصادي يتحسن بشكل كبير في الربع الثاني على خلفية النمو القوي في أسواق العمل والإسكان، ويتوقع معظم الاقتصاديين ان نسبة نمو الناتج المحلي الإجمالي في الربع الثاني ستصل الى %3 على اساس سنوي.

http://www.fx-arabia.com/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnAAAAFTCAIAAAA 2oabxAAAgAElEQVR4nOy9Z1gUWb+vPee857r23ufdz/NMcsxxsqPOjBkDOWdERZFkIqOigIJhzDlnUUERAQEJknPOOXUD TeiuTpW6u0JnQp0PLY5jntkz29kz63fdH7QpqmpVA3fXqrX+6w OGYUZGRgEAAAAAAPxX+GBkZJSPETyUgAAAAAAAAPxWPhgZGeWh xCBCcAEAAAAAAPxWPhgZGYVQgosQPAAAAAAAAL8VIFQAAAAAAH 4HgFABAAAAAPgdAEIFAAAAAOB3AAgVAAAAAIDfASBUAAAAAAB+ B94iVAgl+Rj17ui+6122hFDydzkW9OsPBAAAAADA785bhCrAaa FUIZS8A1KFUCLnIQSEkmP/fTNyAU5DY17kIQQfo0TveCyJQihVQCgJoaRQIn/zsQQSuQCn+c8d6JW8MJ3oXa4dhJIQ+v7fQgAAAAD8GXitUCGUF MuU+386YmpiZmFuaWlh9WbMTMwcHVZ19fGz88usLKwtzCxet6W FmYWNtc2Z85cHRRIBTgtwmocQuGL4yrXI5XrL33ogHQYr9bPyS 8urm1zWrjMxNn3NgcwdHZyuXL/NHhQJcFogkb/ybnUQluGkQq3RKlUaWqmi5UqKVpK0gqDlMoqWEZRURklkBC4jM IkMxaUIJoExCYJJRDDGhWXv/S0EAAAAwJ+BNwkVJtWeHhs//deHEz79dOK4cW9m3EcffjFjZlv3YELyk0mffTb+k09eu/Gn4yZ99tnXn39psNLg2ImzEEIIcJrQMHv3HfyP/+//vPVAOv7x7/8en5SeW1gx59tvP/nnv153oMnjJ3z3zbd6S5Zu9Nrc0N6NkOoXnMqFCQFOKdVaZnR0 eHhYo9Wo1WqVSqVUKRVKhVwhpymaIimSJAiCkEpluESC4bhEIo EE4oPRGbl1nRBK/A/pVSYhTC6SKoU4Bb3Dxnz83Tf+HwyE0UKZ4i/fTAAA8N/AW4S6davvtEmTZ02b/vn0GW9m+uTJc2d/197DTUrN+mLGzJlTpz370qxp03V8/tx+pk+eMvmz8TOnTA0Li0BpLaFhDh469sk///X8PmdOnfY6xn300aPHGfnFVYvmL5g6cdIbT2zK5PHjp06ctGTh 4oLSapTSPO+/QViGEvKh4eGRkZGhoSG1RqNSqZVKlUKplCsUtFxOUTRJUgRJyA hCIpXhEgkukUgkkguJRVvOPKhp7hBg79OmEEaLCJVYNgahFOKv 7tyGEGk/JOzs4XZxkQGYfNkfEEqLCJVIKucjBIRI+riCjh4ui4cNwr+1gS gllKnEUjkflT39r1QJyxT8P/rzB0oKpCox8Ytr8kpfQqhsUAB39fBYXHQQ+bVnRfIlyuePIpK8 5bECAAD4a/NrhDpj5syp0yaOGzdp3Gcv8+wO9RdCnTFz5pSpUyZMnDJ+wpQJ E6aMnzBp3GeTPxv/zNATPx23XG95VkGpYpQ5ePj4C0KdNW36rKmv5rOPPkpMyXxBqL OmTZ8yfsKzM5w4btyMyVO+mDFT5+ZJ4z5bNH9hSVUjQmqeNfNd hEpRNEWROqFKJBKaIqvbekKuJ+eV17J7enjvr9cXQmUDfEFre0 9DW1d1Y2tlfWtFXUdzHzKIvuQPTIlhfenXQ81++H7dvnvFA6OI 5IVdEYNCYVtbd3M3n4OqJXDH/aO+Rj/+uOlsVh1/RIz/hnMjuEK4o5PdxOb1iigIJfkipLO7t66T2yOU8v4wp0KYQiSlen u6qhtaK+tbK+vbqpvZ7YPoIPLyZwgalqNVWZc9l5j7nnxcAw+J sXc/ECUk5P2cnpqGlor61sr6lvKGzqY+XEgo+O/phwEAALx3foVQZ06d9t3X31iaW1qYW1qYWbyAqbGJg71jVx8/MSXzmVBnTJm6cP58JydnZ6fVqxydnRxXWVlYGeobfDnr82dOHf fhh37+QSPML4Q6a9r02V99s2mTd2BQsL//tpfZvNm7tLoxK6/kmVBnTZuu60a21J2euaWludU3X3w5efz4Z4aeNO4zvSV6TR29u ge3vHcTqowgKYrUqBQEQVIkOSgQhd1KScgu7ezo7OUM8t/buCQaluN1BTe3Ll9pZrd6wya/rd5bvDx2XEhv7SEYiXwIpVQChOChtIgcwhSjhIxfEH/Rx9U17Gp6FXdILJXDpBajh1Bai1JDuJJmtycE6Bmt23G9FGcUM k7qreNbNmw4cK+sWTiKyzUorRHJVCitxSiNWELyYBkXpYQyzdM 90FqM1oglFA/RfbwghQTNas7e67jIzvunpPZhhNJIuvIP+jsstItIqIcEpAJCa DGlRekhjNYihIIPy7gIKZCqMblWLFPBpAajhxAZDWFymNJitBa R0jyE4MEEhCtgagijtRg9BMvkEPLzBxoII3iYpCEv5YifpdMG3 63evt5+Xo6mDjsv57VgIxit0R0Oo7UopRKiNKxAK9LPrPlWz+N QfBU8LEYJgVSN0EO6RolxkofIuAjJl6p1r2D0EEIo+CghIKier spr+4K2bvHx3x68bccOb79tQfujCtkIn6B58Pv/xQYAAP/9/AqhTvx0nK21LUprRTKlUCJ/BVIFH6MePkp9JtTPPvrY1y8QQkmYUOm2gQlVcxdn8YJFz24rP/3Xv3x9A14Q6owpUxcvXNTJgWRqBibVLyOSKkQyZXJa9jOhTpkw UW/x0vySKoRU604GJtWnzl76fPqMqRMnPbtPnT5psre3n3BsgNJbh ErLtSo1e0DwqLixpoMDoziKS0JvpUbcTK5rbGlva2/paha/t44+GpbjdXnX3b+fYxd45gmbQaUkhJIQRrFaq7MLSvLKejhSOR/DWmvKM/MrilsG2P29ZUU1VZ1QH6bCEEFNXVV6Zl5KRm5aXkkVm51x76jr 0pV27iEXUutq2DxWD6u0uK62RzwoEtTV1BaUNjW3t2bkleRUND YMygSYHMakrK7mjNzCtKyCzMKKvJL6+l547OZYJ9TMPbY/WG3a9+ipUHP3e9t8b7U7rg4SUhoxiTZVVmVk5jzOKCtphnhytQ hBOtpb8grqGlvbi8orn+SXlXejAjG3rKA4o6S2nI0IUUpIqARi qKq4ICUjPz23uLIb4eEqwdMuZVosw1vKbrotXmq/5VgWn6EUQ5iCl3n7xs37le0SaVNFWXp6TkpmXmpWcUFNVzemwR Ro5ZNz6+au3HjkUZV4VKJQ9fd0FOTmpmTkZ5XWNEFyAS4X4eRg X0d2QVFaRt7jJ1nZ1SyWWCuACo4GbAy5XNrD5ZWVFKZkleYXVc edDfXcdi4TIpH3+hQAAAC8L36FUCd88qm9nYOKYahhhtS+ApFU wcfIl4XKg2UiqUI3K1QkUw6IJIYrDZ4JddyHH/r5Bb4s1EXzF9Y2d/EQggMhL8OFZa8Uam5RhVimfDYJVaZhIu/GzPl29rRJk591MpsYmQjwpzNZ3yBUWqHQqlUESd1MLwu8EOd//uGNtLJT8fnbLieU1TSyutj1TQ2RmSf6hAiE/nanchECJeRSWimh3gk+So69WTQsx+vyb3j+OM9x5+UCAaMaYmS aEYxU16Ze9HVYtMzI71INl1UbG2CzeIlFwMXcyrzk405fLt106 kkTTnWmnXe1WbXGOyho586dEQduZeeeC/CyMzCytHPesP1cTEVV6s0wq6/0t0fVsDkl+12tVy6123bwiP+mVYbGDtuv13PlCl5T1qGNdius1 vts819na6S3wPZAYmsPrhaixJhQsyLs5tv6HH7SzygZRsstPxp g/6N1eHyDQKyW1GTfCDC3cdnqv9ljw1rnI3GtMEb1Jpz0Wfndcre g8LDwIHuTlfbbLkTF3D6009Nc33zNvuROXM4T9iSdCd/o5LQxeJurtf4a38tPOgiBhIYQgofJYURUHbt7xULTNVtORhfk5 9d29xGMfJjBSZVQwk48d2JPSET4Twd2+W2ws95yOrWbq5ZUPxV qYq1Mw+msuBywYZ2rl3fQRkdjs8BzRc1ilaCn6laol4mNu//usAA/3wM3sxpQefG1nZsPRlVz+DX397puCtq6ecfOkOiC/qar+713XK0RyBVgiBMA8DfkVwh16oSJK/SW342Jux0dGxn14Hlu3b1/O+pBN1ckkiqeF+q4Dz8KDNqBy4dILSNVjcpUjHyEERPqlctXTJ 0wUWe4T/75z61bfV/u8p3z9bcBAdvDdu8NCdnzPLt2he3cFVZYXitRDr0s1JzCct102 GetoIYZ1/Vu4z/+RLfnKeMnrFy2oralUyCR834pVIZhGIbRaDQKpUqhVKpUKoqmr qeV+Z572NzSXlRZf+zek72Rj4uqGthdrM6Ontjsm/dyLw6Kcf5/QagCjMyp63uQ3xFf1PVm4go74ws72RA+NgzqqVA3Ll5k6Rpw8O qjqHv3rt9KL+gQ8JWjTZlHXM30zbz2HfJ11DffciyNhTLS0vij zt+t3Hohr6un7MBGm0Xz158ugaQMo2UYSi1ntcX7LTZYu+1aCc ooRgTpl0Nt55jsvFfL7is75OVgsMLW925VV+NDb33zVZuulfJ7 k09vXDLPMvhGFURxbu92019gd/Bx2wtC3bdqqfnqzfsuJUQ9iL935eiWteZLHPYlNAr72IlBlibm zgcyhWpud26o6Qpb76slUG/qhW1mPy6x2HWvsrsuMtjNcMFi54jkKk7BAWszK+cd8V1wRcJ+k zkmgdeqUIZpiju8euHizZcLW0QqEUbyUEooIVg1yaGrDeb/MG/ut98YrQ08EZWTkFHV0I8LiSHpsLytqvzxo0e3z++yW27m6HG9S iutyTi/fu7KjUdT27De22Hr9Ra636iV0gwRt2O1uen68wVdFXHhK+fqr9 1+u1LOMAxDqxmJtOFyUMT5hNaWuvs+qzzOlSAiibKrpqGNEJfH 3dy3526ZVCMCE5QBgL8fv0KoX8yYOWPK1E8//HDchx+O+/Cj5/n4H/8Y//En1Y3tuHz4eaFO/my8g73jnejY6JiEu/fjI+/GXLkWeezE2bnffjdj8pTPp8+YOW36lPETwnbvHWJeHJQ0a9r0S eM+m/jpuBcY//En4z/6ODomnh5h3i5UhEBI9b79h76cOXPmlKmfT58xfdLkubPnXL91V yRT8p4TKsMwvXwkq7ZToVQNabUKpXJkSFvbNeB6NDopr4LV2dn e3tHNYrFZrLb2zrY2VlLefe+LpuUNpXyU5v3Wv54QQqCEwv1ox sy11+d43n4zsz0iv/OILG+HEJnuAfBToW5autTM2SMw4uShwwfDI24m1w0MUiqY4GZf 2b9Gf4megePuG4298iFcCRcnHFs9R9/7fE77YM/tfeuWL/x6pcuuE1di7icUNiNEe2OszxKDNYEXc3kjMg2UfiXMbq7pLp1Q PR1MDDfdbhSzezNDDI0dN59Oq22K3GU+18L/bOYgJWu+smuDwUL7Qy8Jdb/zchP79X57Th46evxw+Pb1DibLnA48ahI2Ju21szK1DX/MlmghTvvVwIXL1wTfLmzJuLLNcJ7pzlvlbBU3OtjDSk9/b2pfV1/xPisDizXekbmsxGOuCwwcNu48fvlu9PFQLyu9z42CYyo5NCKle AjBw+QCGKnNuXfq4oWfQn1sl8yeM2f2nCUOO2+VsEX8koyrPuZ W6/32hO/ftlrfymXrnZoxoW46mVFfl7t/i/lCM8+w45cv34zc7WmwdKW+/636ppy7Hlbf/bjSwiviauTdR+nVg3yo6qTP4at5rMrUQ+tXHUzgwAJKKaaHcVr eXJx06dDZzAHtrxnfBAAA/iL8PtNmZkyZ+uXMWbXNnRg99LxQdRr+cuasL2Z+/uXMz2dOnTb+448//deHM6dO+3zGzC9mzBz34Ucr9FbUNnXJh18xbeaVzJw6beaUqTF xSdTw24XKQwixTHn9VtS82d9NnzT58+kzZkyeMvvrr0+fuySWK SGU1AmVYRhESu+9m2m068qtjIohrXZ0dFhCkOcSix5klfawWc2 t7S1jtLV1NLe2hdx0uZx0qJPdzf/V0y1+gRCnHhWzLibVX0ttfDNXUxqvpjR2DqIv3KE+7fLlM8qhU alqCJZQEEKKSbI28eh6o8VLDZ0ibrf1KZ4T6tn0RoLhthTERt2 4eOnKzg2Gy1Y6hD1ubm186LfUcG3Q5XzolUL1ul7DZ3U/2Wlo4rTlbHp9061g0zmrdl0vQbSSpsuvEWqE3XxbnyO6Lt8hnq 7Ld++jJmFj4l47a1PbiJRuiRbitF8LXLh8zQ6dUI3mmWy7VtxJ 90cFe1jq6e9JZHdwivZZGVqu9b2Tx3p0dP0CAwev7YdPX7p4+s L1y7fuxxa0swSk7ppwEZIv0xJahhpm+AOtqTH3zhwOcbWcbRx0 OyPtXrCzwTKrsJR+WoSX7TW2Xbv59nNCzayvzdEJddeh06cvXD xz6db1e0kZTTBPBFc8uX311r1TB4KcVswx9LmWx66NDD5wMbm9 Oe/8GnuvCzVSjBritHZ0kWhV0p2f9twqwcEdKgDwd+RXC/WVs0J1TyhfKdRZ06bPmDJVx8yp057f1bgPP5rz7ewnOYVS5ahM/aJQZ02bPv7jT164FR734Uef/PNfn/zjn3fvx73THSpKopR227adMyZPmTV1mq7jevGCRU9yioRjXb5S WknK1eeTS4/fz4hOL3I7Fn0ro4KUy88nFe648ojVyWpr62hr62pt69QJldXZF 5l25uTDnc0tLd09/f/FaTNcmEAJuUyulNLvBB978Rmqx49zHYMv5fEYuWYYVwzBUrmIH G7Ju+LrZGDqHrZ3s72Bpe/prB6MkRTHH1393UrvM+kNOEMOMRqGGWKGso+vMzFY6Xa1pLkux nvhEkffE1k8Rs0In1wOtZ3zaqE6bjqd3dWTdMp90SK3o4859HB PZJi7wQK7VwjVfr7NlgOJTwcl5f3kazffJiKhUcjpjPM3NzJbf TAHHoI4BXvMl1tvvlTI7Um7EGg09zmhLl05JlQDc+et0fXi8rh 9xnOWbb2Q1zfCMAxD8hqKG3s6BAoBSvBQSgjDTSUZ11PbIOWoT MOMMAwr+/z6H/U2Xi5uKLq10clomfvNOkTOq4tcY2C5+plQ56zwOprahvTcCnFZ utjxTJGYYJhRhuF3FOV34HxylGYYhmFE7Znhtl/MW7M/rlVcdmWX77H4xo7OmKPuzltCgrfv37M7upDfcfuQX9C5cq5CCZ 6hAgB/Q379Heq0GZ9Pe+kOdfJr71BnTZuuk+4LVv5y5iyXta6ZecUyDc OFZS8IdebUad/PmXvxys37DxPv3o97njv3Ht6597C+jY3SmjcLVVdtn9Awa9euG//xx89mzpgYmfQLMN2gJC5CYITiXm794ej0xubWwd7e9MLqnVcT9 0Vnuh2/l1VS3dXZ3dzSWlJd2Njc3NnR09nOTi2M97tklV6c2NHO7mJ3v7 95qDSswGtzLm+YN2+F1epN2/eH7Q7dsePgncLe0qw7QasWLHUIiawaZFVGeZvPX2S/63Z9Z9Wjw7YzF3qdyapqqrh+YnfQzt27QgLWWRuv3R2Zx5Jwe6 rObzFZami6JuBKfE11yvVd5rOWBd2pZnGK97qYL1u87nIV1MVO CVysZ7lufzpX3VsVH+xgbLJqy469wZ6rrAz1HA8mtXY/J9SuxichZt8Yu+2ObxtBKI20Mzt8o+k3xjtj6/hiDV6RdtnH1Hq933afTW6r7Q/ENAhRujf+xJaln+v5XCzokPdF+q81+H7hzjhWe29+mOFifSvXK 9VySMhKOBa0ztZqQ8D+3RF7A1zNfC/k1kHDME7wMAUi5pfc3KFn7hqwe09IWERYeOD69Zu3RSRU8WQwy o064GpqarspeM+uQztWLzJ0cL9RNSStSjvpNGuB6/64Gpmmp6X4nLedvbOn7679ITu3e3usPvS4p+jRhZ0hYaF7dvt5 OFo5uh9KaOyBRyBOeoT3xr13m/v6WDkZj+8nZKbn1CRf3+/pdziRI0VxMMoXAPg78iuEOmX8BEN9w4zc4rSsgrTM/OdJzchLy8rn8FGhRP5yl+9Xs774atYXOq3qXpw6cdKP837IK60 mtYzucC8IdcaUqUsWLe4TYGrmVSOKhxiYUAulipeFmldcOTbKl xbLlDIVc+rMha8//0L3yFY3VtnY0Fg36piHEIhMkVbVefx+ZmVtUzerp72d1dbaVFj ZcCEuJ7OkhtPdX15beix2e9gt1/DbHvG5d7s6e4/EBESmnm5t62xr6+x8n0Il+bisl8MqyilKz8pLSkmLT06LS8wqa hO0NFWkZ+VmVPbzZAo+ijSW5SdnlxZ1QJye9twnhcWtUHdvV25 WemxiWnzyk+TskrJuKSxTCmBJV1tNemZ2QkphcftAR2dLzpPis k7BgBCqKivLyK1uGMQHBANlucU5ZS3tYqUYQdtaqtJyijPvn/NxMZ1vGnSnvJ9HKHWVDSCMHOANVhTmZZW3tEE0H6cFfG5lRVlK QVMrF+dLlGISqSsuTk5OjUvKy68b5Co0YgRua65/klFc0sbrx9Gm6qrM7MJyNtIv5FXmF2UWVdf3UyJKzRdxy3IzEx 6nxSenxadkFbRAfTDNRwkeSvIRSW9XU3pmVkJyWvzj9PjE1PjM 2iaIRCgFH1f1s5vyczMTUjKTKhrKc8vyK7p7pLKeno68J4WFDZ weWInIVRxWS/aT9PjktLjktKTsstpucUtNYXxyWnxSekJKxpMqFhtWwRJSSBId tVmnQ4MCt4WERewP37cveFdIUNillHqIRykgMA8VAPhb8uumzd jZ2lPDjFTFSBQjv0A5gitGBDjNR38xbWbip+PWr9+QW1RRXtt8 6OjJ777+dtqkSc/6jbdu9RXgcl2NhZeFunjBohZWP0JpXrcu2yunzeQUlgskci5C9 AmwS9duOtg7ffX551PGT9DNQ506ceIPc+dlF5Q9K+wgkshLm7o LKuq7Olh30s/vi9oUftv9VFxwXUN9X89gUVX+9utOh+7755VnPi6IPflwV2ik6 +mHITUNNZ0d3S2tbe9VqAQPJvi4ElEM4/IhTD6EyYdx+RAsoQRSNSofxiglHyF4KC2mh3G5Riyh+RIVqhxG ZDQfV8DUEC4f1n0LIqV5iIyHUkJCi8t1G8sFUjWmGIKlNITSYm oIk2tFGAmhclg+hFEahCTbajLPhQUF7twTEuBpt3bb8YT6Hozm PzcFE8LkMD2CUWohJuPCMi4qF1NDElotxEgeTPBQuZgewuTDuG IIJXWFHSihTIMrhhAZDcGkkNRiimFYQkEoDcuHMVojwgkuTEC4 AqGfNhmXDyMy+rnaDiRfqtY1auyCaMQSSvce8aUaVPclUo3Ih1 BKyYcJvkSJKoYRQsFHZFyYFMjUum1w+TBGa8USSiDT4PJh3bEw SiXEdL8stJhWdLfV5+QWpOcWZeQWpuWWl7SLRbQSVEoCAP62/LrCDjZWNiKZEnrNUmi6LtYXps0EBG5HSDWhYQQS+do168Z//IlubzOmTJ346Tg/v0AxoYJQ8gWhzpo2/atZXxjqG5qamJkYmbyM3hK9zLyS3MLyX1ZK+mKF3nITY1MTIxN jA6Pvvvl2/CefTB+rPjhjytSpEya6uXnApFow1i3Mx+jeQf7ttDNhka7hdzy S82PyK7J+ivY+dN83OuPSntvuFxMP1DU1sLv6uzp6KurKUwpiy 2pKWts6Wlrb379Q3x8QRvYNDtRU1RRW1BZVNpQ1D/QhlPDvVcyWFMjUCKVFn6KBZTR4dAoA/J35Y4X62Ucf+/gG6JZpExMqVr/A0sJq8mfjn00Jnf31N/diEzD50MvF8WdNmz55/PhJ4z6b9Nkr+Od//Ed8UnpBSfWLtXwnTNRtMPmz8dPHunl1r8+YMtXGyrairnVAhA+ KpbpKSYh06El18v67G5PzY2oaatrbujo7euqbGpLyYw5Eb8kuS 2tuae1oZ7e0trW0tre3szra2W1tXS2tf3eh8hACwuQiQo2Qaph UI4Ty/S4SAAAAAO+dtwl1i8/UiZN0Q4omfPKptaX1uwhVdzs4a9r0cR9+5O3jrxMqhJIopUlMy Zw7+7spEybo1p+Z+Ok4Ozv7Tg6kZJifDh79+B//fLY0zZv57OOPdcXxF/44f8qEiS9vMHPqtOmTp0yZMHHSuM+mTZo8//sf9oTva2hjn79y88TZCw0dvd1cEYSSfJRmDwzUNdW1tHR0tLN1 43jb21ktrR01DTVtbV1tY4N7X6a5pY3d289D/qZC/bOAUkKZCiZUQoyEUFpEqMUyxfsrsPzf2XDdQkMvNJYSSJUwqXr dokO/FUooU8GkWvTrx1tBuEJMqsVSOegMB/zleYtQN3ptnvDJp1MmTJw6cdIn//inuan5W4X6IP7xtEmTJ4+fMHXipA//7/+/eYuPTqg8hNA9+/Tx8Z8yfsLk8ROmTZw0ZcLEj/7zPze4uqO45KdDx/7xb/8+deKkd+Gj//zPhOQnuUUVP8yZO/6TT3751YnTJk6aOXXa7K++XrZEz2CFvqure3Vju0iqEEkVRVX1 5y5fL6luLKtt1p0VhFK9ffzW1vaWlraW1qe0trY/VWlL22tobe9kDwqxP27hlLcDExAmF5NalFaLpTQEy7gIJSLUKK 0S/p73i5SQ0PVtalBKg/wOC6o86yzVIJQGpbQoqfoNf6l1u4LE4rYOdm1zVztXMigStbZ0 1XcM9IhfsT7dSz+utJjUIoRSgMp4sIyL0iJCg1Hv+VZbIH3+ym hgQsF/5Sc2lOCKRa0tXfXt/d0iYqyxJB9BWd09NY2stoFXLrCj+7Eh+RIlQg/BUhpCZFyE4GEKhNIg5OseAJOQGG7vZNc2dbYO4FxULqY0CKkUv P1TCwkh0r7BwfrGzkYWxIFfXASJ/8vG6n60+BIlQmt15/bq3cIEH1fAtBaWyV99cQCA98SbhCqSKk6eubDexdVtg4e7m+fa 1S7hEfuflZV/GZ1QcwrKPdy93Fzd3d0816xac/b8lUGxlD/mYIFE3i/E/W8356cAACAASURBVP2D1rm4urt5urt5uq53W+eyPjktKy4xbZW js+7Ft7J61ZqCkurKhjY/v8D161yf/5LbBg9PD6+AwG1nzl2qaerg4zQfowS4XChR9EJISmZeVmHZg0e P+Rj1c0NgWe8AxOrpe0e6ujmsnr5BEQa91zshCCMHeLz62tqCs tZmDgIRCr5Y1NzcUlzR2c6X8H4HMch4mBKhSVZrc35+SWZ+SWZ +VVkzxKV0c2N+GySE4p3tbWVVdYWl5VkFpZl5RVml9XUcyW9YJ xXCFKKezLC1posXLAtP6etgZYYYmzh4HErpVYje2HwIJQf5/IbamtJGdpeA5mOUQChobGoqqGF1QhLo/TiVFlPagd62opKSzPySrPzSrIKq8pa+npc8xENIgZTkcDLDzM3 t1+9NZNNPPz9hKkzUdGuvl8GP1nvjGli45lVvE8nHJWw2u7ysu qoT4sA0HyW4g30VNY2ltb1smHi57BeEKcV9efs2WC36fuHOh+x uEdpU21BWz+4Svu1TCyqHcVFl8jG7hQauu24VCZ4vIEWLKe0gp 6P4ucaWNff1okQvp6e8tL6Gxe9DXrmKLQnhMk4/p7KsrqqDy0HAc2vAn4jXClWHUCIXy5RimVIkU4plSqFU8dY96s bf/vwtv6xb9MIGT/8hVUAoKcBpsUwlGnv9zejmxuisL37lNlKlUKoQ4DQfo/nP3VJDY4OEXzxzlPzVvOc3jxJRdHtlwi7bBfN/sPQ6mlwrHab4Zcd9nJbP971VP8glFXzdEF/FiEQxgtNqISrj4UpEPiqlVUKM4MKUmB7CFbo/c6SAGJIohhApxX026wOlYZGguvZRiNOade5b/YO3bfFydbLbE13D5uBKvm5QrnIYIdUoNSRRjmCEHEIJLjw2tFg xIlGOjfJ9dv1RWoD3x+xZZ75Sz2LtFr/A7f5+vv7hJ+9ViBFSgylHJArdCQ/BUgpCZDxMgcqHMbkWJjS4YgSnNSKcEsg0uHJUQqtFEjm/v+7uuWNhe/bfr+J3stJ3GhjZuf2U0qeVKhkJrRZhBBeWQbgSlY9I5OqxG3dS SNDs5szd1nPNPMPj24YRSiPpzNm/1XKOWUhsLVdAKiBUDst1TRjGKOXTQciERqIcQWRyCCZF1BCuHB LjJA8hIIkaVwxLFMNP24vKuDAhkKox3ZVXjCBSChpbCQ5XjOBP t1QJ0GdXhuRLsZbKysu77Fa5bvEJCA7aEeDmbO/idSKLpxWjpFCmuzgjEoVGhFECCcnhZISamtq6RDxiUQKcFhJai ZpRUayoA14r51lEPKxn4RqYHMIVwxjx/O+gHFHxM67utvnmG9fjqdX8UVRGDRRcdDQzNrE99kQgFRJaiXI YpTQwqZUoR3FKJcTlgsHGexdPhIZG3K0Q9PGLdhsZWrscSIcYK aXgwTK+RIUqRiSKYYliRDfomosQkESFKxm5mmrKOGX748p1wTe fEyrJl2KttbU3whxXuW7yDggO2hHgsdZh9frjBYSyJvmYwxd6P pcLWQoGl8hFpBZXPt05TquFKI1qiPq8iy5fLfE4ktxMMxIZxYM JIaF9erXlQ2KJbt09SijTSsauNkoo+D9fbQDgD+EtQoVQ8gXeZ adv/ZZX7fbFV97K63b1Lmf7jg35c0OJKLq9KjHMadmypQu/N9t0LqNPitaf9l9jsCQgsp7Lo4cQUlJflBkbmxD9MCm1rJmFDX N72/Myk+OKWjt4hJiA64qKU9PK6rkEH5F2NpXGPSnKa4aePX7jE0pO/nUvWz1jlwtZ/TQ+NCKEKs+62RnaB10vF8MyrLWxKik5v6KmLiM3NyYxLauZNyC mhbhSTOD1RZkPYhOiYxNTy1u64CExJhu78rQAH3gQvt7S2Njvb quAGMJpDUyoYVLS0Vz1KPphVGxC9MOkh0kFVX0SvlTJG2TnZuU 9ya6oqq24H/84qaChQyhlNZQ+jE2KK2nrgEhYBjdUVmfn1bUI8W526k5DU6eN h+Mbe4vSHycXNTbzSJFEwetn5ednP0yvaeZiEEY9FWpLdrj9/OdWl8v7ydf2B6vdD+t4QloDk+Kq3JyHsXFRD9IzK/sGlVoYgVsaKpMSs/ObBvslaENZSUpKYUUPxpcoBX2tj9PSYmITou4/eJhZ0TCoQpWagZ6WjKT4qJjEhymZZb0EH1eKcZrX25SUkqrbMi 67uhlSCjCChxAQLhf05+xZba6v73azRUMzjGJY3tmQF3XpcQWk wZV0d2dD6sOE6AePYh/XtCJymJb39T69Q33UrZJIpV0tlQ8T0xMeXAnd4myw2G5fXCNbo mE1lqQ8yU6vHeAi5FhvihxR8TOvRzjMnet+Mr1GJ9TCy85W5hZ OJ7OFGKenJT0lr6Ckpqis6F5cclpVZ5dQLpYiTdU1OXm1Df2sz AenvYyNLR0274t88qSyn68cgrisnJSEqJhHD5LSCrtQHq4SSeT CgY60jKz4+AcXDvlZLDba8NwdKoQpRLzCA67WK/XWXq6XkwyjGFayW4tjrj7Kb6u5uWeL1SLDdduOXEysbujnVORl xdyLi4p9FP0wJSW/iS1TDQ7U3jkUaL/IwNl775n4soouGNFoulsqkxPiox4kJmQW1nKVQokCxmU97dUPE 5PvxyZE3X+QVNLRJXx6tQGAP4i3CBXwhwPLBLRWpGJEqtF3AcK osXHFOqE+2mVvYL/O1cXRYfXuuGp27dUdLoZLA+808bhyYWHM5SAnO89d4YFbHKxM3 E5nD3bXJIU6z5lltDOqgi/FyiLWWCxZaHMol8fldUfvNP7RdHVE0gCmK76PymG8N+bgFquly 8MSOnuxISEuRzCs6fFBw+XmruGJXfhgyjnf5V8vdPIOi/gpZJWJnpnX1XyOVERC+fcuBTrZeYaEB26ytzT1OJXa2ycZK/igE2qEq5WJacB9FqpkKC0jVYzicrSuKPlM+KFDZy6ePhbqamXr ERpTwiUGW2K3mKxcYbBq2+FjgR62+mart52Ijrx2xMfZdJHR1s s5fbCy7YKHvf6CNRcqeKyejF1Gpqu2Hn9Ukn/MZeFs64ArBQLp8HDz45OuRt8s97qe1y0VSmloTKgR9vNtvA+nD zAqhhniVRwLtP/Bak9cPR9Wo6WJ57cYW7ltCw308XS2Dr9TCaE0J+HElsUzF3ufz +9Q9Ef6r9afa3Mst6+f2/HwwFYTM7eggwd3h4UeuvKojK/q7Sy75Oe2znXTtr07XEz0N4TGlg7I+f31d8I2Glt4bD98MCw09 MiNx+X9GhFO8BASwhWCmigvB3N9Y98j0bEP0/NqIYYeZijNMEwRPezCU15rHO03bj+wY52pR8jZ7GYZ3T+Yvdvc 3H79/pQ+Oa8p8yd362WWG7bt2b3ZxcZgqcO++KZuqfbJIYsf536rvzu 9D6bGng3LERU/88Zex3nzPE49E+qV1dYWls5nCsTC2tSjVvMWmTtv3X3soJf9iu XWIXcrxNhwx5UtqwzmOx7PKrhzJNTF2NjCevXG0DM3spq7uE23 Q71d17gFHgh1s9Rf7X0ls4sUibqTjvkYGVi6bQ/f4bvedKnxhpDnhCpRiRtjvVdbrNDfcujug9i0nCruCDXEqBh1Z 03SfjdnsxXGjhu2Bh6Ny+9sTr9z7cjBE8fOnNm/08vGzPN4ckNdR/bxLestVxjbuXj5/RSd3trbXJd9xN1p3eagHWFbHfVN/U8XNMOKwdbsY5vWmjp6hx49HBYacuZhWRNfd7UBgD8KINT3DCS RN6dnVt+4VXMn6s1U375bfftufx8EPe1F1wk1YZu5ofeR6Oio4 442bpeTEs+FepksDYpu5nE64zz1DW223mplGMlgSYT5j+Zbz+a zWQ+PbVn+rdPhtK7G/Mvutot/1DNxO5Vd35mzz9LQ0fNw2qBWPPZADoUqzgS56C/0vFjU20+o+CglkknaKu9sWmqwyvdCERfKuBps/uNS69D7VYNt93d7Gs93v1zR190W56lvaOsd2cYwkv7C3aY/WGw9kcpWoBKSNybU2L1u1saGq/wPnjx3+dTpM+dvJxSwNcToCK+vOen2/chrx3zXWy9bsPV6dT+H/TjIzszA0utIdldXeaT7kh/0bANv1vYUxx5y+nbh1kuFrXjPTd91lvoeV6shVk/GLiMTB88TBVxRYVTI8nk2u26Wc1XixGO+Fivtj2ew+yUawVhlR HZL9n7nZaaO7sFHrp+7dO3C0T0ezmZLHfYlNAp72x/4mBuZrTmch4wIB0r2WulZeJ7N7etOv7TNaJ7xtqtFnfKB6J0el nou5wt6W/POWeuttFp3MEXAMAyjYhi5rCP6oPuieWvOFopUDJN/cqv1CrPwR031acdMF6608zyZiTIMw6iGR8WY9GkHO0YL+J339r kbLJ47++uvF6ww8z50++rdpNQaESLtiNq/Xm+uw0/JnTCjyTq52XKxw4HMDlZ/briFuf2Gw+ntvannNi7+3nL7tQqhCoo9uMngB6u98Y1siaY5P+ bilWvXszoGYZL//B3qa4Uqqs8467x0mZH7oYQ2Tln0brOvLUKiqno0vbeD3CyXr79 Qzh8Ql+0zN3NwO5whZLRqfvpl/yWzbfYmsOUMU3d3j9MSPb/Iyqqsiy4mRjae5ytQqi3nrMMLz1BRWihkPzy8yXjJvNlffzN/mdHmA7eu3HmUVMqTMmRl8gnn2QYB14rZSgYntARDNeZn37t9+8 LRQOvlpg5u16sZeUvh1Q3frdh0IrVNyajxmhNb7Zes8H/YrVUxsphAO1NLjyv5HYV3ti/6dqVreEydkmEYRq7WClEpFxSxAvyRAKG+V1BSQGkzPD2iZky+P +frN3Nv9pf3vvuSXdcsoDQ8hHgm1O3my91+Sq3qrDy91WbVOo/1ax1MDYLvNQ7UJx+wtjS1cAncf/LswYjQ9aZfLXTacbdF2pR8wm3Fwo2XsqJO7XDx9PHZYO+y6WxK xe2Nps6eh7M5lPzpX15MhUIVZ18SamvlnY1LDVb5XiziQhlXtx vNNd5+rZil5j8I22i11PlkFrsq/oCNlZnluqD9J88djNi1zuTLhauCI8txCUnxfilU54DDpy9cPXv u/MWolEqOtL02cber0yrngAPXL+7ycDJdFhhZN8hhJQfYWlg77X7 MlbVW39+68AeHwDP5IrrwVrjDvDkeZ3Iaxb23/H4pVI8jGUJNb21yqLWe7e7Y0vqSM35mK90v57ElMKmrkPWcUJ0 8dh67dfHqjcsnIjydzfQc9ic0CpuS9tlZm9juTenGh6C+zutBC 5ev2X4rvyXz6vZfCHXZ2nMF/ezm4nB3vYVL9ey37Dt26lpURgu7vfxUgNV8ozU+IQePnj6308t i5fJFG86VtVZkhqxfvEBvpZPPweOnrkWn1XZg6mdjZSFcNdBeG vsw5uq1U1utl/w456vZ3y9z3HU7qzDnrK/+d47h98ohqZqpuBe8xmqx67niFlZOhKWFg/vR5LrWe3us5llsPZbWJyc7Ip8blIRQw1IVIyGfH/ogR1RQxvUIh7kvCdXpVJ5YVJ9x2mGhoWvwnRoFVRS1z3GOQeC1 kk6Kc2ebm+Xy9RfKBtn9eXvMzexd9yf3j2Cc+pthjvMNHDdu23 f0zPndPqtMls+xP5Cafj3EwdZq1aEcrgSuSTn+8qAkCFdxuyri 4h5cu3HWz27Z/DlfzZ6nZ+1zPpcnKI8/6jzHwPdCVhM+isPdaTHHPYysPENPHD8Tvl7f2mXLz4vueR2Or5 EycFVM0AbTJRYeO/YfO3zshP9avSVGliEx7S25d72sZ/+w0tJj5/FTZ249KmH1SFR/i/lUgPcHEOp7BsLptoKS+rhHjYmP30zDo+SGR8n9A0Load3EZ0Jd 4RoeUydVNCWfcTVfsnj5SmOT0PuNA01ph60tzK099l2Kuncr+k FUXEpifl0jfwhufhzuZbTcKzDAdc32yyVF9w5uWL1hx24/29Vex7JF6LNqR6gclnBiDm6xXLosVNflK1GguKT58UHD5RYbIh K7cG76le3G84wCLuV3yLkxYV6WS9eczmHXJh22sTS38dx3Kfre rejY6LiUxPz6xn6pbkDQc12+JgH3u1AFQ2oYmYbBeQ23dtvN/cFpf1wHzhCph3ysF3jfGBOqlWNIQi/WUhm9ZdGPdn4nsyFZwa1wh3nzvM7mNsEvC/VQSv8oIe6KPeZuaLFhq88mZ1On4HsVXbhKNDYo5nVdvj9aRyQ0 CpuT99tbm9iEJXbiQ/y+jqeryxU0Z1zZZjjPZPu14i6F7g51zan8gQGpprM6IyE5/e7VU5stvlvsciA6JePKLvsfjNxCTly/HRNzOyYx9nFObouAi5Jtlelxyel3Lh31MJ29eE1EVC2ME0+rYP IwBaZkSC0jofC6wpwHUZGh6xesWBd8Lir1UqDhd3Zhd0u5Eg1T Eb1jteWSDedLngn1cV3b/T2Wcx0Cz+YJh2Xtz4/yhQktJh9CfzEoiYYVaOH9Iy6L53icyqgVMBhBc4uurba1tPK6U QWL6zNOOy4ycNl+s4KQFt7d6zDHaNuN0i76JaFu+CllcEQy0Hg 7fNUP+msCfroc+SDm9v2EB4+zc+r7Su/utLaxWnO+HJMgta8QquxZY6W0rKE4N/Z+VLj7kuUOm8+X9lQnHXOeY+h3MaeFYHiVkZttluvZ7n3CVYjx 0r3GNs8tuqe/8cijWhmD1sVtdzNbbOlz8PLtyHsxd2KT4tILS1gSvhiuLUyOTc q4fjx41fLZ+r5Xs1kyVEb/F39hAYA3AIT6voFlAkorUo4KlSNvY1SofPkZavw2s+Xr90SXIw whabwe6mayaIm+4c7oZl4fJ9XfxNDSLSJ9gFEzDI32V5blF/WN0MKaC7vcly9fYazvcCyN3d2TG+pkZrjUwHp9SFyH8vkJrJBM 0VsbG+xsZLn2bEY/hau1vLYn+1xtjRy2X6/EZURfysVtRnMM/S/md8i590M9LRY7n8rrZXel+psaWrrvy+AyGoahEU5FWUFxr1onM 51QY8LXWxob+9yq74dpAUZCUg3Kqb+12+7rlVvPZXMVktoT/qv0FvlF1g1yWEn+NuaWDrsSerGWyqjNC7+39T2RDckKbu6xnzP H80xuE9x709fFYqX7lWqI1fNkp6GxvfvBx71qqUJSlnjWXX/+kqULFjj+9KhOiNCKZ/M1xwYl/fjSoKQ98Q2CAU5qsK2ZuWN4Gk/Rz8oKMdZ38L5WgkG5t/ZYf/vjxjM57bQoNsTDYonzydy+AWJYqmHUDIMO1p5wmTffYdvN4sYn FwL1vzcKi2vlDzNahoGan6TV8/swrVTDaBhG3Ft6yPm7+U7brxYKpRTNQ0gIo6HmnDM3Myu5BCof pRlGPFC4x2SFg/+tEkFP8umthnOs9zxo4A5Lk3/yslzqeqqkmz2Ys8fMzM71UHrXQNY1n+UL1uyOasa0vdH7vPS/t4yIa2RLtDXJZ8MjIg7GNQzA5LNZSSJ6qDHjyhaLr2wjEqohhl INsdKOOFibWkek9aNIw5NTDgv11267UUFIC+9E2M82DLpe2kVz bgdtsFi27nzZIKsvJ9RY33JN4P12RqESZEeGGc9d7ne1mKNhhh kG7sjPquurz7vhbmFh732vlZQ0Zpy0m79y/c6bzw1Kkgva8s/dTC/pk6KKUYphUEHFAUt9240XC6Xi0tjDTt9+7378cYOEQStuejgZL XO7Vi2Q9VVcdVpp4bz5do1WUp1+zmX2D2sj7paJGCXReDFw7cp ljmcKxRKGUWs03TVpT1plAtmQTMtoGaav/H6Q+ZcLPU+lNkt+/vgCAPwBAKH+z0U3bSYu0HiJS1hUmXAYV6laUs97WS9dtDToTgO Xp5DU5cTucTF12ODvvy3Ye4ODx45DCe0MqRSkX9zpqPf9Ipvds Y1CvlQYG2q7fKmBc/C9Wpj+5WRQSizBWppS96xa4+K2xW9b4EaXVTZ24fdruzmyESnW k3whUP/blb4X8jrk3Hu73EznOxzL7u0npHU5D3ave3rcrRvsPYOPJnaMo hKCNybU+7vXmhkYbL1ZpxMqD6VgKd2QeWOL00qbNZv9j+7zX+9 ksdj3Ru0gpyvR19LEzDY4vhdrqbi78Yc5Vt7HsiBZ/o0wm2+/dT+d0wj33PBebbrM9XIVxOpJ37HSwMb1wOMehZjSilnFZ3c4Lf jRaPPZJ/VCNfJz7QjdtJms3TbzzL0iEp5Om8k94G01xzz0YR0kVhONRdE7 rO3Wem312OC6zuVkUrtIqNF2l8WFrF6+wnrdJn+/dTamhvrrz+R2Vz65Frw9wDcwcIuHs62j694HDT0oNTDYfn//pjUOTm4+wQEB/hvX2UXEdRQ9urg9KMAvMHCLu5PNKo+D8U09IkqAEU8HJZVcX+u 0ytnTxz9oe0Cgr4eXh0fArfwOEV+p4vLrb+7a5GzpsjFok7OZ9 +H7VSxa0d+fGWJsbL0m/HG/erAl55CHlZHNBu9t3uvszZYvsol42Ngt1WYdd9BbPN9sX2b/z4OSCAhTC+DmO3vdrYzs3byDAoOCvNbYmFvtuFoLITK0LvW47Q/LVwdeLyekBbf32Hy9MuBaSRfdGxmwznTJ6jPFvAFRf/z+dUZGhrYe+84k1veg/Y9P73C1t1m3JTgwaNvGNeY77jR08kSpJzZbGNtv8PPb5Oagv1B/XfCNwucHJVXecVu9ytHD2z9oe0Cgn9cmdzefa9ktAr5a21PxaL fLihUWjq47b2bXsR5d2Gpjab3Bd1vAT7s2LDNfvfFGuUI70JR9 2MNwuZnt2oBLj+o47N66q0GrHFdt2OQf7Oe9ydPT4/ST3pzog96+Af7bAj3XWNluCL6a0zuI0KDLF/CHAoT6PxgIIwcgXn1tY3U7lwNTECrnC6D65qbiKlYHXwLhCjFB dLY0FZaU5xSVZxeVlzT1dgtpgYTkcHprautLGvt7RAQfpXrYrW W1zdVdQu7LBQ1QOUwRrPbWoqLynKLynOK6ylY+l1IJMZKPYCw2 q6yiqY4tHMAkne0d5VWtLQMYD1e+cNzSJk636NnfMhJC8c6O9v KaproemPu0mo+MhysgkbitpbaguCK7rq22saO6uqudL+EKobq6 5vJ6dpdI1g9xa6vqKlo43TDR09NdUVFXwxL2I3h7S1t5dXsbJB kUCRpqmiqaetkiki8bEnUUnvA1mW2z614ZD6F+seg3hJKDAkFj fX15cw9LQPExii8UNrW0FNV1d0ESCJeLCLytoamgqCy7qK6qQ8 ijlAKE5ovEre2tReXVeUWVBZUNZXUdbYNYN6s1v7g8u7A8t7iy uLGHJVKIcUpIKrm8geqKipyi8pyi8rzyxiYOyupszisuz9Ft2c zpFitgydhy8SgJQdya+vpc3XUuLMsuaajtxUSUAoIpIUn393PK SypyCisKKtndGC2U0lyRoKG2uaKxmyWWCxEJm9VaWFaVW1RZWN lQWtPa1IcMolQPu728tqmyS8hFiJ+bDxMCGcnp5VSWVeUVl+cU leeW1pfX9/fhNB+T9fVzKqsaq1oHOCjR29tdUdFU3y0axPCO1vby6rZWrgRC qf4+dll1XV5JTVkrn0+p+UJ+XVWl7sxzS2vrehAupuANdlfU1O YVVeSV1ZVUN1W3DfQ+q1CBkhDEq2uoz9M1tqg8u6S+uhsVUUo+ QvPFcHtHa1FZVU5ZSwtEcbk91TVVuSVV+c2sxpqW6uaBXkwugN HOrrbi8uqc0qYGDiaWq/p7u8vLn+6toLq9bQBpb6nLLizPKSrPLakqa4f6UaUIB3/oAH8sQKj/s4EwuZjUjNVgk/EwuZjUoJRqbIk0SkhoEEqHFpYpBKiMCxN8iRKmtOhY9TiBVI1Q Glgmf03RGV3pwaf7gcdKD3IRUiBVIbRGLKUhmBTIVAilq/Uqe/m4fPT5EnG60oMa8S9Wp5HxMFpEaFFKg8hUYkIN61qBysXk00J3 ECYXU9qXCtSRQkKNUGpdLV8xpUEIpQClYTla/vii18rFLj89LB0YxqQvtQulRc9KDyIEF6VFhBollQLdpUNoEal +Wv/v6ZWR8VBaRGjQsUuBkGohRvIlSoR89opKqHtMOHaRn20pwkm+R PXzloRybCW4MTA5TP68c5RSi6Vj/ZMwKZAq4adfevbm0mJS8/T8UUooU/98YpRahFM8RMaXqhFSA0tf6uf8xQ51Z/j0hwHCFQilgWXPLrJGLKEgmBTKnl5kHkLwJaqfzxDWVevVPtuV 7m2Fnm8spXmxTCAmFz9/JSk1LKVfuMi694IvUcKkFiE1iEwpptQwoeDDP7cXJVVCnOTBhE Cqeq4tKiFO6n6qdT+BCKEQgL9ygD8eIFTAXxISwqR9PEFbVx+L hw6+uogdAAAA/J4AoQL+skAYLZQphTiwKQAA+O8ACBUAAAAAgN8BIFQAAAAAAH4 HgFABAAAAAPgdAEIFAAAAAOB3AAgVAAAAAIDfASBUAAAAAAB+B 4BQAQAAAAD4HQBCBQAAAADgdwAIFQAAAACA3wEgVAAAAAAAfgf +1EKFMFookesQPFdADsJoge51nILAekwAAAAA+BPwZxYqyRXBX RxeRy+3vRfqhqR8CcWDCQinITHa3cdt7+V2DmI8FDgVAAAAAO+ fP6tQUYoPo8V39npt8nTfuHGDy9agfTElMCHEFCKZKDfmRKC7i 5un13rfU48auJBUzn/vJwwAAACAvzd/UqFCGMXl9ySeuZ3WwWEJJL2dtTcP7gg6W9A3PNyWeS0wOPxuyQ AfkebdCfEMv13JkYh+sbLmm+BjFB+jAQAAAAB4JRBK/qWEykMIHiLjwgQfpwVSjYwUFd497R+S1DkiSj29d/eBR7U4g1NqYVfqbvcDd2sGudLXLY79C7iwjN3PZ/VBAAAAAAC8TFcfr1+A/jan/pmFSkAoyUMoIaGBe8qu7NsVfLcDJVn39oWGnMxolg2JJXJ+f94 hr6DzWT19uJL/9iepJFcsaWtra2lpu3j5IQAAIABJREFUaQUBAQEBAXkpzc1NvY N8Pkb/1YTKQyghoYW5dXcO+/rsiczvZyis9e7efeHnc9tprRin+YKyU5u2X8h4J6FyYUKAkQwI CAgICMjrI6VVg2LZX0yolFCmErNLLx3auePg7XzOMCpTYjLWg0 MhoYdTG/BRsZQW9WTtdQu5XMQZkCjeUagjo6Pv+80CAQEBAfnzRkIp/2JCJfmYXNBVcf3Q0f3R+R0KRjXM4JQGVRHFd48GhFzIg5ghhuk tvrB56+knHWKB7O2350CoICAgICBvzV9MqCSE0Xy47f52lyVL1 wafOX/i5In9B45fiM5rQBhBf/WlI9uCtocfPXkqwCfw4KPKXpgWYm9/gAyECgICAgLy1vzFhEpAKMkV92QnJN1/EHvrdtT1yLtXrt29n1bVLFTAtIrTVp0QdevSjcibSbWdYkr4bn NmgFBBQEBAQN4amWpoUCT96wiVhxA8RA7LRyTKUYlyRKIclapG MUolQGRcmBDINJhyVKoclcrVQozkwe+0QyBUEBAQEJA3R1Rdxa 6shmSqv5hQf2eAUEFAQEBA3pARrbb6p32VkXeFytFXeASjeNib OkSBUEFAQEBAQBiGYZQ4VhjgU3Un+kWhoiRPIoeEOL8P4r2+5g MQKggICAgICMMwjIzTm+22vubeg18IFaW4pEbQxSGDwyQXLnNJ NRAqECoICAgIyJsibqhPsbGoi3n4s1BxmitTiaoalKbmI//4h+zoCS6lBUIFQgUBAQEBeVMG83Ljli+pf5igEypXquChJJL8R DNnLvPBB6P/9m/SY6eAUIFQQUBAQEDemNHRtsibD5cuakl9IlSMcEkNJMTx85eHx 09gPviA+eAD5n//b2JnGFc+BIQKhAoCAgIC8tpo5fLqI4dSrC26isuhEYbP4RGh4a P//u9PbaoT6q7dQKhAqCAgICAgbwotEhVtD8zZ5MlhcUQdPQqn1T+ rVMf/+l/EtmCufBgIFQgVBAQEBOS1kXR3p7utL9m7B4tPVC9b8aJNP/iA+eADynPToGIECBUIFQQEBATkteE3NSbbWrGsrUZnznylTZkP PqDdPQeVQKhAqCAgICAgr8kow3ATH7VNnax+jUqfCnWDBxAqEC oICAgIyGujVSqFe3bL32hT5oMPFHaOg6rR1xVLAkIFAQEBAfm7 R4XjjbuC6/WWyu3smM8+e51QleaWgyoGCBUIFQQEBATk1aEF/Bw/n6xAP6K9TVFaIfPfNvLRR/+PvfeMaitb87y5YW73rJm+7+qet+ftWT2he61e3XP79q1ylSM5 55yxjQMGjDHZJCdwzjhnY5uonBE555yTyEISEpKQhLJQOvv9gA tjorBF4XLpt/TFR0dnb3Ok8+z9hP+zhkF1dKYuGAyqwaAaMGDAgIF14I9QCF7u dWdTVAo5HwBmcZX6//zTaoOqsLSmsefX6zljMKgGDBgwYODXzkxjA8zMuOP+PQBBPAB4 59OgP/wBGBlJjp0QXL258MNu8NvfAiMjxQETOp1D40kMBvXXZVBFNBqP QoG02p2eiAEDvwCUEolSLNrpWRjYMUax6PwDeykIOABANDQi3/UjMDLS/u3fsmqbp+fljKGJucxs5fc/KCyt6QyuwaD+ygwqBE2QiL2vX2pVqp2eigEDvwDYnZ2TRYVatX qnJ2JgB1ArFJ2PH2Kd7GmVlQAA1d0MzW9/B4yMJMHH6NOz06KFaaGCxpPMDI6zGtvoNLYhhvrrMqgQBHU9ed SQdkGjVO70XAwY+AUwWUhuvnZFzuPt9EQM7ABy3lxNciL5cBCX QgFyOXB0BEZG0B/+ioMrmBYufDCfc+JpgYzGk9DY8+tZGYNB/UaBoJqkhNKwE5oFg0E1YGBzBrLelYaGzE9M7PREDOwAIjqt8PD BiuhIqUwK8vPB3/wNMDKS+gYwxmnT84pPTMk6e1ODQf2W0SwskA8HEbw9DGEhAwY2 Ra1QtN29jXV1Yne07/RcvnbmJyc1Cws7PQs9wxsagpsZN928ppVJQUAAMDKCfv97bjZs WqLa2IIaDOpXYVAV8/Nzg/0L8/PbdH3RNJXg44n3cJ2fNKy4DRjYBDGDXhUfAzM9QC0r3em5fNVI WKyeF8+/Pcc4o74uZ/f33fm5oLYO/MM/ACMjhZXNTP/ItGhhS1bGYFB3hrn+/o779/gUyjZdn9HYgHN3wbk6zTQ3btMQBgx8M3B6uom+Xjl7dg3l5e70 XL5qxvD40vBQ+dzcTk9En0Ba7VBeLsrJfhSWB2LjgJER+N3veU 9fbnV7ajCoOwa9rqYyOpLT27NN1x9GwjFO9lhnh3EiYZuGMGDg m4FaVgo3N4GZHmjPuKtWKHZ6Ol8vDRfOouxtRNSpnZ6IPlFJJM 03rhFDj8/cuA7+9/8GRkYLP+5mtnZT128kbjCoX5dBHcViME72zJbmbbp+R8ZdlK0V 2sG2P/PNNg1hwMC3gVat7nufmX9gL8zMuDYlScpi7fSMvlKEU5OFwQcR Vub02pqdnos+kc9xy6Iiy06GSUKOL8ohzV+9MT2vWE8OyWBQvy 6DCmm1vS9fZP/wl+nKim0aojouFm5mjLK1arl+dZuGMGDg20DO49VfOId1c8Z7u RcdOcSjDO30jL5ShhEwjLM9ytZqMDfnW1KMEdNpaH/fOjsb6J/+CRgZge/+wmvqoMo0n2FlDAZ1B1AIBI3paVnf/3kUi96O6y/MzxeHHMW5OyNtLKtio7djCACAWqFQyWTbdHEDBn42BGNjRD/v2tSkxstpMAuTmeamnZ7R14hGpaq/cC7fZB/K1qr5+tVvKdGXOziAtLfp+9O/fRDsvXCeL1+gbjF6ajCoOwZ/dKQ0LCR37w99mW8gjf4Xetz+vsLDQdUJsQQvj+LjR1TybTF7ws lJek21IeBk4JcOq6U5Z8+uvsw3Y3hc9q6/TBQW7PSMvkZ4gwOFRw6RgwKwLo7Fx4+qv5XFNARBo+WlxaYHJH/3t8DICPzrv4LWFj4A1FmBwaD+Mgwqs6UZ6+oEM97Xdu+OSirV+/WniouIvt7dzx5XxcaQDwUKqVS9DwEAmOvva7t9kz+yXYnKBgz8 DEAQREEiYKb7JwvJs+3tKFurnpfPDYKdqxnMyUZYW/S/yyw7GYZzd5UwZ3Z6RvpBo1L1vn3T+a//An7zG2BkBE6fBmo1X6qkzq4rh2QwqF+XQZ0gEfNN9iHMTeovnJ VxOHq/fl/ma6yr83gBsf3ubVKA72x7m96HAABweroLggLGScTtuLgBAz8PK omk5cY1oq8np7tbMD5ODgpouHh+YV6w0/P6ulCKxXWpyQhLM97QYPfTxzg355mmb6QeTy6TdZ1L5fzxb4CR EfjHfwSFhQAAvlj+zRpUOlfCFEgZ3GVHeFLWvGJ2Xj776fFfhE FVLyi6nj2BmxsjbSzLIk8Kpyb1PkRjehrKznpuoH8Ylkfw9pgo 2Babx2xtgZkZt925rVF+O9EUA782JCxWScjR8lPhUg5bzudVxU YVHwsW0aZ3el5fF+yOjgJ/n6rYqAUBf6KAiPd0G4Ll7fSk9IOMz+93tIcWo6eHDgGVCny7Bl XCEilYPB5llDE+++Eggy+lMWZ6evubugbahphUrpgxp1P0+Csx qDIupyYlsSDQvzD4INHXe25wQL/X16jVFacjsa5OMi5nuqoS5+4y8O6tfodYhFZZkfPj96WhxwWjI 9txfQMGfgZ4lGG4uUlj+kUAQZBG03T1CsrWSu+/yl86/e/e5u3bPYJGAQCxO9oJ3h4t169+G4m+SiqV+9//HhgZgf/23wD6Q5boN2hQ6VzhNIvZ1dlGRD1JDb2OG5Uw50Q0rpw5N014c yky+OCx0LCgsMtZjWM0vk771K/EoArGRkm+3o2X0pqvXYGbmejdHyui0YqOHyk/Fa6SSOYGBzFO9q03r+t3iEVGcdj8A3sRVhaTReTtuL4BAz8D1P JSmMn+3tevFv/Z8/JFzg/fMerqdnZWXxVyPr82JQn50zpDxmETfb1KThz/BlrdaSFIkp+vXYyeOjoCsXjx+LdnUEUMnniS1vz8TPQRHw/fI5dxozLWnJglXejAPzqdkAZr4/AlCw2w80cTX9SO8liCzStwvxKDymppzt3740DWuxEUInvXX6ar KvV7/ZnmJpK/T+vN65BaLeNw0A621fGx+h0CAABptf3v3sJMD+Qb72vPuKuWy/U+hAEDuqNRKFQyGbTFX7dGqex+/gzn7jL1k4TvGB6HsDClwGFbvdQ3DLOxAevqVH/+7IJAAADQajTFJ44RfDxlc9ydntqXopVIFNbWwMgI/Nf/Ct69Wzr+7RlUIY0jpHGlXKGgq+jJqWOXsSNSJk8+J5lA3Tp39h KmjQe4QjlzuOBs8MU3TVNUgYyum0HdwZu3yBgem3dgL728jNnY ADc3GUEh9Hv9cQIe6+I0AocBACC5nOjnXRYWAjQa/Y4CKRc6H95HWpmjba2Ljh0RTozr9/oGPqLVqsQi8E2417YPKXOG0VAHbbE4Ui0RV8XFFB8/Kp78kMrAaW8j+ni23b4JGerBfqLvzeucH76bIn+sJmq7eY3g7c Hu7NjBWemHzk7w138NjIzAgQNA8DETbV668E0aVAmbP9dBfvTB oAoWeOy+9xdTk+8W9gjVs3wJY6ri2vGYB4WjEzy5btlJ8zMzMw wGY2YDmMwZOmOmp4dJm97otM+AxaJPTtZfv4ZxdRooLRkoLkY7 OzTcvc2Yps4wmXoZgTk723D7JsLSrIeAn5mdpY2NkUOPFxwKmu zq0tcQMzMzMyzW1NBQZfIZnK8X/lAQ3Ny4H4thMpn6HMLAIizWZE93Hwox0dU1w2Lt9Gy+Vpis4bL S+rQL1IHBLfyVWKzJ7i6cq1PRqZPTExMzMzMzTCalqZF09HDpq ZNT/f2GP/jM7Cy1v788Jgrh7DBQVbn0B2l68hjn4dqV/X5nZ/clMFgsFoulDg0FRkaa3/2OFRHBYLM/vMWg02fnaJxvT9iBK5nlcdsLlhvU3ncXzp+9X9InVs3yJAxGza 0TsQ/IOhpU0TRbMEyhDA0NDW8AhdLd0IA/dqStkDxMoWx05hahjIz01NcTjx0hHz3c31DfXVpCDPApTojrb2 +jjIzoZ4zR0aLYaKSlWU9FOWVsbLC3tzwlCefr1YrHDutriOFh yuhod20t8cjh4qjIhoy7OGeH4pSk/s4u/f65DAwPD1NGR9uIeHJMVDuRQBkd3enpfKVQRkbqXj5Hu7u2EYm U0TFdPzU21oxBIS1Mqy6eo4yNDVMolJGRod6e4uhIpLNDd1WF4 Q9OmZhozMvNMz1QdeHccE8PZWR0mEIZplDaUSisq1PpudTFf+7 0ND+HodHRERRq4Y9/BEZGin/+58mamqGfbvfg4MAkjUXnblnI95dmUPmKOeEI7FpyyhV8Bw9iC 6SskaLzwSnPaiemBDLGZlfT3eUrodPIQf4zNdV6dzBIpqkYR/v686lAq5WzZ8siwqtio5V8vTUX1EgkVTGnSf4+C9wP4Y2+N68J 3u50fUdqJdPUggDf+gvn5gYGquJiCvx9pTSafocwsMhMbTXO2W E7vo3fEgOZb9D2NiOw/C19agQBwzg5jKJRyw+23b6Zt3+3YNig6AsAAAOZb3L3/LAi8VDGYmFdHLdP1vRnIjkZ/Pa3aiOjOTeXFe98oy7fOcW8Qj5Y/uJ0yI1CBhCI5GyZpD7n5ukzdwsnNSoAhktvHz91v3iIzRRINr2 a7klJc4ODRF+vwZxsvd9BZktz7t4fux4/BAAsiMQ1yYkFgX567IU0NzxUdPRwTWLCYvoAgKAxAh7r4qj3or G5gQGkrVXz1csapbL7xbOc3T9Qy8v1O4QBAACk0QxkZ73/jz8Nw2E7PZevmuZrV2BmBypOn1LrLD2mkkkb0y8WBPjNdrQvP9 7//i3MzHiquAj86vOSRNPTpaEhhUcO8j8tjVNJpeTDgYWHgxTz8zs 1ty+FRgP/9m/AyEj2139FuXZlxZvfXlKSiMETTdE7s69ejA7xc7RxO5xw5zmhZ 0qsnZnuen0n4XRETOr5i6Gh8bdJ7RNcKVMHIWPdDepsRwfO3UX v1SZarXYYAUNYW4xgUAAASKttvnoFaW3J199amFZVifdw63zyS PNTSgWzpRlla9X56IG+hliE3dmZveu7zocPAADTlRUYJ/uWG9dUEol+RzGwMD/fdPVy9g/fdTy49y3JkesXrVJZnRCXd2APzs1F9xJShUBACvAtCQ1RCPjLj 1NLS/FuLj0vn2mUym2Y7C8JWk117t4f2zPuahY+SdHSKJX158+S/H3Y3d07Nbcv5eJF8LvfaY2Mpv71X8ZWSd98ewZVSJ8TUZlj5Tg iDEPGFZDz0YWFLZNTPDFTJJ+k9JCxqCw4GlbSN8KWzPB1cnbrb lDpdbVoB9uqmCj93kGlRNJ87SrRz5v5UzuLrsePcnZ/P6u/ZDkKPB9pZT5GwC0troVTU3Bzk/pzqfoaYpHpyoqcH77rf/cWACBlzVZERWJdHecnJvQ7ioH58bHiE8fyjfdVn4mXzHwj6ql6 R8Jklp4MhZkeQNvb9L99o6PgAH90BGFjWZeSvOI4t6eHfCiw7m zKglC4DZP9xaCWyzofPYSZHZgsKlrxFqTR9L19TfB0GyeRdmRu X8r8PPj+e2BkpPjNb+oc7JirnsDfoEGlcYQ0rpQtVfNkGp5Mw5 eqOfMSGnt+mi1kCBa4Ui1PpuFJFDNzIhpbp6vpblCpZaUoO+ui I4eVQn06NKRsdvHxI6XhoWIGffHIYG52vvFeanmpvoboyLibs+ eH5S4sGYeDc3epiD6tXtBfGQAEUZAIhKXpYvs5CII6Ht7P279n qnjlD8/AF8JqaUbaWCIszQqCAji9PTs9na8UTk93YfDB4pCjGGeHktAQn RqhQNBkIRnjaNfz8vmKd2Rcbtmpk4WHAmUc9rZM9xeCcGqSfDC gLDxUOLVGTGrRL9X5+OHPPzE98PIl+M//GRgZUf+//150MFC6qqD2GzWoen3pblBH8ViUrRUp0I+vV1E94dQUwsqs7mw y9FNV6ASZhLa3GYLl6UXEa9EPg7K3mR8fWzqo4PNLw06UhoZIm MwvH+LDQAsL3S+eYVwcqOVli0doVZU4d9fG9AsGr68+gcAICom wNMO6OMItzfSuAfLNMFVSTPBy73zysPpMHN7Tjd3VtelHtGp1x 8P7BB/P6cqKFW9BWqg2JQlubiLUX3LDLxFadWXO7l2dD+9D2jWq2OcnJ pA2lrXJiT//xL4UgQCYmgIjI+1vflP+w/clkRGrH78Gg6pPg0qB56PsrAneHvS6Wj3eR3ptLczMePmajtHQ QPD26HiQoRelITGDUX7qZEnoceky26kUixsunicfDprr7/vyIX66pqj52hWSrzertWXxiEIgqIg+jXWyF00bVMX1hlIkarpy ufDwwZrEBJjpge3Ikvs2GMx+j7KzGicRx4h4nIdr9/Onm35ELZeXR54kHwoUrZWd3vHgPtzC9NfcaVwpFjffvIZxtJuu KFvzBIVAQPTxKg0LWfjF5SWhUODv/g4YGcl+2EVwsG28dnX1KQaDqj+DCkF9mW9QdtZYZ4dhhN5SK7U qVf+7t1hnh1EcZung3NBg4ZFD9edS9fKlZHd1FgT6NV1OWxB9j P2oFYrOxw8J3p70ar3VXch5vOoz8UVHD/OWpVN1PnqAsDCdLCoE4NeeG6kvxHR6YfCh6jPxFCSc6O3RfPWy 8ietUQPLabt7O994L6enS86bI3h7lIQc3XSFKuOwsS6OZRHha0 oMjqCQWGeHYQT829B//wyEU5M4D9fK6Ejp7OyaJ6gkkprEhMJDgXrMqfw5UKmApycwMgK//z0tIZ7g7zOQ9X71WQaDqjeDCkHarqePUfY2SGuL9oy7eruPUml D2oWCIP/lKUhSFrMs8mRpeIheojVTxUUoO+vezFeaZaLVkFY7gkZiHO1HP i22+xKkLGbx8aPlp09JWB+3wjMN9UQfz/rzZ9VyHSJYBnSA09ubb7yv7fYt4dRE2anw0rCQNbdTv3Igrbbu XArC2lxEowIA6s6n4j3dZhrqN/7UTFMj1sWx7c7Ntd9tqCf6ebfeuqH+ygQI1TKZ5meYEgRNFhfm G+/tevJovVM0SmX386cEL/epkpJtn48eweHA3/89MDIC1tZdVy7hA3ypZWuksBgMqv4MqlbbdusGyt4m3/RAbfKZz6tF02hXfko+N0cK9CsND5XzPso4qOXymsQEvKermE7/jFFWMJD1Pmf3rqnS4hXHGXW1cHOTnlcvvnyIRUTUKZyHS21yom pZ9seCUFgWEY51dhQzGPoa6NcMBEFjOFz+gb2DOdkAghovpSFt LA15SauRsmfLT0eQDwVKZ1kAgMmSIoyTfcf9TZbCA1nv8J5uoz jsmu8KqVNFRw+XR55UinZe/Xs5Q3k59Oqq7R5FJZHUXzhL8PZgNK6/LoGgySIy2s6mL/PNds9Hb6hUICwMGBmB3/wGvH1bm5KI8/IQjK+hQ24wqPozqBpNY9oFlJ013MK0LCJ84bMSffsmOF2j7OXe pPmJcYSFaU3Kyhh+4+V0mJmxYGwMfBmQFmq7dydv/x52V+eKt3hDQ3kH9rbcWCNU8HnwRyj5xvuaLqWtON5xPwNlZz1 RSP56KuI1Gu0vtG2ISiptvXUd7+5Cq6oAAPS9eZX13b8vZYEZW II70FcYfLAm+YxCIAAAyDgcvKdbSehxlXTd/DhIq61NTSZ4e6xXtKpWyMsjT2KdHWUcznbNe+toVara1KQRNHK 7B5qfnEA72lXFRm+s2zA3NAgzM25KX/kc+HqprAT/9E/AyAjs3auZnCw6GUr09VozjGIwqHozqFq1ujohDuNkXxDoX3Q0m EcZ/owbBysfDLpMJDeN/7RVhagV5Wh7m+6nj1ec2fHoQb7xvtm2L+2KKhcIalISiX5egrH RFW+JpqcxjvZ1qUlaPfWcme1sz929q/3eyk0Aq7WF4O1Rm3zm65EgGKbODUz+IptMydjsoqOHS8JChFQq AGCioABhYdr3NhPSd+OgXzq06mq8p1vHo/uL7lmNUtl0JX3jjEKlVFIQ5E8+GLhBUnrDxfMIG/OvqtO4aHq6OOToQHbWto4CabWjWAzSyrznxcqCohVIWSysm1Nl zGmVLnVKO45WC+LjgZERMDICz54Jp6mkIP+qmKg15TsMBlWfBr UsIgzv7tpw8RwpwPfzEn3fFfaZns51SUEhq4aVai0A2p4Xz/AerhMFK+ugB/NykLZWE4UFa15HdwRjoyUhR6viYmTsD+HYWb6EyZMAAOTs2aKj hyuiImVc/ZiWqbISuLlJ/9vMFcc1C4qyiDCss6OIStXLQF9OXtnAzbxmqUK10xPZMvwRCsz 0QN25VK1KBQBgd3aQAnzrz6Uq+PxNP/urgoJEIizNKSjEB1cEBNGqKlE2lh337633EW5/H97TrTYleQNXSu/rlxhn+y//YeoRZnMT1sWp++WLbU2VUkmlVXExJH9fdudKX9cKFAJBZUxU0b Fg/ujKRfzXSG8v+POfgZER+Od/BiMjjJ4uoo9n+707a24zDAZVnwaVfCiQ6OM1mJuDc3ehIOCfce +e4joPnMqxP4NwOIPILB4Q8oV1yQnkIP+5ocEVZ04VF+HcXfrf v9UuyyT6DJjNTVg3l+77d4FayZiT4OpG4p5UJDyr7BznQBJRw9 nkwqPBvOHP2W2vANJoh/Lz0I62Y8vSlZfoevYE4+L4M3ildEGqUKW/r/c8j6HQ9NZ+4OcBgqDJ4kKY6YGlChDJ7GxF9GlyUIBomrqjU/vq6Hr8KOfH75dnIUlZLLyHa1l4qGJZh8vljOFweE+3/rcbBf8miwvxXu49L59/4Q9Tj4xiUDl7fmh/kKGTcsXnIhgbRdnZVMbGbJqQpZbL2zPu4b3caV9/hbRaDdLSPmxPb9wAKtUwCoH3cB1Bo9YMCRkMqt4MqkoqJfp5Fx 0NZra0IK0t2tdf527AzfzmA6eys0r6Yh6Xm8chbr8pw3q4lYcd V8lWZvOzWltIAb5td2594Y9kooAIP7C76skrdN3Y6UcV+yKynZ NRFjH5/pdJ2PK+1nt3ST5eM40NXzLEImq5vPPRA4KXO61qjeQITk83zsO 1Ki5GX+7lL6FnnO1/iXDgVE5h8y9ME1GtUHRk3MF7uFLLPqRQatXq5mtX8o33cg15Sc uANJqmK5fgFib8ZaEZtULRfP0K3sN1zQROAED7nVs4N2fGhpnA 3L6+gkC/urMpX0mir1ap7Hx0P3vXX5quXto+LwWk1Q7l5WKc7Pvfv938ZE g7iscirS2G8nK3aT56Y3QU7NkDjIzAP/wDaG8HALTduYV1dmC2NK95usGg6s2gStkcoq9XZUzU/Pg40sbyM1RwVWrthcxau3j4NFs0yZyPfVbtdSwj28K84WzS6pM FY6NFx4JrEhO+UDi0520mcu+us9F39sainJPRjzEd7RQWqXHMO 51gFw97GHuZ6OowqQ//lVIsbryUVhAUMLsq+wkAoFlQlIYex3u6Cacmv3ysLwReOWQcmW McmXMX3iqV/5K8vgqBoDQspOhY8PzExxTEvrdvcvf9OFlI3uCDvzbkc3NV8bE FgX6fqBpBEL2+DmZ6oO3OrdUfgTSaspOhODdnKXujWrWF+fnC4 IMFQX7buh3UHQmTWZ2YkLd/T3VivB5Vz1agkslKQ0NIAb6rUzHWhN3Zkbt/d9ud29s0H73x8iX4q78CRkYgJgZIpQCAypgojJP9en9Jg0HVm0 EVTk8TfTxrk89IWazC4IPlkRGK+bUdR+sxL1lIfF7ldR47xZwH AEyzhc/THmbb2LyKvThEW3kpOY9XFhFeFHxQPje3pVGWGGMKX+HaX4XG5 lhaxCU8fVw42DfBUao+bBC7xtjRT6uOBp1HmRt3v9181bkpCh6 vIiqy+PjR5c/65fQ8f4oy2hhrAAAgAElEQVRzc6IgP8dVrke4QlnyyyqXZLT7W UzAJcIoY2s3cWcRUqeQNpZV8bFa5cd1ALWsBOvq2PXk4c9Riah vFpTqeYn+U9X4w8NFx4Kr42Nl3E/ScaWzsyQ/n7KIcOmqCm8xnU4K8C07GbZp6lxldBTWyV5E+yrEv9jdnQWB/jAz47LwE8LJ7Vqt8oYG0Q521YnxOoZphVNTaEfb2uREvWi9bRd UKjA3B0ZG4H/8D1BZCQBYmBcWHQ0mHwpUrtPsz2BQ9WZQ54aGCD6ejelpCj6/7mxy4ZFDqwOfG8OcE59+UBpyq2iG+yEhu/3+3RwHx9DgS2EZZe0U1vKTtRpNVXws2sFWymKtdbGNoEzznuA6 Dt4sdo94ecfJjxR8uLepS7XqhzDNl8Hf4pDGe56GniG1Tn9hEY l0llUQ6FceGSHnrb0C4A0NYpwdquJjdrZepY3CtIzJvwNreYBu O3Aqp7j1l+T1pVVVIq0tOh9kLD84NzhYeORwVWzU8lLmrxyNVt s7wXlb2BuRUZJV3K/36880NuA9XNsz7q7YR6rl8vb793CuTtTSlbIDtKpKgo9nx4P70 GbB0bY7t3CuTptqRPw8TBSS4ebGCGsLcpA/Xx/JEKsRTlOrEuLQjnaL/SV1QcZhl0WElYSFzH8FHql1QSDA738PjIzA4cNAJgMAcPr6CoL 868+fXW8dMC9RGAyqfgzqbHs7wduj9dYNlUzW+egh0ceTXle3p dtHofGO3iAnPK3gzssAAFqlsjY2iuDrnfm20DIeHnSFWNVJXX5 +Q9pFhLmJYGwLQvxqtRZRNXzwCskiOt/7SuGbFzicn3f9uRS1cO19GHdomOxqf83jqFMS4hmxWyj9/L2CiE5H2dtUJ8RpNWs/j9QKRdmpcJK/z3KN/p8ZlUaTSe45cCqnrH2qd5zjfhZzLadRIv9ltLfUqlRdTx7jPd1 WeHcXhMLKuBisq9N26CWp5DI9LoAgCIzR+bmlgwnPKgIvEezPI HaFvg+9UzTF0rPu6ziJCDczHsrPXZ2vO9PYkLd/92qxs743r7GuTrqk7w7D8vEerkP5eTteV61Va3pevoBbmGKc7H FuztzeXr0PwWhoKAkLgVuYNlw8L1/VfWU9lBJJy81rBB/PmaZGvU9JP7DZwNcXGBmBv/1bgPqwUJgqLsJ7ufe8erGYQr+CWb50hMGj69Bj22BQNzeo9Noa grdH5+OHi/VYaDvrrYr29YyxAy8RLmbWLvq45Dwewcuj5FiwXCrH1o3aJcDd z2KIDR+NTdeTRyg7a8ZWvpHTbJHnOYxLCgpWMTgrkE3X1aFtzL seP1qvSFFCp5UfO4w4HhZ3E2MRj0h7V98/xf28p4RgZCTfZH9D2oX1ToAgaCD7PdbVaRie/zkD6AMWTxxxr+TIjYIJ5rx8QR3/tMI1FTXJ/GV4fVUSSVlEWMHBAMGqZkctN67lHdjL7tm8m8qW4A0PU1CIL8+ +0WghOkeErR2Jf1rpn453SkLZJcBjn5Rjaii38lsOnMrB1FL0M uEl+t9mZv3l36crVnaMAQCI6fSCoIDSk6Er8qLrUpNRdtYCHVZ 7M02NBC+PlhvXdrz2V8ph1yQmlIaHlkdG5O3fw2pp0ePFtSrlU H4uwcsDaWPZ/eLZinbrGwNB0BAcBrc0G8WukfP/VUAigT/8ARgZAW9v8FOeSv+7txgn+8miwtWnTzDnI++X5pT180Sy5eaDz hXSuQaDunWDupgu3/v6FQCA2daat39P15OVagwb0zQw43kOexfRKl9QAwBYHe04N+fF 5CatFipumXA7i7FLgMPKB7RaCAAwDM/HujqNEfA6LoS1Wug5odshEZFV3L8oHDFZQHz/lz9RkIj1PiLjcKrjYipOhnTVd9xGdTono07eKy5pnVQot1wSwG xpgluYblDkBwDgjwyj7KyrExN2yutb0TFllwC/DWtZ/A++IHQdOJVT0LhjO+YtIWWxME72ZafCVxdsDGS/R9pYjGBQeqxEhCCo8VI6+VDgZ0fxIQjiCWUlrZMpL2u8L+BcU9 FOSagTt4uyivtGaDyxTKmFoA4KyzYBfvZ1DU+kt2AbpNW03rkF tzBds1+bWibrePgAZWs1tey5qeDzS04cKwj016UdhYg2TfT1Kg sPXXMf83MyNzRI8HJvvX2z69HDvP171uugLJGrWoeYdO4WOihI WMyWG9dQtlZEH6+pkpI1VQ42hlFfn73rL12rJGu+CsTiD1qDv/89ePly6XDT5XSEpfnqWN6cUHYlu3FPeFZuWT9fLKdxhIw5IVMg ZAuFLIFwWofG2waDupIxHAbv6T6cnwcAEIyNwc1NGi+lbckwlL RO2sbDMwt7NRAAAIygkXgP18Hsjz0NGvoZAZcIVnGw8g4qAGC6 vIzg5dG7jv9hNTS2yPM89uiNAp5QBgCAIKj35Qu4mTFtfZFPpV jcfONqgb8Pt6tTpdbmlA54nMM6J6NQ1cOrZYc3ZqKAiLK32Tir XimRlEeeJAX6c/XXM0535AuqO7AWh0RkSduHuE7jAMP7Au7c61qxbMvPC0ij0Sws aFVKrUajuxmDIEirVmtUSo1CoZZtzZvKqK3BONq13L6x+i16TQ 3Bx7P19k095oAw6mtx7i4oO+vVnUF1ZJI5H/+k0i4B7pqKPnKd/JzQ1TfBkSpU2mVfLYFYcSGz1iYe3jSgN6lnBZ9fm5JE8l83JXW msSF33+6OjLtLN262o50U4NuQdkGXP6BWpSo8cojg47mwTj3rz watuirnx++G8nImCkhwc5P1fGYN/QzvCzhCvU4JupBWy+nuKjsVDrcwrYqJmuv/zAg3b2gIZWfdkH5R/dXoo32kqQn8zd8sSuGDnzTGtWp1ZcxprLOjlP1JIx2FUv22sNc mHn4xs26SxeNJRByxkM4Vjk6LOgdExVWS1h6xwaBu2aAO5ubgP T6oZksYDFKAb2Vs9JbSQHC1IyaRuaiqD4kDrbdu4N1dGJ8qLrU MzrimoE9mlLDmFfP9PaRAv+ZrV3T0uT3BdjqcQeSXfRBFWxAKG 9MvEn08OT3rVihqNZq+zNcoe5vpinIAAARAZef0olVeDPTqiFa t7n//FufuMk4ibHSaRjOYn7up3d0mJpnzvhfxkfdLZ+Y+LNXnJYrYx+ X2Z5BbjeHJ+fxheH7Hg3vdz58O5mSPoJETRYX06urZtjZuf79w akpMp0mYTMnMjGiayh8enu1op9fVTBQXjmDQ/e/fdT9/2nb7VtPVy6x1yt1WA2m13S+e4dxdx/C41e+KpqnFx4+WhBzbkl9uA1QSSfWZOLiFCdLaouly+udtfMs7 psyi8qIeljX0M2QK1XqrB1Lj2O7wrGf4To1GP9vr+cmJ0rCQyp goKWvt4gcxg1EaGlIaFiKkflhaUVAIrIvjUF6OLnXSEATVnk0m eLrN9e3AuvDjNLTavndv4WbGtJpqZlMj2sG2L/PNau8FWyA986xy14l3yS+qNv1RqxWKMTwO7+mGtLFsz7j7JRpq Yjq9OORo2amTwq+tF7JcDiIigJER+N3vwL2PHjURnVYccqwsIn yFUnFtL9XtLDz6KXlydk4gVLf1CUurJRmP5YeClf/r/2j/5//W1rVImHyDQd2iQe159QLv4bqYHKjg82uSElY0/tyUvLKBXSfelbROAgAgraYkNATn7iJmfNJPRguBJ7iO3WFZyJo RCY1aciy4Ivr0BsqiS1Bnhb4X8cHXSIvbUwCAaHq6NOxEeeTJj XNVxgn43L0/LmkYabXQ5awGxyRk1+ja/Q7XRKNQtN+7S/T1YtRuosgoGBtF2lpVJyZ8hhPpS9BCELZuxDoO9pzQtXyH9BTX ZRGdT2wY032zKJ1ltVy/CrcwxXu6Ebw9cO4uWBdHtIMtytYKYWUONzfJN9mHsDDFuTmjHe 3yjffBzIwRVuZIWyu0gy3WxRHn4Urw9iD5eSNtLKviopUineqM NUplZWwU0debT1kj3KhRKitjY1C2Vvpq6UNBItCOdrUpiSR/H5K/j2RmZqtX0Gi0z/GdP4a+X/zCb8D0rDDsTrF/OmGUrp/VAKutFe/h0nLzumqd4geNUtnz4jnMzHipBVPrrZsIS7PZjnadBoCgnpfP8 Z5uOytAKOfxas8mFwT5C0ZHOT3dBG+Ptnu3V8jnaiEou7jfOhb mmIi0iYdvrGQi43A6HtxHWJoRfDzHCDit+osc2gtCYeOli0RfL 1b7lwqSL11QP19vCgX84z8CIyOwaxcY+vgAZ7a2kAJ8W29eX9Z oEhqbnQ29XeIcX/Q0j0YggNg47Q+71X/4A7SorWRkBJxcVdNs4QzPYFA/Naib3oWO+/dw7i6M+noAgFqhaM+4S/By31hUZQUviV1/OZbZPDgDAJCymCR/n6KjwavtyihDcOwG2fcScYhCqzkVSgrw1UXb4R681S4BDqv4+P 3g9vdhXBwbL6dvLFE901Cf9d2fe19/DCTklw84JaPQ1cO62xilRFKXmkw+GMDdbM2+IBJVJcQVBPn/zB3HJHJl6qtqn4u4lsFPdi3NAzM+F3HJL6oXA9ubIpycrDkTDz M9UBUfO1VSPF1RNobHDSNgfe8yu589ab93p/na5bpzKTWJCZVx0dXxsXWpyY2X0tru3u568rjvbeYwHDZOIk5X lM80NVTGRaPsrTeQqZIt847KuHN4L/eiY8HadRYirTdvIC3NZ5r1kFQpotGKTxzDujrxhob6M9/gXJ2GEbCtXoTOFkVklBy6Qhqhb+7FeU3q2XXiHb5+VLvFQMOaU MtK84339r97u8EXmF5fl3dgT/u9O1qVSqtWVcVGYZzsdBdGmCwuxLu7dL949uWz1YU1cxrmx8cJ 3h7VZ+KUYjGfMlwYfLDubMoKF0XvBMc5GRWRUZJJ7nVORiY8rZ wTrvE0gDSauYGBqviYvAN7yiMjmK26Ok42QKtW973LhJsZ60Vy BNJo+t9ldq7fh1VXNBpw/jwwMgL/6T+Bc+eWvzMMh6HtrIfg+ZBGI5cDDhc0tS6cSBn5P/t6//Tj/H/7O7BkRJdef/gDeA+TMvmb5yX9mgwqR0jnCiWbKeY0X7+Kc3eZXRSGhiAKEoGw NB/D43W8jxAE7iFaTSJzO0fZAABGYwPB26P5yuU1FUHzygdMonIf4 7sKI07ine1lG0q3AABGaDzfi7iDV4jLfy2MutrsH77r2ew3z+n pQdlYtt66vuTsauhj+FzE3cxrWlKB2JQF4XxpWEjx8SPimU2Wk FqtZgSDhpub9L/7Wb2+YwyB3Rl47OMK0aelQSLZwqn7pQ6JyGn25qsWTk9PSehxu Jlx4+V0CXOTTZtGqYTWqSBahNHQgHN3qUlK1Cys4dKnsoQZyNY lPwGzqQnn7tJ0+dJ6VxtBIbCuToM5WV8o7qhVq7uePs433t//9o1WpeJThrEujlXx0VuVrm3sZ5iezr2eq1NVUtsw0+McJv5JxZ qP+61CQcKzvvvzBHmj7aOYTi+LCCcHH5yfmhIx6EVHD1dGn9Zd qoU3NIR1capJXtl1cTsQyZSZ5N663pWtkZktLbl7di92eJ2fmi oJC6mIjFge/xPJFhKfV1rHwfH1owql+nZ+s/GpnMKWidXrDG5vLzkoAGlj2Xrzhpimhx7Mi1DLyt5/9+96+aVze3uxTvY1SQlKyRZSq9aATv+wPf2XfwEDH1sGadXqhr QLMJP9nK4OAEB3Nzh8CPzj/1SvNqLLX//xnYZCFbIEm1uZX5FBZXCFowxeWfsUAButjuvPn8W5OS/pyM801Gf/+F2vzt25F1SaK1kN9mcQ/ZNcAMBgTjbOzXkYDltzET3Ll8Y+qbBPwWSHx5DdneYGNskLuAN vsYrNR1YNLb/aCAads2fXpmnrgrGxgkC/2tSkpbXtnFB+5HrB4ask3VN1FHwe3suj7GSoSra2k2058xPjeH fX0vCQFe7u7UOrhWAVQzZxsEzyGoV6j7GdtvFwfP3oxjtyen0d KcAPbmnW+eiBQqCHukmNUlkZE4VxtOOsKneRL6geYTp2nXgf/bBshicBAPS/y8R7uI6u312A1dZC9PdpTDv/hXlJsx3tBC+PwsMHF91r6gVF2alwoo8nf2gL0Q21RvuuqG932H tCw9qyWSuQyJXp7+tNT+e2DG3Zt7wCrVrT+egB3NxkpnGjzbpG pep5+Tx33256TfWiCkTX40e6txdcEAjwHm7Fx4L10pFQRKcJqV NrBqpF0oWnuE6T07n+6YSe8Y+qT5BGM5SfBzMzGUWjAABSNrsi 5nThoUAx/eNvCl1NMTmde+5N7eKapp3CcktFn7xXPMv/5Eeq1WgGst4irMw7HtxfLSr+Jcx2diAszVtuXtd8WTq0UiSqP5 eat283+XDQlzqQnz8HRkbgt78FoaHLDwunpkpOHCcfCpSxZwEA 09Pg/34n2diaGhmBKzc+ZPwaDOrHF5Mn7p1gp7yqlik2sh/VcTFYN2cR/UM8ktvfBzMzbrl5XcdaNL5Ykfyy2j8dPz4zDwBoTE/DONiy2lrXO7+oddIhBXP9aALB3Zm+fpouAGCYOhdwiRB0mcgRf PydqBWKjgcZGGcHem3NxhOTMGcqok6VhYcKpz6qniY8q7RLQIz pLMsnmWEgbSyrYqN0OVmjVPa/e5tnvLcvc6O2HnpELFOG3y0OvEQYnl7D/dg6xPS5gDvzrGq9HblWoxknkbBuzih764HsrGUhli9lsqgQ4+z QdDl9xfHyjimHRIRzMsoqFnYus54nUtSnJuLcnTfIjpbNzRUdP VwQ4Lsg3jx+sR5KkbDpyqU8470ThQWLz3cIgigoJNrRbtMumMt h8iSRD0oPXi0YmNK15IbUMGYZk5+BbFUs872LZ2aoZSXszg7dh 1YIBHXnz5L8fOYpwwCAETo/p3RgzWQcRn0d0sqi5+WzzscPEZZm01tp0q5ZWCiPCC8I8J2f+F KlLUirbb11o/Pxw9U+AJFM+QzXaR6Vd+gqyS4BHnanaOKnmukFobAh/QIpwGfxGaJWKOrOpuBcnZbmM8YQeJ3H+qXj+yc/mGGFUn0P2bonPKugcWx5yohaoWi/f4/o68XUtwjD/MR4UfDhypioz4jBLwFpoVEMGmVnjXayR1iafUb04SMsFviP//igNfhpE7oJcgHGwa7z4YPFFdIIg+OTVP1X/y9zA2v6938P1baIZ+d1sjK/IoPK4ot7xmb90wmN/Ru5K8vCTmBdHOU/9XOYn5ooCPKvPhOnY5UejS2KvF8aeqeIPicBGlXpyVCMk710dt 3EH6lCde5tQ0xQMsLZcQyD3KAU9R6i1SwqF11NWR5/ks1xa5ISCo9snja1IBQ2Xk4j+fsul1l5RepxSUYVNOq0vQAAzP X3I20s69MuAAAkctUsT7Jx1Y1wcpIU4EMOPsTXTWv7C+mb4Ngm wJNeVKnXyiOVKVThd4tdUtBren1VMulgbg7Kzhrn5jxGwOu3W4 5SLC4NO0HwcuePfEw1os4Kj98sdEhE4utHb+Y3m0bD7r6rxPr5 Fh8OVIo38ndVxcei7G0+kYPfIlMlxQhL09rkxAXhxy24aHoa4+ xQdipcqUNy3CKdI7OmMfDzjwv7cnMG375htbaslx+0BJsvPXW/1DEVMzG3AADE7ekeeP+uMjYaaWPZdPWS7v8FEY1aejKsIT5qdm yS3Eo9frPQ+FTOS2LX6uisdHa2Ki6GfDioICgA7Wgn2ErzTq1a 3XbnFtHHk75ZFt6mMJubca7O5IMBK5rKiWXKZ/guk9O5MY/LBia5r0hdplG5Z55VcAQyAICYwSgI8KuIjpRxPtjL5mtX8g7sW XShLSjVF9/WWcXCVsg6tlNYnuexoXeK2MsW3yqJpOHCOfLBQL2nNch5c3VnU 0gBvty+z5dw4o+OEn08io4F9755hbSxaL525fNXtDk5H4yht/eKdzruZ+Ts2UWvqQEA8ETy2MdlLmdh6Y/Gd+1a16AGHFKOM3Ty936hQRXRuZ+8dtxkbmpQ+6c4jknItHfrZ hhpNZqio4dx7i5LLk0Zl1udGF98NJi3Vtblakbo/GM3yLFPKjgihZxOJR8KLA0P3bhhRfsoJyXqzjtbh55nT9Z7jg9 OcQMvE4OuEFm8Tx52wqlJcpB/VVzM0u9t3f+aWt319DHazpqxTEmxvpfufQF3F96i0eiUJEKrqU E72nU8vA8AmGAKM5Bty91Tq4HU6mF4fu7eH3tePt9uuRmNFnqC 63BOQaFq1r1TT7CdTklIbC1lxf9WPjfX8fABzNy4IMh/073+50FBIdAOtktKeGK58h6idXd41jN8FwQBjkAa/6z60LEb2faOHVfSNi5f6Xr8COviSN3KTms5UhazMvo0ys6a2dS 0/LhmYaHubArBx3OmQac2f2qNNq9s0DwRe//yi2IPh9w9PxB9vepSk/uz3s62t60ZMF7kRcmw08lXuIeZHTevkoP88/bvQTvYIK0sKqIjF3T2sc/19Rb6emKiE669KrOMR7mdxXicw3icw7QOrUw4grRQ7+tX+Sb7k VYWZZER0tmtiGZD0DACjnNzHs7/og5lKom0JulMvsn+Fc6kOaH8LqLNNCov6mHZ4jpPIlfeyGsyic y9mt0gU0H8gb78A3tbrl9dWmp3PMjI/uE7TmcHAIDUNGYTD49/WrlCTFSp0tyBt+w/lV3QNL60wlgQCMojTxYfPyqkUr/k/7IaSKPpfv4UZrKfVlH+eVfQKJUNaReQ1uYUOEzKni2LCCs6Fry 8Jd8WkMuBlRUwMgJ//CMo+UTJWcbhVMacxnu4iqlTWgAykG3m0Xm34U0qrRKPA3/912ulI/0VQOKlLMG8LjJJn2lQ6VwRfU7CFMhnhYrZ+Y8vJk/M4Ip0HPjnfzF5Ygp9LvhqgX/62i5BAIBSLCo8cqjwUKD6J4OqlsvbMu7g3F10FKvsm+D4pxPS3 tWLFrTMmkqCt0f7vTsbl45oIZD5HJNp50SOT9So1j7zPrLtwKk cYuPYigU4t78PZrK/5cY1XXJJKAh4zo/fTxQQl45wBDL/S4RjNwoUSp3K8kawGKyr02BuNgCgnTJrHQe7DWvZOBtFRJsuDj lK8PHcbpEHgVgReJl48AqRyVt3g9UxwvI4h0l4WqVZ5gkQ0WiN 6RfzDuwtDQ/dvpxk+Ry3IMiffDBQTKOBD7WbuZH3S5dmO8YSPYq/8t7GFn/z8cZp1xPkArynW8+LZ59TNqrVDuXn5u37sfPxgxVxQQiCaJUVc AvT9rs6dePizstintUcTUMiTsfj7C2br11pTL+IsDbPN9lHCvC tST7T9/YNu6vzE7kSCHD7+wqv3n7uHpBvY4Uw3VdxOmIEg55tb61NTSL5 +6zXn3I1tNpanKXxxaBY0+j8lFc1fROckrZJpyTUyXvF/FViTPTaGoKnG8z0QNud27oUpy1nprkJ7WjXenMNnQ3dGcFiME5 2pABftKNd05VLiwd5IvmNvKb9EdnRj8poy7wmc0JZ4vMqixjYY 2zHMBqFtDQbys1Zerf3zWuYyf6ZmkoaR3z4Otk1Fb1m5Vs7heV zERdyi7zkBpdzuUQ/7/LIk8ovCBasxxgB//4vf6IgPrPH1AS5AGVrVRUXrRSLIa2m+/nTfOP9k8VFn3OtrCzwm98AIyPg6go+fSrS62px7i7NVy4BuQTX OGkbD4u8XzIvlc6ywKFDH/TzV7yMTdS9FBFbpKuV2bpB5YoYAiWPNoB6cflY2KnIqOjIqOhT kVERUbFPS6mTcwomT0Tfadu5zjpASGMLc0oGbBPgj7FrR2uk7F nyocCS0JCPGR8QNJSfm2+yf3LDZMIlGvsZTknIDFSbGgJD799i HO1HcZhNNQUnhicwvj7ZPoHTjDUcy/2T3IBLhBO3i5ZHTxehVVfm/Ph976uXqz+1GmpZSdZ3fx7KzV46AkEg6mGZWyqaqoPigVat7nv ziuDlTi0mAwBQ1cN7wrOckpCVn2r9r2BREjl3749djx9ua6/m2h6aYyLyctZGu6sFlfbEnRL38/gpzgefKquttTI2Kt94X03SmeXR5e2g/20m2t6G8v41jScLvl7gmoJakdJZnZqaZWkZEf2Y1LRRxI43PEz 096n5rBpfPmWY5OdddChAMLLG8l/KYhF8PEvDTkjWkUpYzsDUnG0qPi7yDtHBqiYpQcJkLszPzw0NU tDI6jPxCCtzhLUFKdCvOj62710mq61lopBcfy6VHOSPs7HIt7e 97htWDictZauOYFAIS7OBZYJi66EFoKyH8TDlLs74h1ux12CN1 EULCgFwF9FiGZv/aNWvW8bhVJ+Jz9m9awSN3uoqREyno+ysq2KiBCLFzPprtQ0QTl NLQ0PwHq70ulryocCCAD8lly2QKm/kNRlH5sQ8Klsdg6DOCkPvlbnGZr8NjS0M9GW1fFzNUxBwtK3lC BZzM6/ZKh7xirS2sLNKrb2Z12xyOpf0UyRVymIhrMy2qQ0Uo6EeYWHaf v/eZ+gliRmMwsNBOA/X2Y4PN266siJn9w9djx9p1Vt3azU3A1dX8Mc/gtyVToX+t5k5P35PLy7oHOf6phN80rBD0+zRYWBn97E85r/8l08M6q17cgZXyNis/PQzDSqDr6BP9MPvxwYePXP5Ja6oqbW8prGsprGstrmsmvToXHT oyegbuEEqV8z4+vap02whRyClsUVuqegTt4uWZHSWMz8xURDkX xUXs9xhNV1VkfXdnwey3ulyNys6qRbR+a8LegAAzZcuwi1Mub3 dm38M0pYeO/zW2u5Rfv3qn/sjTPve8Gxy8/iKX4JWrR7IzkJaW4wRdKrqYTY3wS3NOh49WO5YfobvcjuLKW7Z vPuSRrnQcuMayc97rqNNKFddft9gEZNnFpUb96RihrvRg0bCYl VEn8Y42bPX6km+AZx5WW0PTaZD5SgEgavZDW6p6IoNrTsA4CWu Izj2Jer+m457tysiI4g+XnALk+ZrV9brRqdHRDQaydONdPTI/f3siFcAACAASURBVMxSk2jYC2L38livUiyuDA/Jd3L2jMvyuURqWD/Sr5LLyYeDCD6euhQuQxBU0DSe9LwqPbv5ObIJm5qOMN1Puv2kY 2JufEbA5kvVy8LgGoWi4/49rIvjBJm08WU1Wi28dtQ15v3joDC8jdmK2hUFn88bGaEgEZWx UUhrC7SjHdHPG+/ugrAyKw09PoFFk4m1fqmIm8jOpd0rt68v33jfpjKfNK74FrzNP RWd7BuNt7PoIZKX/15YPMmJ20Wuqeja3k9FTiCo+/mz/AN7PyN3VCkSlh89CPfzv/CAeORmYX75oHCLjV27nz2FmxkPZL+HNJr2jDsFHi6d+cgb8DaT qLzoR+Xr1XH1TgvC02CPrB0rIsKWr2+opcVED5f8s9e8UpBh90 pXb8eX6KCwfNNwx26S+WIFAIA3NIiwNGu8tDIzTi/whofIh4Kqz8StbkC7MZBG03LzOtLGsvv506WDgtGRgiD/iqhTks3K89aGxQKNjeDTcL5CwK87m0JwsW8qqjn1tNYmPr+0fb ylGfz440+1Mf8BCgtBWtpHa/o//5e2qkHMFW+hj9uWDKqYJeQ0t5W9fl5Q3z3aTxNypSqOSMkRKTl iJUckHaMM1VY35D3PqWHx6XObyx7+/AaVzZcsqNT3UW0OiQhU9Ror9LnBAVKAX93ZlOXeMHZHO8LKrO3 ubV3cquSm8T3hWfAqCiSVVERG4NxcpJtVly5SlxD7zsrmePL7V son5y/6kE/eLVntyVRKJC3XrxF9vZnNTUAH5gYGiL7eDWkXFpap9lR1Ut3PY jKQmz9o1HJ5dUIc+WCAYnpyjCn0PI8986zyanbjgVM5uWUDGz8 Hx0lEmOmB1ts3dU946ZvgxDwud0pCPsJ2yDcT8Z/lS3wv4g9fJYlX+Z8hjUajVIpotKmSovaMu9jDR7KcXODOzhgne 4yTQ1lE+Aga+dlFbxotJJIpF3Qr5NWq1f0vniBsrWMDE6Oe1bA Fn0TWub095EDfmqREYvWgQzIm+Bqpd2Ld+HRtShLWzXlucPNOv eUdU57nMJaxMLsU3MmIDJSNxRP3oOCkbO/LZP90QuBl4sErpLA7xRnItsWFC7OlOd94X/PVyxu7VQQSxZk3DWEnbqIsTWuTEtbUroO02oX5ef7oyFBuTnV8 TNOVdFZbq4LPA1qtQK4JuVfqlIyeYn34KkpnWUVHD5eGnVgvwq dQqgn1Y8HXCiwTkGGXULBTcYUBPnOrVqsN/XSHM/CTd4s5n/556bU1lTFRy5PCdEQlk1UnJ71zcjkadtf6DMohEXHyXklxy6R8 QacSkdnODqK/b9HRw4sFzZz2NrK706uAY1ZxsOjHFRtXRffWtyHMjV8fDq/o/rg+YLU0FwX5pXuFeiXmNwxtFA/WaKE78BarOBixcRwAwKyvQ9vbdD5+qNN/e4tIZ2erz8QXBPptGvjUaLWaZU6C6coKrKtT2cmw5VmfKqm05c Y1pLXFTJNO4XxdmOvtLg7yyw4+ceJ8vm0q6hWpC4HU/OnfPtjO/ftBaysAAEilICTkw8HQkwujNF3TkT7DoArpXMEEkzPGEHNECiZ vRRaSaEagmBXIqNPMcfbntGbV/UXnSVnzilmhYnZeqvtWeJotXNyV9k1yLKLzk15Uq1Y9B1ltrUQ/75Yb15YHfgSjI+SggJqkM7ok+iIqh/7vkTelXXTl5Cj5UFBVbPSCUKeIRfvN6/kODodDbiW9rFl6QGu10BNsx57wLFLj2OrHm5Q9W3oyrCQ0RMec fhGVWhoeWh51army1wxX7HEOE3aneFNRRpVUWnTkUPGRQ5p5Xk Xn9A+h798W9tI5ohO3C11T0It1t+sh5/FqUhIRlmbM1s07TylVGnzdqF863jYB7nYWbXcGcRvWItqwhyu+ fsQlGfUIvVJSjtvf1/EgoyQ0BO/hind3wXu4krzcMr0Cbx2Jb0IRZawZpUTyGZFItUYrki20DjHvo 9qCrhDT3tXR2Drd5enuvnwbq0zfQ5V1AyveoiARODfnodxslVK FqBq2jMmPyChZT3y4720m3tNtY0VlAEDzAMP7AtbtLIbURu3sG kWHncI62qIfvntaOHjpfUP804oTt4u8LuDsEuBOScjStkkAgJz DKTlxvOjIYd6GT8YRljggKe+W51GCg9VEwSbbWUijUUmlasUne 6lXpG77M4is4r7FDbJKJmu/fw/r4kirqlx9BTpHdO5NrW0C3CUF/bSgb6JvpDIyouxU+IrWbAAAlVrzGNNuGZP/CNOx/CstY7PHcNitlkRrIai6Y/LG8TPvbW2RGa97qfwrWY0uKSi7BET8k8qWwZmN+zWpFxRNVy7l G++j/qR9OM/lY/z8n1s7pN3In2JvsoyjlxZh7KxSA2IP3S7tHvuwzp7t7S0KPnjN +WAmqlG+WS7hEJXrn044crNwbl42RSJgXRwHl4Vj9YhWpW6/fw9ubrLp4r6ul17X9+EuyNjs0rATaHub1VJ0oxh09vd/XrPT7edMDwJ9cDjaZE/K4aSD14mwSsr9h+r/8Q8/yQo6gbFlnahYLODqBn7/n0A+Wjon2Zot23IMlc4VM+ZENI6QxhYx+HK2WMmZlzG4QgZfwR ZI6VwhnSfZ1hgqQyCl0emdXT31bT1N/Qzq0nx0MqgiAIBArDh1vyz4WgGFtjI1iV5XS/T16si4u9ygSjnsmjNxRUeDdUm4f0Pu/THsff0wZ662Eufu0vnooY5Bhf7MVxh3l7SYWy4paFLThzqWjhG WWyr69IOymbk1NnZC6hTG2bEm6cymtQqLyHm8utTkgiC/JdkKAIBSpTmZUeKXhmdwNjEJSqEQ6+pUERYilcgzUO1OSciKji kAAK5uxDImP+1dvUi6UUhvqrQYaWvZcPH8xo5KNl96G9ZsEwfz PI9F1wyPMvhxT8otY/MvZTWs2HMsoYWgM88rnZJRn2RnQGCmoZ58MADtYEv08y47dbLz 0QNaVYWQwXiNa3dJQuaWbb69W4FaoxWIFb3j7JfE7sPXChwSEe 7nML4XcXYJ8KArxNK2TdrhSZSaezl1ae7Hcc724yTiinebr19F WFsshpEUSs0LYpdpVN6Z55Xstf7XtKpKvLtL+707GwzXP8kJvE xwTEQWNI0DAGilhQiz/U2X05VyhQYCKrVWqdIolGr5grquh+aago7IKJGptECjHsh6BzM 3GYavWwgIQQDXNBUScgNmZlx/PlUXz/NqRul8v3R88LUC0U+6IlOlxTm7dy1Xx1xkiDoXervIIib/9MOytiGmRguJxkZIPp5158+umV8zK5CeuFXkdhZT3f2JXLuMy9 VFkGQJpVqDrh1xS0VHHUtH2lr2PH8KAFBptB0js0nPq5ySUHYJ iPR39YNU7nr3nVpagnWwabl4bmF+XqXRckWK23mNKf4xcFvrtt ebFGdrFhba794u9Pd+f++deTwyIqNkkjkPAKgpb3nn6Zfpc5BN 00lA8Q681S4RmVvc25f5mujlvrGw1JcwDMvP+sufxokbLfLkC+ r0d/Xp7+sX1BDQajofP0RYWXQ9frRaaHO2swPv4VZ3NlmxlcYkayKR q8jVA0+PRsEtTd88fN8yLrp8Cfw/f/wg/HDwIFhd1djQokw8J2/oEHNE22xQP7zYIqZIMj46XFPdWN0zNcYSjgz3N1EY0+xtzkjiy pncKdyrtFPBh0LCwoNC0981jNL4Ou1TlwyqSq19XdDjkIgkraq/nCoqJHi592W+Xl7joZbJWm9ex7k6zbZvoqkNQeARpt0iOr99kj +e/QZhaTpOJOiYAjCGx5J9PYi3HjqcQYbfKxGI5VoIykC27QnPIjS s3ciT3dWZt293yy1d8w81SmXb7Ztoe5vl4uBaCHqEafc8hy1r3 yQlRzRNxTo7NKcmMvmyoCukiHvFizt+iUx5/k2dyencja+gkkgaL6XBzIxXNN75OD0t1DkyG3GvxCwq79T90jb KB3cWgytOfVVtEZ2X9KKKxV9jYTFM4/ml4cPuFH98rkEQq7m5INAf7WDT8+K5hDmzPGzcPTFnnYCMf1qp 0W1vCkEQTygfnOJml/SH3Cy0is13SUEdvEJMe1tX3DoxPSt8V9TreR5rEw/PQLax+es+sguaJmyTMVHxT7B2lg3nUjTLUrTUMml55Emcq9NSy bJQsnA9t8kkMvdyVsNqKSvRNJXg7VERFbleGGKMzj9+k2wdB1u UfZYyaEVHDpGD/GfXCiJqtdDZVzUOichFUXVuX+//z957hrW1ZmnadM9c3dPffDPTqbq7unq6uqur6lSdHJwzOedgoo 0xOScTbWOSMQYHwEQnkhBIQgFJ5JxzzkmAEBLKKOc9P/DhYBBCYIztc3Rf+w/SThJbe+13vWs9T8mVC63RkXuJMW3wJQnZ1QlGjgh97QXs4RVcI 3ObdYJLGwbehD3a5ARER6slIky48WboJpPJOsdXbWIQGoElj8t 6t7IUaz1doPNneh+l7DV8aR/FqweAPFKrFPw7FMPiCvPQQ+qBoKsJGEgRpvTKhfbbkVuHEwjFt X2LPk9qdYLBOiGljyE9cwT61oy4RCpj88Vr80sNgX7Fly/Wgiqw/fjsiiGfJzVXgsC3IvMg2hotIQESoaJHbT6DUe3qUnPjGnFmLhc zcsazIDKveXBuPSYNnaxtXuVkp6C7fTvTy1TLGKTtbWh9TBzmq iW+/QCy5Adiqa4WfOXC4LMMBTaUY4tkm7twk6jy/jkytbsdbmaMsbeVKwfBo1KabgWXGxu8U3eADJhapoa/6rTxfJata1TnfWOieyEoFPjrvwLU1IC/+RsgIACQOxhhcHhLh8qzHjKgrlC4S6td+Q+jPE1NtQOeVY9Ru0 vCncKety/QCLT3N3u6scYR9MKeeAfdLemnMriiDnD0teDMphnqGn3/g+KIDAL1zQ91ZJl1MQCWhdmZ1Fqvrqq1Msfvcs5aKi1BXblIV0 KRPAU6YhlXM4ffmHuUhNXXES7sX+yzCXt4qNHWajQt7VXNrMFt DLhlcWyFbXoXG/W6h7fHbX8Ni8HoaRF2jXUUsFRSjLh4jvG2clP3LN30DjYbs8/0End8rMbcZC47fYLAuxgMT0P+NMKbW+c7pzTcfNRI5ih6euCOj zc42PZFRQCcnXGRLwUQXXib+GqL2MrnVTP8tz+yGADSkROGUei QnM4V+s6fa2HjvPFtDKb3pwf2jYG+Nk/3Rid7YrX8ynvfZ20OSbUL5P2TB0sUEbILH/a82/gOxiq+2iejLRkyXDtE5L4dyGbWeNGve41uY3wyWnvn5ORpcRSh fVKdy9PWsRnS1OPUOmsL2rbLSTA72+jkMBR3b/smIgBIKh3WCUdloCa4u2Zpu0MCGxztAXk+bgSmJCCz3eg2pqQZ 9+b08rIrjQyW91Y0nCPxreKq/LPeTFkNxd+rt7Ph7aEWQuXIbvs9gujqjSbEAe/gVTKEY1nGVt0p+LEoVyweuBPddN1R9OM0at0w6Wp8tV1iDarnr Xvuem0N4tJ5xVd+cdOCTjgqE32YXkY6D3gIGzGIQgdlt89RxIB I2HTNodPfZ/eHrR8mhb/oMr9X6ZBUV9KMmyJwO6ZokA58DmKkMCK5wlD/wbVQq2ikZULd9Yf17k+aU+ATZCpnOPZug/1VjkKpUfHKSq2V2dCP6lo52GnDaLR1Qo1DHCbP2rnNzhJQuvsl t2beIhJecsO71cVJcrgyHyUQLy83OTv1344C9g6osPblS0Hll2 +hXhfUD92OaLhqRe/YM0W8BAZVaF0hVmL2WkExHDGA7SU4Pqg3S6hPic6oNLqECs+wt hKp/QWgpgb87nfbHcd3whVJcUT6IVpADxdQ2STeemVWXEwyfHioLiz lJaKfRJurjLBLKBpfXaK/t5QvmUtmz5clRUbcg/ZQgXUmlzBZEekYnduxiKNz9z3oCpm1sEpBYzAoFCrnJehLo2BL 78TycgRqG5khwREnf8gKv4VCIre/nhMVGfTH32eGBKEUUgSGWnglXHK88zj1WZKJQfT5s2X5+Yo32a Iw7WnUmVOPHGyf5RV+aRyq43z3WsjD/9TyC4hJR6Mrdq+PKC9/6u0VcfKH3Dt3lDwECoXKjggL+sPvssLC3nrxJeg7s1umHvGKt3 0eey/q1IlH7m6hCVlfGgcH3svYeguNrrALePBH3YCopGwFe4AUFCSYG oef/OFlYuJbnwWJvBX/7GuTkD8bBF4PeQiDwTHoiu2fGYOuKABBdK7f/Uwv4KrvfTAEtn1zU4/4r4xDMvKKNv8Ev3yRaGYa+uXnj1ycoSBQBRq94zTK4YibYak/WISFJWQp/sjZL0CaTnc+0w/8wjDoW7NbVj6Jqc9eV6BQlVgMBo1GV1RsnmVFRQUWg87LB+u5x PxBN+CMTURS2svt+0EikS63Ur80DrYPeohBV2SHh9366otHN10 Q5eWbK+Tduxdx+uRjN1d4+U8fDY2uSMstPGUV/o1JaOC99O3XKhKBSLa3jTpzOj81dfdpO4em/Ek/0MA1Fgwpr6ioAOXkxGhpRF84X/DkSUWFnGtp8zvRcb570jIsObOgAoFI8/YM/fLz7MgIuSs/eJxjd1Yn8sR3udFRu79e5QFDYOdtI09bhxeCylAoFBwKSXVxDv/+25eJCSgU6uGz12dsIj7TC/SMeoxCobauCCQSme7ne+urL/Ji7u6154qKipzXoJOWYeevRj7KVPY3uAkciXS5lfqFYdAPFmHJ Ga+wGHR5CShWX/euhjooJ2fbIVBodEUlFpOXX2LmGf+VUcjnhkGfGwb92SDoM6PQ Uzoe7ifOBX3/g7rOjbP2dyy8E72in9xLySuDwtFIxFNvz/Dvv80Ku6XgNJ7H3Qv77psn7u6oigp0RUX2K5CG050/GQSdt43yuqQV/f3X4LxcZT5OBQqVml1w3jLkxndnY9Qvl754caBvQ3nAz5/H6unEaGvtdQgQGHLV7/6fDYO+NLllY+gU9sN3D6wty0vL9trhy8TEsO++SXW+BodADnoy cATS/27aV8bBnxuH2PsnPnSxvfWd0+nfz/1Ywbtibo5BoVB7XbyDY1MEGucQQerQAZVSnZkSk4KYGK+JSgPX TPPwrWkuN1Mx0+t42nsLqBQ+lTTy6nZ42EPMEFNMpLHxuLp4Z//HmJl5Km/frO/6hqBvdEZNhQoVKlT8sjijptb1YzRtU1M7rXjt8Nv3eDLg2AIqE 08XzY+3PX8Wdz/cw/yaV3Ds08jo8CRo5zyRtfr+NAgpfCpp5GV0VMSjqhGWiEhl41ea klz8H6OVCqirVM40jnArLCwwMDAwMNDY2vkfPtfSMXMMCgrcwv 7yJcP/+K2rtXXg23g5O5t98WeLb7/xcXUN3JvrNz0/O2ty2sDBWkPL8De/dtLVVbDyDgL8/c2//MLkD7/393D3Cwg8p2vz2x8MrB1u7rW+j5ub0X/+h8U3X/l5eyl/FA9HR5M//sH69ElfL8+fDh0QqGni8LsThkbW1/c+vwC7SxfN/vhf5joGv/5G74yOze5VXNy8fnfS8D9PGHp4+So4BydtbcPf/l/7Sxdtr7n+6Zzpr77Q/sNpo+uungo22XGUz86a/P2ftS4b2oUEB53TtfnnL3UcbniGRIRf09PV+/U/G//+v7xdXBTvxNvH76Sm1X+dMrKyf+sbDr8V4unt981l83/6Uvs33+hZ2O2zn71wcHb/3QnDf/xc64sLpud0bf7zhOGfz5n4+PpvreBmZ6v/r7+2Pn3K38fHz9vb4puvTf74Bx83t7126B8QoGni8E9f6vzTlz pfXDC76eET4ulq9Nt/t/r++6CgoMDAwJDgIBc3rz+dM/nHz7X0La8FBgYGBQX5+/iY/vlPev/6aye9/S/FgIBAbVPHf/1aV93YPiQ4yFFLS/sf/s7Z1CRo+y8kMNDFxU33t781/cN/eV7f+2pRGh8//9+fNvrDaeMbbl6BgYH+7m62339z5bf/9ds/XVQ3dZK/iaur2RefW3zztY+boh/jJpb2N//lK93vrljIvSaDg4LCQkOiwm/djQoLCgo6p3f1Hz7X+t0JQ0dnjx1r3jAx1f+33zhqa+97xKDgE GdjY+2//zvbC+f3WifAz8/u0kXDf/+/zibGe61g8offm372Rz8vOb8LRy0tg3//Nxdz831PZgtvlxuGv/13nT9/5XBj50c7Qpx0dXT/6VfOxsaBb18zQcHBnv5B32jZ/l7dztzUxuqLP2n/5t+++vbKNXdFN4rAwEAHDXWdX/3jDTOzrYvQ18//T2eNf/Ot3m++0fv117r/8pXOP3+p86svtP/xc+1/+LPW3/1J8/98pvF/PtM4rW3t7eMXEhIYHBTw2R+i1dSmNqPpqVNAUBA0KMgrMDBAwX HR1fVkluD4AuoyiUFgAbjxtoKc1JQnzx6mPkopH1qicNd29tIc 6ULmUTamQfFh4bHwXqqMROesTWOjHMOeNc8v0rn4/TbHERnbS1pGljjnAspf1LxVlzSd9qTGSF+8sKsLhc/rCwvp8HQHGIoUhfAMqV1SfSpqejAto1LjEqtvnyKmHQxEhjc52 AJMBgAAVYPE0Oc9HAX9jSxWpY7m4O2oAx0CoJA7PNwGoiJ2iHI 1jVGNbleCW5b32g4AgOnHqc32NmhQtV50ZVEjTu46scWDJncqW ybkTOz9xMpSt7NDu49XBqjL4G61c0pT3fA+QsQ7qOhdM42puvm ouWmcGprXbR1fywYAgELqvxVSbay/CilTZieFjTjdSDS6561OPoYQyK9fsIitvppYV9qyzD6YN+hPSA GgaoB4I7XJNKbK7UmL8Z3K0ta3v1s2u9PPu8XZCaDRAIGgw9Ot JyRI8T7xDOmr2vmrCbUmdyufVc6NDOPqzU36QgK3VoB2rOhGog NzOsk/1lnQmhprLUw6vD0A5QRsx/BcvUh0LGgIAABmazPy/JnlXaYf443dcD29Zj9/ZXaoDAngYcv4mt55JgAAZBKz3CuoVEc/Nx2xtFftMJPR7Gin5JXPFgMB2Z2mdyvH8PJLxEUAsEARtU7Sip oWr6c0msVUQdtXdhcC8EZGUBfOzOflKHPQkYS4KgNdWpMi8yhq Q13FpfNLRXs0sYhE9dYW3X7ect8kYdA1JgaUgwjnylZXa0wNsx x80IMH+60dCGpDPUbzyqo8K8l1Aj30HjgurqjjcUa7pVGmrbtt JHQAv490GrmmGqOtgd829z+7LrCOq9YOr7CIrXZ80OCe1hqQ1R H5qi8ONJgCG8vETL+omStrW5kkvNlzaSnwxZ/ftMfo6ABKmhNyRbIFAv0YA+o6c5nEwNMFFB7AEAAMPkBn8/HvXR9/g8jjtBUmeQcno+fFQgAYr0py9npcNbFOoLP33XyzynerNW2ewL COQQSk127X82uLjirTUt/d/S0RCDoT4iG62uuDimSPuicI2uGwxNSyWrcbldcc9nXh3o5UIul JSkRYmG6KBtM2+OMKLbEIXZ0lF891JycpfwgAADjk9cbgQIy97 Y7W1QUCQz2g5FZ2456nJxa1BPmXmhhH3S+1vofqGpdfsj+Bo1h Ew+xiUQr6MlconHyfW6/PnQu2u5UI6lLcwCr/ZKSy2t5Fk0joZf9i7eDSR/Dh5d7+eneXUvVLk6AiJS2yh+ZI57wKI3KbeAIxAAASqayuD+ea XHnC7bXf09quXRrrh2ACR7n9vOWsV0FgRv2OniKZTDYNLSv84b vJEtBidRXMSH8w89m+UoIyGdA7Rbj7svWMT7FFWEmuqU2lk52Q uCqSyAqqRy/4FDnfR8+uvjEzWW1vg5sawU2NlJcH4gnE0c+btYPB2IFV0eoS9 rpj9c0b23s9xUIh1M0TpKXVmL9nfdNB6Zlc0wwsuZXV2Du15vG 03tc6uPTUdwr8fSljo0VnTnQlxCvZQNw2uqIbDHZ5gN00lhBLp IsERtPQckHN2P3iLr+ntea3y0+65X/l/MIhDlXVPS+3IZs+O1Ny6XxLVITiY8mk0nk0qvjMqY57dxVbBjE XF8uNDWu937IK32KlpRlmqLeXqDKuphpuajyck6W8/+hKQz3MUC/aytshEVvdszg0R1oibSjjCX8g1nq6UVbmrVERjPk5+uzMSnPjN KRsKDuz5348xssrS8cIpK0JOvVdjb01uABtcg8dlt2ouNeOMjG OcXKo8XDlrpMAAODwRd6Pq/VvlRXXjrWN4vumieM4yvwqfZXCojJ5HJ5ou9Q5nwfExAD/+39vRlOJjTlfeWlRGouHIx5jle9mE+o6+0elpA3hOktEZgnXN/gE5bpCD7esUIX4laHnD4O93LxDwiNv3Ax6iO5fIHOUyTPvCKhM jiDmZatpJKxn262zIdC/VOOy3DLu4dzs119/sdK0Z8gBAKB5eOVSaPk997sojfNjr14qKB+Xg0w29voF3MxYGR 1BmVQ6CQZB9bQnQEUHOAQASISCzvhYiK4meeStYnQGm++UUOF8 H7O2h1qpVCSqcbJ7paNvHFjg+biWw9/zo71AD13xByUVd+6+L0mk0squec8ntZYeGTkaOuVWlmtzOMUnL JPuOUhvH1u1iUGe9S9FlVQ2eLqWXDw38iJP+e+cwuC6JlfaxiK nlqjUDV4arE87GKwRAMpBDRLkdf0eDtoGD9Y8PbMiZ8hOn5/DONnXuLs2BPqBr1xcaVZ0aW2HweJjuhc9ktGR5u5gI0P0c3BJ0 7R6AOhqDGL4R/MfxtxMlYszWP3SvuIPO+idXrvkVxSS3bTBFgw/Sys8+f3StpHQQm0dWFuzyMGZTD4C6/VNNjgCj9RqvdAyq7vwK+GIx/Ev0HoafSkP9vJoWm5qKDz53XBerpL7F4gkOajBc16F0c9bnpX3 Rz9vvpmMNY6AnvTIP+WRfzUGGfW8+XXlaH3/kgJjYDaBgL3uhLKxnASXUCbG92ouZ6+uVtjZIC3MSPtlp0Rcbv eD+2VaGotVlTvekslkwzlZcBOj3c3Km6x2FwnKrAAAIABJREFU diCtLXqSk5QVx5bJZiClKHOjrND7Z32KdUNL7WKRbimVoZkN8f ntz8r7yxonGwaWhudIqxSWksZTctlYXqr18oDqadd4ulXeuFZu bAC6cLbw+6/LtDVy9U2z7W42PUiZg0Jok+MsNi88t/mib9HAtKLmHzGf3xIVATp/hjY5DgAAsn1WIwB0+8X+nT8UCuDtDfzVX21GU5aT9ihx9QBqaM ccUNlENrG14tUdDx8v/wBf/0Bf/0C/wBB//8DAiHT0FB1PYb2vuiQSc3WDtzg9UoksL4LAy2rHZkjsVeUadXY EVJlMVtow8a3LS+g2t686H4/SKxe58hSRZhHwgh++nS5T9GCO6V264v482fQ62kDzoLq1AAAsY NDlJobDSqSVJAJBT0oy0sJ0WWGAl8tARlr+d1/vsPXgCcVJxR0Wt+GtI/KlZHhUKtbaLM/QXDOg+GGpopsFbYPvmlxpFA5pHXlrgD61RI173aYTAtYKKc1CD bU9eozU1554kQsAgEwq41Eo9LnZtZ4eXHXVFLhkKPtZ1/2ElohbTcGB7Xej+9OeTJYU42qqSQP9G8tLW/2RfTjG00clZXYOkCvnh7IzRXv0TcpFLJG+qhzRDCwJz2kKyWo4 41ngfB/dPLwsOoQe96GQisWjr16AL18o09aAmxjSZ6YPtDmOyIQ9zgNpa d52CNIIhZpFl28Z/fKo1Nao8OLzp4eyM5Ucr2/B5onuvmzVCARVDq/RulrBVy72PHywqRwiFvBrvD0LLl/OSzpKx3ipTAZrnj7rVaAVXAJpXyBOz9Z5uVXduCbXq0AmlU4UF ZRpqSsWENgBmcH1e1pzwv31aY/8y/7FN5OxyaAueOtM/wxxgcDYlLpVjJDF6kqMLz53GqqrhXGyrw/w7X2UsoDF0OfnZT+OiqQi0XBOVsnFc4PP0pUxK1xuaig88X1va orsbftemVTaGOiPMDehTcu/JMhjo2gH29bIcNGu9jO5yKTSoezMCkvTQRgC2jKbBuuLymt2eY A1uFV20v31aY98raAS0yiYXSzyZjI2JLOhqGZ8TZ7U+b5IBILW yPCSSxewTg7Nt0IG0tNm4eWknq5mTIuxa0bcMyyb9dNDUnnLtH YwOBnUxVco1j32+kXJhXNzMMg6lXXtPsYkEqY4dQcAwPIycPXq mzTv//gLts1v04de5APAAX7Xxx1QSTxKTV5iWGD8i+quqrpGTG1j/gPPm9HpeQ/uej3EDBA3lFQvOlxMxdP5ZI6EypFQ2fxVpQ+0I6ACANA5vnrOu zCltEcolgAAIObzatxdEWYmW+7i28G3tkD1tPufPpHsrXwEalu 0cYh/ra7ZeTuSL69BUDFrPT0wQ72uxPh91xQwmRgne6yj/SEMUiaKCvO/+3oB81Y/vkwGVLTPagSWvKqU30ZNm55CW5llWDhZREGr+nCKD9EyvKweAP JLq2WwBQAAsHjCgupR21jkee8iv6e1PVNrApGESyKiHexgBrqN IUF13p5VN52xTvYoGyu4mTFMX6dM80rJxbOg82fKNK6Azp8pVb 8E1deBmxlX2FpjrztWu99sDA7seZA4kptV6eIMunhuKDtTpNB0 Vi4DMyTtYPAF3yL1AFAKuGtfragjhzI2hnG0Kz57qik4kKuc5v N2yOMTCO0rSWbXrOKx9QNLm5e2VCwayEgrPn+m7W60QOGU/150T65d8isOf9GGn1lsDfaHW5jQZ2cAAFiqrYEa6D4zs69uP5R R5d4sEBgeqVXYrnmxVAYAsp6UZNDZUwR5HYpiHrc3JRlprqxp6 xa9k2svMcP1/biZFRqRxlaQYpGLTCbjrpNW21pH8nIbAvwgOholl87BTQwxjvb 1fj79Tx+vNDUsNTZA9XUqXa4rOdezsbSEcbSvcnHeMf/Co1KR1hYYR7u9bjUbK8uVztdqvdy3+8MrQCoWdybEIa3M1wc2d bjEDDZ/jcpeIDDGFylNg8sl9RNPynoicpoc4isu+RZrB4FvJGHSYH1yMy v7fSgcdXKCvbrKp9HEfAEAABIAeFoxqnkLBu94qymfxuJ7pFbp hpRuKkDtBaGro8LGsjX8VnpRs3YY9ClUvlHYFiMjP7nH/MuvROG6IKSl5Xqnovns3Rx3QF3n4VFP01Iz6qYAgC0AmEKAMFQ anVBS01oWfTO9Gk/DUz9GcfwdARVHZN58gPVIrVpe3wAAQLjBrHZ1qbhqzafLyfyQR 0fQdlcVS2Hl10wEmnvDzp+YQyIOIUHJXMJB9XUaA/cv9yB0dpRpqbfdjjqEa/cCFg1Wvzj66qX07SmoqWXqOa/C2y9a5G611tWBNDe+Z3bzekIFcQ8JwC34QnFCYYdmUEl+1cjgL CkgvU49AGQaCS2pm9g+GhgvKoDoaJZcOg/R0UTbX23w9+2IvTf4LH0SDFqsrSYN9DMXF1krK9TJiZWW5ulS8 EBGWlt0ZLXbTZiRPlj9IkRbA6anBdG8PJSddYhoCgDAOp3j/7T2agyiqkdZrfOjRSoW9z99UvD9N0NZmYfwveJTKCgLU6SLyyJ ubevCnoFCSjUuV7vd3K1zqyQsrjD2dftl/+LKAfx84auCE98uYNFSsag5OCD/4oWQwCfrG0dswycSS/HkjS1NsZlyWMGJbyeL5Uxn8KjUhiD/yhvX6LPy5cP2QiYDxJKD28fuQioS8el01srKSnPjQNrTGvebZV rqZdoaCHPTcmMDiI7mVBlY2V0JRYPPMorPnd4hhkzo6oSbGnXE xuwlsibksGs83VBWFjzlZPkkQmFjcADKxnIv0W+pVMYXiDc4gn U6d2yRnAruNgyHaASWWN2Fx75uG5ghvstXt0phGYVDXJPluE++ wI5oBpbkoYfEe0+HC1kbjf7eZTqaNr45tglYPFnRU29LC3Dy5J to+tnnQGkOvsLKpDnAg0c5mH7hMQfUDQJLOIR9ERgW/bx+cn5pdXx+uQmU6H4rE15XEhcL6SIw3uMI9egCKpcvSiru1Ao q2axAYeFXsc5ONe6uwg059YVswmqdrzfWyZ65x32KLwVKyhqT1 I3rr9sro/q7GwGTWW5sUHnjuuKJQKlI1JUYX25ssKW4fSBWO9rgpobdyQ92 BCEijWMXi3R/WLlGlZPtWcSiocaGoVZ+0c/lR9wdLBAY1jEI7RCwaSRMMwh892XLLJ4medsdXchmkQb66fNz3 PV1Po0m3NgQcbkSoVDuU4JMKpUIBSIOR8Bk8Chk5hKO0N05Ay9 fwKAFG4ccWQpEkqFZ0vjigauijpC17u5yY4N99eXlImSxmkKDs Y52G9NvihfxrS0IM2O4qZFciUHl6ZogXPYvjizoGa2ux1qZtt+ 7Mw0uQVmaJhvZx+bVC48gMCmC2NeHMDdpjYrYneZhreKRVuYNA X6HG3wfLRKBQMBkbCwvL1ZX9SQnYRzsWsJuKSmsvQm+rRV07kz 3g/vbVR7H81/BTQynYRAFG9b7+5ZpqSuZ1ZDw+RhH+wpbawFjz0ni7fCF4iXSx kvsiO09pFZwiVE4JOhZfcPAEosrPPAwQSZDtc2q+4Oe7DKuAAB gicS0j0dZ30WQmYoeiPsfpZRcOu/pHAuun9zr+DIZAIMBv//9m2j6ww9AexdA6moBXzjRm5pywJM+/qKkdRaBzu3C5ER42Thcv3nd+cb1oEzMyAqORJ1ZoRymZvhDBFQ AAMoaJ7++8QLWNAUAABO3iHVyqPP1llueJxYI2u/dLdO8Qhnf6ROyCYUng2QUvPjh+4Gnj3drPSuDiMupvHEd42DLX lPU5MAmEOBmxpXOTocTJadOjGOd7JtCdprncHjChMIOy9vwznE 5NVnTxYUl+nqhN6K3TzkrQCYDyhonL/sVOyWga3oXlTQ4OzDvwSr5mJEIhb2pKTumtJXfdignC25iuFhZ CQAAfXam2vVG6ZVLO/L5h4DFFcQXdFz0L0HVj/Tfuw3V00ZZmIB1tFzdH1Z0LbzvL51HITeGBCLMjHc/mDLmZksunmu/c/s9n8KBkQiFQjZLcWXvbtiE1XofL5SNFWXiJyHPlshwmIEueVSR MGFLZDhY/RJzd4OfPIRMJtzUCHPN4UDGShKpjLbBQ7XPeqZW6d8q0wkB30z Gwpqn1hkHyAZxeCKfJzWWt8v7p+Xf01LA3VrBJYrvKq1FkEJtn UxnXxpN/qOzSARkZgL/8qN7jLo6MDUDADL+YPojmKHeAvbA4oXHH1AZyxQukcFdJdNxRP oSkb5M4ZE5gjUqe5X63iqS3kNA7Z4g6IWWJRZ1cMUyxvgo2tam NTpyr/LCgYy01998tdnWshs8ngzyCys4f24SW33Q/98mYj6/NTK8wsZqRwnuDqYhpVB9ncGMtMMdhbO2Vu/rjb3mwFp5qzNSJgPgLTMXfYqKa+XYsAylPynQ0rrl93BmVdmRw TqdA22aIhyquuEXxQYOx6cd0lJjuaEBfPn8cF6OmMttjY4sOnN i5HnuwcrL96BjbFUjEBRZ0NOcno3U04RcuZBs5mwTXrJEOaTc/IEYSH9a8P03K81NO14ndHWAzp8ZSHt6DOdwPIy9epH/3dczcNjmn0IWC+Noj7K2UBybu+8nlmleUbLykbmEg5saNQb6He 4BVCAUd4zhI3ObLG6XawSCriWip1eUvVyHZkmaQSVBGXVSqfxD j86vm0XBXJMruXvMavNFkvsZqKcaBmgbK7686hY2G4iNBf7X/3rjHmNjAywtAQAA8GkUjKN91Y1rG0tLu7dSzAcYoa7R6JPjo3U NrdVNHTVN7TWNbdVNI6ME+vJ770Y9yoCKJ7O8HlVfS0QvUbjMk UHUVauOuHt7mWxMloCKz5yaKYfKvS6XB4eLdHSKHW9Mjx5sdmc LiVDY9/gR0tx0uXHPKXSJUFjn6wU3MaQoVNZWgJjPb42KhOrp0GZ3Pv4P zpJOuecnFnbsbsVrjYp8pa4RE/ta9J7TfSoOBH1uFnzlQmNI0HBebvHZkx33YpRx7VWGDa4gvrD9 fEBpaQG62c257MoFF9fksLxWnvA4qqAXMOgyzctD2VkS0bZkj0 w2DS2D6GgpLrb/tCB0d0H1tNvuRPMZDAAASAP9SEvztuhIxVmuoewsqJ4OTjltB2 J/H9zUqDNh/2pHxYwtkhMK29UDQAEZdbSN/SvqZTIgFdytf6tMwQBUJgPCs5t0Q0ubBuWrylR0zuuFQx9ZXKv Q11of3PkAQacDfn7AX/7lG/cYT09gqwCGPDJScvFc20GlbwAAOP6AukLjL0/VpN3xvXbN18fP39vXz9PL1y84r2qRskL7lEaoQrE0paT7tGdB9 wyZ3tOOtDAdePp4r/76pfo6mIHOwLP03dV3MqlkBgbJ//6bsnvJK4xDtkvLpNLx4kK4scEMdM/pE9LQENzEsMHP5xDlSFv0JCcVnvx+fWhox+sr6xu295C+T2tIu 8oHqj3cCzQ0C8uaVfH0o4JDIla7upRpaYDVL9V6uitpNa8krSM r2iGl4TlNlUHBOVedTQLzoe3ydQ+OHNr0FPa6Y523J3f9J2Ufs UDQ//QxwsJ098j104VHozaH34LqaZNHhgEAmAKDyo0MJooLFadnp0pL yo0NJkvByrhDLlZVwk2NhnOVknlSjFgiTSruuOhb9LisRyTe52 ZAZXKt78LtYpG7y5G20zayonerLCy7SbJrFEvb4Pml1WqElMEe ZGDNjYezM7ff95aXASenN2nev/1bID4e2OrLlYolo69fQvV1pnZJfSnD8bfNrFdlxcUkFnfRAAab T2IKSEwBiclVxpf0owqoAADAWqZ/cHtV1jq3Ul+DMjcZys7cS39kfWgQbXe1JSJsd60El7zeGuyXdk HzRUYp7cDVmj+Bq6mG6mkPZT3ba4W+x6lQPTn21AdiODe78OR3 S/X1O15ncYWxr9ss75T3Tr014SEVCSud7Iv19Ean5KiyqfiACFms 7qT7xWdOIq0tiG+78r07LK4wrqD9QmBpVmyGf3Cmfhh0nnCYaf tDIOLxWqIiSi9foE79JBYn2NhovhWKdbKn7uEr94kyUVxY8P03 k6VgAAA64+8pk8tdrMQizIyH83JlSvQZT4KK4aZGM1ClJDn3ZZ 3O8X5crRFQgmjdp/QS2TqjF1r6ALRPfQBPKPZIrTKOhI4s7JRFLKoZP+dTmArpXx0d x9hYVrve2NKyGB0F9PXfRNPf/AbIzQW2DzHEHE6djyfazoZ2wPbuTY69bYaPRzx5+jitapQvXSM zV8gbK+SNQ7jHfQwBtWdyzTy6/F5Rd08hqMLMaLywQLrH4I9NWK319sQ62rHwO9UPiH29FVqX7ug 7pBa3C99BamR9aLBU/VLHjyaIO+DR6dhrDkhLM45y0qx7MQ0tK9W4PAkukcneesaUSmX g+snTHvmQxrdSNIR5XLm1VZG1LZd1ZBJCKo4EqVg8+vplqeaVe XTF+9h/y/CyUQT06m2oUTgkKLOBxX2Hp8UDMpyTXXz6xEIlZmuGhUehoG1t aj3dPoYS3yNkfXAQZW3ZGBSwsbJS7+dTbmLIpexTeb7a0Ya0Mu 95mKxM/eNgRjrc1Gi5YecD9KEZmV+3uA03i4T1Te15IxJLpAFpdQa3IP0 z+xuhYzrntILAO0LvAoFx/T7aMAwytUIHAFmtlztUT4e9NAcAQFMzcO7cm2j6+98D8F3icsz FBYiOZoO/z0GFTTY57rYZPJM311yanFmMnZMIJACdL6PzZXSecO1jnUBVEF DJDG5ger1lHKbiYQbGzHCmHAbskWyRikSt0ZGl6hcZc29J6ksE gpHsTNClC66Wtx6j5NcAKwkLvwJWv9QQ4Cf33Xl0RbmRQfeD+3 uFfCVZbmyAmxj1PXkk4u+cCOmeIJxwf/2orGf7F9WIaigyNCrz8BEJjrgBUcW7Q+zrGcw6sCKSknD4orj8 9lOeBZf8iiGNU5KDlIm+I8uNDXBT4+4H97f6u1jLy6Xql5rDQo/tHI4HEZfbHnMHrH5x7NXLKpfrzbdC9u29oYyPV9hat0SGS5RQH +yIjYGbGq0PDx/R+QIAAKA759QDQK4PK5f2UO0eXSAbR0I9Uqv5Sky6U5k823tI2 3vIJeKbFIhQLM1CDpxwe/2qckQolgIAMJSViTTRmSt9DYPJ/vSnN9H0u++A5uZdu5PJZuBwqL7OSO7eHuIKOeaAyiKw6SOYjGt mVrY+d5IeJMcm3L8XmxifDG1aoq58UlW+mzwq6z3lV/IiJBZjrLdQXaXgi+59mFz4w3drb+fWWKv4GjurZ/rmOjfSXlTJKZFVHh6VgrAwqXF3FbJ3jgVlMmlrZHip+iVi3z5a IfuyPjyEtrvaGhW+W2llgcCwjUUGZdSRtxXHFz0peKmlUxcbLz 5UO5CK94pUKHyvI7bmoWXTSKhGIGgCdzTlTkrCJhCq3W5W2Fpz SG8ygaSBgU0pxOM8jeNhGlJWqnG5wsay3Eh/7PWrfR+P2GtrGEf7GndXZdpe6/284SaGrJUDeHXsi0QqewbvP+ddGJvfJlfg/jGkVyekFNqsVMZVKpXlV49pBJbkot64jwzMkEwioE4J6K0QS+7 vrLAy9btc9utfyzaj6ZUrgFyzEqlI3BIRjrQwPXQ39rEHVMZ6X 0cj+HlB3qvXmbkvs/JeZua8zHlV27VCW/74JB32DajlrTNXQqGPbwRX6Gvi2xQpL4/lvyq5dH4GDttKQ8lkssWaapTmhdRrfmf8SsAN76TKJmAwa708s NedmDjczv/x9FSFrXWVq/NBe912s7G8XON2s8rFeXdjOIMtuP2ixeJ2+cDMm7e4QumzyJSX 6lpjr3eKK6n4JcATiGNetfk8qaYqUdh5hMhksvaY26DzZ9ZH3g yt5lBImL7OxF6WZ58y9NnZaleXotMnwOqX1pSYCxfzeJXO15BW 5qL97gZSkQjjaI+0NNv9jP6OMDmCsOzG8z5F+VU7Ow4oTO61+x jjCOheZhu7WSYxjSIgbimVDDafKxAlFXeedH9d3jq9dcfm0tnO ZzB/pUbbjKbW1sDbicKf4JHJcDOTyutOhxNQA46/yneJtLHKENIEAIP/4yIA6HzRp5jyBQBgeJ5s/6A6zsodoX2FNKBo/Ierri43MhjIzNiqBBay2C1hoZU25un3n18JhWG73qnMUsThtMf cqbhqRdzlVjGcm1OqcXmytORA3dl7HIXdFBwAM9DbWN5Zqr75q HjCLR/d+eaDDMxTHnlEFWlp4TDvZZZOxcdP28hKbd+iQPhessoKmCgug mhrTICKAKlUJpUOPktHWJgs1dcd82kcA1KxuCshvvjsKYSFKQu v1FCyxtMVqq+jQAl1Ez6VUnHVqsrFeV9zwEMwi6c5xKF0Q0rr+ 3HbX0e2zxqGQRILO5TXLBSJpU8gvTohYEznXO/U2iXf4qCMuq1nOCYT8PMH/sffAGpqwH//a8DfH1AgfrPcWA8z0O1NST7kp/oQfajMZTILT2WvUtmrVDaewsJTOR+tpMO+AZXNEwbktN0zcEBq XqDv6s7czvrgINruamtkuOBHeULazDRM+0qVj3daSYdBOLR5WJ FH975IBIKBZ+kIM+PFtzPPfDq93tcbqqvFWFjYa9sDIJO134ku On2Cusv5FQCAluGVUx75mYiBzT9f10wm2nhCdLXWug+j5qPiZ4 BQJBGIJMp0aBwtpIH+iqtWTbdCxHy+VCxujYpA213dLir0c2K+ ogJmoNsUEqRkAr/pVghUX4e5uM8NgTYzjbK2aL4VciRyH7tpHVnRDgY7xKFGf6zRl cpk4TlNl/2K+hVas+1mfJGiE1J64wE2IL1OMwhc+6MJx8oK4OgI/MVfAGpqwH9XY3sadisujux+cL/cxFB5P8TdHHtApfIpC30vU8Ltrt10dfdwdXd3ueHq4ZddufCJ9 aFu8bB8OFHfDqF+fvegbTvstbUaD1eMo92m4a1ULB59+Ryur9W ZlZNU1m9xu7xn6p2MqWVSyRSkFKqnPQkq3v76ckM93NiwI/buXipOB6X/yWPQ2VP4NjnCvFPLNJsYRGhW/Wbvdtjztjg9W4SeFmPukIIVKlQcDjGXW+vpBjPU41GpEj6/8rpT5Y1rvP0qYD9RWPjVKhfngfSnSg4lu+8nwgz11/arqCB0dSItzXoe3H+XznUFSKUyUO34Oe/C0KxGApUNAMDI/LpNDMLtYSWTfbCacA5PFFfQfsmv6KxXQVx+26YJ2Pg4oKPzY7P p/y9w++ODSndPQCJ/5lgmlW4sL1fY2qCslXUOkMvx96ESavJS7t55nf8i4e6TV2VNkx VZQZ6J5V045urH5zOjTEBFtU5lWTrC9HQ2FOZbpBJJY2hQqfql zbgrYDDQ9rY11+3nB0YiX7Y5xFeMv3PhxnJjI/jKxYH0t5QFe5KTis+ewrc0HZV67URRIURLfaYcunvYQdvgReQ2 Wdwun1yiEmlc5wfYh9rmaCOdn+uNTMXHTPeDxFLNK2s9PTwqFa qnVefn/e5THh8nMpmsKyF+UWnHi+Hc7HJjg8XqfYROFzBohJnx6Mvn7y/BwOGJ7hd1nPLIzyjvk8lkOajBi75FpQ2Te8kNKqBjbPWCT6H1H UTfNAEAgKamn9xj/uN3ALiI3xQSgLE2InR3SoRCAZNJm5pcbmqcBIP6Hqc2hQZjrzu irC1KNa90xNx5l+vkmAMqZ12wBEtOTnra3NdbmJAJbVsGmNSWh 15piHHCMp39KY5QR6fx4Osuxbq6G6v7DDE7E+JA588QB/oBAMC3tpRpqvfF3V1j8NxTq7ec4N4F6vh48dnT21tRGfNzlTeu VV5zUCyafyAWK7FwY8PBzAyJcJfqkwx4jh4+6fa6YwzfOIy3Di 3M0DWtdbz6M2v+U/FJMI9CwU2MhrKzSIMDMAPdzoS4D31G7xF8a4vyLebTZaVwU6Op 0n3c4iYK8+EmhrPIXa2aRwpujenzuFo9APQCM+z7pMYgrEyxy+ lekBkc/7Tax5AuiUQGhwOfffYmmn75JdDSCgCAdA5WUqatgXGwq3Jxhps Zb3orwU2N4CaG5cYG5Ub62OuOHTF339Ft6birfNfYzDbo04fpk M6J4bS4lGxYU1vjy9CbT8uniJ9oQKWtErHublnaBqSlfSoCRl/klWlematASYTCztiYciN9YnP9MpVrG4sKTH+r2+RwsFaWy7Q0m oIDt0rnp8rAJRfOjr54vpeE0yFY6+1G2Vi2x9yRW3Zf07t4xrO gqGb8YVmfuXv6c32T1iDfd68uVqHioDAX5tH2V6vdb05DIQgzk 9EXzz/0Gb1HpBKJ8imohepKhLnJ6PM8xUPP/qePYYZ6cid3jpbeSYJ1DOKyX/FlP1AKuHsvsXvFSCTSURxxcJb46gXwq18BW+0xA28qOgDazDTK 0hxuaoS0Msc42jWFBPU9SpksKV5uaqRNTggYdDGfJxEK3zGT9y GKkkh0HJGOpwt7kU9Dveycbrinoudm17l4yoePnYcIqOw1Qq2H 61Ntk46uMcWZgsWqSoSp0XBeDmNhHmFuir3uCAi4c4QNowhIZG 4z9519qrkkEtr+aq2Xx6aKqZDNbomKKL18kXykfdkby0uV1x2r b96QO+4cnl+3jUW5PMBejUcHBmeATEx74o5s+laFCuWRyWT1/r4QbY3WyAiUtQVOYZv4LwpCVyfSwrQ3JVlxbrPtTjRUT5smr/zwyEG2zeqEgM97F3aMyrGAVBIuF0hIAP7n/wTU1ID/9t8ACwtgcfGndyV8Pr61ZX1okEsiScUimVT6PjwcP4R9G5lDZI mpXCmNJ6VyJVSulPZpKiVtQp+dqb5x7aGedU5JC1es6D9EGuhH 211tux05nJcDNzEcyEgDAGB8iXrepzCxsOPd/5d8Oq0hwA97zXGzBJfQ1VVuZNAWHXm0GVeJSNR8K6T0ivw4Tdv gReY2nfMuvBxU+vhuBtLCdDAj7X2U3atQsS9DWc8gulqlGpcrr lpRFLqE/qKgzcwgrcybwkIVq0C8ZY1MAAAgAElEQVTU+XhCdLW45J0yue8 DsUT6FNLrl1ZLoByy55VOB4KD3wxM//qvAW9v4IjMkw7G8QdUNpFOG+5tg5TCQDBUaTkKDEWVITr78Z+k sAMAAJTx0aprDvEGdn734XSeoguUtbpaddMZZWNZcdUSaWW+Wc TfN0382vnF4zI5rvQHRchmdybEoawt1nq6AAAYzssp/OHbeTTq3fe8g1kkAmao25OcJLf8LxPef9qj4HJw2auYR5WWxpM lxT/XYhAVHzmrra0IM+Pic6cwDrZHZU73M4BHJqNsLKvdbyrohxHze FUu15FW5oKNd63tUBI8mTW2SOYfqmV5ZQWwtf3JPebePeBDzTI du5Yvnb8wgkyN9HX1jAyLiAwNiwgJDQ+/XVCHo3yK0oMAAKz1dmPtrOPMXcxDi2cUWmpIRKKGAN/i82fA6hebQoJkEjEAAE1Dy9+7vspGDijYUEkkQuFwbjbMQHe5o Z5HodZ4uqFtbd5HywqXQqm6eQNuasRalTNtjGybuRIAso7HQqI T0ca6i6pUm4oPBJ9GwzjaF589VePprnqq20IiEKDtrlZctRLvc pPcgk1YxTg51HjIkTL9CGlvf5Pp/ed/BrKy3kcqV1mOv22GiMmIu5cE6ecCbL6EypVQuRIqR0D4iA1nFA fU1dYWtLX5M7dgi7CS8rY5xfP8HXExoItnIbpaWxYfyNbZ8z5F oNqjaDmXyWYR5eArF2fKYfjW1qLTJwbSniojgX0IBjOfQXQ0xw vlaLkNzJCs7yLuFPZiI27DNC+R+t9VQFiFikPTGh1Zqn6pI+7e hz6RjwiZVFrtdhNhbsLf8tTeBXl8rMLWpjUyQsw7VtnIwyEUAk +eAKdPA+B9KpffO8du38ZbRaU9fZyOHeFKCR86Uh5JQMXVVCHN jKC371tHQeIKO0UKm6BHnueWaatX2FhyiEQAACRS2evKEe3gko r2PcQlDwihs6P4zMnupPuDmRklF8/hW99XhR5jbg5paVZ53VG4sXNQvs7gej6qLqyfbo8KA188ezQKT SpUHIrJkuJyI/3hnKwPfSIfETKptDksFGFmQt9L0xYA8G2tSCvzvkcp70km6cjh coHxj0AI67gCKomJp/LIXClDAhB7EckZ+YhJPl8M/AxGqHOIcriBTk/eC4dYxNXYCsW+jwsYNNzEsCspYdNGjS8Up0F7DcMhdf1LR/LvpE5OlKpfRllZoKzMm0KCuOT3qKjQfvc2VE97eZc+qkQqewzt q++a6QkPghnosIkHUxFToeIIIY8MI60tZuHlH/pEPi56HiYhzEwI3V17rTCPQsJNjMYKXr8nmaSfK8cTUFkEJm2k F5MSFBoUfudOiIeZlbW1S2BkVNTPYA51qgQE1VafhZeHZzfph0 FHd3nHb4fY34e2v0roelPTy+IJEwo7rO4guiePRniBubhQcdUK fOUi6NzpiaJC4H3OJax1d8MMdJtCg3fPTo0uUSdHZpu8PbDXHL iqYhAVHw4+g1Hn47Xa3vahT+TjYiQvF25mvFizZ33D2KuXMH2d BSz2Q05IfoIcT0DdwNPo09ND6NJyEBQBKsfAK6pgCBQIiiiBIk ogiFL4J1zlO/rqZemVi0s1VcV1k8aR5aD6CQVfN3uN0JUYtynnCwAAncW/ldXgmHAEuoNv9k9YrfPyAF04g3GyJ48cZfvpbsQ8Xq2nG8LMiD w8tOMtiQygTE5hrzk2BvrzdzmnqlBxbIh5vKHszI3lo8kA/WyYKgPDzYynIaV7rdD3KLVMS53Y806yQb9Aji/lu0LlrXOlNJ6MxpNQOWIKR0LliKkcCY0no3E/4ZTvUFZmyfkzhLaW3lmyaVT5vddtCh7pZBIJsb9/y2xvncFxT6l0fVi5RDya2nQejdp2O6rwxHdd9+Mlovfe/TkDh0F0NHuS5fg2E3u6UNaWXYnxyvgYq1DxnpCKxRsryxLxpzE ReGws1lTDTY2Gn+futUJbVGTJpfOMhXfylPwFcqxFSSvrTNwad YFAX/opfNIXVyk40oePmocOqL2pD4tOfU8ZGqDzpS4PsA5xKMW9ydtF wggUll0syvdJLYV5NKV0Ija75+EDiJb6VhXxe4VLJiMtzDCO9r uNGBerq+AmhkPZWSpVBxUqPjaIfb1wE6Oe5CS578qk0voAX6iO FoekKoA4GMcXUPF04cpU+7OIkNvP26e4/NV15gqZvUoZehkVGJ7VMkFgrX6aKd+u+/EFP3xDn54EACCxqNMkAtoyvKLkt79EYhqGQ0IyG3hH5MAsk0iG crKqXW8oaTX87ocbzMyA6GpNFBXueGuyBFSmrTEFKVPNwahQ8b HBmJuDmxi2RITJfVfAYNR4uGEcbN/FyOyXybEFVNYam9mNKXwQ/aRink2gbsbODTyFNtFRHBb8om5mHU/7JMXx2+7eBl88x5ybBQAA1jRtGA55iVV28nIWT7voUxSV13xk/08AmEXA38Vx/qDQZ6YhOhp1vt6itxvAh7KelZw/s9RQf2xnokKFCiXhkclwE8NaL3e57zJxuErnaw3+vgKmIqUaFb s5toDKJnGJdaDsxOiSfj5AIr855AqVt0ZoSbiZAhtbPXK3mRUK Z43JW91KL5OYeBqPtCEis4TrTO6q0rO2CgKqVCJpiQyH6moyF+ YBAJhcohiGl0XmNik5KhuaJZ1yf/2geM/i9UPAmJ9fbWs9wh0qRsTltt2Oghnq7RAf705KLDz5/fp7LoxSoULFIRBzuShLM6yTvVTe7DJpaBBtZ9MRG6MqgDgoxzd CJbA4o42v7gUEP2umrfNlNI6YwpHSmJTu4thrYQWNC7RV2tG1z ZA5JI6ISCEND8xMEpgrm9GUwV1anGttbsbUtdR0z8+vs/FUpZLMCgKqkMlsDApAWppt2obTNniO8RU3H2DoLKX0ier6cBd9 i3JRO6tk3wmpVLHm9ZGDb28ruXyh7U701nSpTCptjY4EX7nImD 8awQoVKlQcIWKBoNrVpcLOZqvjYDsrTY1IC9OBjLTdnscqFHOM RUlUHmV1FpUX7xv19BWsHoGuLEfXlBc+CfULSqvELZB5+CMq9F 0hb+AIuLa6qvycBH+nGOg0h0DZWKHwV4nToPRwj+vOnj6+Di4R z+rHcFSOMuNUBQGVu06q9/XGONmzCAQAAAQiSXhuk3UMfHxx/zYYGQCUt0xrBpWA6j4ChY93gEej1fl5o2ws14cGN1/h02gNAb4VV63YxzKVq0KFigMhEQpboyJQ1paUycnd784hETBDv UlQkUyqUnU4GMcrPUjmkoX0bmzBXU9f3+DQgKBgv6D7xd2EFQZ f+QTsfssGnrqxsNzzPDrMzc7S+vq98hnuGoVF5PK6wCleQfHl4 xyuGBhA3Lvul1Y3RSbQ2e8SUFnLyzXuN2s8XLkkEgAAYok0A95 vFg2r7V3cvfIOxBLp68oRg7AyVPvR69cfJ1KxeKK4qExLfTg3Z zODxMThqt1cajzcNp1ZVahQ8VEhFYt7Hj5AWprJFUsaL8wv01J fqMQe/4l96hy/fdvGKp1P5ogpbDGFLaZwRMQjzPRuLRQ+nccZq8n0un4PNs0hUH kU1iw4MTz8XnkvVUaicwhTmCjHyOzWhUU6d9+jbwZUuV8fa3Gh yuV6U3CA+MfZe3TXokEYpKhmbN+vXioDMsr7zaLLW0YO76n7kc BZWqp0sq90dmIt4QAAoE1MYBztWiPDJZ+CVYUKFb9Axl88R5ib LNfV7n5r8Fk6+NJ5isrW4uAwOIJjDqhHvjCW1tlEloQuAOh8gL rBxZOZS2Q2kUrurXjquRlQ6QIqaeTV7YjwlMrhDRGRysYvNyTe 8H+MmZmnKpNq3lgm0RcWFubfZgGHG6mpRtpaVwX4TQ8OLuBwi4 sLqIZ+nWDw7dz6hYXdW/zE4uLC+NRsZHatRTQMWd+PW9x71Y+fxcWZiYma25FQHc3+/FcLONwAHA43N6mLipgZHZ1fXDzELldWcCwWicUiqhbVolreYSG tr+N3/roWFubn5toyn8FMDDtzs+cXF+e3blULC/ML83VhoaUal0caGhZwuHe7NfyymJubxa2SVsisTzmgkjlE4lxl 6fO4u/Ex8QlPyvsmVlkEKkdeQI0MTz18QJ1fWJibm9v+9S3gcAMoJNzS rD4yfGZ0dGFxcXFhoX902vou/HoCYnB0UlFAXVgYHp/2TkXbxsDrOkYXFaz68bOwsLCwMIbFwI0NKjzdp0ZHe0tAEF2t1 ofJc9PThwuoVVW9NjaZ1ta5qkW1qJZDLzY2zx4/xu7+wc7Pz/cWFUIN9ZpTHu4IqNNjo1gPN4SF6URXlyqgHojZ2WMPqEukjVUG j8jgrJB+HBdTuKQN3uHnUMnsNRKuEQPLzMhNz859XTM6RdhYpX KINMqbgDrDJdD4O1O+05gox8isd075krq7EOYm/U8eAT8W1grEspDMBof4ivm1fTzjWXyJZ2q1ywPsKpV7xHmHD4G Ey22/exuqrUkbGV6qqiy5eG4eAT/03qqqFtXUQtXUwtXUglWLalEth1puqakF3ryJlvsTowwOwPR1+ h+l7HhdRKXWeXtW3XQW0miH/v3+YjnmlC97jUVoglWUwfunWLzV9Y0V8gZuqjXvVW0PjnpYt5n NlK+YxpfReTLqBndlnblM5lLZG8NVGV7X41CLYjKDQ+TyOsEPv YISyie4XDEwiIg9kqIkXG0NTF9nKOcngT2BSPIY0mseXd44uI8 eN5nBtb2H9Eitom18Aha+yrBYVVl06ofhvJz+p08Kfvj2XdxYq 6vn1dSCtbWLIJBx1aJaVMshloiIejW1YHd3JADI+Hy+QCAQCAQ ikUgqlQIAwFxcgOhotkZF7Pjp0WdnK29cawoJUmA/rmIvjrkoiUsRLcGSHj14WD0mkhAprFUaZwlXc+96SvmRCTtsVv l25YQF3rQ319c2tPK4k1rat8CSrK1NFaeFe1x39vT1c3AJf1Z3 BG0z8xWoMi318cKCLQszmQyANE7phpaVKLSdAQCASGMbhJX5Pq 0Rin4mteks/EqNpzvazgZtfxV86cJWF80hqK6eV1PzDwioPsLTU6HiF0Vr65K aWqCzM1QsZlEoFBqNxmQyuVyuSCQCAIBLJkN0tep8vXdsRezrq 7hq1ZUYL+SoKgoPzPEGVBKbyJmHpaanPqke5vBW1uhLJMZc2yt P32eY6SOTHlwhbyytLXc2tVU1dTa2d1U1dLaO4HGUjVUGd2lht qWpCV3bVN01dyTCDtOQUvDFczMw6PYXuyZWNQJBqeB9nI9mVui X/Iqjnh+l7uCHRSaVjhfmg86fKdW4jLQwpU3JaXFTkurqeTW1AE9 PzBGengoVvyiw2Fk1tWBb22ISaWF2dhaHwxEIBDqdzuVypQDAo 9ORVuZVN29smV9tstxQDzcxHM7NlohUFj0H5hiVkjZYo10VD/ztzI3Nzczsrnt43HR1c3Fxdba3CS8cmiByVylHEE3fLGT22oZw nSVcZwnJLAFxM6+7KT3IEpFZwvUN3ipZWS1+BQF1orCg+MzJxa q3GrZWKSyL2+X+aXUsriKjlZ6ptcv+xcmgo9Qd/OBQRkcxjvag82eqXW9s4HCH3o8qoKpQ8Y5gsbNqaqGmpnlDQx1 tbW19fX2Tk5N4PJ7BYAglEj6TWevljr3uyFlb277VLBxWpqU+D YV8qNP+pDm+EeoKmbmIJ07Od+UnP0l5gmpfWR2dnB+anB+aXl4 gc1YPVRl1PIuCgDqcm5P/3df4lrdGmQw23z+t9vp9zNyqokmIuj6cVhA4CzFwxP/SD4pMIul7lFJw4rum0CAO8fDeT6qAqkLFO4LFzqqp3dLVTautR aBQqLq6uu7u7tnZWTKZzBMKBWxWW1QE2sGWNjW1favRl8+Lzpx caWr4UKf9SXO8fqhkNoHBI6zTpmcW+8em+0Zn+sdm+kan+0YWp 9cYyx+rx7iCgDqQ/vTVV58Te3u3v8gTiJJLuizulLeP7im8J5PJyltm9EJLi6pHj/6/+kFZaW6E6uu0341+l6IGVUBVoeIdwWJn1dTC1NVTIJD84uJiBA LR1NQ0Pj5OJBK5fL6Qy+15+ABlY7nW89bkVN+jlPzvvl4fPlKB 8V8Mx62UtELlry115CUEOlx1cXF1c3F1dXa+6eadiVkgr7wPya T3HFB7U5KLTn6/o/pGKpUW1Y5pBZeUt0zv9b2LJdJXlSNG4RBE66etO7gbPoPeGBTQ nZQo4h2+elkVUFWoeEew2Fk1tfCLFx8UFGS9ePGitLS0trZ2eH h4dXWVw+WK+PyRvGykucnSNrEkmUzWERtTqnGFNr3nvUuFAo45 oLJJXGrdi/i7cS8bVsRECmOJ9Gb54FHzEAFVJpN1JsaBr1ykjO0cZbaO4C/4FqXD+vf63oViSRqszzwaVj+wT3fNp8hY/quJ4iKp+PDVy6qAqkLFO7IZUM+fv//yZXpOTg4IBKqurh4cHMTj8WwORyQSTUPLyg31psvAW5sIWaymW yEoa4sN3P5q5Cp2c8wBlbPOX4E/evI4rXpMICNSWPg3y8bHOTZVHFDFfH7bnWiovg51VznrEnHDJB Ia8qyBw5dfKccXiOPy263vInom1+Su8ElDm56iz87KlHSFlYcq oKpQ8Y4oCKgsNlsilS43NUJ0NYfzcrY2Ya2u1np51Hi4cYg/w/vSMXDMAXVjlckZryl+mAWuXQb4YoDOk9H5MhpPSFC65vbjCagC JqM5LBRlbcFYmN/x1jqD4/Wo2jW5cnFNvuU9hycKyWywi0VN4Kjv5R/7Qdnqyj00qoCqQsU7ojigSgGA1N9XqnGp73Hq1ibUyUnsNceWy AiVqsPhOOaAyiKwmJO1uS62TjciHuXkPU/LzHmakZ2RW9mxTF1Wriv04wmoXBKxwd8Xe81p0118O2yeML6g3 eoOvGeSIPd73+AKXR9inRLQeLJ8UcNfOMccUCW8tY6S9PTnxW0 4pZzhPy0ka4OIgvT0Vw0LTEV9XCqODdo4pjA7PR0zwnyfBt6KA iqLJQMA+sxMmeaVjriYrU3WenqQlmY9yUkiDuc9ntnPl+MOqGs bpK56VNb91KSUlPikhwlJD+MTk++nljcvHVp68IMFVNbycq2ne 42HG5uwM2pKJNJX2BGNgBJs187B6yZMjuDqPYRzEobBfp8/qU+W/QOqmD3b8DLuLfIaZw55FxCsN/n+m5raX/7aA64wYSDlL7UVxsXFxcU9K+v8qSlIvNJRmB4XV9BKZB8+y/3+4DfHnfhbNbX/z6Zs+q18iXRjpaU4bgfFLfOsvfMLvKU2cFpc3EPYAOFgXzWuMT 0xLu5R2YD8jM0BwTVlJcXHPSzppf14qqL1cUxWXFwatHvlQzwS CXBVBQ9+/Arh02yx4tVH0678vZqamnrKLP09XjD7BlQukQg3MWwMCpBJ3pz wckM9VE97OPf/sXeWcVFtXRhfDA1SFiq2Iha2XgO7r7QFdovYLRiIgordigUWBh IqLd0pKTXkUDPDBMMwM8DEej8MIHgN7n29GHee33w6c2KffeJ/9t5rP+u2iP+NU5Dos2rrKN8iMquMWUevRSYPGTwRgydi8JDBrS//Bbt8Gbk5PutWB+3e8dk02sHJxZO2Pr7p+Xn7vXIae97+F5YX/ASCn/EV/MP1TaCKWPm3F8tAS/WZtO5RVPG3Y4uZaY8uW+/efTW0qEpc+3WVkQd1AToN3uP1VUNwLvnpGlXxsXoa26Y3MoUbY jOyHcCwQ3FlP6OLZG3UuZl9Abqv9yC26A6pznRd0+uTKoQB214 VffldmvNwdW8AgElnwr48xlZLCnx8cvduO7fYksYIAqrjfAAAG OtA/B5n5L+7MwDABIfsxqKy3zuZdQZQmm0f0taW7vyymGd7p3X5WIX KE88EML76nfzB0bC/MoDR9XzmjwQqt7LSa+WyAItNtcyGDl7ia08XvQnZL57/e6X6vdX2CcariimsUiaPwuZXsrgl1KoSRi2likP6WSehfgWo1P S0t8uWhlsf4jE+8wxnk+j6B19a3Qnl1H4mLimziDZrt8shx5B/46L+Bvo2UOk5lw0AQH2Qwf67zs7O1w/OG6EOADob72d9I80PIvW18RAAGHG+sb3UCNRBe32/ujG71NFMVkleVrN9O1AZsde9oaufF+kwvRfAlBNJFT8jUDH+ws w+nwEqLfXRyi4AKgPm7Lzk3Cj/lNKvfJEwCt4HuXt6esXm07/cEOSn2ZlqAHTYeD+jcRErN9LHw8PDNyb/u/jDBh8ZqEQA9XlXiY1ArUlz2TgQoMfCi5FtPPhHj766ohNAh4nL 7O48dHZ2Pr9hhLSxQwb1a2EEPwlQa5nMd9stfdetbhq0Snd2ej J+bHGwxNXhH6rNgUpmk7mUUFfHQxs2W17yiCEyYj0u2T4K/FBSVVb5kzZSvwTUiqTE14tMou1s66o/Mw5aWsneeM7H4rxvMfkz/8Zlls/Z+/zUk+h/5ar++vo2UBm5V40AoPu8U2JXjWrPfXM1AFQXno1v6i8o8zu82E hfX19fX9/I4ujrPEREZtLjo2aju2nIArQfPGmWvtEedyKHx4y10gWpHuN3O 4e+OKyvr29gsOSwS2Llp0etKbuzhKDYo5/x5q2T5GT7LDyRUo34OaDyctx2GYiPrG+y80xQCSIiJeLanqUGh kdc85giRKznJFxbaLho1VZPIiJibVHodUtDg3Vn3mS2gE5tipP 5wsZ9GW48+aphgiDR58Jmw8WXQjLCnI+u0dfXNzBZcdKnqcQiS uLdfQYG+vr6q84+uWU1f5j0X4FKT3uyWhNAc4Z1aAs60kMvrjT VN1x0JKBUhIhVRK/Dhvp/bjrythixwOvSnrVrbZ+nUcRnmvNo43JDfX19ff1V22+mIYpKIm 9s1RuopQSg1HuY3nz9tTdDimsRc17tW79p/b5XWYjIKQo8tcRw1zWf2Fi3Y0v09fUNDNZdjihp5Liw1OPwYvH pGhgYGhoaGKyzcUlu0VXcANT51/IbscXNeL7pE6Dykq5uWd5Qb+YbbsU21Col8el+A8NjL2NjfG/uMNbXNzAwvhBUxccM5zUm+voGBiv33U9s1kSv8L2wu+Ee0tc/8DLrL1/HhS/3zgSA4TseNowBsHPC0gtZtSLEOnLIpcZN9Q1M9ziGNowN/RWozPePtjSuuejgjdiPfV5lnvs3merr6+vrL159OuLvNL+/DlQhYh2bHXHY2muFeWVGuniThAvnnk+b/P+ktfiPq+3HUKvj/W7aHT9///K5FYdveL6n5IXf3LTawSOrgvR9ss20HVDLoiLdDRbEn3fgcz6T 0LSKXWvzIHzxUY/kXPJf/32XUDh//4tr7r+V7+B3VKuB2m3m0WABIvLSL64aJg+K80/6lNUjIpb5HP9zXLfmnZldpmy9kyLkBR4Yp9J8sfaJ2CpuVcLRM TJSCmpdevTSaFgu1XHeET9iy3ZYTdm9JSDVYfCyi64ua/qBwqj97gWIWNcEVLIIEasiLk0dptnsEPLa5qeCypH74erU7gCE uXdTGIhYHXK4MwBIdbZ8XYWIFSFnZwJAP3PntI8vbVF94vkJ3Z sXV3bg4vNhNESMu7ywB4BSD+3uqh+PY3g7ARFFlORba/o3LpbR6NxJo50U9N/0GaB2Aeg0ZY9Xi1uUVxqwY6QUAGGkQxLWMwKPj5UCQv8VNwurs cr/0CQFgD6bPHL4iLkPVk3t/LFo3RfdTqfnPl/Zt3l5lVbeS6lB9N+mBgBqlt6IyEy5a6gIoNy1d68OTav13ngvh 4mI5a57pnSTatkNrTJxv3eLEjYC9UZh45K6zBebB30EKjfx7sY F2krN9tFuqOFe90JEzH99aAyAdMfevTQVG/5T7DF63Pim+oLuMw94FSEi1mTcP7JAS7HZXjR1t7lk1rV4EzBD zy7TApDv1Gf20ee5zb6FuFS/fX2Um5+H6qQdL9LZ2ByoLETkl/vZjdZu37ywwzbeiCMjYqnbHuM+zSvioE/rZwV8E6h8Ljf+nMPrxaZlMdGIyOfxIm2Ouhsu+Os8QIlaqbafh 1rice603aWgwsJgqwsP36RU0nNe719m75LxvdK3tR1Qi0OCX86 d9f7GNWHdZ4InBQLh7ddJ03c+DUwo/OQvkQjdQnP0D758+Nv5Dn4vtQqoJlIAMsodew0aPHjwgO6qiu0 mbbqWROeJEFGUfGZMJwDotOpaUnJycsSrw/odAQgTtz7L55DzQs7P1VUFGLnnoX9SSg6FI6ilRR0eRwCAjoOW OCYkxz21mtsdQGH2qXctzSNryu4vBVDsrX83hRZ2ejxButeiU6 m1iPENQE2mIWKRo2F7kFVffyc+ISEhIcHv2uZxQOi26noqYtqx Of0AFJbeTa1BzL1pIA8AUh0nHggUITv62nJ1gBEbHDObNYL4vI wb2064h0QmJCQkxPhc2zwcQH3mLt8axLRbq4fJAoC6ke3L6ORk xzVdCQAaxk4MFJVHnJ8mDdBh7Jqb4clJz7dN7gMAMGDzZ4DaC0 BaqUOPAYPFWu4QQeIjItNjawd5kO+3+NYjh8lqoKA981ZKPSJS A47P6wIwYpd3vhDZnos05IEw71xwfEpa/MtL+5ds9aTVsUqSnmyfrwXQfemxpzHJGSUMnhCF/vt6SstJ99wXgIhV6Y9X9QIA0J5zwON9ctCFRUNVAHpselvIRbL Ln8rS8u1XPPzw4UP8m2Pz1UBZ1+xaVEV1i3Hd4GODNWRAul2X/g3lHjyoX3cNeYD+Cy9FsRErnq0cJwcAs6y8o5OTkyNubxoCAF1 n2KYglvudnK0BADLj118Jfp98c6WuOgAAGJ4Nj48MODILADpMs ApGRJLv8Qmy0Hne/ucRCQkJCQnedlNUpZW0dgVXN2+mijiF3nvn9QUAkFLpqTN8+PY H2XQRIlZVxFzcctInLiEhISEh4vkhk54AvdZej69DzG0A6o1CD iI33WGqIrTrtetJQglHBYcAACAASURBVEJCQkLC29PmQ0BGe6d LLmLsrsEaAH9Yu4Ump6a9cz5suMLpi3amf9E3gCoSCevrU+84u hsZFL4LQERuZWXI3t3eq5ZXSVwd/qnaeh5qWXVt4ps7x89ceePmtMvu5tOwXP97e9cefxxfyCyj/aT++F8CaoGf77Npk9Me3PuSg4FfXP6krY/ue6d8slwoFD3wSTW0cnX/sjfhf1ytAqpps4aMlLSstKyaZi+9Pc4fqkSYcWGwqjTITzr7vq GJmeW6axBA13m7gjmIVT4rJrUHmHo9hSn+t64y8uAwgPb9LZ6R EBE5cbam3QEG7XqU0iK4pAGo3WfezEZB6audE6VkRx70p/DTr83qBTD1ZCpNhKTHCzrISElLt+8+QEdHR0enbzd1OQCYuMWF jPzwI7O7SMGAXW9Ka0ofLu4hC9IEKdCadCiVUvJiuy6Azub7Kc 2HYUXIr8z1sJo4apCOjs6Aft07KgJ0nLnpVRVi+q3Vg6RAw/B0HB0RscbLQoUgoz7weCa/MuLiAlmQGmx4OkGIiFgVYDuxB0CPDZ8Bau+WbcGJe3yJtYiItZ ln9bvLg7SymjIo9J5/OZonQkSkvmsGVNbbtYM6Aih2GznlUhSXw6osp3IREeszLqzqB6 C960lTQ0fo1xKo5h0B+s+9GMlFRCS5LBypCoRZN1ModWWP5qi0 0+i2MwwRqzNvLlEHlfH7/D9tlQUfG9JeFj4j7YWX4uqQ9nrhcHWA3pbu+eL1q9KvTQdoN2D OMypSA09OlwPpPza9ykVEzLgyQ0sepAzO5XERUZB8aRZAu1GLn zCR4W39pyqArGrn3triK9lZHgBA72rGJz1Sgmp66ZtTZiNU5MT tyx7z7WMq+QJhXXHsfUvdIQN1dHS0e2uqywH0WXk2rBaR2ADUW yUcYX3GjSkKICUj16mnjo6Ojo5OH00VaQDZeccDWHVJx6b1BpD r2F/XxofMqaGVUTitH3T9OlAFQpFIJMp+8dx1/pxcD3dEZBUX+W/eGLjNUuLq8I/V9kFJ1WVVvPcBD45uMTVZsnzZyjWr7Z7H5tEqflaafgWoxNeeT yb+kfnM5UuVm5pHXXDwpa1TBKelXxJfILz0Mt748KvApMJ/46L+Bmp1l28Xvd0vSRQKhULJ8rSapQUgNfFUSEl9ikNvdTkplX X+DV1wgjzv48MAOs3bFsBErHAzG68BMPliTJl4DK4hKKnz0P3+ 1YiIrHg78z4A/bc7JbXo820E6owrKYhYnXTHqJt0T7O7UX53DXUagUp0nKGmKEV QVGuvoaqqqqqqptGpa6/eg5Yd9yhBrA+zndidIDV4l2+6q8WA3t0nbNs6X05N98+zru+Oj CNA13l2wS3gIaoJPjSqlzwQFFRVVdVVVZTkADrP3uLBEgMVoNO qO5ksRMSagP2qBDm1vkfS6yuC7acAtJu+8UVDP+n7q/O0AbQ+N4baFaDD+E2PUiliMdh1jWHnFU/WqkoDACj2Hn++0UOzAajDd77NrUMUckNPjx3UVUNNSaWdWifdq Ue9KviIyIo/tawPQP9t95tq71OgmnUAGLronriDhuS2eJwGwJQr7ykCJF6Y1l EGCHLKyspKCrIyhN5ztrwp/jTAJ/jIQGUCqM04FVveUPDC0NsrtAF6LrwUX48Vz+cOawcw/U56w5AjK//xAgAlnWmPypAaeHKaDMjMPBBQioiYfHm6lgJILX9Cq0fE6tRbp gBKI4wf0pDivnemAoBCO1V1DTVVVVVVtfaa3XsNHGbunPm5sC0 Bh0mlRN1aPEwFAJQtXhVUkt5u6qkhA9JKqqpqaqrKCjIA/VZfiPgEqLWJ58bKShNklNTbq6uqqqqqqrfv3K13b90Nl4MoiIK U2/PG9m6vrtxOWbV9v+GWT3PrW03UbwFViIiF/r4vZk7LeOSMiLQPGV7LzSKOWEtcHf6x2hyoVHZxeUVyZlZSNim 3uCK7oPR9etb7AnIx5ed1H/wSULNfPH80aniup8eXKrewgrXujPfWS/5llS1iR+v5QlvnCNMjbvFZki/Bz6v1QUlz7RtzZYji7Bb0B+iw8UkGO/XqEHUZkJ94Jkn87quOuGSqBlK9FhwIr0Yse7lonBrAhIsJDS/cT6fNVMWeWNobQHuH8/svAFWci4PksWeijLye5e6N04bINrZQ782UlVZoP/NiSmM7pp5VUkAsoNSIELEmePe4HlLQd8vWpZ16Dlx5Mzr5hqm0 pvbI5RsWqkPXOftCWgZC1YVYd5KWku28PQQRhSTPA6MANGZZfA Rqx2U30hiIiNW+e1QJcmr9j2bwKWEOcwCkBps4pCIiItP/+BdbqJoAmjOsQj4lhIiddOpPLTlZlc4acgBdJu52JfMRmwM1px Zrq8qpLI4QBdVpV0y6yQN0Hb/NrwaxJtbOrBdAr61OTSManwPqYJPb7wWIiEUvF41VB5h2LZlSX +O7tru6bKfeQ4cMGTJk6BSz3f6fe0QaxlD/vNnkqMLPdrUYBNBj4aX4eqS9MhqmBtBri1vDLHDS2x39AVR0DN ypSHl3cpoMyEzb41OEiPj+0nQtBZAye1DBQ8Tq5OtGAMojTR7R kf5m/0wCECbufprbOKRTRy/KJJax+c1eBSIevYxcXtWE/ORjf/SQAZh+OiTLxUIKpLuPPpWOiNVJl1b2AejxKVC5wvq0i2MA1Hot vJfb2BtSxyjMzyPReSJ+dQWVWV0vQkHx442DlQHa9V/y/FMXmS/qG0AVCBCxPC7WZfLEpOvXELE8Ps7dcEH8OQc+7ze0N2kbtXWXb zm7NtHjytZ9Ni6J9KqaugomN+zhgdXWD2IKGL9cl2+G8wPn4UO LAvy/VLmMap6VY+hSG4+MQmrz5bX1gr03ghYdc88q+g19B7+LWjVtxh AAOo1dfzMmKSkpKSng+rrRagAKsy9HVQhqQi10ZACgy8qrSUlJ ib731o0AgC6mNiEMRKzwXvtHR4BO5g5uUe+zyRxBLS3q0D8BKl YlOZoPVOzYqaeGqjLMPJFMQxTEWPdXAFAcvPNRmljeF4ynTl/pKKYb6b6prjpAj1592nUwdipgVYTaj1JXaNe7W0fp7gus/T9pGtSFHtYkSMm2N3dKS0sNfmIxBgA6z/4KUPtaJyMnz/1AfxmA/jOOvEhKSnxiIQ5r0rH4/LQZjZHLLvomNYpYwRKgMPnM/HbSMGDZneCnuzrLA3QZbfW6EpuNofrkC/H9aZ1pW276J6SlpYa5HRkPIN93gUspYm3axRWDCCAz3fJaQFI6 if6ZMdTPAXX69fcV3IwLgzuodzC7GJeYmJiYmJj0PjWvlP2XGS hfmTZzKboGMf3Mn71BPIYalZQU9+7YPCkAqWGLn1Yglvq2AqiG D8goSL+zRUcKQGfReY948ZX0ODy72xz7RFazAV1GmPXsicOWXg pJSkpKSnr/6uhwTQCFbrZeRUWulgSQ6jp4h2daWpKbg7E2APRf0wKoN4t5iF UB2zoBQMcJ1q4NN4zb8ekT5+30KEPSvQkzVx9/EZGWlhoffH4eAaRURl778PVH56O+DlQ+n4+IjNyc5zOmRp+wRU RSaMjz6VNS7zr+Py7c/3G1eVBSbYHbeZujNq/i6KJyKquEVl2c5nHQ3O7JLxiU9P7GtUdjR5VFRX6pcvkC4dVXi dN3Pg1PITVfzqvjbzzru9TGo4z6zSmT/1F9G6hM4nWTT0fQZDsPNDzlIZ7q+P7+Sr3ezcfZ5AaaHXvT0GK hvjtk1Bhg2t82porDjN7dC0BWy8KDhojIjLRaoA7QeYNjQou2G 7vk5gIAaDfWoSmPEDv+3LKGMNy5p5MrEVGU67ZPr3+75gVTG7r 66rtC8QYFjxZ1IwAAQM+9sQKsr4w4NBIAAFTH7vX+dKKOsNzvw KSPUb6yaqoAMuNWvahCTLm8qBuAtOHFZDoiIuuNBQCA+tYIRKx Mvb6ih3zDRoQu/fpqKgC0N3/e0impKt1lpdandTj2kE9uoZeZGgD0cUhE5JKfbtWSBug87lAIR VDzzloc5euZK8AC18VjVJtt2m/RwdcliIicVKfdwxoOr7jiXkoNot9WVQBQbYjyvadPANCafSVBg IhY8GSeDgCMPp9QIeT5r+zSouqg+9gDL7OZLb0m/Pd2BQCYdPajsUOy87KuACpzT4fSEZHkfXTpSI3mu+k6bd2tWA4 i5r+2Gg0Aoy1eFyAiJpweowwA+rfKuIjISjw/EwD6Tr+aj4hlEZc2j1YjNNuLfM9p213yec0IT0m8u3VUi7Bxjf 6TbH2r6rEu12XVgI//KCgrAWiY2IfwELOvzugEADPPE1mIyE15bDGi6XIBABA6j7F0Tm AgPXD7nOZXqOvM9Y9yvvRI/EWtAWo1qdjNSD90/15EzPN6++SPMTmvXFt9BIk+VZunb+NW+t8+vn3/jcAy5PGxqg5zg69sWHvuTRa55JcCqkgkSrh43mXyxIr4uC9VLi K+icyduOXRE/+M5htXc+uX2HgsP/m6miPxVv28vm09WMeIf7jP1NTExMTY2MjIyMjI2HjFWfeM5g3K 8oDT5ouMxf+t2n82rjlNaJH2e1eZGBsbL9zvmcep4xCf7jY1Xb PDKZGNiMjJfXlhs6np1nvBBS1Gv3n0wAumpmYbbbyahUGWBJ3f u9jE1HTH3TByI36rom8tNBGXy8ho/bEnac3CWEoCDm0xMzExWX0vphYR+fRop12mJiaLdp32y/9My4Cf/ni1uamxkdHS7TvOOd+zNl1x+HYsB7HY7+oOU9PVl3yL2IiI3Pd OyxcuWbH5YZYIEZGT/+78WhNjYyOjlWf8kuM8zu8wXXM5uqJFNA2/8sMzm+ZVaGRkZGTrmpYTdHfTCuNFR96U8RERWQW+J0xMDFfudX xfh7luJ9eZmu65n1DOR8SqqGvrzIyNjIyMjZdYWr/9aMbIzXl61tLExNjYaMPt0OJaxLSHmxYtWbTJOQUROcWhF1abm u5w8C8QIiJSo84dWGlqesw3n1nsuqajqkyPiabr169fv379MoO JPaRA+Y9Vrwpb1Em6y3azhaYrT3o3GWnwisJvbjc13Xj2TVbDs HltstP21cbGxkZGRsaL1+1425gmkZL08ugi00VHnZKoiIgFb49 tWGpqeiGIWY+I3AKf06am5ntPBzQMP/OyHpzcZNxYP0uuhn9m+JSR4mSzrGENY+NdDxMaHbQEtIjrJiYm xkZGy48cvXLz8i7TdedfZ9YjVgSctjQ3NT3tQ64RX3FBWeCFj1 dhy5k3xIY3Q13qo11rxTVsutrS5fNGpl9Qa4BaU1HuvXJ50M5t/JqajIfOTyeOKwkL/TsHkaiF2noMtYRRn58aes5+3+HTl+85Pb5918naaq/t03BieXXpL2XsIKivizll93LOrK9Pgk7ILp+//8WpJ9Hc2o/f2GWVbP2DLy0u+H02ablEKMk281+V56Z2AFIj119ydXNzc3O7f 3rjSCmQGbXZs/WTRSRqVGuAyqVVvttmGbBlE6uoKOnqlZezplfEx//ogv/CanMv34oqSj2SidFOl45a2dgdsz1p9zyhgMop/1lTzXwJqPUcTpStjZv+fGra1+aSEksYa0693XntXQX9o5l4ZhF N/+DLg7dD/qWL+htIAtT/pnK87U11WvT4ynafc+pl3F88qyT6tloD1NqqqnDrQ77rV1fEx8 eePuVpYlj51ReaRF9Xm6dvq6qI9vdy807P52J1rYjBEzHY3JJ/6An8I4HKYzDCrA68XrKQnv21uaS0Ku7+m8Fmth65JR9Nw+Iyyw 0OvrR/FPVvXdVfXxKg/mdVHnbNwd6uUZdd/Iu+vY1En1NrgMrncOLOOrxdZpb3xjPc+pDv2tVVBfk/uuC/sNp6DJXCq3h9yebo8UdRlUiurCJRWaSfOM/MV4BaQ64I3rXDe9WKqvyv3X98gfDcs9gZO582T4waEF9gcMj1m lvCv3VVf31JgCqRRP+nWgNUIZ+fdv+u50KT1Lt3ArdbBu/eWUP+jFWqRK1UW3f5kpi8wmi3aw9eeOXUsbh1ZFYtmVVLruKU/mrZZljFRQEWmwK2bGKXfGN451VY9kTLRy+CP9pjuoZmGVq5PvR N/1cu6W8hCVAlkuj/VGuAiog57q/c9OdH29n6rF4RdeJ4HVuSWvyfq61bqBU11GjX8+sMTBau3bZ9x w7Lbdu3bNm2fc8d34JKEv1XSjDOIBJ91q4O2rW9pqLiS5UrVlR 66fz9L84/i62tawhJfOCTYmjl6h7e+gD4/5wkQJVIov9TrQRqUdC7l7NnvNtu6WFimHT1smQS6v+jtjZ2KKH TMjLSg9+F+QSGvPUP8QoIfusf7B2YklrGKP5Z+34/C9TKjPQ3ZkvCDx/6pk1XZhFtpd3bvTeCqEwOIopEeNk13sjqVWBi4b93XX91SYAqk UT/p1oJ1IrEBJcpkzxNjF/Mmp7h7PRDi/zLq+3zobJK6DwqR8jgIYMrqGTXV9YI6TW1Zb9aly8l+b2nqVHU ieO11d8wZ6AwanZdebfsxOvC8ipEFIpEJ5wjja1fJWRLfAe/KAlQJZLo/1QrgUr7kOH257wXM6e5TJ4odsmX6B+r7c3xq0ro1YUl5elZBem FlEJyVX5xaWYJrZhS9XP29zYBVewl3aSy6GjXebPiL5znfy53W 3PxBUK7h5EzdrqkEimIKBSK9t0MMrZ+lUP6O8mC/2OSAPXrEtVzq5l0ehWnycteIok+USuByswjei03fzZt8su5s4o CA35smX91tXlQErWmlP7B9drxTQaGCw7cCfxAj35qveHk04SfO X0bpYpEZnDodMSPL6+S8PDnM6cmXr0i4PO/Ur9iPQvKnGT5yD0sBxGFItGmsz4mh19V0Nnf3PA/KwlQvy5a+PmlAzU0Jh3wyv2XfcyFfHZlcXFxGbWq9j+O7vpqci mpmERmtT7fy49VK4FaTSoO2LLZZfJEz8WmZbExP7bMv7raeh5q RQ0t0Nnexv5xeLDHrtN3PZLI5A/ue5fZu2SUfUcv3xI6j1JdT62up7LryFU1JHJVMaWqmFxVQueSx ctZ3NJWD9kWUapIFQw2mdwcqIUB/o/Hj013ftCaWg56XzT/wIurbgl8gZDD4y897ml+4nVNbf23t/yvSgLUr4saaDunA8BAC7fPphL7x6qrKs7L+vChmFHbEEDHJyee 0AOALrNsgv9D96uollmR9+FDTmllTWPHFD/48FAlAJhgn8r5i1v/T6lWArWGQg7Zv+/JxD98162uzMj4sWX+1dXmXr68ireXz5644JObE2B16alvJpucc N9itYN7ZgXpOwGVRGHlEdP83wW/9Qt64xsR+r6kuJpDIleVMjmF+TmhgYGvfQO9o3LzKOzSVtozUV nFZTR6bi42G0bN9/Z6OGpE5tPHranltHzqshOvrRxDqjm1FCZn4VF3iwt+9fxf47H8 IZIA9euqDLZb0BVAd5tH1ncFaoXrn7rKAPqPSxretlxy3LU1s2 fPWmb9KPnbXTG/j8qe7xkO0HXV+SYfvqqgc+v1Z81esPtZHu/XeHJbCdRaJiPqpO3jcaMDt2+tKir8oUX+5dXWXb6lTH5W7NtLF +2uOxxesc3a3vHVJbvdB+76Z5Wyyr6Lly+1uqS89I3DrjWWWyx 27ty8ZovFrosvsypKmbWl5ZmPLh+wWLPOcsfOFesOXA1IK6ysa dX8VyqruJRKSc9A0ccHKcft1d0B/YhvPFtTy2R6zZYLfqvs31IYNfnlTNMjbgduh/AFv8Zj+UPUpkCtyQ8K8G1UeGpJQycqj5IZHeCbUFJFyX0f4ucT l9+Y8qSmMLJx7YBE4mdj0kTM7KY9+vrH5FCbt+4q4yPeibcOK/joVs8qSGhYPzaX/nFcnpkW8q5heUhMUePqnwMqPTnIv2HNsPjGk8BaanZMgG88iUk lpoT5+sTkVyEiVuX4NSteNrUeEbkVGTGP9ozoLgcwcvvtF37v4 oprEPnckrSQkIiETAoPEdll6eE+fhlUblVJWoSvr6+v77ukso+ fmUJmVphvC8Xm0Llfu885pPTGLSILWQJEFNWRU/18/YPCC8TJDHi0nHg/X9+YHAoXUUTNig7yDS/i1lMywgN8fX19g2JyG5IecCjZUd6+yWXsanJOtJ+vr6+vX1xxi 48AJrGpdIHJhY3ZR5FOjAwO9M2m80ri/f1DojKLKXmRjrv0ewKoTVl5+pVvYEohox6RTUqMDAsJz6kUIYp 4lLQg34jUEhaXlhHs6+vr6xuUSm72bVOZHuLfvB6CYjIqvuunT yvUSqDyudz31648HD0i3OoQlyYxefy/1PZRvsyyasyN97p0YveeA9b79u3ffzcsp4Jd8Z28fElUVmFpnr eTV3QFi8JDBpX4zGHv5qOvs0V1cc/Obtlt757J5Qow+fWJ1dsuB2RSyxjs1gC1qIRSGhODzeKSslyeO g0bku/Tqjd+PV9w3Cli9p5nWcW05NwKk8Nudo+iBMJfZCjmR6jtgCosD dw9qZl3rMyApZcTyHWISHKzGCYL3eavN9ZVBwCl9e4sPgoq4s5 tmfJx9fZjdj//QGvZGSrgZb9YObjZPtXGbn2YTRenbskJvrq8q3TjPzOsk6mIot qSeMcNUzo15ggbsd81p0aEyC3wdtzU5+N+lGbYeOawEBGpH4HK Q0SsJrpfWdOtWQqxBaf886sREUtf7xwtD5pz15qM6AgA8utcGV X5bzboNiue6pgtzrnVSH1m3quFja6OQzqKmNkOUwCk+pk+ICJi 2v01/QCGLN2+YkrXhrV6LboYU4qIQi457OoaXWgpnU3exFr8vAS07MA Tcwc2rTvx0NuyOiGf/moRACj1tI9FRMRivz2TAGDEvlf5iMK324a3A8WZO/b+2ZjUrv1UK59iHiLmuu0ZBtDP0GLN/AEN/3WaezxEnDlRQM3yPLn2j48F6zFjj0uaGIEhh7XbScGYFTumKgF Ax8m7r+wd3uIkZhwPoCMmnBwkBwDLn3IQ64tfr+oIytrz124xb iyItumFgIoaRBSWxt1bM+iTiuiz+GFbW/q1EqgikTDjkbPzCN3Y06cE3wqxlOjr+gFRvsUUZgmdR2ELaRwB rUZAY3FLvvOcmeoyFq+Myiqu5DKYZYEPzm055J5VX/zS/uDB427xNBGZUVOW7WW94tDN8LwCBufb/czU6iISuSQ8vHnFZTy492T82LLQ1qY6cvZNn7zt8bvEoqD3xSa H3W56fC1HjUSBgUVtA1Q+N2LfmFnrDljZ2NjYHN2zfKoWyPYyO RdXi1j+eveUbgAAyoPnrrTYuvNRfC23wnfHUJBWn73ZxsbGxsZ mp+mYztBz3tWISkGzfVaXv7UcOt3iyDEbGxubw1sNx3YAZV3Lh zlCrP9webmWHIDmGLP1lpabVk4brLwntK6mOGDPMDkAVe2ZKyw tLZf+oT5166U0PpY9Wd6BAIOMdh6xsbGxsd66cKSMQjfzS6k8R HoTULPrEAXEm6btpGDYon3HbGxsbA5tNhwqpdx3w52cOkSy18H p3QEAFAfOWm6xddfj6NJi753DZ2w+ctTGxsbm8DajcR1Aaci2Z yWc7FfnLWb2aC8L0HOa2brtey6Hk1FEz7owB6DdUPNH+YiY8Wj rWEUAgI4jF6yztDQcoUQAUFr2hIN8avT5SYqg2nv6KktLS/PZAzsCqA+ed/RVDu1LXcVUr0OzFUFx+IKNB/bv3r5qSsdB271JbH6N1yoZkO886JzYmrMk0GqWLEhNPOxZiCj0 26/XRUzqP9dZbFozqSeAlLLuFncqYtHbozPUAADUdGassrRcOEZNB gBGHYpj8uvY78+MVwGQ6TJxiaWlpeWSaX1UANpPOuNfUo8YYz+ mk7QYsuu37LNzeBHgd9l8hm4HACXtP4w2WB54EETkIsafGqUhB 0prX3AQ60t8dwwRf+T0M7Cw3LBgRDc5gN6rXTJ4WJ965A91gP7 zNlhablkzb6gKyKj3Mzr87H1bR/WLgaqnd9rZ+cbdu3efP38eGBiYlpZGJpN5vBaxbAVvXz8YOjDl 5vU2LuHvJ2ZNbdsBtYjMKmXU0XjI4CGdzSut/C6e+MwiCruims/gIYMnorE4jXhmV7B4RUnutju3H3lVzGBmPDhsdfC8TwqrvoLGL ikOsl+746JXTh6tFTinVRcUlsU9ekjMyc7Ly8vLzyfm5oaetn8 2VS/+xfO8wqK8b6kgP++ue8ScPc+uPI+88TLS0OrlxachROI3t/uPikQqcHIKB9jdBkAV8Dk570P9HG87Ojo63nTYYdAfQH3Gxhd0 ROrr3XqdAbQmnQ2miVfmEJ+ZdgC59j2WHHZ0dHR0dLTfMKsfgM bic8HN3T3qeNWZsQFet245Ojo6XrNdPV0LoOviE+ECJF2bN0gG FEcdDxS/zwpDb0aUVRO9rQcCaIxc+5CEiCgkegZGRlVU5znM0ZIHGL/u9HXxjjZNVQHpgXPPZiOyQ+zFQH2dy8e6FOsJHWWlpCZvOnfL0 dHR8fKRNRMUQGbEohuFiAyfg9O7AHSdYN+Y4pNfW/0hNsD71m1HR0fH67ZrZmgBdFl41I+JiFR3/WEqAIYujXOkhZUZ5+cCqOguawTqaBmQG2ByN6kGEZnPF3eQIyj pnsgQsXNerFMGlUnr/BAR68N3TwDQsfQt/Erd5z20GAOgNmm5lTexFpEX45dQyODVMl+vlAUFzcEfgTpbDgi TGoE6qTNAp4kHI6oQERMuTWkP0GGouXcNVvgcnaoA0r1nnQ+uR MTaqEOTOsgD9DoeRi4KOtYfoF2fBefTBIiIgsyrywcpAmGmrQ9 ZhImnR2nIgPzY1QEfZ4aTXfePBNBacympaVGU/ej28qC8rgGoW7UBVHuYn4viISLp2ZrRyiA3/VxYuYj90rCjqqzcVnEO+rjDA0Bx8NKnxX/nrvw+8vbOBbAaM8bGwcHG3t7+8uXLzs7Ob968iYyMTE1Nzc7OF j9u+cXFsK55QAAAIABJREFUsY8fPRqhG3bhfH5x8Y999n9p5eb mFJaQSdR/Ml3l7wOVXE3msNLj/K4esbE6YuPwPCqtjEuh/99ApdZUVBC9n962sbY5YmN73jU+o7S6lMYuZ/FI6V72O9bsueibWI4sasqDI4cOnPNuAGrR3wAqqZKdX1Aafdcx Lzcnv6Agv6CAmJkZeNj61YJ5yV5vC4pJ+d9SUWGBX2TaUhuPPZ e9be8FGlm53vOMKSjILyj45qb/RZWWFjk7R7QNUBFL3tkv79eid67LnK1uDETq6116GgBT7BMaSC SiR9mPkSHAXzTDyrO02R4Ftbluuxd0abFKX/OzcVgXaqHXGWDU+ajyZi1aRtxVIxlQ+GP5A1LzctE81w3p+tdj aU7YH4vICRMDdftrogCr3Zf16/jXNXvPsU1BrPI7ML0DwATb6MaxTkEd0X2vfstd91l6MqgKEXMf zhnSDmDenQ8N3xB/BeoIANWlV9NYiIiiyJPdlOXkNCzDRPXUhOtzNGU1tedu2rNnz5 oFA9Wg/cwjoRVfiWRi5ficntpLCgCg17RVu63uxZYjooDmsfwrQN03qTP ASNtwtggR+eTQUwMBlIfMflaBZN9jelIgP982giquV9+12moA8 ntd89PvmAPI6Uw/m9VwaHbw0SWaAKMOvCoWYdLpEWryoLbd9+NF4WY92KYL0NXcLr gpLX10S6Bu6QXQe/r5BBEiIiN0t343AN0jXnkiQc7pWT2UCIOMtu3Zs3uzvq4SaAw9 FPgDJp03AfXs2eOnTp26cuXKw4cPvby8oqOj09PTc3NzxY9bAY n03sPddfaMuAf3C0jffptJ9CXl5RGLSiltA1RWKZOTk+Z19vCO vUfvPXS5uHfr9nMPEzKp9aWV/ydQ2eXkolBfj9u37t+8++Dxu4zs8hoys6Yw+vmhXbts7r1LqkA qk0utzn3W2OVLYXLKst5ar7C6FZFf2IouXxKNnZ9fkunytOlOF fF4MSdtPUyN6BmtNbins2q3XPBbe9r78N3whUfcItJKv73Nf1h t1uVbn35BFwBUZx144OT08Mr+hYMAOsy2bARqe4AJh8OKxWOkI kb0qZEEKZVu0/bffuQk1qOnL196RH8obxZwIqCFWXcDUOxhYuPk5HzfYdPcXgDd zc/EIT9q15SuAEPtQkqaAZWVeHuJIsiNXno7r3nJ6G/XD+0M0Mv8+K0Hzk5OTk5Ozo9cnrsGhKfTEBkhds2A+npZv/ZS0H+V/R3xik4PHz978SowOouJSPE5ML0jwNiDgQXi4TEhPfywFoCClpG Nk5Pz/bOb5/UC0Fp6ojlQ/7yX3dDk/ixQVYwd4qiIiPUhR7oqycl33B6BoqrcZyvVPyJaXtfoRmQB+xt xAoKi+LdOTne3i8ePe694mcuqrXqzQhoUugy5nIKIiJSI4/PlQKoFUEccC6kWIaKgIthOB0B58CwXcgNQ5ebahIk/gOheq/urAcjtcS3IuL8CQKb/lJMpDeUpe7FjtjzAmH2uRY1AVd3oWt00Fs7NerBtKEC35adCm4 LOPgVqb4CeevZhHERE6rsd87oAjDjmnS9C8t3ZfRU+1kTHVdcC SW0dkIT4d7p8K1OS365cRgoO+gGl/L3UZl2+bDKHEuxy/fCe2+FsrEdMfWG73uqmd0YVrarm/8vgxiyisMtZfDpPROeKKlncMlpVXsRL6x22F3wSc9nIYPPK6TV kDjfm+bktu0+8SmfX1GOi2/FVO64GZlW2JiiJRGPn55FS7jgK+Q0PHI/JjDhi/XrJwspWA1UoFFnfCZ2244m57WuTw69SiJIcSV9TmwUl8Xx3K8v IKGkdzkZEpD1drwnQ8QtAxWri3fkAch0mHYxubHgJM+7fuv3yf fPYSH65yyoAuR5jrpARET9cMNEA6GluHyXAiruGw+RAptcOVyo iojDP7/LN2KKCd7ajARR1TC8mcxERie63X/qkU2JPjtECUNe70TQ1sD7e7cppj2xEpAU3tlBz+ciP3t2/PUDH2Q+aiMwOfXb1gnc+IlZ4fwJUAfnZGgA5rZEXyYiImRdNNQ B6NAA1+8GMQUoAI8/FMRvOrzVA1dwdW8tIv2+uIdtj8t77AQEBAQEBiYVNTTukhl5ev dR4yRGPkuaeCNXpzrfu3k/kISLS/PeP6EEAWP40n8lKstIBKeVeS59REIU5rodGdZQCpalNY6iaAKr aq92KEbEu4MhAZZDuNfFISi2Weh2dqgSEjqMOvsgRIlJerxuuI g2EOc7EyiLvfd0B5LpOPRjMQERBvsvmcWoAvdbcia1BjLf7K1A z724ZCqCob+3V1LRsDVBt/AqFJY+nd1eTnrHPzTsgICAgJDblRxm4tDIoCREpye8Dt1mWRkb 8oJL+PmqzoCQ2mVPq//ju6cMeyXx+BRMLQ2+tP3rRI4FMZ3G+X0pUVgmNXVwef2Pjosl6 Rmt279m2zXL9Wkur8y8jy5FCyXW5dmjzqlWbtliarzt0MyijkN aqaTMkWk1eblH8pYvC+oYHrqa8PGjXdt91q5j5eV+v3+a65pY4 bcfT6TufGlq5FpQx/50L+puozYBan35tkposELro6unpjRnaRQEAOs7c8oqBSPXcMUE NYJxVaCNQhbzCpysHAIBcN109sXS1pFXG73VrfhsIGWG2gwggr dB9pJ7exBHaHWQBoOfSk8EcFJQ/2T60I4CS1og/9PQmjdPp0830UXEdOfbUnI4Achr9Ruvp6U3Q6dBziV0UnVtwY0 lnRQDV3uMm6unp6emNG6qprDl6rw8iMoJOzusMMNjSI7sOkRtv v0BdDkC93/hJenp6enpjBnVQ7j7tWDAiUrz2TdEAGLX/Xb4YqCJGxInB0kCQbyheR1kA6LH4eGAVInITbCb3lQPprgPHTJ m7w6MYRYys87MAFAebPcxDxPSHW3QBFA1Ox4qBGmzdWY4g3X57 lIBb/O7oSOl2XYdPNzAwMDAwWDB/ziIblywWImKR00I5ABhpm8ZrBlRmhLXpEHmtoXp6etNm6w3UUA QYdyaezhdU++wdAiAlq6WrpzdugKYiAIDSFCuPAkSh3/7J4s5qzcHjJ00c26sdgGzXqbbxAsSCN0enqwEAKHUZME5PT7eb NADIzr9dKhLWV0RbTQAAglLP4Xp6euMGdlUCaDd+p1deLSJGHt dtJw3K619+BKqQEXppeU8A5c79R+npH3+RwkaMPzVCTRrk1zzn INaX+GzuAaA14WSoGKgB22Z3AtA94lMg4oRvGagpozVi3gIDAw MDA/0Fc5dve5z6A1wxWg9ULq2yLCaqhkJp+0L+ZmpLoFLCPa9ZzF24 wmLLxs1b1q9crG+yePmajRs2bNq87aZ3PvX7pG+jsorIpfExSW HRce9CIv1DInwDI0Pic7IqqsuYnKICYkRYuE9QeEBcfh6FXdK6 uTokeg0xpzDmzKkmoFaTiv03b3y3ZXM1ifT1+m0uj/Acg0OuelsfG1m/Ylb/y45xv7jaDKiienrq9VVq4h66TpoTF5kOI3Scsc2dgUh9s3tKRw Jh0pHw4o9vQx4t6fG+6R/789pP2HovkVzdYrKBkFsSYmfYMNbat/90gz+1CVoL7YOrELG2MtFx5QCNhq3VzK4SaXxEQdUH152zOjQs 7THf3reQK0Dklac+2NRVuelgHUbteZVXwUZEWoi9gRaBMHy7Zx YXEUU1pfG3VneQa1xRqutk67cFlBpErPA5OLMzgfDHoaCGFioK eKVh9kYNM3f69JtmuGAAoZvpSfFgIZ/pZze6lxIAAOGPq5koYuZemk8gqA1f/jgfETMebxtFIKiZnm1ooYYe1WqnoNh1TyyPkfZofftPRnFl2y8 6H0xBTDk7TkMBxh4OZglbVBMl9JLBx1kzf+x7/J7JFyEitzDCeo6MmJvTLY6fsZxIkB1v9bpQ3OXbFUB75d7Vw9s BABA0R+x9kc+sR8T810cny4DyjOVrDSb0AAAAmTnWPjnihrKQm eVpu7BH08F6z9/xIrNS7KYYeXKUhiJBfdOr6mbUqy0LPmoonn6jaOIQwkB87zC2o yJBZf1LDmJ9iZ9lXwKh95RT4WKgBu78sxuBMOq4X5Gw9Omc3qp NE6PE6me4912b58JoPVAl+l5qM6CySmisotKSpKTUiLjkiLjki MSMuOSMqITk8NjkyITcrApmCf17WQ9Wl1fVUqrrKKw6CquOUl1 HZnJKKMwisfUgq45SXUf5OynNSfQaYnZBhO0xYeMkLWZ+ns+aV UE7v50MtbkSssrMbD0nWT5aafemhiuZ7/U1tamxg6CqIJ9IJBLzS0qoVYxyYn4plS1EFNRUlhYQiSU0Lr/lSCCvktgkEvXzo2N19DwikUgkFpSX0xi0UmJBOaPR4EDAKi0iE olEYl5+MevjWCqnsqhhn6WMZjcHu7gwr2F5AYnS+Bkm4DLKC4l EErWmrrFswurCgqY1Syobd8Hn0BrOonl3a4vi0UuJBeUf/Rc4ZaR8IpGYl19aVYcorGeWEYn5JHJ1PSLWVVNJRGJ+OYMnQEQ UcemF+Xl5hZVcWvblPwnQUXeTY3RycnJycvLzI4Y9ATosu5P+w ctymIbS8O0B5X/9iKxjlOc3ViWl+d+1tDwikUjMK6Vz+YIaCpFIotXUI3K8903qD DD8iD+ptLiASCTmF5U3ml3kvz6qJwUK84/6fagsyycSicQ8WospsPVMUtN1K6F/tNTg0Un5ecR8CrvlzHBhDb1UXElkJleIWMsgFeQR8ylsEaKIz6 EWEYmFpQyuCBFRwKksKyQSSXQO//0lvQ7yMMTiQVRScnJycoTnOQMNgO7TLiW0dSNVAtS2VxsBlURl 5JVS88q5jFphZXVtBZNXUdX0q6XW8CkMTmFReR75nxTl3/6R6JzczPyQA/uagErPznpjtjjs0AEe/W8E71GZnA0O3hO2PLS86M/h/YeMUf+BJNaDv5jouTfNVOQJIKfWWVNTU1NTU0NJQVGp/6b778Oc103qN9rKq3kc1j8W+83O0SoA2nt8/jpkkud+aAwATNobUPYdjvSPlXh1vo4qgHxDRXRqr6pAUB616FR 0TVsbuUiA2vZqG6BWl1dRouP8HW96RaUQ00ksSk19U/ORwqrJzckKD416cuNhSDmdVPnT5ZwpYXByPxDfbdsqaAyNq0xP 8zDSj7Q5WvetZKifaOfVdxMsHlrdDuHWSu7mr0kC1F9MIiGPFH 1+WZ+ePbS6devWrVu37j1nWj1KYAtE/Fo2m835HjRFRE7I6cVj+/ad7xDG+MsXKendxSX9++qsOBvxQ4EqrOeGnps7om93La1u3bp1 0+quM2vFvaxaftv7okmA2vZqoxZqCZ1HyktzOb996eq9trc9fK Pj3oVGBYRGBYTFBIS8uWK9ff2mbfav0gup1d/bNen7ADUnI9d3wzoeo2EuATkp8eXcWbGn7f+uU9e553HTdz51c Impq/9Ob5jfVBKg/pISCZrpX7GqFgnF+/4cnsT/CX8GS09hi4r4QQWSALXt1YbWg1QWiVFLK0p7fsNm1XoLC8ttFp bbNltYbrbcftW3II/KLaWxfs4c4yUMTs4Hos/a1eyyhsmj5bExLlMnJV66IBL9vWflRXDWgoMvr7slSpzxvy4JU CWS6P+UBKhtrzb18iVRWaRKdimdU8HkljO55UxuBZNbweSW0ap LqCzSz9c2bQJq7gei95qVTZNkSiPCH48bnXzrxt+t7si0kkXH3 B94p/4Un9E/sSRAlUii/1MSoLa9foQ5PpVFavn74cj8NlAz87xWraA12jgUvQtwHj40w9n 571Y3icJaaffGPTz77zZt/2uSAFUiif5PSYDa9voh2WZ+sV8DUFcsIyeK3UUx18PdeaRuzqu Xf7e6BULhpnM+wUlF3/s6/m6SAFUiif5PSYDa9pIAtbVAfbPMrCQ8TFxrmS5Pnowfk/f2zT+o8bBUUjn9R5mR/TKSAFUiif5PSYDa9pIAtVVAJWblvzZbUujvK6619Pt3XabqFfr 7/diL9xtLAtSfStVFkXf2bt16yim27GtDFWxS9L39W7fa3Ysq/VdGNOpyfS8c2br12PMP9C8lLZfooyRAbXtJgNo6oGYXeC5ZRPT 0QESRQPD++rUXs2eSQkN+9OX7bfV7A5X42nrjMrMVx98U1/4aQ+kV0VdnAkBPg9vJXyswJe7GXADQmnst8V8JYme/sxqiDKC26k1xLWJdzJ3VZmar9znGfIcOH2FdgtMGM7MVO69HVH 177X+o6g8eZ7eam6+/FJDb6Esh4MXeXWe+av0h95yGJdzclw7rzczMzMzMzc3tfPL+3k z35pIAte0lAWprgeqxyCT7mQsiCni8+HMObvrzy2Kif/Tl+231WwOV9XJNFwCAoUeTan7K2VM5ruuXGM4zvpTAaSgeJf6O iSrA8GXOGV/brjLp/mINgKGL76b+Kx8KnLCTk3oA9NnqX16Pwrwz4wEANBc7V35702+ pLv/CNAAAVX3Hb9lCCCpDL8ybZ7h2j9vfMPJGRESq/+EpygAw+0J440HqWU+XAQD0sQpDREaG5/H5g5slwZPuPmL3m7x/mEhDAtS2lwSorQRqobupUfqDe4hYx66OPnHcc5EJOSnxR1++31 a/NVDrqLkpcTExcR/KOD8lTzHquKYMAJh5MhveuQ1AHbHicebXtmsAqu7SB63Navj3x Iuw1+sJ0MfSj8RBUU1JWlxMTHxqPu07kEFYU5oRHxMTl0ykfss UtLbIeREAdNS1S/ubB6kMtlvQHUDN9EZ0owd4fbXrRlWQVxtxIhoRi7ytzSeMtn4R GRUV4bh9Rk8CAMhNPuFH/Uc93BKgtr0kQG0dUHMK3Y0Nk29cQ0Qegx5mddBrmRkt/d95bUj094EqEhKfHzYbqi2WjuEpn/Kmd5CAGuO4edDAAdra2gOmb7gWVSlCRBTxaYHHDPUGaGtra2sP GDV536sCsTscOf7e2mFDlp9x9Xx83GSI9gCdQUP0TwQWN3Ur1h B9Ts0dOEBbW1t7gM5I8yNeRPGc4upAu8VTh+tfCAy/uX7iEO0BA0fNWv+soLYgwMZEW3vAwEF/rL0aXCRe9cPjdfOmTZxxJogjfqfVl7y7vHqQzgBtbe0Bc3Y4J1 Z90r6ro8dfWjJUfMiBg4YMGTJ44Jxtjz4gJ+S46bgha26+ddxh OGaQ9vK7afWIiKw0t6PTdRpKOG7t6WCSCBGzH6+bPmrI0D0elb WIiLRMl7VDhvyxaKt3CSIiPfraxilDBq+4cffUSpMRHWWlpUBK tVvf/mNm7guqQUbSPVM1kB5vcfb6xe1ztAfoDBo8x/pN7qedo2KgEsZuOHXj6u552gN0Bg2eecA9k9F4OvyyyGtGOuJr NGCo4TaXDPH5iwS5L1b/Obrx6g2btu1pUYOTmIj9wd3aePBAHW3tSTvO21lMGSgNfSz9Su sQeUGnZ0ycNn/9k2xEpCR87arxysNPGYnvgAEDBw8ZMmTwwAX7XqQ36yoW1oadn ztx2qwVD9IRkZH6ZNPIIUtPuHg+P7VYV3uAzqDB8476FnIQhcF 2kwZ2VQWQklXo2EtbZ8HmW2l8RERBbfJNC/3G+2LoqpuxzL8AqxGoixwTmjzAaz0sxECNRMS6anJFeYWY6Pyo MzN7EwBAZ9uLf5afXALUtpcEqK0FqpuhfsL5s4jIoVKDdu3wXb eaScz90Zfvt9XfAqqIlXzdUk9DRVmpnaqqqqpqOzlZ5Q7zTgbR RYh8ip/NrA5KACAlKytLkJYZturM+3oURl8wHtdeCkBKWlZWVgYAoPMww ysJAsTSoNMz5AFk22m0V1OWk5UCAJDttN6ZxEXEqlD7BZrq8gA gKysrSwAAaTW9rU+T2SLkvNo8VAlATrWDhoqCrDh9l4pmjy7tV duJDwCKenve5PAQMcJmsDwALH9SJUQRr9jtgJ66wscSjrO8mV7 z8eyE7LTLxn2UxX/LNCSFg/6LridjlcfqQQoACsrtFBXk5JS1D72r45D9bWZ1UpUVry4rBSAl qzHzgBdRwEs82b8dgPQS9woBIjfNcSkAQJfxduF1iKLUe+sGAC iYXLtz3GhsF2kpAACCtKysps7qt9XIfH9vaVeQkmunrqGu3k6W AAAgo25+I5PWooldmXR/mRaAnLK6hoZGw2rSaouvpFUiIlZ47tfu1k5RQVVVVVVVVVlBUb HT7J1uWQJE8ov1s7RUlFVUVVVVVdrJAcj1nOYQIUCsyw84MlNN fDhZRTVVFSU5WSkYvMOvjI9Y/WQZACgMtY3FL161h2W1KKpOOj2vqyIAQVZWVnxmADBk1b1E1se iC9gv1soBEPpahSEiJfLyPGUAGWX19mrt5BvOV2PNgzw6993Bv ioyBACQkpKWkZUfYXw6CVGY9XLb/O7yBAApmYb7QklrlLUXu6XBaANQVQ3O+WczxKKSnFepgLy6GKj NVe65Y7wmAEibXI6j/6OeDAlQ214SoLYKqHm5Ra/0/4w5aYuI7PLyAItN/hYbWUWS6aT/lv4OUAUF3icmEKDDjK1Po1JTU1NTQ6/oaylJyZq50zjV5S/NZQAUtE1vxdPp9ByPo7b2trFc5ovVYxUB5I3PxhfS6fSKd6dmy gGo6VoE12Jl+EX9DgAE9Xn7XbLp9JSbxv2VAQbsi2TW8ciuS+U BZHrOvxJNp9Pp6R67Z6kBKBvZB9IQfXeNbQ8gpTLtYnRpGdF/zwgAALXRC11y6eQQB+N+UqA451xwGSLG2o9uLw/K61x5iKzMu/rSAGoj1jxModPpH57vOnb2bGyzJEY1aZf/ABmNPvsjamtryXHnjFRAbeJO1zyeAAuerx3VHkBa0exyZCGNQa +ppX+4ayANoDhw6d1EOp1OT3qycYISgMbyGwlsdrTFEHUpkNvy hoG1tNd7hogTohqdiRNh2WPL8dKgsvhyOJXHrgo61re9PCguc8 knM6pq6kVIib+zpCuAtMq0LfdSafQs55XD1QF6bH5T0CIeqAGo 0sqTN95KptFznq4f3R6g23rPAq5IkO0wVUlKscPmB8mpqampqU E3LCcAdFriEMHBuuB7j197BKSkpqamvg+9tEQaCB107XOQn+tx cCQAoc+fx/1K6LSIk4a6MgRoBCr7+VolkO8w9nQ8IpaFXvjMVdPZF0XnslPO DgPprsOOJ9TW1hYH28yWhw4zj3gVt/CrF9S4WWiAvMpQm0hEpMbcNNUEIKjM2O6UQad/uG82WBWgz1bfklo+l57muBRAvvfY45F0ehWbKxDS/I+bdgOQmbD9VTKZTqenOq/WIgBozHXKbtF/XBlsp98HAAgysnLyDZKTkQaQ1xxj1xKodQWP1kzWAJAbauGRy/pnI9ISoLa9JEBtLVBdF8yLsD6EiNXFxT6rVgTu3F7zP/bOOy6O61zY4xTbsR079Uv1TZzctJvrJLaTOImdxIntXMdxl9WR 6L2DQPQqgUCAChJqVNERIHoREiB6L1tgl+0zszt9d2a2sbT5/gAkVGyDJat5nt/7j1bLzpx53znPnDMN3cDLUHk2xEaEijbve3/NdRxX+F3aEKrtjP0JAHzvOb+LK2O+pcWF+UXw/LY/fgMAngk6L1vuVCxQ8SYAePTpF8+oOaon441HgYf+6Fa5PAExdf Klnz4GAB+eUxO6Bu8vAcC3fuXevDK2MV9O3v4DAPhf71w5x10I fP4bAPB85EUjx3Gz6uNvA8Bj//32SSHHcRzbG/neDwDgV3vKxYscN7wsVJfKuSUbVO/3XeChZ/4W1bfynoXFxYX5tQ+mNE+dfv3JJ775I49qhUIxXh/56iPAN19JvExzHCcvcXjuSQD4R+IYtvxd60zeDgAAfvjins6VS UK6ee/b3waAP+ythriFJs//efwLwEsHBimsK/y3j37hkSce/zLwPx8ekcPjcW9+G3jktYxOhOM4buTgz7/1CPCYS8vqQHnlHOpvtuUtn+VQFr757FcB4PUTAnxtJlbOof560 +mJJY7jOE3Z+889BQCvnhBgVvjsm19/5MYkvehRqOY4k7Zr36vPfu2Lq+Nv4OGnn0uWLemaYv8GAF960f 7UcipMHQl//iEAPON1U6H+302ytqkcopmprL8+9tj3fx3UqFAoBsv9//IQ8N23jgxde2nwDUJ95wkAeH5X0fI5Y3nea//zBAD8O1vKcByHljkAwKM/fSlj5cJcQ3/c5mcA4Klt6ZdXLh9a7PT/3mNf/vI397Zd8wpYon3fWz8GgC88/q3v/9dPlnnmx9/56heAR/7fC2uFumS6nLH1lwDw0OPP7qkQm7hPCS/UOw8v1HUKVVP+xusdQf4cx9Fyee2WTR2he668fIbntrMRoeoaE 95+DAC+/oOfP/fHF55//vnnX/j9iy//419v+lWLcWWF25eBh3/yUsr02r8AKzb98SkAePHwALJsLgtU9h4APPL08yfkq0L9s9f55 Sc3i08td83nVLi2xg0AHv7BCwmrV6Ownck7vw0Av/I4M7Mq1D/EdZo4jmPlme8AwGM/fzd7muM4ztAT+cHTAPDL4LVCda2enzPN5G37IvDos//JUn5E8xat48kvfnWNgx590TWln+I4jlMsC/W1lEl8eU7QJD2zGQAe/vk/M1bPRuib9r7zNQB4bk+Feoljmnx+8uSXn3wpsvly6t++/rMXt0fv+b+vfO1lz8PZWbv+C/jSc77VM7Mcx3H9yT/75iPAY86N9IrkVy9K2nlWzHEcx8mL3vztVwHgtaybCvXZLTnLG 0hV9v4LTwHAP08IMKsm5/WnHv3iw9/+5Qt/fH4lSS/9459vhhzvpKzqrA9++zjw2Pd/8ezzzz//wi++/xDw8A+fT5EvwQ2RLwLAk2/4nV9ezOJQ6is/AoAff7RQr8/aeyU687xtJPa3X766/b7wxN/8jo1dd/73pkL9vWOphOM4jpvJf+3XTwDAG2ekDMctgUW7AeArP/1LmnhlG/dEf/g0ADyMm5lFAAAgAElEQVQTUDi5cuJ+vsv3e1/50sNPBjdfL9TrL0qaN65elLQq1CWTqMjnpW8BwBPf23H4ku4W3 krFC/XOwwt1fUKVaSr+/a82D1eO4/RSSdXbb3ZHR86ZP/WxI88nsBGh4q1J734FAH7rkqO48pkNHBWD7OI8MZT8OwD42s+2 5q3c4mDQaJSotMbpz/8PAL75Xtbocn8F1bg8AwCP/dcbFShHdme88Sjw0J88qpalJFodoWoIpMX/CQD46o/eO7myJPEJh98BwCMvhZRrOa414PlvAMDvY9pZjuNYeebbAPDYz 945LeY4jtN3R7z/w+tHqM6VNm4e7Yj6OQB8+znXc8vSWMIVKgWyZvhklpx+7Wtffe JXr2zdsmXLlq2eiWdmVsevK0J9NXkcXW6HRVa4+2EA+OavdxXp OI7juIXh1E2/AoCvvB7fgC5ynOHctu98/atf/G+77a89/JNXMi5OXY5/Bfjub15+598vffHhF3wL5MsC7U740Te+DHxlZ6N5ZUFXb5tZHq HKCt/8zUePUP9385mJRY7jOGXpe8+vjlCJwje++NCjX/tH2tVDmwVILp7GZjmw7J3nHgeA1/M1HMdxbMXWLwFf+s5vk2VLaGv8PwEA+MXm1BVBF/v++tsA8N/eHynU67O2qVxL09Ljf33s8a89++ryBvRNLb7JqZqbCvUF++LlE ap07Qh1SZO/AwAe/vGfD6yMUI1DiVt+BgCP/DW0etmTtuHEv3z1C8AXf5k8fM3luatC3XRiYHW7LZqr3NYI1Up OFPn9/fvA40//xrdw5BafXsEL9c7DC/WTA6TMCgVU/cG7TY67uaUlUiwuf+0f/fsSlhb4ivys2IhQ51R18S8/DgDf+IPTvvzy8vLy8vKjTr/5wrP+HfS8je7Y86MvAcDXn3VIKSsrK0nY+c8dXiUCea337x4CA OB/t6fllJWV5Xi8BAAA8Oz2KozjkI6bds0flMFGM1iz/dsAADzxi51JZWVluQmOv/86ADz+cmIDyHFzdT4bFKpThZnjLGCt+w8eAoDvvuieUVZWVhT9/su7AsquWmeJ7dv/y699/Xub9zU2NjY2NjbU19Z0jC5fCSq/XqgL+tHc/zwFAMC3nnM+WFZWdiZqy/8+DgBPvXG4U7fEcRw3c/Dlbz0OAN/65g+/+0v/nlmbpNT/F48/8uS3nnr08T8El06vnPGbOfmXr30J+MLPHQ7kVzf0a+c5YvjMLQ j1n8cF5AI3nf77JwEA+P6m2OUclWd4PvfT32w6JeMsrTt/+yQA/MrxQHZ5eZn/y18AgIe+/9v9U5xVUR3+60cB4Ed/9jhYVlYS8/rTjwEAADzrv36hVkB6oi/umce/8RO7gysbsK62tltw/a026xSqhOa4JaQp8FsA8OR//XNvdllzl9jAYR2Jb38NAICnXwvOKCorK4t459sAAHzjz4dF175 U6mNvm+nluCWy7/j73wcAAHj6Ffv00upz5WVlZWVlZd0KdmPvXV6GF+qdhxfqeoRq Uijhup3bG3fbLdpsuGCy+OU/DaYeuNu5e5DZ2G0zzExdxuafP7VmWvSRX2+Nq1NZOY6zSWsjXv 7Rlf/40v965YiN3KzwbMx7//3Qmr/41YfRFWIrx3HghcQ/AQDwi50ly1abOPTrrwMA8I9spZnj5sYKnF756Zo/e+rnmzPqZCzHcUyZwzMAAPw0uJXhOI6Rpv4NAIBv/v3oJMdxHNXu/+pXAOA7HmcnFzmuP/InAAAAmwsM8xy3yArKA/74vSu/+PiLIWXSNbfyz6mL3nxqzYwlAABP/dIje4jgOM3ZTT8GAOCF6OErM4M2uu/ktr88vebL/+83u7PaNKuTKeLMvy5//O03TiMcZ5Wec15uzs+25Qiu9Npgg9OfV/78oVdLaE4/dOw1AAD+662T4xzHcZzkzEtPAwDwx4wxdG0eVp6U9P3VJyXJ8v/xDAAAz6UOoRzHoT1Hd7383bXtePq1qMpRkuO0LfHvP3klGU8/8w0AeOKHwQMcx+klhT6/eXLlP77867/+6edPAsA3dtdC8xzHFnwIAADw39F9HMdBbftulrXXzoIGs6bg1 evO3n7rd0FFE8RaoSwYS3YCAAB8f08Hx3FoV/rfAQD4yQc5ywcQUyd+/10AAP5yTERwHGdj+tP+/J3lX3ri+aC+RW5J2Zrl/Puvr1nCD/7umNWPXVenWGvEy18BAOC1tMtXH+xQtA0AAOBHYT0ctzhZ6PEj 4Eb+mHHtgcs64YV65+GFui6hqlS6Zlfnxl07ZmkaGRos+P3vRj OP3O3cPchs/MEOVFd5RtgVyifW9BbzitYjK5+nFffpVgcNcMexAysfRyYe7F3 tshhFV250eHjWedHyA3jQwZMHY8LDC8eolet8NO3Hriwno7xr9 YJcq7g2MyE8/FibYpbjuFmqryA8PCbt7BDGcRxnUbUWJoeHZzQJsCWOgzsyE6L CYyonrStraRHXp6384uHK8bUP/llamEh75ZEnHv3tlvD09PT09PQYr3d+8RDw5Red6nWcWXTuaFx 4eHanzrj2vorFmebDV9bwaM3w2ofXLanak2LCw8ISM3sgjuM4i 66nIjksLCw+p0Gy9oE8aFdqYkRYWFjCwfKpWc6qHS6KCw8/Uja6LFByLP9IbHh4zgByzVkPk3a4OD48/HDx0PJG1k8WZsaFh5/pg9nljb4orYu4smYp+R1XHkpkEZ/NTAgLCwuPicnpbC8PT0w9dGF5kt6mGylODAsLCwtLOieEZV1FG eFJVRJmkeNsk5Ux4VGJxzohjuMYZffNslYsJKn+5D8/9PhX/7AzenkDRrq+8RMA+Mo/Ai6sfSTSok10Pj48KvZwm5rjOJNm4GxseHjmuYllJxIj2Ydiw8 PzhvHlSfAlRlQVFhYWFhZ+qKAdXD6YYQSlmZErTYuIbJRzN2JS tOcnh4fHFfVrVnOyMCusjguPijt6CeS4JVzUfCwsPDw8POwaCl eXuzF4od55eKGuQ6ikSaVBL/r7Nu7cZoQgTUd7wQu/FeTm3O3cPcg80E9K2ghLs6W7vwgADz+7KTQlJSUlJSXS/T/PAMDXXo3suA0P3PscsEBnfwgAwBMvbI9Y3oBhTq/9EAC+807ywKd8ot99Ay/UOw8v1PUI1aiGsMthe+u3b6GmpxVNjUV/+sN0acndzt2DDC/UVRbBnhzX318zA/jdP7qXDSj5K+LWxeKc8lKm3bPXbMAfv+J/fuTTPX3ofoIX6p2HF+r6hArjPfFxdds2o8PD0qrKkr/+RVpVebdz9yDDC3UtBnHj+aorNA1OM5/8NzxrIAS1V7dfVcuo4tPMoN538EK98/BCXUcQRo2WGEw7WLt5k6b90lRJcdmrr3y6t4vzrBNeqDw8twgv 1DsPL9T1CJUFEWrseGbt5g8UDXWC7NPn/v0vdduFu527BxleqDw8twgv1DsPL9T1CRXVC/Jyaj54b7qkeDTzSPW7b8HdXXc7dw8yvFB5eG4RXqh3Hl6o6wic hTB6urys5oN3J06fHEhJqtuyCRkeutu5e5DhhcrDc4vwQr3z8E Jdj1AZCGdm6mrPv/f2UPrB3viYBrvthGDybufuQYYXKg/PLcIL9c7DC3VdQoVJo6q9vfqd/3THRneGBjc5O+hnpHc7dw8yvFB5eG4RXqh3ngdTqJDeRpgWSNM CaZ7HGTOE0hqM1qA0pLfipkXSvEAarTDBaNB1/iCjpUzwwEDVW/9uD/S/6Ot9wcONBcG7nbsHGV6oPDy3CC/UO8+DJ1QGxJgZ8WBVdXVReeXZ0oaGHoXaaIFQGmYsiumJhqqKg tLK0haBBDXCFLue31RjtNZgxoWCqv+80eLs2OzkcMnf14x/mqdr8qwTXqg8PLcIL9Q7zwMnVIIFdeqqBOednoFB4ZFBXgGevk kF4yBM2yDN2KmUQE83n9DwSCfngJS6YTlugnFmPULVMVaDQnHu 36/Xbf2wfufWjpDgWYa/uf4zhBcqD88twgv1zvOgCRXEGZVW0VJa1ak0kTbOxGjOHw53C6 +e5qx9hUleQSn18oU5jhM3H3DwSG8WY1q98ZOFitIIO2tEkHNv vFb5nzeq332rKyp8wfZpXqjEs05aWuQA4BcY2HK3V4SH536lp0 cDAKG8UO8kD5pQNRitwVgda0MoE27laL2yeL+3e3jdzJyqLDFk b3z1ELmE6k06SWOEXeixTrlSb4bWJVTbLEXVfvhBxev/LPnby/374u924h5w2trUALDnhRdOx8R08MEHH58iduyoAoDIl19Ozs8/fubMmbKysra2NoFAgCCI1Wq927v4g4nBNHu/C9WgxlgdPUeaF0jzAk6bQJwGSVapEVce3x/kHeDqGVsipgykIDcyIiy9eZKdQ0gjBHUkO/ll1EvlpAXCP3ERjIY0CgYGzm/5sOLVV0r+8mJr2F6JXD7F89mgVEqzsi4CQDAABAOAHwD4A0AAA AQBQDAA7OGDDz7WF3sBIO43v4lOTo5KSEhIT0/Pzs6urq7u6OgYGRkRCoV3e0d/0BCJRAqNDsTXdWnOvSpU3IwikvM5GcG+QQHBwQlFvULIiBhYFa RsqynLO3U6PSYtpWpCQ0/lR+0NSW0Yp+cRygip2hIdfDMa1ilUGqJMSrG4ycWp/NVXSl7+0+V9iTCCQDyfDRimFQiUhYUTeXmjJ0/2padfiImpDAzMc3M7Zm+fbmeXygcffKwzfHySkpISUlJSjh07t jzrOzw8LJFI1Gr13d7RHzRAEAQRQoN98nU597JQjVoU7r98qay suuTc+fO9MzM6Vqc3waQZs3BWju0tP+jllNnN6s6nhIfFnhskO Zy2aKfqwuyiTvcqVXoz+EmLUKO0jp6dY9l2f9+yf/yt9G8vTZ4+dbenFj4/mCkKEouH29sbq6qKCgtP5+Qc44MPPtYXmadPH8vKOpGbm1tRUX Hx4kWhUIiiKD/l+xnxAEz50mqM1dE2wrxAmhYJxqyCh/IyGwYUOKSf1UJTRYm+roEFg3Pz4+cPeQXGFA/hepOtpzhid3BWh5TU6T95eK5GaZ3BYmWY7sjwsn/8rfyffxfm597txH0umJub0+v1KpVqeHi4ubm5vLw8Pz//DA8Pz0bIzs4uLCysrq5ub28XiUQ6nc5kMi0sLNzt/fsB5EG7KAkkjCACFse7ODraO7q67d7u4hmYVa/AQb1FR6iqT8V42m13cHbZ5hKX1zOjoUzrme9dFuosa+xLjCt95 a/n3nh9urz0bifuc8Hc3BzDMBAECQSCy5cvNzY2VlVVlfPw8GyEi oqK8+fPt7a29vf3S6VSHMfNZjMv1M+CB02oGozWYKxcOTM4Jug bEfSOiMdmcIg2gSgNUSYNBI2NT/YMT/aLYBXOQsS6JrvVKK01mOfMluH0tNK/v1z11r/ltTV3O3EPPktLS3NzcyaTCcdxuVw+NjbW29vb3t5+kYeHZyNcu nSps7NzYGBAKBSCIKjX661WKy/Uz4IHUqg0RFkQgxUxWBCDRUcZr5wlBUmTzmBFDFZEv66x6VWh6 s1zVuv48cySv710/oN31Rda73biPhcsLCzMzs4yDIOiqFqtnpmZEYvFQh4eng0yPT0 tl8shCCJJ0mQyzc3NLS4u3u39+wHkwRTq7Q01Smv1pnmbTZiXU/K3l2o2fwBd7rzbiftcsLi4OD8/b7VaWZalKArHcRRFdTw8PBsEwzCCIAwGg9lsttlsCwsLS0tLd3 v/fgDhhbpeoS7MzUtKS0r++pf6HVv5l6HeMZadarPZLBaLxWIxm8 0mHh6eDbK8+1it1rm5Od6mnx28UNcnVMq0uLQkr60pefnPjbt3 4pMTdztxnyOWlpYW17DAw8OzQa7sPktLS7xNPzt4oa5LqDBlXO I49YXW4pf+1OzsYJDJ7nbieHh4eHjuLXihrk+opHGJ4+Ce7uKX Xmx1d2Uh6G4njoeHh4fn3oIX6jqFynIch46OFP3lj20+XhaSvN uJ4+Hh4eG5t+CFuj6hEgzHcZRkuuhPf2gP9Jszme524nh4eHh4 7i14oW5AqLRKWfinP3SGBHNL/C1cPDw8PDzXwAt1A0JlNZry1/5xOSz0bmeNh4eHh+eegxfqBoRq0mprNr3bmxB3t7PGw8PDw3PP wQt1A0I1I7om+51DB1PudtZ4eHh4eO45eKFuQKizFDV0IFnCv2 qGh4eHh+cGeKGuV6iLS0tLi4tzZvMC/25eHh4eHp4b4IW6AaHe7WTx8PDw8Ny78ELlhcrDw8PDcxvghco LlYeHh4fnNsALlRcqDw8PD89tgBcqL1QeHh4entsAL1ReqDw8P Dw8twFeqLxQeXh4eHhuA7xQeaHy8PDw8NwGeKHyQuXh4eHhuQ3 wQuWFysPDw8NzG+CFyguVh4eHh+c2wAuVFyoPDw8Pz22AFyovV B4eHh6e2wAvVF6oPDw8PDy3AV6ovFB5eHh4eG4DvFB5ofLw8PD w3AYeaKHirJaZJ1grjBs0GK1BaUg/i5sXKfMiaZzVEowG5YXKw8PDw3N7eHCFihthTC8c6qhpHxNoWR CjtYxFMTVaW1GSU1ha2Dg+jRphiuWFysPDw8NzW3hQhcrq9BaN rDPe4a33dyXWKqyIfg5Uj548EODl7rs3MtrZ2T+5ZkiOm7Q4ww uVh4eHh+fWeTCFCulZUCupykgKDPHzdkutV9rIWWNXQZJX8MFG 5eIcx021pjh6pDeJUFhv5IXKw8PDw3PrPIhCJUxakuosj9uf0l BfleHpeqBOtUgbJUUJIaHx1cPkEqo36SSNkXYhmR1ypd4MrU+o dztTPDw8PDz3NAaj9b4XqhpjdbSNMC0QpnmcNsMkO3kpP/FwdpcK7y8/6OFyoE7DMcRkTmREWHrzpHEOIY0Q1HnAyS+jXionLRC+jkWgtE RDTmmI6VsLKURKQPIWf+SuxwPQCinIN+Huh+T+b8KD0QoJSEr5 JtxyiNWEQqcHP5XF7hmh4mYUkVSfORjg5e8bEBhf1Dc+3nlk3+ EygdE8xwxVHvR0S2vWcSZyMjcqNCSlYYyeRygTpGxLcPDNaFi/UA0CBTYpRycVnz4ESrRzQj0i1QmU2K38zt0NgRLrnFAPS+7jVg iUWNekZnAavn+bIFRi3QKwXwwL7+cm9IrAXhF4/zZhuRV9IqhHeB+3QqDEBqbgLoHmvm7CkER7eVJ9d/foCTkqgylwHUK5l4XKwig80N1Rca62rLq+YUg+NVjktdXB1cvP 19/H2W7zm//6j8f+gi5IV3MwPCz23CDJ4bRFO1UbZhd1ulep0pvXeUABEcwtB kwy/VOwDKa0JHvrv3a3AibZwSl4BrqPW6Gl2OFp7ZSG0FL3axMQih2 d0QmVOHI/N2FCjkzIkfu3CcutmFRg47L7uBVaihWp8RGp9j5uAslKQHJoGr 67nRJMMJ/OpveSUK+Z8l3AaRMIawb6+pvbui5caslNDd6xxT/r4tSMYXGs9ohXYHTRAEowlsuF4bv3nOiUkjr9uu6cuS0B4nT/FCyFSGgdlxbfswHizMAULAHv41ZABDM0rRWrcYi4X5sAE8yIVC dQYPD93IRxGTIuQ+7fJiy3YkKOjs3cx62ACEaowoYl2vu4CTgz pSEGp+H7t1O6h4R6feAmhLHhxiXGbBg6f8jX+3CrdhGjLFpSU3 smztNu224n522uCQV9Mg1lWs987+0KXqj3SPBCvReCF+o9ErxQ 74W4h4W6GiBmUIJakUwrRxkNRkOUSQNrJwTigXHx8LROhbN3uD/lhXqPBC/UeyF4od4jwQv1Xoj7QKgajAYJo5YyQlf/adIaLIjBotPf0bHpytJ5od4bwQv1XgheqPdI8EK9F+L+EOo9Fb xQ75HghXovBC/UeyR4od4LwQv1JgGSZoyd1RIf8b843SuGJPe/UPvE0PQ9LlTChLI2HXnzNYQIZmAKFqnub6EOS7ST8ntaqGrciL A2RG8EsZvc6g4TzNiMbmxGdy83YT2JGJcho9J7uhVqjNUxNtRg umkiIIIRKLGhafhebsLHB4QzYjXRPwXd053Sx8bnTqggYcbMi5 Rl8erra64JBsRppVLS0TkypjGAV/KKGjSEGTMuUpZFyrI4gzJqZOXOXxA3ocufm+cxg1GDrv1NI2K0 IVee3Y/SIGHGTMtfnkMp9tovryeMiHGBsiySJpvuI3y/jjBoSAtuWpSjJh09pzfbVp6EfN3q6a9dPdyEGq93mxpltPQsyp ihm+3hnxC4CTUtUJZF0jirvdm8PYgzGlDe1Tk0JCfUOANeWXnC hLALlGVRb11SYKxSp1+Z9seNiHGBMi9S5gWcNoFr30GEsroblY DSEGXFjDctg08KlNWx86RlkTLPIR/h+/UkAqIsM4gZomYN1iXKbNOtvjrphqK6rgauFJVBg7Naep6yLFLm RcoyjxlM4MaKikVWG3LzAxechRCwv3uwRwQrcePVLOCslpmnLI sG65KGNMu1FLzyX4yWmSfNi5R5gWAta59ftlIt9NVqgfQ20ry8 5td/eT2hRhmtwUZalijLAvoRvl9PFjS4ETMuakirirAarPModWUvZn XswkpbmGtuzFOj17sNNsxdaQvOmKEN7tpqlNUxc6RliTLPIzd9 2wfOwqhuuH/o8phKhhvX3NfBwIY5yryoty5BBusMvJoIlIFpG2FeoiyLpNEK4 2uXxcCGWYy1rCbCAFJWwrTSuZEmK7yRNV/5Qf0sYVmiLAvYR/h+PYkAcaOCmJVjJr1l6dpiZrTM8uZdIG9aVDfpghgtPf9Rfctn F58roTIQSSvUwrrC0pyzVefbx4U64w2nYFmYNIg7T7lt8jszRE Aku7IXERZII21rPHc6tyi7oCi/tGccYWC9ESKNMIb0NFRk5xWcKm66OIkhrFmDGtQoi7AL+llq+F Jf3xSiwlkNRkN6MwSrL1WXnM4rOF16sUdKIYxpne+e02C0BmdA XHmpuio3v7ysvntYvcb3GwrCDKqEDTXl2fnFOQUlBecGRaQRJl hYbwK16vYrqydZXj2DBjOi5kXSiPZf6BuQkWqc0WC0GmUg/ZxhcVYyPtrZMy3BNnYyGyQYtVbaXFaeU3CusmVwHLrxxi8GIo3 qiTL/D93TW5Uq0rzy+4QZhtVdbdWnc4tyCgpzCi8NqvUwbYJwVktRQ6 3VufkFpwprGgZh3UoiGC29YJhnJ7r7u8c1imUloDRIWKn5eVAt 6WwbFSA3lsHHBwtTUFdTXV5uafH59j4ZqcbZT/NcFcICgTOXmivP5BVlFxTllnSN6VaLCl8tqqLGi5MowpquKar2 vl4xosJZkDDCCDbW15SbV5RTUHg6t+HihA42Wdbdm7MQCXbW1+ TllZbUdA4oKc2NFUVYME17ooNTeHafmLRpV49dYAQb7W3KzSvK Lig8k9fYLkAgkwVEaS1jEva0Fp0tOFVQXtEh09AmEF/ucFerpVciwU0QzoC4US7uLSstOZNfeCavovLCtNK0IaeysAEf6 W4rzCkuKG/uEK71/UYCN8E6uK+jNjuvOPds4en81m4pDrNmCGO0BnqsvT6/oODU2aqaXjXMmDUrNpo3LJqF/YOXh5Uy3AjhDITR0xOXi4uLswsKT+dW1XUp1GbrRpzKwnpdX1t jQU5JYVVbtwRT3VhRhJVEho/6uvilNIwSCyvH0zgLYXrRSFvB2eLsgsLTeTXNgxrQZAURWstaJ CNdZYUFp/JKilpECtIEEYwGpSHSpl+YU0wLOjoEYtQE4TRImFQzY+erys7k F53JLy2pm5Ay5o2MEVnYQE4OXy7JKcorbbgwppLhn+rSFtwIId h4X1Ne/vJmXCnmlaLqvVB09uypgrLy9hmNYbmo6I/sgnAWwump4fbKloExiLmT19l8voQKU/SMvD8nPsJ923sfOiTXq+dJ0xzBWiDMoMZoDW7GTIsEw0x15fjs DMkbuSJURms0j1TlRPq7ecckRsfE+tv7Rp69NI6adAR1uT7Dx9 UzKjbe3yfAKyHrgpzGSROshy7XVmYdjXV+y/Fgg1ROWmDSDCNwQ8k+Txev6Ph4H3ffgIziXpDF1j2+AXEWxKfO HUkNddv+9n+8zgwRIGVB2EWDldNbOcPsEkGbIcygxs2YaR5j5y jzosHK6c0LKHnNRtCyxt6CjJBAL//YxKioaD+HgMTqgSnCqsO0jaWrq+fh659e1KthccoIEaq2iuIja RGOb3tkdes0pBFc2YU6i06lBezaFRBfOYgvIBsYMTMgyajg8aI DCf72m9/7cG/plBlj5wmjFcYMasygxk2oaYFgLZrJc3vs/I5eVK0KldGyFuHFqv3+zh4xCTFx8YEO3iHHa3phFtGbhjtOB3q 4h0fFBgfucd+bWi3GcdKkpZH+tobsrP3u79rFFQyKSZsWZyCSl snHKrOPxwS7uzqnNmrmNrLytAY3ag2K+pzMaO9db72+O71NraS sCLugX00EuVJRJtQ4j7Fz5HIiLIsYxVybCPNoTW70SlHF+dv7R hRcHENNCKm/3HDIx9UjMjbe3zvAK/74BblhpajqKk8cjXV+yyG1TiIjrTraLBP0nwh2douOi4pP2OPq 6xt7un6G0FHrUguIG2FKVnPycITnzrf+5XS0SwsyC6Rl2ZoGNc bq2HnctEBoOpPdvGLzB6ZWhQobzLLJ/qxglyvL9UvIbpARCD0vGT8fHeQRHBIRFhbp6hNxpl+lI0xaAzk 53Fm4XC2JVYPEAkKyEK6rS97jtTdkb2xCWFCot2fMiV65mly/FI06Vne5pjA50PXdVz8Iyx8Qk3MoPUdZOL2V01uXKJNNixvUGK tj5nDjHGFcWN5TcMPasSyjZczTvc0HA5zcoxNi4uKDnHwC00rb 1QZEPyvoKwzxdg8Njw7Zs9ctKLF0AsFIk5bGhy+35J1I9vpwZ/jxjklyHqGMGkhWEmW/yy88PDZhr2+wd8CB/DEIotZ/mGXUMZrWotPxfg5vv7ptX+203LCot7r5pd4AACAASURBVMzpiJ VEaOk5wrykR0aOB/vsyWgeI+aXhQpRJqVCVBDu7hYZHRmXEOIV4B2aUS5CdMyccvri gQhvf//QiKhYF/fgw20iEDchBsOUqL/szOFQd0fPwNMdyAJCMrDBcCkzxNXTJyAqMTIswsc5NK1NKCM2t PL44KWq9D2eH/7rHZ+MpjFiHqVtpGVpeYNT5jkdQasxRkvbcNM8zs4vf04w5pWO F1stqhuLWUYg9Lx0oiYm2CN4T3hYeKSLd/jpXqWOMGkN1Ed0QQxMWSB1b7L7++9+GFYuMenu4Bz450qotAal QdLG2JjBc6kebhkX1MTghfqyhhERZoEJFtKIakpqWydAYU+B37 VChQ3kUHt/57BCu8gxNg4czHbfmVAuQmSqgYPuTnGNGiPHGaCBtDDfiJMDoM WGGDRtZXkHQj23vOuS0SpXkFaEMYmH6mPcPDN6KBvHkdKmKN/A1HNC2GzdyFG5ibDOQ2OlgXYheaN6WAu2V53cdyAtOfXgvuSss q4ZJTOPgKK6srrWlvojxzITk1LSTpd0yK26q8ebDKzH+5q7e0R adJEzzi5Otx122pXWAhsk482xbu7p3dQsx5HSpmi/oJQKIWyxaUl5Q+6JhECXzR/4nu5HQdIIYqyWJsf7W0/Ghjpu2uKXVj+Cz2/MSRitIaz62dnp9lPe9vHVEmK8q7WkqmccMcOEUaubaao4X9evn BHU7L1WqLBeP94/fLFTrFnkmDmOmK4ItA8/2SlXU9ITvo57S4X4HMcSM3n7fXwOXFSYbAij62ooPxThu+1tu7 iyMQk5q8UZiKJnZANnDyT6O+zY7ZvZCm5QqBitRo2YhSMVTRG7/I5c1KgxcqApNyk1LTn1YGLS0fzmCSm9gOtmmqsaWhrrT5w5kZi UkpKZ3TzFwFdHUQxsIIc7+jsG5ctFBQ3netjFlwp0cvVQmodTX IOa5TgaGswI8w0/2b9cVBfL8lNCPTe/45zeIlOQVi1lmJ4SX2gYmrFx9DxnRHpT/YOizvTKLLb1ztqhJsyyhElrQ3YFnupSiyd7S0tb+zUsRBh1GNj VWFfeKlZo+lI91gqVgSjD9JToQsPwynJ13Qd8g2JyB9VL+soYD +9DjdM0Z7EwF7L3OISUTZAmlCXH+lpOxoY6btrql94wQswjBKN BwfbqrlHURM1zRiPWfCLCOaB4hLHA6x5PqFFGy3Jm/WiGt09M3sA0ZZvqOpeRkbY/JW1f8qGs0s5JapHAoa7W1obz9YWleQn7U/enHT03CKvxK08qZWC9QTg6drFtUrXAMXOcQdkY4RySVitSW+CC Pc4B2f2ghTPR8LkMf7fYBilrRVlsoO380aiAne9sD8/tEZJzOopRQvILlQ390Kx+nrMwirLUMM/oGqF5dv1zp2qURUwco+tMcPI9WCueko6dK264LNODhEmH6wbbm 0pqR2U6wamQtUJlQIKWKWfazvdNmRbpec5ECk9FBQWmXlRwxpb 0PR7xBQMYNzu/OHQuerf36W7QgLC0aLIzOzHKbdtWl6iz3cgCQjAQiXbVNlwUoI iNM1lNI1UHHFxOdmLM+s/FqlEGZjiLWZobEbAnrWmcWlQMNRw/mp6YkpZ0IP1wbtMwOocT6FDXpZqK+oqqooSk1H0H0gs7Z+S4Tb tywmW5qNYUs64n1T8oKrtfzdHVcV7e6fVimrNY2Is5IQ7BJeOE CWWpm3ZBIMlCmOx8ekpIZJCnQ0KVxKTlhfoZBm5CSbijcL+7x9 HLGnlxjKfznoIebBHTm7WS2pDNjknVwvG+ogC7tUKl1SgNG6yI wQSiNEjN4sIqX9eD50Rq4dDZ4O2RZSIW0s/qKdm5lGj/yNIBw7wOYxETR0MXYx180xukcsqGGbD++iP+Dsn1KpuWsuiJye y9oXszmsfped0GZiQYmDRMd+f57QzJG9XDOvhyXd7Bw8cOZ2Wn hPu5usfl9Ol04IWIre9/6BV/4Fh25uGDsX4unimdE3ojhK1UlRpltLR1eRADU2ZNf6Gba2YbCA 82Hw/YnVSnXF49QU7Y3tD0pnF6ToebcOsSMlUdYhd4qmd5hEqrUQamu dlZVUlCUMC+qqFPIVTcqCOJkYajng776qWahiN77F0yLmgXEP0 srmlP2G2/90yvUNQUvmutUJfneSwIbYFQg5qaZxSt4Z77Tl+ekSvqIrYH5/ShGmqWpKCLOcnePifaCZsOY7RGzqwfSvP0iTs7OE3OavHl46o5 4xzdV5Ls4ZHRAto2vPLLM9KTVaF2vkcvgWqMGrpQnHH02OGsM2 lxoR7OwYdaVQgxkOq65Z3dexOPncnMPJoU7OQcW9+PMBDBrCkq C2Iwg6hBQ9kIUbWfW2q5QC0aLdqzI6JUyCwXVWVqjF9Ecf+Voo IvxTr4pC2/EAKjQdKEsFYYNajJOSM2fjwqPjqnR75+oWIMRLKK0bIgu6DsXn n/+TSHD/eWTZu0+lkKF2SHurlGVo6Do+le14xQNeg1yzWho0cj4uMKhkF2 8KCzb2qFQKqfx/TkZOtpH7t9VUoGxlmY5mZnlcVxQYH7zw8Ty9XC6thZLcFocDNJ od0lGa4hxSOMZWMn8AgLpuk64OEVkz8wTdmme2uPHz+WfuxUxo F9AU5u0YWTGkZaHOf6n3fdI45kZx4/dSjS1T4gp05CwvrVIxuUhigzwlgg1KAm541QV6J/Qnq9SI1eirPzO35BraBshF7XW37Iy+VQM2LRYoyW5SysMCvQJz yrQ0DOaQlagxsRdg6hTNgsp0dFpyPdvePrheaNnYwECbNW2hTt 4JNeLx7vznF7z/vUEAFRNpKcOZfib+91uh+WZu+9ZoSqwWiQMCKsFcZoNWljCElx 6r6g9E6NVXwywD8267JQv4BSjHyoLHB7ZP4EqiGNsGHJMoc0HI 303pPThcwjBK1BGS1jQ/RmxLikNzIXs4PtXU92YezGLm4irAQyeiLEd0968zi1qBxtPXPq eNrRE4fS00JdnIKPd0sNmqZjQW+9sTs440zmiTNHY70cvA4VDS MQY4JWE3FtUY0dj4qPyR2CTMNpLr4ppRMS/TxGkcK2bB+7xEo5DRHsTbog3Ajrjb3V8YnJdc31x70c4yt5oX6 2sUaonRplRVKwb3RpH7aA6q9W88QNQr0SIGklUFFhrItrSssob BC1nfaxT61TGyDSghs19VnxISG5l5EFhKBBwgRN1UXs9klvlMo pG07pussO+XhkXcTNWsKCszPFiXvDk2qG8PmNXF50Vai5wxhIW VATZ+a4WY5bZMcy3AMicwcU6OUEx92ex7qVJs42bxXUZuzaHl+ tMt5QVQxEWVH14IlQR69jA1IM6z932Mf9+EVsefVkJfv2Ruw/P4TP6wgGIhnZUHHgzqtC1WC0hrCSmCA3yj9gf/UtCrVOCracjPH0y7qknUf0VgzsSvH0ii0YFIkarxPq1SBmSb2q Ns3bKaq4XWHUjJYG7kooESAgZcUYtLMiY49HRtPyXC5hQdUdSW 5ecYVDK0LFaA1uwkioLTfB3fPQLQr1SJtKSVpQI2fiuFmO42YV +WFB/gcuyNiJoz4OuxNrhXrOtrik6c5x3hxaIMDBG2Y1QXKWwKaK411 ckpuGIcNUe7avfWqtarmowPoTCSF7cjqvFNV0fcRu77TrXghBW AiG7CuOc/VNPjtkQOn1z9etFapisOGYl0NcpcSk1VtJXFQQG+i/r24SHLleqFezYCEZoudsjKtfStEYqwfb4pzCj7SIFfQsqtcL+g rDdkWVCBmYYDSElcQmcyL9A5NqVoW6UgaIwawYKo/y9IitVkH6DZ6NviLUvH4xaUOZBWaRm+W4pSW241SMs3fhuFlZs d9ni1fWRXDJxnGsvDFoq3dqi0Shv+F1GoSVpLUXjgc5hZysnza h0zV7d0Vn96tVeitG4wNNWSHO+2vkVh1BawgrDvcf8vUKP9G5I lSMgShWrhgvOhjp6eTl6n+gegbXkht7HupaoV7tgqhZgpSfPxz uuadgCJbcKNTVlTfjLD1Wl+7jGXGs28ASfRk+YfsLBySsDaEY2 VRdzK7gMz2IhjSChIUgZs4d3OsVkrsi1JXTSZrGMykhvv72O4N PDshUG5h7X9l6q0JtGiPmEXqOXuBmOW6BW5ysTnXcfbxbD7aeD Ntiv79SYpvluFmkJ97BM6poQGK4SVERDNFbFOvqm3x2hDVAFxO cww81CuX0LKrXCweKw3dFFE3SMMle3wWRNESaxZcL9x06eUlGj Dcc87SPq5SaeaF+lvExQp1p/gShkrMEKipK8nALzWoQsKieFlw46b0rsXLGAFNWglaePxwVEJr f9RFC7SlP93I91AJbdKSF0IsLYoJDk2uHb9w3Pi7WCHWIREw2u fjy8QgfT789QUHuW970Sjo3oUQ6Exx90uqmZfo5jMJHGo967o4 uE18vVJCaxcChU1HOXrFFHTNWXI/1nUv3cslohixa0kLop87G7glNqhkm7opQuz9BqOQsSalqMwNdf JPLBkitwaocKg60i8wfQTSUFTdoLxUd8Pc81AzeGaGqNewcqB7 Liw/09gsODPLc8bZreFa3ghk77O0Tl9c/pV9AKcN0b37AzuCcwRuESs6S2FTJAU+3kGP1kyxqYEQXT/vsTjgnXS4qVc2R6MC1R2k3CpWwEDTRV5ns6Rp4tEmlImc3ct3y LQiVsJA03luR5OkadKxZrTYs4IrWOKfgtDqhzGBD9dREZ07grq hSEaP9KKHirM5gUo5VxXo5hp3sFmg3fk3mGqFO6RdRSl19OCrA z98/0Ndpm5NHWKXQJC9JDA6MrxwilxDKDEubY+y9UmqmZNe9n4qcpQ zaCznhrp7ReZcRyDAHi6r37go9cVmp1M9iBqyv5oi/c1KN4qOFSrJKUNHeUFNWkJceezC5fHCa/eSXNF+zS36cUCM+Tqi4CaMNE63HAlw8DpybkukX9dredN/guNweMT2HUIxsojLMLvhM30cLlWBBHB241FxeUnImKTXyWPMgw Wzs3pW1QiWXSCPakp28x9/XN9DfbbejvXvugEHTlBXjE3TmMraoo8wY2JPq6Rmd0yciri8qg sZ7zyUtF7PasEAoLyQ4Bx88PzljsKF6StCVF7Qrolhwg1CJBZR iwZnuQ/FpZwdxg9U02Zzp6ZBwXj57C9fhbzg+b0JlQNJKGJDLRfvd3A53 aBTl+4N8ossGSA5nZpGPFSpI2Uh5//G4YL/ksxdlFoy1obRBNFIWviOscJLRMfMGSlqaFBuccH7MOKfFaIiya CUNkbt9M5plSv0cxhBDF06HOCSeV9gwZs6Aj50MCY86fklknNO ue/1BwqgzsNLefL8dIQWTiGC48XB4Wk59R/2Fyy2NeeEOoUklo0qkM8HRK7lKOEPZMAofrj/isTu2YvoaoUL6WUx8KSUsMPRIdY/ahjOzGEMMXzwTYp9QLZ9dXr1ToRFRxy4KjXNajIX1RsVIadDOo NN9KKQ3rWwT0qYnRXnRAYFJNSPk4rWXPq2jLaQZNejHmjI97BN qJWDziWgPvxMd6BLGzBFwd+rHCJWyUaCgKDXMMyqrXsQg7DyqZ +Wypji7wFNdCETP6/Vgy6kk38D8XtqmxWiQnMWhy8lu3vFFI1L93MoEO24mDNpLeYke XocvwPPrvzRsZeVxo9ZgAYXnQ3f6ZnYoxdKurIiUU1VtdRcut7 aUJHqFRBzpVDBjh729Is90i8h5lLoyr3CNUEHKRikGTsQH+yUV tM1YMNaGGgzi0YqInXsLJ+jloipPjg2Krxq9UlTSxsjdPulNMq XeCuG0hrQSGNien+QasK+gFwKZjSUCxI1ag1k1XhG0M+BMj3yg PtPTPq56xoowc3py6uzHCJW0EpimLW+fW+D+wn4txCyierOOGD zs4XegdFxqWCQN1HjTCW+H9EaYgQlGQ9r0pDA3KiAouW6UWkRJ WoOzWoqVdRYG++5JqRgQEUv4RoenOANRNhLuSXH3jMkbEOFTZx NSMgvqa1o7m1trj8eF+4ScE5jkpYlBvjFl/dgCqjfDksYoe+/UuulrhErNUlppdWaUe2hG5TipYxZQvRGEOpLs/Y40K5SGBcqg6ypO9/Y82UFatDgNkjYSGTzs5x1xskukX7ngFiRYmLLgFm6WM7Tn7/d2zWzH55F1Hx+AOAvrZ1FZS7S9V1qdaKK30G9nSP6YXkvPU3pl zZGPHqESZgzHBisPe/pGn7ooUxqWML0ZY0TZoUGxmZcE+iWCNsr6Cv137iufxkCKBUkr pZdXpYV5h+b1YCvVAuIsRJhQE2dcWJANnfX7MLJMQm9gyhdnIG pOj4+fDPEJTmuZpDWVB9MOnTxX1Xq5qbUpLz3W3T2n36Bpyor2 9D9xSTuP6K+ZV7i2qMCLefvdAvef7dWCy0VFDh/x9EsuGpUYFkmDfqLlpI99WgN0pahWuyBqCdObQGFloJ2jo7Onl 6+3867N/379306RR2pF1o+6l/22x+dNqAYlYoA107UZ4bsCikZtePOxPT6+Rxuks1qS7SmNtvvP 5gNNksnes77bg3KG1wiVsuLS7iN7Qv0OlnVqDCBmUMC4mjQplc KscAe/M70ayioZqIkM9t5/bhozWUDMoEYMyonK0B3uB2qE04hRS1tlgq4Dwc4RZRMIbRVeyv UPCDlxQYWx633xnAYzqHSUSouMVR3cuetgIwj3VKS670qsVS+Q Zg4R10ftco8qGlUiHXG73fdXCpaFOlR3yHVnVPlaoVIWRNCy3z sk9GR9H8yAKKWACY3eKhN2Hwh2Ci+dQGirsD3PP2BPVqsKN5pB jFYj5FRPvu9Wn2PtavnqfT5qzIhAI6fCvH3iynq0Vu3G7uY0qB AKhNSdufE7XE5cZojuin2+TnHlAotObx5tPOTy1pt7C8fEwoa9 O7wPt60RKmXB1WMFseHuUbnNCkKDM0oYV2KsBgGL4p3dDzdLdC a5sDs1wjU0Z0THmkHMoEIZaKY13sktKrdHgKyesMEYrU7RdCra 2TW1Xm7a6H20Kh2l1JHSthOO2+MKheqJztNeW0KLxGbczOHK7n RPN99DnQpmNMPDPfxU14pQu3K8twVlD60RKmXFZ3ozQ0J9U8ra NfqVoiJMKqX4RISD3+keNWmVDNRFBXvvOzd1tagmq0J3uCefF0 4jRpA0oTpl28l9Tt5ppQKNEmdVMCbX6de/O6t0pEpHTDVn7t6eWC7TCQYLQrZ7ZXXrIco61V8VtuVV5+QmAT h80N09Orf/qlBJM6pTtp7Y5+STXiYAV5drgGm25VigU1xOt1QPauRnD7i5pr bISSNEMGrMiEDDJ/d6+8ZX9OqsWoKGCVp6Kd/PKTKtcUiImjQ6Qg6Tqo1kQY1QCoTRjlYG7w4+0CCWKRr2bvE4f AmETByByMoSve2DKgQmeUm8v1dUSd+KUBsi7DwO1K4ZoVJmHBK dOxDtvCerVoqqcVYFY0qEAQm8OsXD+UDluIZVSseOx7r6He+Fa BOE0yrUqFVeTvV0Czl6YQSx6iharu4/k3G+T4YoMVYlGz4V7ukRWT7E2tZ/rKzWkQrEoOrJd98efnJAJZHXx+xwSG2CVIRlZqI9yfG1HSFFw/D06T2eQWlNV4VKGHWYrr8k3cV1f+7AzAxmVGsxuVavNc52F8Q5 7z1YP4FpUaw208c+tnwCpmGSUWNGnVZUkhTkFnjqosYK46xWLy 7KOtfUNyPHaRWoaToZ5uCU0Qxv4ByqGqEUCItMtSa4B+zNG1Lg PfvsXBIrhHIjR5JI6/E9O51P9xk0Tcci3HyOX1wR6uUkV/eonDX3YpEmVKe8cGKfk3d6mUCjxI0rRcUYL2QFOcWe7pJSoEZZ lOLucqBZRlwpqrVdEA3qtKMjoxc7+9u7OsuOR+7c5JPZKhLBG7 0v7tPH50eoDESyKs1kXqyX/c4t9h6hJzsp2DSLiC4ejvB4b5ujg6NjVOp+H4e9x1unJwfKQp0 jz45eEaoRNSMdhUl2r7zx7i4XN08PR0dHR5fI/H4taDCLxuoSPe0cHBy22PmEn2wRkmYdbtKx8sqMOI8tm99/9/1N250891UN61iEpoc7iyOcttk7Omy2C0wq7ZXqLeud48JZmILr j0d72m+327U7oWJGTloRxeS5I2Ef7nRycHDyDQ9y3xV3tHJciX QlewSm1YiWhTrSlOXnur9KckWoJtSkaciM2PzKm5sc3Nw83Bzs HV189ldM6rU0M9JVEum0bbejw2a7wP0lPVK9RUeYYEp0Ni7UZe vm9959b9NOj+BDLQLCjJmIgdb8sO3bP/xw0webNm/zPVw1pIHodR0cgAQLovKKlGCXXdt2O3mmN2rV7CwqH8rf7/fuNid7e4eI5Hg/55ADZSNicUuMS0hWu3pVqEbURA42Zrm9+sZb2xxdvTydnBx37w 4+fmFGbpiTSzrSAhwcHHZv2+Xpn1o5jLE63ISYwObcNN+tmz94//0Ptto5RpztlFOIkZWIW5KdHXds3fT+e+9vcorOrBNq1vtgAVZL 45cKU/0dd+zcvjUsd0SIzqKQrDU7bttuJ3t7J68QPw/nmKRTPQpm4lhgYFxer5icQynDdG/hHqfIgtErQjWiZrSz5MCuV/7vXTsXN08PJ0dHB+fIvF4YpK3i8fp9HjsdHBy27vQJP3G1qKoO xXls2fzeu+99sN3JM7F6nNBLJmsi3n373+/ZuXh7uTg77tzhse9sl4CwfdRzvq5tCNaas9/XYfvOHTuizgqmyVlMJ2s5EfbBDqfdux2CY8L3+IaFZzQJwLEjA YH7ioamV/o+Vksbpsaqwt55+4337Vy8lpfrmVTcIySXdLrJ7AQfl912O3e7 OoeduagitYQZNeL9LXl7t2/78MNNH2zass33SPWoVseIsgMc//P6+3bunq6uzrt2OgXE513SWNex5rQGY3UsM9RSEOm2c8eW930O 1veoZlEcGak+7OzibLfb0c3X09svOiy6RmhUVBwIC06sHMDmUb 0ZlrbEuwVlNEpWhcoiRmqsM8/3//795mZ7Vy9PZ2fHXXZ+GbUTEmpBo+rP3OvqaL97xy53r4TiPi2t I0yISddenhmwdcsHH3zwwebtu/acuSAlIAwqTnC2d7B3cHbaucXFP7LgIqyH1jsqYnWsvvtc5h6n HTu2bgo+0TWqm8VIbV9hwjY7J7vdDv5hIXtDooJiSkZgaX50cE TmhXFi+Y4aBqJYuawtacemN97a5riSCNeorKZhjMMIWVlGqJvd Djt7Zzu/Q7ViLUyaEUY/3l8ZY2e3dfOm99/ftNk9Kb9Drpu1tJ2O8nTcaufksnuXs5NzarkIVq73nh9Wy7CC3 vP7vHft2PK+e2xBi3QW01NTLdm+ni7bdzm6eLj57YkK8D87aAB bTif6h2R3aOcQvQXT9KT7ByYWDk5dLSp6arw6/MZiJjkdIshN9HXZZWdn7+K491Sbglguqmu6IJ/DVUMaiJlF6FnMuGAwGQUXTgV4pNSr5lB+yvezCpSYlspGhTMTM liJm0CMgQmDXK0ZFUlHRTMiFSpRIjItpdJh0wqtDLn6hyChl6l goUQ5OS0fE82MimZGxcppWK8hWIigZTL5qFA6MqWWwDRMsRqMB nFKKlONieSTM6qJKfm4VKtAaZBgIVwvkcpGhNLRaVCmY+ANZRr Xz8iVYyLp6LRahrIgzsIEo4bgMdHMqFA6PqMRy1EZTGkwUqrQS mFKjTEgZlDB6LRCJ7/aFgbEKakSFEqUE1MrbRmbUku0huXVk964ejg5LVWMiRWCGdXEl HxChqgwBiQMChCaEMrGpWqBRD46pZHC+ps8FuAjg5LOKEZF0nE pKMeMIMbAOK0EoTGRdEQoFSp1EiU6A5FqhJAotDPaq8NHEDfIQ a1QopyUKFYSIVKIQVKNsxDJyBXKMZF0RKycAg0riSD0Mwr1uFA 2OaOenJaPSWA5YgBxWq1DhCLZ+LRKIFWMiZViNbH+lQdxg0ypH hdJR6eUUh0D4ixEsKBONy6eGRVKx6VqkQKdAUk1Ts0otRKQVGM MiNHq5aLSrWkLoZepbygqSK/Bbygq8rqiUk9MycelOiVmUOlQkUQlkK5uDaFMqMRUGLOuIxvcI FMsN0Q1g7AgzkI4o9HqJsQzI0LppAycVmNSDa5GqRmlVgpR6tU LxUHcoNIi1y9XhakwBqKMKjU4IZaOiOQCJQmtrLlBobmxWsjpG bVQqhwXy0ZFM6PCmQkpLEPXteYajAZxWgHCk2LpiEg+BelB3Aj iRhjFBNOyUaF0bFohVCBSFa7G9XK1dlqNr2wTlJAotDPw1UE8i BsUkE4kUQmuVJRQLlITapyBSFapVI2JpCNihUitv1JRcpVmXCi bkKonp+Vj06BMZwBxRqlRjYtnRkUzI0KFSE1BBiO47me2gDgtV 4MTIumIWCHR0iDOQjgLIejktGxEKJ2QqqfVuESFqTC9TKWVaAj VaiI0OK1GMLFEJZQqx1cTIZAjCoyBKKNmZfvMTMhxkGRBnAFxW glrJ4WycYlKIFWMilXTIKUhjGoYFkwv702ySRmm0ZvWf/YXxGkVpBOKpSMimUhDaHAjiLNanBBL5aNC6diUXKBAJEpMhRkU oG5ahSoxRoPRIEpKlVopRK4pKvomRaXElNcUleyaovq4Lmi161 v/k3NuR3zOhIoxEGXW6c3aq69QZSDSpNObdXozTBphygThjAZn4R vesQoSRq3erLsaV38BplY+WTNJwkCk6cr3tVcO93D2Zl/+/+3dTW+bQBCA4f//f3poTB3ZVdUP9dCqUS01VhKz7FLAu3HA+N4DXnYhWIYKk1Z5pe eEnGVmZ8xIDsZ91WtK+xVmYYNXplRmH23zMM2lcYu3fqjneWzx 40HVuXSHl0fGy8Xeu9jYkME/SZtHuvWHrhBK748p9CrEwYZ6LK4fZJg+CT/Z+okHWSG9Ug6thXCFcPvsF0Ju82rf3MoXaqpGIlUbD/hPZFciKxfOyQAAAVpJREFUrqOk2UtdtBPp2MBqhaLVpcq/BaHRLdVHcK5e9ozD7iyt13QnyuwRc1B18Lr09qSQz3IR2emO0l 0d1cyleshX/cpW4kNzcbHV2ZlS6r3UhWjnYjNqBl+fvS6uv7EiK7xkyyjLw+R JbP2+GvzAKWGbwStEoYxbUJpC2GuR+x52n6ayC7qmMqeaquvN1 b70XdxrG6gAAFwEAxUAgBEwUAEAGAEDFQCAETBQAQAYAQMVAIA RMFABABgBAxUAgBG8voGa5QIAgBMYqH1tkh0AYBphsgvTruPHa/JuQn1HAAP1PLEt7pWeX3+YBYvg3RIAMIFZ0HlwMQuW01r0ufi/vZr/WN1JXTJQz9gku3WUrgWQrkV6K9KNTKRKbl86Evzv7qJUxb9fPI x/0Ldf0aebTevgfWyu5++vPq6WP/XiJpnAcmXeBJ+/fP3+ED+eizl5iE2Y/s0Hv38A/Tg+JGOwNAwAAAAASUVORK5CYII=

الاحتياطي الفيدرالي: ملكة على رقعة الشطرنج

على الرغم من قراءة الناتج المحلي الإجمالي المخيبة، فضلا عن عدد من التقارير الاقتصادية الأخرى المخيبة للآمال في الربع الأول، تمسك مجلس الاحتياطي الاتحادي بخطته لسحب برنامج التسيير الكمي. و الآن، وفقا لأحدث محضر، البنك المركزي يخطط لوقف التيسير الكمي بوقف مشترياته من الاصول بمقدار 15 مليار دولار في اكتوبر، مما يمهد الطريق لرفع أسعار الفائدة في نهاية المطاف في فترة ما من عام 2015.

http://www.fx-arabia.com/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAhIAAAFnCAIAAAB 8WDcHAAAgAElEQVR4nO2dT6jj2JffveylfhOSUTMDg1dDbcLU0 gXZiJDAIxB4kI0nmxknlWQMScDZDILwFoJstKiFMtCDO6QgWjQ d1SqqbKKpEAqvChOalOiiQZtQfXtoaJGuetz5VVf1zeLI1/pzryzJsi3b3w+meGVLV0eydb+6555z7uiP/uiPRgAAAEADMskQAAAAQAMy9Ti1GQAAAM4DyAYAAIAWQDYAAAC 0ALIBAACgBZANAAAALegiGyxamsb8ZpnQf7lgS8s2xv4q5QewU AtnkTNejO01F0c9biu4YKFtm8bc2L6cmbtmfLg2AwBADV1kI43 8B8aiJBum6UXH7Qp5Gtvj+dgeRBfMBY8j3/bj6vuhbZuGEySZkTwOJrmrp26Ns9Bx5S4AADAcehttnEA2hjTa YNHygUoMNqMNZ5mk2TsscsaLz6xAp3bZLqYndwEAgOHQUTZKow 1vuiDZyBxWprcMw6m5MIz5zIupf6QnaNOYm4Zj+9mbpEDWIvAd xzDmhrUMw8idLQxjbt4E5PVKlq5hzGeub1sLw5hb9iqmBoujDb Ze0Y6G4bhhwgXPnvRNj9qR/fWqwUFp+6xBa+mvmZDuuMrZcRbdGAvyRJVkTDHaSGN7PDenUZy ZHVBTsrXYp6s0NwzHDlOlJQAAcCr6kQ052sj+NuazgOUftLlgw Wxh3gQx55xFUzPbnfxdn1lBzDlbBzfGwrCWUVLYhmTDnEZss6/lxFzw/GiDOu6Zl70/NRezgJGp488cO8qORYMkOigphO6g8kBCCBZ41O8rz470oDQCk1 RHG2nkT4zMPDoF2iv2XcNw7CgpKY3Sko7fNgAA7E3/siFHHiLr8R07TKlbz7p42v4mYJzLrlwIweNgu01u+6w/pefu/LHSmGSD8eKogrrdsb9KOWeRPZ6PnTjffSsOutEhedDM8iiTkBt jcbNMSu442oYEoDTfI9loQG5K3Fr6ayZHJJyzMIzCpTsxFmSVl A1Smqol1hIDDgDAyejTSbVKuapjndthSrtQv5l5YMZ+VJKNvLR sJEQ6baRsbEcwGydVKZSrNA4I7ewjtVapD1oIf8p5n6qiOHfXa fWaSMiY8Wcbg61FftKCRhLm3PfDeOW5JdkIEl5SHaUfDAAAjkk X2aDutTzauAmYdFJtevCt4yXXO+ebyve2utFG4XE7135eNqQ2i OJoQzZru760OT8yqBnimJuDbk9cdXbSG6ZxUhU9TnEw2fjHhBD J0jU3A6mqk6o62gAAgJPTSTYEC2YLw1pS35dG/o101mtGG3IXOYVAvbPWSZX7uzC3EQf5uY2NbHDqjqtzG9Ikw5g bpledh9AdNJtRsFeMcxZ4NEEip8Tl2W2HQRtHVvVa5TWAC75yb dOY0ymQas4CxtM4mC0MY04OKJKTbBeVJXt84wAAsBdds8TTxHe 8zN1kel6QhTOV3DjyCVoIIZKEIpdMw5m563gTSbV98M/7izZ/SydVPpKKbSKp5NyGyEdSmZ4bbjtWKTxyrFMYbagOSpuxdUBHpA ZpVkZ3djKtr0kk1dKyDcNx1+k2GdD03CCQU9+cRba1kDM6BUvW CTxUAIATMvTiIlsnVdg9iSE/OwIAAGAfhi4bInuo797pZ/6xsX/kbEQAALhIhi4bpSnxtmwiuByKdwIAALAnQ5cNAAAAgwKyAQAAo AWQDQAAAC3oKBssWsrEiAPB1qso4VzwleciCAoAAAZCp3Q/Fs1uwoOuckFpcbLen50rTAsAAOCEdJGNZOlSrhwLvPHUnZoLw3 DsIOaCx/6SSvJRDXAWeNbMpVWJth8FLMvxtra1ylngjS17YiwMYz4LGGXk yQio0LYx4AAAgCHQWjYoDSLLXg48KjHCWTR74K/WoWX5VNCQtmGBR+sR8Ti4sYIoTTmLZqa7XCVLy5aNjO11HHiyf Lr1IFjzVI42sm2c8sJ5AAAAjk9H2cjKvm56c3rz9tYxt4VanbE TsyjbgAUeFZXKGmGRXJvINObm2A/DTVMsmj3wY85XnpuXDWMWDWHxVwAAuHL2HW2Qi4nHAY02bqzCJ MRWV+KAPqKKTO46WVp2PgVvuyUNXFKO0QYAAAyQjnMbVKh1OyF heu46pbmNGyNbvjRIeG44wuPQmxgL03DkQqpZeT7DsYM4row2W OCNTUeuo4e5DQAAGAKdIqnS2Jbz2IcfBNDhYnioAABgAOyVt3E c2UiWLlaYAACAgYAscQAAAC2AbAAAAGgBZAMAAEALIBsAAABaA NkAAADQAsgGAACAFkA2AAAAtACyAQAAoAWQDQAAAC2AbAAAAGg BZAMAAEALIBsAAABaANkAAADQAsgGAACAFkA2AAAAtACyAQAAo AVa2eCCLS3bnEaMcy7YynMfGAvTmFv2SrfQ3mh0hxde5/U68P0FwAUyIkrvcs5C2zaNuTGLGOdp5D8wFnaYchZNzcUsYJq2 Tt8L4IVXq9cvv/zyMcenT59+/fXXw993AJwxIyL/Fhd85doz15+aCxptbD+Kg4mxQzYOay8APUE/159//vndu3fv37+/v7/nnH/48OHjx49QDgBqUMgGwQVzHszNacRFJhucRba1MMf+Kq1zUh3QW AD6g36un//On37+O7PPfzP7/Hf+mfmbf/75b/6l+Zt/ZRp/ZhpzvPAa5uvUt04D2aDRhtSMZZLq24JsgLOBfq7ffPPN69ev37 x5kyTJ27dvf/rpp/v7+w8fPnz69OnUBgIwUBqNNngaLy3bNL0azRCQDXBW0M81iqIX L168fPny1atX33777du3b9M05Zx//Pjx1AYCMFD0ssEiGUmVRr4cH41NB3Mb4AKgn+vXX3/97NmzMAxfvHjx6tWrJEl+/PHH+/t7yAYAOrSy0aktyAY4G+jn+uWXXz59+vSrr74Kw/Dly5dv3rz54Ycf3r9/D9kAQAdkA1wp9HP1PO+LL754+vTps2fPXrx48fr16++///7du3eQDQB0QDbAlUI/1ydPnnie9+WXX3799ddRFH3zzTdv3779+eeff/nll1MbCMBAgWyAKwWyAUA3BiUb3z15NBqNRqPHz/PvPn88Go1Go0dPvitstH2nsPNm32yvIvThtoXyoUoH2B5B0Vpu z+xTRVvlBquGb1rO77zZ4dGT7/qytnru2qun3Fu1j3rT8jYlK4sf7zhWzYnsD2QDgG5kt2JPbd0d QTbyXYmir83eqnTVue0LnVGllyt8WitCZZNU/Zm2X6z08du9i++0t7bpuWuuXk1XXj5D3abl7fIWFU6h/lh1J7I/kA0AupHdij21dXc02Xj06FGpD1LLRk1XXm2i0nxZNioqUuiLq8 cqbVewrCIcJREq/7e5tbvPfdfVK5qv76dLpm5PWDWmePT4seoUao5VdyL7A9kAoBt nKxtPnpc6utay8fh5tauSjah1onywzChN91rcqGqA3CFvbMXw9 tY2kI0dV6986Go7hQ2q8qMYUjx68p3qw7pjQTYAGCLnKhujx8+ 33VF+5zayoVOD6iddZEOrGopP5Dk+qXTE7a1tc+7qq1fZWIN2t JHfJXegGt2AbABwLpyzbBT7ut1zGwoNUPa31Q90TqrMpnrZUHR 62qf0kqXdrG147jVXr3poNfVTPvltsvf0ulEnG6oT2R/IBgDdyG7Gntq6O65sbPbIP8m26zoLjSver58S141F6s5GdUqlQ +j77mbWNj13/dVTHFqJ4rKog63ku1rdgGwAcC5kN2NPbd0dWzY2/92G3bRy1BRaL3RwO2VDMyBQnE0TJ1WNye2tbXzu2qtXe17VDcg K2ckrLk0F3XwPnFQADJ5ByYbyKbzcd6g9/OVJ3uZdZ7FjqxUnXf+l+VQdVqTVkyay0cjaFrKhuXr151XZoJx SU53rUFB7mrVXpCcgGwB0Y1iyUQ1OrT7CVvuXQlBp+65TmVTQh 2woTkfkelJd4FV9f9rA2jayob56O86rvIF2SlzZgGraHLIBwPk wLNnQpaqpI4u25B5qa/z7JU9PJSxK0f+1kg2FwZrTUTbVTDYaWNvm3NVXr+ZSq2yrfjuj R0++0/b6St1oOrfRn4hANgDoRnYr9tTWXS81qUq9sDLDrdR5aHPoGnWd iv6tJ9ko2KY5oRor9rO20bmrr16TsxYq2cg7qrS768N0NQMTxY nsD2QDgG5kt2JPbd2hlCE4FyAbAHQDsgGuFMgGAN2AbIArBbIB QDcgG+BKgWwA0A3IBrhSIBsAdAOyAa4UyAYA3YBsgCsFsgFANy Ab4EqBbADQDcgGuFIgGwB0A7IBrhTIBgDdgGyAKwWyAUA3jiEb qspC6tV86qoPlUo77aoWpS0cq1zkQtNaw700JqrMqmyn2CL3sa 7muu467rzUDas8NfnKaq+QppF2dbQ0P5LdBXX1S53kgGwA0I3s Bu2prbvGslG6q3fUOlW2ULeOd22vpOhgNLLRcC/tCWh6rsLp6BYsqhy1wWXUbqMqu64+tWbtqE67/kQqmzVaP1F5dupaj7m31aXZy0A2AOhGdm/21NZdnWyoerfyAj/KG121QsXzx11kI1tVolqetlY2du6V6/MqA6Qa2ai2Wzmm4hAqrSrX/a0ugFEq5L6riuyudoq2Pn6sXOlVJwzKWrwNfiS7vuuSINUONQR kA4CunEY2RPmJsKY72+FwaCcblVXsGsnGjr0auUSUtlWNly2rl 9DQPtEX10WqKty+sqFcBHxzeb5TrxCuWylEqfcNfiT6Qu7502q 8thNkA4BunEw2iu/q7/VdfXI7J9Xj59u+Lt98vZOqfq/2a9CVm1XpUeGTxsuS71pub+/RRnWJjEdPvlOLSg+yUXq3Zv0PueGTZkMNAdkAoCunk41CD6byu TfrlFvLhrLP3ykbNXuVTq90KjVOqsfPNevyVT6ouQjKjrVE/RxSTS+sbWe7TXEYo5p+Lzup1BrQ4EdSu2xU8cyaSDhkA4BuZLd ZT23d9S8bu6Y328vG5mj5x+TdsqHfay/ZKOyteH9/2SgYsIdsqGcuyou+K1dNVx6uZ9nQTjBpgWwA0I3sRuuprbszcF Ll/vv4eRvZ0O1Vv5jrLtnIbVfoiHtwUkmN2FrWyUmlaEcf+VQb1qV ooCcnVZuTy4BsANCN7H7uqa27A0yJq2N4yh+3lA05dHjeRjY0e 9VFGe2WjVLvqo5P1V2Esp5oRj7lMUHbuY2qbOlUI992o8FBL1P i7U4uA7IBQDeyW72ntu4OEYC7dazkPn3+WOXMqR5UJwDSyfKoj Wxo9lLmvDWWDXXyg24bpReo3FMffEpcedXL/sQ9ZaPyI4FsADAIjigbVarOE/Xnmly6vGzkqcwTCHWPk9u1sWwo96o7xwayoZSdyqG1CYUKMxSd b8nfpGugUTu6/rnV4EAzYd7g7HSXF7IBwFHI7r6e2ro7XHGRcodX0900lQ19ulz LvfQnoe7BtJJQ7SI1h95xGVWdaSHsdZeV9e1o9aCoG3vLRoMfC WQDgKOT3X09tXWHUobgXIBsANANyAa4UiAbAHQDsgGuFMgGAN2 AbIArBbIBQDcgG+BKgWwA0A3IBrhSIBsAdAOyAa4UyAYA3YBsg CsFsgFANyAb4EqBbADQDcgGuFIgGwB0A7IBrhTIBgDdGKBs1NT kfvTku9oK2+VqRMrStDs+K63Aod6laJLO6OJCU4q9lNQcRbeFe pUK/Sa7K1OVDtHmwlb21l+GYhvtF+jbC8gGAN3I7tGe2ro7sGw8fl6/MEOpq1FWJFcdRlEzseGadw0qy7Yqjlt7lKat6bapryhcrr5eY2 zjC5trutnXqjToMEA2AOhGdof21NZdv06qulUdGshGtjbG48fV Za63nz4qf7hbNhTdfV3x1SYrSTQ7imqFjZo6vlWtKT3WK/tl1SGeP1as86G+sJW2v3vySP0Nquob1+zVO5ANALpxwbKRdW5P vlMsc537uLS+3zFkY/tmzXKGNUfRPuAXF7qoauFu2di1Bu+2ec2FbVC9vIlsHAHIBgDd uFzZkJ1budOs7JLbUhxLNmra0n7SbUXx3Bu71/hrpRrqC7v1NrVZ/n33Xr0D2QCgG2crG0qqq7cWHq9V3dvj5yWlaDe3oZzNLRqjlgF 91609yu4F1+vm53MG6K1tPFaoubDlw+9ar7fhXr0D2QCgG9lN2 lNbd4ORjeIIQtW9FRqnz/NP0BcmG9oZ7aK1Nb6zxhdWcYhGYW879uodyAYA3cju0J7auhuK k0qnLdV56WLn/vj5xTmpZFdcuwbtzkMUjau7sMrNq+7DndJUu0kPQDYA6MZlysa OYE9l45sBR3mKfNehczsfekq8FBBVOfrm/VILFS3YPWxpExxc38UrzmanbNRHk/XF0GQjjhPO+ZEPCkAHLlI2ap1bJWmpToc8Gm4AbjXWVqiezbtP ief9RKUrk0uuqLuwm03VR86/V35Lu5fOEbYng5KNMFyZxtzxomMeFIBuXKBs6DpFdZSqJp6no2 wU2ZHu1/z5fNeBFL38SClUu5MTtYd4/LzJhd2RSai58o0MumjZmM0805ibxjyOk2MeF4AOZHdoT23dDUE 2tD6Q6mNxZTPl43z9oYttK/o91Ue7A1xrNtlVW0TVQtFRVWOt+hBtLmxp3+p51F/56l6lWfi+GI5sMM5NYz6b2aYxn0zsJGFV8WCcx3GSJCxJ2NEMA 0BJdpf21NYdShmCnskFufXLcGSDPFRRHPt+RGOOksOKcz6Z2PK jhEE5wCmBbIBB8/zxYURjSLJBHiohBOc8DFdhGE0mtmXZcgPX8U1j7jo+/RGGq6PZBkAVyAa4UgYiG+Shch0//6bjRaYxX61iIUQcJ4Yxv711uOAJY6Yxd4PgOLYBoASyAa6Ugcg GOaZIISSrVWwac9+PpHtKOqZMY3576zRseTbz+rcYXD2QDXClD EQ2bm8d8lCVsCx7MrFt1yf9kO/b9tI05lzszvCgiRCGXBDQN5ANcKUMQTYyp1PRQ0XQNEZ1bEGjk 51xutQyInrBIYBsgCtlCLJBGhDFcfWjOE6UcVP0fn78oYSis0x jHoZIIQQ9A9kAV8oQZIPmLXSfOl60WoelN7ngpjG37WV9y54Tk mzYrmIoA8A+QDbAlXJy2aBxg+NFTSYq8uimQ6rbjC0bs+KgdyA b4Eo5uWxQlG2HuQfasSbpj4J6bXtJ8+f7mQlAGcgGuFJOKxtJw pqH0pZYr6L66Y1s/iNaLR0fWeWgd85GNrY1i4opw6XlMXZWW9K3pNtdtyZgC6uqh1a bpjmK/lqoT+RAVjW7ROqCh5pa7g0tPAgnlA3OOTmRunXoNL1RIzk0054 wRhPjpaQQAPYku3l7auvucLKR760URfdKJcFresH8JhXd0FWr1 a3S0cwqvWUqG6pHaWKhsjB7v1Y1u0SNZKO5hYfjJLLh+5FtL0k zdkZD1eBuhhGcc3JG5V80084FpzGNH6EYCeiT7Nbtqa27Q8tGt hhGrlNTy8bORU0fP1YW49auVFHq74qyscuqfDdZkbBWsqFa965 atfdAVjW7RC1kY7eFh+T4siGDYk1jPpt5bWfC88g0cpneQS9j8 wcFUDUMuwKgFecmG5XF91rKhizCrV7EoVpyvLSdWjYaWtW4Ip9 GNrTtKJcS6d2qwrG0l6iNbOyw8LAcWTYY51SgsJeZBtIDGlXUq 8JkYk8mds0GALTlzGRj9Ph5afmFdrKR21epG7vWxdM4qeqt2j0 E0p9snrZrifdtVcG2lksHqp1UO77Nw3Jk2aCgph6L11LdkZ0TJ M2LkQDQkDOUDWXvVzO3UV32tfBYrJrxLlGdNlCoiN4q7XSwRgR 2ycbO9ccPZFWzS9RSNuq+zcNyTNmgUh/9OosoXGpnEng2PY7FnUB/ZHd9T23dHUU2Ckv3tJGN0jJxCt1Q9Il1i5Y3s+qUsrGfVcXLoV 2ssHAKbWWj5ts8LMeUjU0X3/PUdJMyhQ2LkQDQnOzG76mtuyPJxua/j5+3cVLpYoCqg4nSktvVZbprfVZlqzRG7V5idn8n1Z5W1ciG9h K1lw3tt3lYjikbDesPHgKZ+nf8Q4NL5VxlQz6iPm8sG9rQ1Wps UfkRvOLI18iGxqpyOJbyWHUnWzqD8i5lMw9kVbtLVDsEaWbhYT mmbLgnTbtrUowEgOacrWyUgjh3y4ayK9bMeHeYEq+zSp3d1l42 FLG2ORO1ySV9WdXwElWNrI5JGlp4UI4pG3LZ15NwWtECl8cZy0 Zh/FAzt5H3fmgf4ItP4IrUuTr/zy6rSu8WqZENxWba/LwaT1pfVhV20V8irZH6yIIaCw/HMWWDEjV6bLAVlC+CFchBX2T3aU9t3R1XNrSZbtUeVff8XtINx bN20QvTQDbUYwKNdeoOsn7aeVdtkUNZVdhaf4mUjarzY5paeBC OJhsURuV4J5tdwArkoF+yu7qntu5QyhCcC0eTjQOFUbWic9lEA KpANsCVcjTZOGEYlQRJf6BHGskG5yy0bdOYm4ZjB7HuxwfZAGf E0WRjCDPSJF35UrgJY5OJTcuYc85nM2/PMlngemgkGyxajk0nSDhbBzemu0xSTVuQDXA2HE02ThtGRdD0x mRiywxBsoq8ZyQqpjEnFQGgnmayEXim4bjrlGTDDiEb4Ow5mmy cNoxKQvFUlPdHOkHKYVk2/UvpHad1poGzoJWTyslqPgfq4TZkA5wR9HP9ffMf/P7v/sPf+92b3/s7//j3/vY/+fxv/dPPf+dPP//Nv/j8N3+WL0h+ea+x6ZzcBry6vU5967ScEudxMDUdjDbABXCc0UYU x+apw6gkCWOu49uub9vLVZKZ5AaBNC8MV/SpbS9pLIKwXVClkWykkT82HTtKWOCZYz9KIRvg7DmObHhOaJ56 PrwztEDIqa0Ag6OZk0pkkVSGtXTXas0QkA1wVhxHNoYwH94Zxz t96DAYIMjbAFfKEWTj3NdkpaVnPSc8tSFgWEA2wJVyBNlIEmae +VoXloU1ZUGZociGqvpdsTTRrkpMqmpUu1fuK1RFKh2iXJlJWT FWt7d2TSON+U1Pc/eFaniyu41vTauD7thYW9gwt6jTfhxBNoaQH74n8FOBKtmd2VNb d51lo77Tb1KoVbdNtUy4sp9S7q5cM6LygWb3x8+brfFRfxGanO aesqG8Ml2UozfZ+O7Jo8Jyf+VFoHqpkHsE2aCSHk3W4Bss5Kda Ig0Q5Mhu157auttXNpQPkdUFJWpq31a1plRyvH7hv2JR8WpJ10 ePH1dXIK+2/d2TR+qVPWo6vI6nWddYs2fyvLE7RlT1tDlo7cbPH8vLsFWQzft 91cc9gmxMJvYFFBC0LMRTgQLDlw3tUqg7l8oorhVeIxv61VbLR 3v05DvFCuT1klSwVrtF99OsN7d2qxo7hicbvXmnMg4tG1m58vN/ToefCpQYvGy0XUBbu+qcvmtvpRplNSoeS9/IDtnofpp19uZp6NhRjXma0uqgdRsrnFQ9eqcyDi0b5N4JwzOeD yfoRC5A/0BfDEw28lDPuHuZ12J/qmxECLUHP/dA26SPK45blGtwa/vLhrLR5TQbrg/Y6Eldt1x5I1odtH7j3Lf16Ml3/XqnMg4tGzQffqaJfiUQTwXyZLdmT23dDUs2tDPaG4rhTnrZKDl UlLpROYRSVo4lG2q7dmy5a7visXc8+bfydtVuvPVOlcRkPw4tG 5e0xAX5qfJ118E1k92EPbV1NxQnlexfyjE4nZxUuginXb1r/lBHdlJpTGqw2mvNRq1ko9lBd2+89U5tZzx6GXwcWjZub52LeUK neZoh1PEFQ2DwsqF1m5Q72lILlX549/N8s4fsApoeUXE2u6bEO55mQ3b24PtMaXQ+aIONcwKRj6nKzZl3 5tCycdb54VVo8DSQmozgtAxfNtQOjGo3131KPO9dKgbg5nMvlP G0OTdXac/yLjsDcLuepq4thT3yvVIj/WhGq4Pu2li2WHoQOBfZuID88BKM88nEvpjZGrAPZyAbukw9RS9 fbKH4AF+f7qc5xOPnOrXJS8OOTML89nVdXcfTbNxSIask986uR MmGtDpog0tWiZ06JyfVJozqop7NEVIFiOx+7amtu8PIhhC7i26 oWig6eHbmMJcPse2hVF1ocUhR2rd6Hg1ko+tpqqmbiCga05Nst Dvojo3VypDbY39n2kFl45LCqPJc0oQN6Ex2E/bU1h1KGYJz4aCycUlhVHlcx79IOQStgGyAK+WgsnGpT+W0IDki ca8cyAa4Ug4qGxcWRiWhSFzHu5ypftAByAa4Ug4nG5cXRpUHCR wAsgGulMPJxkWGUUnktI3vRxc5ogI7gWyAK+VwsnGpYVQEnZ3t +qYxv+BBFagBsgGulMPJBoUbnfXqTDXEcUKCYRpzy0IC4DUC2Q BXyuFkg9w4PZo6KBjnpBlhGJGETCa2bS+VL8RcXST9ywZeeJ3R 6xCyYRrzC1jUr4bZzJOzGlQcV76Myh8Yi1weI6Kntk7fC+CFV6 vXgWQDc8Vik+SBsKvLY0T01dwvv/zy888/v3379ptvvomi6Ouvv/7yyy89z3sCwFDpVzYuO/q2Laibe5H0LBsfP3589+7d999///r16xcvXjx79uzp06dffPGFB8BQ+eKLL54+ffrs2bMXL168fv36 +++/f/fu3cePH7vdAhR960foKIXYTIRctsvuCulfNt6/f//DDz+8efPm5cuXYRh+9dVXT58+/RKAofL06dOvvvoqDMOXL1++efPmhx9+eP/+fWfZIM8MHPqSSy3Pdc30Lxv39/c//vhjkiSvXr168eJFGIbPnj37GoCh8uzZszAMX7x48erVqyRJfvz xx/v7+86yQVPESQLZyKA8jzhOTm0I6I3+ZYNznqbp27dvv/3221evXr18+fLFixcRAEPlxYsXL1++fPXq1bfffvv27ds0TTnn nWXDtu0Ljr7tAAXpYrLnkuhZNj59+vThw4f7+/uffvrp7du3SZK8efPm9evX3wAwVF6/fv3mzToWoe8AACAASURBVJskSd6+ffvTTz/d399/+PDh06dP3W6BS6192xkuOELLLoyeZePXX3/9+PHjb3/72/v7+zRNf/zxxx9++OH7779/C8BQ+f7773/44Ycff/wxTdP7+/vf/va3Hz9+/PXXX7vdAugiq9zeOtURGOc8DFf0OolVoDM9y4bYKMeHDx845/f39+/fv3/37t3PAAyVd+/evX///v7+nnP+4cOHfTSD6opj2dQS2XxPMUyApspR2Ooc6V82hBC//vrrp0+fPub4BYChkv+hfvr0qbNmCJm0gejbImEYlbI3aMLj9tY hoUWE7nlxENkA4DrB4ndK5CAsYSxJWBwnk4kt482w0OzZAdkAo DeQtKEjX7eKXsswpI+yBEn4qc4HyAYAvWHbS+NyS6bvQxwnfrQ KwxX9m3dYUagV/FRnBGQDgN6YzTwkbXSAFn3CKO1cgGwA0Bso+NoN+KnOC8gGAP1 AZfuQtNEN+KnOCMgGAP1A0bdIXusG/FRnBGQDgH6gMCrIRjfgpzojIBsA9AOib/cEfqpzAbIBQD8g+nZP4Kc6FyAbAPQDFVk6tRVnDPmpbm8d217m X/BcDQ3IBgD9gOjb/aHEF/kyNn9g2atBAdkAoAc4om8PQxwnhjF3PAw4BgRkA4AeyGrfwp1y ACzLxspXgwKyAUAPkF8e0beHgErkYjXy4QDZAKAHfF+xEhHoBV qcA36q4QDZAKAH6IkY0bcHYjKxLcvmuLzDALIBQA8g+vag0GAO U0cDAbIBQA8g+vagcM6zBQHhBhwAkA0A9oUWGkL07UGhGY7ZzE sYi+MkSRiSOU4FZAOAfUH07XGgCaT8y3X8UxvVES4Yd12RNJ2t 4XEgwqGsUQ/ZAGBfsuqtEaJvDwsXPAxXYRjRyrI0T36gAwnXEiNTeGsumJiYY vRQrFPhWmIabLcLZsLcYQBnETfHIiwPjHgciNFUsFS3lzBHYmS JdSqE4IKJ6ViETES2GE3rxYbHgRiNspdpZ61Nx2I0EiNLhLH27 GhfcyRGIzFd1gQgQDYA2Jes9i18JsfF8SLTmK9W/T+DbzrWkZgGPA44dbjrhGSDp7GYjsVoLKyHwrS5YFlXOzKFEwo hWOQJcyRGYxHEXDAxNkUYZw2ORsKciYQL1+KjkbBc6p25YMK73 XyabDbOFGKjBJZwbTF6KKyHYjQWIeNpLBaTUi9fEqRMcqYBfcT NsYiY6uxSziJhTkTEuGBi+lB4a931gWwAsC/Uf2G29sgkjB3IT7WVDdMWkS02HWs22ohsYc4ES8ViIiyXs0iMT eGteRyIkZV1zSHL/kujjSAWrkUb5z7NjRuozYRnm8WBHGqI3GiDx4EYjUUYi8Uks8R yeRoL66Ec0NCIgZNEeetMDPKjFjfanl0wz2Qj4SKydw6eCMgGA Pti2zaib0/C7a1jGnMues7nyGRjuhATU4xMsVjknFRLEcyz7jWY0WiDm2MRx tSnp44jH965OeYhqUicjVRINiJWdlJt/F30vko2HoowzpxULGfJaCRGIz4aycFBebSRa6ogG4Wzs8Q6hWw AcDxubx0UTToJlM/Ru5+KC5b1y4uJGI2561ZGG7ZIE7GYZE6qsSncSPb42tHGNNj4r BiPA2HaxdGGnbmnaASjHW1Ms0GJHG3QeEKONljUyEmVnd1DFng kijwOhHm7cVKNxUIb4gHZAGBfEH17Kg7kp9qMNpbUm2cP7Eki7 E3Xn80wj4Rp0/Q138xtcM7TyM/mNmjOeWxuZYM8WiHjLBITUz7dF+Y2aJphM02d+/ShcPOjjZwl+rkNoZsSL51dZUpcN10vIBsA7MnhPOygCZPJievj ygHECW3oi4buPsgGAHuRJW0g+vZEnLwaWDZuuAjZaAhkA4C9oO jbQ4SBgiYcaHoD1ADZAGAvsqQNRN+eCHISniRFv22m9/EbbHd0Fgm30WWEbACwF7a9NBB9e1L6rSOZm+LepObptpSTz6Xs 8e2keqDbd0eDRXvyeealBPI+CWYNDYZsALAXs5mHpI3T0u9XsI 2R3cShcsGEbYnRSFhuJhKjkRg9FBOTU9KcjGvabMZ5Jhu5Uh9W FtuqaKqYOp7PMYwYF4zfbNLFZR7iaMqjVT6ManMgUzhhdgh6n6 ZeslIivNCy/MgJsxCv0Ui4UX4b5SWCbACwFyiZfnL6XVpxGyMrZSMOcukRWb6 32GRISIXYZHonYmIKb70NcpWFSSj9u9JUKXWccyamD4UTKvPvt tHAi0kW0Ws9FN56W66qkDqe5ZNvomwTfjPN9l1EIphlJpkTkXA abWyTNvTZf5ANALpDYVRYr/S0ZKUke5reyNWYGglrIRLO05gFnpiYWWGPjfep6KTKZY/nnFQs8rJtgrkYTUWSsGhZaqqaOr7JnzCrOXdSAMR0nA0gpGhtD 7Sx3wlpM3lqPAw2Y5Fgm89huVI2xDZ7Q3F0ArIBQHfoOTeKEX1 7ShjnpjF3vCzjMkmY70dhuArDLt+LIqCWiogU871FPh87nz2eZ B167s1bsU6FdyulpTZ1fDte2UpO3rw4EKOHhdHGxBQhY5GXebp yqeM8Wm1HG+ZtGvliJIcgSzKJp3FmTDDPjKHRUnY6iqkdyAYA3 aGkAYRRnZzt2n8spb/pFcdJ26aq6XvZ07c5yXmfNrJBmd6VuQ2Rpoq5jUwYyk1VU8e3z/tOWDZvk0DOWSSmDzlldOeGPpsCvZv38xMY+dq906VIk+1og6Us 8vholFVJ0RydgGwA0J3DLfkAWkFr/93eOhTYRqONQaRhSt/Rgem9nmMNkA0AOkK+EZQVGQhy7T+KUBjKt6N39ZwvkA0AOtLvT CzYEy44uacYz/xLNP44rVUXCWQDgI70G/cJ9odxnl/K1LaXSKk5BJANADqCRL+Bc/xVF7OkB/1yqjt2j4NsqjwfBVudFZeT3pYrEpnQl2WSZyvF5lMucpHBvQDZ AKAjSPQbOGF47CqHW9mQyXfleKraNcBpxT1apUPuSAvQ5qF1Mr IkwVi41jY3ME3EbCZsa5tBQvKzWbS8FyAbAHSBEv3coF3RIXBM spr2R5x8krJRzgSUueL6NcBFcbCyVRrN2GWbmZE/Is29b4YXXDCxmAjrIUYbAJwemg/vllAGjgMFUx1z4cXtYt2FRb9zueL6NcBFXnWou6e6JtXRhszGc EKFUAkhgjkNL6iWSfNFwhsC2QCgC9l8eIL58EFztGAquXI4VYj aPPvnhhemXcgnr6wBLvKyQbMXi0iZ9iE1Q8gqJpsSUpkninLRO af0Q0761LIcbw2QDQC6QFE6J1xUDjThaMFUlLNdmKam/1L1p2KJ9Xwid37KoeykogXJgzir/yEFxrvNlGC0KYCYmxIXojwHzuMAow0ATs/trYMwquFz/GAqJXumcHPBhLXonGreewI5ZGPoJIzd3jpY83JoHNlpDrpBwVS mMZ9M7P/8X/7n0//0v05t0SUA2Rg69Lg0mdhHKGsDGoJ66ecC59x1fNte/pt//R9NY/4H5r/967/+f6c26uyBbAwdWc4Tz7bDgcKo1ivIxjnxJ3/8l6Yx/8u/+KtTG3L2QDYGDdX1dIOAEpIR7jkQKIyqQ1FucEL+6n+8No353/3DPz+1IWcPZGPQUFHPOE7IK2JZNkJ3hgDF5xyzVDXohb//9/6Dacz/+3/736c25LyBbAway7InkyxyjtYPgKtqCNzeOvJ7AWfEX/7FX5nG/PYfPTm1IecNZGO4xHFiGHMvV8iMXFWzmWfbSzisjg/n3PEi27ZNw4F+nyN/8zcf/vAP/p1pzP/PN/9XvUWSpDc3bDRKp1ORwAmppqlscBbZ1sI05uY0iuEnOTycc8oM yIecM87zC16ePBr92qCZcHohJPpM+fd//l//5I//UicbbDJho1E6GrHRiE0mR7btXGgkGzyNbWsxttecRVNzcbOECB 8cmnTVhXjKJTDhXj8mWGDjwkkSlmVfj/hoxOCG0dBMNuJgajp2iLyBngnDlbIPShJm7FIF2/WxtNyRwQIblw3nnI1GbKMZzDRPbdFAaSobD4xFNjyf+5F+XVw5 hMcLL7zwavgam87JbaCXa9yScrDRyDVujVPbo3z1rQKtaSEbN8 uEs8gez8cOvLr7kjAmfwSlIQUNI5ZheUmvKuQziWJ8HceAvrIm 3ws4b9JUJDHncEVqaSYbLHLGi5tlwtMYsqEjDFcNkyrkdDcpBM VEJQnz/YiUoGGpZ+rIXMffy27QDPpqMBN+DWDKsJ6mkVRsHUzNhWnMzbm PSKoqNEfdcIlQCshxHZ+WkZnNvPzgw2wz6UrygxzAI0Cpl7jUA CBvox+o4KDZrP4HDTIYZyKXimEa8yheJQlr1TFRDiByOI7AZGI jxQ8AAdnoi8nEpoxuc1MLJElYHCdVDeCc591QYbii+UDH65I+J scruk87tAmqwB8IgASy0QPkoVo6frBe05hDBmBUC56Th0oGzjK eFZviXbt4GqlU/VrU0yFCtxc2K4fjYgIA2egDWXBQCLFaxWG48v0oDCPX8Y1KFSn yUOV7eRqddD66LvWPpnDhV+mF6rcGwNUC2egB8lApP7LtpZF75 C95qPqCdKs0sKDZchP1vffmQN8aOD6GMa++mm+p3HjHlkkia1s 1b7OVqccHstEOeoRXZAkFgXJ7xrll2aWNe3ccccGlSFCQKHmo6 NBYhG5PSn5FcKYYOe9x/o9qd6zbsppqV7OlYczT6ZQyB9ObG9pYuVlzAwaiHJCNFnDOKZz Gtpf5F4XS6vZKElbY3j3ItGrCGC1+SY4pGn9EcZwvvQ66QbNHi C84d/LddOmPzluKXBef/8M05my9ypcqSZauqdlyTwOOD2SjBWfx1JkfD4nivAvoQH2sGgA 6uOvKwohZJfZLAbLRgnOZF6WnY4ropQnz/Gs285AE2xxkxoBusPUqHY1SWYY9UvuxzxHIRlPOaF6UHFbSqeL 7kXSR0RQIZjuaQxoMoQUdoAEHG41S5wz6jeZANpqyeeo87w5XT p7DbdUEeKjA/lzeMwdkoykXMy+aJIymzfO/5oQx216iTl8JeKgAqALZaMSFPXVSb5iP6SJRnEzsC9DFHoGHCg yINBVJPIQVziEbjbi8p07qEOmMKPiKkjxKOe3XzIU9K4Czhkcr uX7UyWdKIBuNuLynTpkPSKkelmUzzmU53rzDimqlnNbak3B5zw rgfGGmuV2tdjQ67SpSkI3dXOpTJ3WL9KIlAhPG8jntCWM0EXIW Yce9Q4J6Sc8K4Hxho1E6GolNFohYn9JVBdnYzRU+dcpVp2TNki sccNC5n9oKAIQQguqUZCkgpnnapxnIxm4uz0PVBMptpLTBc0lY 6RfM9FwevRUoPPqWD4zF6rOH3Byn0+nJ41YgGzvgF+qh2gkV4K LKvueSHt8j5J27wjHWBdNLgcLmW9ZUmmpSyjC/AUoZnhnkrrnO7oNxTotHnUUxrn65Qs/kNaAsDti8QGGrUobKLaub1W9Zry6nArKxAwpORU41lf4Nw9WVp ATS935VAywAGgLZ2AGF05zcmXhyqJLu9UyPI4wKAB2QjR1c52y wkoSxhLHJxDaN+T6r2J4Fk4mN7x0AJZCNOignTrdy33USx4mhW rr8MqDpHIqDQBgVAEogG3VgXlSJcunyy4CmcK45DmKgJInnhPA VDwTIRh2eE5rGnJ00j3+AcMEv0lVVWtLqSib/TwIXbOW5pjE3DWfmxTtHrizwjFmkkw0umPNgPguYEIILvnLtbc aD6QVJI7FhgWeM/VW6lzJxwULbNo352LnkHw9kow7kCeuQrqokYSXxoHfiOEkSNvB IJMZ5HCfSyPy0Px4XDkoa+eZNECWcs2huOu465SyyrYVhzGdeT DKQBapOI8Zj+u8DJ6Q/PrOChK1oe8te0QYkG0RBSDgLbZuainlOVEwvSDhP42C2MIy5Zd nG2I858x1Hu/HGSMuJeRzcGG6Q8DTyzY3e8Dh4YCxMYz4N1pkumt4yScke05h/ZgUXMGaCbGihiQ04uHU43nbRcrpKfFMMMf8abOyynN43jbnnhE IISm+k7x2PC4eDHsmt3PM4F5ze4SyyHgQRi50Hc8uJ08g3TS9I +Ga0ETvjxc0yEUIkS/dmmWRdNls744VONli0NG+CmLOlZdtRsnJt8yZI2GpuOrOA0SGi NA1t2xz7YejpNl5E69C2zWmUJtGN6frrmLYJbXtsr2nAxAULZo vxxvIoTbMWcpZfAJANLdQDDrbXOzlc8DCMwnAla7BTroPjLenv ZRhW14MaDmSt54SzmU2BD+Zmudw4Tqi2IzgEJBLjgmywYLbYJL U57npNnT6Pg4nhBglnkSeHHZkYrFe+790YC9P0gqRutMECTybN jZ145dr5pliU+abISRWGmo3Hi2mwJkkonMXUnZoLO0zzJzJ2Yh Z4NAThcWCaXsTikrCdNZANNTQZ7ngYauyGHs/pyb0UYUVds+v4NbufCpmZkZ/SGLhX7TLggrPAyzup6JndcmIWLfOjBx4HDwwnN9rIxIALHswWY 3u9GY7Uyka0lCMGGkDkmyqNNqIoKG1sTrcby9HGzHSXSZpGvmn MzbEfbfxO+dHG2HQizleeK0cbkI1LhiqlTyb2qQ05G2QN9lK3K 5cuH+DkeT4zg+QNiRpHg6bEaRpg5sWMc86iqZn9V3b62aN6wnk cTIwFzW2QbCRL1zTmY8ueGG6QlDtlzqLt3MZm9sKcRozz0miDO vqsgMfYX6VJaePMOUYbs8i2FqYxt5yYcc4Fs8dz6aESOdnYzvn TpEhOxi4AyIYCxN12wPGi1Tqsvk+T5+T8GQ5ZRk5uGOR4EUKnQ Cs4i5zx1kN1PUA2FCDutl9kJd3hQMUZ8WQAOkPDo8+sID7/yKi2QDYUIO62XyiwNY4TzrltL4cQZUBhYAN0nQEwfCAbZbhAYY meoTlnx4tIPyYT++Sh6xT9dVobwCVz0WntkI0y5IuH+6JfyE9l GnP697SqjJJTA6SXJO220OSEYTjuuuf5ifq09nMHslEGC2wcAp mAzTijyNfZzKs6rBLGXMe37WUvfbrvR7L9OE6oWdte0lADJacG BcnGdp4gSbzpQmZrU/Y1JWznw58otVuKjdzMcsNiCG9cTDvPts+SwE0vWK+Vh7PcMJ80 XsgSFzyN/ImxMAzHjpLtR5usdeNyS4xANspgoYVDQJFLwXothGCcy/Ts/AQD51m0bi+reuRjgunoRjF9HSkagyI/2sgqO00jxuOlZd8sE+r93XVC78ebdI1gtjCLsjH+zJHFPEqykU 87z7Zn0dTcNps/3PgzJyscchPE6TYhPMsSN7Is8WWSUpZ47C8NaxnFK6qVwgIvr0 8XBmSjDOL3j0apBrvMDaTppX2+hbwyzWaezGPvz3bQM/nRRi77YZM5sc7y/ijrIg6zjVm0pEJSVPFp5vq0WTnzY5OkLdPO6aCbiliJTP8uHS6 fYf7ACfNZ4kKIJFotbds05uY0StjKmy5MwzGsZZZzDifVlUCPp UNLMrhgyHlluz5phqxEYrt+zYAgYaw+x4KGjGGYTcKPTcdx3IO cAOiJ4miDh7Zt2auEreTjP+X9ZbIR+ebYp9FGyUmVpQcK5jyYU 9Gq8WeOzAeUaefZ9jTaCLNhBBfMthbycHK0QVnrsvxUso7mprM Mw6m5kEOQle+Z00hmg0M2rgjqZfBYejRkDfaS44jyKnR+KvJl6 eafSPtnM0+2b1kDrYsFJCzwslTt3MO7nFRII59GCbI0SDBbmIY zm9klJxVtRmnklIWerz4i9SDbflN/V6TbqRSWO9w2h5w8TkmSZYnbK8YZDS8syyZHljddmMY8G22sgx tjgbmNy4d8JtTdgGNCJdZLj2Y6P5UsIaUL5KWBixyOcMH5hT70 XS00aFgmaey7F/xQP1ggGxl84w1HcvhAyDLyNuMPuXoHvU9uqHzAFaUTCmRrXgGy Yq5pOFdY2+PkQDYy6BEV7qnhQH4qEoYkYZTzQepOpUryE92+Hx nG3LaX1WJTAIB+gWxk0CMqPOCDQgqDDMylP2hVJca5ZdmTiU0C IxeMMrCeKwCH5FCycRbeRs452YlH1GGSMEZZ5bSMkhQPORkeht sVBuXfQyubCMCFcRDZoKc/eiQcLHIF0yRhpUlUMBwoa4/mxkndS6pAkxzLMBRC+NEK8dMAHJr+ZYNzLqsP9dhs75BUUKQmP FRDZrWK5eCVUr7zn3LB8zNSq1WM7xGAg9K/bNDTn2XZxoArOyUJM4z5ZGI73jLzgcBDBQAADehZNmg51dtbh/xUjhdxwam6A20gn/EnE/tUoiJrH5EBFHcbxfBQAQDAbvofbYThitwIFOUidcL3I/mMTyMSWUniyJBJ0gOeJAxDDQAAaMgBA3BlrezZzKYnevqXRIX6 bts9dn9N0iXL5wEAAGjFAWVDFoGg/F76myJehBBcbKtkU+j9IWyQyLipUrFuAAAArThsup/r+LTEghAiDFclX1DCGC2bM5nYk4l90PUPSMNubx3bXiIVHAAAO jOILHGKzT9oDUEqPjHYyC4AADgXBiEbYhO2SwuFlkYDtJznziK mYbiqWQ8Oa/YBAEAvDEU2WHFBUOmwksu01S8uvZ1H0Xi6Dj2aAQCAK2EosiGh yfPbW4eGFzJUt6Y8Lc+tAKoccFD9VNScAACA/RmcbIhNbO7trUOxT7OZJ4sRUZEJzrnvRzSdbttLGqa4QaBb2If mTqIYM+EAALAvQ5QNSiyX1UzJ70RdPw0mVqt4u37kpq6U2CzgU 533pgySg0ZqAQDAlTBE2VDCBZeDCZ0M6Crv3t46A6+rCAAA58L ZyIYQwnZ9ytTTOaOEEJZlW5bt+xEFVtG/O2fUAQAANOScZIMGEzSToYu1lSWwSi+k+AEAQC+ck2yQn4pejG snKmhJhtLrmHYCAMAFc06yITazGjoPFQAAgENzZrJBfipZDxEA AMCROTPZEEJgxW8AADgh5ycbAAAATghkAwAAQAsgGwAAAFoA2Q AAANACyAYAAIAWQDYAAAC0ALIBAACgBZANAAAALYBsAAAAaAFk AwAAQAsgGwAAAFoA2QAAANACyAYAAIAWQDYAAAC0ALIBAACgBZ ANAAAALYBsAAAAaAFkAwAAQAsgGwAAAFoA2QAAANCCRrLBBVt5 7gNjYRqOHcRc8OMYBwAAYGg0k404eGAsZgGLfdc0nGWSHsc4AA AAQ6OFk4oLvnJtc+wHCUYbAABwpbSQDRZ4pjEf22vGtbJhGnO8 8MILL7wO9+qv/+9IuylxzqIbY3GzTHQb9HtKPbYGw07Y1JBbg2EnbGrIrV2JYd1 oJBtp5I9Nxw5THgeQjX5bg2GnbQ2GnbCpIbd2JYZ1o20k1Xzm7 nBS9WjcYK81DLuY1mDYCZsacmtXYlg3kLcBAACgBZANAAAALYB sAAAAaAFkAwAAQAsgGwAAAFrQUTYoEncWMCEEZ5FtLUxjbljLI OFc8Nhf3hgL05hb9irmnHMW2rZpzBUlrZLEmy7yH8nWzGlEIVt p5E+MhWk4M0+9gcI8Smg3vSDhpd2zwy5d+rTRyQrmPKDDbU7E9 JZJmg8wozNt0JTesCRxZ9vLuI9hcgMWeGPTcdeNisHIEjLVK5w sXSNLNXLoS29sGGfRsvD1aUztYBi9L3Ogxk7cwDDt9eecBbOFQ T/FSBtirjnN4g+j5gffwDBRur9E+yuWu/6i8mvngi0tu+b2Kbe2uf6lfTv9/guG5U+TrYOp2aKpGsPksYLZwhz7q3Tf67+07Oxn1qzTyBsmitc//xtueJoDpItsbM7cmQWMCx7atnkTMM5XnmveBIzHznhxs0zoct8 sE0r7WCYpj4Mb05U//ex+GPsR57GfXdnQpu8+dsYLa8k4i+zx/GaZsGhJjWwOF9P7ags3dVBWbF3aXQgR+8uJsWgrG2N7LU+EbIg pnSVKOIum5qJZf6o1bFO4JfamC7qeHQ2T9ySLpuairWzYUUKNJ GyVfQV0+zXuZfKG8TQun6bnmmN/lSYtTlNj2OZYnNpsdD/rr3+ydA1jcw2b9jXqH8YqWo5NJ0g4Wxd+8I0MS3n+/hKbrKncL7+FYfQMl/+1S0kzZu1kww5TKWC0bxr52fstfv+ZYaLcjWRykiY7EoqbGEaf ssB7YCwMa9nieU51/ZufncqwwvXnaWxbi7G9pjYbnuYAaS0bXDBnvHC8ZfYASH3KTbD mmx5hHU7NheXEjGfXKA4803DcdUp3kRsmpeevnNTHzoP52Im3X dU6oI6Ps2huOrMg2mzA6/uyZOmaN0Fld8bjYDJdurOFaXpRw9tmo3/0w4o5Z4FXeHyLg4nR9IelMyxrKo2bPwnWGJbJuTFvJRs3puuv4 8oVjp3x5qG+pWE8Dh4Yha9vadnUnTUxaZdh5QfDJuiuvyzTmXX 9zWRDef1d1zVNT/7g7bDR9U+WrjmNEh7T/WUac3os0/3qmhhW/bWvXHvm+lOzxXOAfNpbea5y3+a//61hxW6kQ1P1htHjpmk4DZ8AhOb6CyFIHelWynssmhhWuv6kFg1/D0Omu5PqQcVJJQdxceTfGNuOhgvmO46p93KkkX9jLMb2mh46LI 1sTM3FLIic8aKwQe1PP99t5R8Z8gPS3ScruKCcR9UNnJ1+419n jWHZSTVzBNUbxuPgxgrCpdtcNjZtVr4CHtvjOfmIpub2MX+nYZ vTXBS+vgdz+VPZxzB6rpSD3bbj/er15ywidaSCCM1M0l3/OHRc6T1r9aCaMy/7VZQab/KsU+raSr/2kqeonWGbfbdfcZvff/l5sejMoe/CHPtR2rpjLZ3UynMtN6Qn2lY3ZtUwGo+SR8ToVP9bXv+CW3XuR 2dbE7YH2ZDEvksep2wbwYLZIv9oSSWtSvdk5mKe++QtzY82jFk mG8tVYbQhPSc7B9qVp13qnXkr2ZDIYSyLlvlRZ3Onc71hRIfq9 BXD4qVlu+uUBZ5hdJGNsUqY5UctkNROdgAAAkRJREFUWquMNuR kQHO/c41hPM08os1N0hjG4sCjDktezOatVX8Y2VG6Pl1WZaPaeNOmKr/2atffprXi5MRGM7otplDtRrKJhGa+OKVhXGTPTGuetv2N1Rgmc r+ZlobxkmzcLBMaDLW6lQbFvrKRPe6ZXpSm+YdT6b+bBUyWtGK bOzPfzsTIDS3JR5l3rG/6BR4H48+2PoSEsZq5jW37LKLdpYNY7CEblSmEjpqhNExexg62l dzfCVvR7GKrebzMsMpXQI3T99jayas8zZsg5pymEJqPEkqG0Vf PomWHO1lrmOllsy8tZbs6t/HAcOwoYdGy20ID+W6rw9xGoSm9bOw52sgcqp1+/1lrshtJN51GGnvTxWdWQEPJDoZRFMY2UMJ0ms/iKAzL9W/dOg15/aNk+5STne/VyobIO6nmfsyKsU/umsYQSj/7NkQk17tRa2PTkT9rGYozDdaFwzX73bMomBiLvF+ys2xwwTLng +ktk1Q6PTO/Z0tfRNmwNAsqM6xldfqnlWG5QyzbOqlE5QrLgBkyte0dyKLgZr OvENvYOcNa7mmYoGL+7b9HadgkZxh1WNJJ1fn6BwnP/7eDpInS/aX5chvbtu22sndY1CqSqtBabt808vO9856+OBlJ1c17Uz0pGUn VIWCpcP3T2JsuDGNujv0uDyjy+tMvNnea1xVJBQAA4GqBbAAAA GgBZAMAAEALIBsAAABaANkAAADQAsgGAACAFkA2AAAAtACyAQA AoAWj0WhkGMYIAAAAaIBhGP8fBA26jRHIe/8AAAAASUVORK5CYII=

على مستوى سوق العمل،. مع اقتراب تقرير التوظيف بالقطاع غير الزراعي الصادر في يوليو ، الاقتصاد الأمريكي خلق أكثر من 200 الف فرصة عمل على مدى خمسة أشهر متتالية، وهو شيئ لم يحدث منذ الفترة التي سبقت فقاعة التكنولوجيا في عام 1999. مع معدل مشاركة (النسبة المئوية من البالغين في الولايات المتحدة الذين يبحثون عن عمل) يرجح أن يبقى منخفضا بسبب الاتجاهات الديموغرافية و الاشخاص المجبرون على التقاعد المبكر، فيما قد يستمر معدل البطالة في الانخفاض عام 2014. وفي الواقع، انخفض معدل البطالة إلى 6.1٪ فقط في شهر يونيو، مع العلم بان هدف مجلس الاحتياطي الاتحادي لنهاية السنة هو 6.0-6.1 %! و طالما لا يزال معدل البطالة منخفضا، سوف يستمر سوق العمل في الضغط على الاحتياطي الفيدرالي لرفع اسعار الفائدة.

http://www.fx-arabia.com/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAg8AAAGlCAIAAAD yKILgAAAgAElEQVR4nOy9f4wkWX0nGGAMydmC6GmZfT3elUm8t knbf3Sd1vbkyOhGqUVmy/KC63TChC3gyGWwXYYFYm/BDiwQDoF0CjztvTLjOceAx6uQPYOjQbvKAe05aMvbpAU0McfsT XZX/4j+WfWqu7oquruq5nV1V3XcH9/Ily/jV0ZmRlRmVX8/arWyMiNfvHgZ8f2872/p6NGjEgKBQCAQ6QiZIkAgEAgEIh0haUx6GggEAoGYaiBbIBAIB GIwkC0QCAQCMRjIFggEAoEYjHHZggW+5zhaQ5UrzYqsKoZLqc8 Cv8Ap7iVcQyeyOmt6GcewwO9YBpFVIqua1VKralVr57xk6phEV lVnv64PAoF4aDEWW4Rykxhmxw+CgDHPUlS5ajmUFTrJvQPQwAC 2oM5cpQkMwZg3kC0Y8xzDsDp+EATUsWoE2QKBQOw/jMcW1FFkvWnRYuc0KXClIZstfNdWiFrV2h4LGHWy2YIFvqNqnF ARCARin2IstnANPUMOssB3bFupzhNZJU3H8WgQBIx55uy8XLUW nBZ8pBiuxwL4yFJ1sGiRpgMWLdjIVxotj4XfhTPCpl5umAvmgk LUiqyqLdcxDLnSJMRYaIcExqijNzW50pQbpuV4QVd8V2RVaRoK URuGKwp6bolKm2c4H1klskoadsfvcLZggR9OQFb5HIB+4HjV8a ljcUtU4vrwOahm22iqcqVJmk7bQ6ZBIBATxuhsMXDXDFxiez43 WMFrc3aeyKpqe3wEq+PDa7lqtX0GkjpkCOooRE1gC+qoVZXI6k KbMuZpDZUQQ295ML743YbhBkHQsU3xREAJHguY32c061iGTJqc LeLzDIKAUacuz1e1Nrw2aqGeQR2zLutmJ7zG8Fr6v0sdk1uiEt eHz4E0HRizRgboOggEArEHKIstuBiFnXvPYtPds4Nvo2MZFVlV nZ4QlxumbTt2dzcNZp8IW1hd3YI0bHjfUlRCDIeGTEOqVttnsK 8PN/LUUYg6a3r8RHHngWiJClktNs8gxW/Br9q2HUvVK7Iaslr/KnG/Rer6dOcQP9cIvxECgUAUhbEsUaKLOwKQzrDpDoKAC3fKKN93B1 1DDZeMPLYKjDOgH9Tlec4KZkMTLVG997sM0ZPyHgVWgNFgWBC7 YIlKdDX32KI7JmcLPk/ut4h4uallgcHKcts9VouyhcnZInF9PBZdE9BjkC0QCMRkMa6Xe 67STPRyR9y/4p+ibhHa6AXBzZjn2DZYlqxO6LfoY4Xu+0ZN0DkafVYsrltUZN Vw+8w4GbpFEPNbkC6rifMUBX38usQ5OJSl6hb9wVRpuoXITKP9 RggEAlEIxo2gdQ1dbpgWj6BVdW5/dw1drlogJTuWUZMXIpaiQNiz9/kqYNiu5IVNt8tY6KvI1i26lq62Hx7f0NoeC7xW90Q5LVHMsxRN Hka3AFawvVBv4AwhamA93SLwxRgBvj78+IglytuvMckIBOKAoJ DsPFshqkyaYIfhATws8Du2qVTnK7I607SAQuJ+i96eXYiJ6jFQ 4PuuDYM0DUtLt0TJ/ZYoYCPftbWGVhGClLJ1i4glKs1ixiW4qBOAsx0u1tIXemko1IH 3VcenjlkjWl9MFFFl0uTrE8T0GPRbIBCIacABr/yBQhaBQCAKwQFnCwQCgUAUAmQLBAKBQAwGsgUCgUAgBgPZAoFA IBCDgWyBQCAQiMEYly2oZal2mP5GHavRdCAzAMJeoZyfXVBRPB b47ZYL2c5Vo1PImEOcnXlQlzD508C3FI1XMywWA6/XcxzIBBx/DsMOMnBujDrNqumyvAkjYdUvWZ22qr0TuesSEf7cQy5sqeCTgZ vHd+0xn3rftaFZTlEzRIyPsSuWQ8ZD4Lctoy7rYbkO5pkNDZ52 19CLShdgzDNqqu351DH3/rn1XZtzYRwgZCci4CDRr2nRCc4hA8MKNd+1Gw1rCrMRvdZUsAX/uSc9kT5EfuXxZwh5UdN2Mz/kGLdOFJRHhV2/79qk6USIgTqWyBYg0ZSmIVeakMUG+gekYYc1uokBlV8tRa3XNZ k0IdMN0tbkqmVZC2RWh1rfICX5fGaallKd5yPw2lNQ95tRR6lr ypxGGnbb630EeXbRI2U9PHvT6fgdo6bKlaYoL8SvUEbhuohQT7 Bjm3VZJ7La0FuURi8nTOeWVblhKHUNUg4tVRcLnvPrqhodSBGv 1zVeRAvgu3ZdnifEMFwvYw68MnzkVwDlj6+M3DBURV9oU/Hq4uszcG7waxJZbcwvNGphKn50hRu2y5hIw7AhqMiqXLWcTp96 Kv524cHUUWQdrgIy9iMLyC+TyKpudXNIu9md2Tdb5OeDcgBpv7 7Hosp05P4JDxAmwEcTd+WJz0XHMsK7nRiq7fmuXSMqIYZu2fBF nr6admr+o4s3A1QugIr9INwjJ0p+fPpHjv/KlqJpmgkzhBuSl+6vGh2vZczN6Q2iNkw3cmcy6sACimVyMC91q jBGDVrmWYomZkTHd9+MOtpsnyUKvgU3qzk7D+XEHVVrWtRRtUY 3QVqRdbPjW0p4W7uGXjU6jHl6Q3coo45JuKCp2XxH47UMuWE6l Pmu3ayajkfNRjhDr2VUtTY8mWFR8YYGFTgsRZ01W/EjYQ6gJ4FyLV4dvM9HUCzXUtSGOFuftduu51GYtuF6cEAA+pbR YdRpNMIKJXpDVx2/Yxl8BZpVk7cgBMkSmRJfeTgj1M21FK1vDnAKL+Sh3leYZylao1 uWKrIy8IQLV6fF14f/oIlzW2j3fk2vZZCq1WHR3yIIAmpZjfmFZrXvDoF1pn5brYYJ7R 3LgFYiiqxbwmYTTqq3PH4rRhaw7TNLCeu9u4be4DUcA3/wzdb/8y20KbUszhaRX7+htyKzpX47siDiBAJBUxHYIrx/Is8FdcxwO9W9K0JVkjpKw27TcKHCujVJp+bLFbkZ4MfVNBNEv9 cySMPunSjp8Um7KP4rW6oOGzt+Q4Loh+ullhXWX+A3P/MsVddbXmR9guG1UkTZGLdiubgFBt2iJ0+po82GBTx4UyDV9ixV 5/s+UFddQ2/aDr+x4CPDDY8MuEjilqjucxu5n3pPIIg8p6WQsAAtkVVStTq0D cfDF7mQCis7JR7ZlZ7McSJX1zeC8GCE2+3Ab7dcW9dhuwT7LPG AyGxBYBE5rKEiqhdey2gYLmOeOCVRSeeWKP6LwOBQHSscUFZ7w k44Ei4ker1OS5F1Tlfx9RHXPD43+O144ZNm1WzTdnwE+EEj5h2 4i6jwy0Zm2LsDhWNAnFmKWusWoYGCkvwWgr5Y4cK6rqnoaTcb3 F2Rn2+hTUXdIn7/RGbb7l9Ps+NTr9WbgMA9PbZIfC4sGr2r25SzBSyLIihbCT+lcB eFiy/cDL5r1+W+p4yfCLSx7IeCjx/xW4imUT54w3D5KeKT4Y3LekV6+hcZMXGMxRZpugXovI2kpm+wD eR7WLilXENXLFfc7qlV1exENyawy7O9BC0eBofNUW9v7lFT0UU +48eLe0PX0Bumyx0t0SO7T3uGbgEjRB4M6vS2UWpVFdkCDgADP bgrYfcKloH4UvP9e6IUiPgtxDn4rg3WnsTfDnay1LKqWpv67Yi 4z16fgXODbT6lvufYjZoNukXfCgd+xzJmNSuifcI6Q1PCiG4RZ wu+1e3pFkIzxESPfccyqpoz8GYD/ZUfkKFbuIYe1y34bONzAGWu0zJ4w6twV570XABbwExAY277zDE 1rluAyqW3vLRT8zWP3wyMeaaia6YJN7a/sMDLdzarZoelPz7dkbkyRx0LfuU4W/AXoFvwJzfxzuTrA3Yw1C2mCsX4LQDcbxG2Qa00w41tv/E03Kp3yaYn7Lo2UMGUrEW2e5ai1eQFU1tIvOe8lkEaOjfiB6Fx WeuZp4Xj4SPS7epKvZZ4ZER6Qrc+hahR5ak7Qsfv8CcznC11IL aHNB29qSlWbz/LLwf8FqShh34Ln4HZnRvi+XWF1p5uTEFEtwgr7LbcyByCIODWY TE4DcQrdzOAdYJfL6gdcHVQJBFs1n0r2ZXIaXMLiwpH/RZhhUewv4M3G17wH5HfRZ7jhHdRwwZzfCJbwFWAEYkvYEVWG1q bdkVwdx3m+Tok+S361LLIz9e0KHXifovuAvoM3BJEdB70Lwj8E D3HRjf0C9aHy1lY/4huQRp6XdZFh0qNaE3D6vktiFpJOXUfUdlmg6h8Dq6hc7tlw3C pY5DZ8PGBmUR+9MhDAW0ro34LVV9o07CjsO1Rx4J6zEqzT7fgT hQ+GfEHstBvMZUYNyZKm50i8p+SqJUI0m53LiW5z2DAOH5h6xy 3Io47YHFzG+KkY+w98094ZGmVfYr8Exjhrh7t5yg1RHjYZWSB7 xhGgbcoYnwUkG8xPcF8/sLCFLJFGli3i18kYGlvTl1edsieIcOacZCwZ3ugqdpsQb7FRHY hiDRgLjcCgUAgBgPZAoFAIBCDgWyBQCAQiMFAtkAgEAjEYCBbI BAIBGIwkC0QCAQCMRjIFggEAoEYDGQLBAKBQAwGsgUCgUAgBgP ZAoFAIBCDgWyBQCAQiMFAtkAgEAjEYCBbIBAIBGIwkC0QCAQCM RjIFggEAoEYDGQLBAKBQAwGsgUCgUAgBmM4tuhYRthqW1anp2U eAoFAIMrGEGzBmGcpKmk6e9kTFIFAIBDTgOHYwqipRFaJjJyBQ CAQDxeGYQvqqFVVdXxGHaU6P2t6ZU8OgUAgEFOCUbzcoGRUjU7 aAdy3gS/wBb7AF/higi/G5ogehmAL6lg1ojYt6ru2QtDLjUAgEA8RhrFEBb5r6MBaiuGi3 wKBQCAeHmC+BQKBQCAGA9kCgUAgEIOBbIFAIBCIwUC2QCAQCMR gIFsgEAgEYjCQLRAIBAIxGMgWCMR+giR9Dv/hv7L/pdx7kiQhWyAQ+wQTlyP472H4d//+/R0Bu7u7Dx48kACTfgQQCEQuwMM86VkgDizgBrtz587Gxsbm5ub W1hZj7N69ezs7O8gWCMR+ArIFolTADba0tLS8vLyysrK6uur7/tbW1vb2NrIFAjFJsMC3lKwanREgWyBKBdxgL7/88iuvvLK4uOh53tLS0vr6+tbWFrIFAlEMws6SlWZFVmXSjBAAV G6O1+KEJmPIFogpAdxgjuOcOHHi5MmTp06dOnPmzNLSku/7yBYIRGEIK29WLZcxxjyjqcqVJiGG6viuoQORVDXHUlSZNCuy2 tDaqFsgpgpwg33ta187fvx4q9U6ceLEqVOnPM9bXV1FtkAgioR r6HLVchnrWAZp2B1GXUMnxHBo26ipquPzI6lj1uQFx6PIFojpA dxgzz777HPPPff888+3Wq2TJ08uLi6urKwgWyAQhQF0C7lqdRj lTex9167JCzZ1wRIlVv4nxLA91C0QUwS4wRYWFp555pnnnnvu+ PHjJ06ceOWVV5aXl5EtEIjCwNnCZcxRNa5bVKp2h1Gjps6aHqO OQlTV9jq2SYhhU9dRNWQLxJQAbrBjx44tLCw8++yzX/va1xzHefnll5eWlpAtEIjCEPdbVGSVEGOhHaoU4LdwDEOuNAXd AtkCMS1AtkAgDggKYItzxx6XBDz5YtankvT4sXPi5y8+KcXQd0 jSAdGTJB8WPyhlqsOdovtBb7D+Swrfjx8Wu8DIgBkr23+GxPn2 DkwedtAPkfNyhgWyBQJxQDAmWyTKLS5tUqWaII/SjskStjnZIseJHj92buhTJHGMeHBEvGbQ4QC2EOc1mEB7E4kPO +wPkXE5wwLZAoE4IBiLLbiA6RdM/bKw71MuAKOM0hNb3a+F73S/MUhapYny8I2sqY51iscffzwidpPZIrKTTxow8dPHn3wyeoJBI0 TfHOaHGHg5wwLZAoE4IBiDLboCJ1mOpX7alV39YjwunsZji/7z55vqaGxx7MWIOC2ILbrDn+tfjxwj9L853A8x8HKGBbIFAnFA MDpbjEgW0U9SdYuIsBuHLbKnOqb68uSLPcEuDjcmWwhjZtDFYL YY9ocYdDnDAtkCgTggGJ8tksVIxqf94nOQvyHJqZB0yhRLVB5T 03inePLFiEQd7LfoXl0GW/RJ7HS6yM8WeX+IQZczLJAtEIgDgtHZIqIDRDAOW/RJxSFFeeKR2VMtgC26Y4jcNBZb9G/v0+miHLbIupxhgWyBQBwQTJclisvtnmwa0kyUKPDLtkQJfz75Y hGWqLQYpjTfQ7GWqMzLGRbIFgjEAcEYXu5I8FLOT6PSKyJMY8J tVL/FEFMthi34fvzFsdliQITsoBH63xzyhxh0OcMC2QKBOCAYJ4K2Z 8GJhPY/+aL4qSim4sGcZXm5h5hqQWwRCUIdnS2yKGBAsGzSm8P9EIMuZ1 ggWyAQBwTjZecl57VFBX3qAUGQJEz7N8Mjps4NM9XxsvP6jhO0 gvxsIYLv5dM4JPF8AyhkmB9i0OUMC2QLBOKAYPzKH1FR1C9WBt WbSBKm/TaSRLPM8GyRNdXRTpF4xhzph7EB+5fn2CBnhvhJPrZIuva0H2L Q5QwLZAsE4oAAqwoiSgWyBQJxQIBsgSgVyBYIxAEBsgWiVCBbI BAHBMgWiFKBbIFAHBAgWyBKBbIFAnFAgGyBKBXIFghEWWi3XU0 z9+x0yBaIUoFsgUCUBU0z5UrT8+jenA7ZAlEqkC0QiLJAZJXIq m07e3M6ZAtEqUC2QCBKAfOZTJpEVpWmsTdnRLZAlApkCwSiFHg eBbaoEZUF/h6cEdkCUSqQLRCIUtBuuURW63VNJs2O29mDM+4lWySVY0qsP9S raZTa/0dEemm8PGfMXfE1q0tGfxWm3reGmW2sFG5ivaxYZdnIfFLaUcQ LC45aJnBIIFsgEKXAth2ZNG3b2TPXxaTZYpBkS+v/k0IBOdgiOmxyOcI4XaQ34MughGFmG2GLaGeojEtL4DThrdQKtC NXChwGRbIFY56janLVchkrb8YIxL6ApplEVlngV2R1bk7fgzNO gC3irSz6xVbYVuHJJxO7i6YJzb6equnVwvnx0RqxaS2JUro29Z CoEmT210uZbd9AcUUmcaiw+YQwqyhb9Fil7wrPHXt8/7EFtawaUQmyBQIRBHNzer2uBRBHS5rML/2hmChbJPab5i2pk5tRJ7d4SzHXJIr4iJKQWupclN4ZDZMyeykN M1txoISJJ7NFrLVdP1sM6DG7ByiMLRh11KoqkyZp2MgWCIRMmp CaB8aoPXBdTIVuEe/Y8Pixc8lcUgBbRN7NaIzBDzyW3qNC3L2nelmGZIs8XSt6fworF kTYIm9XwBJRDFuwwHcNvWG4ljJAtyCyCoEi+AJfHPgX/J/4Tnmnm7zfItEMBe+lqx4x206y6E9mi34ZmtVGKc15nX1hg73ui bON+BcG9F8V/kwiiL5rizY9T1z5klAMW/iu3WhYHUYtRUPdAoHouB0iq5bbDoKAUl8mTd2yyz7phNki2SvB 302gi2TKyfYTjMwWqWb/OPolccTbkWu2fFpP5mnB3fcnfFVUyA4YW3gto28z1XQ85AvEQw wIiOI1P4is7kHBqIlZoqIhP+IRMSS5qWOyV/i0IEtUEAxtzEn2Y+earXCmpHln93mFP598MZclKqP5a+EoNCYq 8C1FRd0CgdD1Vo2onC2UOY3IatknnaDfIjXsJwnRGJ9sVaAQL3 fQN8vcpv++cw4z2ySvenqkb7JHJOr1zoo6239sgUAgABAHJf5J 5NIzuqfJy50rT25MtsgfQRtiIFu8+GSSp2IYM1divkWMLwawRS SmNjOJD9kCgdjfkElTLA8FYVFlF6OdbAStuPVNE8tDqQIZKWx9 SBDvAkQxOogtknPfRuG26JlyOfD7RhYuJfsC45dZGpAtEIjiEX FUtFuuTJrtllvqSSfLFuIOOlWwjr5bTxSUKel+o7JFkOk8Hoct Ileegy16M8mRAr9HUbXIFghEwYDqsyJbQIhU2fU/sKogolQgWyAQBcPzaIQbWODvQVgUsgWiVCBbIBAFA2qVRzQJUn 61KGQLRKlAtkAgCka77cbtTpEoqTKAbIEoFcgWCETBSIyA0vUW kVVKSwyiRbZAlApkC8QkoTSNdrvcSKG9RyJb2LZTI6rTKfFikS 0QpQLZAjExULoXvt+9h272JXIDOm4n7swoFsgWiFKBbIGYGHjn 6klPpGAkuijigVKFA9kCUSqQLRATA2eLUq35ew+o8xF5MzFQql ggWyBKBbIFYmLgbHHAXBe8a54I5rOyzW7IFohSgWyBmBggw7ns HffeI5LIPfD9ooBsUS6S28U+REC2QEwMEDt08BzdaVc0Od0io3 x4vLN24me5Cob3vdn3XmL51IzJJXWDSD8ggqTigP3l/PqR1r4ipZlG78IGtePLt+zjLU76RcdrVEU+zjm9HpAtEBMDsIV MmnG7zf4FdMozdSv+0eR0i8HNJgYXN02gi8RmdNlkkatIXmTMY QuvpkvYrCKzOc7SxxYJx6eV3M26uHEXJ/WqeqOlXXW+6QlAtkBMDMAWNaLKpMn8A9JBKyP2iciqWMa8cOSx RCUXUo10iQuCIF4DNV5WVZBCPSmX3n/78SefTLTkpLbKiLQ4zexskTlg7JqShGGOswhsERvp3LHHM0rBZ tSvHXNx0vrHnjv2ePovN8T0RCBbICYGaEcKEURl934YHzn5LCP 2SWkapYYLj8oWCc3d+g5OafXZt2WNCK8ksjh2LtnwHxfTkePyG 8HSBoxeaT62SF6Bfi1luKatqZMdeXFSf7ucVz1oen1AtkBMDMA T7bY7/Y5uSv16XcvToKLdctOivMouFTUiW6QLnMgnEckV7rSf7BsxYXy BPxIl4qA2fCnSP50TCmSL9LF6W/o8Xu8BDT9GXpxcpIVsgdj/ALagjBJZ1c3WpKeTBdAY8hSRBYUpUVVKzMMoEGOyxeBdet+XuZ wTtYlzfZ2kg77jhHMNdGLnaCaaPu30nkhJFvxsThq8ONFxEpEm jsddnMikk3s5ZV119vQiQLZATAx8rx3pSzqFgOZ3eRIJM5qqTr luMZgtxCPhtdBW9fFj55LsUJF3EiTigIZ3U8sW8QHTtYwUcTz2 4iBbIB4S8L122Zvu8cHDtwYmEgIlJDo54DJZUFbietmWKFGciU pE73UaWcSRpjpwyRaPspouS1TSd9Pl7YDggpEXJ+WC+meNlijE/gfPed6D3g9jgqeGDNSBMpgvQ+0oBKN6uWNhNiESaITTxbGEYNI nj3F9Izp0AqIBstH9ccxUP3kvdwYGsEqiOC5icZJ/O2QLxEEDzz+Yft0C+ExpGgODfTOYL8OlUQhGjqCNBsuKR6YwS5 LMevzxqNMiU0immoAGe7knFEEbOTp+oUPpFsUsTmJqH7IF4qCB 5zbbtiNXShSj44OHbxFZzY6MytA/plW3CDISvLIyzmJJFpEvpEmpiMBLF9P9sViD59b/9Qy2SBpmqLNkDZQxpYR0lnEXJ2vmA7LzsqaXCGQLxMTAdYuyxe j44FoFREal+R7ggLSE7SlmiyAYUPgj6ajEfOS4XEt3Q/eJafFs/QaXJGmY5UjIsAolCtbclT+ylivbsxFfiqIWJ/3KBlb+yJpeIpAtEJOBWJO1bBPN+OAaAzRMTdMeoE5iWu4IXGbH 7ZQ0SawqiCgVyBaIyUDMec4WstMAUWOAlOzESlDAB+22lzhI2Q 2RkC0QpQLZAjEZiKJzDzoFjYN4awplTkvMvZib0zPc9WVfJrIF olQgWyAmA1F0jrDp7rgdpWnsjfEqLuXB3a1btngYVJ/V9dSkdNQtEPsayBaIyUAUwQPlbBy63qoRdW5O34PitXEpzwK/XtcihdYh3zsjYgp1C8S+BrIFYjKAACHu8o13CsqmAbAF7Y39Cu oeRmjA1K1I9UBe9iptHGCLRIdHIUC2QJQKZAvEZBAJJ40EnkLN 17TwIUp9Iquqatbr2h4EUyVGvoI+JM45T6Z3qe3zkC0QpQLZAj EZRERwxLADwUVptqmO2wGtAoKpym7UmpYnAcFRoF7oZqtG1IHG tFLb5yFbIEoFsgViMojkWEQKZoCAzkhzq3TF99ycLpPmwNKw4y DNxARcBQQA/WIzzFAA1C0Q+xfIFojJQDdbYhBqpFSUrregQnjid5WmUSPhR2F 4UpntMTLKWMHZiazW61oefzvqFoj9C2QLxGSgaSaX+AGv5t0Vu PBpYgk/qK4hegjC7IdB+/pxpppRIrfjdmzbyanc1OtanpZKowHZAlEqkC0Qk0Hc9CQapsB9 LQZNccQTv8FsVV5wVB73dU6UWm0XHmb8h/9K/YdsgdhrRORmPEQKLDxxDohXW2KBX6o/oEDzUamdPCYuR/Dfw/AP2QKx14CqrvxPMf0CglNV1ZRJM+6QgOoakSqw5fkD4mU/xkHZnTzu379/586dpaWll19+2XGcr33ta88+++zCwsIxBKI4IFsg9hQRERwpBA Kviawqc3350mlZ3+XpFsUmYJfdJXBnZ2djY2N5efmVV145ceLE 8ePHn3vuuWeeeWYBgSgOzzzzzHPPPXf8+PETJ0688sory8vLQ7 AFC3zX0ImsEmKotlde52HEgUFEGxCra7RbLuQxxHfiQCHx5ti8 aWvhKLa4U8SZXzh2dnY2NzdXVlYWFxdPnjzZarWef/7555577lkEojg899xzzz//fKvVOnny5OLi4srKyhBs4bt2jWiq7XUsgxDD6iBbIAYgQ7fgHu 943wvIroiPVt6enWcCFjJa2Q2RdnZ2tra2VldXPc87derUiRMn Wq3W8ePHv4ZAFIfjx4+3Wq0TJ06cOnXK87zV1dWhLVGhhlG1bA/ZAjEAEd0C3AOqagbdjkOU+qEm0S3QlFF8sDx/QLHyPXTP+GU1RNrZ2WGM+b6/tLR05syZU6dOnTx58sSJEw4CURxOnDhx8uTJU6dOnTlzZmlpyf f9odnCaxlEVknT8dL1bMh9hXAXfPGQv0h8XyZNyLSIvJn4f9qf xU6yjKFKm/MnyaFPHDrywUVMz48AACAASURBVCOPfPTII793+Mj7Hj384SOH m4eP/G9HDn/oyOEP4Qt8wV+8PCpeeeWVxcVFz/OWlpbW19e3trZG8XIz6ihEnTWTe4chDhKgtN9o9p9E1zHp2qZE JwQRch0gCy9xwPIsUcVqA2Vboh48eLCzs7O9vb21teX7/urq6srKyvLy8hICURyWl5dXVlZWV1d939/a2tre3h6CLahj1YimOr7v2sgWDwl4laQRGk0nuo6hSF/Qb6QKazRRH76imcmBT+VZoiCQt6jRwuLnMS99gQDCuHfvHmNsa 2trc3NzY2PjDgJRHDY2NjY3N7e2thhj9+7d29nZGTomqkZUIqu K4WZYohAHBrBNrpFoC7k8SHQdg34QyW8A8WrbDrQ/SmOm8nSLYnlob3rKPnjwYHd3d0fAfQSiOIi31u7u7oMHDzDfAp EFENAklhKRB4kGGZDLnB74+zJpKk0j3qsuMmClHAtPJItwTJTd bBWBmAiQLRBZAPGtmy05qfZfNuKhsfxNEiv4ARVn5aS87uwBCw EprkhUsFe6BQKxx9h/bEGpX3ZjHAQACsFqmjmwGXUiVDXZvAM9hSJyH5L1MsxQQZneY7 nQmiIPCVtQ6ut6C7N0Hx7sP7YoO+AEwcEtKhAZleZ8Zj5LFBlp SXZBEOhmK9IrAtIsslO1I12+CwQptKYILNfAFnv7HaAOlurMR0 wV9h9bgCUd79E9AFh+2m0v6Jb5ix/DfDY3pyeK2mFFcMftZG8CSsp6K0MVKFZZmUKA54mU3KIKMVXYl 2yBLsQCAXGriR9BhBJ8yoNcI8dAX7m4TgC6QrESsyS1sgyndLH KyhQCdg81UqS/BzHl2H9sATsaZIuikBGGJJqS0vb1kD8R94GXIYJLskShbjEswI +lmy3IUymvfiJiqrD/2AJkE7JFIQANIE0EiyIPdIjIsvOvcxWEI8xQG9Ixno2SvMdlkN AB1i2Yz+r1sOstOhEfKuwztgB5cYAfxT0GT9WOW58jykGipAbH BniS4h8VLkdKymMoY6oHWLeAHx1umGJr93Iw5qlVtSKbDs2rtU CF7IqsViqG6vhiewXFcFngM59Zql6RTV4OlToWkdVK1XYZ6ka5 gGzxUAMEZaLjIU4P8WUHKxZQToRvIEy2cLYoSbcoPI3joN6iXL EA61MYLFf0lVLHJA1dqWtNiwZBQC1LbhhKXSPEmDU9Rh1F1ut1 LVLblPmMMc9saKTpeI5NiLHQph3LqFRthzJH1ZSmwdkCjqwgWw yDfcYWXLodyEdx7xE2OtUTJHu8JVHEwwG2KSCJ+Fa6jCodJbGF ro+Se5iNg6pbwF2xYC7wdwpvUQVyfNb0qGVVGi2PBV7LqMim2f FdQ6/IptNxFVlvGG48bpsxT2uoDcPt2GalYtiezxwHaCMIAmpZnC2oZ ZGGbeoaskV+7Eu2APVi0nM5CJBJU5nT4nU4giT7TIQAxCipeHx tGX3uSrJElUFsB3JD01MsBDGdFiw3+lmo06gYVseHF2bHp5YFM r1jmxXZtNy2IusLbcoC31K0iqwCqTDq6A29obU91iMG37Vr8gK wRccKdQuwdKmO7xo6skV+7DO2gAe72Ko+Dy3CJDKzBTX+5uZ08 dO4KUnkDxb4YrWMeG/RMjbXJekWZZS2La8p7AQB8W+R9S88nKFjGURWKxWjIqsVWZ01v Y5tEmKYHd9RNblqtT0H2EL8FmOeqYRUEUDBbHnB7PjAEOD/AApxKOs5OWSVEKNqlNW36oBh/7EF7NoSd7K27WAwX36IzzkvDcs/je+4u8l6btCNoeSCIxJfW1IyM4RgmbpV7LD1uhZhyvFRXrncSQ F+/Xh2Be+AAtuOMc/CzVBBELDAd1St0mg5tl2R1XpdI8RQHR/8FhG2oJYF0r8iq2CtMrUF0nV6B0HgGjqnB3CHMJ+hbjEU9hlbg OUksu2Fckbgzyj8sT/AEHWFRLtThJJFQxBsM7n9ARzd2QFUhaAMC08ZalB5rTgmgrQcT AClPvSwKimvmzomyvRpwD5jCxAWEdEGUmzBXIBHFKO/c0I06MVDIeMbSd4xmzJKuu21+z7qCovRqhDmQRmSvQwGOki6Ba V+va7JpJnhnAgtk8OXtc81ga7foozBEfmxn9gCdqy62bJtRyxW yhPH2m0vTwkpSn1M7gv6y3THbUeJMhSEtalbcTIQ+aO8pK3CJT unwALHDA6QbgF1wPJwf+HubsS0Yf+xhW07UN3a6YS3L5dNOWsT qaopV0ppk1AgOm4HyvmVhLgPAKx84qdxGQoGqMRuEKKmUt7Oun DdojzP+cHQLcJkmhxsGg+5Rhww7Ce26N6OXuQJDzc1jAZBUK9r ieqwbTugi3Anx5SrFzBJU7dK6h8Ql5LidtjzaI0kLBEcU69rsN oixKSNtIK146Nw3WIfxVlNBODczlMWhav+ezArxESw/9jC82jEpyru40R12LYdEF6QfgUsAt+d8nB4nrIuk6boHigQkTU M+lOa02Ro6JBI2j+KYqW83LTCRwYzZuEulgOjW+hmK799qTzXB WIasJ/Ygkd5RmSZaBjhFeKANoAkgB7g/QWnNf35fdwTMzenV8qZZ7yUnig3MwrtpUVJcvrhaRxlTLvwPIa SXCwHRrfQNLNG8l4Iui4ONvYZW/AnkCsHEIzB95tAJHCk0jTAJKKqptMJayyHoX6WPc23NRdh5T1+ cSkpWhJGkKHc1VFSpTlAfincbrs5re1l9Po+MHIzMcciDdx10W 65tu1gE9YDhv3EFuKNyy0SET0D0pJBewCDiedRuGuBOYBa2m03 0S6f1jR0j8HtGGH0V9Hd4oIg0M1WPCaSa2mjxSLDD1ReP1Tmsz wWHuYz5jPoAzpwGiXpFgejlPewWZaiBRXuJcyWPUjYN2wBNMB1 CP46tJ8IlnQQE3HrNuwi4eBwHx17DDTN3Jv8PuY4zEndffP6fe UJnUQLA4Q8BaOa3Xlbw+zY/NHAfMZmZli1Vifzgw+bmakRNc3FIgLqKhY60yAoTWXZY4wQAsD zuuFeUlUTCePAYN+wReTG5XItLk/THlTeugcEWbxnHBDS3jzkrDEbpCw7RG0B2+WPSBkWiXzAk+T58 g4FU7cgYqoMkz1znECSAknyKjN5DlNlpZLDfVKSg+Fg6BYjqIk dt8M3CnCPlXH3IiaCfcMWaXFQYvgsR9rGVtdbkUJ44hd5a6C9C K6VpDS2EAtslFR1NUixR0PlKFiZEWKxeIXgMuK4gF/9Wj2QJGakWtJDGpYkS57LM5OSgpcOBluM2aQE7l6MqT0w2DdsE Xn8+JZwtF1wfED+DtmbYlPpbCFGqe59wSXw7owWqFp4ryrGPGY YjHmgMTDD0DSTVWqBJCXaN8LD5udBBQGbZPYpyigpGBwUS9T4V JrR9R2x77Cf2EJ8/CAXDIxLo+1k442m4dnYo2gWSQokiTEvLvUgO4TnPZShW2S0PIN lqZFRtoS8HGlRE2aWFUgSm5kJFAWWy9QtS54LJIlZCZVogScY8 5hEAkmCrXG2JaSk1JCDoVvIpDkmleb5CRD7BfuGLVS1z74M5MH 7Qo8wYGIn0bk5PazjXWYBA+azkC2SHN2iJV30YRQIuPa0lDSoC zSaxJdJs0Y0XpRlTDClGSphksQas0EQ2LZTJ/P8z76DmQeKRcftAKNQy5IrA37KkvI0DwBbFNJFFcKpCy/DNW3wXVtvFV+np6RhR8a+YQsQYfxPbjUaOVgzkkTGsw3A150/xnwEMOpk6BZivaagHHGWbeDquB3otj3CyAWWAQZOZUqTMY/NzwOzwu9OVQ1Wr+94MENZlm07hqyA5arSbffEE/sjp4iTMWMea8wm6i6R7zLDYPPzzDB81458egAsUUVZQac5wZsx z6ipcqVZAWHS3+g77yCBbylhC/Gg25ZDrjSzmyyxwHcNvXdqYkAL2LRhxW/xefbNnxhmxw8PkNWKrCqWGwQBo45CetcY6QsyFPYNW0SEJhj3R xZqAFFSiOEfI/tCcsLzaJpuEY9wL0O3KC8lot1ylaaRkbPCmMcsKyN6uHdkV/qLb4IUDi1U/b5ueJNSX59fqMgq6B81oipNAxRT2OSKc4sb+pjPegpNxtyYJ+o 98XlC4ct9XWKvqCqB05+oCN1Yob8eo47WUCuy2tDalNFQFjdaH dpWqvMQ8lc1OvywpkV9167L87z7N/zJP1Kq4eueZG+0OCfBm2F3pq6gB7nPhzVcz1G1iqzKDbPtszhb NC1oOqtWtTZ1TNKw2z6DnlFmx2fUaVbNCBWNhv3BFvGSqCzwoc jEOMOSWK9QCJEqe2PIozzjG9h438oy3LCTspMwn7HaDLcsZUfi h5TQzyt85pBU0Xc8OC18Bq4s+FOfX4DEC6VpxBNx4tvncJCZmT TNL+imdHC6Yo4T/ilMtbzwhD1DUTdJ3EE4bQC2AHnasYxZ06OOSaqWQ9tGTZ01PVA XSNOhflupzlc1x1G1huEy6sxWTcejlqKKuoWlqFWjE3b/tj3fteuybrnhaOKpRbaA7rAOZY5hkIZNGQXdglGn0bAoo7yXeA JbMM9RtarmWKoe0WlAtyCyKleactUap03I/mCL8gqF8pgZMXijvGY+gAy2ECu58kkWruhMyvfIdYLQlJRp7YF jIm9yEeYvLEQFepeBQh3CcQJJ6qg66KBB1+4kWkUiugUPqUpUa +JX0XuH80d3PuWFPu8Ziootnn7ijOgWbTPc1NvUFXfuDcMNX5i upahg2KnIKuz9e2wBgtvo8I6woUy3HU4MHCJbeC0DpHnIXtS1V D1kAtsGVUa1vQRLFOTPN0zHo3DqvlNQR5F1uLoxsT/YoiS9nufxUuqLu854fdZiAeIm0RKlzGmRR7SMhICixsxjUOodD H6ImZne65inOggCNj/PZma4yzryKbehhQK9O4HweMPgsomPMDenRwKvuTEqUlKXGQZIf Er9xLMHQq54wlIIBDP9InIgirLHRiq5TSG4bgGugqrWpo5FiOF 4lLNFqFtQR62qXLcAbaDts2TdgjpqNbRHzRJjwXWz2YLrFq6hV xotrlt4LYNUrTZtw2iJugUf0GsZpGG3PR9UCmhj/nBZokoyDfEw3GixqcCvlHl/99iiXx5FqpsAIgKuEBSiryQ6D7KOB1nM5XtXNIvWHh4tlqZ7AZ FbbpvTQ/jFLnmILpl4wnzEYSMaWyIElpZsH151otohfP0AsMVoGZqJGD8S t1SIukXHMoiskoYeke8g+uWGocx19YbqPJFDO5Vr6IQYquMHXb ZoGC6MDIdxv0UGW7DAd0yjRkK/RRAE4MbQrJZSnSfEqNe1hulms0XP+SGriuGywBctUeBBGXmh9g dbQApC4QVnOAnFHXqlZhVxtqBq3ykSq7eW4WMY3xfCjWk8US67 8lVcmfBdO8FTLaTXJepePdUB9vhcuIMQZx5UHwkJoJ+fgtgK97 FFv3KQYOkC53YtQbEIPxX4bw8sUeIt0XE7xd4hLMjVhjIn9nv9 dhDBsN83Z+fHEbhjTmMi5+XYH2xRUnkGboiI6y68l0bhJw26Yi XOFrbtVGKhSmXoVSMLglAgznQ91V1x3MsgSVmxuOAOgiDBU92Y hUGY4yRqLaIUDp0fwFVAMJFsFccJCBH1gIhVRFzbiK4TIQ+Il0 3TeHqn615j2boFREPw8blvpigUy3Zxb9y+AygTMmmShl2ID2A/Yn+wRUnlGfgjEd/7lBo1xANvIob7xHqohc8k0d6V64sgDUHECyTBlCbsxNPyDUWPR d/7/basiHEpEaIU7guakiSmNIO4UhjzjohdYPmCx1Wf8J2uqTA8V2O W0UH6k9IMyvdyi7W84FzFbimKdd0dgOwTRLAv2AIi8MqoTcZFT 5yNSm1JD5vieMxPYlZg4QGIo217xbCfvve7aQdiUGn0uym2/mgoalLIbHzyfDVCdrEsMGqBohZRm3hYLX9HDP/nu4TEICjRdRFe5sBVUppwulIDJXg1ZaA6UJGLPV2xe5Syw0YQe 4N9wBYQJl/GxoSnbcf32qVaEkIR1jWeiGc09ahILXwmw257meP0HAlxic+jg R0ntCMF0ZTU0HKVOHh/mluaS0CcfE+34MnejdlAkixFS8i2i9GAWNmFWzi5Baxvbl32Ep WGAWvV/QpllMiqbkVzvAsBiHKoDE+p32sqXFwBgmJjrA+Azx8RTD9b8M6 pJY3P92iRWxmIpIzK20EQQJm8iG7R1WaiZWEKt2kM1TOjF76VX gyDm9TiygFPjc5IrQCXAFU1Nj8fL6ERQYRTOdO0Kg3SbcQkJsr EA17FMtqgU4aqiRPt29Njo/5o3QyIxrTy7lswpkFfRafjQvPgYts6Fe4pnPIgWkQeTDtbgH+s vAoK8KQlGp1KDIuCFLBuGA8IqTS/utguuxDkNzL0HBUsq7QZb08bjWr1GSgl/sJCITMHiHInjFxqzNbJPHh645cWt4PxusUg0P3GXCBJiXUBQqr jpW0HRT0AwYBNrCT5yNs+dvwOnKJGNE0zi7Wdzs3pxd78JbkeE XuJIdhCjORtaO0Rym+NgEjybeHgWnxcelqqbslz0I++4Co3kkR VLbITJ+l9NYqVOzkTODhVDHXtoUnHMJhlhT6J+fliQ8vEPTsYs ix9gZeYjDNu3MfO6xkTWbUUTfRmRy+H29mSEgmTv9L1dpRaCx1 UQ1EzLnZXUezkGfNK6miL2EsMwRbUsWpEg+RAhUQLnpSBPagwA 8U/4tKTMY9Va4EkeZWZ4k2uYnkJ5gWDFIhxHl3PoxHrViRHl2sGIn ikbJ4Ndd8Xu0WTuJ+j8CDxOHeCJIL/E+P6I/G7pm6BLY7IaoZiEQjZggNL0va+0vWr10gplkxRNYSfskbUjt8J itOG46UtxwEsfkeZn/LagoiBGMUS5bu2QsbKCcyJPaheCZbuaINu5kHxOyAMS54rkC14 JA+3hjOfRUpQRJAYK5XrXD6TSTOyp4v0j2KNWTYz05eDxqNFR9 UJIFOvpGyVOHcqc1q9rsEaJtJqRL1ot92KrOqWHRY2T1Eswu8a RiBJAx0qveO7BsaSLFGiagi+aJk0xRCv8Y1R4zulmWVRVQuTZo BuazNKdX7Kg2h5WW94IZPen+MfP5HBx1mNOIZmC0YdraHJVaud LgtAO+aWgfFfFDua+CLxtVeZCSTJkBWlOg9d2FRZKeq8IKFalY bafcHPnvYtkAgjL1HaZcqkqVTDYCevMgPvNIjKJMIkAhULRl7V PHMu6lfL+JNfaavSgNWuyOqCPAc/KP+hM05XJ/NG99fPMzH++5Z064oLK74ucM0T1zn/izoJn5qQJyTCF7+8W6JUgVMZdGT8+CkZPI2KRsNwbAFUwcuYlI rEMhh7dBYhXBI0AHcua/s5FHq6RfdFEAT1upahPQwsnADe3XiYU72ugQThFxitiMVbmXZn Ehptchte9h5yvwIByQd5dvEQHBWGokkSUEV+h0ROwM/qLyyQMnULeB2v5A+xEvHIuqEwZrIFPDL+woK/sABt1YMgCBqNQJKc3FXFJoIMwZ12fJq83uPBE8evTFC3YMwzZ+ dJ1doDqgiCQDdbiRKwWFDqq6opPhiiEOd/OrPFsUX3WfK6qQAD5V12OCMkEJCYgwfeB2MFHzziCgpjfpgXEg Z4aBVl4hVpMlCvaxlVxzMgFnMEG2MgSa5RQqCOJLH5+ZLYItJE MvKAwG5gzMCQsNomG5UtEpNXHCeQJG+mYG5G7CWG9XL36Ktsv0 Wpdf0yADKF26mL1y0cJ5Akc3a+Loc5egPrset6i6T7b7irMyKb ICqf+UxpGly+JFRdnZ8PwFXDTczD1CHfe0Q0raHyhCFYCwbxKj NeZaaUrE+lGUgSKSdfZyAJjd/sVrxhhkVaqfkgCEJljnnMZ4x5U36bIeKY0nwLvi/eszPyrVC8VkSxeyJgI7CbQyjtgrmQQQZBEEAeFsS9RADhK6pqR gLkRX1FjLkEVaOv6qoTTUss6kpLQkTTCq8uaXEywPu6l8IWhhF IkqXqI8vcDAw0u43fRjenZS8RGUEBlqJCdDWlfrzbIGL6MUVsQ anPs3BhX1xkKT3H4SlmzGfMssTu0GHGL/gq4jUewMZd1ExibBExrcSR0csvzF5uu5H4Mdt25EpovxatT6Ko 5UWNirq0vUFEtxitYh1YbEb4Yh7AT2wpWra3aTQM1C3GjGgSc9 2HRUaTqyAIVNVklRr3k42QzYOYLKaILSBeXtdbIN2KTQ6CGL6w GLVYmMhxAjEJCxSLiI+3NLYAv+vAhzPuzOTgFVUj9TzAPMXdD3 K3iNDcnK7UNWYYoXE5M3h0OhHhRUi1G9bRAjpZjRTcZgoAt5Mz O184W+RhgjFLxURqoQ+F7A61tu0syHM8f8V3bSaRSPQ2YpoxRW zB7e/1uiZ3Q8jjYMyjqpZ9h0U9bOC8FbMc5ucZdfg+KBSdfMvjREOki mSL+XkwasukCZbcPKVN5KTuY2CyB6bpa/zQNU/xI0Py8JlMms5st0SgYQybfDcNiETsjFzRCG6zQqcWIqz/MTtX+Ph5mGBM3WKcgKiw40hKnRjY0IRVDIIgiGVNBkHAfDY3p2 P9wTHBfGbbjq63ilWdp4gtIJYDnuGM2yWxr078gKCbL82bKISm 0pkZvp3pRYtCKQ7a7QcXASFMIgVdZfhEAS8CW2RQI0diEC3Ero RdRYMeQ8QtVyACQs5IClnZR4iYnsioqYu27RRYtDUCNjMTEDIR 3WLk/iWAMPtv+NtjYKXeeGmGeEcT0Gz2oKLUCQGM7ddnIRHMZyBFISK pwCJ7U8QWcIt33I5utjKkZ0YfhYDffzMzvMh2+KfPoNRoPDoW/oFfDvwZkTHpbFZxiGEBE5NJU7dsYAtVGfxsJBaOjYSN8djKxEp QUD8R0vH2owGKIxIENY5LtjzARkSVlWKH7eb8D0inGGdNIhG6+ TGwUm+c6uIVgiH8rwydj1L69NNPP/HEE1IKjh49+tRTT50+fbrwU+eeoV+IkGm3vV7iRaVI6p0WtghN 84N8a1y+p3nSwo0zROmBN1uog+0vLIjNTZnPejaojLnNzgWSxD ezvmv7tfrIER3cEtVxO5Y8F0iSow4OFI7Hicbty9C9HNSI+C0C zyqccV/HoohCJ6xotIexczkBRvlWpVHssDnNROPoFiN/d6DOmlh+KtLglueTFmhC+eY3vxkhiUql8sQTT/wvXciyLH76cz/3c1/60pd2dnZ2d3cfPHhQ1DQyAPY3KNox/tYHdDierFegAj0tbJHT2Mrd0Yn3Zc/olFuPDl1tmSmmIlvwlqKjpyZIEp2dg6BPvamJXJURhB5pKB0kh dWDKEnM1APoeisMSkmqJLhfIDLE1DZlA7NMge4uQM4AsJH1g5E L2XJ3YPZhcaVH1Eg6bmeu0vRr9ValkRgBOCxeeumld73rXZwG3 vOe93zlK19ZW1vb2dm5d+8eY2xra2tzc/POnTu3b9+2LOu3f/u33/zmN8PBP/uzP/vCCy9sb2/fv39/Z2enVNqATGSuEIxpO2KBXyMaH63Ap2Na2CLnYx/uRJJcF7yIxbAm14ESv0+36Jbb6/V+SD8dpLxFD5Akb2ZW7vbIbM+Em32RhxLZS2woDQVLEtuyZuiz +XvATTlk0tTnFwLeCK8IyVI4QAEdOSM6Edl5mhwDS8WkAbalw6 5nWhfeOOJtM8QUUVO3wDYbSFK8ieSw+PjHPw7CjRDy9NNPr6+v 7+zs3L9//+7du1tbW3fu3PF9f21tbXV19fr16ysC/uqv/uoXf/EX4bu/+qu/ury8zBi7d+8eaBtjzioR4FDkhDG+rsx8ppstTTOL7Qw0LWyRU8 UOfdSR4hw+61XYLmHXTJtqIEkekEq3100gVBtNI4xQNxccIeGW c2aWP8zc0RLw/nSKkqi1cGWCUp932RzqQgYGCOwXcH9+se2ji0VH1QNJooVW3II C+3kOG023GC15ZWB7xOyJ8fIzYbL3/HwwXj4sY+w973kPWJw+/elPr6+v7+7uAk9sbm7eunXr5s2bKysry8vLV69evXz58qVLly5 dunTx4sWLFy/C68uXL3/hC194y1veIknSz/zMz/zwhz/c2NjgnFG4ngHZUZwwymv+Nib2E1vwCApxj9zrulMOVQRdIesYB qW+uPHPduv1Gc26jAJvtmfm+A5L9J2Ex3BHveMww+Cn4/WgwF89rILZI9R9a4Pi4EJnmnvstE07IxxjNOSkgZwqSOL4wyol PKQwz8HgWkvsf84DUoIggCpeo4V3+75/9OhRSZJkWf7mN7/54MGDnZ2d7e3tra0t4AlK6ZUrVy5dunT+/PmzZ88uLi4uLi6eEQDvnD179h/+4R9++qd/WpKkN73pTd/+9rd939/c3Lx7927hSgbzGdzJlal0wnFMC1vkeQxE6QwbEF5PtNSaqWAja pt2YsHB1G7VwAEwZ17R1jACSWqSOdF6yxwnUJRe6RFwzos1n7u PTbvlgj1qWFdYSBXz8weAKgJBqE2qmFge2LYTSFLQKNLRHelkl XHqtFIx2Ri2wSrEGWYHiUQmFt8Ugm2go8wvyHOwrQ4bGg5vMmW MPfbYY5IkvfWtb33ppZdApWCMbWxsrK2tAU94nnf27NkzZ86c7 oIzBAf/9Hvf+94v//IvA2F897vfvXnz5u3bt1999dWSlIwpxxSxxcDHQAyf6KsnWrIE 7LFFf6qqaHKNTrVbaDbghaegO5AkscZsHnEfVntOsh0NbYByen mIBwO8W3tJdV4LgW07oRW+OMj9nawyTj2agW6o0Nsw/lUi+ZUA3vWr43YiccAi8fOlG9Zq+ru/+7tAFRcvXgSqePXVV2/dunXjxo1r166JPAEMce7cOc/zwPR0+fLlK1eugGHq4sWLXPP44Q9/+I53vEOSpJmZmXPnzq2srPi+v7W19RASxrSwRZ5NjRiaDe3t9q YNA7CFYxjMcZhE+lJPZ2YSpXDIEN1A7AMUnAAAIABJREFUXm5Z CrqdD3QrVy+2ePrSsMjvgdxHAPM67KCnMCAKYNsOdAEqMGE+Jz tmFBbLwFAlQ3hL3aGeQYi5ivfEhagNboTpuB3oFRYoQySsPP30 0+CrOH36NFDF1taW7/srKyuXL18+d+4c54mzZ896nnf58uVr165RSldWVm7cuLG6urq6 unrjxo3r169TSpeWlq5cuXLx4sVz5859//vff9vb3iZJ0vve975Lly5RSulF+qlPPf3GQ5/4zd/8/IULy/knua8xLWwxcFMTCXXdy1RkaETRUXqdtPnZQ1NYP+KhR6Jl1nft obwOkfSlYTH93Y1GANR4h8LaY3b+KQ89tigurCDn3n+0wOL8AW Y9zX7I+woIiTf24e7cSDg4BElDLGLO1aOUVioVSZK+/vWvi1RBKb106dLZs2fBsrS4uOh53pUrVyilN27cWF9fv3Xr1p0 7dxznO+/94Bc3Nzc3Njbu3Llz69at9fX11dVVSunVq1cvXrz4rW996w1ve IMkSX/+539+8eLFT3ziT4888tFDRz5IDn2iRj55MAy8AzEVbJGnVkEYg DSJeB7eECk+h0huUfhmYiVwcGMozWGLviWeYggcLBsUALaoYa2 tqQyICoLAth3YIBdF1ZDBmie0dLRSUTlLnXOD6mg3pEya9brWb nu8IwvkEkXKMMukybOR8pwI4mXf8573gFsbDFBAFYuLi6BSnDt 37tKlS8vLyzdv3rx169bm5uarr766vb197969P/qjvzxy6JM7OzsQZbu9vQ3ZGLdv3waHx+XLlzVNkyTp7W9/++Li4uEj7zvyyO+/8dAfyOSDRw598vz5pRGWYt9hKtgiV/UbqAw4CYAByp2bj4fMJnJYRu8w5jjDth8YWFAh67vdrp8jfHea wdmijJLgRcG2HYWo+eOFBiJjnxEaPLsIExjzWTs5EgvGJJwrs9 DsQFDq87RtMD7DExG5Lgjr6ihhoZpswuCKheu6Ozs7d+/evX379vXr17lWcebMmfPnz1+5cuX69evgdbh79+79+/d5tnYkyubBgwe7u7s8mOr27durq6sXLlz4iZ/4CUmSFhYWfumX/uDRwx955MjvkEMflckHr127+TA4MPYHW4xvvh8HEDjrzM6Htaf iExMzKgZNddjuPeNc+wQVslIBymhOl++kAD90gbqd+JiEfjulC bVt4mcBmxXzWf4UrZwBZkVVpYTGXO22m5g8xAIfAsBCe1Tm/c8Vi93d3Xv37m1ubq6url65cuXcuXOcKq5evbq6unrnzh3GmMg TgHpdS6ynBJwBiRpra2uf+9znJEmq1Wqtr7f+1b+a/7FHPnLk0Px//I9/DmG1Yy7I9GMq2KLdciuZ+e6TlXogr72Z2biXIpKBEeSYqm07lW HiVXjltRGaU3Ir1lDf2hcA3UIzp5ctQLiHzVSKQJho3XaZz1ht hnvCev8E8BqdcSNPIqCa/UCnSIH7NvBsA1WkKUz1ulYn82G+qmHYtpNQ74cxUbHY2tpaX19 fWlq6cOEC5E9wqtjY2Nje3k4MZMq4djBt3bt3b2tri1IKKXvPP//8f//v3ztx4p9c95WbN29CiNSBVy+mgi0GBvxNtssbr/kTZplG5ikE0TLmDdx5jZBny2uwD2sByO8hZ9QJ1HogSQFRPI9O fz3z0VIU9xLAFrzlw/hLyh8THrkAFWgY8+I2UigMAwWI8mTq5XSnZTRSHRZcQcxQaMJL 7sZftSqN+Ay/+c1vSpL02GOP7e7ubm9v3759e2Vlhbsrzp49e/ny5Rs3bmRQRR6/KWgtW1tbEKT7sY99DKjowoULlFLf9xljB169mAq2AJ00YsqP5D 9PuMg2VIiTJK8yEy1009085gwUGSFd1ndtvzFHHXMos0ZGOkj0 yMAP1HrQ0AMKtNFi1AmUWiBJgdRgzPNdm1VqQaMaKHbvo4YeTM 7BHC+qOG0A+esaelFqcdhNCIhBaXIHQ69qmXAWWB+laUBJ14EZ wnmCbrMbqY4AKGTidFJPGlY51FtgeYPQxMgxIL4/+9nPgmKxtrZ29epVsEEtLi5eunRpZWXl9u3bYCxK3P7nDAoAwj h+/LgkST//8z8PHpHFxcXLly+vrq5ubm4eePViKtgivt0O42WVJr9LJmxOEd giUrpAzCoPkyoyMWy6bO9EPoPMj5yiJ783MmwDZYQPLQv8wJwL GibzWWDMBlITfo7wAPiIeYFSDdSJVSnI6ZKdIEAGhfU/igiLsm2nLs/zx6HvJowZiOCZgi1zHocEaCEDSu8AURUXjc18NtCnwrvWz1Wag SSxWlRXJoRIkvSDH/yAKxYXL16EfOzz588vLS2tr6+/+uqrGZl0+UPIdnZ2bt26BYav7373u3CWCxcuLC8vPwzqxeTZgr u5+DvMZ2CpHM38UgoEtoiUFO7LKs9hbRinUw0IBapqYbvZzGUZ WPSwdyR1AkJ6bAFMoNhBEDDXALYIpAbzWfgR/2mUAiwSI6Oo/lQloWfbKUgzVlUzTOBI/N37U3yATWtEbbdbYo/FNOQqvTNTcGp6HohdW+L5K77vQ5VZiJpdX1+/du2aqFiADSp715+/8i74MN75zndKkvTCCy/wE4F6sbW1df/+/QOsXkyYLUD/DX13UESPG2ENI3wxBY3eeMvuVqUR7RbpOIEkUcfMQxVjdsFkPg tdOLyFeEa99Nz+1ZADGjrzGaNOoC6AYSrULYjOqBNIjdCfodaD xvT6lqcH4MW1bSct4X9YWKqeYQiKBOyB2Qo8FtyekzH4QP1jqP u8QABPQJckyF8RI5JPnz4tSdLRo0fv37+/sbFx48YN8FiIisXALT9kxuQMNN/d3X3/+98vSdKxY8e4EnPx4kVK6e3bt7e3t5EtiofnUejZUq9rYWfpbm/UvtbZ/YHkkwKE8QWSZMlziY0lck5y/O49vLRtr9VH4mFgmshdl41RJ1QaiMKY13NOEMXzKOgWwBa9IwX jFSIOrlskJvyPMuDMbJBuh4xkcXIhC5/Cs5aojVEaxqoOSI9VmkFx/Ybzg1IfXC8h9XbbecGnJ06ckCTp137t1+7evQvpeJ7nQQ2oS5c uXb9+faBiEQxZ0evBgwef+tSnJEn6zGc+c+XKFSg8JZq8SuqBM Q3YO7Zot9x6XYO7reN2mEQseU7TzN791+WJqTA99YOzhTM7P06 V7MT22sMiDIOJ9TTuHcBVkJGWMY2hp4G29xG4NbyQ+O8wjDu9G V/E0Q1swSOM0yowQq8USKvOcALxGsbjXMLIgLrLutmybWcBWgV3b +yvfvWrkiR94AMfiJihzp07d/Xq1bW1ta2trYG+BFU1mUTy639/+qd/KknS7/3e7/E43cXFxStXrkAo7QF2XZTFFr5rR4QLCFmIzXDn5gNJCmo1/imEW1BVCwM8pgw9tlC1cTrwqGoxvtlQ8UryOvZ6Q00omREB4Lo Fc5yAkDE3QKB5q3Jqlb2Ioxu4quN2eJoOeCYiOxWoDZVtpMrTJ rJU8Dw+z6N10peKCJUEP/CBD2xtbd28efPKlSsRz/Pdu3cHbvZDE1/u5+XLX/6yJEkf+tCHwKMeUWXu378/1tVOMUrTLWIGVtB2a0Sl1Of9FDkxZPeKmDhCH4AktU2b26NHGC fRijX6rPojGhnzetY8IcISMRH05buNtzHn+aEZsde8liUzDKpq zHEo9Xv3g2GAFTSSsWzq1oBUJ96ba3KapedRyMsLU1ggu9tnQR B8/etflyTp3e9+t+i0EANn80S1Woo6lPD57Gc/K0nSH/7hH964cePy5ctx18W4FzytKIst4tteoAqZNJW6xv20PUk33TUq eNNsz3FG9lTDZrPY3liMR987DjSChnatSBXTAH6fjJnRDZ4Pc3 a+kpmpw/c03P8X+q4gF7oxC5t0caMjNntPHnPKuvPKpAmWCZjSP/3TP0mS9Cu/8iu3b99utf7+8KPKt7/9HQhSgmioPDv9YQvLf/CDH5Qk6Zlnnrl58+bVq1fBdeFBD2Tfv3v37rgXOa0ojS2Etgpg B+d17Y1uYU7xRswf7jkRcLYAL8toORPgtCi86a6Y6V1Iki2iKH DdYtzbW8rVRCuMKgS3FqQBdUOYeMOVel3jCUNQfDBjzAzf2KRQ r2vm7Dw3HF28eFGSpJ/6qZ+6fvn6L//yJx49/JGFhb8GLwJkzOXxIgzbtAqafn/jG99YW1sDTwm3fUEI1uiXN90o0cstNhnlHj/dbPUFTXc19DC7bSqpIhDYAv6EYPZh40Mg7L2MqBLenq/wkRHjgMvisCPpqEEH4NLjJb6H+y686KZqQmsQqMY40KY6qajZD GiaWemv1Qi5cp/4wl++nfz+4SPvm5//wtmzZ69evZrT5xyWehuGEd/61rdKkvTSSy9BQSpgi/PnzyNbjAUuxdpt15CVjqrzSkrhAd0CUKwxO1VbmAgibDGw6jjz WZwVprmJNKIM9HSL3FVY4uAuvXHyOoOgl74HHsSO2xlcnw0UlG 6N8WkAbLlCweKzoLvTf/OP/evf+I0/+vVf/z8ePfzhodgCep3RZt5iPC+99JIkSW9961shCmtpaen8+fPIFgW ANxntqHrUlgoHcHdFcW0AygDPcoA/B5YKiJuqoJXN1DaRRpQB0c4Tb9AS2nkGheLw0Ngxm5DznRnciv W6BrSRenysBeQ0AMy5opvzK1/5iiRJP/qGn/zH/+cfP/ax//PRwx/+zndOgSUqD1vARtA1EsqVJwJc3B/5yEdeffVVtEQVDLHJKLewc5WcR1wE0920J5xnd2840ODL02j5O xDwPs01UxGFQ9wfQFFIMVKzl2iZ6c/gPo9x2UJIyACtItu0NZ2BJ2GVDqi+ZRhBt/jHa17zI5cvXz5+vHX40d964YVvgJc7j9+CNlWIXsk5gSeeeEKS pFarBTG76OUuEtzdbchKAFGekfwA2HNNcfhswA24gvaT1j4lED q7iQ7tcbI0EPsUfbqFz5hlhbq1YQQif2RaqLg5aAS/Rd84/boCdDXPcloI1p7pQU+th7he5gVB8LrXH5Ek6U/+5E9Onvz+o4c//JT6ucW/+Zsrf/EXN278j43VDf5d5jhQqFQcEH6RnN3dwQxFCNnc3OQ9l8QI2lu3 bmEE7VhgPtMa0UDv3qe8Kt+0BkQFXVeYyBYZVdhg+xNJehqhrQ VivyNxS8EL27DaDJuZ4dFKaTc/j74d35IpBvJS6utmK+uJK7Q4eVHg8es8Z9BznEM//m8lSXrLW95y9uzZzz3yb868/vXej/4ofd3rbr32tVeuXH/w4AHzGU89obNzvIYgDOJVZnLGnoBi8dRTT927d+/OnTvQzJVneFy/fv3OnTv37t0reQ0mhj2q/JGhRIORJ5hECZr8CE3Mgrqa0QKPq/mipEAX90OIxC0CbI8gCJA6JnR9z3IPdMsbj2mJCoJhyhJPcUd3 mTShhnl4ObWZc5Wjv/CTPylJ0mc+8/H/8eM/d/r1r3/l2DHvy19e/5EfWX/vB7e2znN3KavWAklSqvMQFQa2cSM9Q14EZAISQqCtt+/7YlmqoWJ29yn2gi0gUC8tK42bqkqdw/hgPhNT3qBkQqIiDzIC/ue1EdHF/RAitfMV9+RBshGoF0mWWF7PI38PhgzEmyalHjmVTguAuKrMsvx afVeSXnjNayRJetPrXvffXve6Pz08++1vf+fy5cvX/t2/23zta++/5jUPpLBRKyR7tSoNaFoOZJOd8xieiLGjR4+CYsHbLnEXd6SRRs kLMDHsBVsMbOI4QsfpiQMc3YkUCGoEaBjgusjZxhJxwJBmfgzz UoWQcTGVte/Ibp5EIbdQ/q7a0+m0AEAQLVfrlaahVOfv/PVf/5s3v1mSpLfKhx4hc8//5TfA7Xz96NHt17xm6+//Ho6sk3k2MxMQUifzwIitSiNPMR7I337729/+6quv3rt3b2NjQzRDwblu3bqVpyzV/sVesEWe7IRSJ1ASZNJUlZhVuqtGiHU+ulncE23/h9hzpOkWoWFTUCbSKvdxbaCwDUdOb8RUOi0AkULOYKDb2dlZW1 v7l//yrZIkveFH/8X8F75w9uzZK1euLF1YWlte29nZWV5eh7REIAmvEpa7Vqrz2UU VgyB46qmnJEmSZfn06dO87RIUoAW24M1WsRvSuIBf9+CFAylNo 0airgjxqeYG1shuCPGQwLYduZJ858d3SIltdHnXiqLYItI0KT4 rRh3Po1PrtAj6m8RwA93u7u6t67defvnlN73pTZIkHTr0th/+8Ifilv/kyVNhAXlu+pYkZgwIDAuC4Itf/CIIya9//eu7u7vb29uif/vhMUMFI7AFo45C1FlziG0ylOkefm7TDt1sxVkQugGCGsELhChN o0YO4AogsjFU2HRivjcX7oX4LQLukKAJ44hidGqdFkE30RW09u 7j5j548OD+/fubm5vPP//8G97wRkmSfuEXfvHUqVO8vODnP/9fauST8Ftwa4doLk4EGKAkSfriF7+4u7t7//598FhcvXoVUrgjbZcOsBkqGJYtGHW0hkpktWnl3SbDXQ5b7AOG RFkAZT5BTQZPOGTMFlioHLFfMKxWzdOte+90u7QWpVv4rs2k5G YboR6jNMXmldMJHh4mVmzb2dlhjPm+/5/+01+89rUVSZLe9ra3/d3f/d21a9fW1tYee+xTv/mbnwdpLpatS6NzSum73vUuSZIqlcpXv/pVoAqwQS0vL3ue97ApFsFQbMGYZ9RUTTNrRMvJFsxn9bqW7bTY vwAyiDR/jzg2wQZVI6puYXXYhw7DpmRyn3bfn4YRFKhbgAYTc3SHdQ+nrM 5HGqBxbNAfmP7gwYN79+5tbm52Ohfkt7z7LW/5FyDc3vnOdz7/n59/5Mj7P/f0cdj+X7iwDD5FTTPjSr/v+5/+9KehWKEsyydOnOBUAVGz0I779OnTZ8+e5brLgVcsghEsUb5r1 8gA3QJy04isii8S39zXLxLfj18vtBSehgnji72/QyJ3RfbBYWO4Sk0mTRUK+0tElZVKoc8RkwiTSKvS8CozhqxUZF Wtqkwi4PKd+KIN++hB15zuOx8i8sfJoY8dOvI7P3fkw2/88V947WteDyKu8vrqo/K/lv+ZQg59QiYf4l/k333zP/ug/GPvfuPrf+E1rw2/8vo3/sxb3vS7RP7kIfIhIv97cuijh8jvPHr4d4888uHDj7730cMffvT wRw6R3yGHPkrkj8OYE1+Z+IuxOaKHUdiiTuYH6hbMZ2CBgSyYA wkIfxIDKhJTqMKkWWxP9PABFIKI9pkN0RwkOg8KrBzDs5q5fwK q70xz6Z0IYDWgo3jH79ktHjx4ADFLf/zHLzxy5He+973/9zvf+c573/teScA73vGOD3/4w//8n7/j6NHfePP/9K53vOPffvzjH3/iiSdAmQA88cQTruuCSnH37t3Nzc319XVKKXi2T58+DWUEwQa1t bV1sEOhOEbTLQZboqDpiq4fcCkp9+fcFWUuQBwMjHA/MOb1InYE8R06Zv0CLLq9pkm8svIUR0AlAozAkXIJgN3d3Xv37v 3N37x45JGP/tf/+t8gyPURMvc//8qvv/Od75QycfTo0S996Uvnz5+/f//+9vY2Y2xzc9P3/Rs3bly7dg18FUAV58+fh6Lom5ub29vbB94GBRjREqU6AzhAN1s Pg9CMVCYfGGKBeKhQYFZmSVUpQ9fIGD3DJwJeuDNxbXd2dq5ev XHoyAc/85nnl5aW/vEfv3f40d9aWHjuzJkzP/jBD/72b//2qaeeesc7/tc3vPGnK6//2fe//0N/9md/9q1vfev06dOvvvrq1tbW1tbWxsbG7du319fXV1dXKaWXL18+f/58hCpWV1fv3Llz9+7dnZ2dh0GxCPasTtRBRST9CgKiMK8CAShQ 1yyvhvE0xz6lASopyKSZWFwO7FGPPfaHjz32qbW1tWef/btHD3/km9/4Jsj6xcXFCxcuPPPM3xx55PfeTn7/1Kn/7+bNm2tra+vr6+vr62trazdv3rxx4waldGlp6fLly57nQU3y06 dPw3evXbv2EFJFgGwxJiItV7HQLEJEIaUAAQc1xXVk1Otahk/0wYMH//fn//Mh8r9/+9vf+Q//4f8ih37/+99/WdQPXnjhG48c+a1HD39k8dLLV69evXbt2tLS0tLS0rVr165evX r58uWLFy+eP3+e88SZM2fOnTt36dKl5eXltbW1jY2Nh40qAmSL MRF5hmXSTCvMjng4IRdUTRL7o0RAqZ/tE11eXifyJz//zH8h8r9/97v/GHwPly5dOnfu3OLiouOcfPTwh3/pl+YXFxfPnj17TsDZs2chlwIAB3ied/Xq1ZWVlfX1dfBVPGxUESBbjIl2y+WOioEN9RAPIQrULYrycj88 mJv7E5l8qHbkk597+hsbGxvr6+srKyvAGd/97kuPHPmtP/iDL55JAZDE+fPnL168ePXqVUrp2tra7du3oargQ0gVAbLFmBAN 0xgQhYijKN0CbJ770ccwQQDFyuRDJ0+e2t7e3traunPnzvr6+v Xr15eXl09868T3v//yxYsXPc+7cOHC+S4uXLhw8eLFS5cuXblyZWlpaWVlZW1t7datW 9DWYmdnZ3d39yGkigDZYkyIJWswIAoRRyRqbmSgS2wEwONJZHV 5eX13d3dnZwc4Y2Njw/f9tbW1GzdurKysUEqXl5fBb7G8vEwppZRev3795s2b6+vrd+7c AZ64f//+w6lScCBbjAtuasBCs4g4UhsiTWichw1K0+BF6h48eACcce/ePcYYj5T1fX9dgO/7t2/f3tjY2NraYoyBi+Kh1SdEIFuMi3pdg9sRd3+IOIq6K/DuGhlx8x2nDcjCu3v3LhNw9+7d7e1t0CSKIglGHV1vefnsiIx5 jmHY3tTlNSNbjAu+6ZMPaKldxDhA3WL6wahjVCuSNGt2fN+1Gx WJEMOhbY1UedEKxjxLqVW19oChXEOuNOOC3rPVimKlsQV1DCJJ hBhtaMxMHVVWbM93jYak2Nkc07EUnosO0/PchSaRJEmSGrrt+YlX1/YZC3zXaBBJkqRqzg4UyBbjAjZ90KEFA6IQEYjt2ccfp5ApISJg zDOqFUmqNi3q2SrI2Y7fMWarTYsy6ihEkkmzUSdVzXGNRig0G7 pDGWNex5wjkiSRptnxmWvU5XnLbRvVsOoUaTrUD/+sGmFIG6OOMVuVJKmiWPxTIAYQ4pIkVWRVVefkeqNRkSTSBLmv NogkSaJwj/AQo06T1JoWZYHvmXNEVh0aji9encsYdQwyqzuUMeo0SX2hPdiE jmwxLsC5Df+cDrq4EX0oKk8CdYvy0N19S0SzWuqMJEmVitEG3c J2WupMRbGo11KJFLJFQ2/TtjFbbZgudQwiq6AHyA2z0zLkStOmrlGtNAzXs1VQNUSZzgLf0 eohi8xWG6bbsRS5armM8fnMVZqhbkGaoOUolttSZxqGC/3oHBoeLOgWswtt6tkqIQYMxaijSPUF141fnctYS50ZqCpFgGwx Lng5zAPZwwMxJgpkC9QtSgKjjlGtK+p8oyJJ0qyqzoFuAWxhKb WG4YaWKKMD1iHKqKXUKorlmFpFVl3GwAZlWQtypcmtWKBqRNki NGo5oRqh2B1Lgf0+zMd3bdESBaSiWK6l1ERigIMjukUCWzgtjV QjVxeyhTGcyEK2GBcs8G3bOdildhEjo6iKHQTbL5YGRh2zQZqG pRKpIqu2qVVkFSxRiuU6Wh3sRaJu0fE7ZoM0TJe5hkyaXLfw3A W50nQ6rlGtAFvIlaZDWcdSuAcCdIuZpsV1C89WYb/P59PTLRSb85aj1UFfIbIKjocAdAvF5vKHeq0mqSmW22+Jqmum2 RSuzmXMs1XS0NueD8argYViA2QLBKJUFKVbFJXlh4iDMY+LY6J ZsNMHS5Rqe4w6odNYkjL8FnLXbwG6hVGti2zBXKNRkbjlh/stSNPpMOrZqqhbAHtJpKmqc0QLHRtNi/qu3SShU5rTQ9RvEfjUMaJe7i7tEc3i5+p5XCRJMdw88VrIFghE iWi33UJyNjGGYhrAbUdx2TqmdWFfZOkjWyAQJaKoejCoW0wDMt jiYQCyBQJRIopiC9QtEBMHsgUCUSKKap+HusXEMVQ+9kQGHAqe u6C3ciXlcSBbIBAlAnWLKQdzja4PW8pItw66/mTq9+V4h4NADK41nHcqMcE7kg0eSfMuChDFG7mKgUC2QCDKRSG CHnWLktALW+oGkvKU6YbW5onWYU61JFV1g+d4h4cZLmSDNy0aj ZhKGiqS4E00y9Hqva+4RqPZzczopg1WFMtxTIh0goCo7olmDds UE7ypY0BexUKbMuaJI/OPVMfvcuSsbtl8hgO1HGQLBKJcjC/oizJnIeIIa3V0emkHnjk3a3qQpA1lMxqmG3QzG0LdAsJtm47nL sxVmpbb1khVbbmRTO+EoWIJ3pQ6ilRXW25iuhwEvLaFdL+5StP sdFPHGYUkDEadBlHbnqOR6qzpdcw5SP5oNKwObaukrrZcS6k19 Bak73UYtZSaansdS5EbhtOx1RzFP5AtEIhyMb5ugY22yoNoiYJ NPaOObWqwDbepC5kTgWCJMqp1yPHuy5+o1hXLFTO9JcXu0HZkK MVyIwnelNFu3sNsPEWuYymEGE7HVqS62fEhNSR6om6Ct2GbcFg 4K+Y5Tqh5NC1KHUMhUqjoMAqWKEadcISGzquJpAHZAoEoF6hbT DO4JSr8k3mWUiOaRZ2w4lO4qQ98z1bFOhyQ7Ea9VpPMWW5bbZB QiDd0lzGzQWbNVnwosAJx3UJSbM9dqEuzVic5NjfULTxHJV2mk WbN7sG0q1tAgjdUHJk1Pc9W5YYBVUmcbsErY7Y6a3rh2akLbNG xFLlhhunig9wYyBYIRLkYv30eVDhGtigD3BIV/hn4HUshkiTXG3VpFqrJghgN87F1I+SPqE+iq1twv4VHI0NFikd 1E7wdz1a5biG3ZMErAAAZDklEQVRm+YWTIYbLWLcOeUhdnFqgR C5oD5DIDaqM3vKYayhEkuuNRp3Mmh4/sqG1u56PWcNxUbdAIKYF45ePRUvUvsBEcvcG5pDzA8avZYdsgU CUi/HLx6Ilal/gwGd6I1sgEOUCdItxdnaoWyCmAcgWCES5sG1HroxVtBz9FohpA LIFAlEu2m1vTM2gqLLniGIRthvK0aM04buB79lqHdLouq71xCB axjzunfZYN/8Oeq8Kg/Ap5WybOgKQLRCIcsF8NmbKBbLFdMJ3bUWqG67Hm9z1kiEkSeJN L1L6aSvqfL2bdM2T+6qaI7o9GPNa6gxpOrxzBoThttQZCKbigw Td8N//v71zhXOU58L4ypVIbGXlJ8dWjhxZWzkSiY1EImORkchYJBIZGx kZySdOCOHSAp1e2Hee/29FZ0tDcnJ5zklICN+s91igFgA8nR8+RPuoF/CBx+Jji/6VqIePfke3kiQefrt1+D5t/3PemPAkj9mBnmKIOEpomx69f7t/graLb7TMoo/TKT5BLQD4V6GFbq3vXOhGbLFPtCrHavHZb7RuTJMd/tKub7/dOhzHKTTJK221pMM5prGFu5HMPmgLRScwTXGmEwm9Wlgts9NXL svs4BTo4eWFWgDwdGi4v/sNevTzxowPEQJvgUIBOojJ76z+ey78MU1hqHHtfdptGFt0R0XN PoBL+7fpdHE6YiQpa5l+HNLKtqZPJDjCJPp78ed/PBCoBQBPhx6BZby87+eILfYGbZP+8+dwYqWybffG7D9//gSHOJmKTqs1tThP3qfddqEJxQFu13fwcm86tNxaxU+x1wCh3G5 turKdrLS7CAMzUQD8u8RRkiR3LnRj3eJXYbU8XYpnTCX9EKgFA K/gfMnoOdqq3DwfhdjiV7FDnSCgFgC8Ahrxj3ESxZetgpEkPz07B ICfA7UA4EUopauyvmOn3s/PJQTg50AtAHgdWps4SlK+bQHj5+cSAvBzoBYAvJQ79nUjtgB7A GoBwEv5+Ei37utGbAH2ANQCgJdyx9CP2ALsgW1qoWXxEX/HUUJv9XtqzgD4T8JYGcUXaza8MefriyG2AG9ng1pYLZND8smVl vwYp8/YWQ7Af547Nk/88AhbAB7CBrUwtfiImDvVJGL0ZvOFdAEAALyJB8nEcFRfc6mpx TFO6TT2c5zcUIs4St5qIgAAAH8eu9zlEl1zaa8WWt5WCwDANe5 4yXYUXzATBd7OBrWwWmZHWrcojlGOdQsA7mDrq/RoQx9jd55fC8Cj2KAWbdsqKc5xQs9EPTVbAPyH2RQr3BGLAPAM tqkFAODnfH2x9RPKUAuwE6AWALyaTRv0lNJxlEAtwNuBWgDwah gr17+mG7EF2AlQCwBejRDyGK99z7Z7KXeNl3KDNwO1AODV0Fsu qkqtuRgvzgM7AWoBwKtp6mb9UgTUAuwEqAUAr4aWIhhftYVCCB nFF6gFeDtQCwDeAD1Eu+YkWsY3LIkD8DygFgC8gaqqV4YXacqP MV5uAd4P1AKAN2CN/fhIj/Fy0IAX54GdALUA4D3QgsTiWjdenAd2AtQCgLex5nhBxBZgJ0At AHgb50u2qAQfH+nXF3tNfgC4AdQCgLdBs0y3n4zCyy3AToBaAP A21uylwEu5wU6AWgDwNqqqjqOkKusb1yC2ADsBagHA21g8X3br i/YAeB5QCwDexqIY4LhysB+gFgC8kyi+3HjkCa9CAvsBagHAO7m9 +Q6xBdgPUAsA3glj5TG+eiA51ALsB6gFAO+EHqK99mq8NQ9NAf AaoBYAvJPbb0bCq5DAfoBaAPBObr8ZCa9CAvsBagHAm7nxEC1i C7AfoBYAvJmvL/bxkc5+BbUA+wFqAcCbYbw8xklVzSxl47hysB+gFgC8GWvstT16 eBUS2A9QCwDeD6nC9DlaxBZgP0AtAHg/9GTUdK0bsQXYD1ALAHYBCYPWJvzP8yWDWoCdALUAYBfMbq3Ayy 3AfoBaALALqrKOo/GTUXi5BdgPUAsAdsH0CJBrixkAvAWoBQC7YHTcrDX264vNPigF wFuAWgCwC7Q24bwTLWMwNn9+FACvB2oBwF7w805am+jv5fyV2t Ys/gqA1wC1AGAvxFFyvmTt0jHmALwFqAUAe8HvxcNhgmCHQC0A2Av +nA+81gLsEKgFAHuBsZK2cycJjocCu2OzWlgtz3HyydXz8gTA7 0QIeYyTxjT07Oy7swPAgG1qYbVMT0kcJZcCMTIAD4aWK2iJG5v ywN7YoBbWquyYpCk/xinUAoCH09QNvaP7GCdJArUA+2LzTJSpxTFeiC3iKIniSxwl+I AP+LDyg/93jPeSJXz4D3z4sUb0LKiFbU2dMboxKYSpxUf8vagWD8ziY1N7 eIK/J7WHJ/h7UluZoNYmii8fH2kcJUVd/TC19aCd7CS1hyf42NTuiy0WZqL2XOCHJ/h7Unt4gr8ntYcnuOfUHp7g70nt4QnuQS2SRN46kOCx4c9jU3t4 gr8ntYcn+HtSe3iCe07t4Qn+ntQenuBLZ6IAAACAFmoBAABgDV ALAAAAy0AtAAAALAO1AAAAsMyP1MJaxT+/44tUtj8UJDpxoYxtTSP4OU7+RskprZRtrVVFwuIoieMsEWr0mh dTi/Ph2/+8bVsti1OcxFFyLmrbGtsamaT0c96Y1h1DksZRQhm4ht9OOE2h 3X7sFW1ojy9SWz1KbVqE5dRoO0ucCWWUFIPyWpVdkk2pDQo7Zx xrlUzS6FDU9rq91hW2KTK/CWjlxn6fmrKTyjVWJunfYdUspHbddLRDyG1QirO8WpW9a6azra HCxl1L3lTYkemm/WJrYdtho13ZC26lFvRioiky/+0awh27gzEh2K11h+no+jAzvos9xHTuAi2TQ3LI1r7O9mph6TN tsVxtvdFm57CwfkRdX7PP5n616Ef/i3QD8Uko29YZi0+isTo5JJ9ckRE/udKyOMZp0RhTi8/hoOAqLK2sVcU5jS9Sm4p+riU/RnnRGC2LY5TzxtQZ+3sqXSc8icY02fHWcE8bRBJptOTHOOWNkU k6Urj1B5lQUz6klZac+j/lp9HVqAgrK7jOWHwopB6Ul5KN40wqzT+/ybBroMKyUgnGpsbRRXGMk3ijWkwLq60uzpsbsU+Nqntc2EPRmI af2frCzpqu8H7AZBC8zTXT+fGF2s/tZ8enhZ2abtQvVmWuL6wNG63vd4u94GpqQS920ujEjEu9tnZ9F xul5i22ySfr28kwM70Aq3KThzdrOn8vclM2qsVMYalVbz0SqU9 tUtj05DrLR7ShnTyVO9WCFPuSFcnBOVDFOY1PoraW6qZS8hwnp 6z2xdZFQY4eqcVsr6OL44skI+aVtlqeI5YIRSJUW6vKLI4zoev smByyxrbm9shFKbgh6SRqa6kDF3XFTixN+eJBJqMcUienYlJ+j lHuu5YvwppByvmtJ0Hl5Y3rV2Fr3jTkUWHzesY41Jqj+EJGuLu wcZzJpk4O3UkV6/PWpRYWNjkk56Lmn9+H1d6iS+2m6ZxHeSjWD3nXTGdq4dXiI2Ir I5Vrpivq6nz4DvvFmnep+sI2VodntbmBdUUvmE2NfDvfi5VtTS 3+dynYJd0UW4RdzKcWlotsuD4G9e1kNjOmFqf1qV0xHX2rZUHn rJyy+ieF7aTRdQqKcdenRj60LywJ23lpW9vr+elMlI8Z+5mo+B IfCqGcVLoJAVKUxIWls+68nylKpDG1+IhYOARInlKvo7FeKr2p n/jho7aWdIvGkTXHXi2kJrl3xMIibEqwV0erwiGvOCd3pEb1cspq bxzbGplln7wszun62GK2sDTkJYfE+YyHzY5PX7lUWCGzY+JD+J XDcZjajOm0TA7OAptSm5qun0qKkkPWbJW0kemktrooTnF3GNRd kwx+h+x9ajHOZNeLyVZ+6ma90M6m1s9/apme0uhQVGZzgtPM0IBAI8wd2RvNI7ETy2V5jjfEFoPsBabTsi DvhGaTinUTqoPUgkkzU4uP6Ns7ZHeY7hk8TC08TZHFQcsgT+GQ 9ofezMomjbNe9kdDgIstgrF+GlssjgsjL8/PhH7E33do+GgUoKWasAibGMRSQ/WixrdyNp+YDiKmFqdT0QQh4KbszQpteKNNqY0LS2rh/YmNYjZrOj/HtSlj7ZzptJafcUbrGXe4e+N2q4KJslMa9ov19Essc27B1tSmv Tic6P9ham5ZZWMDDplmxgXcq2csQ/wxdzQ0n7KaqvWHahHmxDfIOxL00kiJuInQw/f60OepPEYtnE99KKTSxTk5pG7h4ZBW9OFSaD+JqcpsNEXgV8Oo FtvON/SrHTxYt/ALJFtnbKfrFm1XtXdMCw5S8ws2QRE2Ya3qy+uLeSgqY6kBbVOL yXR2I7iP6u5YNxuZTkoXzm+aYeizF1ZuUKe1tVTqbaHPxHRt29 6RjkttYjodFPYj3hxIjdoJref5xZv7Tv4Ph7z71i1CxuP7cFn4 J6m5Yf1Q3C0VYWaoomlpkH9+/z2V94ZlKZmuOKdhp7ijLsYDYJwJ5aLJO6w3LSzNWG5ahH8qD56 JiuLL/y4usNCyONOTKllNC2j+4ZCR8FLPGY1l/rEZPy0jk9RPc7Xbnwah2RjKgI8T1xypu5iar927h2OKZMlc9MA YPRMVxZc4zli5eRQg4xzj4ZwAeaDbY4uwsPRgj3/WhSp3K76wfk7AF3bryDJjutaQy3LfkyQj0933YE+YPTJddHKtT kv3TNSl0PflMDzZ845nosY5fM5MlJucCQ5gv6+XhZkh78RNzvx gJioMELc+EzXI3lAa6SHG+LR2cWuc2lxhj3HiR9S3g/0WAAAAloFaAAAAWAZqAQAAYBmoBQAAgGWgFgAAAJaBWgAAAFgG agEAAGAZqAUAAIBloBYAAACWgVoAAABYBmoBAABgGagFAACAZa AWAAAAloFaAAAAWAZqAQAAYBmoBQAAgGWgFgAAAJaBWgAAAFgG agEAAGAZqAUAAIBloBYAAACWgVoAAABYBmoBAABgGagFAACAZa AWAAAAloFaAAAAWAZqAQAAYBmoBQAAgGWgFgAAAJaBWgAAAFgG agEAAGAZqAUAAIBloBYAAACWgVoAAABYBmoBAABgmc1qYbXkLC VyUSv7vLy1bduaWjBe0l1sa5oiY6V6VOJUlvUJWi05K2o7KLNt jZKikIq+fYZBtORhJq2W6QBemSdWg5ac8dq2ZvqVtUowNsiJmr msv37OgLPJVlzU1t649X10rddZbFR3a8wYtv80TX3jvH7xtiYx MtFWCz8K6mv+rj/p6SMjmFqkaVo0Jvg2ZeyWGWcSTPOntvnx7YL8W6uCBsDFuuowt WD86aPls9mmFrY1kmeFVG3bWqskz3ytPwktMz9eWKtk9rA7Un/Ieb5+PJqtcsqV1M9qCJTPvne1hmzypNttwlolWN9vteQPcSCsl puGj/WM5MfXXeiU3MbUYn3eqMFsUrtRG7Napin3f2qZsVI9UD6vEfY1 quW7W/jICFpmaZrmlW6pbQue83yTC7i+sh7CKP+heKxvDFRxz8zmK9is Fo0YjwiBt8UrZcgbEsr4UIB8Ac5ZwiutSro4FzV5dv5PZcd64A b0Srs/u1ZrauHvKJSxVlGP8mLmL3DJdhkY1TpjpZZFwiu6tWCMu3Rdst 6tc7kts1zU3tOnduNzUhQ59eRGcPc/jbFWSe4uCPubt0N4r9HdK3LuOC+CvjqySVgv4U2rzjF0WSqynO eDskjRece1tpo8Pro/K4Tkmf9KZplQJqy4cCzzPYduykqlJU855ywtGqO7wlNSTZmxUl mrwty2oQfNeVM3PhuC5UIZq2VXEVxqO2urWSOPWqbPjLtp7z7z oshH9pktb9u2WmYJr8LxelScoFXzosjzSltjmzLrc9sab6Jc1F 2m+jYWDiuzsfUowbCkZGdtKpm5xuO7VVdAF51oWTBeay1dXQ9H vTDY8p/HPb1vdS7GCns6tShvhEHr7eSBrs95To12YMa+0tOUcylcarW1T ZGR9Vx7aM2N/t63wDA6n3Tt6moHGeS/7RwOspV3PrrqcHYwtUi7LDJWaqupazgPW/6rsrF9JqqrGz++C8ao/GQ73cWJtjUyy/JKa8ldvWrJ05w6fMHyqioZL6nZzYYpkzB83KZd5NH5Xz4Do2R9 BkYp00hE4x1N7xRSUbbDANPpitWCMWrHbuwrskzWVkvGS2pwQj nHn8Zfxkvf26+5mc5b1JKzNK80dew+HW2WpiZoUHYRGAlnVWTU oOm3jWlkllE2ZuqIZ4VU3kTU0L27rU3FWdHoyldc6GZaq9glyI lU2mrJB2MH9WfJs0zWdcaoPfQXdNnLK01DSSZrLYu80v5bwVx3 dZlXJU9z1/eyzNUIGxt5pmVaPWpmvu4kzxgvtTY0hlKC05Y5mp+hMWhcHF3x NBeB20S1019gta+OaRsbeUuqHNyOOt00QXIgfG3KLOsK7opDM6 5kMd6Y0LbU5rXkSdm3z26s7+5b6ak9w8mZrtEWvqfTdN/Y/6P2I4SvjlyWguWk5YNC6YqnedcMXOYFy6mpUi1ryRNeTSurH3B onHE6NzMFGpq97yCdgzuT/3EDGEwCh53XCaqWjJXUwou6qrh43iTEC7h/lZuiMK3K3vfR0o2PrKyt8wGl0t4XHs2/U0zaG36qFtMwnNeBIxm241w2tcyyythRsoVUI3+NchLeOZyL8I 0yvIbxkrqW0zxWNLqiEUpL3udBacmHStMaJaUQsqqGEyDB/VmpfEjry+JneEZx93QqnDqJUMYaa40NZ4dcb9GVj05UmWWybjq DOF+vrv2CkBce5zdpyVgphxXn7xvOE/qieTnxabq70Lhg7HgiXlejeWGaHXI9OWxgVjFWqjr3NeWubI2S Ugohm3HsGLZMUr6ht8H7YSjI87B59C3TOemBp0n/E15LIWZvCqVHF1S68re71sbCmqUBmpqBbQ15M2GC1NeqqhRCVs 4BCloXr7UqXevq9LgR3A/E4ZVhXyMX2zc58u0G9hz8nPue7hpPFz0MImOvBF2C1PJJQQddU nKX54E/x8lEQdeom/JWf9eqlEJUleobWGtGZtdWc5b6DuI8gL4SWegeha5k73vN2aFt B46mr6z2n2WDWowWmb3v7J0IwcnVcqF6U2S+HQgX/A5GIj03BoXMh+HdKEANsZuIyLhrXUbLYhR1TmOFcP6EvlVl555 3bgW1Egoa/Ljpw6k0Tf1sm49Rms43dCFnXfU5zDLejAcyqyVNtoTeYpryUTr jqYnRpIF3sbub9q664IyX5KZ5RymvNBW2d/+Vroreu/cfqDapQw4kpHUzOVMZ7ovWmvAuLpTs2sNkvqgIQw36k6KuvoFp KXiaydrnwWW+qd2EVWtCI9MPXX3xgSSH7dnXnfdvhDJa8kzOrA z5CwbG54PihI3cV+WovAPPYK6NBbdzQ21fNZN1st7VGPoxgywF 3TYNJo5mp92nPZ0Gd69MgjHyOWhMDEd839P9fE54CxewWi1YXh TOJ0t4Ne2kPtQYRuduwPF9Kq/Hw4hPKiwFDUojq7oLKPYadpDBSHWzRtKi9L6Xs0MXK/vGQG6KVLqZ9Jd/i43rFoEn5Wd7aLaRfefUProndnhR5N5d8q5uNyFeKttqU9Gfac q7SYxxGO6N60U+nOOmkL8lj4CVoQB4R8NaFT7u4qYdfLLe2xpW OU2yO2+BM1YqF9S3ppu4CD6T993H0Wk6WZiZRu5hEdTw7tQ36I c0Q+WrYBQ5uQ7c3bSQKswDza6MdG400S+GS0298GQu5nAjVFBx oSVHKyjeBe6qu7+LH+X9kgBjpVQ6XHTpxu6U8boXsO5bMmkzZ6 veT9Th4wDdQkU32TIYVoK6I/8mlA2fczKp+8nco1Pj4nTtkx6gUHZ8QWgiNdfGri1xh07G6I7j ZapuOSEXdWOaweKfluw7GO+CK5UKFwiDoIO75QF/MdnTm50eamp0VQQ93bVezsJlHj8K+x5U+YkHVdJNqVBuiatzUP xvmzJLOXcWFm72ddrffQzknfpwBPBmpxWU2Q7iK5HWNX3zDvue Xybx/+MjCS9Xueinyp/3+MZrwH6LzdzxWCQYuasAgH8OqMU2yF39d59qeAvWKpmk//qkLQC/HKgFAACAZaAWAAAAloFaAAAAWGbzM1E/ObVmuj68+BCtvy8dHLT+XgAAAB7IHWrxsHOB7PAEpFtX/uNPngEAwL/ORrW4fS6QnJz/Mzq+pts6OzoBaXTMy+iUlcY0/lsdJAjxAACAl7E5trhxLtDM8TVlcHxNXdEBFaPLKjU95iXz23f 9tl7awuO2c3dnXTzTMgAAAHq2nfxx41yg5eNrgmNzaCup2yh//ZgXdyZXcHZCmOBzDAIAAGCGbWpx61ygpeNrKjU9SSllpVL14HT 78OA2d+SUVQXL3UExw4PGAAAAvIZtanH7XKDpgTnh8TX+NS/9CUh0IvHkmBd/nF//eozuyOIwwafYAwAAwBzYbwEAAGAZqAUAAIBloBYAAACWgVoAAA BYBmoBAABgGagFAACAZaAWAAAAloFaAAAAWObPnz9/oij6AwAAAFwniqL/A9eTizAUitVGAAAAAElFTkSuQmCC

الامر الذي يشكل تحديا بالنسبة للاحتياطي الفيدرالي هو بلا شك التضخم. فمؤشر أسعار المستهلك (CPI) يشكل ضغطا على البنك الذي يستهدف 2.0-2.5٪ ، ولكن الاحتياطي الفيدرالي يفضل مؤشر نفقات الاستهلاك الشخصي (PCE) المتراجع قليلا الى 1.49٪ في مايو. وقد ارتفع المؤشر المذكور الى ما يقرب من 0.5 ٪ منذ بداية العام، وإذا استمر هذا الاتجاه، فالتضخم قد يصل بسهولة للنطاق المستهدف من طرف الاحتياطي الفيدرالي في نهاية هذا العام أو مطلع العام المقبل.

http://www.fx-arabia.com/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAnIAAAFcCAIAAAD DAsQZAAAgAElEQVR4nOydd1wbR9rHxz2xEydxerlL9V16fXOXi +MkLtiO4447cccNcMM2YIq7jcHG2DTTTO+9dwSIJiQh1AVIAiQ BkkB09TbvHwuywDhxiEsuN9/P/rEa7cw8Mzs7v92d2WfA559/DhAIBAKBQPxhhiUVIhAIBAKB+MMMq+vjNgOBQCAQiL8CSFYRCA QCgXhgIFlFIBAIBOKB8ShkVSwWS7u6HmoW/3Wo1ZpOscRoND7ifDs7xSq1+hFnikAgEP87PApZPX32YkRkzEP NYgwGvT4jMyczK1et1tz9r1KhHBqSP0p7xiCRSouKS51OnU5MS tXpdPcZSygSxcQmFBfjIIRFxaUJSam/qxQajZZAJPr5Bzq5nA6PjCaRKfcfVyqV3g6LpDNY9x8FgUAg/jwMDAzW11NKSssYTFYtgdja1jbhpAwGw9DQkFozjrhgPHRZ5fL 4X/3rux279g7JH52SGQyGwKDQwKDQcWWVSqOX4ysfmTF3k5Ka4eDk mpdfWFVdq9fr7zNWZ6f42HEn20PHIITxCUlXvW78LlkViyV79h 4sLCoJj4w5d8G9pAR3/3G7urpOuZyuJRDvPwoCgUD8eZDL5aG3Iw7aHmUwWRlZ2QdsjrS 1CSaWlEqlzszKEQhF9zrgoctqRFSs/QmnhRbLG6i0h5fL3eh0Oq1We3d4T0+v902/7Jy8R2nMGEJDww/aHplAxIio2OMnT0EIDQaD5t73SuPS3t6x7Oc1XV3dEEKtVmswG H5XdJVKZYSP+pU1AoFAPCgSk1KP2jtotNqaWsK33y2k0hg8Hj8 nN4/F4XAaG/PzCzOzclpb2xqbmjMys4kkcv9AfwOVVlRc0tLa2szllZSUVVcT cGUVJaVlVtv3FBaV9Pf3j5vRQ5fV6zf8GhpoGzb9Eno7AkKoUq mSktOOnnAMDYvIys4NuR3RJhBU4CsPHTnu43erqKjU/1Ywh9Mkk/VcvOxx+NhJ+xOnbodHDgwMpKZnZmXnxsYnFpfgxBKJ51Xvo/YOufmFMXGJqakZcrkiNCzigM3hk47OHle9G6i0q143goJDFQpF UXFpUXFpbFxCcQkOQlhaWrZqzQYHR9f6ego0GplMVujtiNthkX l5haaRzq6u7qvXvI8cPZmTmx8Xl5iYlKLT6UTtHfGJyUXFpaG3 I9rbOyCEXB4/4FZwdk5+yO0IJostFIluBYVGRsakpGX29Q+YamBwaCgiKragsC QyKqamhtDX129jd2zFKsuCguLBoSHsmPjEpL0H7CKiYnPyCoJD wkWiDgghj8ePiUsoKioNCY1gMNlGozE0LPKUyxmFQuF9w9fL22 dwcLC5mesfEJyXVxgaGlFQUOx25sIp5zMCgTAzM2fPXltKAxVL 32AwRETGzPt+UVDI7cysHGfXs7iyimYu79DREycdXY4dd8wvKL odFnnA5khCUkpqWubZ85fTM7ISklLCI6N7e3uJJNIplzPlFXgm k33+wpUz5y5lZGb7BQTV1zdACLlcflBwWGJy6k3fgOvePlVVNQ +vOSEQCMTESExK2bFrXwmuPDsnr6aGUFlV4+x6Ni0j6+r1G9e9 fc9fdI+KjivFlR095pCbX3DTN8Ddw+vGTb+4+KSbPv7RMfEXLl 2hUKgXL12JiUvcd+AQiUy517PNw5VVGp0ZGBza0dHp7Hp2z16b wcFBg8FQga/atsM6PTNLLJacdHQ9d9Gdzebs2Lk3PCJa2tXlfdN3996DMlmPl 7fPL9v3JCenVlfXht4Od3E7J5ZIamoIh4+dJBCJQcG3rffZNDV zG5ua123YkpdfVFaOn//jkpjYhKJiXH//wHVvX/sTjgMDAyccXIKCw/LyC3fs2tfT08vhNB60ORwVEz8wMNAmEFpt251fWNTY1Lxz977q GgJmtkaj8fUP3G19gNPYxOXx12+0ysjMKSwq3bFrH6WBetLRNT Y+UaVSW++3i4yO7ejodDzlFp+Y7OjsFhQcSqczjh13jEtIxpIy Go3eN/0uuXtKpV3VNbXW+2z4/FYf34Bdew6IJRLTwCqTxZ7/g0VlVbVQ1H78pPP5i1c6OjqPHHOIiUuUdnVFRMbYn3Tq7x8Ii4 h2cHTV6/WhYREHbY/UEUl7D9ilZ2Tx+S3HjjuWlJaFR0QvXb6mvb0zJjbe3eNa/4i6G41GCqVh6fI19fUNAoFw/8HDPr635HL5Fqudx+wd0zOzeTx+dS3hP98trKklFBWXrt9oVV6 OZzBZ23furadQe/v6du3ZH5+Q1NfXf9LRZceufZ1isZPzaXePaxDCk44u7h7XGqi0 RUt+jo1L7OnpeUjNCYFAICZMQmLKQdsjLa1tAwMDEEKv6z7rN1 kRSfWJSak+vrdu+PiJ2jtiYuMP2h7RarVNTc1799s6OZ8uxZWn Z2RFRsV63/Tr6uo+d+Fyckq6k/NpEpkiEAjHzejhympYRNQld8/YuIRzF9wXLfkZew/c2Nh0/KQTNlAXERmzZt0mLpd3ytktv6AQQliBr1y8dAWVSktKTj177qJ cLjcajZu37jh34TKEUNYt27F7X2RUbH5Bkdvpc5hs7Nlne/6CO4vNsdy4VSodnnIcE5vgdvpcT08vkUgOC48KDA79acVaiUQq FIocHF1KcRUQwrj4pB8WLMvNK6TRGZfcPXFleJPlyanpzq5nen v7IIT7bQ47OLkJhe2xcYnRMXF799sFBd/mcnlLf1pTVV0LIRySy6trCPPmL4qMiqXS6D6+/vGJydgr0+7u7p9XrvPxDYAQdnV1b9qyLSe3ICEp5dCR4+YV1d8/sGbtRj6fDyEMuR1uuXFrVHScxdKVFRWVEMLqmtrFS1c0NNDCI6 JPOrpACPMLCl3czsbExq9cvYHBZEEIh4aGDAZDR0fnAZsj3jf9 EhKTG0YeVTE6O8Wr1m4UiyV6vd7tzAU//yAI4eGjJ4KCb2MHiESiVWs29Pb2EUlkW7ujra1tPb29O3btq60 jQQgdnFxS0zIMRsNNn4DTZy9CCC9d9jx99gKE8MgxBz//QCqNtnrdxkf8qh+BQCDuB71eHxuXdNTeQTZy35+YnLr/4GEevwVfWX3Dx9/HL0DW00MkkndbH2xsaq6urnVwcrl42YPF4uArqyOjYn38AkSi9 vMX3ZNS0tzOXIiOiU9OTR83r4coq4NDQ66nz1FpdKVS2dHZuXr txluBIRBCFot95NhJfGU1hPC6t++evQdbWlpPOJzKzM6BEGZm5 axcvb61rS02LuHMuYtKpRJCuO/AIWfXsxDCjo5Oq227k1PSsnPyHE659vT26nS6rb/sCg4JY3MaV6/dKJMNV1lUTNyZcxcrq2p27t5fXIJjcxqXLl9NIlPKy/EnHE6VlJaRSGQPT6+167cQ6kgqtZpGYzQ3c03GJySlnHR07u6W 6fX6Hbv2uXteu3HT38HRtb2jw+3MBVe382UV+J9XWeblF0IIVS oVpYG65KdVSclparWaxebQGUwsHblcvn6TledVbwhha5vAcsPW yqqauPikMWOrMlnPytXrOZxGCKHnNW/rfbaFRcUrVlnm5xdBCIuKS5f9vIbPb4mMij1+4hSEMCc338nZL T0jC0sQQqhQKJVKpcFgDI+M+b9/fxceETVm9LSzU7x85TpMVp1dz2KyamN31CSrQoHw55XrBgeH6o gkW7ujAoGwW9azfedebM7w8ZNOaemZeoPhxk1/TFYvXPQ4d/4yhDDgVsgVT6+Q0PDcvIIH2H4QCATiQSGTyYqKS+MSkng8Phai 0+moNFpefiGNzsBXVqWlZwhFIr1eX1Vdm52TV0uo6xSL64jEvP xCLo9fRySlp2ey2JzM7JzqGkJVTW1mdm5HR8e4eT0sWVWqVNk5 +TZ2xxobmyCEYonExu7YbuuD7e0dPB5/z96DEZHREqn0hINzZnbu0NCQjd1R75t+Eqn0iud1H79bcrnczz/Q2fVMa2ubwWAoxVU4OLly+byCwmL7445isSQtPfOXHXuoNAaBQ LQ7bC8QiqpratdvtGIwWXq9XqlUBgaFuLqdTc/Ist5rU1lVU1RcumHTL3Hxibiycl+/wOCQsNz8AjqDGREZExR8u45ICouIbubyTfanpKZbbdtNoVBJ5P rDR05S6YzzF69ccr8qFLW7uJ213meLw5WdPX/p0mVPoag9OTW9qromLT3T+4ZfLaEuLj6psrLalFRaRta5C+48H j85Nd3+uOPg4JCff6CN3dGurm6T8vX29i75aVVmVi6Xy3M9fS4 7N98I4TWvGz7+t1rbBDd9A/wDgrtlMj//oBMOzlKpNCEx5aj9STqdcf6iu9d1H6GoPTYukU5nQghZbM4Wq5 25+YXmp8NgMNbXN6xbv7Whgdre3u7g5OrnHySRSG0PHfO+4Yu9 nCcSSZYbtrJYnMKiElu7o5QGKovduGvPgeKSMolEevyEU3RsfE 9v7xUPr9NnL3Z0dp45e9HF9axOp/P1C7zi6ZWUkpaZlSsQCMedKYZAIBCPEaPRiM2eGeMtQK/Xm8JNfxkMBtO+Xm8Yk4Lp573yeliyKpZIc/MKklPSmpu5BoOBRmdkZGYnJKZQGqgCgXD/wUPBIeE1tXXNXB6EUKfT2h0+5nnNm0ymYG8RhUJhRkZ2ckp6TW 0d1k3T6cz0jKy8/MKenl4IYWpaxo7d+0pKy2pr63p6e7VabWZWTnJKWnFxqVKp7Oj ozMzMTkpO7e6WURqoFfiqujpydQ0BS1zU3p6bX2j6bolEIuflF/T29Zrbn5GVvWPX3qISXC2hDps9K5VK8wuK6HRGLaEOV1be19en UWvw+KrqagKDycIEksPhZGbl3H0LQySR0zIyCwqKDAaDWCxJTE pJTkmrqyOZFEihUPz085qExGQikYw9s0IIlUpFZVVNUlJqdQ3B aDS2tralpmXk5OaVV+ALCooSEpOFQpFapS4rr6gl1LHYHLlc0d PTw2SyAoNCpV3d5gZotbrsnLyU1PS8vMLKyqrk5DR8ZTWurCI1 NT01LaO5mavRaHJy81LTMrKyc4uKS1JS0yvwlThcRUpqenExrq ysIj0jq6CgiMNpTEnLyM8vzC8oSkvLSE5OZbE5Vzyvh9yOyM7J 8/W7Zb3fjkqjP9i2hEAgEP9FPGrnhXq9ISc3f9PW7bFxieoRdz90 OmP9xq2BQaF9fX33k8jg4OCFi1d27dlPpdIfhp+ioaGhy1eu7t i1l9JAfTSOkKqqa//1zfdFRSVqlWrCiZBI9Q5OLkEht4uKf8c3qX8QOpN57IQTvrJKL JFUVdeedHBhsTmPLHcEAoH4s/GoZVWlUpeV40NvR+TmFZjmqZLI9YFBt7Nz8kSi9vtJRCbriY9P Co+IJpMpGs2Df+XY09ObkJgcFh5FItWP61DigVOKK7/u7VNegb/PG4tx4fFagoJvF5fg5HLFA7Tt19Eb9Piq6pJSHJPNLiktqxmZT Y1AIBD/myBX+wgEAoFAPDCQrCIQCAQC8cBAsopAIBAIxAMDySoCgUAgEA +M35ZVnU6nRiAQCMRdaDQanU6n0WgetyGIB4NKrVar1X/wA5DfllUKpSExOTUhKSUxORVtaEMb2tCGbUkpaWER0e4eXrfDo 5JS0h67PWj741tcQlJSctrg4B9axvS3ZVWr1aoQCAQCcRcMBvO S+1VKA/VxG4J4MCiVKpVK9dCfVhEIBAJxLzQa7SPxGYP4rwHJKgKBQCAQ DwwkqwgEAoFAPDCQrCIQCAQC8cBAsopAIBATRCKRpKSmt7UJHr chiD8Rj0JWW1pai4pKsnPyiopLS3HlOTl52Tl5LDZHr9c/jOwEAmFqWga+snpIPnaStF6vZzBYRcUlEqn0d6XZ3t5RXFzK4T SNCaczmAWFRfiqao3mfj3y9/b2FRWVUKl07UNYJODPj16vZzJZhcUlEonkcduCQPxR6HTGjl37 zNdXRiAeuqwajcbomHiv6zdpNLq7x7Vde/azWOyo6Lir17y7u2V/JGUGg9nZKR4TKBSKvG/6enn73A6LaO/ovDtWW5vA8ZRbbFzi78qrr6/fx/eWi9s580B+S+vZ85f8bwXdDo+U3yXh90KlUsUnJLq4nr3XyvK/iUQiYTCZpiXQ7xO1WkOhNMgVj25xm3shEAidnN1iYhMetyEIxB +FxebsP3iourr2cRuC+BPx0GVVr9d7efvU1hIghN43/TZs+gVCKBAIr3v7NjVzzY803McsddPnREajMSAwuLKyeoy6EAj EAzaHSSRyT0+vTqe/+/MjpVJ1yuWMj++te6V8r8CExJR9++3M/youLrU7bE+l0bu7ZXqDYYx5ZivOj022pBRna3e0pbV1uOCji/CbltQS6gKDbw8NDZlnd3eUMeEyWc/1Gz6tbW33s8D9mHCzjO4ZZcyRBoNpZ6z8q1QqZ9ezN338fyUdB OK/AiqNbr3PBq2HiDDnocuqwWgkkuq7u7sNBoP3Db8tVjsVcoVWq2 2g0kpx5YQ6YnFx6dDQkFarzcnNi4lNSM/MzszKkcl6enp6iUQyiUzJzy8qKCzSaDRtAkFeXmFVdc2QXI6vr F6ybNUp59OEOpLpBaxCofD1u/XTirU3b/r19PR2iiWZWTmVVTUqlQpC2N3dk52TV1yCO2rvEBh0G0IoFkuK ikuLikr6BwbI9ZTYuISs7NzY+MSmZt7AwEBNDSE3v7CpuRmTiq TkVFu7Y6ZydXV1X/Xy/nmlpa9fIIlcn5iUQiSSGQxmeEQ0k8Xu6OyMjIrNys6rrqmNT0i WyWQQQq1WSySR8woKff0Cj59wEgpFHZ3i6moCvrKmFFduWjhWI BAGBYempKYnJ6c10GgajaaWQCzFVZDIFIPBMDAw4Oh8esXq9TG x8WKxBELIaWxKz8gi11N0Op3JPL1ez2Y3FpfgKquqBweHIIRx8 YkLFi+/fsOHRmeYDmMwWGHhkdExcf39/cUluKjoWDaH08zl5eTm1RFJGo1Gr9cTSeSS0nJCHVGv1/f29oWFR8YnJKWkZlRWV+t0d17jG41GJpOVlZ1LodA0Gg0eXxUV HVdYWFJYVFpWjler1RBCmUyWk5tfUlJ67LjjrcCQh9TkEIhHRn 9/P76yurMTjWgg7vAoxlaxRzeDwXD9hu8Wq51DQ0MQQpmsx8HRpa a2LjEp5eIlD71ez2lsWr/R6qSji69fQCmu/PSZC5FRsf4BwbaH7OPiE8sqKo6dcCIQSD6+AZfcPfgtrdt37s3 KyjH3iGEwGCoqKq332zIYTCaL7ejkUoGvDLgV4nXdp76hwe7I8 cKikjaBYNfufWHhUXKFwsXtXGJyWkZWjoOTazOX6+x6drf1wct XrpWV4+MSkm76BjRQafsOHGpqaoYQJiaNklW9Xp+Tk2d76BiDw VQqle4e17xv+A4ODrpfuebheV2n0wWFhK1eu5HOYEZGxQbcCu7 v7w8ODXM5fU4gFAUGhe4/eKi1re2iu2dsfGJvX9/1G76mRd21Wu01rxuWG7ZcuuwZn5iSlZ3r5X2TzWl0cnYrKCwyG AyhYZHbd+7t7e01GAz4yirHU66EOuLlK9eCQ8JM5jVzeRcuXSH XUwJuBfn539Lr9c1c3tLla+h0ptpsGFitVnt4eh06cryvry8nt +DylWtJKakOTm4NVNqZc5dCQsPqiKTLV66x2Y2nz15Iz8jS6/WJySnLfl5z6bLnraDQgYEBU1IV+KqTTq5V1TXuntdCQsOl0i6r bbvPX7zS3tG5Y9c+TmNTS2vbQbujBYXFAoFw1579gUGhD7PRIR AIxOPh0c0EHiOrBqMxJjYhKzs3Kjpu89YdOp2uvaNj3wHbyqpq jUbLYLBWrl6fm5sfl5C0acv2NoHgiqfXnn22AwMDxSU4t9PnCH VEu8P25eUVY3Ihkyl2h+1FonbPazf27D3Y0Smura2zPWR/yd1zt/XBIblcrVY7OZ+OjonPzs3fuGU7nc7s6+u33m+Lx1e5X7nm6x+o 0WgMBkMdkRQeFVNTQ1i+cl1efiGEMCk5zVxWIYQ4XLn9CSeRqB 1C6OMbcPXaDa1Wd83r5vkL7hDC6Jg4ByeXvr7+pOS0s+cvNTdz LTdsTcvIghAWFpUcOXpCIBRev+H7y/Y9AbdCcnILzJ81A4NCbe2OqdVqrVbbzOUFhdzG4cpPOrrc9A2A 2OvoA4eMRqNer7c9ZO/k7CaTyTIyc046upge3Hv7+iKjY/PyC3z8bh21d1Cp1F3d3avWbhQIhGNqjNJA+3mVZT2lITomrqS0 7NhxR0cnt8GhofiEpIuXPeop1PCI6FJcmduZC5evXIUQlpSWbd y8rb+/X6lUitrbuVwen9/S2Sm2PWTvduZCf/9AZlbO8ZNOovZ2G7ujqWkZEMLNVjtycvLCwqO279w7NDSk1mhO uZzxDwh6gK0LgUAg/iQ80g9sfPxuWW3brdNpIYQdnZ2X3a8FBoWmpWdu22EtFksEQqH d4WMNVBqEcHBwyMHJ5XZ4VEhoeGZ2jlwuP3z05OatO7g8PpXGq KyqqSOS9h04VFlV09LSOjAwaMqioYF61N6BzWk87uBstW03hdL QzOXlFxS5up2z2rYHQqjXG06fvZiYlBoRFbt4yQpcWQWXxy+rw NMZTA/P62HhURBClUqVlJzqevociUzZvHVHamqGQqlMTcs8fPSEeXHKy/EnHJw7OzohhN43fL1v+BkMhuvXfa94eEEI4+ITz567qFAo09Kz LrtfbebyLJatLCwqgRCWleNPnHRqaWltbuZlZOacPndx4+Zt5j NjQ29HHD9xCtsvKS0/5XI6MyvH3eOa13UfuVweE5tw0PaISNTOYLI2bN52zN6ByWIzme ziEtzA4HBVNHN5rqfPR0XHhoVHOTmfbhMIRe3tq9ZsYDBZnMYm zehJyMdPOtsfd/K+6ScWS7b+stv2kH1ra1t9fUNVdW1mdp7r6XNp6Rle3j6X3K8O DQ1V4Cu37bCGECqVqsjoWNfT5y5d9sjOyV+5ZqP9CaemZi65nl JdXdva2nbU3gG7I9m+c29+ftGNm/5bf9kFITQYDGfOXQoKvv0g2xYCgUD8OXhEsqrT6RhM1pFjJ39Y uLSmhjA0NJSdk2exdFV5RWV+QdHCRcv9bwWlpKavXrcpLiFRoV D09/f7+AWcPX85PDKazmBCCItLcHaHj9cS6qprCDm5+U1N3MNHToRH RPsFBGHPixBCrVabkpK+au2G8orKvPxCh1NuhUUlTCY7Pj65sL Bkx669FRWVjU3c7TutT5+5wGSxnV3PJqek0+mM2PiE6lqC7aFj jk6uMllPR2fn+o1Wl9w9W1paLTdsPeV8Jjsn/4qn1+p1m0zip1AoIiKj12/ciiurMBgM0dFxLm5nWSyO9T67/QcPC4RCD0+v7TutyfUUL2+f3dYHaHTGhUtXzl243NYmCAkN37R le0JiyuGjJ/MLiru6uu0OH2+gUrGU5XK54ynXdeu3ioQiCKHtIXvbQ8dYbM75 C+6/7NhTUFiUX1B40O5IUPDtktKyuPgktzPnK6tqKQ3UhMRk00Sh8M iYZT+vJpLIMbEJv2zfc9XrBr+ldceufbfDIgODQs1vRCCExSWl 875fnJmVYzAY4hOSjzs4E+pIZeUV+Mrqg7ZHd+89yGSxr167sW 3n3sjo2OCQsAWLlrFYbPPHa6PRmJyS5uxypo5IxpVXZOfm0RnM VWs2+vkH8nj8RRY/+98Krqqu3b5zb3k5vqmZu33XPgcnV7n88U9LRiD+CEqVStTeof gTTLBH/Hl4RLKqVqtz8wp8/QLPX7ySmJwmlXbJZD2+/oHFJbii4tKrXjfy8grSM7I8rl5PTE7t6ent6Oh0cHJ1PX0uMCj ExfVsSloGhLCujhQcGpaVnUtnMCCEZeX4+IQkXFmF6eMWpUqVm Znt7nEtKztXrlCQyPVhEdEZmdkMJttoNNbWEqJj4mtqCNe9fQI CQ5RKZUtLa1h4dGpaZlVNLaWB6h8Q7Osf2NLSCiFMSkmLiU2ow FeGhkXGxiVWVlZHRsW6X7nG5nCwvHp6etPSM694XMvNK9DpdGK xJCEpBV9Z433T76ZvAJFMjo1LvHbdp6i4NDY2wev6TTa7sVMsC YuIIhCI8YnJnle9s7JzvW/6xsQmlOLKs3Pye3t7sZS7u2X+AUFXPK/XUxoghFXVtSGh4VVVNYnJqb7+gfX1Dd0yWUZmdmxcQmubAEJYU loWERmTnZPX2NRsqnAevyUo+HZRcWlBYYlfQGBWdu6QXF6KK4u LT7r7Y4D+/n4nJzc+vwVCaDQaS0rLbodF5uTmtwkEJDIlOCQMj69KTc8MCAz JzSuIjom/eMkDj6/CZiGZU1xcGhYRnZdfwGZzqDT6JXfP+ITkCnzl5StXo2LitFptH ZEUHR1XXUO4fsM3IDBEJut5gG0MgXj0NHN5Z85fwt6xIRAYf1I vS9Gx8W5nLhj0Bghheka21bbd2HTWvxgKpVKlVplP/HnEEEn1+YXFGRnZBfmFD8k7BwLxF4bJYu/db1tVVfO4DUH8ifiTyiqTxQoOuV1WjmexOInJqdk5+Vqt7rejI X4nuLJyR+fTPr4B3d3dj9sWBOK/DyaLbb3PBskqwpw/qaxCCHt7e7lcvkAg5PH56EHqIWE0GtraBJ3isc6qEAjE/dDa2uZ9w5fFYj9uQxCPDi6Xh8dXsdgcjXZ8B7R/XllFIBCIPzlara6np/fueQaIvypV1TU+vgHFJbi9++04jc3jHnNfsmq4P0xe7YyjXfbd 5/7dnv/uP8rDzQWOE+XXo4972BjPf3+8XL9pjPFBVMU9ynLfNWnm6/CB5fhAynWv/T9g5DjF/+3ov7ssE2ghEzLsD7XD3yrX7zbyPs/+HyzL741uzgOsvcdervs57A9Gv/swCB9uLkaj8T61DN4DrVa7Z59NdGyCQqFgstj3cgX/27KqUCrxldXFxaUlpWXjbqW48rz8wujY+Pb2Ydf2FAoVm8UKIZ RKpSRSPeamoFvWU0sgqUf7DiUAACAASURBVFTDd3ZV1YSOjk6I edrjNDZzeVg4m9NYWVWDvfgdksuLS3BDQ3LMkgYqrWPEgX4Fvs p0s9DV3U2oI2J1J5ZIGqg0hUKJ/VVWXtnb14fl0tTMbWwcXoWGyWLXUxqwr0QGB4fKyvDY/sDgIIVKk0q7hqOX4dtHfOILBEIiqR7bb2sT0OkM7C5Vq9WWlpY rlSoIoU6nr6sj0ehM7DAymUKlMbCydHZKiopLsPChoaH6+oaur i7MsKKiUmnX8Ogml8enNAx/bCNqb6czmCq1GjMMX1mFJWU0GqtrCKapv1QancliY61BIBDV1N Zh4d3d3bUEIjYlSqFQlJXjTb6cGqh0DqcR2+e3tDJHPpgRi8XV NQSsJnV6fVFRiVDUDiHU6XREEpk9EoXNaTTNfpRIpBX4SqVSCS Hs6ekpr8CbJmHVEogmBxRCoYhGo5tqj0KlYY6U9Xp9bl5hX18f hFCj0dRTGkzniNJAbWoeLqNYLKmsqh6uSbG4lkA0temKisqu7m 4IocFgaG7mMkfeyHEam5lMttFghBAODckzMrKxdiiXy4kkctuI YURSvWm/paWtAl81fLqFoloCEfNeotPpKvCVg0PDOTY2NrHYjab9pmYuZl hPb29ufhF2IpQKZX19A7YahNFoJNQRxZLhdZMam5prCERsv6Oj k0qjK5RKzLCKkSnWBqORQqVh07MhhAwGo6W1FTsvbW2CwqJiLH xwcBBfWYWtWqHRaIikeslILkRSveky7Orqqqc0YMWX9fSYu/wk1BGxFq7X6xsbm3gjOTY1NdfUELCyyOXyquoarMKHhuQkcn1P z/As7qrqmuYR594iUXs9hYoZKRS1k8jDDjUNBkN5RWVv7/ApZjCYrSMrqZHrKeR6ChZF1tNbUoobvgwHBigN1K6RIf/C4lLhyHd0QlE7uX64XAKBkM5gYmXR6XSluHLTJclksU1ut8n1F NbIBdLV1Y0fOcWynh5KAxVrewaDoagEZ5qQ39TcbHLz2dzM5XA aRwwbxL6pgxCqlKqGBmqnePijO+ySxMrC5fIrKvBYeG9vH4lcj 116CoWisKhkcOT7cjqDZboMW1rb2CO5SKTS6tphP8NanY5IJGM 9kk6nI5HrzbvKhobhy7C7W0YkkpUqFVau8opKrEeCEBIIRKyFG wyGxqZmU7/Bb2klkYc7NKVSWVVdgxmmUChragmmllBTS2Ayh6+pru7u2loi1 tpFovbKqmrTx0UV+KpumQzLhcfjs9nDH000NjWz2BzjSC4V+Er TZUioI7W0tmGH1dYRhSIRtt/e0VFHJJqqhUyux1RDr9eX4sqxdqjT6ZgstqkqqDQGjzdssEzWW 4GvxPb7+vrxldVYC5dIpeUVlb+iZSWlZcXFpUQi+V7KSmmgff/jknMXLsfGJyYkpag147+l+G1Z1el0IpGopbWtrU0w/iYQNnO5ZRV4kzCw2Y2ckZ6xt7eXwWBi/gd6+/qpNIZq5IVJPYUqlkiw09DS2tbaNly//JZWKo2OtU6VSlVdXYt94KhUqZhMtmRE8Mj1DabesKe31xSlu1v G5nAwP8AQQkIdEXOSYDAYWlvbTP0Ul8tvauZiURQKRW0tYVjIh +QsNsf07QeJVC/tGs5RLJZg3/ZACDs7xY1NTZgjQK1WW1NLwNqKXm9gsTlc3vDJZrLYPF7LcK8h 68GPLCA1NCSn0xk9Pb2YYYQ6Us/I9SwQCE2NWCyWNDU1q9UaCOHQ0FDdyPk2GAwMBlMoHG6FHE6jU CjCGm57e4ep0xkcHKLS6JgwqFQqcn2DaUI1p7GJy+Nj++0dHc0 jwtDd3U0ZuVANBgOhjogtood9eWyq8KZmnkm9+vr6yfUUrN33D wzUU6hYjhDCBiqto7PzTo2NtIr2jk4Wm2MqS00tAbue1RoNp7G pvb3DVHstLW2mhlRPacCiyGQyOoNpup7riCSsyzYajQKByNTLt 7S2NXN5WBS1WoMrG3a8rFQq6Qym6W6pgUoz5SgWi0lkCrYvlXb RGSzsGtbr9YQ6EiZ+EEI+v4XL5Zv2W1vbsFz6+/urRr5fUqlUTCYb6w2NRiOVSjeJhEAgpI7cYXR1dXM4jVhvqFAo iKR6k7MONodjuilpbuYKRSKsIXV0dtaM9LlKhZJMrsfEQKPRNF BppqbLYnNMY349Pb1MFhtron19/VQaXTsiqw1UGuZc2mAw8PgtplPc2trGYLCwfYVCQa6nYBUulyv oDGZffz/2F6WBKhAKTTXGYrExIyUSKZPF1o583FxXR+ofGIAQarVaLpcnG qlwFptjahUDAwPVNbUjd7qDDAbLdFHUEOpMd7pisdh0gXR0dDY 1NWu1WgihTqerqSVgF4tOp2tu5pm6aRaLYypXb28voY6E7ff19 TPZHFP/UEsg9o980t3W1tbYNGxYm0DI4/Mxw4aGhmpHbok0Gi2LxWlv78CK3EClmb6hF4naCYS6kVz6aHQG dumpVCrCyL0ahLCpqdl0GQpF7Vwef+QylJluiXQ6HY3OkPX0YP tMJss0GaKZy2OxOCPl6qPRGMOXYf9APYVq6gOpNDpW4Uajsa1N wG9pHclRxGSyRsqiqac0mPoKGp3RMbI+GKWBajKyq6ub0kDT6w 0QQmlXVwOVrhy5KIhEMnYZGgwGgUDIHRE8fksrl8vDnkTVajWh joi1Q4VCwWRzTL0rhXLnBkUikZgukI7OThabjamGXq+vqa3Dyq XXG3i8FpMqNzY1twmE2MuxwcFBwsg5GhwcpFJpXV3dEEKlUin8 dS1rE7S0tnV0iu/1QqKqqubHhcvy8guZLPb2XXvvtSDgAxtbvdez+d1/jXvY73mc/61cfv9btV83ctxi/p5XE+NE//X9P2LkBCofPpJcJlauP2LY7zlHjzaX3z8c8FBr76Hk8tAuw4lV PjTjAeYilXZlZediN7j3rpbf3UKMj2TA6A9G/2+M8gfhcBoXL/m5prZOKu1as24T5pXvbtCUJQQCgZggLDZnv81htN7q/wh6vf6U8+mo6LjyCvy+/XbMe8wAR7KKQCAQE4TJYu87YIdk9X8HobA9LSMrIyubSCLf6xg kqwgEAjFBmCy2rd3R2pFhVAQCIllFIBCICSPr6amsqjZNp0IgI JLVCZOV1XToUIadXR7a0PZX3Q4dyqioaHvclxoC8V8GktUJcvh wPgA2ABwD4Aja0PZX3OwBsL1ypQpCaBz5jn7MfEsEAnE3SFYni JNTCQBHz50rLyriow1tf73tyJF8AI54eVVCaFAqlSqVSq1W63Q 6TFwf9/WHQPx5QbI6QZycSgA4XFLS8rgNQSAeClFRNAAOXbxYrNUOSKVS mUzW39+vVCq1Wi1SVhNqtaazU4yWMUeYg2R1gmCympnZ+LgNQS AeCoGBZACOnDqV0dnJbWxs5PP5HR0dvb29SqVSp9MhWcVgMtkn HZ1NHpEQCIhkdcIgWUX8tQkMJANwzM4uikzG4/F4EonE4XA6Ojr6+/vVavWvuCP/n4LBZKH1VhFjQLI6QZCsIv7aBAaSATi+a9etgoK0zMzM4uJiEo nE5/NlMplKpUKyikFnMHdbH0CyijAHyeoEGV9W9UpxUx0Oh8PhcGRu 55jVDfRDHSQcDofDlZNYklFjMUONNXjcCGUkVs+YzAZ5I/9XkJkyCOGAkF2Lu5vSyjpWl+ZOPOOAiDL6uCpiY68RQrmYTRwd tRzP7TEYtQoBbUyatW1Dv14T2jZKzZ3Da8jtv2FAU48BQk0fj1 ppHl5WQWmXQ6iTCxpwODypUaoyy0LFI1YNH1dBYHYbIITafhG9 Goera+pS3OnfjbrBtnocDocrIzOlylFW9vBqcGVltbzesebrpD TCcNqVtQLN2L8hhBAqhaTh/MsI9Z16CCGE+sF2Vt3oqqqo5PdBqJUL6GNPDF3Yb77esUHR3VS Hw1XThf26cbKTCwhmcWu5MrMK1fa0UHA4HK6M1CS507400sZqP K6cI9GZv5pVttMqzGuY97sGAAMDyQCc2LzZOzExLDY2NjMzE4/HNzY2SqVSpVKJXgJjcHl8L28fNhvdXiPugGR1gowrq8buBs81T 2FVOme+fYHITFj1qvqQVc9h/721xKt6uNfXiqpzAw58DMx48j2ry0UsyXAPrxRU3rb5l9mfh0u lPYRLq58E4/HKrvzBO3nKck98Nmf0AS9vytfDoZrry18eG3V3ukrfzb64aEzw 5O/2eUSXcUeLlKm8tLI4xx+eMz/+2aUOScQW+b0N2JijhkZu0q4vxmQ014MGjb2si/MAmPrBrvjW4WoTk4rDj/3riTvHvb4ruLEXDtV4/TQHgHd2J7PumKZsydj8PAAAgBd/uFjab25q3pGXAQCv2ReYB+plzKLLa1+5k/YizwbJmDJqOokpTovu1PacTWHcfgihpPjC4ufH1qFtoV4jqjz+ 5djwb8+WdZvJkIqdav0uAM8t86gYewclocR6Hpg/xfwEfL7FPYXVh4m5oj1m76sAAABmLziV2jeSZkfczuemA7A1qn +41aiF9Tnehy1eGmXF58cz6IP3/ZCJyaqlpWdkZMDt27eTk5NLS0tZLJZEIkGyao5Or0fP7ghzhi+ 4x23Gfx/jyqpOVO3yPQDTp06fMQ1M+vBYAtv0MGKU0858NhmAJ56YBcArP zrldkAIobLVf887UwAAr8/buc/GxsbGZue6L18BADw7zym5Uw2hXhSx892pAPxz8bYDNjY2O9d+/NGHS8JIkqq4MzY2NjY2m3948+kpALzz4469NjY2h89cK+40s6c 5yurj2QA8+9mqHVjqNqcuJ3AhFOad/fFJAJ59f/GmvVi4zWH7NJZO3810XwYAmP3ePMuDNjY2NjYb/jMHAACe/cGbeJcfGZ0kze37ZwEAz322fudBGxsbm32//PjuFACmvfeLT+OgmQHPfLpyu8mA+CYDVJADN70HwJS//WfVdizc7tj1CjE0yhhXFgEw+8v9yW0QQqhpjzr6+ZMAgJe+3rr HxsbGZv/mpe+//9qxcggpfmveAOCjA+mcEVnVa0iBy1+bNvm5F1+cCl5ada7A7AY DFp54a9K0Ke86FpuF9ZZ7rH5pMnj5qxU7bWxsDu62+OKVF2yzR smFXpJu//VTALz53Ya9NjY2e7d888nfPzhTCyHkpjrNmw7AnA+Xbh4umu0x x2yurr8pdc/fAZjxymc/DRfNxsYmsLRFbi6rjZk2HwPw+mqvqlFPz1puzob3AQDg+W82YB H3r/rqGQDAE1+6FrUaIIQD/BtrwfQpk2dOBzPmrg2jD9++dCbte/3ZSU/ujO3XQwi1kir/Zf8AAIAXPlm+Z9iEg+u+ngO+cGlQ3q8cBgaSATi5bp1HWJhvcH BwYmJiSUkJg8EQi8UKhQIJCQJxL5CsTpDxZbW9xu07AN74z4IV Ft/OBu9uDaAPP1AYBYVH35v6+hvfbLH6CoCXFjjnSyCEorQj/3xqMnj23/tTm0fS0FDCrL94CYBXFnmUdkF9sfUHzwMAjpdj/6qplSmxxG5Tjh2x69+bBcAv8ebvTE3wYrZ/PBuAj1zIo99Ht+SdXzgNgE9sskWjwg3ShssWAID3d4QMl0vPzX Re/upMAF5e5MfW6M0P7q66tujVGWDGR2sCak13D4Kc09+/CcDsj+zCmnUQtsZs/+RpAD48RRz9tNtPCt7yHgCzVgWQR72YNEgbriwC4JmvDiQLIIS SojNfz5kKZn1uFUEdOaSXXBiEE0BFnc/aNwD4+KBJVvVyivN74Nm58w6dd/jXFPDSctfyvjspF558e/L0qe85mcsq7dr6zwAAK24NLznZTU8PKuONkh01/sR3bwIAdqQOP/vyianhNR0QQm7aqflTAPjyaLF4dNEak61fB+ClH13Kx33ChxBC VWOm7ScAvLHmurmsGroL7T8FYOoL/z6QwB2pajnLz/qDOZPAM1+dI8mNUC24sQrM/Ps/lq1d9SZ45kfX1C4DhBB2Ju1/47nJM3fFySE0DNR7LX8ZgGc+WOKQ23CnCjSNOQGJ1RINklUE4u GCZHWC3FNW5wHwN8tzfr4uFrPBU0sCqqUQQqgXR22cA177cLdf ztUfAXhxgXNhL4Qi/82fPAHAq1sjxeZ9lLjSedEMAJ5dd6lMARvPffX6JADeX7YvhDT OICczaNXbMwHYENIhH8fIEVl1Jo4eVWsdltWDmaM90xmk1MsWA IC5m28QTL2vuuTYO7MnA/BTRJu5TnSlOSx5FoDZiy+Zdd0QKviBW58FYPq3u253Qtgeh8mq E2G0eQPDsrrSj2j+SAkNUuqwrKaKIZRGH5g3C4DnV91svmtUsK fqxmhZNQ7WXfo7mPX2mgCOoMLx/6aCORZXSu7cf4wnq4KIXd8+AcBrX/98Joc3TvVBCA0sT4v3pwLw9vxNXhVS83+GZfWLI4Udo2L0N6ZY vwHAiz8448Y7JRDCe8iqRpC66RUAZry6IbDJ/ODBwhNfvgAA+OYGXWlUd/ivBJPe+M+hG+EXfpg96fX1kfQBCKF4WFYTtVDfhb/69TQw851lAQ3qsRn/HpCsIhATA8nqBPk1WX3BwqOiNufEwplg1lrfqiEIoSR13XNTX5 p7MItVd3YeAC8scC7qh5Dsuug9AMBPN+oGzB8hBqjXd7wHwNSf 3XKkUNMafvDVJwEAYNb7C9b/YncFN2rw7zdkNXbHp88B8PTc+cvXWFpaWlpuPxFM0EIozL+w8C kAZr/1r8WrLS0tLS3Xb/Mvl0NolNHullXYnrzizVlg0qsuJQNmaTcG7f4PAOD/HJMF5r23Rpjm9G8AwL92BPAg7EjY8emzADz9npkBNWoI5eSQLf 8EYMrLn8xfbmlpaWlpaeWWLNBDYw99WFbTpBByvNZ/DgCYf75QetfMnt7q0bJq1Fee/hA8NWelfwuE0gzn/0wCs1dfyDcNXY4nq1px6bXv/z4dAABe+3L5WiubGPpdVagSJDt9+DwAAEx7+9vVm/acyhp2AMJNOzX/SQCeeeebJVjRNu4OqtFCKOemWr8NwIzn5347XDTLM/FNPaMe9MeVVQXN9z9TwJQX3r9cM+pgAz3w+/dmAPCRe82gQdkRsBqAWR9bJ1CbY3a/DmYuOJPdDWFv6v43nps8c0+KQTfECN40BYD3fnYh6SGEreke9u stLS3Xb9iwYdPuS9nt482RGhckq/dDR2dnVHQcl8d/3IYg/kQgWZ0gvyarz3/vViMfzLL/YjaY+dWpcrGK7v/9rEnT3rMrG5RUu/3HJKvUs8v+CQDYEEg11yuoYt868BkAU1eczuqEEOq76qvjbP/1NHampr653DmWZtK835TVMTOG3vwlTgWhKP/CwmdHT6pZH9wLIeyhjyOrsuzt78wGYMbhLPPHUu7tfd8BAH5wy xrVU+vFBRcWAgD+vfMWH8KOhLsNiJFDqCCHbPlgtAGfOFG0EPY xhmU1QwbVNcd/egcAsMKzovuuN5dmsqqCEEIt2eHdJ55+cUEwF0IIW3PPfDUVPL v8dOXI8+p4sgohHGymlV6wfH94RtKcz60uF/WNPgIaexnkLMdFrw7b+cp8u4A6CCE/3Xn+06NKMMkqSgWhkpdm/d7oon1hXyEcpWbjyqqScWv+DDDt5Q9vUEYbwI1e9MFTAHx0pXZ oRFb/sSmuHQ5RLi/9+6QXN8Q2K/vyD/3tuckzrVOM6n7KzRUAgI9XXaFBCCHp9II3TIZM/s6zTTXATnKeP8KOS/Hjz0ZDsnp/MJisPXsPog9sEOYgWZ0gvyqr8x2LlbAnc+v/PQvAP51S449/9sqTs/59laOFndUu35jJ6pK5AICvXApGPcx0E86vfgGAJ1aczjbNP5KL 2PSqPOdl0wEAL/xwsHRkPO83XwJ/8gwAb28LLiZSqVQqldHU3m+EsC3v/MInAHhnzZWUWiqVSqXSGMJePYSGrnFeAkOG3/+9Mh1M/vI6xTwPbqj1t5MAeHtPSLP5y2llS8T+9wAA/94Z2AphR/z2T2YD8JZVUFGdyQADhIOk4C1zAXhinn1wIRX7gydRGaGhizYs q+ld0MC4tPYjAMCHhxPb73qdeUdWG9UQQnXthbmzpgEw6/V/fPD++x/M/fuLMwEALy67hhuuwnvIKoQQ6mUtbCrllvXbTwIAXp8XTB9n9FE tbmaQ8Fc2zJkEwBOfbMyXwY5s5/nTAPjHBq90rGg0pqjPCOFAU4r13wB49vNtN4uwolF5YoV2VJrj yyrz1g/TwaTZ7xzLHjU9WFV5+d9vTAbgM4+6O7K6IbwZQijMtP/0iRnfnyunJjvNfXHyzN1JeqOan3zoRQBemb8nvxtCqJK2NtGo1 OgjnzwzZdJTS/06Vd211342Ce3cLVco9/iACsnq/cBksffut0XLmCPMQbI6QX5dVh1yZRB2xeye/xwAs+bMfgJMe3mJVyuExo5KZ0xW83sglET/8s1MAKZ8fRwnuaOr7TjPn58HYOa3bllcg0E90Kc0Pel04c9+DQ B4b5Ff/fDx9zW2+qFTzaiPTUbGVj+1zW0fFT4ytvoPq4CRKUJGZe21hS8 BAOYcyO8z/6qzp9B1zcsAgPe2xTDvjI8OMGJ2vQvApLk7Akh3pix9cLJq9DP g8NjqzJ99akZNhb0ztprcCWFf5mGL5wCY9NG+lKY7fb9G0TuoN vTVDMtqRpMGQljh+sXT08C0mbNnPTFjxowZT8ycNfOJaZPA9P/YR7doIByR1blueLPc9EN9cqVJHbrj1s8CYMZLB9LMvxPVDPYpT MVWsn0WAABe+tyDppHmu86fAsCXx0pGDbnC/sYUbMqSK/6eQ5vDsvo3Sz/ynalm+r78/S9NBWD2V4eSzSpFXnxm6esATP7sRIXMCFVC/1UAzPrHxvBGCCHUUjxXvjXp1a3ublvefv3Jp3YlaiDsofgtngL A9I92+tWZLG/0++6FqWDmouvNGoNmsFswQqds4F5zmJCs3g80OuOA7RECgfi4D UH8iUCyOkF+S1Y7IYTyKo8f3poKAABg5gq/BiOERhF+RFbFEMKBCq+FfwcAgHmOSfRmPp/Pb6xMsPkGAAA+/OUaRWE0sHy//3Cdc2oNn8/n8+k5l1YDAF5ccKBwRA7vS1bfty/tGDVTuCX33ILpALy34UYeg4/R0ipTGA1S2uUlAIC3Vril8vh8Pp9f4r1u7hMATJ6z7jpBProj1 dLjtn01HQDwwW6/ahafz+fzGsrO/jwVAPDKIrviTiNmwCdPA/DPo8Xto141jsjqsqulo+Yim8lqG4RQSQxe88EkAMBT665U0/l8Pr+5Kmnf2o82J8ogNWDt3wD42CazWQ9VNUfnPjMNvHg8u71/mM5id6v3JgPw2YHMZg2EsPDkO1OmT3nzQNRweVs7u5pSrb9fvu FSBofP5/P5zNjDcwAAf/tPEMXMvwQvauXnKw6ElGAnp8pv2xQAnvx8Q5bU2J516rupALy/NaCQNVKHbb0qY39j8p7XAXjuqz3B1fwRxP0q88pTNWbafgrAKx YuSZThI0QylV5OuLF6FgDg+c+Ox9Gw4OqQfV88AwB4akcIXQEh HGrxM5dVCAVZ9t88P/2tt+fOeOqZZ/bEDhmhUcGLsftyBgBg+pcHb5Vg6aQ4fP7MFDB1njtrfIcX44Bk 9X4YGBgk1BGlUulvH4r4nwHJ6gQZX1aF+JOfATD1i0MZ7RBCqK k//eNrAADw7E+RLAWEUNdWav8RANO+ts/C5o8qy712zntt+uixuNnv/mQbXNcHIZQT/C0/n2X+39Mfr3PNuTN/l+a76HkAwHJ/0Xiv8prD1r8JAHjtYKFolKoJ889+N2N0nmDKoRy1vpt57scx4e CJV/7xf05J4nFG4Iy0aIcV78weffj0v323+Uy+yGTAWwCAV/fnC0fN5e0n+K1+CQDw3cVCgXm4QVJ/9t8AgH9sj8NmBunqgmwX/33mqBzeWuxSPKAjXV8yG4A3d6VxYV/S5qcAAC8dqjK7eVCQfVe9CQB4bV8UTWOERfavjkpk0hfbnTxct s+dbBY2+dX/23iLaP7wpmXEWH83anB4xruLbOIbIYStGY7/ngJGM8sBp5Xzc6zfHFuHS69UyszSVbJTdr8/+oh/HMJ1G6Ca5bf1s9dGnXAw7fm3P7ULbeo1QghhH89rEQDglZ+D2C OJdSTv/gZrQHP2Jw/oIIRQK6q+uuOzt+eMaVezPtkX2Wbu7elXQbKKQEyM4QvucZvx3 8e4sqrvZkUctbCwPBZShw2PaUkhx9ZZWPzkWTKohRBCnZQedtj CwvJEGPHO+Jms3GvzyoULhlm081Ss+dceQ4SAHWuH/1touSeENErf2nJPb1thYXEhTzbeh6sdpR57V1tY7A5skI16SFE 05122trBYvGjhSLYLl664RdQaBoSJrhYWFosXLRr+Y+HCLX5lI v04aQ+joUYe3GQyfuGGfTcoZpZ0lHrsW2VhsetWffeoN6KKptz LOywsVpxKaug2Dzf28RMcLCzW2NzE35nwLK+7tcty0XAOP21xz GqFEA6x0s9usbDY60uQwPaMo2t/sljtXak27+rlrNtndlgsXnQ8gtBrgPSIXauWWiweKdcCC+vrpV 1QWnx695KRkJ/dslrvLqCWHn1oy0isFZu8yodfEQ+x0s7vGl2Hy9fepkJjHy/GycLCLKsFCxa4JTMHzWRVI6zxtbOwWHznmIV7b1Gwc2TorfDfc yfuwnXuGew7NSoXZ562sFi562Kh0BSmpkYd3LjYwmKpUxJHfSc XfWPate0jxi1ctHjZSs+awfsWVSSrCMREQbI6QZCrfcRfGySrC MTEQLI6QZCsIv7aIFm9HxQKRVubQC6/p+sPxP8gSFYnCJJVxF8bJKv3A5fLO3fBnUq725EI4n8XJKsTBM kq4q8NktX7gcliI3cQiDEgWZ0gSFYRf22QrN4PyB0E4m6QrE4Q JKuIvzZIVu8HgUAYFBLW1Mx93IYg/kQgWZ0gSFYRf22QetciPAAAIABJREFUrN4POp1erlDodPe9ggH ifwAkqxMEySrirw2SVQRiYiBZnSBIVhF/bZCsIhATA8nqBJmwrBqUva0Mwijq2D0jznF0im5ePYFQz2nvv+ MQZ0BEIxII9U0SDYRQr5TwqQQCgUDmSu946TXKO9kEIpnRMTgm O1V3E5U0Kjcyo0l2x+WRUdJIM/1ForLMffIPiblUAoHA6VCM2GLUytvZBAKBypPIIYQaWQudRCBw OpV6CKGui1tHIFIaJaP8FCokjQ1EQh23S2uEEGp7hczRhW+8s3 qPXiPl1o3+lyI0GWTQdfOIBGI9W6yAEKp6haw6AoHe2mtylm/QdvHqCAQyS9BngBCq+1rZwyVv7VGP9idvlHe1kgkEAoFA5UuUo 51IGdUDQiaBUM8W9WshhMahTlYDgUAgkJtld970aQaE7DoChdu tUvTyWKMreBhmS89Av7iJOiqQWE8TKyBU97WOqQYCu8d0MjVDo saxqTVL5JiZWil7JIwm6NJAaOhqYoxrAIMrvmv1998BktX7wWg 06vV6o/Ee6xUg/idBsjpBJiyrSnaK9adjXMa+bnU1mdsPIYQ91PCNswGY84Nr4R3 vfaXO700CYPZSXyGERmnt2eVPAQDApPftYqgjPgk1dZfngclPf 3qucnRueoLHglcnjc7tb/MjmiGEEA62kPLcV/7dzHPsjNf3BFSzRlZwqfGy/DsA4IfzDZLhPlTfUXfmOwDAWxtvECCEbbE7PpwOwI/u7H4IDbLQ9QBMemnhTaq5BVSfhS9PAsAypEsHoao1dOcro615e 8v5pOYeNYQQDrb5rRtTM5PnWXtUtg8ZIIQaWcQWAMBz33k1QAi 5KQ7/AgB8YJ3CHvHmqJSEbgIAzPr6aLYGQh0tfMtIPX9lnykyX5pNxY s5/BVWK08tP1vdOUohtK2lxz8H4Jn5zgUSCGFX5pFP5gAAwJSPd91 ZrEZUenIeAC+tj2yuj1s5F4zHl3vjirLd5o9Z1xY8d74eGnlZ+ z8fE/7aFo9ErA2ouLm2n41NzeIqeQjCvsYU11WvjYRN+WpXTLtKGLr4 7XEN+HBDQPPvapqjQbJ6P0ilXVnZuUKR6LcPRfzPMHwFPm4z/vuYuKxy0g58AQB44cPvV1lZWVlZWfxjOgAALPUgKyDsp0dtfR6 AlxefKbqzJkaZ24czAHh+hX87hIaWwkNfg2lTpk6ZBF5ecqa6G 3uC0pA8fgRPzPnqYvXo3OTZ9t++AAB46xvLzVYYB1y9CV0QykX ZFxa+NgmAme8uXrvVysrKasOqT54DAMz+5Gg01r/Xem96FwCw+BJVOiKrnaTzCwAAc7f6ECGEgvg9nz0FgIUnpx9CQ 0/Y5klgxutLfWnmFtD8lr4xA4BNt7v1EPaxPX4CAMx844slVlZWV qvnvfbcJACe3uBfJzdCKBcEbJgMwIyXP1q4xcrKymrtv//2LABg7vZQjsIADX3R26aB6S8t8KZCCHlpp+ZNBuDTA2kck6xKw 6ymAPDst8dzdBD2lXuseBOAJ6ZNBwC8uCGZd+fJbaAhcsNrAEy eOnUaAF8fyeOO8lesbStz+BqAFxa6FUohhKzQdR/MBjOnTwPgyZXe7OEH1vYypx8ng9c3hjF55MCz1lZWVlabv587H Uya8tynS6ysrKysDvtmNFTEHfhsEgAvfrwEq2Erq522J/OEUMfNsv0SAPD8h/OxNrDkn09MAgAscSfJIexnRG99BasGS6sR/HDtQ1Km67cATH76q5+srKysrJZ9PuuTlZ6ERnLgOXMDnh02wM4 rruGP+P5Bsno/oGXMEXeDZHWC/AFZTT/4GQBTfzxfjHmZV5Ue/WHmVDDzB89WCAeYMVYvAvCqxdliM1k9/dGTk8CLKwPaITS0Ftl9AZ7+5PslC/71LHj7YDxTBSGEapLnAjDzhf+7NEZWFbkn5s0BYNqe5DFO1vsr PBe/BMDkdxdeKhwYCSQFrft4FgBPfXo0TQIhrLuxeS4AwOKyuaxeWA gA+KeVLxFCKEiw/nw2AEuuYrIavmUKePJvy/xGy6r/sr8/CSZvDuvWQ9jPufoTAODdLf5MCCGETVdWfzgdgHdsEsQGCJXCW+ sBAK8uu1SHxRXG2H82B4BXt2e0aSAcjN0+AzzxysIbVAghL935 u6kAfHYw3UxWw3+ZBsCceSdydf/P3nXHNXW14YMguPeoWq1ardaFVnFQF47aamnr7tZqq3XhrtW6W 7dVW7dWcU+mCCIiS8KGANk7hOy99835/jjJNSA40H61NM8vf9zce/Z4nzPfF0Jt1oFPugIwYPr0UT3f9G8ddjTf4l5FVaUdnNIusP+I SRPHvgXA0NXJ7Oq0umE4AB0mbk2RQQhp52a92xIMmPblkE5NWw 6Ye18OIYRQmL4xLAC8OfNk/mPLQQ9WtweNWo44RMLfEE991x8AMHE3pepqrJkev2wwAP5jd6S g4KwZ6yY2bQgaj93LhVBPvfZ1ewA6f7Qrt4qBBEPh/kEABHYNuYY8mWnXY2+lMB6bXkhd0x40ahHy+6vR+OOj1ecBhUp b9ONy371VH7zho9U64qVpNWznA7TYaktbPb4xAEEzz+ufj1ZXB gO/9+YfObr3854NWry/M1/jhND5TFqtegNAlfzbjI4ANB61MUvitTqqLt02EgDQedrPD+wQF v9dtNrrixOIVpl7P+0DgP+Hh7L1LgiNFdVoVXh1bXBrAPpFZEk wCPVXXpRWuwAwYvvtY0tHdmsAem4s0jshhLbKtPUDQcNhP+w9d nD+2wAMeTat9mkO2v1wNm7dmMCgZlP2k5wQQlH6prAA8ObMUwW eMQlmiVnSDgS18F4wKDmzYAAAYOKearRqeUyraGhlz1w/sYkfaDjjL10VWq0yFjJxz38AQIOm7SeuOUWQw+rALLFL24Gg5k N+zX7iW13go9XnAZlCjVi1rqCg6J9OiA//D7hcLlz/s8lU69EFH63WES9Fq+8B4NdhYNiMefPmz/9uar9AAN6ctveREEKoKb/8TFpdPQSATp8de0RK3vh+Y/DGklscO4SlB2uh1fWjOwDQoOf7c7+eN2/evHmLN/yRJYeQf3HZWABA/4iLTG9Dc1rWmfkdAWg44qszAghL//wbaHUaAKDZW8Omzps3b96MsV3adJi47DRZbYcQQn3FyTkBADTu NOiDb+bNnz9/zvtvtQKBQ+adz9PaIHSoL9eBVgevTScl/TS0sz/o+muBGUIoStvRF/gPmXfpUc7pGV2ei1bfaQrAjNNcUsysHqDxgJnJCgilGc9HqwsH BgDQMXjq7G/nzZs377sff44iQwhtjDvLhqI2MH3evPnzv5vWPwiAN6fuflQJI dSQrnzdBYDGnQZNnjsP4WBChR5iDkH84pFoV7V32Jfzf/rjfoXXaSsfrf4T0Op05SSyRqN9tlMf6gXi4hPWb/jl1117b9yKstlsNbrx0Wod8VK0GlL1bEmP2Uczheirquzic9Hq Gx/tyTM7xLe/6t20ycjfStRm0p+TaqHVMVXtdzcf/ScDQtHVlRMAAKPW3+R6z4iM/GsR7wDQZMyCK3IIiX/8DbQaXu1gTUCv0Kk/3SgxQghNFSfnVrWuHjh0yek8A5pOW1R1odXglckiY/6GIc39QO/FSRK96NqiTqBhz68jJeay36d1egFaFVks7HNzOvi1Cf+D4tISN j8frQ6qmqFWy+5ACO3MO8uGVy2Gt2YeSXMfe1GXX/m6miH0oRsK0LkqDe326Y0T3cegAruOXXezWIEn4O+j1bNnz966 dQunVbPZ7KNVH/6DwDDs1Om/fj/0Z0ZmFpvNcTprNkX9XLSKYZjTiTmxmn8YhjmdTqvVip8yt9vtd rtbWrtcLpvNjj5hGIa/hxDabHa8czqcTjyJVqvVan0s6SwWC3LmcrkcDgfuxWq14spNUC zo2el02r2UnthsNjxhTqfTbnfg76sm0oY/OxwO3Asee7X0vxStDgbAf9C3+2IJhNOfv9sWtOg54fcMdM1DVX bpy3YAdPpg58PH9r2ztg9o7Oc5suSh1d/S1BA6svdMaNeo1ZJr9JzD00CzmheB2wIQMOWXu2kEAoFAyCumy SwQ8q9EhDUAoOu8Y2TvcbaGeuizIADaTl4ab4Cw+PDc3gCAD/aSFO7SwKQluyYCAN758s98WDdanQoA6DR+2alHBAKBQLi5dXIX AEDrBQkSO3SIT8/2A6DNsAUnCYT4bTMG+zds32/xaYoCgxBCa1Vajdk42h+A4GXxDE9TsSovfdMQgNaj1t59TKuDV iRxoT13Y9dm/g26zjydEjmzCWj/3uJEA7Rn7/3ojeem1c9OCK0QGkk/DfdrOeKH5ILiXVMagq7PsQjsB8Dg+afjslDpl1RoIIRWevyyIQ A0GPTN3hgC4eyX/duD5j3G709DbUBdfuXrNwBoO2z+4QQCAqXS+Pgks62ylPDw8s7 wXgAA//fXXeVZ3Qn4m2g1MvLY2bNnb9y4kZ6eTqPRJBKpVqv17q14N8Qw rEo3tFfphhjmzoJ3L7ZYLN5dz2KxoK5XrbNbLBY8Ru9u6HA4vT UcWa2PO7vD4cA/PSErau3sNcoKu92Bx+5yuazWx3MUh+PxJ4vFgsficDi8hZjdbs eFmMVi8fbucDg9MWL4s3dJVvUObTY7HqN39r0lLRLI3t6dTs/I2EvSOp3OagIZL3yLxeYtKmuUtA6Hw3u65l3F3iF75xF6CWSXy 2W32/FP3nTgXcXeghpWr+KqdeTxXq2KLRYLCsHlcj2dy5wY5nRiTxky YhgWeeHylSvX8/MLZfInd2LceDat6nT6yIuX/zx24vjJ0zX+Tpw6c/jI0X0HDlcKRchLRsajzEfuvi0UidIzH6E6FoklD1LT8Awn30/l8fgQQqfTWVxSQqZQ0fuCwqL4O3dRRer1hhs3ojQaDYTQaDTm5 uVzeTzkLDomvriYiJ4lEun9lFRUHBUCQVY2wWh0L3zHxSUoFEo US2k5qajE7SW/oDAtIxMlRqvVx3liVKs12Tk5YrEEObsdFVNRIUDPLDYnPSMLPb/03uq4HfflEEL+lcU9GgPQbPJZshFCaOPeXzUEAP+hy65QPD7kl 77p4Q/AmyvuOCB08u57aFUOIcTEUfPebdEyZMOxjeNAqzdCaqLV1gA0/D666sU69YMdszoB4Pf+qkT24yarKDn9SWMAmg/4/goTg5B344fgZgD0XpLoltzQzI5b1BOAlkOXRfEhhNwaaLXb1NN VyqTGvdUvT7rrGuoTFg3uAEDf3/L0mE12ZjYA4I0pv+VCCO2Fp8LfBcCve8QNmhVCaMdptQRCqMo6 OK0zAG2mH8/1jD/0xTtCAQjs9MEfJS4IVR5aTeQ4oSNvZZ8ODfwCW3dqGwg6jFmbY IdQk77nRWj1ON8IIcRol7/pENjzsxW714c3ey5aBQBM3EurEgO+tzpm2z0ZhFBwfWmvpgA0m Xim3AQh1JKufN0egM5T9+RXHQs77WYL3uGtabtndgagefhWgsy dgL+DVmfN2n/mzOHp06d/+NHU8+fPl5eX0xmMh2kZOp0743cSEsvK3Ke02BxuVnYO6oZMJi szMxs9YxiWcDcJdUOLxZJfUMBiuZXoPkzLSH2YjpzJZPIbN6Os NhuEUKPREHJyRCIxcnblyg0Wi4ueORxeWnomeqYzmLl5BUi82G y26Jg4s9mMngsKiygekZKWkZmbX4DoRCKR3k28h95LpdJsQo5S qYIQOp3Ytes3lUo1+lRWTsrNc+/xE0vLiMQyJB9UanVs7B303mQyZefk4rdrEu8lFxaVIKFfTqLEx LmdqVTq9IwshVIJIdTp9FeuXNdq3aWXm19QWFSCnqk0WlFxCYp FUFl5LzkFvbfbHamp6ZWVQgih3W5PTcsoIbpHrkXFJfhpKbFEm p6RhTb8xGJxbNwdXNKmPkxnMlmoIoilZeXl7voikamZmY/wvCQnP0Cr2Qaj8W5icpnHWdK9+/mezWO5XHHv/gOUSCaLfSchEZe0dxISJRIpioVEphQUur0UFxPxPJpMprj4uxa LFUKo1+tTHqTiYj/5/gNEBxBCHo+fmpaBnstJ5PSMTFTFDoczOiYO7W7a7PbCopJyslt OZmUTaDS35JHJFAl3k9CzUqmMi0tgsdkQQj6/4lzkxadw2fGTp48ePxkdHYePQqrB5XJlE3LzCwrv3U9Z8MMSnP Kq4dm0imGYWqNRKlVPgUKpVCiU+JjCaDTh27l2u8NoMqGm5nA4 DEYjPtYwGIz4IMJsseDDK7PZotfr8QmuVqdD/QHDMJPZjLcVnU5v9oz7HA6HwWD0xGj33vvR6/XIOxq24ENFs9lsNJrwWPAYnU6nyUvJp06n9x434W3opWl19MYY FoQQYsVbh7QHwK/7yjizC0Id9cT87gCAVuOX3iySSCQS8rUVfVsA4Nd+bZIKQujgJ HtoFdEJlvP7pG6NAvu/2xs06xKyq5pINd1d+34bABrOPELiShCkCrXF6ZJn7A/vCgAIGPDDiXy2RCKRCKj3fhrTMsAvqOdHy+5JIITQWnQyvC8AI HDU+hs0kUQipFxZHRIAQKuR38QLMPgkrX4ZABp1Dtv90BOTymh zlZ/4yItWqfs/BAB0m7b1jkgikUgkBee/7d8UgIYzrvGt0CE5PQsA0HHi5gdWCCGURS0d2xqAwA9/K1W6INR506qLk7hifDMAGvT+5lA2UyKRCB8eCG8KgF/X90+UOSGEqqz9n3QBYNDyBJYdQox8bFabhgAAADoM2XBfDSFUp u9+MVrVQQghJi3eMqlp69ad+7zVFrw942S+Z7JfE60Wn/6uPwBg5OqEkkp3mcjkRge0umk19OdoJoQQYsQdwzoC4NctIs6G H1vrMGbV9XKJBxqTpfLWhuDha2N5QolEIuETfp8/BAC/ocvP0U3uBPwdtDp37u+//LKmVatWAIAWLVqMHDly69atKSkpMpkM9USn04n3NZvNhnd8m81 m9DrTodcb8G5o9urFRqMJPwPicDi0Ol2N3VCr1eJevLuh1WYzm c347Een0+OTQrPZjIsUo8mEO3M4HHq9AY/RZDJ5Ega1Wp3X1NOKGBpCiOQGnjCd3q10BcMwpVLF4/NNJjOE0GAwmM1u8WKxWnFnTqfTaDThQsx7rm82m3EvVqvVbHbH YrfbDQZ3ItExGVxUGo1GLyFmwQvc4XAYjW6553A4cIEGITQajX jpWSwWxGooRryOMAwzGAx4Ig0Gg8VTegaDAS8Kh8NpMBhQyDab Ta83eEta7+UBPF9miwV/9pa0GIYZDEarVyw2j6S12+14q7BarbigfqKKH7OGyWTCnx0OJ1 7FTqdTr9ej7NvtdrX6GVymVKp0Ol1t6j0wDMvIzLbZbILKyllz v8JHTtXwXIvAPjyJOtOqiXLru7cBAENW32SgN4UHx7QAAASMPE K0QOiS5J1fMKBVFRUOTd4Y/PVxdJPCyry7pDcATcdtSfEsQWBFvw3rAAAAoNmIvflVY7PcWxf SvOo+XevB4Tc4ELoU939dOLJTE1ANrd5ZfLZEijqRy5J1ZH5IV YUGQW+M+eEYATV/9uWvegEARv9G0UCIKc/MqRpUi0kHHmkp5z9oCwD49JTcCaGOvn9q9QiD2nYN33VfgUFo4 v8xFQDQZOT6e6gXipN/GtUKANB+0U221Wm+NBcA0HTE/kIIIXRh5Ju/fNilYdW89Q/fFI+mG8q0Xye1AKDn97F0K4TQwb7wUUsAAGgzcm2WDkIIFQ+2j WsKQO8ld5lVaZX7YGV/ABqP3JAkhRBSTk7tDAD44DDXTaAuQdquMf4AAAB6zDhV6Llgg1 lufhcEAOizJQsPqvTMt+9UzWxAh94Hy6CLFfd9bwBA8Kob7vZT cjisFQDAf+Rxht1Iu/ll1f1wAMDnJ4oLL695p0pdNGw3LuIqUetZoLfcWhAEAOi9OfNF 22SNQLT6+eeHf/zx29atW3tH3KRJk0GDBq1Zs+b+/fsCgQAngP8gKFTamnU/47MxH+o37Hb70mWrHqSmlZPIsz//5mFaeo3O3P3k/5u2+oA606qVn3lgXmjomCWnMjyaWST3N0wbG/r+B1uT3AeXTJToX+aMHDE8JCQkJGTEyAUnc7Se5UC7MO+P+aGh 4WsvFD/eFBXe3TZl9KjQidP3PdYD5AY7Zu3sSaGhI0eEeDD5m3UPPEsXl pLIRdNHDnd/GT5y1LA+HRsC0GH8ir9IXBniNsbNFZ+Nc3sf8dGXf2Y/jlecumfe5NDQVVf5BggxXeJvk0NDQ0eN8IQ3YcXVUkPF/Z9nhoWO3npX44TQIX9w+GtvN8NHhO9N8Fy9NEljfwkNDf044ky hZ4OO+tequaGjRs4/XaA1mR/uDgsdH77CMxyBEEoe7v3uQ3dYw8d88Es8D/+kI1796dPQ0G8PZQvsEELoqLi+YkLomI8WX3UvOmlLLq0NDw2d/0eesMo9Foek5MT3oaHTIs4WqCGE/IRfPp8YGvpztATXrWBg39j6aWho6OQVhwhiz0vMlnFgauj4yQs uPL42qsw5sezT0NBRI4d7iuT9j2ZfZUGXiHBofmjomMUnM9z7C 1D+4Ofw8aGhk3ekajB5+alloaGho/CKCQkJ2RTNsWKQfGnJKE9ljZm/LflxdiHEbJkHp4aOnzQ/ssredp3hWQQ+cPTovpUrV3766af9+/fv3LlzQECAN8V27dr122+//euvv4qKikQi0X9NjR+ZQvXdW/3vAMOw29Ext25HX7h09diJ01abtUZnPlqtI+qpqn0rPXbHlNB3 GgHQa85xxrPd+1Bv4X1k6fz587GxsSkpKVevXt26deuMGTMGDx 7cvHmVdZCWLVtOmTLlt99+S0lJYTKZtd09qGcoLSufv2DRI5+W pf8S2Gwuk8V+igMfrdYR9ZRWIYQQ6srOrZ+35a/sWg+6+fAfQLV7q7du3UpLS6PT6Whrjc1mR0ZGLlmyZOLEiV27d q22ZD1y5MjVq1dfuHAhJycHP9xUL8Hj88+dv8hmc/7phPjwGsFHq3VEfaZVH3x4qjoI/AALhFChUNy/f3/Xrl1z5szp27dvNX7t2bPnV199deDAgbt371ZUVPyD2fHBh/8bfLRaR/ho1Yf6jRfVsmQymfLy8i5cuLB69erRo0cHBVVRhNG+ffuwsLBl y5ZdunSJQqHUGKMPPtQP+Gi1jvDRqg/1Gy+jvJDJZN69e3f//v2ffPJJmzZtvPm1WbNmQ4YMmTVr1q5duzIzM72VOfjgQ/2Aj1brCB+t+lC/8Up0AovF4tzc3IsXLy5evLhnz57Vloi7d+8+bty4iIiI6OhopV L57OB88OHfAB+t1hE+WvWhfuPVqtrX6/V0Oj0xMXHjxo2jRo2qtkTctm3bgQMHfv755ydOnGAw/k0n0AWCyhMnz9DoPjngw2P4aLWO8NGqD/Ubf5MFG5vNJpVKy8rKjhw5MnXq1A4dOnhfhA0KCurSpcvEiRN3 7tyZk5Pjrbjn9QSZQv1+0VKfGXMfvOGj1TrCR6s+1G/83YbhXC6XwWCoqKiIjo7+4Ycfevbs2aJFC+8pbPPmzfv167dy5 cqEhASBQKD36AJ8rUCiUL9ftMxHqz54w0erdUTdaNVlN0q5pKp ga54wLuQ0KSuoJBKJxJRoccslTptGQCaTngSZKdHZ9DImpepHV qXCjESfTc6koXcUNr+GS4QmGZtKIdHEeheEELOqRUwSiUSiClR mXHS6LEoeiUJlyYxe/hxaEY9WQ4JILIFSb1ALGCQSVaA2e2YbmEMtIJEojAq1BUKImRQ VzKr5oDFkxid09FgkHE8cVIa4ZqUmEBplLGrV7DMqJMaarTZ5Y NcKWSQSiURiinS2WklCJ2S7A6bQxF52iw1SRkEOIbeQyNd4J8q hYJSVkbnaalGbFEw6pVopMSukpsfO7GLm47Iksyu9CxozyFg0E olEZoi8Xtt0Ig6JxBTqrC4IoUnBolUrAf6zSuCp+H/aW3U6nQaD4eHDh5s3bx4/fnzXrl29V4n9/f07deo0ffr0Y8eOkclkqVTqbdLknwWDyVr308b8/MJ/OiE+vEbw0WodUTdatVdkbBxX7dzGG5/vvsHUegspjH5r/eAAAABo98m+fI+tUw3z7GRQI/ptTS6/uKx7VcueoMv0HcVm6FJRk3ZMxWcBrfpE3JVUN2qfuX1gkwDQfl mcA0KoLN43sx0AAAQOWHGl1KMpx0n8fRJo1HLAtgwvf6JLXwxt UFOC+s48n5Z9alZXAFrOOJ3v0SphFJ2ZCUCjtz4+RYYQiu9tm1 Rd822z9SlVeNMoZdxcPQxPfFCb93fcZelq0o73YPO7LaqoUQat xy198DR9FnZG1Oqh6Ixqr+9jWDXOhIy88gvz3muPx//+umtsHYTQqWXeWfdZSO9h7wd3az70i0OFKnc5GcpOT2sPBs35s 8RSNaTMbR0Cq5fSWx+vy1BBCCGmpBXFbBntrbOo3eBlpworNO4 RieDGwrdbAABA27CNJXjtsWMXDwWg94Joug1C+911fZpXLYFWY 398agk8A/+gGXMSiXT06NGZM2cOHDiwmjriRo0ahYWFbd++PTk5mcFg/OPqiE0mE5FYhozz/Buh1Wq5XG5paWl2dvbFixcPHjx44MCBgx4cOHDgwIED0dHRubm 5JBKpoqLi9VwzeN3gbqz/dDL+fag7rY4GADTrOmhceHh4ePjYXk38AQDjt2fKHW66cJmoZx YOCQxq1KRhEGg16c8cCRJgJknank8/CQ8PnzpuSJfGADTqNHDMR+Hh4eGf7ElhF/z+cTs/4N+iz/vhHiw/HFNhVz7YGNLSD3QaFDYtPDx8ypi3e3QfdaC4Wqoytw9s7A/aLY3DIHRVpK0ZBfz9/PwAeGPK1mwFkuzOkt8ngaAWVWlV/ejoL1+Fh4eHh498uzEAIKjH8PDw8PDwL7ecLmWV/PFpZwBaPEGrQW99fIoGIaRcXjHUH4CpbJLIAAAgAElEQVQWPUZ MmIYS/NmXC66Ve2+kme+uHPFW87dHTwsPD/949DutAABBnT88TathyvpgU59m/qDDgPF49n/4NZJUuwQwceJ/GN4hsEnzoMYNQPcFNdKqiXp5br/mALTpP3pKeHj4kE4ANGgyeTvRDhXx64a3efeLuxoou7nw7Qa9V sWxXBBCdeGWzzp1GL/o3pNqD2hRP347Izw8PDz8k8+mTRrUEQDg9+6sXaUGCO2y62sHN wcAtOo7eWp4eHh4+Afvv90SAND5gx13lXYIISw8NK5rI9AooAE IfGPhVak7THbsoqEA9P4uhm6HUP7XnLcCAAjqMfxjTwl8v/PcU0rgmfgHaRWHUCi8evXq0qVLw8LC3nzzzWrjkgEDBixbtuzq 1au5ubny2o1f+lANJpOJRCIlJycfPHjwyy+/7N+/f2DgE4O+J9CyZcuQkJAFCxacPHkyLS2NyWTWZsTbBx+t1hF1pd XMTe8DAIYsv46MR9oImz9uGwTAkE0FOncbVRCOf9AWdPt0waLZ EzuAxlN+z1JVa73cmEV9AHh73hU8cifz0MRmwL/NyCPlVVwaU5cO7QQAWJKEplPG/KRThx5Wl/pZO4KbBYKOy+MxCF2C9FUhoHnfEWFjh7YEvZZeJ1khhNBJPPQB aNJ60PaaraPkbu/TMNCvxy+P8DeajH3hXQFoPetMwWNaPTsbgCY9PjlNgxBSr64MA QCM/Ll2HYnanDM7T18tQtMzbeqGt/0BaNZ10U3Jk04fbOjVvFngF7eNT36qAZjq3uZRQaDHrG++nRjc GHT5LrYGWjVk7JvbGYC2o7c80kAIIf2vqe0AaN7rh1wJ/8KCnk3HLc02Q0g+Mv6t7l+cLndh4uilw0DHCUdLLU8EVRWsmzP 7A9C0z5LTNCuEipTNQ9o1BE36Tj9d5HGhyzoyu3cr4Nfto8PpC heExYfCurcAQ6bNfqdZw07jV7mt5rDjfgwBoM/CWLodQsX5ud0AaNDjl1djvga+HrSKw2w2Jycn79ixY9asWcHBw dVooFOnTrNnz96/f//du3e5XO7/M2H/LjAYjBs3bixcuLBHjx6o6Nq0aRMSEhIeHj5v3rzt27ejGep+D/bt23fgwIHVq1fPnTt34sSJ/fr1a9q0KfIYHBy8evXqmJgYX4E/CR+t1hEvR6vvRdxymy4h7Z/dIRCA8ftZRgxCCF2arCMzWoDWc47lUO9tHd4CNBm/p1hR5TCksezK/N4A9PjiTKFno9TGODSpGfBvM+pPatX4ijaP6OYHwODZG25Satu XrE6ra98DfoO/3n94zxfd/VqO2ZmndkKIlT6VVh/83LthoN9b6+7hC7SqzP3hXQFo89U15mPL2ze+foJWR23KVT9X0 YniF7zdAIBmIfsKa+DOB5v6tghq0Dd85a5du3bt2nX0Rkp1Uz6 PgakKjk/oDDp/dORh2qmvBwLQuSZatZYd+noQAP5T97iDcoiiPgsEgW8OuVAoi1 05sPmghVku6Hy4pm+Dbivu0kquLewCen17nvh0BfMOQ8mhCd0B aNxj9t5SFYSY6Px3Q5sC0ObTE1zv+hFl/BzWEIA2M3Ym6yEkHR7fuTl4Z/WF6wv7gMadv70ggLBmWu25lVBLzC+M14pWcbhcrtLS0vPnzy9f vnzMmDEtW7b05tdmzZqFhYWtW7cuMjKyqKjoNT9F/P9EYWHhzz//PHToUFRQ77333sKFCw8cOJCYmMhisXDjpjhcLpfT6XQ4HHa7HV mqrqioIBAIly9f3rJly+eff967d28U1OjRo3/99Vef5ixv+Gi1jqg7rY4FALQbMPHLiIiIiIivRrZuCFqGRsRRb E4IIXQpiQemtQIdJv9OsEFj0sJhrUFQ6J/4/iqEsDZandKmgV9Qx9DZEQg7zqSyTRDqyccWdggAAIBWw2YuW7v teG4Nm0DVaPWnYQB0+PhwGvHexvcbgc5Lb7HsEJKPvDitdgcgq NeEuT+4k7RkwcTeADTr9ekZN60ODwSg45BP5y2LiIiIiFizLZr krL5vqs47//tPERERK5ZN6dsgoNXQleeqloUH99ZVXSFs+uYnu26WK2pw6dCU 7P+gC+g46vdcLeSd+7g3AJ2/i2M/sUWnyd0yqxsAXZdfdO9mWjWJCxqBgHb9d+VYJBkHPxrQNeSzr6 f06zJy1tHo2J0f92w/7afUWkcubmD0W/PeAKBZ5/BjJRoIIXTkbp38DgBg4v5Hau81CR3x0Lc9AfD/aFOsDELKH+M7NALNF14T5J8NbQHajVteaISQW5VWv+gRCPyav/fJClTam4/EkrS1JOO58HrSqjfYbHZ8fPy+fftmz57dpUsX7/r39/dHF2F3796dnp7+96n7NxgMFApVo32pov5bwePxtm7d+s477wAA unbtumLFips3b9LpdLwGkc1wtVqtUChkMplEIhGLxUKhsLKysr KyUiAQCASCyspKsVisUCh0Op3JZBKJRGlpafv27Zs5c2ajRo0A AEOGDNmzZ49A4J4t/NfsA1aDj1briLrTaljVLYv2k7dEUfFBtbzw1ORmoNtne8oghNC WsHpsG9BwwgGC3kvm1kyrUzv4ewfbMGTTfQWEENorH949+e0g9 3mmhn1m7YmiVmvyNdHq5B0Eo6Py1le9mjYb9Vuxxko7+dEL0+r boAY07/MZTqvVbKh/c91avTNy/hj7mC/9mvSctfEGs6YNHWlZ4u3r165du3bt2l87vhvdBADQ/P3tD9TQUHBgw/dz586dO3ful99HRBeJs4582gG0HLfpjhNCSP0rvC8AXRYli5+Q Atr87XO6ATBgYwwN1Y5Vdee7xgA077k0Tg2hkf7o+qmjfxw/G12QeWNhaFDnD38tYucc+Hbmx+GfzlzxayK7BrHiENxd2LsJaN xhziHPjNtR+OvUvgCAmSdKqghmK/300iEA+E/bHC+HkPLH+I6NQJPvbxsdGsLOsMYB3RbcEEJ50lJvWv2yV9Mqp dlz/g1+jZX1nHj9aRWHUqnMzs6OjIxcvnz54MGDq7W4Hj16TJw4ccW KFZcvXxaJRM8O7kXAYLI2/bKtuPh1NGOuUCj27NkzbNgwAEDbtm1/++234uJifEPUbDZrtVqlUimVSkUiUWVlZUVFBY/HY7PZLA+YTwC95/F4UqlUo9FQqdTY2NjFixejZfkRI0YcPXpUpVKhKP6z5Oqj1Tqi 7rQ6GgDQc+r6yJSUM98O6QyavT1mb4oWTXNc2tzjcxoB0Kxjn1 GTwsLCJgzt2ToQgMYT9pbpHpNJzbQ6uaVfg2Z9Fv6RgvCIyFM/voSgoWU/vHN95Xh/AEDr0YvTqu5O1kirW1OUENqzd09qF9hmyXVGwdHp/s1ekFa7AdBszKqjt91JunN99VgAmvb8FF8E9gegz4zdFxNTUlJ SUlKz6PInRLVdQipIT0lJSUmJP7m0fxAAoO3UVXGV1Z1VgZNy4 6t3AQC9vj1aCjW3xj+2WtZy1eXCw58CAII69hn5wYSwsKHvtG0 CQFCngaPG70sRV1m/1eZtm90dgHYLT+chwrNpEuc3Ag3b9d1F8J6Uyq/OHwjenXu5MOP49NAeH266dGzrpG5+wxZeYlbLjEt0c1GfAAC6f rKPjC+5OQp2fNgHADB86/0qK/2qwr1z3gCgIT5b7dgINJ53zQQhFKXO6wU6TN2WV/JobagXrX7+lj/w6zh7131U2pkFDPmzJs9Pxb+IVnGYTCY6nX7//v2dO3eGhYU1btzYm19btWo1ZMiQ2bNnHzlypKzs1Rh7J1GoC39 47dRB2O32Y8eOIUINCAhYt25dUZF7597hcOj1epVKJZPJRCJRR UUFl8tFDMpgMOh0Op1Op9Fo9KeCRqPRaDQGg8HlcmUyGdqynT1 7NgAgKCho7NixV65csVgsLpcLw7D/ILn6aLWOeNkjSzcqIITSqDX92wDQePTRAg2EEGqpR6ZXnXIgNO 70010xzqtP2VsNPUqrGqHL+7CenLB9FACgW+j+3CoMUgutSiGE TvGtee82bzHil1NbJge0bhf8wnurX1yh4XEZrn75xN5q6C95mt pKy4VVmZhKj81oCgBoPzAi0wwhdGGY0+nEXMill5B38VPWhAIA un2xO9OEadkUYmFhYWFhYXEpScAlHfikgb+/35Nl/MU5lgVCl8vpDtTJOPPDSADA6E1xQgghhFbayXENGrToPiNKjEe lur85vGOz8dseCqH40oft2k85wYdQF7u0d+NBcxOk3omH3NvLe zQEoF3fHeneueL9NTekMQCB728mKB7nQZV/enZnABoOWX2d4oCw9DCi1atqJ4TQQDj4YZOgIQt/2bd0YuATe6uvTL7/G2kVh8PhEAqFhYWFJ0+enDNnTseOHb3rOigoqHv37mPHjv3ll1/S09Nf5pYOmUJdvGQFgZD7ChP/khAIBHPnzkVrs998801WVpbFYoFehCqVSisrK3k8HovFwqmUTq czGAwWi8XhcDgcDpfL5fF4/CfA4/G4XC6Xy+VwOIiJaTQam80WCAREIjEyMnLs2LEAgJYtWy5fvlwk EmGol/7HyNVHq3XEy9HqoEXnSiGE0EneH9ajAQDtF9/Su6CWdHZSIGg5cNpJAseD1K2jujcAoN2iKK1nNlMTrdJ/n9gc+Ld6b1uK1gOD2eZgXp877vvd9ykarVarlRIjv28CQNMhM2 +yqsjEWmjVfVKHcGBil0aNgwf19WvWafAO7ws2j1ErrdZ+Ephy JWKYHwDvLY0mytwp1uks3jM2F/noN58v2ZXA0Wq1Wq1CcHdptwYAgHc+OMLCoKHw/KLRPXsO+OFSiQrqkleNX3eljK/VarVKVsKv4U39AOg6bU+q5Mnpr0bCxguXEbdjfA8AOs46mVYu1 9tdxsrLS3r27Bny5V6CE5ozfp3TEQD/MWsTqWqtVhO7tpcfAG9/eVHkyST5ytJBgY0/2pGqhRCyTk7o+Mb003wIdYnrBgUNnBErfBwrVhn3XZ/mAAR2X/SXUGV051dvtDqdins7Q7sAABp/uDtFpNJqtVolLXXzh839AOgRvuWRAoMQFh/y0KoNQgit7ORF7zVq37lnn26twYAFMTQ7hPJzc7oB0KDrittqL R68xfESouxfTave0Gq1FRUVUVFRixcv7tevX5MmVfYe2rRp07d v3wULFly/fl0oFHqbkn0e8CsEp86cYzBZf1PiXxS5ubkhISEAgGHDhqWmpq IRA4ZhBoNBrVZLpVKBQMDlcr3npkwmk81m83i8iooKoVAoFosl EolUKpXJZHK5XC6XKxQKhUKBnmUymVQqlUqlYrEYrRujyS6DwU BkXFRUdOjQoU6dOgEAwsPDiUSiw4N/UZt5SfhotY6oI63y09YNAQD0mnfKvRlDOhneCQAARv6eTov76R 0A/Ad9fsF7jZZ0ZGJLAEDAjNseFUMG4oXPOwPQYfrxPM9+nI196AM kLPyDPBi25HRe2pXZAxoBf/Qy0B+ABp1Hzo8stVdt3um/9AYANPshGoPQVZG6sh8ATUf/fM8z27Ln7xzWAQAAQNP3fs2uMV/JqzsDANqtSMDFuDLtt0ltAGj48fFcz5lcg/BEOACgw+RjFAgh7eryYAAAAH4BgSjBzd7otTPTexpNPfn9+DaB jdDXwIYAgKB2g8ZvTpC5IOTFrB8CAADBmxP5mCV16bBeLd3uAg AAoPmAr7ffkz7zWl3piUldAWj1zR2BE0LoVOZtGAAAAO/OviSF0EG+sWRCRwCAX0AQUvrT4p0R+x9ZIYQQsyhzTn3aL6jfv KNoRRczPFzV762u888TM64vGuzfb9ahUi9FQMLr89uinuYX1LS xp4b6zf4zRw9dpsRtnwxoDgAADQM99QT82wybsyfVzeAFe0c0A wDMvehRO2EjX185EAU46PtYhgNC1fnPO7kj8KDP9A1ZL6GloN7 QKg6r1arRaHJzc3fv3j1u3LiOHTt6X9QJDAxs06bNxx9/fPz48dLSUoVCYbU+exUdwzCbzfY6lIbT6bx9+3bXrl39/Py++uorodA9rEN7qHK5XCgUIkLFl3lZLBaXyxUIBGKxWCaTKRQ KtVqt0Wh0Op1erzd6YDKZTCYT/lev1+t0Oo1Gg045oa1ZnF/RRDYmJmbEiBEAgMGDByclJVksFrvdbrfbnU7nf2Ha6qPVOqJut OoQF/05Lzg4eNbOWI+ZDvXDTR+/P2jgqGV/pV9bNXDgqPB1MbwqfqiXZk4YPGjQ+79nu5eqzIzELeHBwVM3RF E8e3RO84Pdk4YFDxrY/92+HoRvOE+3Ok2P9n062v3y3ZFTdt4TP8k1xadmjxwWHLYnHYP QJSk8/EVwcNjiE7kq3EFl3KZx7w0KDpm0JVH4hG8IIcz9I3zosOAPf8/Ge4y2KDLig+DgMWujyJ4LNGZ59Lrg4BFTI6LYEEJ1/tllHwYHDxzQz5PkASPCjuZ7K6VzYQ7BzZWzh7m/9x/94f48iwMJMG3J5VWTg4On70zlWCDEbIasHWNDkLt+o2Zsiudiz 9F5nZQbyz4JDp60NU1ghBBCk/jmquDgEVNX3WYh35gwec0XY1ACg0d8d5Wid4dqZl3Z8OGgWZvT Hm/zOuX394waPjRk2NCxMxdVi1+StP2D9wcFBw8a1L8fXkF9P1h2o VgHIYQup+DOlknD8bp796Pv/ywyPT4WTb28MCwkePjmRB1ePIriP5eMHTRo0PiVJ4kqCKEr79i M0e8Fe4c/6cd9BbUusD8b9Y9WveFwOFgs1unTpz///PN33323mi6nxo0bh4SErFu37t69exwO5/VXLaTT6fbu3RsQENCsWbNt27ahVV+73a7X65VKpVgs5vP51QiV z+cLhUKpVKpUKjUajV6vN5vNFovFZrM5HA60clsj0MUbm81msV hMJpPBYNBoNOjoE1pb5nA46DbO7Nmz/f3927Vrh84xWSwWq9X6X2BWH63WET5V+z7Ub9RvWvWGQqGIjo5 esWLF6NGje/To0aBBFY2cvXr1Wrhw4YULFwoKCqRS6bOD+79Do9H8+OOPAIAu XbpcvHgRvbRYLFqtViaTCQQCNpuNNkHRki+PxxMKhXK5XK1WGw wGs9mMqBTtgCI8M1LkDLGszWYzm816vV6tVstkMqFQyOPxBAJB eXn5qlWrmjVrBgD46aefpFKp2Ww2m831fkHYR6t1hI9Wfajf+O/QKg6Hw5GTk7Nr167p06cPGjSo2i5sy5Ytp0+ffvDgQaSOGOceh 9P5nKXhcrk0mpdYQKgJZrN53bp1AICBAwemp6ejWEwmk1qtlkg kPB6PyWRSqVQajcZkMrlcrlAolMlkGo3GaDRarVacTV8mDbjuC KvVajQaNRoNIleBQMDhcA4dOtSuXTsAwG+//abRaAwGg8lkQlomXk0RvH7w0Wod4aNVH+o3/oO06g0ymXz27NklS5aEhYWhAzg4AgICRo0atW7duqtXrzx48OD 8hUvPqWrfZDItW7YsJ+eVndZ2uVxHjx4NDAzs06dPcXExhNDhc BiNRpVKJRKJuFwuPkllsVgCgUAqlaIZKk6oryolKDEYhnmTq0Q iEQgEMpns6NGjLVq0aNGiRWRkpEqlQqRut9vrayvy0Wod4aNVH +o3/g5a/TdesxCJRElJSUgdca9evUBVdO/evUuXbisiIu7duycWi58eVEFBQWBgYP/+/TMyaj5R/6KIj4/v2LFjp06dEhMToce+nlKpFAqFHA6HTqdTqVQGg8Hj8UQikUKh0 Ov16PTQC81QHc9zTsEDnFwtFoter1coFGKxWCQSbd68uUGDBt2 7d4+Li1MoFCqVymg0vianvV45fLRaRyBavXPHR6s+1E+cPv0qa dXqwLK4qguFFRcKKwg81QtJ6tcEGo2GQCBERkauXLkSXWLxRuf OnSdOnLhy5corV66wWDXftzlw4EBAQAAA4O233753795Lpqego KBXr16NGjU6efIkWoY1GAwKhaKyspLFYqHTSQwGg8/nI41IaOn1SUJ1OF15FeqLhYJLRYJMjtLmfFyzDLnhekllZH5FP FmsML6YdhEMw+x2u9lsRgeGORzOvHnzAABDhw4lEAgymUypVOJ z1n/hcOtp8NFqHYFo9f599j+dEB98+FsQGVn6Cmn1LlWy9g7pxyjij 7dL1yeQ01g16Wv+l8DpdFKp1ISEhL17944bNx6AKtpFWrZsOXT o0NmzZ+/Zsyc3t4qaiKlTp/r5uR2/+eabUVFRdU4Dk8lESpR++ukni8WCYZjRaFQqlQKBgMViIS1ILB aroqJCLpfrdDqLxeJwOGpkrwyOYu0d0o+3SxdHla5PIN+jSZEj rsq44z59SVTpkqjS5TGl5/L5euuLmS5wuVxo2oouUpNIpClTpgAApk6dSiaTxWIxYtbaEvbv hY9W64iffnoAwOp33z0+Zkzk2LHod2HcON/P96snv169jgKwefr0V0CrcoN1VypjeUzp2juktXdIy6JLf89kq c32Z/t87cHn8x89yj5z5szXX3/91ltvefNrgwYNevTogSzqJCUlFRQUdO/e3dtBhw4dLly4UIdIjUYjOvr7xRdfoDNQJpNJpVIJhUJvTq2sr EQLvzabrbZrLUqj7Y8s9tJod9VExJbtuE8z2hwODIsjifH3q+P LV8WVkyQvbLEATaNtNpvBYNDr9QQCYcCAAQCANWvWVFZWikQil UplNpvr2a0bH63WEZs3P2zY8GcAtgCwCYBNAGz0/H72/Xy/evHb7O+/febMV0CrHJVxRwptRWwZktHLY8r2PGSIdM8yTPuvglqtZjKZSU lJ69evf++999BiL4727dt37dq12ks0tT116tSLxpWTkxMUFPTe e+9VVFRACC0Wi0ajEYlEHA7Hm1PRXPDp+5d8tXlfOnNlXDmqmp Wx5ZsSKXKD1WJ3XiqsiIhzV9maO6QVMWV5fFVt4TwdSGkG0iYR FRXl7+/fpUuXpKQkZBhHo9FYLJb6xKw+Wq0j1GoLl6uk0SSFhayUlIJr1 xKPH7+6d++p7duPbN16yPfz/erHb+/ew8eO/fmStKqz2A9lspZGl66OL18VX74kuvQEgWu2P1MJ1r8SVqtVJpO VlJTs379/woQJbdu2bdiwIagdTZo0OXDggNP5vKWh1+s/+eQTAMDBgwchhDabTavVSiQSnFOZTKZAIPDeuXxKaBqz43Qub0 l06ar48tXx5ctjyvamsSwOp8sFU5nyZTGlq2LLVseXR8SVr0sg sRU1mDp+TqCtVqvVKpfLFy5cCAD49ttvkW4miUSi0+nq0/ElH62+JOx6vYrHY+bkZCUkxF69euGvv06dOXPc9/P96sfvxIljJ0+ejIyMjIqKSktLo1Kp6FL/i04sSoSa3amMnxPJGxIpe9MY5BdfTvzXweVyGY1GHo937dq1Wb NmVTOn442AgIAdO3Yg1UjPREJCAgBg1KhREonE5XIZDAa5XF5R UcFgMNC5Xz6fL5fLDQbDc95goUj0+9KZGxIpm5Iou1IZ5Z6qUR itZ3J5GxLJm5Kov9yjJtGk3qeZ6lAaiFkdDkdeXl7r1q3feOON K1euCAQCPp+vUChQguvHhNVHq3WHy+WyWCwKhYLFYuXk5CQmJt 64cePixYuRPvhQj3Dx4sUbN27cvXuXQCAwmUy5XF4HWoUQSvSW LI7iEVcprUfLvwaDkUZnaLXPGCUkJiZWs6LzJDZs2IBbKq09Os O4ceOCgoKuXr0KITSbzSqVSiAQIJ0PdDqdz+fLZDK9Xv9Ct0Jl Bms2V/WIq5Tqq1SN0eYsqtQ8ZCkYcoPjpaeSaJ/V6XTqdLqtW7cCAD799FMWi8VmsysrK/FN1peM5XWAj1brDkSrarWaz+cTicTMzMykpKS4uLhYH3yoR4iL i0tKSsrIyCgpKeHxeEi5a71Zr3tJlJaV/7g0Ii+/8OnONm7c6O/v/3RaBQB8//33CsXTzkifO3cOADB+/Hi0GanT6SQSCZvNRsu/HA4HLahardbXs4IQs0IIKRRK7969W7dufeLECaSMSSwW15ulYB +t1h0ul8tutxsMBplMxmazy8rKCgoKCARCtg8+1CMQCIT8/PyysjI2my2VStHJ0nog+14JKFTaj0sjnm5v1Ww2T548uTYqbd+ +/cCBA8eNGzdz5sz169czGIzawtHpdP3792/cuHFycjKE0GQyyeVyPp+PrqiyWCyhUKhWq1/zg7VImbDVaj127FiDBg0++OCD0tJSNpuN7gLVj/s2PlqtO9DIy2q16vV6uVyOrDew2WyWDz7UIyBjnJWVlegG5H/ECMlzglha9s287x9lE57iJi0tDSnFBQA0bNiwa9euISEhs2bNW rFixe7du6OiopAdumfGdfPmzUaNGoWHhyPJg07/slgsfPkX0ZLd/rrfXEKNh8PhjBw5slWrVufOnUMZEYlE6FTwv33Q5qPVlwK672y 1Wg0GA7JBqFKplD74UI+gUqnUarVWq8V1yT6nkZNqsDtdFRqTQ GN++V261weCSuHlK9e5XN5T3Ny4cePjjz/+7rvvtm3bduHChQcPHlAolOcx5loNn332GQAgKSkJeqaqPB4PT VXx5d/nX0iwOTCeyiTQmJ+sSKHWzFWZrE8c1Vab7EyFUWWyPeHjhYGW+ vbu3QsAWL58OTIJgB+2ev0nrEKRmEql1fbVR6svC9wAIbLTa7P ZbDab1YPHT+iv96danp+C5/T+PM6qRej977ljeWEvL+69mpdXV3q1vH/FsbzSOnpx71UCeJ4qrjEWm82G2jZuhrMO3USoNV8tFuxPZ+5PY 90sFcqNr0A0vyZ45iBDIpFUVFTYbC+VZRaL1aVLl27duimVSgz D8Kmq942a5z/yI9CYIwsq9qcz96ezospEuGoOg80ZRxIfzGDtTWOey69get2oI fBVRx9xdj9kHM3mEHh1vMCKA5UYmscHBwenpqby+Xw2my0UCrV ardVqrdvQ7f8Ds8Xy089b/sOVnxgAACAASURBVDh6ojYHPlr9u1CtWeDPtb2v9unpzp7p5ZX HUgfvz0zYK0lkHUL+O7xX/VT9/d+R/Vdees98X2dYHVhkYeXS6NKI2LIVsWVLY8pulIqc/0K1wP8gjhw50qhRo5UrVzrsdpvNhqaqTCaTyWSiqaper3/OxXmz3XWCwF0aXboynhQRR1oaXZZEkyItzYlU6eq48uWx5SvjS YujS0/m8FQmO4SQIjNsTaYuiSpdFU9aGlu+NZlGk70C0+5arXb27NkBA QGnT5+Wy+VMJoPH48nlcpPJVK3dvlZISLw3LXzmgd//qM3Bs2nVYDDcTUq+HR0bHRtf4y8m7s6NW1HnIi/x+ALkJb+gED8ap1Aoc3PzrVYbhFCpVOXmFRgM7hHQo+wcoUgEI cQwjMFgUShU9J5OZxJych1OB4TQaDJlZD0yGI0oJYVFJVKZDDn LfJRNpzPRs1gsLigoQtUgFImLi0usnjWW9IxMjUYLIbTb7RQKn cVya/EtLSsrKCxyOBwQQrVanXTvPno2GAxFxSVCkdsYxf2UVB6fj54r BILcvAL0LKgUlhDLTCYzCjk1LcNoNEEIMSdWVFRSTiIhZyXEUh KJgoaQUpk8M/MReq/RaIuKSpRKFYTQ6XSmPHioULptSzEYLGJpOXrmcHlkCtVmt0MId TpdekaW04lBCB0OR9ajbAaD6SnwIgqF6vLsWKSlZ6L3UpksPTM LZd9oNN1PSUUxQghLiGX4IkZFhYBILEPZl0hlhJw8VPhOzJn6M L1SKEIxFhUTaXT3eQoqlVZCLEPPIpGYQMhFBa5UqtIzs/AqzsnNqxBUQghdLheHwyOT3VXM5fKLS4gowTarNeFuklqtgRBa LJa8vAI8XyXEUirNbcxAIKh8+DDdiWEQQqFQnJH1SKdz32rIzH wklclRLCw2p7TMXXpMJqu8nITyZTQa79xNQjMGk8lMJJZVVgqR s7y8ApRICCGHw832HD/h8fh5+YUmkwllPy09E+ULwzAKlUr3HC0hkSlMJhvlRS5XJCQkY ZgLQmgwGLMJuSgWl8uVl1+Ax0giUbIeETx1JC8qKjEajSiRmVn ZRpMJfSomEpme5kqhUhkMFoqlokLwIDUNvTcajXl5BehihtVqy 83Lx42UFRYVEz11JBSJicQytOumUChzcvNQsbhcrty8ApFYgto hiUTm8ys8MdKysgjQBSGEWp3uQWqawWCAEBqMxoKCIqnU3Q3T0 jMoFJqnJYgKCgrRdFYoEhUUFqO7mHyVcdmf1xdfyV6XSFsTS/z6aNwv19LkJgeEkEgsKy4hYi4MQqjWaDKysu0OB4RQpVIXFpWo 1GoUcsqDh5WVIk+98PC2x+Fwy8pIKF82m+3hwwzUDi0WS1kZqa LCLZFy8wrKSWSUMJFInJKSit6rNZqCwmLU9TAMu5t0TyaTo090 BhOPhc3hlpPIqPHodPqHaRkOhxPFWFxMRB0EQpibX8BguuuIy+ Pn5uaj9zK5vLCoRK83QE83RCUJISwrK6d7+hSdzqAzmCiREon0 UbbbfpzFYiFTqBMmTAAAJCQkEHLySkvLkM21+Pg70dGxSFGRUC jKJuSYzWZUxSkPHuKx5OTm8/gVqLp5XO697KLVceXrkmiLz6d8d+T2itiyYwSeWKXPziZsiite c5e6Krp4/pFbC88mb0qmUxVmBrl89+2M1QmUtXfISy9lzDt8c2VsaTxdLha JHmXn4NdtMzIfoZJ0OJw0OoPu6cUUCo3ske16gyEzK9tms0MId Xp9OYmyevUaAMDGjRujomJSHz5ER4IpFGpmlltUstmc7Oxc1A2 dTufDtAydzgAhdDoxCoWKy4dyEplOd5eeUqlKy3DLQL1en03IR XUkFIkS7t57CpdFx8ZHRcdlZGY9ZUlGIKjcf/Dw+p9+OfzHsdrcPJtWbTYblUorLSsvKyfV+CsnkQuLixPv3ZdI pMgLmUwheQSoSq0uLS232+wQQrVGQywtw6uhsKgEecFcLi6Xx+ Fw0HsOh0ssLUOt02KxEnLykKAxm81kMkXmodXiYiKP5xYBCqWy hOj2IpMryGQKHktObr5Op0dVwmZzuVweek9nMKg0Oio+g9GY9Y iAy18SiSyTu08Q5OYViCUS9CwWS/GeJpZIqTQ6isVut2d7eMXpxMgUKpPpNmFBodKYLA7mdFd2tqer 6PWG8nISkoZOpzM3r0DtkSA8Pp9EpqBnkUhEpzNQfzYYDLl5BY hWMQwjEkt5HglIplB5PD4a2wkElfkF7jGNWqMtLiai7JvNlrz8 AvyCHYVKZzLdIlsoFNHodJR9uVxRXExExYJhrpzcAolUBiF0OB xkMoXHc48wmCw2zpFqtaawqNhisUIItVpdcTERSRAIYXEJER+g VFaKcCqqrBSSye5xgNPhyHqUjRJptVpJJCouDUlkCovDdVexQp GXV4BoVaFQEImlOHnn5ReoVGoIocvl4vMrcO7ncnkMprunWa3W h2kZaIBiNltIZIrIk7ASYhmeSJFYUlBYjJ6lUll5OQmNlhwOZ2 5uPurbLpeLxWbjhMdic7hcPopFrdFkZj1C+TKbzaWl5Yh+XC5X CbEUb7pcLq+4mIie5QoFmUJF0tBkMuUXFKGShBBSKFTvAufzK1 DIIpE4JzcPvTeZTEXFJajx2O320tIynFbJFCrFM3KSyxVkChWJ M7VaXVJC9BxscRUTS1E3dDqdTBYbL3wOh1tCLMdjycvLR0VhNJ nKykn4+KygsIjrSaRUJisvJ6NESqRSEolst9sghAKNedWpmB+v 5qxLpK2JI847mbgt6pHMaIcQUqg0Ko3ugi4IoU6nJ+TkIVrV6f QkEhnvFLl5+VKp3FNH4nIS2d2QhEIanYHy4nA4CIRc1FlsNhuD wawUuscx5SQSl8tDCVMolIQcd+lpNNrycrJGq4UQYhiWnZ2Dhn cQQi6PT/YMFyoEAiaTZbe7h905OXnuEaHdRiJTKoUi9Le0tBwvPUGlVzdU q8vKSXqDAbW9nNx8NIqCENLoDCbLLff4/AoWm4M6uFyuKCwqQe+dGEbIyenRo0erVq1YLFYZiUwikQUCAY/HS06+fy85RalUGo1GmUxWUlKKJJJGo80vKESNCkJYQizFh3eiS kFGMXlNfPnau9QlFx4uPB4fEVd+PIcn1RpLiku23ilZmUBeFV2 88HjcD5EPNyfTaUpzBZN6IC571R3KmjukFdey5/8ZvTK2LJ4m06iURGIZHktufiEaBjmdTi6Xz/LIcxabw/DIQ7PZnJtXgNqh0WTi8iouXLjYpk2badOmXbx0OSc3Dy1oUygU vJCFQnFZOQnF4nQ6CTm5aDLjdGJMFpvjkQ80OoPH4yMvWp0+xz Om0RsMJcQymVwOIdTp9WQq9SlcVlZOKi0rZ7HZtdGqzWY7czYy K5uwe8+Bg4f+qM3ZK1sE9l5/wDAMj8/lcjmd3s9Oby8YVoMXtFuJO/Pevsacj515b/N4h4xixL04HDUnzPsZheYdFO7FOyjvWDDM5e0dcVINsTirFAXu 7IlYqiSyWmJqLL1qefHy7u2lyidnFWc1F8WTdeRdFLXVEe6seo zV6ghzPt17tbxU3cmrUhTezhy1tL1qVVyt8J+nIVVLTNU6enbp 1eb9yVhq815jXqpWcfWGVKVP1dT1auqGNcZSvYN4qrjWpuvd2T GvWOxO11+5nIiYsojY8ojYsoiY0qsllRgaVL14B6meF++WUFs3 xGruxc/qhjVXMZqqIvB4/ENHjpLJlCcL/3k7u1e11tYSEhIS2rVrN2XKFLSBKpFIuFwunU5HB4CRIgW0841 7r1Z3j0PGMJ3FdjaPtyq+fEVM6YpoYkRc+T26FNVXElWyIZGM3 i+JIp7O5WktDgxzlom0Ox/Ql8WURcSWLYkq3pFCp8r00OXCnHXoho/z5XK50HngTp063bt3r7KyEj9+pdFokNKl6p29lip21lJH1ejgJ UEmU/86dyE989G69Rt/3rRVKpXW6My3t+qDDz787ZAZbZEFFdvv07bfp10urlTVC/M1EEIqjb54yYqn31t9eRw9erRhw4Z79+61WCwGgwE/rISWTLVa7YuehxLqzGdyedvv07el0G6XCXGLb2Y7FkcW/5pC33qfdjKHx1ObcC/5AvX+dObWZOqBDFaBQP2q9j0xDPv6668BADExMQqFAp3AQgeXL BbL67a9arc7bDa7TCbftuO3/QcOW2s5zu2jVR988OH/AZcLKk1Wlbn+nAGGEJLIlO8XLcU3d/4mrFu3DgBw69Yth8OhUqmQBmAGg8Hj8WQyGVKh8KJhOjGX0mjT 1DS+0VsdMoP1yTNlVodTZrBavKabrwSbN28GAJw7d06lUtHpdA aDUVFRoVAozGZzbaus/yz4fH5MbHxKSiq+SVENPlr1wQcffKgjmCz2z5u2Fnr24/8mzJ0718/PLz8/H0Iok8l4PB6iH4FAUA90SZ48edLPz2/Lli0ikYjNZtPpdC6XK5VK0QXWfzp1dYGPVn3wwQcf6gij0UQiU dCJub8JJpMpLCysZcuWFArF4XCIxWJkAw6pJUIrwK/bYukL4ebNm0FBQT/88AOXy+XxeDQajc1mSySSf2/WfLTqgw8++PD6QiqVjho1qmfPnnQ63WKxCIVCJpNJp9M5HA5S0 fz6ayt8OhISElq3bj1nzhwWiyUUCul0OpPJRIoMkV6IfzqBLww frfrggw//D7CVxhSG7AFTzlOZnu3aBw84HM6QIUMGDx7MZrNNJpNAIGAwGN 5KgCF0yY3WTI4imS4rl+gwLx6yOJxFlZpkmjSbpzLaqiyo0uWG +wxpKksurmoMTqKzpLMV92hSqkzvTWgmm7NAoE6iSwsq1N4m6D GXiybTJ9Ol6WyF3FBl41yktaQy5fcZMtZT7Z+np6d37tz5o48+ otPpEonEe33bR6s++OCDDzWjQKDe85CxNLp0WUzZ/nQWSaz9p1P0rwGJRHr33XdHjBjB4XAMBgMyWYMrLHTYrBVq08l cXkRc2ZKo0i3J1GSa+3q03uqIJYk3JJCXRJWuvUOKLKzQWewQQ ifmKhCod6TQl0aXrogtO5jO5KnctMdXm/98xFkZW74kirglmZrFcd+BNlgdt0qFaxNIP0YT1yeQbhCFJpsT BZXJUW5JoiyJJq6MK//zEUeicx+OZSuM+9OYK2LKlkaX7kihlQg1tRFkdnZ2t27dpkyZQ qfTpVIpOo31mp9aejp8tOqDDz78vdCa7QfTmUujiWviy9fEk5Z Elx7P5hqs/8rTKNWg1xsoFJpW+zeOEohEYp8+fYYPH85isf7H3psGSXLU998 jEAESWFwGDIQCQ9iB5ScCExgL/yMcGPuRbf7E4+exHz/4ABsQ1rHX7FxaaSUhQEIgJJCEhEBCt4SOXe3M9DHXzn33nH1UV d/3fVd33XdVPi+yu6Z3NLsyq9md7dn8RL+oqK6q/OX5zazK/CVN06asZjKZWo1UZOkNT+bggKfbhvfZiCOD2D1jfvg+wJ2j4EL hPjvRbcW7rNhivAoAqAvyfROBI4NYr53otRGHBjyvuDJQJp9fT x0ZxHtseJ+dODTg+elMKEuJAICFWKXXhndasF47cdSC3TZELCe qAIB4lfvheODwANZnJ3ps+BGL51VnxjCAoGgvrKcODXh67USvn Tg8gD00E66cxRH04uLitdde+9WvfjUcDpdKpXA4HAqFzLE4klU EAoHYTqzC3jse6LRgfXaiz04cGfQ8MB3KUsJe27ULhELh43fds 9n0iHQhwHH8uuuuu/7668PhMEVR0BEEnK9E0xTF8k854nA8CrXtrlHfSrIGABgPlW7t d8PzvXaiz06c8GR1w4iTXJcV77ER8K9uK/7ofLTKyQCA+6eCZjZ12/A7hr3r6RoA4DVX5uCABz6k10Z0WfFXnRkAwHq6dtSC9dpw81EP TIcMACqc/IPxQE/zfK8N77biratgWzFlNRqNVioV+OU4mUyWSiWWZf+HmwdcUiBZR SAQF5YSIz0wHTo8iPXaGsOjR+Yj9X2xgJXw+f/75oNLixdw3WoqlfrzP//zL37xi6FQqF6vQ1mNRqP5fJ6mKUmSXt5IH+h399qIXjtxdBC7a 9TnLTAAAEeSPDjg6bHhvXaix0Z02/DRQBEAUGalO0d8XVYcjlaPDHqeWU3QogoAeHwx2gmzyU50WrD7 JoPhCgsAGPEXu614txXvtRNdVrzP7h0LlgAAviJz52jjUT02ot uKPbUSNwBgRPXxxdhRS+NR3Vb8B6f9eVrcMYIzMzOf+MQnvva1 r0FZjUQiwWAwkUgUi0WapttxjQ2SVQQCcWExDDAaKB4f8XZZ8S 4rdueIbzpSacOZKDvg9fkPHu5yNJ0MXwjgTOBrr70WwzCapltl laIoQ1eJAn3/VLDLindZ8WND3uc3krKmAwAqnPzUSqLbhndbiT478dBMOEeLAA BFM4Z8hWNDRLcV77Xhd456N5pek7Ac9cPxQLcV77YSvXZvP57T oKN1RvrlUqzbinVb8R4b/thiY3QrqfopLNdtI7qtRI+N+P7pgLdAAwAMA2yka8dHvD02vMe KHxvyTgRLZ9tn12azvf/97//Wt76Vy+XK5TKUVXOeM5JVBAKB2AHdMNbTtefWki+sp5zZur4/RBWATCb76msnzc0GLgQcx/3N3/zN+973vs3NTYZhoKxCx7mNlZ0ARCrca670b1biU5EKJ2+9Na3y 8kig+JvVxBtYttAy41dSdUeCfGY18eJGyldkWnMjUGJfcaafWk ksxqutDpUqnGT35Z9yxO2+fOtXUlHRF2LVp1YSrzjTkerWjF8d AG+BeXEj9cxqYi1dU7SzfiLt7+9/73vfe+jQoVKphGQVgUAgEBecf/u3f+vo6Jibm2NZ9s2yCtq8j/LLX/6yo6PjgQceYFm2WCwiWUUgEAjEheXYsWMdHR2vvPJKrVbb9hK4 Tf0QtXL8+PGOjo4TJ07oup7P56GsQv+FSFYRCAQCsfvAHWyOHz +ey+VSqdR+klVVVf/zP//ziiuumJyc1HUdbs5jTllCsopAIBDngle0Vgc9+wC4tafxps1ed peJiYk/+IM/uOGGG6LR6Db3fm9HVjlZ3XE7GlnTWXmH8wYArKTublRjsdj111//6U9/2uVyybKcy+XgApt4PI4W2CAQCMRZ4WR1Olx+djX57FpyNloR94 u4JpOpZ597MRKNXdBQ6vX6n/3Zn11zzTWbm5vQvR90B3He7v0oURkNFJ5ZTTy7lnQkSVnd2nx+ JUm+uJF6ypEY8RdJfmtqUqTKnXRnf+NInPRko9VzOSP8nRgeHr 766qu/8Y1vQBHNZDLQNWMikSiXyzzPI3cQCAQCsR1dNyxE/qgFP9jvOdjv6bYSY4HiXhu1O3g8+Le+c9Pi4vKFDui//uu/Ojo6Xn755Ww2C937QeeF5+HeT1T1fizXZcUPDbgP9Ht67cRygo TSvJqq3T3qg9l0cMBz0pPlFQ0AkK4Lj85HDvR7Dg54bj3lfmQ+ Cr0vvX0eeeSRjo6Ohx9+WNO01q1kTeeF7fiKG8kqAoG4sBQZ6U eToSODDfc9hwc8P5uN1PaFOwifP3Drwc7l5ZULHdCvf/3rq6+++qabbkokEnBTUujej+f53/U1aZ4Wbx/2djddIB0ZxJ5yJGhJBQA8uhA1vSwdtWD3jPl9RRoAYCPynU3HT D1WvNtG2H2Ftx+per3+r//6r+985zuHhoYAAKVSCbpmDIVCcCwuiiKSVQQCgdhOnOR/NBk8amm24xbPT2dCuX3hvNDr8992+12bzgvovBCSSCQ+9alPff zjHycIAmqPOVdWUZTfSXsSJA+9Opj+Dh9bjFZ4GQDwk6lgZ7P3 02Mjjo80nBe+7s4c7Pf02hp+EI9a8ddcmbcfqYWFhd/7vd/7q7/6q1gspihKoVBodc2INoZDIBCIneEk9Rfz0UMDHugA79CA5+mVh KK23zezNyNJUqFQFITdeSN6bv7jP/7jHe94x1NPPQXflLZuY/47PacmyA/NhLosOMyOwwOeU1gWOmZ6xZnptRFdFrzbhh8a8Dw8H4EeBx1J8 s4Rb+cg1m3DOy3YnaO+tdQu7Nz+05/+tKOj4/777zcMg6ZpOA04EAjAVbk0Tf+uPYZLBCSrCATiguMt0j+dCd0+ 5L19yPvwXGQX57xcPgwMDFx99dVf/vKXI5FIJBKBe8PBN6W/0+dVAwBPjrpvInh8xHfHsPfxxWim3nhzUGSkJ5Zjx0e8tw9775 0IriRrUNMUTR/Ac3eN+o4Pe+8e9ffjefVtT35OJpN/8Rd/8bGPfWxubg4AQJKkuZVsIpFo32nAAMkqAoG4OJCCvJ6uOTP1uq DstS1tCc/z119//bve9a4nn3wymUy27p52HvJT4qS1dM2Vo+gzd+jjZBXPUytJMk+ LrcqpG0asyq0kyUiFe/u+Jw3DePLJJzs6Or797W9LkiSKYqlUSiQS8MNqW2+2CpCsIhAI RLvwyiuvXHHFFV/4whfcbnckEonFYvl8nqbp3/U98J4TDof/6I/+6Pd///cnJycBABRF5fP5aDQaCATC4XA2m63X6206XwkgWUUgEIjzhqZp DCNqtfrFCY5hmBtuuOEd73jHPffck81mzffAgiC00ftSwzC+//3vd3R0HDlyBAAgSVK1WjXfAJvegNv0wypAsopAIBDnDY4TBw93 ra6tX7QQJycnr7zyyj/90z91OByxWOy85wPvIR6P54Mf/OAf/uEfejweAABN04VCIRaLBQIB+Aa4Wq2ex8KhSwckqwgEAnGe+AL BA4eOXoR1qyYsy/7Lv/wLHOpls9lIJGJOXNoVHVI0PVrlvAW6dmE+gRuG8d3vfveKK664 6667AACSJMHJSuFwOBAItC6tadMPqwDJKgKBQJw3bjf2re/cvLTkuJiBzs3NfehDH/rkJz85NDSUy+XMAassy29TiihBOenO3j8ZvOe0/4mluK9A75bNJna7/T3vec9nP/vZfD5vGAbDMMViMRaLBYNB02chx3Ht6GHfBMkqAoFAnCeFQnFo eCybzV3MQCVJ6uvr6+jo+Ou//uvFxcV0Op1KpUiShC9O386rYAueP2rBOy1YtxW/9ZT7scVYhd/NyVBer/ezn/1sR0fHE088AQAQRdFcVwOHqnCyUlsPVQGSVQQCgWgjoGpGo9F/+Id/6Ojo+MY3voFhWCaTMacEn7cg6Ybxk6mQ6bywy4rfOepzZqndsj yXy/3t3/4tfH0NX1nTNJ3P5+FX1W1D1Xb5TrwjSFYRCASinYDC6XA4Pv/5z1955ZV9fX1wQ5tKpcLz/HlrkgHAz2bDRwY9TZ/A+D2n/UR+d94D8zwPdwv42te+Vq1WAQAcx5XLZeiIMRAIRKPRffBVFYJ kFYFAINoMXdcNwzh58uRHPvKRd73rXQ8++GAqlSoUCrVaDQ4Ez 09ZpyPlO0Z8nRbsqAU7NIg9t5bkdtp49XfFMIy77rqro6Pj85//fCgUAs3Xv3DKFZwAnEwmYbfgbb7HvhRAsopAIBDniaZpezK/Rtd1VVUVRXnkkUeuvPLKD3zgAy+88EKhUCiXyxRFnfeAT9b08V Dpx1PB758OPLeegg6B376pTzzxxJVXXvnxj398aWkJACDLcuui GugE+O2/xL50QLKKQCAQ50kikXzwZ4/ghPfiB62qqizLFEUdO3bsiiuu+OhHP/rEE0+kUqlarfY2ZwXLqs7K6tv3UAgAEAThscceu+qqq973vvcN DAxAsxmGKZVKcLMav99vbskOnVq0+1AVIFlFIBCI88br899y4G Lst/pmDMNQFEUUxXQ6feTIkauuuuqd73znPffcE4lEWJblOE6W5b2V qEql0tvb29HR8bGPfeyFF16ANsNPqnATHr/fHwqFTMf6beTR4twgWUUgEIjzhPD6/vvmQxd53aqJpmmSJEGheuCBBz760Y92dHR85zvfcTqdkiTxPK8 oCvwKe/FtCwQCX//61zs6Oq677rqxsTEAgK7rHMdBP4XhcNjv9wcCgXg8DveA2wczl UyQrCIQCMR5Eo3F7/nBfc4Lv435jhiGoaqqIAgURdVqtRdffPG6667r6Oj4yle+MjMz A98SK4py8b0ATk5OfvGLX+zo6LjhhhtcLhcAQFVVqKmZTCYSiU BNjcViuVzOnGZ1kY08b2r1Osuda2dDJKuI9kbRdGemPuQrTEdK 5raRiEsBRTPcWWrYXxgPbc+aBMmdDhZH/EW8QGtve+fOPUQQxFA4Uq/v2uLO3xWorDzP12q1Wq02NjYG14b+yZ/8yaOPPppKpQAAqqpetDFrOp1++OGHr7322o6OjgMHDqTTaQCAL Mssy7Zqqt/vj0aj2Wy2VqvBRUEXwba3j2EYc/OL9qGRV18/OTE5dbYkRbKKaGNU3RgLFG8b9t1yyn1wwPOLhWgKKeulgaTp05 HysSHfLafcB/o9P5uLJGs8/CtUZn8yHTrQ777llPvOUZ8jUVO1NlbWPccwDFmWOY6r1WokSW5 sbNx4441XXHFFR0fH3/3d3z399NM0TYPmmpwLZwbLsr/5zW++/OUvd3R0vP/973/00Uc5jgMASJLEMAz8ngqX00CHSplMxtTUdvmkqqrq0e5jz73w0 jPPvvB3X/3HWDyx42W7JquGYQDQSBpZVhRly02zmWq6rreO9FsnfRmGYf6l KGrr9oHm7Yaht3ZqZFlufZr5l6ZpZ4ai7hiKLMuKYj7NkKStEF vtFEXRfOMPO4ZmKK1fAloNUxRVkiQzFFVRYcIYhqG1XGY+wTAM 8/ptRraGYhiGpp0RfTOVpJak0DTNPG8YhtScEGgYuiBsSc4ZedES L+PMPJIkUVU1M+5mtrYapmm6OddA0/TWlHyT/doOobckMpyF0ZrIZt7puiE191+Eb7cAANEqd+9E8HC/q89G9NiII4PYi+spQ28mhaq2hi4Ioll5Ww1ordW6rsvNOCrqqL NJEwAAIABJREFUliWgxfhz3y6KW2sSFFVRWy4zz6uq1prjqqoa hg7OLGDbQmlNClXVJGkrlNaCtK0cmiW89S+4NuN/cLvSWg0lSWpWwzPKoSRJZ0atcRyrMN8bJToteJ+d6LUTh/tdL26kNMOQVP3Z1cShU64+O3HbEHHojc17T3vNhRytRrYmuCzJ O1Y3tSWLtyVy6xMkSTKPt1W31ui3bvDZ2tqcrRhv+6u1Gp6trT N0vTX0s2XxOUPZ+gZpVkmYpxRFVSqVcrkcCAQeeeTRr3zlKx0d HVddddU//uM/9vf3w9w8RzVsLcmKIp+jrWtWdk3TGkl38uTJr371q+94xzs6Oj puvPHGhYUF+GRBEKrVaj6fTyaT8Huq1+uFTgorlUq9XhcEAT5N asni1qK4TU1aDW697Axt3tZUSnLrE94OhmEQXl8ylXruhZduPd iZzxd2vOytZZVludGx8YFBq8U6tOPPahs6cWrgqaefM6V7anp2 ZmYeHlcqlZnZedjWlErlufkFrvlWempqJpFMAQB0Xff7A26PB5 7HMGJyahqmlyiKp8cnaYYBANA043CsFgpFeNnwyBhO+OBxOp2d X1iCM8LjicTy8orZIoyMnq6SJABAURS3B/MHgvD8smN1bn4RhlKtkidOnoJJz7LsyspaMpWGl71+4lQ0FofH yWRqZrYRr0Qisba+wfM8AECWZfvQCBQtXdcXlxyO1bVGKCur6+ ubMJRCsTh2egKer9XqjpXVUqkMAFBV9eSpwUqlCv/yev0rq419pvyBoMvtkWUFAFCr1UZGTpu6MjJy2uPBGyk5M+d0u uFfPp/fbh8xk2VoZKxaJWHqnTzZD48BAKvrGy53I8HjieTa2gaMfiabm 56ZM8u3xWKLxeIwxGXHisvthuddbs/q+kYzKVKTk9Mw+vlCcWh41Mzi6Zk5mHq6rgeCIafLY8bLsbIKj 2VZfvm3r5UrFQAAx/FTM7MY3oiXY2WV8DaWLkSiMYttCFaqWCw+PDImcOxahr5rLPDv 9z97+LcLx0YCnYNYz4vja81dugjC53S64S0cx7388muiKAEAeJ 5fW99IJBLwspnZ+WQyBY8DgdDE5LRp5Nz8AsxiRVWHhkfhBxVd 191uD4YR8LL1jU2/PwgTP5fLv/jSq/A8TdPjk9OwUui6Pju/kE5nGresb46OnYbHhULR4VilaQYAQDPM6fFJU5hXV9e9vkYJd3 s8fn8A5ks4Eh202OB5juPm5hdgQRJFcWZ2vlKpwL8WFpccjsYM 1WQytbq2DitFPl+YnJ5pZLFhzM7Op1JpmMVr65uxZmnf2NwcGW 0YWavVLBY7RVEAAIZhF5ccZoMyaLG7XI1Skc3m5ueX4JMXPIGv P/DbngHnbUO+Prv33+9/5vuWddUANU7oemb4u7+23zbsu30s9O1HTvz7Q68ESzQAgKKosf EJWA4rlcryygqsuQCAU/0W+D4TGCAcjq6sNOqXz+/f2HTC+iVJkn1oRBBFAIAgCOsbTrPmTkzNbGw6dd0AAKTS6f4BC zxPkrWl5ZVisQQA0DTt5d++ViyVmk8OOJqhBIMhp8sDU69erw+ PjME4KoqysrKWSCQbBWluHie8DeeCsfj07Bw8XyyVlh0rMPVoh jl5ahAWKlh4MLxRkDwY7vX54ZPTmcz45BQ8z/P8/MJioVgEAMiyPDY+6fMH4F+OldXpmUYopVJ5YmK6VCoxDEMQ3ue ff3F2dvYXv/jF5z73uY6Ojg9/+MPf/OY3bTYbQXjNohuJxhyOrWp4emISbhwrCMLc/IIZyuKSw+fzm8V1YXEZHmcy2ZGR0wMDA//0T//0gQ98oKOj43//7/89MTFRq9Vi8YQHw3ieZ1l2fGJieGQ0EokEg8HNzc0XX3o5Ho8z DJPL5YdHxoLBEHyazT4cCoXhcSqdmZqehcc47h2fnIIppmna0M goy7IAAF3XMQx3e7BmcXWaFaRKkmbRpRlmfHIaloRMJjs8MjYw aDubllmsQwMW2+zcwrknT7k92KEjPb9+6pmzXfDWsqqqaqFQzG Zz2Vx+x18ul09nsvFEkmuWlUqlWqk2REKSpEqlCq2UJLlarZr9 i3K5wvMCAADuY0DRtJkQlUrF7BCVSmV4i6qqZK0GW0YAQLFUgn ILGn0iEvZVeF4gyZqZLsViCdYHXdcpioJZAgCo1erVKglDkWU5 l8ubilWr1cyBXS6X57hGvHheMMWP54VavQ6bbF3XC8UiPDYMgy Rr9XrdDKVep5rdMQk2fwAARVHIWg0O7AzDyOULZj+AZhhzV2SW ZSmKNuswrP/wllKpDNtiAEClWoWVFgDAMKx5mSCIxVIJqrKqqrlc3gylVq9TF N2MC1+r16GRgihWKlWz31coFGGBNgyjVqvRzTyiKLrWjCMvCOV KBUZfkqRiqWRmcaVShalnGAbDsmaILMuStRo81nU9k81CwzRNq 1SqZrzIWs085jiuUCxBw3ieL5ZKmqoGS+x9E4GbX5zrGnD22L1 HLfivZ/1m6jEMQ1GUWZAy2SxMSU3TavU6LHvQSPOYZdlyudI85qrVqpmt hWJRbR5TFG0aVq9TDNMoVKIoZjJZM4tbS3ilWjULVb1eL5XLzV skslYzS3ipVDb747VanWmWcIqmGYaBceE43uxcqqparVZhQdJ1 vVKpmoMhkiRrzUTmeaFWq8Poi6JUbtYvGH1omGEY9XrdLO0URZ nFVZblQqGomNWQrJnaXygUzWwVBNGsU4Fc9fb+1aODnl470WMj Dr48/6wjqhsGL6uPT3sPn1jrsRN9Q96Dry3fbVmHX14VRSmVy2aVJGs 1s7jm8wUz9ViW28piljXrV6MaNrO4Xq/zLS1SvU7BGAuCkC8UmvFSSLIGU8wwjEw2a6YewzBm6rEsR1FUa zU0Q0wkkrNzC7BZqFZJs0XiON5sKyRJIskafHOgqmouXzCzuF6 vmwWJpmm6mcWCIJglRNO0apWEhum6Xi5XzPJWq9XNllYUpWKpJ AiCIAj5fMHt9qTT6UQisbi4eP/993/mM5/p6Oj40Ic+9Kd/+n/cdtuxQCCgKArNMGbeAQBam806RZkJTtG0md2yrFQqVUVRMAzr7 Dx67bXXQkH90pe+dPLkyXK5DADQdSOXy6fS6VKplM1mXW73xsY GdKUUDocJwlupVARB4Hm+WCyZXfBisWg2zoIglJu9Q4Zhy+XKG dVQVcFWNaSbKUmZFUSWZbMNVFS1XKnAkgBT5hxals3ls9lcubx VO7ah6TosMzMz8//3P//r+sbmjpehb6uINkbVjX48e/tIoNfu7bURP5kKxUn0bfWSQDPASLDcO0T02ok+O/Gj6XC0ygMADAB8Jfb748HbhoheG37bsG86WtXa5NPam4lEon23 HV9b29hrQxrAzyiCIDAMUygUkslkKpUKh8Nzc3N33XXXdddd98 53vvPqq6/60Ic+dP311/f19Y2OjORyOYZhzJdtqqqaGgaPdV2XJImiqEQicerUqe7u7i98 4Qsf+MAH3vOe91x11VVf+tJfvvDCC8Vio5/H83y9Xq9Wq4VCIR6PQykNhUJwfWqhUIBhtekSVQwn/u0/vjU3v+T1+j7/5//LYrXveBmSVUR7I2vGSqr2misz7C9m67vgaw2xW8iqvpmlXndnL US+dSqZYYBYlRvAcifdWU+OUtt5taLX57/plsN7tW51R3Rdh8pKUVSxWEyn07FYDLoJdLvdJ0+e/OY3v/mpT33qmmuuee9733vVVVe9+93v/sxnPvP3f//3hw4duu2223rP5NixYzfeeOMNN9zw4Q9/+N3vfvfVV199zTXXfPjDH/7c5z53/Pjx9fV1hmHgGh44G7lUKuVyuUQiAd/6wq1potFoKpUqlUrwY2obzVHahiAIP7zvxxbr0C9/9WRP33HzW+E2kKwi9gPtWUkvC86WNVtTHNsZr89/68HO5eYXyksEOC9JkiSWZSuVSjabjcfj0Wg0Go1GIpFQKOTz+Y aHh++7775//ud//tznPvfpT3/6E5/4xAc/+MFrrrnm/W/iIx/5yCc/+ck//uM//su//Mubb775+eefDwQCoihKkqQoCpzoS5IkfOWbSCSi0SgUVDjjN5F I5HK5arXKsiycO9bWbh80TfP6Ah4MP0cskKwiEAjEeZLN5V57/WS8OWvp0sEwDF3X4cKber1eKpUymUw8Ho9EIuFwOBKJRKPRRCK RTqdLpZLf75+ZmXnmmWeeeOKJJ5988jdNnn766SeffHJgYGB5e ZkkSSjVkiQJgsBxHEVR1Wq1WCzm83n4HdccoQYCgXA4HI/HM5kMHKTyPA/dFLfpOPV3AskqAoFA7EOgsqqqKooiHFAWi8VMJhOLxcLhcDAYh J88I5FIMpnMZrPFYrFSqZAkWa/XKTgrj2FYlqVpGnpxIkmyWq2Wy2UopdlsNp1Ow3FwOBwONAmHw 7FYLJ1OF4vFWq0GB6kX0yXFnoNkFYFAXCRIXq4Ju7OCEPE/BIordMrPsqwprnDkGgqF4OfPYDAYDoej0Sj8EJtIJJLJJJzxZA LPJBIJKKXwdnN4GgwGI5EIHKEWi8VqtcowjCiKe+iXeK9AsopA IC44lKiMBgq/Wo79ejk+ESyzUns4q9s3wK+t5iRh81NoKpWKxWLwzbA5w6iVUA vmSfMyONEXinEqlcrlcqVSiSRJON0Xeuy5rAQVgmQVgUBcWFTd OOnJHh7wHB70HBrwdFpwu69g7IcZS0A3dFEU28WlLXSrBMWVZV nolalYLOZyuUwmk0wm4TDUFFpzbQwEnolEIuan2VQqlclkcrkc HJ7W63WWZeH6GSiol6GmAiSrCATiQpOjxfsmAkcGsT470WcnDg 96HpwNV3n5re+85IlEYw8/8pi/6ZCoLTC/ucLJRwzD1Ot1kiTNj6a5XC6bzWaz2Uwmk24hk8lkMplsNpvL5f L5fKlUqlQqUE0ZhoGTkuBS18tTTU2QrCIQiAtLguTvmwgetTRk 9cgg9uBMKE/vB8cdGEZ8+8ZbFpeW99qQ8wEOXqGHbTh+ZRiGpul6vW5OUNoGS ZLmnCaGYTiOgy97kZq2gmQVgUBcWARVf2Ipftji6bbi3Vb88KD nubWk2s77wZl4ff5bDhxZXl7Za0PeFub4Ffrul2VZkiRRFKErR J7neZ6Hx6IoiqIIt3E1fTDttfmXHEhWEQjEBSdSYR9diN4x7L1 92Pv4YjS9X/bv8/r8x+6429ncbGCfYbyJvbaoPUCyikAgLgaspEYqbLTC8rL21le3 CYqilCvV1t0AEQgkqwgEAoFA7BpIVhEIBAKB2DWQrCIQCAQCsW sgWUUgEBeKPC2upWtYnhKUM76nspLqzlHr6XqZlfbKtl2hWq3O zS8Vm/u9IxAAySoCgbhAeHLUQzPhbhtx54jvxY00yTe8ARdp6ZnV5B0j 3l478ch8JFBi9tbOtwOGEzfdetixcmltDIfYW5CsIhCI3SdPiz +dDh/s9/TaiW4bcXjQY/XmdcOQNf2EO3towNNjw3vt+IF+z6Pz0fb1uOTzBw4cOtru61YR uwuSVQQCsfu4c1SnBeu1E9CzUrcNf2AmpGg6Lao/mgz22HF4vseGd1vxcIXda3vPE7cH+/Z3b0GyimgFySoCgdh9/EXm9mFfj43osxO9dqLbhj++FFN0g5O0h+ciPbaGrHZZsTtHfIk av9f2niflcvn0+GQul99rQxCXEEhWEQjE7sPJ2sub6c5BrNuK9 9iIO4a9m5m6AYBhgKVEtc/u7bERXVb8qAV7w5MT1DZ2gIe8DyG2gWQVgUBcEEhethD5H0+Ff rEQ3UjXtab4KLruSJI/nwv/ZDo0Fiix+8jpEgIBkKwiEIgLh24AWdMVbYfBqKLpsrYv3O0jEG eCZBWBQCDOE0VRq1VSFNt79S1id0GyikAgEOdJMpl64KcPezz4 XhuCuIRAsorYD6C3iZcs58gavf2n+uyP/VYRuwuSVUR7w4jqfKx60p21evOhtl3+uC9hJHU+Vj3pyVqIvL/FlZJhADxP92O5NzxZR7K2za9he+H1+W+65fDSkmOvDUFcQiBZR bQxkqoNYLkjg9itp9wH+t0PTIdCZW6vjUIAAICgaHZfodOCHTj lvqXf/YPxYKjMgqam3j3mv7Xfc+CUp8eKT4XLctsusInG4j+4936Xy7P XhiAuIZCsItoYf5H5welApwWDPgc6B7Hn11N7bRQCAAAiFe7uU X9XM2uOWvBnVhKabgiK9qvlWKel4Q7iqAX7wXggUxf22t7zRBT FRCLJsug1CWILJKuINmY5Th4f8fVYG230oQHs53OR9v9gtx9wZ anDg1vOC3tsxE+mQrKm06J672Sw19Y432sjjlowOJBFIPYHSFY RbUyozN43GTwyiPXYiG4b3mXDf7uR3mujEAAAECf5eycCRy14r 43otuE9NvylzbRmGIKiP7uW6rbiPTa8x0YctWI/mQrlaHGv7UUgdg0kq4g2RtWN0UDp+Ijv2JD32BDx8EIk3bavE/cZmm5Mhsq3D3tvH/Ies3sfmA6l6gIAwAAgUuHumwzeNkQcG/LeOepbjpMaesOA2EcgWUW0N6puBIrMRKi0GK/Wmjt6Ii4FNN0IldmJUGkhVq1wZzhMKDDibLQyGSrFq3xbL7OpU 9TGprNSre61IYhLCCSriP1AGzfM+539nTX+QPBwZ8/KytpeG4K4hECyikAgEOeJ1+e/+Va0bhVxBkhWEQgE4jwhvL4DB4+i0SqiFSSriLZHVLRMXShzyN 35JYes6em6UGJ2yJoCI2bqgtrmXicLxeLI6Gm0jfnlg6qooVA4 GAyJ0lkbHCSriPYmTnKvbKYfmgk/vhidiZQltY094e0z0nX+FWf6wdnw44vRiWBJbGYNK6sj/uIvFqI/m4287s4U0OoaRJsgCMLJk/2TUzO/efq5hx95vF6ndrwMySqijSE5+Yml2GGrr8tGHB709NrxpWRtr4 1CAABAXdKeXkvfesrTZcU6LVjfcGAhQRqGoerGVJTssvk6LViX 1XPIgv/WlWMlda/tRSDeGp8/+JX/86vrG07H6tqX/tdfLzt23mLhrWWV5/mp6dnhkbHRsfGdf6cnrPbhV18/mcsV4C0eDPdgjZ2SSuWK0+WWFQUAQJK1jQ2nKDY6p6trG/l8AQCg6XooFIlGY/B8KBRZWVnTNA0AwHH8zOw8y3EAAEEQMJww37csO1ZDoYgZytqG 0zAMAECxVHZ7MJ7n4V/zC4t1igIAaJoWCkfMW/yBgNuDqaoKAKAZZmFhGYZI04wbw8rlMrxsYXHZDDGTyTpdbnic TmcJwidJEgBAUZS5+UX4TkDTtE2n2+vzw8vcGI4TPvjkQqE0PT MHz7Ms53J5yuUKvGV2dr5UrsC/otGYmXqZbI7wNkJhGGZpeQUabOjG6up6JNJIMQwn/IEgjH4qnVlZXYfnK5XK2voGwzAw9RYWlymKhn/huDcUCsPjRDLlDwSgkcVSeW19Az5K07SZmflsLgcAUFXV6XQHm 7eEQhEMI5qJX15cdgiCCAAga7XFZYcZyuraRiqdAQAYBkilMzj hhedTqYzbg8MQVVUdn5iCeSRJssuNhcMRsyCFI1F4XCgUlx0rm qbD47X1TVngnTn67tOBb/7stSOvLd024j9q8dx9YtYfCMBbwpGoPxDQdR0AwHL80PCYLMsA AI7nN52uVCoDL3O63KlUw4lEMpVaXHaY2b2+scmyHEyKxWUHTE nDMIKhcCAQMpMiFI7AuJBk7fTEpK4bAACe511uT7FYhLesbWwW iqWmYZH1jU14nC8UcIIQBAEAwHH88vIKzG7DMDCMiCcS8DKfL5 BIJGG+pNOZ6ZlZeJ5huWXHSrVaheXQ5XIXS41QnE6324018qhU drk9MPokWVvb2JSar7DWNjbz+TwAQNf1YCgci8Xh+Ugkurq2Dk NkWc6xssZxPACA4zin002SJLzM4Vgzy2E2l/NgOLxl1Rf7zuOD3Rb3bUPeHiv+nz977aejHg0AihNvf2n81uen +oZ8x0YD333CctMTlmiFhYbNzs4rigoAYBjG7cHKlUalmJmdz2 Sy8DidybjcDR+8qXSGIHySJMPoz8zOm1USphi8zO3G/IEgzJdyuWJuOFMlSbcHoygKRn9mdo6s1czoE14fPI7G4oFgCFY 9hmHmF5ZgHEVJwjCiUCiaKRkKh+FfsVhisTmPqVajnE43TdMAA EEQpmfm4DEAgPD6zDqVSCQDgRAsSKVyeWV1HRgGAEBR5I0NJ2w fVE1zOt3RaCOPAsGQ2VaUK5VNpwvu/EqStcUlByxUAICNDWc6nYWFKhKJhiON+pVMpswSIgjiyuoaw7D weG1twyx76xubfn/ADGVtbQMamcvlHStrXLOlXVxcrlSqMCUj0VggEITnQ+GIzx+Ay cLz/OLSsiwrAACO4zc2nWbVW9vYNLM4k81tbDpNI51ON4yXpmlz84s wRFXVAoGgqRoE4YvF4jAUkqybiU9R9LJjFWpToVCYnJo5l5aNj Q+Pnl5yrMJG481Uq+TY+EShUHSsrH75b/5+Y9O142VvLauKokRj8WAwHApHzvYjvL7xiSmz1cBxr9mAVqpV p8sF63OVJNc3nGZ9XlldzzXrcygciUYbDWgwFF5d24AR43lhZm YOyirP824PBpUYALDsWDXTtFIl17dktYThuCneC4vLZrWJRmPh cKMQ+4NBr9enN8Sbm5tbhGWFZVkMw0tNWV1cdhSKjWqTyeQ2nY 10TKUypuApijI7tyA1ZdXl9viapdDlwgKBIFyZVyqVJ6dm4XmG YV0u95aszi9Uqo12KhZPuD2Nsp7N5X2+AHwyTTNLyyswWQzD2N h0mS0gThCRaKzZ5qZXm7Jar9fXNzapZn1edqyY9RnHvYFgQxiS rbJaLK6ubcnq3NwC7FVAWTXrs98fNPeYrFSry45VmOC1et3hWI XyAwBYX99MZxrqlc3mCKLRTqXSaQz3wlB0XZ+emaWasorj3lg8 AS9ze7CImcWVqsOx2mh0SuVNp0uTxM0s/b2xwDcfevXIa0vHRvxHBjx3vjYTDJr1OeoPBBsFSRCHRxqyyvO 80+lKpxv1eX1jE2o/ACCdyS41e6C5XG7T6dqS1SUHxzX8+IfDUTP1wuFwNBqDodRq9a mZ2UabK4ouD5bPN2R1fcNZagpeLJZYWzdltYjjBN+QVW5x2QGN NAyAYUS8mRRenz+ZTMEVnqlUemZmHp7nOG7ZsQKbM1mW1zecla YUuT2YWZAqlarbjTVllVzfdMKmDQCwvuGEWazrejgcNUMMR6Kb TlezNRQcjjUYfY7jnC63KT+ra+tmOczl824PBm9Z8Ub/67GBbou7b8jXaye++bNXfzzs0gCoc+Kxl8Zvbshq8MYnBm98wh KpcDD1ZmbnoKxSFOVye6rN9aAzswtmxc/m8qasptNpn88P4wV7t7CyqKrqDwS3ZBXDwtEoNKxaJc02l6zVP Bher9dh9OfmF2E5BABEIjGzuEajsWAobHbB5+cX4aMkWXZ7sHg 80ehJtEhRPJ6cX1hqhELWN50uWPV4np+dW4DqBQDw+QLBlmoYD IWbJby0utaoxaqqbjobbYWqqi63xyyurbJaJclNp0uA1bBWd6y sCaJgZjFUL8MwIpGY2W2NJ5KupqyKorSyYsqqsL6+VSlWV9f9z U5kqVxeW2/Kaj6/urZhivfSsqNaJWFKxuMJU1ZbK4soigtLy2Y1dLk92WyuEcr6hn mcyxU2NpzNLM54PJg5aJmdX+B5AQCgqlowGDS7dAThi8Ub5bBe pxaaiU9R9MrqOuz6MCwbicbOrWXBUDiZShvnXEstSfIdx+9+5N HHz7Z9/W6+BDZN0TQNpjs8qapqowE1DFg0Iaqqmp2C1ls0TVO3bgeKosD b4aP05hyH1tuNlifrum4+Cl5mGtb6l6ZprV0SRVHMR7X+te32s 4Vi3r4tLtuMlFtC2RaXtwzFODP1Wo3UNG3H2wEAastf2pnH5pN bQ9l+e4v9qqoaLQabl7VmcesxAEBTtdbo7xjimdE3dE3Xja0QW/OoNUR4e5mVHp2LHDrl7LJgXRbs2BAx4svrLVm8LY9ajNwyTFEU 87i1iBqG3ppiSkuynK0gnSOPzp3FpmFQVMzUg6PzbY/Sdb3lsq2CBG8/WzVsDUU9M/Fbn7xjlWy13zAMVdsKRdXOuN2MV5ERH5sPHx70dFmxLgveNege 8xcMAFTdsODZzkFPlxXvtuKHB1xPLcdqgtK0/4wKspX4LfHStxekHUoIAEDXzoiL6XRiWyitWXxG0dV0Td2hILX eDgDw+wP3/+RBry8AAFCVM7LYvAwmy5kVBLz5ya2Jv60abuX+mQafraVtVJB mKKqqaroZlzOKrqqeJYtVrTXxzUTeVnTV/1lLq7W2tGca2Zr4W/VI396emyqnKMqOqbetGp6RxS1xefuIovj0My/89pXXY7E47M6+GfRtFdHeBErMwwvRY0Peu0d9Nm+eV9p1i7F9h gFApMo9Mh89NuQ9PuI7hec5udEC0pL6iit7x7D39iHvk45Ehhb bdzaw1+f/75sPonWrlwmarvcPWO790QNDw6NPP/Pc4tLyjpchWUW0PaKqFRixxsvtvlpj/yGoepGRSGF71iiaUeXlEiuJbbvTKoTw+pCsXj5QFPXKq68//cxzzzz7wsk3+usUmgmMQCAQu0ogGLr3Rz/Bce9eG4K4GMAX15qmKcoZ36e2gWQVgUAgzhNVVTmeb/0OikAgWUUgEAgEYtdAsopobwwDRCrccoLczNTRxnAIBGLPQbKK aG8WY9XvjQVuOeXqtGDPraXKLPIMjEAg9hIkq4g2JkMJ908FDw 9gfXaix4Z3WrFTnuxeG4W4jCiVyhOT06ajJQQCIFlFtDXLCfL4 iK/bivfZiT47cXjQ8/BcZBeXfiMQ54bw+g4c6kIbwyFaQbKKaGM8Oeqe04GjFqwjzRW7 AAAgAElEQVTXTvTaicOD2JPLcSSqiIsG2sYc8WaQrCLaGEnVX9 xIdVmxHhveZcXvGfN7sjsv0EYgLgQ+f+DQkW6HY3WvDUFcQiBZ RbQ3jKScDpV+5Yi/vJkOllgdvQFGXERqtfrK6pq50w4CAZCsIvYBugFkTVeQ50IEAn EJgGQVgUAgEIhdA8kqAoFAIBC7BpJVxH6AVzRZa++9UBDtiCRJ mUzW3N8egQBIVhHtDsnLk+HyS5vpk56st0DvtTmIy4tYPHHfjx 5wu7G9NgRxCYFkFdHGcLL6mitzeBA7NOA52O/5/umAJ4cW2CAuHl6f/ya0bhVxJkhWEW2MJ0fdM+Y/aml4WeocxJ5yJPbaKMRlBHQHsby8steGIC4hkKwi2pjFOHnnqK/HRkBZPTTgeWQ+stdGIS4j4onkj378IHoJjGgFySqijYmT/E+mw0cGsR4b3m3Fe2z4SeRqH3ERkWWlWCwJgrDXhiAuIZCsIto Y3TBmo5W7Rn09NrzXTvxyKVZkxL02CoFAXNYgWUW0N6puxEl+O UE6s3VGUvfaHAQCcbmDZBWBQCDOH+QzE7ENJKsIBAJxnpBkbXZ uIZ9H25gjtkCyikAgEOeJ1+e/5cARtMAG0QqSVUTbkKfFSIWrcPK28zVBiVS5NCVs2xVOUvVEjY/XeEHRLqKZiJ1hJTVB8skaz8v75xO4zx+49WAnklVEK0hWEW2Ap huz0crPZyPfG/P/YiG2makbzU9awTLz1ErintP+n0yHRgNFrtlkl1jphDtz32Tw3s ngK850gUYzhPeSDCW+tJH64XjgvonA6+5MiZX22qLdAcOJm245 hLYxR7SCZBXRBmA5+o5hX+cg1m3DDw1gPxwPhCssAKDCyQ/PRw4NeLqteKcFO2rBTgeLAABB0U56Mgf63d1WvMuKHxzwPOWIy yryxb83iIr2zGry4ICny4odtWKHB7FXXRl1X+yPWy5XJqdm8wX 0bRWxBZJVRBvw2810j43otTWcFB7ux4Z8BQDASqp254ivy9o8P 4A9Oh8FAORp8WezkaMWDJ7vtuHHhrxoSetekarz904EjjSz4/Ag9tPpcHG/DFgRiG0gWUW0Aa97sj02otdG9NmJHht+eMAz6i8BADbS9bvH/N2mrFo8jy/GAAB5Wnx4PmLKbZcVu2PYV+ZQO743pOv8jyaDnRZPU1Y9D82EU S8HsV9BsopoA4Jl9u5R/1EL3m3FDw9gP54KxaocAIASlceXYocHsW4rdtSK3T7snY2WAQC Kpg/guYZTQxveZcFf3EihDVn3CkXTn1tLdlnxbivebcW6rfgJd1bbF y+BEYg3g2QV0QbohrGerj00G7l92PvYQtRbpM1Jv8ka/8xq4viw977JwHS4bGpnXVAsRP77p/13j/ped2VIfvv8YcTFpMxJJ9y5u8f894z5B7AcJSp7bdHuoKparU7J MipdiC2QrCLaBk7WKFHh37RaRlQ1SlQYSd22wEbVDVpUaVFB49 RLAVnTaVGlRVXZR9nh8wfuvPsHLrSDDaIFJKsIBAJxnqD9VhFv BskqAoFAnCcYTnznu7csLjn22hDEJQSSVQQCgThPwuHIAw/+3Ov17bUhiEsIJKtnhZFUV5aajVQ2MxQt7h93a21KTVA20rXZa MWTp7gW73eKpgdKzGy0spIkt/nuSdX5xXh1MV6F04YRe0u0yi3Fq0uJaqLG77Utu4am6xzHKco+ mYGFeEsqlerq2vqgxX6Oa5Cs7gwtqSfd2aMW7EA/1mkhXtpIMftl7mI7QgnKC+vpIxbi1lPuoxZskMjzig4AUDV9Kl w6NuK/5ZTnYL/718uxDN1QVn+RuW8qdKDfc8sp930TAWeW2tMYXO5sZKnvjwduP eU+0O/+0XQILzB7bRECcT5kstmHfv7o//v1b5zjmreWVcMAoigJgiCIO/9EUeR4vlol5WaXjeM4jmuMD1RVoWla13UAgKIoNM3AYwAARVGi 1GgEeZ7ned68nWYatU7TdJIkVU0DAGiaRtO0OZe9XqdEUWyGot J04xZZljmONZqTQusUpaqNwY0oiluh8LzAC/BY13WSrMFbNE2TBX42XOixEd024uiJ1a4Bd6+dWIxXJUkyQxFF keU4GBfDMEiyZh6zLMtxjVBoihGERiiKolSqZKvBsqzAW2r1eq uRZvQlSeY4Hj5ZVdV6fUsbWJYzo8+yrNRMSVEUKYo240UzjKKq jWOa1jTNvIVt5pEoihzHwehLkkRRW6HU63VJkqGRDM2YobAsyz SNVFWVamaxqqqtodAtt8iyzLJbIZqhw1DUppEcx5ulgmEaqTcb qfRYPIdfX+mzEUeteK/FMx/IAADiJH/fRPCWV5Z6Le5eO3F00PPcclgWeE7WnllN3vzaatepjT470WXBf zQRiGeLoJnFDMOYqVen6qIomQleb0ZflmWGYWFcYB6ZRVcQBI5 v2M/zfGs5NPPIMAyG2coXmmYURW5GX6LoRh7JksyyjVA0TavV62bRZ RjWLDwsy5qhiKJYq9XNLK7XKViQdF1vLe0sy7EMaxrGsuxWNWQ YMxSaZszoC4IgCKIZLzO/dN2o1ynTSKZZqAAANEObhsmybBZdUZSYZii0pP542HnoDWffkL fPht362uovZgJwRjfNMC1thUqSJLwFthVqs0mpkTUYRwCAJMsM u1UNeY6HtxiGUa9TZjXked6MC8uyZqFSVbVWq5nHDMuaKWbGEQ DA8wLLsmZS8HwjFFXbut3Qdaal6tVbVtoIgkg2L5NlhaZpVd3K Yq05F5rjeK6lGvK8AEORZdksIYYBGIaFT4bNi9LS0jLsVhbTNK 1tVcOtlpamaEEUzHiZbaAgCGZ+6bpONQuPpmk0zbS2tFzzFmhY o62QZZphjK32nDYNE0XRbAN5nuebLW1rPdI0jWM5UzXqFAWbmk YozUZMkqQzWtpaDaYezGIzLiy7VVm2ZXFLSwsk6VxaJoiCIIqK/BYjKIvN/p/fvukcF7y1rLIsZx8aPfFG/xv9gzv++gcsv3319V889qtEIgVvWVxaXlxahsfZXG5mdg6W6UK xODk1YybE2OmJeDwB09fl8mAYDs87Xe6x0xOwfNM088apAdjSs Sy7sLgEbwEADI+cdnuwZij58ckZmPSpdGZhcclstS1We6VSgaF 4PLjL5YHn1zc2l5YcsN7WKcpiscMiVa/XN9dWfz2xcchC3Dbi//d7n7r1+cnbRvwnPLlwJDo7Nw9vD4UijpU1mJGSJA8MWHlBAACo qjozO7+6tg4vm5tfWl1bh3FJpTKvn+yH5+t1anZ2IZvNwVv6By zZXB7+hRPe+YUleByNxldW12EoZK1mHxqFRhq6MT4xheFeeNnS ssPp9sCyHgqFx05PwPOFYnFicookazD1bEMj1aauLy2tbDpd8N gfCK5tbMAnp9Lp0xOTjRZEVU+dskRjcQCAoigzM/Pu5kKCzU3XwuJWFtuHR2EtKpVKQ8OjJNkI5fTEVCgcAQAYBghH IsuOxoTJYCi8sLgMk0VV1ddOvFGpVAEAgiAuLC5jGAEvW1hYgq Xixc30Lc9P/cd9T/daPcdGg996evznL1l0WVjNUHeNBb/+w6cO/Xbu2GjgyIC769lh3O0qcMrDi8lv/3LwxsdO9dqwviHfoddXf/bEM6osAwBohpmemQ2FwjCUqZmZYPM4GArbh0eaiR+bnJqBnQxV VW1DI/DYMAyny7Ox6YSXuVwejweHcSmVSq+9flLXDQAAx3Gz8wvJZAoA oOv6+OR0Kp2Bt2AYMTE5DY8TydTSsgO24DTN2IdGYXYbhrG46P D6/PCy1dV1vz+gN7P45KmBRkGi6KGR0Vw+DwCQJGl6ZjaTycK/ZucW5ucXG3mUzc3NL0D9KxaLE1PTphZOTE7HYnEAgKZpTpeHaH 4m9Hiwicnphi7SzMjoadinpChqZnauWCzBy0bHxs1yGIvH5xeW YDWMxeJz84uwaY5U2FsffO7WlxduHw32DLq+8fCJu1+byjEyAG B+YWl+YRGGUiqVT/UPwhaQJMm5+cVcs1Kc6rdAIwEA4Uhsdn4BHodC4ZWVNRgXWZb7 B6ww9WRZXlvf9PkD8LL5hcVNlxvmSy6Xtw81srhQLM0vLJntw6 kBS7lcbkYfd6w0HOhjuHfT6YKaQdZqgxY7NJgXhKXlFdPI0xNT GI7Dvwiv32obhueLxfL0zBysFCzLvtE/SJKNXtHK6vpWNfQHNjddsBqmM5mx0xOgKbFT07OZbA4AoCjK7O y8Ga+NTefCYqOtyOUL0zOzUP+KpfLQyCjLNRR3cnIGlnZd1z0e 3O1ptIE+f2CuWUI4jh8dG4fdNZblxiem/IEg/Gt8fGp9fRMeZ7LZ0+NT0Mh4PDF6esLsXtvsw/l8AaYkTng3Nhq3uNzY+oYTJgvLslb7MOzG0TQzMzMH2weYepFo DB5HY/HJqRl4HAyG5+YWoDCrqjowaIVdAUVRNzY3zbbC4VglvN5mQaqY iV+tkiOj44lEEgCQy+dt9uFzaNkb/YMnTw1MzcyZvasdOTVgebuyqihyNBYPhsKhcGTHXzgcCQSCGE4 wza5xoVAsNH1PcxyfzxeglYIgZHM5s2+YyWThLYZhVKpV2PoDA CpVMp3OwMopy0o8noCVU1XVYrFodq9S6QxsiwEAHMdlsrlGznF cvlA0+02JZBLWOsMwKlWyWm3cUi5X8oUCDEWSpGQyZR6XikW7J 3nUSvQOeQ88P3nkxOptdu/pYJGiaVhuAAAURZdKZa3RA9UTiaQ53srl8qVSo3IWisVisQSfz LJcLJ6A52VZzucLUIoMw4jHE2anlSRrZurRNF0slWE/V5KlVCpt9trSmUy1qV7FYqlcrsDoUxSdbjasHM9nslnYB1QUJZ FMmeOSYrFUbaZevV4vlysNI1tSUtf1WCwBE1zX9Vy+YCZ4tUoW imYWc8lUWlFUmMXJVNoMJZPJmr1OiqLMtpii6HyhCEPUdT0Sjc E80jQtny+YeVQoFGFjNOQrdJ9av+X5qV4b3jPkPXpq3brqMzTV V2R/OBH872cnu05t9A55u6zYY5NYtVIhBeVXjuQtv108/Opirw3vseHH7dgG5tc1DQAgK0oulzcNy+cL5gi1XqeSqbSZ+Nl sDpY9XdeTqbQ5LqlUquVKpZkU1Uq1McYSBCESiZrjrXyhAPXSM IxMNmcO/qrVKuxRAQAYli0WS3DwpyhKKp1p9JwMUCgWa/VG+1sql2u1OhxhUhQdizc0RpLlVDoNu6qapuXzeTOUXC6fLxTM PGqthplsSzXM5mDLaBhGpVI1x1jVKpnOZM3BUzqTgXVKluVcLm +ODNLprXJI00yhUIS3MAyTLzRCrLDS995YPHByo2/I12PFvvvC3ENjHkbSYBbn8wUz9eLxpFkNC4WiOUiKxxM0bRakM 6phsViCFUTX9Xg8YQ4KS+WymXr5fMGsIBzHmf0bXhAKhaLZPsT iCTNe1Spp1mKyVqtUqqZhiWTK7Hc6Xe7nX3gpmUoBALLZXKVZd MlaLdUsSKIo5vJ5WHgURYnFE2ZBKpbKZp2q1erlSqMachxn1mJ N07LZHGwrYPOy1VRWKq0tbS6fh9kKq6HZBmabpd0wjGqVNPvW9 TpllhBFUdOZRluhqmomkzUHfNlsrlxulHaO5zOZnJnF6XTGHG4 mkylYDuHbu5YKQpq3K4qSTKVgqZBlJZvLmW93stmcOUCnadrsr NTrVC6Xb1YKI5FIwhB1XS9XKmZSlEpls+gKgtiS+FIqnYElnGH ZaDR2Di0LhSPBUDiVSpvvcnZkF2T18oQU1F8uxTot2LHRQI/d+9BMuII8yu4dFU5+cC7SM+TvtROdg56nVlOsagAAJFV/zZXuGQn02r1dVuzeiUCY5AEAmm4sxCrHRvy9Q/5eO9FnJybD5b2OxOWLYYCJKHls2Ndlwbqs+J1jwcVkba+N2h2C ofChI91oY7jLB8MwTrwx8O/f/M45pBfJ6lmpcNLpYPHlzfSwv4Dcgu85OVqwe/Mvb6bHQ6VqiydCTtbmY9WXN9MDeC5B8mZJVzQdy1Mn3NnXXRl3 rr4/tiFrX2RN38jUT7izJz05T47aN9kB3UEsoXWrlw25XO7RXzz+f/0//5/57ePNIFk9F7phyKqOfIJfImi6Iau6/qZOogGArOk7ttSKpiPPhZcOiqYr2r6qTf5A8Gj3baur63ttCOI iASfTVapVc3bCm0GyikAgEOdJvU4tO1bNr7AIBECyikAgEAjEL oJkFdH2aLpR5WVWQp6wEAjE3oNkFdHelFjJ7iv+ain+4kbKlaP Qh3AEArG3IFlFtDG0pDy/njo0gHVZ8COD2F2jvs10fa+NQlxGiKIUa1lTi0AAJKuItsadpe 4e8x21YH12otdGdA5iv1qKn3MlNwKxm8TiiR/e+2On073XhiAuIZCsItqYlWTtzhFftxXvsxN9duLQAPbwfGSvj UJcRhBe33/ffAitW0W0gmQV0cZkKOGB6dDhAazXRnRb8V4bPojn99ooxGWE1 +e/5cCR5eWVvTYEcQmBZBXRxuiGsZ6qff+0v8uK9dmJ59eTZIsDJg TiQhOPJ378wEOe5jYhCARAsopod3TDKLMSnqciFY6Xz7XvBAKx 66iqSlG0/FZbiSEuK5CsIhAIBAKxayBZRSAQCARi10CyikAgEAjEroFkFdH 2lFjJV2SiVU5Q0LfVS5e6oITKbKjMUuL++RJZKpXHJ6bMbdURC IBkFdHueHLUw3ORTgt2fMR7ypPdT032fiJa5Z5eSfTZvX1D3mf Xk5m6sNcW7Q5uN/btG29ZWkbrVhFbIFlFtDElVn5wNnxowNNrJ7qs+FELZveidauX HLys/XIpdnjQ02MjemzE4UHP82tJSd0PrxZ8gcCBQ0fRulVEK0hWEW3 Maqp256jf9LJ0eBB7eC6iIe+FlxiJKnffeKDTgsFsOjLo+el0O EfvhwErhhO3HuxcWV3ba0MQlxBIVhFtzGam/r0xf1dTVo8MYk8sxXQkq5cY2bpw/2TwyCBm9n4emg2XOWmv7doF6vX6ptNdJWt7bQjiEgLJKqKN4WT tqZV45yDWY8M7rdgdw96VJLnXRiG2o2rG665Mjw3vsuFdNqzXR gwSebSFH2K/gmQV0d6UWOkNT/b+qeDji7HVVE3V9b22CLEDrKSOBYoPzoQfmg2Ph0oc8oeF2L8g WUW0PbKmU6LCyepeG4I4F6pu0KJKiyoapyL2N0hWEQgE4jyRZb lSqYrifvhOjNgtkKwiEAjEeeLz+e+48x6Xy7PXhiAuIfZAVhVt 569f6lleDemGcba5nYq283n1LOc13TjbLNGzhX62R6lneZRu/O6POst53TDO9rrsbEGcLUH2DefIjh3PG2dPQwTi7ePzB2492In WrSJauaiyWmTE6UjZSuQcCZJu8YbDydpqqmb15idD5Swlmuc13 fCX6GFfYcRf9JWY1vYxR4mT4ZKFyK+kyNbtwGhRXU6QNiI/HSmX2K03M6pu4Hl62F8YCRTDFbb1UQmSnwiVbN68M1PnW7zfkb y8FK9aifxstFLhtnbxFBTNlaWs3vxooBgjudYIRivcaKBo8xbc OUpsWe1eZqW5aMVK5JfjZOuGoJysbWbqFiI/ESolSL414qEyO+wvDvsLRIFu1YwiI02HyzZv3pEkaXHrayIrqa upmpXIT4bK+8aFTStFRpqLVixEfileJYWtwsMr2kamDiOeqJ2R huEyO+IrDPsLRIE6m+4iEG8HD4Z/6zs3LS4u77UhiEuIiyerZVZ6dD56aMBzeNBzZBB71ZVmJRUAIG v6G1iucxA7NOA5OOB5cCacrDVUYTVFHv//2zvP7jiOM9/7I+jz3LN7fG2v17a8WouSJdG2oiVKBEBkJpEUc06iEnOOABEmI Q7iAJNjh8k5R0zO06Hui5ppDiUC1KVIAhTqd+pFT09311NPhX9 1dVf1qLFl0NA6hH05ZpJ6luB+T7J0fMbeMmhoG8baefgAFqzSD ACgUKVuaf1beHjbMNYyaPhm0RVvKOu8K7F9xNg2jG0eNOwaMxm CGbjfGssfmba1DmGtQ1iXgBCaIvBmOlWqXlN524Yw+NcFhSddq kFrp+yxLj7ROoS1DGIHxBZ7Ig8AYAGwxHMHxJaWIaxlCOsWkDO OOLx3TJaqF+RueJ0tw/hNjS9TqgEAyjWab4x08PDWQaxlCDs6Y3Uni/BShlBm95ipZRBrHca2jxilniTDsACAWK5yTuJsGcTahrAtw/htbd2HFYp+YAi08/C2YWzzEHZyzu5L/aqUNVms/iDlfIjd0flht6xKMyJzpJNHtAxiLUOGYzM22NFhAdAF0rvGzC2 DeNswtn3EKHElGKSsiOeN2+05f+Gyze5YbUMQa4iXJKs0w4pt8 Q4e0SMke4Vkt4Do4uNYKAMAsMRyX46aOvlEr5DoEZItQ1g/FgIA5CrU1xJH6xAGp5C3D+MnZu3FKkUz7CAR+mIQ6xWQvUKyS0 BsExkdiTwAgAhnO/lEj5DoFZJbhWTbMD5pjdIsm6/QB8RWbtGAliHsksKTr9IAgGsq75ZhrEdA9grJdh6+b9LqSBQAA BJXooOHdwuIXiHZzSd6BMSsIw4ACKRLeyfMXXy8V0j0CsgOHnF D7atSNMWwF+TuTj5RvxQfPyi2wP7BhDW6VUR2CQhobY+QnHMmA ACmSG7fhKWDR/QKyR4B0cnHb6i8AIBMuXZB4W4bwnqFZI+Q6BIQB8TWTKnGAnbC Gmvn4T1CsldA9gjIdh6uD2YAAOZYbseIEfoQJnAAD/6aRGTMEoXe6xWSXXxiq5BcdCcBALZ4/oC4vnxPj4Do4GE31F4AQLpcOy9ztw3jvUJjr5Do5OMHJi3pElo uGPGcYVmmVq0xaFoXoomXJKtlmrmt9W8TGaGs9grJLwYM8O5zz pXYNWaGAtYrJFsGsWsqLwuAL1U8PmPraGhhBw8/JLaGs+Vyjb6h9rUN1+W2W0BsFRqVvhQAYN4Rb28oN2yF7+r9FY qJ5Mpfjpo6efVLdfGJMxJnIFMCAHyz4OSUu1tAfDVulntTAACh KbLpoR7u7xGQ20XkfX0AAGCN5+EKtPCvXgF5ctaRr1AVmjkotn Y2UgGXqMVDWQDATY2vW0j2NPZvHsQHiRAAQOJO7Bg19jYu1TaM n5y1AwACmfLxGTvsNMBUdAuISK5MM+w9XWCriORibxnC5p0JAM CCK/HlqKnZhzfUvuWeYb+KXFX6ugWPfPjFoEFgigAApJ7k7nFzT8NX rUPY6Tk7AMCfLp2ac3D7u/j4NpExnC0/LR4EAoH4pbwkWWVYdtIW6+QTsHHsEZJdfKJ+txrP7Rozd/DwHiHZIyBbB7EBPAQAyFZq3yw4W4dxeHzbMHZizl6o0jTLDhKh zYMG7jpbRSQcicVDmU4ezkXRNoyLbTGGZfNV6oDY2skj4P7WQe yKwgOHT6+qvO2NKNqH8QOTFls8DwCYdyY6+PVLwdujKXscABDI lPZNmrv4MAqig4/dUPsqNEMx7AW5p4uP9wjIHiHZySOOTNvgSOy4Jbq1cZ8KV6+dd cYBAGQku3fSwiW8i09cV/sAAJly7aLcs2W4vr9HQBycsmbKFMuCCUu0o55AokdIdvAIfTAN ADBFsztHTR38egJbBrFBPPhrWsNvtNmHAmKriFxwLwEALLH8Ab EVjoL0CMhOPnFD7QMApEq18zL3liGM8+1+sTVTQhNbEQjEC+fl PVtNFKrnFpwdPLxLQHTw8Pv6AHzVqEYzw0Soh090CfAtw/jpObu/8caNxp/eM27u4OGdPHzXuEnpry+86U+XTs3ZtwzjXXyii08MEqEqxQAAi lX6ns7fycO7BUQ7D/9B6uZeNZJ6kjtHjF18op2H752w4OH6s1XHUuHojK2Dh8MhYqEx DG/ysmXqusrbzsO7BHgXn7ik8GTKFACgRrPT9niP0NglIDr5xAGx1 Z4osACwANhi+QOTlk4e0cUnegXkjD0BX5PJlGsX5J5OPtHFxzt 5+A2NN1+FD0QZgSnSIyC6+EQnDz82Y/PA54IsIEKZr8bNHTy8i4fvHDUpvEmokfFC5Tupi/PhPX2gWG08n8aC3YK6D0/N2/3pRy/v/ApIl2vfy9x1H/LxOzp/oZHwUXOkt/H5mmMzNm+qCABgWKAPpRs+JHaMGBfcS7+mfgYCgVizvNQ3gROF isSVEJoiGn+6eU2cco02BDNCU2Te+djruzTDOhKFcUt00hJ1LR Wam8V4vjLnjAuMYX0wU6IejXYWq7TWnxaZIgvuRPM7tzTLWuO5 MUtUbI15k8Xmj5yEsuVZR0JkihLhbLnpTeBcmVL5UiJTZNG91P xYrkozpkhOZIpMWmOBdKm5qfZnSpO2mMgUNUWzlSarUsXaontJ aIqofalc5bGEY6GM0BiZdcRDmUcvGTEs60kWJqzRMUvUFs83W7 tUrM67EiJzROtPFZt8WKzR+mBaaArPPe7DXw2pUlXqXhKaIipf Kt9ceCgaC2VEpsicM9E8zEvXfRir+/DX9KgZsWYIhsIPB4a9Pt9qG4JYQ7zseavsCjNEl7mboJeZt7ry pZ64n2aWudQKk02X3//ESzEs+wyXeuIc2OXmrT6DD381rOjDJ+xfYe4vAvHLMZosLVu65 Ar0YTjEI9AqSwgEAvGMGE3mTze1SKXy1TYEsYZAsopAIBDPiNV m375jt0ajW21DEGsIJKsIBALxjGSzORw3ptLp1TYE8fJwuz1+f 2CF7ysgWUUgEAgE4mexsCg9f/HyEE9w6/b9cuXJyopkFYFAIBCIp1MsFj/46NO5+QW3x/vhx5sI0vjEw54uq4VicWJyiscXCoQjTwxC0ejQML/v4WAgGIKnGDBcb8DhdjKZ1OkN1WoVAJBOp3UGrFCsT6lUqbWRS BQAwDCMy+Xh1tV0uz1anZ6iKABAqVRSKFTFYhEmCceJWDxeP12 lcThdcDsSjX6fUhMAABlRSURBVBoMGHwZNBKN4QRZafQjpDJ5J pMFAFAUZbPZ3W4P3G8yW3CcoCgaGjY7J6FpGgBQKBRwnIhGo/AwycJiIBCE28FQWG+ofwEqHI4YjaZSqQQAqNVqi1I53KYZBidI i9UGDzMazRaLFV45nliSy5VwfzabxXAimUwBAGiaXliULS0l4V 8Ol8toNMFtn89vttiq1RoAIJfLyeRK6BaKopQqjauRFgOG2+wO mHyv18d9TyOeSCgUqmw2CwAolkqShcVUqj73lzSaOIcHgyGjyQ yvHE8kNFoddAvDMFKpHOYRTdMEaXQ46g632R1ko0hFozG1Rgsd nkqlFUp1Lp+Hf6m1umAwBABgWdbj8XFu8fkDOGGES75VKpXp6V mYR5VKRac3uNzuupGk0W53NpwfkskU8JRINKZQqbO5HPxLoVQn EkswFrfHazJb6gXJ47FYrDBdxWJJPDUDPVkqlUmjKRQKw8P0Bo zLYq/Pr9Zo4XYgENQbMFj2aJqWyRT5fB66xWqzOxx1wyw2u9PlhoYlk 0nx1AxcfDifL6g1ukg4Ag3T6Q3hcKR+itWmUmvgdiKxhBMkV8K VKjUsSAAAkjR5PF7O4a5GLMFQaFFaX9u9WCxqdQY4CFmtVnV6Q 2KpvnQ2hhNkoyCFwxGSNNZqNQBAMpnSaHVwm2VZrU4fidaz2Gy 2+vwBLkaVqm5kJpNdlMoLhQKMUY/h8XgC/iWTK7iCFIlGDRjeqIZRDCdgqWBZViZXZjIZAECtRlltDre7ni6 T2UKSJhbO8M5kFUoVzK9MJoPhRDpVH1xdWJSFwvX88vn8XNnz+ fwmswWmpVqtLixIK5UqAKBSrphM5kAwyGWxxWqrGxaJShakcH8 6k8EwPJlKwWydmZ2DBQkA4HS5jSZzo1T4LFauGualMgVNMzBG0 mhKJOquMBgwl8sNY/H5Axpt/YFrYimJYQQsPKVSSbIgzTcqiNFk5hoxh9Ntd7hgFsfjcc755XJ Zr8dg+0BRlEar83jr83lMJrOu8U26paWkVqcvlcswixcWZflC/UMgWp0BlnCWZT0er7XhCn8ggOEE3C6XK0qVJpfLAwAqlYrBgHl 9fng6TpCckdFYTK83QCPD4aharYUxAgBkcmUyCY2k7Q6ns3GK3 e7kKn4+n1coVdVaDQCQy+fVGh2nGnKFiktXMBTS6vSc89UaXb1 1pZlFqTyfLwAAaIax2RwOZ6MaWm1cNUyl07JGS5vPF9RaXTgSA QCEw5GxickVtEwgHOHxhQuLsuVWozSazH/441/lClUoFPrw48/6+geeeNjTZbVULsvkipnZubl5yTJhYVI83fdw0NfIBpVKo2y0G rF4XCpXwNqVSCRkckWhUJfVecmiPxAAADAMY7HajMZ6ITZbLFK ZAkpRsVSamp6FmV0oFNRqbajRNs1LFq1WO9yORKNyubLe6ATDa o2uXK63TVPTs6lUGgBAUZTRZLY2MthgwLVaPawe6XR6ZHQc1ud cLqfWaIONzJ4Uz/gak9J8Pr+0oVg+X0CnMxRLJQBAtVabmJwuFmHG02qNFidIeJhW qycIEhoWjUYnxTNwfyaTVqk1sG2iaXpSPM1VTqvNzhUpl9uDEy RsKTKZzMzMHHQLVGIu+WqN1myxwOrhcLpmZubg/ng8PidZgMkvFIti8czSUl1WtTo919Vye716PQbbpnA4srAog25 hGEY8NeP3B6H31BotVz0I0si1GtFoTLKwCMv90lJyTrIIhRwAs CiVe70+AADLsi6XG8MJuN/pcms0OmhwrVYTjoxBvS+Xy0qVhmumNVqdyVTXyFAoPD09C5MfC kcWFqWwmQYATM/MxWJxaLDN7uC6PhaLFcPIekEqFnk8IfRkoVjSaHReb724SmUKb 6M+ezxers31+XwKlRq2gBRFTU/PcrJqNJq4rg9pNFmsNpjFiURCIBqF6crnC1KZnCvhUpk8EKgXK qPJPL+wCLfDkahao4WKlc/nZ+cknKxqtHouiwnSaLPZWZYBAHi93knxNNyfz+cXFmXxxBIAo FKpSOXyaDTGlQquIIVCYY1WB3u3sXhCKpXD0s6yrFSmgG0uTdM 4aXS63JyR3IdZstmceGoml8uBesuo5mKZmZ03ma1wOxAMKlRq6 Aq/P6hSazhZFU/Pwja3WqvhhNHeyGKtTq/TG6DHUunM1Mwsp/0qtYbrIkyIp/0NjfR4vGp1vevjcrkNGFFtyOqkeBo+8aqUKxiGc+KtUKqMJjOM JRSOjE9Mwf1LyaRSpYFSyjDM6NgE112wWG0abd17docTJ0jovU wmOzk1DdNYq9UWFmWT4mnYKZTLFfZG79bp8sxL6lkcj8eVKk29 d1ssTk5Oc7JqwHBjo4RbbXaT2QKLazgckUjq5bBSqSgUSujwWq 0mkyu4PNJjuKIxtyceTyzK5LBFSiSWxFMzUH4AAItSOeyqsixr szkI0tgw0q1SaThZnZ2TwISUSiW5QsX12hVKFddVDYcjUpkcGh kIBBelsmKjuM7MzkPvURRtsVjNjVNI0sx1g/KFwszsfKVaBQBkc3mpTMFN+Z2bW+DS5fMHuI6jy+WWyRVc73ZC XPce7Ohzhhkw3GK1w7QsJVPi6UZLm80uSuVQvOOJpUWpfGZ2fn ktk8zMzut0huU+yzEvWfzdH/4iV6hCofDf3/3XD+cvPfGwFzIIzLKPJmKyLEsz9KNt+tF6CzRNw2YCAMAwDJcS mqabOwsURXFXYxjmidvwLC4WhmEAaD4MPP7XSqcDlm3+i23yb7 P9DPPoUiwAVFO6GIbh/qJputkVsC2rX/jxtDTHwnAeA4Bh62lpNv5HP1mWBU2xNB+2XFqajWTYR9ss86M8 enQ63VTWmk9vPqwe+zJ51BQLs6yRTYVn2TyCSW5kMU3R3Db7mP OZ5upB0/XDWMDSNN1c3paLhWGbkv947DT9yPlPTCMAgGn6i6abV/UATc5/LB/pZQrS4/nINJf2Zvvp5kK1TEl4Qgl5VJJZllkmXfRyp7MseJR3NNNco5tq ccNI9vG00DTdPNeaqyAs+/hhj989NCf/R6Wa22ZZlstiZvnTV6iGTZWdWS6P7A7Hrj37dToD+FFlZ1jq0a chV67sj5zPsMxP94OfVJCGv2HNfbzi1/PosVho+skF6Se1mH6UxU3TvSmqqUFmf9LSPqm2PqWlXaaygydV Q5YFzaf/uKVlucre5HwAKJorSGyzBPxCYrHYn19/UyZXhkLhDz767OHA8BMPQ89WEQgE4hkxmi2ffd6K5q2uE1iW3d LeLRSNmsyWjf/6mBv7/BFIVhEIBOIZMZrMn2/ewr3NgPh1w7KsyWT5/vyl+339UzOzzeMWzSBZRSAQiGfE6/OdOnNuuTdCEb9KMtlsNptb4QAkqwgEAvGMsCxbrVbRZ8wRzSBZ RSAQCATiuYFkFYFAIBCI58bTZbVYLKIhDgQCgVge9PHBXwlwVH +5d5F+Jk+X1bHxSW52PwKBQCA4gqHww4dD3HIiiFcdiqL1euwX ZuhTZJVl2W+++wEuYYNAIBCIZgwG/IOPPuOWBEK86tRqlEg0qm0ssPVsPF1Wz1+8zC3otTLFYjGD7mv XPNlcLhqLrbYViKeQzea49SwRaxazxbq5tQPNW137JJOpcqX81 MNqNWp8fNLQWNP+2XhussqyrNX+aDFbxJoFJ0ihaGS1rUA8BZI 0Tk3PNq12iViLYDjx+eYtCqV6tQ1BPIWZ2Xm4QPfKrDlZxQiCW 5sbsWZRqTV37z1YbSsQT0Gj1Q3zhXDdecSaJZfLE6QJfcZ87cM XiFyNpfxXYM3JKmE0osGQtY9Gq3vQ93C1rUA8BZ3eIBCNIllFI J4LopExt9vz1MOQrCKeBSSrrwRIVhGI5wiSVcQLBMnqKwGSVQT iOYJkFfECQbL6SoBk9ZWgWCy53d5c44PhiDULklXECwTJ6isBk tVXApI0dnRtVWu0q20I4imsLVm9cOlKJvOzZqNabDa1GhWvtQ6 GEwODT/6oPWLtQJDG0fHJ1bYC8RTsDmdLW6dapVltQxBPYXxCHAwEf86R U1MzGEb8krieLqvHT56RyRU2u8Nqsy8XbDa7xWoTiEbu3++3r3 gkCqsbHE7nwODwqTNfO5yuVTcGheWCw+EcGuZ/f+GS0WiyrbYxKCwXHA6naGRs478+6ns4iCrUWg52h/OHC5enpmftDucKh9lsdtJounL1uvKXTUT+GWsCj00OD/NHRsZEy4eRkTGRaPRB38Pbd+6Pjk6scCQKqxvGxyfv3n1w8dLV 8XHxqhuDwnJhbHzyzt0HV67dFIlGV656KKxiGBub7Osb+Oa78w/6BsbGJ1fdHhSWC6NjE9du3O5/ODw6tpI8jYyM8QWi27fv+Xz+FyurNEWn0+lkMplMplYIqWQqnc 6k05mVD0Nh1UMqlU6n06tuBgorB5hPqRTKqTUdMplMsVDMZLKr bgkKK4dMOvMza9PPfOj5i2QVgUAgEAjEzwTJKgKBQCAQzw0kqw gEAoFAPDeQrCIQCAQC8dxAsopAIBCvNtVqrVypUBRdKpfRxwRX HSSrIJPJ2u0OnDAGgiEAAMuyoVDY4XTZHU74SlilUgmHIza7o1 x+7Cu4/mAQI8gf7US8IAqFotPlNpktTpebZVkAQCqddjicDoczHI4AACi ajsZiDqcrm62/yBcKRwwYbjSZtTp9MpVaTevXDaVSyePxmi1Wq80O2/dcLudwON0ej8fjhcdkMhmH0xUKh7mzUqm03e70+wPZbG517H7F cTpdPL7o+o3bY+OTsXh8tc1Z76x3WS0UClev3bx1597J0+c+39 xuwHCbzbZ336H+gaHTZ765cu1msVQKBoJ37t7/24b37HYHd2KNoo6eOLNn74FMJrOK9q8TGIa5fuP23XsPvvvhwo cfb5qenS8UChcvX/v6m+/7Hw5+te+g3e5IplJ37/f9+7PN85IFeNapM9/85//9Y0fX1j17D5rM5tVNwnqgWq0ODvFv3r57+cq19z/6dGBwuFgqXb126+TprwVC0dbtu5xOF03T85LF9s6tx0+cgWcFg qFvvzt/8dLVrdt3Xb1+i2GY1U3Fq0g8njj3zfe//d2fxyem8vn8apuz3lnvsorhxFt//wdpNNVqtQ8/2bRt+64rV2/s+eogAMBisbZu6TaazMVCgTSaXv+fDTabnTtxUSr/6/++vf/gEdS/fgkkU6k/v/6mVCZnaLqze1tLW+fU1Ezvtp0OpxMAsG3H7lu37xVLJa3O0NLW IVmQwrNOnTl39Ngpp/Pp3y5GPBfS6fRHn3wOl8Y8cvTUOxvfn56Z6+japjfgAIDTZ745 f+FypVr1+QNHj586dPg4AICiqMNHThw5dpJm6Nk5ycTkFJLVZ2 NwiLfhrY0/Xb89k8kGQ/WBgXg8kcvna7VaKByp/mS56VKpXCwW4XahWAQA1Gq1eDxRrlRyuTy3PDXLsul0OpvLlcr lfD5P0VQqlcpksyzLJhIJ2B6m05lcLleuVCKRWKFxzfXDepfVc CRy4+YdnCCLxeKmL9o2t3Zu277r63PfAwACwdC7Gz8YHRsHACw tJd948x1OVmOx2LXrtza3tJ8+ew7drb4EstnszVt3FSp1pVLp7 t2xfcfuW3fuffzvL6LRKADg8NETBw4eZRgmkVhq3dLZLKuHDh8 3YPi8ZIGi6FVNwbqgUqk8HBgST80wDHPy9NcfffL5xUtXv2jtg BXn2rWbW9p7qBoFADh15tzhIycAAB6v7/U33tq5a59Op1cq1bUaei74jDwcGNrw1kb4QIRDpdYIR0bnJAvD PEE+X5iZk3y5ez+PL5wUT9+9318qlWmaXliUzc5JRCNj9/sG7j/o9/n8PIFomC+cmZ33ev3Xb9w5dOTE4SMnLl25lk5nAAAMwyiV6tNn vz15+us9Xx2YEE8plKqjx075fH6ZXHHw8PFAIKhUaU6cPHvj5p 2RsYkHfQPw+dr6Yb3LKsfo+OSGtzaKRsY++7zl7NffAQD8geD//O3vN2/dAQDE4wlOVsuVilA0qlSpr1+/feToCTTk8jKRyZV/fv1NhVJ96/a9DW9vhLJ66PDx1i1d5XIlGos1y6pUJu9/OKTV6Vu2dA8N89GrHC8NOAgkEI486Bt4758fwopz6dLVd957v1 KpQtGFsqpUaX77+z9t3bFbpzPs3nPg4qWr6G712fiprJrMlpa2 zjmJZGkp2d7Ze6/vodls/T//+YcHfQMYjv/7sxaPx6s3YBv/9VH/wNC2Hbs/b2kfHZ3Yf+DI4aMntFp9e2fv/b7BO3cfvPG3t69cuzE2PsmNzDmdrk83tXZ2bXvQN6DTGUxmy98 2vKtSaWKx+O/+6y86nd7ldn/08ecHDx1zudxt7T2ikbFV8srqgGQVAABcLnfv9i91ekOpXG7v6 Dlz9lsAQCAQfPvdf925+wAAkEgscbIqVyj37j9ksVqPnzzT3bv DbLHCN2gQL5pINPrVvoMC4QgA4Pad+x98+GkkEgEAHD5yonfbl 9VqNdYkq/lCcVGmiMbiAICv9h3s6NpaXH+DUatCOp05cers7Tv3AQDjE+IP P9lktdoBAJcvX/vgo00/klUcJ37/X3+5deceAODipavv/uODROLpn6FE/JRmWc1mcxLJ4r4DRzf8fWMwGAIAnPn629YtXYFA8N2NH9gdTpf b09LWaTKZlUrV+x9+6nC6Tp059+XuvThB/vFPb1y9dsNmc5y/eHWIJxCKRnZ8uSeTfWxMLpPJ7tt/+N79fvgzEAx98ulmtUYHAHjz7Y0kaczlcvv2Hx4YHGYYuq29p//h0Ev3x2qCZBW4Pd4zZ781mS3lcvne/f69+w/DCu9yujf+86PZOQkAIJ5I/PV/34avLJkt1tt3HyhVmq3bd23avEUmVyBZfQnEYvFvvj+/KJXF4vG5+YW7dx+0tHV6fX4AwO6v9p84dZZl2Wg0xj1bNZkt7R 09UpkCALDjy696tu1EsvoSyOXzN27eGR2bSKXSMpni9p17rW1d JGkCAHz/w8XtO/dQFM2y7MnTX8Nnq7FY/M23N167fgsAcPHS1XfefT+T/aUrsq5PHg4MvbnhvUgkCgBwOJxHj508duLMhnf+AVeNP3b8VFf Pdp/P//Y7/7Q7nE6Xe3Nrh9FosjucJ06dfdA/cP3GbafLFY5E//T6327fuZdYWjKaLVarbZgn2LZjFxwW4kgmU3v3Hbpz7wH86fX5 P/x4E5TVNza8S5LGdDr91d6DA4PDlUqlrb1nYJD30v2xmqx3WS0U ix3d29557/1jx0/1bN357XcXJsXTHV1bk8mUQDi6feeeSCSytJQUisb+8N9/FYlGE4kEwzLFUsnt8bV39H72RZtSpUay+qKhKOrw0RNvvfPPA4 eOft7Sfur0uUAg1Nm9bWp6NplMbfpiy+y8pFAsjo+L3373n9du 3I4nlrLZ7KHDx2bnJIFA8JNPN/OFI2h08UVTq9WuXrv55lvv7dm7f0tHz8HDxy1W2/ade/r7B5Op1Nbtu4Z5QoqiDBje0bV1c2unzx9gGOa7Hy5+uXuf1Wpr 7+z94fxlgGrT/z/hSPTosdO//+NfJ8XTarV2x849XT3bLVZre+fW/oEhj9e7pbN3dGxcrdH995/fEAhHJian/vH+xxPiKZPZsuurfbv27Ltw8YpCqaIomscX7t1/SCye7ns4MDU1e/HS1X9/1iKTKWj60dsJBgxva+8+fPTE0lISAFCuVLq6t8sVyqmpmf/47R/7+gcwDG9r7z5z9luDAX//w09Pn/22tp4ewax3WY1EogLhiEA4MjQs4PNFTqe7VqMUSlVf/4BoZMzj87Es6/P5Z2bneXzRvGQhFKo/e/cHgiLR2OjYhNFoQg/tXjTpTGZ0fJInGBnmCQcGeSRpBgBYrfbRsYn+gUG5UlWr1RJLS 7NzEr5gZGp6Ft7FJtOpqZm5voeDNpu99pP3HhHPnVqtJp6aHuI J+QLRg76HBgMOAAhHInzhyP2+fqlUXqlUarWqUqUZGZ0QCEdJo 4miqFKpND4hvnL1Bk8gyhcKq52IVxK32zs+McUTiGbnJLNzEh5 fqNHqAQCBQHB8QswXjFgsNoqiNBrdME84N78gV6gEwhHCaJwQT x04dEQoGhVPzXb37rx89Xq1VvN6/ZIFaTAUCgZD0zNzQtGoVqsvlyswLoZhjEbzyOj4xORUoPFhcLv drlCqNBqdQDQ6N79AkMbRsYmZ2XmFUi0UjU7PzOVy6+gdlPUuq zRNsyzLsizDsM03nfl8oVqtcsdA4aQoirvjoWmaYRiGYeAVXr7 l6wqGYWAG/SibqtUq1xAzDENRFMuyFE1zPetqtVoooLHflwdXoR7Pphr3Zh/LsrAecfkFAGAYJp8voOGEZ4amaZpmAAC1GlWr1RjmkfNhx4Xbh v6naJplWZpmTp05d/T4qVQqnclkL1+9fvbcd3B9G64GwYbuR61cYyfTfAtbq9VgDtLQ mqYshtsv3g1rhfUuqwgEArFu8fr8ff2Dc/MStUZ37catWCyObhJ+OUhWEQgEAoF4biBZRSAQCATiuYFkFYFA IBCI5waSVQQCgUAgnhtIVhEIBAKBeG4gWUUgEAgE4rmBZBWBQC AQiOcGklUEAoFAIJ4bSFYRCAQCgXhu/OY3v/nNa6+99hsEAoFAIBC/mNdee+3/AXm3J/S0yesaAAAAAElFTkSuQmCC

ارقام مؤشر نفقات الاستهلاك الشخصي (PCE) الحالية تبين أن السياسة النقدية "الفضفاضة" مناسبة، ولكن من المهم أن نتذكر أن السياسة النقدية الحالية لمجلس الاحتياطي الفيدرالي متكيفة بشكل غير مسبوق. ليس فقط ان البنك لا يزال يدفع عجلة الاقتصاد من خلال برنامج التيسير الكمي على الأقل لبضعة أشهر، ولكن أسعار الفائدة أيضا في الصفر. الوضع الحالي بعيد عن احدث اهداف الاحتياطي الفيدرالي الاقتصادية، حيث يحبذ معظم المسؤولين التوازن على المدى الطويل حيث سعر الفائدة في نطاق 3،5-4،0٪؛ هذا يدل على أن الاحتياطي الفيدرالي يمكن أن ينتهي التيسير الكمي و يقوم برفع أسعار الفائدة بنسبة 0.25٪ عشر مرات منفصلة (!) و سيعتبر ذلك كسياسة تخفيفية مقارنة مع اهدافه لتحقيق التوازن على المدى الطويل.

[ehabm]

النماذج الإنعكاسية ( الراس والكتفين المقلوب ) بحث تفصيلي



‏
في البداية احب ان اشير ان ما كتب هنا هو نتاج بحث وتقصي مني في بعض المواقع الأجنبية والعربية وبعض الكتب التحليلية اخذ مني الكثير من الاسابيع .. من اجل وضع بحث متكامل وشامل يغطي جوانب كثيرة خفيت عن القاريء ومتعلم التحليل الفني .. الهدف من انشاء هذا البحث هو وضع تصور كامل ودراسة الكثير من النقاط الهامة في معرفة النماذج السعرية المهمة للمحلل الفني لتوقع مسار حركة الاسهم .. وما سوف اورده الأن يعتبر جزء بسيط حاولت ان اكتبه على عجالة ،، لما سوف اقوم بتوضيحه في كتاب الكتروني شامل وكامل ،، والكمال لله طبعاً .. عن النماذج السعرية ،، يحتوي ولأول مرة تطبيقات مفيدة من السوق الإماراتية لكثير من الأسهم .. وسوف تكون باذن الله تعالى خير زاد لمن اراد الإستفادة .. سائلاً المولى عز وجل ان اوفق في شرح الفكرة باسلوب جيد .. وان لا تنسوني بدعائكم نموذج الرأس والكتفين المقلوب : ويعتبر من اشهد النماذج الإنعكاسية ( Reversal patterns ) وهو ينذر بانقلاب الاسعار وانعكاس اتجاهها من اسفل إلى اعلى .. ويعتبر هذا النموذج ايذاناً بحركة تصحيحة بالإتجاه المعاكس ..( اقصد هنا اذا كان المسار العام هابط وتشبعت تصحيحاً هابطاً فإن هذا النموذج يقوم بتصحيح عكسي ويدل على عودة الاسعار لحالتها الطبيعية من الهبوط إلى الصعود ) وبصفة عامة فإن لحجم التداول ( Volume ) اهمية كبرى في هذا النموذج شانه شأن نموذج الرأس والكتفين العلوي .. فحجم التداول ينخفض ما دام السعر داخل النموذج ( اثناء تكونه ) ويرتفع بقوة وبشكل ملحوظ عند انطلاق السعر خارج حدود هذا النمط .................................................. .................................................. ...............................سؤال / كيف يبدو نموذج الرأس والكتفين المقلوب : كما تشاهدون في الصورة المرفقة فإن نموذج الراس والكتفين المقلوب يبدو مثل راس رجل وأكتافه على جانبي راسه ولكن بصورة مقلوبة .. والنموذج المثالي يحتوي ثلاث زوايا حادة متكونة عن طريق ثلاث حركات رئيسية متعاقبة في سعر السهم 1. النقطة الاولى : ( الكتف الايسر Left Shoulder )تحدث هذه النقطة عندما يتحرك سعر السهم في السوق الهابط ( ترند هابط ) ليكون السهم أدنى نقطة له ثم يفشل في الهبوط اكثر بسبب تدخل قوة شرائية ترفع السهم ولكنها تفشل في ذلك ويتراجع سعر السهم مرة اخرى فيتكون لدينا الكتف الايسر . 2. النقطة الثانية : ( الراس Head )تحدث هذه النقطة عندما تهبط الاسعار مرة اخرى أدنى من الكتف الأيسر .. لتحقق بهبوطها مستوى ادنى من النقطة الأولى وبعد ذلك تتدخل قوة شرائية مرة اخرى تكون اكثر قوة من المرة الأولى وتحاول رفع الاسعار ولكنها تفشل للمرة الثانية مما يهبط بسعر السهم مرة اخرى ليتكون لنا بذلك الراس . 3. النقطة الثالثة : ( الكتف الأيمن Right Shoulder )تحدث هذه النقطة عندما تهبط الأسعار مرة اخرى بعد ارتفاعها لتكوين الراس لتواجه ضعف وتهبط ولكن لمستوى ادنى من مستوى الرأس وقد يكون قريبا من مستوى الكتف الأيسر وتتدخل القوة الشرائية لأخر مرة لترفع الاسعار .. لتكون بذلك الكتف الأيمن .................................................. .................................................. ..................................ملاحظة مهمة : من المهم الإشارة والتركيز إلى ان الكتفين يجب ان يكوناً في مستوى أعلى من مستوى الراس .. أي ان الرأس هو الوحيد الذي يكون أدنى سعر للسهم .. فإن كان الكتفين او احدهما ادنى من الراس فإن هذا النموذج فاشل ولا يؤخذ به .. تحدثنا بالأعلى عن العناصر الرئيسية المكونة لنموذج الراس والكتفين المقلوب .. ويبقى لدينا اللمسة الأخيرة والنقطة الأهم التي تحدد مسار السهم في المرحلة اللاحقة .. وهو الخط الوهمي المعروف بخط الرقبة ( Neckline ) ويتم ذلك عن طريق رسم خط مستقيم يصل بين أعلى نقاط متوفرة في النموذج .. وطريقة الرسم تكون كالتالي :1. النقطة الأولى : النقطة الأعلى الناتجة في نهاية الكتف الأيسر والتي تعتبر بداية الترند الهابط نحو الراس 2. النقطة الثانية :النقطة الأعلى الناتجة في نهاية تكون الراس والتي تعتبر بداية الترند الهابط نحو الكتف الأيمن يتم الوصل بين هذه النقطتين ومد الخط الناتج على استقامته .. وبذلك يتكون لنا خط الرقبة والذي يعتبر خط مقاومة قوي اختراقه يحدد مسار السهم .. ويجدر الإشارة إلى ان خط الرقبة قد يكون مستقيماً ( افقياً ) او مائلاً للأعلى او مائلاً للأسفل ويعتبر خط الرقبة المائل للأسفل هو النموذج الأكثر دلالة على قوة الحركة المستقبلية للسهم بعد اختراق خط الرقبة .. وسوف اوضح ذلك فيما بعد .................................................. .................................................. ................................سؤال/ متى يتم اعتبار ان النموذج متكامل ؟ لا يتم اعتبار اكتمال النموذج إلا عندما يتم كسر مستوى المقاومة المتكون من رسم خط الرقبة ولا يحدث ذلك إلا عندما يصعد سعر السهم من أدنى نقطة للكتف الأيمن ويخترق خط الرقبة صعوداً بتداول عالي .. ويعتبر المحللون الفنيون ان النموذج غير مكتمل حتى يتم اغلاق السهم أعلى من خط الرقبة .. ولا يكفي تداول السهم واختراقه لخط الرقبة صعوداً اذا لم يتبع ذلك اغلاقه فوقها .. سؤال/ هل حجم التداول مهم في نموذج الراس والكتفين : من المؤكد ان حجم التداول مهم جداً اثناء تكون نموذج الرأس والكتفين بصورة عامة .. ففي نموذج الراس والكتفين المقلوب فإن حجم التداول يكون كالتالي : 1. عند الكتف الايسر : يكون حجم التداول عالي ويعود ذلك إلى ان هذا النموذج يحدث في الترند الهابط لذا فإنه عند ادنى نقطة في الكتف الايسر هناك الكثير من البائعين يرغبون في التخلص من السهم .. وتكثر عروض البيع وتقل عروض الشراء . 2. عند الكتف الأيمن : يكون حجم التداول ضعيفاً ويعود ذلك إلى ان المستثمرين يرون بداية انعكاس اتجاه السوق من الهبوط إلى الصعود .. وتتعزز عندهم الرغبة في عدم البيع والصبر وتشير التجارب إلى ان حجم التداول البسيط عند الكتف الأيمن إشارة قوية على انعكاس الإتجاه من الهبوط إلى الصعود . 3. منطقة الراس وبين الكتفين : يكون حجم التداول متذبذباً في المنطقة المحصورة في الراس والمنطقة المحصورة بين الكتف الأيمن والكتف الأيسر ويكون اكثر ضعفاً عند قاع الراس . 4. كسر خط الرقبة : حجم التداول يصبح الأكبر عندما يكسر السعر خط الرقبة صعوداً وبذلك يكون انعكاس الإتجاه واضحاً من الهبوط إلى الصعود ويبدأ تشكل الترند الصاعد .. ويبدأ ضغط الشراء في الإزدياد .................................................. .................................................. ....................................سؤال / ما هل التفاصيل التي يجب ان اراقبها في نموذج الراس والكتفين المقلوب : هناك العديد من النقاط التي يركز فيه الخبراء عندما يرون هذا النموذج منها : 1. التماثل : ويقصد بذلك وصول ادنى نقطة في الكتفين الأيسر والأيمن إلى مستوى واحد .. وان تكون الفترة الزمنية من تكون قاع الكتف الأيسر إلى تكون الراس مماثلة للفترة الزمنية من تكون الراس إلى قاع الكتف الايسر .. هذا اذا تحقق فإن النموذج يعتبر من النماذج القوية والنادرة اذا استوفت شروط حجم التداول .. ولكن وكما نعلم فإنه من الصعوبة البالغة ان يكون التماثل دقيقاً .. لذا فقد نجد في الكثير من الأحيان ان يكون كتف أعلى من الكتف الأخر .. وقد تختلف الفترة الزمنية في تشكل كل واحد منهما .. لكن الأهم عدم تجاوز الكتف الأيمن والايسر لمستوى الراس .. وإلا فإن الشكل المتكون لا يمت بصلة ابداً لنموذج الرأس والكتفين . 2. حجم التداول : وتم شرحه قبل قليل وهو من الامور المهمة وخلاصته ان حجم التداول يرتفع عند قاع الكتف الأيسر وعند كسر خط الرقبة صعوداً ويقل عند قاع الكتف الأيمن بينما يكون متذبذباً عند الراس وبين الكتفين واشارات الإستعداد للدخول عندما يبدأ التداول بالإرتفاع المصحوب باختراق السعر لمستوى خط الرقبة للأعلى . 3. مدة التشكل : يشير بعض الخبراء إلى ان النموذج الصحيح الواحد يأخذ على الأقل فترة 3 اشهر منذ بدايته حتى اختراقه لخط الرقبة ،، ولكن يعتبر هذا الأمر ثانوياً حيث من الممكن ان يتكون اقل من هذه المدة . ولكن كلما زادت المدة كان هذا ادل على صحة النموذج وقوته 4. توفر ترند هابط : بما ان هذا النموذج انعكاسي بتحول الإتجاه من الهابط إلى الصاعد فهذا يعني ان هذا النموذج يتكون فقط في الترند الهابط . 5. انحدار خط الرقبة : يمكن ان يكون انحدار خط الرقبة للاعلى او للاسفل بينما يشير المنحدر الهابط إلى ان الصعود قد يكون عنيفاً واكثر شراسة من الإنحدار الصاعد لخط الرقبة .. ونادراً ما يتوفر نموذج الراس والكتفين بانحدار صاعد لخط الرقبة . 6. تأكيد اختراق خط الرقبة : ليكتمل النموذج يجب ان يتم اختراق خط الرقبة واغلاقه فوقها .. ولكن اذا تماسك السهم تحت خط الرقبة وتم تداول السهم تحت هذا الخط او ملامساً له خلال الأيام التالية وفشل في الإختراق فوق الخط فهذه اشارة إلى ان النموذج الإنعكاسي فاشل ،، وان الاسعار سوف تعاود هبوطها .. 7. العودة لاختبار خط الرقبة ( موجة العودة ) : قد تعود الاسعار بعد اختراقها لخط الرقبة صعوداً إلى الهبوط مرة اخرى بسبب عدم دخول بعض المستثمرين المؤثرين في السوق سابقاً فتكون هذه الإرتدادة فرصة ثمينة لهم للدخول مرة اخيرة نشاهد بعد ذلك صعود الاسعار مرة اخرى .. ولكن احتمالية العودة لاختبار خط الرقبة ليس مؤكد الحدوث فقد يحدث او لا يحدث .................................................. .................................................. .............................سؤال / كيف استطيع التداول مع هذا النموذج ؟ عليك في البداية تحديد الهدف السعري الذي قد يصل إليه السعر وعن ذلك عن طريق قياس المسافة بين أدنى قاع في الراس وحتى خط الرقبة .. وطرح هذا الناتج واضافته إلى النقطة التي يخترق فيها السعر خط الرقبة .. فيكون الناتج الأخير هو الهدف الاقل المتوقع ان يصل إليه السعر .. على سبيل المثال .. نفرض ان سعر السهم عند قاع الراس 30 درهماً بينما خط الرقبة عند المستوى 35 فيكون قياس المنطقة من الراس إلى خط الرقبة ( 35 – 30 = 5 ) بإضافة هذا السعر إلى خط الرقبة عند منطقة الإختراق فإن السعر المستهدف على الأقل من النموذج كالتالي ( خط الرقبة 35 + فارق المسافة بين خط الرقبة وقاع الراس 5 = 40 درهم ) سؤال / ماذا افعل اذا رايت هذا النموذج ؟ هناك اكثر من استراتيجية تستطيع ان تتبعها سوف اسرد اهمها : 1. اذا استوفى النموذج الشروط المحددة فلمن شاء الحرص والإبكار في الدخول فلديه فرصة للدخول في السهم اذا تأكد من تكون الكتف الأيمن .. ويؤمن الكثير من الخبراء ان نسبة نجاح نموذج الراس والكتفين كبيرة جداً تصل إلى 93 % لذلك ان كنت مغامراً فليس من الضروري ان تنتظر كسر خط الرقبة ومن ثم الإغلاق دونها .. ( لا افضل ذلك ) 2. اذا استوفى النموذج الشرط الأخير وهو كسر خط الرقبة ومن ثم الإغلاق فوقها فهي اشارة دخول قوية لمن قاوم ولم يدخل سابقاً وهذا يفسر ارتفاع حجم التداول عند الكسر .. ويدعو إلى ذلك بعض الخبراء وعلى راسهم ( جون ميرفي ) والذي لا يعترف ابداً بأن النموذج رأس وكتفين إلا باختراق خط الرقبة والإغلاق دونه
https://fbcdn-sphotos-b-a.akamaihd.net/hphotos-ak-xfa1/t1.0-9/529785_308358282576364_761738119_n.jpg

[ehabm]

ايجاد هدف للسعر


تعتمد طريقة الوصول الى هدف للسعر على ارتفاع النموذج وذلك عن طريق قياس المسافة الراسية من الراس (النقطة c)الى خط النيك لاين ثم فحص المسافة التي

تبدا من النقطة التي اخترقها خط النيك لاين وعلى سبيل المثال نفترض ان قمة الراس تقع عند النقطة 100 وخط النيك لاين يقع عند النقطة80وبالتالي تكون المسافة

العمودية بين قمة الراس وخط النيك لاين هو الفرق بين النقطتين وهو20وهذا يعني ان هناك20نقطة تبتعد في الاتجاه التنازلي عن المستوى الذي اخترقة خط النيك لاين

فاذا كانت نقطة كسر خط النيك لاين تقع عند82(في الشكل1-5أ)فان هدف الاتجاه التنازلي يصبح مستوى 62(62=20-82)
وهناك طريقة فنية اخرى تقوم بنفس المهمة و تتميز بسهولتها الى حد ما وهي قياس طول الموجة الاولى للانخفاض(اي المسافة بين النقطةcالى النقطةd)ثم مضاعفة

الناتج وفي كلا الحالتين يكون الارتفاع الاكبر للنموذج او لسرعة التغير يعني وجود هدف اكبر للسعر وكنا قد ذكرنا في الفصل الرابع ان القياس الماخوذ من كسر خط

الاتجاه يكون مشابه للقياس المستخدم في نموذج الراس و الكتفين ومن الممكن ملاحظة ذلك عند رؤية المسافة التي يقطعها السعر تحت خط النيك لاين المخترق وكيف

انها تساوي المسافة التي قطعها فوق هذا الخط تقريبا وبالاضافة الى ذلك سوف نتمكن من خلال دراستنا لنماذج السعر من توضيح كيفية اعتماد اغلب اهداف السعر في

رسم الاعمدة البياني على مدى ارتفاع او مدى سرعة حركة نماذج السعر المختلفة وفي اثناء ذلك سوف نوضح فكرة قياس ارتفاع نموذج السعر وفحص المسافة من

نقطة الاختراق
ومن المهم ان نتذكر ان تحديد الهدف بهذه الطريقة يعتبر الحد الادنى لهدف السعر وذلك لانه غالبا ما تمتد حركة السعر الى ما بعد هذا الهدف وعلى الرغم من ذلك فان

تحديد الحد الادنى للهدف يعتبر مفيدا جدا في تحديد اذا ما كانت هناك احتمالية كافية لتحرك السوق بحركة تبرر الدخول في صفقة جديدة اما الهدف الاقصى للسعر

فيكون بمقدار الحركة السابقة فاذا تحرك السعر في الاتجاه التصاعدي من النقطة30الى100بالانعكاسية لاقصى في الاتجاه التنازلي من قمة نموذج السعر بحدوث

حركة تصحيحية كاملة للحركة التصاعدية منخفضا بذلك الى النقطة 30مرة اخرى وبناء على ذلك يكون المتوقع انعكاس او تصحيح نماذج السعر الانعكاسية

[ehabm]

نموذج القيعان الثلاثه Triple bottom




يعتبر نموذج القيعان الثلاث هو النسخه المعكوسه لنموذج القمم الثلاثه و سنرى بعض الشروط التى تخضع للتغير بين النموذجين كما يعتبر هذا النموذج هو صوره معكوسه لنموذج الرأس و الكتفين المعكوسه فيما عدا أنه يوجد تغير واحد وهو انه لا يوجد فى هذا النموذج رأس بل القيعان تقريبا فى نفس المستوى .


(http://www.fx7days.com/Files/school/10_2011/%D8%A7%D9%84%D9%82%D9%8A%D8%B9%D8%A7%D9%86%20%D8%A 7%D9%84%D8%AB%D9%84%D8%A7%D8%AB%D9%8A%D9%87%201.pn g)

حجم التداول

و يفضل أن يأتى حجم التداول كما قلنا من قبل فى الرأس و الكتفين كما يلى

حجم التداول فى الهبوط الخاص بالقاع الثالث<حجم التداول فى الهبوط الخاص بالقاع الثاني<حجم التداول فى الهبوط الخاص بالقاع الأول .

حجم التداول فى الصعود الخاص بالقاع الثالث>حجم التداول فى الصعود الخاص بالقاع الثانى >حجم التداول فى الصعود الخاص بالقاع الأول .



تحديد الهدف

يتم تطبيق نفس الطريقتين السابقتين تمام مع مراعاه أنه يتم قياس اى قمه فيهم و ليست الوسطى بالتحديد بل أى واحده منهم .

هذا النموذج ياتى غالبا مشابه لنموذج المستطيل أو المثلث الصاعد سوف نقوم بشرحهم فيما بعد بشكل أكثر أسترسالا

و غالبا ما يكون عاكس لأسفل ألا فى حاله لو اتى على شكل مثلث صاعد فى تلك الحاله غالبا فقط ما يكمل لأعلى .




(http://www.fx7days.com/Files/school/10_2011/%D8%A7%D9%84%D9%82%D9%8A%D8%B9%D8%A7%D9%86%20%D8%A 7%D9%84%D8%AB%D9%84%D8%A7%D8%AB%D9%8A%D9%87%202.pn g)

[ehabm]

القمم والقيعان المزدوجة
تكرار القمة Double Top
تكرار القمة هو نمط يأتي في نهاية اتجاه صاعـد و يشير إلى أن السوق يتطلع لاختبار المستويات الأدنى ، ولكي يظهر هذا النمط بشكل سليم 100 % يجب أن تكون القمة الأولى (1) أعلى في ارتفاعها من القمة الثانية (2) وأن يتحرك الاتجاه نحو الهبوط بعد النقطة 1
http://borsaforex.com/forex/images/AF%201.gif

رأينا التقني :
يرجح اتخاذ قرارات البيع بمجرد تكوين نقطة القمة رقم (2) وبدأ البيع فعلا عند خط الاستراحة السفلي لأننا نتوقع احتمال حدوث اتجاه هابط معاكس للاتجاه السابق.

في المثال السابق نرى أن المشترين وصلت بهم أقصى درجة حتى مستوى المقاومة الموضح بالأعلى بدون اختراقه لأعلى ، ونرى بذلك تكّون قمتين متكررتين متتاليتين وهذا يعني احتمال عكس الاتجاه السابق قد أوشك على الحدوث.

http://borsaforex.com/forex/images/AF%202.gif

http://borsaforex.com/forex/images/AF%203.gif


انظر ماذا حدث ، بالفعل تم كسر خط الاستراحة ( الدعم ) لأسفل وتغير الاتجاه نحو الهبوط
بالفعل لقد كان شكل تكرار القمة يقول الحقيقة.
تذكر ... هذه القمم يمكن أن تأتي أيضا على شكل 3 قمم وتسمى القمم الثلاثة ...
أو يمكن أن تأتي في 4 قمم وتسمى القمم الرباعية .
ملحوظة هامة جدا :
مخطّطات البارات ستعطيك هذا الشكل بصورة أفضل من أي مخطط.

(4) تكرار القاع Double Bottom
تكرار القاع هو شبيه لمثال لتكرار القمم ولكنه يختلف عنه في عمله إذ أنه يأتي مع الاتجاه الهابط وبذلك يرجح الشراء أعلى من نقطة القاع الثانية أو أعلى خط الاستراحة العلوي.
يشير شكل تكرار القاع إلى أن السوق يتطلع لاختبار المستويات العالية ، ولكي يظهر هذا النمط بشكل سليم 100 % يجب أن تكون القاع الأول (1) أقل في انخفاضه من القاع الثاني (2) وأن يتحرك الاتجاه نحو الصعود بعد النقطة 1

في رأينا التقني :
يرجح اتخاذ قرارات الشراء بمجرد تكوين نقطة القاع رقم (2) وبدأ الشراء فعلا عند خط الاستراحة العلوي لأننا نتوقع احتمال حدوث اتجاه صاعد معاكس للاتجاه السابق.
نمط تكرار القاع يخبرنا أن السوق قد اختبر أقل مستوى للسعر على مرتين وفي كلتا المرتين رفض السوق أن يذهب لأدنى من ذلك المستوى الذي قد حققها بل وسينعكس الاتجاه نحو الارتفاع.
http://borsaforex.com/forex/images/AF4.gif

http://borsaforex.com/forex/images/AF5.gif

في المخطط السابق تستطيع أن ترى أن السعر شكّل قاعين متكررين وفي القاع الثاني تأكيد بأنه لم يستطيع السعر كسر ذلك المستوى لأسفل ، وهذه إشارة بأن ضغط البيع أصبح ضعيف ويجب التفكير في أمر دخول السوق بالشراء قرب خط الاستراحة

[ehabm]

ما هى شروط رسم الترند المائل الصحيح وكسره ..؟

بما ان خطوط الترند وكسرها من اساسيات التحليلى الفنى
والكثير يعتمد عليها فى تحليله ودخوله الصفقات
لذلك احببت ان اكتب هذا الموضوع ربما يفيد البعض

http://www.borsaat.com/vb/images/statusicon/wol_error.gif.http://www.borsaat.com/vb/uploaded/29711_1387071794.png


تعريف خط الترند :
هو خط مائل يشير الى الاتجاه الرئيسى للسعر ويرتكز عليه مجموعه من قمم او قيعان المتتاليه

شروط الترند الصحيح :

1/ درجه الميل : الترند المثالى او النموذجى تكون درجه ميله 45 درجه وقد تزيد او تقل 15 درخه اخرى اى من 30 درجه الى 60
بمعنى ان اذا كان الترند المرسوم حاد بشكر كبير فلا يمكن الاعتماد عليه فى حاله كسره

http://www.borsaat.com/vb/images/statusicon/wol_error.gif
http://www.borsaat.com/vb/uploaded/29711_1387073106.png

2/ عدد الارتكازات : يفضل ان تكون ثلاثه ارتكازات او اكثر ويرسم الترند على زيول الشمعه وليس الجسم

3/ التباعد بين الارتكازات :يفضل ان يكون الترند الصحيح متكون من ارتكازات متباعده واكثر وضوحا
فان كانت متقاربه وغير واضحه فلا يمكن الاعتماد عليه
http://www.borsaat.com/vb/images/statusicon/wol_error.gif
http://www.borsaat.com/vb/uploaded/29711_1387074115.png

4/ القمم او القيعان المتكونه من الترند : فيجب ان تقوم كل قمه بكسر القمه التى تسبقها او كل قاع بكسر القاع السابقه له
( للتوضيح اذا كان الترند صاعد فاننا نرسم خط الترند على قيعان متتاليه وتسمى ارتكاز وينتج عن هذه الارتكازات قمم متتاليه ) وهى ما اختص بشرحها الان

http://www.borsaat.com/vb/images/statusicon/wol_error.gif
http://www.borsaat.com/vb/uploaded/29711_1387074801.png

الاطمئنان للترند: يجب ان تطمئن لرسمك للترند فانت لا ترسم الترند ثم تقيس الزويه وعدد الارتكازات وتباعدها بالتاكيد لا
بل يتم ذلك بمجرد نظرك للترند وياتى هذا بالخبره وكتره ملاحظه الترند

[ehabm]

كيف تتوقع كسر الترند؟
وقبل ان اتكلم عن كسر الترند اريد ان اتكلم عن توقع الكسر
فيمكنك بعد رسم الترند بشكل صيحح ان تتوقع الكسر
وذلك بملاحظه ضعف قوه او تاثيير الترند :
اذا رايت ان قوه الترند تضعف وتاثيرها على السعر يضعف فيمكن ان نتوقع ان الكسر قريبا

كيف ذلك :
بمتابعه كل من
1/ الارتكازات على الترند :
ذكرنا انه يجب ان تكون الارتكازات متباعده ومنتظمه .
فاذا وجدت ارتكازين متقاربين او تذبذب على خط الترند فربما يدحث كسر

2/القمم او القيعان الناتجه عن الترند :
اذا وجدت قمه او قاع لم تنجح فى كسر القمه او القاع التى تسبقها فيمكن توقع الكسر

http://www.borsaat.com/vb/images/statusicon/wol_error.gif.http://www.borsaat.com/vb/uploaded/29711_1387075978.png

[ehabm]

ما هو كسر الترند الصحيح ؟
(سناخذ الترند الصاعد كمثال للتوضيح وانت طبق على الترند الهابط)
ماذا نلاحظ بعد كسر الترند
1/ اول قاع متكون نتيجه الكسر يكون مساوى او قريب من اخر قمه قبل الكسر
http://www.borsaat.com/vb/images/statusicon/wol_error.gif
http://www.borsaat.com/vb/uploaded/29711_1387076592.png

2/ يحدث الارتداد مره اخرى لخط الترند او ما يسمى اعاده اختبار الترند المكسور
وهو افضل مكان لدخول الصفقه

3/ اخر شئ اريد او اوضحطه هو الهدف
بعد الدخول الصفقه هل تعلم ما هو الهدف لغلق الصفقه ؟
الهدف سيكون كل نقطه ارتكاز على خط الترند حتى بدايه الترند

http://www.borsaat.com/vb/images/statusicon/wol_error.gif
http://www.borsaat.com/vb/uploaded/29711_1387077010.png

لا يشترط ان يصل الهبوط لكل هذه الاهداف ولكن ارد ان اقول ان كل نقطه ارتكاز تمثل مقاومه للسعر
يجب وضعها فى الاعتبار

هذه هى وجهه نظرى ورؤيتى الشخصيه للتعامل مع خطوط الترند وكسرها
ويمكنك التعديل او الاضافه لما يناسب وجهه نظره

[ehabm]

ما هى نظريات التحليل الفني؟

توجد ثلاث نظريات في التحليل الفني, وهي النظريات التالية:

1. نظرية داو جونز, وهي من أقدم النظريات.
2. نظرية إنسحابات فيبوناتشي ( وتسمى كذلك تراجعات, أو تصحيحات فيبوناتشي).
3. نظرية موجات إليوت.

نظرا للتراجع في مجمل الشركات المدرجة في سوق دبي ويتضح لنا ذلك من خلال تراجع مؤشر سوق دبي, وجدت أنه من المفيد أن أعرض نظرية من هذه النظريات يمكن أن تكون فيها الفائدة للجميع, خصوصا أنها تتعلق بالحالة التي يمر فيها السوق. هذه النظرية هي نظرية إنسحابات فيبوناتشي, فعلى بركة الله.

نظرية إنسحابات (تراجعات) فيبوناتشي:

من هو فيبوناتشي؟

فيبوناتشي, هو عالم رياضيات إيطالي, اسمه الحقيقي ليوناردو بيزانو ويعرف بكنية فيبوناتشي, ولد في مدينة بيزا الإيطالية في سنة 1170 م. وتوفي في نفس المدينة في سنة 1250 م وهي مدينة اشتهرت ببرجها المائل المسمى برج بيزا المائل. كان أبوه ويدعي جويليلمو ( Guilielmo) تاجرا عمل في وظيفة دبلوماسية كممثل لتجار بيزا في مدينة بيجايا الجزائرية وهي إحدى أجمل مدن الجزائر التي تقع في منطقة بين البحر والجبال على ساحل البحر الأبيض المتوسط , وقد كانت كغيرها من مدن ودول البحر المتوسط تربطها علاقات تجارية مع جمهورية بيزا.

تلقى فيبوناتشي تعليمه في مدرسة الرياضيات في هذه المدينة الجزائرية, وقد كان علم الرياضيات علما متطورا يحظى باهتمام كبير من قبل العرب, وقد سمحت له مهنة أبيه في التجوال بين مدن ودول البحر الأبيض المتوسط في البداية كتلميذ, ثم بعد ذلك في مهمات تجارية في كل من مصر, وسوريا, واليونان وصقلية , وقد تمتع التجار في ذلك الزمان بحق التنقل بحرية لأنهم كانوا يتمتعون بحصانة أتاحت لهم فرصة عظيمة في التنقل بين المدن التجارية, وهو الأمر الذي ساعد فيبوناتشي على التعرف على الميزات الهائلة التي يقدمها هذا العلم في الكثير من أمور الحياة.

عاد فيبوناتشي في سنة 1200 م. إلى وطنه الأم إيطاليا, وإلى مدينته بيزا, وهناك كتب كتبه الأربعة التي اشتهرت فيما بعد حيث نقل وأحيا من خلال هذه الكتب الرياضيات القديمة, وأضاف إليها من علمه الشيء الكثير. علما أن فيبوناتشي عاش في فترة زمنية لم يكن قد اكتشفت فيه الطابعة بعد, لهذا كان يكتب كتبه باليد, والطريقة الوحيدة لنسخها كانت من خلال إعادة كتابتها مرة أخرى.

كتاب (Liber Abaci) ألف في سنة 1202:

قال فيبوناتشي في هذا الكتاب أنه تعلم في مدرسة الرياضيات ولأول مرة الرموز الهندية التسعة ( وهي في الأصل عربية) من خلال مدرسين متميزين يملكون معرفة كبيرة بهذا الفن وهو الأمر الذي أسعده وسلب لبه وجعله شغوفا بعلم الرياضيات حتى وجد فيه سعادته أكثر من أي شيء آخر.

من الواضح في هذا الكتاب تأثر فيبوناتشي بالثقافة العربية , وذلك لأنه كتب الكثير من الأرقام من اليمين إلى اليسار على عادة العرب في الكتابة.

في الفصل الأول من هذا الكتاب قدم فيبوناتشي الأرقام الهندية العربية من خلال النظام العشري ألذي يبدا من الصفر وحتى الرقم 9, والتي عرفت بشكل واسع تحت اسم نظام العد العربي أو العشري ( Algorism) , ومن المؤكد أن الكثير من القضايا والمسائل التي ناقشها فيبوناتشي في هذا الفصل كانت مشابهة لتلك التي عرضت من خلال المصادر العربية.

ويبدأ الفصل الأول من الكتاب من خلال الجملة التالية:

هذه هي الأرقام الهندية التسعة: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 ومع هذه الأرقام التسعة, ومع الرمز 0 (صفر) وهو عربي ويسمى ( Zephirum ) , يمكن كتابة ووصف أي رقم.

وترجع أهمية هذا الأمر إلى صعوبة استخدام الأرقام الرومانية في العد والحساب لأنها طويلة وتزيد من صعوبة الأمر, هذا إذا علمنا أن الرياضيات تحتاج ولاشك إلى قدرات خاصة لا تتوفر لدى الكثيرين.

في الفصل الثاني من الكتاب ناقش فيبوناتشي الكثير من المسائل التي كانت تهم تجار بيزا, مثل أسعار البضائع, طريقة حساب أرباح العمليات التجارية, وكيف يمكن تحويل العملة المستخدمة في دول البحر المتوسط.

وفي الفصل الثالث, قام فيبوناتشي بحل الكثير من المسائل الرياضية, إلا أن أشهرها مسألة كانت السبيل إلى اكتشاف ما أصبح يسمى فيما بعد بأرقام فيبوناتشي, وهي السبب في شهرة فيبوناتشي لدى قطاع كثير من الناس.

يجب أن نفهم أنه في ذلك الزمن, كان من الشائع أن تقوم التحديات والمنافسات في بيزا , وبمباركة من الإمبراطور فر يدريك الثاني في حل بعض المسائل الحسابية, وفي تلك الأثناء تم عرض المسألة الشهيرة التي كانت السبب في اكتشاف أرقام فيبوناتشي ومن ثم نسب فيبوناتشي.

المسألة:

كان الهدف من المسألة اكتشاف سرعة إنجاب الأرانب لو توفرت لها الظروف الملائمة, وقد نوقشت هذه المسألة في سنة 1202.

نص المسألة الرياضية:

لو أن رجلا قام بوضع زوجين من الأرانب في مكان محاط بجدار من كل الجوانب. كم زوج من الأرانب يمكن أن ينتج من هذين الزوجين في السنة؟ بافتراض أن في كل شهر ينتج كل زوج من الأرانب زوج آخر فقط , وبافتراض أن إنتاج كل زوج يبدأ من الشهر الثاني, وبافتراض أنه لن يموت أي زوج من الأرانب طوال هذه المدة؟

الحل:

النتيجة التي عرضها فيبوناتشي كانت الأرقام المتتالية التالية:

1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55,........الخ . هذا الترتيب والذي هو عبارة عن أن كل رقم يمثل جمع الرقمين السابقين له, أثبت فيما بعد أنه سلسلة من الأرقام المتسلسلة التي كانت ذات فائدة عظيمة في الكثير من الاستخدامات الرياضية والعلمية المختلفة. وعرفت هذه الأرقام فيما بعد بأرقام فيبوناتشي.

قام فيبوناتشي بنشر نسخة ثانية من كتابه في سنة 1228 حيث عرض فيها حل الكثير من المسائل الرياضية.

من الكتب الأخرى التي كتبها ونشرها فيبوناتشي كتابه ( Practica Geometriae) ألذي عني بحل الكثير من المسائل الرياضية في فصوله الثمانية.

وفي سنة 1225 قام فيبوناتشي بنشر كتابه المسمى ( Liber Quardratorum) والذي يعتبر تحفة مدهشة , وبالرغم من أن هذا الكتاب لم يكن السبب في شهرة فيبوناتشي , إلا أنه يعتبر أكثرها قيمة , وإسم الكتاب يعني كتاب المربعات (Book of Squares) وهو عدد من النظريات التي قامت بإختبار الكثير من المسائل الرياضية الهامة ومن ضمنها كيفية الحصول على المضاعف الثلاثي لفيثاغورس.

ونقطة أخيرة مهمة هنا قبل أن نبدأ بالتركيز على خطوط تصحيحات فيبوناتشي, وهي أن أرقام فيبوناتشي المتسلسلة يمكن استخدامها في التحليل الفني من خلال أربع طرق رئيسية, وهي:

1. خطوط تراجعات , تصحيحات فيبوناتشي.
2. قوس أو دوائر فيبوناتشي.
3. مراوح فيبوناتشي.
4. مناطق الوقت لفيبوناتشي.

سنقوم بشرح كل طريقة من الطرق الثالاث الأخيرة في وقته, وسوف نركز في هذا الدرس على الطريقة الأولى وهي تحديد خطوط (تراجعات, إنسحابات, تصحيحات ) فيبوناتشي..

إنسحابات (تراجعات ) فيبوناتشي:

تعتبر خطوط نسب تصحيحات فيبوناتشي من الأدوات الشهيرة في التحليل الفني التي يستخدمها المحللين وهي تستند على الأرقام التي أكتشفها فيبوناتشي في حله للمسألة الشهيرة السابقة والتي عرضها في كتابه الأول فيما بعد. لكن المهم في هذه المسألة ليست الأرقام نفسها بل العلاقة الرياضية والتي عبر عنها من خلال نسب محددة تظهر العلاقة الرياضية بين سلسلة الأرقام.

في التحليل الفني تستخدم تراجعات فيبوناتشي من خلال تحديد نقطتين رئيسيتين في الحد الأقصى من المخطط, وهما في العادة قمة رئيسية وقاع رئيسية في المخطط, ومن ثم تقسيم المسافة العمودية بين هاتين النقطتين من خلال إستخدام نسب فيبوناتشي الأشهر وهي : 23.6%, 38.2%, 50%, 61.8% و 100%. وما أن يتم هذا تقسيم وتحديد هذه النسب في المخطط حتى يتم رسم خطوط أفقية لتستخدم فيما بعد كمستويات دعم ومقاومة محتملة.

أرقام ونسب فيبوناتشي:

أرقام فيبوناتشي هي:

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144 , 233, 377, 610.........إلى مالا نهاية.

كل رقم من هذه الأرقام في هذه السلسلة هو نتيجة جمع الرقمين السابقين له في هذه السلسلة, مثال:

0 + 1 = 1
1 + 1 = 2
2+ 1 = 3
3 + 2 = 5
5 + 3 = 8
8 + 5 = 13
13 + 8 = 21

وهكذا مع بقية النتائج.

المهم هنا ليست الأرقام بحد ذاتها, لكن العلاقة الرياضية بين هذه الأرقام, وأحد أهم الميزات الرائعة لهذه الأرقام المتسلسة, هو أن كل رقم هو تقريبا 1.618 مرة أعظم من الرقم الذي يسبقه, هذه العلاقة العامة بين هذه الأرقام هي الأساس الذي تم من خلاله إكتشاف نسب فيبوناتشي.

كيف تم الحصول على نسب فيبوناتشي؟

النسبة الذهبية (61.8%) ( Golden Mean- The Golden Ratio) :

نسبة فابيوناتشي الرئيسية وهي 61.8% يشار إليها أحيانا بالنسبة الذهبية, أو المتوسط الذهبي, وهي نتيجة قسمة رقم واحد في هذه السلسلة بالرقم الذي يليه, مثال:

8 / 13 = 0.6153 و 13 / 8 = 1.625

1.625 * 0.6153 = رقم 1

55 / 89 = 0.6179 و 89 / 55 = 1.618

1.618 * 0.6179 = رقم 1

مثلا وجد أن نسبة رقم واحد إلى الرقم الذي يليه في الارتفاع, يكون دائما 61.8 إلى 100.

عندما تقوم مثلا بقسمة رقم, بالرقم الذي يسبقه, تجد أن النتيجة دائما تكون 161.8 إلى مائة, وإذا قمت بضرب نسبة 1.618 ب 0.618 سوف تكون النتيجة دائما الرقم 1.

النسبة 23.6% :

هي نتاج قسمة رقم واحد في السلسة بالرقم الثالث على يسار الرقم

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144

8 / 34 = 0.2352 أي 23.6

النسبة 38.2% :

هي نتاج قسمة رقم واحد في السلسلة بالرقم الثاني على يسار الرقم

0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144

55 / 144 = 0.3819 أي 38.2

بالإضافة إلى ذلك , يستخدم الكثير من المحللين نسبة 50% وكذلك نسبة 78.6% . نسبة 50% ليست في الحقيقة إحدى نسب فيبوناتشي, لكنها تستخدم من قبل المحللين لأنه من الصعوبة أن يستمر السهم في نفس المسار متى ما أكمل نسبة تراجع بقدر 50%.

ماهي أهمية هذه النسب؟

لسبب ما مجهول, وجد أن هذه النسب تلعب دورا هاما في سوق الأوراق المالية كما هو الحال في الطبيعة, ويمكن استخدامها في تحديد النقاط الحرجة التي يحتمل أن تتراجع عندها أسعار الأسهم, وقد أثبتت التجارب أن السعر كلما لامس إحدى هذه النقاط يعود مرة أخرى للاتجاه السابق للسهم.

وفي الطبيعة كانت أرقام فيبوناتشي تثير الكثير من الاهتمام, على سبيل المثال لا الحصر: وجد أن بعض فروع النباتات تنمو بطريقة معينة تتوافق وأرقام فيبوناتشي, وجد أن الزهور مثلا في الغالب لها بتلات تتناسب مع أرقام فيبوناتشي, مثلا زهرة الربيع (Daisy) وجد أنها من الممكن أن يكون عدد بتلاتها 34, 55, أو حتى 89 بتلة.

في الحقيقة عندما نشرت هذه الأرقام أول مرة, إعتقد البعض إنه حصل على رقم ألله, هذا لأنهم وجدوا أن هذه النسب تتكرر في الكثير من أشكال الحياة.

وقد تم اكتشاف مثلا أن كل شيء تقريبا له بعد نسبي يلتزم بالنسبة 1.618, وكذلك بالنسبة المقابلة لها وهي 0.618, هذا البعد النسبي يعرف كما ذكرنا سابقا بالنسبة الذهبية, أو المتوسط الذهبي, وقد وجد أن كل شيء في الحياة له بعد نسبي له علاقة بالنسبة 1.618, ويبدو أن هذه النسبة لها علاقة بالبنية الأساسية لأي وحدة بناء أو خلية في العالم.

إذا كنت غير مقتنع حتى هذه اللحظة بأهمية هذه النسبة, نرجو منك أن تقوم بهذه التجارب:

خذ النحل على سبيل المثال, لو قمت بقسمة إناث النحل على ذكر النحل في أي خلية نحل سوف تجد أن النسبة هي 1.618. عجيب فعلا أليس كذلك! نفس هذه النسبة يمكن أن نجدها في أي الكثير من العلاقات في الطبيعة.

هل مازلت تشكك في أهمية هذه النسبة؟

قم بهذا الإختبار: قس المسافة بين كتفك و أصابع يدك, ومن ثم قسم الرقم الناتج بناتج المسافة بين مرفقك و أصابع يدك. أو قم بقياس المسافة بين رأسك و وقدمك, وقسم الناتج على ناتج المسافة بين السرة و القدم, سوف تجد أن النتيجة تقترب من نسبة 1.618, يبدو إذا أن هذه النسبة الذهبية لايمكن أن نتجنبها أو أن نغفل حظورها الطاغي في حياتنا.

كيف نستخدم نسب تراجعات فيبوناتشي في التحليل الفني؟

تعتبر تصحيحات فيبوناتشي من أهم الأدوات التي تعين المحلل في تحديد مستويات الدعم والمقاومة, وتقوم فكرتها على أساس أن كل طور صعود لابد وأن يعقبه تصحيح بنسب معينة, وأن كل طور هبوط لابد وأن يعقبه تصحيح بنسبة معينة, والتصحيح هنا هو أن يتخذ السهم إتجاها معاكسا للإتجاه العام للسهم.

إذا خطوط فيبوناتشي تعتبر هامة جدا في تحديد مستويات الدعم والمقاومة في عملية التصحيح, وبالتالي تمثل فرصة ذهبية للمحلل في تحديد نقاط الدخول والخروج للإستفادة القصوى من عمليات التصحيح.

المحلل الفني يريد عند إستخدامه لخطوط فيبوناتشي أن يعلم درجة التصحيح, هل هي 23.6% , 38.2 % , 50% , 61.8%, أم 100%

ماهو مقدار الإتجاه الذي يعقبه تصحيح؟

في الحقيقة الاتجاه يمكن أن يكون طويلا باستخدام المخطط الأسبوعي أو اليومي, أو يمكن أن يكون مجرد قاع و قمة في مخطط الساعة, وبالتالي لا يقتصر استخدام إنسحابات فيبوناتشي على الحركات الطويلة, بل يمكن استخدامها أيضا على مدى قصير جدا كساعة مثلا, لكن كلما طال زمن الاتجاه كلما كان تأثير تراجعات فيبوناتشي أقوى وأصدق وأكثر موثوقية والبعض يفضل أن يكون الاتجاه بين عشرة أيام وحتى 45 يوما.

كيف نرسم خطوط فيبوناتشي؟

يمكن رسمها يدويا على المخطط, ويمكن إستخدام البرامج التي تشتمل على خطوط تراجعات فيبوناتشي من ضمن أدوات التحليل الفني.

الرسم اليدوي:

1. عليك أولا طباعة مخطط لشركة ما من شركات السوق.

2. حدد أقصى قمة, وحدد أقصى قاع.

3. قم برسم خط أفقي يمر على القمة, وخط أفقي آخر يمر على القاع.

4. ثم قم بحساب المسافة بين القمة والقاع.

5. ثم قم بوضع نسب فيبوناتشي الرئيسية بتسلسل يبدأ من 23.6% , 38.2 % , 50% , 61.8%, أم 100%ز

6. إذا كان السهم في طور صعود ثم حدثت حركة تصحيحية, نقوم بوضع النسب من الأعلى إلى الأسفل, أما إذا كان السهم في طور هبوط ثم حدثت الحركة التصحيحية نقوم بوضع النسب من الأسفل إلى الأعلى بدا من النسبة الأولى وحتى آخر نسبة.

الرسم باستخدام برنامج التحليل تكر تشارت:

1. ضع المخطط على المخطط العمودي أو البار تشارت, وذلك من خلال لائحة الخيارات التي تضهر في القسم العلوي على يسار المخطط , قم باختيار خيار إظهار الأسعار, ومن ضمن اللائحة اختر الخيار الثاني أو الثالث وهو ما يسمى بالمخطط العمودي.

2. راجع المخطط لأزمنة مختلفة, شهر, ثلاثة أشهر, ستة أشهر, وحتى سنة . ويتم ذلك من خلال اختيار عرض, ثم تختار من ضمن اللائحة خيار ضبط الرسم البياني.

3. حاول أن تحدد فترة زمنية واضحة, واتجاه السهم في هذه الفترة , وهل هو طور صعود أم طور هبوط.


4. حدد أقصى قمة, وحدد أقصى قاع في الطور.

5. ثم ومن خلال نفس لائحة الخيارات التي تضهر في القسم العلوي على يسار المخطط , قم باختيار خيار الرسم الفني, ثم إختر من اللائحة خيار إنسحابات فيبوناتشي ( Fibonacci Retracements).

6. سوف تضهر لك يد تحمل قلم, ضع هذه اليد من نقطة انطلاق الاتجاه الحالي للسهم, سواء كان السهم في طور صعود, أم كان في طور هبوط.

7. ثم عدل من المخطط من خلال سحب المخطط إما إلى اليسار أو إلى اليمين حتى تضهر لك الأرقام والخطوط واضحة, بإمكانك تعديل حجم وشكل الخطوط كيفما شئت. بشرط أن يكون خط الصفر وخط المائة على النقطتين التين تشكلان القمة والقاع التي تم اختيارهما سابقا كنقطة البداية والنهاية لاتجاه السهم العام.

8. وفي كلا الطورين ( الصعود أو الهبوط ), يجب أن يبدأ الرسم من النقطة الذي بدأ منها الاتجاه.

إن كان السهم في طور صعود, يتم رسم الخطوط من الأسفل أي من القاع إلى الأعلى أي إلى القمة, وتكون نقطة الصفر في الأعلى ونقطة المائة في الأسفل.

وإن كان السهم في طور هبوط, نقوم برسم الخطوط من اعلى أي من القمة إلى الأسفل أي إلى القاع , بحيث تكون نقطة الصفر في الأسفل, ونقطة المائة في الأعلى.

ويجب أن نعلم أننا يمكن أن نرسم خطوط تراجعات فيبوناتشي على مختلف المخططات, وعلى مختلف القمم والقيعان, أي أننا في المخطط الواحد يمكن لنا أن نرسم أكثر من نموذج لخطوط إنسحابات فيبوناتشي, لكن كلما كان المخطط أكبر ( أسبوعي أو يومي) كلما كان أكثر موثوقية, وكلما كانت المسافة بين القمة والقاع أطول كلما كان أكثر موثوقية كذلك.

ويشترط عند رسم خطوط إنساحابات فيبوناتشي التالي:

1. أن لايكون إتجاه التصحيح قد كسر, ويتم كسره إذا إخترق السهم نسبة فيبونتشي الذهبية 61.8. لأنه عندها يكون إتجاه التصحيح قد إنتهى, وبدأ السهم طور جديد. لهذا تستمر عملية التصحيح حتى يخترق السهم النقطة 61.8 , بعد ذلك يمكن أن نطلق على هذا الحدث إختراق.

لكن بعض المحللين يفضلون إعتبار نقطة الإختراق هي النقطة 100, ولايعتبرون أن السهم غير مساره إلا إذا كسر السهم هذه النقطة ونزل أسفل منها.

2. أن لايتجاوز السعر نقطة الصفر ونقطة المائة, لأنه إذا تجاوزهما سوف لن تكون النسب دقيقة لهذا يجب ان نرسم الخطوط بحذر وروية.


أقوى نسب فيبوانتشي:

تعتبر خطوط النقاط 38.2 % , 50% , 61.8%, أقوى خطوط فيبوناتشي, بينما تمثل النقطة 61.8% أقوى النقط على الإطلاق.

ملاحظات هامة:

1. لاتستخدم خطوط فيبوناتشي إلا عند وصول سعر السهم لمستوى النقطة 23.6.

2. إذا مثل مستوى 23.6 مستوى مقاومة, فمن المحتمل أن يتم اختراق مستوى 38.2 بشكل أسرع, وقد لا يستغرق الأمر أكثر من محاولة أو اثنتان, أما إذا تم اختراق مستوى 23.6 بسهولة, عندها من المحتمل أن يشكل مستوى 38.2 مستوى مقاومة قوي.

3. يفضل أن ترسم خطوط فيبوناتشب بإستخدام مخطط البار لأنه أكثر وضوحا في تحديد بداية نقاط القمة والقاع.

4. في حال إختراق النقطة 100% مثلا, يمكن أن نعرف حدود الإتجاه القادم ونتوقع أن يكون بنسبة 25% من نسبة التصحيح على أقل تقدير, مثلا إذا كان التصحيح لعشر نقاط, فإن إختراق مستوى 100% قد يحصل ل 2.5% نقطة مقبلة على أقل تقدير.

5. في حال إخترق السهم مستوى 100% أو 0% مثلا, تنتهي العملية وتعتبر كل الخطوط لاغية, لأن الإتجاه يكون قد تغير. عندها تعتبر النقطة 100 أو 0 نقاط دعم ومقاومة. لهذا إذا حدث وأن صحح السهم ثم عاد وإخترق النقطة 100 أو 0 سواء في الإتجاه السابق للسهم, أم في إتجاه التصحيح, عندها يمكن لنا أن نرسم خطوطا جديدة لأن السهم يكون عندها قد شكل قمة أو قاع جديدة.


التطبيق العملي الأول:

1. سوف نضع هنا رسم لخطوط تصحيحات فيبوناتشي لمؤشر سوق دبي, وكذلك لحركة بعض الشركات في هذا السوق, وفقا لآخر البيانات المتاحة بتاريخ 19 نوفمبر 2005.

2. وإذا كان عندي وقت, سوف أضع أيضا مخططات أخرى باستخدام خطوط الاتجاه في تحديد مستويات الدعم والمقاومة للمقارنة فقط.

بالنسبة لمؤشر سوق دبي من المهم أن نعلم أنه وفقا لخطوط تراجعات فيبوناتشي, وصل التصحيح إلى النسبة 38.2% عند النقطة 1202, وهي تعتبر نقطة هامة وحرجة بالنسبة للمؤشر, ونتوقع أن تكون مستوى دعم قوي .

إذا اخترقها المؤشر فسوف يذهب إلى نسبة التصحيح 50% عند النقطة 1177 , لهذا يجب أن لا نكون متفائلين, كما أنه يجب أن لانكون متشائمين , ويجب بدلا من ذلك أن نراقب حركة المؤشر دون ضغوط, لكي نكون أكثر قدرة على تحديد توجهاتنا وقراراتنا الاستثمارية.

أتوقع شخصيا أن تعقب موجة التصحيح الحالية, موجة صعود قوية, وذلك نظرا للكثير من المحفزات التي يتمتع بها سوق دبي, ويتضح لنا ذلك جليا من خلال نتائج الأعمال المتميزة, ومن خلال المشاريع المستقبلية التي أعلنت عنها الكثير من المشاريع.

هذا مع الأخذ بعين الاعتبار أننا في منتصف الربع الرابع من السنة المالية, لهذا يعتبر هذا الوقت هو أنسب الأوقات لبناء مواقع استثمارية, يتم اختيارها من خلال اختيار أنسب الشركات التي يتوقع لها حركة إيجابية وفقا للتحليل الأساسي ووفقا لتوقعات توزيعات الأرباح, بينما نستخدم التحليل الفني في اختيار أفضل نقاط الدخول والخروج.

[ابو بياس]

مقالات تحتاج الى وقفات

بارك الله بك اخي العزيز

[ehabm]

ما هى نقاط الدعم والمقاومة ( Support and Resistance )؟
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
وهذه أول وأهم نقطة ينظر إليها المضارب أو المستثمر عند نيته الشراء والبيع , و يجب عدم تجاهلها مطلقا .

في هذا البند سيتم الإجابة على الاستفسارات التالية :

[مفهوم الدعم والمقاومة .
كيفية حساب نقاط الدعم والمقاومة .
خطوط الدعم والمقاومة .
اختراقات خطوط الدعم والمقاومة .
تحديد اتجاه السهم .
تحديد السعر المستهدف .
المضاربة في اتجاهات السهم المختلفة ( الأفقي و الهابط و الصاعد )

نقطة المقاومة أو خط المقاومة( Resistance
المقاومة هي مستوى السعر الذي يعتقد عنده الشراء زاد عن الحد الطبيعي , ولم يصل سعر السهم إلى هذا الحد إلا بالطلب الذي فاق قوة العرض , وتكون بمثابة حاجز لمنع الأسعار من الارتفاع . فبالتالي تزداد قوة البيع على قوة الشراء فيهبط سعر السهم .
بمعنى آخر أن العرض سيفوق الطلب وسيمنع الأسعار من الارتفاع لأكثر من نقطة المقاومة.




نقطة الدعم أو خط الدعم ( Support ):
الدعم هو مستوى السعر الذي يعتقد عنده البيع زاد عن الحد الطبيعي , ولم يصل سعر السهم إلى هذا الحد إلا بالعرض الذي فاق قوة الطلب , وتكون بمثابة حاجز لمنع الأسعار من الانخفاض . فبالتالي تزداد قوة الشراء على قوة البيع فيرتفع سعر السهم .
بمعنى آخر أن الطلب سيفوق العرض وسيمنع الأسعار من الانخفاض لأكثر من نقطة الدعم.


طريقة وكيفية حساب نقاط الدعم والمقاومة :
وممكن حسابها كل ساعة أو كل يوما أو كل أسبوعا أو كل شهرا , فعليك تحديد استراتيجية معينة لوقت معين لتعتمد بالتالي على نقاط الدعم والمقاومة .
للمضاربة السريعة اليومية ( البيع والشراء أكثر من مرة أثناء اليوم ) نعتمد على حسابها كل ساعة , وهي خطرة ولا تمثل بالضرورة رأي المتعاملين الآخرين للوقوف عندها وتكثر اختراقاتها .
للمضاربة اليومية ( أي الشراء بداية اليوم والبيع نهاية اليوم أيضا ) نعتمد على حسابها نهاية إغلاق اليوم السابق .
وللمضاربة الأسبوعية نعتمد على حسابها نهاية إغلاق الأسبوع .
وللاستثمار : وهنا يجب تحديد الفترة الزمنية التي تريد الاستثمار فيها مثلا شهر بهذا يتم حساب النقاط للشهر الماضي وهكذا . . .

عن كيفيتها فقد سبق شرحها لأحد الأخوة في المنتدى وهي كالتالي :
لنفترض المعطيات الآتية :
h : أعلى سعر .
l : أقل سعر .
c : سعر الإغلاق .

نحسب نقطة الارتكاز ويرمز لها بالرمز ( P ) وتساوي

( h +l +c ) تقسيم 3

ونقطة المقاومة الأولى ويرمز لها بالرمز ( R 1 ) وتساوي

ناتج نقطة الارتكاز ( P ) ضرب 2 ثم نطرح منها ( L) أقصد أقل سعر

نقطة الدعم الأولى ويرمز لها ( S1 ) وتساوي P ضرب 2 ثم نطرح منها أعلى سعر

النقطة الثانية للمقاومة تساوي

نقطة الارتكاز ناقص نقطة الدعم الأولى والناتج نضيفه على نقطة المقاومة الأولى

النقطة الثانية للدعم وتساوي

نقطة المقاومة الأولى ناقص نقطة الدعم الأولى والناتج نطرحه من نقطة الارتكاز

مثال :

أعلى سعر = 13.45
أقل سعر = 11.97
الإغلاق = 13.0

P =

13.45+11.97 +13 تقسيم 3 يساوي 12.81

نقطة المقاومة الأولى

2 ضرب 12.81 والناتج نطرح منه 11.97 والناتج يساوى 13.64

نقطة الدعم الأولى

2 ضرب 12.81 والناتج نطرح منه 13.45 ويساوي 12.16

النقطة الثانية للمقاومة

12.81 ناقص 12.16 والناتج نجمعه مع 13.64 ويساوي 14.29
النقطة الثانية للدعم

13.64 ناقص 12.16 والناتج نطرحه من 12.81 والناتج 11.33 وهى نقطة الدعم الثانية

الخلاصة
P = (H + L + C)/3 حساب نقطة الارتكاز
R1 = 2P - L حساب نقطة المقاومة الأولى
S1 = 2P - H حساب نقطة الدعم الأولى
R2 = (P -S1) + R1 حساب نقطة المقاومة الثانية
(S2 = P - (R1 - S1 حساب نقطة الدعم الثانية

لحسن الحظ أن هناك برامج تقوم بحسابها تلقائيا , ولا عليك سوى إدخال قيم الأسعار أدني وأعلى سعر وسعر الإغلاق لتحصل على النقاط السابقة , والمعلومات السابقة ما هي إلا زيادة خير وإجابة لمن يبحث عن كيفيتها .

خطوط الدعم والمقاومة :
هناك مناطق دعم ومقاومة يرتد منها سعر السهم تكون متساوية عادةً
1 - اتجاه السهم المتذبذب أفقيا :

- خط المقاومة : كما نلاحظ في الشكل السابق تم رسم خطا باتجاهٍ أفقيٍ ,وعند النقاط التي ارتد منها السهم أكثر من مرة , فكلما زاد عدد النقاط كلما أصبح خط المقاومة أقوى وكلما تباعدت النقاط أكثر عن بعضها كلما زادت متانة الخط وقوته , ويصعب كسره إلا مع أخبار جيدة عن الشركة .

- خط الدعم : كما نلاحظ في الشكل السابق تم رسم خطا باتجاهٍ أفقيٍ , وعند النقاط التي ارتد منها السهم أكثر من مرة , فكلما زاد عدد النقاط كلما أصبح خط الدعم أقوى , وكلما تباعدت النقاط أكثر عن بعضها كلما زادت متانة الخط وقوته ويصعب كسره إلا مع أخبار سيئة أو غير ذلك .

[ehabm]

ما هو اتجاه السهم المتذبذب صعودا ؟
- خط المقاومة : يتم رسم خطا صاعدا يصل بين أعلى النقاط , بحيث تكون كل نقطة أعلى من سابقتها وكلما تباعدت النقاط أكثر عن بعضها كلما زادت متانة الخط وقوته . وتتضح بصورة أكثر في الشكل التالي بالخط الأحمر .

- خط الدعم : يتم رسم خطا صاعدا يصل بين أدنى النقاط , بحيث تكون كل نقطة أعلى من سابقتها وكلما تباعدت النقاط أكثر عن بعضها كلما زادت متانة الخط وقوته . وتتضح بصورة أكثر في الشكل التالي أيضا بالخط الأخضر .

[ehabm]

ما هو اتجاه السهم المتذبذب نزولا ؟؟
- خط المقاومة : يتم رسم خطا هابطا يصل بين رأس النقاط , بحيث تكون كل نقطة أدنى من سابقتها وكلما تباعدت النقاط أكثر عن بعضها كلما زادت متانة الخط وقوته . وتتضح بصورة أكثر في الشكل التالي بالخط الأحمر .

- خط الدعم : يتم رسم خطا هابطا يصل بين أسفل النقاط , بحيث تكون كل نقطة أدنى من سابقتها وكلما تباعدت النقاط أكثر عن بعضها كلما زادت متانة الخط وقوته . وتتضح بصورة أكثر في الشكل التالي بالخط الأخضر .

[ehabm]

ما هو اختراق خط المقاومة وخط الدعم ؟
- إذا كسر السعر خط المقاومة صعودا متجاوزها , عادة يصبح خط المقاومة دعما جديدا وينطلق السهم ليكوّن خطا لمقاومة جديدة .
كما نلاحظها في الصورة التالية

- إذا كسر السعر خط الدعم نزولا متجاوزها , عادة يصبح خط الدعم مقاومة جديدة وينطلق السهم ليكوّن خطا لدعما جديدا .
كما نلاحظها في الصورة التالية



ما لمقصود بنقطة الدعم الأولى ونقطة الدعم الثانية وكذلك المقاومة الأولى والمقاومة الثانية ؟
عندما ينطلق سعر السهم صعودا ويكسر نقطة المقاومة الأولى عادة يتجه لنقطة المقاومة الثانية وتكون حاجزا له .
و عندما ينطلق سعر السهم هبوطا ويكسر نقطة الدعم الأولى عادة يتجه لنقطة الدعم الثانية وتكون حاجزا له .

احذر : تأكد من اختراق نقاط الدعم والمقاومة هل هي فعلية أم وهمية ؟ إذا تم الاختراق بكميات كبيرة أو أعلى من المتوسط فهي فعلية , وإذا كانت بكميات صغيره فهي وهمية .
إذا تجاوز السعر خطي الدعم و المقاومة بنسبة ( 2% من المدى السعري " بتحفظ شديد " ) غالبا تكون فعلية .

متى أشتري , ومتى أبيع ؟ وكيف أحدد السعر المستهدف :
بناءً على نقاط الدعم والمقاومة
- يكون الشراء قرب نقطة الدعم الأولى , ويتحدد سعر البيع عند نقطة أقل من نقطة المقاومة الأولى ؛ بمعنى أن السعر المستهدف يكون عند نقطة المقاومة الأولى .
- يكون الشراء عند نقطة المقاومة الأولى ( في حالة كسرها السعر صعودا ) والبيع عند نقطة المقاومة الثانية .
- يكون الشراء عند نقطة الدعم الثانية إذا كان السعر متجها للأعلى , والبيع عند نقطة الدعم الأولى
( التي أصبحت مقاومة ) .

" همسة " يكون البيع أفضل عند الأرقام العشرية لضمان الربح , وليس عند الأرقام الصحيحة , وهذا ما يعتمده المحترفون
بمعنى إذا كان السعر 129.25 ومقتنع بالربح قم بالبيع فورا ولا تنتظر الرقم 130 .

المضاربة في اتجاه السهم الهابط و الصاعد والأفقي :
أسهل أنواع المضاربة وآمنها هي عندما يكون سعر السهم باتجاهٍ أفقيٍ , وأفضل منها عندما يكون الاتجاه صعودا .
ولكن المخاطرة تكمن في المضاربة باتجاه السهم الهابط لاحظ الشكل السابق 6 – 1
رسم خطي دعم ومقاومة , واعتمادا عليها يتم البيع والشراء , وهذا ما يفعله المتمرسون
( الشراء عندما يصل السعر إلى خط الدعم والبيع عندما يصل السعر إلى خط المقاومة )

كيفية المضاربة ( السريعة اليومية ) اعتمادا على نقاط الدعم والمقاومة فقط ؟
المضاربة السريعة اليومية أقصد بها الشراء والبيع أكثر من مرة خلال اليوم الواحد , وهي أخطر أنواع المضاربة وتعد مغامرة , والجدير بالذكر لا يمكن الاعتماد فقط على نقاط الدعم والمقاومة بل يجب متابعة المؤشرات الأخرى لتقليل المخاطرة قدر الإمكان , و التى سأضع لها تصور عام نهاية شرح البنود الرئيسية أعلاه ومعنونه تحت " الاستراتيجيات ".
عموما إليكم الطريقة :
أدواتها , شروطها , و طريقتها :

أدواتها :- برنامج مباشر برو ( إن أمكن وإلا عليك حساب النقاط يدويا كما هو موضح أعلاه ) .
- اتصال بانترنت عالي السرعة ( أقمار صناعية أو DSL ) للتنفيذ السريع .

شروطها :- نفسية جريئة تقبل الخسارة .
- وضع حد للخسارة أقل من سعر الشراء بـ2 %
- الخروج بكامل السيولة من السوق نهاية فترة التداول .

طريقتها :-بعد تحليلك للسهم المراد شراؤه أو لنقل بعد قناعتك بارتفاع سهم معين بمشيئة الله مثلا " الكهرباء "
ننظر لإفتتاح السوق صباحا ونفتح الرسم البياني للسوق ثم نضعه على البيانات التالية :
طريقة عرض الرسم البياني , ضمن اليوم الواحد .
الفترة : يوم واحد
الوقت , كل دقيقة
إظهار الكميات
وذلك لتحديد وضع السوق بشكل عام .
فتح مؤشر السهم على البيانات السابقة
طريقة عرض الرسم البياني , ضمن اليوم الواحد .
الفترة : يوم واحد
الوقت , كل دقيقة
إظهار الكميات

[ehabm]

ما هى نماذج الرسوم البيانية للسعر ؟


هي أنماط تتكرر أثناء حركة السعر ويكون لها نفس التأثير المتوقع عند ظهورها، فالطبيعة البشرية لا تتغير، والسعر يعكس كل ما يشعر به المستثمرون ويفكرون فيه من أمل في الربح وخوف من الخسارة وغيرها، لذلك لوحظ أنه عند تكرر هذه النماذج يكون لها نفس التأثير على حركة السعر.
والنماذج هي مزيج من خطوط الاتجاه والقمم والقيعان التي سبق شرحها، وتأتي هذه النماذج لتشير إما إلى انعكاس الاتجاه السابق وتسمى نماذج انعكاسية (Reversal Patterns) أو إلى استمرار الاتجاه وتسمى نماذج استمرارية (Continuation Patterns).
ملحوظة هامة جداً:
النماذج الأستمرارية ذات نسبة نجاح أعلى بكثير من النماذج الأنعكاسية.

[ehabm]

ما هى انواع النماذج الفنية؟



مقدمة في النماذج الفنية
نموذج القمة الثنائية (Double Top)
نموذج القاع الثنائي (Double Bottom)
نموذج القمة الثلاثية (Triple Top)
نموذج القاع الثلاثي (Triple Bottom)
نموذج الرأس والكتفين (Head & Shoulders)
نموذج الرأس والكتفين المقلوب (Inverte...
المثلث الصاعد (Ascending triangle)
المثلث الهابط (Descending Triangle)
نموذج المثلث المتماثل (Symmetrical Tr...
نموذج المستطيل (Rectangle)
النموذج المتباعد (Boarding Pattern)
الأعلام والأعلام المثلثة (Flags & Pen...
نموذج الوتد الصاعد (Rising Wedge)
نموذج الوتد الهابط (Falling Wedge)
نموذج القمم المستديرة (Rounding Tops)
نموذج القيعان المستديرة (Rounding Bot...
الأعمدة الداخلية والخارجية (Inside an...
عمود الانعكاس الأساسي (Key Reversal Bar)
عمودي الانعكاس (Two Reversal Bars)
نموذج القمة (V Top Pattern) - (V)
نموذج القاع (V Bottom Pattern) - (V

[Mostafa elgharabawy]

بالتوفيق

تحياتى

[saykooo]

معلومات قيمه بالتوفيق ياغالى

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/C8C1859E-A177-C3AA-B81C-40CF353D4195.gif
كما درسنا أن السوق يتحرك فى إتجاهات، فالاتجاه الصاعد عبارة عن قمم وقيعان تصاعدية والإتجاة الهابط عبارة عن قمم وقيعان تنازلية.ولكن السوق لا يتحرك في اتجاه صاعد أو هابط فقط وإنما معظم الوقت يكون السوق فى حركة جانبية تلك الحركة الجانبية هي التي تعنينا في دراسة النماذج الفنية. فعند دراسة تلك الحركة الجانبية نجد أنها من الممكن أن تعكس أن الاتجاه الحالي للسوق فى حالة انعكاس وأنة من الخطر المتاجرة مع الاتجاه الحالي أو نجد أن الحركة الجانبية مجرد ألتقاط أنفاس للسوق وأن السوق سوفف يستأنف الاتجاه الحالي ومن الأفضل المتاجرة مع الاتجاه الحالي.

النماذج الفنية هي أنماط تتكرر أثناء حركة السعر، ذلك لأن التاريخ يعيد نفسه، والطبيعة البشرية للمستثمرين لا تتغير، فالسعر يعكس كل ما يشعر به المستثمرون من أمل في الربح وخوف من الخسارة وغيرها، لذلك لوحظ أنه عند تكرر هذه النماذج يكون لها نفس التأثير على حركة السعر.

والنماذج الفنية هي مزيج من خطوط الاتجاه والقمم والقيعان التي سبق شرحها، وتأتي هذه النماذج لتشير إما إلى انعكاس الاتجاه السابق وتسمى نماذج انعكاسية (Reversal Patterns)، أو إلى استمرار الاتجاه وتسمى نماذج استمرارية (Continuation Patterns).


القواعد العامة للمتاجرة بالنماذج:



لا بد من وجود اتجاه واضح يسبق تكون النموذج، ولا يعتد بالنموذج إذا ظهر بغير اتجاه واضح يسبقه.
كلما كان حجم النموذج ووقت تكونه أكبر كلما كانت مصداقيته وتأثيره أكبر.
لا يمكن استخدام النماذج أو المتاجرة بها قبل كتماله، فلا يجوز إفتراض إكتمال النموذج إلا بعد أن يتم كسره.
النماذج الانعكاسية تشير لانعكاس الاتجاه، لذلك فمن الأفضل أن يسبقها كسر خط اتجاه مهم.
أهداف النماذج تعتبر حد أدنى متوقع لحركة السعر فيمكن أن يتجاوزها السعر وفي حالة فشل النموذج في تحقيق الحد الأدنى من الهدف المتوقع يكون النموذج قد فشل.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/D2224118-D792-A8AC-691D-9437FE5CB49F.gif


هو نموذج إنعكاسي، يأتي في الاتجاه الصاعد، ويتكون من قمتين في مستوى أفقي واحد.

مراحل تكون النموذج:


في نهاية الاتجاه الصاعد يسيطر البائعون ويهبط السعر مكونًا القمة الأولى، ثم يعود المشترون للسيطرة على السوق مرة أخرى فيصعد السعر مكونًا قاع ويصل إلى مستوى القمة الأولى.
لا يتمكن المشترون من تجاوز القمة الأولى ويسيطر البائعون فيهبط السعر مكونًا القمة الثانية وينكسر القاع ويبدأ الاتجاه في الانعكاس من الصعود إلى الهبوط.

الاستفادة من النموذج:
الاستفادة من النموذج في المتاجرة تكون بالبيع بعد كسر القاع المتكون بين القمتين، أو عند إعادة اختباره.
هدف النموذج:
قياس المسافة من القاع إلى القمم، وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/97DB5C47-23A3-FC38-7879-EC6125A8D3DB.gif


هو نموذج انعكاسي، يأتي في الاتجاه الهابط، ويتكون من قاعين في مستوى أفقي واحد.

مراحل تكون النموذج:

في نهاية الاتجاه الهابط يسيطر المشترون ويصعد السعر مكونًا القاع الأول، ثم يعود البائعون للسيطرة على السوق مرة أخرى فيهبط السعر مكونًا قمة ويصل إلى مستوى القاع الأول.
لا يتمكن البائعون من تجاوز القاع الأول ويسيطر المشترون فيصعد السعر مكونًا القاع الثاني وتنكسر القمة ويبدأ الاتجاه في الانعكاس من الهبوط إلى الصعود.

الاستفادة من النموذج:
الاستفادة من النموذج في المتاجرة تكون بالشراء بعد كسر القمة المتكونة بين القاعين، أو عند إعادة اختباره.
هدف النموذج:
قياس المسافة من القاع إلى القمم، وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/1C2A4444-FB14-FDC9-ADFB-FA033AFD1D11.gif


هو نموذج انعكاسي يأتي في الاتجاه الصاعد، يتكون من ثلاثة قمم في مستوى أفقي واحد، ويشبه في تكوينه إلى حد ما نموذج الرأس والكتفين.



مراحل تكون النموذج:


في نهاية الاتجاه الصاعد يسيطر البائعون ويهبط السعر مكونًا القمة الأولى، ثم يعود المشترون للسيطرة على السوق مرة أخرى، فيصعد السعر مكونًا القاع الأول ويصل إلى مستوى القمة الأولى.



لا يتمكن المشترون من تجاوز القمة الأولى ويهبط السعر مرة أخرى مكونًا القمة الثانية، ولكن يعود المشترون ويصعد السعر مكونًا القاع الثاني ويصل إلى مستوى القمة الأولى والثانية.
لا يتمكن المشترون من تجاوز القمة الأولى والثانية، ويسيطر البائعون فيهبط السعر مكونًا القمة الثالثة.
خط العنق هو الخط الذي يصل بين مستوى القاع الأول والقاع الثاني.
يبدأ السعر في الهبوط وبكسر خط العنق يبدأ الاتجاه في الانعكاس من الصعود إلى الهبوط.


الاستفادة من النموذج:
الاستفادة من النموذج في المتاجرة تكون بالبيع بعد كسر خط العنق، أو عند إعادة اختباره.
هدف النموذج:
قياس المسافة من منطقة القمم إلى خط العنق، وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/EE80D03D-2F05-7842-4DB9-302C0727E1F4.gif


هو نموذج إنعكاسي، يأتي في الاتجاه الهابط, يتكون من ثلاثة قيعان في مستوى أفقي واحد، ويشبه في تكوينه إلى حد ما نموذج الرأس والكتفين المقلوب.




مراحل تكون النموذج:


في نهاية الاتجاه الهابط يسيطر المشترون ويصعد السعر مكونًا القاع الأول، ثم يعود البائعون للسيطرة على السوق مرة أخرى فيهبط السعر مكونًا القمة الأولى ويصل إلى مستوى القاع الأول.
لا يتمكن البائعون من تجاوز القاع الأول ويصعد السعر مرة أخرى مكونًا القاع الثاني، ولكن يعود البائعون ويهبط السعر مكونًا القمة الثانية ويصل إلى مستوى القاع الأول والثاني.
لا يتمكن البائعون من تجاوز القاع الأول والثاني، ويسيطر المشترون فيصعد السعر مكونًا القاع الثالث.
خط العنق هو الخط الذي يصل بين مستوى القمة الأولى والقمة الثانية.
يبدأ السعر في الصعود وبكسر خط العنق يبدأ الاتجاه في الانعكاس من الهبوط إلى الصعود.

الاستفادة من النموذج:
الاستفادة من النموذج في المتاجرة تكون بالشراء بعد كسر خط العنق، أو عند إعادة اختباره.
هدف النموذج:
قياس المسافة من منطقة القيعان إلى خط العنق، وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/C22D2892-EF8C-309E-00F2-F7A0DE52C525.gif


هو نموذج إنعكاسي يأتي في الاتجاه الصاعد، ويتكون من ثلاثة قمم، تكون القمة الوسطى أعلى من القمتين الأخرتين.



مراحل تكون النموذج:


في نهاية الاتجاه الصاعد يبدأ البائعون في السيطرة ويهبط السعر مكونًا الكتف الأيسر (Left Shoulder) والإرتكاز الأول لخط العنق (Neck line)
يبدأ المشترون في السيطرة على السعر مرة أخرى ويرتفع ليصنع قمة أعلى من القمة السابقة، وهي الرأس (Head)
ثم يسيطر البائعون مرة أخرى ويهبطون بالسعر مكونين النقطة الثانية في خط العنق.
يحاول المشترون السيطرة على السعر فيصعدون بالسعر، ولكن يفشلون في تجاوز القمة السابقة ويتكون هنا الكتف الأيمن (Right Shoulder).
يُعرف خط العنق بأنه يصل بين القاع السابق للرأس والقاع السابق للكتف الأيمن.
وتبدأ قوى الشراء في الضعف ويسيطر البائعون على الأسعار، فينكسر خط العنق وينعكس الاتجاه من الصعود إلى الهبوط.


الاستفادة من النموذج:
الاستفادة من النموذج في المتاجرة تكون بالبيع بعد كسر خط العنق، أو عند إعادة اختباره.
هدف النموذج:
قياس المسافة من الرأس إلى خط العنق، وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.

ملحوظة:

قد يأتي نموذج الرأس والكتفين استمراري في الاتجاه الهابط.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/E3295C1B-BEB5-321F-EADA-ECB986558577.gif



هو نموذج انعكاسي يأتي في الاتجاه الهابط، يتكون من ثلاثة قيعان، يكون القاع الأوسط أقل من القاعين الآخرين.


مراحل تكون النموذج:


في نهاية الاتجاه الهابط يبدأ المشترون في السيطرة ويصعد السعر مكونًا الكتف الأيسر (Left Shoulder) والنقطة الأولى في خط العنق (Neckline).
يبدأ البائعون في السيطرة على السعر مرة أخرى وينخفض السعر ليصنع قاع أقل من القاع السابق، ويكون الرأس (Head).
يسيطر المشترون مرة أخرى ويصعدون بالسعر مكونين النقطة الثانية في خط العنق.
يحاول البائعون السيطرة على السعر فيهبطون بالسعر، ولكن يفشلون في تجاوز القاع السابق ويتكون هنا الكتف الأيمن (Right Shoulder).
يُعرف خط العنق بأنه يصل بين القمة السابقة للرأس والقمة السابقة للكتف الأيمن.
تضعف القوى البيعية تدريجيًا ويسيطر المشترون على السعر، فينكسر خط العنق وينعكس الاتجاه من الهبوط إلى الصعود.

الاستفادة من النموذج:
الاستفادة من النموذج في المتاجرة تكون بالشراء بعد كسر خط العنق، أو عند إعادة اختباره.
هدف النموذج:
قياس المسافة من الرأس إلى خط العنق، وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.




ملحوظة:
قد يأتي نموذج الرأس والكتفين المقلوب استمراري في الاتجاه الصاعد.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/D0FED9E7-92F5-9701-C5A9-AC3FD233C246.gif


هو نموذج إستمراري، المثلث الصاعد هو أحد أشكال المثلثات المتماثلة، ويختلف عنه في أن الجزء العلوي من المثلث يكون أفقي.




مراحل تكون النموذج:


في الاتجاه الصاعد تكون هناك محاولات من المشترين بدفع السعر للأعلى تقابلها محاولات من البائعين بدفع السعر للأسفل.
يكون السعر قيعان صاعدة وقمم في مستوى أفقي واحد.
بعد كسر مستوى القمم يستكمل السعر الاتجاه الصاعد.


الاستفادة من النموذج:
الشراء بعد كسر منطقة القمم.

هدف النموذج:
يتم قياس ارتفاع المثلث من القاع الأول المتكون فيه إلى منطقة القمم وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.



ملحوظة:
قد يأتي المثلث الصاعد في الاتجاه الهابط عاكسًا للاتجاه.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/FEA685B0-8EBB-ABB1-CCED-330F0709F753.gif



هو نموذج إستمراري، المثلث الصاعد هو أحد أشكال المثلثات المتماثلة، ويختلف عنه في أن الجزء السفلي من المثلث يكون أفقي.


مراحل تكون النموذج:

تكون هناك محاولات من البائعين بدفع السعر للأسفل تقابلها محاولات من المشترين بدفع السعر للأعلى.
يكون السعر قمم هابطة وقيعان في مستوى أفقي واحد.
بعد كسر مستوى القيعان يستكمل السعر الاتجاه الهابط.

الاستفادة من النموذج:
البيع بعد كسر منطقة القيعان.

هدف النموذج:
يتم قياس أرتفاع المثلث من القمة الأولى المتكونة فيه إلى منطقة القيعان وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.


ملحوظة:
قد يأتي المثلث الهابط في الاتجاه الصاعد عاكسًا للاتجاه

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/835E660C-2E5A-2F47-3DA3-84E06718AC7E.gif



هو نموذج إستمراري، يمثل حيرة السوق بين المشترين والبائعين، حيث يتحرك السوق في نطاق ضيق لفترة تكون فيها قوة العرض والطلب متساوية تقريبًا، ويمثل النموذج وقفة قبل استكمال الاتجاه السابق.





مراحل تكون النموذج:


في الاتجاه الصاعد، تكون هناك محاولات من المشترين بدفع السعر لأعلى، تواجهها قوى من البائعين, والعكس في الاتجاه الهابط.

كل قمة جديدة أو قاع جديد يتكون يكون في نطاق أضيق مما قبله، ويتكون النموذج بعد عدة حركات تبادلية بين الصعود والهبوط كما هو موضح في شكل النموذج أعلاه.
ثم يتم كسر النموذج في الاتجاه السابق لتكونه ويستكمل السعر اتجاهه.

الاستفادة من النموذج:


في الاتجاه الصاعد: الشراء مع كسر خط الاتجاه الهابط المكون للمثلث.
في الاتجاه الهابط: البيع مع كسر خط الاتجاه الصاعد المكون للمثلث.

هدف النموذج:
قياس المسافة الرأسية من أوسع جزء في المثلث، وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/0FA5DB32-AF58-561C-2297-6120EB392030.gif


هو نموذج استمراري، وهو عبارة عن منطقة من التصحيح العرضي، ويتكون فيها قمم وقيعان أفقية، ويعتبر وقفة للسعر قبل استكمال الاتجاه السابق.



مراحل تكون النموذج:


تكون قوى العرض والطلب متوازنة في السوق، ويتوقف السعر لفترة من التصحيح العرضي.
تتكون في هذه الفترة قمم وقيعان في مستويات أفقية متساوية (لا تقل عدد الارتكازات عن 4 ارتكازات).
بمجرد كسر هذه القمم أو القيعان في اتجاه الحركة السابقة، تكون هذه إشارة على استمرار الاتجاه.


الاستفادة من النموذج:
في الاتجاه الصاعد: الشراء بعد كسر منطقة القمم في المستطيل.
في الاتجاه الهابط: البيع بعد كسر منطقة القيعان في المستطيل.

هدف النموذج:
قياس المسافة بين حدي المستطيل، وإسقاط المسافة من نقطة الكسر.

[ehabm]

http://www.fx-arabia.com/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbQAAABuCAIAAAD AhHHsAAAgAElEQVR4nOy9d5AcV37nqT/OxcadpBVQlZXdQBNDjjhGGo3ZkWZW7lZarbSKud27k1axRgqtz MrcamY0mqGDIwCCANgACdvoRnt4uiFBeG+6G+27y1e1K5+Zz6b 3mVVddX9kNUjOULsT0gw5G6xPvOjIrPcyK6sq4tu/3/v93u/9RKNFixYtWnwfP/FRP0CLFi1a/DjSEscWLVq0+ABa4tiiRYsWH0BLHFu0aNHiA2iJY4sWLVp8AC1 xbNGiRYsPoCWOLVq0aPEBtMSxRYsWLT6Alji2aNGixQfQEscWL Vq0+ABa4tiiRYsWH0BLHFu0aNHiA2iJY4sWLVp8AC1x/AdTr9frzaPV1Ua9Xl9drVX9WtWrem7Nd33Xrtq271q+a/mOVa+vVl33o33iFi1a/OC0xPG/S72+ulqv1Rr11XqtVq9Va75X9d2qZ3uO6VumaxmuaXiW6Zq6a+ q2plYts+bZdc9p1GuNeq1Rrz66U9V7nz6u1mofwQdq0aLFD0BL HN+lXg90sLrqe/XVas1zq47jO3bVser+e0Wt3lj1GzW/6ln1qlP37brvNKpe3Xdqrl21zZpjVV3bty3P0l1T923Ls0zXNB qrtZrv1VdXG42GXl7B187KV884Qvmj+rwtWrT4b/CxFsd6vV6vr9ZXV33XWfWdqm27tulZZqOx+t5RvmvriiISokqS IokQAAQBxZggoIhUlUVVorqqaIqk67KhEUuXHFN1TMUxVd+2PN P0TMOzDM8yGo1G1XVqvk9j4/WFyUYxTi4P6+m5Rx56ixYtfkz4uIpjvb5ara5WPc8yVn23UW+q YX111fM8Q9cUUZQoQUBAECCIgACESgUCgCBEEAFBQBBSjBGECE IEAYYQQwgBECnBCFICZRFqsmjpmmcZvm0G4uhaRt13q67TqNcs 2zBNuSYWpevn5LHrNdv6aL+SFi1avJePnTjW6/XVmr9a8xv1WqPRWPXcqut4jmObpqaqiiwjCBGAUAACx/Mcx3E8JRQjDAAgmATHCKJAHAnGGCFKMIIAI0gwwhASBDGCSBAQ EESCVIUamuwYumcZnm16tll1LM8yPcu0NdE0JFdD/txtcv1VFwsf9dfTokWLJh8vcazX647nBLN+vue5lmWZpqHriqI AQQCCIFKKACAIE4QFHgg8gAABQRB4XuAFgghGWKIUQSQIAoaIY oIhooRgjKEgIAApQhhCihGGgCBIMaIIEgRkCg1VsjTZNXVvzZD 0bMvRZFMVHUNczcfES6eNhfhH/SW1aNGi0fhYiWO9Vqv5fqPRqHqebVqqrEiUYoQIwgQTjuOBACV CBU7gKzyGCCOEIMQIIwARQIFzjSCSqIgAFHggcAIQIAYQBe42A BhBiYoEY0oQRhABgSAoUUIJIhgSBCQsKJR3DPWRo+1Zhmtopip allRDeenaWXX6Qc1xPupvq0WLjzv/o4ljvb66ulqvr9Zq1VrVr/le1fdqVb++Wgvswb/3utVakGboWIZIMQQAQ4wRhgKgmFIsChyPEaaYwkAK13xnCCBBG CMsUhqoJOAFIAgEE4IwggBDhAAkGIuEiJQgiDCChGCCMcVYxEg kWBSRRLFIMMWQIl5CFUsV36OPpmsZtiaauuQrgjN5Xb79tieRD +s7bdGixQfwP4w4rq7WfN/3Hce2LNs0XdOoOnbNc2qu7Zq6axq+ZVR9t1r1vv/aer1eq1YbjYZvWa5lqrIEBB5BSAnBCCuSDAHkyhWCCMEUQYRAY DACCCEQABAAQZhgDAUAAQiMQihAkVCREAQAQSSIzGCEoAChAAi GBCGJEBFjSjDFkCAoEkQRFAmWCKSookmoOQtpGZ5l+JZh67Kpi 45BaotT8pVzVmn5Q/+aW7Ro0eTHXRzr9dVateq6tu/ajXq90Wis1mo1z/Nd1wuSEF275jl1322sVhuNRtW1fdd5X3J1vR7YjJ5teZbl27Zv W5oiQwAEnge8AAUAAQxkkWBCMcEIIYAAzyMIMcZAADTQSgFCAB BEFBEEEQIIAchzPF/hEICAFxCAOFBJCCkhiixrsqJIokgxwUgkmBIkS6IkEooARbxCg WOo75uCNHVLE21Tqlay8pUz6vzoaq3693w3LVq0+BHy4yuOq6u rNd/3HNNz7Eaj0ajXPNt2LdOxTMeybMtyHcd3bMcyHdtwLMMxdEuTg 2xt1zFrVb95n2q10WjUXNezrEfNd2zbNCkhXIWrlMoQNCPUCCJ KqEgpIc3ANMFE4IVA/jBGCCAoACgABDEQmoIoElEklCAsUSpLkqooiqwYum7quqaqhqa qimxoqqYoskx1TbF0TVNlWaQSgaqILE32bOORi+2Zuq2Jpin5Y tkcuSA9uFzVtY/ud2jR4mPKj6M4rq6uVj2v6rqN1VqjvlrzHM+2XMv0Hduzbc82q 67tWpauKqoia6qMEaAESZQQBCWKdUWsuqZlKFXPrfl+1bEbjcZ 7ldGzLM+2fMdxLIsSInA8BICSZuCFIAQFAQIoSzKCKIi6AAEAX sAQIwAFjsMQBRFtSRQ1RTU0wzJMXdNkUZZFUZFlRVEoIUFIRxB 4gjElmCCEIKAEU4xkkUqyKIpUVSRVQqYqOpbhWYZjaI6huZbu6 Iqhi65BqqlR6ep5myt81D9LixYfL368xDGwFm2rmQ7t2qZtGZ5 lubZlG7pEkCqLpq4TDEWCEYQ8x4mUIAQwhEjgKYYSwQRBDAVVF hUZU1BUCFd1Hc+xfNsKPOv32o+ObUlUBLyAIcQIcRxHEJaoSDC RJZlgAgGEAuB5HvACgQgIAAKoyopjWqaua4qmKArBBAIQmJkU0 2A2U1UUSikCMMgYxxBKokgJppQQgijGhGCRYlWRRYooFlSZ2IZ mW7ptaI6heZbhGKqpi7Yl1cpp5eppPTldX20tpGnR4kPix0UcV 1dXq77v2Xa9Vms0GlXHdkzTs23XNE1NwwhBQSAIIhCoGAQCTwk hGCEARIwwBDSY1MOIYChSjCFQJGLpEhXyCuE8x/Q927Mtz3m/RNq2Y9sipQInBOnfzSg2COItlCAMBBC40iIhmqrpuq4pmqZoIh UFXsAQyaIEBYEgLFFJJCKCCPACRohgIhKKERYJUSRZliRJEg1N NXRVUyRdVXRVMTRVVWVFprJEFBGZquSYumNqrqm5luGZhq3Lpi FVxZJ277vSg2s1U/+of6sWLT4WfPTiWK+v1jyvFpTzWq25ju1Ylmfbrm1psqLKEkaQ 4yoQQkmSCMYQgGAJCgQCRjDQSoliKHCQ5yWRipRQAkSCCYYiQR KBIijKlHdtw3dtz7E8p+lZP9JHz7I1WcYQIoB4jud5HgAIeSCJ oiopMhUVSbF007VdTdUwRBgiCCAlBEIIAaSYiJgiACEPMMSyKM uipCmKIkm2YVqGqamKqRumrsuSqMqSpiqySCWRYgAJxpoqK5Io iVSWqUyhoVDX0jzL8EzDs0zPsmxNMXXJ1XE1OSpeO2dzxY/4N2vR4mPARymOtVqt6vuO3QxDO7ZlW4bnWJ5r65qKgMCVykF0m CAMBYAhIBgjiGRJwggBQSAIyaKIICQIUoIJAgRBgqFEsSKLlGC CoCJRRSRYKEio4liG5zrf41w3Q9iOpakyIUSWZCjAQj5PEDE0w 7Zs27QMTZdFSRZlSgjkgUQljBAEQOABz/EYYEVSJFFSJNnQdcswLMMMXlFlmWAEIEQAipgCAHhBqHBwMc9l c9xCrrKwUrkfK91PlDiO12Uki1giUBOJY2i+ba1l+ZiOoZm6ZB m0Xk6RS6e0+FTjv5nX2aJFi38kH404rq7WPM9zHaexutqo14Ps Rde2fNfRVZmSphoCQaCEBKEPjBCGSJFkBAHBQSZNUxwpwYSQYL GzRClBiECIESQIUgwpRgRBEUMRcSIsW4bqe47n2k2JtB/NP1qeY7mOpes6z3HlYkmWZcswFFlCCD2afEQAUipSQgVBqJQrU IAEi5qiO5atqjqmSomDuSKfXi7Pp/IVDkIBYIh5QJbzlaV8OV8GqRV+PJ6/P78ylSrOZkrRbPHk3eX/fDK38wo3loGGIpoKVSlSCLR19ZE+erblmoaliaYpVUlJu/26/OBK1Wi52C1a/Kj4sMWxXq/7vueaZqNRbzQarm3bluXYlue5lqGLBENBKBVLBBOMCQRQomKwQ IWrcBBADHEQTcYQihRTjCCACEGMkEgpQYgiRClGSMBQwAgqkqg qCsFIoliRqIQFCVZsXfE9pzn5+ChKYwchbNtoTnECCCCCUBJFR VaoKGKEAA+AABCEFBOMMEFE13TTMA1VQwCVK6DEoeWCMJcuTiY K8cVKsSzwFZ4gAhGdShZuTmZn06WHscK524lzt+N3Zpaii5XEU mUsUf6jc/mf7Sr98rHFPz4+89rD5QrEmkRUmViaEpQ7c5vp4patKaYpORqs Ru+Ra+dtvvQh/4ItWnxM+PDE8VHIZdXzGo2G7zi2ZdqW5bmu49iyLAWSxHM84AE EgOd4gQcQQEmURCoCHvAcJ/ACghAJQCSEEkIwFjg+mHbECDXNRowUWTIMzTR1y9Id07B0TddU WZZ0TdUVKmPe0mXfsz3X8hzLc987/2j5ruNYFsUY8ILA8TzHY4R1VZdEKVA6gjEIqk4gomsaRqRS5ss lrlDii2WACC1WYGaFW8xxyYV8sVTBmOZK6N7c8tCVuZNXZq+NL 1x6uHBhbPH6dH4mK5SAmCmSb1wvfOWt0udezT3+4vSTW0Z+r2v 67QcZTVNMXbU1Jajl08yCtC3b0ExdtE2xlo9Kl4b11GyrHGSLF j90PiRxXK36vuOs+n6j0fBd17Ys17I823EdR1MUkRIkCARjgRc ADzDEAscjgKAAIYACzws8H+RmIwAC/1rg+UeRZQQEDIEsybqu25ZtmbqmyLJICUYYQ4KhLFFZFiEQJJG oiihRKBNgaZLv2+9KpPO+FB/XsWRRhLzQfAwBQAFCAUpUFEWREgp4UKnw+SKfWeEyy5XlXKlQ4 hfyXK7IcwJaKQnRbH4yvricL5c4+CC68tZI5tL40pv3M2/cT12fXL41W7g9V7w1W0jlUKpA/vp84RcHS198Y+nnD818Ysf4//GNG5//5ltzC/xq1bFN3TZ1zzGDtdhusBbbNCxdsm25hgvqjVfl0atV2/xwfsoWLT4m/GjFsV6v13zfs+2q4zQajarrupYVBKMDicQQ8hVOEsVgrZ5IKQQ QB4UeCKWEBtEYgRegACUqKbIcLFYJkrcxhALPE4wtXXcdW1c1B CEhhBJMEcYQSiLBCGIECUEEQ02WCUYYCQQKEuJ1hfqe43uu765 J5Lv66DiWqauqrZsiFStlTuAEAFC5AgplWAFieqUSzRRnkvmpZ DGaLa0UuFyJn8sU788vz2SK2RwXWyzGlkrZHFcScHyFvzmTuxc t3ZxeGb4y88b91Ot3U+fupHqvxLouzI7FCifvFv/wzPLnXpkN/dWF//1P3/zpv3z7p/7wbP/VpG1qlqGZhuaYmmcZvmN5tuk2TUjT1hXLkFwV+jO36JWzNmjtu NCixQ+NH6E4VqtV33Vdy2w0GnXffySLnutYhi4SSikVeB4IIFA 6wAfTfAgKEAGEIUICEjiBYixRMbDdeI4PFqsAQQC8IEuSbZq2Z UmSRAnBEELAIwgQgrIiN2chCaIYUkoUWTJ1TVMVVZE0VZYlLBN gyMR37arv+579vhRI2/Id23cdxzAJwhwHOIHmODqfKU7EVibiualUcSpVnIjnphKF2VQp vlCOZopTicL92cV0jq8AKZPjro/Fr47FsjmuwNP5JXA/Vj57J/Pya+PdF+cOvTl99LvTr95JnrwenUwURCIulenZ0fy3esc/9+en/+d/dfAnfvPQf3nlZrEiKBRTjEWCNJnahuaYhm89imJbrqGbumQbpL o0I7490HKxW7T4YfEjEcfVWs1znKDcw6rnuZblWZZr2Z7j2KYR TOdBATSTqBGmhCKAgrXMEEBBEBBAIqZIQEAQgkI4IhURgBghCK Eqy6qimLqhq6pIsBRESwQBAwQBwAhRjCEQCMGKJBmGZluGZeia KhuqYpu6IomSSDRVViWiiMhQqe9YVc/zbPvdEI1jeY7lO5bvOLqqVjgQTedjC6WVIsgVheQSN5UsTKeK0 YXKbLo4myrNpMuxRSG2yE2ni4slyGM5ulDaM3T54Pk7sUWOQ2J sRTh3J733/ETPpfnvjixcHF+6O5ePL/ILJVzgcL7IAQG5lmEZ+nSi8ELfnV/7+tnfevrN8UTeNlRNkWRKZZGIBBIEVElyLSuYhfQt07VMU5dNU/L5BeXyELp/uYDlnFXHbmtrwxYt/uH8kMVxrVqE1Wg0GrXa+9IJHVuiBHC8SMSgPKIkiuViBSOCMYE CAAIIljmLlPIcjwAMiuIgACAvAB4InAABVGTZsWxTNwgiQAAEI QShoiiaomAAuTKHAJQlydA009Bt0zQNXRaxRBESeAgAxbhU4Qp lDiFAMRQJlDDQZeI7lu9574awHdtzbM+xfNv2HIeK0kqhki/xECARYw7Q+YXKRCw/ky5OxAvRRZAqkMQKyOa45EL+wv25a1PZeA68cT9xcSyZWOGKPC gJ+GGqcnOuMJ3lZ7J8tgCnU8VLI6m378fPXJvueuNe39sjM6kV ipCuUEUUo6mVN27HZ1IrskhkkVCMFJHIIhEJUiRiasr7XGzLsn XFNERHLHkTVwtvDU1nV6bUVWi19LFFi38gP0xxXK3VakF9rVrN t22vaTBarmX5tuU7lqrIXKWCIMQQiYRigDDEwTYDsihLooQRph hjRHiOFzghqCMr8HwgpiKhlmnbpkkQArxAMZFFSaQU8AAjDAVB liRVVm3D9FzX1HWMISGIEFqqgGIFrBS47HL59P2VwZFSNs9rIr ZUUaZBdUVBlYnvmFXf9bxmwqP7Hi/bd11L1/HadlqFshBbrMQXhRtTudM3E7emFkdmF29NZ6dS+SJPxuK51+4n LkxmHyTyFUAhlXhEdU2zDR1h8e1bM8dfvXXy4mj/xYmz12ZPXZnuemv8jbuxyfhSeikPgBBsbahIVKE4sKURBCJBQZ MIkkWkykSXqWvqvmO/WzHX0ExNMhXkJUbA+a574+NPrSjfqdidZaMzp3bmtc5C0PTOvN aZ1zsL2ksF7aXgleZffX9B25/X9hceDdY6C9r+ot5Z0F8q6PuL+v6C3lnQ9xXU4LSzqO8rqHvzW mfQVdT35LW9eS3o2pvX9uS1fQU1ON1T0Pfk9c6CfqCg78uru3P a7rzWmdf257U9eW1XTtuT0zrz2r68tiun78pp+/J6Z17fk9N25bTdK1pnXuvMa7tW1B0r6p6ceiCv78mpzy+pu1bU l3JaZ07btaxuW1Z3L6sH8vq+vPb8krptWXlhRevMaS+uqNuWlO eXmiN3rqhbl9Rdy+qBvLZnWd22pGxbUvbltM68vmtF27qs7lpR O3Pavry2bUnZuqS+uKIeyOu7VrTNi+rzS2pnTuvMac8vqZuX1G 1L6ksr2ks5bduyumVRfXFZPZDXd69om5fUbUtKZ07rzGvblpXn lpRdQdeyunlJ3bqk7stpnTlt27L67IKyc1ndn9P2LKubl9Tnss qLK2pnTtu1oj23qG5ee/cdK9qzC8qOZbUzp+3Na1sX1c2LQZe2a0V7dkHZvqR05tSXcvq2 ZfW5RWX3inogr+1e0TYvKs8vK8H3vGNF27yk7F7RXi5oL+XV51 e0LUvKizntYEnvLOjPr2i7cvqhon60bOwraC/ktJeL+vGyfqSs7Svo+0tGT0UfEsxjZf1gSe/h9HPQPAutPt7s481XgfUOsV+D1ilgnQXWW8i6KTrXqPNdZF9A1 n3RGZOcm9S+jJ3LxLlM7NeQ3cdbhyrWSc4sWdXVH7+6AT80cfQ 913esRqPhPZLFDyj04GiKLPACz3PlYhkIAEO0Vk6RCDwvi81CO AginucxRBjicqksUtG1HceygmRsgjDgBVWWJSpRTAEvIAQ1RXF MyzEtghEWoCxKgiAIAC7kuZlUcS5TnsmUkovF/ZcWfuVI4feHue67lVROIAQ7hqiIWKLYUKhr6b7vep7TjM+85/mrrmMbRlAfl1C5guX4In/m+vyx7048mF1MLlVmsvyDROnm7MrV6aXbscK9RGGxQqu+t5Irn btw9/LdiYt3JnrfvPv8iUt/e/DNE2+N3J5Mz6eLU8nC6PxSNFMoloUyJ2CMCcEQCAhA0tyOBmIE MISUoOZ2CxiKBBJYwVxeIci1zCBX3LdN19QtXTZ04qxE1Wtnzt 299eVlM1RodGT8x+btx+bsx+adZos6j8XW2nuON8WcTfH3Nvfd lmi2TyTcT8TdxxPu4wn38aT3eNJbOw5O3+0KRm6Ku5uS3qaEty nhbooFt/I2xd1NcWdTzN4UczbF3cdi7tqTuJuax3Zw+ljUfSzqdMxZwXN2 RO2Oebtj3u6IOh3zTsec3TFrdczZzePmqdMRXetqnrrv6XI75p 33dc3bHbNmx6zdMe++557vvcruiLod0e+5yumYsztm3jNyZu0m 0UdddkcsuL/VMWt1zAcPZr2na+2e8+67N5mzO6JeR9RpXhiMDC6ctTqibkfM7 YjaHXNrXTH3sXn7sVlr07yzKeZtijqPzVub5u1PJLzH4+7jUfv xefvxmPtE0n8i4T4Rcz4Zd55Mep9K+Z9Oep9Jup9Nuj+frX4u6 38+434h7X15ofbV5dVfXq7+6rL/GyvV3yrUf7dY/7fF2u8VV/99pf7HQuMvYeNvYOPbsPEcbeyUGi9JjYNSo1ttDOiN03rjdbNx wWpcsRs3/cY9vzHmNyaqjbnVRqzRSDUai/VGqt6INRozjcZIrXHabGzOGU8vK3+a1f48KT4QXd7+cSlg+kMQ x3p91fdczzIajVXfNn3P9r9v/ckjK9J3HNs0EUSVckXgBUpIEJ4Oij7IokQIAZwg8ILA8wgICEB N0RzbNjSdEsJzvCKrQb0cgROECi8S0TIs13EMXTdUFSEkCAjwA s/xhRKIL1ZG5ldGo/nZTGkymU8vFYfurPzy8cLPHy9+ak/8iW9c+YtzmTcn8gSLtmXomqIrsmebvut4nu2/Xxx9x/YdxzR0QzcUWSmVueRifiJZvDSRuzSxfCdaOH8v3Xtl7srk0kSG H0lUHkTzt6eWJuLL47PpE6/dfnHgypFX73S/+eDKWHw6sVQo8iIRKRYLJWEmlZuILmeWyxVOgBATTKAAkCAokk QxJhhRDKHAYwhEiilBQUVxiiGFFaG4BLmSqeu+43iW2ayYq6um Ti1+0b56euJ83398EGdmJGYUtV+vtF8pt18rt18rt19/T7sR/K1suPn3tNuVDbcqG25xG29xG+9wHbe5jttcxx2u4y7XcZfrePT KXa7jLt9xJ+jiO+7yHbf5jltcx21u4x1+4x1+w21uw63KxuA+t 7gNtyobblY23uI23uY23uQ23Ky03yi336xsuFVpv1Fpv17ecJP beJPbcKPSfq284Xp5443KxpuV9uvl9mul4IHbr5fbr5bar5bbr 1Xar1c2XCu3Xy21Xyu3X6+823stOK60Xyu1X33UVWm/Umq/Wm6/UWm/UWm/Vn7UteH62umNSvvNSvu1cvuVUvv1Svstrv3G2lXXK+03ufYblf ar5farpebI4O2uV9pvcO03g67myA3B210rt9+obAiuulLacL28 4UZlw7Vy++XShivlDdcrG65X2q+W2y+Xmh/wern9Srn9crH9arn5SJeK7ZdLwXHb5WLbxWLzea6U2i8W2y8WN 1wpbbhSar9UbHun0H6puPFqaePV0oaLhQ0Xix2XSx1Xyx1Xih2 XCo9dLm66Vn78Wvnxa+UnrpQ+ea345M3yp26WP3Oj9HM3yr9wh/viPf6f3eV+6S73z+9zvz4m/MZD8NsPwdfGhd+bhv9hHv/nKP6LKP56gjyVptsXpD2L0suL0vEVZSCvnimpb1a0i5x+nTfuQ XMMmZPYnKV2XHIyirOkuHnVLesusKrUrapeVXaq2K/zq40pt3EEVn8vSj8/Br+1bMwpH1DS/0PmHyuO9dVV3zYbjUbVC/w7y7dN37PeXZ9nfa9K+o5jGgYEEAqQYowRqlQqgd5RSgPTDAoQ 8IJERcdxNFUFvIAgpIRCAAAAlIgIISAIiiR7jutYFscJ5bIABU AQFYCYXCzGFkrZnHB7euXkjdjrd2LTmXIqBwplMjxZ/j8vFL90qfjlc8ufeX5s/bNj/+SPX9t7cqzq2a5jWqZhm6pnG55ruc57UiDXrOCq61i6ThCWRcm ybSyqU6nivbmVyVRxKlVcKmMeyWOx3NFXH7w4fPtvD13c1nvj5 uTCRGzl4v1kLFMslrhgSTgUIAKAYoIgXiny04ncbHKlwgtBVQu CiSiSYKMugnFzRxoUbGQIJYJkSoO6kIqIiVBCfMEx9arruM1ES Ms1dVOXLJlzJy6XTx/e+fbNTbcrP3OVY19bZk9m2VNZ9vTCu+1M0Bbbzi62nV1sO7fYd m7t4Px721L7a0vtry+1v7Z28Ppy++vLa6fLzfbqUvvrS+1vLLe/8f6u15bbzi+1vbp2+fmltnOLbeeX2oN2brHt7CJ7fok9v8ieW2 RPZ9kzC23nl9rOLbKnF9hTC23nFtvPLbWdWWRPLrCnsuyZheaw oSx7eoE9u8ieWYwMZ9nhbPBZ2DOL7HCGPZllzy6yZxfZkwvsyb WRZxfZ4Sx7MsueCd5roXnVuUX27GLkZJY9mWXPLrDnFtkzC+zQ 2k3OLbKn1u7fvOf7Rw5n2FML7LlF9twSe2qBHV57u1PZyFCm2X s6GxnKRPpTzFAmMpyNDKcjvalIbyoykI4MpiO9KaY7EelJRvqS kd5kuCcRPhZjjiciPQnmeDx8ZD58eD58NBY+FgsfjoYOzIZemQ sfioYPRsP7Z0OdM+EDs+FXZsP7Z0J7pkJ7p0MvzYRfmg7vmQy/MBneM/z/u0gAACAASURBVM3sm2L2TIV3TUR2T0T2TLL7ptv2TrK7J9p3T7 Tvm9r40tTGfVOP7Znc9NLUEy/PfPKVmZ89MP3pgzM/d2zuF7qjX+ye/3LP/FcHYr92MvGbZ5K/cy71b15L/7sLC390eem/XF3+m+sr37mT2zJSeGG8vH+yfGym0jfHnY7D19P4QgZfWcA3l+ n9vDRelKbLSpRXk0DLYmOZmkXZ5jWXWFXZqRpezfJXgde4Jlf/vFD7/Aj864Q4/ZFK5D9KHOurdd+2Go1GzbWaVQht07cN/1H9mw8SR8+yqo5jGrogCIAXMEQQQgRRsDpQoqJICEHYNi3f9RR Z5SqcTKWgcCwQAFfmRCxqiuZYtqZqvAAXcvxEPJcvQSAAirEAy f35lUuj6Wi2fOVhZuha7J2xxXvR8gonAawculv61VPFr14pffF 06rOd0x3bH/5Pf/T6nx68axqGZ1u2aViW7pqab5u+5/i+4zmW71qea3mu7Tl2M8vHc0zDEAmlmKiKqmladqlwc2RmZDrx 1p255/uv/VXnd/edvt9/cfrM1Zn7M0vz6WI0nS+UBEpIUMcMQoQABDwPBAEhzAFU5gTQ3M CLxwgF9YcCJSUIUUwoQsE6cYxA0AgCEsESxRhURFiyNCmwdptr DU3d0iVDw052XH3t6Ovnz//KtYWfvMaFX19mB9Nsf4odTLGDGXYo0/w7nGGHM+zJDHsyzZ7MsKceaWiWPZ1lT2UCDW07m207k207u9B2 dqHtzELbmWzbuYXmafDK2YW2cwtt5xbazqyNPLfQdrZ5n2AMe2 aBPZlhTy20nV5oO5VlT2Wa73h6gT2VZYfSTV07mWGHMuxAmh3O sKey7HCG6U8x/enIUIYdykQGU0x/ih1IsUNZNlCc3hQ7mGaHM+xQJtKfZvrS7HCWHc6wA2mmLxUZSL NDGXYow/anmb5UZCjDDmcjg2mmNxkZSAdKF+lPM32ppiAOZZi+JNOXbn4t g2mmLxkZCL6iDDuQZnqTkaEMeyoYmYr0pwPNjQymmd5U5NGTnE gyJ5LsQDq4A9MdZ04kmP4U05diuuLMsRjTk2BOJJnjcebwfPhI lOmKM11x5kgs9Mps6NBc+EiUOTwfPjAT2jcdOjATemU2tH8m9O JkaM9U6KXp0EvTod0ToR3jod2ToRcnQ7sm1m1/uH77w9DO8dDO8dDWsdCzI6GtY6EdD0PbHoaeGwk9ez+0ZSS8dT S8ZZR59gHz7AN2ywi7dbRt80jbcw82bh3p2DHasWNs07bRTzw/+skXHj65b/xT+yY+s+fh5zonvnho+stHZ75yZOZXj8/+5kD0X5+K/9uziX93LvlHb6b//GL261cXv3NzZevtld0P8gfGil1T5f6Zyul57rW48HYKXsnim4v 43jJ5mBenS1K0oiR5JQv1JWIURLMsW1BzJdsz/dVarS651bPY+90l/2fHSW9R92sfTY2Vf5Q4Vl2n6po1z/YtwzcN29BcQ/Md03dM3zYDfXTtD9ZH33FMXQumHTFEXKUCIRQqgkQkx7Jdx5El mWJCMUEAiUSEAqiUy0AABFPbsm3TBkhOrXCzqfxYdGUuUyxWhE qFEzGFSLozs3Tw1bGBi9N3ZnP3Y+Ub04Xbs4WpLC8gec+l8hcP Fz49lH3s2Vv/9K/eYb955X/7g9O/v/t6kYO6LEqUUIxEgkxVtnXVs03fczzXcpsmpL22BNsxdV2VZcvQ bUPHGH/3xsOnD7524MytM9emz16bfPtefCJRnE8XZtOFmVRhOpGbTuQyy yUIIMEYAQT4ZrWhYHsGikkwkQoFSDACQrD+BwFBoAiKGCuSrCm KLIqyJCoKlUQsS1RVJFWWREIIhhIGIiwrRHAt3Xdsd23fV0tXT EO0Khn70uDMya4/vDwdulFZ/3Y+cjIT6U9FBjKRwUxkMFCNNDucelccT2bZUxn2dIY9lWFPZdk zmab2nc62nV47/n5xPLvQdj5Qw2zb6WxTJc8utJ3Jtp3Otp3NBlcFt207vdB2eoE 9mWGH0+zJTNupbNupDDuUZgebUsUOpSMDgd5l2eFsZCDN9KciQ 2l2OBsZzDC9SWYgxQ5n2MF0pC/V1LihDDuUjfSnmN4kO5Rhh7PsQIbpTUT6U+xwlh3KNEcOZtiTa zdZU8PIQJrpTTbffSgb6U0xfcnIUJY9lWUH08yJRGQg1fyfMZh hepORwTR7OssOZ5m+JNOXYk9m2dPZyGCaObGmtsPZSF+KOZEMh DLSn2K640xPIjKYjgykme4EczTG9CSYvhTTk2AOR5kjUeZ4nDm eYLpioYNz4UNzzLEYcywWfmUu1DkTfmUudHg+9MpsaO9UaO9U6 MBs6MBsaO90aNdE6MXJUOd0aM9UaMf4+ucfhnZPhnZPhnaMhza PhraNhXaMh3aOh7aMhZ4bCW0bDW1/GNo+FnruQeiZB8zW0cj2sciWkcgz99nND9q3j27YPrZh60jH5p FNO8Y+8cL447sffnLX2JMvPvx058TPvzz1+ZenvnRg8peOzvxK 7/yv90X/ZX/0d4fi/8/55L9/M/0n7yz85cWFr19ZfObWyvP38ntGCq+MFbsmy4Nz3Jko/3pcuJACVxbw7WVyf4WO58WZshzllBTQFqC+gvQCNSuKBTSHmK7 hVVdX6wW7urXobLoD/iSpL5v+D0vyfnD+4eJY833HNFarrru2eZ5rarahOcGm9Y7VtB/f619/n/3o2haGCAIkEprP5TAmnutpqkKJiDF5lA4pYirwAgTA0HTPcVRZ KZX4UhnygCzmhWimtJTn4wu5cqmCsDgey795P31hbPG7D7JvP0 hfn1q+Gy1emcr1XI7enVm5OlP69uvLv3RwtuOv3v5fvtbzv37t +E/8xiv/8um3siucKlERExFjWcSUQAR4CgXPNt+XH24305J816l6jmVqGA iFQvnOVOb1W7NjseXFAl8qcRhiAeClPDeXzo/HlsejSzPJ3FK+EswkBCYwBALBmGKCAUQCBLwQrBwnCAcGoyRSW ZYlSZJlSdNUTVU1TdU1VaKEEixLoiJLiixJlIgiURVRpJgATiK CY+m++0gfLdfQTUM2acV58F1ueP9Lb1795PXcT14shk9nmd4k0 5dkBpKRgWRkIMkOptihtTacZodT7HBqzZDMsKcy7Ok0eyrNns6 wp7Ps6Qx7OsOeyTZbcHo2y57LsmeCwdm2s1n2zLtXtZ3Otp3Os qfS7MngJmn2ZLr5Xqcy7Ml0ZCDFDCQjQ2l2KBMJ7Kz+ZCCXTH+ K6Us03c+BFNOTZHoTzGAqMpRm+pJMTzzQtTXnNM70pSJD6chAi ulOMCcS7GC6aQl2x5tqOJhhTiSYngT7SLmOxyN9KXY4GxnKML1 JpiceGUg3rcueBHMiEdizkaE0cyLB9KUCi5LpTTLd8chgmj2Vj Qymme54pDcZzF1E+pJMdzzSn26ak10x5ng8+AhMTyJ8JBruTjD 9KeZEMnQkGj40z3TFmZ4E0x0PH5wNvTzLHIsxXbHwwbnQvqnwg Vnm8Hz40Fxo31ToxcnQgdnQy7OhfdOhnROh3ZOhl6ZD+6bW7xx fv20stGsitHdy/a7xdZtH128dDe2cCO0cD20ZXffM/fVbRkPPPww9/zC0eST09P3Q5pHQ9tHw1pHQ0/dCT9+PbB1lt4+wzz5of+pe++aRjTvGHnt+tGPLg03bRp7YPf6z eyee3DP+md1jn3tp/AuHpr98dPorR6d/pWv2X/TP//bJ+NfOJn7v1eR/fC35Jxeyf31l6VvXl5+7ubzjbm7fWPHQZKl7qjwwUz4d5V5PCh fS8GoW3VrED3LiREGaKcsxTkkL2iLSc8QoigYnW0C1qeF5/qrlr/aVjJ9LeL84QTL6h+1i/0PEsV5frfmeb1uNRt19VDMm0EfLsN7VR9N3TN9dqw/2fVUUPdvyHcu2TMu0JCoWcgVJlHVVlUURIxJsehWoBkaYEqJrq mNagBe4Cl8sC7kiDyCBmObLMJMrT8QXc4XySglcn1q6MLYUXUY X7ifO3ph7Z2yx99LssXdmNw/eOX8zhiAWIJ1Ic5fGV75x8Prn/lPPP/nXh7/0/51N5/iqaxiqKotEVyRZxCLFskQNRfLd9y/Bdi3Ptd21KI2uKlyFy+XLhVIFCBAD1CywhjAlYrEC59PFiejyb KqwlKsIHA8FASOEgp1qBBCs3Qa8QCmhGMuiJEtS8DeoEY6bVYg QxViVJVWRMQSVUglBoMqSSHCwhU4wGUEwogTpitSs7GtbrmW4t ulZpm0ouobtxKh27tDbZ07++pX0T10qhc4tMn1J5kSc6U0wfQm mb00rB5ORwWRkIHBaA6EMVCzFnmwKGXsyzZ5KN0XzVKbtVLrtd KbtTIY9nWmOCZzxk2l2OMWeSredyrSdzrDDKXYo1bQWh9Jrirw mT72JyECKHUpH+lPMiQRzIsn0p5iBJNObYLrjTF8iMpBi+lJMd 5zpijN9SWYwxfQmmK4YE6hMcNWxaPO0L8l0xZmuGNOXYvrTTG8 i8GEDwy1yPMF0xSJ9qaZL3hVjuuPsUDoymGG6k8yxWKQvxQ5nI gMppivOHI83HfbBNHM8znQnAg890pNgumKR/hQ7nIkEXcfjga8d6Usyx2JNSR3MMMfjzNEo05+MDKYjPQnmyDz TFQuc69CRaOjlWeZYlDmRYLoT4YPzof0z4aNR5ng8fGg+tHcq1 DnNHIkyh+dD+6ZDL0yE9s+EDs6FOmdCO8ZDL0yEOmdCndPrd02 s2zoW2jkR2jMZ2j2xfsvous0j63eOh3ZNrN82tu7p++ufGwltf xja/nD9ltH137kXemYktHUstGU09J27oW/fDXxt5tn7kb+7zT59r23b6IatoxueubfxmXsd20ce2zX2+I6xJ 7Y9eHLX6Kdfmvi5A1Of65z4Quf4Lx6e+ecn5n6tL/obA9HfGZj/N2fif/BG+g/fyvzZ25n/emnh2zeXt97Lv3A/3/mgcPhhsWemMjjHnZnn3ojx76ThtUV8Z5mM5Oh4QZopy3FeTQvq ItRyxChJJqdYQLM1y/eqq6cF88lZ8189gND6UAPZP6g41hsNmwCTK/h+zbVtx5AbNTfIXvRt07d0z9I8S/dt0wvsx+b8oxnEr9/NjPkeK9K2fNd2HDPYARUKQOAFWZQ0VdM1vVLmEECiSINN/qAAAKS5ElxYKRdKleUin12plHm4VOQnEkuTyZXlksAhcW6Ruzm TvzGdH7gyf/Tt6eMX5zvPP3x7JDMSLyyXsaXpnmk2PKux6pm6PpvMvXxu7O+O 3ZpLLysSFikOdulSJSpTpMpElYgmUc+xgiqQvus0DclH+m7bpq 5TjAHPl0tlKIAgPRNDhBGGAPCAxBfK0/GVQpEHgiDwPIYYQSRwPAJApqJIREoopVQkRCRUolSkVJYkgrEs igTjYJqSQIQhkEQqiUTEWKJEJFjgKkjgg10iMAIYCpKIJYIVST SDcj5OUK7C9GzLNlVTp0YxZV7sj588+hcXxkNXyv/0zRWmP8l0J5iexJpErqlkXzLSn4wMJJnBZGQwtWZXptmhVGQo1 RYo5nC6rdkybacz7Kl08HrbqXRbcDy0poYn0+xQKjKQZAeTbcO ptsFUpD/J9Kcig6nIUDrSn2R6Ekxfkg1e70kwx+NMb5LpTzbl73iCOZFke lPM8ThzNM70JJneJNOTCB+NMV0xpifJ9KaYngRzNMp0xYOR4WO x8JEo05Ng+lPhnkT4SJQ5FmP6kkx/ijkeZw5Hme5EeCAd7kuFj0bDR2NMXyoymGa6E+Ej0XBPIpjuDB +LMUdikb5kcx7zWIw5FosMpNnhDHMiyRyJRroT7HAmMpQOd8XC QdfJTKQvxRyJMscTgRUcPh4LH45GTiSZoTRzIhk+OM8cng+eJH w0Fto/yxyJMicSTG8ifHg+tG8mfDjKHI8zR6KhvVOhfdPhI/Pho9Fw50zohfHQvpnQwbnQgZnQrvHQjvHQSzOhA7OhFyfXbR1d v3M8tG8qtGdq3daxdc+OrN8xHto9sf75h+ueerDumQfrn38Yev 7h+i2j675zd/1T90Jbx0JbxtZ/+17oW3dCzz4IbR0NPfsg9K074b+7G9k8wm4diTx1j/3W7fbnHmzYPrpx20jHM/ce23z/8V1jP7t3/MkXHn5qx8hn9018/uD0l47O/NKxma8emf717tnfGo7/7pnE/30q/gdnE3/8VvYvLy9989rSU9eWtt5e2T1SOPCwdPhhqXuiNDRbORcDb6bAO ylwbQHdWaajeXGiKM2WpTivZqC+hPUc0UuiySu2ZLq6Vz2wKLf fFv+vSUy9D2/+8QcSR1+hyqU+5e0T9to286ue61m6b5lBDW3fMjxL9yzTt0zfN lyzuUuUH9iPruV7theEaNz3VFF8JJSO5To2xUTgeIETSsUyFIA oilCAsijJoihLUqlUWcnz85niZKKQXipxPEguVR7ML4/FVjK5ykKBz+S52dRKgYNLFRJdhjdmC/tem3j59cney9G3RxfmF4WlEs6V0d3JxOA7I9FsESMoU6xKFAk8 AFAQhO/ZpYsgQLAgiQhyOVjOWbpW9V3fs79HHD3b8h3XMi0EEc/xCEJKmplJlBAEkUilMo9jmfzCcqlc5ioVLohWC7wgURoULCcYA wEAAJpBeQFAAYqUUkKgIIiUEowRACKlIiEIAAwhQVjgeYKQTCl GUKJEFqlMqSpTiRKCkUiQLlPHMjzbdC3TtQzfDlxsUaNlZ+Qte HL/K6+/8+nLSz/5Vp4ZTjPHY0x3jOmJMSfizIl4pDfO9sbZvnjbQLxjKPXYUGrDU LItaIOJtsFkW2ADDiWD1jaUYodSwYCmPz6UahtMtg2l2oZTbcM pdjAV6U+wgak4kGT74pG+eKQ/yQykmN4E0xNjeuJMX5LpTTLHY0xXlOmJMycSTHecOTbfPO2OM8 dizJF55lic6U4wxxPhI/Phw3NMd4zpiQcBDebwfFPoj0TDB+eYrljTHDs8Hz48z/QkmN4k0xULvTIXPhZj+tJMX5I5Oh8+NMf0JJiBVLg7Hj40Fz4W YwZSkf5UuCsWOjTHdCeYgRTTPJ0P9ySZwXTkRGJtZDoymA51xU IH55ieBDuUjvSlwofmmSPzwVRj+Hg89PJc+Hg8MpiO9KXCB+fD r8w1YzLHYqHOmdDB4MES7LFY2/6ZDUei7SeSkaPR8L6p0J6p8KF55lgsdGA2tHM8tHcqdGg+dHAu 9MJEaPtYaN9U6MBsaO/U+i2j67c/DO2bDu2dWrdtbN0zD9Ztfxh6cXL9jofrnr6/7qn767Y/XL/z4fptYz/z7bvrvn13/Zax9dtG1z91b903bq1/6n5oy0jo2Qfrv3lr3Tdvh557wGwZCT91N/yNW5Hv3G3bOtK2ZaTt23fb/+5Ox9aRx3aObdo++oln7z/x/Min9o5/Zv/k5w5Mff6l8S8dmPhK1+yv9s7/i57Z3zox97WT8d9/Lf0f3sz88Rvpv7yQ+eb1pWfvrGy/k9t9J7d/tHBksnRihhuaqZydr7yZBJey6MYivruIR3PiZFGerchxTskI6j Iy8tQsSxbVHd5w/ywhrpvUn0pKP0o9fB8/kDhWZawP7mi8vl9bmLYdw7MM17Rc0/Atw7NM37Z8y/Qt892dl23DM3XH0GxT92zDt03ftnzP+f7iDu/dqMBzbFmkgBNEUYIC5Moc4AWeBxxHihyJLVYmk4WJeG4mU0ktc +ml8lyqeH9mMbFYEYicWi73vnH77NXxAo85oowlKy+eHT/wxuTdaDG+glbK5M7M0lt3oz1vPdx76taR1+6MRxcIQhAIlGCRY IqQFPinGIkkSC1EIsUYQoKALEJYXhaKy7ZlVH3H92zfdd4Xi7c s33Us04AAQgAIQkAQBEGghGJMKCGU0AoHCwWuUuYFHhCEJCoFq e/NheG8gCBSZBnwPACAIIIEyPN8MJ9AEBY4HvC8IskUE0KwrqmqL KmyZJm651ie63iu7TqW79muazm26dimYxmmplq66lqG71qevVb uzDItQ9E1ZMbv62f2Xz8z+NsX4z99obD+TJY5HmOORZnjMeZ4j OmOsj3xjr7EE4OJjV1z7OGZJwcTP382/QtnM186n/nF17O/+MbCl19f+OL5zGfPZB4/ld44mGwbSLL9CXYowQ4l2cEk259gBxLsQJIdSLH9SbY3wfTGI/1Jtj/BnIgz3YEEJ5gTcaYrynTFmBNxpifBHIsxR+eZrmikO97eHd/UHf/kifinBpNPDiSf7E18ujv2yROJjt4k2xVnDs6HX55ljkaZrlj4W DT8ylzTOe2Khw9FQ/tnmcPzzPF4c9ruwFy4K8Z0JyJHYpEDs+1Hok8MpH/uVOYLg8l/1h//8qnMF84ufHY49fjRaPuR+ciJBNObCh+NhvbPhI9Emb4U059ijk XDL89FAv+6N8W8MsccnI/0JdmhdKQrFj4wyxyNM/1ppjcZPjgfemUu0puMDGWY4/HQgdnwkSjTn2b6U+FD86H9M+HjiSBUHdo3Hdo/G+6OB8rYsX96w75J9pXZTV2xx16ZDb8wGXp5jumKhV+ZC+0cD7 0wETo4Fzo0H3pxct2WsfUvTgbTjuu3jKzbMrp+z1Soczq0czz8 zP3IjrHI3qnwCxPrn3mw7tv31m0dC+0cD+94yDx9v+2pexuef7 hh5zi75UH4m7fCT9+NbBuLbB0N/+2d8NdvhZ+5H9k+GnnmXvjrN5m/vR157gG7eSTyrdvMN26yT99r3zq6YfODjd++0/H03U/sHP3k7oef2Tvx+T0Pv7Rn9KtHpr/aNfeVw9NfeXnyl7tmfnMo+jun4l8bjP6/p2L/6c3Mn11c+K+XF751eeHp60vb7+dfHCl0jhQOjxb6psunosL5mP BmTLiUAjeX8IM8HS+IkwUxWpbTQFvE+grW88QQdXdUcr80Ln7m nWKC2j9qWQz4Qd1qZyVp9G+zhnZI2TnHt33LdC3bNU0/mF5sypzhW4FiNldr2IZmG5pnmUGKie863ntLcL/fv646tmtZjmHahiFwAhSQgOW5TPHBzMLI3PJksjidLE4lCpPx3 FSyOJkoTqXK44niYhECKscWy985/Pqxt0ZXOFLiwVii+Oq9bHwFxlfAfLZ0e2rh5KWpvgvjB14deWc 0VSgLHMcTBDFC7+7SBZu7dAGeW9ulC0oEEwwphgpFFBRFzPue5 fuO7zm++wEb0ZiGAYJNXHFzzhQIEEEoi6IiShQRkVARE0ooRgg IgGCMEALNyhoUIwQBhAARTBFECACuzMmSrCkKRdjQNNc2Pduqe k7Vd6q+3VRqz/a9wDa31k5tz7V811pLqAomf9fWYtuW7ziurVu2YpYz9oXuzNDB v3l7JHIx/1OvLjEn4syROebYfLgr2tYde7I/sfHg1LodD9gXRjcemOw4OPWTL479zN6xdfseBu2n9z7ceHjmC6 dTnz2T7hhMRPrjTH+C6U8wvXHmRHAcj/QmIj3xSE+cORFnTiSYnhhzPMp0x5meONMdY47OM0fnma4YczzG HIsx/z917x3VZJr+D7NlxhkdCQEC2BVB7FOcvjuzM7Mz6zjFsRcQBKX rgCgIYu8dO4gNEaQnkJCQAukkpHd6J72T3oD7/SPobDvnPbvv7/s77/c59+E8z5OYEyH5nOu6r0+5zQu/yw+/J5j7QLD0gWDJDTbkNP2dk9RltzjR11nvHCNDTtOj7vIj7wrCr3 JgN3hhd/hhdwShN7ihVziwIn74XUFYEX8adO4Kwu4Kwq5zYf6H7ovCbgtg VzjzinjLSsULb3JmH6cG5pOCT9FCLjCCzrYHn6DGXGevfSaJfC yNuCsIvcKG3eSFlYjDHkrC7ggirnEW3hNGP5MteyqNusOPusOP eiJdVt65rFS89BZ30V3h3MfS8FIJzD9ZfiAKfywNLxbBrnDCbn DDSyVhj2SwIn7oJbYfbcPui2GX2aEXWWH3hGEPxeH3RfOvseed bo84TYs4SwsuIC29yFxYxAu/Jwwr4oWcYYSeaofd4MJu8UIvskKO0WBnmLAbXNg1Tuhxekg+BX a+A3aNE3aOOa+Auvh0e/hpevgp+sITtPDDpNBCWuhZRsRZxqLj1Mg84uJj5JWXmUsKyUsP t8acoESfb19QSJ6XQ1hyiLCogLLkNGNuHjE8DbMgu3VuATm8gB qW3QpLx4Yfap1zjDInnzwnCz8nm7CgkLLoFC3qLH3tWdrKo63z srBLT5A+udHx4SXG+1cZH93jfv6Q/8UDztf3Od8/E2yqlm6vkcZVSfY1dB7A9B7G9x/F9Z3A912hDd1mjZRwRp+yR8s5Y3USVVOnuoIrbxQqGYN69oiB2 Kcn9eklCnOXyjKos2ms7iM8bVD92JZ2te7/SnP9HwxkHN18S+lx2/OLpj6h2+v0+x1MA6LT7nX4IdLudVi9TpvHYfW87q/tVq/rN3ycjij415QCh8Prcvk8rnGTSaPS9A0qxH2Kzn5Fd/+osHuUIRzgd8v5nSN82Qiva6xzSD+mNnf1DTcQWM3tUtmItrmj W9Az2jWs0hlMHrfL7XYLuobvVeJuV2CuvCAgyBICq6eN3SXsHB oYlg+NKAwGv/e4Uq/Rmo1Gv+2jP5NLp1ZptWqjXvf3KV0mo06vHrNbjD6Pa1oF9O/4SQ6LVaNUqlVqtVotHxtTKpQatcag1Rt1eo1KbRu32G02nVZr0 BnMRqNWozEYDP5s63Gz2aDTq1UqpVzh1w4a9QarxeJ2udwuh9f t9Hld3tfW5W7HP0Phq/N/uePyup0+l9Pndk143D6Py+Oyux1Wl81sHzdYxnV2w5iTXK95dv FBVcOKxi5I3UD4Y3H4bV74bd7iEsGqUiHkJOUmeaSCr4YUkOaf p214KvyntaqIFXiGsryEt7xcMveROPyhKLxEGPFQGP5QNA2RDw ThDwRhxcLwYmFEsTDCXyf669O7/PDbvIi7/Ih7gvDb/HA/f+UOssJHxgAAIABJREFUP/wOf9F9wZJrrDknqN8W8zYU82H5pKWnqT+U8L+8w4koJC+5ylpw kxt2kxdWxAu7zg27zA67xoXd5MGuc2EXWbCLrLCbvLBb/LBrXNiFDtg1TthtQVgRL/QyK/wSa+l94YJrrKhz9PV3uN/f5254JNzwSPj9A/6X11mQfNLcK8y1paJF1zlhV9gR94QRJeLwuwLYJfbCIt6yUlHI BWZAJu7NXwkr7vHefSaGnKYFpLW8fbgt+oEw8pksrIgfeoEVfp sf8UgSXiwOu8yGXWaHF4uma8bzHWE3eREPxRHF4rArnLDzHWG3 +BEl4oj7Itgl9uLL7FnHqVvKJZwRS3R+28JztBWPxXNuC0LOME OO02HXOLBbfNhldugxWsjJdtg1Duw6N/QEPSSXHHKGCbvKDj3XEZFPiTpJCy8kBx9pnZ+Nm/crfuFJGuwMI+wMc+Fx2pJDBGgqZk42buZ+FCyxcXYsYu1Z2uL8 ttD9SGhs/dIjhA+vsxYfJc6ObQiLh8/LISw+RYcdagtJxoQewIcdJYfnkcMO4MLSWyJyifOOU+cXUqMKy TE5+LnpzUmPeF+coyzIRK87R3vvZse7t9nrrnd8eLn9szvsrx4 Lv30m+v4Rb+MTwY4a2d6mnuTGrgy47Ci293hbf1KNOO4573hz1 yP2WJVYdZM0kA+XHW/qfM4aLWONXcb33WobwMrUYoVFqhwf0Vkb+g0rKNpIslI4/n9jcv2fTaudMra1tNBadsE0IHF5HNM7/Q6b12F9hZX+S5vHbvE4rB6n3W23uabx0eHHR59rusyZ3n/8DSid/vm11+02Gk3irkFJz7BSpTHqDWMqHa9rjCka6BAPMcSjsmEDt1t O6pD2D8mFvaO1ZHE9XUYS9RuMZr1xXKHWatQqSWfPMwQl8Vz58 YcoMqd7YEQh6xtlSwbZ4oGhUbVcrlSrtBrNdEqX0aDX67R6vU6 jUes1WpPeoNNqdGqVVq3SaVR/n9JlNRvcLvs07vybFEOH1+WwWSxmk8lkNI0MDY+NjlnGLQa9Xq fTGvQGrVpj0Oot4xadVvtaJK5Rqf2YqFWrDTq92Wiyjo+7/Cz0V7+oaSL6a/jzurwep8/r9nndPp/b53X5vC6fz+3zuXw+94TP4/O5fT6P1+tyO212q8li0Jo0Cq18SDXSO9IrGuzk9Yo7Ovl0GZeq GO502g0OMcX24gqx/NEPDZzZDQMhz2Xh93gxJYLldzlzTlPEKls+pj8gE7utXPKvn4o enSOlvgtyirLmqSjmuSTqqXjVc/F7L6TvvpCufC6JfCKaXyJY8FAY+Vi88pn43TLxe8/Eq55Joh+LFhcLFt/nRxYLl5UKYx4KYx4Ioh/wl5YIlpUIVzzgf/ZEFHONufoSw2T3AQCiTtP2VkgBAAM6x5Lj5GVXme+XilYXC9fe F6y5w1t9j7/8gXDJbd68y6x5lzoib/NXFAtW3xOsKuIuv8WNui9YfFcw7yo77Bwz4gZnebEw5Dgl5V/+LxOTU09YyvknqfNPUj66L1hdKl5bJnn3qWTVHd7K27wPy6TzL zP/dJN9HT+YVCmde54+5xz952LedfzA5qfi0POMDx6Llt3gLL/PX1suW1suW3GXH3mNs+iBaNFT6eJiUdQ1zrI7/JXPZKvKZCvv81ff5Kx5KHqvvPP957LV9/nRV1lrHoqW3uEsO0fvVFhTX0hgp2lrH4nmXmAF51NDL3bAbgvC rnLCj9EiTtLn3+TOLeKFn2GE5JJDT7aHXeWEX2aH5VOWFFIjz9 Chh1sf0UZ33WTOTELFXGeFnWOGF9IWHW6bnYj6+RaLINNdhHfh eKqkEh40AzMnA/0Q25f+kAtNQ797lhoU35D3mJf5WDAjCRlzghKWiglJxcCOkGB5 5LAD+LBkTHh2a3g+eU4+Zc7htqXZhJB9yA1X2wEA9E5tRBJi3U XaB7dYKy62rzxBXnOevu4u55MHvM9usb4o6vj2seCnl5ItVdJd laLEWukBdO+2cuHBWmkpbTihXFCI7S1mjaa/FML5SnyX7mhT1wVcH7lXX0odKWePsUaNrGGDeNTIV46vFxhhOP mLfvN/CXj/yfEfU3kcApr5wVHriyumIanL4/DYX/N4rK9DTrxOf2Ce3V9Uehw2p93itFm902kEdq/L/tsWpP+b7/yNZe11Oj1Op9ls8pddOrVqTKHmSIf4XXIUo/9ZixBHExOYUopoaFhtZnWNNTG7sNy+zlEtAFNSWd/5uxXP4IS823WFJegKHIct7jPqDQatbkSu7hD2Ubk9kq5hrVqtU am1GrVBr5tO6VKrNBq1Ua/XaTV+i1y1RqnTqPQ6jdlkHDebdFqN0aAzGXQOm+W3As3p+Ofld ng9bofNplKq/HZBGpVm3Gy2jFu0Wp1erx83m+VjcvnYmE6r1ao0eq1WpVQZdHq 73eqwW9wuh8/j8bpdflsg73QB6PJ53T6fZ2Jievm8To/L5nZa3U6ry2Fx2M0O27ht3GgxaIyaMdVIn2Koe6hHPCDj90s53 UJGJ48q41AkLKKI2SpiEITMViGzVdzRJma2ihit8n6Jw2G0j3W 50E96y29nVeEi4H3Qqt7Vz0TzztN+LOUPGZ1/LeEF/IrdXCYCAExMTsnNrjGza8TkMjm9AIAxs2vNjY7l9zhf1siW3ec EnaPNKCTNPEmed5WxuoT3Ybnkg+fiVcW80HO0twqIMwqIgacoM XdYnzwVrn7AW3CFGXmVufwG852CtsBjpA8e8D64xw0tJM04hJ+ Z27r6Il057vZOTMacoX7/gCcas9SwlYuOkeadpMzIaQ3KI0aepMzMxv8hCx+UT15xpeOD29 wP7vKWXet453DrG2mYkCNta290LL3MnH+GFnm+feEV9pwbvDX3 +RG5bUlPhVNTU5NTQGV2jxicGovb/wk/j+qD5eA/u89dcInxVi7xjUzszIO4FddZXz0Tv5GF318mAgDgegyz8ogBKe ib2EEAwF26PCANu+4q47P73IiLjBmF5Dey8ZAcfEwR++PKztUP hfNPUSPP0Vfc5Qada4fkk+bmtb1xiBB6oX3RNdbbh1vfSMGEHa d8+Ez8Tbl4RnIzgqNsEOlm5ZPXFnEWHKeFnGXAiniwa5yI47Ql J+hLr7DCzzMWnGtfdIw89wRt7jXO0iLusjPtkUdJH9/iLDpDW3mCDABIfch/Ow3z/h3ugjPt83Nalx4lzkxDF9R1er0TZLHG7Zu8iOoN2NHw8REcAGB Y74w5QoAmIMJj61VGRylx+I098JU5uPA0TOih1oh8yqKc1qgD2 GV5xBWn6ctO0RYeJc1Nx0QdIkQeIURn4+6he489F0L2Ij6+SP3 8RsfyAmJMIXnttY6P7nA+utGx7gL9k1sdXzzibygT/vKYt+UJby9ctrdB9s0dBk6qBQBcbxtMqBIVNHemVwqHjQ4AwPW 2gQeUQadn4glj9B5tmNKvI/VomAN6zpg5jq0OrB7egx62ef/HO+v/GBynALBzSNb7eZYXV8yjPS6P3W0fdzteNdR+No8fFh1Wr3P6p9 thc9qs0/2124+P0+SY6RLSNQ2Ofq8zr8Mx4XHbrVatWqPVaMYUqiGlqXvE UIpk36ujd/bLh5VGmnj0RavoJVHSLpNLhrTCPqW4Z6SDJ7tXRTj7BFOF5bBE vXK53F+X+VO6BocVTGGvsHNArVJp/LqU1yldmlcpXQa9XqvV67XjZpPFYraMm2yWcYvZZDLozCajQa8 1G43uV5j1anfP6W+0ve5pIHM67HqtTqNSq1Vqvw2l0Z8AodWaj EaVQqUYU5gMBr1WYx23eNxup8Pu19t43S6Py+l59ToTPu/EhNfrsbtsJse4zmJQ6uUDygGZcrBrpFs4IOV08+mdHGonjyZlU 6QcqpRNkXEoEjZZ3EHkkdHctkYJiyhlkyUsoriDKGURxR1t4o4 2CZsk5ZA7OZROLlXGoYg62oa6BVaL1mFS+kQUG6rsSXXD+7WiV Y39wRfbc+Dd/Tr7vFPkgIO4zU+FAIBBgwN6nDS7gPhWftunt1lamwcAsKlMNO8 ibeEVetgpyi/PhOn1XSm1nX++y559rG3tXfbq26xZeW1/vc9Nr+1Mr+3c9EQAK2iLvECPPE9bdYH+/mU67GjrL6W8H+5zg460QnIIX93s2P9C8t0dzsozlDGj0+ObXH2 WFn2KmvlSuquEB8nGLzhG2v9C8vMdTnReW8IzUXKF9KtrHbNSM euuMJafo886iP35Fiv5qfC7InZYbtuqU9RVBcSII61R19kLr3H X3mDNOUxIeiYCACjNrndPUN5MxSwopJSzlAAA8Zg17Ejb24cI6 64wUysk6c9EcU+Ei0/TZucQPj1Pr2CMAQCECmvic8nXlxg4qQ4A0Npj/OkOF5aFm5nbtu4mK7W6M71M9NM9LvQ4ZeHF9ogjbcvzie9eYc4 9S9/0SPj9jY7VJygp1Z1fP+C9f4WZ8lSUWib6+CY7qID85xsdwRkt1 3CDnDFr0KHWVaeokReYode5ode5oYW0+UcpUReYgUdJUYXkOan oyALS8iLuiju85adp0CRkwJ7GkLy2iNzWVUfwYGoqr6YTkoX/8j4vOrft7VhEUGbLgqNt4cmorwsIgQmNn5ymROcSgnbXf34EBw CoZsojkpFL9yPC4hE6q6eEMPD29uo1h1rmHGoNP0qJyifFZDRH JDWGpKIXHca/e4K07ihhzWH8e2don15qn7WrLvFmew1tZH8pLzQV+WFB67oTpA 8uMz68wVx9ivx+IfHza4zP73O/LuX/+ID1yTnyslNtn91ixFeJvrlBSykXlLMVPz3kxJXzj8ClyZWiYa NTa3P/WispJg/aPRMl7aNXCf0tMhVaqm7r09GGDGmEocDi7o2t8tH/ec7jf0MCn5yYsDFw9gd5lpc3zPI+l8vusdtcDof7FSC+2km0e5 1Wr8Piddj8taTbbnXbrR6n32LL7nU7fF639zVF3OX4p1m2z+2y 2SwGvd7hcGq0Bq6oG9veiWQO4HjDSGZPUQP7JVHSLzdSRWMvcY JzT3C5d9FNVClHPIikSEZHVVqVSqfRalQatUqjVCiUCqVOp1eo tAq5QqvRaNVapUKhVql0aq1Wo1WrlDqNetxstlltDpvDbrWMG4 06rcag05kMBq1GpdOodVqNn3Htcjq8XrcfHL0e1z8up7/h9eOjWqVWKpRKhcrvXKlVq5UKlV6nHzePO2w2l9PhsFsNOp1Gq TLq9U6H3eebbpM9brtjXGtSD6qHZKM9gn4xq5NLk3S0CagtXBJ K2E4QdxCFHUQ+HS+g40XMNhGjTUDDi5ltonacsB0nYZPEHW0iB kHCIkrYJCmHIuNSpFyKlE2WsikyLrWTS+3k0rp59B4Bo1fU0SV gjA7I7A6zy6Y2tpRaLiWcLHke2Tz69nXmHZZCqrBCjxJ+n4Xd9 EQAABjUO6DH2mYfbX3zCOGvxVyz0zvu9H11n/PHI/gVl+kome51VIPe7jmB6ZuV1worJN6ljji90+a7k5NTCJFm0QlS SF4rvksvVVgf0UYBAJQew+yDLUcbukyv5GIvOxTDeqfLOxlVQE x4LAAA9KhtIVnYr64xAAA2l481YPI/02T37nssnJnWHHwQV4Qb9E1MAgCmAHhKGxMMj6ME6sgC0uKz9M iLzHcvMSNyWxPLRACAMYNjQTYuIK4pIAGV+FQEANBYPO9kEQ5U dyrH3a8/8+xh8+pCUlFL/+s7KpMTJVS/vhSPWmZmEQ7Ud42ZXP47E1PgAW1sdkYLJAWNFml5cks5WwkAoP cZM6o7AQBKs7tLMZ08PmZ2bbzNCUltXnScdLC+u1tlW55DiD5G ir7Dg13jhp1sjzhCWnaRCS0kb7jP7egzbrhIDzvS9uVj0fJT1L d3Nfx0hV7NUcY/Ef5he93yTLTLM5FX1xWahf/Teers3fXrL7evv86cc6Dl3UMtAZuqv75I/+YCPWJ/48dHMEvSMb5JkPKAC9le8+3pNlhKc6/GXozqefvnincL2+bnkxfnEZemNc/eUv15YVvsHda6owTI9uqQ7dWw/ciVx4hR2S3zY+sE/QYAgN09seEUcW58/Xc3GZ9eaZ+bgZ6b2DA3GbHmNPn7Uv6GO6yYQy0fniTeIg3tfsz 9/Dx5Xznvk+u0b+50nER2/XCLfhgh2faMzxuzUHr1P91hXMH1WVy+26TB06jOOqGiRqxs6tT gujRpyJ6gqsG/dag5Rtd/gV3/0fFfygenJiZs7RhnyVHzyxtmeb/L7e+vX2WbOO1el9PrdHinxzX+mza3w+KwWVw2q9c5TS7xuuw+j 2tas+x61V//o4rG43bqtdqx0TGT0WQYd5AEw1VEcSunV9InN1tsI0r9/Tpqzi3EoXuYvActTRQJv3NE0Dk0OCzXa/V6nV6vN2hUGr8mzx8faDYaFWNy9avsGq1arVIq9Tqd3Wa1WsbH zWaL2WQyGVRK+ejwkF+ip9dpdBq1yajXalQ6rdo6bna7HF6P2+ t5DZHOvwdHf91ns1m0arVOo1EpVH6Ji1atsYyPu11Ot8tpMZtV CqVWo7ZYzC6HbcLnmZjwuBwWu0ljkPeOdXF6BTQJiyig43g0PI +G59EIfBpByGgTdRCFjDZxB1HMJEnYZDGLLGYRRR0kAR0vYrQJ 6XghHStmkaQcqoxLk7ApEjZZxqF08uid/PYuHr2LR+/i0bp4tF4xq0/G65ZwuiWsXlF7HwneX13EvX4EfTbrztmTGx6iVyKHfne5vVyqa +81hhe0zsjGbirlAwB8E1Nys2vM5BoxOi0uHwDgLHbg91lYWCE JJdUCAGr5qqgz1B9KeCqLGwCwt0Ky9hJdb/WMGJ1/KWJFHicxB00AgNRKyRsHWvq1dgDA5BToVFlPNnb/cpftNxqQG528YbPLMzExOWV1+aLzWmMfcAEA/JHx0MyWLy/Qp6bA1BS4jumPPIS/1NQLABCMjv9xLzL2ARdMTQEAetU2qdwyOTUFAJDKLcuOtkUVkq NP09deYs7Na016IpwCQGdx7y7hfXKhfdNdLnfQDAAg9RgW5RMZ/aZxu3fvE2FINr6UOgIAKCUOBR3EFTb1AgAIYu2aQtKcvLZS+hg AoIwyEnEQ99VtjsMzAabArmLu8tM03pgFAJD5VPRORkuX2gYAm Jqcksmtl3CD+1/KfJNTExNTudWd84+RHzEUAAAESzHvEH7JWWpCuWRQY/vsJHnxaWrMXX7EGcb8w8Sww60rrnWEFxAPPhcBAG7iB2f+ivv+ HuftnQ2/PuK5fZOeiUm1ybn+FCksGaW1uAvruhYexLx3pCU6C6u1ep6Th+ cnIVZnY6Jz8KpxdxVleNHe+o+O4edlYm2eiYLHPOj26s13GLDU ZsGQubip6+0tVe+doSzMIy5JQ8/cWLHlCs3lnQQAWJy+BtrwgWL2j5fo85ORCxPq58fVf5pPaOIoA ADNHWPBcQ1fXaHPTW/++RxZNmK6g+2b82vLD0Xt7x/BrDyEZfQbAQBYoWppFjr+Oe8vt5nEXr1m3PX1FeqhRun6EhapV 88eNH53u70Q3W1yeq9ie4/Ui8t4Y0948hc8eR17NIUwEErUfstUs3T/44Se/15bPenx2MiNzuI8U/XtcfWwx+3wOOzT/bXL9tt4+jW5x4+PdqvLbnVN1482j8PqdTl8HvdrZZ7777U0r07 sFqvL6XTa7QadTi5XmUzjKpVW2t3HFnY+bCDvu1R35H4LhtFF5/eyRQNscX+HeEDaM6JWqrWv6NY6rcaoN/jjVf0pXX7PG7VSZTQYbVabxTyuVinVKrVGqbSYTZZxs1qt0qpV ZpNBpVCoFXKtSqXXqg1atUGnMRv1LqfD9xs4uqZTDP8BK50TXr fdalErlUa9Ydxsdrmcbrd/kOJyOqzjZpPTYfe6nT6ve2Jiwu2yWTSjyj5BN48iYrbyaXguBc enEQTtbUJmq6iDKGSShAyiqIMk6iCLWGQxiyRhkaVsqoRDlbKp nVx6J5cqZVMkbIqUS5VyaV08ehevvUvA6OK3yzqIXVx6r4TTI2 b3Srk9Ml6XmNXNp/cwsF3oMlnZZXbRsarzRwtOX/jlavnKR/TAyu7wl90fVMsCjrZW8lTUXkN4PmHGry2/lPD+9ZMwNQWKaaNBh/EfX2N4J6YsLl/UaXLUOfKsw7hCZA8AAN+lm1PQ9qcbzM+vM96/SPvyOoMzbAYA5MO73khDyxRWAMA1bP/M9OaAxMbL6D4AwIDGvu4UOWBHfeZz0dQUsLl90YdxsffZAAD+s Dk0Ff3FGQoAQGV2zcnEBGyr++wkGQCgsbhmJjTVMMYAANRuQ3g 6JmBnw6PWQQAAf8i87DAhJr8t5jRt7WXm3Bx8Uglv4t+5Tyc9E QSnYz47Qfrzacq609QPz1ArO+QAgDqOMiChad9TIQCgnq2AZeM gWdiLzX0AgOstAwFxjZew/QAAOEcZEIsI2IWIfywAAJC7DUE5rfwxCwDgbkv/G8nNASmYvc/FAABmr2FhPjEwh7DpAQ8AQO0xLDtDWXqKvKeEN6yx/+lS+6KztOVXOxbkEudl4RfktUXktkKSkZFpKLPNwxkZX3AYvyQ D9W5Wy6DOfhnd96dTpF1Xad+dpyw6hOvT2K8humdvrwnZ1xh9h GC0exgy7Zw9DW/HIyKzcDqLm9Otn5/UGJKCCk5C9iqstxCdb26v/eI8ed7+JopIXYzpfWt3/bsnyYsyWyJi6yMSGpp5qnrm2ENMr9rg8P+WHG7f14cx0M0Vs3f XB/xQuTAJMayyWhy+ZQdbIPHwmFRkz9g4AMBk9351ijg/sR62t6GmQz7u8KpMLk6/cf5B9AcXyNHHCLQu3eTU1O7HvK/vMFaeJVazxno19q/vMA/Uy/Q2zzlkV2at6D579Fb78F3qwNP2oSTqaBjVsLl1dNj0/9fK0X9MetyW1lpncd543R2LdsTldXocdrfD+RuhZ5rc85ru4/ensLocVpfN6nXavW6H12X3vRbn+YezToef0vzaBcfncbudDo1K bdIbfG6Px+XAU9hZl8vOP2l+1MSoI/DoggFZn5zfOcSRDrElgx2ifmnPkFqlNuj0GpXGD4Vatdag1/ujaTQazbjJbDaZzEaz2WQ2GU06tVqlUOo0WoNWq5YrtBq10aA1 6nQGnc5vGqZWKcwGvcNmddptbqfd63H6vJ5XgOj+V2T0elw+j9 vrcdmsFofdYjaZNCqV3WbxP8fndfq8Tq/b4fN6vF6PRSdX9gn6he0SFplLI3CpOAGjlUfF8mkEEYsiZVMkH KqEQ5NwaFIuXcqly/iMTiGrR8TuFjC6+O29Yk6PmN0jZneLWJ0CRqeA2SVgdgmYnXxG J5cm41KlXKqYQxS0t7DxNZzGJ8Jnl6W3jvDOZbSdOvD49LH0c3 e/vN4QXcIIfN4zs6w36KEkpIg79yrr/ducN1Kbi0lDvNHxoBzc79LRG4u5AADVuPvnB9wf7nH+dpudXdt psHkBAJnV0m/vsAAAqnHXjF9bUurE667SdzziAwDECktYLiHumYA5aLK6f9sqy qvrnJHS3Km0AgA+PUsNPoBefBh3CzsAALiN7V+Y1fLlRXJkDq5 HZfX6pqIP4WLvsgEA/CFz8L7mP5+iAgCGdY6Z8Y1vx8O/PkcFAIzpHfNSmqkyHQDg4DNhWDLyowLc12cpk1NT4hFz9MGW5U dbl5+lv3uhfU4mZu899sTk1OTUlNHm0VnceoubP2ROfiQI3I/6w074N2cpeLHGYP+NUFfdoQjYg0h7zAcANPLUCw/jQzPQV5t6AABF+MGAvcj7hEEAgNbiFsotQrllWO8AAAzoHIuPE gWj4wCA9deYC/Jbo06SYov5AAC0WLviDPX9M+Qt15kAAFK3YdkpctQRXPJ9dq/KtuYMNfIkJfoYeWkecfZBXMJTUVaZaE5i46IMdFunzjMxuf16+ x9+rEgq4Rkd3s9PkAI+fxTwTVnA1rrQDAx3yPyopXduUuP8Ay1 RWTh4h1xjcq7Lb4tIb1mc0VxNHjJY3J8UEkOTkH8+Shi3eWRj4 387TwuMbZi9sQLVPvIQP/B2LHzNYdzCpEbYXsTyg5jPCgihsfVHH3OdLp9vYsrpmWBINAu2 vwzZVbMkrXlJclPYLxW1pMGpKfDl8baA9c+vVokraSN7bndMTY FDxezgbVW/XG13eiee4PsPP+apzK7YEs6qwrblh1ouNcic3onjTd0fXaJ+ep b4lDw0YnJ+cat95yOOyuw82dSVWC26TBs61dJ7Adt7mza0izwS UjfyU0Xn6P9v2+rXx6TLYSNUeR4eNdffH9eOut02j93qdvhnMl bva/q3w+512ryu6bm222H127J63Xavx+H3N/N6nB6Pw+uaFhT+PVHcO5145fC4nCadTqVQEJiSaxVtCIpY2jc6 Mjyi1+nkSm33wBhL3E/n9jCFfbJ+uXxUrlGpNGq/S5hKrVCqlCqlXKnTaA0Gg9loNPolzBqN0aA3GPRqlcqkN+o0Wr 1OazIZtWq1WqmUj44pFQq73fZqTvIbkdDncfm8fw+Lv7XV/omKf/l8brvNMm42u5yOV890ez1Or9sxMeFzOay6IdmwlCnjUPiMVgGz TdDeKmK2+ftlKbddxmN28Zm9YnavhNsr5fVKOF2CdnFHq4DWwi WhWC1VdMQTOrKMhnhMqS8lVz8gVhQRyq8Ryq7iyy62VlxvrbxJ rLxGLj/XXpzLu7RPWridm7sDkZt87fjJvedL3r2JCy/mB5VK3ymWBd4ShlxihZyihxyjBh+jhBfS1lxmzM7AnGnsGdDaQ 37FBuxFbr7PAQD0au0B+1EBiciAJFTA3qYajhIA8Ig2+k0RCwB gsHtCD+M/v04PPYzPrJQAAPAy3c6HPJd3AgDAHjQ/aRsiduoBAHk1shn7kJ0KKwDgi7PUedkt0bmEq6heAMA93MC8TP S6QsLSbKzc4PB4J6N+xe66wwIA8AdN0L1Nfz4u4wTfAAAgAElE QVRBBgCM6ByzY+Fv7ar/6jQFAKAwOGftakBxlACA7KfC4PiGtYdbvj1LmZyaEg2Zo9LQy3 NbY05Q156kROxv2nuHDQBQmpwf5hJm7a4PSWwKS2kOTWmel9H8 cR5BbnACALoVljry8AvKMACgmjEWsKU2tZgLAIBzlHPT0SEJ8K uILgDAzZb+gF9qLtZ3AgD61DasUE0QqklSrXjM0shTRWXjBIMm AMDG2+wVJ4lrCtt232QCALBS7fJjxJgs9NYr7QAAUo8hKgcXlg g/WSURjlkiDmJjcglLc1pjztD/kNx8or57amrK7vLZXD63bxIA4PZOvKCMPGgdAgCg2fIt5ymxd9 i77nHWX6AjWXKvb9Lm8tndEzaXz+WZAAA4PBN2l8/m9L6+fP0QAMDlnTz+jP/m+rIq8lAJfmDG5qpVKY0LU9BRua3QeMTMLdUtHLnF4X1BGdpym fb1kZY1CXV/+P557jOB3eWzu3xWu8ftnTDZPR8dbH7n+2edwyZGr/4RYcDh9nWNmPqVVo9vEgCgNjo7unXeiUnvxJTd7bO7fA63b3Jq yuObdLgn7G6fxzc5anK+f4707WWK0uQ81tS14zn/GLrrUJ20oKXnPGVwI6Ibcon39WMJX+f4/4hd/6/H/4GYhEmn3YJ+7i3JG294YNWOupzjHrvNz3n0Om1el93rdk6XjX4 f3NcttsPqdtimC0aX3euyT/v3vKY6u/6O4uNn+bic1nGzQi7v7huW9Q6rVVqtWqPX6vwpXUaDaViu4cuG mcIBSc+ofEyhUii1Ko1GpVbIFTqN1mgwGLR6s9FsMOhVSuW4ed wPnQadzq/k0+t0Y6Oj4yaTXqvTqNVGg8FiNrtdDr8W5RX1+pUcZRofPX8Hj u5/HNFMn/u8bp/XM71elZkTUxMOq1HZw+3lUYVMooDRJuogillkGZfeJWDKeHQZl 97Jo/cK2nu4JCEZQW14iH50pu76oYqzyWXH9zzL3/746KayvE3l+Zsrjm17eWJn7dkE+OUU5M2DLQ8LWl9cpldf41Sc k5Tm99z6tfviPu6JxNrjh/PP3/7pSu2yItLs++KZD6SQIgH0IivkBD30KDXkECkkhxRyhBySSw7O o8AKKCsvMMKzcXuKuUM6+0enKAG7EZvvsgEAA1pHYGbLrDTMjF T0ihMksdwCALiOHZx7pFUktwIALmH6/pjcHF1AEoxaAADZldJT8G4AAEqgCtgFD/ilpow2CgDIeymdkdDUKbcCAL48TV2YjY08jP/5KgMAoB53fX6CHLC59lSdDABgc/qWHmjZdasD+MExHvHnQiIAYERnn70L/ub2ur+cIAEAVCbXH7fUZj3mAwD4A6aF+5Aztte/pI0CALj9xqgM9PJcwrJ88qqjxLCkxsS7bADAmN4RnYaak9y0Kr 818gjhT+cowfGI7dfaAQBDWnvQroaAT5+klnABAC+pIwE/vjzwiAcAwPBVYXsRb26uvoXuAwDcb+kPWF+x5Uo7AKCj3xiytz FgfUX2M6F4zHIV2QPZXS8aMgEAfiliLTqEXZrZHFvUAQDAijXR B9CR6U3bizoAAGSZbt5exB+21FTQx/AS3Zs76lbm4BYVkGPOM9/Yg8gq/TcbGv/2qCUP15KH/4svcjNjdMZPFeXkkVJM7xvfPY1JQy7Jwq/Ma31nR+2hB6xBpeXH06Q3N1fN2VUd8Kfi+burYHvqTr8U//0r9MktkPVPYZsqbe7/fpQ8pLOvzMF8cYbYp7XlNsh+uMvMfClKqZX8iu7JxfZ+e58bdJ bzVdMATfO/ARwBAD7ruBX12Fd61IQosRkUHs+rxBg/Pr5iMk7Dop/i45y2OHNP03ocXpfd47R73C7PK/7jK/6z0+N55cLtcHhdLqtlXKNSqZXKMX9Kl+pVSpdGq1Qo5CodWzIo 7BxUqdSvB9MKuUKv1RkNRr1Wp1Kq1Cq1Rq3RvvKa1Wo0GpXazz fUqFQ6rVav09msFv/s2K/P+ydRyrRoz233edw+r2fC552c8E5OTkxOTExMeH1el9czDYhej 9vncfk87imvZ9Lr8XndPo97cmrKYTHIO1kyFpFPwwkZbWI2Vcq hdQs6esScTg6lk03q51M76ShKdVHdtYyywp1Pczc+Ofzj07yNL 47vqLmQ2Hg9A33/MOHxcUrlFQbiAQ9fKaY1drIwPTT4ALZsrPKS/FZW97kUYmHag4KC1DP3P77avOBW+zu3eTOKRLOvcIJP0UNyiSH ZrSEH8SEH8CG/EkKyWkMOtYXktIUcJgUfIcFyyctO05cebYs5jO9R2ZJK+QFb6j bfZgEAvBNTfWp7r9rWo7Kpx90AgKmpqV9us3+/p/GbK+3dKisAwGj3un2TUwA08VUzkpCFdV0AAGq3/pOTpLxqqcMzCQDIeSH+YyxCaXIBAL46TY7IxHx4mjwzDv4AOz0 UHtM7x/QO/+g7KgOdcKsDADCotkHj4F8dJwIALE5v4M763/1S9dfjbQAAt28ycGd98O56ZIccAOD2TipNrjG9fWJyitdvjEpD LctqiTpEWHYIHxwPT3vAAQDYXd7VB9FRWS3rztIWHiKsym2FxD X8dJ4KAFAanN8eb9t5gzGsdQAAKkhDARsqdhUx/e9NNGiGxMJzykT+yxae6u1YeBG6z+ubdHkm9BY3AEBucP54hjR zW/Wo3gEA2HqDGZaImJ+CTCrmAQAYXfrI/Yj5acg9D7gAAEG/MTS2ITChqaPfdOqlBLK9emV+29wCauRx6vz9yMXxDQi2Qia3yE bGWziK+809vSrbv/0yFjzl77nJkI2Ny0bM0mGTbNQsG7PIRsc7R0xdI2bZ6LhsdFw2 YpYOGWUjZtnYuHjYrDI4AABHn/IC/lp2t7n3+kthwBely7JwUTmEpRnokE2VbTz5z6eIAV+X5T3ma4y O73LQEXvqIuLrE69QZP7XGTHLhkyJ59qgG57Njauro48CAF5v6 WrNLkGvfv91Gp6v8t+XDpk6x8a7FJYuhaVLPt41au5WWnpU1h6 l9TayK+Yg6ouLZFKPPuUZ/+sLpIRyQVyNNLFemvJS+MVtVujT3m/wox3/W8ARAOAbN44jH3lLcs3wR3aTyuuxex32V6GsNq/T5i8DvdM5CnaP0/bKzsfmdti8LqfX4/SPcX7jP7oc/+oS5k/pcjkcWo1mbFSuVCgN/pSuaa6Mxmg0Do6p+dKBnv7h0VG5WuUvHjXjJrNep1er1Aq5wmg wGfR6pUKh1WhUCpVaqdLr9CaDSSlXqhRKl8Pu8/r5NL9h4j8IVPx8HZ9ncnJicnLC63Y7rGazXqWVD2pGB4wauddl B1MTEx6Py2Z2mHVu+7jX7ZjwuCY8Hp/HPTU15bJbFN3cbh6NS2kRMlslbIqMS+sVc7r57RJ6Sy+X3MXEU muKai8nlx3bXnU+oeFaOvJ2Nq70GKniAr3+Dhv1iE94KaEhe3j EfnH7gJA8TG8aQZaMPDo+cCaBl7OrJjvtVP65HWeerLiMDSziv HOTO+sya/apduhRUvBBXHAaNiQVG5KGC0nHhWTiQjLxIQfxIQcJ0xCZ1RqS 3RZyiLjoGHXlCUpgIhLJVdexFL/bUrf1Futf//S9altOpSQkA/PBWSo0A7OmgHiyvusFffQpeXhvCS8sA/POfuSa/DZGr8H//PZug/+8limfnYA8XiUtwQ/EHGwJT0N/fpG+MBMdFAePv9XxrG3wFrLnu5OkgnLhfXRPeELDx4exJZjewn Lh7O01y1KQJZjeizVSyLaa2dtrVqQii9G9l+ukobvrZm1+OWvT y6wS9vPWgSt10r032l2eCcGgMXJ/Y3RGc2Rmy5KD2ND4hs8PY0vQPZdqJAsS4XOTUfMysdBE1MJM7K J0dEQ8/DlhwP9u+5RWJEsBAOges8zdi3hrW212KfdRS+/Nxq7wxMY5iYjjzwWPcX2nq6Wz4+AzttRsPU8paxssJw+fr5UtS 0bO3PQyeE/DyWppCbb/vYPoeYmI+RnoT461lWD6fr3PmpeEWHAA8+FRQklzz+FHvDe31f 54pV1jdn98ED0nqXH5cQrsUNvcjJaYTHREUtNbcfAZ2+tmbCh/6+eKN3fUQfc2FsE7i5HdxZi+Ylx/Mba/GNVd3NT1l3zCmzvqZmyufuO7Z29+//zNrTV/3FLz5o8VM759Ouvnije31szYVPXGt0//8M2TGT9XzthSFfBd2buJdSWo7g+yMW//VPlJetPXvzbN2ly15AAuOgsXvqvmiwwEnqsI3lHz5obyI3cZ/fLxH0+0zYlveC+jKfDbR2/+9cmMnyre3PD8za9KZ/ylNGx71cxNleGbXyZeILZ0jE5MgRJ077v74G/85eHbG1/MT0LU0kaa6ENvfV82e0dN0J4GaFwddGtlyM7qsOSmOWnIuXsbF ic1fH6G9NFZcnwx+6+nWv98jrT1mWDTc+HWx9xdxazPHwvDGkZ/Qg/1/K9oq18fXrPOAi/2PTxqQj6xm1Qet/23+bXT5nXYXpF17K+KR7vXZX+Njx63w+evH13TEuxprzM/GLlc/5QF6LDbNWrNdEqXWv06pcug1+l1OrlcPTptMKE1m0xqlVqjVpu MRn/YoV6rU6tUSrnKoNdrtVq1UjkyNGKzWi1ms8fl8nld01qXf7Fy8 HgcXq9rctI3Oelz2S0G5chor7iLSxZQUUxsFQn+kFBzD19dLGz Hj/RJ5T3ifhFDOSiyG5Uuq9Hrsnk9zskJ34TPPSzjkDH1RFStiNkm 4VC7Bcx+CUfWQZAxWnrYBEbjQ8StrNqL+1B3DxGeniS9OE+tvs FsLOHhK6V0ZDePOChhDEkZIzziaFuVvOLiyI2DnSfjSQe2l6Ql Jx+++vmp2iWX2mZd4864wgs8y4DmEqEHcNAUDDSxGboXBU1CQ/djgvdjgpNbgpNbglOxwanY4DRccDouJAMfkkkIySSEHGgNPtg6 5xAxuoAMS0GvzSF8d44O3de86AB2642ObTdZW292bL3J2naTta 2ItSav9Z0kVEwh+U832O+fb5+fQ3grERmwC/673Y3QVMyKQvKfrzBgqZjFB1q2Xu/YdqNjUTomMhOz5Rpjwzlq+D7k77fWBvxcHRTfFHWIEHm4bUVe2 9ID2Fk76wM2VPxxU/WcvfA3NlUFrC+ftxceEQ8P+O75736oWJqCDI+rD/hbecDfyufuga86iIHtqgv49nnA38pDttUuia+fu6vujQ0VAR8/DFhzb9NpIgCgXaqN2FGzLA01PwUzJxkTmdYM2VIV8PWzgA3lcx LgSzLQsL1I6B5keDImJgsXHlcfsqXqlzOkbRcoazJQsO3VW86Q Np8jL0xEzEuAv/1TZcC3ZQE/VCxJQy1NbvrjhhcB68t/v6kqJrN5zQH07K3VAT9WBvz48ncbyhfEN6zLIyzJxARsrA5YXx 6yo3bFYcLyo22QOHjAN2W//6kiMhu39hgJuqs+4Ksnf9xUFZrUtOoA5ocCQtDm6sVZ+IWHicF JzcGxiHnpLUvziFHZuKgUZExK05pc/LrjxIiEhoAvHwd88yzgp5cBG6sC1r8I+OJRwNfPguPha47gVqY 2vZfRuGQ/Ysbm6uDt1W988zgmqeGDXPyqHOzK1MaViQ2rMlCrslvWHGxem9 wQtqXy7Y2VQdtrohIRs9c/nbGhfN5+1Nxk9NIUZMhPz77PxXSOmj/PQgd8/uCPf3qwZHft7F9efnig8eOUugXbKxfFN6w9gFyzvw7yXel7++C XqqXJN+gb8zCnHrGVejuer5y5/un8zc8/PIj64njrwr0NoT89Xx5bPT++/pPC1o/yCesOID/MQn16ovWz08RPCvDrspo/O9H216KOj89RojKQa3Navi5iflvM+est5t+u0jfeZ39ULoE97//5mWTsfxc4AgC8erW57ra39Kix+ZnNrHld7nmdDr94xt9iv55cv 64i/W5aXv+OntvhdTl8/zD5dU5LR/4xZcFht6mUSqVcMR3uqtaolWqtWvPKBUdr0Bk0aq3fLdEfTqBS qAw6vdlk1mo0GrVGq9b6h9TWcYvH7fL5XN7Xoh3331vduPw7jJ OTE16v22LWyfulUnoLE/2CVF/cUnkNX1WEr7nTUnmjuexCzd2jpecPZMWuP3lgDxNXz2xtknFJ4 7pRp1nrcVoBACbFABlVC694zCY1SznULgGzT8KStLd0MrEiMgL 35HTT7QP4x8fIlZdoNTc7mh4KCJUyZkufqH2okzUipAxT4MOIB 2OlBWMXEkW5O1HZSVezjsTm3Fx5sjHkIm3WxY63zrHeOUYJysZ D96Ohe5DQuCZobCN0TxM0AQVNaIbubYbubYYmoqFJaGgSGroPA 92HgSa3BCdjg1Owwam44DR8cDo+OJ0QmkmYd4i4KKctMBH19p6 m5XnEuZnYGXuQM/ei3klsfiexeXZS86y9qDkHcGtP0pafbl+YT11yjLb8JH3VKfqa U/Q1p+grT9BjjtNXnKStPUmLSMe8Gdv4Vlxj5EHskoPYGbvhs2IR yw4RVueTonJaF/1KmJuJh6ViI9Kwkb/iY7LxK7Jxqw/j3z2CX5GFiz7QEnMQG3MQuzQDHZWOXpbZEp2BiUxDL05BLUpGL U5uXpTcHJmGXp6BfvOHFwduM12eSdmwec9l6o+FhHapFgBwtlz 45vrnKzKbIxJRIXuQcxORi/cjI1Oal6ahFyU3hycgobEIaFxTSDxy3r7mmAz0/PiGGRtfzvj55dzddVFJ8Lc3vnzj58oFiY2rDmCWZ6BjDrZEH2i JzsDEpKGXHcDE/IqNPtCyNK05OgOzIgu3Mge/Kgu7PB21LLMlOosQ+StuSRpm8T7UkvSWBQfwCzJxi/ajliSjlvyKX5yNX5zRsngfckkaJvowISaHAN1e88aPFXP2oxZk EUKT0EHbG4LiGoNTsWHpuLlJyPkJTYsysEtyCEsP4qL2N8Wkot bmEtYda1uXh38/A7Ums3lFDj46G7dkP3JpYuOKA5jZ26oLygTDKssPR7Ghu+vezW 1dsh+1OLZ+yT5UZCZ2SSo6Mr4hOrFhaTp6wX7UggTE/B01c+IawhNRYYnIkFjE4l01cze/WJuMMNs9/G7dD4dQEZsq/vi3stnflwV/9yh8w9Ple+sXxdUt3FW1Ir52/q5q6C8V6TdoXYPTlos9cssnyYiQvz3+PBu1Jhsbk4lZsQ++aPv LsB01y7Owa3MJK1KRMfsaV+Xg1hQQ1+bg1qSj1h7CvXucvOY4+ d0j+PdzsJ+cpX56jfnpJfqnJ0lfXqB+d4+9tlgQfIr947WOwf9 14AgAcGsU49U3vKV5Jmylw6L3uOzTnhTOV/xHv/Gtw+512DxOm2faS9wvx7b5PE6fx+l12/1g9A/kmH/nEuawWTX+QIXXKV1ypclgMhlMOrXWbrHZrDaVQmk2mizjZpPRp FGoVUqVZdyiVWvUKpVyTGkyGL0el7+Jdrv/2fPGf+LzuiYnfT6v16hVDsm4QkozrekppfERHVPOJdbL2K29An qvsL1b0N7Fa+/iU6VsfBviyaH4H0+k/IyHP29rrhmSdegV/V6X3WbWk1A1T+5cb655LuNQu4WsXhFLTMd0MnCc5qctpfmtT49 TXl5hIO7zCC872bhBKWNY0j7CRI82l46UnRu6ljlwIk5YEF+bn 3Xk6JXv8x9HnWqeeYHx1nnmrOPU2dmtkFQMJKERsrM+aEcDdCc cuhMO3Y2AxiKgsY3QuEZoXBM0rgm6pwkaj4ImoKAJqH/EymmghKa0QFNwwak4WAY+4mDr/Ky2hYeIi3KIS4+SVxRS1p6gvX+a/sFp+nun6KtP0KOPURfmUcIPkUKzSKFZJFgWKTybFJFNCs8mhWU RYQeJoQdb5x0iRuaSYvIpK/LJK/LJy/NJMbnEyJy2+QcJ4ek4WAo2dH9L8D5McBIamogOSUSHJqFhSc2w pGbYXiRsLxKWgApNaAqNb4LtaYLtaQqNbQyNawyNQ4TEIaC74d BdcGgsPCQOviCxKWxHzbztVfcRMuMrrbTe7LpVLw3fXDl3Z83S ZFTIbnjQjoagHQ3Bu+EhcYiQWHjwzoagHQ1BO+HQXfCgXQ3QnQ 2wWPjC/ajotOaYtOaYVOSytObodPTi/ah58Y2wWDgsvgmWgITFIYJ3NgTHIkITkLAEZMhuePBOePCeRlg iEpbQFLobHhqHCN3bFJyADIlvCtnVELqnMTSpOTgBGbQbHrwLD ktEwfajQxKQ0B0NwXEI2H5MWAo6LAERsQc+N7l5TnpL6F5k0Pb 6oJ310EQUNAkN2QUP3FwL2Y0ISmwOikdBttZBt9XB9qLCUzAR+ 5rDdtWF7awL29ccth8TsgsR+EtV8G74nH2oP6x/fqmcrzO5dp4nv7Xx5bx4ROBPlbM31wTFNUJ2I2ZvrJr90wvI9r rgPU2wXQ3BP1dCN1UFxzYGxSKCdjYE/Vw5b1v1sv2ItzeUNdGHAQBTAHR06RD0kSbqUCNpgCpUEXjK9/fWvvN1adiW6vl7GxfE1s74onj1zoojD5i5Jaxlu6re+bJ4ZXzt 4n2NobHw4E1VoT+9iNhZP28fas4+JGxHbcjGyrBY+Jxk9JxE5J wddXPj4AszsYuz8EtSm5cmNS3Pxq4+TlpznLj2MPa9PPwnF2h/usmMOk0LSmn96b5g1PI/bszzfx4cAQBuxZC16qr3UYERX+W06r1uh8fh9BN0/Npqr8vhddinKZCu6UG2x/lKYONy+DwOr9vhczu9Hs+rEbC/uf5nfPS5XB6nQ6fRatRao94wNDCoVqmNBoNOq9Wo1SaD0WwwWc zjZqNJqVDqdDq1UqWQKzRqjVIu16u1Todjwud55RT7z8ZfXrfD 5/VXi16zXt0roHNaG2jN5e0tL3gUZBeXNCDuGJRyegTtMhZRSEUJ KCgusZFHbOSTUZ1MrIjWXHL2APzxuapnD4tvnB+SMdxW44CUT2 isam9FYRtecCjYPglbwsCJyQh67Q3C42P0+iIOrlzCbO4XkId5 bWPk+tGqq2M3DwyciOcfjcMWpJecOJ16uvSjs03zT+PfPkV/40T7O7lESDoGEt8I2dkA2VIL2VwL2VIL2V4H2V4H2V4P2V4P2d EA2Ql/tRCQXQjIbgR0tx8okdA4JHTPK6BMaIYmoqGJaGgiBroPA93XAt 2PhSbjglNwwan44FR8cBo+OIMQnE4IzSCEZraGZrSG+Ffm3630 1uDfFiE4nQBNI0DTCNBUPDQVD03BQ1Nw0GRs8D4sdF8LNAkTlI iG7m0O2tsMTWiGJqCg8SjoHlRQHDIorikotjFwNwKyCwHZiZh+/zvgkB1wyLZ6yLb6wG11gdvqArfX+U8g2+rCdjcsTWoM31o587u nK/bUfpyG+CQNsWJP7az1zyK2Vi5PboyIbQjaWgvZUgvZWjv9z7fW Bm6pgWyrhWyvh2yrg/gf3VYH2fbqclsdZHt90PZ6yNZayNbawO11kB31kG11kC21gVtr ITsbIDsbArfWBW6pgWyvh+yEQ3Y0BG6tDdxaG7gTDtmNgOyCB2 6rDdxWF7QbAdmNgGyvh2ytDdoJD9rTGLQbAdlaC9laFxTbGLSn CbKjIXBzTdBOODQeCY1rhGytg2ypDYpthMYjITvhkE3VkG310D 1NQXsaIVvqIL9UQ3Y0BMU1BsU1Bm6uCdz4MnAnHLKnKXBHfeDP LwO31ELjGufvQ0ZsrQz89tHyhAbIpsr5cXVztryEbHwJ2QmH7I ZDNlVDNryAbKmB7IJDttVCfngR+GPF9KdlWx3kp4rA75/DttctT0VCf3i2dleloEf3T19zh9u3/yJx5uf35v3yInxnfeiOusU7a6K3VYT/XPb7r0t/98XD8O8frYitWhyPCN1ZD91YCfl/2vvO8DauM13vzW6aD/BhKFmOyzrJbmLv3WTvsyWxJBIk0Qj2XmV1ybbiuFuOe5Ed9xJb bCB6rwTA3sXei8QOUhJVKUoiJZGiiA6SuD9mUCjLd28SW5I38z 7vg+ccnG9mvnMweOecOY0rwRJUWFZxSI5pXZouJF6+Ll23YXvJ 3dvMG1K1d6dr791Vev++yvt3ld6fY/jZnrJfPFv3y+fqHtxX8S/7yn/9csN/vN3yn2813/NoZchzbanq8bnbc271/w+cZ6cWFO+7+K/MNxjtSwvu4PY13utix18++vtn8A1dl4L00eEm5pO4AvXH4L0Mg 3bpctisdpvtyuXLJ6dOzl2cm7985er8/Pzl+dnZ2Uuzc5cvXZo+c+bCDN7xMnvh/Pmzp08vXl1Y9jjdbofTbnfYbNeJo8tlc7vsy8vulWXP4pW5U5Y jh5tLW8tEHVWKoa6aY8NdkwOt472HRrvqR7rqhjtqhzpqB9trD jeV9dUZ+htLextK6/RiI/8j2aevafPfaipXmVWiwdayC6cmmitNR9rrRroaxvqbJg93jHTW dVfKmtQftZsPDjbrJzvKTjUbz5QVnRG8efK9XWN/yK7bvyf/Dy8998qnsW8qHzhQTznQeufrLT984dCdv6+m7imFLAOkaCEZpw 5SdJCqI/QxTQ9pBoLpxQQzjJBphCwTLcuMZZdgOSW0nBJsSyltSxn2SBm2 tRzbVoFtr8C2V2I7K7GdVdiuKmxXNba7GttTi5O2ty7k0bqQR+ tCHqvDHqsLeawu5PH6dY834AwhAvXrHqsPeaw+5NH6dY/WY4/WYXvrsL21tD21tN01tF3VtJ1VtB1V2I5KbEcltr0C216BbavAt pZjj5RhW0pxr2g5JbQsM6GGmcZAFtKLffnyZTNVB6k6WqoOS9P fk2N8cJfpwR2GdYlyaqyEGitZnyR/cIfhod2me7L1WJqWlqKFFC2kaiFVB6nBYR0QSXgZaqkpWmqKlp qqo6bqqClaSNFAqg7S9ZDus0zTQ7oe0nSQooU0HaQbIF0PKTpI 1hKqmmEgLpFpgCw8VQvpBlq2kZZlxK9IyyymZZsg0wDJGkjT0X JMtCwTpGohWVO9eAQAACAASURBVAOZxbDFBJnFkKSBZC0ty0jL MUGaFhLUkKanZZto2SZaqh4SVJChhy0mXNTwA2nZxrsy9f+Ypb 07XUNNVt33iP7+TM36JCUtzQCZxZCigWg5JKqJB0CcAmJkkKqD jGJI00OCEqKkkKjG0vX35xgeylbdGVHw8wzl64JeeYVFXjEur5 78XDf08J7iH2zK+1my7IEcPZampcUpQjiSe1PUP99u/MWO4n/OUv8sVXFPpnZdho6WqAKOBLgyLFWDpeuxFA0tWhqSoFyXZVifb VifpLorQbkhx/CTHaX3bDXdk6a5N8fwj49W/Ox3VT/daf75NuMvflf5L/vr//WF+gefqL7rsar17w/m6CaXHN9ZcfR6vc7TR6+pP3QWvXKl2Wxbmnfbrf4dYwgddNjcD pvb4Rvfg9ci7VaXzeqyWt1Ou8fl9LjseCB45gm+wLUbX9HLYcc XgnXYbed96zucnzk/f2XBem1p5tzM1YWrVy5fPnXixPzlK/hKOVcuX3Y5nSvLbqfD5rTbHfagF4uECts8HufKyrJ1ceHs5PBI Z013rbazVjPSVTs10jM50DrcXj3YWjncWTvW2zTSdWis69BYb/N4b9N4X/PEQNtoT2NTubq5QtdeY6zR8rtrdKMdlRP9TWPd9ceGu3uaqvqb q4fa68YH2oY76rsrJN3GL0dK86eMudPSd099/vTY69vaXtyu2P/0iy9/GPOa/N/eKMHeaPzea60/3H8IPVFF2V5CzTZAigbiVBCvggQVJKogUQ1JmgCTtZCigxT8P6 yDFC2k6gkGaSUtvZiWaaRlmrAsM2SX0HJKsJxSbEsZtqUMe6Qc 21ZBcHsltr0S21mF7azGdtVgu2rW7a4NIViHK2bI3jpsb926vX Uhe+tC9tSF7KkL2V2H7a7FdteG7K7FdtVgu2uwXdXYzipsRxW2 vTJw8q3l2JZy4qI5pbScEsgy0zJNkGmEDCOkGyG9GNKKIc0QyE Kq3pc7HfFgCMo7LVmzPkV7b6b2p1v1v9xh/OUO48+2Gu7J1K1L0dIS1bCGeLnhVAVFNZCkIWzwKG4cSFJBogq SNJCiJaJ4OFkLiRpIVEGyhij5JDUkqgjBTdFCohqS1ZCqgzQdJ KshUQWpOkgzQKqWuFaaHtINkKyBBCWk+KVKBQkqIilFC3FKSFJ DugEy8NtACUkayCiGNB3EKYjKYLoBktS0WHlIsnpDjvGeHOOGZ BUWJ6elaCBVD0lq4EohVkEId6wcoqSQoCYUP0EJHDHEKiBZA4l qLFr2QKryoe36e1MV/xCWf8evP73j/3x+x2/y7gjNXx/FfzBD8U9bdHelaSBWTmGKqBwJJKhoiWrgyqhMIS1WDslqSFAAW wRsMSSoaClaWqKKxhXTuBIsRRuSpguJV2LR0nXJ6ruyizdk6O9 KVG5IUv1kq+m+nSX3bSm+L0P7wA7Tz/dV/fPvKn+xt+z+x6vWvdJ+94Eeec/5ldUbTP38ZvEtiqPX63WcGF8QH3AUvXqlrdxunQ/0zzisbjuxfFmgfwYXO6fVZbO5rEsuu9Xjcnh8fdbXv3+8fqEHm 8ftWFq6duH8zKWLs9NnpqfPTl+8gG9FMIdvP4DvmHptcdG7uuq w22amz11duOpxO9yuNXVGj9uxsrridjounDo21l3X22Dsqtcda a88NtRxbKhrvLdxuK1qpKNmpLPO0ttkGWgd620abC1vLxU2aL+ skn1SzH+/Sssf7T403tfcXmPsa6yw9DYOtVcdaa0a7z40MdA21HlosKN+rK/F0t/WVSEf1396Ufjaibe3db20Q/vik++98Frmi/n/+9WSDa/V3/lS498/f+gHv6+h7CqBDB0kqiBOCTEKiJFDrALilD4qCKH0M0FN0C8EyV pI0kKSFpJ1kKyDZFxlDJBqgLRiSDdChhEyTFimGcsqwbJKsexS LKcM21KGbanAtlZgj1RiWyuwrZXYtipsezW2oxrbUY3trMF2+L hzLf1f4pbbq7HtVdi2SmxbJba1EnukEttSgW0px3LKsOxSLKsU yyrBskpomWbIMEGGEdKMkGaAVAOk6iEZp47wPwnXIDUk+vIYr1 6T93gVXiZUgkr8E/4fjMfL0B8O+j4+OBw4ORFNUAaiCSrCHg/jjFdAggoS1b5U32MMT8JlNElDHJWkhmQNJKghVgEJKqI1EKeEW AUkaghtjVFAnBKStZCihSQ1xMghXgkpWkjWQKwcomWExiWogSu FGDkkaSBZAzEK4EggTgkpGkhUAVcKUVJC02MUFLaEGiMnyjNOQ eGIIUpK+B8loTCFIXGKezN1/5ytfTBD/q9bVP+2y/CrnYaHslX/lCq7L1UZkqSCGDliCBBTSI2VQ5ySwpGgCD4Vv2KMnMoSUpkCiJ FBohLiFcASA0uExSuxZA0tVg4sERYrD0nRrkvRrIuTr4uVrk/T3p1dfHeG9u4E+U/StPftKLl/Z+kDjxT/dFfJhmca1r3e/a9vtExOL36rwoXj2xVHr9drPzZ0Tfy2rejV+Y5qu/2qy19/tNs8DqvbbnM77YQ+2q14fZAY4WhbctmtLlwWnfg+AU63y9/EDp6051voweNy2GwXZmZmL86eO3fuwsyF+cuX8b6aS3OXrs4ve DzuZY97/srl01MnL12cxUftBAvu8opnedkzPzdzbLBzsLm8r6H4cEuZZaD l6GC7pb9prOfQaHfDeH/zxEC7pb91sLWso0Jer8srEb2r+fJF6YdPFr6+7Y/7oh+P/XXB20+MdtWP9jYPdTUMddSPdTeM9TQOdzf2Nld21Bo768w97XW tZcqR3D9Mfr7/k5feeuSZz+jPy+7eX/X9/Y0/fLb+R49X3rndTMnQQ7wCuFLibuZKIVoG0TLgyiBaBjG+cIwMYu QQK4dYOcT4qYBYBcQqAv/keBUkaHy6ideztJCkgyQdJOshxQApBlpaMS3dSEsz0dJNtAwzL cNMyyrFssqw7HIsuxzLqcByyrGcCmxLBbYFV8xgVmFbq7BHqrC tQSL4SAXBnAospwLLrsCy8bOV0TJLaBlmWrqJYKoRUoshxQDJB kINE3WQpIEEDSRqIVEN8RqiphyvIvIVq4AYBcQoAnnHA8GldB3 9RccNMvB/GbPW2P8NXsLBBkQh41FfGD8P4ZvvcNxP/KhYXEzlxBnilBCrhFg5YRavJCxxyYtXQawcuHiSCuKUwJUCVwZ xSkjwR6WQoIQEFUTLKBwxxMghXgVxCmqUBKKkxDmjZRSWmMqVQ bySGqeksiXAFkOsHOKVEC1HLBEFtySETERli/CSpHIkiCGgRkkIr1gijCNeHy+/K0m5PlYWwhbSosQQK6dGyxBDgCL51CgJxMiAI0bhRVSGAPeWwh Ci8CIqW0QUI1sIkUXAldJiFbRoGTD4wBZhCUosUUXjSmhsEZag XJemXZ+sXh8juSteviFd95Mcw0/StPdl6n/yeHXIc40hTzU+Lzzs+vZXuvXeBHH0er22sd4F/ht2/hsLPfVOx1KgU8Vp8ziXiOkxeC8NPnMmsLCj1WVfcjsdHpfD47I RGwNcr4nXLxRmtV6bvXD+4vmLF89fnL1w4dzZ6dmLFx122+rK8 rXFq1PHjp+fOWezLi17XD5ldOAjupdXl5euXj452jfcVjXQZBp oKR3vaTx6pHO8r2m8r3G8v9nS1zJ5uN3S3zzQVNJSJmko5h0yF bWUyzrrDP3NlYPttYMdNUdayxv0+YL3ft9eqTo9OTTS0zza29T fXFmpF4m/+ONnbzzzx+f3fvTkDul7L/J2p3Y/kbT/pS9+/HTtHc80f//Zxjv3lFNTNVRcEFkiYImBLQaOJMCoG4Xxf4JfQ6OkECUDrhy4c oj2ExcRpY94hUsD8RpI0ECCFhL1kKiHJD0kGyClGFKLIdUEqWZ IM0OaGUsrwTJLsYwyLKsMyyzHMsuxLFzpglnpo18HK7DsCiyrH Msqx7LKsMwyLKMMyyihpZdAuhlSzZBqglQjpBRDcjEkGwgfEnW QoIUEDcRrIF4NcWqIU0GsEmKUhBRGK4hMceUQJYco2ZrnB1e6p pRuyK8txrVfRn0d8UL2h2VElONPkq75XThS4ODuySBKFvR7yQh L/LHn9xz/4bhSwCtx0XLgyoAjAbYEuDKIkUO0FNgSYEsIxYmSIqaIwpZAtB yiZRSOCLFEVPypyZVSmCIKS4w/RClsMWIKIEoCMTJqlAQxhBSmiBqNX11GZQoRgw8cKXClFI4IRf ApLBFesJRI/p2RfApbTI2SUliiO+k8FCmgciTUKAliCBCdR2GKqFFSYItQOA+ FFwFHDBwJhSFA4YWIIcBLlcIQIDqPyhJCtBQ4YmpEEUTygSulx cqAI4JIPi1KgsWrsHgFxhFjHPH6RNVdqZq7ElUbElUbtpdij9d g++ofeqxidOom7c56M8TR6/VahzpskrdtwjcX+hud7sByO26nzePCG9d2t9NKjOnBd5JxWF1O vP/a6nHgK9zYPS6bx+XwEPXH4LXCAhVAj8dpty3NXbx4YWbm/MzMtcVry8tuj8fpdjsvz81dmp1zuxzLnqBD3M7V1RWXy3H+1OR YZ91gS+mR1rLhzurJwy2W/pbxnsbx3kOTA62TRzomB1oG2yraK5UtZbKuev1gZ+3R4Z4zxy3 nz5y4eO7MhXOnZ04dm56ynD0xcXx8wHK47fyJifGBto7GMvHBD 97Ykfrob36V/Y/r99y/7r1/e6A08eGeXZwPnnud9lT1j56shadrqHvKEFeKGELEECKmCLH+HL LFiCNZSymFIw38V6NkECUDrgK4eG0Ll0gVxKogXg1xuEpqIV4H CTpINEBSMSQXQ0oxpBiDVLIE0kogoxTSSyG9FDLKIdPPirX0fZ 9RFrDHD08zQ6oZUoyQYoTkYkgqhiQDJOghAddELcRrIE4DcWqI DdLEaAVwFcCVExmJkkKUlMKRIoJr884W/3ml99eQLQ66nBixJWujvlS2JChJHOSnOBBliRFLTOFIqBwJhS3 BT44LEIUlQUwRlS2BKAmVI0FsEWIJfVExhSFELCHiiFGUBLGEi ClAbDGKkiKOGDGFiCmksMVUjgQxhShSgFgiapSEyhEjBh8x+FS 2GNgSCluMGAIUwSdcZQpReBGK5BP+RwoQnYeYAgpHTGUJUTgPh fOIvEcKEL2QsGSKUDgP0QsRU4jYYsTgo7ACFMFDbBEFtwwrRBF 8CltMZYtRBI8SUQgsEXAkVKYA6DxgCGjRMhpXBiwhjSHAoqUh8 fKQeMW6WPm6DH3IrnJsVyWWWfqu9MjNkSzvTRNHr9drO9xiFb2 +JHzj6lCb2+1w+0d0O20ep5WYi+IIzC8k3kj6x/c4/e1rm8flDFoO56trhdlXlt0229KluTmX0+HxuBYXrzrtxALdyx6 Xz8zpdjmWl90rKysLF88d7Wscbq0Ybq8c7qge6z1k6W+y9DWO9 TSM9zQdH+o+eqRtsLW8s1rdXqUeaK06Otw7fXJydubMxTPHTo1 0j7WWdZcKW3VftujzukqKBsv5R7RfdmoLxwdaa8o0n+7f90bkf 73003Uf/nJDCeNXR3awh57J0O9/dt9zX97/+9IfP1EDT1RR95ahWCkK5yOG4C8hU/iV/62YwhJDgBJgS4AjAw4uLnKIkhNaGa2CGJxqiMWFSQfxeojTQ7w BEgyQWAyJRkg0QZIJUkyQYoYUM6SWQEoppAazDNLK1n5TCqklh H2KGZJNkGSCRCMkGiHRAAkGiNdDvB7idBCnhVgNxGogRk04E60 EroLwM0pOeM6RAksCLAmeKQrLJy7X5Z0p/AuL8a+lEDGEN44yhYEoUxgUFRLRSF8SS4hYQhQpQAwBYgkpRF7 4iCGgskRUlghvw1KYAmAKqQwhihSgSD6VKaT4klAknzhnRBFxR 7GEeP0ORfIRU4BYeBIPMYQUppDCFKIIPqIXEAdGClB4IaLzCB8 iilBYAYooQgwhiuSjMB5h6U8K5xF5DC9EofmEZQQfhRagML8lH 4UWIHohYggIPQ3Lp0TyqWwhlSFAYQXU8EJgCYEtggg+0AuBKQS uFIuTYzEyLEFJyyqmPVJCyyh77P0Wp28ZoZuAmyeOXq/X2nfIKXnzmujtxdEet8cZtJaE3UOsdmNzOW1u+5Lbtuiy2/AFzfAVK1w2on1NdL+4nL4hkNe1sm3+uuSyx+102Gamz507O+10 BO/yTGzdt7q6arcunpkcHumoGW6rHO6oHu2uH++uH+uoHuupH+s9N DnQOjXUOdpV21Gjbq/WDnbUnz46MjdzZubU5LGBlt5ySQ3vFfMn+8pzn2tSf9RXUjBuy jste3Pm091jL2U3vZAteTzty8TwL/79p7J/v689+T+PP510+PV9klffSnmy6N695u/vrf3RnirqVhNKViGmENGL/nKGF6EIwVoKUYQQRfopQgwxYkp8lCKmFLFkVLYc2AqIUgBHARw lcNUQrYZoDURrIEYLMTqI1UOsHmINEGeAuGKIN0K8CeJNkGCGR DMkmIlAohkSSyCxhAj7v08w++xNEFcMccUQZ4BYA8TqIUYPMTr iWtEaiFIDVwUcJUQpIEoBbAViyQk/mVKf22IUKUaRIiJTeB6vzzgfhf8VJfltMNxHehGK4BO8Lhr4Ef konI/oPBRRRDC8KBDGRS3CdyCdh1tS8CQ6jzAOLyKSwot81ypA9MLAG cIK1pw2rDCQSi9Aob7UcB4KzSfEMaIIhRag0HzCN1wKQwsIz8M KUWi+7yQ8FJofZMlDm/NRaD7heVgh2pQXuNzmfBSaT2HwgFlEDedRNudT6TwaR0JLUGGx cuBIiK751JK0l+uvLd2MHVn9uKniuLqyau+pdckOLEreW7QMuD 1ufDstl92O91PjE2PcTivx8tG15HZZ3S6ry27D9zj0OO0e//Bsl8PtvsFaiv6KpMftdNisiwsLLife8RIQR3wW4MWzU5a+xqH2 yuGOyuHWsvG+Q5MDzSMt5cNt5ZOH244Nto/31Pc0GDrr9CM9jWePj184c3xqqLOnXFxd+Kr5k99V5e9vNx4ca TWfbDNdKC+c47907t1tAy9vz3/y2W2Pf/rm0wdk6Vxt9G/bdyW0P79T+fJLz+//06bfydHuiu/vrv7R9nJKhh7FylAED4UWoNACFFb4l5NeGPgHEuSjcN8fzy+UD JGPEsSQIKYUsaTAkgJbBmwFwSglcFXAVQMXly0txOh8KmmAWIN P44wQ76fJR3NQ2AjxRogzrtVEA8TqIEYH0VqI1gBXA1w1cFUQp QSO0ueDHNgyYEkRU0r4yRD73A4WRD6Rx+syTuf9VSV5K8lDYT7 n6TxEL/JF8XBQNMACFOa/c/xhHqFihHEhcYPRCxG9EIUVoNB8FBp03c3Bt18B2pzvixagzXm+ 8xSi0OBoAdqUhzbnEVcM9UcLCZXcFHTg5ny0KS9wkk25QUl5eB KFzqPQC9DmfEoED7gyWrwaomVUhgC4MkjW0VJKkl6snpv/1vdFuA43VRy9Xq93ednaWrosP3BN/sG1yUG3xxkY1O3A5xf6B0JeczuWiNnWxCq5xPo9HmK5MLx97fq KOAZH8XZ0oPW97HGvrq4sLVyZGu4e7qwebq8c7qgc7ai29NRP9 DePtleNddYdH+46erilv9HcWacf62s9d3Ji5sT4WFt5vfjdks+ fKs/f36z/fLjVeKKv7ny98or0zbmPd4+/lGV+atez+w78ZpcoZKf5ju01tG2m/9omDkv9MjTp83/PEW7Yor0js/R7WeYfp+vujJUhhgCF5qONucRD9RtgwVoWolAeCuMRfzP88U7n I7oA0QUoXIgiRChCjCLFwBBDpAQipcCUAlMOTDmwcJFSAkcFHD Vw1MDVQJQGuFrg6iAar/TpIcZAMLYYYtYy1pcU4zOO1gNXC1wtRGkgSgNRauCoga0CthJY CmDKgSUHpgyYUoiUQKQEGGIUIUYRIhQuROECRBcgOn9NdSyMh0 JxFn4l799Ukd464koXHCXylef7ra87JM+XlE/o1GbfXeGPhuUTOuW3xI03+aKb89Am/w2Zhzbmok25hPEmPOq/RC7aeJDQys15aONBQvL8STe0DM1DGw+ijQcDl8bD4b7aJb2QGi WBOBmVLURhhRSmkBavw6KVT3zSsbDo/O+15ZvGTRdHr3fF5VxqMa8q3lmUfrB0fMjtcbntxLwXt8NfeSQ GiruJgeJWYqwPMX/GSjSfiYHiwe3r6yqSQWG3a3V11eW0z5ywjHbUDbdVjLRXjXTWj Pc0WHoaLf0tlr7GiZ66qcHW0e6angbjcHfjmeOjZywDh2tV1bx XzJ/+vl56oLdBdbSvdrq1eNbw6eUv9p19M6vxhR3v/25/7J6Dd+/Q/2BHxfe2Vfww04gSFD9iCL63ife/NvL+7uHC723i/SCUd2dYAQrz3TGbctHmPBSK37jfBG8ol8G1iWChpAtQhACFC1G 4kBohokaKqZFiKlNCZUqoTCmVKaOy5VSWAlhrJZLQNa1PJXUB4 YtZy2i/IOqAqwOulpDXKA1xKrYSWAoqS0Fly6lMGZUppTKkhAORYmqkiB oh/Ios8hB9bY3p63TwmyrS7wDz0eag/BICF3Q/BKI+jSPCQcaBaG7gQOIWzV8TDcUVNg9tzEWhecTNvDkXbcpFYf mEmuN6SvxAPvnD73z8JGEFiF6AwvA6YwElkk9lCBC9AIXlU5h8 KktMjeSj0HwUIYRo9W92m/UNx1e//fHeN8QtEEev17vstC/Wa1dlb12VfrA4NeL2uFx23/tHvFmNyx/+/tFuxfu11/TPOILb1063K7DC9g3odqysLK8se+Znzx090j7YWj7UWj7aWTvS UW3prsf7XiYHGk8MdVh6Dx1uKRvqajg9MXhqtKe3nF9VsL8894 UWY+5IR9mpzvLZCt5l/h/Ov/vI0P5s4ZNPZe/5+KHt0u9vKfvelvIfZpl+nKBCbCEKzUcPf4kePog2HkQbc9HGX OKBGWDuN8/NXxWF/ED1IbSQICEuRSjMV4vEK5LhIhQhRhFixJAghhQxpIghozLlwFQ ASwEsFbBUwFYBWw1sDXB8jNJClO5rqAWONmDJVgNbDWwVsFTAU gJTAUw5YsgRQ0ZcLkJCOBAuQuFCwrEwPgrjB9qb/lyE5l+vC37idZy/QeLSs9H33N2cd+PoZl/REdG8NdFAnW6tUG4MUkZcNAN6529B5xPXCrS1fS1oOo84MKyQ6 NHelIc256PwQkT3WdILUDgPRfBRKA+F8R9IkB0Q9p2+cDMGe38 dbo04er3eZdvSUp1yRfL6gvzDayctLo8nsGMMPr4Hn7ji9O21Q MillRgDFKg/+rYrcLk8LudXJNKxvOxZ9a5YF+fPWI4Mt1cNNpmH26vGeg4NNZ uGm02WvsbJ/qbjhxuP9TUMt1cNdzYcH+452tfQbc6v5r1cK3m7t1p8rN18rl5 +Rf7Wlc8fnXg52/zY9hey9v8H6wOMnvt3YaK/pwvuDOeh8EIUVoA2HkS//QI9/OVX1PAmMO8rzEeb/CwguLnQ1xotQmF8FCZAYQJEFyK6ENFFiC5G4RIULkURUhQhRZE yiJRDpAKYCmAqgakEpgqYamCpgaUBlgbYOLVfoQbYGsKGpQYmT iVBhgIi5ZRIOYqQERcKl6BwMaKLEV1EOIM7FlpEeLuZF8jCpgI iUxvzb5Trrz6K/gaZ+/XR4FLKXVtiub5Hiy+8KW9N0qZc4pG/KS/IMi8omuu733zR4BY0LqOb84nr4u9AcMtQHiVCSomQb2AUbXxEJ SmznJi+equkyY9bJo5er3f52sK1KumK7M2rik+WTk+4l9344j1 uu83tWquP+Fwau82Fb6Vgt+FTsN0OW9D7R8d19UeP27266nXYr TMnLeM9DUMtZYebSobbqyb6my29h0Y7Kyf6m6cG2452lo53VY1 01B490jHWWdWq/rS66OVGzcdDDarTDao5w2dX8p87987Opucf++OOF2Pj378rrOD 7v+X/w28FP/xtEXq4kBIgj7KRR9lUdMu4mb+WwgBDRZRQESVUTAkVU8JwSil0 KYUuo9BlFLqcQldQwpWUcCUlQkWJUFMiNZRIDSVSR2HoqAw9la mnMg1UVjGVVUxlG6lsI5WDf5p8NAfR9yXbRBizjcSxrGIqU09l 6CkMHYWho0RqKJFaSoSaEqGmRKgo4UpKuIJCV1DocgpdRqFLKW FSwlvccyIXoqCsCa7P9S0s/9uIPMom3trof2tfRNlcRNm89l7Ck64rWyLMX3PLEUkCSqiAEuo 7MFRACRVQNvOJk4QKKaECwjJMSAkTUjYLKJv4lFDhQ4mSPW/XPvNRc0P36VuoSNfhVoqj1+tdvjp/tUywInl9QfXp0vRx97KbaF8T43gCdUNic1d8/R671TeLxup22Akbh82/XarH7VpdXV1xuy9Pn5gcaB5qKz/SZB5sLR/rqp8caLH0NVn6mo4PdZ4a7TrWVzfSXj7WVTfaVt5RnFsreavN8 CdLjeRiaf6C+NXzH+6deHXr0aL3z7Q3dLYOFhWPFunHBMYRkWl YfDty5DqKgmkexSk04RwL0DgmNI4JzRaBaVxgGucbx/mmcb7JwjdN8M0Ei0wTPNMEzzR5Qxau4Q3NJnimySLTRFHQOfkm C99k4RvH+cZxgWlMYBoXmscJZ0xjQjPuHuGw339/jr6aX7Fp5Fb/BH8LHPma8LDYNCw2D4vN/vBIUHg0OCoyDYvNI9pqS0nDsbLmKcuJy7dWiG6IWyyOXq/XfWV2sZTvEb85r/586dyU2+MJLP7osnqcvreNvi4aF77vq9NKLNmNT6dx2TwuO77F worbvbKycm3h0onhnqHGYlwWRztrLP2NE4dbLAPNxwbbTo50nz jSYumuGW0tGzxkaDcebFS932f4bMr4p0vydxb+9NTk61stX7xy skK7OH3K7XLf6kIiQYLEzcatF0ev1+uam5kvzl0Wv7ag/cJ2ok5umgAABTxJREFU8Yx7eZnYtNpu87isxIAe/+RrG75JITH70O2wu2zEihVuu9XjsHnsSzMnxke764aaSgebS4Y 7qib6Gy39TZaB5qODrafGuk8MtVm6q4eaTf3Vik5TXof2oxHth +c1710peP7sgV3j7z1xslh8/nCv0/Gt7xpOggSJ2xa3hTh6vV73+dOLxbnL4tcXDHm2uWn3yjIxfwav P7p8ndfE/Bl8O2ybb1VHfKa2dcVlX3E5zh4dHGgwHWkqGeuotvQ1Tgw0Tww 0HxtsOzXafWqkc7yrur9B110p6TblDWg+PC5/64r41YufPTlxYM8E793zPS3XZi/c6sIgQYLErcftIo5er9c5fWJR97lb8MrV4nz7lfPuFTexm6tvn UeP04pvb02sH05MvsbXPXMse1xuh3Xm+HD/IeNgk3msvXJioHlioOX4UMepsa6Tw52W7rreOk1HaVGP4bNx1T szkteu5D07dWD3xJevnSzXzJ88vrJya4ZTkSBB4jbEbSSOXq/XeXrymu5zt/C1BVOh/coFz7LHbbc78Rqik9hYxte+trqIvV6tHqfdZV+aPTt1YqTb0lt v6a2f7G2Y6Gs8NthxxnL41Gj3cHtFV5W8pyR/2PDxadlrl3kvXPjosfF3Hj2qKrw41G9bvPWDBkiQIHG74fYSR6/X65gaXVR95Cz6w1VzkWNhzuPxENsB2m1uh83j9O+OYHPbrG7b0 rLT4bJbp48OTvQeOjbQdPxI27EjbceHO89MHD452jPSWdldIez TfjwpfXNW8OLCwaen3nvckvfW6UNl1rlZz/LNWDKTBAkS30XcduLo9Xodk0NL6g+d/JcWykSOq5c8yx688uiy29wOq8cnji67zWO3uW2L5yYGJvsbpwb bpwY7Toz2nD06eHK8b7jF2KX+aFj0yjT/+ctfPnHhg73HPtt/okQ1Ozbk8dy8VY9IkCDxHcXtKI5er9c+3r+keNfJe3G+TOy4ds Wz7HHhAxudNmKco9PqdtiX3c7ZU2OWruqTo91nJgbOHB2aGukc adQeVr47kfvkpYO/n/v4sWPv7JsUfHJxoH1pbvZWZ4sECRLfGdym4uj1em3DXUvydxy8 F69WSp1L8+5ltwsf2Ih3wjiWPC7H0vzFk6Nd08eHTx8fmexvGK 3kj4tfnf7T45c/efzoO48ez3/3VFXx4sw0WVUkQYLEn4vbVxxXV1ZtR1qvyQ7YC1+cr5A6rs27P R6X0+522t1Op8fldDmWLp6enBrvtrSbx7QfTeU9df7Tvaff2XX s4xdPlypnxwZd5EBFEiRI/KW4fcXR6/V6V1etvQ3XJG/bCvfPlwqdi5c8Ho/L5bQ5rFfn52bPWiZrJZPCly58uW/63Z1THz1zQp47O9Btn5+/1X6TIEHiO4/bWxy93tXlZWtnlU3y9lL+/qtlIuvc9MyJkTO91RcOqea07134dO+xt3efEn883VR97eL5W+0 sCRIk/ufgdhdHr9e76nEvtZZaZQcuF71ymvfGifyXTn342Pgb2y2f/WGmzrRw4pjbeVN3liBBgsTfAr4D4uj1elddzoWOirPCN8Ze3z7 80QuTetHl8UG3/WbvKUGCBIm/HXw3xNHr9XpcznN9LTPdzfYrl261LyRIkPifj++MOJIgQYLEzQ QpjiRIkCBxA5DiSIIECRI3ACmOJEiQIHEDkOJIggQJEjcAKY4k SJAgcQOQ4kiCBAkSNwApjiRIkCBxA5DiSIIECRI3ACmOJEiQIH EDkOJIggQJEjcAKY4kSJAgcQOQ4kiCBAkSN8D/BWRIrRaBog0CAAAAAElFTkSuQmCC

نموذج انعكاسي يأتي في أغلب الأحيان في نهاية الاتجاه الصاعد، هذا النموذج يشبة نموذج المثلث المتماثل ولكن بصورة عكسية بمعنى أن أضلاع المثلث تتباعد بدلاً من أن تتقارب.


مراحل تكوين النموذج:
يشير هذا النموذج إلى فقدان السيطرة على السوق ووجود حالة من التردد بين البائعين والمشترين فيقوم السعر بعمل قمم صاعدة وقيعان هابطة، حتى تسيطر فئة على سوق ويقوم السعر بكسر المثلث.


الاستفاده من النموذج:
نتيجة لحيرة المتاجرين حيال السوق فإنه من الأفضل الانتظار إلى أن يستقر السوق على اتجاه صريح وواضح والدخول مع نقطة الكسر.

هدف النموذج:
يتم قياس أوسع إتساع في النموذج من أعلى قمة متكونه فيه ثم إسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/3F41270D-1885-BD47-F9E5-A3A8021A9932.gif



هي نماذج استمرارية، هي نماذج تشبه الأعلام في تكوينها، وهي عبارة عن تصحيح صغير قبل استكمال السعر لاتجاهه السابق.



مراحل تكون النموذج:


حركة حادة وسريعة في أحد الاتجاهات.
يحدث بعض الهدوء بعد هذه الحركة ويتكون شكل علم ( وهو عبارة عن قناة صغيرة وسريعة التكون)، أو يتكون شكل علم مثلثي (وهو عبارة عن مثلث متماثل صغير وسريع التكون).
بعد كسر النموذج في اتجاه الحركة السابقة، تكون هذه إشارة لاستكمال الاتجاه.



لاستفادة من النموذج:
في الاتجاه الصاعد: الشراء بعد كسر خط الاتجاه الهابط سواء في العلم أو العلم المثلثي.
في الاتجاه الهابط: البيع بعد كسر خط الاتجاه الصاعد سواء في العلم أو العلم المثلثي.

هدف النموذج:
قياس الحركة الحادة التي تسبق تكون النموذج (تسمى بساري العلم)، وإسقاط المسافة من نقطة الكسر التي سبقت تكون النموذج.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/ADDD8C7A-1651-AAC3-1711-EFA33013FA21.gif


هو نموذج استمراي، يأتي في الاتجاه الهابط، يشبه في تكوينه المثلث المتماثل، إلا أنه يكون مائلًا للأعلى قليلًا.







مراحل تكون النموذج:


حركة صاعدة ضعيفة, بعد اتجاه هابط حاد.

يكون السعر قمم صاعدة وقيعان صاعدة ولكن في كل مرة تكون الحركة أضعف من السابقة دليل على ضعف المشترين.
بعد كسر خط الاتجاه الصاعد في النموذج يستكمل السعر الاتجاه الهابط.

الاستفادة من النموذج:
البيع بعد كسر خط الاتجاه الصاعد.
هدف النموذج:
قياس المسافة الرأسية من أوسع جزء في الوتد، وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.
لاحظ:



ملحوظة:
قد يأتي الوتد الصاعد في الاتجاه الصاعد عاكسًا للاتجاه.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/08/02/gif/v202/A6CDB05F-29C3-E3BA-6110-AAD4713EB3E1.gif


هو نموذج استمراري، يأتي في الاتجاه الصاعد، يشبه في تكوينه المثلث المتماثل، إلا أنه يكون مائلًا للأسفل قليلًا.

مراحل تكون النموذج:


حركة هابطة ضعيفة, بعد اتجاه صاعد حاد.

يكون السعر قمم هابطة وقيعان هابطة ولكن في كل مرة تكون الحركة أضعف من السابقة دليل على ضعف البائعين.
بعد كسر خط الاتجاه الهابط في النموذج يستكمل السعر الاتجاه الصاعد.



الاستفادة من النموذج:
الشراء بعد كسر خط الاتجاه الهابط.
هدف النموذج:
قياس المسافة الرأسية من أوسع جزء في الوتد، وإسقاط نفس المسافة من نقطة الكسر.

ملحوظة:
قد يأتي الموتد الهابط في الاتجاه الهابط عاكسًا للاتجاه

[ehabm]

http://www.fx-arabia.com/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbQAAABuCAIAAAD AhHHsAAAgAElEQVR4nOy9eZAc133n6T/2iolde2aBrKzsBpsQJVGSZY0sjSx5fO34GI8d3vFuaMbhmbXDY 4/Hsncs2bLECycBgiDYAHE3utE3Tp4iQeK+ge5G3911V/VVd2a+M+87s7qr9o+sBkmJnlXYEqkJ1idedGTWe/kyKyvi27/3fr/3ez/VaNGiRYsWP8BPfdQP0KJFixY/ibTEsUWLFi0+gJY4tmjRosUH0BLHFi1atPgAWuLYokWLFh9ASx xbtGjR4gNoiWOLFi1afAAtcWzRokWLD6Alji1atGjxAbTEsUWL Fi0+gJY4tmjRosUH0BLHFi1atPgAWuLYokWLFh9ASxz/wdTr9XrzaG2tUa/X19ZWa8Fqza/53mrgBZ5Tc5zAswPPDly7Xl+red5H+8QtWrT44WmJ4/8v9fraWn11tVFfq6+u1ldrq4FfC7ya7/iuFdiWZ5ueZfq25VmGZxmOrtVsa9V36r7bqK826quNeu1hTzX/ffq4trr6EXyhFi1a/BC0xPFd6vVQB2trgV9fq636Xs11A9epuXY9eK+o1RtrQWM1qPl 2vebWA6ceuI2aXw/cVc+pOdaqa9c8J3Bs3zY8ywgc27ctzzIba6urgV9fW2s0GkZlB V89p1w564qVj+r7tmjR4r/Bx1oc6/V6vb5WX1sLPHctcGuO4zmWb1uNxtp7WwWeY6iqRIgmy6osQQAQ BBRjgoAqUU2RNJkamqqrsmEopk5sQ3YtzbVU19ICx/Yty7dM3zZ922w0GjXPXQ0CGh+vL0w2SglyadjIzD0cobdo0eIn hI+rONbra7XaWs33bXMt8Br1phrW19Z83zcNXZUkmRIERAQBgg iIQKxWIQAIQgQREEUEIcUYQYggRBBgCDGEEACJEowgJVCRoK5I tqH7thk4ViiOnm3WA6/muY36qu2YlqWsSiX52nll7NqqY3+0r6RFixbv5WMnjvV6fW01W FsNGvXVRqOx5ns1z/Vd17EsXdNURUEQIgChCEReEHie5wVKKEYYAEAwCY8RRKE4Eowx QpRgBAFGkGCEISQIYgSRKCIgSgRpKjV1xTUN3zZ9x/Idq+bavm35tuXokmXKno6CuVvk2iseFj/q19OiRYsmHy9xrNfrru+Gs36B73u2bVuWaRiqqgJRBKIoUYoAI AgThEUBiAKAAAFRFAVBFESCCEZYphRBJIoihohigiGihGCMoSg iAClCGEKKEYaAIEgxoggSBBQKTU22dcWzDH/dkPQd29UVS5NcU1orxKWLZ8yFxEf9klq0aNFofKzEsb66uhoEj Uaj5vuOZWuKKlOKESIIE0x4XgAilAkVeVGoChgijBCCECOMAEQ AhYNrBJFMJQSgKACRF4EIMYAoHG4DgBGUqUQwpgRhBBEQCYIyJ ZQggiFBQMaiSgXX1B4OtH3b9Ezd0iTblldRQb56Tpu+v+q6H/XbatHi485/b+JYr6+trdXra6urtdVasBr4tcBfrQX1tdXQHvx7r1tbDcMMXd uUKIYAYIgxwlAEFFOKJZEXMMIUUxhK4frYGQJIEMYIS5SGKgkE EYgiwYQgjCDAECEACcYSIRIlCCKMICGYYEwxljCSCJYkJFMsEU wxpEiQUdXWpPfoo+XZpqNLliEHquhOXlNuveXL5MN6py1atPgA/rsRx7W11SAIAtd1bNuxLM8ya66z6rurnuNZhmeZgW3WAq9W83/w2nq9vlqrNRqNwLY929IUGYgCgpASghFWZQUCyFeqBBGCKYIIg dBgBBBCIAIgAoIwwRiKAAIQGoVQhBKhEiEIAIJI6JnBCEERQhE QDAlCMiESxpRgiiFBUCKIIigRLBNIUVWXUXMW0jZ92wxs0zEUy 5Bck6wuTimXz9vl5Q/9Nbdo0aLJT7o41utrq7Wa5zmB5zTq9Uajsba6uur7gef5YRCi5 6z6bj3wGmu1RqNR85zAc98XXF2vhzaj79i+bQeOEzi2rioQAFE QgCBCEUAAQ1kkmFBMMEIIICAICEKMMRABDbVShBAABBFFBEGEA EIACrwgVHkEIBBEBCAOVRJCSoiqKLqiqrIkUUwwkgimBCmyJEu EIkCRoFLgmtr7piAtw9Ylx5Jr1Zxy+aw2P7q2Wvt73k2LFi1+j PzkiuPa2tpqEPiu5btOo9Fo1Fd9x/Fsy7Ut17Yd2/ZcN3Ad17Zcx3Rt0zUNW1fCaG3PtVZrQbOfWq3RaKx6nm/bD0vgOo5lUUL4Kl8tVyBoeqgRRJRQiVJCmo5pgokoiKH8YYwQQ FAEUAQIYiA2BVEikkQoQVimVJFlTVVVRTUNwzIMXdNMXdNUxdQ 1XVUVhRq6ahu6rimKRGUCNQnZuuI75sMhtm8Zji5ZlhxIFWvkg nz/Us3QP7rfoUWLjyk/ieK4trZW8/2a5zXWVhv1tVXf9R3bs63AdXzH8R2r5jmebRuaqqmKrikYAUqQ TAlBUKbYUKWaZ9mmWvO91SCouU6j0XivMvq27Tt24LqubVNCRF 6AAFDSdLwQhKAoQgAVWUEQhV4XIAIgiBhiBKDI8xii0KMtS5Ku aqZu2qZl6LoiKYokqYqiqiolJHTpiKJAMKYEE4QQBJRgipEiUV mRJIlqqqzJyNIk1zZ923RN3TV1zzZcQzUNyTNJLT0qX3nZ4Ysf 9c/SosXHi58scQytRcduhkN7juXYpm/bnmM7piETpCmSZRgEQ4lgBKHA8xIlCAEMIRIFiqFMMEEQQ1FTJ FXBFJRUwtc813ftwLHDkfV77UfXsWUqAUHEEGKEeJ4nCMtUIpg oskIwgQBCEQiCAASRQAREAAHUFNW1bMswdFVXVZVgAgEIzUyKa TibqakqpRQBGEaMYwhlSaIEU0oIQRRjQrBEsaYqEkUUi5pCHFN 3bMMxddfUfdt0Tc0yJMeWVysZ9coZIzVdX2stpGnR4kPiJ0Uc1 9bWakHgO059dbXRaNRcx7Us33E8y7J0HSMERZEgiECoYhCIAiW EYIQAkDDCENBwUg8jgqFEMYZAlYltyFQsqIT3XSvwHd+xfff9E uk4ruNIlIq8GIZ/N73YIPS3UIIwEEE4lJYI0TXdMAxd1XVVl6gkCiKGSJFkKIoEYZ nKEpEQREAQMUIEE4lQjLBEiCoriizLsmTqmmlouiobmmpoqqlr mqaoClVkokrI0mTXMlxL9yzds03fMh1DsUy5JpX1u9+T719dtY yP+rdq0eJjwUcvjvX62qrvr4bpvNZWPddxbdt3HM+xdUXVFBkj yPNVCKEsywRjCEC4BAUCESMYaqVMMRR5KAiyRCVKKAESwQRDiS CZQAmUFCp4jhl4ju/avtscWT/UR992dEXBECKABF4QBAEACAUgS5ImqwqVVFm1DctzPF3TMUQYI gggJQRCCAGkmEiYIgChADDEiqQokqyrqirLjmnZpqVrqmWYlmE osqQpsq6pikRliWIACca6pqiyJEtUUahCoalSz9Z92/Qt07ct37YdXbUM2TNwLTUqXT3v8KWP+Ddr0eJjwEcpjqurq7Ug cJ2mG9p1bMc2fdf2PcfQNQREvlwJvcMEYSgCDAHBGEGkyDJGCI giQUiRJAQhQZASTBAgCBIMZYpVRaIEEwRVmaoSwWJRRlXXNn3P/b7BddOF7dq6phBCFFmBIiwWCgQRUzcd23Es29QNRZIVSaGEQAH IVMYIQQBEAQi8gAFWZVWWZFVWTMOwTdM2rfATTVEIRgBCBKCEK QBAEMUqDxcLfC7PL+SrCyvVe/HyvWSZ5wVDQYqEZQJ1ibimHjj2epSP5Zq6Zci2SeuVNLl4Wk9M Nf6bcZ0tWrT4R/LRiOPa2qrv+57rNtbWGvV6GL3oOXbguYamUNJUQyCKlJDQ9YER whCpsoIgIDiMpGmKIyWYEBIudpYpJQgRCDGCBEGKIcWIIChhKC FeghXb1ALf9T2nKZHOw/lH23dtz7UNwxB4vlIqK4pim6aqyAihh5OPCEBKJUqoKIrVShWK kGBJVw3XdjTNwFQt8zBfEjLLlfl0ocpDKAIMsQDIcqG6VKgUKi C9IownCvfmV6bSpdlsOZYrnbqz/J9O5Xdd5sey0FQlS6UaRSqBjqE91EffsT3LtHXJsuQaKeu3XlP uX66ZrSF2ixY/Lj5scazX60Hge5bVaNQbjYbnOI5tu47t+55tGhLBUBTLpTLBBG MCAZSpFC5Q4as8BBBDHHqTMYQSxRQjCCBCECMkUUoQoghRihES MRQxgqosaapKMJIpVmUqY1GGVcdQA99tTj4+9NI4oQvbMZtTnA ACiCCUJUlVVCpJGCEgACACBCHFBCNMEDF0wzItU9MRQJUqKPNo uSjOZUqTyWJisVqqiEJVIIhARKdSxRuTudlM+UG8eP5W8vytxO 2ZpdhiNblUHUtW/vh84dNd5V86vvgnJ2ZefbBchViXiaYQW1fDdGdeM1zcdnTVsmR Xh7XYXXL1ZUcof8i/YIsWHxM+PHF86HJZ8/1GoxG4rmNbjm37nue6jqLIoSQJvAAEAAEQeEEUAARQlmSJSkAA As+LgoggRCKQCKGEEIxFXginHTFCTbMRI1WRTVO3LMO2DdcybU M3dE1RZEPXDJUqWLANJfAd37N91/a9984/2oHnurZNMQaCKPKCwAsYYUMzZEkOlY5gDMKsE4gYuo4RqVaESp kvloVSBSBCS1WYXeEX83xqoVAqVzGm+TK6O7c8dHnu1OXZq+ML Fx8sXBhbvDZdmMmJZSBlS+Rb14pfe7P8hVfyjz0//fjWka93Tb91P6vrqmVojq6GuXyaUZCO7Zi6ZUiOJa0WYvLFYSM 920oH2aLFj5wPSRzXakHgumtB0Gg0As9zbNuzbd9xPdfVVVWiB IkiwVgURCAADLHICwggKEIIoCgIoiCEsdkIgHB8LQrCQ88yAiK GQJEVwzAc27EtQ1cVRaIEI4whwVCRqaJIEIiyRDRVkilUCLB1O QicdyXSfV+Ij+faiiRBQWw+hgigCKEIZSpJkkQJBQKoVoVCSci u8Nnl6nK+XCwLCwU+XxJ4Ea2UxViuMJlYXC5Uyjy8H1t5cyR7c XzpjXvZ1++lr00u35wt3por3ZwtpvMoXSR/9XLxFwbLX3p96ecOz3zi2fH/7VvXv/g3b84tCGs117EMxzJ81wrXYnvhWmzLtA3ZcZRVXNSuv6KMXqk5 1ofzU7Zo8THhxyuO9Xp9NQh8x6m5bqPRqHmeZ9uhMzqUSAyhUO VlSQrX6kmUQgBxmOiBUEpo6I0RBRGKUKayqijhYpUweBtDKAoC wdg2DM91DE1HEBJCKMEUYQyhLBGMIEaQEEQw1BWFYISRSKAoI8 FQaeC7ge8F3rpEvquPrmtbhqY5hiVRqVrhRV4EAFWqoFiBVSBl VqqxbGkmVZhKlWK58kqRz5eFuWzp3vzyTLaUy/PxxVJ8qZzL82URJ1aEGzP5u7HyjemV4cszr99Lv3Ynff52uvdy vOvC7Fi8eOpO6Y/OLn/h4Czzlxf+1z97459+462f+aNz/VdSjqXbpm6Zumvpvm0Gru07ltc0IS3HUG1T9jQYzNykl885oLX jQosWPzJ+jOJYq9UCz/Nsq9Fo1IPgoSz6nmubhkQopVQUBCCCUOmAEE7zIShCBBCGCIlI 5EWKsUyl0HYTeCFcrAJEEQiiIsuOZTm2LcsyJQRDCIGAIEAIKq rSnIUkiGJIKVEV2TJ0XVM1VdY1RZGxQoCpkMBzakEQ+M77QiAd O3CdwHNd0yII8zzgRZrn6Xy2NBFfmUjkp9KlqXRpIpGfShZn0+ XEQiWWLU0li/dmFzN5oQrkbJ6/Npa4MhbP5fmiQOeXwL145dzt7Euvjne/M3f4jelj35t+5Xbq1LXYZLIoEWmpQs+NFr7dO/6FPz/zP/7rQz/1G4f/y8EbpaqoUkwxlgjSFeqYumuZgf3Qi217pmEZsmOS2tKM9NZAa4 jdosWPih+LOK6trvquG6Z7WPN9z7Z92/Zsx3ddxzLD6TwogmYQNcKUUARQuJYZAiiKIgJIwhSJCIhimAhH ohICECMEIdQURVNVyzANTZMIlkNviShigCAAGCGKMQQiIViVZd PUHdu0TUPXFFNTHctQZUmWiK4pmkxUCZkaDVy75vu+47zronFt 37UD1w5c19C0Kg9imUJ8obxSAvmSmFrip1LF6XQptlCdzZRm0+ WZTCW+KMYX+elMabEMBazEFsp7hy4devl2fJHnkRRfEc/fzrzw8kTPxfnvjSy8M750Z66QWBQWyrjI40KJByLybNM2jelk8 bm+27/6zXO/9eQb48mCY2q6KiuUKhKRCCQIaLLs2XY4CxnYlmdblqFYlhwIC+ qlIXTvUhErebuOvdbWhi1a/MP5EYvjerYIu9FoNFZX3xdO6DoyJYAXJCKF6RFlSaqUqhgRjAk UARBBuMxZolTgBQRgmBQHAQAFEQhA5EUIoKooru1YhkkQASIgC CEIVVXVVRUDyFd4BKAiy6auW6bhWJZlGoqEZYqQKEAAKMblKl+ s8AgBiqFEoIyBoZDAtQPff9eF7Tq+6/iuHTiO77pUkleK1UJZgABJGPOAzi9UJ+KFmUxpIlGMLYJ0kSRX QC7PpxYKF+7NXZ3KJfLg9XvJd8ZSyRW+JICyiB+kqzfmitM5YS Yn5IpwOl26OJJ+617i7NXprtfv9r01MpNeoQgZKlUlKZZeef1W Yia9okhEkQjFSJWIIhGJIFUmlq6+b4ht246hWqbkSmV/4krxzaHp3MqUtgbtlj62aPEP5Ecpjmurq6thfq3V1cBx/KbBaHu2HTh24NqaqvDVKoIQQyQRigHCEIfbDCiSIksyRphijBE ReEHkxTCPrCgIoZhKhNqW41gWQQgIIsVEkWSJUiAAjDAURUWWN UVzTMv3PMswMIaEIEJouQpKVbBS5HPLlTP3VgZHyrmCoEvY1iS FhtkVRU0hgWvVAs/3mwGP3ntG2YHn2YaB17fTKlbE+GI1sShen8qfuZG8ObU4Mrt4c zo3lS6UBDKWyL96L3lhMnc/WagCCqksIGroumMaCEtv3Zw58crNU++M9r8zce7q7OnL011vjr 9+Jz6ZWMosFQAQw60NVZmqFIe2NIJAIigsMkGKhDSFGAr1LCNw nXcz5pq6pcuWivzkCHi56+74+BMr6nerTmfF7MxrnQW9sxgWo7 OgdxaMzqL+YlF/Mfyk+dfYX9T3F/T9xYeN9c6ivr9kdBaNF4vG/pKxv2h0Fo19RS087SwZ+4raCwW9M6wqGXsL+gsFPax6oaDvLej 7ilp4urdo7C0YnUXjQNHYV9D25PU9Bb2zoO8v6HsL+u68vjevd xb0fQV9d97Yndf3FYzOgrE3r+/O63tW9M6C3lnQd69oz65oe/PagYKxN6/tXNJ2r2gv5vXOvL57Wdu+rO1Z1g4UjH0FfeeStn1ZfW5F78zrz 69o25fUnUvNlrtWtG1L2u5l7UBB37usbV9Sty+p+/J6Z8HYvaJvW9Z2r2ideX1fQd++pG5b0p5f0Q4UjN0r+pZFbeeS 1pnXO/P6ziVty5K2fUl7cUV/Ma9vX9a2LmrPL2sHCsaeFX3LkrZ9Se3M650Fffuy+sySujusWt a2LGnblrR9eb0zr29f1p5eUHcta/vz+t5lbcuS9kxOfX5F68zru1f0Zxa1Let3f3ZFf3pBfXZZ68zr LxT0bYvalsWwSt+9oj+9oO5YUjvz2ot5Y/uy9syiumdFO1DQ96zoWxbVnctq+J6fXdG3LKl7VvSXivqLBW3n ir51SX0+rx8qG51FY+eKvjtvHC4ZxyrmvqL+XF5/qWScqBhHK/q+orG/bPZUjSHROl4xDpWNHt44D61z0O4TrD7BegXYbxPnVWifBvY5YL +J7BuSe5W630POBWTfk9wx2b1BnUvYvUTcS8R5FTl9gn24ap/irbJdW/vJyxvwIxPHwPcC1240Gv5DWfyARA+uriqiIAoCXylVgAgwROvp FIkoCIrUTISDIBIEAUOEIa6UKxKVPMd1bTsMxiYIA0HUFEWmMs UUCCJCUFdV17JdyyYYYREqkiyKogjgQoGfSZfmspWZbDm1WNp/ceGXjxb/3TDffaeazouEYNeUVAnLFJsq9WwjCDzfd5v+mfc8f81zHdMM8+ MSqlSxklgUzl6bP/69ifuzi6ml6kxOuJ8s35hduTK9dCtevJssLlZpLfBX8uXzF+5c ujPxzu2J3jfu7Dx58W8PvXHyzZFbk5n5TGkqVRydX4pli6WKWO FFjDEhGAIRAUia29FAjACGkBLU3G4BQ4lAAquYL6gEebYVxooH juVZhm0opkHclZh29ez5Oze/smwxxUZHNnh03nl0znl03m2WmPtofL2853hz3N2ceG/x3i3JZvlE0vtEwnss6T2W9B5L+Y+l/PXj8PTdqrDl5oS3OeVvTvqbk97meNiVvznhbU64m+PO5ri7OeE 9GvfWn8Tb3Dx2wtNHY96jMbdjzg6fsyPmdMw7HfNOR8ztmHc75 pyOWbtjzmkeN0/djth6VfPUe0+V1zHvvq9q3umYtTpmnY557z19vvcqpyPmdcS+7 yq3Y87pmHlPy5n1TmIPq5yOeNi/3TFrd8yHD2a/p2q9z3nv3U7mnI6Y3xFzmxeGLcMLZ+2OmNcR9zpiTsfcelXce3 TeeXTW3jzvbo77m2Puo/P25nnnE0n/sYT3WMx5bN55LO59MhV8Mul9Mu5+KuE+nvI/kw4+m/I/l/J+NuX9XK72hVzwxaz38xn/Kwurv7i89kvLtV9ZDn59pfZbxfrvluq/X1r9emntD6v1PxEb34CNv4aN78DGM7SxS268KDcOyY1urTFgNM 4YjdesxgW7cdlp3Agad4PGWNCYqDXm1hrxRiPdaCzWG+l6I95o zDQaI6uNM1ZjS958cln9s5z+5ynpvuQJzk9KAtMfgTjW62uB7/m22WisBY4V+E7wA+tPHlqRges6loUgqlaqoiBSQkL3dJj0QZFk QgjgRVEQRUFAQEQA6qruOo6pG5QQgRdURQvz5Yi8KFYFiUi2aX uuaxqGqWkIIVFEQBAFXiiWQWKxOjK/MhorzGbLk6lCZqk0dHvll04Uf+5E6TN7E5/81uW/OJ99Y6JAsOTYpqGrhqr4jhV4ru87wfvFMXCdwHUt0zANU1XUco VPLRYmUqWLE/mLE8u3Y8WX72Z6L89dnlyayAojyer9WOHW1NJEYnl8NnPy1VvP D1w++srt7jfuXx5LTCeXiiVBIhLFUrEszqTzE7Hl7HKlyosQYo IJFAESRVWWKcYEI4ohFAUMgUQxJSjMKE4xpLAqlpYgX7YMI3Bd 37aaGXMNzTKoLSw6V85MvNz3H+8n2BmZHUXt16rtlyvtVyvtVy vt195Trod/q5tu/D3lVnXTzeqmm/wjN/lHbvMdt/iOW3zHbb7jDt9xh+94+MkdvuOO0HE7rBI67ggdt4SOm3zHLf6R 28Ijt4VNt/hNN6uPhP3c5DfdrG66UX3kJv/ILf6RG/ymG9X265X2G9VNN6vt16vt1yqbbvCP3OA3Xa+2X61sulZ55Hr1 kRvV9muV9qvl8IHbr1Xar5Tbr1Tar1bbr1U3Xa20Xym3X620X6 u+W3s1PK62Xy23X3lYVW2/XG6/Umm/Xm2/Xm2/WnlYtena+un1avuNavvVSvvlcvu1avtNvv36+lXXqu03+Pbr1f YrlfYr5WbL8HbXqu3X+fYbYVWz5abwdlcr7derm8KrLpc3Xats ul7ddLXSfqm86XJl07XqpmvV9iuV9kvl5he8Vmm/XGm/VGq/Umk+0sVS+6VyeNx2qdT2Tqn5PJfL7e+U2t8pbbpc3nS53H6x1P Z2sf1i6ZEr5UeulDe9U9z0TqnjUrnjSqXjcqnjYvHRS6XNVyuP Xa08drXyycvlT10tPX6j8pkblc9dL3/+euWf3+a/dFf4F3f4r97h/+U9/tfGxF9/AH77Afi9cfHr0/A/zOP/FMN/EcPfTJInMnTHgrx3UX5pUT6xog4UtLNl7Y2q/g5vXBPMu9AaQ9Yktmapk5DdrOouqV5B8yqGB+wa9WqaX1PcGg7 qwlpjymschbWvx+gXx+C3l8059QNS+n/I/GPFsb62FjhWo9Go+eH4zg4cK/Dtd9fn2d+vkoHrWqYJAYQipBhjhKrVaqh3lNLQNIMiBIIoU8l1 XV3TgCAiCCmhEAAAACUSQgiIoiorvuu5ts3zYqUiQhEQREUgpR ZL8YVyLi/eml45dT3+2u34dLaSzoNihQxPVv6PC6UvXyx95fzy53aObXx67 J/8yasvnBqr+Y7nWrZlOpbmO6bv2Z77nhDIdSu45rm2YRCEFUm2H QdL2lS6dHduZTJdmkqXlipYQMpYPH/slfvPD9/628PvbO+9fmNyYSK+8s69VDxbKpX5cEk4FCECgGKCIF4pCdPJ/GxqpSqIYVYLgokkkXCjLoJxc0caFG5kCGWCFErDvJCqhIlYRkL RtYya53rNQEjbswzLkG2F9yYuVc4c2fXWjc23qv/7FZ57dZk7leNO57gzC++Ws2FZbDu32HZuse38Ytv59YOX31uW2 l9dan9tqf3V9YPXlttfW14/XW6WV5baX1tqf325/fX3V7263PbyUtsr65e/vNR2frHt5aX2sJxfbDu3yL28xL28yJ1f5M7kuLMLbS8vtZ1f5M 4scKcX2s4vtp9faju7yJ1a4E7nuLMLzWZDOe7MAndukTu7GB3O ccO58LtwZxe54Sx3KsedW+TOLXKnFrhT6y3PLXLDOe5Ujjsb3m uhedX5Re7cYvRUjjuV484tcOcXubML3NB6J+cXudPr/Tf7fH/L4Sx3eoE7v8idX+JOL3DD67c7nYsOZZu1Z3LRoWy0P80OZaPDu ehwJtqbjvamowOZ6GAm2ptmu5PRnlS0LxXtTUV6kpHjcfZEMtq TZE8kIkfnI0fmI8fikePxyJEYc2CWOTgXORyLHIpF9s8ynTORA 7ORg7OR/TPM3inmhYCPoDwAACAASURBVGnmxZnIi9ORvZOR5yYje6fZfVP s3qnI7ononono3klu33TbC5Pcnon2PRPt+6YeeXHqkX1Tj+6d3 Pzi1CdfmvnUwZlPH5j+7KGZzx+f++fdsS91z3+lZ/4XB+K/eir5G2dT/+Z8+t++mvn3Fxb++NLSf7my/NfXVr57O791pPjceGX/ZOX4TLVvjj+TgK9l8IUsvryAbyzTewV5vCRPV9SYoKWAnsPmMr VKiiPoHrFrilsz/VU7WAN+46pS+/Pi6hdH4F8lpemPVCL/UeJYX6sHjt1oNFY9u5mF0LECxwwe5r/5IHH0bbvmupZpiKIIBBFDBCFEEIWrA2UqSYQQhB3LDjxfVTS+y itUDhPHAhHwFV7Ckq7qru3omi6IcCEvTCTyhTIEIqAYi5Dcm1+ 5OJqJ5SqXH2SHrsbfHlu8G6us8DLA6uE75V85XfrFy+UvnUn/bOd0x44H/8Mfv/Znh+5Ypuk7tmOZtm14lh44VuC7QeD6rh14tu/Zvuf4rtOM8vFdyzQlQikmmqrpup5bKt4YmRmZTr55e25n/9W/7PzevjP3+t+ZPntl5t7M0nymFMsUimWREhLmMYMQIQCBIABRRA jzAFV4ETQ38BIwQmH+oVBJCUIUE4pQuE4cIxAWgoBMsEwxBlUJ lm1dDq3d5lpDy7AN2dSxmxvXXj322ssv//LVhZ++ykdeW+YGM1x/mhtMc4NZbijb/Duc5Yaz3KksdyrDncpypx9qaI47k+NOZ0MNbTuXazubazu30HZ uoe3sQtvZXNv5heZp+Mm5hbbzC23nF9rOrrc8v9B2rtlP2IY7u 8CdynKnF9rOLLSdznGns807nlngTue4oUxT105luaEsN5DhhrP c6Rw3nGX702x/JjqU5Yay0cE025/mBtLcUI4LFac3zQ1muOEsN5SN9mfYvgw3nOOGs9xAhu1LRwcy3 FCWG8py/Rm2Lx0dynLDuehghu1NRQcyodJF+zNsX7opiENZti/F9mWar2Uww/alogPhK8pyAxm2NxUdynKnw5bpaH8m1NzoYIbtTUcfPsnJFHsy xQ1kwh7Y7gR7Msn2p9m+NNuVYI/H2Z4kezLFnkiwR+YjR2NsV4LtSrBH48zBWebwXORojD0yHzkww +ybZg7MMAdnmf0zzPOTzN4p5sVp5sVpZs8E8+w4s2eSeX6S2T2 xYceDjTseMLvGmV3jzLYx5ukRZtsY8+wDZvsD5pkR5ul7zNaRy LbRyNZR9un77NP3ua0j3LbRti0jbc/cf2TbSMezox3Pjm3ePvqJnaOfeu7B4/vGP7Nv4nN7H3yhc+JLh6e/cmzma0dnfuXE7G8MxH7ndOL3zyX//fnUH7+R+fN3ct+8svjdGyvbbq3suV84MFbqmqr0z1TPzPOvJsS 30vByDt9YxHeXyYOCNF2WY1U1Jag5aCwRsyhZFcWGuic7vhWsr a7WZa92Dvu/uxR8epz0loxg9aPJsfKPEsea59Y8a9V3AtsMLNMxdc/UA9cKXCtwrFAfPeeD9TFwXcvQw2lHDBFfrUIIxaooE9m1Hc91F VmhmFBMEEASkaAIqpUKEAHB1LEdx3IAUtIr/Gy6MBZbmcuWSlWxWuUlTCGSb88sHXplbOCd6duz+XvxyvXp4q3 Z4lROEJGy92LlS0eKnx3KPfr0zX/2l29zf3P5f/mDM/9uz7USDw1FkimhGEkEWZriGJrvWIHv+p7tNU1IZ30JtmsZhqYo tmk4poEx/t71B08eevXA2Ztnr06fuzr51t3ERLI0nynOZooz6eJ0Mj+dzGe XyxBAgjECCAjNbEPh9gwUk3AiFYqQYATEcP0PAqJIEZQwVmVFV 1VFkhRZUlUqS1iRqabKmiJLhBAMZQwkWFGJ6NlG4Dre+r6vtqF apmRXs87FwZlTXX90aZq5Xt34ViF6KhvtT0cHstHBbHQwVI0MN 5x+VxxP5bjTWe5Mljud5U7nuLPZpvadybWdWT/+QXE8t9D2cqiGubYzuaZKnltoO5trO5NrO5cLrwq7bTuz0HZmg TuV5YYz3Kls2+lc2+ksN5ThBptSxQ1logOh3uW44Vx0IMP2p6N DGW44Fx3Msr0pdiDNDWe5wUy0L93UuKEsN5SL9qfZ3hQ3lOWGc 9xAlu1NRvvT3HCOG8o2Ww5muVPrnayrYXQgw/ammncfykV702xfKjqU407nuMEMezIZHUg3/2cMZtneVHQww53JccM5ti/F9qW5UznuTC46mGFPrqvtcC7al2ZPpkKhjPan2e4E25OMDmaiA xm2O8kei7M9SbYvzfYk2SMx9miMPZFgTyTZrjhzaC5yeI49Hme PxyMH55jOmcjBOebIPHNwlnlhinlhijkwyxyYZV6YZnZPMM9PM p3TzN4p5tnxjTsfMHsmmT2TzLPjzJZRZvsY8+w4s2uc2TrGPDP CbB9ldjxgdowxz9xnnrrPbhuN7hiLbh2JPnWP23K/fcfoph1jm7aNdGwZ2fzs2CeeG39sz4NP7R57/PkHn+2c+LmXpr740tSXD0x+9djML/fO/1pf7Df7Y787lPi/X0794RuZP3174RvvLHzz8uJTN1d23i3sHSkeHCt1TVYG5/izMeG1hHghDS4v4FvL5N4KHS9IMxUlxqtpoC9AYwUZRWpVVRvo LrE806+trdWLTm1byd18G/xpyli2gh+V5P3w/MPFcTUIXMtcq3ne+uZ5nqU7pu6Gm9a7dtN+fO/4+gfsR8+xMUQQIInQQj6PMfE9X9dUSiSMycNwSAlTURAhAKZu+ K6rKWq5LJQrUABksSDGsuWlgpBYyFfKVYSl8XjhjXuZC2OL37u fe+t+5trU8p1Y6fJUvudS7M7MypWZ8ndeW/7qodmOv3zrf/q9nv/590781K8f/M0n38yt8JpMJUwkjBUJUwIRECgUfcd6X3y40wxLCjy35ru2pWM gFouV21PZ127OjsWXF4tCucxjiEWAlwr8XKYwHl8ejy3NpPJLh Wo4kxCawBCIBGOKCQYQiRAIYrhynCAcGoyyRBVFkWVZUWRd13R N03XN0DWZEkqwIkuqIquKLFMiSURTJYliAniZiK5tBN5DfbQ90 7BMxaJV9/73+OH9L75x5VPX8j/9TilyJsf2pti+FDuQig6kogMpbjDNDa2X4Qw3nOaG0+uGZJY7n eXOZLjTGe5MljuT485kuTNZ7myuWcLTcznufI47GzbOtZ3LcWf fvartTK7tTI47neFOhZ1kuFOZ5r1OZ7lTmehAmh1IRYcy3FA2G tpZ/alQLtn+NNuXbA4/B9JsT4rtTbKD6ehQhu1LsT2JUNfWB6cJti8dHcpEB9Jsd5I9me QGM01LsDvRVMPBLHsyyfYkuYfKdSIR7Utzw7noUJbtTbE9iehA pmld9iTZk8nQno0OZdiTSbYvHVqUbG+K7U5EBzPc6Vx0MMN2J6 K9qXDuItqXYrsT0f5M05zsirMnEuFXYHuSkaOxSHeS7U+zJ1PM 0Vjk8DzblWB7kmx3InJolnlplj0eZ7vikUNzzL6pyIFZ9sh85P Acs2+KeX6SOTDLvDTL7Jtmdk0weyaZF6eZfVMbd41v3D7G7J5g XpjcuHt8w5bRjdtGmV0TzK5xZuvohqfubdw6yux8wOx8wGwZYZ 68x2wZYXaMRraNME/eZZ68F902yu0Y4Z6+3/7E3fYtI488O/boztGOrfc3bx/55J7xT78w8fje8c/tGfvCi+M/f3j6K8emv3Zs+pe7Zv9V//xvn0r83rnk119J/cdXU396IfdXl5e+fW35mRvLz97J7xsrHZ4sd09VBmYqZ2L8ayn xQgZeyaGbi/h+XpooyjMVJc6rGVFfREaemCXJ5BUbaA41fT9Ys4O1vrL5+aT/CxMka3zYQ+x/iDjW62urgR84dqNR9x7mjAn10Tbtd/XRClwr8Nbzg/1AFkXfsQPXdmzLtmyZSsV8UZYUQ9MUScKIhJtehaqBEaaEGLrm WjYQRL4qlCpiviQASCCmhQrM5isTicV8sbJSBtemli6MLcWW0Y V7yXPX594eW+y9OHv87dktg7dfvhFHEIuQTmT4i+Mr3zp07Qv/T88/+Z0jX/5/z2XyQs0zTU1TJGKosiJhiWJFpqYqB977l2B7tu853rqXxtBUvs rnC5ViuQpEiAFqJlhDmBKpVIXzmdJEbHk2XVzKV0VegKKIEULh TjUiCNduA0GklFCMFUlWZDn8G+YIx80sRIhirCmypioYgmq5jC DQFFkiONxCJ5yMIBhRggxVbmb2dWzPNj3H8m3LMVVDx05yVD9/+K2zp37tcuZnLpaZ84tsX4o9mWB7k2xfku1b18rBVHQwFR0IB6 2hUIYqluZONYWMO5XhTmeaonk623Y603Ym23Y2y53JNtuEg/FTGW44zZ3OtJ3Otp3JcsNpbijdtBaHMuuKvC5PvcnoQJobykT7 0+zJJHsyxfan2YEU25tkuxNsXzI6kGb70mx3gu1KsH0pdjDN9i bZrjgbqkx41fFY87QvxXYl2K4425dm+zNsbzIcw4aGW/REku2KR/vSzSF5V5ztTnBDmehglu1Oscfj0b40N5yNDqTZrgR7ItEcsA9m 2BMJtjsZjtCjPUm2Kx7tT3PD2WhYdSIRjrWjfSn2eLwpqYNZ9k SCPRZj+1PRwUy0J8kenWe74uHgmjkaY16aZY/H2JNJtjsZOTTP7J+JHIuxJxKRw/PMC1NM5zR7NMYemWf2TTPPTTD7Z5hDc0znDPPsOPPcBNM5w3RO b9w9sWHbGLNrgtk7yeyZ2Lh1dMOWkY27xpndExu3j2148t7GZ0 aYHQ+YHQ82bh3d+N27zFMjzLYxZuso8907zHfuhGNt9ul70b+7 xT15t2376KZto5ueuvvIU3c7dow8unvssWfHPrn9/uO7Rz/74sTnD0x9oXPi5zvHf+HIzL88OferfbFfH4j9m4H5f3s28QevZ/7ozex/fiv7Xy8ufOfG8ra7hefuFTrvF488KPXMVAfn+LPz/Otx4e0MvLqIby+TkTwdL8ozFSUhaBlRW4R6nphl2eJVG+iObgd +be2MaD0+a/3r+xDaH6oj+4cVx3qj4RBg8cUgWPUcxzWVxqoXRi8GjhXYhm/rvm0EjuWH9mNz/tEK/dfvRsZ8nxXp2IHnuK4V7oAKRSAKoiLJuqYbulGt8AggSaLhJn9 QBADSfBkurFSK5epyScitVCsCXCoJE8mlydTKclnkkTS3yN+YK VyfLgxcnj/21vSJd+Y7X37w1kh2JFFcrmBbN3zLavh2Y823DGM2lX/p/NjfHb85l1lWZSxRHO7SpclUoUhTiCYTXaa+a4dZIAPPbRqSD/XdcSzDoBgDQaiUK1AEYXgmhggjDAEQAEksVKYTK8WSAERRFAQM MYJI5AUEgEIliUiUUEqpRIhEqEypRKkiywRjRZIIxuE0JYEIQy BLVJaIhLFMiUSwyFeRKIS7RGAEMBRlCcsEq7Jkhel83DBdheU7 tmNplkHNUtp6pz9x6thfXBhnLlf+2RsrbH+K7U6yPcl1iVxXyb 6mRRkdTEUH0+t2ZSY0LduGM+8v2bYzWe50pm04ww1n2k5n2sLj oXU1PJXhhtLRgRQ3mGobTrcNpqP9KbY/HR1MR4cy0f4U25Nk+1Jc+HlPkj2RYHtTbH+qKX8nkmxviu1Nsy cS7PEE25Nie1NsTzJyLM52xdmeFNubZnuS7LEY25VgT6bY3nTk eDxyNMb2JNn+dKQnGTkaY4/H2b4U259mTyTYIzG2O8kOZNi+dOR4jD0WZ/vT0cEM252MHI1FepLhdGfkeJw9Go/2pZrzmMfj7PF4dCDDDWfZkyn2aCzaneSGs9GhTKQrHgmrTmWjf Wn2aIw9kQyt4MiJeORILHoyxQ5l2JOpyKF59sh8+CSRY3Fm/yx7NMaeTLK9yciReebFmciRGHsiwR6NMS9MMfumI0fnI8dikc4 Z5rlxZt8Mc2iOOTDD7B5nnh1nXpxhDswyz09u2Da6cdc4s2+K2 Tu1YdvYhqdHNj47zuyZ2LjzwYYn7m946v7GnQ+YnQ82bh3d8N0 7G5+4y2wbY7aObfzOXebbt5mn7zPbRpmn7zPfvh35uzvRLSPct pHoE3e5b99qf+b+ph2jj2wf6Xjq7qNb7j22e+zTL4w//tyDzzw78rP7Jr54aPpfHJv96vGZXzw6/Ws9s781nPjds8n/63TiD84l/+TN3DcuLX3r6tITV5e23VrZM1I88KB85EG5e6I8NFs9HwdvpMH baXB1Ad1epqMFaaIkz1bkhKBlobGEjTwxypIlqI5seYZfO7Cot N+S/s9JTP0Pb/7xhxLHQKXqxT71rZPO+jbza77n20ZgW2EO7cA2fdvwbSuwrcAx Pau5S1QQ2o+eHfiOH7povPdkUXwolK7tuQ7FROQFkRfLpQoUgS RJUISKJCuSpMhyuVxdKQjz2dJksphZKvMCSC1V788vj8VXsvnq QlHIFvjZ9EqRh0tVEluG12eL+16deOm1yd5LsbdGF+YXxaUyzl fQncnk4NsjsVwJI6hQrMkUiQIAUBTF79uliyBAsChLCPJ5WMnb hl4LvMB3vk8cfccOXM+2bASRwAsIQkqakUmUEASRROWKgOPZws JyuVLhq1U+9FaLgihTGiYsJxgDEQAAmk55EUARSpRSQqAoSpQS jBEAEqUSIQgADCFBWBQEgpBCKUZQpkSRqEKpplCZEoKRRJChUN c2fcfybMuzzcAJh9iSTivuyJvw1P6Dr7392UtLP/1mgR3OsCfibHec7YmzJxPsyUS0NxHtTbB9iUhfgu1Nsr3JyEAy OpjiBpPcQLJtMNU2nOaG0m1DqbahFDf0/tNwPD6UbhtMtQ2l24bTbcNpbjAd7U9yoak4kOL6EtG+RLQ/xQ6k2d4k2xNnexJsX4rtTUVOxCNdsUhPInIyGelOsMfn2a4Y25 NgexLs8Th7dJ49nmC7k+yJJHN0PnJkju2Osz2J0KHBHplvCv3R WOTQXKQrHjmZjHQnNx6e33hkPtKTjPSmIl1x5uBc5Hic7cuwfS n22Hzk8Bzbk2QH0mx3InJ4LnI8zg6ko/3pSFecOTzHdicfnkYOz4dziNGTKfbwHHs8Hh3MRIcyka4Ec2gu 0pOMDmXYvjRzeJ49Oh9ONUZOJJiX5iInEtHBTLQvHTk0Hzk41/TJHI8znTPMofnwP1PkaJx5YYo5OBs5kYgci4VKFzk8zx6PMwdm mV3jzAtTzOF55tAc89wEs2OM2TfFHJhlXpjauHV0444HzL5p5o WpDTvGNjx1f+OOB8zzk8yuBxuevLfhiXsbdjxgdj3YuH1sw3fu bPzOHWbrGLN9dOMTdzd86+bGJ+4xW0eZp+9v/JubG/7mFvPM/cjWkch370S+dZP97p22bSNtW0favnOn/e9ud2wbeXTX2OYdo594+t4nd4585oXxn90/+YUDU1/cN/7lAxNf65r9ld75f9Uz+1sn537vVOLrr2b+8I3sn7ye+caF7N9c W3r61sqO2/k9t/P7R4tHJ8snZ/ihmeq5+eobKXAxh64v4juLeCwvTZaUuaqS4NWsqC0js0CtimxT wxVM7z8npQ2TxhMp+ceph+/jhxLHmoKNwWcbr+3XF6Yd1/Rt07NszzID2/RtK3DswLYC23p352XH9C3DNXXHMnzHDBwrcOzAd38wucN7Nyrw XUeRKOBFSZKhCPkKDwRREADPkxJP4ovVyVRxIpGfyVbTy3xmqT KXLt2bWUwuVkWipJcrva/fOndlvChgnqhjqerz58YPvD55J1ZKrKCVCrk9s/TmnVjPmw9eOH3z6Ku3x2MLBCEIREqwRDBFSA7HpxhJJAwtRBLF GEKCgCJBWFkWS8uObdYCN/CdwHPf54u37cBzbcuEAEIACEJAFEVRpIRiTCghlNAqD4tFvloR RAEQhGQqh6HvzYXhgoggUhUFCAIAgCCCRCgIQjifQBAWeQEIgi orFBNCsKFrmiJrimxbhu/avuf6nuO5duA7nme7juU6lmublq7ZhubZZuDZvrOe7sy2bFM1d GQl7hln9187O/jb7yT+6YXixrM59kScPR5jT8TZE/Fod5zrSbb1Jtv7kpv6k5v6k5sGkpsGUu39ybb+JDeQ5AZS3ECK 609y/UluMPXu6VCSG0pxgynu3WZprj/F9SbZ3kS0P8X1J9mTCbY7lOAkezLBdsXZrjh7MhE9meS64lxXr O1EnOtJcCcS3LFY9GjzkdijMfbgHHtknu1KRI4lIgfnIy/NssdibFc8cjwWOTjXHJx2JSKHY8z+WfbIPNedaOtOtB+Zbz803 96d2NSb2nQiwR2cjR6JsT0pticZOTLPHJhljyXYnhR7IsEcmI0 cmmNPpti+dORYjNk/EzkaY/vSbH86cjzOvDQb6Uqw/Wm2JxV5aY45OBfpTbEDafZ4jNk/yx5PRAey0b40e3g+cnAu2peKDmWbfR6Nsf0Ztj8dOTzP7J+JnE iGrmpm3zSzfzbSnWB7k5Fjscjeqej+2bbuZFt3gts/w+6ZZA/NR7vikYNzzK5x5rkJ5tAcc3ieeX5yw9axjc9PhtOOka2j7PYxd t80u38msms88vQ99tkx9oUpds8E89T9Dd+5u3HbGLNrfOPOBxu +c3fD397euGV04/YHG5+6t+GbNzZ89zazdZR5ZnTjt25v+K83Njx5l9k6wj5xN/LNG+zf3uKeGeG2jHB/d7v9b290PHPv0Z1jj24b+cRTdx575u4nd419es+Dx58ff3znyG d3jXzhwMSXjkx/5fDU1w5M/lLXzG8OxX7ndOL3T8X/w/nUn13IfePS4l9fWvz2xYUnry3tuFd4fqTYOVI8MlbsnaqcmhfO x8U34uLFNLy+iO+u0LE8nShI8xUlKepZaCwjo0hMyfBGZe/L49Ln3i4lqfPjlsWQH3ZY7a6kzP7t9tCzcm7ODZzAtjzb8SwrC KcXmzJnBnaomM3VGo6pO6bu21YYYhJ4rv/eFNzvH1/XXMezbde0HNMUeRGKSMTKXLZ0f2ZhZG55MlWaTpWmksXJRH4qV ZpMlqbSlfFkabEEAVXii5XvHnnt+JujKzwpC2AsWXrlbi6xAhM rYD5XvjW1cOriVN+F8QOvjLw9mi5WRJ4XCIIYoXd36YLNXbqAw K/v0gVlggmGFEOVIgpKEhYC3w4CN/DdwPuAjWgs0wThJq64OWcKRIggVCRJlWSKiESohAklFCMEREAw RgiBZmYNihGCAEKACKYIIgQAX+EVWdFVlSJs6rrnWL5j13y3Fr i1wGkqte8Efmib2+unju/ZgWevB1SFk7/ra7EdO3BdzzFsR7UqWedCd3bo0F+/NRJ9p/AzryyxJxPskbno8flHeuKf6kt+fjD55dOpr55Nf+1c+qtn0186 k/7C6dTjp1Idg0muN8GGpS/5bulPsP1Jtj/J9ibYk+Fxgu1NNu2+kwn2ZJLtiUdOxCLdCbYnwXbH2WPz7LF5t ivOdSce7Ul8sjv2mZPxzw8kf24g9dnu+Ke75v8/6t47Ksoz/Rtnd5MYNTIMwwCKFCn2aNxN25LdTXaTbBJjFwtYkKooRcAG9q6 o2FBsqCjSywxlep9heqd3pvfewfv3x6DJZr9//HbPu+95v8+5D+eZwvAM5cN13denxJYLI/09ZikHfo0TWsYLu8mHX+XBL7Hh17ihN3mhN/khpZyQS+yQa7zQW/zQ67yQi6ywq5yocmFChXD5XcGqu/xPH4k+eyb97In4d+X8FeWCJQ9EsQ/EEWX80Ius0Ou8sLuisNtC+BUO/DI77LYgtFwUWsYPuciCX+P6eTaht/jwy2x/2RhaLp5+Zrkw7IEk9LYg7BJrXhlvQaU0oVK66K4goYwX91AcWS mdWy6CX2KHlnLCKsShD6Wh13nwCyw/2obeEYVeYsHPs0JvC8IqRKG3hWEXmJGX2QsfiBdWCJfc5CZcZM SX8aLviebd4IWcooecoMFLOfAb3JDzTNhRCvwUA17KgV9mhx2n RpZQFlxmzr3AiD7HiCuhxJ2mRV5ghJ+iRhaT5xYQ4cco/gYcVkiAHcDAjpBgJ2iww6TgfWhYLjbkKBl+lBySh4NloUIO4sO LqVHHyLH5mEVF+EUnKfGnqAsOE2JzMTGF2KijhKWnqR8ew0ft7 4w5TFh4lpZwmhpzhBhbhF94mrr4ctfSi4xlpymrLtE/uc35433e3yu4qys4f77Z9bcK9o566Z46aWpDd3Z7/0H04CHUQDFq4CxxuJQ+ertr/B5j7Alz/JVA0SRVIrvV6B41ZVDXNWrgTJj4MpNYZupRWoa1NrXVXcDVBNV PbKCptP9Xmut/YyDj6OVZKoptT88bBwRur9PvdzANiE671+GHSLvXYfU6bR6H1f O2v7Zbva6f8HE6ouBfUwocDq/L5fO4zEajWqkeGJaLBuTdg/LewXFB7zhdMMTrlfG6x3jSMW7PRPeIbkJl6hkYbcAwkTSJdEyD 7Orl9433jCq1eqPH7XK73fye0dsvUGVV7ZeeY5qIYgyzD8fqEX SPDI3KRsbker3fe1yhU2tMBoPf9tGfyaVVKTUalUGn/XlKl9Gg1akm7BaDz+OaVgH9T/wkh8WqVihUSpVKpZJNTCjkCrVKrdfoDFqdWqmymS12m02r0ei1 epPBoFGr9Xq9P9vabDLptTqVUqmQyf3aQYNOb7VY3C6X2+Xwup 0+r8v71rrc7fglFL45/5d7XF630+dy+tyuSY/b53F5XHa3w+qymexmvcWstesnnMR69ZPzd6sbljT3QGqHQh+K5 t3ixZfzoq4w3j1MCCjE/qoI96tDuF8V4X51GAc9Q1lyj7viqTj6gTDsniDsviC8Qhh+Xxh 2XxB2/01Lft/fnvuLQWFY+XTDHn5PEF4uCL/DD78jCPcXg7d4YWXc8Fu8ubf5C8oFC29ygkqIAflY2ElK/FXmb3IxATmYeRfo8bf5Ede48MucsFJO+HVuwp+1RQAAIABJREF UWCkbfoEFv8yGl/Lg17mhV9mhF1mhVzih17ihpVz4BWboeWbEDV7sbX7YScqv9nYG 7Ef/Kh/7qzxsQHZnwN7OgFzsjMOEmMtdMVfYc6+yw24Jwm8LQi9z4OeZo dd5YXeEYWW80POs0Ivs8NuCsHJR6C0+/AITfoUdVi4MvysKu8oJPccKu8kPqxCF3hbALzDDr7ITHktj7/JnHSKEHCbATlPnl3HiH4jmX+GEXmKFlQuna8azXfBSbtg9UVi5 CH6JDT/TBb/OCysXhd0WhJxnzjvXtbBcEHGV9UEhHrK/8/0cNPwsLeEOf/55JryECr/Mgt/gwS+yQo5SYMdp8Cts+FUOvIQ2/xg57mIX9AgRmoeBZ3X87jw94Tw9MB8zPxcVntkeXUIOO02Hn2K EFJFg2RhYERF2ghZ8lBycjQ7eh4EdJsGOUmB5uODMDlguNvQYO eY4JTYHNWtLXXA6MjCrfc7ulmUH0SuLCaHZHbB0ROie5pjM1rA MRGRuZ3wxMf4YKfIAOvowIe4UNf4UNf4IYVExadkVxsoy1selz L9cZ6w6R/riKu3vZYzPL5M3Vwq210t3tfSmtfRkNUpykb2HcYMniMPnCENX iEO36GMVbFklV/aKJ2uVKGr58keM8RaxsmtYzxo1cGUmscI8prU2DOqXkDSxRIXA/H9jcv3vTaudUpa14pi18pxxSOzyOKZ3+h02r8P6Biv9N20eu8X jsHqcdrfd5prGR4cfH32u6TJnev/xJ6B0+ufXXrfbYDCKeobFfaMKpdqg008otdyeCYZwqEs0QheNS 0f1nF4ZoUsyOCIT9I/XEkX1VClBOKg3mHQGs1ylUauU4u6+J02k3WeeFd9HENm9Q2Ny6 cA4SzzMEg2NjKtkMoVKqVGrp1O6DHqdTqvR6bRqtUqn1hh1eq1 GrVUpNSqlVq38eUqX1aR3u+zTuPM/pBg6vC6HzWIxGY1Gg3FsZHRifMJituh1Oq1Wo9fpNSq1XqOzmC 1ajeatSFytVPkxUaNS6bU6k8FoNZtdfhb6m2/UNBH9Lfx5XV6P0+d1+7xun8/t87p8XpfP5/b5XD6fe9Ln8fncPp/H63W5nTa71WjRa4xquUY2ohzrH+sXDndz+0Vd3TyqlEOWj3Y77 XqHiGR7fgn/7MH3Dew5DUOR1b0LypjhJcRjbYOlxLHb1Im7NNldmuwWdWJrlX jOMUJcGXPVM/Hix6KlT8UrnktWPBMvfSKOeyJe8EgU91iU8FgU/1gc+1gU+1CY8Ei08JFw0WPh4seipU+EK54IP6oUrXwqXv5YtLB CEHOHH3mHH3ufv/yB4A9PRPPPUv5yi3WNOPbDPd7co4TTHUOluNGYE6T4y12/vSdYXi5YeV/w4V3+kjJO3HVO5HVu5HXuguu8Rdc5y2/zVt4XfnhPsOQGJ+4qK/Iad8EtHqyEsuQ4qRQzXE6ZuE2ZuIodLcUM3yGPl1MnDtT1wvKx i68yVzwUffhItPwOf1EpO66MF1suTCgXLLnB+fAG96OHopWV4s UPRHHXOFGXWDF3hAkPJcvu8j+8wVleLlj8WBJ9TxR+gRl6vivq rjD6Nj+shJT0QPBlGXvrC+nCy3R4CTn6MjP8Fj+sQhxaxoOf6Y JfYoXdFYaVC+GX2PBTdHgpN+yucO4d4dzL7Hln6Al3BPOvsRac ol5qH9xfJblGGPtjGTvkECHmJBV+gQkv48EvsWFHyLCjFPhlFv wqJ+QkHV5IjL/QNfc0dfkZyjPK+MpD2JhiIvwwPuel9GiVKCQdGX+BMe9cF+wIO XgfGpaPh52ghZRQ4Tk4eDYafogcUkyB5eOh6e3B+9Ehh8lzj5G jcjs/2Fyz5gJ1801W4o2ur4tx4bubYvJQq47gX5LGFmW2ztpefx838s MVOiwduaQQG5GHjSwmR5eQFxTiYguxCacoiy4yFp+jrTxFXnGS uOQ4ntivH9M5/nCa8EUZY1OtdP1L8ebnguRqURqiL7tzILet7xCy9wR28DxltJQ 2dpM68oQ1fosycgzRexk7eArZU82eIA/paaN65qheNG7gKczf8g1wlOz5oOm/g4f/dPzbVB4Hn2K6e8j6/JJxROLyODz2tzwe69uQE6/TH5hn9xeVHofNabc4bVbvdBqB3euy/7QF6f/Ld/7EsvY6nR6n02Qy+ssurUo5IVexJSO8HhmCPvikQ4CiiDAMCUk4 MqoyMXsmWhg9nZyB7nENAK8l0oGzt6qeNGKKyuqO3WurQrFZog GDTq/XaMdkqi7BAJnTJ+4Z1ahUaqVKo1bpddrplC6VUq1WGXQ6rUbtt 8hVqRVatVKnVZuMBrPJqNWoDXqtUa912Cw/FWhOxy+X2+H1uB02m1Kh9NsFqZVqs8lkMVs0Gq1OpzObTLIJmW xiQqvRaJRqnUajVCj1Wp3dbnXYLW6Xw+fxeN0uvy2Qd7oAdPm8 bp/PMzk5vXxep8dlczutbqfV5bA47CaHzWwzGyx6tUE9oRwbkI/0jvSJhqS8QQm7V0Dv5pKlbJKYiRcysEI6RsDAChhYURdOxMAK6 VjZoNjhMNgnelxtj/qflR2oRi9GDkdUSqLPUY0OLwDAO/na7p60eyb956dQQ0ElhD89Ffz2IS/kHGVGMWFmCXHuRdpHj/ifPhPPu8L49VF84GnKhw/4y+9z55wgvVdMWHCtK/oy/d0juLAzlMiLtJnHCDOO4OZfoH3ykP9ZpWhJGQtaTHj3ICZgX2d Rcx8A4DpuJKaESBk0SuTWJafIgQcx7+Vh4MXE8BLiO/s6ZudhYs/Tf1vO//ieYPEFOuQg9jc5GOhhQsRRwjuZ7ZBCbPxV1qIy7pw8zBeX6Cqr 2+aenJqcNn1xeafsbl8rVxmaj11ymQE/RXk3Bz1jb3voMeKqu7xPKgThRwm/zmiHF5PmnqHOKMQF5mMTTlN//0j02RNJ3AXG+/s63j2AnnOcHHOFuewaK+4ia94N3oL74tlHSV9e6bK5fL1ah8M3 dbixd3Y2akEZN+qhOPKucN55Ztg5Rvgtfni5cF4pd/4ZesRV9rxyYUS5MPoaJ+4MPeIcPeYm54PDhI232Q63T6iweade H67r/iAVGXOBEX6DF3KFHXKUHFJIgp/rCivlhJ/tmneIGHmC+tFd/oxcTNZTIQCgFD08Mwcdnocmd2vvoYeDsjuWXWVGnKBBs9HBubi wE7Sos4z4o6T4fEzsMWLMadq8I+SQjI7QvZ3zSyjRx6kJhwnwX U1R6a1SudVg95jtHopYHZaBmJPSuv8hDwBwtr57ST7a6vJtukq fs7V25RH8/MPE6GOkRYdxywowH50if3y167eX6EuP4VecJK+6REs4hittH3h Fm1h1Av+3e+x1L0Rfl7NXP+Buq5WmIPpSm7vTaiTZLd2HsEMnS SNncIOXiUO3u8b21kmeMGUu79Qzxvh5VH9HnwbXryH0qbuGdOw JUxJLFfhqNLlt1Ob9r3fW/zY4vgbAziZY7xRZnl8yjfe5PHa33ex2vGmo/WwePyw6rF7n9Ee3w+a0Waf7a7cfH6fJMdMlpGsaHP1eZ16HY9L jtlutGpVao1ZPyJUjCmPvmL6ilXW7jto9KBtVGCii8edY4Uu8m CaViUc0ggGFqG+siyu9XY05/ai9upPNFPbLZDJ/XeZP6RoelTME/YLuIZVSqfbrUt6mdKnfpHTpdTqNRqfTmE1Gi8VkMRttFrPFZDT qtSajQa/TmAwG9xvMerO75/Q32l73NJA5HXadRqtWqlRKld+G0uBPgNBojAaDUq6UT8iNer1O o7aaLR632+mw+/U2XrfL43J63rzOpM87Oen1euwum9Fh1lr0Cp1sSDEkVQz3jPUK hiTsXh61m03u5lIkLJKETZawSFI2ScwiirrwXGIbB9csZuIlLK KYiRd14SVMvKgLJ+rCiVkECZvYzSZ1c8hSNknYhRvp5VstGodR 4ROSLIjKV82tv6/izLvFHTW7AQB/LGPOLMB8UIRLrBQ6vVMO7+TnZczQkyRIMeHre9ys+p6s+p4/3GLNKSbMP09dfImWVtv9zX1e2EkS/CTpm/vc9NruhPPU8OPE9Grpn8pYn17ryqrrTn0piTlOijpLWXWjK7gI ++1tdvpLyde32Hl1PQCAS6ghWAE2qVKU+lwMz8csO0ne81z80V nqHy7QMp8KN93nhRZiF52lLj9D+SCr/evrrPQXknV3uB8VE9OeCP9wiQEvwi+93BVzggI7iIXkYX6T3r6 2jDU5+bpXbY8rIc3IaAvZ1wHNx8zMw35dxs6sFGVWCj+73DWnA BtWiF15jJj6VPT51a6/lLEzX0g2lLFDDuISLjEij5OCsjq23+NmvereWSVJOEacndm+6C prwV1BzE1+ZDF5fj5mf33vt/f5+191f1RMjDhO/qhSEnWDE3KIGHWcGntHEFkuir7BjT1NDz9GCj3HiC0XxN/ixZ+mwQvxc4+To09Swg9iw7I7/lbGXn6R8bdrzLgcVNRRwqJyQXQZd95xalgBMeJsV9QNXtxV9qL jlPkFuOAjxM/u8mant/nBa+sj4bwibMy+doxA9YQ6EZKPWX6BMT8fB8vGRJykLb3M+rCE FJOJgKa1zkxvC89Fx+aiow+gFp+gLDhKhO5BRKa0LCtAQzPaEs uYu67Rkq9Qf7xEW5CLispC5JSznJ7JxDJm7IFOvc2z8woFsqVm 1SlK1BHS4kP4pfvbw1JbQ/e2LyzCfHYM+/sT+N9fZXxbwf3oBCF8T/NHRzDzC1B/LKWtvc/5x23W+ufC1U8F31ewtz7h7amV7G3rK8QMZtaJtj1i72+UXqaOZ NSKz3f2iybMp9v7itv6GiXKVqGiTaLEDWgpI/pMzEhgee8arGz8v895/E9I4FOTkzY6yn63yPKy1CQbcLnsHrvN5XC43wDim51Eu9dp9To sXofNX0u67Va33epx+i227F63w+d1e99SxF2OX8yyfW6XzWbR6 3QOh1Ot0XOEvZ207lbGEIo72srou97AeokXD8oMZOHESxT/zCNU4a22FrKELRpuJYnHx5UapVKr1qiVapVSrZDLFXKFVquTKz VymVyjVmtUGoVcrlIqtSqNRq1RKRVatcpsMtmsNofNYbdazAaD VqPWa7VGvV6jVmrVKq1G7Wdcu5wOr9ftB0evx/XPy+lveP34qFKqFHKFQq70O1dqVCqFXKnT6swms8NmczkdDrtV r9WqFUqDTud02H2+6TbZ47Y7zBqjalg1Ih3v4w+KmN0cirgLxy d3cAgIAQ0j6sILuvA8KppPRQsZOCEdx6egRQyckIYS0FBiFkHU hRPSMWImXswiSNgkKYck4ZAkLKKERZJyyN0ccjeH0sul9vHp/cKuHj59fEhqd5hcNpWh/b7jZtaxu8+D74pGLR4AwJKz5IA0REBG2/zjhH6NHQDw93LOr/NQl3AjDs+0n67G5slp7A3I6Uh8KgQAtHVrQ47h3zuIRvfpAABr H/KWX6QCAEYMzgGtw/8pSIlm/lHCu9kdxS19Ht8UAMDk8IrkVgDAaeRA/HGCyuz2+qbijxGyqsQAgG65dVA9nSNWThiB7G2fnYo42dTn8k4 BANzeyT6FDQBQjh+FZLYvPUOLv9AVf4Gx8iI9dH/Ht5fpk1OvuxXWiDz0yhOExceJsw+gLqOHnW+uX2VxZz4TB2xpz H8pAQDIjC65yeV/6AlDDslDhx9ANbAUb/8KeuXW72+wgo4SEsq4kWfoqy53xZ2hBmSjfneRseIYYUZG+2f3 eJ9UCMLyMYsLMCFF+EW3eYvv8Bedo4fkYaJLSEvP0+edpHxylR l1jLjwNJU4ZMp4LISkI/9yizWzEB9+hBCXi4Ltbf/qqTjuKivwACoyH7PwAjP+Ogd6iBC2ryPyACokB73sFHn+QUzw7 padd1gW92RUES4+v2NBJgLJVVaz5GG56GXHCJF5mPkllBVXmbE F2NmbXsF2NO64xymu745KbVmQhfjsAi26EPfB9qYvClDRu5tjD 6K/uER7b9OrWaurNl2ixB1oj8/pSEhtSrpAHlBaF+Z2zt+LHFXbs8ro0J1Nvz1DiSvCJWQgIJtrV l+kFlaJ/lCEgm+tidiLiD6I+uIiJTqjZdNlSo/Ceo84mpDf+fvjuK1P+V/c7vrwNOHzk7jfncRteynM7ejf+JDzx/OErCrB5ie8fU3SU+j+PU+5yU+4Rc09hY3dVzD9r3gTtUJFS7ca 1aPObO0Lqh7+pkvFNrj+A+z6t47/UD74enLSRmt33jtkellqkg263P7++k22idPudTm9Tod3elzjv9 PmdlgcNovLZvU6p8klXpfd53FNa5Zdb/rrf1bReNxOnUYzMT5hNBj1ZgeBP1qNF2HZ/eIBmcliG1Po7tSR82805d1uL7rb0UIS87rH+N0jw6MynUan0+p 0Or1aqfZr8vzxgSaDQT4hU73JrtGoVEqFQqfV2m1Wq8VsNpksJ qPRqFcqZOOjI36Jnk6r1qpVRoNOo1ZqNSqr2eR2Obwet9fzFiK dPwdHf91ns1k0KpVWrVbKlX6Ji0altpjNbpfT7XJaTCalXKFRq ywWk8thm/R5Jic9LofFblTrZf0TPex+PkXMxPOpKC4FzaWguRQMj4IR0HHC LryAjhN14UUMgphFFDGJIiZe2EXgU9FCOk5ARQuonSImQcImSz kUMYskZhGlbFI3l9rNo/VwqT1cag+X0sOl9IuYA1Jur5jdK2b2C2kDhMbBV9c5Vw8iTx54 dO38mrvI8Dv8EYsbAJBaJfpDKeOLa11nOwfdvilivz6oCJv0TA gA6FHZfnuF/ocbLLnZ5fRO/eUW65tyNgCglq+CH8PPLEA3itQAgO/LOUvPUgAADs/krqfCpacp1CEjAOCHO+ylp0gu76TV5Vtzh/3FJfqozgEAOI0YiDuCH1TbDXZPwhF86mMBAGBAZfvqIu3LizS1 2WVz+VYcwf2uhOCbem20e9Zd6/rTKfKwxg4AKG0bgGW0rThPn3+aPv8k/ffXWPGF2O+udk2+ft0tty44gPr6Gj3mCG7nAz4AQDxhWVlC/NNFusrstjt9fzpN2fWIDwCwOn1Jt9kfnyD1qGwAgK232DvusAE ATQJ11EHsngqewe6tZivn5GNiT1HjTlA/usaCHMJveyRweiZVJtcnF+nxF+jxJaQ/nyQJx81f3mRDjxC+Led+dIYcVohD9+of0WTvpbR+eIIUf4628i IDAPCMOBZ2APWXu5x5RwnYbu2tzsGgXPTnt9mhOeiPC7Gh2R1/vscLO0pIyEPF7W2bmdZ2mziOlWgCkxrn7kVsuMtRml2Lc1HLDr TF5nbWsBSvuuTwNMTyAnTcCcqSi10RBzohibUH7rMHVDYAgM3p jUtp/Ogw5tOzlA+Smio6Br2+qUutfe8kNf2uEBW8/mUVbtjk8KIFqgW7GmCbq78qwfcrbMvz0OE7GntGjVnlrKA9Lat OEBP2ts1eX51YSvNvWphtnkbGeEmNdP1VeviOhnk76s819fj/7R17LozORq6+x4o9jH5EGlGbXNsecL681bWtkvvpSVybQOmbel 1OHfvhHusmZTC3Xry3VjxmdFaQRtKec59wJh5zZc+5sjrWeDpm KASv+TtDxdT+1wk9/7m2esrjsRGbneVFxldlZtWox+3wOOzT/bXL9tN4+i25x4+PdqvLbnVN1482j8PqdTl8HvdbZZ7751qaNyd 2i9XldDrtdr1WK5MpjUazUqmR9A6wBN33G4h7LtQV3Olop/dQef0s4RBLNNglGpL0jakUKs0burVWozbo9P54VX9Kl9/zRqVQGvQGm9VmMZlVSoVKqVIrFBaT0WI2qVRKjUppMuqVcrlKL tMolTqNSq9R6bVqk0Hncjp8P4GjazrF8J+w0jnpddutFpVCYdD pzSaTy+V0u/2DFJfTYTWbjE6H3et2+rzuyclJt8tmUY8rBvi9XJKQgeVR0BwS ikfB8Gk4AQMr7MILGAQBHS/sIgi7iEImUcQkiJlECYssZpMlLHI3h9rNIUtYJDGLJOGQJRxKD 5faw6X18Ok9PJq0C9/DofaL2X0iVr+E0yfl9oiYvTxqH72zp61SWnmRdf1o9dlDR06eW 3P52eIKalzjYMJTUdRV+pD+l7+CVtfkd3fYARnIOp4KAJBRLZm V1zkjD3UWNQgAuIod/tstFgCglqcMPYyblYdq4KsAAN/dYS8+QwYAoKRaeCF61oGOq5hhAMCWCm7GcxEAoII0BsvpCNzXV lTbDQA409qXUIiZBsciTOpDPgDgWsdgwNaGd3c1M4cMDvfkJyW EfU8EAIB72BF4BjI0q63gpRgAcA3ZH5LRtuo8LaKYAjtIWHaSE pmH/v4KY3LqdfeEJfYA6rOz5A/Skc0cJQAg5SFvVhrivZTWi619AIDzyP7kCi4A4CFuBJaGhGa35 7yUAADK0cObbrImXwOVxf2QOHqqoedQXffvL9DC9neuOEVadqE r9iw1rABL6Nb1KqwAgJOIgXkFmLn72ldfZQAA0FLtnDREwkFUe CFm3lGizu7lDRlmJDXNLcDOOYidva+jU6Aa0zkSTpJm7O8MzWr XGJ3kfgPsIPY3u1oOPhXQevUzszrCi7BhWW0dHEXuc/Gv9yDogyadybX4QPv7e1r/eoU+pnP8sQgVk42IyEM9JI+/oozDttd/WIJfcZkZU4QL3lr3ijDi/wmy+/Vmm+evxbigVETgzuacCi5nQM8eNDwjjwd8+zzg70+OPOTcbB88/EIsGjLM3/oq4Pvn8fvbR7WOPxehA1dXsXq0+x5wg3Y0/ja/I3JXU3ByYymi//QLwalnfJd3ugx/iR8OXPcCtrvpg10t35whyXUO0Zhp5TFsRE5HegVnUGkxOTz1fO XSEuzigo5SZK9IbhHKLDUc+cencSlPuT/cZ+c2dAMAGjjyTQ/Yt7vGbzLGbpGHHtNGUsjjoWT9euz4qPH/1crRf0x53BZsrbO8yFx306IZc3mdHofd7XD+ROiZJve8pfv4/SmsLofVZbN6nXav2+F12X1vxXn+4azT4ac0v3XB8XncbqdDrVQ ZdXqf2+NxOdAkVs7FyrOPkA9a6HUYLpU/JB2Q8bpH2JIRlni4Szgo6RtRKVV6rU6tVPuhUKPS6HU6fzSNWq 02G00mo9FkMJmMJqPBqFWplHKFVq3RazQqmVyjVhn0GoNWq9dq/aZhKqXcpNc5bFan3eZ22r0ep8/reQOI7n9FRq/H5fO4vR6XzWpx2C0mo1GtVNptFv9zfF6nz+v0uh0+r8fr9Vi0M sUAf1BAEzOJHAqGQ0bx6VguuZNHwQiZJAmLJGaTxWyKmE2RcKg SDlXKo3cLmH1CVi+f3sOj9YvYfSJWn4jVK2R28+ndfEYPn9HDZ 3Tz6N0cipRDlnDIIjaeT+tgoWvYzY8ETy5KbhRwz+zFnch+ePJ o1plbf77akHCPHvi0b9aTfsh98aIK4eLL9KhD2BGdAwCw76Xkr 1cZX5cxX7EVk1OvbxJG39/fSX9T+n1ylbr8PCnrpQQA8IA2/t0dNgCghqMMK8TOzums56kAAN/dZi86SQIANAvUi08QFhbjSlHDAICkCm5xYw8A4Gh99yenCStKs GtvMAEAZ5t7Ew6iB1U2g92TcBCdep8HALiCGAjY2hi4u5U9ZLS 5fB8fxRe9EAMATtV1L8zr/LwEn3yHDfzgmIb87RnK3AI87ABm2UlyZC76+4u0yanX3TJLbE7 npyeJkF0tnEEDAODbi7RPT+CXHOzMfsgDANzFDu+p4AIAzjf1L ipC/+UiectNFgCgkS1/LwXxY2lXK1vh9k0CAEZ1jgutfbCU1hWnyB+XcSA5qK23WNXU8S WHcbge3RPSWFg6YkUxPnB/51O6DACQcY8TmtUedQQfWoitZyuk4+YFBdji1v7fnSaHpyHO1n cDAPY8E4Vnd0SmI6upE70q2yenyPCkplrquN0z+bfSLlg68q/FeLXR2SJQhe7rOFXbrTW51l9nwtOQeysFLu9kJW44Irv9nV0t5 djhWuIIbEfTR+dov7tIn7mxNq+c5fROCcfNY1r7d8VYDFfxii4 LSUUsykSMq21IjuJcQ49gxLgysyVhZwNvyHAPPVRHn2jvmliU3 hKW0vz5UWyfwvr9oc7ZPz5n9uuzy9mQdS9XZSMjM5Hz9rTMTW7 4MLWxjTGutbj6lVYcX5F4Ch+YWLMwtzMhuy0iuf5BR7/b9/qPp4hz9zSTxKr0Cs5N9KDM6Px9MfbPJVijzYOSau6TxyQy86Zb jK+u0VffY295wBnXOXC9uk2PuKdxg2fQ/ec6+8soI1uJY7C6sdVV3eP/z7bVb48pl8OGqfbcP2Sqv2PWjLvdNo/d6nb4ZzJW71v6t8Puddq8rum5ttth9duyet12r8fh9zfzepwej 8PrmhYU/pwo7p1OvHJ4XE6jVquUyzEM8ZUqXBNJJBkYHxsd02m1MoWmd2i CKRqkcvoYggHpoEw2LlMrlWqV3yVMqZIrlAqlQqbQqjV6vd5kM Bj8Ema12qDX6fU6lVJp1Bm0ao1OqzEaDRqVSqVQyMYnFHK53W5 7Myf5iUjo87h83p/D4k9ttX+i4l8+n9tus5hNJpfT8eaZbq/H6XU7Jid9LodVOyIdlTCkbBKPjuUzcHwaVsjA+ftlCYcm5TJ6e Ix+EatfzOmXcPvF7B4+TdSF5VM6OAQEs6Oa2vSI2lpJaXpIqq8 gvrqLr7qOeXYFU3kZXXkeW3UV++Ia/sUV4rMztPJC7oU9kmObOYWJTYVpV4qP7zp7b+U1VFg5L6hC8kG 5NPCGAHaBCTtBDT5CWniOtqiEGJXb6W9yFx3FzchEvpuB/PIKHQDAHjX9JqOtXawBAGx7wA8tQEHzUYcaewEAN/EjX99gAgBesRVBOahfpSMb+UoAwPdlzKUlBAAAQqBOOIKNLkBd 7xwCAGy5w8p4zAcAlLYPzM9pn5vdnvGQDwA429gbn4dzZD3qAA AgAElEQVQaVNkMNk9cTkfKPQ4A4GprX8Cmug+SmtiDBrvLt6oI s+4SDQBAkGgDdzQFbKp7QRkDAJS29gWntKwqIYbnYGH7MUuOk+ btRf7jDGly8nW3zBKT3fHxMeyMxDqcSA0A2HStKyylKSipvvil BABQihxIvsUEAJR1DIZnIWP2taXcZgEAXtJlfzlD2XCNsTIfFZ BYn3iTBQBQ6h2LczqjivCfljLfS24qrhKpze56lsLtmzr2XBi8 q+X7e+xFJcRF+egRtW1q6rXNPWl3T9pcPqdnUjBujinCdiusLs +kzen1b306PZMqo9Pm9Lm8k1OvgcM9aXP6PN4pAIDHN2Vz+uwu nz951+by2V2+qdfA5Z2yuXxe3/ToljNsnJ/Vdq5WUkMZC05FrDxNXXUEF/C3SiRTVsuUp1VwAQBak0tjcvlfxOGaHmv4m1+XZ9L5s9BKr2/K5vLZXD672zf1+vXm04T31lVTe3UZpZTZ3z5ZeRC9pBAbtLU2d ntN96gRL1b/tRj3m388C/nxKTyxZt6eVv6Iye7y2Zxeh9vnmXz9aSHqs5w2vcVltHttLh8A wOH2vd3z9Zs2un1TDs+k0zvp8Ex6J6fQPdrV91gHmySFjZLD7X 1nScNrmnohF7hfPhTz3uxc//eO/wMxCVNOu6XtqfdekbnhrlUz7nKaPXabn/Poddq8LrvX7ZwuG/0+uG9bbIfV7bBNF4wuu9dln/bveUt1dv2M4uNn+bicVrNJLpP1DoxK+0dVSo1GpdZptP6ULoPe OCpT86SjDMGQuG9cNiFXyhUapVqtVMllcq1aY9Dr9RqdyWDS63 VKhcJsMvuhU6/V+pV8Oq12YnzcbDTqNFq1SmXQ6y0mk9vl8GtR3lCv38hRpvHR8 zNwdP/ziGb63Od1+7ye6fWmzJx8PemwGhR9nH4uWcDA8+k4YRdexCRKO dQePkPKpUo51G4utZ9P6+MQBMQmcsP9tgen6q7mVZ1OqyxOfnJ 488ND6yqL1j07vL7q6KaXJVtqT+9svJjeem1/x/0j2OcXqa+usKvOiCsO99040Ht+D6dkd23xwcNny1Zfql14nTDn jmjWXQnkOh96ngkroYYcIsPyCLB8AqyAGHyQGHeStuAIPiqnU2 NxAwA+KiZ8fJa08hTxy0t0AMCgxv5OKrKwthsA0CnWzMlqD89D c8fMAIB1dzh/vEgDAIhlFngOauUJkszoBAB8d61r+TE8AAAj1cQWoOfldtzFjg AAEm+yVhzG+SZfT+gdy4uwEfs62ENGAMDphp74HJTc6HR7p+Kz O9LvcwAAZe39AWtfzd7aIB43AwA+KcIEJzfxh00AAJxYjeAoHG 4fAOBqcw90R+OKQ7iwbHTwPkzCYTw8pfmH0yQAwKjGEZ2OXFWI Ctxef6RKBABoYctnbayZm9IiGjNPAfDjeUrSNQYAYEzn+OQQFr q9gShWAwBS73HznwgAAOM6x2PiGIKnAgBgRarQNETcYcLyEuKc rfXlHdPOAxqT63f5qNiD6KQq4WcnicFJDZKxX/LymMPGwFQkd8j48ztfv36t+Jd9jH/rmJx6vTyz9chDbiVxNHB367Ii7IoD7b/64UUzW4EVqb4oQFns/zl9+sczxF+trsIKlNtPYmZ8X7nyCHZpPmrG14+vVQuf4oZnrq/+7gQ+/xZj3ubq2KyWububFMaf3suoxhabXPvxPqTO6v7//xVruPI/XiTtfcHPqpccaOsr7Oz/+x1O0Gn2X1uGKOr/DeAIAPBZzVbEQ1/FIWPTPZte7vG8SYzx4+MbJuM0LPopPs5pizP3NK3H4XXZPU67x +3yvOE/vuE/Oz2eNy7cDofX5bJazGqlUqVQTPhTupRvUrrUGoVcLlNqWeJhQf ewUql6O5iWy+Q6jdagN+g0WqVCqVKq1Cq15o3XrEatVitVfr6h WqnUajQ6rdZmtfhnx3593i9EKdOiPbfd53H7vJ5Jn3dq0js1NT k1OTk56fV5XV7PNCB6PW6fx+XzuF97PVNej8/r9nncU69fOyx6WTdTysTzKCgBHSdikSVsSi+/q0/E7maTulmEQR65m4ogvbped2Vv5bEtjwvXPDr4w+OiNc+LE2vO7 W6+urftzkHMw2LSi0v0prtc9AsRpbmb2d5HaRzqrJx4cUF2I6f 3TDr+WObdI0cyTt359DIy8gbtgzLujOvCOZfYwSeosEI8LBcL2 4+GZaNhBzCwHCwsDwfLxwXn46OOUSILcfOy2rEiTbfMsqwIG12 ETThGWHkUzxjQM4cMy47gIJltTVwlAMDi9Dk8k5NTr29hhmemI SPz0aRePQDA5PAOaexWlw8AsKGMuSAPJZVZ7mKGI3M6wva1H3k pkcosqy/T30lsuIcZBgB4J1+Pah0asxsAcA3RF5mObOMq6b26yFTEuotU6 bj54BP+b9ZWf7Cl7hV1nDOgX5XbHvCP5/N3N99o6R3X2Eli1bXmXgDA+VrpnMSaFYXo0KxOaEZnTA4altzw pyK0aNTUypTPS274MB8Vv78dltTQ0iXzX6f/+q819/zqu+dZd1kAAKfbJ9c7bE4fAAAlUAUnN0I212bcYfKGjWqTS66z lzZ1x+9rg6Uhlh0lLilAz9lat/oChTtsbGXKvjiEDlhf87sT+M9P4AN+qMq8w7Q6fQSpVjJu5g8Z RGMm/qjpWK3012urd5bSpRMWqcyCFaqe44eZffo2nkoqs0jHTdIxk3T CLJVZeMPGB50DkjGTVGaRyiyV2GE0VyEdN0tlFumEWTJqlI6ZJ ONmyYTF5ZviD+oD1774ewlu+42uOVvrEzKRHx1EzU5qPFkrHVZ YYrbWrDlNRHIUaqPL7vRKx0zCUWP+Q+7FVyK70+vwTIpGjNJRk 2TY0Eofp3Zr/JchGTZIRoxonnJxRuuvv3qSfon0RXYrZFvtskJM3O4G2D8eoVi yhemtAV89bqGM6kzOldlIyJba0I3VSNqYdNwknTBLx0xH7jMD/vrwvXXVaXdZzzCD42qbzentkVm6ZZbCSl5FR7/d7bO6fD1yS5/M3Kew9qttfWrb3qe8z49j9rzg76gV766TpL8UfFHGDHnc/xV6vOt/CzgCAHxmg7n1gfdeoanxgd2o9HrsXof9TSirzeu0+ctA73SOgt 3jtL2x87G5HTavy+n1OP1jnJ/4jy7Hv7qE+VO6XA6HRq2eGJcp5Aq9P6VrmiujNhgMwxMqnmSob 3B0fFymUvqLR7XZaNJpdSqlSi6TG/RGvU6nkMs1arVSrlQplDqtzqg3KmQKpVzhcth9Xj+f5idM/CeBip+v4/NMTU1OTU163W6H1WTSKTWyYfX4kEEt87rs4PXkpMfjspkcJq3b bva6HZMe16TH4/O4X79+7bJb5L2cXi6FQ+oQMLBiFknKofSL2L08mpja0c8h9jA6 yTXXay+mVR7dXH12Z8OVrNayXFTFUULVOWr9TRbiAQ/zUkxp7ePiB0W0IQFxlNoy1npv7EHx0Kmd3PytNbmZJw6fSTz1a MnFzsDr7A+ucWZfZM45QYMeIgTvRwVndsIyOmGZKFgWCrYPBdu Hhu1Hw/Zj/BAZnIOdW0CIPYQPzWz/YGfLrB3NwWltC4tJS09RQvd1zE5pnZ3SGpWHmpvTGZLVfuC58D l14illfMd97uxU5IcniNEFmIQCzJW2gefU8aS7nF33ueXY4c9K iDN3tcze2RK4GxFXiF18BA/Z3TpjexM0pXXBgY6QlJbM+9xKwkjhU8FXJwj3Ogc3XqLNSqybt bl2xsbasN3NITsaZ6yv/mBz7YIsRERq8/vrq2eur565vnrZPkThY17qza4Za14EfPnkWlMPAOBAOWvmuupl +Wh4Wjs0BTkvoz0mExm8re79dS/fX/MidHv9soOolYexIUkNwZtrcu6xnuGGn2CHtl2iBm6onr2h2g+O r0gj2XeZT7BDJ16KYlKbI3Y2LjvQFrS98f2NtTPWvZyxumrW5p rwdMSiQmz0vo6YfR0xBzqDdjXP3FTz7uqqhRmt354lR6S2hG2v 33GFojG5sCLN+9sa3ln3MnJnw6xtDZF7297dWBu+vTZoW917Wx tmbK2fub76g/UvZ22tn7Or+b1NdTN+qJqxtnrG1voZ2xpmrKuevbpqxqaaGdsb 39tcN2t11aw1L97bXDdja8OMtS/f+6byvTUv3t1U986muuQrtD2XKYGbaqC7mgO31odvq4vcg1h+G BeRgfi2GKPU2defJszY9Grmhler0pvXHEO/t7rqvfXVgRtezPiqYm0xZtNFSsC3z9/96uE7f7n/wdoXs9ZVv7fmxbvfVr7zxf13vn7y/toXoVtrYxKrZ/7tYeC66nlpyLj01qhNVQnba7p6dav2tgZ8cmfJluq/FnSGbqtdtbd5/tqnM/7+8P11L95b++LXXz2K3/Iy8Rzxi6PoT3LbC8qZFpvndI105pY6yLY6+Jbq8OTarWWMxBsM eHJdxI66qH2IBQWdCYWdKwrav79K2fSUv+6ZYONDztZy5h8eCk Ibxle3jfT9r2ir3x5ek9bSWO67f8jY+shuVHrc9p/m106b12F7Q9axvyke7V6X/S0+etwOn79+dE1LsKe9zvxg5HL9IgvQYberVerplC6V6m1Kl16 n1Wm1MplqfNpgQmMyGlVKlVqlMhoM/rBDnUarUioVMqVep9NoNCqFYmxkzGa1Wkwmj8vl87qmtS7/YuXg8Ti8XtfUlG9qyueyW/SKsfF+UQ+HyCcjGJ3VhMb7mJrb6FflAhp6bEAi6xMNCumKYaHd oHBZDV6XzetxTk36Jn3uUSmb2F6PR9QKGTgxm9zLZwyK2dIujJ Te0cfC0JvvN93IqT2/B3ErD/P4OOH5WfKrUkbzPS76hYTa2svFD4vpIxL6GBc/jquWVZ0fK93ffXwHIXvzvcy0tIOX/3CidsEF3OwrnBmXuIGn6dBCPDQbBU1vh+5GQnchoClt0NT24NT 24LSO4LSO4IzO4IzO4ExUcBYKthcN24eB7cOE7MfOP4hbUICPz sdG5mFiCvAxR8gLjpLjjpCiiwhRhYRlJ6kfn2fEFuFmpyIDtjU FbG8KzGhbeJTw6aWuVefo83LRv05qDtjaFJrVHpzeFrC1KWxvx 7Ji0oJCfEwBftEx0uJjpJgCXEQOOr4Q9/FJUnwuata2hoAfq2duqYckNQR8/3LWlvpFOR0J+zuiMtuW5qMW5XRGpCEi05ELczrjszsi9iDistr m7mz8MAuhMjgBALwhA71H6/FNSUdNS/Y0hW2vj9/XCdvRGpTcErKrdX5mW0wmMmJ3c8Tu5uiMtsiM9uis9iX726N2N c1c+yLgm6cB3z6ds/7lb3PaInc1Zt9lAQDqyaMB/3gW8HXlO2tfRuyoX5Xf+dvDuGX56PgsZHwGIj4TuTCnc/FBTGR6e8jO1rD09ugcdOz+jrj01nk7G6NSWu62D7D6dUMKKwBA Y3b/5Rgu4B/P43Y1cAf0rWwFa8hw4plwzobqJYXohQcxC/e1Ld2LWFGIXnYYt6IIuyQLsXRf27JCzLIizNL97UsyWlYe7Fxy CLukAL04s/XDfcjlBeglhZilOe1L01uW7UUsL0CvPIRdur999ndPZ/xQFXegMz4PNTe5MXRbY2hq2+JCbGx68/wNVcMKy67rjPl7mv6Qj5y74QV0Y/XCfcilexEf723+MKMpcGPNzHXVi1Mal++uW5LR8lFe5/Kc9iXpLYt31CxOaYzPRCxIa0nYWb9ge214UmP47lb4tob5m1/FbK2Zu7lGOm4m8GRLt71856uHAV9XwtZUzV39JGLts5ANL+Fba lZmNkdvqgrd+OL4c0HvhFlvdgEAOtjyiN1Ni7KRv89F/qmw4/MSXPQ+5IKM5t/nt315Cv/lZepfL1H+XIL96jTh61vMv99l/+1G1zeXqWvusD55JoY/HfzxiXjifxc4AgC8OpWprsxbcciAfGIzqd+We16nwy+e8bfYby fXb6tIv5uW17+j53Z4XQ7fP01+ndPSkX9OWXDYbUqFQiGTT4e7 qtQqhUqjUr9xwdHotXq1SuN3S/SHEyjlSr1WZzKaNGq1WqXWqDT+IbXVbPG4XT6fy/tWtOP+udWNy7/DODU16fW6LSatbFAioXYw2p4T6ss7XlxBV19H19zseFGKrDxXc +tQxdnsnO3fHs9OZqDqGdgWKYdg1o47TRqP0woAMMqHiIjaxqq HLAJSwib38BkDYqaY1tHN6BQSm1CPTraUZaMfHiW+uECpudbVc p+PeSFldAwIaSPdzDEBaZTUONp0d6LiyMS53cLCLYjclMs5Bdv zry093gw7T5l9vuv9M8wPjpKCctHQ1DZocis0qQW6vRma3ALdi YDuREJ3IaG7kNDdbdCUNmhKG3RPO3RPOzStIzitMzi9MzgDFZy JDs5Ch+zFhO/HRuTiIvLxc3NxoTn40Bx8eD4hopAUUUSOKCRFHSInFFOXHKcuP 0FddpK65AQ1vpgaeZgcfZSSUEJdVEL98Dh11SnahyeoC4+S4w6 TFhwiRRYS5+UTwnNw4fux83Kx83Jxc3OwkTnY+IO4xQdxSwuwH xbhlhVgFuai4w6gFuxHRWZ1zsvsCE9rn5vaPi+tfW5qW1hKa/huxNwUZExGe8Je5Adrq5alNle09XH6dbwB/c3mnhXpLZC1LxbvbZuX0hq0rSloW1PQ9ubg5JbQnS1zd7XO3d0 K39kanNQanNQcvrNlQUbb4uyOpdntS/a2LdnXtiofFbK5dnUxFsdXHn7IgW2q/m1ex/L97bHpiPlpbaEpyPAUZEQKIioNGZnZMTetPWRHa9C2ZuiO1uAU JGw3Ar6jJTK1LWF/J3RbQ+jmmrw7TKpEjRUovzyM+WB9dXRy/YrMVqJEXUcepUnUhRXsmRtrEvIx0dmdkXsQMZkdUTnY6BxMVBo yJg254AA6Nh+3YF9nTEpLdAYyOhezIA8Tk4aM2tUSvbczJg8bk 90Zs7slZg9iwQFUbD4mfj8qYU9rTEpLVFZHVHZneHIzbFMdNLk FmoKMzmiL31EX/MOzFvrEjiu0oLUvV2U2x6W1LtjXEZvZFpPcELm9PiYDGZvVHr2 7acG22gUpzTFZHdGZbdGprdHbaqOTGmLSEFFpiLlb6kJ+fBG8u Q62oxW6pQHy/bPw9dWL0lre+eZJeUsPAEBrdLbQx+8jeu81Sm7XijqYE5ll9KD vny1Orlma1jw3uT5wzYs1he3l9aLcO13zkurn72z4PK99RWbLk rzODw/hVuR1rtiL+LgQ/elp8qenKZ8ewX1SiP70FPnTS/TPzlM/P0748zny17dZK8r5wSdYP1zpGv5fB44AALdabn5V6q0oMna+cF h0Hpd92pPC+Yb/6De+ddi9DpvHafNMe4n75dg2n8fp8zi9brsfjP6JHPM/uYQ5bFa1P1DhbUqXTGHUG416o1alsVtsNqtNKVeYDEaL2WQ0GN VylVKhtJgtGpVapVQqJhRGvcHrcfmbaLf7l543/hOf1zU15fN5vQaNYkTKEZCQlJbHpOYH1PZnHHy9lIXt51P7BbR ePq2HS+vhkSUsNK7pUd6OH0rSf0Q3PsUha0akXTr5oNdlt5l0B ETNo5tXkTVPpWxyr4DZL2SKqO3ddBQb+bij4jD2cTHp5SV60x0 u5mU3CzUsoY+KaWOMtnFkxVjlmZEr+4ZKkgRHdtQezik4dOkfh x/Gn0DOOkd//yxjdjF5Ti4WktEO2dkM2VIflNgA3dII3dII3dYE3d4E3d4MTWq GJrVAk1qgyS3QHQjoTgR0J+KfsXIaKKHpHdB0FPQNUAZnoWF7M bC9mOB9mOBsbPA+HGw/DrYfH7IfH5ZLCMsnhuUTQ/MIITkE2AEC7AABfgAfmkMIzyWE5eLDcvChB3Dw/VjYPmzwXkxwJsb/gsEZqKB0VFB6JzS1A5baAU/rCE3rCE1rh6e2w1PbQ1LagnchoDsQQcktQUktQdtbgpKag7Y3T +Pd1qbg7U2Rqa0JGS0hG6vf/aYy4MuHAX99+O43laGJrxalt0altMC2NkA210MSG/wrcHN94OaGwMSGwC0NkM0NkMR6SGJD0LbGkO2NsG2NsG0NIdub 5qe0Ru1qnPX904A/P3jvH0/nJzfEpbaGbm8I3tYI3dYctLUpcHN9YGKDH3CDtjZCNtdDtjVCk 1uCkpohWxoCNzcEbW8OT0XGZSLnb68LXFP1628rA76phGyoXpb Z8uH+tpCtddCNr+b8+Hzupuo566oj01rnpyIhiQ2BW5uCdiODd iMhWxsDN9VBkluCUtogO1rmbKqHJNYH7UIE7UYGbm2cs74Wsq0 paDcyaAcicGPdnA21kKQWyG4kZEdr4IYayMba4F2tsJS2oC2Nk LXVQVsaoLsQkKTm0MTa2KS6kI2v8srZ3x/uhPzjcdSOhuAdLUFJzZC11YGrqyCb64KSmqGJ9UGrX0DWVkO2N M7Z2jQnsWHO6hdzfqias7luTmJD4JrqwG+fBq6phiQ2QDbVQb5 7HvjtU9im2oT01tC1T2N+fEITKn6BA3WkkblrnkG/fjh3Y3VYUmN8BiJue03INxWzvn4EWV8dk9K4PL0pektN+I6mue ltEbtb52+tn7+jKTq7MyYHHZOBjN3dvPBA59JiwvJj+BX5nR8V oT87R/njNUb8SUpQOnb1Hf645b9uzPN/HhwBAG75iLX6svfBEQO62mnVed0Oj8PpJ+j4tdVel8PrsE9TIF 3Tg2yP843AxuXweRxet8Pndno9njcjYH9z/Ut89LlcHqdDq9aoVRqDTj8yNKxSqgx6vVajUatURr3BpDdaTGa TwaiQK7RarUqhlMvkapVaIZPpVBqnwzHp87xxiv2l8ZfX7fB5/dWi16RT9fOpbGwDBfmM1vGcS2rt4RCGRF3DEnYfnyZl4gVkBJ+ E4OCbufhmHhHRzegUUpD3Tmc3PjxT/eR+eenZESndbTUMSXiY5moaFtHZ8JxN6hwQs8R0lIjYRK0txTw 8Sq2/zkY9EzOQg3ziKBc3Qawfr748cS17qGQH71BS55GseyUnM05WfH K6Zf5J9MwT1HdLaB8U4iFZ7ZAdzZAtDZANtZD1tZANtZDNdZDN dZDN9dMAsaXxzWqCbG2CbGuCbvMDZSs0qRWa/AYodyKhu9ugu9ugu9uhe9qhezqgqZ3QNBQ0HQVNR0Mz0NBMNDQ LE5yFgWVhYHuxsL3Y4LdrHxbmX3uxsCxs8PTCBGdhoJkYaCYGm oGGZqCh6WhoOgqa1gnd0wnd0wFNaYfubgvahQzaiQzaiQzagQh KRgQlI4L8F7a9GbKtCbKtCbKl6WdvodH/vmBb6iN2NManNi/a07wotWnRnqaFe5riU5sjkhqDN9UGbaiFbKyFbKqFbKyFTJ/XQTbV/eJm4IbawPU1gRtrAzfVwRLrI5IaopIbIpPqo3Y0RO1sgifWQTb WQTbXT3/ixlpIYj0ksR6yqQ6yoRaysQ6ypQGypXH60cR6yJZG6JbGsG31s bubF2Yg4tNb41Kb41KaYnY3R6ciYtMRkUn1C5Lr5ic3RKe2RqU i4FvqgjbVBSU1Q3e0QBIbIOtrgrY0QJNboUnNkI11kI21Qdubo TtaIYmNkHWvIJvqocktQcnNkA11kHWvgrY0QpNboEktkA01kLU vIVsbg5JbIIn1kB9fQjbUBiU1Qbc3Qda9gq19GbmzGbrpVcL2m oQNz0LWPJ+7qyVoWyNk7SvId88hG2ogWxshm2oDv38O+aEKsrk esqUBsqkOsroK8o+nkPU1kMQGyNpqyDeVkB+e+y8J8t1zyNeVk LUvgzbWRWypW7LtJeSr+/PXPz9wg3b5Kff8Q9b5p9ztZ3CB3zwK/nvFgs0vwhLrYIn1oRuqozZUxSfVxu1pSkhvTdjZ+P+1953RcVz n2cnnfI5t3dl3h02ypdhJvsROnOQcp9gkgAWwBYveAQKk2ElJt KwuyuqFktWLJaIttvde0DvReyGBRVmAJFhBkARIAgSxfQHs92N mFwuKOoltiaTiec5zcO6d+87Me+8Onrl3bvtRhmpjtu7+XSX37 7BszNDen6X90d7Shw5WPrS39KFthr89UPYPz9T947N1Pz1Y8U8 Hy//1pYZ/f6vlP95s/uEjleuebctQj83em3Or/ydwX5icV7zn4b8812ByLs57Q9vXRK+Lk/j4GOyfITZ0XQzRR5eXnE/iWa0/hu5lGLJLl8thdzoc169dOzN5ZvbK7Ny16zfm5uauzc3MzFydmb 129erU+fOXp4mOl5nLly5dOHdu4cb8ks/t9brcTqfL4bhFHD0eh9fjXFryLi/5Fq7PnrUdP9Zc2lom6qhSDHXVnLR2TQy0jvUeHemqH+6qs3bUD nXUDrbXHGsq66sz9DeW9jaU1unFJv6Hsk9e1Ra82VSusqhEg61 ll8+ON1eaj7fXDXc1jPY3TRzrGO6s666UNak/bLccGWzWT3SUnW02nS8rPi9448y7e0d/m1t3aH/Bb1989uVPEt5Q/vhwPXa49b7XWr73/NH7flNN218KOQZI10IaQR2k6yBDR+pjph4yDSSzjCSziXqTmZ5 jwXNL8G0l9G0l+PZS+vYy/OEyfEc5vrMC31WB76rE91Tie6rwvVX43mp8XzW+vxbfX4sfqMU fqVv/SP36R+rXP1q/7tH6dY/Vr3usfv1jDQTXkYFA6iP16x+pxx+pww/U4Qdq8f21+L4afF81vrcK31OF76nEd1fiuyrwXRX4zgp8Rzn+c Bm+vZTwir6thJ5jgRwz5Jhhq2k1C1lGMlMZenqmYV22/v4c4wPbjA/kGjfmGNZlGejpOkjX/jfM0EKGDjJCwzp6uhbP0K7PNmzKMW7YqscztfRAEqRrIV0DGTr I0kNW4PqEyGbqIF0LmTpSO9J19HQtnm3YsM20abtpU45hQ5YOz zHiucYNOcYHcgw/2mH64a6S+3dY1mXp6Bla+lYjPdcMWw2QpqJ+kBkAACAASURBVI FMHX2bmZ5rhgwtpGmImilsNUKqBtK09BwTfZsZMrWQrIZMPT3X TM810zP0kKyCbD1sN5OiRpyYa4Y0LSQq8Azdph3mjTna+9gCWo zo/hzDxu0mSNdAnBxS1KSsJypIKcw2QqYekpXAlUKKGrL0kKoBrhT iZJCugQwtJChoHAkkKiFDR0/V4HHSh9KVP99j+mGWksbh41GFOIdPjxfTEyQ/TpP+NEf54FbtuiwdpKiAI6HHyddnaTfmGDZkavF42bpk5focw4 Ycw4ZU1cZk5aZthgd2l/5wh/mHmZofbTP8zSMVf/vrqp/ssfzdTtM//Lrynw7V//z5+p8+Xr3x0aoN7w1u000sur614uj3+93nTtxUf+Aufvl6s8Wx OOd12oM7xpA66HJ4XQ6vKzC+h6hFOu0eh91jt3vdTp/H7fM4iUDozBNigWsvsaKXy0ksBOtyOi4F1ne4NH1p7vq8/ebi9MXpG/M3rl+7dvb06blr14mVcq5fu+Zxu5eXvG6Xw+10upwhHxZJFXb4 fO7l5SX7wvyFCetwZ013rbazVjPcVTs53DMx0Gptrx5srbR21o 72Ng13HR3tOjra2zzW2zTW1zw+0DbS09hUrm6u0LXXmGq0/O4a3UhH5Xh/02h3/Ulrd09TVX9z9VB73dhAm7WjvrtC0m36Yri0YNKUNyV95+xnT42 +trPthV2KQ0+98NIH8a/K/+31Evz1xu+82vq9Q0fR41XYrhJargHSNZCogiQVJKsgRQUpakj VrDJNC+k6IDVCB+layNCTDNFKepaRvtVE32rGcyyQW0LfVoJvK 8W3l+Hby/CHy/GdFSR3VeK7KvE9VfieanxvDb63Zv2+2nUk6wjRXHegDj9Qt/5A3boDdev2163bX7duXx2+rxbfV7tuXy2+twbfV4Pvrcb3VOG7 q/BdlasX31GOby8nb7qtlL6tBHIs9K1m2GqCbBNkmSDLCJlGQgpX SeZOB2laWpqWlqKmpWhIpqohhaAqEPgqEuVGUBW0p6WqaSlqWv D0VA1pnBoo5BQVpKggVQPpWjJKhNO0kKKBFBWkaSBdS0snHFPR 0rSkvKaoaalqQotpaWpaigoydJBpgAwt6QlRG03TQLIS0oNSpY JkFZmUroVEJaSqIcsA2cRjoIRUDWQbIVMHiQqyMphlgFQ1xMsh WU3P0q/L0q9PUa5Plm/I0q7PNtJT1RArhQQF+W5IkANXCslqUvGTlRAjhgQFpGkgRQ1cK XAlQLS4E+QYS0SLlUKqGlJUGFeMsUV4suKBbO3f52r/MVPxs1zVP+8x/GyX/qe5mp+kyTalKvA0NSTJgSMCjhiSVZCuhWQVcMUQK8HTtesydXi SEo+Trk9Tb8w1bsrWb0xRbkpVPbDD/OCekge3Gx/M1v54t/nvDlb9v19X/sOBsoceq1r/cvv9h3vkPZeWV1a+Oe0i8A2Ko9/vd50emxcfdhW/cr2t3GmfW+2fcdm9TnL5stX+GULs3HaPw+GxL3qcdp/H5Qv0Wd/6/fHWhR4cPq9rcfHm5UvTV6/MTJ2fmrowdeUysRXBLLH9ALFj6s2FBf/KisvpmJ66eGP+hs/r8nrW1Bl9XtfyyrLX7bp89uRod11vg6mrXne8vfLkUMfJoa6x3 kZrW9VwR81wZ52tt8k20Dra2zTYWt5eKmzQflEl+9jIf69Kyx/pPjrW19xeY+prrLD1Ng61Vx1vrRrrPjo+0DbUeXSwo360r8XW3 9ZVIR/Tf3JF+Orpt3Z2vbhb+8IT7z7/6tYXCv75lZJNr9bf92LjXz139K9/U4PtLYFsHaSoIFEJ8QqIl0OCAhKVASpIoQwyWU0yKARpWkjVQq oW0nSQpoM0QmUMkGGATCNkmSDbBNlmfKsFzynBc0rx3FJ8Wxm+ vQzfXoHvqMAfrsR3VOA7KvGdVfiuanx3Nb67Gt9Tg+8OcM9aBg 8Slruq8V1V+M5KfGclvqMSf7gS316Bby/Ht5XhuaV4TimeU4LnlNC3WiDbDNkmyDRBpgEyDJChhzSCOtL/VEKD1JASyGOSek3ek1QhxaL8HzEpxDhp7fGk0HDw4goymqxcjS arSHsiTDBJAckqSFEHUgnB1ZBJhIymasizUtWQpoFkNSQoIFlF tgYSlZCggBQNoa0Qr4BEJaRpIV1Lyl+SEtK1hHJBnIzUuGRC/uSQpoF0DSQoIEZCT1LS0zWQooJYKXClpKbHKzCOhBYvJ8szUYH FiIErJf3nSjCWEOLlkKKCeDnGEqIYESQpIElJ44oRU0DjSiFZQ YuXA0u4jivakKLcmKbekCCjs4U0rgQSFRAvp7GFNJYA4mWQooQ kBbDFwBbhSUo8TUNPkANbhCfI16Vr16dr1ifK1ydIN2Rq78813 p+tvT9Z/kCm9sHdJQ/tKf3xw8af7C3Z9HTD+te6f/56y8TUwjcqXAS+WXH0+/3Ok0M3xW85il+Z66h2Om94gvVHp8PnsnudDq/bSeqj007UB8kRjo5Fj9PuIWTRTewT4PZ6gk3s0El7gYUefB6Xw 3F5enrmyszFixcvT1+eu3aN6Ku5Onv1xty8z+dd8nnnrl87N3n m6pUZYtROqOAuLfuWlnxzs9MnBzsHm8v7GozHWspsAy0nBttt/U2jPUdHuhvG+pvHB9pt/a2DrWUdFfJ6XX6J6B3NFy9IP3ii6LWdvzsY91jCvxa+9fhIV/1Ib/NQV8NQR/1od8NoT6O1u7G3ubKj1tRZZ+lpr2stUw7n/Xbis0Mfv/jmw09/ynhOdv+hqu8eavzeM/Xff6zyvl0WLFsPSQqIlZJPc6wU4mQQJ4NYGcTJID4QjpdBvBwS 5JAgh/ggFZCggATF6n9ykgqSNQHdJOqYWkjVQaoO0vSQboB0Az3TSM8y 0TPN9CwzPdtCz7bQc0rxnDI8txzPLce3VeDbyvFtFfj2Cnw7oZ ihrMJ3VOEPV+E7QkTw4QqS2yrwbRV4bgWeS1ytjL61hJ5toWeZ SWaYIMMI6QZIM5BqmKKDVA0kayBFCylqSNKQNeUkFZmvBAXEKy BesZp3MhBSSrcwWHSxIQbBg/FrjYNHiBIONSALmYgGwsR1SN8CpxN+EmclEGIqJ6+QqIQEJekw 8TMRloTkJakgQQ6xRJIKEpUQK4VYGSQqITkYlUKyEpJVECfDYs QQL4ckFSQqaFwJcKXkNeNkGFtMi5VBkpKWqMQ4EuCIIUEOSUqI kyO2CCMsE5UQL6exRTSOiChJWowEMQXAlRBeYUwhYglpsVKIl9 E4YhTNp7FFEC+HOBliClBUMcaV0OJkNI4YRRZjTAHhLcYUoshi GkdEFiNHCNHFECulJyjocTJg8oEjwpOVeIqKHiuhc0R4snJ9pn ZDmnpDvGRjknxTlu6BbYYHMrUPbtU/8Fj1umcb1z3Z+JzwmOebX+nWfwfE0e/3O0Z75/mvO/mvz/fUu12Lq50qbofPvUhOjyF6aYiZM6sLO9o9zkWv2+XzuHweB7kx wK2aeOtCYXb7zZnLl65cunLl0pWZy5cvXpiauXLF5XSsLC/dXLgxefLUpemLDvviks8TUEYXMaJ7aWVp8ca1MyN91raqgSbzQ EvpWE/jieOdY31NY32NY/3Ntr6WiWPttv7mgaaSljJJg5F31FzcUi7rrDP0N1cOttcOdtQc by1v0BcI3v1Ne6Xq3MTQcE/zSG9Tf3NlpV4k/vx3n77+9O+eO/DhE7ul777A25fR/XjqoRc//8FTtX/xdPN3n2m8b385LUNDIwSRLQK2GDhiiJGsknu7MPGfENRQrhS4M oiVQ6wc4oIkREQZIFHh0kCSBpI1kKyFFD2k6CFVD2kGSDdChhE yzJBhgUwLZFrwzBJ8aymeXYbnlOFby/Gt5XgOoXShrAwwqIMVeG4FnlOO55TjOWX41jI8uwzPLqFnlUCW BTIskGGGDBOkGyHNCGkG0ocUHSRrIVkDSRpIUkOiGhJVkKCEeC UphXEKMlOxcuDKgStb8/6Ila4ppdvyK4tx7UHuV1FKNjbJsIyMxgSTpGt+lxgpxBDuyYAr C/m9ZKQl8doLek78cLFSICpxcXKIlUGMBDgSiJVBvBzipMCRAEdC Kg5XilgijCOBODnEybAYEWKLaMRbM1aKsUQYW0y8RDGOGLEEwJ VAvIzGlSCmEGOJaHHE3WU0lhAx+RAjhVgpFiNCUXyMLSIKFosW oGg+jSOBWCmNIyLkj8aV0LgSxBQgBg9jiWhcKXBEKJKHIoshRg wxEowpQJFFiCkgShVjChCDR2MLIU4KMWJaVDFE8yFWSk+QQYwI ovl0rgRPUuFJCjxGjMeIN6SoNmZoNqaoNqWoNu0qxR+rwQ/W/+zRipHJO7Q7650QR7/fbx/qcEjecgjfmO9vdHtXl9vxuh0+D9G4dnrddnJMD7GTjMvucRP91 3afi1jhxunzOHwel4+sP4auFbZaAfT53E7H4uyVK5enpy9NT99 cuLm05PX53F6v+9rs7NWZWa/HteQLOcXrXllZ9nhcl85OjHbWDbaUHm8ts3ZWTxxrsfW3jPU0j vUenRhonTjeMTHQMthW0V6pbCmTddXrBztrT1h7zp+yXTp/+srF85cvnps+e3Jq0nbh9PipsQHbsbZLp8fHBto6GsvER95/fXfGI//1L7l/s2H/Q+vf/bcfl6b8qmdvzPvPvkZ/svr7T9TCUzW0/WUoVoqYQsQUIpYIsf8QcsQoRrKWUixGuvq/ypUBVwaxCoglaluERKogQQVJakgkVFILSTpI1kGKAVKNkGaEdC Okm0JUsgQySyC7FLJKIasUsstha5AVaxk4nl22ak+cnmmBDAuk myDdBGlGSDVCqgGS9ZBMaKIWkjSQqIFENSSEaGKcAmIVECsnM8 KVAleKxUgRybV554j/sNL7U8gRh9xOjDiStdFAKkcSkiQO8VO8GmWLEVuMxUhoMRKMIy EuTouR0LgSjC1BLBGNIwGuhBYjQRwRYgsDUTHGFCK2EMWIEVeC 2ELEEiCOGHGlKEaMWELEEmIcMS1GglhCFC1AbBGNK6HFiBGTj5 h8GkcMHAnGESOmAEXxSVdZQhRZjKL5pP/RAsTgIZYAixHT2EIUyUORPDLv0QLEKCItWSIUyUOMIsQSIo4YM fkoohBF8RBHhBGWEUUoio9xxDSOGEXxsKgiYIsgRkJjCYDBA6a AHiejx8qALaQzBXicdF2SfF2SYn2CfH22ft3ecnxvJb619B3p8 TsjWf47Jo5+v99xrMUuem1R+PqNoTav1+UNjuh2O3xuOzkXxbU 6v5D8Ihkc3+MOtq8dPo87ZDmcL68V5lxe8joci1dnZz1ul8/nWVi44XaSC3Qv+TwBM7fX41pa8i4vL89fuXiir9HaWmFtr7R2V I/2HrX1N9n6Gkd7GsZ6mk4NdZ843jbYWt5ZrW6vUg+0Vp2w9k6dm ZiZPn/l/Mmzw92jrWXdpcJW3Rct+vyukuLBcv5x7Red2qKxgdaaMs0nhw6 +Hv2fL/5k/Qf/uKmE+S/Hd3OGns7WH3rm4LNfPPSb0h88XgOPV9EOlKEEKYrkI6bgjyFL+ KX/WzHGFsMqJcCRQIwMYghxkQNXTmplnAriCaohgRAmHSTpIVEPSQ ZINkCKEVJMkGKGVDOkmyHdAukWyCiB9FLICGUZZJatPVIKGSWk fboF0syQaoYUE6SYIMUAyQZI0kOSHhJ1kKiFBA0kaCBeTToTp4 RYBeknV056HiMFtgTYEiJTGDsgLrfknSX8I4vxT6UQMYW3j7KE q1GWMCQqJKPRgSS2ELGFKFqAmALEFmJkXviIKaCxRTS2CDEFKJ qPsQTAEtKYQkTU6VhCLJCEovnkNaOKySeKLSTqdyiaj1gCxCaS eIgpxFhCjCVEUXzEKCRPjBagyCLE4JE+RBWjiEIUVYyYQhTNRx E80jKYFMkj8xhZhMILSMsoPgovRBFBSz4KL0SMIsQUkHoaUYBF 82kcIY0pQBGFtMgiYAuBI4IoPjCKgCWEWCmeKMfjZXiykp5jpD 9cQs8ue/S9Frdn6b/Xmq8Jd04c/X6/ve+oW/LGTdFbCyM9Xp87ZC0Jp49c7cbhcTu8zkWvY8HjdBALmhErVngc ZPua7H7xuANDIG9pZTuCdckln9ftckxPXbx4YcrtCt3lmdy6b2 VlxWlfOD9hHe6osbZVWjuqR7rrx7rrRzuqR3vqR3uPTgy0Tg51 jnTVdtSo26u1gx31504Mz06fnz47cXKgpbdcUsN72fLxwfK8Z5 vUH/aVFI6Z88/J3pj+ZN/oi7lNz+dKHsv8IiXy81/8RPaLB9vT/uPUU6nHXjsoeeXN9CeKf3TA8t0Dtd/fX0XbYUZpKsQSIkbxH8/IYhQlWEshihKi6CBFiClGLEmAUsSSIraMxpEDRwFcBcQoIEYJs WqIU0OcBuI0EK+FeB0k6CFBDwkGSDRAohGSTJBkhiQzJFsgxQL JFjKQYoGUEkgpIcPB48mWgL0ZEo2QaIREAyQYIEEP8XqI15H3i tMAVw2xKohRAlcBXAVwFIgtJ/1kSQNui1G0GEWLyEwRebw143wU+SeU5DfByAAZxSiKT/KW6OqPyEeRfMTgoahikpHFq2FC1KICJzJ4hCVGJDF4pHFkMZkU WRy4VyFiFK1eIaJwzWUjilZTGYUoPJAayUPhBaQ4RhWj8EIUXk D6RkhheCHpeUQRCi8IXISHwgtCLHkorACFF5CeRxShLfmrtwsr QOEFGJMHrGJaJA8LK6AxePQYCT1ZhSfIIUZCds1nlGS+VH9z8U 7syBrEHRXHleUVZ0+tR3Z4QfLugm3A6/MS22l5nE6in5qYGON128mPj55Fr8fu9dg9Tgexx6HP7fQFh2d7 XF7vbdZSDFYkfV63y2FfmJ/3uImOl1VxJGYBXrkwaetrHGqvtHZUWlvLxvqOTgw0D7eUW9vKJ 461nRxsH+up72kwdNbph3saL5wau3z+1ORQZ0+5uLroFcvHv64 qONRuOjLcajnTZr5cXjTLf/HiOzsHXtpV8MQzOx/75I2nDsuyYrVxv2zfm9z+3B7lSy8+d+j3W34tR/sqvruv+vu7yrFsPUqQoSgeCi9E4YUoouiPJ6No9T+QJB9FBv7x gkLJFAUoQUwJYkkRWwpsKXBkwFGQ5CohVgWxaoglZEsL8bqASh ogwRDQOBMkBWkO0BISNkGSCRJNazXRAAk6iNdBnBbiNBCrgVg1 xKqAq4QYZcAHOXBkwJYilpT0kykOuB0qiHwyj7dknMH7k0rybp KHIgLOM3iIURyIEuGQ6CoLUUTwyQmGeaSKkcZF5APGKEKMIhRR iMILUHjIfcNCH79CFFYQiBaisPzAdYpQeGi0EG3JR2H55B3Dg9 EiUiW3hJwYVoC25K9eZEteSFI+kYQxeBijEIUVYFE8iJXRk9QQ J6MxBRArgzQdPb0k9YXq2blvfF+EW3BHxdHv9/uXluytpUvywzfl79+cGPT63KuDul3E/MLgQMibXtciOduaXCWXXL/HRy4XRrSvPV8Sx9Ao0Y5ebX0v+bwrK8uL89cnrd3Wzmpre6W1o 3Kko9rWUz/e3zzSXjXaWXfK2nXiWEt/o6WzTj/a13rxzPj06bHRtvJ68Tslnz1ZXnCoWf+ZtdV0uq/uUr3yuvSN2Y/2jb2YY3ly7zMHD//XXtG6PZa/2FVD32n+z53iiIwvwlM/+8U24abt2r/YWvqdHMsPsnT3JcgQU4DCC9DmPPKl+jWwcC2LUDgPRfDIfzPi9 c7gI4YAMQQoUoiiRChKjKLFwBRDtASipcCSAksOLDmwCZFSQow KYtQQo4ZYDXA1EKuFWB3EEZU+PcQbSCYYIX4tEwJJ8QHjOD3Ea iFWC1wNcDXAVUOMGjgq4CiBrQCWHNhyYMmAJYVoCURLgClGUWI UJUKRQhQpQAwBYvDXVMcieCicYNGX8v51FendI6F0oVEyX/mB3/qWU/IDSQWkToUFnopgNKKA1KmgJWG8JRANy0dbgg9kPtqch7bkkcZb iGjwFnlo8xFSK8Py0eYjpOQFk25rGZ6PNh9Bm4+s3poIRwZql4 wiGlcCiTIaR4giijCWkJ6kw+OUj3/cMb/wB6wC+XXhjouj37/scS+2WFYUby9I3188NeT1ebxOct6L1xWsPJIDxb3kQHE7OdaHn D9jJ5vP5EDx0Pb1LRXJkLDXs7Ky4nE7p0/bRjrqrG0Vw+1Vw501Yz0Ntp5GW3+Lra9xvKducrB1pLump8Fk7 W48f2rkvG3gWK2qmvey5ZPf1EsP9zaoTvTVTrUaZwyfXPv84IU 3chqf3/3erw8l7D9y/279X++u+M7Oiu9tNaFkxfeZgu9s4f2fzby//FXRd7bw/jqcd19EIYoIPDFb8lBYPgonHtyvg7eVy9DaRKhQMgQoSoAihSh SSIsS0aLFtGgxjSWhsSQ0lpTGktE4chpbAey1EknqmjagkrpV4 Ytfy7igIOogVgexWlJeuRryUhwlsBU0toLGkdNYMhpLSmNKSQe ixbRoES1K+CVZ5CHG2hrTV+ng11Wk3wIWoLCQ/JICF/I8rEYDGkeGQ4xXo3mrJ5KPaMGaaDihsPlocx4Kzycf5rA8tCUP RRSQak7oKfkDBeSPePKJi0QUIkYhiiDqjIVYNJ/GFCBGIYoowFh8GltMi+aj8AIUJYQ49X/ts+gbTq188+O9b4u7II5+v3/J7Vyo167I3rwhfX9hctjr83icge+PRLOakD/i+6PTTvRrr+mfcYW2r91ez+oK27eh17W8vLS85JubuXjiePtga/lQa/lIZ+1wR7Wtu57oe5kYaDw91GHrPXqspWyoq+Hc+ODZkZ7ecn5V 4aHyvOdbTHnDHWVnO8tnKnjX+L+99M7DQ4dyhU88mbv/o5/tkn53e9l3tpd/L8f8g2QV4ghReAH61RfoV0fQ5iNocx7anEe+MFeZ9/Uz7MuiULBafQgvIkmKSzGKCNQiiYpkpAhFiVGUGDEliClFTCli ymgsObAUwFYAWwVsFXBUwFEDRwMxAXK1wNV9BbUQo1215KiBow aOCtgqYCuBpQCWHDHliCkjbxclIR2IFKFIIelYBB9F8Ffbm8Fc hBfcqgtBEnWcP0MS0rM58N4Ny799NCxQdGQ0f010tU63Vig3hy gjIZqrehdsQReQ91ptawda0AweeWJEEdmjvSUfhRWgyCLECFgy ClEkD0XxUTgPRfB/nCw7LOw7d/lODPb+KtwdcfT7/UuOxcU65bLktXn5BzfP2Dw+3+qOMcT4HmLiijuw1wIpl3ZyDNB q/TGwXYHH4/O4vySRrqUl34p/2b4wd9523NpeNdhksbZXjfYcHWo2W5vNtr7Gif6mU8caT/Y1WNurrJ0Np6w9J/oaui0F1byXaiVv9VaLT7ZbLtbLr8vfvP7ZI+Mv5Voe3fV8zqF/Z7+PM/L+MkL0VwzBfZE8FFmEIgrR5iPol5+jX33xJTW8A8z/EgvQliALSYYVBVqjxSiCjyIEKEKAGELEECKGCDHEKFKCIqUoSo qipChaBtFyiFYASwEsJbCUwFIBSw1sNbA1wNYAh6D2S9QAR0Pa sNXAIqgkyVRAtByLlqMoGXmjSAmKFCOGGDFEpDOEY+HFpLdhvN UsbCkkM7W54Ha5/vKr6M+QeV8dDS2lvLUllhd4tQTCW/LXJG3JI1/5W/JDLPNDonmB5y0QDW1BEzIaVkDel/gGQliG87AoKRYl38Qs3vywSlJmOz11425JUxB3TRz9fv/SzfmbVdJl2Rs3FB8vnhv3LnmJxXu8TofXs1Yfibk0ToeH2ErB6 SCmYHtdjpDvj65b6o8+r3dlxe9y2qfP2MZ6GoZayo41lVjbq8b 7m229R0c6K8f7mycH2050lo51VQ131J443jHaWdWq/qS6+KVGzUdDDapzDapZw6fXC569+Paepuce/d3uFxKS3tsYUfjdX/L/7y8F3/tlMfpVEbZKHraZh20pvmsM46+lcJXhIixchIWLsXAxFkFQijGk GEOGMWQYQ44xFFikEotUYlEqLEqNRWuwaA0WrcOYOhpTT2PpaS wDjW2ksY00jonGMdFiiL/mAC0hDBzkmEljjok8l22ksfQ0ph5j6jCmDovWYNFaLEqNRamxK BUWqcQiFRhDgTHkGEOGMaRYhJT0lvCczIUoJGuCW3N9F8v/HiIP28JbG/1v7YuxsGIsbO2zRCTdUrZkmL/mkSOTBFi4AAsPnBguwMIFWBifvEi4EAsXkJYRQixCiIUJsC18L Fz4sxTJ/rdqn/6wuaH73F1UpFtwN8XR7/cv3Zi7USZYlrw2r/pkceqUd8lLtq/JcTyrdUNyc1di/R6nPTCLxu51OUkblyO4XarP61lZWVn2eq9NnZ4YaB5qKz/eZBlsLR/tqp8YaLH1Ndn6mk4NdZ4d6TrZVzfcXj7aVTfSVt5hzKuVvNlm+ L2tRnKltGBe/MqlDw6Mv7LjRPF759sbOlsHi40jxfpRgWlYZLaK70UO30JRKC0 jBIVmgqOrNI0KTaNCi01gHhOYx/imMb55jG+28c3jfAvJYvM4zzzOM0/clkVreFuzcZ55otg8XhxyTb7Zxjfb+KYxvmlMYB4VmMeEljHSG fOo0EK4Rzoc9D+Yoy/nV2wevts/wZ8Dh78ibBWbrWKLVWwJhodDwiOhUZHZKrYMa6ttJQ0ny5onba ev3V0hui3usjj6/X7v9ZmFUr5P/Mac+rPFi5Nen2918UeP3ecOfG0MdNF4iH1f3XZyyW5iOo3H4fM 4iS0Wlr3e5eXlm/NXT1t7hhqNhCyOdNbY+hvHj7XYBppPDradGe4+fbzF1l0z0lo2 eNTQbjrSqHqvz/DppOn3V+Vvz//+yYnXdtg+f/lMhXZh6qzX473bhUSBAoU7jbsvjn6/3zM7PWfMWxK/Oq/93HHlvHdpidy02unweezkgJ7g5GsHsUkhOfvQ63J6HOSKFV6n3 edy+JyL06fHRrrryqcodQAABQxJREFUhppKB5tLrB1V4/2Ntv4m20DzicHWs6Pdp4fabN3VQ83m/mpFpzm/Q/vhsPaDS5p3rxc+d+Hw3rF3Hz9jFF861ut2feO7hlOgQOGexT0h jn6/33vp3IIxb0n82rwh3zE75V1eIufPEPVHT6Dzmpw/Q2yH7Qis6kjM1LYve5zLHteFE4MDDebjTSWjHdW2vsbxgebxge aTg21nR7rPDneOdVX3N+i6KyXd5vwBzQen5G9eF79y5dMnxg/vH+e9c6mn5ebM5btdGBQoULj7uFfE0e/3u6dOL+g+8wpevmEscF6/5F32kru5BtZ59LntxPbW5Prh5ORrYt0z15LP43XZp09Z+4+aBp sso+2V4wPN4wMtp4Y6zo52nbF22rrreus0HaXFPYZPx1RvT0te vZ7/zOThfeNfvHqmXDN35tTy8t0ZTkWBAoV7EPeQOPr9fve5iZu6z7 zCV+fNRc7rl31LPq/T6SZqiG5yY5lA+9ruIfd6tfvcTo9zcebC5Onhbltvva23fqK3Y byv8eRgx3nbsbMj3db2iq4qeU9JgdXw0TnZq9d4z1/+8NGxtx85oSq6MtTvWLj7gwYoUKBwr+HeEke/3++aHFlQfegu/u0NS7Frftbn85HbATodXpfD5w7ujuDwOuxex+KS2+Vx2qdODI7 3Hj050HTqeNvJ422nrJ3nx4+dGekZ7qzsrhD2aT+akL4xI3hh/shTk+8+Zst/89zRMvvsjG/pTiyZSYEChW8j7jlx9Pv9romhRfUHbv6L82Ui142rviUfUXn0O B1el90XEEeP0+FzOryOhYvjAxP9jZOD7ZODHadHei6cGDwz1md tMXWpP7SKXp7iP3fti8cvv3/g5KeHTpeoZkaHfL47t+oRBQoUvqW4F8XR7/c7x/oXFe+4eS/MlYldN6/7lnweYmCj20GOc3TbvS7nktc9c3bU1lV9ZqT7/PjA+RNDk8Odw43aY8p3xvOeuHrkN7MfPXry7YMTgo+vDLQvzs7 c7WxRoEDhW4N7VBz9fr/D2rUof9vFe+FGpdS9OOdd8nqIgY1EJ4xr0edxLc5dOTPSNXXKe u7U8ER/w0glf0z8ytTvH7v28WMn3n7kVME7Z6uMC9NTVFWRAgUKfyjuXX FcWV5xHG+9KTvsLHphrkLqujnn9fk8bqfX7fS63T6P2+NavHJu YnKs29ZuGdV+OJn/5KVPDpx7e+/Jj144V6qcGR30UAMVKVCg8Mfi3hVHv9/vX1mx9zbclLzlKDo0Vyp0L1z1+Xwej9vhst+Ym525YJuolUwIX 7z8xcGpd/ZMfvj0aXnezEC3c27ubvtNgQKFbz3ubXH0+1eWluydVQ7JW4sF h26UieyzU9Onh8/3Vl8+qprVvnv5kwMn39p3VvzRVFP1zSuX7razFChQ+N+De10c/X7/is+72Fpqlx2+VvzyOd7rpwtePPvBo2Ov77J9+tvpOvP86ZNe9x 3dWYICBQp/DvgWiKPf71/xuOc7Ki4IXx99bZf1w+cn9KJrY4Ne553eU4ICBQp/Pvh2iKPf7/d53Bf7Wqa7m53Xr95tXyhQoPC/H98acaRAgQKFOwlKHClQoEDhNqDEkQIFChRuA0ocKVCgQOE2oM SRAgUKFG4DShwpUKBA4TagxJECBQoUbgNKHClQoEDhNqDEkQIF ChRuA0ocKVCgQOE2oMSRAgUKFG4DShwpUKBA4TagxJECBQoUbo P/D6M3Gduy+CJ4AAAAAElFTkSuQmCC


هو نموذج انعكاسي يأتي في الاتجاه الصاعد ويتمثل في شكل نصف دائرة.









مراحل تكوين النموذج:


في نهاية الاتجاه الصاعد تبدأ قوة الشراء بالضعف أمام قوة البيع.
وبضعف قوة الشراء تتقارب الأعمدة الصاعدة والهابطة بصورة تدريجية.
يرغب المشترون بالسيطرة على الأسعار في الاتجاه الصاعد بينما يرغب البائعون بتغيير الاتجاه لصاحهم.
تزداد قوة البيع تدريجياً أمام قوة الشراء.
مع أستمرار ضعف قوة الشراء وزيادة قوة البيع يبدأ الاتجاه الهابط في الانطلاق.


الأستفادة من النموذج:
يمكن ملاحظة مراحل تكوين النموذج ولكن من الصعب تحديد بداية إنطلاق الاتجاه الهابط، لذا يفضل التحلي بالصبر إلى أن يستقر الاتجاه عندها يمكن الدخول إلى السوق.


هدف النموذج:
يصعب تحديد هدف للنموذج ولكن يفضل إنتظار وضوح الاتجاه.

[ehabm]

http://www.fx-arabia.com/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbQAAABlCAIAAAC qQ4EvAAAgAElEQVR4nOy9d5Qc133n6z/eO+/94XXQTHV19QADghQlypIsS/az1372ynHP2l6/1eqsRZESRTHIq2iJZkQiAQIkMgaYnAeRFIhMggAIAoNJmNQ5Tu rcVXVTVXV3xa7q7un3R/WAoERbPlpJlL39Ob8zp+5U9a1b1We+87v3d+/v/kqtQYMGDRr8GL/yYTegQYMGDX4ZaYhjgwYNGnwADXFs0KBBgw+gIY4NGjRo8AE0x LFBgwYNPoCGODZo0KDBB9AQxwYNGjT4ABri2KBBgwYfQEMcGzR o0OADaIhjgwYNGnwADXFs0KBBgw+gIY4NGjRo8AE0xPFfZnV1t bpafc+qlXKlbFbKZrlklE3DMjSrpFslzTTUarVSLpVqtdUPu80 NGjT4GdAQxzrVanW1Uq6WrVq1UrHMatmsWIZlqGVdLWlKSZVNT bZ0tWLoVdOoloxatVyrWLVqtVazrU7FMu8cW3K+elexQYMG/4b4304cV1ertdXV1WqlWrYqpmGV9Iqplw3DKmmmrr7v0mpltWy VNNk0FMtQLUMpl3SrpJqGYmrFsqGWDc3UZEMtmppqampJVVbLV qVkrK6urpYtYepK8a3B4thbZUX+kJ61QYMGPz3/u4hjtVqtlq2KZZm6WiubVctcrZbvnK1YJauky8U8QQhyvIARBI DNsRAADCFBUBSwgKEkCKKA8hIuSEjOC2pR0GTR1DRT00xNMTXF 1OTaasUyDFPO13CmWuRXEz7pndMGm/rwHr1BgwY/Df/uxXG1WqlUSqVK2VorV8tmqaQbiiKLokAQQoDnWJbNsRhiwPMcy 0KIEEQIQsDzGCEEAQQ8gjwEPAQAAYAhggBgyBPI5wWiyYWSJpu aamqKqSq1qlWr1UzL1NS8pkmrcEW8crIYnF1dbQxHNmjwb4Z/z+JYqVhmSS+bpVqtVlutmoZe0jRFLgoYE4xtJxFDyOVYNsdyLA 8B5Dme53iCCQIIQwh4gAAUMMEQEYJtvcQAIAAIggjwiOcJAgKG IoGyRAylWNIUU1frjqSu6rKkKlK5wCvjF/PjV8tqo4vdoMG/Df7dimO1UjENvVarVSxLV1U5nxcFURAEDGE2k0UQEYg5lkUQIo AgDxBAPMvZ4gh4QDARCeFYjmM5yEMEAAIAAgg4DkMoYIIQJAgi nsMQCBhhBDDkRQLyBGgFwdLvdLRVQ86rsmiqQnVxVrx22gC5D/vdNGjQ4Cfzb0McV1dXq9VKpVKpVivVauUn9k+rlUrFsmq1mlIs CBhjiCAPeY7HCGOIOZYjGCMIOY6DPISgbhgijDBGGHAA8oBnOQ QgggjwPAQAcDyGiCBEMMIIYQQxQhhCAqGAkUCQQBBBkCBegFlZ hLYy2j9LqqLJoq7lV7mlwtXTStT3C3ltDRo0+On55RXH1dXVSr VqWaZZKhmaZmpqSVNLulLSFFNTLV0rm0bZsn78g9Vq1TLNWq1m 6ppckDiWBTwQMEEA5UWJ53g2x2JMEEQQQIwQAhDwgOd4wAIMEY aI5/i6n8gDgrBAMAQAQ2yPNmJUvwBDSBASECLIlkUgEEQQEDASECth TlcKVr2LrVqaosuiqohVKVe4eaYwc7NaMn7hL7VBgwb/Wn4ZxbFarZYty9bE9/+2vFq2apVyrVax51qbumoZWrVSee+y1VXLMGq1Wj2IbOhKsQB5 nmNZnuMhDwAACCBoO4kQQQB5lgM8jxDiOZ5ABADP8zzgeVsoIQ 8QDzmWY7M5yPM8yyEAIA8Q4DGEoiAUJCkvCgJBGAGCoYCRJAkE IwxYEbFaUVzzHxVTVw2loCmSqWArMCZcfaOE+V/0y23QoMG/jl8ucaxWKhXLNHWttlqt1WpVyzR13dC0kqYZmlYyDNPQDU3VNc XQFF0ulA2tVquZhlK2SnYNdvjF0nVT00xdMzXNMnRD0wRCctlc NpOFPIA8ADyPIBKIgDEmiNgdapbluGwO8sDuSvMcD3gIeMixHO SBgIlACEZIJCQvSvl8vpgvqIoiFwpyoVDIS3Ihn8+LokiUYl4p FvKSKBIoEaDkhZIm34nSlNSiJou6Kq6mg8Llk+pK9EN84Q0aNP jn+GURx2q1apZMy+5prlYsQzd17T0zNENVC5KYl0RJFCDgBYww BATBoiSYhqLKomkaZdMo6epqtbI297Bulq6XdF0gxJY5gjDgeQ ggAoDneFEQMcIcywEOcCxnjy3yLMezHMGYICwKYrFQUIqyKiuF fF4koiQIeUmSRBFBiADgWNbuYtvzfgQMCQSSKBCCJUkoiFiWsK 4VTV0x1KKhyqYq67KkqVJVSBeuv1GcH6t+0PhAgwYNPkQ+fHGs VMoVyzQ0tVar1aoVwx5b1DRVLkoEEQTkQgFDiCAAgOc5ltjhFc AhwNsyhCAviVggAHPposDb651N4wP0URJFjuUQDwHPcSwnEAEj LBCBYAJ4ADiezbE8x0EeQB6KRNAVTVfUvCSJoogx5jkOIyRgAS MMeCAKgiSKtpICHiAABEIIQqKABYIEggWMinlJEjBGvESAKku6 KutK0VCKpqboSl5TJVOGlvemdPOiVZA+7K+iQYMG7/FhimO1Uimbpml7i5WKqWumrpc0TVdkghGXYzFCCADAcwgCwHMY IQQh4oGAIYI8QRAjSDAUCMQQiATJBYK5RB7nzJJmlnTT0Cxjzf fUNNPWR0EEHI8AhDwEPAA8wBAJGAsYA46HPCQYy4WiLMsFqSAS URREe3KPJIiQt4Mw2BZHe4q4SARJkCRBVArFYj6fz0uaIityQS 5IciFfkERVLhQLUkES8gKSJWKoRUMrllS5VI9iS7oqrib90rUf 6qmlD/HraNCgwd18OOJYrVYqllWy4y0Vy9DUkqGVDL2Yz2MICEaA4ziW wwgRjCDgMYQIQp5lMUS2FylgyOdyBAJRwAQDScB2vDgvYAFmJJ Qr6cp7/qP+PhdSLuTtDjXHcizLciwnEkEpKkqhqBRlTdE0RcMI24OPdlC b53gEkIAFCADkQV4UFVnRZEUpFFRZVmVFEoWCJMmFAsFIIJgQw gPIsnwux9mhbwRBXsQiAUURGWrhziwfU1N0WVK1fJUkpWs/LLjHG7kqGjT4ZeAXLY7lctk0DKtUqtVqq5WKoWslXTN0VVOLAk ZsNsvlchBAgrC9ek/AGEEoCSKCELCcgLEkCAgCBCHBiCBoL1ax1z5jBESCBQwxlxFRz lCLVkm/y3Nc+2loqlwsFouiKCZWEhBAXdVURSnk85IgIYDsKDaBBCPM5X JcjuNyHIZEldViQS4UipIkCYKUY1E2CzAiCECOg7ksy3Mgy/KJNBdeynqiGf9CJryUeWc+fvBK/Lo/iyE0ZaEoQIkArZi37l5IoxRURbRkYLjfzd+4YEnkF/y9NGjQ4Ef4xYljpVIpm3fGFqu6phm6XjJ0TSkKGGWzGQELCCJ7 uR4CEPIA8IAgQhACHHcnBwRGCGOEMcYIEoRFQhAEEHCQ5wSMBI wQ4EWMBJgjfEZXCpZpmHd3rjXN1DWrpJd0DUGYy+YwxKIgSKJA sL3mhedZDvLQbg/HcRiRYlHWFa0g5QEU0jkUWcq4I8npYDwWz/EcD3kIIQkspOdCiWicnQqkzo1FLt+OzUVS3lh6KpD85qmVP+zK fO+N1MXb8SwH9ALOE6AVpbtm+WglpajJoq6JtaRPevuUllr8hX 01DRo0+HF+EeJYrVbLplm2e4uVSknXdU0rGYama5IkQo7nWDaX Y9dmzwCMcF7KAw7kMjmO4xAAqD4ZmyAIeZaDACAIBYIxBAjwGM O8JBSLeU2VdUWRC/liPl/Ii7JEJMRqct4ydbOkmYZWV8m6ROqGphKEuRzLsSwEQBTEYqGIE WZznD2bB0GEIVJlpSDlIQdzWTaZZrM5mOVRaDETXsotJLLxZBo BBKBwO5A4ec335njknZmlUzeCZ8ejE4FMLAmTWbx7NPW511MfG 1i6d8vkF9rnBkeXWA6oxbxakO5ai62amqopkqpJFZTIv/O67J2qVso/6e02aNDg58LPVxxXq1WrVLJ0vVar1VZX7RmLJd0oGYZcKBAEYT 1GzEH+vaXNtkRCAAkmPMfWvUiOQxDaI4D1CdiiqCqKKheVYqFY kCRREAUsCUQu5AWBIASLRSkvwDzhNVmyLMMO0dytj5ahlwxNEg Qux7E5jmM5DLG91FoSRYIxBJDPcSwLVlLcYjwXT2QSaXY5ybI8 zLIwFs/OhZbDCwmWh/OR1KXJ6OlbkePX/BcnY9fn4++6U+960t4lwAJp15X07x9N/d7FxKfbva7Nk03fufzCwKSqqoau6ErRNFRLU02tvvjHUPKqKpW LwJx7pzB6ySo2otgNGnwI/NzEcXW1Ylnlkp0RZ9UyDEPTTF03DUNVFMBxCEAEAOB4ARPAAQQ RAFDAAoYIwbpQEkSK+TzPcQgAjCDHshBAnmUFjDVVMTRNEkWBE IIxBsCe/Ah4jmCEEBAFIgoCgjyGvAhZtSCWzZJlGmZJM0t36WPJKOlaQZL UQpEQks1kuRzH8zDHAg4IqSwILaZ90eRsKOWNpleSuXgqNx9J3 g4kIvFcaDntiSVDy+k0CwPLuatzK7f86auzS8eves6PR8+MRV+/Fet503fTHT81nvrS0ZXfOuKjvvvWb3zrzf/7sbOfe+rCYgpahqIqsqHKpqZYur1E0l6LLWuKVFLF6pJbfPO4l l7+eX1NDRo0+Gf42Yvj6upqpWxVTbNWqdRqNUvXS7YslgxNLtp TC7OZHEEY8IDNsQhACCDPAwQQAhBwgOc4gRAEIOB4O6bMsSzge MDxku0tKoooCALGPMfaE33yeUkgGGN7jTMkGCmFvFzMFwpiQRL zIpYwrxZI2TQsy7TM982CtHS9XDJKqoohyuX4HCcspuFcKD4Tj M+GkrOR9HQgPhtMusOp4GLWH03f9sfHvcsrWZTIoWn/4tsTXv9CKsUR7xI/6ksfux46ePp231u+/T+cHr7iG3zbe3kqxvNoIU0GRxNPHB7b+JXhX/mzQ7/5hb7j7wQKIhYJFjAqiIKmyCVNse5EsVVVlwuqKlX5RXzpaH7+V rXc6GI3aPCL42cpjqurq5Vy2TKM1XK5VquVDcPUtJKmmbqhqQp BCLAcBBAjwrGcQAgEECOMEQKA5zjODlLb4ggBELCdMpEHAOQFs ZgvarJSkCQRY0KIPSUc8gBCO/UsTwguSJKqFDVVVoqFgiToqiwXJIHgQkEsSFgSoFIUrJJumaUf WX5jGppl6HKhkMpw3kgivJRLpPnFRM4TTc8Ek96FrCeScodT7k gmsMh5YzlPNLWSRRkgnrwyvX3gzTHfcg4KoTh/8kZk9+u3R64Gzk8uXZldmQ6lI3F+OQPjqVwmw+pKUZGLY/NLzxy+8rlvHH+mdxQTohYlSSCSHW2HfFESzTvpznTVUIqqKpli Tp+4gK+9keRA0qgJZvUnfhcNGjT4X+RnJo6VSqViWSVdq9VqlV LpPb/M0CWBcLmcHfwtSBLkAZvjMCYIIMDxPMsBjhMI4XKsHQNB8D2fk edAIZ/XVU0uFG0fE0GIECoWCiIhXI6FHF+QJFWWFbmoqYpcLIgEEQh4l uV4kMmyqXQWAZ4gXkBQwLySJ3V9NNZCNIZuGpqla6ahC4KUSGU zWQ5DiBBeSPLT/vh8OD3lT7hjXDCOfIu52HLWE14+fcN9O5K+4Vs5OxbwLWXTHOQ Q8Sxxk+HsXDTriWWDS7mrt2Nnb/iOvz3feWas79yt6cASQVDJCxLBs4Hld6ajmRyXFwhBUBJwXsQi hnkRa3LestujKaamlVRZU0S9CKqRqezZQU8gNJOvsHrlJ34jDX 4Z+JHketV/Ptvej/zHq7z/ysrqv3R29Z85/vFqq6v/YvH9F7+v2h9pwPs/WXl/++5OKmhv3PkvnK39svIzEMfV1dVy2ayUy7VarWqad2YUljStpG mWrqmyzLH1ZXnEjqhABAGQBFEURIyx/UuW5Xh7bR/HczlWFIS8IGqypsgKApBjOVEQ86JkpxQDHEcQUhVVkxVD1VRZB oDHGLE8XElxy0l2KZ69Nhd/8cLKJXeO5dGqllckLGKAACtL2CppZatkh7BLd4VoyiVDk2UMII KA5fiFJB+Og5ueZN9b3renIhOexVHPUmA5t5SGb88unJ4IX/MupwARxEIizWKM85KwFM90vv7unuG3es6MHb8yf+Zd/8hbc2dHA95IYjGeAjyPACAYFUScJ4ggCAFHEBQwEhAUMBAJzIu oICJDKZYN/U7GM03Oq7JgJf34jd6rN999OCZ8Ma49EZEe9wuP+4XHgz/BHgsJj4XEx0Li40Hh8bDwWFi07fFwvfhEiDwRFp8MC09ExCdCa xYWn4xIT9Stfvx4WHw8LD4ZkZ6MSI+HxcfC4hMR6cmo9EREfCw iPmoXI9LjYfHRsPhYRHw8Ij4RER8Li18LCo+GxCfC4hNh8bGQ8 LWg8LWg8HhIfDIsPBoWHwkJj4ZEuzFfCwqPhIRHQ3bLpUcCwiM BwW78owHh4SD5SkB4LCA8HhQeCQgPB8gjPvtK8WG/8JCffM0vPBEQvh4kDwfIQ37hK/61swHxIT9+NCA8ERIeDQgP+YWH/OTrAfJESHgkKHzZJzzsFx4LCI+HhYf9wpd9wiM+/ERAeCwkPuQXvuwT7GofDYkP+slDfuGxoPhEQHgkIDzoJw966zf 9ml980Cs85Cd28x4OkC/5hYd95PGg8PUgecgv/r2PfMVPHvcLjwaEB/3Cg37Bbs8jQeHvfeQhv/D1AHkiIDzsI3/vEx7yE7vlDwXI3/uEL/uErwfI40HBLj7sFx4PCl8PiV/2CV+yWxsSvhYUv+QXHvQKXw+QJwPCV4PCl3zCQz7hiYDwZFj4a oB8yUe+FhC+ERKeCEkPB8QvB4THgsL/DAmPh8WvBoSvBIXHw9K3YtI/RMSvh6VHQ8I3I9L3F/LfieW/EZW+Fcv/06L03KL0/cXCdxbyTy8WXowXtiflzfHCpnh+Z7J4KCMfyMh7kvLelNyZVYZ YpTerdqXl3qw8wiqngXYGaid59RSnXoTqNahdRvpFqJ0D2mleP cmpXRlld0p5ZqnQnpJnC2bWqBatD7OT9DMQx3KpVKtWarXVuyc Svm9ds2FoioIhZHNsOpmGAEC+Ho/mcqxABISQnRKCY1kMEZfjIYCGZhiahiECPBQFAXC8vaiZQIIAk gtFQ9NVWUYI8jlWwJjl+FSW8y+k58Lp+UjKv5i+4V75u56V32n LPnI03v12xB/nNFlSCmJeInKelHTVskrm+8cfTV0rlwxNUQRMJClPhMJCnHtzP NT/puemezm4wo0F0ucmYxemFq77krdjOe8yXyiq2Rw3+MNrg2+8M3 Dmxu6jV3YOXz302s2bc9Hocia2kpsLJeZD8ZUUm8lyCGGMkB2C x8jOnQEgzyHICwQRDAkCGPEYZGBmRYR8SdXWetmqoRRVRTTAsj F65vKVi5+PCNRKbV3AaJ1VWmeV1rk1m/9AU+vm+QDbYJv3btPeM1/dNt5tfm1jQN8Y0Df6tboF9I2BtVN+faNf3+jTNnq1e3zaBr++w a+vVahv8OkbfNoGr7rBo9Qr92obPGqrW2313DlWWt3qBo+2waN tcKv2c22wG3znoezfz8qts3LrnP2ASuus3DqntM6rrW61dV5tn ZVbZ+2iVi/OKa1urdWt1T9bL6qtc2v1eLT3ap5XWz3aWrVyq0dr9WhrVyqtb vsua21439k79cits3LrvNbq0d5rj/tOsdg6p9Q/eOdBPHqrZ+2DbrXVq9ef+u7inFz/oHftLvNKq9cuKq1z8oZ5dYNX3+DRNriVDfPyPT7tXvsbmVc2ut V7fcZ9AeNen3avV7nPp90fND4eKj0Q0B8IaL8V0D4VKX06UvpM RP+dkP670dJ/XLT+aMn6k8XS5xdLf7Fi/XWi8neJ8n9PWl9KlR/JVZ/kat/hqj/gqs+D1ZdIbbdYaxNqXUJtOF87KdfOyLVLSu2qVruh1SbM2oxV8 1i1QLkWqdYWa7WVWi1dq2VrtcyaLddqN0u1QWjuSOQfiRT/u4fsTyonOZU1PoSu0v+SOFarFcssWbq6WjZNTS2X9PqKFO1HzT L0kqFjhOwt/QSMeY7HCBGECSGEEMABnuW4XA7yoFgo6qouCaJIBJ7jCCGiKBK Mc9kcz/Kaoll6qZgvCBgThDkeZ3N8IpldSnJTgdTFidioe8kTS/sX0jPhzMOvJz9zLP2JzoWmb1357O65bw/MLMQ5y9QUuaDJedNQ7eBM6f1LsE1dN3StmM/zLJfNcYkcvhXInp1YuDK3fPpW5K3pxXACTody52+Fh9+a7z8/ff126M2b3rbXRl+7OndtKhBZSmazLEFYEgSMSWw5c9u37AknMl kWAogQQgAQhOxlPxhBtDZbk2AgYCRgSDAkkAWZFcSmDU0tG4Y9 HbKkKpoiaWKuPHkp+lr3N69N01Oo6R225XzC9UbcdTbecjbeci 7eci7ecj7ecj7eci7Rcj7Rci7hOr9mF9Z+Xki4LiZcFxOuC8mW i8mWi8mWS8mWN5Mtl9YO3kyuezO57i37ILXurdT6y6n1l1Pr7Y O3U+vf/pFi+r3jK+n1l9Pr36qfXXc5ve5yql7nWynbWi7Z9afWvZVadyn VcjHpupR02be+mHSdT7RcTK57M9VyKek6l3CdT6y7mFp3KdVyI dlyLu46n3BdTLRcSrrOx11n4q7zCdeFZMuFpOtcwnV2rXgx6Tq fcJ2Nuy4kXZfWzp6zHzzpupB0nY27ziZcF5Mtd4rn14rnEq5zc df5hP026tVeSLgupVwXk66zcdc5u2hfHHedi7surp2tNy/VcinlOv9eta6LSdfZhOvMit081/mE60zc9cZKveZzcdfpFdcby65zcdfZuOvMsuv1ZdcPl11nVlxn Vpg3VphTS67Xl1ynV1ynV5jXlpiTi8xry8wPl5nXl5kTi87jC8 ypJea1ZebkovPYgvPYguvkguvUInMs5hyJOo/GmBMLrpMLrqMxZjjiOrbQcnyh5fhCy9HoupHIuuML608ubDi50 Ho8tuFo9J4TsXtfW7zvtYWPnojdf2rhE6eXPnlm+VNnlj5zevF zZ5d//2L8D9+M/8mb8T+7HP/PVxP/9d3UF0YzD45mHrmVefJ27nuz3DPz/FYPv9PL7w+i9gjui+Fji+T1ZeF8XLyczl/PFEYzhUm2MMvLXqgEsRrB2pKoJgtGtmjyqolVSzIqaqWmVWucV ZuQawdR7X+sWH/qEV9aKiYU6xe5S91PL46r1WpJVWq1WrmkG6ps6ZqlKZY9UebHx NHOO1vSNTuHDYbI3uSPYIIhFgjBEAEOSIJoGqVCoWAnoMUIAQB YNochJgjnRcnQNLkoZ3MwsphmczzgeIQETzQ17l2JJbhLE9HBy 54L4zHfEp/lpZlF+OCl5O++lfnd8yufPeRlNk/9yv84ceCHc7WqWdI1XZNLmmzpqmnopr2Kxnhvoril62qxqMhFX VPzkpTIcMtpsJhgI4vJZIafDqzsPX7jn45c2tx3bVPv1TM3g95 oetq3kkzzdu4yAjHP8cBOr8vDpWQuuJDIspwdRyIYCwRBnocQ2 At+CIIEQtuRFDBCEBAM8wLCXFoAmZKmWIZe0lR7oriu5FUZm5F J8npH2+kLH7uS+LWLacfRmLMv7By82yK2MUNrNnznOMoMr9lIl DkaZY5GmWNR5ph9EGOOLzDHF1zHY67jMeZ4zHViwXVqwXVqwXW y/lfnOrVYPz65WC+eWnCdWHCdXHS9tuh6bfG9K1+zT9l/n4uuk4uukwuu4zHXsQXXcdtirrtuyhxda9WxGHM0ygxHmOEIcz TmOhZjRmLOgYhzKMIMR5mjUedwlB4IMwNRZiTGjESZoQjdH3YO 3SlGafvio1FmJOocjDgH7A/GmKNR50CE7o8wIzHmaIwZjtL9YedQxL6jcyhC94eZIbsBMedgx NkfZobr7aEHI87+SL15I7F6tUdjzLEYMxKlB8LOwXrRORKjByL 14kjUORCme0POgQgzFHEOhumeIN0TpPtCdH+E7g3RnX66M0B3B +neEN0ZcBz20Uf8dGeA7gzQ7T7qoIc65KWP+OjDXscBN7Vnjto 3Tx30UPvd1O45atcstXuO2jtP7Z6ldkxTO6apnTPUKzPNO6abt 001b5uiXrpNbZ+itk5RmyaobZPUS1PUtklq8zj1/Jhj87hj6yS9ddK5edy5aZzZPMFsm3Btm2zZMr5+8/iGFyc27JjauGPq3pcm73956uO7pz+xf+aT+2Z+e9/059pm/59O9x92e/6k1/NnA76/Pub/b6+Fv3Q68tUz0Scvxr7z9uLT7yxvvpnYMZbYN5E4Mp3un88e9b Kv+bmzQf5SFFxdRDeW8Xic3E6K7qzoZwthvrAI5WWspiWNLRpI KRUMq1SuWtVVZK6ek2pfDMn33+KfjOSX1V/QtI2fUhxXq1VTU2q1WllXTFXWlaKpyZahmrpilX5kIcqP5A3T7 HzaBOF6yIXlCSZyoagWFU1Ri/kCABADLAkix7Icy7FZtiAVTMMsFNXlJOuPJSZ9K4HFLMfxgAei IE2HkgNvzp0fDV6bXbo0tfT2XHIskOWgNBoCf96V+OxrqU91zq 9/4Qbz3I3/6ys/3Hx0RlWKajFfyIsFSdCKBUtXy6ZhlXSzpJXuWkhTLhklXSMISY Jg6roqF69PuHcPXug7O9p1ZmzH4LWuc7Pvzi6MeRanAyvzocR8 OLEYz2CEMMII2JPVkT0DCSNMsJ3Ip74nAwQQcDzkeQKBgLFIiI gxIYgQaGcUFwUsEkwgJHxOBFkljy1dM3VtbaJ4QVFFPRvVLw1e Pz7w55eD/+Fyrvm1JXogRPfbFqYHIvRAuP7nekcfByPMULgujkNRZijKjNz RxwhzNFJXyeN3LMYcj7lOLrhOxOpmq96JBdeJ2PsU8+SagJ5aq F/2XnHBdREpTy4AACAASURBVCLGnLTrWWCOR5ljUVsZmWNR5liEG YnWhXgkygzdkZ4oMxRhhsLMSF16nINheiDiHIkxIzHnUIQeCDk HI7bEOwcjdH/YORBmhuuaRfeFnYMRZiTGDEedA+G63o3EmKGosz9MD9Rl1DkUp ftCdH/9LrYyOgcjd7SP7gsxdvFozDkQek8oR2LOgQjdH6r/OxmOOu0G2EI5HKH7wrRdtK/sCToHIsxI1DkUoXuDdFfA2R+266c7AnRHgO4L0X0huitA31HGr iDdGXAc8joOeRwdPrrD7zjoofbOUfvd1CEvdchD7Zmjds1Se+a p/W5q7zz18jS1Y5p6dZbaPUvtnGnaNtX84hS1c5p6eZraNkVtmqC 2TFDbb1Pbb1ObJ6lN49TmCWrrJLV1knph3PHcmHPTOLN10rllg nlhjHlhrGXrxPoXJ9e/ONm6ZeKebRMbd0x99JXb979y+2O7ph54deqTB2Y+0zb3uUOzv3 9o7o+6PZ8f9P3FsP+/jPj/v2PBvz8dfuR87BtvLn737aV/urq8+cbKzvHkvqnUkel072z2qJc95WfPhPhLEfB2DL27jMcTZD oputOSP5cP88UFWFzBSgorWUnjizrWTKVUrlRWiVV9QzD/66L56Zu53qRiVH7uLuRPKY5WyVitmGVDMzXF0hRDKepK0dQUy9 BMXbVKmml+cP/a7rSKBNs5ENlcjs2xiqzomiYXihAgnuXsHN2A47OZLIbY0HRdV SGPUhmwkgaeSNoTSS8mc0vxJIY4kYFXpxeHLntHrvivzCyN+VO jvvSb0yvX5xOTYe6bJ+Kfbg995Ntv/Z9fGPoPXz76f/yXzicPXud5IGKEALATnYkISBiahmaZd2XYraeo0C1DL2mKhFE2 nb046ml7/ealidB8OL6wlEpnwXKK88VSs8H4tH95NriyuJKBPLBDRjzHIQg JIoiHkAOA4znbHYbITo6LERIIEQWhWCjIxWKxUCgWC3lJlERSy Eu2EYzyIpEIxHw2T4BpqJahvbdplyqpQsa8dWbxaNt3z4/Rb6d/440Vuj9Ud0B6Q3TfHa0M0f0hesC2cN1sB3MozAyFmZFI3Ucbjj AjUeZo+I5Q2rLlOhZ1HY+6jkddJ+oeZV0fT6wdnIy5TsVcp9Yu rkth1HU86joWtS9jjseYY1HmaIQ5HnMdjzLHovZ9XceirqNRZj jiHAw5bXEciTqHwnR/yHZ4ncMR2ha4wYjTlsLeEN0Xcg5FnMMRZ3+I7gnSfWHbKXYORO jeIN0fcg5HnUNRZ1+Y7gnQA+G6d9kbonuCdd20dao3VFfYgTDd E1xTtKizP0z3BJ0DYWYk5hyJ0n0hujvoHIowR2PM0RgzEKZ7g8 6hCHM8xoxE7RfOjESZ4zHnUITuDtD9YVvlnQNhujvg7A8zI1Hn cJTuCdKdAbovzNgt7/DTHX5boOnugKPNSx/20V0BuidId/odBz3UQQ/d4aM7/XSbh9o9R+1z00e8jsNeau88tWuG2jNPHXBT++apl2fqyrh3rvm VGWrbFLVtito1Tb060/zSVPOmcWrrJLXjNvXSbWrTRPNzY9TmCerFKWrbFLV5gnr2FvX8 OL11gt464Xj+luOZUeemcde2CdeW8ZbnxtY9P7Z+2+SGHVMbXp y4Z+v4fTsm73/l9sf3TH/i1duffPX2Z/ZP/177/B90u/+oy/2fejx/MeT/mxPBL7weevCNyCNnIk9ciH3nytLT11e23FjZMZrYO5k6Mpvpnc 8Ou7Mnfbk3QvzFKHh7Ab27hMZWyHRSnM/kfblCmCssAHkFK0lBzUoqJ6lIKSmlcq26mtPLW1a09ZPS33mFl P7zdSF/CnFcrVhmtWxWrVJJtVe8KaamGKqsKcWSJpu6ZumqVdLNkvHB44 +6XtLVYr6gFJVUIoUAMjRdFAgA0N7DgOd4BKCABYGQkm6IhHA5 LpXOJdMcQiTDwpUU548lgrE4x8Nx38rp0ah7kX97Kvbadd/ZsdiJ68H9b8xsPzrqjSRX0uD8bOrA+cAXNp2l/ubQr3x+/xe3vyUIoqEUi6JYlISCRBDiCYZqQSybummuub2GZpb0kqFbmmb pejEvZTLZ6FJyMZ7mOAABJAjZmyukc8ATSU55l+bDyaVElme5+ kYLgAccj3gIecizHEYIQyQSURQEARNJEOWiLIkiBAAjRDAu5MV CXoI8n8tmMIaSKBCMMAaiiAVib3YI5IJo2ql8NaWkqaau6mpBk bERuCWeOtxz6vQn3lr61XMJx2Ck3iPruct6bQvWrS9I99fNORB yDoScgyFmKMQMh+pyORxmRiLM0QgzEmFGwnW5tLvexyLM8YjtA DLHo65jEdfxqOtElDkRZY5F6pfd0cGjYca+4HiUGQkzw+G6lzo Sdg6F1nrNdmc25BwMMyMR51DE2Rei+4J0f9g5FHYOhOzGOwdDz sEI3R+iuwN0d4AeCNFDYbo/SHf5bVFzDobpvhDdWS/Stth1+OneED0YcQ6G6e4A3RmgB0LO4YhzIEJ3BejugHMwwoxEn f0hutNP9wZtoaR7QnSn39kfYkaizqEo3R2kO+sCx4xEnX0huiv gHAjbHXa6O3BHN532y+8JOm1l7A/THX66N8iMRJnhKN0dpNt9zr4QMxxx9ofpdh99xEf3BunBCN0dp A55HG0euidA9wYdnQHqgJva53a0++kuv6PNS706S+2btzvXdT9 xzxx1yEMdmKdenqG236Z2z1L75qhXZpq2TVJbJ6mdM9SrM9T2q aYXxpu2TFA7pqmXp5s3TzQ/e6t503hdPTdPND99i3pujNo6SW2ZpJ4dpZ66Sb0wRm+doDePO5 +56XzmJrN5vGXbxPotY+ueHW3dNLZh+8S9L0/d99LER7eNf2zn5G/tm/n0gdnP7J/+3P7pP+hw/7993j8d8P3lsP+vh31fOBF48Ez0axcWvnFx4btvLTx9bXnraGL neHLfROrwVLJnLjPkZU/42Df87MUw//YCfHcJj8XJVEKYS0u+XCHMFRdAcRkqSaJkJZUr6Kho6KWyblX6 WPV+r/bH4/xKofSzF8U1/rXiaOQFQ8CVStU0NF0p1CqWqauWrpmabGrymi9T1JViSVMsQ7N 05b10Dz8ikbpm6pplliRJZHOsrR15USoWipIoZdNZAZP6BG8eE Cykc2gpnk2ksktJdiXJsTyKrGSmAov+xRQLcCjOvuOOv+tJDr/t7bk0333Rc+j09LnxyKg3AZG4amg1U6tVSwKR3h4Pf7ft2g86r qeyOTkv2KGPoiTkBVTIk4KElYJklXS72VZJf8/51TVT1+2E5Fwul8tmoa3jAGCIEIQ5FgYXs7PBeCKV4zmO5zgEE OABx7IEIRETDBEhRCBEwIJEBEkURSKIRLBTadhbvGLAS4Jgr+g WCSII8mwWAc6WRQg4QUASwUVJ1NWiPYJRj2JrsqqKWjKkXegbP db/txe9v3Yh3XQ0Rnf66Q5/fTCr0093BeiuAN0VpLsCdHeQ7gnSPQG6546PaQtl3bVkBsLMYN g5tOZX2q6lrZLDYddI5H12NOI6FnUdi7iORlzDYbvIHI0ww7bC hpmjUddRuzsfYoZDrpEIMxRx9ofpgTXHcDBE94bo/hAzFHYOhe1eJ90bpAfCdSns9NO9Qbo/TPeF6A4/3RmwfUO6J0C3++guP90bovvDdG+Q7vDV1bA/THcF6CM+uqtej6PD7zjip3uCtK2h7T663Uf3hemhiKMv5Djioz sDzsGwcyhCdwcdR3x0T5AZijKDUUdXgD7itx1Mp62bdnEkygxG 6E4/fcTvHIgwR6N0f9jR7qe7AvZ4hbMvRB/2011B53CEGY7QXQFHm4/uCdJDUbo/7Djio9s8dG+QHgzT3UHqoMdxwEN3Bei+IN0doPZ7HHvnHR1+ui tAt3mpV2apPXOOdh/d7qf2zlM7pqndtjK6qZ3T1ItT1Ctz1AE3tXu2edtk09ZJatcMt XuO2nG7+fnxpk0TzbYybploeuZWk62ML041b55oevpm8zO3qC2 T1JZJ6ulb1PffpZ69RW2doDaPO5666fj+u87nxxi7o/3UDdfTN9dvHV//4kTrlrENz43es2X8vl1TH9t9++MvTz6wfeJTe6Y/2zb/ex3uP+h0/1HH/Od73H91NPC3J0NfOBH80sngo2ej/3B56XtXl569urTlnZWXx5L7ptKHp9Nd0+mB2ewJH/tGiL8QAZej4PoiuhUXbqfEubTozUghthAD8jKSk0TJCCqb1/OqqVvlnmRx47vkD8ZgSPl5bTHyk8WxrMritRPFyyM6n7Z/Uynplu0hGrq15jlammrpiqHKulIsabJlqJYdC7473cP784aZhp 4XRY7lOJbLpDMQQEIEwMO8KEqiAABMJHPhxcxMMBVeSGdzXGgp c8uzPB9JRuPZhWTOt5BcSORSHPEt8+96U3tPzxw4PdP3lu/y9HI0AeNZHFnKvH5lasK7SBAqiqQoEY5l01mW4zkEeDuzGYEAQ x4jThQgzCWwHR02DcvUrZJ+t5qXjZKmqoADbI5FEGCE7CziCEK CCQuwP5JYXElnMjm718zneAhgXhDtqDrP8YDnEYD2MQJQFIg9p 10gBAJAMBbszL4AIgg5NicgRCAiCEoiEQkuSEQgGCMoYqgUxJK umHp9LbapKpoiySRjjp1JHjv49BvXnRcSv35qie7y04e99BEv3 e6jO9as00d3+uguH93lr1u3n+7x172z3oCzP+DsD9ADAbo/6OwPOgeC9FCQGQ65hoKuoZBrKOSyJXI45BoOMcMhZjj83m9sH3 MkfOdK10jYNRx2DoacA0FmKMwMh5jBoLNec4geDNN9QbrHT/cE6n3/ngDd5aN7/HRvkO4N0J0+usNHd/vpngDdHaCP+Oh2H90VtF056rCHPuKtq3xnoP6wtvS3++k2D93u p3uCdG+QbvdRh7x0V4DuC9E9QUebl2rz0j0heiBC9wapw17HES/dH6IHw46uAHXI6+gK0INhejDs6PRThzyO7qA9CuHorp91DkWdg 2G63Ue3eeneEDMScQ6EHYe9jsM+26Oke0OOQx66w+ccijIjUbr TTx30OLr8zqGIczBCHfZRB9yO7gA9EKZ7AtT+eWqf29FpK2OQ2 u927J6l2/10V5Bu81CvzFC75+wvkdozR710m3p1lmrzUIc81M5pausk9cos ZQdqtkw2b56gds1Se+aaX55uen6s6YVx6uUZatd089aJpn+62f TcWNNLU83bp5o3TzQ9dbPp6VFqyyS1ZaL56dGm711vfuYWtXmC emG8+Qc3mr93nXpulN48Tj93y/GP1+nv32BeGHNtnXA9P+b6wbvrnx3d8OLkPTsmN24Zv3fTrfu3 Tzywe/qT+2d/e//sZ/ZM/e6B6T/ocv9xn/fPej1/2eP+mxH/F18PP3gm+siZyDfORb/79uKzN1a23kzsuLGy+1bi4FSqay4z6M4dc+de97HnI+DKIr6xj CfieCYpzqQlT04K5vJRrrAMlQRR06KGi4aomjsXJWZO+eMpPqX +XPTxJ4tjRZPF4Zdr5w/J8aBR0kxNLan1oUZT16x6CFW5o5Kluj4qlqGahmaZRn0t8493s XXNKhnFfJ5neZGIPMfnMjmeA5ksn2FJNM7ORdK3/Stz4XRwKRdZysyHkrfci8tpyCHp6qT/4PErnliKFwruRW7fD2fazs2NBzLRJI7E+bcmQqeuzu87dXP/yetXp/w8z0OeIxiJGIkIihghyBOEMIIE1XdZwJAXCc+nl2AuZZa0smVY JaO+z9edAYGSoSoy4HnI8xhAjmURgBgTjLBASI6FyVQum2F5zt 6Zi0AeioKAEeQ5DvBAEkV7pBVDDFjO3pEGIwQ4nsvl8qIoECIQ LBfzBUmSC3lDV01DM029ZGh2sMjQVUNXDFVW5aKuFE1DM401fd RUXS0oRaT7b0on9h878dpnL0R/7fUVR0+QPuih2zx0m8d52OM84mXavYztNLV7HbZ1+Bwdfkenj+ 70091rStR7l/UHnP0Bpj/ADASYwSAzGGIGQ8xAkBkIMoMh52DIORBiBoLMUJAZDjFDIedg0 DkQZAaDzGCYGQwz/SG6N0D3B5mBkLM/SPf46e4A3Rd09gXpngBt39fu8nf66XYv3eGjuwN0V6AuPR0+us vv6PA5DnnoQx66w+foDFCH/dQBj2NtPM5xxOc44HYcdNMdProzQLd5qX3zjjav7S872rzN+9y OI766pB50U/s9VEfA0ROiOgPUAbfjoIfuCtC9IUe7j9o/7zjstcMj1BFf8755x2Ev1ReiBsJUh5/a73Yc8dH9Ybo/7Djso/a5HV0BejBC9wUdB93UQQ/dE6IHI3R3wHHAQ7X5nINhZijCdAXoA266w29Hyag2r2PvPN0Vc A5E6O6gY+88tXuO6vDZbjK1d57aNeto89LdAeqQl3p5hto16zj spTv91N556sUpatcMdchDtXmol2eaNk8275qhDripPfPNmyebn h9v3jlD7Z1r2jnT9PxY0wtjzTtuU7tmmrdONj012vTcmOOl244 d081bJj/y/RtNT41SW6eat041PzPa9N1rzU/fpDZPUC9MUP94o+nb7zQ/PUptHqeeHW3+zjvUd9+hn7nl3DzufGbU+d136B9cb9k0vm7L+L rnRtc9dWPDplsbt09+dOft+3dOfWzb+AM7xj+9f+azh+d+99Ds 7++b/sP2uT8d8v3V0cBfD/n+27DvwR+Gv35x4X++tfi9Nxf+6fLCpnfjO8aTr04k948n26dS/fPZE37ulI89dDPeMZZ4MwonEmQyTqYTxJORAmwhwstLUI4jGRa 0pGJ+NST95oX0Hj+xfg4rbf5V3WqTTcoj241ju6REuFReWzGty paurGmHLY6ypSuWodb9R1Wx1pYtm3Y6nB8LYVu6bhp6SdPUosz lOMDjBEtu+5bH3ItT/pW5cHo+nJoNJmaDydlQ2rPAzkXS4RU2h6TT77q39L05G8tkOBB czl2ejYcS0BPL3PYvv3HDO3Rppvvc1PDb7lg8m2M5BAFGEHAcB gDZM2Yw5HM5DIEoEoKBSO7ssoAIny4IsGwZdVnXf3TAVCkW2Rw LeYAAtLOr8SwvEqEgiPZWhQIm9i4LEEKMoL3ToSQIdm5zCCCGC AHA5VgIoCLLEiFKsWDqqmloZdMoW3rZMsqW7b1q9dGJkmaZ73X 57R0gLE21DM0qaSVdtX1bq6TpJVnPRkvnu2ZGOr94dv7XTsd/sz/sOOBx7Jt3tblb273r29zr2zzr270tR7wbunz39/k/1h+8tzewrsvn7PDSHd73uZbdfrrH77St1+/s9dN9AbovQPcG6L4A0x9cNxjeMBLeMBxeNxhiBoLO/qBrILB+MHTPSLh1OOwaCDp7A7Zb6uwN0r0BZ7eP7vLR3QG6N0B 3++h2L93upTv9dKefbvfRtifY4aM7fVSbx3HQQx/2Oo/4XB2+9e2+9Ye9Le0+pt3nbPMy+z3rDnlaO/0tXX7miJfaO0/tmXe0eel2n+OAh3p1jtrnpo74HO0+x343vWd+3RF/a29oXXeA3uemds/Rh32unmBrT3DdIY9rv5vp8NPdQfqwj9o9R+13050BZ1fQecjL7 HPf2+X/xNHobx2PPjAQ+ugR7/p2P9MbontCjgMeave8o91P94fpnhC1b57aM2cLpaMzQO2Zow54 qL6QczC0rsu/bu/c+sOe1uEIMxChD3pa9s3f1xO4/2jk/oHwxjaPa/csfdjn6AvS3UHHvnl65wzT5mV6gq4OX8urs65XZpk2L9Phd+yd p7ZN0Ttn6DaPo83T/PJ006YJ6uUZ6oDHsW/O8eIk9fwYtXPGsd9NvTLT/OxY07O3ml+epl6dbd462fzUTdfzY/fsmr5vz+xHd97e8Pwt5p9uOrZONr841fT06Ee+da3pqZvNm8ep TePN33+36ZtXm5+6acdtmr59rfmb16hnbtKbx+lnRp3futbyj+ +2bhlfv3XC9fQN5ttXW56+uWHbxL3bJ+99cWLjczfvf2H04zsn H9gz88lXb//Oy5P/8cD0f+rz/vmg7/Pd7s+3z/7VgPdvT4a++Hr4wVPBr74e+oeLC9+7uvz0teXnryxtfWd513jy wO1071xmz/Xll95c2Ht9Zec7y+eD/I1FOBEnU0lhNi15s/lAVopwhSWooIJxMV3YeD7FXEie49UPRxxrtZqRXpJHtmsn9uRT 0ZJl2Mm1rLomqmv6KFuaYtp7kCryXfFrzTKMsq2PP9a/tpPiKMUi4GFoMR1YzMVT/EqKc0fTs6GUbyHjDqcCS1wsLSSzKBhdfv2dmRvelYlIZiqUSLI IClLVKlXLpVn/0kvd53b0Xeo9PzXuXRl3L88FV5YS2UQ6h+wE4RxHEJYEEUGAEa jvsgCBvbRZwAgjYCeAECFrqEXLMn4kf89agw2lUAAchxDmWS6b rk/fETCBAMr5glwsEkwkQSK4HrThWU4ggj2WyrMchlASRblYKBm6a ep3VM80tHpGtfdJYf24bBllq1S2jHK5VCmXyuVSuWRYhm4ZhmV ohlJQCqQoAgmyAs6qQta49UZmaM+2k2+1nF761eEYfch7zyG3a 9ftX332xkdeGL3/0PxnB/wPHJlreXWKeWVq4/6ZT/f6Pt7rb2n30kc8jiMe26mkO7wt3b57egP3DQTuHQiu7/MzPf6WvsC6/sC6geA9Q6GP9vupg7P0obn7BgLrB4JMr//ewcCGbs9H9s+s7/LcOxhgunyOLr9tdKctvn660+fo8DqOeBy2Gh7xOto81MF5xyG3 47DX0ealDrqb981TB9yOQ56Ww9772jzOnbebtk9ubHPfc8Szfv/8vfvnnDunm3dObzzkbj3ooXbPNe93Nx9wN++db945Q706x7R5W 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 UoV/jKPPyNcbJ1If+hiWOtVjPiEblvs3pyv5RdLJn1gKlVD8jc3bmW 7/S1daVY0tS6PurvOUHvG4U0NEvXymYpXyjEllPxZJYgRDBZTIHb vpXb/sQNd3Iuyo55l69Ph1kgzMXSJ24ELkxHM1BQFdUdWAhGFi7fnNk zcuW7B88MvXk7nmYzWd4XTU35lkOLGZ4DPMtBAO2BQoIQsXMBQ WDvsoAhb++yYK9xRoAXMVBkyTS194083h1QMjRNUQr5PM/xmVRGFMS8JBJCBCIgAAkmAhE4lkUQQh5wOY7neGgvqc7nNVXVN dUs6ZalW6ZWl7+SZpq6ZRm29pXLpUrFqlbKlYpVrVrVSrlcLlm mbuqKoRU1pSAXhDzhEZvk00uZ5Ugy6lsOzkS9k+H5W8GZm8HpG 5l4SFcFI3BLPnXg9WNHf/t1/6+fWr6v29f07I0dl1f+tuv/Z+69w6K61oZvny85yUmi7Nn0oqKiWGPaSTnJOel2sdGL9K4oIq Jgxd5jTaz0OkyB6b0PQ5uhV0Xa9AJMb8B+/5jBmJzn++N7n7zX9851X15rz1p77b2XzG/fa627tPmcYS29wPHKp//jWuNXNwRrL3LBfMaaX5o/ftax8jeR/0PRkgdC/19FgU/bP3zW4Xu18b+O0z0u8z4q6vi4uHPNI9Gax8INRe2flnT6XeVtv Nm44ZbA9xp/zfPOD8u61z4SLrnC/fxuk/8l7vK7zeuKOlc96wh41rH0N5HPvTave0KvB0Lv+21+99qW/ypa9bh95aN2//ttvrdb/e60LX0gXPFQuOq+cNntVr/brT63W5febfvoV+HSc9yVZ9mfXuV7n2QGXBME3mrxPsVed4H36 RW+dx4j8FpTwF3R8nvClXfall1rXnq1edVd0Zp7wtU3mldfEXx yv23VzaYlp9lfXuH7HKUuu9y47nHHx4/aFxcw1pxibrzE8zzHXXNfuPJmS8DN1hX32/3ut3tea/G5IAi43ux7nvvRDcEXt5q+uMz/4jLv81vNHqfZ/pd4a2+2rLgrXPWse9XTTv+brX6XBf4P2gOKegIeda661bLudsv aR+1rnnSuvtf20Z0W79Oc3UUd+cSXLnn0wKtNK+8KwYv8bc868 lGDuTW9X9wQeF5tWvqo0+ta87ILjT7neW5n2T7nuasu8n2OUDd e4i09z/W91OhfyPcv5LqdZnucYvsVsJaf4iw+3+h3q3XxrdZVlwRLcqjg QZJbPsv3JNMtDeudQVh2vtH3aovHGZ7bYapbNm3JOT54jLbppi C/oivnmeif59iwHJrfSQ6YRnQ9SHE7wXEr4LhmUcBkHHiI6nac7Z rHBDOIYBLW+whtxRmOZwYejIT7xaNX5lK9MwkfHyV5xyAW4vfv QAAAIABJREFUZxIWn2AFnOH4H6W670f6JqD9DuB9DuCX55DXHq etz6ctyyFtus7bfIXz/Wn66mPkf95r/tdvwn/dEXz3i+Dnx8LNpR07yjp3FYlCS0T7ET0p2MEDuIHshr5C2tDh+ t7c+r5zuIHUcuE91ssCbH8Bpv8SafACvv8KcbC+S8YdUfOGVc2 v1C8k0xcHNe5M5WbCyKupv3jn+v+bKY95sN3w9JSh4vqU+IXFa rIYtBajwWbU2xx8NDn0R4PVqLeZDDaTI2ir1uLwnDEZrCaDzWq 2vkakxbkt49AibWazyaBXyGRKmUwmlfYOTfS8kJNaXt2s4ZG5H a3dr9oGJYK+iXp+H7t7VPRSOqUzymTyq7/BCx8hzzzC3IOzmruGJiYkk2rVpGby5aiY1zbAFw2Oj0uUcrlKr lCrlUqFXCKWyKXSN7MsKBQytUoxOanRaae1U1NqlXJqUj2pVpl NepvN9Ic9pXmxWU12q8URSUgpV8gkUpVSpZ3WyqQyjVozNTk5+ uqVXCZTKZRKuWJKMzk9NWU2GS1mg81itlksNovZajbZrE4d0CF 2m9lmMZiNWqNWPa2SaOTjKumIQjwsH38pG30hHu4fG+p60d060 CHoamJ0NdJ6WlhdTfROAbWzidbRSO1opHQIaJ0Cenczo7uJ0cG nvupv1+tVxok+C7FYWPEkEdnsX9YbcL0R0yH/7BL3vcOkTy7xiD1Kx/+seNp8DD3geoy29obA8wLX+xJv/a/CZTeb/K7wl1zmBFzgnCcPf3JDEHizMeAG//0T9PeO04GTjKXXeEsvcbnDU/g+lc8F9seP2lbdbX6ngLHjmchonUmo7ll8hbvx1zavKzyfa/zV91vWPm73uy/0vtu6/H7bugdC/2uNXoUcnwvcNbebP/lNGHi7ed0vLauuN7qfZPgVcjbeb/v0kWjVFb7fKeZ/ZRIesMbGNKbVJxkBhdyP7rS6HKHiu1XyaXPgCfrK85yP7rQGXO R75tIXF7C+fChcd10AHCK/n4p7L4Pglc9wO06PL+6Ym53b9Euz7xn2+tvNnrm0RekEep+qQ6 JzyaF9drVxyWmW+xm230X+mlutyy8Kll1tWna9afUFXq9U//rvfw6CfmWNeh4iffZLy+q7rZ7neV75zJXnOJ88FC691eJ5gb/8LGfpSXbgjSbgNPu9I9T3UvEeefRl1wSf3Gkm96qW5dJW3Wha9 6z73XzmUXgfq09F7VdHVnS7XuAF3G5dXihYfaPFu5B7lvjy28v 899Nw6wo5fUpjSnm320HyFzeb/S7wfnrYdqFh0DcDv+4if+XNloW5dJ9j9I/Osd2yiNdIw/ufdwQcJl1H96/Op6+81rT2RvPSXPrSXMbis/yllwQLM4lHnouYPQpqjzL6sfD9JOyKbIrPYYrvSe7i0zz/PMaKg6SVx2grC3n+JzlemWSPJJz3EerKc7ylOeQViejbiN6Pci mwVFzQZa5UZfg8h+h1kBR4hrcqn+EaU3ettiv6juCfp5mXEL3u UXUbjlFX5jNWH6O0vtQIX6jZvcrAE9Svbgm+usJbfpiw8Rzzhy dtPz0V/fSgZduvLfvKO8MRvXHI3uSarriKjqOEgbiaziuUF8Mqw03qi+D nrfc5Iy9VhuPInqrmiaf8sZuMYcqggtwrZQwqRKOT93oUvlUvF j/qwYzo/ko0/m/YORq7m6buH9VX356SvbJYDFaDwWI0Wo26+Tm1w0RZZzPprEatz aS3GPQWvdZq0tvMBqvRYDU79oLNr8n4p6A4JqNBpVAolSrNlP7 lhLKOJnyGbW0fkna8lBeROh9hWzld47weMbVlqBTXjGG2s5r7H sC5fOGQeFyikEod4SAd6QNfjcm6+oclUqkjGYMzy4JUppTLFDK 5RqXWabXaqUm9dlo7PaVRq6c0GrVSqVLK1SqFUiHTaadsVufKo 81qmi+b5ye5JpPRoFYo5VKpZEIicSqncoVcLpfJ5TK5WqnSa6e NBr3ZaJienFTK5Tqt1nH6zIzVbrfazHqzfko/KddIX0lH+sYG2odE3B4Brb+N293C7mxiCFkEEZci4lFEXHI7n9 LBp3Y00jqb6EI2QcTGdTUzu5uZ3c2MrhZGVxOjq4nR3cLsaWX1 trL72jj9Im5XM+tVn1CvV9vthpkuuqrqWvLdmk01gw29qvcOkT xzKMLR6ZnZuf3P2z88z6lpk0IQlFLRvfAI+avr/HUXOD4nGSsL2f+8KfDIp6fV9EIQdIs54lZA/+gan/lCI5m2VAql66/xwZP0X9ijl6jD3oUsz7OMT281brzRGFLSoTXZk2p63s6lBFzk/Otu05c3Be4FjOXX+Ot+Ey2/17r6djN4gr7yLOubm41fXeV559EWn2b6FjC88mjLChhfXeWvPs PyOk5bfprheYTy5WVewEnGfcbIK5VxXT593SXel/dbYdlkQpdCMW1Zmc9wz6H45FADcqnfFLJXnqCD2RSvbPJpRN+Y 2tgnNaSWdf89Bb/lOp/Qqfj3DQEsm7wkh/LlGda6UyxKn6pjXAuk4YE0/IZz7H9eb1x3hrUoDb/6PG/DPdHqm82rz7KHFYbqFsnSAqb/KWZ1iwSag767LgDy6H4nmV9f4n1TyPY7Tvc+zVpVyP2ykLPyKO WTizzgOOMM/uWYxtQv0cWXd4MnWe55NESzZOvdVr9rTeufdfmf5y3OJvvm0T1 OsrxOs9ZeFWy4yPPMZy2+Klh1gdsr0QXdaHQ9SvU7x/3iCt8jBeebTfr+icjzDOswvJfdpfDJIn10u9mjgBn1m3BNFnFV PmPZKdag0ljKGPn2FL1brN1wgbvhEtczDftOOMIrm7LmenPAJc HSbIpvYr3XAYLrAYJnOm7NIcL6PKrbYap3HuPD08xlKQ1vhdb9 PRGzPJe6NocSkIEPzGOsOMmGpWD+trvi8yxsn1j7WQF9aSbONx L+dS4JloD+8BT9y8u8DTlE//11fWPTd0kvM58JGSLJouDqj84wN57nLD+A+zqH8M/jlH8VsgJPUH+8wQ3IwOy/1/Tjdd7n13g7H7Z8d5XzyWX2Nw+bwiq7Ip4Lv7nC2nRPsP1R6w93 eGfrex3AKSQN/cYbVWjNR+FdnRJdZZu4oKEP3SFGdEiwfXLOsOqBYHzpb11L6oa fjur/2m2Z/x0PGWNno+63PF3tnWnpK4vFaDEYzUaD1QFHk9FqMtmMBptRZzP qrCa9zaS3GB37Mzqn/4zZYLeanSbipj/6YpuMNrPJZNAb9Hq5TPby5cjwuJLdJSkhd9XQu+q5faPSyTHp5 CMkL/9XXFRh7S81vNae0dau4ZExqVKucOZnlSskYrFUIlUpVdOTU3Kp VOE0jhErZHKpRKyQy/TaaYNer9fptNNTKoVifHRUo1ZPT2kUcqnDdU8qmZia1JhNRpvV 8gYW32SlyW6zGvV6R/4vR/4ZhwW7WqU2GPQWs0k7NelIva1RqUwGvc1msdstVrNePylVTQyO DwgHheyuRlo7nybkUtrYJCGHLOKS2vnUTgG9o5HeIWB0NNI6BX QRh9zOo3ZwSSI2vquJ0dXC7m5hdTYxupuZfW2cnjZOTyu7t4Xd 28rpa+MMiPgDHU2DXc2DPW2DXU3jnVw5H/Py+dmeK6lJZ+6mk8eLOuQLjlIiHwshCMpH9C3MIqw8w1h8nDaq NjWPTAWeYZptMyWCiQUJDUeR/WbbTHJF1yu1EYKg2Vlo3zMRvlf5SmW8QhkemzTRBtXepxjMFxp 8r/Kdo+QsZJ/ZNgtBkHBCO22yRxR3bLzK6xBrHX82j3njXidoa24KPnzQBjtBC 3rYOqI2QRBkn517zh9/Ox1/HjtE6FK0vJqCIGhcY/rXJY5LOg7eIoEgSKW39sv0vRLdmnzah5e539xtdsvE40Uysca0 Mo9+ETNE7JQLX01BEPRCYVh/gh5+t3lmZu45e6yiUWyfmdt6hRfxoNU+O/f9Vf7SLCK3XwVB0CuVSTxlFgxp3opGHyjr0hhtEAQppi2RD1pc skifPxB+eE2wOo/WL9aKxrUXiC8vEV92TWhxnXK3I5S15znNr5yLXIwhjccRah68F 5qb65foW8a0CeXd9pnZIs5YdavUPjcXdL/1rRh0KWcstaYPPMPZcKtl4yXexkvcd45QsxAD4Y+EAbkU31zql zebAs6yPQ4S215M7nskBI4zfPMZ6cUdt7GDn17gvnuEuiARE3u/hdghX1LA2HCjcV0BY0isS3giWn6K6XecRu1WpPzauuE4TfBqas Mp5qIo5M5zzCLm6PoChu8x2tqTrA9P0Nbk095OwKQ+E0Vd5/kkopZmkz8/w1qXTVwcj/SJQ52r67tUP/jxIeLbW8vAGMTqkwyfA4Sf8ym7z9GXpWL4Q+pPjpLcQqq+PIg9 Wdn12XEqEIf23I8IiKtbkohm9SqDr3P3XWTV88fAGOQn59hfFr JXJKJWJaGf0YejH7Qsy8R+f4qy9hC+V6IrRPetOUrYdpUdkEOK LRJtusX77jLrq0J69NO25tFp1pA66DbvqwuMm7SX3GHNgNLAHl KX8Mf2PG7hvtI8441m13aUtY2VCMVVHRJsp+Q2a3gFctiPNnF1 YEpn/SuD9/xvug8aRWzd/Vwt/K5WMWaxmKxGo8UxmzYbbBbHCqNzu8axCmk2aM0GncO+xwFNu9V iM5sdcLRY3tilMRntZrNRp51Uq80ms9FgHBqe6B+WjIsVMqnsx auxxyhuTGH1+RJ6La2d0tjT3DXc3DXcPTiqkCmUCoVcKndmWZD KZWKpQiaXTEjE42K5VOawsJmamtJOT6tVSrlMNqlS6rTTcrlMM jGhUSsdxo9KudwRlFutUuh003arxf47H03/wUezQa91zNM1KpXRYDAY9TaLyW4z67RTk2q1XjttMRtmZ+0zdp tJp1GND472Nve1MNu55DYOWcilCHlUEZ/azqe182ntDiAKGF0CencTs6uF3dXM6m5hdzezupqYXQJmVzOzu 4Xd28rpbeX0tnG6m5k9TYz+dsFAR9NgV8tAd1t/d+tgb9tgB3+AhX6BftL5/Ar20rFrJ47FXfrt5yKW9y3uEcKL+7yJBSnYvNoeCIK23Wr84jI 7ubbT7ygZ1ymX6yxfXebqzPbixvEFcfU5db22mdkt91pCnwrn5 qBzuCGfEzSJ1jykMAY9atv8oOXjKzyPE/TGV1P1nfJPrvKmTXbRhPabG41PeGP2mbnwZyKESKY12T+/ystD90MQFF/cDsujfv6wFXaUcovysq5V8uONRnyXAoIg10NETLsMgqCkovaYx 20QBF2oH9j/qA2CoFuEF9+dZ/eKtS8VhjV51I0X2N/cbHRLxeBFsgmNadVRCrVLAUFQ2L3mlGftEAQdLuk4VNIBQdAV7 NA3hexNF7hgEjbxqWhubu778+zL6AEIgg6Uduy8JVDrrOw+1Yf 5dKN1Ftks3pBN5vSp1AZrwAnahkvcTwrZa45Quie0OrN9RGF4J dfrTHZ6v8r9EDn+sZDTq9xyQ3Cb+gqCoG/OsQ4WtUMQdJcxuvww+VRdHwRB5zFD/7rZ9MM1/uIM/AdJmKfc8Sx438Is0ieXeGsKOe7HaHsfi7hDmtM1Pe8nY1YXcrt k+uQnwv8KQ9C6lZElnQtiG0LvNPVOaMcnzeOT5j6Z/khx+6ZCNqVPBeZQXTNxnvHoliH1U96462HSWxGIUtpwyvP2Zcf pjS8nl6Y0LEtAs/tUBuvMQ+owGIf+KI+6toABpON3XOWLhjQXaroX7K5ZkkUakhsO PWhasKU07YmwT6wdk+tlamPv6FTaUyEsqeG9PZW3arv6xNov82 mMbsXG1PpFu8rrmyakk+YxlbGE/ir7QZNbBPxv4XW1/LHQQsaWPBKcPw7GoT8roH18CAfbV/kr8YV9Zm5QovOPqfONQwCJDbwhNa55AhZR438Qm17c3ivW3scP +qc3fHORRepVXmjozykXRTxo+uEX/mfXOB9fYpULxu0zc8dQvT8/aCL0Kn6lDSeXC39tGbsrGHvIHy3jj1zmjASyZMvIE0V9Gvv/75ojBEFzc3P6Zqrufq4W8UCnmrBYX2dE0NtMeqvZYHUE6THqrf OUtBh0JoPOqT+aX+uPpt8XH53btSZHiLMZm3VSrVFIpWaDcc5m 5bd0nHtYe7uCdKeG+RjdyGkf7hoYbesdae56Jeh40dn/SiqRqRUqmdiRZUH+OsuCXCafVGscAdC009rpySm5VCKRiFUKhU IqVcplGrXSEfpBKZPJpBKZRDylUem10wad1mIy2K0Wu81is74p b8DRarbbLdrpKb12Wq/VqlRKk1HvsCG3Wo12q8luNc/Y7WaDVj0xNNrT1NvKamWTWtmkNg5ZyCa282mdTczOZmZnM7uzi dXVwulq4XS38nqEjX2ixl4hr7+9caCjeaBD0N8h6BU19rYL+tq b+jua+tubBjqcbbpF3HYBuY2J7sCU9Jbd6L5/quV6LvzCiZNnrgRfLF53lw486lz0qGfZ4273U6wjVd3F7NEFu6 pzKjshCNp9W/DhGfr+kjbPQ0R6r2pi0vxpIUtrtj/jjC2IQh6s6rbaZ7+92fjhBfbcHJRY2rkgGbPvUVvTqykIgkY1p pP1A97HaZwXmlqhNOSJcG4OOlTb804G9usbjeIpS2ZVd69U90J hOI0Z/JU9qrfYCzGD72QRvnvU5p5D+egssxAzcKiyCy2U2mdn3Q7g60U y8ZTZNQPvm0WQTVluE17cIgxNG22fnKC/E4U4Vdv7Um5Yl0v58Azrmyt81xQsTiSbUJsCDpFIHfIhmX5BOH JVNlk2ZT5f1+eejH1IHtab7RAEUTrlG4/R9j9stc3M7bjCxQmloyrj+/H1C0LgNbwx/pBm3y9N9pk5TJv0ZGkHuVOh1Fm+u8AJyKV+coaxNpc6rDTcJb1 csLl8wbbK1OftEASlPBUCsehjlV3HanvvUIYhCPrnSXp2WQcEQ d9c5Lol1y87gH/CGtVb7BAEYYWyr04z303HlwrEyU+EQFLD59ca3fJowY+FKp1VN DJVwRt/KwXncojEG1T/gh1cEIGEt0kPVfUsCEN8d4oBZhIinogcP7qjZZ1fFbIRQumnp5 jfHKcuCKp6zhrtnNABcfULdpTfwQ7mwfuWZJMpIqlfLCKvtKOI M/aQ9qqpX+UWAf/sLMs3m7LnZqN80iwaUtc0jr+3H/338DpBr/JOQ//fwuq+Pcd6P6T24H2B41opv7W6R9f576/76CBuSKbPeNSK4o5+mtGwIrnhx7OMdYfwI0oDBEH8PuXCSMSCH eUPsf15j5p/zidXc8eBCPjn2bgV8Yivj5Gf019F3+QNjk9vPUn9VwHt7fC6q8 je/rGpJSn1H+dTRSNTJYxXddzRpQdxO38RyKYt35yiuiehNpymfX6 Vveth8yPmqx7xdNOrySeNY19f5yBaxXeoLyLLhFd5I2epLy6SB u+zhgt4oyvJYv/nPTUixf8Mhn/+/I/iOeoaCaZfc7Wo37QqscVitBr0Tv3RqJs31jHYHLg06m1GncWos zhwaTXazAab2ejYn7G9dmd+w8rHZjKZTQaLyaibmlJKpQRu+7l neASzo3NgRDwulsuVL0bEbT3D3LZBnnCwe3BMPC5WyGSO3K0OE 2upRCaTyNQq9aRGM6XRTE5OOmxoFAq5Uq7QqFRKx7aMQq6QSsX jE1KxxKDXmY16i8U0T0CjzWp6A45/UBtfK5J2m8Vk1E9pNAa9zmp5rV0a7Taz3W7XKifEA639bez2Rr qITxNxKe2NtE4Bo1PA6G7l9bQ19rc3DXa1Dna3DXa39rcLuluY HY3Udg6xmVQjIFQJSNV8XAWvvoRd95hZ+4BRfY9efYcB/5VR+4BZe4dbfrn5YW7nxfj2gkhqbuyTvOxDp6796zLC/w530cOOd+90uVxtcT3NdctlrjzF9s0iBF3lYtqkb4cjfrzAgSC okjf+QXz9gkjkN+fZVvssokUSkEsxWWfKeOML9tSeRPbNzs19f 53/1SUuBEFRT0TvZuB/ui34/BI38CSDNag222a+ucan96uRItnPt5vsM3M3yMMLYlHhT4Q6sz2 ppKNjQisa035xgbPpZmN2Vc+/L/N8jlH/cZ3vl03iDWmEI1OeqdhfSC8hCHJNxWJFMvm0xe8AIeAwSaWz3M IPnajuts3Mfl/IWrCnppQ9NqI0rj5MXHec9sV5DiweQ2yXSSZNARl4aqd8WGF4N xK5IZuk1Fou1PWuzCJ8f5bln4qJv9cMQdA9/IvgG/w5CNp0nl3OHpsy2Dzj0W8H1zYNqnkD6u2XeFb77C/YwXVHyFH3WrKKO1dk4tYcpWw8w1yTSxmWG3Ctkn8VMP59jv2MO QpB0J4r3MvIPq3JHphNjr3fAkHQ12dYORXdEAT9cIbplYD+NJ+ +5abA/yAx5dcWCILuUF79PRmLbJFsPsP0zSJ+eqv5b+mEXxkjr39HL1X GAZlea7TpzfYhmUFnmVHrrEMSXf+Erk+mN9pm8C3iz46SYSm4n 242PqOPbD/HUE6ZhyS6KZMdgqD2YU3/+PS0yV5Q0+sVh0bxRpel4wqR/RAEqXUWJHfUMwH9j4tc12TMLZRzIW9mbm5EZRwUayd1FoNl5oX c0DuhHZzQGi32UtbIP3LJXhG1n2Q2bL3IfDeirqCi63K5iNIqH lMaqJ3ynvHpFzJ978gkrnlCZ7IPSfVDYq3WYD1eJPz2BLWGPeq yvfizLKx7LHLXJY7WZBuR67k9is1nmQMS3UuZXjllhiBoXG1Sa C0QBNntsxbbbK9E+1JhgCBIPmkaluv7ZLpddwWP6MOOu9Vb7Jg O6Yf55HLe6G36cNCT1uOE/sPwrjxM3yXmyyza8JJfu7zPN95vlVv+0lA9/yM4zs3YDVyM5ddcLeqRTj1hMWmtBoPVaLQZ9TaT3mYx2sxO/fH1LNtq0luMOovJ4DTiMxusFkfK1nkrv9+TXpmsJpPdbDLotJK Jid7Bke6BUZlMoZTLHbvAGpVGLFV19I82tr/s7B+bGBdLxRJHlDCJWKxWqdUK5aRKo9FoZBLJlGZSLpOpFAq1U qmUKyY1GqlEopTLpzQauVSqVqmmJjVmk8FuNdtt5t830y1Gm8V hmP3m5Po/59cWm81it1lnbFa7zWq3WmxWy4zdZp+xaSaGXnVwOwUMEZ/W0UjvbGL2tHF7hfyeVm5vG3dAxB8Ucrq4uEZsMbH4CuJOXtXFj LKz8SUFEUX5IaX5IeUFoZWnImoKY5FXUhtuH8Q/Ok4tu8ytvNxafLrn4ZGBG2mdZ+PI+ek3ThdGXyj69CrO9U7rB3 fbP7jetuhsIyyP5XqI6ppBds2kgJnkpbl0/2xKYBYR1yb9NI/6diTyHuEFBEHULsVj2qsxlXFCY/r6DMslsaFnQmuwzFQ0jo+ojDNzc99f4X5RyIYgiPtCs/mmYFRlGlOb7lCG+2X6brEu4DiN3qdqaJfBDhK5QxqLfbZcMNEv 1UMQFPqw9RSyf3YOKuKN4zvl0ybbtuuNHtnkdYXs5dmkQaleob U8or8aUxnnIMg3k4BskUxoTN6pWP8DeOmU+SZmcP0Rktk2MyDR lXNGrTOzr+SGwEzciiPkD08yFkUjMS3iUYVheSqWKJIOSnR/C65dewAvmTQdLW7PL++AIKiaO1bBHp2ZgzJ+aw2+zJ2ZnfvqBG 3vVR4EQbw+JZw/DkEQv1/tFoNsH54cURrvEl68kOsb+1SeMaiAo5RVx2gBmfiOV7/nDTdbZ67W9S2MQMAbJ+Yg6DnjVdOAGoKgny5wD5d2zs7OfZtPX bCn9jp2CIKgGt54JWsUgqCkp6LV2WSSULokGbPqJGv9FQGYgd9 6loVrlVzBDApeOPv/f/tZ83oUPrFI74P4lSfp/yigHXnU8uFB3LDCCEHQtMGmnDIbLc7gNAm/NLrsrjxT1eWZhvVKw16o7qK2iu9hBz3ScJ8Vsj2iET8eJRLapD cxg7x+1X970brGCbdY1MK9VS47SjZmYT85Tv57cHUp9UXGL7yn hEEIgkZVBgiCZuyzwYWMdekYjd76+tyoG7zFsYjzxW2wrcUbjp A84tE/n6DMzc5N6azRN3mesYjWITUEQTOzcyMKAwRBBpONJpTYZ2YhCL LYZmz22dcJdiYNti9PkB+Thl7f4W1M/7IsbD6y5xS2/+c7/NQKUXJlxwFMfx55KK6qy+c0z/d+x6Uule4vTavwP02TMDczo2PU2R7nTdc/1k/KbFanVaDNsbzosHB0Lj7qXmuRFqPeanTY9xmsDqM/h7mMk0cmm8VknTcwtJnNBp1WIZNLJZLx0TG5TObcfZYpZBKJVK bs6B9r63ohkUjFTsMamVQinVRr1ErVfEu5QqZwLDs6fKIVcoVC JldIZWqVSjs9ZbNZZmwWp9219Xcb7HkxztgsMzbbjN0+O2ufnZ 2ZdaQTs1rsNqvdZrNZLTaLyW61zDn4aLXM2GwzM3b12MBgK1PI IYn41I4mVncLd6C9aaCjuaeZMShkD7VQmzBP6+8dLT0d9fzY7u e5O4uO7yk/HQm/ktzwSxbx8XFG6UUe4n4rsayTg+5rwg2y4K+wjyeKz41ezxSeTa 3OP1Jw8srWi9UrbjCAW83vXBd+cF4AHmeCB0lgGhFMIYApBDCV AKYRwAwSLJ3keZC8PIfqGos+VdG54yLnvUiEa0L9gafCtpeaAb GujD3y1Um6RyrW7wBh8yUut0/V9EKT8bz9QHF74FGyZwaukj/eMTr93UXOh/l0XLtsUKondMi/vcQF0vHrTtDWnKAtTMN/cpqJapX2inWHyrvSi9o/PsWApWIv1g/0i3XcfvXeWwIgBbvmDHv9eS4sFRtyW9DyYhLTKtl7g59T0v5hD nlpOm7tIYJncoNncsPaLPyyNOw7ofDI242i4UlCm2T/L4KEOwK/RPTybPLKozTPhPqAFPS6TKx7DHJlasPq1AbPWIR3PGptBnZpAt o9En6uoqMZnzT2AAAgAElEQVR3bKp3bOpUebtrRK1fHGrDQZxX HOr94NpDj1q6RieL6cOxtxvjbvHfDqrYcAAH540NiLWl1Jf+cS hYDHJVHj0gm+q1HxmYWr8+C7/hMHFDFn5NaoNrFGJhDPKr4zSqSNoyqAq/wT/0XPTtKYZ3LHJ9eoNPUsPSw0SvpIYTxaLeseneCe3Jqu53w+q2n qYfeSZcFFe/6jR7WT5rxWESLBrpnYrzTMctScV8mIH5KJu4PpfyyQnaugO49W kN6w4RNxyjrT9CWp/e4BMN90nH/fOGYP0ppntknc9+pEdqw4pDxHUHcWsSUatTMetzyBtySOvTMT5 hNS7h8LXZpM2XuRsOEVLvNI7I9JvPs10TG9Znk1amNLhGIbyTG 9xiEL6h1WvjkR8fJmzMJm1Ia1gdU7s+CfXpEeKaTJxneM3yiMp P09AfH8YviUflP29TT5u/PIx3j6jdkIlZm4RcE1W9OrbONbzWM6ouIKpmTXjlugTE+vQGr8 ha992lHjuKPcLhAVnkFckNHjuK10dXByag3KLrfCJr/IPL1yci1mdgVqY1bEhCro2p8QyvibsrOF3R8XFa/ccp6M+OEL44Qf2ygPqPI/gViYjP8sjfXmB9f575XQHl01zCN1dYX1/nfn2JtfUGN+xpS2RlZyy8O7Wmc++vzX73O5YiXtzs1hj/r4IjBEFzNouOVmP77Zi2/plhWmGzGufXHw3O/Wuz0ZEoymbSWx0eb0a9xai3GB1W1gZHiLPfLQrnQ+O8mYXGYjI p5YqJsQm5VKZSKqVSmSOYjUatFsuUHX2v+odGx8Ym5FKpQqZQK pRTGo1CLpeIJUqFUqPWSCbECvnvSbE1KrV4bEKvnbbbLDNWs+0 Nv5Q3yWi3mmZmbLMOI2yjQatWyCeGx4e6xod6NPIJCJqBZmcM0 2q9WmrRaWxmw4zVbLdaZmzW2dlZ9cSLwTa2kEMW8shdzcy+Nt5 AZ3NvM7NXQBlsZTTjijF3j5Sfiaw8H4u6mYl7cJT6/DS7+pqg/pGIUtHNaxhoo7/s5A6LmKMshLjul9F7OT0nYymH9t/Jzo0vePDPCwiPq9z3rrV+cLFpYT4HdpjmmkYA4zFgPBZMwIIJW DAJBybPSwoeTMG7pRKWZJF9U3HvhcGBaOS6POraXAoQh/5bGPytUPgHMSjfTPznhax/FLLdU7F/j0a/G43yTMd7HSAG5NKWH6X8Pbb+73H1fodJS3Io7yVg3omrfz8J45 tD/uQyf/FxxpITzE+v8Jccpb6XhH0nvt4zi+hzmLziOC2wgA5Lxb27v/79uAbPTELgSfaKk+zlBezVBUxYIuatcMT70UivVKxbUsOyLOLi TIJ7Km5tHm11Ls0tCeN/gLDhKAXcj3x7b9W7wdVe8Sj3/cjFKRj/g0S/TKJ/JsEzsd4zoT4wi+CVgHaNQQUeJKw8SHDbj1qViQtMxy4MrvpbUM VbO8rf31O59gBuzSGCaywq8CBu3UHcB/uq/5+g8oWh1R7RCLfw2rUHcUtS6t/dW/XWjvJ3dlX4xKMDj1D8Mkl+qfjl6Xif5AbfFOzSVMziBJRfQv26 o5TPTzM9Y1Fv7yh7Z0+lR0K9Wzx6cSJ6aVK9axx6eQ5l40nmsl TM+3ur3tpb/XYoHIhBBKQ2eEbXLYxE+GaR/HJoHil4vzRCwDFaQB7989NM3zgEEFpTRB8p4Yzdxw/Bgqu84pEBOWT/Q6QlyQ0+scilBwmBBazFR6heiRjvRIz/Eer6U6zFGTjvaHhAWsOqHPLybNLi5AbP8NpVB/DLs0k+iQ03Eb3qabPJOpNb0v5+BHxVOsYvFuWXhl+eQ1txiPBp FtY7tAoIrn5EelnJHn3U0LdoR9mCn4tDr3JELzUf7q9966dnW0/TENyxnpEpCIIuVna6hNQEZmIXxyH9I6q8Qip94lHrswnr0+o9g 0q8w6r84pFeMXX+UbUromrcw+HeSRjvOPSSsNolodUeEXDf+Po NGZiNiYjF4VW+cchlaQ2ByaglIZWrkhCf5pG84pCewZWr9teuO 4BdfYSw9igpMBOzKhn59Wnq54XMD09QPs7GbzyM+9dl9vZHbf+ +wfv6DP3n67xtj1uDikR7nrSGP2za9rhtSfWL5dVDxe3Kmf8bN mT+9Jm1mHWkCvvj41O4IuO0wmZ+7Wmntxn1VrPRuYVt1Nnm7cO d+qPJYLca7RajI0yhzWp2ehNbTTaL2WoyvcFHk9loVMgVUolUp VBIxGK5TKZWqR0hY2VShVgslUikDu9m8YRYpVQ6YnGrlSq5VCo RS9RKlUIul4xPyCQyk9FgMRlmbM4ErbY3gGi1GG1Wo81mnp21z 8zYDFq19GXvoIjXSkdxsaU0+K/40muox4XoZ1do6IpmBn5QyH7ZxZ+UDZumlTaT1mYxQRCk18ia6 A04eGkLE9/dyukXNb7obOriE/sE1HZ6HfHpacSNtIY7hyhFZ1mVV3h1d5txRZ1s1EAb7WV340gX f6yJME4unSgpHL2YJMyLqclKOJl5bPuxRyvOk8BLvHcuNP/9JA84QgNT8GAcBoyuB6PQYHQ9GNsAxjaAsRgwFgPGvSEJWDAB6 5qI80zB+6YTvdMIvumExQfJK7KpgTnUwBzq2lzqmmP0wDzGkiM 0/6P0VccZgXmMNScY60+yVhewAgs4q09yAk6wVuWz153lfljIW3u au/YMZ80Z7pqzvOWnuEtOchfnc5ad5K4+wws8xVl9mrPhHH/tGW7gGe7as7w1p7hrTrLWFLACC9hL81ieh+leh2lLjzICjtFX5 tLWHKOtP8FYlUtfcYS29DDVL4vinUHyziD5ZZIWZ5JWZJFXHSK tOkhcnUVcl00OOEBcnIrziMe6xWE8ErA+KXi/FJxvEtYvCeebhPNKxHknYP2ScIuTsQHpuMBM/OoMbGA6ZlU6bkU63i8F55eE9U3CLEvDrcwkrEzHrTmAW3MAvyI dv/IAMTCLuCodtyoNszKDEJBJ9E3Gue2vd42p90zCLckgrsgkBqTh lqfj/TOJfumEJWn4FanYFem4VYeI63Ioqw4Ql6Vi/TMIfgdIPulE70TMilR8YBYpMJuy+hApMAMbmIlfeoDke4Dsk0l yi8eC0fWuKUT3A2SvNOKSZNyyNKxnHOoaovc2oudMUZtHBHz1M dqaE8yATGJAKm7ZIYpfNs0jnQhGo2GRKLc0oschqlcaYXFCg38 qbnkOdUUufXkmcWlC/ZIUnN8hsv8Risd+FLiz7NO0+nWZOJeI2uWJ9ctiUW77612T8W7 JOI9IhF8UYkUqzisGcaG840aF6HyJyC+mzjMGuTEZHVtI8QmuW pLYAAuvXRlVk3GdtfsUdeHuyuWpDeuz8P5R8KXRdctSsUtScV6 RCI89FYujEcvT8MtSsYuj4F57KtzDEB5xDa6RCNiucnBnuVc0y i8Z57sf5bWn0jO4ekkSZnkGPiARvTyyJiARveogMfAgcWUCalU MfH0mbsMx6ofHaRsOk9YlN6zPJq3LZ2w4Qf8kh/TZEeLnZ1n/uMz75Bz70zzKFydp/7zG//Zu8/c3+T9cZu+83fjj83a/4v5lV1uq+BN/Cc1ef/6yvNWzJsM0tsj+OG8SX2rQqq3mN+bXJp3NESHRqUvqrSa9zeSM SGgzG+xWk91qtJmN9j9td/zRdc9mMpmNRplEIhFLVHKFTCpzRLvRKFXTk1MquXJ6ckopV8qk MpVCqVQoZBKZXCpzpOJSyBWOvDTa6Wmrxfy7O/N/KIx2m8WROGxSKRnubm6l1bFRT2l1D2h1DziYIh6xnIsvZaKf4C tu/XYxK3b7l7+cPsDGwXlklEYypFdL7WaT3WJs55Cqnz1kERA9LZz +dsFAO7+LR+zlE/jo37APcoiPjzErLvEQd1tIpd08zKCIMdzFHxEyRuk14qqrE/dyXpxP4OZEPz2UkZ577d8nSn3Okt+92PTeWf4Hx5iL0olAHAYW joSFIWDhSFg4ChaBgkWiYBEoWJRD0GBUPRhVD0bXgzH1YEw9uL 8B3I8B92NcYzGucVi3BJxbAs41AQ8m4NyT8R6pRM80onsayS2V DKaRXNNI7hkUr4NU7yya50GqxwGq+0GqRxbNM5vhmc3wOMzwOM z0OsLyymF55bA8jjDdspmu2UzXw0y3bKbHEaZnDtMrh+WRzXQ/zHQ/xHA/RPc8zPDOZngdpnscpLllUpySQXHLoHhkUjwyyG5pJLcUkmsyAU zCwxLxsAQcLAEHi8fC4rBgHMYtDuuRgPOIx7nFYlz3N4Ax9a+f DohGA5EoIAIFRDoEDUSggAgUEIGERaLcotHu0Sj3aLRbNBoWiQ IikEA4EohAwaJQrjH1btH1blEo1yiUa3Q9GIV2jUS7RaHc99d7 7K93jUbDIlCwCCQsCgWLrodFol3CkS7hSCCqHhZTD4tCAxFIt0 iURzzWIwHrFlMPRqBg0WgwFgPb3wBEooFwpOv+Bo9EnGci1j0G 7RaNdovDuCbi3BJwYBQaFoEC4zBgIh6MwwLhSDAKvTiD6JeC+W Bv1XvbS9/bWeGXgvU7QAJi0C6hCGB/AywJD0vAARFIWFgdLB4DphBgcRiXEDgQhoQl4IAkPBCNdtlX6x KGhMVjwWS8RwLGPxa1NBbpGYvyTqgPSEQtjUa4RaNd47GwuAYg uNZlVzUsCr04jeAXi373x6fv/vjkvZ3lSxLrV6di3HaWvL+lyCcOtTITvzIB5bOnDAgqBUNrViR jViQ3uO6pXLSzYlEowiUS5bK3xmVLqUtQJRCOdAlDLdpZ6bK5x GV3lUs4EgitA3aUAVtLgeBaWAQSCKlx2Vrisr0MFloHi0QBe2t dtpbCdlWCUSjXaDS4r9otqNwjFO4Rh/FIxHpEId33VntFIf0yCIvTCYtj0YujkcsyCAHHaKtyqIHpuDUH 8BtPMT+5wP3sHPPzE7SvzzF/uC348mGb1xn+4oOU0kbxXxuZ5y+DIwRBdr1WW/9o5smJKUq1Sa+xmQ3zSp/eEdvRZjZaHe6GJr0TlE7rSKPdarRZjXaL0e7cF57X4/4Y98FmMlmMRrVCKZNIJRKJRCwWT4hVSpVKqZLL5AatTq/VKRVK3fS0Rq1WK9XjY+NqlUYpV0jGxSqF0mQy2O0Wx6qi9bVH8 2uxmWdnZ2xWs0oyOiDkNlPr2A3PefgyEQfT18Z80dX0srOpr43 V28rqaWb1tjL7W2lsXOW5jODqB2eJqCoapko20jNjMY30ddSVP qop+o2BqxvoaBroaOziETpZaFblVfLTE6yqqwLcs05u/VAHe7STPcZDj6EeTvyaN34psed0PDE/85f80zH5D9ecwbifY7x7lvfOCe6iLDKQUA9EIIAQOLC3FthXC4 TAgVA4EFYHhNUBofMSXgeE18HCHdBEwiKQsEgULBIFi0LBItGw SDQsGg2LbgD3NzhxGYuFxWJhcVhYHA6WgIMl4sEkPJhEgCURXV NIrqkk1zSyayrZNY3smk5xzXQI1TWT6ppJc82kuR6guR6kuR2k uWXR3A7S3A7SXA/QnFWZNNcDVNdMqmsGxSnplPneSK4pJDCZBEsmwpLwsAQ8LAEPi 8eB8TgwDgvGYcFYLBiLcdwkLLoeFo123nzU69cA0vGAQDgCCK9 zDsIfhgLuEgJ3CYa7hMBdQuocAoTAgRC4o8HvtY6zQupcguEuo XVAGAIIm28ZVud8A4XUASFw56iGIYAQOBAGdw5vGAIIhgNhCMc gO86FhSNhUWhYFMpxISASCYtBw6LRQDgCCIWDUSgwtgEWhYaF1 AHhCNf99Z4JWL+EBv/9yGWJaP80nF8K3i0aBQupBSNRYDwGjG0AwuqA4FowGgXGY2Ex9 cC+WiC4Foyph8VhYJEoYE81EAIHYxrAOAwsCg3bW+0aUuuViPV Lw/vGoj321cBC4WBsAxhTD+yrAYIqgFAEuL/eIwblE1a7JKx6WSJ6aQrGLxblubfSK7TaJxbtE1fvHlLjsatic VTd0sT6JYkNPjEo110VwPYyIAQORCCAPVXA5mJgZwUQCgdC64C dFcDmIiCoEgiBA8G1wLZSYFMxsLsaCK0D9lYDW4qBrcWw4BpYW B1sdxWwqQi2vRwMqwPDEeDuStjWEnB3pWsU0i0G7R4Gdwsq8wi u8Y5v8Elo8I6o8wmp8YtDLzlA8M/A+8eilsejVx0irTlOW5tLWX8AtzGH9Ok51j+v8dafZoGJhOUF7 Noe9V9IM+ivhSMEQXbd1DTy4czTgklKrdk4ZbOYnX4vpnnbndf 24SaDc/3RkbfeZLBZjY7krvOmM/N8/I+gYRaTYVKt0ev04yNjE2MT05NTGrVKpVQqFQqVXDk9NSURiyf GJxRymUwqmxgfl4rFRp1uxm61WkwWk9Fi/vN+i81qmp21221WjUIy0Mbh48o42JJmBqKnhTYo4gyIuH1trC4 BtYNLFDIxrTRkM6lGyGhopiA5mFLkk6tF17IRZQ/vX7vY20zWSEcEdHwbm9TOJwvo2H4Rv4OLb8YVMyoucBC/iBg1/U2EVwL8BKlUUnp+5HpmV340IyfuSd6xzNP3NxfWBpwj/f0099181vvZlIXJOCAaCeyrAXZVA7urgd3VwJ5qYG/N77Kv9g8S7BC4U0LqgFCEU8IcehMSFoECI9FgZD0YWQ9GNYDRD WBMAxiDAWOxYCwWjMOCcTgwHgcmEMAEIphEBJOIYDIJTCaBKWT XVLJrKsUtleKW9qZQ3dLnJY36+/epFLdUCphKBlPJYAoZTCaDySQwiQgmEsEEIhhPAONxYBzOScP9 WHA/BoxpAKMbnIphZD0YiYY51L0wJBCK/P1ZQurmn7EWCK798yDsq/3jEP2xvO+Nb/7U2NHb66rg+dp9Nb+PqqPKQc/XtQ5GBNcCe6uBkFonoB21IXAgDAE4kLq3Bgirg0UggDAEsK8G2 FcLC0eCkShYGAK2rwYMgbtGoVyj0bBQOLC7GgipA6PrwUgUsK8 W2FMNhCNgUWhYBArYUw3srgLDkbAoNBCGAHZVAXtr5vtBArurg N1VQDgSiES57Kt12VnhsrcGiEDCIpDAnmpgRxmwrxaIQAJhdUB QObC9HAyBg5FIMLQW2F4ObC8HQmqBMASwuwrYUuwSVOkSWgeE1 AH7aly2lbpsKQH2VAMhdcDuKmBTMbC1FNhXDeyrBXaUAz8XAdv LgX21wJ4aYGsJ8NNzYGcFsK8G2F0J/FwM/FwE7K4EgmuAoArg5+fAlmLY3howpBa2oxz4uQi2vQwMqQXD68C 9NeDWUrddFe4RCM8opMfeKo+gcq9wuG9Cg198g2843Dcc7p+MX ZFFWpGBXxGPXpWCWXuUsqGAvvE41T8FC8uiLb/V0tCv+Wtp9hfDEYIg+5Rah3gw8+zkJANpMk7bXqPNERvcbHQA0 WZyBg+3OVVIvSMLoP0/DWUsJqvJ9KYLjdVstNssk5Ma8bhYIVPIZYqpyWm9VieTyrTaaa lEMjE2NqXWODydVUqlzWqZnbFaTCaz0WQxm/5IRtPMjG1mZmZaJR/ubm5loDm40lYGqr+NPSji9ghonTxCVyOlk0/p4pO7BfRuAaOLT+nmU5po9WRECamuGPnsFrb0roiJ6uCTuxtJL 7qaOES0iEPqaqQOdjS2s3G8+se8ul86ic9fEUvGqm+N38sZOp/AyYt/npOVl3tx+8mSFWcIbqdp7xxnvHWI9n4qziUKAeyrAXZXATsrgJ 2VQFAlsKsK2FUJ7HIU3ijvrv6DOH7Ye+Zlby2wtxbYCwf21jpZ GYIAQhCwUAQYhoSFocAwFBiOhjlBiQGjMWA0BtyPBffjwFgcGI sH4/BgHAGMJ4DxBDCB6JpIckskO8Q1ySluyRTXN2X+e9dEh5CcNHQA MQ4PxuLBWJzzKtFY50WjMA5ewyLQYDgKFoaEhSFhoQjHDQPBdc A++Pzj1AJ74cCeWmDPPMh21/x5HH4fov926Oa/caBkVxWwe768uwrYVQnsrpzvytHMUX7dstpBKGdXjqF21lY5x9 9Ru6faAUFgTxWwuxLYWwOE1AL7apw973t9WAXsqQaC4U6ABlU6 MRQCB3ZXAUGVwN5aILQOCIEDQZVAUCWwr9bJ4qAKIKgCCJ5H88 5KYGc5EFwLhCKAPdXAtlIgqPL3E7eVAbuqgJA6ILgG2F4GbC0F dlcBwXCX3dXA1lJgaymwpxrYVwsEVQCbi4HtZc7XwN5qYGsJsL kY2FUB7K0GdlYAPxUBm0qcT7etbNGPz1y2lDqed9Hm4kU/PgO2lQK7KoGd5S4/PV/0wzNgRzmwqwrYXr7ox2fAT8+BXRXAnkpgWynw4zNgSylsdxVsb zUsqAK2uQjYWuIaXOMaWusaVA5uLXbfU+UZWecVgfDaV+W1u8I nCuGXiFkSX784vNY/um5FGm5lFjEwE78yBeuZSXI71/z9485BpfGvRdlfD0cIgmxTSl3tHdvTAg2r3mScck6NTUabWW93 2D9ajDazwbk5Y3YY9BitBsf82mKzmBzWhf+d0fU80exmo0Evl8 qUMrlELJGIpRqVSiKWOLKySCYkaqVKKpFazaa52ZmpycnpqSlH t292YrdbZ+dmjLrp0T5hOxvbSKlpZiD72pgvOwV9zfQOFraDS+ jmU/paWH2t7B4BVUhDCoiVPGwZB1cpZBO6BfRWFp6Dh3fzyV08fAeX 0NtE7Rdy23nUdi6pr43bwaMK0I+Ga69JHh4dvJjcVJBQdzTt1N Gzu44/+agAAeZT385jvnuY8l4S9oNIhMu+amB7BbC1DNhW5nyT7ygHdl TMy5uH8+WdlX+QoCogqGqeAo5fe7WTHXtqgD1wYA8c2AsH9sKB fXWwYAQsGAkLQQKhKFgoCgyvB8MbwPAGMLIBjMSAUVgwGgtG48 BoHBiDA2NwYCwBjCW6xhHBOCIYR3SNI4FxJDCO5BpPAuNJYLyz 8Pp7RzMwlgjGEsBYPLgfB+7HgdE4MBoLRmHBKAwYiQEjGsDwBj C8HgxHw0JRQCgKCEXCgpFAMALYV+e81T0OFNb8B/6qnM8bVPnncfh9iMr/u6F7s9YxjOXAzjca7/zjOO/8Y/nN/ndWAEHztY5yUOUbh5XOe9tRDgRVOKHs6G1XhRN8jks7+Bg033J PNbC7GthZAWwvc/J3dzWwoxzYXubk7+4qYHs5sG3+0KEVbit1HgZVAltKgG1lzvfl jgpgcwmwoxzYWw3sqQa2lgKbi4Gd5cCeamBXJbCpGNhUDOysAH ZXu+woX/RTkcvmEiCoEthVCQRVLNpc4vJTEbDdAbgyFwfgdpQ7LrHoh6cu m547HsFl0/OF3z9x2VwM7CxzQHPhD0+BLSXAznJga8mi758u+uEZsLUU2FEO bCkGvn8C/PQc2FkO7K4AtpcDPzwDfn4OBlWCe6ph20thPz+HbS9z3Vfjvq/GfWeZ27Zij71V3pFI7wi49+4K772VfrGoJYmYpbHoZfsRi9MIb sc5bgWNZ5GDfznH/o/AEYIgm1o2VXnN9qRgkoszmbSvlw6dyqODUyaDM5WCM7yjweZcf zTZnZY0b7rrmf/ko2K3mc0mo1Iml0lkE+MTUolUo1LJpDK5TKFSqHTT07MzdovFJ J0QT4yNGw0GZ2zt18uLc7M2i1k+9rJXQGul1bXQkV1N1MF27oC Q3S2gdjdS+lpZ/W3cHgG1jY7kYIrxZddr7uYWXUy7lxd+PObfBQnbuLjKbgFDxKN 08mndjZSeJnpPC1PEJTfRMa0colBAb4L/9uphHvNy3sWsvLjDNz45WuORS/jgCOWtTPI7CdiFEXXArgpgaxmwpQTYVAxsLgG2OqT0PwolwJZS YEvp72XH235b2R+lHNhW/jtYd1YAOyqBnRXATgdEqoGg6nlc1gK7a+ZZWQfbh4AFI2HBKFi IQ9CwsHpYeAMYjgEjMGAkBozEgpE4MBIHRuPAKBwYjQej8WDM/L9/EketA6yO9pE4MAILRmDBCAwYgQHDG2Bh9bBQ9PzlULB9SNg+BL C3DtgDB3bDgT1wYHctsKsG2FUNBFU7Ibiz6nf2OR7Q8bx/HoQy5+A4R6nEefj70JX83uD14X/beGspsK0U2PZmuRTYNt9gm2P8X9eWOau2lDqrtpcB2+dbbi936 mtbS503v73ceaIDxI7abaVOOjv62V7mrHUc7ih3onZLCbC5BNh e7mSxQ7nbUQ7sqgS2l7lsKnLScGclsLXUZVMRsLXEQXyXzcUuP z93XNRle7nLpiLgp+fAtjJgZ7nLtrKFPz53+bkI2FbmALHLz0W LfnjqsqUE2FbmsqVk0Y9PXX54CmwtBbaXAZuKFn33ZOGPz1y2l gDbShf99Hzhd49dfnoObCsBtpYu+uHpwu8euWwqAraVumwqWvT do4XfPnZMxhf9VLTw28eLHBjdVgpsKXb54THw/RNgWylsRzmwuRj4/glsUxG4qxLcVQHbUgz+/Mx1Z7l7cLXHvir37SUe20s891V7R9X5hNX6BVf7JTS4HaK6HuU EZlMae1V/OcT+T8ERgiCLbFRXccX27PRUI9FiNtgc+9cmo81stJsNNofFzO sp9uvwt0a9M1vA/N7xvGuK5T9dU2bsVpNRr5TLHOaNjtwDKqXKZjHP2KxyqXR0ZGR S/b/aO+/gOK77jsd2EkXxb+8HuE2SmXiSzCQz8R/OZJIQwPWKRoAi1d0oQohk2VR1kWySYLFJVZsSAVzd27vDAYfeC ILoHSBA9N4bOyl2lGt7B2z+2N0DQNKykyEFON7PfAezb997u++ 93fvibXvvJu33BulQXk8wGAgG6VtXL0z2tvQ2lnY3FA+2VU72t o53N4511Y92NY51NY/3tQ6drTlbk99YTNbk6+uKLM2nMttrCjvris/WFraU2W0fvOE6sW9m+Ox4b9tQR0N/W3Xtyaws00epR9/+8J29+v2v2o6+XbIntmLfm99+I++Lr9f9xZsNf/VyxZefzid2uDDGgWoK1RRqKdTYUOP11jEAABe5SURBVPcHSGtD 7bplnY3zU1Y6VhkYnYHRoZ+9E2OcGOvEuCxerLlk4/ZsTMjGxFxMzMXEPNyRhzsLcGch7izAXYW4qwifLManisOeLAl/ujT8mZPhz5wMf7Ys/Jmy8GfLwp89Ff7cqfDnToU/z/99vpwXvzIU+2wZp2dOhj9dGv5UadhTJfhUMe4qxieLcFch7izE nYX4RD4m5nFKyMXEHK6Q8S6Md2F8Fsaz5XdylWIrqGPlWGsHrj Xs61rpvmb8rCb9w2XHaDtG27kgdwjsa8clFIxeF6tlc/GF1NpQ58AYNtaGOhvGODDGgdFslJ3zRJ2dvVuHsU6MdqDWhhob RjswLgNjQkE2sUOkpkBNiWIcGOsURdsJNUloKNb6RVobKElCy+ 0F1BShIlFnx1iHSGcHJSlSWbn/0NEOkZoChRk1FMY4RDobKC2gsIjYqmmshMIEShK1dtTZCTUJUh OhJFFnF+lshNICMiOhtmK0XaSlQGYEqVGkoVBnF6mtIDOCwiTS UqiziTQUITMRchPqbBhjR40V5UZUkmExjrD4jDANiQpLmM4enp D1lYTMcB31FS31tcTMr+/K/sYTrm8kZv7N84Vffaki/EfV4btPH80cCAYf5uvfLI/QHBmG8V2aXcg4RlOH7nTV+mjPmj+yzujn+4/sXF1eN9uR9LuX2LHBA35vwM8apX/dp3v39h99HveNTz9lJ4xeXlpaCdLBgM/jXr56+cry0tJK0B/qMwYC/tXVFffS3fnRnsHmU31Npf2tp0a768d7mkfP1o921k30tEz0tY5 11nfXFzWddLSUZ3Y3lY31nTk3NXr5/OzVi/NXLsxenBm/MDN2bmZkuKfp/ET/3Fjv2eYKl+XjlKSn//s/v/Wdb379lX/8hj7yn+uflVa88pzkjcwv/bhW9FoVvnSKiMsAhQWUJKisoOalWbf8GdKsS8ktUKC1bZQdtHY Re6HEyYE6B0bzLhnLdrWyMC4Lt7swPhvjszEhBxNyMCEXE/JwRz7uKMAnWKMswl2sixXjkyX4VCk+Xcr9fboMnwnp1Ebx658u 49KzerIEnyzhNrizCHcW4o4C3FGAifmYkIcJuXwxWE/M5goZm4mxTox1YjSrkOnYUWcntHbQ2u9rBBuoqd/ZsJrPbtI/XNTG7NS6ZRtobBuD1MYoit8CW2AK1NTa0dTY2JQirU2ktREaCt RWQkOhzibS2ggVBSora50irY1QW0FNijQ21mtARYKKBA0FOhuo KVBaQGXl28TKBgmtTaSxgcoCCguhtop0NpHWCkozKM2ooVBjI7 QUqCwgN4OS5AojN4HcBGoraG2gJkFmArkJNFaRhiIUFpAauFiN FRRmkBpAYQENBSoryIwg1YPKAhoKlCRIDSDTg4okNBShJkFqBK mRUJMiLUWoSJAaRAoTaimRjhIpLSgzoooMi3WExThQRaLSHB5t/8p251e3O78Wm/G1XTlfeaEsPKk8/PsV6jcqzl9d+v1m9L/n0ZojwzC++YnljF/5qJS7fc1+2udf88flgG+Z9nsCPr7z6FlmRzyjPSF/9NLsKz6fOTROMOD3ety3b92k/T6vx71w9w7t87LrA2sdRt/KajBA+6/Oj4+2VQ40nRpsPT3SUTPWXT/aVT9ytnass2FmoGO8u7G7rrD1dGZHTdFoT+uF2fFPL5+/Oj853dvcX5PTVpDelPtxc4G+66RxuOBEJ/Ved2VuW33ZJ/teP6D4j33/8NVPvvV3dfH/PvJyXOObe95960jkq67HX6kS/agCk8uI7RkgM4HC8jClsm4UBSpKxPZJOdlQbUONA7UOvp+VgTo nRjsxJotTrAvjWKPMwfhcjM/F7XmYkI8J+ZhYiImFmFiEO4rwiWLcyaoEd5biro168uS9a3aW4 s4SLssTxbijCBOLMLEQEwowsQC352N8HsbnYVwuxudgXDbGZWO sC2P5UkU7Uedc6xtqWNlQbQvVjlBRoKLuawTrQ27k/7VIUJAbgxZQWEBpASUJSpJbZo2MDSrIDUEVH6uygMIMKguhJgk uoxmUFlSTIhUXJFQWkYoUcdsxE0qSUJOcu8nNoCJBTYLCAjITF 1SRoDCBzAhKM7cLmRFkJlCShIokVCQhN4NUDwoTqEhQWkBqAKk B5GZQWkBhBqmesz92m2I9SA2gtIDSAjIDSNJBZuTKKTOAOB3kJ lCSIDeD2ABiPShM3HYkehDrOQuWm0GcDlI9obKI1CTITSDRi+R GVFtRbUW5CaUGVFow2h4enxEe6wiPd4Y9kx/2neLwZ8tlPz41d3nhEXnXIzdHhmG8s6PujCNe2+GFoQ4/TYf8McDNHuX2+9y0l/342k37lrk5FdxLfg9/fb32/uO9o+P4fR7a7wv4vcEA7XEvXTx/4daNG4F1bwKxI2+vrAQXbl6bHugYaCkfaCkf7qga7awdbi0faa 8e7aqf7G2e6m3paz7ZWpHV1VA2NdR17cLs5fmJsY6aM0WGCsPb pR+/WkkeaC9OHS7Vn8t+90r6q1MHvtPy1neLXtmRGvtfloh/Koz8x67nJWM/e/7U/p//5KfHv/XD3MeTK/4yqZL4bhHsyAIlCRIjSE0PWXIT9xvgZAE5yf84WVlByZqmDVR2 Tmo7oXGgJgO1TtQ6UZuJukyMdmFMNqfYHIzLxbhcjMvHeFYFuL 2QU0IRJhRzSgyphFtI2KhQrvgCjC/AuHyMy8O4XIzNxdgcfo8ujHahLhO1mXyRMgiNY63AKhuobKCiQ GkFBSsSFCTISZBbNraAGeQPu5EfhWR8aWVs0ARyM8j4IBdlBpk JZEaQm0BmWkvJyciZGptYagSpcV2sgd+siYtiY+UmkPIWJjeBz AgSA0gMXBS7Rqzn1xhBYgCxntuRzAgSPYjTQWoEuQkkBhCng0Q PUjalfi0oNYJYD+I0kBq4jOJ0iPodQakRItMhKm2teFFpINETC pNIaRJJ9RCVRsjNYTEZYQmZYTEO1Ngw0YVPFYTtKta9Xj51/uHPqxXi8zBHhmF8UwOL1GG34+jCaA8doP0ej8/Nztrq5nqLXjftWaK9S7R/mfbzA1Jw7/ewz2fcAb8nQPvptVuQno23IL0+r9vrdgcDoTSeAO1bZVa97uXz U4PDbRUDLeWDraeG2k6P9zaNtlcPNpdN9rZM9bUOtJV3VOf1NJ fPjg1cmZ+Y7m9rL7WcTn+79PjrNfYjnRXUVEvJ5ZrM285D195P 7v759817X9uVfFz6MpXy0s9Sd+7I3v3dvLfePPjT93Wv2v82ue gLuyse+17Zl5/KhRgbyAwQmQ5RehDrQfLQZVg79aWs+ZpByv6uLJzkFs4lFVZQU KCgQGkDlQ1VNlTbUe1AdQaqM1DjRF0WLxdGuzA6G2NyMDYHY/MwNg/j8nkVcE4XX4DxhRhftFEhH2TF54rNw9hcjMnBmByMzsZoF+pcq HOhNgu1mahxcsVQO1DtQJWdUNlAYeMKzBXeAnLLWr3YmkpNG1v ACFLDI2jnhy3xOt2zRmLgOlliPYj548uuYQ+3hA0aQGIAcWg5f W0j608PsR6i0kGcDhIjiI18UA9SdhdslAEkBi57FL+GjWUTs8H INC4oXhfk9pIOEamcOUr0EJUOEXwsmzIijYsVGyAqHSLT1m02F SJTuWCUHiJSISoNpEaCLyGhMmOcE7e7RBqKkJsx2hH2RAEm5P/gcP2N2w/53Z17+JzMkWEYz/BZj+Ow1/nu4lgvHfDR/KuL7Pcz/jV/XOZG62G/y+a/v6b9btrnCfi8911Wrz1pCdC+AB26O+lbWQkGg4GbVy6OdzUOtp YPtpUPtVWMdtSMdTeMdNSMtJ6eGTgz1lXfWVfU3Xxqbrz/0uzIaFt5veNY8W9frSAPtJ+mxs6UXmopuFFw/ObxH07ve67gtRdf/++Uf0+iYHfpl35Q/sXnSoidrq/HWr+m0IfFUI8luL6wPeexBBfE2kBuhKg0iEyFqDTuFHxU2vhLY 38qUsM6uzTxpmkBGdvbsoLcigorKmyosKHSjio7qhyoykBVBmq cqMlEbRZqs1CbjTpWORidizGs8jA2//crJg9j8rgs0bmoy0FdNmqzUeviNq7JRLWT26nKgSo7quxckRQU IbeC3AoyEqTrfdC05oYbTGS9HmlrbxGlbVzeGAydclFpEJkGka Fg+oZgJJsylD1t3Ro27wk+Ng0iT2w4mSNTISKVc9KoNIg4AZGp/F5SIeIERPHBiFSISF3baQQbGwqe4PYi4TcrTidkRoK/KieUZoy2iaJtbDdWpHGExed+e3dxWt5QMPgwZ0R4IJ+fOTIM4x 5sd1MpHvvRxYk+f5Bef/+R6zz62BfFl+nQ8xnu+nqJ9rtpv5cdGYzvP95zlR3yTU8w4F9d XV1euDM32jPQVDbYcnqorXKkvXqsq36ss368p3Gqt3myu26gtb yv5fT0SM+58Z7+GleVed/J1J/UZ/9msLFgvr3sWpnxjuknF498r+Enu3+99xeqZMM3dhd84Xun//z50sefyP6y1goS/V9vS308Iu2vItIf35b219tSYdsJ2HYCIk5ARCpEpnLn4iPVA+0 y1HGQGDltsEgLyEhCThJyKyGnCIWNUNoIlZ2XQ6R2otqJmkzUZ KHGhVpWrEWGlIfRebwDrlN0SDkYnYO6HNTl8J7oQk0WarJQkyl SOwl1BqHK4HaqtBNKG6GwEXKKkJOEnAQZCTIL74whQ2RlWNfVu q/6UY++zbe+Qj7ILq9vFtb+ojaePFHrUobsb4PJpvL/iVlX5fuJbMrINL7ryqZM4/rv7B4l6SBl+7lpEJkKEj3IjNzlc1QaSPXcBTubUm4ilGZCamSj CKWZUFhAYiCkJKFy/P2OjLfTO+avPKqbjPfwuZojwzDu3kavdf+S/ejC9CAdDHDj7nD+yF1Q017+5XB/yB+XaU/oAbcn4PfyU7vc+5QmQPtXV1don+fq3MRIe01fY+lgW8Vga/lgc8no2drx7sbJ7rqZ3oaRjpr+1srJ/jOzg229VRlVll9WkvvbT1kmWgqv1TpvZR65/t4LAz973rDn5e88eeCbiea/jM/64vacx7a7INoGUj1s+wT+6xPY9glEnNhUPdB/0yGKlX5NYvYSzARiE0jMIGF9hwQpCTIryCiQ20BuB4UdFHZQOl CZgUonqjI5qbNQ7UK1CzXZnLTZqM35nQolY3OpXajO4jalzESl k1BmgMLB7U5uB5kNZBTIrFyRpCRILCAxg9gEYiN38bi+OlHpEM nqvuqzfRNBa2dIKkTybRK5Lrj2zzt147m0LsjaYmj5/iCbkrVRbrPrLDXUuxTruaA4jb9+T4OIEyBOB6kexHqISIOINJD oQarnOphReva/OEgtEJket7f0iKVz8lHeYbyfz9scV1dXl8/WeKn9SxnvLc6MhPyR9roD/mXuhqPfzfojN5iYZ21GGvbOI3f/8T5/XFlZCQYC7AuM/Y0n+xqKh9sqJ7obh1pKh9rKJ3ubps5WTHZWDbdVjvU0j3VUdxT rq6z761zv9Vc5zte7bhX+9m76W1MpySWv/mjvsyn/pvkYIi1/9p/UY9ssX95mJraZiG0mIsJERJqJKMtWkZgkxNaNoggxRUgoQmLjZ SekdkLqIKQOQppByJyELJOQZxLyLEKeRchdhNxFKHIIRS6hzCW UeYQyj1Dlozof1YWoLkRNEWqKUFOM2mLUFqOuGHUlqCv9fSpBH Z9FU8xtRF2I6kKRuoBQ5XM7UuYQihxCkU3Iswm5i5BnEfJMQp5 JyJyEzMmX2UFI7OuqYyMkFFfNe+tObv4R+WMSSUSRG4Przys+K LZsaFvulCPXkkmshJiPklgJCZ9XbCUkFCGhuKDESkgpQmLltiN hY61cRilFSG2EhCKirITYGi5N/5cdtn99wn7E1N7ad8nDj3b+efJ5myPDMKvBoLujwk/tX3K+t3Rugl7h+49e95o5spPMuJe5L7I97KDiy36PO+Dz0H52F HFPaE6ClWBwdXV16db12eHOwdbyvobi/uaykY7aiZ7Gsc76iZ6m2eGO6d664ZbikY7a0TOV7aWmaseR5ry Pxk5bPz2Zfofaf/nXeyaO7Z10GfKtRe/8pu7lXzX8YH/Nnv2VyQcqtrYqN6rqxZSNOsgpKaU6KaU6KaUmKaUmKaU2KaU2K aUuKaUu6VB90qGGPYfq9xxq2HOoYc/hxhcONbxwqOGFQ02s9hxpeeFw83rtPtyypiOtu4+08WpdH3VPr j1HmkLbZHex51Aju9MkTvVckVJq+XJWJ6VUv3iwJlSLFw+uVS3 5QNV91d/6x+uPVJUblys3Llc+KKoi+UBl8sHK5IP8moNVa8sHqpIPViUfr OKjKl9MqXrpUNVrx2rf/KDxnY9bqtrmF5f9fvqR31j8DDbBHBmGWQ0GFptLaOrAQuaHS+c m6GDA7+b6j/zFtYf7/tq7THuW/Z5l2rfMTaXAv0Me8LH9Td/q6qrX4740PTTUVNLXWDzQVDbUVjne3TDe0zTe0zQzeGZu8Mxkd +1wy6mBhuIzJcaG7Pc7cz+cK/r4jvPXNz768eTBpEnLu1c7mxavX9uU1hAQENiCbI45Mgyz4vMt NBQGqf2LWR8tX56lgyvcpIM+N+1fpr3Lax8Xupf9HnYeLnbEXL ffs8xZp2d5xe+9dfXcWHdTf0NpX0PxYFvFWFf9WFfDeG/jzFDb3HD7VE/dUHNpT3V2e6nxTM4HQ9nvXnX96lb6W1P7fzCTduBCVdGdi+c3q xEEBAS2LJtmjgzDBD2ehersFduBhezjy1fm6dUgd//Rx19fc+P3LHHTdbETW7MTE7rdAZ+bCfpvXprtayjtqy8abqsY6 6of72mc6GmcGTwzP9wx1dPQ11DYUeHoKDH05rw/k5Fyy/qLi++9Mn70x7P55K3JUZ/Hs4nVFxAQ2MpspjkyDBNYXlyocgat+xZyPnZfv0ivBrkRG30bn 19zA/awdx6XaK87SNO0z3Pz0mx/c1lfQ9Foa/l4d8NEb8vccPv88JnJ7sa+xqIzp8jOguPjrl9do35x/cRrY4eSp6gPL7fVue/c/v0lExAQ+NNmk82RYZjA4p2FcvsKdeBu7ieeG5cDwaDf6/ax9xN9fOfRxw8Y7mUnkvbc/vTC7FDnRHf9eFftRHfdRHfD7HDn+fG+8Z6GzuqcjhLDUN77Fxz 7bxvfmj+aPH385+fK8+6cPxcIbOb9XQEBgT8iNt8cGYYJLtxeP GkJWn+xkJ/qvXk1EAz4fW6f1+33uAPc+I/u0Pg9Ab/35uW5iZ6Gye6Gqb6m6YG2uZGucxN9Y101XZWOrrwPph0Hrpt+e u2jV6aO7Z3JNlzpbad9vs2uooCAwB8ZW8IcGYahb326dNK4Qv3 ybkG65/Y1eiXAPYHxugPsJ9g+t9/rDvq9ty/NjHfWTPe3zA12zI/3zU/0jXVV9xSnDph/fkn/+t1P9s4dfWnaePhSY+Xip8LTZwEBgf8jW8UcGYahb1xZKPgkSL 5zt8jgvXud7T/6fW6/lx0Ndzng93oWb832t8wOn70wPTg31jnWdnIk78MZw5tXf/vDS0eTp3/zs/Ol2TfGRlZWH+4cjQICAn9ybCFzZBiGvnZhMe8464+euzfolSA/h6on4PcGfO7rF6fnJ/tmhlpHKu3jtv1XUvdePfbi3PtvzGSmX+/vct8WnrQICAg8HLaWOTIM4780t5j9G9ryzp2CdO/ta3QwEKD9ftrvcS/dvnFx4szJicLfXjC9dfm9FycOJc1bP7zcXL147cpml1pAQOD/G1vOHBmG8Z2fWMx6329+53b+Ce+tq7dvXbs63X+tt/Z6hfFa6o8mD35/JnXfxYrChQvztM+/2YUVEBD4/8lWNEeGYXyzo4uZx9zWfZcz3pvL+uBc6pszx5LH33/tYrH95lCv8PRZQEDgUbNFzZFhGN/M8Bx1ePbYS4OHXh63Hf+0p024pSggIPC5sXXNkWGYW7NjF9pqF y9f2OyCCAgI/Mmxpc1RQEBAYLMQzFFAQEDgAQjmKCAgIPAABHMUEBAQeACCOQo ICAg8AMEcBQQEBB6AYI4CAgICD0AwRwEBAYEHIJijgICAwAMQz FFAQEDgAQjmKCAgIPAABHMUEBAQeAD/A+TBIDgGF2d6AAAAAElFTkSuQmCC
هي أحد النماذج الانعكاسية ولكنها تتكون من الأعمدة، فهي تشير إلى استنزاف الاتجاه السابق وبداية الانعكاس.

الأعمدة الخارجية (Outside Bars):
هي أعمدة تأتي في نهاية الاتجاه غالباً بعد حركة قوية حيث يحتوي العمود الخارجي في مدى تداوله على العمود السابق له بالكامل.
تأتي الأعمدة الخارجية في الاتجاه الصاعد وكذلك الاتجاه الهابط، وفي كلا الحالتين تعطي نفس الإشارة وهي انعكاس الاتجاه.







الأعمدة الداخلية (Inside Bars):
هي صورة عكسية للأعمدة الخارجية ففي هذا النموذج نجد أن العمود الثاني يحتوى في مدى تداوله على العمود الأول بالكامل، تشير الأعمدة الداخلية إلى حالة من التوازن في السوق والتي في أغلب الأحيان تؤدي إلى إنعكاس الاتجاه.
تأتي الأعمدة الداخلية في الاتجاه الصاعد وكذلك الاتجاه الهابط، وفي كلا الحالتين تعطي نفس الإشارة وهي انعكاس الاتجاه.


بعض النقاط الهامة:


تزداد قوة الإشارة بزيادة طول العمود الثاني عن الأعمدة السابقة له.
تزداد قوة الإشارة بزيادة حركة السعر قبل تكوين النموذج.
كلما زاد عدد الأعمدة التي يحتويها العمود الثاني كلما كانت الإشارة أقوى.

[ehabm]

http://www.fx-arabia.com/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbQAAABuCAIAAAD AhHHsAAAgAElEQVR4nOy9eZAc133n6T/2iold2zPorKzqBpsgJVGSbY0sj3yM7fGOPR57HNqZ3bXHMYcdH h/jY21LlsUTF0EQBMEGiBuNRt+NBsBTJIj7ProbfXfXXdVX3Zn5z rzvzKqu2j+yGiQlekZhS6QmWJ940ZFZL6/Kivj27/d+v/d7P9Jo0aJFixbfxY980g/QokWLFj+MtMSxRYsWLT6Clji2aNGixUfQEscWLVq0+Aha4tiiR YsWH0FLHFu0aNHiI2iJY4sWLVp8BC1xbNGiRYuPoCWOLVq0aPE RtMSxRYsWLT6Clji2aNGixUfQEscWLVq0+Aha4tiiRYsWH0FLH P/e1Ov1enNrfb1Rr9fX12tVv1b1qp5b813ftau27buW71q+Y9Xr6 1XX/WSfuEWLFt87LXH871Kvr6/Xa7VGfb1eq9Vr1ZrvVX236tmeY/qW6VqGaxqeZbqm7pq6ralVy6x5dt1zGvVao15r1KsPr1T1PqSP 67XaJ/CFWrRo8T3QEsf3qdcDHayu+159vVrz3Krj+I5dday6/0FRqzfW/UbNr3pWverUfbvuO42qV/edmmtXbbPmWFXX9m3Ls3TX1H3b8izTNY3Geq3me/X19UajoZfX8NWz8pUzjlD+pL5vixYt/ht8qsWxXq/X6+v19XXfddZ9p2rbrm16ltlorH/wKN+1dUURCVElSZFECACCgGJMEFBEqsqiKlFdVTRF0nXZ0IilS 46pOqbimKpvW55peqbhWYZnGY1Go+o6Nd+nscn60nSjGCeXhvX 0wkMPvUWLFj8kfFrFsV5fr1bXq55nGeu+26g31bC+vu55nqFri ihKlCAgIAgQREAAQqUCAUAQIoiAICAIKcYIQgQhggBDiCGEAIi UYAQpgbIINVm0dM2zDN82A3F0LaPuu1XXadRrlm2YplwTi9K1c/LEtZptfbKvpEWLFh/kUyeO9Xp9veav1/xGvdZoNNY9t+o6nuPYpqmpqiLLCEIEIBSAwPE8x3EcTwnFCAMA CCbBNoIoEEeCMUaIEowgwAgSjDCEBEGMIBIEBASRIFWhhiY7hu 5Zhmebnm1WHcuzTM8ybU00DcnVkL9wi1x73cXCJ/16WrRo0eTTJY71et3xnGDUz/c817Is0zR0XVEUIAhAEERKEQAEYYKwwAOBBxAgIAgCzwu8QBDB CEuUIogEQcAQUUwwRJQQjDEUBAQgRQhDSDHCEBAEKUYUQYKATK GhSpYmu6bubRiSnm05mmyqomOI6/mYeHHUWIp/0i+pRYsWjcanShzrtVrN9xuNRtXzbNNSZUWiFCNEECaYcBwPBC gRKnACX+ExRBghBCFGGAGIAAqcawSRREUEoMADgROAADGAKHC3 AcAISlQkGFOCMIIICARBiRJKEMGQICBhQaG8Y6gPHW3PMlxDM1 XRsqQayktXz6qz92uO80m/rRYtPu38jyaO9fr6+nq9vl6rVWtVv+Z7Vd+rVf36ei2wB//O89ZrQZqhYxkixRAADDFGGAqAYkqxKHA8RphiCgMp3PCdIYAEY YywSGmgkoAXgCAQTAjCCAIMEQKQYCwSIlKCIMIIEoIJxhRjESO RYFFEEsUiwRRDingJVSxV/IA+mq5l2Jpo6pKvCM70NfnWu55EPq532qJFi4/gfxhxXF+v+b7vO45tWbZpuqZRdeya59Rc2zV11zR8y6j6brXqf fe59Xq9Vq02Gg3fslzLVGUJCDyCkBKCEVYkGQLIlSsEEYIpggi BwGAEEEIgACAAgjDBGAoAAhAYhVCAIqEiIQgAgkgQmcEIQQFCA RAMCUISISLGlGCKIUFQJIgiKBIsEUhRRZNQcxTSMjzL8C3D1mV TFx2D1JZn5MvnrNLqx/6aW7Ro0eSHXRzr9fVateq6tu/ajXq90Wis12o1z/Nd1wuSEF275jl1322sVxuNRtW1fdf5UHJ1vR7YjJ5teZbl27Zv W5oiQwAEnge8AAUAAQxkkWBCMcEIIYAAzyMIMcZAADTQSgFCAB BEFBEEEQIIAchzPF/hEICAFxCAOFBJCCkhiixrsqJIokgxwUgkmBIkS6IkEooARbxCg WOoHxqCNHVLE21Tqlay8uUz6uL4eq36d7ybFi1a/AD54RXH9fX1mu97juk5dqPRaNRrnm27lulYpmNZtmW5juM7tmO Zjm04luEYuqXJQba265i1qt+8TrXaaDRqrutZ1sPmO7ZtmpQQr sJVSmUImhFqBBElVKSUkGZgmmAi8EIgfxgjBBAUABQAghgITUE UiSgSShCWKJUlSVUURVYMXTd1XVNVQ1NVRTY0VVMUWaa6pli6p qmyLFKJQFVEliZ7tvHQxfZM3dZE05R8sWyOnZfuX6rq2if3O7R o8Snlh1Ec19fXq55Xdd3Geq1RX695jmdbrmX6ju3ZtmebVdd2L UtXFVWRNVXGCFCCJEoIghLFuiJWXdMylKrn1ny/6tiNRuODyuhZlmdbvuM4lkUJETgeAkBJM/BCEIKCAAGUJRlBFERdgAAAL2CIEYACx2GIgoi2JIqaohqaYRmm rmmyKMuiqMiyoiiUkCCkIwg8wZgSTBBCEFCCKUaySCVZFEWqKp IqIVMVHcvwLMMxNMfQXEt3dMXQRdcg1dS4dOU1myt80j9Lixaf Ln64xDGwFm2rmQ7t2qZtGZ5lubZlG7pEkCqLpq4TDEWCEYQ8x4 mUIAQwhEjgKYYSwQRBDAVVFhUZU1BUCFd1Hc+xfNsKPOsP2o+O bUlUBLyAIcQIcRxHEJaoSDCRJZlgAgGEAuB5HvACgQgIAAKoyo pjWqaua4qmKArBBAIQmJkU02A0U1UUSikCMMgYxxBKokgJppQQ gijGhGCRYlWRRYooFlSZ2IZmW7ptaI6heZbhGKqpi7Yl1cpp5c qonpytr7cm0rRo8THxwyKO6+vrVd/3bLteqzUajapjO6bp2bZrmqamYYSgIBAEEQhUDAKBp4QQjBAAI kYYAhoM6mFEMBQpxhAoErF0iQp5hXCeY/qe7dmW53xYIm3bsW2RUoETgvTvZhQbBPEWShAGAghcaZEQTdV0 XdcUTVM0kYoCL2CIZFGCgkAQlqgkEhFBBHgBI0QwEQnFCIuEKJ IsS5IkiYamGrqqKZKuKrqqGJqqqrIiU1kiiohMVXJM3TE119Rc y/BMw9Zl05CqYkm7+23p/tWaqX/Sv1WLFp8KPnlxrNfXa55XC8p5rddcx3Ysy7Nt17Y0WVFlCSPIc RUIoSRJBGMIQDAFBQIBIxhopUQxFDjI85JIRUooASLBBEORIIl AERRlyru24bu251ie0/SsH+qjZ9maLGMIEUA8x/M8DwCEPJBEUZUUmYqKpFi66dqupmoYIgwRBJASAiGEAFJMREwR gJAHGGJZlGVR0hRFkSTbMC3D1FTF1A1T12VJVGVJUxVZpJJIMY AEY02VFUmURCrLVKbQUKhraZ5leKbhWaZnWbammLrk6riaHBev nrO54if8m7Vo8SngkxTHWq1W9X3HboahHduyLcNzLM+1dU1FQO BK5SA6TBCGAsAQEIwRRLIkYYSAIBCEZFFEEBIEKcEEAYIgwVCi WJFFSjBBUJGoIhIsFCRUcSzDc53vcK6bIWzH0lSZECJLMhRgIZ 8niBiaYVu2bVqGpsuiJIsyJQTyQKISRggCIPCA53gMsCIpkigp kmzoumUYlmEGn6iyTDACECIARUwBALwgVDi4nOeyOW4pV1laq9 yLle4lShzH6zKSRSwRqInEMTTftjayfEzH0ExdsgxaL6fIxdNa fKbx38zrbNGixT+QT0Yc19drnue5jtNYX2/U60H2omtbvuvoqkxJUw2BIFBCgtAHRghDpEgygoDgIJOmKY6UY EJIMNlZopQgRCDECBIEKYYUI4KgiKGIOBGWLUP1Pcdz7aZE2g/HHy3PsVzH0nWd57hysSTLsmUYiiwhhB4OPiIAKRUpoYIgVMoVK ECCRU3RHctWVR1TpcTBXJFPr5YXU/kKB6EAMMQ8IKv5ykq+nC+D1Bo/Gc/fW1ybSRXnM6VotjhyZ/W/jOReuMxNZKChiKZCVYoUAm1dfaiPnm25pmFpomlKVVLSbr0p37 9cNVoudosWPyg+bnGs1+u+77mm2WjUG42Ga9u2ZTm25XmuZegi wVAQSsUSwQRjAgGUqBhMUOEqHAQQQxxEkzGEIsUUIwggQhAjJF JKEKIIUYoREjAUMIKKJKqKQjCSKFYkKmFBghVbV3zPaQ4+PozS 2EEI2zaaQ5wAAogglERRkRUqihghwAMgAAQhxQQjTBDRNd00TE PVEEDlCihxaLUgLKSL04lCfLlSLAt8hSeIQERnkoUb09n5dOlB rHDuVuLcrfjtuZXociWxUplIlH//XP5zJ0q/eHz5D7rn3niwWoFYk4gqE0tTgnJnbjNd3LI1xTQlR4PV6F1y9T WbL33Mv2CLFp8SPj5xfBhyWfe8RqPhO45tmbZlea7rOLYsS4Ek 8RwPeAAB4Dle4AEEUBIlkYqABzzHCbyAIEQCEAmhhBCMBY4Phh 0xQk2zESNFlgxDM03dsnTHNCxd0zVVliVdU3WFypi3dNn3bM+1 PMfy3A+OP1q+6ziWRTEGvCBwPM/xGGFd1SVRCpSOYAyCqhOI6JqGEamU+XKJK5T4YhkgQosVmFnjl nNccilfLFUwprkSuruwOnR5YeTy/NXJpYsPls5PLF+bzc9lhRIQM0Xy9WuFn3+n9KXXc4+/NPvEtrHfPjH77v2MpimmrtqaEtTyaWZB2pZtaKYu2qZYy0eli8 N6ar5VDrJFi+87H5M4rld933HWfb/RaPiua1uWa1me7biOoymKSAkSBIKxwAuABxhigeMRQFCAEECB5 wWeD3KzEQCBfy3w/MPIMgIChkCWZF3Xbcu2TF1TZFmkBCOMIcFQlqgsixAIkkhURZQ olAmwNMn37fcl0vlQio/rWLIoQl5oPoYAoAChACUqiqJICQU8qFT4fJHPrHGZ1cpqrlQo8 Ut5LlfkOQGtlYRoNj8dX17Nl0scvB9de2csc3Fy5e17mbfupa5 Nr96cL9xaKN6cL6RyKFUgf/Fa4WcHS195a+WnDs89tmvy//j69S9/452FJX696timbpu655jBXGw3mIttGpYu2bZcwwX1+uvy+JWqbX 48P2WLFp8SfrDiWK/Xa77v2XbVcRqNRtV1XcsKgtGBRGII+QoniWIwV0+kFAKIg0IPh FJCg2iMwAtQgBKVFFkOJqsEydsYQoHnCcaWrruOrasagpAQQgm mCGMIJZFgBDGChCCCoSbLBCOMBAIFCfG6Qn3P8T3Xdzck8n19d BzL1FXV1k2RipUyJ3ACAKhcAYUyrAAxvVaJZopzyfxMshjNltY KXK7EL2SK9xZX5zLFbI6LLRdjK6VsjisJOL7G35jL3Y2WbsyuD V+ee+te6s07qXO3U72XYyfOz0/ECiN3ir93ZvVLB+eZPz//v//R2z/+Z+/+2O+d7b+StE3NMjTT0BxT8yzDdyzPNt2mCWnaumIZkqtCf+4mv XzWBq0VF1q0+L7xAxTHarXqu65rmY1Go+77D2XRcx3L0EVCKaU CzwMBBEoH+GCYD0EBIoAwREhAAidQjCUqBrYbz/HBZBUgCIAXZEmyTdO2LEmSKCEYQgh4BAFCUFbk5igkQRRDSoki S6auaaqiKpKmyrKEZQIMmfiuXfV937M/lAJpW75j+67jGCZBmOMAJ9AcRxczxanY2lQ8N5MqzqSKU/HcTKIwnyrFl8rRTHEmUbg3v5zO8RUgZXLctYn4lYlYNscVeLq4 Au7FymdvZ159Y/LkhYXDb88e+/bs67eTI9ei04mCSMSVMj07nv9m7+SX/mT0f/7Xh37k1w7/14M3ihVBoZhiLBKkydQ2NMc0fOthFNtyDd3UJdsg1ZU58d2Blo vdosX3ix+IOK7Xap7jBOUe1j3PtSzPslzL9hzHNo1gOA8KoJlE jTAlFAEUzGWGAAqCgAASMUUCAoIQFMIRqYgAxAhBCFVZVhXF1A 1dVUWCpSBaIggYIAgARohiDIFACFYkyTA02zIsQ9dU2VAV29QV SZREoqmyKhFFRIZKfceqep5n2++HaBzLcyzfsXzH0VW1woFoOh 9bKq0VQa4oJFe4mWRhNlWMLlXm08X5VGkuXY4tC7FlbjZdXC5B HsvRpdLeoUuHXrsdW+Y4JMbWhHO30y+/NtVzcfHbY0sXJlfuLOTjy/xSCRc4nC9yQECuZViGPpsovNh3+1/89dlff/rtyUTeNlRNkWRKZZGIBBIEVElyLSsYhfQt07VMU5dNU/L5JeXSELp3qYDlnFXHbmtpwxYt/v58n8Vxo1qE1Wg0GrXah9IJHVuiBHC8SMSgPKIkiuViBSOCMYE CAAIIpjmLlPIcjwAMiuIgACAvAB4InAABVGTZsWxTNwgiQAAEI QShoiiaomAAuTKHAJQlydA009Bt0zQNXRaxRBESeAgAxbhU4Qp lDiFAMRQJlDDQZeI7lu9574ewHdtzbM+xfNv2HIeK0lqhki/xECARYw7QxaXKVCw/ly5OxQvRZZAqkMQayOa45FL+/L2FqzPZeA68dS9xYSKZWOOKPCgJ+EGqcmOhMJvl57J8tgBnU8W LY6l378XPXJ098dbdvnfH5lJrFCFdoYooRlNrb92Kz6XWZJHII qEYKSKRRSISpEjE1JQPudiWZeuKaYiOWPKmrhTeGZrNrs2o69B q6WOLFn9Pvp/iuF6r1YL6WrWab9te02C0XMvybct3LFWRuUoFQYghEgnFAGGIg 2UGZFGWRAkjTDHGiPAcL3BCUEdW4PlATEVCLdO2TZMgBHiBYiK Lkkgp4AFGGAqCLEmqrNqG6bmuqesYQ0IQIbRUAcUKWCtw2dXy6 L21wbFSNs9rIrZUUaZBdUVBlYnvmFXf9bxmwqP7AS/bd11L1/HGclqFshBbrsSXheszudEbiZszy2PzyzdnszOpfJEnE/HcG/cS56ez9xP5CqCQSjyiuqbZho6w+O7Nue7Xb45cGO+/MHX26vzpy7Mn3pl8605sOr6SXskDIARLGyoSVSgObGkEgUhQ0C SCZBGpMtFl6pq679jvV8w1NFOTTAV5iTHw2om7k5NPrSlPVuyu stGVU7vyWlchaHpXXuvK610F7ZWC9krwSfOvvr+g7c9r+wsPD9 a6Ctr+ot5V0F8p6PuL+v6C3lXQ9xXUYLerqO8rqC/nta6gq6jvzWsv57Wg6+W8tjev7Suowe7egr43r3cV9AMFfV9e3 ZPT9uS1rry2P6/tzWu7c9renNaV1/bltd05fXdO25fXu/L63py2O6ftWdO68lpXXtu9pu5aU/fm1AN5fW9OfX5F3b2mvpLTunLa7lV1x6q6Z1U9kNf35bXnV9Qd q8qLa1pXTntpTd2xojy/0jzyhTV1+4q6e1U9kNf2rqo7VpQdK8q+nNaV13evadtX1d1ral dO25fXdqwo21fUl9bUA3l995q2dVl9fkXtymldOe35FXXrirpj RX1lTXslp+1YVbctqy+tqgfy+p41beuKumNF6cppXXltx6ry3I qyO+haVbeuqNtX1H05rSun7VhVn11SXlhV9+e0vavq1hX1uazy 0praldN2r2nPLatbN+6+a017dknZtap25bSX89r2ZXXrctCl7V 7Tnl1Sdq4oXTn1lZy+Y1V9blnZs6YeyGt71rSty8rzq0rwnnet aVtXlD1r2qsF7ZW8+vyatm1FeSmnHSrpXQX9+TVtd04/XNSPlY19Be3FnPZqUe8u60fL2r6Cvr9k9FT0IcE8XtYPlfQeTj 8HzbPQ6uPNPt58HVjvEfsNaJ0G1llgvYOsG6JzlTrfRvZ5ZN0T nQnJuUHtS9i5RJxLxH4D2X28dbhijXBmyaqu//DVDfi+iaPvub5jNRoN76EsfkShB0dTZIEXeJ4rF8tAABiijXKK ROB5WWwWwkEQ8TyPIcIQl0tlkYqu7TiWFSRjE4QBL6iyLFGJYg p4ASGoKYpjWo5pEYywAGVREgRBAHApz82liguZ8lymlFwu7r+4 9EtHC78zzJ28U0nlBEKwY4iKiCWKDYW6lu77ruc5zfjMB56/6jq2YQT1cQmVK1iOL/Nnri0e//bU/fnl5EplLsvfT5RuzK9dmV25FSvcTRSWK7Tqe2u50rnzdy7dmbp we6r37TvPn7r4N4fePvXO2K3p9GK6OJMsjC+uRDOFYlkocwLGm BAMgYAAJM3laCBGAENICWout4ChSCCBFczlFYJcywxyxX3bdE3 d0mVDJ85aVL165tydm19dNZlCozPjP7poP7pgP7roNFvUeTS20 T6wvSXmbIl/sLnvt0SzPZZwH4u7jyfcxxPu40nv8aS3sR3svt8VHLkl7m5Jel sS3paEuyUWXMrbEne3xJ0tMXtLzNkSdx+NuRtP4m5pbtvB7qNR 99Go07lgBc/ZGbU7F+3ORbsz6nQuOp0Ldue81blgN7ebu05ndKOruet+oMvtX HQ+1LVod86bnfN256L7gWt+8Cy7M+p2Rr/jLKdzwe6c+8CRcxsXiT7ssjtjwfWtznmrczF4MOsDXRvXXHTfv 8iC3Rn1OqNO88TgyODEeasz6nbG3M6o3bmw0RVzH120H523tiw 6W2Lelqjz6KK1ZdF+LOE9Hncfj9qPL9qPx9zPJP3PJNzPxJzPx p0nkt7nU/4Xkt4Xk+5PJN2fyla/lPW/nHF/Ou19dan2C6vrv7ha/eVV/1fXqr9eqP9Wsf7virXfLq7/h0r9D4TGn8HGX8HGt2DjOdp4QWq8IjUOSY2TamNAb4zqjTfNxn mrcdlu3PAbd/3GhN+YqjYW1huxRiPVaCzXG6l6I9ZozDUaY7XGqNnYmjOeXlX+ KKv9SVK8L7q8/cNSwPT7II71+rrvuZ5lNBrrvm36nu1/1/yTh1ak7zi2aSKIKuWKwAuUkCA8HRR9kEWJEAI4QeAFgecREBCA mqI5tm1oOiWE53hFVoN6OQInCBVeJKJlWK7jGLpuqCpCSBAQ4A We4wslEF+ujC2ujUfz85nSdDKfXikO3V77xe7CT3UXP783/pmvX/7Tc5m3p/IEi7Zl6JqiK7Jnm77reJ7tf1gcfcf2Hcc0dEM3FFkplbnkcn4q Wbw4lbs4tXo7Wnjtbrr38sLl6ZWpDD+WqNyP5m/NrEzFVyfn06feuPXSwOWjr98++fb9yxPx2cRKociLRKRYLJSEu VRuKrqaWS1XOAFCTDCBAkCCoEgSxZhgRDGEAo8hECmmBAUVxSm GFFaE4grkSqau+47jWWazYq6umjq1+GX7yujUa33/6X6cnZPYcdRxrdJxudxxtdxxtdxx7QPtevC3svnG39FuVTbfrG y+yT1yk3vkNtd5i+u8xXXe5jrvcJ13uM6Hn9zhOu/wnbeDLr7zDt95i++8yXXe4h65zT9ym998i9t8s/JIcJ2b3Oablc03Ko/c5B65xT1yg9t8o9Jxvdxxo7L5ZqXjeqXjWnnzDe6RG9zm65WOq +XN18qPXK88cqPSca3ccbUUPHDHtXLHlVLHlXLH1UrHtcrmq+W OK6WOq+WOa5X3e68G25WOq6WOKw+7Kh2XSx1Xyh3XKx3XKx1Xy w+7Nl/b2L1e6bhR6bha7rhc6rhW6bjJdVzfOOtapeMG13G90nGl3HGl1 DwyuN21Ssd1ruNG0NU8cnNwu6vljuuVzcFZl0ubr5U3X69svlr uuFTafLm8+Vpl87VKx5Vyx6VS8wteK3dcLndcKnZcKTcf6WKx4 1Ip2G6/VGy/UGw+z+VSx4Vix4Xi5sulzZdLHReL7e8VOi4WH7lSeuRKafOFwu YLxc5Lpc4r5c7Lxc6LhUcvFbdcLT9+tfz41fJnLpc+e7X4xI3y 52+Uv3i99JPXy//0NveVu/w/u8P93B3un9/jfmVC+NUH4DcegK9NCr89C//jIv4vUfynUfzXCfJUmu5ckvYuS68uS91rykBePVNS365oFzj9G m/cheYEMqexOU/tuORkFGdFcfOqW9ZdYFWpW1W9quxUsV/n1xszbuMorP52lH55An5z1VhQPqKk/8fMP1Qc6+vrvm02Go2qF/h3lm+bvme9Pz/P+k6V9B3HNAwIIBQgxRgjVKlUAr2jlAamGRQg4AWJio7jaKoKe AFBSAmFAAAAKBERQkAQFEn2HNexLI4TymUBCoAgKgAxuVyMLZW yOeHW7NrI9dibt2OzmXIqBwplMjxd/j/PF3/mYvGr51a/+PxE27MT/+gP3nh5ZKLq2a5jWqZhm6pnG55ruc4HUiA3rOCq61i6ThCWRcm ybSyqM6ni3YW16VRxJlVcKWMeyROx3LHX7780fOtvDl/Y0Xv9xvTSVGztwr1kLFMslrhgSjgUIAKAYoIgXivys4ncfHKtw gtBVQuCiSiSYKEugnFzRRoULGQIJYJkSoO6kIqIiVBCfMEx9ar ruM1ESMs1dVOXLJlzpy6VR4+88O6NLbcq/+QKF3ljNTKSjZzORkaX3m9ngrbcfna5/exy+7nl9nMbG699sK10vLHS8eZKxxsbG2+udry5urG72myvr3S 8udLx1mrHWx/uemO1/bWV9tc3Tn9tpf3ccvtrKx1BO7fcfnY58tpK5LXlyLnlyGg2cma p/bWV9nPLkdGlyOml9nPLHedW2s8sR0aWIqezkTNLzcOGspHRpcj Z5ciZ5fBwNjKcDb5L5MxyZDgTGclGzi5Hzi5HRpYiIxtHnl2OD GcjI9nImeBeS82zzi1Hzi6HR7KRkWzk7FLk3HLkzFJkaOMi55Y jpzeu37zmh48czkROL0XOLUfOrUROL0WGN253OhseyjR7R7Pho Uy4P8UOZcLD2fBwOtybCvemwgPp8GA63JtiTybCPclwXzLcmwz 1JELHY2x3ItyTYLvjoaOLoSOLoWOx0PFY6EiUOTDPHFwIHY6GD kVD++eZrrnQgfnQwfnQ/jlm7wzz8izzylzoldnQ3pKwmZEAACAASURBVOnQi9OhvbPsvhl 270xo91R4z1R473Rk32z7y9ORPVMde6Y69s088srMI/tmHt07veWVmc+8OvfZg3OfOzD7hUNzP3l84Z+ejH7l5OJXexZ/YSD2L0YSv3Ym+ZvnUv/2jfS/P7/0+5dW/uuV1b+6tvbk7dy2scKLk+X90+Xjc5W+BW40Dt9M4/MZfHkJ31il9/LSZFGaLStRXk0CLYuNVWoWZZvXXGJVZadqeDXLXwde46pc/ZNC7ctj8C8S4uwnKpH/IHGsr9d922o0GjXXalYhtE3fNvyH9W8+Shw9y6o6jmnogiAAXs AQQQgRRMHsQImKIiEEYdu0fNdTZJWrcDKVgsKxQABcmROxqCma Y9maqvECXMrxU/FcvgSBACjGAiT3Ftcujqej2fLlB5mhq7H3JpbvRstrnASwcvhO 6ZdPF3/hcukro6mf6Jrt3Pngf/r9N//o0B3TMDzbsk3DsnTX1Hzb9D3H9x3PsXzX8lzLc23PsZtZPp5jG oZIKMVEVVRN07IrhRtjc2OziXduLzzff/XPu769b/Re/4XZM1fm7s2tLKaL0XS+UBIoIUEdMwgRAhDwPBAEhDAHUJkTQHM BLx4jFNQfCpSUIEQxoQgF88QxAkEjCEgESxRjUBFhydKkwNptz jU0dUuXDA072Un1jWNvvvbaL11d+tGrXOjN1chgOtKfigymIoO ZyFCm+Xc4ExnOREYykZF0ZCQTOf1QQ7OR0WzkdCbQ0Paz2fYz2 fazS+1nl9rPLLWfybafW2ruBp+cXWo/t9R+bqn9zMaR55bazzavExwTObMUGclETi+1jy61n85GTmeadx xdipzORobSTV0byUSGMpGBdGQ4EzmdjQxn2P4U258OD2UiQ5nw YIrtT0UGUpGhbCRQnN5UZDAdGc5EhjLh/jTbl44MZyPDmchAmu1LhQfSkaFMZCgT6U+zfanwUCYynA0Pptn eZHggHShduD/N9qWagjiUYfuSbF+6+VoG02xfMjwQvKJMZCDN9ibDQ5nI6eDIV Lg/HWhueDDN9qbCD5/kVJI9lYwMpIMrsCfj7KkE259i+1LsiTh7PMb2JNhTSbY7zh5ZD B2Nsifi7Ik4ezTGHJxnDi+EjkbZI4uhA3PMvlnmwBxzcJ7ZP8e 8NM3snWFemWVemWX2TDG7Jpk908xL08zuqU07H7TtfMC8MMm8M Mlsn2CeHWO2TzC7HjA7HjDPjTHP3mO2jYW2j4e2jbPP3mefvR/ZNhbZPt6+daz9ufuPbB/r3DXeuWtiy47xx54f/+yLD57YN/n5fVNf3PvgS11TXzk8+9Vjcz9/dO6Xu+d/bSD6b07H/93ZxL8/l/z9t9N/ciH711eWn7yxtv3W2p77+QMTxRMz5f65yugi90ZceDcFL2fxjW V8d5U8yIuzJSlaUZK8koX6CjEKolmWLai5ku2Z/nqtVpfc6lns/daK/7lJ0lvU/donU2PlHySOVdepumbNs33L8E3DNjTX0HzH9B3Tt81AH137o/XRdxxT14JhRwwRV6lACIWKIBHJsWzXcWRJpphQTBBAIhGhACrl MhAAwdS2bNu0AZJTa9x8Kj8RXVvIFIsVoVLhREwhkm7PrRx6fW Lgwuzt+dy9WPn6bOHWfGEmywtI3nux/JUjhS8MZR999uY//vP3It+4/L/97ujv7LlW5KAuixIlFCORIFOVbV31bNP3HM+13KYJaW9MwXZMX Vdl2TJ029Axxt++/uDpQ28cOHPzzNXZs1en370bn0oUF9OF+XRhLlWYTeRmE7nMagk CSDBGAAG+WW0oWJ6BYhIMpEIBEoyAEMz/QUAQKIIixooka4oii6IsiYpCJRHLElUVSZUlkRCCoYSBCMsKEV xL9x3b3Vj31dIV0xCtSsa+ODg3cuL3Ls0y1ytt7+bDI5lwfyo8 kAkPZsKDgWqkI8Op98VxJBs5nYmMZiKnM5HT2ciZTFP7RrPtox vb3y2OZ5faXwvUMNs+mm2q5Nml9jPZ9tFs+9lscFZw2fbRpfbR pchIJjKcjoxk2k9n209nIkPpyGBTqiJD6fBAoHfZyHA2PJBm+1 PhoXRkOBsezLC9SXYgFRnORAbT4b5UU+OGMpGhbLg/xfYmI0OZyHA2MpBhexPh/lRkOBsZyjSPHMxERjYusqGG4YE025ts3n0oG+5NsX3J8FA2cjo bGUyzpxLhgVTzf8Zghu1NhgfTkdFsZDjL9iXZvlRkJBsZzYYH0 +ypDbUdzob7UuypZCCU4f4UezLO9iTCg+nwQJo9mWCPxdieBNu XYnsS7JEoezTKdsfZ7gR7IsYcWggdXmCPx9jjsdDBBaZrLnRwg TmyyBycZ16eYV6eYQ7MMwfmmZdnmd1TzEvTTNcss3eG2TXZ9vw DZs80s2ea2TXJbB1ndkwwuyaZFyaZbRPMc2PMjnFm5wNm5wTz3 H3mmfvs9vHwzonwtrHwM/ciW+937BzfvHNi8/axzq1jW3ZNPPbi5ON7Hnx298QTLz34QtfUT7068+VXZ37mwPTP HZv7pd7FX+mL/qv+6G8Nxf+f15L/4e30H7639GcXlv768vIzN9eev5vfO1Y4OFE8MV0eXODORPk348 L5FLi8hG+tkntrdDIvzpXlKKekgLYE9TWkF6hZUSygOcR0Da+6 vl4v2NXtRWfLbfCHSX3V9L9fkve98/cXx5rvO6axXnXdjcXzXFOzDc0JFq13rKb9+EH/+rvsR9e2MEQQIJHQfC6HMfFcT1MVSkSMycN0SBFTgRcgAIame4 6jykqpxJfKkAdkOS9EM6WVPB9fypVLFYTFyVj+7Xvp8xPL376f ffd++trM6p1o8fJMrudS9M7c2pW50rfeXP25Q/Odf/7u//K1nv/1a90/8qsH/9XT72TXOFWiIiYixrKIKYEI8BQKnm1+KD/cbqYl+a5T9RzL1DAQCoXy7ZnMmzfnJ2KrywW+VOIwxALAK3luI Z2fjK1ORlfmkrmVfCUYSQhMYAgEgjHFBAOIBAh4IZg5ThAODEZ JpLIsS5Iky5KmqZqqapqqa6pECSVYlkRFlhRZkigRRaIqokgxA ZxEBMfSffehPlquoZuGbNKKc//b3PD+V96+8tlruR+9UAyNZtneJNuXZAeS4YFkeCAZGUxFhjbac DoynIoMpzYMyUzkdCYymo6cTkdGM5HRbGQ0ExnNRM5kmy3YPZu NnMtGzgQHZ9vPZiNn3j+rfTTbPpqNnE5HRoKLpCMj6ea9TmciI +nwQIodSIaH0pGhTDiws/qTgVyy/Sm2L9F0PwdSbE+S7U2wg6nwUJrtS7I98UDXNpzTONuXCg+lwwM p9mSCPZWIDKabluDJeFMNBzPsqQTbk4g8VK7ueLgvFRnOhocyb G+S7YmHB9JN67InwZ5KBPZseCjNnkqwfanAomR7k+zJeHgwHTm dDQ+m2ZPxcG8yGLsI9yXZk/Fwf7ppTp6Isd3x4CuwPYnQ0WjoZILtT7GnkszRaOjwInsizvYk 2JPx0KF55tV59niMPRELHVpg9s2EDsyzRxZDhxeYfTPMS9PMgX nm1Xlm3yzzwhSzZ5p5ZZbZN9P2wmTbjglm9xTz8nTb7slNW8fb to8zL0wxL0wy28Y3PXOvbds48/wD5vkHzNYx5ul7zNYxZud4aPsY8/Rd5ul74e3jkZ1jkWfvdzx1t2Pr2CO7Jh59frxz2/0tO8Y+s2fycy9PPbF38ot7Jr70yuRPH5796rHZnz82+0sn5v9l/+JvjMS/djbx268n/9MbyT88n/2LyyvfvLb63I3VXXdy+yaKh6dLJ2fKA3Pl0Sj3ZlI4n4ZXsujm Mr6fE6cK0lxZjnFKWtCWkZ4jRlE0ONkCqk0Nz/PXLX+9r2T8ZML72SmS0T9uF/vvI471+nrN93zbajTq7sOaMYE+Wob1vj6avmP67kZ9sO+qoujZ lu9YtmVapiVRsZArSKKsq6osihiRYNGrQDUwwpQQXVMd0wK8wF X4YlnIFXkACcQ0X4aZXHkqvpwrlNdK4NrMyvmJlegqOn8vcfb6 wnsTy70X54+/N7918PZrN2IIYgHSqTR3cXLt64eufek/9/yjf3PkZ/6/s+kcX3UNQ1VlkeiKJItYpFiWqKFIvvvhKdiu5bm2uxGl0VWFq3 C5fLlQqgABYoCaBdYQpkQsVuBiujgVXZ1PFVZyFYHjoSBghFCw Uo0AgrnbgBcoJRRjWZRkSQr+BjXCcbMKEaIYq7KkKjKGoFIqIQ hUWRIJDpbQCQYjCEaUIF2RmpV9bcu1DNc2Pcu0DUXXsJ0Y184d fvfMyK9cTv/YxRJzbpntS7Kn4mxvgu1LsH0bWjmYDA8mwwOB0xoIZaBiqchIU 8giI+nI6XRTNE9n2k+n20cz7WcykdFM85jAGR9JR4ZTkdPp9tO Z9tFMZDgVGUo1rcWh9IYib8hTbyI8kIoMpcP9KfZUgj2VZPtT7 ECS7U2wJ+NsXyI8kGL7UuzJOHsizvYl2cEU25tgT8TYQGWCs45 Hm7t9SfZEnD0RY/tSbH+a7U0EPmxguIW7E+yJWLgv1XTJT8TYk/HIUDo8mGFPJtnjsXBfKjKcCQ+k2BNxtjvedNgH02x3nD2ZCDz0 cE+CPREL96ciw5lw0NUdD3ztcF+SPR5rSupghu2Os8eibH8yPJ gO9yTYo4vsiVjgXDNHo8yr8+zxKHsqwZ5MhA4tMvvnQseibHc8 dHiReXmG6Zplj0bZI4vMvlnmxSlm/xxzaIHpmmN2TTIvTjFdc0zXbNvuqU3bJ5gXppi908yeqbZt45u 2jrW9MMnsnmrbMbHp6Xttz40xOx8wOx+0bRtve/Iu88wYs32C2TbOPHmH+dadwNdmn70X/ttbkafvtu8Y37x9fPMzdx955m7nzrFHd088vmviMzvuP7F7/AuvTP3kgZkvdU39dNfkzx6Z++enFv5FX/RXB6K/ObD4b8/Ef/et9O+9k/njdzN/eXHpWzdWt9/Nv3gv33W/cORBsWeuMrjAnVnk3orx76Xh1WV8e5WM5ehkQZory3FeTQvqMt RyxChJJqdYQLM1y/eq66OC+cS8+a/vQ2h9rIHs71Uc642GTYDJFXy/5tq2Y8iNmhtkL/q26Vu6Z2mepfu26QX2Y3P80Qzi1+9nxnyHFWlbvms7jhmsgAoF IPCCLEqaqumaXilzCCBRpMEif1AAANJcCS6tlQulymqRz65Vyj xcKfJTiZXp5NpqSeCQuLDM3ZjLX5/ND1xePPbubPeFxa7XHrw7lhmLF1bL2NJ0zzQbntVY90xdn0/mXj038bfHby6kVxUJixQHq3SpEpUpUmWiSkSTqOdYQRVI33Wah uRDfbdtU9cpxoDny6UyFECQnokhwghDAHhA4kvl2fhaocgDQRB 4HkOMIBI4HgEgU1EkIiWUUioSIhIqUSpSKksSwVgWRYJxMExJI MIQSCKVRCJiLFEiEixwFSTwwSoRGAEMBUnEEsGKJJpBOR8nKFd herZlm6qpU6OYMi/0x0eO/en5SeZy+R+/vcb2J9mTCbYnsSGRGyrZ17Qow4PJ8GBqw65MB6Zl+3D6wy3TPp qJnE63D6cjw+n20+n2YHtoQw1H0pGhVHggGRlMtg+n2gdT4f4k 258KD6bCQ+lwf5LtSbB9yUjweU+C7Y6zvUm2P9mUv+4E25tke1 Nsd5w9Hmd7kmxvku1JhI7F2BMxtifJ9qbYngR7LMqeiLOnkmxv KnQ8FjoaZXsSbH8q1JMIHY2yx2NsX5LtT7HdcfZIlD2ZYAfSbF 8qdDzKHoux/anwYJo9mQgdjYZ6EsFwZ+h4jD0aC/clm+OYx2Ps8Vh4IB0ZzrCnkuzRaPhkIjKcCQ+lQydioaBrJBPu S7FHo2x3IrCCQ92x0JFo+FSSHUqzp5KhQ4vskcXgSULHYsz+ef ZolD2VYHsToSOLzCtzoSNRtjvOHo0yL88w+2ZDRxdDx6Khrjnm xUlm3xxzaIE5MMfsnmR2TTKvzDEH5pmXpjdtH297YZLZN8Psnd m0fWLTs2NtuyaZPVNtzz/Y9NT9Tc/cb3v+AfP8g7Zt45uevNP21F1m+wSzbaLtW3eZb95mnr3PbB9nn r3PfPN26G/vhLeORbaPhZ+6G/nmrY7n7m/eOf7IjrHOZ+4+uvXe47snPvfy5BMvPvj8rrGf2Df15UOz/+zY/M8dn/uFo7O/0jP/68Px3zqT+L9Px3/3bOIP3sn+2aWVb1xdeerqyvZba3vGCgcelI48KJ2cKg3NV87Fw Nsp8F4KXF1Ct1fpeF6cKkrzZSnOqxmor2A9R/SSaPKKLZmu7lUPLMsdt8T/axpT7+Mbf/yexNFXqHKxT3n3lL2xzPy653qW7ltmUEPbtwzP0j3L9C3Ttw3X bK4S5Qf2o2v5nu0FIRr3A1UUHwqlY7mOTTEROF7ghFKxDAUgii IUoCxKsijKklQqVdby/GKmOJ0opFdKHA+SK5X7i6sTsbVMrrJU4DN5bj61VuDgSoVEV+H 1+cK+N6ZefXO691L03fGlxWVhpYRzZXRnOjH43lg0W8QIyhSrE kUCDwAUBOE7VukiCBAsSCKCXA6Wc5auVX3X9+zvEEfPtnzHtUw LQcRzPIKQkmZmEiUEQSRSqczjWCa/tFoql7lKhQui1QIvSJQGBcsJxkAAAIBmUF4AUIAipZQQKAgipQ RjBIBIqUgIAgBDSBAWeJ4gJFOKEZQokUUqU6rKVKKEYCQSpMvU sQzPNl3LdC3DtwMXW9Ro2Rl7B47sP/jme1+4tPKj7+TZ4TTbHWNPxtieGHsqzp6Kh3vj4b54uC/O9sXDfYlwX4IdSIQHk+2DifbBRPtgsj2wAYeS7UPJyFBztz3YD fzxoVT7YLJ9KNU+nGofTkUGU+H+RCQwFQeSkb54uC8e7k+yAym 2N8H2xNieONuXZHuTbHeMPRFle+LsqQR7Ms4eX2zu9sTZ4zH26 CJ7PM6eTLDdCeboYujIAnsyxvbEg4AGe2SxKfRHo6FDC+yJWNM cO7IYOrLI9iTY3iR7IsYcXAgdj7F9abYvyR5bDB1eYHsS7ECKP RkPHV4IHY+xA6lwfyp0IsYcXmBPJtiBFNvcXWR7kuHBdPhUkj2 8wB6PhQfT4aF06EQ8dGiB7UlEhtLhvlTo8CJ7dDEYagx1x5lXF 0Ld8fBgOtyXCh1aDB1caMZkjseYrjnm0GLzP9OxGPPyTOjgfGB mBkoXOrzIHo8xB+aZFyaZl2eYw4vMoQXmxSlm5wSzb4Y5MM+8P NO2bbxt5wNm3yyzb2bTzommFL40zex6sOnpe5ueurdp54O2Fx6 07ZjY9K07bd+6w2ybYHaMtz11d9PXb7Y9dY/ZNs48e7/tGzc3feMW89x9dtsY+9Sd0Ndvhp+80759rH3bWPu37nT87e3O7 WOPvjCxZef4Y8/e++zzY59/efIn9k9/6cDMl/dN/syBqZ8/Mf/LvYv/smf+108tfG0k/jtvpP/j25k/eCv9Z+cz37i28uzttZ23c3tu5/aPF45Ol07NcUNzlbOLlbeT4GIWXV/Gd5bxRE6cLsoLFTnOKRlBXUVGnpplyaK6wxvuHyfETdP6U0npB 6mHH+J7EseqjPXBXY0392tLs7ZjeJbhmpZrGr5leJbp25Zvmb5 lvr/ysm14pu4Ymm3qnm34tunblu85313c4YMLFXiOLYsUcIIoSlCAX JkDvMDzgONIkSOx5cp0sjAVz81lKqlVLr1SXkgV780tJ5YrApF Tq+Xet26dvTJZ4DFHlIlk5aWzkwfemr4TLcbX0FqZ3J5beedOt OedBy+fvnn0jduT0SWCEAQCJVgkmCIkBf4pRiIJUguRSDGGkCA gixCWV4Xiqm0ZVd/xPdt3nQ/F4i3Ldx3LNCCAEACCEBAEQRAooRgTSggltMLBQoGrlHmBBwQhi UpB6ntzYjgvIIgUWQY8DwAgiCAB8jwfjCcQhAWOBzyvSDLFhBC sa6oqS6osWabuOZbnOp5ru47le7brWo5tOrbpWIapqZauupbhu 5Znb5Q7s0zLUHQNmfF7+pn9184M/saF+I+fL7SdybLdMfZ4lO2Osd0x9mSUPRlne+KBVrKn4mxfPNK X6OhPdA4mHhtJPXo61TGUjPQnwn2JpoHZnwz3JcKDichQMjKYj PQnIgOJyEAyMpCK9CcjvQm2Nx7uT0b6E+ypOHsykOAEeyrOnoi yJ2LsqTjbk2CPx9hji+yJaKg7HjoeC0QtdCIa6o6Fji6yBxfYI 4vsiXjoWDx0cDH06jx7LMqeiIWOR0MHF5rO6Yl46HCU2T/PHllku+PNYbsDC6HA+z4WYw7MMYcWQycTbE8ydGQxdGCePRZne 5Jsd5w5MB86tMCeSrJ9qdCxKLN/LnQ0yval2L4UezzGHlyIdMcjA+nwqST76gJzcCHUmwz1p0LHo2 3755ij8VBfOtSbZA4ttL26EMSym9c8GmX702x/KnR4kdk/F+pOBKFqZt8ss38+dDLO9iZCx6LM3pnQ/rlwd6K9O7751flH9s1uPrIY6Y6xBxeYFyaZF6eYQwvM4UXmpel N2ybaXpoOhh3bto1t2jbetneG6Zpt2zW56el7bTvGmZemmRenN j1zf9O37rZtn2h7YbLt+Qebnry76W9ut20bZ3Y+aHvm3qa/vrHpydvMtnHmufG2r9/+J395Y9NTd9u2jbU9eaftL6+HvnEr/Nz98Nb74W/eCn/9Rvszdzu2j2/eev+Rb93ufPrO4y+Mf3bPgydemnzi+bEvvDD2pQNTXzky+9XDM z9/YPoXT8z92lD0N0/HvzYY/X9Px/7z25k/vrD0l5eWvnlp6elrKzvv5V8aK3SNFY5MFHpnyiOL/LmY8HZMuJiC15fx3TU6kaNTeXGhLCcELQP1VaQXiCHq7rjk/syk+MX3iglq/6BlMeB7daudtaTRv8Ma2iVlFxzf9i3TtWzXNP1geLEpc4ZvBYr ZnK1hG5ptaJ5lBikmvut4HyzB/WH/uurYrmU5hmkbhsAJUEAClhcyxftzS2MLq9PJ4myyOJMoTMdzM8 nidKI4kypPJorLRQioHFsuP3nkzePvjK9xpMSDiUTx9bvZ+BqM r4HFbOnWzNLIxZm+85MHXh97bzxVKAscxxMEMULvr9IFm6t0AZ 7bWKULSgQTDCmGCkUUFEXM+57l+47vOb77EQvRmIYBgkVccXPM FAgQQSiLoiJKFBGRUBETSihGCAiAYIwQAs3KGhQjBAGEABFMEU QIAK7MyZKsKQpF2NA01zY926p6TtV3qr7dVGrP9r3ANrc2dm3P tXzX2kioCgZ/N+Zi25bvOK6tW7ZiljP2+ZOZoUN/9e5Y+EL+x15fYU/F2aMLTWPtxEOVjLE9MbYn1nEq/thA4rFT0R/fPxU6NPP54eTnR9OfO51+YjT9xOnUE6dTnxlJPTaSemQw1d4XD/fGw/2JcH883JsI98TDPfHwqUTTSOyONmW3J8YeW2SPLzbvdTwWPrLQ fjz6SE/8sd74Z07GPtsd+8ypxOOnEp3dsfZDC+GD8+zRRfZolHl1kXllL nRwIXR0kT32/1P33lFN5ev+MHOnjw4hJKGqIGJFR2fOmVNmzplz5kxvzoxdQFE EERAsFMGCo4KCIvbeGzUJJQnpnfRKCr2n997B/f4RdOace9/1rnvfe3/rd/f6LtYm2Qk7LPis5/k+nyKG1QtgtXxYgyj2sjimQQQ7w485J4i5LI69LI459+Kpq9LY i+KYWj7srCDmsiT2qjTmvAh2hhfbII691ht7RRpmC8ZekYQ7a1 gtL+a8MFxsxl0Wzz8vSLkqSb2vWHRXvuCiKO4cP/aaNO6OPPGadP55Qco16eJHytSHypSrkgUNooQbvXF35bHXpLBa fky9IPaWLOaOIqZBBDvNC6NtzNVe2BkerIYbc0USe6s35qoUVs OF1XBjr0gSb/QmnedDDlHAxxjJV0RJV8SxJ9jQqh5YvQB2QQit4UIqGbBf2LB6 AewsH3qECTlEg53iwOr4kBNsSCkVWkmPreHEn+YmHKHHl1Ljjj BjTrDjTrASK2nzS0jzjjESTrJjKmjRBXjIPiK0kg47TIfuJ0H3 4GJLqfFHeuIO0eKLCIn7ifMP0xOPMOIOkhL34haUkxdWMRYepS eXEJNLiAuP0pOrGMnHGckV1JQy8pITzGV1nBVn2GknGO/Xsj68Ivjohugv1/ifXuV/fV/8U5N8Y7M8o1GWDVcWYgYP4ofLcUNHcEOnqKP1rPErnMkb7In73 MkmiQap0HYp9TilnjJo6Bk1cyZswimbTGXr0zpGjS69018iNES 1Ta3r0Rn/jzTX/4mBjKdf5Lh1xPWwxjok8Qe9Yb+DWUD0uoOeMES6gx5n0OsKeJy Bl/212xn0/YqPsxEF/z6lwOMJ+nyhgM9uteq1+qFRde+QWjms7h+elPRPsiQjon6VSDk hUkwI+6aUY6Ypna1vaBxO4KJ65IoJA4rTLx6Y7BvXGs3WgN/n9/vFfeNXnuIuPsHUPiYgqTICd4DE65Mox0bGVWMTarM57D2uMekN NoslbPsYzuQy6rQGg85iMv42pctqMZp0U26HJRTwzaqA/iN+ksfh1Gs0Oq1Op9OppqY0ao1epzcbTBajSa/VuewOt8tlNBjMRrPNYjHo9WazOZxtbbfZzEaTTqvVqNRh7aDFZ HY6HH6fz+/zBP3eUNAXfGld7vf8KxS+OP93j/iCfm/I5w35fdMBfyjgC/jcfo/T57K57WaH3eg2T3mpbfr7Ndca4cvb+0CtI7F3emMvCmMvCmMvi 14glzi8km5JU2+KYacYf77KX3KOndTAWXNfuvqe9P37kvfvS9b cl6y8K1lyS7zojmTBHWncDUnMTWnMTUnMNXHMNUlMGGSvSWKui GOuiGOuiWOuSmIui2IuCmMviWIvi2MviuLOC+ZdEqXekC67Kl5 2SbDqkuD9q6LV10UrrwjTLglXXBGlXBbFXxDFnOVDT3OhBu1gN QAAIABJREFUtXxovQh6Xgg7y4ee5kHrBNDzQtg5AayGC63hQuu F0AYRrI4PPcWBneXDLohgDSLoaS6shhvTIIq5LI45L4RVc2Pq+ LFXJDGXxbBaAbSaC2sQxVyVwi6IYNVc2BlezGVJzPXemMvieWd 5qecF0NOsiHLK3HLKwtOc5OvShNuypJvSJef5S+r5K2/3rrkve++qKO0cd8VV0cpHiiX3FAl1/JgzvJjr0pjbcliDCHqKA6sXhufRsFo+7BQnJtxQX5VAa7jQE2z YBXHsNemCC8Log6QVx+kfNnChVfRFNZx5v7Bi6niwCyLYGR60k gE51gM7y4edE8xOWn5hw+r4sFMcSAkVWkaNq2YvrOfPO0wD7UI llpMXnuYsOctbWc1aUkaK248HHyDOq6DG7yNACgmQchqkkgE9Q IovxCWVU+YfpS88TF9xiLKoCAcrxCZVUFYdo60sJy3cj4/O7158mLK6kpSQ0xlb0J1axUipYswvI88rwidXUBedYKb+wlxcQ Vl6lLbyLHvNRd4H9Zzfn+n58yXe3+5IPr8v+eq2cO1d8aZmRVb nQE5H3x6EfB+q/xBpuIo6Wk0ZOUsducyauMVXPRSqngmm2iRqlFKPHzSSh4zMISN 3zCJS2WQa+4TRCR82L6cZUqgaif3/xOT6Pzet9ip4zluHnQ+qrSMyX8Azu9PvcQU9zhdYGf7WFXA7Ah 5nwOv2u12+WXz0hPEx5Jstc2b3H38FSm94fh30+y0Wa2/fqGxgXKPVW0zmKa1R2DfFlo5wesdYvZOKcbOgX0XhyIfHVJLBy RZqbxtTQZEOmy02k8Wu1hn0Oq1MOXAfSdtx8tGRm11Ufv/IhFoxNMmTjfJ6R8YmdSqVRqc16PWzKV0Ws8lkNJhMRr1eZ9Ibr Caz0aA36rQGndao1/42pctpM/t97lnc+Q9SDD1Bn8flcNisVqvFOjE2PjU55bA7zCaT0Wgwm8wG nd5sMDnsDqPB8FIkrtfqwpho0OnMRpPNYnXa7b4wC/3FL2qWiP4S/oK+YMAbCvpDQX8o5A8FfaGgLxTyh0K+UMg/HQqEQv5QKBAM+vxel9tpdZgNVr3aoBrTTgxODEpHlcLBXo5SxF QI6Opxpddt9vTSXI9ryY9ufwvnvwsfgT5SxF4Wxl4QxF4Sxl4S xl4Wxl4Wxl0RLbvbO6+es6yOJZxyfHNX/Eo58Y1K8huV5DcqSG9UkN84TH7jMPnNShKsmpF6W5J0tzfhpiT xpiTxujjhhjjhhiThujjxmij+qij+mjjxunj+NfH8K6LEK6K4y 6LYi4KYen5sgyDlmnhhPRdcTn59L+71ffg39hPe2Id/bS9u7gFC/C+MVVdFqReFCbXcxDpe4nlhYoMoro4fW82Nq+PHNwjj6vmxNdz Yak78OUH8BWFsHT/2FCehlpd4UZRwURRXy4s7xU48L0i5Kk69JE49x0ut56dcFS+4K k48J0is4SbWCxOvSGIbhDHVnNhqbsIl8fwb0nlXJYln+UvO82N Osf54kX+eMvHTNUFUJWXJ7d7kG72pddy4SvLbhyhvVFLf2E98d Xf3a0X4dw5TYdU9y+p5S+r5865KEu/K512VJNZwE87xE673zrvZm9wgXFTLXXxNvOSefNFt2fxz/ISTrMSLovk3exMvChdWs+fsJ257IudM2BMOEhdWUlMbBLGXxLB aPqSCDqlkwOp4sHMC6HFWeDMRVseHneZCyqiQ/WTYcVZSPX9hFT0qq/3DClLsAfyqc5w1p3vi81BvpCOXHiJ/W8+G7exM2IuLPUSHHWFCDlJged1JpaSEEuLb2Z3vZsCXFGLi81 CryknQ7I7Enci/HiNBd6N+V0GGbENC09uWFKLfO0RMPEBYXElNKMAm7CMuOEJPOk pPLiEuLiOtqun53QXu789xPjhB/+B0zx+vCf56U/TJZd7fLnA+vyP+/qns52eyjY8kmY29OV0DhdihfeiBclRfFXG4hjFe3zN+kTF2kzX +SKRuk+k6lHq0Qovv01OHzcwxC3fc3DtpEWnsX4ktMJzq8bDtf wgQf3v8p6k8HjHDdq3c+bjWOib3BTwB90sej/NlyEnQGw7Mc4eLyoDH5XU7vC5ncDaNwB30uX/dggz/53t/ZVkHvd6A12uzWcNll1GnnVLr+PIxUZ+qizV8v1uCY/QS2HKadGxcZ+P2TXWw+7CCIeWkAQCeyxVDpy4/uY8glF1sPXwD/QTH5/UOWUxms8E4odJxJEN0wYCsb9yg0+m1OoNeZzYZZ1O6dFq9Xmcx mYwGfdgiV6fXGPVak1Fvs1rsNqvRoLeYjVaz0eNy/FqgeT3/uvyeYMDvcbm0Gm3YLkiv1dttNofdYTAYTSaT3WZTTalUU1NGg8 Gg1ZsMBq1Gazaa3G6nx+3w+zyhQCDo94VtgYKzBaAvFPSHQoHp 6dkVCnoDPpff6/R7nT6Pw+O2eVx2l93iMOst+intxJB6rH9soHdEIRqW8/slLKWQruDTZFyylE2UsggSNlHCJvZySL1sopRFVA3LPB6Le6rP h747+OhicSMuHjEEejYQe00EO8+DXRDEXhTEXhTEXxGuuiuNqW ZseyojDlrARylV+JExi3fE7JVqnAKVY9DkGbN6uZMO6DFaygXe mkeytLvSZTdFy26J0+5IVt6VLrkuWnxVuPSWeOU9adpt0crrwl XXhatuiJffECddFMSe48U3CJZeFkYdIuU9kwsm7Eqda8ziHbN4 Bw3uOz1TaaeY0YdIH17ir7kkXHFBkHZRkHZRsPI8P61BsLhBsK iev6iOu6SOm3qOl1LPSz3HX36Wt+o8P+2SIO2yYMV5XtpZznuX BEsvChJO9aSeYCYdpb1VQk441fP+ZeHqet7KBv7Kq6K0a+Kl9f yU05wll4VpNySrrotXnuelneX+9V4v9Dhj5xM5AAB3Wao5ldS0 m5LF5wUJR2hLTzERMqNI7Rw1eUYNnlGzFzdo+eGaAFSIXX1F+L unfWm3pCvPcVfWc1fe6V3zSLn8siixkppymp16kT/nGCP2GH11Lfv9q6JVd3vTrotXnGH//gJ/RQM//hiDO2b7trYn8TBlxU1pbL0gupIOLaWFSY7QE2zIQTLsMAN2hgc 7zYUeokGKSdBjPfG1/LR6HiwP/dMZJlFpSiwlxR3AR29vTy3E1HQOGl3BsgeSd7fClx5jLK7mLDz GSC7GpxwgxJeQEgq7L2KGci6y39zcGrcHLRyzYfjqlF0dr29u+ 10FSalyFF7jgTPgXSLtzhuC6FzU0gO4hAJcfBk1sYI6bx8+pRi/+gQj7QQdko+Oy+38XRX1L1f4H13ifXia8Uldz+c3BJ/eFX92R/zldcHau6ItLYpt7X1ZcPmuZllRZ38lZfQ4bewX0nA1cfgyZ+Ku UHVfqHrIm2wVq9B9esyAAT9goAzoOSMm/pQtg6eLbBrPRI+7gv/jnfV/GhyfA4CbT3FeLXM8rrVNDvgCbr/b7ve8aKjDbJ4wLHqcQe/sV7/H5XU5Z/trfxgfZ8kxsyWkbxYcw15nQY9nOuB3O50Gnd6g10+ptWMaa/+E+VYn70orUzmsGtdYGL2Tj4nSZ2RZj0IlGzNIhjS9AxMcoeJK I+HEXUwjls+VDqpUqnBdFk7pGh1XsyWDEuWITqvVh3UpL1O69C 9Suswmk8FgMhnsNqvDYXPYrS6H3WGzWs1Gm9ViNhlsFov/BWa92N3zhhvtoH8WyLwet8lg1Gt1Oq0ubENpCSdAGAxWi0Wr1q qn1Faz2WTQO+2OgN/v9bjDepug3xfweQMv3mc6FJyeDgYDbp/L6rEbHWaNSTWiGVFoRvsm+iUjcn6/iKnk05VChpxHk/Ppch5NwafJeNReDllIRQtI7TIuWc6jyrjkXg5ZziX3cki9HJKM R5HzqUo+TSmgK/g0KYc01i92OgweqyYkpbm6Htxrgr/XLIluGoi5KYmp58fW82Ma+PMviVbdEEGraNeZU3c46ohiXD68r 0thxA2YvcEZAAA4E/ZOufGpSDunkhyxD5dQzVzWwPm3EkLEQUJiDTP1LPvNEmLEPtzC Mz2rr/CjKkgRBdiIvdh3y4nJ1YxVlwXJFwTz6gUrLwmiSohnsCMAAIyb PO1iXYdExxm1AgAgnnIkl5OSK8nzDlNe2dMdsQv9Wg56XhlpyU nmnGJ8xI5OUAH2vTOseUdoEdmoV7O7FlaSU3+hv1WEj9jZFbG9 E1SEW1XHSa6iLz1MWX6IvOAQZfM96cpfGHH7CXMLcRF7uiMKsJ HF+KVV9I9viFc08N4tI0dkoyK2dbxagFtSx44/TMm4KQIA4BJtMvIQZXUDf8UZ7oITPR+c4+hdAQAAMDJDp9xIGL B4AtMOT/CjOs7i89y0C/y38rERWV0Rxfg5R+gr6rmplZTFFeRVdez5J5gb70k/PE6PLSVFH6VHFOEjsjrfyUWnneP8/X7vO8UEtFh3GDEQVUlZdV0ce5QZvZ8MO86CnRXATnFgBymJlfT 5tdwF5wSJR5mx+0jzjjEX1guWneMtryS/nY44+FQ+YHAvKiW9trFt1xWeyeE3OAMdXHXqrvb5Rdg/1nPnHcRHZcDjdra/f5KReJCYWogZVTvvk8de3YpI3YfV230AAHAHLQsKMB8fJgEzM4 +o4/G5XZNmT9YVHiSjLe0ALuEgOa6UGr8XPz8Ps6qSmnqIBM3t2lLP +uwIaWEJ/qPz7JSD2OS8znl70X9uYH1zT/zZJe5Xl7lf3RJ8c1+86Zk047FkV4ssv2sgF6nIbZGVd/XVUEfresZLuvq2PRSl3+aVIhT3BSq4TIsQq1FyLWnIyBgz5xHG Iq/3ryWqJv/nOY//FRL4zPS0i4VzXytzPKu3qYZ8PnfA7fJ5PP4XgPhiJ9Ed9DqDHk fQ4wrXkn630+92Brxhiy130O8JBf3BlxRxn+dfZtkhv8/lcphNJo/HqzeYBdJ+bI+ykz2CE453sgca4LxnZNmwykKXTj3DiU/exZVeRnfQ5fze0U6abHJSa9BqjXqDXqvXafUatVqj1hiNJrXWo FapDXq9QWfQqNU6rdaoMxj0Bp1WY9Tr7Daby+nyuDxup8NusRg NerPRaDWbDXqtUa8zGvRhxrXP6wkG/WFwDAZ8/7y84YY3jI86rU6j1mjU2rBzpUGn06i1JqPJbrN7XC6f1+NxO81 Go16jtZhMXo87FJptkwN+t8dusOpGdWOKyQHxcC9XKWDIOCQxv VtA6ZL0EHo5ZAmHLGLixUy8lE2SskhiBr6XTZL24CQ9OBmP0ss hSVkEGZcs41HkfJpCQJMLaHIeVc6jKQR0pYCuFDD6hcwBMWtQy ukTsyZHFG6PzefSWbpvOU9vr7z24K3WsbiWvrh70th6XsxZbvI lwcor/OhKcqfccAo3OucQMfooOWJv99tlRMqwBQCA3zVwIgowEQdwBzo GmsS6PzVw3i4lVBNGm0Ta9+t65pQQTmFHHvLUSVXUuQfwW+6JO 2UGtMJ4uGMguZIMqyClXeKnnue/f4EXfZBwAjUEAEBJqzLix5aI9W1zC7sH9W4AAP50kh6xrf3jGu YD1hS613CHOv6HXxivZKP2NyqaOep/1LLe2YOJ2Ye/TZu8RhyN24eDFOOqOgbRUn27QJt1T/JOQXfkHgySryHIjV29egAAcm+LIzKQ+5uVnTJDR68h964Yshcb X0mdu5+YcUfcIdSiJfrzpLGFR6lvbOvYdkMIAMBFysS7Rbg1Na xVDfxFdZw1p1kaq2/K4ovI6orYgYpIb79DnQAAoLC1/60DxLj9hKMtyq5eQ6fCdAA+AMnHvLULdYMxyR63Nwl1AACcRA1 F5GF3NSk7eg0oobakRRlTSU2qosXkY+4QRx/ytK/tI6w6w44vIUMOM2F1fGg1J6aEsuAQdX4V891SEnQ/YUUFZflxeuwRWnwlNaEQE50Bh+Wh8x7JlBpnaiEmOgM+oHUKx2 2/ryC/uvZZSiHqL/Vs6N7upNzO9FpGSgEmOg/z/lFKTHrbst2di/fj5hV0v7G+KfcCy+4JAgDA7Ddl1DHEw5Y/HSbP2d4+rHPlXGBFb2x67wglvowcsxeXmI1acZCQdpgyZxuiFq EEnj9vYU8t2I9bUNz9UzWNO2A6BlfOP4j99Czzp8vcD2voy05Q Vhwn//EXStZjcS5S+fk17l/PMj49Q1t3i1eBH8xqlGY9FHXLdeJJWy1xuKhNfoc1/pg32STVdCj1uD59XudAVOPolxwd3+L7b0PB/5fjvygffD497erBeG+U257V21TDPn+4v36RbeJ1B33eoNcTnB3 XhB90+T0Oj8vhczmD3llySdDnDgV8s5pl34v++p9VNAG/12QwTE1OWS1Ws91DEY83knuJ/EHZkMrmcE1oTFdb6QcuIPdfwZRd6+6gyUTKCbFybHRcZTKYTEa TyWTWa/VhTV44PtBmsainVLoX2TUGnU6r0ZiMRrfL6XTY7Tabw2a1Ws1a jWpyfCws0TMZ9Ua9zmoxGfRao0HntNv8Pk8w4A8GXkKk97fgGK 77XC6HQacz6vVatTYscTHo9A673e/z+n1eh82mVWsMep3DYfN5XNOhwPR0wOdxuK16s2pwqo8/KGbIuGQxEydk4IUMvJBBEDEIEhZJyiFLWKReDrmXTZHxqL1cai +XLOVQxEy8lEWSMPESJraXS5Hz6QoBQ8ajyXhUBZ+mFDKVop4+ IbNPyOwTMvqEjMFe7pBC2C/j98u4g9KeIQpiuKlBcK4EfaL48smqz66hIluGY1v64pr7YPU86 GlOcoMg7QI3qoxI6DMdQPTFVVF/aJR9dJ2fdJxGH7EAAPDxBe6qcz0LTtCqMEMAAFR0DiYfp+kdfg AAcp7J4ivJoenn/HEbpIRQgx15/vy5xR2cMHsBACD3m5IqSPOqaKsvCn7fwIUewJ3sGgQA4D5j8uN qxl/P9Oy4JzG7AsJxW3wR9q/VzAmTZ1TvZg2Y1RZvn8a15ghl7wMpAAC3KBMRme1f1bIAAMBI9 dACLEKoNTn8nCGLQu3wBadLG+X/thXJG7YCAODyhQSj1i/P9JxBDQWnZ0Z0Lo3ZCwDAI7YqYkfXwZY+AABs3uCQwQMAAL3PF JnduemGEACAS/jRyBzU+7Xs1VdEqTU9q49Rp4wekzv42WXBx+c4355jC0as42bv h3XsN3MwcK4aAIBJq09r8wEAUI8ZjtiFRvYaAADw+KclU451dy T7EAPB0Myk0T1m9gIAgOszxxZg3s3urMeNwiX6iJ2oVUeo844w Yk5z48/wYsqoiQdIi0/2QEtIn59lryzuTixAz6+gxB8kJuxGQbbCb+FHqtoHfr7Ml0/YF+d1QXK6elXOwPTz/beFr/3U+HE1Y9VRyvLibsmIJRCakU05/nCItCin/S/luLfT4Zfxoxfa+99d+yR6a8tfjlG/r6FTpLpJvet69/DcTCR0Z6dS5dh3lRu5peW947SEYkL8zs6EHR2rKkjR2R0baxlU qW77Rc7XZ5iL92MXZCPL7gmmnwMAAKRf4iwt6PqkmpZSTnjImq L3Gf9wmPDtVc4nl9jfXOaIJ+zSKdumu4JND0XfXefSBk16h19t 95EHTZn3BDXYvpvcyTsC1WOhqpU3mUsYgZINn7N1XOP/OKHnv66tngkEXNR27/Uya9NFu2484PcEPO7Z/trn+nU8/ZLcE8ZHt9Pndvpm60dXwOMM+jyhgP+lMs//Wy3NixO3w+nzer1ut9loVKm0VqtdqzXI+4d4EuVNODX7dGvJ1W 4Mq48pGuRJR3i9w5zeEfnAhE6jM7ygWxsNeovJHI5XDad0hT1v dBqtxWxxOV0Om12n1ei0Or1G47BZHXabTqc16LQ2q1mrVuvUKo NWazLozAad2ai3WUw+ryf0Kzj6ZlMM/wkrvdNBv9vp0Gk0FpPZbrP5fF6/PzxI8Xk9TrvN6vW4g35vKOifnp72+1wO/aRmSNwvpEnZRBEDL6DhRAyCuIckYROlHLKETZGwyFIORcqhSrn UXi5FxqXKeXQZny7n0ZUCplJAl/NoMh5NLqDLBYw+IbNP2NMnZvWJehQccp+AOSjjD/TyBuWCAYWwr5fbL2IOsLB96AeKB2d4DZWNp8orjlf/WPdoxW0m6Gk/+HEf7J405roo5oIAVsOG1rCTz/NWnOeADuIJSlNRiwJ2mPz5Y+kfrvGSjlHoQxYAAD6uZ7/fwHqvvuejerbLPw0X6/5+kau2+TR23xncyA/XBQAA7G1SvF/N8ASmh/TulErSq7tRj9gqAAAONMnB+7AfnOf8oYEL3Yc92dH/L39vwemZ9Re5r2QiHjEnAQBA8jUVTQqK0ggAwMXu4SUH8Fqbb9 zo+betiLrOQQAANl7ifXmmBwCAAY3zWGvfDfIYAABqszd1H54k Nz5/DhTeE0esawXloIyugC84/elJ+rs7OqoQfceQ/eA8zAX0EFVpWlpBnpvfPWrwAACQUkr8+ZoAAIBLmKHIXV3vn+e uviRIPUJZXYof1Lr+5W67eg3QImxcHpqkMN5nqyPyMH870wMAg ELrisjrbhJoAQCoae+PyEZF5GMlKgcAAJuv8F/N797frKxF9s/PQ7+ys+sscQzB10Ssb1lVRVt4hpt4mhtdhAPt6EitYsw/RksqIWgsviuY4Yh0JKwY18JRbTxDj96O1Dv8eLnxu9oe2Zj1g3 J8xFbE7yrJda1yk81b2Sh/a3vnK+uazsOVL2+1AaF89euHsbs64najpsxe0YDp9e8eL9jTFb GuOeKbR7WNvcHQzMlWReQ2RMJ2BEum33dbGLkdufoIeUFOV1wG HJwJB2chozY34/kqnFCTkNMZsa55UQ4yJavt7S2tP5xlWV1Baq8uJgsRU4AqeCg1 2X0AAByDKyH7upcfIWIkWrXFq7H7t94XrTpFKWuVTVm8G+8J/3KB9fMNbvpN3mF030XOZANr/DJ95F7P2E76ZAzd/DNxctz6f2vlGD5mAn4HscV7vczeeslhmPAFvQGP2+/x/kromSX3vKT7hP0pnD6P0+dyBr3uoN8T9LlDL8V54eGs1xOmNL9 0wQkF/H6vR6/VWU3mkD8Q8HnwNF7xmQen7qJud7BaCUKmeEQxpBIpx/jyMZ5slCMdlg+M6bQ6s9Gk1+rDUGjQGcwmUziaRq/X2602m9Vqs9hsVpvVYjXqdFq1xqg3mA0GnUpt0OssZoPFaDQbj WHTMJ1WbTObPC6n1+3ye93BgDcUDLwARP+/R8ZgwBcK+IMBn8vp8LgdNqtVr9W6XY7wNaGgNxT0Bv2eUDAQDA YcRpVmSDws6ZFxqQIGQUDHiVlEIR0rYhCkXJqcR5Px6TI+Q8Zn yAVMuYCpELGUEu6AlNcvZvWJegZ7+QO9vIFeXr+UqxSzlGJ2n5 jdJ2YrRSylgKEQ0OUCei+fLO7p5uGb+e13JffPyC+UCE/mk6oK7xyv3HPy8ifn4ItvsCIfDrzzYDDqpgzaIICd5sBOsWDHm bCqHtgJFvQkK+ksd8U5DugArltuONIxEFlC+OSO+IOLnAWHybP geJa1/DTzi9tCSCmBNWod1LtruoelKsdlyjhlwHyJPGb1BD+oZmy+JQI A4GTn4KJKQvzB7s/OsQAAeNwzBd2LWX2m54/nOdBCzElkPwAAT3umPjvN/Ec14zx66Plz4DphNLkI2zNgBgDA7Z+ennnu8oUMdv8twugbGe1 3yOMAAKyt7aHKjWqLF7Sjs6pVCQCANzAdDM34gzNGu188ZvtdJ YnaZzI7/WtKCAuLMHEFmPvUidD0jNUVEI7ZjsH7kvfhXt+KWFNKrEMNUfv NFKXR4goAAJBaSlx3mQcAwCX0UORu1PvnuO+d4Sw6gHuvnDBp9 ppdgR/Psr6uZnx7nvOUowIAoAbRF7Gx7dsL3EccNUFp5AyZQ9PP5Rpnx C5Um0AbCs384yx7wWEybB/uNKIvEJpx+EJSjfNs9/DiQgxkNwpyAH+NOtFIn3hlfcvqWvbiczxIMX7hro6lxd1Jx2ip x+hx2Z19EzalxrmikvzJL1SjzfuAPArJ6XrAmOQPWbbUMmQTtp 8bOPMLu+O2I6M2NJ9B9AWnn28+z07Y2vrzKVo7Tw0AAPD8+akn kphM+IICDCwL+YQ00j9lj8lCgra3bzzDQLMniVJdyQMJTWFcuK s98puHBL7qwH3J3HT4e/swS3I75mxq/ukM86ujxMQNjX3jVgAABjXO2lZ53IZnSdnIxUXd8bs6OthTKrN 3QQF68QEckqvKvcQiSrSUftOScsL+RxKHJ1jV3scds54njKw5S ryIHXT5p490DXx/hbPucs/W2/xtT6QVuMETuMFq7OBFxtgW6gSkdeL7J8rJ/2vb6pfHjM/jIjQGbpbb2q7aDZN+vyvgdvo94ZmMM/iS/u1xB72uoG92ru33OMO2rEG/OxjwhP3NggFvIOAJ+mYFhb8ligdnE688AZ/XajRq1WoCW3b2CQlJ65UPTU6MT5iMRpXG0D8yxe0dZgoG2JIhx bBKNanSa7V6XdglTKtTa7QarUalMeoNZrPZZrFYwhJmvd5iNpn NJp1WazVZjHqDyWiwWi0GnU6n0agmpzRqtdvtejEn+ZVIGAr4Q sHfwuKvbXV4ohJeoZDf7XLYbTaf1/PiSn8w4A36PdPTIZ/HaRxTjMvZCj5NxCKK2SRxD1HKJoX7ZbmgRyFk94nYg728QZlgU C4clPH7xD29HKKY0S2gdHG7G5nIu8zOBwzkHVrbLWrTNfKTBsK js4QHdfgHNcQn54hPz5OfnqU+OtlzvVR4Olt+eKOgdBOyNOfsk WNZp26sPo+LvS6KuiWfe10ReUECOc2FVDEhlXRIJQ1SQYccpsO OMGFHmbAqJrSKOa+avaKODd6He8iaukgae3UP5u+3RB/Uc+YdItIHLQAAfFzbs+g47fuHkreKumu6h22e4LDefZ06vu2uW Gv3D+jcjEEzOA+Tc18CAEBN52ByCS6mEP3V2R7MZ310AAAgAEl EQVQAAB7RJ6H56NXVPX+oZUF2o07C+wAAqGxSRGxqfWs7YlUJA QAAmtK4tBhLV5pmnj9feZDw7rb2uRmI1za0zslAvLYZ/m0Nw+YOUOQGtdlb3zkQ8X3jkWcyAAAqnsne2tQGzkC+vq7l9U3 wdzKR3GGLzur7fTlxdQUhLg8Vsa7lu2r6Y9pE74QtND2jmHIsL 8a2cVR2T/A0on9tNQPOngIAYFEx7udzbAAALnUPR+agVp9gph2mLdyHXVNB 1tj8k0Z3xOePIr54EvFt487bIgAAWtmqeUXYEaNnSOMovincdI EzZvQMGzwRWxFwtioQmvnyPCftGGVhPipibdNnZ3puUScEwxav L6S1+T6qZr6a1QHnqusQyjm7OtfU85b9wozc0rrxDPPrs+z55a Qvz/XEZLZtPs/2BqY9gWmXL/T8+fPnzwGXL+QJTPP7TV8cJWksXm9g2uULuX0hhydodQcBAJiZ ee72hox2v/NFGoHHF3L5Qm5/yOUNev2hPpUjPrszKbvdYPECABCcfm5xBayuwJLM1je/uI9kTRXc4M/58el7eR1L8lHgDPg5RN9XB9ERH90suy8a1jrDP+LrI8QOrtrtD zm9QV9gelTvTt2L+eYUPRialo1bp0ye5wDg8U9PTz8HAMDsCph dgZmZ525/KBCaAQBgeua5JzDtDUzLNc5N9wQ7n4jLkcoKzMAp2uhaZD/otPDTOzKR0fP/E7v+P4//hpiEGa/bgX4YvFFmh19zGiZ9XnvA7QpzHoNeV9DnDvq9s2Vj2Af3ZYvtc fo9rtmC0ecO+tyz/j0vqc6+31B8wiwfn9dpt6lVqv6hccXguE5rMOj0JoMxnNJlMVv HVXqRYpwtGZENTKqm1Fq1xqDV67U6tUpt1BssZrPZYLJZbGazS avR2G32MHSajcawks9kNE5NTtqtVpPBqNfpLGazw2bz+zxhLco L6vULOcosPgZ+A47+fx7RzJ6Hgv5QMDC7XpSZ08+nPU6LZkAwK KRL2GQxiyTlkHu5VIWA2SdmK4RMhYCpFDIHxT0DAoqEiqTDb6J v/9J6bv+TEzkPjmTeP7TxTvlPD8p+enTo5yeVG54d3dxyYjviTG7 n+b3dNyuIj88wm87yn5yU3To0cKGovyZbcHRHy5GDh05d/L62ZUkD5d2rve9ck4MaxOAaLuQoE1pOh+ynQA5QICVUSCkVUka DlNMgh+jQSjq0kg49zIAcZsRVMdNqOdD9uIPPFJ1i/Vu7MX+4wHuvljW/lMAbswEA8EktK7GC8o+bovmV5E/rWP7QDAAAO+5KVlSSTc4AAABnMcMR6Yh/nOlx+6fHjO7UA/i5OzvbeGoAAPbek0TvRq+p7ll9ggHa2XmmvR8AgGp4X3xe15+r yMl70AAADGicibs6r2GHAQA4+EAS8WPT2hrGPeLoxnOsuVvhUR kIzoAZAACPf/rDUsIrPzz74RQdAACK3ADaCk/O6byOHT7ZqozORIpHbS5f6I8VJFBW+8p92LuEkeNN8re2wuNzu hRTdgAACm+LNFaf3uaDZiLf34/TWLwAACTtRq2vZQIAcIMwOmdb+4oy0rJy8vxi/Jpyst7uBwCgiTn5rGeqia1SWbwAAOy+I15/gQsAQAtzIuKHxtzb4unnwKDGGfHdMxRfAwDA9/XsqCzkotzOy9jhBvwILBf1zsZWglgLAMD2m6JXN7TSZfqMS7y4 ffg11T2pRd1x2+C1HQP/qGEuKMDsvMKav7vjvTKi1fMfGB3SZfolezHm/5IHomTc9saPz1K2NttdvxKtNSZX3I9P3ln77Ap6cHsdfc6X99L 2olIK0fOzEBSx5pd7wte+fvjK90/fz++kSzSTRveaYjRn0Pzy5fwRy5z1TZ+Xdv9nb0Y4afuqoSfrL r8QrihCD5RiBz+/Kog6wf97xwhD/78BHAEACDntzq47oVvlVuQNl1kdCLxIjAnj4wsm4ywshik+3lm LM/8srccT9LkDXnfA7wu84D++4D97A4EXLtweT9Dnczrseq1Wp9FM hVO6tC9SuvQGjVqt0hp5slGJclSr1b0cTKtVapPBaDFbTAajVq PVaXV6nd7wwmvWoNfrtbow31Cv1RoNBpPR6HI6wrPjsD7vX0Qp s6I9vzsU8IeCgelQcGY6ODMzPTM9PT0dDAV9wcAsIAYD/lDAFwr4nwcDM8FAKOgPBfwzz597HGaVkqvgkkUMnIRF6uXR5Xx Gv5gz0MtX8mlKHmVYRFcyu2hNDa1n8x8c3nyvdO3dg9/dK1v7+Mim5uod7efy0VcPEu4coT2tZSGvCfFPexntSi5mgIEYw T6YenpadaG4/2Qu+XDetYqK3b9c/UMdav6FnrkXhW82SN+t5UdXMSGlZMg+ImQvHlKIhxQRIMVEyH4 S5AAJcpACKaFASsMoSYWU0yCHaNEVtJhKxrIadmwJ4Y/HaX1q559O0hMPkdOqmfHFuEfMKaXa8WEVLbaE9OEF/tLjDHA+BiPVK9XOP5+gz83pauaolWrH56eZ8/Zjo3ejTiH7fYFpX3Da5g4CANAp1CTsRiXtxy2voi+uoERub997 S6iYtBfcEoKz2pccwEG3IVn9JvaAKSmnc/W+7n6VAwAAo8MPAIDa7Pn0MAmSiQBtbc29wlVO2a9jBmHpbQt3 d0DS4Y8pYwAAOL0hb2AaAIATjbLXf3j2jDrGUBpWFnVHZyISts GpvXoAABy+kNERCIRmEOypBbs60UINAABOT7Bf5RjUOF3e0KoC 1GdHSPJJe8Xj3nc2NqfsxS4sI8fvxS4pxKD56j6VQ2f36W0+nc XbozDk3uC/nYH8XTlRa/ECAGBw+Hsn7RqrTzRsnrO+5TxqSDph/7iCAN7aAs1qb+GoAQDwBqb1Vm8wNNMzYI7Lav+igqiYtC85gF9 wgLCilJSSj47Z1YHgay6hB+f+/OyV759CsjtvEcdc3qBy0iaftD+iTRClesW4VTFhO/RYFvFz8x38sHzcqpi0Kabsikm7fNza0TPxgDAin7IrJmzyMcs9 3FAnV6WYtCvGrPIxi2LCppi0H34oef3zu5AfHpXfEx1/Kj3ySHLsniD7NBW6oRGa3vpjFelvBcjI7x4t3Y9LyUclrH/KlGiCoRmqTN9CH+f2Gx3uQPk9UeSG5vvYQcWYRTFpU07Zd1xgv/LpHciPjw89lCC5Kn9oZkrvFo9Y8L26A48kgmHLzMzMpNmjVDsG NM4BlX1A4xzUu4YMrpvk0T8dIWTeF+xok+9olec+k/z1Ihd6b/Af+EnO/xZwBAAgZLfYO28Hb5TaELfdVm0w4A563C9CWV1BrytcBgZncxT cAa/rhZ2Py+9xBX3eYMAbHuP8yn/0ef69S1g4pcvn8Rj0+qlJlUatMYdTuma5MnqLxTI6pRPJRwaGx ycnVTptuHjU2602k9Gk0+rUKrXFbDWbTBq12qDXa9VanUZrMpq sZqtGpdGqNT6POxQM82l+xcR/EqiE+TqhwMzM9MzMdNDv9zhtNpPWoBrVT45Y9Kqgzw08n54OBH wum8dm9LvtQb9nOuCbDgRCAf/z5899boe6X9AvZAho3RI2UcajKQSMwV5+v6hHxuweFFD72Fh6c 0PLmZwHlRsbT22Hn93TeXEf7lYl5Uk1s+0Sr+u2iPBMxugcEJK He3tGJNRxZsdE542J20dGftkuPLCleV9e1aGTm365u/wMNrKBP/e8YM4Z7rtVPeBySvReXHQeFrIbC8nDQfbgIAU4SAEeshcP2UuY hchiImQfCbKfDDlAhhykQEqo4XISWkZLPsZMrqDEFmAONSo+Ok 4D78Wl1bATDhIjc1Hv7OyMzu9OOUZffIq15AQzthg3J7vznZ2d sAJMUgl+7s7Od7I6ILvRH55iLj1Emru944da1gPqxCPaxN67ov icLlhOV9ph6rwSUlIJaX5hd2Q64s31LXM2taYUdqeVEyHbEG+u a5qzvjluOzxyS8vqInQ9QvmYNFrbKl+2u/OdDU1rSvBLCtFzNjS9+eOzt9Y+XbAT+ecjxMQdSPDG5uIbvIfE kXv44R9+obzz87OY9NY56569ta4RlglfWdwdl9kG2tScf433kD jyiDhSelcYk4l4c13Tyj1d9XDFQ/LoxjrmykL02uPk9/JR725ue3tD67sbW+btaJ9fhI/fT0zeh4/JaHv7x6dvrm9+c3Prm+ua3vj+ydvrm6J3dizdj4Vsaf3yCPE2f uQ6buTjw6Q/lWC/O05emI9+KxPx9saW6E3NaQdx84uw72YiMs8yHxBGHtHGT7QpF+ R0vvnNoy+OEPNuC0FZHcn5mIV5mKWlhHd3dDSgBgEAaKGNF94S YkRaAADONcv+7ZvHr65vmZuOeOfnpte+uP/m2meRGYj4ne1zv3v0+lcP3ljX9OaGlje+e/zq3+++/cMT0NbWN39qfO3ze6/94+6cn569vaHpjW8fvfa3m69/ce/NH5+9tfbZW1/ei//x4cf7u8EbW+asb4RueBb19b3ItU8W5Xctyu2c++W9uV/ei93enpTfvSgbOfezWyceCF+CgMcXOtMki9rQlLC5ae6nt9747 M6bPz557Ycny3fAt50kfbwf/YcS7PXuoenp51l19IgfnoK3I2BZbctzEIXXue+V4SC72hOy4In bWhcUdKWU4BYdxC4r6vr7KcrmR+J1jyTr7wi2XOd+dEcSA5/8Hj028L+irX55BG1GB+J66Ga5tfOu26oN+N2/zq+9rqDH9YKs435RPLqDPvdLfAz4PaFw/eiblWDPep2Fwcjn+5csQI/brdfpZ1O6dLqXKV1mk9FkNKpUuslZgwmDzWrVaXV6nc5qsYTDD k0Go06r1ai0ZpPJYDDoNJqJsQmX0+mw2QI+Xyjom9W6/Dsrh0DAEwz6ZmZCMzMhn9th1kxMDvb2Cahiehcb20hB3CQ0X8E 3XZf04CeG5KqB3mEpSzMqdVs0Pqcl6HMFA96Z6dB0yD+u4FMxb eSuFimbJOPT+8XsYRlfwSEoWN0DPAKr/SbyQnFLTXbX5f2Ee8coj0/Rm+rZ7TeE+KdyZme/kDwqY43JWRNC8iSpUfWkZqJ+r/LYNkrhxht5OTkH6z6qall4mjTnrODNWmHkCRa4lAwuxIFzMeAd KHBWF3gnGrwLE70LE53THZ3THb0bG70bG52Hi96Dg+TjIQUESA EBUkiE7CVCikiQ4vAiQ/ZTIPspcaW05Ap6/D7i69s6I3MwCw7RUo4yU44ykg/R5pdRkivpSUcYCYcY8w8zUg4zksqpSWWUpUfp753oWVhOWVBCW lxJW3GMsaqKsaycFLWjM+Ln5oifW+ZkIJMLsWkVlKT9JGg+LrY An1RMTNqLTdyNnp+HWbgXl1yES87HzNvVtWA3auV+7PsluJiMt le+eRzxxcN/++5JbCZ8WSFmSSF2UQF24W70vB0dSdmdqfmY1ALsir3YBVnIN7 9/EvHFw4gvH4LWNy3P73pvPzYptytxZ0dyLmpJYfeKYmxyTscbPz yN+Mf9iM8evPb908V7uv5Qhovb2hrx9aOIrx9Fb2lJyUZANrfM 39WxtKh7QS5qfnbHgrzumLxuSC4mIRedshu1sAC9pLh7+b7u5f ldSwvQi/fhVpaRf3+IuDwfNXdTa8T3jRE/NiVkIRdkwSHbkSn7cKnFuHk7OxbmY5YcoqyooKbkod7+/nHE148jfmx+5aemBTsQK/diQNuQr2+Gx+/smLezMyYXs7SCEp3V/qci9JTh18k4WaSdt7V1XnbHB5WkNQdwabvbF+d1pe7DLtmPXVX QtSQbuSQftfwAdsVe1LIdbUt3tb93EPd+GW5ZDnJJVtuyPV3vH cSlFaKWZrUuy4Yv34tZvhezLKcd+t2DT4pRbczJXRfYc757tHJ n64rc9tQCdHJeV+KW1th1z2IzETE7O2Hp8NT0luRNz6J+fLL+B KnsSs+eWurv89rf+f7Jkp2IPxcgF2e0LM7tSCtCxW96Fv/9/bpG6ajeZXb6AQCofSKJXPfsg3L8R0dIfy3FLM9Bxue0ryzF/vUI4S8lmE+qSJ/WMT+tY3xyjPi3KtKXl7lfXOd/foHzZR1z7VXeh49ksIfDP9yXTf3vAkcAAIImna31YvBWuQV132 XTvyz3gl5PWDwTbrFfTq5fVpFhN61geEfP7wn6PKF/mvx6Z6Uj/5yy4HG7tBqNRqWeDXfV6XUanUGnf+GCYzAbzXqdIeyWGA4n0Kq 1ZqPJZrUZ9Hq9Tm/QGcJDaqfdEfD7QiFf8KVox/9bqxtfeIdxZmY6GPQ7bEbVsFzO7GajH1Parnc/PYtvbMA3X+p+Wo96UN18ufzWqcLi9K+OFWaycW1sYodCQLEbJ7 02Q8DrBADAqh6hdrUgntzhUVByPr1PzB6ScWU93Uo2VkpF4u4e 77hYiL9TSX16mtF8ntNxU0x4qmB3D0l7xpTcCQltnIYYR16bul UxVb1DWrq5a9/OuuKS9APnVxxrh9Qw5tRw3jrJnVtJi9qHB+9CgzM7wRkd4PR2c GYHeHsXeDsKnIUCZ6HAO9DgnWjwTjQ4GwPOxoBzuqNzsNG52Oj duOg8fPQefPQeAiT/BVAWEiF7SZAiEnQfKe4AdV4pbX4pLbGUFl9KiztIjSuhJZTTEw/R48voMQdp0INU2EFqXCktsYyeWEZPKKXFH6QmltISSyjx+8mxx aT4faSUMsrScvKKQ5QVh8jLy8ipB0kJhQTobiw4Bxu9CwPN6Y7 bjU3Iw8bldkN3oqE70LHZ6IRdmIRcTGIOKjkXvSQfs6wQs3wvZ lkhOnUPOiG7E7q9A7KtMzarK35HV1xWJzSzA5rZHpfVsTAXtTQ fvbwAvawAtTgPlZyLSshGxe9ExWV1QjPboZkdCdnoRXmYpXvQa QXotL3dywsxS/IxqXmoxXvQywq7lxd1ryjELC9Ap+Zjkvd0L8hBJWR1xmzvhO5A R2d1gTM7wOntsB1d8/K6k/Z0J+eiknejkwqw8wqwcTvRsZntC3ajU4vxy/fjlxdhV+RjlhXjUooJyYX4xJ1d8Tu7YvOwsD3Y+Fx0yq6upYXd aWXEtFLS0nz04jxUShF+QREhcTcmPhMJ294J2d09vwi/NK/r7a8e/vUgFsGZIou1lbd40J+ewdLbfn+EvGI/YcH29gU7O5IK8fMLsfHb22M2tyXs6koqwCbvQSdvQyRnIZMLsE kFuPlZHQu2tibt7FyYj12Qg56f3rYgHZ68G7UwvztpZ0dKRht0 feOqnI700/TETU2gb+4nbG6J2dYB3dYO/rkp6tsn4A2t0ZkdURvbQN89nr+peVVBV+TaJx8Xdvxue9NnxV0 pGS1xG5/+LheetLExcTsyKReVsrN9SUZLzE+P5659vLWaWv9UnFlFAH33a NHujj8dJqXldS3diUw7gFt1iLT6IO79QtQHJfgPf6H98QTjjxX EP5Th/3yS/qc61p9qmH86Rvmkmv7FFd5718XRVbzvznJG/9eBIwAAfr3a3lQfvFVmxT71OEwBn3vWk8L7gv8YNr71uIMeV8D rCsx6iYfl2K5QwBsKeIN+dxiM/okc8x+5hHlcTn04UOFlSpdKYzVbrWarUWdwO1wup0ur1tgsVof dZrVY9WqdVqN12B0GnV6n1WqmNFazJRjwhZtov/9fPW/CJ6Ggb2YmFAoGLQbNmEIgoaEYHfdo7beZmEcCcpuCRxwUMwclP f3inj5hT5+ILufhSci7+7d9dzT3BzziIQnVPKbgmNTDQZ/bZTNRuprvXjqHan6o4NP7JdxBKbeXiVGycHzUve5bh4j3jtCe1 bKQV4WEZ0oeblTOGpf1TLDRk6hbEw9Ojp0tGDmaIanY1nKouKS 89utDd1KrUO9Us946xZ5zhP7uPiJoNwa0vR20uS1qExy8GQHej ABvRYLTkeD0dnBGOzijA5zRAc7sAG/rAm/vAm/v+mesnAVKcG43OBcXvRsHycND8vGQPXhIPgGST4AUEiB7idC9J FgRGVZEge4lQ4rI0UXk6GJydBE5uogMCa+95Oi95OhCcvReUnQ hKbqAGF1AjM4nRBcQovMI0fl4SD4etgcPy8fD9uCgu7HRu7rB2 RhwNhq8Aw3egQZnoaKyUFHbu6K2dYG3dYAzO6IyOqIy2qPS26O 2IsFbkdD0dlhmOzQTCclAgLciQFvgoC3wyM3wyI3wyE3wyE3wy I1w0MY20Ma2qM0IyFYEJB0B2QqP3oKI2owAhS/b2Ba5CR65GQ7aggBvgkO2wmffMwMB3gyP2gyPTkfCMtqh6YjoL XBIOgKS3g7eigRtbANtgkdtRYLT28FbEKCNbaCtiKiMdlB6e+Q meOSGNlB6e9S2DlAGMnJjW9RmRPT2DuiOLtj2TuhWBCSjHboTB dneGbUFAdoEj9rWEbUTFZXZGbWpDZyOhGWjY3LQsG3tkC1wSFY nZBcmOqsTvLkNvAUevaMrOhsNzWhfmIVctqcrekvrK18/jvjLrdc/uzMvC5F2AJeUhwGvb3l3XXPUto6oLBRoIzxybSNoc1vU9i5QRv u7PzW9+0MjaCsyansnaCM88vunoHXNURntUVuR765tjPzuSeSG VlB6e+SG1rnfPoGsa4rb3h61ofmd7x6Dv30Yv6EJuhUO2gyPXN sI+uoh6MdG0GY4aEMr6JvHoK8exm1ti93cnLT+yeCEdVzrdPlC Zxslcz69OW/dY8iGFtBmOOjn5sivHsb8/Cw1pyN5Ozz62wdz/3Yd/N2D1JyOtKLueRmtsB+fxWQgEnLR87K7Ere0JmQgFhRik4rxybt RKTvalxRhVxyhrDxMfu8Adk0Z/o/VjI/Ps1OPM6Jyid9fFU86/seNef77wREAAL96zNlYF7xdYcE3ep2moN8T8HjDBJ2wtjro8wQ 97lkKpG92kB3wvhDY+DyhgCfo94T83mAg8GIEHG6u/xUfQz5fwOsx6g16ncFiMo+NjOq0OovZbDQY9Dqd1Wyxma0Om91 msWrUGqPRqNNo1Sq1XqfXqFQmncHr8UyHAi+cYv/V+Cvo94SC4WoxaDPpBsVMPhHOQD3q6X4spHX2CSgjvZxROX9A3 KPgkiX0LjGtS0BuF5LbRdQuJRsrZaBunChE3DnZeP/m9fpTYwqW32kZkYsI7Y09xC4s/DGfhh2S8WQsXC8VyWypJ9ypZLY18HGPZGzUsJg6LiRNUdsmG+u mzheOHN0mKs/AVuy5cfT47uO3PjzRMe84/u0q5utHe+aWkkF7MKBt7aDNcNC6FtDPLaB1LaCNraCNrWGAAG2 CgzYjXiwkaAsStBUJ3hoGyk5wRic48wVQbkfNwtMODDgbA87uB u/CgnNw4FwcOBcP3o0H5+HBewjgPQTIHgIkn/jrKvjN+u3jewjRewjgPAI4jwDejQfvxoNz8eBcHHgXFpyNjcru jtqJidqBngXo7Sjw9i7wti5wZtfsjaW3g7YiQVuRoM3I33wEBG hDG2hDW+SG1sgNrZEbW0Eb/nmtbwGte7HWt0Sua4n8uTlyXUvk+hZQeK1rAa1veXlx5LrmyPU tkRtaQetbI9c1R64LP9UG2tAaua4lcv3s+exrN7WBNrWBNrSC1 rWA1reCNsNBmxGzz25qA21BgDbBQetbQBtaQFsQoK1I0GZE5Ia WyA2tUeEPsrENtL4lagsCnNkO3ooM30ZUentUZkfkRnjkT81Rm +HgzM6ojHbQ+lbQupaodCR4WydoEyLqpyboZviCXNTiPehFWYh Fma2LczqWFGASs7uiN7SAfmoEbUFGZXaANreBfngGWtcSlYEEp yNBPzWBfngK2tgGSkeCNraCvnsCWvsMtBkB2ooA/dQE+uYxaF0zaAsCtKEF9O1j0HdPojbBoemI2HTE/9Ped0e3ddzp7r7syybxXPxwJVtO7KyTfdn2tpyTLYlEEiRRSLD 3Jlm92IrjbjnuRXbcS2yxgei9EgB7F3svEgkWkJKoSlESKYkUR XSQxPvjXhTK8tvdJJbkzf3Od3hmMHPn/mZ48d3fYNqDGepNqcr7cwx4nhHSNMCVQpICsgyQpYcEBcRKIU2 9Ka/0R9kaOrN422t1ma817n6/9efbNbTokoeytXiOnp6uAa4EuFI8S//gNuMjW/U/y1H9bJvubw+U/Z8DFT/KNdyfrNiYpd20s+zBHeYHMrQPZmkf2lP+44PVP95T/uOthp/ur/ibZxv+9rmGvztY9Q8HK//55aZ/fbvt395q/dGB6g3PdWSoJ+bvzbXV/xW4LkwvKt53819ZaDI6lhc9of1rYtTFQfz4GBifIQ50XQ7RR6e HXE/iDvqPoWcZhpzS5bTbHHb79WvXzkyfmb8yv3Dt+o2FhYVrC3Nzc 1fn5q9dvTpz/vzlWWLgZe7ypUsXzp1burG44nV5PE6Xw+G0228RR7fb7nE7VlY 8qyvepevzZ63Hj7WWt1eIumoUIz11Jy09U0PtE/1Hx3oaR3saLF31I131w511x1oqBhoMg83l/U3lDXqxkf+R7NPXtIVvtVSqzCrRcHvF5bOTrdWm450Noz1N44M tU8e6RrsbeqtlLeqPOs1Hhlv1U10VZ1uN5ytKzgvePPPenvHf5 DUc2lf4m5eee+XThDeVjxxuxA633/d62/deOHrfr2tp+8oh1wDpWkgjqIN0HWToSH3M1EOmgWRWKclsI+QY IddEzzXjeWX41jL61jJ8Wzl9WwX+aAW+vRLfUYXvrMJ3VuO7q/HdNfieGnxPLb63Ft9Xj++rx/fX4wcaNh5o3HigceNjjRsea9zweOOGxxs3Pt5EcAMZ8KceaNx4 oBE/0IDvb8D31+P76vG9dfjeWnxPDb67Bt9dje+qxndW4Tur8B1V+P ZK/NEKfFs5YRV9axk91wy5Jsg1QY4xWIWsUn+9/NXM0K1juvY/Z4YWMnSQERr2X0iWo10XTddCugYydJClhyx/TkJkM3WQroVMHakd6TpI0wbFlygnxwC5RKoWsgz0PCM911i3Vx gAACAASURBVEgUS88ppeeZIMcAaRrI1NEJ9zZDC2kawjOFnFJI 1UCahp5nxLeaNuboN2VqH9xqfGCHecNWEz1DD8kqyNbDNhNkGy BZSV6YZ4I0LSQqIF0LeaWQpYdEJSQpIdMAOaWQroE4OaSoSVlP VEC8DDJ0kF1Kz9LTU1T0OBmkqulZekjVQKwU4mSQroEMLSQoaB wJJCohQ7chXfNQmvKhRAmKEdISJIjFp0cVP5KlfjBHT09T07gS 4IghRQUZWnqKih4jwePl92dp7881bMjQ0rlSPFm5Mddwf57h/lTVA8nKTVsNP9xV/qPtph9lah7aavirA1U//VXNT3ab/3qH8W9+Vf0Phxr/8YXGv3ui9oHHau5/f3irbmrZ+a0VR5/P5zp34qb6Q1fJK9dbzfblBY/DFjgxhtRBp93jtHuc/vk9hBfpsLntNrfN5nE5vG6X1+0gAqErT4gNrj3Ejl5OB7ERrNN hv+Tf3+HS7KWF64u2m8uzF2dvLN64fu3a2dOnF65dJ3bKuX7tm tvlWl3xuJx2l8PhdIT8sEiqsN3rda2urtiWFi9MWUa763rrtd3 1mtGe+unRvqmhdktn7XB7taW7fry/ZbTn6HjP0fH+1on+lomB1smhjrG+5pZKdWuVrrPOWKfl99bpxr qqJwdbxnsbT1p6+1pqBltrRzobJoY6LF2NvVWSXuOXo+WF08b8 Gem7Zz9/evz1HR0v7lQcevrFlz+Mf03+L2+U4W80f+e19u8dOoqeqMF2lt HyDJCugUQVJKkgWQUpKkhRQ6omyDQtpOsgnfgO6yBdCxl6kiFa Sc8qpecY6TkmPNcMeWX0rWX41nJ8WwW+rQJ/tBLfUUVyZzW+sxrfXYPvrsX31OF76jburd9AsoEQzQ37G/D9DRv3N2zY37BhX8OGfQ0b9jbge+vxvfUb9tbje+rwvXX4nlp8 dw2+qwbfWR0sfHslvq2SvOnWcvrWMsg103NMkGOEbCNkGSGrFD JLIdMQrEKG3l87HfliCK17qgZS1JCiJpvl/0ei3QiqQqIhhRBRInMwSQUpKkjVQLqWjBLhNC2kaCBFBWkasuV T1ZCiIhU2XQspakhTQ4YOMnWQpoYUFWToINMAGVryXoQ3mqaBZ CWk6yC7FDL1kKyCZBWZlK6lJSpoKWrCpaWlaSBRAakayC6FTB0 kKkhnMMsAqWqIlxNeJGTqIVFB9osz9JCqBq4UEhSkcCfIIVYKy WpS8ZOVECOGBAWkaSBFDbFSiJVAsgrSNJAgx1giGlcKqWpIVgF XsoEreShT88hW3c+2an+aJn84VbEpU4OnqmixUixaCPFySFNDs gI4IuCIackqSNdCsgpixcCV4OnaDZm6DUlKPE66MU39QF7ppmz 9AynKTamqH243Pby77OFtpQ9nax/ZZfrrgzU/+1X13+yv+PHjNRtf6XzwcJ+879Lq2to3p10EvkFx9Pl8ztMTi+ LDzpJXr3dUOmwLwfEZp83jILcvC47PEGLnsrntdrdt2e2wed1O r3/M+tbfH2/d6MHu9TiXl29evjR79crczPmZmQszVy4TRxHME8cPECem3lxa8 q2tOR322ZmLNxZveD1Oj3udz+j1OFfXVj0u5+WzJ8d7G/qbjD2NuuOd1SdHuk6O9Ez0N1s6aka76ka7G6z9Ldah9vH+luH2 ys5yYZP2yxrZJ6X892u0/LHeoxMDrZ11xoHmKmt/80hnzfH2moneo5NDHSPdR4e7GscH2qyDHT1V8gn9p1eEr51+e0 fPS7u0Lz753guv5bxY+H9fLdv0WuN9LzX/xfNH//LXddieMsjWQYoKEpUQr4B4OSQoIFHpp4IUygCT1SQDQpCmhVQt pGohTQdpOkgjVMYAGQbILIUsI2QbIduE55jx3DI8txzPK8e3Vu DbKvBtVfj2KvzRanx7Fb69Gt9Rg++sxXfV4rtq8d11+C4/d69n4EMi585afGcNvqMa31GNb6/GH63Gt1Xh2yrxrRV4XjmeW47nluG5ZfQcM2SbINsImUbINECGA TL0kEZQR9qfSmiQGlL8dUxSr6t7kiqkWZT/JSaFZE5a/3lSaDhQuIKMJiuD0WQVmZ8IE0xSQLIKUtT+VP9rjEgiZDRVQ16 VqoY0DSSrIUEBySqyN5CohAQFpGhIbY1XQKIS0rSQriXlL0kJ6 VpCuSBORmpcMiF/ckjTQLoG4hUQK4FEJaRrIEUFXCnESklNj1dgHAmNkNFkNSQqsB gxxEpJ+2MlGEsI8XJIUUG8HGMJUYwIkhSQpKTFijGmALhSSFHS ExXAFtE5IqIZsRgJihbQiDvGy2lsIY0lgHgZpCghSQFsMbBFeJ IST9PQE+TAFuEJ8g3p2o3pmo2J8o0J0vsztQ/mlT6YrX0wWf7DTO3Du8p+vLv8kUdLf7KnbNMzTRtf7/3HN9qmZpa+UeEi8M2Ko8/nc5wcuSl+217y6kJXrcNxwx3wHx12r9Pmcdg9Lgepjw4b4Q+SM xzty26HzU3Ioos4J8DlcQe62KGL9vwbPXjdTrv98uzs3JW5ixc vXp69vHDtGjFWc3X+6o2FRa/Xs+L1LFy/dm76zNUrc8SsnVDBXVn1rqx4F+ZnTw53D7dWDjSVHmursA61nR jutA62jPcdHettmhhsnRzqtA62D7dXdFXJG3UFZaJ3NV++KP3w yeLXd/z2YNzjCf9c9PYTYz2NY/2tIz1NI12N471N433Nlt7m/tbqrnpjd4O5r7OhvUI5mv+bqc8PffLSW48+8xnjedmDh2q+e6j 5e882fv/x6vt2mrFsPSQpgCsln2auFOJkECcDrgziZBDvD8fLIF4OCXJIk EN8gApIUECCIvhNTlJBssavm4STpYVUHaTqIE0P6QZIN9AzS+l ZRnqmiZ5lomeb6dlmem45nluB51XieZX41ip8ayW+tQrfVoVvI xQzlDX49hr80Rp8e4gIPlpFcmsVvrUKz6vC84jSKug5ZfRsMz3 LRDLDCBmlkG6ANAOphik6SNVAsgZStJCihiQN6Sknqch6JSggX gHximDdyUBIK93CQNNxQzIEPoxfnznwCdHCoRnIRiai/jBRDmmb/3LCTuKqBEJM5WQJiUpIUJIGE/8mIicheUkqSJADl0hSQaISuFLgyiBRCcmBqBSSlZCsgjgZFiOG eDkkqSBRQYuVQKyULDNOhrHFNK4MkpS0RCWNIwGOGBLkkKSEOD liizAiJylkIhpHRLQkLUaCmAKIlRBWYUwhYglpXCnEy2gcMYrm 09giiJfT4mSIKbgvqoQWK4F4GS1GjCJLaIRucmUYU4giS2gcEd mMHCFElwBXSk9Q0ONkwOQDR4QnK/EUFZ0roXNEeLJyY6b2/jT1/fGSB5Lkm7J0P9xq+GGm9uEc/Q8fr93wXPOGp5qfFx5zf/M73frugDj6fD77eP8i/w0H/43FvkaXczk4qOKye13L5PIYYpSGWDkT3NjR5nYse1xOr9vpddv JgwFu1cRbNwqz2W7OXb505dKVK5euzF2+fPHCzNyVK06HfW115 ebSjemTpy7NXrTblle8br8yOokZ3StrK8s3rp0ZG7B01Ay1mIb ayif6mk8c754YaJkYaJ4YbLUOtE0d67QOtg61lLVVSJpKeUdNJ W2Vsu4Gw2Br9XBn/XBX3fH2yiZ9oeC9X3dWq85NjYz2tY71twy2VlfrReIvfvvZG8/89vn9Hz25S/rei7y9Gb1PpB566YsfPF3/Z8+0fvfZ5vv2VdIyNDRCENkiYIuBI4YYSZCxtwsT34SAhsZKIV YGXDlw5RAXICEiSj8Jh0sDSRpI1kCyFlL0kKKHVD2kGSC9FDJK IcMEGWbINEOmGc8sw3PK8ewKPLcCz6nEcyrxXELpQlntZ0AHq/C8Kjy3Es+txHMr8JwKPLsCzy6jZ5VBlhkyzJBhggwjpJdCWimk GUgbUnSQrIVkDSRpIEkNiWpIVEGCEuKVpBTGKchKceUQK4dY2b r3B1e6rpVuy69txvUfxn4dpWRnkwzLyGhMIEm67v8SI4UYwjwZ xMpC/l8yMifx2gtYTvzjuFIgnLg4OXBlECMBjgS4MoiXQ5wUOBLgSEj FiZUilgjjSCBODnEyLEaE2CIa8dbkSjGWCGOLiZcoxhEjlgAIF YuVIKYQY4loccTdZTSWEDH5ECMFrhSLEaEoPsYWEQ2LRQtQNJ/GkQBXSuOIUGQJxhTQYiW0WAliChCDh7FEtFgpcEQokociSyBGD DESjClAkcWIKSBaFWMKEINHYwshTgoxYlpUCUTzgSulJ8ggRgT RfHqsBE9S4UkKPEaMx4jvT1E9kKF5IEW1KUW1aWc5/ngdfrDx7x+rGpu+Q6ez3glx9Pl8tpEuu+Rtu/DNxcFmlye43Y7HZfe6ic61w+OykXN6iJNknDa3ixi/tnmdxA43Dq/b7nU7vaT/GLpXWNAB9HpdDvvy/JUrl2dnL83O3ly6ubLi8XpdHo/r2vz81bl5j9u54g25xONaW1t1u52Xzk6NdzcMt5Ufb6+wdNdOH WuzDrZN9DVP9B+dGmqfOt41NdQ23FHVWa1sq5D1NOqHu+tPWPr On7JeOn/6ysXzly+emz17cmbaeuH05KmJIeuxjkunJyeGOrqaK8RHPnhjV 8aB//invL+6f9+PN773L4+Up/yyb0/MB8+9Tn+q9vtP1sPTdbR9FYgrRUwhYgoRS4TY/x1yxChGsp5SLEYa/K7GyiBWBlwFcAlvi5BIFSSoIEkNiYRKaiFJB8k6SDFAaimklUJ 6KaQbQ1SyDDLLILscssohqxyyKyEnwKr19H+eXRHMT1yeaYYMM 6QbId0IaaWQWgqpBkjWQzKhiVpI0kCiBhLVkBCiiXEK4CqAKyc rEiuFWCkWI0Uk19edI/7vtd4fQo445HZixJGsj/pTOZKQJHGIneJglC1GbDEWI6HFSDCOhCicFiOhxUowtgSxRDSO BGIltBgJ4ogQW+iPijGmELGFKEaMYiWILUQsAeKIUawUxYgRS4 hYQowjpsVIEEuIogWILaLFSmgxYsTkIyafxhEDR4JxxIgpQFF8 0lSWEEWWoGg+aX+0ADF4iCXAYsQ0thBF8lAkj6x7tAAxismcLB GK5CFGMWIJEUeMmHwUUYSieIgjwoicEcUoio9xxDSOGEXxsKhi YIsgRkJjCYDBA6aAHiejc2XAFtKZAjxOuiFJviFJsTFBvjFbv2 FPJb6nGs8pf1d6/M5Ilu+OiaPP57Mfa7OJXl8WvnFjpMPjcXoCM7pddq/LRq5FcQbXF5K/SAbm97gC/Wu71+0K2Q7nq3uFOVZXPHb78tX5ebfL6fW6l5ZuuBzkBt0rXrc/m8vjdq6seFZXVxevXDwx0Gxpr7J0Vlu6asf7j1oHW6wDzeN9TR N9LadGek8c7xhur+yuVXfWqIfaa05Y+mfOTM3Nnr9y/uTZ0d7x9orecmG77ss2fUFPWclwJf+49stubfHEUHtdhebTQwf fiP73l36y8cO/3VTG/Kfjuzgjz2TrDz178Lkvf/zr8h88UQdP1ND2V6AEKYrkI6bg9yFL+JXvrRhjiyFICXAkECOD GEJc5BArJ7UyTgXxBNWQQAiTDpL0kKiHJAMkGyClFFKMkGKCVB OkmyDdDOlmyCiD9HLICGUFZFas/6QcMsrI/OlmSDNBqglSjJBihBQDJBsgSQ9JekjUQaIWEjSQoIF4NWlMnBK 4CtLOWDlpeYwU2BJgS4hKYWy/uNxSd5bw92zGP5RCxBTePsoSBqMsYUhUSEaj/UlsIWILUbQAMQWILcTIuvARU0Bji2hsEWIKUDQfYwmAJaQxhYj w6VhCzJ+EovlkmVEl5BPFFhL+HYrmI5YAsYkkHmIKMZYQYwlRF B8xisgLowUoshgxeKQNUSUooghFlSCmEEXzUQSPzBlIiuSRdYw sRuGFZM4oPgovQhGBnHwUXoQYxYgpIPU0ohCL5tM4QhpTgCKKa JHFwBYCRwRRfGAUA0sIXCmeKMfjZXiykp5bSn+0jJ5d8dj7bS7 3yh2TrDsnjj6fzzZw1CV586bo7aWxPo/XFbKXhMNL7nZjd7vsHseyx77kdtiJDc2IHSvcdrJ/TQ6/uF3+KZC39LLtAV9yxetxOe2zMxcvXphxOUNPeSaP7ltbW3PYls 5PWUa76iwd1Zau2rHexonexvGu2vG+xvH+o1ND7dMj3WM99V11 6s5a7XBX47kTo/Oz52fPTp0cauuvlNTxXjF/crAy/7kW9UcDZUUTpoJzsjdnP907/lJeywt5ksczv0yJ/OLnP5H9/OHOtH879XTqsdcPSl59K/3Jkof2m7+7v/77+2po200oTYVYQsQo+f0ZWYKiBOspRFFCFB2gCDHFiCXxU4pY UsSW0Thy4CggVgExCohRAlcNcWqI00CcBuK1EK+DBD0k6CHBAI kGSCyFJCMkmSDJBMlmSDFDspkMpJghpQxSyshw4PNksz+/CRJLIbEUEg2QYIAEPcTrIV5H3itOA7Fq4KogRgmxCohVAEeB2H LSTpbUb7YYRYtRtIisFFHHWyvOR5F/QEt+E4z0k1GCovgkb4kG/4l8FMlHDB6KKiEZWRIME6IW5b+QwSNyYkQSg0dmjiwhkyJL/PcqQoziYAkRReuKjSgOpjKKULg/NZKHwgtJcYwqQeFFKLyQtI2QwvAi0vKIYhRe6C+Eh8ILQ3LyUF ghCi8kLY8oRlsKgrcLK0ThhRiTB6wSWiQPCyukMXj0GAk9WYUn yCFGAqlqyDJARlnmy403l+/EiawB3FFxXFtdc/TVu2WHlyTvLVmHPF4PcZyW2+EgxqmJhTEel4388dG97HHbPG6b 22Enzjj0uhzewPRst9Pjuc1eigFH0utxOe22pcVFt4sYeAmKI7 EK8MqFaetA80hntaWr2tJeMTFwdGqodbSt0tJROXWs4+Rw50Rf Y1+TobtBP9rXfOHUxOXzp6ZHuvsqxbXFr5o/+VVN4aFO45HRdvOZDtPlyuJ5/ksX390x9PLOwief3fH4p28+fViWxdXG/aJzT3Ln87uVL7/0/KHfbfmVHO2t+u7e2u/vrMSy9ShBhqJ4KLwIhRehiOLfn4zi4DeQJB9F+r94AaFkivyUI KYEsaSILQW2FDgy4ChIxiqBqwKuGriEbGkhXudXSQMkGPwaZ4S kAE1+mkPCRkgyQqJxvSYaIEEH8TqI00KcBrga4KqBq4JYJcQo/TbIgSMDthSxpKSdTLHf7FBB5JN1vKXiDN4f1JJ3kzwU4TeewUO MEn+UCIdEgyxCEYEnJxDmkSpGZi4mHzBGMWIUo4giFF6IwkPuG xb6+BWhsEJ/tAiFFfjLKUbhodEitKUAhRWQdwwPRItJldwScmFYIdpSECxkS3 5IUgGRhDF4GKMIhRViUTzgyuhJaoiT0ZgC4MogTUdPL0t9sXZ+ 4Rs/F+EW3FFx9Pl8vpUVW3v5ivzwTfkHN6eGPV5XcFK3k1hfGJgIed PjXCZXW5O75JL793jJ7cKI/rX7K+IYGiX60cHe94rXs7a2urx4fdrSa+mutXRWW7qqx7pqrX2 Nk4OtY501490Npyw9J461DTabuxv04wPtF89Mzp6eGO+obBS/W/b5U5WFh1r1n1vajacHGi41Kq9L35z/eO/ES7nmp/Y8e/Dwf+wRbdht/rOddfQdpn/fIY7I+DI89fOfbxVu2qb9s5zy7+Saf5Cluy9BhpgCFF6INueTL 9U/AovWsxiF81AEj/yaEa93Bh8xBIghQJFCFCVCUWIULQamGKIlEC0FlhRYcmDJgU2I lBJiVBCjhhg1cDUQqwGuFrg6iCOcPj3EG0gmlEL8eib4k+L9me P0wNUCVwuxGojVQKwaYtTAUQFHCWwFsOTAlgNLBiwpREsgWgJM MYoSoygRihSiSAFiCBCDv84di+ChcILFX6n7H6tJ7x4JpQuNkv Uq8P+vb7mkwJ9USOpUmP+pCEQjCkmdCuQkMm/xR8MK0JbAA1mANuejLflk5i1ENHCLfLT5CKmVYQVo8xFS8gJJt 80ZXoA2H0GbjwRvTYQj/d4lo5gWK4FEGY0jRBHFGEtIT9LhcconPulaXHLdaaW6C+Lo862 6Xctt5jXFO0vSD5ZPjXi8bo+DXPficQacR3KiuIecKG4j5/qQ62dsZPeZnCge2r++xZEMCXvca2trbpdj9rR1rKvB0lE12lkz 2l030ddk7Wu2DrZZB5on+xqmh9vHeuv6moyW3ubzp8bOW4eO1a tqea+YP/11o/Rwf5PqxED9THvpnOHTa18cvPBmbvMLu97/1aGEfUce3KX/y11V39lR9b0cI0pWfJ8p+M4W3v/azPvzXxZ/ZwvvL8N590UUoQj/E7MlH4UVoHDiwf1j8LZyGepNhAolQ4CiBChSiCKFtCgRLVpMix bTWBIaS0JjSWksGY0jp7EVwF4vkaSuaf0qqQsKX/x6xgUEUQdcHXC1pLzGasiiOEpgK2hsBY0jp7FkNJaUxpSSBkSL adEiWpTwK7LIQ4z1HtPX6eAfq0m/BSxEYSH1JQUu5HkIRv0aR4ZDMgej+cELyUe0cF00nFDYArQ5H4 UXkA9zWD7ako8iCkk1J/SU/Af55Y948olCIooQowhFED5jERbNpzEFiFGEIgoxFp/GFtOi+Si8EEUJIU79H3vN+qZTa9/8fO/b4i6Io8/nW3E5lhq1a7K3bkg/WJoe9Xjdbof/90eiW03IH/H7o8NGjGuvG59xhvavXR53cIft29DjXF1dWV3xLsxdPHG8c7i9 cqS9cqy7frSr1trbSIy9TA01nx7psvYfPdZWMdLTdG5y+OxYX3 8lv6boUGX+C23G/NGuirPdlXNVvGv831x699GRQ3nCJ5/K2/fx3++UfndbxXe2VX4v1/SDZBXiCFF4Ifrll+iXR9DmI2hzPtqcT74wg8z/4zPsq6JQGHQfwotJkuJSgiL8XiThSEaKUJQYRYkRU4KYUsSUIq aMxpIDSwFsBbBVwFYBRwUcNXA0EONnrBZidV9DLcRogzk5auCo gaMCtgrYSmApgCVHTDliysjbRUlIAyJFKFJIGhbBRxH8YH8zUI vwwlt1IUDCx/kTJCE9m/3v3bCC20fD/E1HRgvWRYM+3Xqh3ByijIRoBvUu0IMuJO8V7Gv7e9AMHnlhRDE 5or2lAIUVoshixPDnZBShSB6K4qNwHorgP5IsOywcOHf5Tkz2/jrcHXH0+Xwr9uXlBuWq5PVF+Yc3z1jdXm/wxBhifg+xcMXlP2uBlEsbOQco6D/6jytwu71u11ck0rmy4l3zrdqWFs5bj1s6a4ZbzJbOmvG+oyOtJ kuryTrQPDXYcupY88mBJktnjaW76ZSl78RAU6+5sJb3cr3k7f5 a8clO88VG+XX5W9c/PzD5cp75sZ0v5B76V/YHOCP/zyNEf8EQ3BfJQ5HFKKIIbT6CfvEF+uWXX1HDO8CCr7AQbQmwiG RYsb83WoIi+ChCgCIEiCFEDCFiiBBDjCIlKFKKoqQoSoqiZRAt h2gFsBTAUgJLCSwVsNTAVgNbA2wNcAhqv0INcDRkHrYaWASVJJ kKiJZj0XIUJSNvFClBkWLEECOGiDSGMCy8hLQ2jBeswpYislKb C29X66++iv4Emf/10dBWyl/fYvn+V4s/vKVgXdKWfPKVv6UgJGdBSDTf/7z5o6E9aEJGwwrJ+xK/gRA5w3lYlBSLkm9ilmx+VCWpsJ6euXG3pCmAuyaOPp9v5ebizR rpquzNG4pPls9NelY8xOY9Hofd416vj8RaGofdTRyl4LATS7A9 TnvI74/OW/xHr8eztuZzOmyzZ6wTfU0jbRXHWsosnTWTg63W/qNj3dWTg63Twx0nussnempGu+pPHO8a765pV39aW/Jys+bjkSbVuSbVvOGz64XPXXxnd8vzj/1214sJSe8/EFH03V/w//cvBN/7RQn6ZTEWJA/bzMO2lNw1hvHXUxhkuAgLF2HhYixcjEUQlGIMKcaQYQwZxpBjD AUWqcQilViUCotSY9EaLFqDReswpo7G1NNYehrLQGOX0tilNI6 RxjHSYoi/Jj/NIfR/yDGRmTlG8lp2KY2lpzH1GFOHMXVYtAaL1mJRaixKjUWpsEglFq nAGAqMIccYMowhxSKkpLWE5WQtRCFVE9xa67vY/vcQedgW3vrof5q/BAsrwcLWP0tE0i1tS4b56x45MkmAhQuwcP+F4QIsXICF8clCwo VYuIDMGSHEIoRYmADbwsfChX+fItn3dv0zH7U29Z67i4p0C+6m OPp8vpUbCzcqBKuS1xdVny7PnPKseMj+NTmPJ+gbkoe7Evv3OG z+VTQ2j9NB5nHaA8elej3utbW1VY/n2szpqaHWkY7K4y3m4fbK8Z7GqaE260CLdaDl1Ej32bGekwMNo 52V4z0NYx2VXaX59ZK3Ogy/s9ZJrpQXLopfvfTh/slXt58oef98Z1N3+3BJ6ViJflxgHBWZLOJ7kaO3UBRK8xhBoYn geJDGcaFxXGi2CkwTAtME3zjBN03wTVa+aZJvJllimuSZJnmmq duyeB1vm22SZ5oqMU2WhJTJN1n5JivfOME3TghM4wLThNA8QRp jGheaCfNIgwP2B2r01fqKTaN3+1/wp8DRrwlbxCaL2GwRmwPh0ZDwWGhUZLKIzaPaWmtZ08mK1mnr6 Wv/uVjccdxlcfT5fJ7rc0vlfK/4zQX158sXpz1eb3DzR7fN6/L/2ugfonET5766bOSW3cRyGrfd63YQRyysejyrq6s3F6+etvSNNJ cSsjjWXWcdbJ481mYdaj053HFmtPf08TZrb91Ye8XwUUOn8Uiz 6v0Bw2fTxt9dlb+z+Lunpl7fbv3ilTNV2qWZsx7373OKGwUKFL 7VuPvi6PP53POzC6X5K+LXFrVf2K+c96yskIdWO+xet42c0BNY fG0nDikkVx96nA63ndyxwuOweZ12r2N59vTEWG/DSEv5cGuZpatmh0BoUwAABQJJREFUcrDZOthiHWo9Mdx+drz39 EiHtbd2pNU0WKvoNhV0aT8a1X54SfPe9aLnLxzeM/HeE2dKxZeO9buc3/ip4RQoULhncU+Io8/n81w6t1SavyJ+fdFQYJ+f8ayukOtnCP/R7R+8JtfPEMdh2/27OhIrtW2rbseq23nhxPBQk+l4S9l4V611oHlyqHVyqPXkcMfZ sd6zo90TPbWDTbreakmvqWBI8+Ep+VvXxa9e+ezJycP7JnnvXu pruzl3+W43BgUKFO4+7hVx9Pl8rpnTS7rPPYJXbpQWOq5f8qx6 yNNc/fs8el024nhrcv9wcvE1se+Zc8Xr9jhts6csg0eNwy3m8c7qyaH WyaG2UyNdZ8d7zli6rb0N/Q2arvKSPsNnE6p3ZiWvXS94dvrw3skvXztTqVk4c2p19e5Mp6J AgcI9iHtIHH0+n+vc1E3d5x7ha4umYsf1y94Vr8fhcBEeoos8W Mbfv7a5ybNebV6Xw+1YnrswfXq019rfaO1vnOpvmhxoPjncdd5 67OxYr6WzqqdG3ldWaDF8fE722jXeC5c/emzinQMnVMVXRgbtS3d/0gAFChTuNdxb4ujz+ZzTY0uqj1wlv7lhLnEuznu9XvI4QIfd47 R7XYHTEeweu81jX15xOd0O28yJ4cn+oyeHWk4d7zh5vOOUpfv8 5LEzY32j3dW9VcIB7cdT0jfnBC8uHnl6+r3HrQVvnTtaYZuf86 7ciS0zKVCg8G3EPSeOPp/POTWyrP7QxX9psULkvHHVu+IlnEe3w+5x2rx+cXQ77F6H3WNfu jg5NDXYPD3cOT3cdXqs78KJ4TMTA5Y2Y4/6I4volRn+89e+fOLyB/tPfnbodJlqbnzE671zux5RoEDhW4p7URx9Pp9jYnBZ8a6L9+JC hdh587p3xesmJja67OQ8R5fN43SseFxzZ8etPbVnxnrPTw6dPz EyPdo92qw9pnx3Mv/Jq0d+Pf/xYyffOTgl+OTKUOfy/NzdrhYFChS+NbhHxdHn89ktPcvyd5y8F29US13LC54Vj5uY2Eg MwjiXvW7n8sKVM2M9M6cs506NTg02jVXzJ8Svzvzu8WufPH7in QOnCt89W1O6NDtDuYoUKFD47+LeFce11TX78fabssOO4hcXqqT Omwser9ftcnhcDo/L5XW73M7lK+empid6rZ3mce1H0wVPXfp0/7l39pz8+MVz5cq58WE3NVGRAgUKvy/uXXH0+Xy+tTVbf9NNydv24kML5ULX0lWv1+t2u+xO242F+bkL1 ql6yZTwpctfHpx5d/f0R8+clufPDfU6Fhbutt0UKFD41uPeFkefb21lxdZdY5e8vVx4 6EaFyDY/M3t69Hx/7eWjqnnte5c/3X/y7b1nxR/PtNTevHLpbhtLgQKF/zm418XR5/OteT3L7eU22eFrJa+c471xuvClsx8+NvHGTutnv5ltMC2ePulx 3dGTJShQoPCngG+BOPp8vjW3a7Gr6oLwjfHXd1o+emFKL7o2Me xx3OkzJShQoPCng2+HOPp8Pq/bdXGgbba31XH96t22hQIFCv/z8a0RRwoUKFC4k6DEkQIFChRuA0ocKVCgQOE2oMSRAgUKFG4DS hwpUKBA4TagxJECBQoUbgNKHClQoEDhNqDEkQIFChRuA0ocKVC gQOE2oMSRAgUKFG4DShwpUKBA4TagxJECBQoUbgNKHClQoEDhN vh/eRh+wPdHIQsAAAAASUVORK5CYII=
هو نموذج انعكاسي يشير إلى استنزاف الاتجاه يتكون من عمودان يأتي في نهاية الاتجاه الصاعد أو الهابط.




تكوين النموذج:


سعر الإفتتاح للعمود الأول بالقرب من أقل سعر، بينما سعر الإغلاق لنفس العمود بالقرب من أعلى سعر.
سعر الإفتتاح للعمود الثاني يكون مقابل لسعر الإغلاق للعمود الأول أو بالقرب منه بينما سعر الإغلاق للعمود الثاني يكون مقابل لسعر الإفتتاح للعمود الأول أو بالقرب منه.




لاحظ عمودي الانعكاس في نهاية الاتجاه الصاعد

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2011/12/06/png/v202/F7C4C9BD-A4ED-03D9-8D65-AC87C672091C.png

هو نموذج انعكاسي يأتي في نهاية الاتجاه الهابط، مكوناً قاع واحد.


مراحل تكوين النموذج:


في نهاية الاتجاه الهابط، يبدأ المشترون بالسيطرة على السوق، مكونًا قاع واحد، على شكل (V).
ثم يتكون عند هذه المنطقة مستوى مقاومة قوية مما يؤدي إلى انعكاس الاتجاه بشكل قوي على المدى الطويل.
في هذه المرحلة يكون المشترون قد سيطروا على السوق، وتقل القوى البيعية تدريجيًا.


الاستفادة من النموذج:
يكون بالشراء عند إنتهاء تكوين النموذج القاع (V)، ووضوح الاتجاه الصاعد.


هدف النموذج:
من الصعب تحديد هدف النموذج، لذلك يفضل الانتظار حتى يتضح الاتجاه.

لاحظ انعكاس الاتجاه من الهابط إلى الصاعد.

[ehabm]

نصائح لكل متداول في سوق الفوركس
:1 (3)::1 (3)::1 (3)::1 (3)::1 (3)::1 (3)::1 (3)::1 (3)::1 (3)::1 (3)::1 (3):

مع توالى صفقات التداول فى الفوركس تتكون لديك خبرة لابأس بها ، وفلسفة وإستراتيجية خاصة بك فى إبرام صفقات التداول ، لكن مهما إختلفت الإستراتيجيات ومهما كان مدى ودرجة خبرتك العملية والميدانية ، هناك بعض الأسس والنصائح التى ينبغى أن نضعها فى الحسبان .. نذكر منها :

• أعداء الفوركس ثلاثة ، هم : الخوف ، الجهل ، الطمع .. فإحذر منهم .

• لاينبغى إبرام صفقات تداول وقت صدور النشرات والأخبار الإقتصادية ، أو عند حدوث كوارث طبيعية أو بشرية عالمية .. ففى مثل هذه الظروف يصعب التنبؤ بسلوك أزواج العملات ، كما أنها لاتخضع فى مثل هذه الحالات لأى نوع من التحليل .

• لانحبذ التداول فى أزواج العملات الهجينة ، فالإسبريد الخاص بها مرتفع جدا ، كما أنها لاتخضع دائما للتحليل الفنى .

• ينبغى الإطلاع على سعر الذهب والبترول ، حيث أنه يتناسب عكسيا مع سعر الدولار ، مما يعطينا نظرة أوسع على سلوك العملات المختلفة ، فكما ذكرنا سابقا أن إرتفاع عمله يصاحبه إنخفاض عملة أخرى .

• أفضل أوقات المتاجرة عموما ، الفترة الأوروبية " من الساعة 7 صباحا حتى الساعة 11 صباحا " وكذلك الفترة الأمريكية " من الساعة 1 ظهرا حتى 5 عصرا " .. حيث تتميز مثل هذه الفترات بكثرة السيولة ، وسرعة الحركة .

• أقوى وأهم خبر إقتصادى يؤثر على سعر الدولار هو تقرير التوظيف بغير القطاع الزراعى ، ويصدر هذا الخبر يوم الجمعة الأول من كل شهر .. ويأتى الخبر الخاص بسعر الفائدة فى المرتبة الثانية كثانى أكثر الأخبار أهمية .. الجدير بالذكر أن العلاقة بين هذين الخبرين وسعر الدولار علاقة طردية بحتة .

• قبل الشروع فى التداول ينبغى معرفة بعض الحقائق حول بعض أزواج العملات حيث :
1- زوج ( الباوند / ين ) : يسمى المجنون لصعوبة تحليله وسرعة حركته .
2- زوج ( اليورو / باوند ) : الإسبريد الخاص به هو الأعلى بين كل الأزواج .
3- زوج ( اليورو / أسترالى ) : يسمى الغزال ، وذلك لقوة قفزاته .
4- زوج ( الدولار / فرانك ) : يسمى الغدار ، لأنه دائما يخالف التوقعات .
5- زوج ( الدولار / ين ) : يسمى القائد ، وذلك لإحترامه التحليل .
6- زوج ( اليورو / دولار ) : يسمى الزعيم ، وذلك لكثرة السيولة .

• لاتعمل أبدا فى السوق إذا كان حجم التداول ضعيف ، والعقود المفتوحة قليلة ، فمثل هذا السوق تنقصه السيولة ، وهو أمر شديد الخطورة .. فعليك إذن مراقبة العقود المفتوحة مع حركة السعر ، فإذا زادت هذه العقود مع زيادة السعر ، أو نقصت مع نقص السعر ، دل ذلك على إستمرار هذه الموجة ، وبقوة إلى مسافة بعيدة ، أما لو زادت الأسعار ، وثبتت العقود المفتوحة أو تناقصت ، فهذا يعنى أن السوق قد أوشك على الإنتهاء من هذا الإتجاه ، أو أن هذه الموجة على الأقل قد إنتهت .. وخلاصة القول أن حجم التداول يجب أن يؤكد الإتجاه ، أى أن فى حالة الإتجاه التصاعدى يزداد حجم التداول ، وفى حالة الإتجاه التنازلى ، يقل حجم التداول .

[ehabm]

ما هى وثائق الرافعة المالية؟





FxPro يستخدم نموذج رافعة مالية حيوية تتكيف تلقائيا مع كل الصفقات للعملاء التجاريين, حيث حجم العقد يزيد من فرص التداول لدى العميل، و الحد الأقصى للرافعة المالية موضحة كما في الجدول أدناه. هذا الجدول ينطبق على تداول العملات الأجنبية فقط.
عقود مفتوحة الحد الأقصى للرافعة المالية 0-100 الحد الأقصى 1:500* >100-200 الحد الأقصى 1:200* >200-300 الحد الأقصى 1:100* >300-500 الحد الأقصى 1:50* 500+ الحد الأقصى 1:33* * أو الرافعة المالية للتاجر، أيهما أقل ويتم ذلك في تداول الصك، إذا كان الأمر كذلك إذا عميل لديه أوامر مفتوحة لأكثر من صك ، سيتم حساب الرافعة المالية بشكل منفصل على كل رمز من رموز الفوركس. على سبيل المثال ، إذا كان التاجر قد أقام بشراء 300 دولار مقابل الين و بعد ذلك بدا يتداول اليورو مقابل الدولار الأميركي ،فمتطلبات الهامش بالنسبة إلى اليورو مقابل الدولار الأميركي، لن تتأثر بالأوامر المفتوحة الين الياباني مع الدولار الأميركي
تحسب الأوامر المفتوحة على النحو التالي. لنعتبر التاجر لدية 300 عقد شراء و200 عقد بيع. لحساب الهامش المطلوب، واحد مع اتخاذ جانب أكبر حجم (مجموع). في هذا المثال، الجانب الأكبر للتعرض هو 300 شراء وعلى هذا النحو، 300 ستكون القيمة المستخدمة في حساب الهامش المطلوب. وعلاوة على ذلك، وهو تاجر مع 6 أوامر من 50 حجم عقد بيع أو شراء، والتاجر مع أمر واحد وهو 300 حجم عقد شراء أو بيع، سيتطلب نفس الهامش، وبالنظر إلى حساباتهم لديها إعدادات الرافعة المالية متطابقة.
يرجى الملاحظة أنة إذا الرافعة المالية للحساب هو أقل من جدول القيمة المقدم، ومن ثم سيتم النظر إلى الرافعة المالية للحساب بدلا من ذلك
المثال 1:

الرافعة المالية لحساب العميل - 1:100

تصور وجود حساب بالدولار الأمريكي به 300 عقد شراء بالدولار الأمريكي/الين الياباني.
في هذا المثال، الرافعة المالية للحساب أقل من أو تساوي كل القيم ذات الصلة في هذا الجدول للرافعة المالية، وبالتالي فإن الهامش المطلوب لن يتأثر
العقود الحد الأقصى للرافعة المالية الرافعة المالية القابلة للتطبيق الهامش 0-100 1:500 1:100 100 (العقود) * 100,000
100 (الرافعة المالية)
= 100,000 USD (الهامش)
100-200 1:200 1:100 100 (العقود) * 100,000
100 (الرافعة المالية)
= 100,000 USD (الهامش)
200-300 1:100 1:100 100 (العقود) * 100,000
100 (الرافعة المالية)
= 100,000 USD (الهامش)
مجموع الهامش المطلوب 300,000 USD المثال 2:

حساب عميل الرافعة المالية من 500:1

لنعتبر الحساب شراء 250 عقد من الدولار الاميركى مقابل الين الياباني
في هذا المثال، الرافعة المالية للحساب أكبر من أو تساوي كل القيم ذات الصلة في هذا الجدول للرافعة المالية، وبالتالي فإن الهامش المطلوب سوف يحسب كالتالي:
العقود الحد الأقصى للرافعة المالية الرافعة المالية القابلة للتطبيق الهامش 0-100 1:500 1:500 100 (العقود) * 100,000
500 (الرافعة المالية)
= 20,000 USD (الهامش)
100-200 1:200 1:200 100 (العقود) * 100,000
200 (الرافعة المالية)
= 50,000 USD (الهامش)
200-300 1:100 1:100 50 (العقود) * 100,000
100 (الرافعة المالية)
= 50,000 USD (الهامش)
مجموع الهامش المطلوب 120,000 USD المثال 3:

لنعتبر أن نفس العميل عنده أمر مفتوح بحجم عقد 300 مع زوج العملة اليورو مقابل الدولار الاميركى شراء أو بيع مع سعر 1.40000
العقود الحد الأقصى للرافعة المالية الرافعة المالية القابلة للتطبيق الهامش 0-100 1:500 1:500 100 (العقود) * 100,000
500 (الرافعة المالية)
= 20,000 EUR (الهامش)
100-200 1:200 1:200 100 (العقود) * 100,000
200 (الرافعة المالية)
= 50,000 EUR(الهامش)
200-300 1:100 1:100 100 (العقود) * 100,000
100 (الرافعة المالية)
= 100,000 EUR(الهامش)
مجموع الهامش المطلوب EUR 170,000 * 1.4 (rate) = 238,000 USD المتداول سوف يحتاج إلى 120.000 دولار اميركى هامش للزوج الدولار الاميركى مقابل الين الياباني و 238.000 دولار اميركى هامش للزوج اليورو مقابل الدولار الاميركى . هذا يعطى مجموعا هامشا 358.000 دولار أميركي لكلا الأوامر

[ehabm]

متطلبات هامش على العقود الآجلة

عدد العقود المقتوحة متطلبات الهامش 0-50 المعيار القياسي لمستوى الهامش >50-100 الهامش *2 >100-150 الهامش *5 >150-300 الهامش *8 >300 الهامش *10 المثال الأول على العقود الآجلة

إذا كان لدينا حساب بالدولار مع حجم تداول 10(لوتس) شراء (أو بيع) من Dow Jones Futures
حجم اللوت الهامش لكل لوت 1 الهامش 10 $1000 10(لوت) * $1,000(الهامش لكل لوت) = 10,000 USD المثال الثاني على العقود الآجلة

Consider a USD account with 250 Lots of Nasdaq Futures
حجم اللوت الهامش لكل لوت 1 الهامش 50 $500 50(لوت)*$500(الهامش لكل لوت)= 25,000 USD 50-100 $500*2 50(لوت)*$ 500(الهامش لكل لوت)*2(الهامش المضاعف)= 50,000 USD 100-150 $500*5 50(لوت)*$500(الهامش لكل لوت)*5(الهامش المضاعف)= 125,000 USD 150-250 $500*8 100(لوت)*$500(الهامش لكل لوت)*8(الهامش المضاعف)= 400,000 USD الهامش الإجمالي المطلوب = 600,000 USD المثال الثالث على العقود الآجلة

إذا كان لدينا حساب بالدولار مع حجم تداول 50(لوتس) شراء من Nasdaq Futures , ويريد بيع 250 (لوت) من عقد Nasdaq: سيتم احتساب الهامش المطلوب على بيع 250 لوتس،أي الهامش الإجمالي المطلوب = 600,000 دولار

[ehabm]

التحليل النفسي ودراسة شهية المتداولين


التحليل النفسي هو الذي يقيس شعور السوق وتوجهاته بمعنى هل الشعور هو التوقع بانخفاض الأسعار أم التوقع بارتفاع الأسعار أم توقع ثبات الأسعار ، وهل نحن الآن في منطقة زيادة مشتريات أو في منطقة زيادة المبيعات أم لا يوجد إقبال على السوق .


إذا ما هي الأدوات التي نستخدمها في التحليل النفسي للسوق !
هناك طريقتان لاستشعار السوق وهما :

(1) التحليل التقني ودراسة الرسوم البيانية لأزواج العملات.
(2) التحليل الإخباري وقراءة أخبار الدول صاحبة تلك العملات.

نعتقد أننا غطينا أغلب وأهم المؤشرات التقنية التي ربما تجعلك محلل تقني متميز بالإضافة إلى شرح مناسب حول التحليل الإخباري وأوقات صدور الأخبار وأهمها وعلمناك ما هي خطوات التحليل الإخباري وبالترتيب .


لكن ما هي الأدوات التي من خلالها نستطيع أن نتوقع نفسية التجار في السوق !
حسنا ... في سوق الأسهم يقاس التحليل النفسي للسوق بما يعرف ببيانات حجم التداول على السهم أو حجم التداول في السوق عموما بمعنى إذا هبط سهم بشكل مفاجئ قد يكون بسبب انخفاض نسبة حجم التداول عليه بشكل كبير ، لكن هل سبق لك أن رأيت بيانات حجم التداول على مخطط زوج عملة معينة !
من المحتمل أنه نادرا أن ترى ذلك والسبب أن سوق الفوركس سوق غير مركزية ليس له مقر لإصدار بيانات حول أحجام التبادل بدقة عن كل زوج.

إذا كيف أحصل على هذه البيانات المهمة والتي أحتاجها في تجارتي !
الإجابة إن تقرير كوت الأسبوعي الذي يصدر كل جمعة
"COT "Commitment of Traders Report هو دليلك لذلك.
معنى كوت بالعربية ( تقرير التزام التجار في أسواق العقود المستقبلية )




تقرير التزام التجار COT
أن هيئة CFTC الأمريكية هي لجنة أسواق العقود المستقبلية للعملات ، تقوم بإصدار تقرير كوت كل يوم جمعة وهذا التقرير الذي يوضح نسبة الشراء والبيع للتجار في سوق الأسهم المستقبلية.
لذلك فإن تقرير كوت يعتبر مصدر مهم جدا لاستشعار السوق عن قرارات كبار محركي السوق لأنهم يتاجرون بصفقات كبيرة الحجم وبكل تأكيد هذا التقرير سيكون له تأثير على السوق .

تقرير ال COT يتضمن معلومات عن توجهات المستثمرين في أسواق العقود المستقبلية للعملات و السلع بمختلف أحجامهم و هذا يعكس التوجه السعري للأسعار في الفترة القادمة.



ينقسم المضاربين في تقرير ال COT إلى ثلاث أنواع :
(1) المضاربين التجاريين Commercial Traders
وهم مضاربين مسجلين في هيئة CFTC بأنهم ليسوا مضاربين و إنما يستخدمون الأسواق المالية لإدارة مخاطر استثمارات نشاطاتهم التجارية.

على سبيل المثال : لو شركة نيسان اليابانية تعاقدت على تصدير 3000 سيارة إلى السوق السعودي و ربطت 1500 دولار كسعر للسيارة الواحدة.
ما هي المخاطر التي من الممكن أن تقابل شركة نيسان في هذه الاتفاقية ، أكيد ارتفاع سعر أي من المواد الخام المستخدمة في صناعة السيارة و لنفرض ارتفاع سعر خام البترول.
فالحل بالنسبة لشركة نيسان أن تقوم بشراء خام البترول كعقود مستقبلية أو خيارات في الأسواق العالمية تحسبا إلى ارتفاع الأسعار للخام.
وإذا حدث وارتفعت الأسعار لن تخسر نيسان بسبب تلك العقود المشتراة ، وإذا حدث العكس تكون وفرت أكثر في سعر التكلفة للسيارة.

(2) كبار المستثمرين Large Speculators
هم المستثمرين المتعاملين في الأسواق المالية كالعملات و السلع و غيرها و لكن بأحجام كبيرة من الاستثمارات وهؤلاء غاليا يكونون شركات استثمارية كبيرة في المجال أو مدراء محافظ ، و هم غالبا يكونوا في الاتجاه الصحيح للسوق و لكن ليس دائما .

(3) صغار المستثمرين Small Speculators
غالبا هم التجار الجدد خبرتهم بالسوق من سنة إلى سنتين و هم غالبا يكونوا في الاتجاه الخطأ من الأسواق.

[ehabm]

السعر وحجم التداول والفائدة






السعر وحجم التداول والفائدة المفتوحة
السعر ليس هو العامل الوحيد الهام الذى يتم النظر فيه عند تحليل سوق الفوركس. بالاضافة الى سعر صرف العملة فإن حجم التجارة يلعب دورا هاما أيضا. هناك مسلمة من نظرية داو تقول أنه يجب تأكيد الاتجاه من حجم التداول. لسوء الحظ ، الفوركس لا يسمح لنا بتقييم النقدية المعادلة لحجم التداول فى فترة زمنية محددة. حيث أن سوق تبادل العملات ليس له مكان محدد تتم فيه عمليات التداول فإنه يتم تبادل العملات في جميع أنحاء العالم من خلال شبكة الانترنت. هذا يعنى أنه لا يمكن لأحد حساب النقدية الإجمالية لهذه التجارة الدولية. من الممكن اجراء حسابات تقريبية باستخدام بيانات حجم التداول للعقود الآجلة ، لأن السوق الآجلة لها علاقة قوية بسوق العملات الأجنبية. ولكن حتى للحصول على فكرة تقريبية عن حجم العملات النقدية سيكون من الضروري النظر في مجموعة كاملة من أسواق العقود الآجلة الموجودة في العالم. وهذا يبدو مستحيلا أيضا. وذلك هو السبب فى إنه يجب استخدام نهج آخر لتقييم حجم التداول في بورصة العملات.
في الواقع ، لا ينبغي للمرء أن ينظر في حجم تداول العملات الأجنبية في وقت يجب فيه اتخاذ قرار سواء فتح أو إغلاق صفقة ما فذلك ليس صحيح تماما. في هذه الحالة العديد من البنوك الكبرى ، التي تضم المليارات من الأموال ، يمكن أن تتدخل لرفع سعر أى عملة. ذلك لا يستخدم لتحليل الكميات النقدية ، ولكن كمية التداولات التي تمت خلال فترة التداول قيد الدراسة. لا يوجد مؤشر لحجم تداول العملات الأجنبية من صانع السوق. كالعادة ، يتم الأخذ فى الاعتبار التغيير فى الأسعار فقط. كلما يتغير السعر بشكل أسرع فذلك يعنى رغبة السوق الواضحة في دعم الاتجاه الحالي.
وهكذا ، بدلا من حجم التداول ، نأخذ معدل تغير الأسعار في السوق كأداة مناسبة للتحليل الفني لإطار زمنى معين. حجم التداول هو المؤشر الثاني الأكثر أهمية (بعد السعر) والذى يساعد التاجر على التحليل بدقة. لتحليل حجم التداول يتم عمل رسم بيانى لحجم التداول ، حيث يتم تمثيل القيم في البارات بارتفاعات مختلفة. كل بار/شريط يتوافق مع إطار زمني معين وفقا للمقياس الذى تم اختياره (1 دقيقة ، 5 دقائق ، 15 دقيقة ، وما إلى ذلك). يتم تحديد ارتفاع الشريط من قيمة حجم التداول ، وكلما زاد ارتفاع الشريط يعنى ذلك زيادة سرعة معدل تغير الأسعار في السوق. الرسم البيانى كالعادة يتم إدراجه في الجزء السفلي من شارت الأسعار. في هذه الحالة كل شريط من الرسم البياني يتوافق مع واحدة من عناصر الشارت (شريط أو شمعة) ويحدد حجم الصفقات التى تم عملها فى مساحة زمنية معينة. الرسم البيانى لحجم التداول لا يشمل معلومات حول نشاط كل من الثيران والدببة أى أنه لا يساعد على فهم ما هى العمليات التى تنم تنفيذها فى إطار الفترة الزمنية للشارت: بيع أو شراء. لكن مثل هذه المعلومات تكون مفرطة ، لأنه من الممكن بسهولة تحديد اتجاه السوق من خلال شارت الأسعار. يجب ملاحظة أن حجم التداول - كقاعدة عامة - هو رأس تحركات الأسعار ، حيث أن التسعيرات تكون أكثر خمولاً مقارنة بمؤشرات أحجام التداول. إذا كان نمو الأسعار يحدث في ظل زيادة لحجم التداول، وبعد ذلك إذا انخفض حجم التداول يظل السعر يصعد لفترة من الوقت وبعدها يهبط باستمرار. وهكذا فإن أية تغييرات في حجم التداول يمكن أن يكون علامة جيدة للحد من أو إيقاف اتجاه السوق ولا ينبغي أبدا تجاهل هذا أثناء تحليل سوق العملات. تأكد دائما من وجود الرسم البيانى لحجم التداول تحت شارت الأسعار أثناء تحليلك للسوق! الأطر الزمنية اليوم والأسبوع هم الأكثر أهمية بالنسبة للتحليل.
العامل الثالث المهم في التحليل الفني لسوق العملات (بعد السعر وحجم التداول) هو الفائدة . لا توجد قيمة مطلقة للفائدة لها أي أهمية ولكن الأهمية تكون لاتجاه التقلبات: صعودا أو هبوطا.
نمو الفائدة التجارية يمكن أن يكون بمثابة مؤشر جيد للتفضيلات على المدى الطويل. إذا كانت هناك صفقة يتم تركها مفتوحة فهذا يعني ان التاجر يدعم الاتجاه الحالي للمستقبل البعيد. ولكن الزيادة الكبيرة للفائدة يمكن أن تكون علامة على تحول السوق ، وأن التجار بصدد إغلاق صفقاتهم لجنى الأرباح. يتم وضع مخطط الفائدة - كالعادة - بين الرسم البيانى لحجم التداول وشارت الأسعار. لكن هذا المخطط ليس قيد الاستخدام في الفوركس. حيث أن التداول في الفوركس ليس له أي مكان محدد للتجارة ، فإنه من المستحيل تحديد حجم الفائدة المفتوحة.
في ملخص هذا الفصل سنولي الانتباه مرة أخرى على هذه الفرضية من نظرية داو : حجم التداول يجب أن تثبت استمرار الاتجاه. خلال الاتجاه الصاعد أو الهابط تحدث حركة السعر كثيرا على طول اتجاه الترند (الاتجاه) الرئيسي في ظل تزايد حجم التداول ، ويحدث انعكاس للاتجاه فى ظل انخفاض حجم التداول. يجب عليك دائما رسم الرسم البيانى لحجم التداول أسفل شارت الأسعار عند تحليل السوق أو افتراض احتمالات المضاربة على العملات الأجنبية فى المستقبل.

[ehabm]

النقاط والعقود والرافعة المالية والهوامش

عالم تداول العملات (الفوريكس) مليء بمصطلحاته ومفاهيمه الفريدة. وإليكم بعض المصطلحات الأكثر شيوعًا التي سوف تحتاجون إليها:
النقاط / Pips
النقطة هي شيء أشبه بالعلامة أو النقطة في الأوراق المالية أو العقود الآجلة أو أية أسواق أخرى. وهي ترمز لنقطة الفائدة المئوية كما أنها أصغر وحدة فردية في تداول الفوريكس. والنقطة هي دائمًا الرقم الموجود في أقصى اليمين بأي عرض أسعار فوريكس.
تعتمد القيمة الدقيقة للنقطة الفردية على العملة الجاري تداولها. يتم تقسيم اليورو إلى أربعة مواضع عشرية، مما يعني أن كل نقطة تساوي 1/100 من السنت. بينما يتم على الجانب الآخر تقسيم الين إلى موضعيين عشريين، لذا فإن النقطة الواحدة تساوي سنتًا واحدًا. وهذا لا يعني القول بأن كل نقطة تساوي 1/100 من السنت من حيث الأرباح – ولحساب ذلك، نحتاج إلى التعريف بمصطلحين آخرين وهما العقود (Lots) والرافعة المالية.
http://www.cfd-market.com/files/Pips.jpg
تتداول البنوك ومزودو السيولة الآخرين العملة في شكل عقود. العقد القياسي يساوي 100.000 (100 ألف) وحدة من العملة الجاري تداولها، بينما العقد الصغير يساوي 10.000 (10 آلاف). ونظرًا لأن هذه المبالغ سوف تجعل التداول مُقيدًا بالنسبة للمتداول المتوسط، أدخل السماسرة مفهومًا يطلق عليه الرافعة المالية.

العقود (Lots) http://www.cfd-market.com/files/Lots.jpg
الرافعة المالية
تتيح الرافعة المالية التحكم في عملات متداولة أكثر مما أودعته في حسابك. وهنا تكمن القوة الفعلية لتداول الفوريكس، لكن على المرء أن يتوخى الحذر حيث إن الرافعة المالية سيف ذو حدين أيضًا. فهي قد تعمل ضدك بنفس السهولة التي تعمل بها لصالحك.

http://www.cfd-market.com/files/Leverage.jpg
مع الرافعة المالية 100:1، تحتاج إلى وحدة واحدة من العملة للتحكم في 100 وحدة في السوق. وبهذا، سوف يتطلب الأمر 100 وحدة فقط للتحكم في عقد واحد صغير (10 آلاف) بالسوق أو 1000 وحدة للتحكم في عقد واحد قياسي (100 ألف). ومع الرافعة المالية 200:1، سوف تحتاج إلى 50 وحدة للتحكم في عقد واحد صغير، و500 وحدة للتحكم في عقد واحد قياسي.
ومن ثم فإن الربح هو عامل رافعتك المالية مضروبًا في مقدار وحجم العقود الجاري تداولها مضروبًا في مقدار تحرك سعر النقاط في صالحك. وبالمثل، يتم حساب الخسارة بنفس الطريقة عندما يتحرك السعر ضدك.
وفي المثال الأكثر بساطة، إذا اشتريت عقدًا واحدًا صغيرًا من زوج العملة اليورو/الدولار الأمريكي (انظر الدرس الأول للاطلاع على تفسير للأزواج)، فسوف تزداد أسهم حسابك أو تنخفض بمعدل 1 دولار أمريكي لكل نقطة تحرك. وإذا اشتريت عقدًا قياسيًا واحدًا، فسوف يزداد حسابك أو ينخفض بمعدل 10 دولارات أمريكية مع كل نقطة لتحرك السعر.
ومن الجيد أن تمضي بعض الوقت في التداول من خلال حساب تجريبي وأن تُجرب أحجام عقود مختلفة على أزواج عملات مختلفة من أجل الحصول على فكرة بالتحركات والمكاسب أو الخسائر الناتجة عنها على رصيد حسابك.
التداول على الهامش
الهامش هو مقدار الضمانات المطلوبة للإبقاء على صفقاتك مفتوحة. وعلى عكس الأوراق المالية والسلع، لا توجد مطالبات بالهامش في سوق الفوريكس (عندما يطلب سمسار منك إيداع أموال إضافية من أجل تغطية الخسائر على صفقات مفتوحة في حالة وقوع تحركات مفاجئة وغير متوقعة في الأسعار) – ويمكن أن يكون هذا جيدًا وسيئًا معًا.
فمن ناحية، يكون حسابك محميًا من خسارة أكثر مما أودعته في الأصل، حيث إن كافة الصفقات المفتوحة سيتم غلقها تلقائيًا إذا تدنى حسابك عن متطلبات الهامش المطلوب. ومن ناحية أخرى، سيتم تلقائيًا غلق كافة الصفقات المفتوحة إذا تدنى حسابك عن متطلبات الهامش المطلوب.
لذا، يُعد من الجيد دائمًا متابعة مقدار الهامش المطلوب للحفاظ على كل صفقة مفتوحه، إلى جانب الهامش الإجمالي المطلوب من قبل كافة الصفقات المفتوحة حاليًا. ولحسن الحظ، يتتبع برنامج التداول هذه المبالغ تلقائيًا نيابة عنك.
في المثال الوارد أعلاه، إذا اشتريت عقدًا واحدًا صغيرًا من زوج اليورو/الدولار الأمريكي لـ 1.50 عند رافعة مالية 100:1، فسوف تحتاج إلى 150 دولارًا من حسابك كهامش للإبقاء على ذلك المفتوحًا. وإذا تحرك السعر ضدك بمقدار نقطة واحدة، فسوف تحتاج إلى 151 دولارًا. أما إذا تحرك السعر ضدك بمقدار 10 نقاط، فسوف تحتاج إلى 160 دولارًا.
في المثال الوارد أعلاه، إذا اشتريت عقدًا واحدًا قياسيًا من زوج اليورو/الدولار الأمريكي لـ 1.50 عند رافعة مالية 100:1، فسوف تحتاج إلى 1500 دولارًا من حسابك كهامش للإبقاء على تلك الصفقة مفتوحه. وإذا تحرك السعر ضدك بمقدار نقطة واحدة، فسوف تحتاج إلى 1510 دولارًا. أما إذا تحرك السعر ضدك بمقدار 10 نقاط، فسوف تحتاج إلى 1600 دولارًا.
وكما هو الحال مع حساب الربح، يعد من الجيد تجربة مبالغ مختلفة على أزواج العملات المختلفة في الإعداد التجريبي أولاً بغية معرفة كيفية تحرك الهامش مع السعر، والطريقة التي يمكن أن يؤثر بها على الأرصدة المفتوحة والمتاحة في حسابك.

[ehabm]

اهميه حجم التداول فى تحليل الاسعار

تعريف حجم التداول:


حجم التداول يقيس حجم ومستوى الأسهم أو السلع التي تم تداولها في فترة زمنية. وعادة يقاس:بحجم وعدد الوحدات "الأسهم أو وحدات السلع "التي تم تداولها في فترة زمنية محددة سواء كانت يوما أو أسبوعا أو شهرا أو غير ذلك.
ويمكن أن يقاس حجم التداول لبعض السلع أو الأسهم بقيمة التداول على هذه السلعة أو هذا السهم خلال فترة معينة يوما أو أسبوعا أو شهرا أو غير ذلك.

يتم رسم حجم التداول على شكل خطوط عمودية على الجانب السفلى من التشارت حيث يمثل كل خط فترة زمنية محددة سواء كانت يوما أو أسبوعا أو شهرا.

· تفسير حجم التداول:


يعطى حجم التداول مؤشرا إضافيا ومهما لقراءة التشارت ويساعد المحلل والمستثمر في التوقع الصحيح ومعرفة الحركة الصحيحة من غيرها.

في حالة الترند :

يزداد حجم التداول عندما تتجة الأسعار في الاتجاه السائد للترند وتقل عندما تتجه الأسعار في الاتجاه المضاد للاتجاه السائد.
في حاله الترندالصاعد:يزداد حجم التداول عند صعود السعر ويقل عند التصحيح واتجاه الأسعار لأسفل وذلك يدل على سلامة الاتجاه الصاعد واستمراريتة, لكن إذا حدث العكس بمعنى هبوط حجم التداول عند ارتفاع السعر وزيادتها عند التصحيح دل ذلك على ضعف الترند الصاعد واقتراب نهايته وضعف المشترين وبداية سيطرة البائعين.
في حاله الترند الهابط:يزداد حجم التداول عند هبوط السعر ويقل عند التصحيح واتجاه الأسعار لأعلى وذلك يدل على سلامة الاتجاه الهابط واستمراريتة, لكن إذا حدث العكس بمعنى قلة حجم التداول عند هبوط السعر وزيادتها عند التصحيح لأعلى دل ذلك على ضعف الترند الهابط واقتراب نهايته وضعف البائعين وبداية سيطرة المشترين.





عند اختراق مستوى المتاجرة:

يزداد حجم التداول بصفة ملحوظة عند اختراق السعر لنمط سعري معين واختراق نقطة المقاومة أو الدعم لمستوى متاجرة عرضي, وزيادة حجم التداول عند الاختراق تدل على بدء الترند الجديد سواء الصاعد أو الهابط وتؤكد سلامة هذا الترند الجديد.
لكن إذا حدث العكس ولم تحدث زيادة ملحوظة في حجم التداول عند الاختراق سواء لأسفل أو لأعلى دل ذلك على عدم مصداقية هذا الاختراق وضعف احتمالية بدء ترند جديد ومن ثم تراجع السعر إلى مستوى المتاجرة مرة أخرى.





حجم التداول أثناء مستوى المتاجرة:

عند تحرك الأسعار في اتجاه عرضي مكونه نمط سعري يوجد احتمالين.
الأول: ضعف حجم التداول مع تحرك الأسعار عرضيا يدل ذلك على قله الرغبة من قبل البائعين والمشترين للسيطرة على الأسعار وترقب كل منهما لاى أخبار لذلك تعتبر هذه الفترة فترة راحة أثناء حركة الترند, وترجح أن الترند السابق لهذه الفترة سوف يستأنف بمجرد الانطلاق من هذا المجال السعرى الضيق.
الاحتمال الثاني: عند زيادة حجم التداول أثناء الاتجاه العرضي يدل ذلك على التجميع Accumulation أو التصريف Distribution ويحدث التجميع بعد نهاية الترند الهابط وبدء دخول المشترين وتجميعهم للأسهم بأسعار منخفضة, ويرجح أن ينعكس الاتجاه بعد ذلك ويبدأ الترند الصاعد.كما يحدث التوزيع أو التصريف في نهاية الترند الصاعد وهو يدل على أن البائعين يبيعون أسهمهم بكثرة بعد أن وصلت الأسعار إلى قمم عالية وذلك يرجح أن ينعكس الترند الصاعد ويبدأ الاتجاه الهابط.
لكن المهم في التصريف أو التجميع زيادة حجم التداول.

ذروة البيع وذروة الشراء:

تحدث زيادة ملحوظة ومفاجئه في حجم التداول عند نهاية الترند الصاعد أو الهابط.
فعند نهاية الترند الصاعد تصل الأسعار لقمم جديدة ويدخل مشترين جدد إلى السوق معظمهم ليس خبيرا بالسوق ويشترون بدون اى دراسة مما يؤدى إلى زيادة كبيرة في السعر وزيادة ملحوظة في حجم التداول وهى إشارة تدل على نهاية الترند الصاعد واقتراب انعكاس الاتجاه العام للأسعار.
وأيضا عند نهاية الترند الهابط ومع تدهور الأسعار يصيب كثيرا من المستثمرين الهلع والرعب مما يؤدى بهم إلى البيع العشوائي بدون دراسة والبيع بناء على عواطفهم وقلقهم, وهذا أيضا يؤدى إلى انخفاض حاد في الأسعار مع زيادة ملحوظة في حجم التداول, وهو مؤشر بقرب انتهاء الترند الهابط وبداية مرحلة جديدة من الاتجاه الصاعد للأسعار.

[ehabm]

طريقة المتوسطات المتحركة Moving averages:
الطريقة تقوم على وضع أساس معين يتم الحساب عليه فوضع أساس ثلاثي أو رباعي أو خماسي، فالثلاثي يعني بأن:
نقوم بجمع القيم المقابلة للثلاث أزمنة الأولى في السلسلة الزمنية ( 40 + 33 + 29) = 102 ووضعه أمام الزمن الثاني (1986) وأخذ متوسطه 102 / 3 = 34) ووضعه أمام الزمن الثاني ( 1986) تحت عمود المتوسط وتجاهل القيمة المقابلة للزمن الأول في عمودي المجموع والمتوسط (راجع الجدول باللون الأصفر).
نكرر ما سبق بجمع القيم المقابلة للأزمنة الثلاثة التالية بدءاً من الثاني ( 33 + 29 + 25) = 87 وتوضع مقابل سنة 1987 ونأخذ المتوسط 87 /3 = 29 ووضع المتوسط أمام سنة 1987 في عمود المتوسط وتجاهل القيمة القيمة المقابلة للزمن الثاني (1986) ، ... هكذا حتى مجموع الثلاثة الأخيرة (راجع الجدول باللون الأزرق).
إذا كان الأساس خماسي (جمع خمسة قيم) نقوم بنفس السابق مع جمع خمسة قيم الأولى ووضع المجموع والمتوسط أما السنة الواقعة في المنتصف 1987 ثم نجمع الخمسة التالية بدءاً من السنة الثانية ووضع المجموع والمتوسط أمام سنة المنتصف 1988وهكذا كما مبين بالجدول الآتي يبين حساب المتوسطات المتحركة على أساس ثلاث سنوات وخمس سنوات والتمثيل البياني له:

المتوسط للسنوات الخمس المجموع المتحرك لخمس سنوات المتوسط للسنوات الثلاث المجموع المتحرك لثلاث سنوات الأجور بالآف السنة 40 1985 34 102 33 1986 29.6 148 29 87 29 1987 28 140 25 75 25 1988 29.4 147 26 78 21 1989 32.6 163 31 93 32 1990 35.8 179 39 117 40 1991 39.6 198 42 126 45 1992 42 126 41 1993 40 1994
http://www.jmasi.com/ehsa/time/times7.jpg
المثال التالي يبين خط الاتجاه على أساس أربع سنوات لحساب المتوسطات المتحركة وتمثيل بياني لها من خلال الجدول الآتي:ـ
نجمع الفصول الأربع لسنة 1997 ( Q1 + Q2 + Q3 + Q4 ) والناتج يوضع بين Q2 , Q3 من سنة 1997 كما مبين بالجدول باللون الأصفر والمجموع 127
نجمع الفصول الأربع 3 سنة 1997 والرابع من 1998(Q2 + Q3 + Q4 + Q1 ) والناتج يوضع بين Q4 من 1997, Q1 من سنة 1998 والمجموع 108
نكرر ذلك حتى مجموع الفصول الأربع الأخيرة ومجموعها 164 موضعها كما مبين باللون الأزرق
نأخذ المتوسط بقسمة المجموع المتحرك على 4 كما مبين في العمود الرابع والمكتوبة باللون الأحمر
نوجد المتوسط المركزي بأن نأخذ متوسط كل متوسطين متتاليين (للأعداد باللون الأحمر) (31.75 + 27) ÷ 2 = 58.75 ÷ 2 = 29.375
المتوسط المركزي المتوسط للفصول الأربع المجموع المتحرك لأربع فصول الأجور بالآف السنة والفصل 40http://www.jmasi.com/ehsa/time/times8.jpg

[ehabm]

نماذج الشارت - Chart Pattern




ماهي الجداول البيانية:What are Charts ?


جدول السعر يعبر عن تسلسل الأسعار برسم بياني في إطار زمني معين، وبعبارة إحصائية فإن الجداول البيانية يشار إليها برسوم بيانية متسلسلة زمنياً.
في الجدول البياني يمثل المحور الصادي " المحور العمودي " مقياس السعر ويمثل المحور السيني ( المحور الأفقي ) مقياس الزمن.

http://www.tadawul.net/cpimages/image001.jpg

يقوم التقنيون والمحللون الفنيين وأخصائي الرسوم البيانية باستخدام الجداول البيانية لتحليل عدد كبير من السندات المالية والتنبؤ بحركات الأسعار المستقبلية، وتشير كلمة " سندات مالية " إلى أي أداة مالية قابلة للتجارة أو مؤشر قابل للقياس مثل الأسهم وسندات الدين والسلع وكل ما يشترى ويباع على أن يجري تسليمه في المستقبل أو مؤشرات السوق.
ويمكن استخدام أي سند مالي به بيانات سعريه على فترة زمنية لتكوين جدول بياني للتحليل.
وبما أن المحللين الفنيين يستخدمون الجداول البيانية على وجه الحصر إلا أن استخدام الجداول لا يقتصر عليهم فقط، وبما أن الجداول توفر قراءة سهلة للتمثيل البياني لحركة سعر السند المالي في فترة زمنية معينة فإنها يمكن أيضاً أن تكون ذات فائدة عظيمة للمحللين الأساسيين، كما أن السجل التاريخي البياني يسهل تحديد تأثير الأحداث الرئيسية على سعر السند المالي وأدائه في فترة زمنية وما إذا كانت تجارته قريبة من ارتفاعا ته وقريبة من انخفاضا ته أو في الوسط.
كيف تختار الإطار الزمني:How to Pick a Timeframe
الإطار الزمني المستخدم لتكوين الجدول البياني يعتمد على ضغط البيانات: وتكون البيانات، يومياً، أسبوعياً، ربع سنوية أو بيانات سنوية، وكلما قل ضغط البيانات كان عرض التفاصيل أكثر وضوحا.
البيانات اليومية يتم جمعها من المعطيات في اليوم والتي يكون قد تم ضغطها لإظهار كل يوم كنقطة بيانات فردية أو فترة.




http://www.tadawul.net/cpimages/image002.jpg

اختيار ضغط البيانات والإطار الزمني يعتمد على البيانات المتوفرة وأسلوب الاستثمار:
* المستثمرون دائماً يركزون على الجداول التي تُجمع من البيانات اليومية للتنبؤ بحركات الأسعار قصيرة المدى، وكلما يكون الإطار الزمني أقصر والبيانات أقل ضغطاً تكون التفاصيل أكثر توفراً.
* المستثمرون دائماً يركزون على الجداول الأسبوعية واليومية لتحديد اتجاهات المدى الطويل والتنبؤ بحركات أسعار المدى الطويلة.
* الآخرون قد يستخدمون مجموعة مؤتلفة من جداول المدى الطويل والمدى القصير.

كيف يتم تكوين الجداول ؟ How are Charts Formed?

سنقوم بشرح تكوين Candlestick Chart & Bar Chart & Line Chart، وبالرغم من أن هناك طرق أخرى متاحة فإن هذه الثلاثة تعتبر من أكثر الطرق شعبية لعرض بيانات الأسعار.
جدول الخط:Line Chart
يعتبر جدول الخط من أبسط الجداول البيانية، حيث يتكون برسم نقطة سعر واحدة " عادة الإقفال" من السند المالي في فتره زمنيه.
http://www.tadawul.net/cpimages/image003.jpg

بعض المستثمرون و المضاربين يعتبرون مستوى الإقفال أكثر أهمية من الافتتاح سوآ عاليا أو منخفضا، وبالانتباه إلى الإقفال فقط فإن التأرجحات يتم تجاهلها، وأيضاً تستخدم جداول الخط عند الافتتاح حيث لا تتوفر نقاط البيانات المرتفعة والمنخفضة.
جدول القضيب:Bar Chart
يكون جدول القضيب من أكثر الطرق رواجاً ويتطلب الارتفاع و الانخفاض والإغلاق لرسم السعر لكل فترة،
ويتم تمثيل الارتفاع و الانخفاض بأعلى وأسفل القضيب العمودي والإغلاق يمثله الخط الأفقي القصير الذي يقاطع القضيب الرأسي، في الجدول اليومي فأن كل قضيب يمثل الارتفاع و الانخفاض والإغلاق لنفس اليوم، وقد يكون للجداول ألأسبوعيه قضيب لكل أسبوع بناء علي إغلاق الخميس والارتفاع و الانخفاض لذلك الأسبوع.
http://www.tadawul.net/cpimages/image004.jpg

ويمكن أيضاً أن يتم عرض الجداول القضيبية باستخدام الافتتاح والارتفاع والانخفاض والإغلاق، الفرق الوحيد هو إضافة سعر الافتتاح الذي تم عرضه كخط أفقي قصير يمتد إلى يسار القضيب. أما إذا ما كان جدول القضيب يشتمل أو لا يشتمل على الافتتاح فإن ذلك يعتمد على البيانات المتوفرة.
http://www.tadawul.net/cpimages/image005.jpg


جدول عصى الشمعدان: Candlestick Chart
نشأت في اليابان منذ 300 عام مضت وقد أصبحت جداول عصى الشمعدان رائجة تماماً في السنوات الحالية، وبالنسبة لجدول عصى الشمعدان فإن الافتتاح والارتفاع والانخفاض والإغلاق تكون كلها مطلوبة. وتقوم عصى الشمعدان على أساس سعر الافتتاح والارتفاع والانخفاض والإغلاق في اليوم، أما عصى الشمعدان الأسبوعية فتقوم على أساس افتتاح يوم السبت ومدى الارتفاع والانخفاض الأسبوعي وإغلاق الخميس.
إن كثيراً من المضاربين والمستثمرين يعتقدون بأن جداول عصى الشمعدان تكون سهلة القراءة خاصة في العلاقة بين الافتتاح والإغلاق، وتتكون عصى الشمعدان البيضاء عندما يكون الإغلاق أعلى من الافتتاح بينما تتكون عصى الشمعدان السوداء عندما يكون الإغلاق أدنى من الافتتاح، القسم الأبيض والأسود المتكون من الفتح والغلق يطلق عليه لفظ الجسم " الجسم الأبيض أو الجسم الأسود " والخطوط الأعلى والأسفل يطلق عليها الظلال وتمثل الارتفاع والانخفاض.

http://www.tadawul.net/cpimages/image006.jpg


قياس السعر:Price Scaling
توجد هناك طريقتين لعرض مقياس السعر على المحور الصادي: حسابية ولوغاريثمية
المقياس الحسابي:
يعرض 10 نقاط "أو دولارات" كالبعد العمودي نفسه لا يهم مستوى السعر وكل وحدة قياس تكون هي نفسها في كل المقياس الكلي، فإذا تقدم السهم من 10 إلى 80 خلال فترة 6 أشهر فإن التحرك من 10 إلى 20 يبدو أنه يكون نفس المسافة كالتحرك من 70 إلى 80. حتى أن هذا التحرك يكون نفسه في الفترات المطلقة.
المقياس اللوغاريثمي:
يقيس تحركات السعر في فترات نسبة مئوية وقد يمثل التقدم من 10 إلى 20 زيادة 100%، والتقدم من 20 إلى 40 قد يكون أيضاً 100% كالتقدم من 40 إلى 80. وتبدو كل هذه الثلاثة كالبعد العمودي نفسه على المقياس اللوغاريثمي كما أن معظم برامج الجدولة ترجع إلى المقياس اللوغاريثمي كمقياس شبه لوغاريثمي لأن محور الزمن لا زال يتم عرضه حسابياً.


http://www.tadawul.net/cpimages/image007.jpg
النقاط الأساسية لفوائد المقاييس الحسابية والشبه لوغاريثمية:
· المقاييس الحسـابية مفيدة عندما يكون مدى السعر مقتصراً على مدى ضيق نسبياً.
· يمكن أن تكون المقاييس الحسابية مفيدة لجداول الفترة القصيرة، ويتم توضيح تحركات الأسعار " خاصة للأسهم" بالدولار وتعكس تحركات دولار لدولار.
· تكون المقاييس شبه اللوغاريثمية مفيدة عندما يتحرك السعر بشكل بارز سواء في إطار زمني قصير أو ممتد.
· وتميل خطوط الاتجاه لتناسب الانخفاضات بشكل أفضل في المقاييس شبه اللوغاريثمية.
· يمكن أن تكون المقاييس شبه اللوغاريثمية مفيدة لجداول الفترة الطويلة لقياس تحركات النسبة المئوية خلال فترة طويلة من الزمن، وتوضع التحركات الواسعة في المنظور.
· ويتم الحكم على الأسهم وكثير من السندات المالية الأخرى بفترات نسبية خلال استخدام معدلات مثل PE والإيرادات / الأسعار ويوضع هذا في الاعتبار فإنه أيضاً يتم تحليل تحركات السعر في فترات نسبة مئوية.


مقدمه عن النماذج:Introduction to Chart Patterns
هناك مئات الألوف من المشاركين في السوق يشترون ويبيعون السندات المالية لمختلف الأسباب: مثل الأمل في الربح والخوف من الخسارة والضرائب والتغطية القصيرة والتغطية والتوقف من الخسارة واستهداف السعر والتحليل الأساسي والتحليل الفني وتوصيات السمسار وغيرها.
النماذج تضع الشراء والبيع في المنظور السليم بتوحيد قوى العرض والطلب في صورة موجزة كسجل صوري كامل لكل سهم فإن النماذج توفر إطار عمل لتحليل مدى المعركة بين الارتفاعات والانهيارات، والأكثر أهمية من ذلك فإن النماذج والتحليل الفني يمكن أن يساعدا في تحديد من يكسب المعركة مما يسمح للمضاربين والمستثمرين باتخاذ مواقعهم بناءً على ذلك.
ويمكن استخدام تحليل النموذج لعمل تنبؤات قصيرة المدى أو طويلة المدى، ويمكن أن تكون البيانات يومياً، أو أسبوعياً، أو شهرياً وقد تكون النماذج قصيرة كيوم واحد أو طويلة كسنوات والفجوات والانعكاسات الخارجية قد تتشكل في موسم تجاري واحد.

http://www.tadawul.net/cpimages/image008.jpg

مجموعتين سائدتين:Tow Dominant Groups
المعتقدان الأساسيان في التحليل الفني هما: اتجاه الأسعار وأن التاريخ يعيد نفسه، الاتجاه الصاعد يشير إلى أن قوى الطلب " bulls " تحت السيطرة ويشير الاتجاه النازل على أن قوى العرض "bears" تحت السيطرةوبناءً على ذلك فإن الأسعار لا تتجه إلى الأبد وكلما ينتقل ميزان القوة يبدأ النموذج في البروز والانبثاق ولذلك فإن الغالبية العظمى من النماذج تقع في مجموعتين رئيسية: الانعكاسية والمستمرة

النماذج الأنعكاسيه: Reversal Patterns
تغير الاتجاه وأنه يمكن أن تنقسم على أشكال أعلى وأدنى.
النماذج المستمر ه:Continuation Patterns
فإنها تشير إلى التوقف في الاتجاه كما تشير إلى أن الاتجاه السابق سيبدأ بعد فترة زمنية.


أنواع النماذج الأنعكاسيه:Type Of Reversal Patterns
1- الوتد الصاعد ( نموذج انعكاسي )
Rising Wedge
الوتد الصاعد يمثل نموذج (هبوط) يبدأ واسع في الأسفل ويتقلص كلما تتحرك الأسعار إلى أعلى
يمكن أن يكون الوتد الصاعد واحد من أكثر النماذج صعوبة في التعرف عليه بدقة ومهارة، وبما أنه شكل متماسك إلا أن خسارة كمية التحرك إلى الجانب الأعلى في كل ارتفاع متتالي تعطي النموذج تحيزية الفظ، لذلك فإن سلاسل الارتفاعات الأعلى والانخفاضات الأعلى تحافظ على الاتجاه المتفائل، ويدل الارتفاع النهائي على أن قوى الطلب قد فازت أخيراً وبالمثل الأسعار الأقل، ولا توجد هناك تقنيات قياس لتقدير الانحدار ولذا فإنه يجب استخدام جوانب أخرى من التحليل الفني للتنبؤ بالأسعار المستهدفة.
http://www.tadawul.net/cpimages/image009.jpg

2- الوتد الهابط ( انعكاسي )
Falling Wedge
الوتد الهابط يمثل نموذج bullish يبدأ عريض في القمة ويتقلص كلما تتحرك الأسعار إلى أدنى، وتشكل حركة السعر مخروطاً ينحدر إلى أسفل كلما تتقارب ارتفاعات وانخفاضات ردة الفعل كما أن الوتد الهابط يمكن أيضاً أن يلائم الفئة المستمرة، وكنموذج مستمر فإن الوتد الهابط لا يزال ينحدر إلى أسفل إلا أن الانحدار يكون عكس الاتجاه إلى أعلى السائد، وكنموذج انعكاسي فإن الوتد الهابط ينحدر إلى أسفل ومع الاتجاه السائد، وبدون اعتبار للنوع " انعكاسي أو مستمر " فإن الأوتاد الهابطة تعتبر كنماذج bullish.

http://www.tadawul.net/cpimages/image010.jpg

وكما هو الحال مع الأوتاد الصاعدة فإن الوتد الهابط قد يكون واحد من أكثر النماذج صعوبة في معرفته بدقة، وعندما تتكون الارتفاعات الأدنى والانخفاضات الأدنى كما في حالة الوتد الهابط فإن السند المالي يبقى في اتجاه أسفل، ويصمم الوتد الهابط لتحديد الانخفاض في كمية التحرك إلى الجانب الأسفل وينبه الفنيين إلى الاتجاه المحتمل للانعكاس، وبالرغم من أن ضغط البيع قد يكون متلاشياً فإن الطلب لا يفوز حتى تنقطع المقاومة، كما هو الحال مع معظم النماذج فإنه يكون من المهم أن تنتظر الارتفاع وتجمع الجوانب الأخرى للتحليل الفني لكي تثبت الإشارات.

3- القاع المستدير ( انعكاسي)
Rounding Bottom
القاع المستدير يمثل نموذج انعكاسي طويل المدى يناسب الجداول الأسبوعية وأيضاً يشار إليه بالصحن المستدير يمثل فترة متماسكة طويلة تدور بين bullish & bearish.

http://www.tadawul.net/cpimages/image011.jpg
لكي يكون نموذج انعكاسي يجب أن يكون هناك اتجاه لينعكس إليه، تصورياً فإن انخفاض القاع المستدير يكون علامة على انخفاض جديد أو انخفاض رد فعل، وفي الواقع العملي تكون هناك مناسبات وظروف يتم تسجيلها قبل شهور عديدة من حصول الانخفاض ويتدنى مستوى السند المالي قبل تشكيل النموذج، وعندما يتشكل القاع المستدير في آخر الأمر فإن انخفاضه قد لا يكون الانخفاض الأدنى للأشهر القليلة الماضية
http://www.tadawul.net/cpimages/image012.jpg
يمكن أن تعتقد بأن القاع المستدير يشابه قاع الرأس والمنكبين بدون منكبين محددتين، حيث يمثل الرأس الانخفاض ويكون في وسط النموذج، النماذج الحجمية تتشابه ويتأكد ذلك مع حدوث ارتفاع المقاومة، بما أن التماثل يكون مفضلاً في القاع المستدير إلا أن الجانب الأيسر والأيمن لا يكونا متساويين في الزمن والانحدار، الشيء المهم هو إمساك جوهر النموذج.



4- قمة الرأس والمنكبين ( انعكاسي)
Head and Shoulders Top

يتشكل النموذج الانعكاسي للرأس والمنكبين بعد الاتجاه إلى أعلى واكتماله يميز انعكاس الاتجاه ويشتمل النموذج على ثلاثة قمم متتابعة بحيث تكون القمة الوسطي " الرأس " هي الأعلى والقمتين الخارجيتين " المنكبين " يكونا أدنى ومتساويتين تقريباً، ويمكن أن تترابط انخفاضات رد الفعل لكل قمة لتشكل دعم أو خط عنق، فإن النموذج الانعكاسي للرأس والمنكبين يتشكل من منكب أيسر ورأس ومنكب أيمن وخط العنق، الأجزاء الأخرى التي تلعب دوراً في النموذج هي الحجم والارتفاع وهدف السعر والدعم المنقلب لمقاومة
http://www.tadawul.net/cpimages/image013.jpg

من المهم تحديد وجود الاتجاه الأعلى السابق لهذا ليكون نموذج انعكاس، وبدون اتجاه أعلى سابق لينعكس فإنه لا يمكن أن يكون هنالك نموذج انعكاسي للرأس والمنكبين أو أي نموذج انعكاسي لذلك الأمر

http://www.tadawul.net/cpimages/image014.jpg

ويعتبر نموذج الرأس والمنكبين واحداً من أكثر الأشكال الانعكاسية شيوعاً، ومن المهم أن تتذكر أنه يحدث بعد الاتجاه الصاعد وعادة ما يميز انعكاس الاتجاه الرئيسي عند اكتماله، وبما أنه من الأفضل أن يكون المنكبين الأيسر والأيمن متماثلين إلا أنه ليس في مطلق الأحوال يكون متطلباً، ويمكن أن يختلفا في العرض بالإضافة إلى الارتفاع، ويمكن أن يكون تحديد دعم خط العنق وثبات الحجم عند الارتفاع من أكثر العوامل حسماً.
يشير ارتفاع الدعم إلى رغبة جديدة للبيع عند أدنى الأسعار، كما أن الأسعار الأدنى التي تقترن بزيادة الحجم تشير إلى زيادة في العرض. هذا الاقتران قد يكون قاتلاً وفي بعض الأحيان لا تكون هناك فرصة ثانية تتحول إلى دعم، وقد يكون من المفيد قياس طول الانحدار المتوقع بعد الارتفاع لكن لا تعتمد عليه للوصول إلى هدفك الأقصى، وبما أن النموذج لا يظهر للعيان عبر الزمان فإن المظاهر الأخرى للصورة الفنية من المحتمل أن تأخذ الأسبقية.


5- قاع الرأس والمنكبين ( انعكاسي)
Head and Shoulders Bottom
قاع الرأس والمنكبين يشار إليه في بعض الأحيان بالرأس المعكوس والمنكبين ويشترك النموذج في كثير من الخصائص العامة مع شريكه المقارن إلا أنه يعتمد أكثر على نماذج الحجم للإثبات.
وبما أنه نموذجا انعكاسي رئيسي فإن قاع الرأس والمنكبين يتشكل بعد اتجاه الهبوط ويميز اكتماله التغير في الاتجاه.
ويشتمل النموذج على ثلاثة أغوار متتابعة حيث يكون الغور الأوسط "الرأس" هو الأعمق أما الغورين الخارجيين " المنكبين " يكونا ضحلين. ومن الناحية المثالية فإن المنكبين يكونا متساويين في الارتفاع والعرض، ويمكن أن تترابط ارتفاعات رد الفعل في وسط النموذج لتشكل مقاومة أو خط عنق.


http://www.tadawul.net/cpimages/image015.jpg
http://www.tadawul.net/cpimages/image016.jpg

ويشكل تأثير السعر كلاً من قمة الرأس والمنكبين أما نماذج قاع الرأس والمنكبين تبقى كما هي تقريباً إلا أنها معكوسة. ودور الحجم يميز الاختلاف الأكبر بين الاثنين، ويلعب الحجم الدور الأكبر في تشكيلات القاع عنها في تشكيلات القمة. وبما أن الزيادة في حجم ارتفاع خط العنق لقمة الرأس والمنكبين يكون مرحباً بها فإنها تكون متطلبة تماماً للقاع.
http://www.tadawul.net/cpimages/image017.jpg



تعتبر قيعان الرأس والمنكبين واحدة من أكثر أشكال الانعكاس شيوعاً ووثوقاً. ومن المهم أن تتذكر أنها تحدث بعد اتجاه الهبوط وعادة ما تميز انعكاس الاتجاه الرئيسي عند اكتماله.
وبما أنه من الأفضل أن يكون المنكبين الأيسر والأيمن متماثلين إلا أنه لا يشكل مطلباً مطلقاً. يمكن أن يكون المنكبين مختلفي العرض بالإضافة إلى اختلاف الطول. ضع في ذهنك أن التحليل الفني يعتبر فناً أكثر منه علماً، فإذا كنت تبحث عن النموذج الأفضل فقد يطول وقت انتظارك.
وينبغي على تحليل قاع الرأس والمنكبين أن يركز على التحديد الصحيح لنماذج مقاومة خط العنق والحجم حيث يعتبران أهم جانبين للقراءة الناجحة، ارتفاع مقاومة خط العنق المرتبطة بزيادة في الحجم
تشير إلى زيادة في الطلب عند الأسعار الأعلى. ويبذل المشترون جهوداً جبارة ويبقى السعر قوياً.



6- أضرب وأهرب ( انعكاسي)
Bump and Run

كما يدل عليه اسمه فإن انعكاس أضرب وأهرب يعتبر نموذج انعكاسي يتكون بعد المضاربة الشديد التي تقود الأسعار بعيداً جداً وسريعاً جداً. وقد قام توماس بلكويسكي بتطويرها وقد قدم النموذج في طبعة شهر يونيو من العام 97م من كتابه بعنوان " التحليل الفني للأسهم والبضائع " وأيضاً في كتابه المنشور حالياً بعنوان " انسيكلوبيدا نماذج الجداول ".



http://www.tadawul.net/cpimages/image018.jpg



مرحلة أضرب: تتشكل الضربة بتقدم حاد وتتحرك الأسعار بعيداً من خط اتجاه واصل. وينبغي أن زاوية خط الاتجاه من تقدم أضرب أكثر بحوالي 50% عن زاوية خط الاتجاه الممتد إلى أعلى من مرحلة وأصل، وهذا يتطلب زاوية بين 45 و 60 درجة. إذا لم يكن من الممكن قياس الزوايا فإن التقييم ألبعدي يكفي .


مرحلة أهرب:تبدأ مرحلة أهرب عندما يقطع النموذج الدعم من خط اتجاه وأصل، وقد تتردد الأسعار أحياناً أو ترد خط الاتجاه قبل الاختراق، بمجرد حدوث الارتفاع أو التجاوز تسود مرحلة أهرب ويستمر الانحدار

http://www.tadawul.net/cpimages/image019.jpg


7 - القمة المزدوجة " انعكاسي"
Double Top

القمة المزدوجة نموذج انعكاسي رئيسي يتشكل بعد اتجاه الصعود الممتد، وعلى حسب ما يتضمنه اسمها فإن النموذج يتكون من قمتين متتاليتين تكونا متساويتين تقريباً ويكون بينهما غور متوسط.

http://www.tadawul.net/cpimages/image020.jpg

بالرغم من أنه قد تكون هناك اختلافات فإن القمة المزدوجة القديمة تميز التغير المتوسط على الأقل إذا لم يكن تغيراً طويل المدى في الاتجاه من bullish إلى bearish، ويمكن أن تتشكل قمم عديدة على طول الطريق الصاعد ولكن إلى أن يتم تجاوز الدعم الأساسي فإن الانعكاس لا يمكن إثباته.
وبما أن شكل القمة المزدوجة قد يبدو معتدلاً ينبغي على الفنيين أن يتخذوا الخطوات المناسبة لتجنب قمم مزدوجة خادعة أو زائفة، كما يجب أن تكون القمم منفصلة بمدة شهر
http://www.tadawul.net/cpimages/image021.jpg
إذا كانت القمم متقاربة جداً فإنها قد تمثل مقاومة عادية أكثر من كونها تغير دائم في صورة العرض / الطلب. وتأكد من أن الانخفاض بين انحدار القمم يكون على الأقل 10%. وقد لا تكون الانحدارات الأقل من 10% مؤشراً على زيادة ذات أهمية في ضغط البيع، وبعد الانحدار أجرى تحليلاً للغور للحصول على أدلة قوة الطلب.
الجانب الأكثر أهمية للقمة المزدوجة يتمثل في تجنب القفز، انتظر انقطاع الدعم بأسلوب مقنع والذي عادة ما يكون بتمدد الحجم. يمكن استخدام مرشح الزمن والسعر للتمييز بين ارتفاعات الدعم الكاذبة والصادقة، قد يتطلب مرشح السعر ارتفاع الدعم 3% قبل أن يصدق. أما مرشح الزمن فإنه يتطلب ارتفاع الدعم لمدة 3 أيام قبل اعتباره صادقاً، ويكون الاتجاه قوياً وفعالاً حتى يتم إثبات خلاف ذلك.
وهذا ينطبق على القمة المزدوجة بالمثل، وحتى يتم انقطاع الدعم بطريقة مقنعة فأن الاتجاه يبقى صاعداً.


8- القاع المزدوج (انعكاسي)
Double Bottom

يمثل القاع المزدوج نموذجاً انعكاسي رئيسي يتكون بعد اتجاه الهبوط الممتد، وكما يتضمنه اسمه فإن النموذج يتكون من غورين متعاقبين ومتساويين تقريباً وقمة متوسطة بينهما.
بالرغم من أنه قد توجد هناك اختلافات فإن القاع المزدوج القديم عادة ما يميز التغير متوسط وطويل المدى في الاتجاه.
http://www.tadawul.net/cpimages/image022.jpg
ويمكن تكوين قيعان مزدوجة كثيرة على طول الطريق الهابط ولكن إلى أن تنقطع المقاومة فإن الانعكاس لا يمكن إثباته.
http://www.tadawul.net/cpimages/image023.jpg

ومن المهم أن تتذكر أن القاع المزدوج يمثل نموذج انعكاسي متوسط وطويل المدى ولا يتكون في أيام قليلة، وبالرغم من أن التكوين في أسابيع قليلة قد يكون ممكناً إلا أنه من الأفضل أن تنتظر أربعة أسابيع على الأقل بين الانخفاضات مؤشرات الحجم مثل تدفق النقود يمكن أن يتم استخدامها للبحث عن إشارات ضغط الشراء، وكما في حالة القمة المزدوجة عليك الانتظار لارتفاع المقاومة، التكوين لا يكتمل حتى يتم التخلص من ارتفاع رد الفعل السابق.




9- القمة الثلاثية ( انعكاسي )
Triple Top
القمة الثلاثية نموذج انعكاسي يتكون من ثلاثة ارتفاعات متساوية يعقبها انقطاع أسفل الدعم. وبالمقابلة مع القاع الثلاثي فإن القمم الثلاثية تتكون عادة خلال إطار زمني أقصر وتتراوح من 3 إلى 6 أشهر، وتستفرغ القيعان وقتاً أطول من القمم خلال تطور القمة الثلاثية فإنها يمكن في البداية أن تشبه عدداً من النماذج. وقيل تشكل الارتفاع الثالث فإن النموذج قد يبدو شبيهاً بالقمة المزدوجة، ويمكن أيضاً أن توجد الارتفاعات المتساوية الثلاثة في مثلث صاعد أو مستطيل،

http://www.tadawul.net/cpimages/image024.jpg

عدم القدرة على الارتفاع فوق المقاومة يعتبر فظاظة إلا أن الفظاظات لا تكسب المعركة حتى ينقطع الدعم، وفي بعض الأحيان فإن حجم التراجع الأخير للمقاومة قد يعطي مؤشراً، إذا كانت هناك زيادة شديدة في الحجم وكمية التحرك فإن فرص ارتفاع الدعم تزداد.
عند البحث عن النماذج علينا أن نضع في اعتبارنا أن التحليل الفني فناً أكثر منه علماً، ويجب أن تكون تفسيرات النموذج دقيقة. وقد لا يتلاءم النموذج مع الوصف ولكن ذلك لا يقلل من قوته.
وكمثال على ذلك فإنه قد يكون من الصعب إيجاد قمة ثلاثية ذات ثلاثة ارتفاعات بحيث تكون متساوية تماماً. لذلك إذا كانت الارتفاعات ضمن حد معقول والجوانب الأخرى لصورة التحليل الفني منحرفة فإنها تجسد روح القمة الثلاثية، الروح تمثل ثلاثة محاولات عند المقاومة يعقبها هبوط أسفل الدعم مع ثبات الحجم
10- القاع الثلاثي ( انعكاسي)
Triple Bottom

يمثل القاع الثلاثي نموذج انعكاسي يتكون من ثلاثة انخفاضات متساوية يتلوها ارتفاع فوق المقاومة، وبما أن هذا النموذج يمكن أن يتشكل خلال أشهر قليلة فإنه عادة ما يكون نموذج طويل المدى لعدة أشهر. وبسبب طبيعته الطويلة المدى فإن الجداول الأسبوعية قد تكون مناسبة للتحليل بشكل أفضل.
http://www.tadawul.net/cpimages/image025.jpg


وبما أن القاع الثلاثي يتطور فإنه يبدأ شبيهاً لعدد من النماذج، قد يبدو النموذج شبيهاً بالقاع المزدوج قبل أن يتشكل الانخفاض الثالث كما أن الحجم في التقدم الأخير قد يعطي دلالة، أما إذا كانت هناك زيادة حادة في حجم وكمية التحرك فإن فرص الارتفاع تزداد.


أنواع النماذج المستمرة:Type Of Continuation Patterns
1- كوب بمقبض " استمرار "
Cup with Handle


يمثل الكوب ذو المقبض نموذج استمرار يميز فترة التماسك التي يعقبها ارتفاع. وقد طوره وليام أونيل وقدمه في كتابه " كيف تصنع الثروة في الأسهم " الذي نشره عام 1988م.
وحسبما يتضمنه اسمه فأن هناك جزئيين للنموذج: الكوب والمقبض، ويتكون الكوب بعد التقدم ويبدو مثل الوعاء أو القاع المستدير. وباكتمال الكوب يتطور مدى التجارة على الجانب الأيمن ويتكون المقبض. ويشير الارتفاع التالي من مدى تجارة المقبض إلى استمرار التقدم السابق.

http://www.tadawul.net/cpimages/image026.jpg



1 – الاتجاه:
لتحديده كنموذج استمرار ينبغي وجود اتجاه سابق ومن الناحية المثالية فإن الاتجاه يجب أن يكون عمره أشهر قليلة وغير ناضج جداً، كلما كان الاتجاه أكثر نضجاً كلما تقل فرصة ذلك النموذج الذي يحدد الاستمرار أو إمكانية الجانب الأعلى الأقل.

2 – الكوب:
يجب أن يكون في شكل " U" ويشبه الإناء أو القاع المستدير. وقد يؤكد على أن الكوب يمثل نموذج متماسك بدعم صادق عند قاع " U" ويكون النموذج الأفضل متساوي الارتفاعات على جانبي الكوب.

3 – عمق الكوب:
من الناحية المثالية فإن عمق الكوب قد يتراجع إلى ثلث أو أقل من التقدم السابق، لذا فإنه مع الأسواق المتطايرة وردات الفعل الزائدة فإن التراجع قد يتفاوت من ثلث إلى نصف حيث ينطبق مع نظرية دو DOW.

4 – المقبض:
بعد تشكل الارتفاع على الجانب الأيمن للكوب يكون هناك تراجعاً يشكل المقبض. في بعض الأحيان يشبه هذا المقبض العلم المثلث الشكل الذي ينحدر إلى أسفل وفي أحيان أخرى يكون مجرد تراجع قصير ويمثل المقبض تماسك أو تراجع أخير قبل الارتفاع الكبير وقد يتراجع إلى ثلث تقدم الكوب، إلا أنه عادة لا يزيد عن ذلك، كما يكون التراجع أصغر كلما يكون الشكل متفائل أكثر ويميز الارتفاع. وفي بعض الأحيان يكون من الحكمة انتظار الارتفاع فوق خط المقاومة الذي تنشئه ارتفاعات الكوب.

5 – المدة:
قد يمتد الكوب من 1 إلى 5 أشهر وفي بعض الأحيان يكون أطول على الجداول الأسبوعية ويكتمل خلال 1 – 4 أسابيع.
6 – الحجم:
يجب أن توجـد زيادة جوهرية في الحجم عند الارتفاع فوق مقاومة المقبض.
7 – الهدف:
التقدم الناشيء بعد الارتفاع يمكن أن يتم تقديره بقياس المسافة من القمة اليمنى للكوب إلى قاع الكوب.
وكما في معظم نماذج الجدول فإنه يكون من المهم أن تتمسك بروح النموذج دون الخوض في التفاصيل. الكوب يمثل شكل إناء متماسك والمقبض يمثل تراجع قصير يعقبه ارتفاع مع تمدد الحجم. تراجع الكوب بمقدار 62% قد لا يلائم متطلبات النموذج إلا أن النموذج الخاص بالأسهم لا يزال يتمسك بجوهر الكوب ذو المقبض.

2- المستطيل ( نموذج استمرار )
Rectangle

يمثل المستطيل نموذج استمرار يتكون كمدى تجاري أثناء التوقف في الاتجاه. ويتحدد النموذج بسهولة بالارتفاعات المقارنة والانخفاضين المقارنين، ويمكن ربط الارتفاعات والانخفاضات لتكوين خطين متوازيين ليكوّنا قمة وقاع المستطيل. وقد يشار إلى المستطيلات في بعض الأحيان كمدى تجاري ومناطق تماسك أو مجالات احتقان.
توجد هناك عدة تماثلات بين المستطيل والمثلث المتماثل، بما أن كليهما يكونا عادة نماذج استمرار فإنهما أيضاً قد يحددا القمم والقيعان البارزة، وكما هو الحال مع المثلث المتماثل فإن نموذج المستطيل لا يكتمل حتى يحدث ارتفاع، وفي بعض الأحيان توجد دلالات إلا أن اتجاه الارتفاع لا يكون قابل للتحديد عادة.

http://www.tadawul.net/cpimages/image027.jpg

1. الاتجاه: لتحديده كنموذج استمرار يجب أن يوجد اتجاه سابق من الناحية المثالية فإنه ينبغي أن يكون عمر الاتجاه أشهر قليلة وغير ناضج، وكلما يكون الاتجاه أكثر نضجاً تقل فرصة النموذج لتحديد الاستمرار.
2. 4 نقاط: يتطلب ارتفاعي رد فعل متكافئين على الأقل لتكوين خط المقاومة العليا وانخفاض رد فعل متكافئين لتكوين خط الدعم الأدنى، ليس بالضرورة أن يكونا متساويان لكن ينبغي أن يكونا في الحد المعقول، وبالرغم من أنه لا توجد متطلبات سابقة فإنه من الأفضل أن تتبدل الارتفاعات والانخفاضات.
3. الحجم: بالمقابلة مع المثلث المتماثل فإن المستطيلات لا تقدم نماذج حجم قياسي، وفي بعض الأحيان ينحدر الحجم كلما تطور النموذج وفي أحيان أخرى يدور كحافز أسعار بين الدعم والمقاومة، ونادراً ما يزداد الحجم عند نضج النموذج. إذا انحدر الحجم يكون من الأفضل أن تبحث عن التمدد في الارتفاع لإثبات ذلك، أما إذا دار الحجم فيكون من الأفضل تحديد الحركات " التقدم إلى المقاومة أو الانحدار إلى الدعم " التي تستقبل معظم الحجم. وهذا النوع من تقييم وتحديد الحجم قد يعطي مؤشراً على اتجاه الارتفاع المستقبلي.
4. المدة: يمكن أن تتمدد المستطيلات لأسابيع قليلة أو لعدة أشهر. وإذا كان النموذج يقل عن ثلاثة أسابيع فإنه في العادة يعتبر علم " راية" وأيضاً نموذج استمرار. من الناحية المثالية تتطور المستطيلات خلال فترة ثلاثة أشهر، وعلى العموم كلما يكون النموذج أطول يكون الارتفاع البارز أكثر، وقد يتوقع أن يحقق نموذج ثلاثة أشهر ارتفاعه، لذلك فإن نموذج ستة أشهر قد يتوقع تجاوزه هدف الارتفاع.
5. اتجاه الارتفاع: اتجاه التحرك البارز التالي يمكن تحديده بعد حدوث الارتفاع فقط. وكما هو الحال مع المثلث المتماثل فإن المستطيلات تكون محايدة وذلك يعتمد على اتجاه الارتفاع المستقبلي، قد تقدم نماذج الحجم في بعض الأحيان إشارات إلا أنه لا يوجد إثبات حتى يحدث انقطاع فوق المقاومة أو انقطاع أسفل الدعم.
6. إثبات الارتفاع: ليتم اعتبار الارتفاع صادقاً فإنه ينبغي أن يكون على أساس مغلق، ويستخدم بعض التجار مرشح للسعر (3%) والزمن (ثلاثة أيام) أو الحجم " التمدد " للإثبات.
7. العودة للارتفاع: العقيدة الأساسية للتحليل الفني هي أن الدعم المنقطع يتحول إلى مقاومة محتملة والعكس بالعكس، بعد الانقطاع فوق المقاومة " أسفل الدعم " فإنه يكون هناك في بعض الأحيان عودة إلى اختبار مستوى الدعم الجديد الناشيء " مستوى المقاومة، العودة إلى أو قريباً من مستوى الارتفاع الأصلي يمكن أن تمنح فرصة ثانية للمشاركة.
8. الهدف: يتم إيجاد التحرك المقدر بقياس ارتفاع المستطيل وتطبيقه على الارتفاع.
تمثل المستطيلات مدى تجاري يثير المضاربة على الصعود ضد الهبوط. وكلما يقترب السعر من الدعم يتقدم المشترون ويدفعوا السعر إلى أعلى، وكلما يقترب السعر من المقاومة يسود الهبوط ويضغط السعر إلى أدنى.
وفي بعض الأحيان يستخدم التجار الأذكياء هذه الحوافز عن طريق شراء الدعم القريب وبيع المقاومة القريبة، وتستنفذ إحدى المجموعتين "المضاربين للصعود أو المضاربين للهبوط" نفسها ويخرج الفائز عندما يكون هناك ارتفاع، مرة أخرى يكون من المهم تذكر بأن المستطيلات تحمل تحيز محايد، وبالرغم من أن المعلومات قد تكون مجموعة من نماذج الحجم فإن تأثير السعر الفعلي يصور السوق في حالة صراع، وحتى يرتفع السعر فوق المقاومة أو أسفل الدعم عند ذلك فقط تتضح المجموعة التي كسبت المعركة.



3- التحرك المقاس ( استمرار )
Measured (Bull) Move

يمثل التحرك المقاسي شكل ذو ثلاثة أجزاء يبدأ كنموذج تحرك انعكاسي ثم يبدأ من جديد كنموذج استمرار. ليتكون التحرك "الصعود" المقاس من تقدم انعكاسي، تصحيح / تماسك وتقدم استمرار. ولأنه لا يمكن تحديده بدقة حتى بعد فترة التصحيح / التماسك فقد اخترت تصنيفه كنموذج استمرار. وهذا النموذج عادة يكون طويل المدى ويتكون خلال أشهر.

http://www.tadawul.net/cpimages/image028.jpg

1. الاتجاه السابق: لتحديد التقدم الأول كانعكاس فإنه يجب أن يكون هناك دليلاً على اتجاه أسفل سابق لينعكس، ولأن التحرك " الصعود" المقاس قد يحدث كجزء من تقدم أكبر فإن طول وحدة الانحدار السابق قد تتفاوت من أسابيع قليلة إلى عدة أشهر.
2. تقدم انعكاسي: عادة ما يبدأ التقدم الأول قرب الانخفاضات الناشئة من الانحدار السابق ويمتد لأسابيع قليلة أو عدة شهور وفي بعض الأحيان قد يحدد نموذج الانعكاس تغير الاتجاه المبدئي وفي أحيان أخرى ينشأ الاتجاه الصاعد الجديد بارتفاعات رد الفعل الجديد أو انقطاع فوق المقاومة، من الناحية المثالية يكون التقدم منتظم وطويل مع سلاسل القمم الناشئة والأغوار التي قد تشكل قناة السعر، التقدم الأقل شذوذاً يعتبر مقنع ولكنه يؤدي إلى مخاطرة تكوين نموذج مختلف.
3. التماسك / التصحيح: بعد أن يمتد التقدم فإنه يتوقع بعض التماسك أو التصحيح، في حالة التماسك قد يكون هناك نموذج مثل المستطيل أو المثلث الصاعد، وفي حالة التصحيح فإنه قد يكون هناك تراجع واستعادة للتقدم السابق 33% إلى 67% وتشتمل النماذج الممكنة على راية منحدر إلى أسفل أو حافة هابطة وعلى العموم كلما كان التقدم أكبر يكون التصحيح أكبر، أما التقدم بنسبة 100% فقد يشهد 62% من التصحيح والتقدم بنسبة 50% قد يشهد 33%.
4. طول تقدم الاستمرار: المسافة من انخفاض إلى ارتفاع التقدم الأول يمكن تطبيقها على انخفاض التماسك / التراجع لتقدير التقدم الناشيء، بعض الفنيين يرغبون القياس بالنقاط والبعض الآخر بالنسبة المئوية، إذا كان التقدم الأول من 30 إلى 50 (20 نقطة) وكان التماسك / التصحيح إلى 40 فإن 60 قد تكون هدف التقدم الثاني (50-30 = 20: 40+20 = 60) أما بالنسبة لأولئك الذين يفضلون النسبة المـئوية: إذا كان التقدم الأول من 30 إلى 50 (66%)(*) أما القرار الذي يتعلق بطريقة الاستخدام فإنه يعتمد على الفرد وأسلوب التحليل.
5. مدخل تقدم الاستمرار: إذا تكون التماسك / التصحيح من النموذج فإن نقاط دخول القدم الثاني يمكن تحديدها باستخدام قواعد الارتفاع الثاني، إذا لم يكن هناك نموذج تحديد جاهز فإنه يجب البحث عن بعض إشارات ارتفاع الاستمرار، في هذه الحالة فإن الكثير يعتمد على أسلوبك التجاري والأهداف وتحمل المخاطرة وأفق الزمن. كما أن إحدى الطرق قد تكون لقياس الاستئنافات المحتملة (33% و 50% أو 62%) وتبحث عن نماذج الانعكاس قصيرة المدى من أجل نقاط دخول المخاطرة التي تعود بمكافأة جيدة وطريقة أخرى قد تكون لانتظار الارتفاع فوق ارتفاع رد الفعل الذي أحدثه التقدم الأول كإثبات للاستمرار، وقد يتخذ هذا النموذج من أجل الدخول المتأخر إلا أن النموذج ينبغي إثباته.
6. الحجم: ينبغي أن يزداد الحجم عند بداية تقدم الانعكاس وينخفض عند نهاية التماسك / التصحيح ويزداد مرة أخرى عند بداية تقدم الاستمرار.
يمكن تكوين التحرك " الصاعد " المقاس من عدة نماذج، وقد يكون هناك قاع مزدوج لبداية تقدم الانعكاس وقناة سعر أثناء التقدم الانعكاسي ومثلث صاعد لتحديد التماسك وقناة سعر أخرى لتحديد تقدم الاستمرار. ويمكن تكوين سلاسل التحركات " الصعود" المقاسة لأسواق الصعود " أو أسواق الهبوط " المتعدد في السنة الواحدة، وبما أن إسقاطات تقدم الاستمرار يمكن أن تكون مقيدة للأهداف إلا أنه ينبغي استخدامها كمرشد فقط، السندات المالية قد تتجاوز أهدافها ولكنها أيضاً قد تفشل في تحقيق ذلك وعليه ينبغي أن يكون التقييم الفني مستمراً.



4- المثلث الصاعد ( استمرار )
Ascending Triangle

المثلث الصاعد يعتبر شكلا صعودي "bullish" يتكون أثناء الاتجاه الصاعد كنموذج استمرار، وهناك أمثلة على متى تكون المثلثات الصاعدة كنماذج انعكاس عند نهاية اتجاه أسفل إلا أنها تعتبر نماذج استمرار. وبصرف النظر عن أين تتكون فأن المثلثات الصاعدة تمثل نماذج متفائلة " bullish " تشير إلى التراكم.
وبسبب شكلها فأن النموذج يمكن أيضاً أن يشار إليه كمثلث قائم الزاوية. يعمل ارتفاعا ن متساويا أو أكثر على تكوين خط أفقي في القمة. كما يعمل غورين ناشئين أو أكثر على تكوين خط الاتجاه الصاعد الذي يلتقي بالخط الأفقي عند ارتفاعه. إذا امتد الخطان بشكل قائم " عمودي " فإن خط الاتجاه قد يعمل كوتر للمثلث القائم.
إذا تم رسم خط عمودي يمتد إلى أسفل من الطرف الأيسر للخط الأفقي فإنه يكوّن مثلث قائم.

http://www.tadawul.net/cpimages/image029.jpg

1. الاتجاه: من أجل تحديده كنموذج استمرار فإنه ينبغي وجود اتجاه ربما أن المثلث الصاعد يمثل نموذج صعود " متفائل " فإن طول ومدة الاتجاه الحالي لا تكون مهمة.
2. خط أفقي أعلى: يتطلب ارتفاعي رد فعل على الأقل لتكوين خط أفقي أعلى. ليس بالضرورة أن تكون الارتفاعات مضبوطة لكن يجب أن تكون في حدود معقولة. كما يجب أن تكون هناك مسافة بين الارتفاعات وانخفاض رد الفعل بينهما.
3. أدنى خط اتجاه صاعد: يتطلب عمل 2 انخفاض رد فعل على الأقل لتكوين أدنى خط اتجاه صاعد. ويجب أن يكون هذين الانخفاضين لرد الفعل أعلى على التعاقب. ويجب أن يكون هناك مسافة بين الانخفاضين إذا كان انخفاض رد الفعل الجديد يساوي أو يقل عن انخفاض رد الفعل السابق فإن المثلث الصاعد لا يكون صادقاً.
4. المدة: يمكن أن يتراوح طول النموذج من أسابيع قليلة إلى عدة شهور. النموذج المتوسط يدوم من 1-3 شهور.
5. الحجم: بما أن النموذج يتطور فإن الحجم ينكمش عادة، وعندما يحدث ارتفاع الجانب الأعلى ينبغي أن يكون هناك تمدد للحجم لإثبات الارتفاع. وبما أن إثبات الحجم يكون مفضلاً إلا أنه ليس دائماً ضروري.
6. العودة للارتفاع: العقيدة الأساسية للتحليل الفني هي أن المقاومة تتحول إلى دعم والعكس بالعكس، عندما ينقطع خط المقاومة الأفقي للمثلث الصاعد فإنه يتحول إلى دعم، وفي بعض الأحيان تكون هناك عودة إلى مستوى الدعم هذا قبل بداية التحرك.
7. الهدف: بمجرد حدوث الارتفاع فإن السعر الناشئ يتم إيجاده بقياس عرض مسافة النموذج وضربها في مقاومة الارتفاع.
وفي المقابل للمثلث المتماثل فإن المثلث الصاعد تكون له تحيز صاعد " bullish" قبل الارتفاع الفعلي. وإذا تذكرت أن المثلث المتماثل يمثل شكل محايد يعتمد على حدوث ارتفاع وشيك للدالة على اتجاه التحرك التالي. ويمثل الخط الأفقي في المثلث الصاعد العرض المقبل الذي يمنع السند المالي من التحرك عبر مستوى معين. وأنه كطلب للبيع تم وضعه في هذا المستوى ويستغرق عدة أسابيع أو شهور لتنفيذه وبهذا يمنع السعر من الارتفاع أكثر. وبالرغم من أن السعر لا يستطيع تجاوز هذا المستوى فإن ارتفاعات رد الفعل تستمر في التصاعد. هذه الارتفاعات الأعلى هي التي تشير إلى زيادة ضغط الشراء وتمنح المثلث الصاعد تحيز bullish " صعودي ".



5- المثلث النازل ( استمرار )
Descending Triangle


يعتبر المثلث النازل شكل هبوط " bearish " ويتكون أثناء اتجاه الهبوط كنموذج استمرار، وهناك أمثلة توضح متى يتكون المثلث النازل كنموذج انعكاسي عند نهاية الاتجاه الصاعد إلا أنها تعتبر جميعها نماذج استمرار. وبصرف النظر عن أين تتشكل فأن المثلثات النازلة تمثل نماذج هبوط تشير للتوزيع.
وبسبب شكله فإن النموذج يمكن أيضاً أن يشار إليه كمثلث قائم الزاوية، ويقوم انخفاضين أو أكثر بتشكيل خط أفقي عند القاع. كما تعمل قمتان أو أكثر على تشكيل خط الاتجاه الهابط فوق ذلك الذي يلتقي مع الخط الأفقي عند هبوطه. إذا كان الخطان يمتدان قائمين فإن خط الاتجاه النازل قد يعمل كوتر للمثلث القائم. وإذا رسم خط عمودي يمتد إلى أعلى من الطرف الأيسر للخط الأفقي فإنه يتكون مثلث قائم.

http://www.tadawul.net/cpimages/image030.jpg


1. الاتجاه: من أجل تحديده كنموذج استمرار فإنه ينبغي وجود اتجاه، وبما أن المثلث النازل يعتبر نموذج هبوط فإن طول ومدة الاتجاه الحالي لا تكون مهمة، كما أن فعالية الشكل تكون عظيمة.
2. خط أفقي أدنى: يتطلب انخفاض رد فعل على الأقل لتكوين الخط الأفقي الأدنى، ليس بالضرورة أن يكون الانخفاضين مضبوطين لكن ينبغي أن يكون ذلك في حدود معقولة، كما ينبغي أن تكون هناك مسافة تفصل الانخفاضين وارتفاع رد الفعل بينهما.
3. خط الاتجاه النازل الأعلى: يتطلب على الأقل ارتفاعي رد فعل لتكوين خط الاتجاه الأعلى النازل. وينبغي أن تكون ارتفاعات رد الفعل أدنى على التعاقب وينبغي أن تكون هناك مسافة بين الارتفاعات، إذا كان رد الفعل الأكثر حداثة مساوياً أو أكبر من ارتفاع رد الفعل السابق فإن المثلث النازل لا يكون صادقاً.
4. المدة: طول النموذج قد يتراوح أسابيع قليلة إلى عدة أشهر ويدوم النموذج المتوسط من 1 – 3 اشهر.
5. الحجم: بما أن النموذج يتطور فإن الحجم عادة يتقلص وعند حدوث تقاطع الجانب الأسفل يكون هناك تمدد في الحجم للإثبات من الناحية المثالية، وبما أنه يتم تفضيل إثبات الحجم إلا أنه ليس دائماً ضروري.
6. العودة إلى الارتفاع: العقيدة الأساسية للتحليل الفني هي أن الدعم المقطوع يتحول إلى مقاومة، وفي بعض الأحيان تكون هناك عودة لمستوى المقاومة الناشئ حديثاً قبل بداية التحرك الهابط جدياً.
7. الهدف: بمجرد حدوث الارتفاع يتم إيجاد السعر الناشيء بقياس المسافة الأعرض للنموذج وطرحها من ارتفاع المقاومة.

وبالمقابلة مع المثلث المتماثل فإن المثلث النازل يكون له تحيز هبوط قبل الارتفاع الفعلي، أما المثلث المتماثل فيكون شكله محايد يعتمد على الارتفاع الوشيك الحدوث لتحديد اتجاه التحرك القادم. بالنسبة للمثلث النازل فإن الخط الأفقي يمثل الطلب الذي يمنع السند المالي من الانحدار متجاوزاً مستوى معين. فإنه مثل طلب الشراء العظيم الذي يوضع في هذا المستوى ويستغرق عدة أسابيع أو شهور لتنفيذه وبهذا يمنع السعر من الهبوط أكثر – بالرغم من أن السعر لا ينحدر متجاوزاً هذا المستوى فإن ارتفاعات رد الفعل تستمر في الانحدار.




6- التحرك المقاس ( استمرار)
Measured (Bear) Move

التحرك المقاس يمثل شكل ثلاثي الأجزاء يبدأ كنموذج انعكاسي ويستأنف كنموذج استمرار، ويتكون التحرك " الهبوط " المقاس من انحدار انعكاسي تماسك / تراجع وانحدار استمرار. وبما أن التحرك "هبوط" المقاس لا يمكن إثباته حتى بعد فترة التماسك / التراجع ويمكن تصنيفه كنموذج استمرار. ويكون النموذج عادة طويل المدى ويتشكل خلال عدة أشهر.


http://www.tadawul.net/cpimages/image031.jpg


1. الاتجاه السابق: لتحديد الانحدار الأول كانعكاس يجب أن يكون هناك دليل على اتجاه صاعد سابق لينعكس، وبما أن التحرك " هبوط" المقاس قد يحدث كجزء من تقدم أكبر فإن طول وحده الانحدار السابق قد تتفاوت من أسابيع قليلة إلى عدة شهور.
2. انحدار الانعكاس: يبدأ الانحدار الأول عادة قرب الارتفاعات الناشئة للتقدم السابق ويمتد لأسابيع قليلة أو عدة شهور في بعض الأحيان قد يحدد هذا النموذج الانعكاسي تغير الاتجاه المبدئي وفي أحيان أخرى ينشأ اتجاه هابط جديد بارتفاعات رد الفعل الجديد أو الانقطاع أسفل الدعم، ومن الناحية المثالية فإن الانحدار يكون منتظم تماماً وبطول سلاسل القمم المنحدره والأغوار التي تشكل قناة السعر، وتكون الانحرافات الأقل شذوذاً مقنعة إلا أنها تؤدي إلى مخاطرة التحول إلى نموذج مختلف.
3. التماسك / التراجع: بعد تمدد الانحراف قد يتوقع حدوث نوع من التماسك أو التراجع، وبما أنه ارتفاع تراجع " أو ارتفاع رد فعل " فإن الأسعار قد تستعيد 33% إلى 67% من الانحدار السابق. وعلى العموم فإنه كلما يكون الانحدار أكبر يكون ارتفاع رد الفعل أكبر، بعض أشكال التراجع قد تحتوي على راية منحدرة إلى أسفل أو آسفين صاعد. إذا تحول الشكل ليكون متماسكا فأنه يتشكل كنموذج استمرار مثل المستطيل أو المثلث الهابط.
4. طول انحدار الاستمرار: يمكن استخدام المسافة من ارتفاع التماسك / التراجع لتقدير طول الانحدار التالي، بعض الفنيين يرغبون في القياس بالنقاط والآخرون يرغبون في النسبة المئوية إذا انحدر الســند المالي من 60 إلى 40 (20 نقطة) وعاد ارتفاع التماسك/ التراجع للسند المالي إلى 50 فإن 30 تكـون هــدف الانحدار الثاني (50-20 = 30) وباستخدام طريقة النسبة المئوية يكون الانحدار من 60 إلى 40 بنسبة – 33% والانحدار الناشيء من 50 يكون 16.50 (50 × 33% = 16.50 : 50 – 16.5 = 33.5) . أما تقرير الطريقة التي تستخدمها يعتمد على السند المالي الفردي والتحليل الأفضل.
5. مدخل انحدار الاستمرار: إذا كون التماسك / التراجع نموذج استمرار فإن نقطة دخول القدم الثانية يمكن تحديدها باستخدام قواعد التحليل الفني التقليدية، لذلك إذا لم يكن هناك نموذج قابل للتحديد جاهز فإنه ينبغي البحث عن بعض الإشارات الأخرى، وفي هذه الحالة فإن الكثير يعتمد على خياراتك التجارية والأهداف وتحمل المخاطرة وافق الزمن. كما إحدى الطرق قد تكون لقياس التراجعات المحتملة ( 33%، 50%، 62%) وتبحث عن نماذج الانعكاس قصيرة المدى، وطريقة أخرى قد تبحث عن الانقطاع أسفل انخفاض رد الفعل الذي صنعه الانحدار الأول كإثبات للاستمرار وهذه الطريقة قد تستخدم للدخول الأخير إلا أن نموذج التحرك " هبوط " المقاس ينبغي إثباته.
6. الحجم: ينبغي أن يزداد الحجم أثناء الانحدار الانعكاسي وينخفض عند نهاية التماسك / التراجع ويزداد مرة أخرى أثناء الانحدار المستمر، وهذا نموذج حجم مثالي لكن إثبات الحجـم لنماذج الهبوط ليست مهمة كنماذج الصعود.

يمكن وجود أكثر من نموذج ضمن سياق التحرك " هبوط " المقاس، ويمكن للقاع المزدوج أن يحدد الانعكاس الأول والانحدار وقد تتكون قناة السعر أثناء هذا الانحدار. يمكن للمثلث النازل تحديد التماسك وقد تتكون قناة سعر أخرى أثناء استمرار الانحدار.
يمكن تشكيل سلاسل تحركات " هبوط " مقاسة خلال أسواق الهبوط المتعدد في السنة، تحرك الهبوط المتكون من ثلاثة أقدام هبوط قد يحتوي على انعكاس وانحدار للقدم الأولى وتراجع وانحدار للقدم الثانية وتراجع وأخيراً انحدار القدم الثالثة.
وبما أن الأهداف المتوقعة لانحدار الاستمرار يمكن أن تكون مفيدة فإنه ينبغي استخدامها كمرشدين فقط، يمكن للسندات أن تتجاوز أهدافها إلا أنها أيضاً لا تحقق ذلك وينبغي للتقييمات الفنية أن تكون مستمرة.




7- قناة السعر (استمرار )
Price Channel

قناة السعر تمثل نموذج مستمر ينحدر إلى أعلى أو إلى أسفل ويكون محدود بخط الاتجاه الأعلى والأدنى، خط الاتجاه الأعلى يحدد المقاومة وخط الاتجاه الأدنى يحدد الدعم، وتعتبر قنوات السعر ذات الميلان السالب " أسفل " تمثل الهبوط وتلك ذات الميلانات الموجبة " أعلى " تمثل الصعود يشار إليها بقناة الميل الموجب أما " قناة سعر الهبوط " فيشار إليها بقناة الميل السالب.


http://www.tadawul.net/cpimages/image032.jpg

1. خط الاتجاه الرئيسي: يأخذ نقطتين على الأقل لرسم خط الاتجاه الرئيسي، هذا الخط ينشي الاتجاه والميل، وبالنسبة لقناة سعر الصعود فإن خط الاتجاه الرئيسي يمتد صاعداً ويتطلب انخفاضين لرد الفعل على الأقل لرسمة أما بالنسبة لقناة سعر الصعود فإن خط الاتجاه الرئيسي يمتد صاعداً ويتطلب انخفاضين لرد الفعل على الأقل لرسمة أما بالنسبة لقناة سعر الهبوط فإن خط الاتجاه الرئيسي يمتد هابطاً إلى أسفل ويتطلب ارتفاعين لرد الفعل على الأقل لرسمة.
2. خط القناة: الخط المرسوم موازياً لخط الاتجاه يسمى خط القناة، وفي الناحية المثالية فإن خط القناة يقوم على ارتفاعات لرد الفعل أو انخفاضات رد الفعل. لذلك بعد إنشاء خط الاتجاه الرئيسي فإن بعض المحللون يرسمون خط قناة موازي باستخدام ارتفاع رد فعل واحد أو انخفاض ويحدد خط القناة الدعم في قناة سعر الهبوط والمقاومة في قناة سعر الصعود.
3. قناة سعر الصعود: كلما تتقدم الأسعار والتجارة داخل القناة فإن الاتجاه يعتبر صعودي، ويحدث التحذير الأول لتغيير الاتجاه عندما تهبط الأسعار قبل مقاومة خط القناة. وقد يوفر الانقطاع المتتالي أسفل دعم خط الاتجاه الرئيسي مؤشر ودلالة على تغير الاتجاه. وقد يكون الانقطاع فوق مقاومة خط القناة صعودي ويشير إلى تسارع التقدم.
4. قناة سعر الهبوط: كلما تنحدر الأسعار والتجارة داخل القناة يعتبر الاتجاه هبوط، يحدث التحذير الأول لتغير الاتجاه عندما تفشل الأسعار في الوصول إلى دعم خط القناة، وقد يوفر الانقطاع المتتالي فوق مقاومة خط الاتجاه الرئيسي دلالة أبعد على تغير الاتجاه، وقد يكون الانقطاع أسفل دعم خط القناة هبوطي ويدل على تسارع الانحدار.
5. القياس: بالرغم من أنه مسألة تفضيل شخصي فإن خطوط الاتجاه تبدو مناسبة لارتفاعات رد الفعل وتكون الانخفاضات أفضل عند استخدام مقاييس شبه لوغاريثمية، وتعكس المقاييس شبه اللوغاريثمية تحركات السعر في شكل نسبة مئوية، التحرك من 50 إلى 100 يكون بنفس المسافة كالتحرك من 100 إلى 200.
في قناة سعر الصعود يقوم بعض التجار بالتفكير في الشراء عندما تصل الأسعار إلى دعم خط الاتجاه الرئيسي، وبالعكس من ذلك فإن بعض التجار يفكرون في البيع عندما تصل الأسعار إلى مقاومة خط الاتجاه الرئيسي في قناة سعر الهبوط، وكما هو الحال في معظم نماذج الأسعار فإن جوانب التحليل الفني الأخرى يجب استخدامها لإثبات الإشارات، وبما أن التحليل الفني يعتبر فن أكثر منه علم فإنه يكون هناك مجال للمرونة، وبالرغم من أن لمسات خط الاتجاه مثالية فإن الأمر يرجع للفرد في الحكم المناسب ووضع كلاً من خط الاتجاه الرئيسي وخط القناة، وبنفس ذلك المفهوم فإن خط القناة الذي يوازي بالضبط خط الاتجاه الرئيسي يعتبر مسألة نظريه.




8- المثلث التماثلي ( استمرار)
Symmetrical Triangle


المثلث التماثلي الذي يمكن أيضاً أن يشار إليه بالملف عادة يتكون أثناء الاتجاه كنموذج مستمر، ويحتوي النموذج على الأقل على ارتفاعين أدنى وانخفاضي أعلى، وعند ارتباط هذه النقاط فإن الخطوط تتقارب كلما امتدت ويأخذ المثلث التماثلي شكله، أيضاً يمكنك اعتقاده كإسفين متقلص عريض عند البداية ويضيق مع مرور الزمن.
بما أنه توجد أمثلة على متى تقوم المثلثات التماثلية على تحديد انعكاسات الاتجاه الهامة فإنها تحدد استمرار الاتجاه الحالي.
وبصرف النظر عن طبيعة النموذج استمرار أو انعكاس فإن اتجاه التحرك الرئيسي القادم قد يتم تحديده فقط بعد ارتفاع صادق.

http://www.tadawul.net/cpimages/image033.jpg



1. الاتجاه: من أجل تحديده كنموذج مستمر فإنه يجب أن يوجد اتجاه ناشي، وينبغي أن يكون عمر الاتجاه أشهر قليلة ويحدد المثلث التماثلي فترة التماسك قبل الاستمرار بعد الارتفاع.
2. 4 نقاط: يتطلب نقطتين على الأقل لتكوين خط اتجاه ويتطلب خطي اتجاه لتكوين مثلث متماثل، كذلك يتطلب 4 نقاط كحد أدنى لاعتبار الشكل مثلث تماثلي. نقطة الارتفاع (4) الثانية ينبـغي أن تكـون أدنى من الأولى (2) وينبغي أن يكون الخط الأعلى مائل إلى أسفل. أما نقطة الانخفاض (3) الثانية فينبغي أن تكون أعلى من الأولى (1) والخط الأدنى ينبغي أن يكون مائل إلى أعلى. من الناحية المثالية فأن النموذج يتكون بستة نقاط (3) على كل جانب قبل حدوث الارتفاع.
3. الحجم: كلما يمتد المثلث التماثلي ويتقلص المدى التجاري يبدأ الحجم في التلاشي والاختفاء. وهذا يرجع إلى الهدوء الذي يسبق العاصفة أو قوة التماسك قبل الارتفاع.
4. المدة: قد يمتد المثلث التماثلي لأسابيع قليلة أو عدة شهور. إذا كان النموذج أقل من ثلاثة أسابيع فأنه يعتبر في العادة مثلث الشكل. ومدة الزمن تكون ثلاثة أشهر على نحو نموذجي.
5. الإطار الزمني للارتفاع: تحدث نقطة الارتفاع المثالية في نصف إلى ثلاثة أرباع الطريق أثناء نمو وتطور النموذج أو المدى الزمني، ويمكن قياس المدى الزمني للنموذج من القمة " التقاء الخطوط العليا والدنيا" رجوعاً إلى بداية خط الاتجاه الأدنى " القاعدة ". قد يكون الانقطاع قبل نصف نقطة الطريق غير ناضج أما الانقطاع بالقرب من القمة فقد يكون غير هام. وبعد كل ذلك كلما يقترب من القمة يجب حدوث الارتفاع أحياناً.
6. اتجاه الارتفاع: الاتجاه المستقبلي للارتفاع يمكن فقط تحديده بعد حدوث الانقطاع، هذا واضح بما فيه الكفاية لكن محاولة تخمين اتجاه الارتفاع يمكن أن تكون خطره، بالرغم من أن النموذج المستمر يفترض أن يرتفع في اتجاه الاتجاه طويل المدى فإن هذه ليست دائماً هي الحالة.
7. إثبات الارتفاع: لكي يتم اعتبار الانقطاع صحيحاً وصادقاً ينبغي أن يكون على أساس مغلق، بعض التجارة يستخدمون السعر " انقطاع 3%) أو مرشح الزمن " يدوم ثلاثة أيام " لإثبات صدقه، ينبغي أن يحدث الارتفاع بتمدد في الحجم خاصة في ارتفاعات الجانب العلوي.
8. العودة للقمة: بعد الارتفاع " أعلى أو أدنى " يمكن أن تتحول القمة إلى دعم مستقبلي أو مقاومة. وقد يتراجع السعر أحياناً إلى القمة أو لمستوى الدعم/ المقاومة حول الارتفاع قبل الاستئناف في اتجاه الارتفاع.
9. هدف السعر: هناك طريقتان لتقدير امتداد التحرك بعد الارتفاع. أولاً: يمكن قياس المسافة الأعرض للمثلث التماثلي وضربها في نقطة الارتفاع. ثانياً: يمكن رسم خط اتجاه موازياً لخط اتجاه النموذج الذي يميل "أعلى أو أسفل" في اتجاه الانقطاع. ويحدد امتداد هذا الخط هدفا الارتفاع المحتمل.

وقد اقترح إدوارد وماجي أن 75 من المثلثات المتماثلة تمثل نماذج مستمرة، والباقي يحدد الانعكاسات. ويمكن أن تكون النماذج الانعكاسية صعبة التحليل وغالباً ما يكون لها ارتفاعات كاذبة، لذا ينبغي أن لا نتوقع اتجاه الارتفاع لكن ننتظره ليحصل، ينبغي استخدام التحليل الأبعد للارتفاع بالبحث عن الفراغات، تحركات السعر المتسارعة وحجم الإثبات.
كما أن الإثبات يكون هاماً خاصة لارتفاعات الجانب الأعلى، بعض الأسعار تتراجع إلى نقطة ارتفاع القمة في تحرك رد الفعل قبل استئناف اتجاه الارتفاع، وهذا التراجع يمنح فرصة ثانية للتوقع بمكافأة أفضل لمعدل المخاطرة.
ويتم إيجاد أهداف سعر المكافأة المحتملة بالقياس وامتداد خط الاتجاه الموازي وهي فقط المعنية بالعمل كمرشدين.

[ehabm]

تحليل الاتجاهات في البيانات باستخدام خطوط المؤشرات


قد يكون إظهار الاتجاهات في بيانات ورقة العمل مفيداً، وعلى وجه التحديد عندما تشارك بياناتك مع الآخرين. استخدم خطوط المؤشرات، وهي مخططات صغيرة داخل خلايا ورقة العمل، للحصول على تمثيل بصري وإظهار اتجاه في بياناتك. بإمكان خطوط المؤشرات أن تلفت الانتباه إلى أشياء كالزيادات أو الانخفاضات الموسمية أو الدورات الاقتصادية، كما يمكنها تمييز القيم القصوى والدنيا بلون مختلف.
http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/625/083/ZA103452499.png


حدد خلية فارغة إلى جانب البيانات التي تريد عرضها في خط مؤشر أو بالقرب من تلك البيانات.
انقر فوق إدراج >‏ خط أو عمود أو ربح/خسارة.

http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/616/722/ZA103097559.jpg


في المربع نطاق البيانات، أدخل نطاق الخلايا الذي يحتوي على البيانات التي تريد إظهارها في خط المؤشر. على سبيل المثال، إذا كانت البيانات موجودة في الخلايا A وB وC وD للصف 2، فأدخل A2:D2.

http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/822/474/ZA103097516.jpg
إذا كنت ستحدد نطاق الخلايا على ورقة العمل، فانقر فوق http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/288/489/ZA006044489.gif لطي مربع الحوار بشكل مؤقت، وحدد الخلايا على ورقة العمل، ثم انقر فوق http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/857/970/ZA006045810.gif لعرض مربع الحوار بشكل كامل.


انقر فوق موافق.

تظهر الآن أدوات خط المؤشر على الشريط. استخدم الأوامر الموجودة على علامة التبويب تصميم لتخصيص خطوط المؤشرات.
http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/314/482/ZA103097475.jpg
تلميحات


نظراً لتضمين خط المؤشر في خلية، سيستخدم أي نص تدخله في الخلية خط المؤشر كخلفية له، كما يلي:

http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/765/728/ZA102831258.jpg


إذا حددت خلية واحدة، فيمكنك دائماً نسخ خط مؤشر إلى خلايا أخرى في عمود أو صف في وقت لاحق بالسحب أو باستخدام الأمر تعبئة للأسفل ‎(Ctrl+D)‎.

تخصيص خطوط المؤشرات

بعد إنشاء خطوط المؤشرات، يمكنك تغيير نوعها ونمطها وتنسيقها في أي وقت.


حدد خطوط المؤشرات التي تريد تخصيصها لعرض أدوات خط المؤشر على الشريط.

http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/314/482/ZA103097475.jpg


على علامة التبويب تصميم، حدد الخيارات المطلوبة. يمكنك القيام بما يلي:



إظهار العلامات لتمييز قيم فردية في خطوط المؤشرات الخاصة بالخطوط.

http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/648/127/ZA103452532.png


تغيير نمط خطوط المؤشرات أو تنسيقها.

http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/002/961/ZA103452530.png


عرض إعدادات المحور وتخصيصها.

http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/261/212/ZA103452528.png


تغيير طريقة ظهور البيانات

http://officeimg.vo.msecnd.net/ar-sa/files/528/785/ZA103452526.png

[ehabm]

خطوط اتجاه السعر
يُعتبر خط اتجاه السعر من أبسط الأدوات الفنية التي يقوم دارس الخرائط بتوظيفها لكنه في نفس الوقت الأداة الأهم والأقوى بدون منازع في عملية المتاجرة . يتم رسم خط اتجاه السعر عندما يوجد ثلاثة قمم أو ثلاثة قيعان يُمكن ربطهم معا بخط واحد . يشكّل هذا الخط مسارا" يمكن أن يراقب حركة السعر. كما ذكرنا في السابق أن حدى أهم الفرضيات الواضحة التي يتم استنتاجها من دراسة الخرائط هي أن حركة الأسعار تميل بشكل عام للتحرك في اتجاه معين . هذا الاتجاه يفترض كثيراً وجود شكل محدد يكون برفقته خط مستقيم . تُعد مقدرة الأسعار على التقيد بقرب شديد من ذلك الخط الوهمي من أهم الخصائص الفريدة لحركات السعر المرسومة على الخريطة .
رسم خط اتجاه السعر

تُُعد طريقة رسم خطوط اتجاه السعر فنا" رائعا" مثل باقي الأدوات الأخرى المستخدمة في دراسة الخريطة. من الضروري إجراء بعض التجارب على خطوط مختلفة عادةً لإيجاد خط الاتجاه الصحيح . أحياناً ، خط الاتجاه الذي يبدو أنه صحيح قد يحتاج لإعادة رسمه مرة أخرى . من خلال الممارسة يصبح فن رسم خطوط اتجاه السعر أسهل ، لكن مبدئيا توجد بعض الدلائل المفيدة في البحث عن الخط الصحيح . يجب أن يظهر دليل يشير إلى اتجاه السعر . هذا يعني عند رسم خط اتجاه الصعود يجب وجود نقطتين على الأقل من نقاط أقل سعر على الخريطة بحيث يكون أقل سعر في فترة زمنية محددة أعلى من أقل سعر في الفترة السابقة ، أي أن نقاط أقل سعر تتصاعد تدريجياً ( higher lows ) . عند تحديد هاتين النقطتين يُرسم خط مستقيم يصل بينهما ويتجه للأعلى ناحية اليمين .

عندما يتأكد وجود نقطة ثالثة وتستمر حركة السعر في نفس الاتجاه يُصبح خط اتجاه السعر المرسوم مفيدا" جداً بعدة طرق متنوعة . تقول إحدى المفاهيم الأساسية في التحليل الفني أنه عندما يكون اتجاه السعر في حالة حركة فإنه يميل إلى الاستمرار في تلك الحركة . لذلك إذا افترض اتجاه السعر ذات مرة وجود انحدار معين أو معدل سرعة ، كما يُحدد خط اتجاه السعر ، فإنه يحافظ عادةً على نفس الانحدار . إذن خط اتجاه السعر لا يساعد فقط في تحديد أقصى درجات مراحل التصحيح بل يكون مهما" أيضاً عندما يتغير هذا الاتجاه . في كثير من الأحيان يكون اختراق خط اتجاه السعر من أفضل الإنذارات المبكرة لحدوث تغير في اتجاه السعر .
أهمية خط اتجاه السعر .
من المهم جداً مناقشة كيفية تحديد أهمية خط اتجاه السعر . يمكنك أن ترى في حركة كل سوق وعلى كل خريطة العديد من اتجاهات السعر في حالة نشاط ، يُعرف بعضها باتجاه السعر على المدى القصير ، اتجاه السعر على المدى المتوسط ، اتجاه السعر على المدى البعيد أو اتجاه السعر كل ساعة وإلى آخره . على الرغم من ذلك ، لن تكون كل هذه الاتجاهات قوية بشكل مؤثر . إذا لم يكونوا بتلك القوة إذن فإن التاجر يخاطر بالدخول أو الخروج من السوق في الوقت الخطأ . كلما زادت قوة خط اتجاه السعر كلما زادت الثقة التي يُحدثها وزادت الأهمية عند اختراقه . في المرتبة الأولى ينصب الاهتمام على طول الفترة الزمنية التي لم يُكسر فيها ، وثانياً كم عدد الفترات الزمنية التي اختبرها .

خط اتجاه السعر الذي يقوم السوق باختباره 8 مرات مثلاً ، لكنه يحافظ على دفع السعر بعيداً عنه يكون مهما" بوضوح أكثر من خط اتجاه السعر الذي تم اختباره مرتين فقط . كافتراض عشوائي ، بعد أن يرتد السعر للمرة الثالثة بعيدا" عن خط اتجاه السعر سيبدأ السوق في اقتراح إشارات يُمكن المتاجرة بالاعتماد عليها . على نحو مشابه ، خط اتجاه السعر الذي يظل سليما" ( لم يُكسر ) لمدة 9 شهور يكون أكثر أهمية من الخط الذي يظل سليما" لمدة 9 أسابيع . لا يوجد مقياس ثابت يشير إلى الفترة الزمنية التي يحتاج المرء إلى انتظارها لكي يعتمد على هذا الاتجاه ، لأن بعض الاتجاهات ستظل في حالة نشاط لفترات قصيرة من الزمن . لكي تُدرك هذه الفترات يجب أن تستخدم الفترة الزمنية بالتزامن مع اختبار خط الاتجاه .
خط اتجاه حركة الصعود يكون خطا" مستقيما" يُرسم للأعلى على يمين الخريطة يمر على طول نقاط أقل سعر المرتفعة تدريجياً بالتتابع .

http://www.hyinvestment.com/arabic/images/technical_Trendlines_clip_image002_0000.gif
خط اتجاه حركة الهبوط يكون خطا" مستقيما" يُرسم للأسفل على يمين الخريطة يمر على طول نقاط أعلى سعر المنخفضة تدريجياً بالتتابع .

http://www.hyinvestment.com/arabic/images/technical_Trendlines_clip_image004_0000.gif
تتحقق هذه الحالة عندما تتحرك الأسعار لأعلى ولأسفل ضمن قناة تداول أفقية لفترة طويلة من الزمن.

http://www.hyinvestment.com/arabic/images/technical_Trendlines_clip_image006_0000.gif
الدعم والمقاومة
مستويات الدعم والمقاومة من أهم العناصر الأساسية والأدوات الرئيسية في أسلوب التحليل الفني . مستويات الدعم والمقاومة هي مناطق في حركة السعر يحدث عندها عدد غزير من عمليات المتاجرة وتظهر فيها قوة شراء أو بيع ضخمة . مستوى الدعم السفلي ( قوة الشراء ) يحافظ على السوق في اتجاه الصعود ، أما مستوى المقاومة العلوي ( قوة البيع ) يحافظ على السوق في اتجاه الهبوط . عندما يستطيع التاجر تحديد أماكن هذه المستويات فإنهم يُستخدموا بشكل فعال جداً لإدارة مخاطر الصفقات وتحديد فرص الربح . عندما يقوم التاجر بدخول صفقات عند مستويات سعر يُحتمل حدوث حركة مهمة فيها فإن إمكانية تحقيق ربح من وراء هذه المخاطرة تزيد . توجد مستويات دعم ومقاومة يمكن استخدامها من قِبل كل التجار مع أية فترة زمنية . إن مراقبة رد فعل السوق عندما يواجه تلك المستويات يكون معيارا" مفيدا" جداً لقياس قوة الاتجاه الأساسي . تُشكّل هذه المستويات أيضا نقاطا" أساسية" لقياس حركة كسر الأسعار للاتجاه الأساسي . كميات كبيرة من أوامر إيقاف الخسارة سوف تتكدس عادةً عند مناطق الدعم والمقاومة الرئيسية ، وستساهم غالباً في إحداث اندفاع مؤثر في السوق نحو اتجاه كسر خط الاتجاه إذا ما تم اختراق تلك المناطق .
مستويات الدعم
مستوى الدعم هو منطقة سعر يجب عندها ظهور زيادة في الطلب على ذلك المنتج . ليس من الصعب إيجاد منطقة دعم السعر على الخريطة . عندما يكون السوق في اتجاه الصعود فإن أي منطقة ازدحام تكونت بشكل راسخ في السابق على امتداد خط اتجاه الصعود تكون عادةً منطقة دعم . لكي ترسم خط منطقة دعم تحتاج لإيجاد نقطتين على الأقل في الخريطة تلتزم بهذه المعايير . وبهذا تستطيع رسم خط يمكن مده عبر الخريطة .
عندما يتم اختراق منطقة دعم للأسفل فإنها قد تصبح بعد ذلك أقرب منطقة مقاومة عند ارتفاع السعر مرة أخرى
http://www.hyinvestment.com/arabic/images/TTU3.gif
مستويات المقاومة
مستوى المقاومة هو منطقة سعر مميزة بقوة بيع مرتفعة أو بازدياد العرض على إحدى المنتجات الاستثمارية وتميل لإيقاف تقدم السعر . إذا كان السوق باتجاه الصعود فإن أية منطقة يصل إليها أعلى سعر أو أي ازدحام يتكون في أعلى نقطة على خط اتجاه الصعود يمكن أن يكون منطقة مقاومة . لكي ترسم خط منطقة مقاومة تحتاج لإيجاد نقطتين على الأقل في الخريطة تلتزم بهذه المعايير . وبهذا تستطيع رسم خط يمكن مده عبر الخريطة .
عندما يتم اختراق منطقة مقاومة للأعلى فإنها قد تصبح بعد ذلك أقرب منطقة دعم عند هبوط السعر مرة أخرى .

http://www.hyinvestment.com/arabic/images/technical_Trendlines_clip_image012.gif

[ehabm]

طرق قياس التقلبات السعرية فى الفوركس


التقلبات السعرية هو شىء يمكن ان نستخدمه عند البحث عن فرص لصفقات اختراق. فالتقلبات السعرية تقيس حركة تذبذب السعر فى فترة معينة، وتلك المعلومات يمكن ان تُستخدم فى كشف الاختراقات المحتملة .
هناك بعض المؤشرات القليلة التى يمكن ان تساعدك فى قياس التقلبات الحالية لأزواج العملات. استخدام تلك المؤشرات يمكن ان يساعدك بشكل كبير جدا عند البحث عن تلك البريكاوتس.
المتوسط المتحرك

ربما يكون المتوسط المتحرك المؤشر الاكثر شيوعا فى الاستخدام بين متداولى الفوركس ، وعلى الرغم من كونه اداة بسيطة جدا الا انه يوفر معلومات فى غاية الاهمية.
ببساطة المتوسط المتحرك يقيس متوسط حركة السوق فى عدد معين من الفترات، وذلك العدد يمكن ان تحدده بنفسك.
على سبيل المثال اذا قررت ان يكون العدد 20SMA فى شارت يومى، فأنه سيظهر لك متوسط الحركة فى اخر 20 يوم لتداول ذلك الزوج من العملات.
http://www.forex4arabs.com/wp-content/uploads/2012/11/%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AA%D9%88%D8%B3%D8%B7-%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%AA%D8%AD%D8%B1%D9%83.jpg

انواع اخرى من المتوسطات المتحركة مثل الآسى لكن فى هذا الدرس لن نتحدث عنهم كثيرا.
اذا اردت ان تنعش ذاكرتك بالمتوسطات المتحركة رجاء الرجوع الى درس المتوسطات المتحركة.
خطوط البولينجر

خطوط البولينجر اداة ممتازة لقياس التقلبات لأنها صُممت من أجل هذا الغرض. فهى عبارة عن خطين يقوموا برسموا خطين انحرافيين قياسيين اعلى وأدنى المتوسط المتحرك لعدد فترات زمنية محددة، حيث يمكنك تحديد عدد تلك الفترات بنفسك.
فأذا قمنا بضبط الاعدادات لتكزن 20، سيكون لدينا 20 SMA وخطين اخريين، خط سيٌرسم +2 انحرافات قياسية من الاعلى والآخر سيرسم -2 انحرافات قياسية من الأسفل.
http://www.forex4arabs.com/wp-content/uploads/2012/11/%D9%83%D9%8A%D9%81-%D8%AA%D9%82%D9%8A%D8%B3-%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%82%D9%84%D8%A8%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B3%D8%B9%D8%B1%D9%8A%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%88%D9%84%D9%8A%D9%86%D8%AC%D 8%B1-%D8%A8%D8%A7%D9%86%D8%AF.jpg
عندما تقترب الخطوط من بعضها البعض، تخبرنا بأن التقلبات قليلة.
وعندما تتسع المسافة بين الخطوط تكون التقلبات كبيرة.
اذا اردت المزيد من المعلومات، يمكنك نراجعة درس خطوط البولينجر.

مؤشر ATR

اخر اداة لدينا هى ATR.
ATR هو اداة ممتازة لقياس التقلبات لأنه يخبرنا بمتوسط نطاق التداول فى السوق لعدد فترات معينة من الوقت، تلك الفترات يمكنك تحديد عددها بنفسك.
لذا اذا ضبطت اعدادات ATR لتكون 20 على شارت يومى، سيقوم الشارت بعرض متوسط نطاق التداول لآخر 20 يوم.
http://www.forex4arabs.com/wp-content/uploads/2012/11/%D9%83%D9%8A%D9%81-%D8%AA%D9%82%D9%8A%D8%B3-%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%82%D9%84%D8%A8%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B3%D8%B9%D8%B1%D9%8A%D8%A9-ATR.jpg
عندما يهبط ال ATR فهو اشارة على تقلص التقلبات اما عندما يرتفع فهو اشارة على ازدياد التقلبات.

[ehabm]

وضع اوامر وقف الخسارة

عندما ينتقل التّاجر من البحث عن استراتيجية تغدق عليه الأموال الى تحديد الإستراتيجيات التي تساعده على الحدّ من المخاطر، يكون في صدد سلوك الطريق الصحيح ليصبح تاجرًا ناجحًا على المدى البعيد.
من المحتمل أن تكون على دراية بالإستنتاجات التي توصّلت إليها الدايلي أف أكس من خلال إصدار "الخطأ الأبرز الذي يقترفه تجّار الفوركس" مع الوقت. في حال لم تتاح أمامك الفرصة لإكتشاف ما توصّلنا إليه، في ما يلي ملخصّ عنها:
التّجار هم على حقّ أكثر من 50% من الوقت، ولكنّهم يخسرون قدرًا أكبر من المال على التجارات الخسارة من تلك التي يكسبونها على التجارات الرابحة. من الضروري أن يستعمل التّجارأاوامر وقف الخسائر وجني الأرباح من أجل تطبيق نسبة مخاطر/مكاسب تصل الى 1:1 أو أعلى.
يشير ذلك الى أنّ أي استراتيجية ترمي الى الخروج من المواقع بشكل ملائم ستكون مبنيّة على أوامر وقف الخسائر وجني الأرباح. مع ذلك، في حال لم تأخذ أوامر الوقف الديناميات السائدة في السوق بعين الإعتبار، بإمكانك أن تلاحظ تراجع السعر من سعر الدخول الى نقاط الوقف من دون إلغاء الإتّجاه العام. من المهمّ للغاية تجنّب حدوث ذلك بشكل مطلق.
يعتبر تحليل رسوم الشموع من أفضل الوسائل لتحليل ديناميات السوق في الوقت الحقيقي.
http://media.dailyfx.com/illustrations/2014/02/25/Learn_forex_trading_stop_limite_body_Picture_4.png سيساعدك تحليل الشموع على معرفة متى يصبح زخم الشراء أو الإتّجاه الصعودي متينًا للغاية في ظلّ اتّباع مسار المقاومة الأدنى منحى هبوطي. ستشاهد ذلك أيضًا في الوقت الحقيقي، لذلك يمكنك تعديل أوامر الوقف إثر التعديلات التي تطرأ على السوق.
سيساعدك الوضع الصحيح لأوامر وقف الخسائر وجني الأرباح على تفادي الوقوع في الفخاخ التي يقع ضحيّتها العديد من التّجار الجدد.
كيفية النظر الى رسم الشموع من أجل وضع أوامر وقف الخسائر
مع استخدام رسم الشموع، بإمكانك تحديد سعر خروج محتمل عندما تصبح السوق ضدّك في الوقت الحقيقي، لذلك تتفادى تكبّد خسائر أكثر من اللّازم من خلال الأنماط الشائعة.
تمّ تطوير أنماط رسم الشموع على مدى قرون من قبل مزارعي الأرز في اليابان، وتحظى هذه الأنماط بأهمّية كبيرة ويطبّقها العديد في تجاراتهم بفضل قدرتها على التماسك أمام اختبار الزمن والمساعدة على رؤية الإتّجاه الحقيقي نحو السعر.
عندما يطرأ أي تحوّل على الإتّجاه، من الأفضل لك الخروج من المواقع. وعبر الخروج عندما يتحوّل الإتّجاه، تكون في صدد تحرير الأموال التي كانت مرتبطة بفرصة ضعيفة وإعطاء نفسك القدرة على دخول تجارة جديدة من شأنها تحسين نتائجك في نهاية الشهر.
"الشموع تبذل نفسها من أجل إعطاء النور للبشر" هو مثل ياباني غالبًا ما يستعين به هواة رسوم الشموع.
يجب التنّبه لذلك من أجل معرفة أنّ دراسة أنماط رسوم الشموع ستوفر لك المزيد من الوضوح والمعلومات حول مستويات السوق الرئيسية.
http://media.dailyfx.com/illustrations/2014/02/25/Learn_forex_trading_stop_limite_body_Picture_6.png هنالك سلّة متنوّعة من أنماط رسوم الشموع التي تساعدك على رؤية متى ينقلب الإتّجاه ضدّك، لتسارع بالتالي الى الخروج من الموقع. إنّ تعلّم الأنماط يسمح لك وضع أوامر وقف خسائر تحترم ديناميات السوق. عندما تصبح على معرفة بالأنماط الرئيسية، بإمكانك تعديل حجم تجاراتك من أجل ضمان تعريض نسبة أصغر من رأس مالك للخطر على أساس التجارة الواحدة.
والآن بعد أن أصبحنا على علم بالسبب الذي يدفعنا للقيام بذلك، في ما يلي تذكير بالعوامل التي تؤثّر على مكان وضع أوامر الوقف:
حجم التداول
إنّ تعديل حجم التداول سيوفر لك مرونة أكثر أو أقلّ في وضع نقاط وقف بحسب الأوضاع السائدة في السوق.
أنماط رسوم الشموع
التحليل الفنّي لتحرّكات الأسعار الذي يظهر لك بكلّ وضوح الإتّجاه الحقيقي ليوم التداول من خلال إظهار سعر الفتح والإغلاق وعلاقتهما بالقمّة والقاع.
قاعدة رسم الشموع
تأكيد المناخ السائد في السوق بواسطة أدوات تحديد ذروات الشراء/البيع أو تحديد القمم/القيع التي تتشكّل عند تحليل شكل الشمعة من أجل وضع نقاط الوقف. يركّز مستخدمو الشموع الموسميون على أنماط الشموع عند تبلغ الشمعة متوسّط حسابي رئيسي أو عندما يظهر مؤشر مكمّل كمؤشر القوّة النسبية RSI أوحدود بولينجير أوالستوكاستيك إشارة تؤكّد ما تبيّنه الشمعة.
بهذه الطريقة، تكون في صدد استيضاح ما يحصل في السوق قبل استخدام هذه الأداة الناجحة.
ملاحظة: الزوج في اتّجاه صعودي. أنا أضع نقاط الوقف على تجارة شراء. لست مهتمًا سوى بالشموع التي تظهر اختبار الأسعار القيع الأعلى. بناء عليه، أكون في صدد التطلّع الى أمرين في اتّجاه صعودي (العكس ينطبق على الإتّجاه الهبوطي):


انعكاسات صعودية قويّة مع استمرار هذه التحرّكات عندما تكون السوق قد بلغت ذروة البيع بحسب ما يوكّده المذبذبات أو مؤشرات السوق القصوى كحدود بولينجير
الإشارات الإستمرارية التي تظهر ارتفاع السوق بشكل متتابع، فأستطيع تفعيل نقاط الوقف مع تطوّر التجارة.

http://media.dailyfx.com/illustrations/2014/02/25/Learn_forex_trading_stop_limite_body_Picture_2.png يمكنك أيضًا استعمال المتوسطات الحسابية الشائعة كالمتوسط الحسابي لخمسين ومئة ومئتي يوم من أجل رؤية كيفية تحرّك الأسعار على مقربة من نقاط رئيسية. عندما تلاحظ تشكّل شمعة كاملة عقب الإغلاق
http://media.dailyfx.com/illustrations/2014/02/25/Learn_forex_trading_stop_limite_body_Picture_1.png بالمختصر المفيد، سنرصد عن كثب انعكاسات الشموع أو الأنماط الإستمرارية من أجل وضع نقاط وقف الخسائر. عندما تضع أوامر الوقف استنادًا الى الإتّجاه الحقيقي السائد في السوق، ستحافظ حينها على خطّة جيّدة لإدارة المخاطر بالإرتكاز الى ديناميات السوق.

[ehabm]

ارتباط نظرية داو وموجه اليوت
قواعد نظرية داو:


1. المتوسطات تتجاهل كل شئ Averages Discount Everything
التغيرات في سعر الإغلاق كل يوم تؤثر على قرارات وعواطف المتداولين في السوق، سواء المتداولين الحاليين أو المحتملين. لهذا فهذه العملية تفترض أنها تتجاهل العوامل الأخرى المتعارف عليها والتي من الممكن أن تؤثر على علاقة العرض بالطلب. ورغم أن الكوارث الطبيعية غير المتوقعة، فإن حدوثها يستوعب في السوق بسرعة ولكنه أيضا يتم تجاهله.

2. السوق لديه ثلاثة اتجاهات (حركات) The Market Has Three Trends (Movements)
يعرّف داو الاتجاه التصاعدي بأنه حالة تحرك قوي ناجح Rally للسعر والإغلاق أعلى من أعلى سعر High الخاص بالتحرك القوي السابق، وأيضا إغلاق أدنى سعر Low أي تحرك قوي ناجح أعلى من أدنى سعر Low للتحرك القوي السابق. وهي ما سنتعرف عليها لاحقا بمسمى القمم والقيعان الصاعدة Peak & Troughs، والوضع طبعا معاكس في حالة الاتجاه التنازلي.
ويؤمن داو أيضا بأن قوانين الفعل وردة الفعل تنطبق على السوق كما هي منطبقة طبيعيا في الحياة المادية، فقد كتب " سجلات المتاجرة تظهر بأنه في عدة حالات عندما يصل السهم إلى قمة فإنه يقوم بالتراجع قليلا(الارتداد) ومن ثم يتبع طريقه مرة أخرى إلى أعلى قمة، وبعد مثل هذه الحركة يتراجع(يرتد) السعر مرة أخرى، لذا فارتداده يعتبر نمطي"
يعتبر داو أن الاتجاه له ثلاث أجزاء، الأساسي، والثانوي، والضئيل. وهي ما يشبهها بالأوج، والموج، ورقرقة الموج(الموجة الصغيرة). فالاتجاه الأساسي يمثل الأوج، والاتجاه الثانوي أو المتوسط يمثل الموج الذي يشكل الأوج، والاتجاه الضئيل يتصرف مثل ترقرق الموج( الموجة الصغيرة).

3. الاتجاه الرئيسي لديه ثلاث حالات Major Trends Have Three Phases
يركز داو اهتمامه على الاتجاهات الرئيسية، والتي يعتقد بأنها تأخذ ثلاث حالات واضحة ومتميزة: التكتل(التجميع) Accumulation، ومشاركة العامة Public Participation، و التوزيع Distribution.
حالة التكتل(التجميع) تمثل المستثمرين الأذكياء(الماكرين) الذين يشترون ولديهم معلومات مهمة. فإذا كان الاتجاه السابق هابطا، فهي المرحلة التي يستنبط فيه المستثمرون الأذكياء أن السوق قد استوعب كل ما يسمى بالأخبار السيئة. حالة مشاركة العامة تحدث عندما يبدأ أغلب المحللين الفنيين بالمشاركة وهي عندما يبدأ السعر في التزايد بشكل مضطرد والأخبار الاقتصادية تبدأ في التحسن. حالة التوزيع(تصريف) تأخذ موقعها عندما تبدأ الجرائد بنشر أخبار قصص ومواضيع متفائلة جدا للسوق، وتكون الأخبار الاقتصادية أحسن من أي وقت مضى، ويزداد حجم التداول بالتزامن مع ازدياد مشاركة العامة. في هذه المرحلة الأخيرة تقوم المجموعة التي بدأت في التجميع من قبل بالتوزيع (التصريف) قبل أن يقوم أي شخص آخر بالبيع.

4. المتوسطات يجب أن تؤكد إحداها الأخرى The Averages Must Confirm Each Other
داو كان يعني بالإشارة إلى متوسطات القطاع الصناعي وقطاع الطرق(النقل) أنه لا أهمية لأي إشارة لاتجاه هابط أو صاعد ما لم أكدها المتوسطان معا، وهو لتأكيد أحدهم الآخر. فهو يعتقد بأنه المتوسطان يجب أن يتجاوزا قمة ثانوية سابقة لتأكيد استمرار الاتجاه التصاعدي. ولم يقل بأن هذه الإشارات يجب أن تحدث في وقت واحد، ولكن بالاعتبار أن قصر مدة تزامن حدوثهم يعطي مزيدا من التأكيد على صحة الإشارة.

5. حجم التداول يجب أن يؤكد الاتجاه Volume Must Confirm The Trend
يعتبر داو أن حجم التداول عامل ثانوي ولكنه عنصر مهم في تأكيد الإشارات السعرية. فببساطة يقول " أنه من المفترض أن يزداد أو يتوسع حجم التداول مع جهة الاتجاه الرئيسي. ففي الاتجاه التصاعدي يزداد حجم التداول عند يتحرك السعر مرتفعا، ويتضاءل عندما يهبط السعر. وفي الاتجاه التنازلي يزداد حجم التداول عندما يتحرك السعر نزولا ويتضاءل عندما يرتفع السعر. يعتبر داو أن حجم التداول كمؤشر ثانوي، فهو يعتمد في طريقة متاجرته بشكل كامل على سعر الإقفال.

6. الاتجاه من المفترض أن يستمر حتى يعطي إشارات الانعكاس A Trend Is Assumed to Be in Effect Until It Gives Definite Signals That It Has Reversed
هذه القاعدة تعتبر أحد الأساسيات لطريقة إتباع الاتجاه الحديثة، فهي مرتبطة بالقانون المادي لحركة السوق بأن الجسم المتحرك يستمر في الحركة حتى يجد قوة خارجية تدفعه في الاتجاه المقابل. يوجد عدة أدوات فنية متاحة تساعد المتداولين في التعرف على مستويات الانعكاس، ومن ضمنها دراسة مستويات الدعم والمقاومة، الأنماط السعرية، خطوط الاتجاه، والمتوسطات المتحركة.
من أصعب المهام لمتبعي نظرية داو (أو حتى متتبعي الاتجاهات) هي القدرة على التفريق بين تصحيح ثانوي عادي في اتجاه معين، وبين أول خطوة لاتجاه جديد في الجهة المعاكسة. ويختلف متبعي نظرية داو في تحديد إشارة انعكاس الاتجاه، ففريق يعتقد بأن فشل السعر في تشكيل قمة أعلى من القمة السابقة متبوعا بهبوط يتجاوز القاع الحالي يعتبر إشارة لانعكاس الاتجاه، والبعض الآخر يقول بأنه عندما يقوم السعر بتشكيل قمة جديدة متبوعا بهبوط يتجاوز قمتين سابقتين فإنه يعتبر إشارة لانعكاس الاتجاه، والبعض يعتقد بانه يجب أن يهبط قمتين وقاعين سابقين لكي يعتبر أن الاتجاه قد انعكس.


بعض الانتقادات لنظرية داو


قدمت نظرية داو أداء جيدا خلال السنوات الماضية بالتعرف على اتجاهات الصعود والنزول في السوق، ولكنها لم تسلم من الانتقادات. ففي المتوسط تفقد نظرية داو ما نسبته 20إلى25% من حركة الاتجاه قبل أن تعطي أي إشارة، فالكثير من المتداولين يعتبره متأخرا جدا. فعادة إشارة الشراء المعتمدة على نظرية داو تحدث في المرحلة الثانية للاتجاه عندما يخترق السعر قمة متوسطة سابقة. وهذا أيضا يعتبر الوقت الذي يتماشى معه أغلب الأنظمة الفنية لمتبعي الاتجاه وبداية تعرفهم على الاتجاه الحالي.
وكرد على هذا الانتقاد، يجب على المتداولين تذكر أن داو لم يقصد توقع الاتجاهات، وإنما حرص على التعرف على اتجاه السوق في بدايات تكونه ومحاولة الحصول على أكبر جزء من تحرك السوق. وتبين السجلات الموجودة أن نظرية داو أدت هذا الدور بشكل معقول جدا. فمن سنة 1920 إلى 1950 استطاعت نظرية داو الحصول على 68% من مجمل تحركات السوق في القطاع الصناعي وقطاع النقل، و67% من تحركات مؤشر الـ S&P 500. هؤلاء الذين ينتقدون نظرية داو لفشلها في الإمساك بقمم وقيعان السوق يفتقرون للمفاهيم الأساسية لطبيعة فلسفة تتبع الاتجاه.

[saykooo]

متابع معك

[ehabm]

المتوسط المتحرك المثقل (الموزون) WMA هو أحد أنواع المتوسطات المتحركة MA.
الضعف الأساسى للمتوسط المتحرك البسيط SMA هو تعيين أوزان متساوية لجميع الأسعار بغض النظر عن بعدها عن اللحظة الحالية عند وقت حسابها. لتجنب هذا العيب، تم انشاء المتوسط المتحرك المثقل. عند حساب WMA يتم اختيار الأوزان بحيث يكون أحدث الأسعار لها وزن أكبر.
WMA (N) = (W1*X1 + W2*X2 + … + WN*XN) / (W1 + W2 + … + WN),
حيث W1 < W2 < … < WN.
نسخة حساب الأوزان يمكن أن تختلف اعتماداً على تعديل WMA. هناك الكثير من بدائل WMA والتى تستخدم أنواع مختلفة لحساب الأوزان: على سبيل المثال: فى حالة WMA الخطى، فترة = 5:
WMA (5) = (1*X1 + 2*X2 + … + 5*X5) / (1 + 2 + … + 5).
مثل المتوسط المتحرك البسيط SMA، المتوسط المتحرك الموزون WMA له تأخير عند دخول الاتجاه وعند الخروج منه. ولكنه أقل نتيجة ارتفاع أوزان الأسعار الأخيرة، رد الفعل لتغير السعر يحدث قبل ذلك بكثير. WMA هو وزن رياضى لتغيرات السعر طوال فترة معينة. كأداة تحليلية، فإنه يزيل جزء من عيوب SMA، ولكنه لا يتجنبها.
الاستخدام: استخدام WMA مماثل لاستخدام SMA.
العيوب:
1. التأخير عند دخول الاتجاه أو الخروج منه عادة يكون كبير ولكنه أقل من التأخير لـ SMA. وذلك لأن الأوزان العالية للأسعار الأخيرة تؤدى إلى رد فعل أسرع لتغير السعر.
2. فى نطاق التداول، يعطى WMA الكثير من الإشارات الخاطئة ويتسبب فى خسائر، وهذا من أحد عيوب SMA أيضاً.
3. حيث أن الأسعار الأخيرة يكون لها وزن أكبر، عند بداية حساب الأسعار، يزداد الاختلاف عن مستوى السعر الحالى فى السوق، أكثر من SMA، على الرغم من أنه عند الخروج من السعر، لا يعطى إشارة ثانية كاذبة.

[ehabm]

السبع قواعد ....

يوجد هناك سبعة قواعد مجربة ومؤكدة خلال فترة طويلة للادارة المالية لضمان البقاء على المدى البعيد :
1. حافظ دائما على رأس المال. يجب على المتداولين وضع حد للخسارة لا يتجاوز 1 ٪ من إجمالي رأس المال لكل صفقة.
2. تداول دائما في اتجاه الترندات الأكبر، مع التركيز الشديد على الأرتفاع الاساسي الذي يستمر لعدة أشهر أو سنوات. وفي السوق الصاعد، ابحث فقط عن فرص الدخول والاغلاق للشراء. بينما في السوق الهابط، ابحث فقط عن فرص الدخول والاغلاق للبيع.
3.استخدم دائما وقف الخسارة الحقيقي. يجب على المتداول اليومي وضع حد لأقصى خسارة ممكنه لا تتجاوز 2% لكل صفقة . بينما يجب على المتداولين والمستثمرين على المدى البعيد وضح حد أقصى للخسارة المحتملة على ألا يتجاوز 7.2 ٪ في حالة الشراء و 8.4 ٪ في حالة البيع لكل صفقة.
4.حاول دائما الخروج من الصفقات الخاسرة قبل نهاية اليوم بالنسبة للمتداول اليومي ولمن يدخل صفقات قصيرة المدى. يجب أيضا على المتداولين على المدى الزمني البعيد والمستثمرين تحديد وقت الوقف المناسب للدورة الزمنية التى يحاولون اللحاق بها ، من أجل تجنب ربط رأس المال بالصفقات التي لا تتحرك كما هو متوقع.
5 . ضع دائما في الاعتبار حجم رأس المال والتنويع. التزم بحد أقصى 5 ٪ من إجمالي رأس المال لكل صفقة.
6. قم دائما بحساب نسبة العائد الى المخاطر. ثم ادخل الصفقة فقط عندما يشير التحليل الى أن نسبة العائد الى المخاطرة ستكون 1:3.
7.اخرج دائما من السوق في حال تعرضت لخسارة 5 % من رأس المال . ويساعدك ذلك على تجنب القوة الدافعة والهبوط الحاد والحد من الحركات الكبيرة فى السوق في أوقات الأزمات الكبرى. فهذا يمنحنا الوقت لإعادة تقييم الوضع بهدوء. وتساعد أيام العطلات على تنشيط التفكير مرة آخرى. ويساعد الخروج من السوق في الحد من الرغبة فى الانتقام من السوق . المحاولة اليائسة لاستعادة الخسارة بشكل سريع تسبب في كثير من الأحيان المزيد من المشكلات.

[ehabm]

" الدورات الزمنية للأسعار"....


يعتبر تحليل حركة الأسعار الدورية لكل سوق أمراً في غاية الأهمية فكل سوق تحكمه دورة مسيطرة .وتحليل الدورة الزمنية

هوبلاشك احدى الأدوات الناجحة للمحلل الفني والتي تساعده على تحديد الاتجاه والاتجاه التصحيحي المعاكس وبناء التوقعات

المستقبلية لوصول الأسعار إلى حدودها العليا أو الدنيا في مواعيد محددة واختيار أفضل توقيت للدخول والخروج من السوق ..

وبعض المحللين يستخدمون عدة طرق لتحديد الأوقات التي ترجحها الاحتمالات لتغير الاتجاه منها

دورتا فيبوناتشي الزمنية

*حسب أرقامه Fibonacci time cycle counts

*اوحسب نسبهFibonacci ratio time projection


*دورة جانGann cycle


*الدورات الموسمية seasonal cycles


*الدورة القمريةlunar cycles


*دورة السبعة the cycles of seven


*دورة فيبوناتشي الرقمية :

Fibonacci time cycle counts


وهي مبنية على ارقام متوالية فيبوناتشي ويتم قياسها اما بدءاً من نقطة عليا اومن نقطة دنيا للاسعار .فمن احدى هذه النقاط يتم

العد بارقام فيبوناتشي لتحديد تواريخ دوران الاسعار المستقبلية .

ومع فرض أن اليوم تاريخ بدء العد لوجود قمة اوقاع نسبي مهم .

فانه بتطبيق متواليه فيبوناتشي نصل الى انه بعد 13 او 21 او 34 يوماً من الان ستصل الاسعار في مسيرتها الى قمة اوقاع

جديدين .


*دورة نسب فيبوناتشي :

Fibonacci ratio time projection



وتعتمد في التنبوء بتاريخ تحول مجرى الاسعار على خاصية كل حدين متتاليين الى الاقتراب من 0.618 او 1.618في علاقتهما ببعضهما ..

فبأفتراض ان الفترة الزمنية الفاصلة مابين نقطة دنيا ونقطة دنيا تليها مباشرة هي 31 يوماً فإنه يمكن التنبؤ بتايخ تحول الاسعار

بإجراء الحسبة التالية مستخدمين هاتين النسبتين كالآتي :

الخطوة الاولى 31*0.618=19 او 31*1.618=50

الخطوة الثانية اضافة ناتج الخطوة الاولى الى 31اي انه يتوقع بعد50 يوماً او 81 يوماً منبدء العد ان تتحول الاسعارفيهما ..

هذه الطريقة للحساب تاخذ بعين الاعتبار النموالمنظم الطبيعي لمتوالية فيبوناتشي كماتظهر نفسها بالاسواق ..


* دورة جان:

Gann cycle



هذه الدورة مبنية على اساس ارقام جان ويتم حسابها بإضافة هذه الارقام بدء من اليوم الذي وصلت فيه الاسعار اما الى قمة وإما

الى قاع وذلك لتحديد وقت في المستقبل يتوقع فيه تغير الاسعار واهم ارقام جان هي :7 ومضاعفاتها مثل 14 49 او اي زمن

ينتهي بهذا الرقم 17 او 27 وكذلك الارقام الناتجة من قسمة درجات الدائرة ال360 مثل 30,45,60,90,120 فبافتراض ان

الاسعار وصلت الى قمتها منذ عشرة ايام ثم بدأت في التراجع فالمرجح على سبيل المثال ان تنتهي الحركة التصحيحية للاسعار

بعد 17 او27 او30 او45 يوماً من ذلك التاريخ ..

ويمكن تطبيق اي من الطرق السابقة على شتى الخرائط السعرية بغض النظرعن الفترة الزمنية سواء كانت شهراً او اسبوعاً او يوماً اوساعة ...


*الدورات الموسمية seasonal cycles


ومنها يستطيع المراقب لحركة الاسعار بالاسواق ملاحظة هذا التحرك في مواسم محدده فمثلاً تنخفض اسعار المحاصيل

الزراعية وقت الحصاد لزيادة العرض على الطلب فيها بينما ترتفع باقي فصول السنة ..

ومنه نستنتج ان الاسعار تميل موسمياً للتحرك في اتجاه معين وعليه يمكن الاعتماد على موسمية حركة الاسعار بقدر عال من

الثقة في صياغة استراتيجية التداول والاستثمار .


*الدورة القمريةlunar cycles


مدة الدورة القمرية هي 28 يوماً ونصفها 14 يوماً وربعها7 ايام اي اسبوع ونلاحظ هذه ان هذه الارقام تستخدم بكثرة في التحليل الفني لحساب المتوسطات المتحركة والمذبذبات مثلاً ..

وينبغي التنويه هنا الى تاثير حركة القمر على المد والجزر وانعكاس ذلك على حركة السفن في البحار وعلى النقل البحري

الدولي كما ان هناك العديد من الدراسات النفسية التي اثبتت تاثير اطوار القمر المختلفه على الحالة النفسية للجنس البشري

عامة وعلى سلوكيات الافراد ومن ضمنهم بالطبع المتعاملون في الاسواق وهذا مايعنينا في المقام الاول ..


*دورة السبعة the cycles of seven


نظراً لتكرار ذكر الرقم سبعة في الكتب السماوية فان البعض يلحق به اهمية كبيرة ويعتبره ذا دلالة في تقدير الاحتمالات

المستقبلية وهم يرجحون ان تعكس الاسعار اتجاهها في اليوم السابع او الاسبوع السابع او الشهر السابع او السنة السابعة ..


اهم مبادىء الدورات الزمنية للاسعار :


1-مبدأ الجمع summation:القائل بأن كل موجات الدورة الزمنية مبنية على اساس جمع عدد من الدورات الزمنية التحتية (اثنين اواكثر).


2-مبدأ التوافق harmonicity:ان العلاقة بين الدرجات المختلفة للدورات الزمنية عادة ماتكون محكومة بالمعامل2

.على سبيل المثال فإن الدورة التي تستغرق 14 يوماً تتكون من دورتين من درجة اقل تتكون كل واحدة بدورها من 7 ايام .كما ان الدورة ذات الدرجات الاعلى تتكون من ضعف عدد ايامها اي من 28 يوماً ..


3-مبدأ التزامن synchronicity:ان الدورات تتزامن مع بعضها البعض بمعنى انها تصل الى قممها او قواعدها في نفس الوقت ..


4-مبدأ التناسب proportionality:وهو يشير الى نطاق او سعة موجة الدورة اي ان سعة دورة ذات 7 ايام تساوي نصف سعة دورة ذات 14 يوماً ..


5- مبدأ الانحراف variation:وهو يتعامل مع الدورة الزمنية ليس باعتبارها قوانين تتسم بالجمود والثبات بل هي

نزعة اوميل شديد تم رصده على مر الزمن فالاحداث غالباً ماتاتي ببعض التغيرات الطفيفة ..


6-مبدأ الاسمية norminality:الذي يؤكد انه بالرغم من وجود مجموعة من الدورات ذات درجات مختلفة تسيطر

على الاسواق وتتحكم فيها الا انه في الوقت نفسة يؤكد ضرورة أخذ كل المفاهيم المجردة السابقة بشيء من المرونة..

[ehabm]

مزايا وعيوب تداول الفوركس الآلي



ما هو نظام تداول الفوركس الآلي؟ منصات التداول الآلي تمكن المتداول من إنشاء قواعد محددة للمخارج والمداخل. بمجرد برمجة هذه القواعد في النظام يتم تنفيذها تلقائيا. أنظمة التداول الآلي عادة ما تحتاج إلى برنامج حاسوبي لربط بوسيط تداول الفوركس ويجب أن تكون القواعد المحددة مكتوبة باللغة الأساسية للمنصة.


مزايا نظام الفوركس الآلي

بعض مزايا نظام الفوركس عبر الانترنت تتضمن :


الصفقات لا تستند على العواطف: لأن الأوامر يتم تنفيذها تلقائيا عند استيفاء القواعد، المتداولون لا يشكون أو يترددون بسبب مشاعرهم.
عودة الاختبار: النظم الآلية تسمح للمتداولين باختبار قواعدهم على البيانات التاريخية من أجل معرفة ما إذا كانت قواعدهم تحقق ربح قبل استخدام هذه القواعد للتداول الحقيقي.
الانضباط: منذ وضع القواعد بالفعل و تنفيذ الصفقات يتم تلقائيا، المتداولون يمكن أن يبقوا منضبطين في جميع ظروف السوق. الصفقات الآلية تؤكد من أن خطة التداول متبعة دائما.
التماسك: التداول الآلي يمكن المتداولين أن يبقوا متماسكين لأن القواعد تبقى متبعة في كل تداول.
طلب أسرع في سرعة الدخول : لأن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تستجيب على الفور للتغيرات في ظروف السوق، يمكن لنظام التداول الآلي توليد أوامر في اللحظة التي يتم فيها استيفاء القواعد.
التنويع: الأنظمة الآلية لتداول الفوركس تسمح للمستخدمين للتداول بحسابات متعددة واستراتيجيات مختلفة في نفس الوقت. هذا يمكن أن يساعد خطر الفوارق عبر مجموعة متنوعة من الأدوات المختلفة في حين التحوط ضد فقدان الوظائف.



عيوب نظام الفوركس الآلي

بعض عيوب استعمال النظام الآلي تتضمن:


الفشل الميكانيكي: النظم الآلية تعتمد على البرمجيات وعدد من الأنظمة الأخرى وعلى الرغم من هذه الأنظمة مستقرة هذا لا يعني أنها معصومة من الخطأ.
المراقبة: بينما تقوم النظم الآلية بالكثير من العمل تلقائيا لكنها لا تزال بحاجة إلى مراقبة من أجل التحقق من أن كل شيء يعمل بشكل صحيح.
الإفراط في أن تكون الأمثل: الإفراط في أن تكون الأمثل هو مشكلة ليس فقط في نظام الفوركس الآلي – الكثير من الأنظمة يمكن أن تفرط في أن تكون الأمثل. يمكن للمتداولين الذين يستخدمون الاختبار إنشاء أنظمة التداول التي تبدو كبيرة من الناحية النظرية ولكن أداءها ضعيف في أوضاع السوق الفعلية. الإفراط في أن تكون الأمثل هو التغيير المفرط لخطة التداول بحيث ينتج عن هذا، نظام لا يمكن الاعتماد عليه في التداول الفعلي.

[ehabm]

ادارة المال و السيطرة على الخطورة




اhttp://wa7afx.com/flau43/wp-content/uploads/2012/09/_d_improd_/money-management1_f_improf_201x151.jpgدارة المال هي الضمان لتجنب الخسائر و المحافظة على رأس المال سليما لأطول فترة ممكنة حتى يتمكن المتداول من البقاء في السوق لإيجاد الفرص الرابحة. قد يكون الشيء الوحيد الذي يمكن المتداول من البقاء لأقصى فترة ممكنة في السوق و تجنب الوقوع في خسائر تضعف قوة رأس المال هو ممارسة إدارة المال في جميع عمليات المضاربة بشكل صحيح. ادارة المال هي ما يميز بين المضارب المحترف و المضارب المبتدئ الذي يضارب بدون خبرة و نضرة ثاقبة للسوق.
هناك عدة تعريفات لادارة المال في تجارة الفوركس و بشكل عام في تجارة الأسواق المالية و قد يكون العديد منها غير دقيق. ادارة المال هي تحديد كمية العقود التي يمكن للمتاجر الدخول فيها في كل صفقة بحيث تحجم مقدار الخسارة على الحساب الكلي بهدف المحافظة على رأس المال. وقف الخسارة لا يكفي لان أقول باني أطبق ادارة مال. عندما تضع وقف خسارة بمقدار 30 نقطة من نقطة الدخول و في حال نفذ و قف الخسارة فمقدار الخسارة يعتمد على عدد العقود. فإذا كان عدد العقود مرتفعا فان الخسارة تكون بنسبة مرتفعة من الحساب, إذا وقف الخسارة وحدة لا يعني ادارة المال.
إدارة المال هي عبارة عن استخدام وسائل بواسطتها يتمكن المضارب من تحديد الخطورة الناتجة عن إبقاء مركز مالي مفتوحا في السوق و ذلك بهدف المحافظة على حجم رأس المال الأساسي قدر الإمكان مع اخذ الفرص الرابحة. و هذا يأتي ضمن سياق العبارة المشهورة لدى مضاربين الأسواق المالية و التي تقول ” ابتر خسائرك و أطلق العنان لأرباحك”. أهمية تقليص الخسائر تتجلى هنا بوضوح حيث أن المضارب يجب أن يبقى مستمرا بالسوق على مدى الوقت حتى يكون موجودا عندما تأتي الفرص الرابحة.
المضاربين الذين حققوا نجاح في أسواق المال سواء كانت أسواق الأسهم أو أسواق السلع أو العملات أو أيا كان نوع السوق, لديهم في الحقيقة خطه خاصة بادارة المال فهم يهمهم تجنب الخسائر أكثر من تحقيق الأرباح. إضافة إلى أن ادارة المال تساعد على المحافظة على حسابك معافى على مدى الوقت فهي تؤدى غرضا آخر و هو تحقيق نفسية مستقره للمستثمر أو المضارب. تحديد الخسائر و تحديد النسبة المعقولة و المناسبة من رأس المال للدخول في الصفقات يبقي المضارب في حالة هادئة حيث أن الخسائر المعقولة و التي تم التخطيط لها مسبقا لا تؤثر على مشاعره و بالتالي تضل إمكانيته السلوكية و المشاعرية سليمة أثناء التداول. و على العكس من ذلك عندما يقوم المستثمر أو المتداول بأخذ صفقات كثيرة و قيمتها عالية نسبة إلى حسابه الإجمالي مع استخدام روافع مالية عالية فان أي تقلب في السوق سيؤثر سلبا على نفسيته و سيكون متفوقا في تحقيق الخسائر بسبب ذلك. الأسوأ من ذلك أن المضارب الذي يدخل في السوق بدون تخطيط للخسارة قد يخسر جزء كبير من حسابه لا يكفي لمواصلة التداول في السوق.
إستراتيجية المضاربة و تداول الفوركس مهما كانت فعاله لا تكفي وحدها و يجب أن تكون هناك إستراتيجية خاصة لادارة المال و التعامل مع المخاطر و يجب أن تكون توأما لها. قد لا يقدر هذا القول جميع المضاربين و الكثير لا يهتم لتبني إستراتيجية أو خطة للحد من المخاطر و لكن على اقل تقدير من الضروري أن يكون لديك مجموعة من الخطوات تهدف لهذا الغرض. أيضا و يجب أن تكون وسيلة ادارة المال قادرة على تحديد نقطتين أساسيتين و مهمتين و هما:
1- كمية المال التي تستطيع المخاطرة به. أي أن لديك القدرة على تحمل خسارته في حال كانت نتيجة الصفقة خاسرة.
2- كمية الصفقات أو أحجام العقود المراد المتاجرة بها.
يجب عليك أن تعي أن هناك خسائر و أن ليس كل الصفقات رابحه. عندما تقوم بعقد 100 صفقه أو أكثر على سبيل المثال فبالتأكيد ليس كل هذه الصفقات رابحة. لذلك من الأفضل أن تخطط للخسائر. بالإضافة إلى ما ذكر أعلاه و لكي تمارس ادارة مال فعاله أعلاه يجب عليك و على اقل تقدير أن تمارس المهام الروتينه التالية بكل حرص:
1- حدد الكميه التي من الممكن أن تخسرها في كل صفقه
2- يحب أن تتفهم خطورة الصفقة التي من الممكن أن تدخل بها و كذلك حجم الصفقه بكل دقه.
3- تابع مسار الصفقه.
4- وجه انتباهك إلى نقاط الخطورة. تقبل الخسارة عندما تكون محدودة قبل أن تتحول إلى خسارة لا تستطيع تحملها.
5- قم بمراجعة أدائك بشكل مستمر.
نستعرض في هذا القسم اهم الموضوعات التي تخص ادارة المال و التي يجب ان تتقنها لتتمكن من اتباع الخطوات المذكورة اعلاه:

1- تأثير الخسارة و أهمية ادارة المال

الحد من الخسارة و تأثيرها على رأس المال من أهم مقومات المضاربة المتفوقة. في هذه المقالة نبين أهمية ادارة المال من خلال تأثير الخسارة على رأس المال. كبداية لإنشاء إستراتيجية رابحة في الفوركس يجب أن يتمكن المضارب من الحد من خسائره و بعد ذلك يتمكن من إطلاق العنان لأرباحه.
2- تقدير و معرفة الخطورة

ادارة المال السليمة تعني تحديد حجم العقود position sizing بطريقة مثلى و هذا يتطلب معرفة مقدار الخطورة المناسب لنفسيتك و مشاعرك و هو الحد من الخسارة الذي يمكنك تحمله و تجنب الضغوط النفسية و لكن في نفس الوقت تستطيع تحقيق أرباح عالية بخسائر محدودة. في هذه المقالة نستعرض أهمية و كيفية تحديد نسبة الخطورة الكلية على حساب التداول.
3- ادوات السيطرة على المخاطرة

ادوات السيطرة على المخاطرة تكمن أهميتها في تحديد الخسارة ضمن أي صفقة في أي مركز مضاربة. و الأهم من ذلك أن هذه الادوات تحدد كمية العقود التي من الممكن أن تنفذها خلال صفقة واحدة و بالتالي استخدامها بشكل صحيح يعزز من استخدامك لإستراتيجية ادارة المال التي من الممكن أن تنقذك من خسائر قد تكون خانقة و لكن في نفس الوقت تنمي حسابك بطريقة فعالة.
4- تحديد حجم العقود Position Sizing

ادارة المال في الأساس معرفة كمية العقود أو اللوتات في الفوركس و التي يهدف منها تحديد الخسارة و هذا يعرف بما يسمى تحديد حجم العقود position sizing. كل ما قلت كمية العقود التي يتم تداولها كل ما تضاءلت سبة الخطورة و لكن في نفس الوقت أيضا يقل العائد من المضاربة و العكس صحيح. يجب علي المتداول معرفة كمية العقود المناسبة و التي تكون بمقدار معقول بحيث تقلل من الخسارة و تعطي في نفس الوقت فرصة لزيادة الأرباح.

[ehabm]

ما هي المعلومات التي تحتاج لتتعلمها لكي تكون ملما في الفوركس و مضاربا جيدا ؟



بداية تحتاج إلى تبسيط الأمور و الابتعاد عن التعقيدات و الخرافات و الأوهام التي تسري في مجتمع المضاربين. بالإضافة لذلك هناك أمور بسيطة تحتاج أن تتعلمها:


أساسيات السوق: ما هو سوق الفوركس و كيف يعمل السوق و كيف يستطيع المضاربين الدخول إلى السوق و ما هو عمل الوسطاء و شركات الفوركس.
أساسيات المضاربة: و هذا يشمل أنواع استراتيجيات و تكتيكات المضاربة و التحليل الفني و الأساسي.
إدارة المال: هنا بإمكانك أن تتعلم أساليب تجنب الخطورة و إدارة الصفقات و كيف تتمكن من الحفاظ على مرابحتك. من المهم جدا تطوير إستراتيجيتك لتجنب المخاطر.
سيكولوجية (نفسية) المضاربة: السيطرة على مشاعرك في المضاربة هي أهم الأمور التي يجب الاهتمام بها لتكون على المسار الصحيح.

[ehabm]

ما هي المحتويات الخاصة بتعليم الفوركس؟

بالإضافة إلى التدوينات المستمرة في هذا الموقع و التي تستعرض كل ما يخص التداول في العملات بإمكانك التنقل عبر الأقسام و الصفحات التالية و التي تغطي احتياجاتك لتتعلم جميع ما يخص الفوركس و لشحذ مهاراتك التي فد تكفل النجاح و التقدم في المتاجرة في الفوركس.
الجزء الاول : مقدمة فوركس

هذا القسم يستعرض أساسيات و مبادئ الفوركس يبدأ باستعراض طبيعة عمل الفوركس و مرورا بتاريخ الفوركس إلى طبيعة وسطاء الفوركس. قد لا تؤهلك المعلومات في هذا القسم لتكون مضاربا محترفا و لكنها مهمة لان تسد الفجوة لتتمكن من بناء معلومات متقدمة لكي تتمكن من بناء خبرة و معلومات جيدة تؤهلك للمضاربة بكفاءة في السوق. على كل حال إن كنت ترى انك ملم بهذه المعلومات فبإمكانك تخطيها و التوجه إلى ألأقسام التي تليها.
الجزء الثاني: أساسيات تبادل العملات الأجنبية

شرح للمبادئ الأساسية لتجارة العملات الأجنبية. تعرف على المفاهيم الأساسية مثل استخدام الرافعة المالية و طريقة استخدام حساب الهامش و كيفية حساب وحدات سعر العملة و شراء و بيع العملات و غيرهما من الأساسيات المهمة للمتداول في الفوركس.
الجزء الثالث: استراتيجيات الفوركس و أساليب التداول

المتطلبات التي يحتاجها المتداول من اجل البدء بتجارة ناجحة للفوركس تشمل احد استراتيجيات الفوركس أو أسلوب تداول مجرب و الانضباط و التقيد بهذا الأسلوب و لكن بالدرجة الأولى يحتاج المتداول أن يكون لديه خطة للتداول و أن يكون لدية القدرة على الالتزام بتفاصيل الخطة المحددة للتداول هذا إضافة إلى أمور أخرى سنطرحها في هذا الجزء.
الجزء الرابع: ادارة المال

احد اهم متطلبات تعليم الفوركس هو معرفة جيدة بادارة المال و ادارة الخطورة و ذلك من اجل ممارسة تداول سليم في سوق العملات. توضح هذه الصفحات أهم وسائل ادارة المال باسلوب سهل جدا. نكشف عن أسرار ادارة المال و نبين التقنيات التي تبقي أموالك سليمة من الخسائر و في نفس الوقت تنمي رأس المال. هذه الأداة هي الوسيلة الوحيدة للتفوق في سوق الفوركس و خصوصا باستخدام الروافع المالية بهامش يعد مخاطرة بحد ذاته.

[ehabm]

فن إدارة الأموال والتحكم في الخسارة


هذا القسم هو واحد من أهم الأقسام التي تقرأها في مدرستنا التعليمية ، ولكن لماذا هو مهم !
الإجابة .. لأننا في سوق صناعة المال ، ولكي نربح المال يجب أن نعرف كيف نديره .

هناك العديد من التجار متلهفون لربح المال بدون أي اعتبارات لرصيد حساباتهم الإجمالية ، ويقررون فقط وببساطة ، ما هو المحتمل للخسارة لكل صفقة فردية فقط ، دون الاعتبارات الأخرى ، إن هناك تعبير آخر لهذا النوع من الاستثمار ونسميه " القمار "

نعم عندما تكون المتاجرة بدون قواعد لإدارة المال فهذا في الحقيقة يكون نوع من أنواع القمار ، فهؤلاء التجار الذين يتبعون ذلك الأسلوب لا ينظروا إلى عائدات على المدى البعيد للاستثمار والسبب هو أنهم ينظرون إلى "الجائزة الأولى فقط" مثلما يحدث في صالات القمار.

إن قواعد إدارة المال لن تحمينا فقط من الخسائر ولكنها أيضا ستجعلنا نربح المزيد على المدى البعيد ، فإذا تعلمت كيف تسيطر على خسائرك فإن أمامك الفرصة لربح المزيد من المال .
فكر دائما في أن تكون أنت "الخبير الاقتصادي" الذي يهدف للربح على المدى البعيد وليس "المقامر" الذي يهدف لربح الجائزة الأولى فقط .


ماذا يحدث إذا لم استخدم إدارة المال في الفوركس !
مثال .. لنقول أن لديك 100.000 $ وخسرت منهم 50.000 $
إذا ما هي النسبة المئوية التي فقدها حسابك !
الإجابة بكل بساطة هي 50 %
http://yallaforex.net/school-yallaforex-pages/image-school/bill_coins_185667_tns.png

حسنا ..
إذا ما هي النسبة المئوية المطلوبة لإرجاع حسابك إلى 100.000 $ مرة ثانية كما كان!
الإجابة أنت لن تحتاج إلى 50 % فقط بل تحتاج إلى 100% لإرجاع رصيد حسابك إلى 100.000 دولار أمريكي

فكرة تعويض الخسائر Drawdown
في إدارة المال ال Drawdown هو إعادة إرجاع حجم الخسائر التي حدثت ، بهدف إرجاع الرصيد كما كان في البداية .

لهذا وفقا للمثال السابق ، لدينا الآن 50% Drawdown كخسائر لابد من إرجاعها في صورة ربح ، لتعويض الخسائر وإرجاع رأس المال الأساسي كما كان .

بالطبع كلنا نعرف أنه من السهل أن تفقد المال ولكن من الصعب إرجاعه
أنت تقول الآن أنك لن تفقد الـ 50% مرة واحدة ... حسنا نتمنى لك ذلك .

ولكن ، ماذا يحدث لو خسرت 3 أو 4 أو حتى 10 صفقات بتسلسل في كل مرة !
أنت تقول أن ذلك لن يحدث ...!!
كيف !! وإذا كانت خططتك الربحية تهدف إلى 70% كإجمالي ربح من حجم رأس مالك مثلا
هنا لابد أنك ستتعرض لـ 10 نقاط على الأقل كخسارة لتحقيق هذا الهدف في كل صفقة ، أليس كذلك !

حسنا ربما أنك تمتلك استراتيجية متاجرة جيدة ، إذا إليك هذا المثال ..
في التجارة نحن نبحث دائما عن الهدف النهائي لتطوير استراتيجيتنا ، فإذا كان هدفك هو تحقيق ربح بنسبة 70% من حجم رأس المال ، فهل هذا يعني أنك لكل 100 صفقة تقوم بها ستربح من 7 من 10 نقاط في كل صفقة ؟!

سأقول لك الجواب ..
إذا كان هدفك هو 70% فأنت معرض إلى -30% خسائر
وربما ستخسر 30 نقطة مرة واحدة أو بالتسلل من إجمالي 100 صفقة وتبقى لك الآن 70 نقطة لا تعرف هل ستربحهم أم ستخسرهم ، ماذا ستقرر إذا حدث ذلك !

لذلك نقول لك إن إدارة المال مهمة جداً ، و إلا ستجد نفسك أمام سلسلة متواصلة من الخسائر فلابد أن تحدد نسبة مئوية صغيرة من خسائرك حتى لا تخسر المزيد وحتى تربح على المدى المتوسط والبعيد .



قواعد إدارة المال السليمة تربحك الكثير ،، ومنها

حدد نسبة مئوية من الخسائر !!
لا تحاول أن تدخل في هذا السوق بأكثر من 10 % من رأس مالك
ضع وقف خسائر للصفقة ب -30 إلى -60 نقطة .
http://yallaforex.net/school-yallaforex-pages/image-school/buried_money_110827_tns.png




(1) حدد نسبة مئوية من الخسائر !!
لنوضح لك ماذا سيحدث إذا استخدمت إدارة المال بشكل سليم .
هنا مثال صغير يوضح لك المخاطرة بنسبة مئوية صغيرة من مالك بالمقارنة مع نسبة مئوية كبيرة .

http://yallaforex.net/school-yallaforex-pages/image-school/ch.238.gif

http://yallaforex.net/school-yallaforex-pages/image-school/ch.239.gif

من المثال السابق يمكنك أن ترى الفرق بين نتيجة المخاطرة بنسبة مئوية صغيرة مثل 2% ونتيجة المخاطرة بنسبة مئوية كبيرة مثل 10% لكل صفقة متاجرة على حدة .

وإذا حدث لك وأن فقدت في 19 صفقة كخسارة بشكل متواصل وكنت قد بدأت برصيد 20.000 $ كمثال ، فإن رصيدك سيصل إلى 3002 $ والسبب أنك حد خسارتك لكل صفقة كان 10% من إجمالي الرصيد ( لقد خسرت 85% من إجمالي رصيد حسابك ) أما إذا كان حد خسارتك لكل صفقة 2% فقط وبناء على ما سبق سيصبح رصيدك 13,903$ ( لقد خسرت 30% من إجمالي رصيد حسابك ) بالتأكيد الفرق واضح الآن لك ، ربما أنت لم تحقق ربح لكنك أيضا لم تخسر الكثير مثل غيرك الذي اتبع سياسة الطمع .

لهذا نود أن نوضح لك عند إدارة أموالك إذا أصابتك سلسلة متواصلة من الخسائر لا قدر الله فحاول أن يكون لديك رصيد كاف للبقاء لفترة أطول في السوق .

هل تعرف ماذا لو فقدت مثلا 85% من إجمالي رصيدك!
هذا يعني أنك يجب أن تربح 556% حتى تعود فقط إلى ما كنت عليه بادي الأمر ...
احسبها وسترى ..

أسمع تلك النصيحة
هذا مخطط ليساعدك على تعديل أي نسبة مئوية قد تصيبك بخسارة
فيجب عليك أن تكون أرباحك كالتالي

http://yallaforex.net/school-yallaforex-pages/image-school/ch.240.gif

أنت ربما ترى المزيد من الخسائر ولكن إذا حدث ذلك أعرف أن المسألة تصبح أصعب فأصعب لتعود إلى رصيدك الأصلي لذلك حاول أن تحمي حسابك ، حاول أن تضع حد للخسائر بنسبة مئوية صغيرة من حسابك في كل تجارة وتجنب الخسائر المتسلسلة .


(2) وضع أوامر وقف الخسائر على الصفقات
إذا تجنبا للمخاطرة ، يجب وضع وقف خسائر على أي صفقة على الصفقة تريد الدخول فيها بحدود 30 إلى 60 نقطة كأقصى خسارة.

مثلا أنت دخلت في صفقة شراء اليورو دولار في سعر 1.4000
وتريد ربح 10 نقاط ، فضع حد الربح 1.4010
وقم بوضع حد خسائر 30 نقطة أي عند سعر 1.3970 أي -30 نقطة حجم الخسائر
فلا تجعل السوق يبدأ يسحب فيك بخسارة أكثر من ذلك حتى لا تفقد المزيد من مالك.

[ehabm]

طريقة تركيب التمبلت علي الميتاتريد ؟
قد لا يعرف البعض ما هو التمبلت وماهو امتداده ؟

القالب او Template وهو عباره عن قالب يجمع به اداوات المتاجر الخاص بي
---------
الامتداد المستخدم Tpl

بخطواتين شرح انشاء تمبلت جديد ل استراتيجتك او طريقة المتاجرة الخاصة فيك

للغة العربية

الخطوة الاولي
http://www.borsaat.com/vb/uploaded/5489_1299200517.jpg


الخطوة الثانية
قم بحفظ القالب لديك بالكمبيوتر

http://www.borsaat.com/vb/uploaded/5489_1299200599.jpg


للغة الانجليزية

الخطوة الاولي

http://www.borsaat.com/vb/uploaded/5489_1299200702.jpg

الخطوة الثانية
قم بحفظ Template لديك بالكمبيوتر


http://www.borsaat.com/vb/uploaded/5489_1299200599.jpg

شرح تركيب التمبلت لمستخدمه اللغه العربيه بالميتاتريد
الخطوه الاولي
http://www.borsaat.com/vb/uploaded/5489_1269586874.jpg

الخطوه الثانيه
ستظهر لنا هذه الشاشه نذهب الي مكان القالب ثم اختيار مثل مافى الصوره
ثم الضغط علي Open او فتح

http://www.borsaat.com/vb/uploaded/5489_1269587396.png


الشرح لمستخدمه اللغه الانجليزيه للميتاتريد

http://www.borsaat.com/vb/uploaded/5489_1269587998.jpg

الخطوه الثانيه
ستظهر لنا هذه الشاشه نذهب الي مكان القالب ثم اختيار مثل مافى الصوره
ثم الضغط علي Open
http://www.borsaat.com/vb/uploaded/5489_1269587396.png

[ehabm]

http://www.fxcc.ae/blog/wp-content/uploads/2012/09/strategies-in-forex.jpg
اكثر استراتيجيات الفوركس استخداما – مدونة عالم البورصة



من أهم الأشياء التي على تاجر الفوركس أن يعرفها هي استراتيجيات الفوركس الأكثر انتشارا في السوق. وهذا يشير إلى التجارات ذوات المخاطر العالية والتي تعود بفائدة ضئيلة على التاجر. وعادة ما تختبر للتأكد بأن التجار حصل على أفضل الأرباح من الإستثمار. وهذا من اهم الأشياء الجذابة حول التدريب على هذه الإستراتيجيات. وبما ان لا احد يود خسارة ماله في التبادل الأجنبي, توفر هذه الإستراتيجيات الشائعة في التبادل طبقة من الحماية للتاجر بالرغم من الدخل المتدني.

استراتيجيات الفوركس الاكثر اتباعا :
استخدام الجداول
بالطبع لا يمكن نسيان الجداول كأحد أهم هذه الإستراتيجيات. تساعد الوسائل المساعدة المرئية كجداول الخط والشريط والشمعة التجار في تحديد مسارات التجارات السابقة. كما تزودهم بالبيانات التي يحتاجون اليها للقيام بتوقعات دقيقة لتحركات السوق. وبمساعدة هذه البيانات تكون فرص التاجر بالكسب أفضل بامكانك الاطلاع ايضا على استراتيجيات الفوركس باستخدام التحليل التقني .
اختر وسيط الفوركس بالشكل الصحيح
بالإضافة إلى الجداول, سوق التبادل الأجنبي هو مصدر العديد من الأدوات المفيدة والتي يزودها وكيل جيد. ولذلك يذهب أفضل التجار عادة إلى أفضل الوكلاء لتزويدهم بمنصات ممتازة. وعلى الوكلاء أيضا تزويدهم بجداول دقيقة وانتشار مالي جيد لمساعدة التجار في كسب النقود تعرف على وسيط الECN . وتوقيت المعلومات التي يزودها الوكيل مهم جدا خصوصا عند وضع الإستراتيجيات.
http://fxcc.ae/blog/wp-content/uploads/2012/09/%D9%84%D9%8A%D8%B3%D8%AA-%D9%85%D9%82%D8%A7%D9%85%D8%B1%D8%A9-199x300.jpg
استيعاب العوامل الكامنة
الإعتماد على الجداول مفيد وجيد ولكن من الأفضل أن يذهب التاجر أبعد من ذلك. فالتاجر الجيد يعرف كيف يستفهم عن حالات معينة ويسأل لماذا تحدث تحركات معينة في الأسعار. ما هي العوامل الكامنة التي أثارت الوضع وماذا يمكن أن يحدث لإيقاف الحركة للأعلى أو للأسفل. من معرفة ذلك, يمكن أن يقوم التاجر بتنبؤات دقيقة.
وضع نقطة توقف الخسارة (establish a stop loss)
لأن سوق التبادل الأجنبي متغير باستمرار ليس من المفاجيء أن نجد أشخاصا ينتظروا تحقيق ربح أكبر معتقدين بأنه سيزداد خلال دقائق. لسوء الحظ لا يحدث هذا دائما. سيعرف التاجر الجيد متى يوقف خسائره ويترك ملكية معينة ليوقف خسائر أكبر. يجب انشاء نقطة توقف من قبل التاجر لكي لا يجد أن ما يخسره أكثر مما يكسبه تعرف على اوامر الفوركس .
http://fxcc.ae/blog/wp-content/uploads/2012/09/%D8%A7%D9%83%D8%AA%D8%B4%D9%81-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%AA%D8%B9%D9%84%D9%85-225x300.jpg
الإختصاص في نوع تجاري معين
هناك أنواع مختلفة من التجار: فهناك التاجر النشط(day trader) و تابعي الإتجاه (trend followers)و تجار الإنتقال التدريجي (swing trader). أحد استراتيجيات التبادل التجاري هي التخصص في أحد هذه الأنواع. وبذلك يستطيع التجار التركيز على شي واحد فقط والتبادل بشكل فعال خلال هذا النوع المحدد.
بالطبع هذه ليست الإستراتيجيات الوحيدة التي يمكن للتجار اتباعها. فتجارة الفوركس واسعة جدا وتتأثر بعوامل أخرى عديدة. وإذا أردت أن تكون تاجر ناجح عليك تعلم كل ما تستطيع عن السوق لتطور استراتيجيات وتقنيات عديدة.

[ehabm]

ماهو التداول الآلي في الفوركس
ماهو التداول الآلي في الفوركس
إن أحد افضل المزايا المتاحة في الفوركس وتداول العملات هذه الأيام هو منظومة التداول الآلي أو استخدام نظم التداول الآلي, ومزايا استخدام نظام التداول الآلي في المتاجرة عديدة, أهمها القدرة على الاستفادة من جميع الفرص المتاحة طوال أيام العمل 24 ساعة يومياً لمدة خمسة أيام عمل اسبوعياً, كذلك امكانية عملها دون الحاجة إلى تدخل المستثمر الذي لايملك في هذه الحالة غير متابعة تطورات الحساب وقرارات يتخذها بشأن السماح باستخدام نظم واستراتيجيات معينة أو استبعاد استخدامها, إضافة إلى أن معظم هذه النظم تعمل باستراتيجيات ومعايير تداول يعدها خبراء في هذا المجال وهناك أيضاً العديد من المزايا الرئيسية نلخصها بالتالي:-


التنفيذ التلقائي (الآلي) لأفضل استراتيجيات التداول المتاحة التي يعدها خبراء التداول
أمكانية الاشتراك في مجال التداول دون أي نوع من العواطف المرافقة للتداول الذاتي
امكانية فتح وإغلاق الصفقات على مدار اليوم طيلة أيام الاسبوع دون الحاجة للمتابعة
لا يشترط وجود خبرة في التداول من جانب المشترك أو المستثمر.


بالتأكيد يوجد هناك بعض العيوب في مجال استخدام نظام التداول الآلي, إذ يجب أن تتذكر أن الأسواق دائمة التذبذب والتغير في أنماط حركتها حيث يؤدي ذلك الى عدم كفاءة الاستراتيجية أو النظام طوال الوقت, لهذا السبب تجد المستثمر الذكي يقوم بمراجعة ومراقبة النظام في فترات منتظمة لتقييم نتائجه ومن ثم القيام بعمليات استبدال أو استبعاد النظام, كذلك من بعض العيوب الاخرى, عدم وجود مرونة كافية في كثير من الاستراتيجيات وتطبيقاتها على جميع ظروف السوق المتغيرة لأنها تعمل في ظروف سوق معينة يمكن للمبرمجين برمجة الاستراتيجية بناءا على معطيات تتوفر في ظروف سوق خاصة.
هذه العيوب لاتعني أن نظام التداول الآلي لايعمل بشكل جيد بقدر ما تعني وجوب الاطلاع والمراقبة من جانب المستثمر حتى يتحكم في عملية اختيار أو استبعاد النظام أو التوزيع بين الأنظمة والاستراتيجيات المختلفة حتى يحصل على افضل العوائد بأقل مخاطرة يتحملها, وأسوأ ما يمكن للمستثمر عمله في هذه الحالة هو ترك الانظمة والاستراتيجيات تتخطى فترة تألقها لتبدأ فترة تراجع قد تؤدي الى خسائر فادحة
أنواع التداول الآلي في الفوركس
هناك أنواع متعددة للتداول الآلي تعتمد على اسلوب التنفيذ أو كيفية عمل الاستراتيجة أو اسلوب التداول كذلك حسب الوسائل المتاحة والمتوفرة من أهم الأنواع مايلي:
التداول الآلي المعتمد على المستشارين الخبراء (الاكسبرتات) في منصة الميتاتريدر4(Expert Advisors of Metatrader4)
إن منصة الميتاتريدر 4 لها من الشعبية بين المتداولين مما يجعل معظم شركات التداول تقدمها كوسيلة رئيسية للمتاجرة بجانب منصات أخرى, أو تقدمها منفردة نظراُ لكفائتها وكماليتها وشعبيتها, إضافة الى إمكانية احتواء الميتاتريدر على مؤشرات فنية أكثر من أن تحصى, هناك أيضاً امكانية الاستفادة من نظام التداول الآلي نظراً لوجود المستشارين الخبراء أو Expert Advisors (الاكسبرتات) التي تعتبر نظم متاجرة او استراتيجيات مبرمجة حسب المعطيات والقواعد التي يستخدمها المتداول في التحليل الفني أو الرقمي باستخدام لغة برمجة تدعى MQL4 ومن ثم يتم تشغيلها على منصة الميتاتريدر لتقوم بتنفيذ تلك الاستراتيجيات المبرمجة وفتح واغلاق الصفقات بشكل آلي.
منصة الميتاتريدر والاكسبيرتات إضافة الى المؤشرات تعتبر أدوات متكاملة ومعظم شركات التداول التي توفر لعملائها منصة الميتاتريدر تسمح باستخدام الاكسبيرتات التي قد ينتجها المتداول أو يشتريها من أطراف ثالثة متخصصة في مجال البرمجة ولغة MQL4 ميتاكوت.


بعض الاكسبرتات المجانية
بعض الاكسبرتات التجارية



التداول الآلي المعتمد على منصة خاصة من شركة التداول
مصممة لتطبيق نظم واستراتيجيات مبرمجة
بعض شركات التداول وخصوصاً في الفوركس أو شركات أخرى ذات صلة تقدم منصة تداول مستقلة ومكرسة لتطبيق التداول الآلي لنظم واستراتيجيات مبرمجة ومصممة سلفاً بواسطة خبراء في جميع أنواع الاستراتيجيات المتوفرة, وتشمل تاجر التقلبات(السوينج) أو التاجر القناص(سكالبر)وغيره, وفي هذه الحالة تكون المنصة متكاملة مع تلك النظم والاستراتيجيات بشكل يسمح لأي مشترك أن يختار تطبيق أي استراتيجية يرغبها بعد فحص نتائجها السابقة وطريقة عملها ومدى ملائمتها لإسلوبه وشخصيته أو تشكيل محفظة متنوعة من النظم وبالتالي تطبق في حسابه بشكل اتوماتيكي مع امكانية القيام ببعض التعديلات على بعض المعايير منها حجم الصفقات أو وضع حد لأقصى عدد يمكن فتحه من الصفقات يومياً, وعموماً معظم الشركات التي تقدم هذا النوع من الخدمة تتيح لعملائها امكانية الاشتراك التجريبي والتداول بأموال وهمية وسهولة دراسة نتائج الأداء التاريخي للاستراتيجيات وانتقائها لتشكيل محفظة خاصة أو تشكيلة متنوعة لمراقبة أدائها قبل الاشتراك الحقيقي بأموال حقيقية.
فيما يلي قائمة لبعض الشركات التي تقدم هذا النوع من الخدمة


Alpari Systematic
Ava Autotrader
FXOpen Autotrading System
Forexyard FX-Automate
4xp AutoTrader
Market Autotrader
Finexo Autotrader


التداول الآلي المعتمد على منصة وتجار خبراء
هذا النوع من التداول الآلي يعتمد على الاستفادة من التجار الخبراء بمكنونهم البشري وما يقومون به من التفاعل مع انماط السوق المتغيرة وبالتالي يتم تطبيق توصياتهم بشكل اتوماتيكي في حساب المستفيد ويعمل هذا النوع كحلقة وصل بين التجار الخبراء ممن لديهم كفاءة في التداول, وبين التجار الاقل الخبرة, يتم ذلك من خلال منصة خاصة مصممة من الشركة المزودة لهذا النوع من الخدمة مرتبطة مباشرة ببعض شركات التداول باتفاقيات خاصة يتم بموجبها تقاسم العمولة, ويمكن للمستفيد أن يقوم بزيارة موقع الشركة المزودة للخدمة لفتح حساب تداول مع شركة تداول معينة يتعامل معها الموقع ودراسة تاريخ الأداء لتوصيات التجار ومن ثم اختيار التوصية او الاستراتيجية المناسبة بعد تحديد بعض المعايير مثل حجم العقود واقصى صفقات يمكن فتحها واوامر وقف الخسارة وغيرها كما يمكنه فتح حساب تجريبي.
فيما يلي قائمة لبعض الشركات التي تقدم هذا النوع من الخدمة


Zulutrade Inc.
Signal Trader.
currensee
rentasignal


التداول الآلي المعتمد على تطبيق التوصيات والاستراتيجيات المبرمجة المصممة بواسطة خبراء ويتم تقديمها بواسطة مزود خدمة
هذا النوع من التداول الآلي يقدم من شركة تعمل أساساً في مجال تقديم التوصيات ويتم اضافة خيار التداول الآلي عن طريق منصة خاصة تعرض من مقدم الخدمة ومربوطة بشركة تداول وذلك للراغبين بتنفيذ تلك التوصيات بحذافيرها دون ترك مجال لضياع الفرصة الناجم عن انشغال المستفيد وعدم تمكنه من استقبال التوصية بموعدها وتنفيذها في حسابه بشكل ذاتي. كما يقدم هذا النوع من الخدمة من الشركات التي تقدم عدد لامحدود من الاستراتيجيات المبرمجة أو التي يصممهها خبراء التداول أو الاستراتيجيات التي يقدمها من يجد نفسه قادراً على تقديم ذلك للغير فيتم ربط الاستراتيجيات بمنصة خاصة مربوطة بشركة أو عدة شركات تداول بموجب اتفاقيات حول تقاسم العمولات حيث يقوم المستفيد في هذه الحالة بفتح حساب مع أي من تلك الشركات ومن ثم يختار الاستراتيجية المناسبة أو عدد من الاستراتيجيات المتنوعة وتشكيل محفظة يتم تطبيقها في حسابه مع شركة التداول
فيما يلي قائمة لبعض الشركات التي تقدم هذا النوع من الخدمة


Collective2
Intelli4Ex
Netpicks
Tradency
Strategy Exchange




التداول الآلي المعتمد على ادارة الحسابات (حسابات BAMM)
إدارة الحسابات من قبل التجار المحترفين يعتبر أحد وسائل التداول الآلي التي تمنح المستثمر فرصة اللحاق بالفرص دون تدخل مباشر منه, يمكننا تعريف حسابات PAMM وهي اختصار ل (Percentage Allocation Management Module) وهي حسابات التداول التي تدار من قبل التجار الخبراء ممن لديهم خبرة لسنوات متعددة في السوق بدلاً من أن تدار بواسطة المستثمرين أنفسهم. وهذا يعني أن تنفذ كل الأعمال المتعلقة بتحليل الأسواق بالاضافة إلى فتح وإغلاق الصفقات من قبل التاجر المحترف (المدير) مقابل نسبة مئوية من الأرباح المكتسبة تدفع نظير معرفته وقدرته على إدارة التداول والحصول على أرباح, وفي هذه الحالة ليس من الضروري على المستثمر في حسابات PAMM أن يفعل أي شيء غير عملية اتخاذ قرار الاشتراك من عدمه واختيار المدير المناسب الذي سيتولى إدارة أمواله والمراقبة المنتظمة لأداء ذلك المدير مع بقاء سلطة التحكم في الأموال المودعة والسحوبات والايداعات خاضعة للمستثمر نفسه, وبالتالي قد يعتبر الاستثمار في حسابات PAMM بديل آمن نسبياً نظراً للاستفادة من خبرة مدير الحساب وعلاوة على إمكانية استفادة المستثمرين ممن لايملكون الخبرة الكافية في الأسواق المالية وكيفية التجارة في العملات فإنه يمكن للمستثمرين أيضاً من أصحاب الخبرة في تلك الأسواق اضافة هذا النوع من الاستثمار في سبيل تنويع الاستثمارات بين التداول الذاتي لحسابهم الخاص والاشتراك بحسابات مدارة من قبل تجار محترفين.

[ehabm]

التداول الآلى





التداول الآلى هو الخطوة الأخيرة لتصبح تاجر فى السوق حيث يجب أن يكون الشخص قادر على عمل الاستراتيجية الخاصة به وأيضاً كتابة كود لهذه الاستراتيجية بشكل صحيح.
ما هو النظام الآلى؟
النظام الآلى للتجارة هو كود يعتمد على استراتيجية تداول معينة بمساعدة المؤشرات وأدوات التجارة الأخرى. يسمى هذا النظام "آلى" أو "أتوماتيك" حيث أنه يعمل بدون تدخل من التاجر ويحتاج فقط الاتصال بالانترنت بشكل دائم. كل شخص يمتلك مهارات برمجية ولديه منصة التداول ميتاتريدر 4 المتكاملة مع لغة البرمجة MQL يمكنه عمل مثل هذه الأنظمة الآلية.
قد تظهر بعض الصعاب عند عمل مخطط (Algorithm) للاستراتيجية لذلك من الضرورى تطبيق أفضل الجهود لاختبار تنفيذ الكود بشكل صحيح. هل يجب دفع المال لهذا النظام دون التأكد من أنه سيكون مربح؟! لهذا الهدف، يمكن اختبار نظام التداول الآلى والمؤشرات والاكسبيرتات مع التغيير فى الاعدادات الخاصة بهم، ويتم ذلك فى منصة التداول. واحدة من المهام الإلزامية لمثل هذه الأنظمة هى تصور للتجارة لاعطاء الفرصة للتحكم فى الوضع الراهن وتصحيح العيوب المحتملة. هناك جواب واحد فقط لسؤال إذا كان الأمر يستحق الحصول على نظام آلى - نعم يستحق ذلك!
مزايا وعيوب نظام التداول الآلى:
المزايا:
1. لا توجد حاجة للجلوس أمام الكمبيوتر طوال الوقت.
2. التنفيذ الثابت للأوامر بعد الحصول على إشارات الدخول. غالباً يكون رد فعل التاجر اكثر بطئاً من رد فعل هذه الأنظمة حيث مثل هذه الأنظمة لن تتردد مثل التاجر "هل افتح الصفقة ام لا".
3. تعزيز عدد الصفقات حيث يعمل النظام لمدة 24 ساعة فى اليوم. بزيادة عدد الصفقات يزيد الربح.
4. من الممكن إدراج اسكربتات قياسية وإضافية فى كود البرنامج. التطبيقات المفيدة مثل وقف الخسارة المتحرك يمكن أيضاً أن تتكامل مع كود البرنامج ويتم تنفيذها لكل صفقة آلياً.
5. من المككن تعديل المتغيرات Parameters. قد يكون ذلك ميزة وقد يكون عيب فى نفس الوقت، لذلك تعديل المتغيرات يكون ميزة عند وجود تحكم واستخدام معقول لها.
6. التداول 24 ساعة فى اليوم أيضاً ميزة للنظام الآلى حيث يمكن غلق الأوامر عند استقبال الإشارات المناسبة وبذلك يمكن حماية الأرباح المكتسبة.
7. الحد من تدخل العنصر البشرى فى التداول. نظام التداول الآلى لن يكون معرض للجشع والعواطف الآخرى للإنسان والتى لا تكون مفيدة فى التداول.
8. الامتثال الصارم للإستراتيجية المختارة. البرنامج لن يفكر لمدة طويلة هل يفتح الصفقة أم لا.
9. إمكانية إشراك جزء كبير من الأصول فى التداول.
العيوب
1. عدم وجود مرونة. ذلك عيب كبير حيث أن السوق متقلب لذلك التداول الآلى لا يمكنه تحقيق أرباح إذا كان هناك تقلبات غير متوقعة.
2. غياب الحدس. غالباً ما يتم الجزء الأكبر من الصفقات المربحة وفقاً لحدس التاجر مثل "لقد رأيت ذلك من قبل ....".
3. تعديل وتحسين متغيرات البرنامج قد يؤدى إلى تحقيق ربح كبير فى فترة قصيرة ولكنه قد يؤدى أيضاً إلى خسائر كبيرة.

[ehabm]

لماذا تختار نظام آلي للمتاجرة بالعملات الأجنبية

ينجذب المستثمرون لسوق العملات الأجنبية نتيجة للفرص المتاحة لتحصيل الأرباح فيه، لكن بينما يدخلون في السوق، الكثير منهم لا يشغل باله بالمخاطر المرتبطة بهذا السوق و كيفية تجنّبها. استعمال نظام تداول بالعملات الأجنبية، المطّور من قبل متاجرين/ وسطاء محترفين في العملات الأجنبية، لا يساعد في تخفيف تلك المخاطر فقط و لكنه أيضا يساعد في زيادة الأرباح.
في الحقيقة، نظام تداول في العملات الأجنبية يشبه نظام إدارة الأموال و يقوم بدور حماية المستثمر من الميول التدميرية الناتجة عن الاستماع للإحساس أو الشعور الداخلي. لا يستخدم نظام التداول في العملات الأجنبية من قبل المتاجرون الجدد فقط لكن من قبل المستثمرون المخضرمون أيضا. أما الذي يختلف، فهو نوع نظام المتاجرة المستعمل من قبل الفئتين.
فبينما يستعمل المتاجرون الجدد نظام متاجرة ميكانيكي في العملات الأجنبية، يقوم المتاجرون المخضرمون باستعمال نظام تقديري للمتاجرة في العملات الأجنبية. يستغل النظام التقديري في المتاجرة بالعملات الأجنبية الخبرة و الإبداع في فهم اتجاهات السوق المتحركة و يشمل على التفاعل اليدوي. بينما، يعمل النظام الميكانيكي للمتاجرة بالعملات الأجنبية وفق إشارات فنية أو أساسية محددة، و تلك الإشارات يتم تحديدها مسبقا و تضبط مرة واحدة. يمكن تطبيق النظام الميكانيكي للمتاجرة بالعملات الأجنبية بتفاعل إنساني بحده الأدنى و هو، لذلك، يسمى نظام آلي للمتاجرة بالعملات الأجنبية.
النظام الآلي للمتاجرة بالعملات الأجنبية: الفوائد

كونك متاجر في العملات الأجنبية و تريد تحقيق أقصى حد من الأرباح، يمكنك أن تختار أيا من أنظمة التداول في العملات الأجنبية. لكن كمعظم المتاجرين، يمكن أن تجد أن استعمال النظام الآلي للمتاجرة بالعملات الأجنبية مفيدا أكثر لأنه:


يحتاج وقتا محدودا لإجراء البحث. مع نظام يدوي للمتاجرة بالعملات الأجنبية، سوف تحتاج للقيام بالبحث و الدراسة على نحو مستمر خلال يوم التداول عن الأخبار و المعلومات الهامة. من خلال الدراسة المستمرة للسوق فقط، ستتمكّن من الحصول على البيانات الهامة في الوقت المناسب و الاستفادة من فرص تحقيق الأرباح. عند استعمال نظام آلي للمتاجرة بالعملات الأجنبية، ستتمكّن من إعداد تنبيهات للحصول على الأخبار الهامة حال صدورها و إجراء التصرفات اللازمة على مراكزك.
توفره في جميع الأوقات. لو أنك قمت بالبحث اللازم و أصبحت جاهزا للقيام بفتح مركز ما في السوق في زوج ما من العملات في اللحظة المناسبة، فستزيد من فرص نجاحك. لكن، لو نشأت الفرصة المناسبة لتحصيل الأرباح في وقت تكون فيه مشغولا، فستفشل في اتخاذ الإجراء المناسب في اللحظة المناسبة و تفقد فرصة تحصيل الأرباح. يمكنك تجنّب تلك الحالات باستعمالك لنظام آلي للمتاجرة بالعملات الأجنبية، فهذا النظام يضمن أن تنفّذ عمليات المتاجرة في الوقت الذي تنشأ فيه فرص تحصيل الأرباح و لن تفقد أي فرصة جيدة.

بغض النظر عن تجربتك في المتاجرة بالعملات الأجنبية، يمكّنك برنامج النظام الآلي للمتاجرة في العملات الأجنبية من زيادة إمكانية ربحك. تقدّم لك (إيزي فوريكس) منصة تداول عبر الانترنت و خاصية المتحكّم بالمتاجرة الذي يساعدك في تعديل تفاصيل أوامرك المفتوحة.

[ehabm]

اختبار التداول الآلي بالفوركس


في هذا المقال سنحاول إستخلاص تجربتنا في سوق تداول العملات عبر برنامج المتداول الآلي لفحص منفعته للجديدين على سوق الفوركس، بالتركيز على الأمور التي يجب ان ينتبه إليها المتداول عبر هذا النوع من البرامج، والأهم هل يمكن الربح عن طريقه؟ وكيفية تحقيق ذلك.
رأينا أن نضرب بعض الأمثلة الواقعية عما قمنا به، وكيف تاجرنا، وكيف كانت النتائج، ولكن قبل هذا سوف نقوم بتنفيذ الخطوات الأولية لفتح الحساب وإختيار الإستراتيجية الأفضل للمتداول الآلى وكيفية تنفيذها.
من الضروري أن نؤكد أن ما نكتبه هنا قائم على خبرة طاقم "ديلي فوركس" وهي ليست عبارة عن توصيات بأية حال. كما نود أن نوصيكم باتباع المبادئ المذكورة في هذا المقال، ولكن قبل ذلك يجب أن تدرك بأنه عليك أن تقرر بنفسك نظامك الخاص واستراتيجيتك ، بعد فحص معمق لكل نوعية متاجر آلي وعمله بشكل فردي.
في إختبارنا هذا، قررنا استخدام المتداول الآلي التابع لشركة AVAFX لفحص خدماتهم. وعلى هذا خطوتنا الأولى في 15 يونيو 2009 كانت إيداع مبلغ 500 دولار أمريكي، والتي تلقينا عليها مباشرة مكافأة قدرها 50 دولار، وبهذا أًصبح رصيدنا 550 دولار قبل أن نبدأ حتى بعملية تداول العملات.
إختيار الأنظمة المناسبة لك

حسب ما يقوله لك كل خبير أو محلل في سوق العملات، فإن الخطوة الأولى التي يجب القيام بها عند استخدام المتداول الآلي هو تحديد أي نوع من المتداولين أنت. لقد قمنا بذلك بالفعل واخترنا الطريق "الآمن". لقد قررنا محاولة جني أرباح قليلة والإنتفاع بميزة قلة المخاطر. ما إن اتخذنا هذا القرار، حتى قمنا مباشرة بتطبيق الفلتر الخاص بنا.
المعيار الأول الذي قررنا تطبيقه هو تحديد الحد الأقصى للتدني (او تراجع الربح Maximum Drawdown) للنظام بالمركز الواحد أو الحد الأقصى للنقاط التي يخسرها النظام بالمركز الواحد. هذا المعيار ضروري لأنه يعتبر دليلا عل استقرار النظام. أما عن قرارنا بأن نكون متداول "صلب"، فنحن كنا أكثر اهتماما بالأنظمة التي لم تخسر أكثر من 300 نقطة بالصفقة الواحدة. إذا كنا سنتبع أسلوب التداول الصلب، كنا لنقرر 100 نقطة كحد أعلى لتراجع الربح، ولكن 300 نقطة تبدو معقولة جدا بالنسبة لنا.
الخطوة التالية كانت تقرير مدة التداول الأدنى وعدد الصفقات بالنظام. بعد تحليل المعلومات الإحصائية، استنتجنا أن النظام الذي لم يتاجر لفترة ثلاثة أشهر كحد أدنى أو لم يفتح 30 صفقة على الأقل لا يمكن أن يقدم معلومات كافية للتحليل الكاف من وجهة نظر إحصائية ولهذا قمنا بإقصائه من قائمة الإستراتيجيات الممكنة.
وبالرغم من أن هذا قد يكون واضحا، فمن الضروري أن نذكر أنه بجانب كل هذه الفلاتر السابقة والتالية التي طبقناها، فقد تأكدنا أيضا من أن النظام الذي اخترناه كان مربحا بشكل عام. أي نظام يخسر أكثر مما يكسب ليس بالتأكيد النظام الذي نريد أن نستخدمه للتداول.
بعد أن قمنا باختيار الفلاتر السابقة، حان الوقت لتنفيذها. فيما يلي الطريقة التي قمنا فيها بذلك. عندما نقوم بتطبيق الفلاتر على الأنظمة غير الملائمة، يمكنك اختيار تنفيذها باستخدام نظام التداول الآلي الخاص بـ AVA أو استخدام برنامج أكسل (Microsoft office Excel). وحيث أننا كنا على دراية ببرنامج الاكسل، قررنا تصدير البيانات إلى صفحة اكسل وتطبيق الفلاتر هناك.
مقارنة الأستراتيجيات الأفضل للتداول

من الرقم الأولي للأنظمة المتاحة الذي يبلغ 1000، انتهى بنا الأمر إلى عدد أقل من 30 للأنظمة الملائمة والتي سنوي إستعمالها بعد تطبيق فلاترنا. في تلك اللحظة بالضبط، كان القرار سهلا بشكل واضح. كانت الخطوة التالية هي ترتيب الأنظمة الباقية حسب نسبة الربح، أي عدد الصفقات الرابحة مقسوما على عدد الصفقات الخاسرة خلال الإطار الزمني المحدد.
ما فعلناه فيما بعد كان إجراء مقارنة شاملة للأنظمة المتبقية. حيث قمنا بمقارنة المعايير التالية:
النسبة الأعلى للربحية: إذا حاز أحد الأنظمة على 400% وحاز نظام آخر على 200% فإننا بلا شك سوف نختار الأول. مجموع جميع النقاط الرابحة خلال المدة الزمنية التي حددناها: كان النظام الذي أحرز أعلى عدد لنقاط هو بلا شك النظام الذي نختاره.
الحد الأقصى لتراجع الربحية بين الأنظمة: على الرغم من أن تراجع الربحية لجميع الأنظمة المتبقية كان أقل من 300 نقطة، إلا أننا فضلنا اعتماد الأنظمة الأقل تراجعا.
عدد المراكز السموح بها: بعض الأنظمة تتاجر 5 مراكز في وقت واحد، بينما الحد الأقصى للبعض لا يتجاوز 2. قمنا باختيار الأنظمة التي لا تسمح بأكثر من 4 مراكز.
بعد ذلك، قمنا باختيار الأنظمة المناسبة بناءا على جميع الفلاتر السابقة. في تلك اللحظة، تفحصنا الرسومات البيانية للأنظمة الباقية لضمان الربحية والإستقرار. كان هذا اختبارنا الأخير لتحديد أي الأنظمة سنستخدمها للتداول بحسابنا.
ما ان قمنا باختيار الأنظمة، قمنا بتطبيق بعض مهارات إدارة الأموال الأساسية واخترنا الحد الأدنى لحجم العقد الثابت المسموح التعامل به، وهو في حالتنا هذه كان 10000 دولار مكونا من 50 دولار برافعة مالية 1:200.
العملية السابقة رغم أنها طويلة إلا أنها ضرورية ويجب تكرارها كل فترة محددة من الزمن. قررنا تكرار هذه العملية كل أسبوع لضمان أن النظام الذي اخترناه ما زال ملائما ويلبي متطلباتنا. وإلا فإن اختبارنا الأسبوعي يقوم بفحص ما إذا كانت هناك أنظمة لا تلبي معاييرنا في الأسبوع السابق، ولكن حسب عدد الصفقات أو الربح.
النتيجة: ربح 700 نقطة خلال شهر!!

كما ذكرنا، لقد بدأنا هذا الاختبار في 15 يونيو، وحتى يوم 16 من يوليو، حققنا ربح 700 نقطة أي ربح يصل إلى 747.64 دولار.
http://static.dailyforex.com/files/arabic/700pips.jpg

[ehabm]

برنامج الميرور تريدر Mirror Trading


برنامج الميرور تريدر Mirror Trading جرب التداول الالي وكيفية تحقيق الأرباح

برنامج التداول الآلي
هو برنامج مقدم من قبل شركة TRADENCY إلى شركات الوساطة وهذا البرنامج يوفر مجموعة من استراتيجيات التداول الآلية، ولكن هل تعرف ما هو المقصود بالتداول الآلي ؟
إن الإجابة تتضح بصورة بسيطة فيما يلي: لنفترض أنك تعرف مجموعة من الأصدقاء ( أحمد، وإبراهيم، وياسر، وخالد.. الخ ) وكل شخص منهم يمتلك استراتيجية للتداول بالعملات، فإذا كنت تريد مراجعة النتائج السابقة لكل استراتيجية لهؤلاء الأصدقاء أو مراقبة الصفقات اليومية المباشرة الخاص بهم، أو ربط حسابك بشكل ألي (أوتوماتيكي) مع واحد من هؤلاء الأصدقاء أو معهم جميعا، فهنا يأتي دور برنامج التداول الآلي حيث يوفر إمكانية الربط بين الصفقات اليومية لهؤلاء الأصدقاء وبين حسابك في شركة الوساطة، ولأن برنامج التداول الآلي يعرض أكثر من 40 استراتيجية لعدد كبير من خبراء التداول بالعملات الأجنبية فإن كل مهمتك هي البحث عن الاستراتيجيات التي تناسب تداولاتك وتناسب حجم رصيدك، ثم قم ببناء نظام الاستراتيجيات الخاصة بمحفظتك عن طريق اختيار الاستراتيجيات التي تميل إليها بناء على الأداء أو المعايير الخاصة بك وسوف يعمل برنامج التداول الآلي على إدارة وتنفيذ التداولات بشكل أوتوماتيكي، وبهذا وفر على نفسك الوقت والجهد في مراقبة السوق ولا داعي للبحث عن التحليلات المختلفة للعملات لأن البرنامج سوف يشتري ويبيع العملات بناء على نظام التداولات الذي أنشأته حتى لو كنت نائم أو كان جهاز الكمبيوتر الخاص بك مغلق.

إن كل ما سوف تقوم به على برنامج التداول الآلي من أجل تحقيق الأرباح بإذن الله هو اختيار أفضل الاستراتيجيات التي تناسب تداولاتك عن طريق مراجعة تاريخ التداول للاستراتيجية وتقييم الأداء السابق، والذي يتم عرضه بكل دقة في برنامج التداول لفترات زمنية مختلفة، ومن ثم يبدأ التنفيذ الآلي لصفقات هؤلاء المزودين على حسابك.

الرسوم والمصاريف على الخدمة
يمكن لجميع العملاء أصحاب الحسابات الحقيقة الاشتراك في برنامج التداول الآلي من خلال فتح حساب في شركة FXCM برعاية موقع يلا فوركس دوت نت، ثم طلب تحويل الحساب إلى حساب تداول آلي ودفع 1 دولار عمولة تداول على كل صفقة جديدة في العقد المصغر.
كما يرجى الانتباه إلى التالي أن الحسابات الخالية من الفوائد في شركة FXCM تتطلب دفع 0.50 نقطة تضاف إلى السبريد.

مثال: إذا تم افتتاح صفقة شراء في EURUSD على برنامج التداول الآلي مع كمية تداول 10.000 ورقة مالية من العملة فيها يتم حساب قيمة كل نقطة مكسب أو خسارة 1 دولار لكل نقطة، بالتالي فإن التكلفة الإجمالية والمصاريف على هذه الصفقة في الحسابات الخالية هي 1 $ عمولة على استخدام التداول + 0.50 نقطة تضاف للسبريد (في الحسابات الخالية من الفوائد) + فرق السبريد الأساسي على الزوج EURUSD.
= 1 $ (عمولة استخدام برنامج التداول) + 0.5 $ (نصف نقطة أضيفت آلي السبريد ) + 3 $ ( سبريد )

هل تريد فتح حساب تداول آلي والاستفادة من هذا النظام ؟
يمكنك الآن فتح حساب إسلامي خال من الفوائد الربوية تذكر أن ذلك يتم من خلال موقع يلا فوركس دوت نت ، بفتحك حساب من خلال موقع يلا فوركس لن يؤثر ذلك على حسابك في أي شيء ولكنك أنت المستفيد من عروضنا الدائمة التي لا تنتهي.

[ehabm]

دليل لاختيار شركة وساطة



نظرًا للمنافسة الشديدة بين شركات الوساطة والوكلاء، فإنهم يقومون بتقديم وطرح الكثير من الخصائص والمزايا. وبناء عليه، فإن اختيار شركة الوساطة ليست بالمهمة السهلة لأي متداول سواء كان جديدًا أو متمرسًا.
وهناك بعض المفاهيم الرئيسة مثل الترخيص وحجم الشركة وسياسة فصل أموال العملاء وغيرها من الأمور فيجب عليك تحديد الصفات والخواص التي تتطلع إليها. ويتعين عليك أيضًا معرفة نقاط الضعف المحتملة
الموضوعات المغطاة



هل الوسيط أو الوكيل مسجل لدى الهيئات الرقابية وإذا كان كذلك، فما هي الدولة المسجل بها؟
ما هي مدى مصداقية منصة التداول التابعة لشركة الوساطة؟
الرسملة
هل تقدم شركة الوساطة أي خدمات إضافية؟
خدمة العملاء
التكاليف: أنواع العمولات والمصاريف الإضافية
أنواع الحساب
هل تقدم شركة الوساطة أي خدمات ذات قيمة إضافية؟
سياسات الرافعة المالية ونداء الهامش




ما ينبغي أن تعرفه

1. هل الوسيط أو الوكيل مسجل لدى الهيئات الرقابية وإذا كان كذلك، فما هي الدولة المسجل بها؟

لكل دولة طريقتها ومتطلباتها للترخيص خصوصًا عندما نتحدث عن التسجيل في الدولة أي أن تكون شركة وساطة تعمل في الدولة وخاضعة لها، ولذلك يجب الانتباه لمكان ترخيص الشركة لأن بعض الدول تكون الهيئات الرقابية فيها لا تعمل بشكل صارم وتعرض تسهيلات مبالغ فيها وأيضًا يجدر بك الانتباه اذا كانت الشركة تدار في الدولة التي أسست فيها أم تعمل من الخارج حيث تلجأ العديد من الشركات لفتح فروع لها في دول تتيح لها بعض النشاطات التي لا تستطيع عملها في بيئة رقابية صارمة


الولايات المتحدة الأمريكية
المملكة المتحدة
دول منطقة اليورو
اليابان
أستراليا
سويسرا

يحتاج جميع المتاجرين أن يكونوا على دراية بالوضعية الرقابية لشركة الوساطة، بالإضافة إلى أن يكونوا على معرفة كاملة بالهيئة الرقابية التي تغطي التداول فيه نشاط تداول سوق العملات في المكان الذي يباشر فيه الوسيط عمله.

انظر قائمة الهيئات التنظيمية قائمة شركات الوساطة حسب الدولة

2. ما هي مدى مصداقية منصة التداول التابعة لشركة الوساطة؟

على أساس الخصائص والمميزات التي يتمتع بها برامج وأجهزة الحاسب الشخصي للأفراد، فمن المحتمل أن يفضل أحد تطبيق مثبت على الجهاز الشخصي وآخر يفضل تطبيقات جافا المثبة على الموقع الإليكتروني. ويعد معرفة أي نوع من المنصات أكثر ملاءمة لك على النحو الأمثل يعد أمرًا بالغ الأهمية.
ومن المهم أيضًا التأكد من أن منصة التداول لا تتعطل أو يصيبها عطب أو غالبًا ما تتوقف عن العمل، خاصة أثناء أوقات صدور البيانات الاقتصادية العالمية، وهي الأوقات التي يحتاج المتداولون فيها إلى نوع من الاستقرار. ويتعين أن تكون مصداقية منصة التداول الأمر ذو الاهتمام الأكبر أكثر من هيئتها أو مدى انطباع الفرد تجاهها.
ودومًا يجب على المتداول النشط- وهو من يجري عمليات تداول كبيرة ومتكررة- البحث عن منصة مستقرة لا تتعطل أبدًا أو حتى نادرًا ما يحدث لها ذلك. من ناحية أخرى، قد يكون الأمر أكثر سهولة بالنسبة للمتداول الخامل أو المتحفظ، وهم من لايقومون بمراقبة ومتابعة السوق على مدار الساعة.
وفيما يتعلق بالتداول، فإن الاستخدام السلس يعني أن وضع أمر أو إغلاق عملية التداول يحدث على الفور. وقد يكون التداول بضغطة واحدة واستخدام أوامر الوقف والحد من الخسائر وغيرها من الأوامر الأخرى من المزايا والخواص التي يتعين على المتداول أخذها في الحسبان.
علاوة على ذلك، من المفيد أن يكون الانتقال عبر منصة التداول والتصفح أمرًا سلس الاستخدام. وإذا كانت منصة التداول تقدم المزيد من الرسوم البيانية والأدوات، فيتعين أن تكون هي الأخرى سهلة على النحو الكافي، بالإضافة إلى سهولة الوصول إليها واستخدامها.
ويعد هذا الأمر بالغ الهمية بالنسبة للمتداول النشط (المتداول على مدار اليوم/ وصائدي الصفقات) والذي يعول كثيرًا على منصة التداول أكثر من المتداول الأكثر تحفظًا.


3. الرسملة



4. هل تقدم شركة الوساطة أي خدمات إضافية؟

فهم طبيعة الوسيط المالي مقابل مدير التداولات يُعد من أهم المهام التي يجب القيام بها قبل التداول حيث لا تتوافر سوى شركات تعد على الأصابع من الشركات المختلفة التي تقدم خدمة إدارة تداولات العملات (تداولات المنصات OTC)، وهي الشركات التي تتعامل مع الوسطاء الماليين. فالوسيط المالي هو حلقة الوصل بين العميل والسوق ومديري التداولات. يرسل الوسيط المالي _شركة الوساطة) أوامر العميل إلى طرف آخر ليتم تنفيذها بمعرفة طاولة إدارة التداولات في سوق العملات. كما تعتبر الفوارق التي يحصل عليها العميل مستقلة تمامًا عن تعاملات صانعي السوق ومديري التداولات الذين يقوم الوسيط بتوجيه تعاملات العملاء من خلالهم إلى السوق. ومن الممكن أن يفعل الوسيط إما عن طريق نزام ثابت أو متغير. ويتحمل الوسطاء الماليون تكلفة هذه الخدمة و/أو يتم تعويضهم من خلال مبالغ يتلقونها من صانعي السوق عن هذه التعاملات حيث يقوم الوسطاء الماليون بتوجيه هذه التعاملات إلى صانعي السوق ومديري التعاملات في سوق العملات. وأثناء تصريف هذه التعاملات بمعرفة صانعي السوق أو من يسمون بمديري التعاملات بالطريقة التقليدية المطبقة بالبنوك والمؤسسات المالية. كما يوفر صانعو السوق طريقتين للتسعير فيما يتعلق بتعاملات العملاء على مدار اليوم. وأحيانًا ما يتم إعلان هذه الأٍعار على أسس ثابتة لا تتغير على مدار اليوم بينما تستخدم شركات أخرى طرقًا أكثر تغيرًا ودينامية فيما يتعلق بنظم الفوارق الدينامية التي تعني أن الأسعار تتغير وفقًا لمعدل السيولة المتوافر لأزواج عملة محددة، والتي تؤثر بدورها في سعر هذه الأزواج. كما يجري صانعو السوق بإجراء تعاملات مع غيرهم من البنوك صانعة السوق لإدارة صفقاتها في سوق العملات العالمية وإدارة المخاطرة التي تتعرض لها هذه الصفقات حيث يعرض كل واحد من صانعي السوق سعرًا مختلف نسبيًا لأزواج عملة بعينها طبقًا لسجلات سوق العملات العالمية. فالبنوك، البنوك الاستثمارية، الوسطاء الماليون / مديري التداولات ومؤسسات تطبيق دقة خدمات أسواق المال تمثل في مجملها أغلبية هذه الفئة من شركات ومؤسسات الوساطة المالية. ويتم تعويض صانعي السوق من خلال القدرة على إدارة مخاطرة تعاملات العملات الخاصة بها. ومن الممكن أن يتضمن ذلك عائدات الفوارق، تصفية العائدات والعائدات من المضاربات والأرباح والخسائر المتبقية المترتبة على التحويلات التي تندرج تحت نموذج الوساطة المالية. وفيما يتعلق بتداول العملات العالمية على المنصات الإلكترونية، تجري بعض التعديلات على طرق الوساطة "الجهات التنظيمية للتداول الإليكتروني". ولا يجوز الخلط بين هذه الجهات وغيرها من الجهات التي يطلق عليها نفس المصطلح في أسواق الأسهم، فهي طرق مختلفة كليةً حيث يختلف مفهوم بروتوكلات التحكم في التحويلات في سوق العملات العالمية الإليكترونية عنه في أسواق الأسهم مع مماثلته للمفهوم الموضح لهذا المصطلح في النقطة (ب) الكائنة أعلاه فيما عدا الحقيقة التي تشير إلى قوانين التداول الإليكتروني في أسواق المال التي تنص عليها بروتوكولات التحكم في التحويلات والتي توضح كيفية التعامل في إطار هذه السوق لمجموعة متنوعة من الوسطاء الماليين أو مديري التداولات / صانعي السوق. يقوم كل مدير تداولات / صانع سوق بإرسال السعر إلى الجهات التنظيمية بالإضافة إلى أحجام التداول على بعض أزواج العملات والتي تبدو جيدة لكلٍ منهم لتعيد هذه الجهات إرسالها وتوزيعها على العملاء. هذا ولا تقع أي مسئولية على الجهات التنظيمية للتداولات الإليكترونية فيما يتعلق بأي من التحويلات عدا تلك التحويلات الخاصة بالتعاملات التي تتم على يد مديري التداول أو صانعي السوق والتي حُدد فيها السعر. في إطار هذا النظام، يتم تحددي فروق الأسعار في ضوء الفارق بين أفضل عروض الشراء والبيع عند نقطة محددة من الوقت لدى الجهات المنظمة لتداولات سوق العملات العالمية. وفي إطار هذا النموذج، يتم تعويض هذه الجهات من خلال فرض رسوم إضافية على العملاء في شكل خصومات من طاولة إدارة التداولات على أساس حجم التداول أو تدفقات أوامر البيع والشراء التي توفرها الجهات التنظيمية. ويقع على جانبٍ كبيرٍ من الأهمية ما تقوم به منصات التداول التابعة للجهات التنظيمية للتداولات من تحديد نقاط زمنية محددة تظهر فيها أحجام التداول المتوافرة من أزواج العملات وبذلك يتمكن المتداولون من معرفة الحد الأقصى الممكن للتداولات. ويعتبر حجم التداول الذي تظهره إحدى الجهات التنظيمية للتداولات مجرد انعكاس لأي حجم تداول تظهره أي جهة تنظيمية أخرى، لا للسوق بأكمله. ويستمر صانعو السوق في إعداد أحجام التداول وفقًا لما يحقق لها الراحة وتمشيًا مع معدل السيولة المتوافر لديها في وقتٍ محددٍ. ويتحمل صانعو السوق مسئولية توفير السيولة للعميل مهما كان حجمها وتحت أي ظرف. قائمة شركات الوساطة حسب طبيعة الأعمال


5. خدمة العملاء

من أهم الأمور التي يجب التأكد منها في الوسيط المالي (شركة الوساطة) خدمة الدعم. فسوق العملات من الأسواق التي تعمل 24 ساعة يوميًا لذلك لابد من أن تختار شركة الوساطة خاصةً فيما يتعلق بما تقدمه الشركة من خدمات الدعم وتوافرها طوال الوقت. هل هذه الشركة توفر خدمة دعم بلغتك؟
والتي تعتبر وسيطًا يستخدم للاتصال لتلقي المساعدة من طاقم الدعم، تلقي رسائل بريد إليكتروني، تلقي خدمة الحديث أو هل يمكنك الاتصال هاتفيًا بالدعم؟ هل يبدو ممثل الدعم على دراية بالمجال؟ كيف يستجيب فريق الدعم إلى أسئلتك، هل يمكنك حساب مدى استجابتهم لك في مواقف حقيقية. .
حيث تواجه دائمًا مشكلات فنية أثناء تداولاتك. لذلك، حاول أن تتوقع هذه المواقف الحرجة وأن تقوم بعمل محاكاة لهذه الأسئلة والطلبات ووجهها إلى شركة الوساطة التي تتعامل معها. يمكنك القيام بذلك وأنت تتداول على الحساب التجريبي.
كما يجب أن يشرح لك الموقع الإليكتروني هذه الأمور بوضوح، ولكن احرص على أن تتطلع بنفسك على مستوى الجودة > والكفاءة التي تتلقاها من الشركة قبل فتح حساب حقيقي.


6. التكاليف: أنواع العمولات والمصاريف الإضافية

على النقيض من جميع أسواق المال، لسوق العملات طبيعة فريدة بعض الشيء حيث تجتذب هذه السوق المتداولين من خلال قطع الوعود على نفسها بعدم تحصيل رسوم تداول من المتداولين أو فرض رسوم دورية عليهم وإعفاءهم من أي رسوم لجمع البيانات، والأفضل من كل ذلك أنها لا تستدعي سداد أية عمولاتي. وقد تطرقنا في الفصل السابق إلى هذه الميزة التي يجب أن نفهمها جيدًا لأنك عندما تكون بصدد حساب تكلفة التداول، فسوف يعتمد ذلك على الأرقام التي تتداول بها مثل أرقام التكرار، المعدلات وغير ذلك من الإحصائيات ذات الصلة بالأداء.
هناك ثلاثة أنواع من عمولات تستخدمها شركات الوساطة بصورة رئيسة:

فروق الأسعار الثاتبة
الفارق السعري المتغير
العمولة المطلوبة تحتسب على أساس النسبة المئوية لفارق الأسعار


قائمة شركات الوساطة حسب التكلفة

7. أنواع الحساب

تقدم العديد من شركات الوساطة نوعين أو أكثر من الحسابات. ويمكن أن تكون تلك الحسابات مايكرو أو حسابات مصغرة أو حسابات عادية، وذلك على بناءً على حجم العقود التي يمكن أن تتداولها مع كل نوع من أنواع الحساب. ويسمى العقد الذي يحتوي على 100,000 وحدة بالعقد القياسي، أما العقد المكون من 10,000 وحدة فيسمى عقد مصغر، ويسمى العقد الأخير المتكون من 1000 وحدة فقط بعقد مايكرو. وتعرض بعض شركات الوساطة أحجام أكثر صغرًا تسمح لك بإجراء صفقات بالحجم الذي ترغب فيه.
ويتيح لك العقد المايكرو أو المصغر أن تتداول بحد أدنى من رأس المال، فيما يتطلب العقد العادي غالبًا حدًا أدنى أكبر من رأس المال، ويتنوع هذا الحد من شركة وساطة إلى أخرى.
وكما ترى، تتباين أنواع الحسابات بين بعضها البعض وفقًا للحد الأدنى من متطلبات حجم التداول. ويجب أن يكون تحديد واختيار نوع حساب بعينه متوافقًا مع حجم رأسمالك. وقد يبدو هذا الأمر غامضًا قليلاً بالنسبة لك حال البدء في التداول، إلا أن الجميع يؤكدون أن جميع الأمور ستتضح لك بمجرد معرفتك بكيفية إدارة الأموال والرافعة المالية.
قائمة شركات الوساطة حسب نوع الحساب

8. هل تقدم شركة الوساطة أي خدمات ذات قيمة إضافية؟

يجب أن تكون إمكانية الوصول للرسوم البيانية اللحظية والأخبار والبيانات الاقتصادية متاحًا وميسرًا لأي متاجر. ويجب على المتاجر التفكير في تلك الأمور وأي خدمة أخرى ذات قيمة إضافية كجزء من المميزات التي تقدمها له شركة الوساطة أكثر من أي شيء آخر .
وذلك لأن الأخبار والرسوم البيانية هي من تصنع القرار الاستثماري الخاص بالمتاجر


9. سياسات الرافعة المالية ونداء الهامش

يميل متداولو العملات إلى تفضيل الروافع المالية المرتفعة وأحيانًا ما يختارون شركات وساطة على اعتبار هذه الخاصية فقط. إلا أنه يتوجب على المتداولون فهم أنه في الوقت الذي قد تثمر الروافع المالية الكبرى عن أرباح كبرى، إلا أنها تزيد أيضًا من مستوى المخاطرة. ولنأخذ في الحسبان أيضًا أن بعض شركات الوساطة تقدم مستويات روافع مالية ثابتة، ولكن هناك البعض الآخر منها تقوم بتعديل روافعها المالية على أساس العملة التي يتم التداول عليها، وقد يكون لديها سياسات خاصة تتعلق بإجراء عمليات تداول خلال عطلة نهاية الأسبوع.
ويتعين على المتداولين الأخذ في الحسبان أيضًا سياسة نداء الهامش التي تنتهجها شركة الوساطة. وتتبع بعض الشركات سياسة FIFO (أي الصفقة البادئة أولاً تنتهي أولاً) لإغلاق عمليات التداول عندما لا تفي الصفقة الحالية بمتطلبات الهامش، وتتبع باقي الشركات سياسة LIFO (أي الصفقة البادئة أخيرًا تخرج أولاً)، وبعض الشركات تغلق بسهولة جميع التداولات المفتوحة. وعلى أساس تفضيل المتداول، يجب أن يكون هذا الأمر واضحًا تمامًا بالنسبة للمتداول عند فتح الحساب.
وتعتبر مستويات الروافع المالية أمرًا باعثًا على القلق بالنسبة للمتداول النشط ممن يفضلون استخدام أعلى مستوى من الروافع الممكنة، فيما يفضل المتداول المتحفظ أو معتدل التداول مستويات الروافع المتوسطة.

[ehabm]

منظمة القوانين الرئيسية

أستراليا:



هيئة الاستثمار والأوراق المالية الأسترالية

كندا:



هيئة الأوراق المالية بكولومبيا البريطانية
هيئة سوق المال والسلع الأجلة في أونتاريو

قبرص:



هيئة سوق المال القبرصية

الدنمارك:



هيئة سوق المال الدانماركية

الإتحاد المالي الأوروبي:



هيئة الرقابة على الأسواق المالية

فرنسا:



Autorité de Contrôle Prudentiel (ACP)
البنك الفرنسي

ألمانيا:



Bundeszentrale für Finanzdienstleistungsaufsicht

اليونان:



Hellenic Capital Markets Commission (HCMC)

سار هونج كونج:



هيئة سوق المال والسلع الأجلة

إندونيسيا:



Badan Pengawas Perdagangan Berjangka Komoditi

إيطاليا:



Commissione Nazionale per le Società e la Borsa

اليابان:



وكالة الرقابة على الخدمات المالية
حماية أموال المستثمر الياباني
هيئة سوق المال الياباني
هيئة الرقابة على وسطاء الأوراق المالية اليابانية

جزيرة ماوريشس:



Financial Services Commission

هولندا:



The Netherlands Authority for the Financial Markets (AFM)

نيوزيلاندا:



Financial Dispute Resolution (FDR)
Financial Service Providers Register (FSP)

روسيا:



هيئة تنظيم العلاقات المالية للمشاركين في الأسواق المالية

سنغافورة:



هيئة شركات المقاصة المرخصة في سنغافورة
هيئة النقد السنغافوري

جنوب أفريقيا:



Financial Services Board

إسبانيا:



Comisi&#243;n Nacional del Mercado de Valores

السويد:



هيئة الرقابة على سوق المال السويدية

سويسرا:



Groupement Suisse des Conseils en Gestion Indépendants
Polyreg
Association Romande des intermediares financiers
ادارة الشئون المالية السويسرية
Organisme d'autorégulation fondé par le GSCGI
Commission fédérale des banques
هيئة الرقابة على سوق المال السويسرية

الإمارات العربية المتحدة:



هيئة دبي ��لسلع

المملكة المتحدة:



سلطة السيرة المالية

الولايات المتحدة الأمريكية:



هيئة الرقابة على الخدمات المالية
هيئة سوق نيويورك للأسهم
مكتب مراقبة العملة
هيئة سوق المال والسلع الأجلة
هئية تجارة السلع والعقود الأجلة الأمريكية
الهيئة الوطنية للأسواق الأجلة

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2010/08/10/gif/v202/2237001F-6F2B-781B-7D7F-F244DDF524CF.gif
تنقسم شركات الوساطة فى سوق العملات الأجنبية إلى نوعين رئيسيين وهما:
● صناع السوق (market makers)
● شبكات الاتصال الألكترونية (Electronics Communications Network -ECN)

أولًا :صناع السوق:
الغالبية العظمى من الوسطاء عبر شبكة الأنترنت هم من نوعية صناع سوق، وتقوم هذه الشركات بشراء العملات من البنوك ومزودي الأسعار من خلال سوق الأنتربنك ثم تقوم ببيعها للمتداولين، وذلك مقابل الحصول على فارق سعري بين سعر العرض وسعر الطلب.
ويكون الهامش الربهي (Spread) لديها ثابت.


ثانيًا: شبكات الاتصال الإلكترونية : (Electronics Communications Network -ECN)
هذا النوع من الوسطاء يقوم بتنفيذ أوامر التداول في سوق الانتربانك بشكل مباشر على أفضل الأسعار المتاحة، وفي مقابل ذلك يحصل على عمولة إضافية على التنفيذ، أي هامش ربحي (Spread) متغير.

[ehabm]

http://www.arabictrader.com//arabictrader_storage_server//image/2009/07/31/gif/v202/EC755208-D552-8A1D-7A33-D9147D55C206.gif

قبل أن تختار شركة الوساطة عليك بالأسئلة التالية:
● هل توفر الشركة حسابات خالية من فوائد التبييت؟
في سوق العملات هناك ما يسمى بفوائد التبييت (Rollover)، وهي الفارق بين معدل الفائدة لعملة الأساس والعملة المقابلة، ويتم إضافتها أو خصمها من الحساب يوميًا في الساعة العاشرة مساءً بتوقيت جرينتش.
وحيث تعتبر هذه الفوائد ربوية، يجب التأكد من أن الوسيط يوفر خدمة الحسابات الإسلامية الخالية من فوائد التبييت، حتى لا تتعارض المتاجرة مع الشريعة الإسلامية.

● هل الشركة خاضعة للهيئات الرقابية التنظيمية؟
لا يعني كَوْن الفُوركْس سوقًا تتم تداولاته عبر شبكات الاتصال أنه لا يخضع للجهات الرقابية، فكل دولة تكون بها جهات رقابية تنظيمية لأسواق المال يجب أن تخضع لها شركات الوساطة في هذ الدولة.
والوظيفة الرئيسية للجهات الرقابية هي حماية المستثمرين من أي تلاعب قد تقوم به الشركات ضد مصلحتهم، لذلك فالحذر كل الحذر من اختيار شركة غير خاضعة لجهة رقابية معروفة.
وفيم يلي أهم الجهات الرقابية الموثوقة في العالم:


الولايات المتحدة الأمريكية: هيئات NFA و CFTC
بريطانيا: هيئة FSA
سويسرا: هيئة SFBC
أستراليا: هيئة ASIC
كندا: هيئة IIROC
هونج كونج: هيئة SFC


● هل توفر الشركة منصة تداول جيدة وبأشكال مختلفة؟
ينبغي أن يوفر الوسيط منصة تداول جيدة تحتوي على كل ما يحتاجه المتاجر بشكل بسيط وسهل، ويجب مراعاة أن تكون منصة التداول متوفرة بأكثر من شكل.
فتكون في شكل برنامج يتم تنصيبه على الحاسب الآلي، وبرنامج للمتاجرة المباشرة على الانترنت، وبرنامج للمتاجرة على الهاتف الجوال، وذلك حتى تتوفر لك إمكانية المتاجرة تحت أي ظرف.
وللتعرف على منصات وبرامج التداول يرجي متابعة الروابط التالية: شرح برامج التداول والتحليل.


● هل توفر الشركة دعم فني جيد وخدمة عملاء قوية لعملائها؟
لأن سوق العملات يعمل على مدار 24 ساعة، فلابد أيضًا من توافر دعم فني وخدمة عملاء على مدار 24 ساعة، حتى يمكن الرجوع إليهم في أي وقت وعند وجود أي استفسار، وينبغي التأكد من ذلك في شركة الوساطة التي تختارها.
كما ينبغي التأكد من تنوع وسائل الدعم من المحادثة المباشرة على الموقع الإلكتروني للشركة، والمحادثة الهاتفية، والبريد الإلكتروني.

● هل توفر الشركة فروق أسعار جيدة؟
قد يظن البعض أن فروق الأسعار القليلة هي أفضل مميزات الشركة، ولكن يجب الحذر من هذه النقطة فإذا أصبحت فروق الأسعار منخفضة بشكل واضح ومبالغ فيه، يكون في ذلك إشارة واضحة لعدم مصداقية الشركة.
وذلك حيث أن شركات الوساطة تشتري من البنوك بكميات كبيرة ثم تقوم بتجزئة ما تم شراؤه للعملاء، وتربح من الفارق بين سعر الشراء وسعر البيع، فإذا كان هذا الفارق ضئيلًا جدًا فما هو ربح الشركة؟!
وأيضًا فروق الأسعار الكبيرة بشكل مبالغ فيه غير مرغوبة، لذا فيجب اختيار شركة وساطة ذات فروق أسعار مناسبة وجيدة.

● هل تنفذ الشركة أوامر التداول بسرعة؟
وهي من أهم النقاط التي يجب مراعاتها عند اختيار الشركة، وذلك حتى تضمن تنفيذ أوامرك عند الأسعار التي ترغب فيها بما يخدم أهدافك، وإذا كانت الشركة تتأخر في تنفيذ الأوامر وتكرر ذلك فينبغي عليك التفكير في شركة وساطة أخرى.

● هل تتمتع الشركة بمصداقية في التعامل مع أخطائها؟
قد تحدث أخطاء أثناء التداول، وهو أمر طبيعي ومن المهم جدًا اختبار مصداقية الشركة في التعامل مع أخطائها، هل تعترف بها وتقوم بإصلاحها في حالة تضرر العميل؟ يجب أن تتأكد من كون الشركة كذلك.

[ehabm]

أنواع شركات الوساطة المالية

ابدأ معكم بأقل تصنيف لشركات الوساطة المالية وربما اكثرها غرابة ومعرفة للجميع

هذا التصنيف يقسم انواع شركات الوساطة الى خمسة أنواع هي كما يلي:


1 - دلو المتاجر Bucket Shops

هذا النوع من الوساطة المالية ليس له اتصال واقعي ومباشر مع سوق الفروكس الحقيقي حيث انه لا ينفذ أي صفقة بشكل مباشر ولا تتم أي معاملة بين المتداول والسوق حيث تذهب المعاملة في (الدلو) ولا يتم تنفيذها مطلقا ، بل في الواقع يقوم هذا الوسيط بمثل المراهنة ضد صفقة المتداول.

على كل حال ، هذا النوع من شركات الوساطة موضع شك ويفضل تجنبه. ويعتبر غير قانوني في الولايات المتحدة.


2- صناع الحجز Book Makers

هذا النوع من شركات الوساطة يشبه الى حد كبير النوع الأول من حيث أنه لا تتم الصفقة مع سوق الفوركس مباشرة بل أن الصفقة تكون معلقة ( أو محجوزة ) لحين تحقق أحد الامرين الربح أو الخسارة و تجني الشركة ارباحها من فرق السبريد.

هذا النوع من الشركات محظور في الولايات المتحدة وبعض الدول الأخرى.

تعرف ايضا هذه الشركات بإسم Spread Betters أو ٍSpread Betting Companies اي شركات المراهنة.
أحد الامثلة عن هذا النوع من الشركات شركة دلتا اندكس


3 - شركات البيع بالتجزئة Retail Market Maker

هي شركات الوساطة المالية الأكثر انتشارا ومعرفة في وسط عالم الفوركس وهي شركات متصلة بسوق الفوركس وتتم الصفقات مباشرة بالاتصال بالسوق وتختلف طريقة الاتصال هذه من شركة الى أخرى بالاضافة الى أن كل شركة تقدم خدمات تتشابه وتختلف عن باقي الشركات.

هذه الشركات مناسبة للمبتدئين مع الوضع في الاعتبار الخدمات المقدمة من كل شركة مثل الحسابات الاسلامية وفروق السبريد و الرافعة و الدعم الفني والايداع والسحب وغيرلك.

من أمثلة هذه الشركات شركة وسطاء المال العرب AFB


4 ـ شركة صناع السوق Institutional Market Maker

هي شركات قريبة جدا من سوق الفوركس وتتصل به عن طريق قنوات اسرع وافضل من شركات البيع بالتجزئة المعروفة وهي مناسبة جدا لكل المتداولين سواء المبتدئين او المخضرمين ولكنها تشترط البدء بمبلغ مرتفع عن باقي شركات الوساطة السابقة الذكر.

من أمثلة مؤسسة صناع السوق شركة اف اكس أْل

5 - مؤسسة فوركس Institutional Forex

هي عبارة عن مؤسسة تضم حوالي 200 بنك عالمي وتعتبر من الركائز الاساسية لسوق الفوركس حيث تكون على اتصال مباشر بالسوق وتتم التداولات بين البنوك داخلها ولذلك فهي لا تسمح بتداول الافراد وانما فقط البنوك.

مثال على مثل هذه المؤسسات شركة آي سي ايه بي ICAP


هذه هي أهم واشهر أنواع شركات الوساطة المالية بالنسبة للتصنيف الاول وكما رأينا فإن أفضل اختيار للمبتدئ هو شركات البيع بالتجزئة أو مؤسسات صناع السوق مع الحذر الشديد من النوعين الأولين حيث أنهما يعملان بحرية في بعض الدول ولا تعتبر هذه الشركات مخالفة للقانون في تلك الدول

[ehabm]

التصنيف الثاني لشركات الوساطة المالية

نواصل استعراض أنواع الشركات و سنتناول اليوم بعون الله التصنيف الثاني لشركات الوساطة المالية

هذا التصنيف يقسم شركات الوساطة الى اربعة انواع كما يلي :

أولا: مشغلوا السوق Market Makers

هم عبارة عن أكثر مجموعة ثقة و أمان فهي تتكون من عدد من البنوك المالية الكبيرة التي تنظم عملها قوانين و انظمة البنوك نفسها ولتتداول عن طريق هذا النوع من الشركات تحتاج لمبالغ كبيرة للتداول حيث حجم اللوت Lot الواحد 1000000$.

وهذه البنوك تفضل التعامل مع شركات بدلاً من الاستثمارات الفردية.


ثانياً: صانعوا السوق Market Makers

هي ليست بالشركات الكبيرة ولكنها تعمل مع عدد من شركات الوساطة الصغيرة و توفر فرص تداول نظرية للمستثمرين.

يجب أن يزيد فيها رصيد المتداول عن 50000 دولار وذلك لتبعد عنها المتداولين الاصغر. فهي في العموم شركات موثوق بها و توفر خدمات واسعار ممتازة لعملاءها. و كما ذكرنا لا يقل الرصيد عن 50000 للمتداول.

هذه الشركات تسمى ايضا بالديلر (التاجر) Dealer وهذا الاسم يذكرنا بأن معظم صفقات المتداولين تتم عند الديلرز.


ثالثا: شركات الوساطة الصغيرة Small Brokers

هي شركات صغيرة الحجم وتتعامل مع المتداولين الاصغر في السوق وتسمح بأرصدة تتراواح بين عدة مئات الى عدة آلاف من الدولارات لفتح حسابات للمتداولين.

ولأن هذه الشركات تعمل مع الديلرز ( صناع السوق ) ولان ارصدة المتداولين تعتبر صغيرة بالنسبة لعقود الديلرز فإن الشركات الصغيرة تدمج عدة ارصدة للمتداولين لتكون رصيد كافي للتداول مع الديلرو حيث يعتبر هذا المبلغ خاص بالشركة ولا علاقة بالمتداولين به.

والشركة لديها نظام داخلي يسمح بفصل الارصدة واعطاء كل متداول نصيبه من الربح أو الخسارة.

يزود صناع السوق (الديلر) شركة الوساطة الصغيرة بأسعار العملات وايضا بالسبريد الخاص بكل عمله وبدورها فإن شركة الوساطة الصغيرة تزود المتداولين باسعار العملات أولا بأولو وغالبا ما تزيد في قيمة السبريد للحصول على بعض الربح من المتداولين.

اذا ربح المتداول بصفقة ما فإن شركة الوساطة تربح أيضا مع الديلر بالاضافة الى ربحا للسبريد وبعض الشركات تأخذ ايضا عمولات على كل الصفقات.

واذا خسر المتداول بصفقة ما فإن شركة الوساطة تخسر ايضا مع الديلر بالقدر الذي خسره المتداول ولكنها لا زالت رابحة لبعض المال وهو الناتج عن السبريد والعمولات.

معظم الشركات التي نعرفها هي من هذا النوع من الشركات.


رابعاً: المطابخ Kitchens

هي شركات نصابة تعمل على خسارة العميل وهي عادة ما تقدم خدمات عديدة من بينها تعليم المبتدئ و تقديم له الشروحات والدروس الكافية ووهمه بأنه يمكنه مضاعفة رأس ماله في أقل من شهر وانه قد يصبح مليونيرا في فترة وجيزة.

هذا النوع من الشركات يتلاعب في كل شئ في الصفقة ذاتها من حيث مصداقيتها وفي الشارت من حيث واقعيته وفي السبريد من حيث ثباته وفي السحب في حالة طلب العميل مبلغا ما وهكذا.

[ehabm]

التصنيف الثالث لشركات الوساطة المالية

هذا التصنيف يقسم شركات الوساطة الى نوعين فقط كما يلي:

اولا: صناع السوق
Market Makers MMS

هذا النوع من شركات الوساطة المالية هو الاكثر شهرة ومعرفة بين المتداولين ومعظم شركات الوساطة التي نعرفها هي من هذا النوع.

هذه الشركات تضع سعر البيع وسعر الشراء لكل زوج وعندما يقوم أحد المتداولين بفتح صفقة ما فإن الشركة تدخل ضد المتداول .. اي اذا كانت الصفقة بيع فإن الشركة ستكون هي المشتري واذا كانت الصفقة شراء فإن الشركة ستكون هي البائع.

يوجد نوعين من شركات صناع السوق:

أ – شركات البيع بالتجزئة
Retail Market Maker

هي عبارة عن شركات توفر للمتداولين اسعار و خدمات التداول و هي المعروفة لدينا.

ب - مؤسسات السوق
Institutional Market Maker

يمكن ان تكون بنوك او مؤسسات كبرى وهي عادة ما توفر اسعار البيع والشراء الخاصة بالعملة للبنوك الاخرى و المؤسسات و لشركات ECN وايضا لشركات البيع بالتجزئة.

مزايا شركات صناع السوق:

1 – فرق نقاط (سبريد ) ثابت تقريبا

2 – توفر منصة تداول وبرنامج شارتات وبعض الخدمات الاخرى مثل الاخبار مجانا

3 – توفر لك الفرصة في بدء اي صفقة وفي اي وقت لأنها غالبا ستكون هي الطرف الآخر للصفقة.

عيوب شركات صناع السوق:

1 – الاسعار التي توفرها الشركة غالبا ما تكون مرتفعة قليلا عن غيرها.

2 – قد تتحكم الشركة في الاسعار فترفعها او تخفضها كي تصل الى وقف الخسارة او بعيدا عن هدفك وذلك لانها الطرف الآخر من الصفقة ولا ترغب في الخسارة.

3 – قد يحدث انزلاق للاسعار وقت الأخبار وقد تمنع الشركة التداول فترة الخبار.

4 – معظم هذه الشركات لا تسمح بالسكلابنج او قد تسمح به ولكن يصعب استخدامه.


ثانيا : شبكات الاتصال الالكترونية للمتاجرة
Electronic Communication Net trading - ECN

هي عبارة عن شبكة من المتداولين مثل البنوك وشركات البيع بالتجزئة و ايضا المتداولين الافراد والكل في هذه الشبكة يساهم في عرض اسعاره المناسبة حيث تتوفر على منصة تداول هذه الشبكة اسعار مختلفة للبيع والشراء .

ومن ثم يمكنك اختيار السعر الذي يناسبك سواء للبيع او للشراء. هذه الاسعار لم تمس من اي جهة وانما هي الاسعار الحقيقية التي تم عرضها من مصدرها ( البنوك ، شركات الوساطة ، المتداولين )

هذه الشبكات تفرض رسوم ثابتة على كل معاملة بيع او شراء عن طريقها وهي نظير ذلك تعمل على توفير الطرف الثاني في الصفقة. فمثلا لو اردت شراء لوت دولار/ين فإنها تبحث لك عن بائع داخل الشبكة بالسعر الذي حددته انت ، فإن وجدته تتم الصفقة والا فإن الصفقة لن تنجح.

مزايا شبكات الاتصال الالكترونية للتداول:

1 – الاسعار في هذه الشبكات تنافسية لان لها عدة مصادر.

2 – فرق النقاط السبريد منخفض جدا واحيانا ينعدم ( يساوي صفر ).

3 – لا تدخل الشركة ضدك أي صفقة وانما تجر لك من يدخل معك في الصفقة.

4 – الاسعار في الشبكات الالكترونية متذبذبة اكثر من شركات صناع السوق مما يتيح فرص رائعة لتجار السكلابنج.

5 – يمكنك تحديد سعر مناسب للبيع والشراء لعرضه للمتداولين الآخرين في الشبكة.

عيوب شبكات الاتصال الالكترونية للتداول:

1 – بعض هذه الشبكات لا توفر شارتات او خدمة الاخبار مع منصة تداولها.

2 – منصة تداول معضم هذه الشبكات ليست بالسهولة كما هي عليه منصات التداول الخاصة بشركات صناع السوق.

3 – صعوبة تحديد نقاط وقف الخسارة و أخذ الربح لأن السبريد غير ثابت.

4 – دفع عمولة ثابتة عن كل معاملة.

مثال على شركات شبكات الاتصال الالكترونية للتداول شركة Interactive Brokers و شركة MB Trading

[ehabm]

طرق تنفيذ الصفقات
لمعرفة كيف تقوم شركة وساطة ما تنفيذ صفقتك فسأستعرض في هذه الفقرة أهم طرق تنفيذ الصفقات.

توجد طريقتين رئيسيتين و شهيرتين لتنفيذ الصفقات والتي تستخدمها شركات الوساطة بأنواعها

1 - الطريقة أو الاسلوب نو ديلينج ديسك
No Dealing Desk - NDD

هذه الشركات ( بغض النظر عن نوعها ) هي شركات تنقل الصفقات مباشرة الى البنوك والمؤسسات الاكبر المتصلة بها.

والشركات التي تعمل بهذا الاسلوب يفترض ان توفر اسعار ممتازة وفروق اسعار ممتازة ايضا كما ان الشركات المحترمة التي تعمل بهذا الاسلوب لا تقوم باعادة تسعير re-quote الاسعار سواء وقت الاخبار او غيره.

يجب التذكير مرة ثانية ان هذه الشركات يمكن ان تكون من اي نوع ولكن كونها تتعامل مع البنوك بشكل مباشر وفي كل صفقة فإنها تتميز عن غيرها في هذه النقطة. ولكن هذا لا يعني انها لا تدخل ضد المتداول في صفقاته.

ومن الجدير ذكره أن هذه الشركات تستخدم اسلوب Straight Through Processing أو STP في تمرير الصفقات الى البنوك الكبيرة أوالمؤسسات المالية الاكبر وايضا البروكزر الاخرى ( قد يطلق على المؤسسات المالية و البنوك الكبيرة معا بمصطلح الانتربانك Interbank )

اضافة الى ذلك فإن الشركات التي تعمل بأسلوب NDD ليس بالضرورة أن تكون من شركات صناع السوق فقد تكون من ضمن شركات شبكات الاتصال الالكتروني للتداول ECN trading.

2 - الأسلوب او الطريقة ديلنج ديسك
Dealing Desk -DD

هذه الشركات تقوم بتنفيذ الصفقات محليا أي داخل الشركة وبالطبع تدخل الشركة ضد المتداول وتنتظر نتيجة الصفقة .. اذا كانت خاسرة بالنسبة للمتداول فإن هذا ربح للشركة وتنتهي رحلة الصفقة الى هذه النقطة. اما اذا كانت نتيجة الصفقة ربح للمتداول فإن الشركة هنا خاسرة وعليها تمرير الصفقة الى البنوك او المؤسسات الاكبر المتصلة بها لاكمال الصفقة.

بالطبع هذا النوع من الشركات يسعى لخسارة العميل وقد يلجأ لاساليب غير شرعية للحصول على الربح مثل رفع الاسعار و رفع السبريد رغم ان معظم هذه الشركات تثبت السبريد الا في اوقات الاخبار ولكن هذا لا يمنعها من تحريك السعر لينزلق 20 او 30 نقطة او اكثر مرة واحدة.

هذه الشركات بالطبع لا تعمل بالاسلوب FTP أي Straight Through Processing مع صفقات العملاء لانها لا تمرر الصفقة مباشرة للانتربانك ( البنوك والمؤسسات المالية والبروكرز الاكبر )

[ehabm]

أجندة البنك المركزي الأوروبي - 2014








التاريخ النشر الفترة الزمنية Jan09
قرار الفائدة الأوروبياجتماع لمدة يوم واحد في فرانكفورتFeb06
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في فرانكفورتMar06
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في فرانكفورتApr03
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في فرانكفورتMay08
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في بلجيكاJun05
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في فرانكفورتJul03
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في فرانكفورتAug07
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في فرانكفورتSep04
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في فرانكفورتOct02
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في روماNov06
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في فرانكفورتDec04
قرار الفائدة الاوروبياجتماع لمدة يوم واحد في فرانكفورت

[saykooo]

بالتوفيق إن شاء الله