diff --git a/.ipynb_checkpoints/main-checkpoint.ipynb b/.ipynb_checkpoints/main-checkpoint.ipynb
index 8720304..7697184 100644
--- a/.ipynb_checkpoints/main-checkpoint.ipynb
+++ b/.ipynb_checkpoints/main-checkpoint.ipynb
@@ -105,10 +105,10 @@
     "        ]\n",
     "        final_scenario_df = pd.DataFrame(row_list, columns = cols)\n",
     "        final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME_PCT'] = final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME']/\\\n",
-    "        final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100\n",
+    "                                                        final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100\n",
     "        final_scenario_df['Segment'] = 'Default'\n",
     "        final_scenario_df['SAR_FLAG'] = 'N'\n",
-    "        final_scenario_df['Risk'] = 'Low Risk'\n",
+    "        final_scenario_df['Risk'] = 'Medium Risk'\n",
     "        final_scenario_df.dropna(inplace=True)\n",
     "        # final_scenario_df['RUN_DATE'] = final_scenario_df['END_DATE']\n",
     "        return final_scenario_df\n"
diff --git a/main.ipynb b/main.ipynb
index 8720304..7697184 100644
--- a/main.ipynb
+++ b/main.ipynb
@@ -105,10 +105,10 @@
     "        ]\n",
     "        final_scenario_df = pd.DataFrame(row_list, columns = cols)\n",
     "        final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME_PCT'] = final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME']/\\\n",
-    "        final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100\n",
+    "                                                        final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100\n",
     "        final_scenario_df['Segment'] = 'Default'\n",
     "        final_scenario_df['SAR_FLAG'] = 'N'\n",
-    "        final_scenario_df['Risk'] = 'Low Risk'\n",
+    "        final_scenario_df['Risk'] = 'Medium Risk'\n",
     "        final_scenario_df.dropna(inplace=True)\n",
     "        # final_scenario_df['RUN_DATE'] = final_scenario_df['END_DATE']\n",
     "        return final_scenario_df\n"
diff --git a/main.py b/main.py
index 6a08ef5..7bd671e 100644
--- a/main.py
+++ b/main.py
@@ -102,10 +102,10 @@ class Scenario:
         ]
         final_scenario_df = pd.DataFrame(row_list, columns = cols)
         final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME_PCT'] = final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME']/\
-        final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100
+                                                        final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100
         final_scenario_df['Segment'] = 'Default'
         final_scenario_df['SAR_FLAG'] = 'N'
-        final_scenario_df['Risk'] = 'Low Risk'
+        final_scenario_df['Risk'] = 'Medium Risk'
         final_scenario_df.dropna(inplace=True)
         # final_scenario_df['RUN_DATE'] = final_scenario_df['END_DATE']
         return final_scenario_df