V poslední době postupně narůstá obtížnost meme transakcí v ekosystému Solana a ubývá „zlatých psů“, v tomto prostředí však stále existuje řada „chytrých peněženek“, které stále vydělávají obrovské zisky. Které adresy stále „tisknou peníze“, jaké mají transakční charakteristiky a jaké ukazatele jsou klíčem k úspěchu?

V tomto článku Odaily roztřídil adresy 27 populárních tokenů meme na velkém trhu v první řadě a vytvořil souhrnné statistiky jejich dat, celkem 1 080 adres peněženek, aby odpověděl na výše uvedené otázky. v:

  • Tržní kapitalizace: více než 1 milion $, včetně hrstky tokenů přes 10 milionů $ ($rocky) a tokenů přes 100 milionů $ ($BILLY);

  • Adresy v přední řadě: 40 hlavních adres každého tokenu, každá adresa má zisk v řádu tisíců až stovek tisíc dolarů na odpovídajícím tokenu;

  • Zdroj dat: Převážně z GMGN, některá data o míře výher z cielo.

Předzpracování a zlomkové algoritmy

Tato část podrobně popisuje metody zpracování vzorků, statistické dimenze a zlomkové algoritmy Čtenáři, kteří chtějí znát pouze závěr, mohou přímo zkontrolovat následující kapitolu.

předzpracování

Následující zpracování bylo provedeno na 1 080 adresách peněženky v přední řadě

  • LP adresy a výměnné adresy (jako Matcha, Gate.io atd.) jsou eliminovány;

  • Duplicitní adresy jsou eliminovány (stejná adresa se stává první řadou pro více tokenů s vysokou tržní kapitalizací);

  • Adresy, které nikdy nezakoupily žádné tokeny do 30. dne, jsou odstraněny;

  • Adresy, jejichž absolutní hodnota zisku za 30 dní je nižší než 10 USD, jsou vyřazeny (z důvodu velkých konfliktů s následným systémem hodnocení nebudou prozatím zahrnuty);

  • Adresy, jejichž výherní kurzy nelze vypočítat ze strany GMGN a cielo, nebudou prozatím zahrnuty.

Po zpracování zbývá celkem 541 adres peněženek, které jsou hodnoceny prostřednictvím následujících dimenzí:

statistický rozměr

Peněženky jsou hodnoceny podle míry výher, stability a ziskovosti a skóre se počítá prostřednictvím následujících šesti dimenzí:

  1. 30denní míra výher peněženky;

  2. Průměrný počet nákupů do zisku (30denní zisk ÷ 30denní počet nákupů);

  3. Průměrný počet prodejů versus zisk (zisk za 30 dní ÷ počet prodejů za 30 dní);

  4. Celková výše zisku;

  5. Absolutní hodnota podílu prvních tří zisků na celkovém zisku (čím vyšší podíl, tím nestabilnější zisk a nižší skóre. Může se také stát, že jeden token přináší velký zisk a zbytek je totální ztráta a celkový zisk je velmi malý nízký, což má za následek vysoký poměr);

  6. Absolutní hodnota podílu tří největších ztrát na celkovém zisku (čím vyšší podíl, tím větší retracement a nižší skóre);

Metoda výpočtu skóre

Z-Score (standardní skóre) se zde používá k výpočtu skóre Každý z výše uvedených šesti ukazatelů bude po výpočtu pomocí Z-skóre distribuován v intervalu [0, 1], takže nejvyšší skóre bude 6 bodů.

Kdo vydělává hodně peněz?

Po zpracování a výpočtu výše uvedenou metodou je nejvyšší skóre 4,85 bodů. Tato adresa se za posledních 30 dní obchodovala pouze 42krát, s mírou výher 100 %. celkový zisk 436 000 USD. Tři největší ztráty byly sečteny na pouhých 8 000 USD.

Nejnižší skóre je 1,1 bodu. Tato adresa se obchodovala 29krát za 30 dní, s mírou výher 0 % a ztrátou 38 000 USD na 30. místě. Nejdůležitější bylo, že tři největší zisky činily 40 000 USD, ale tři největší ztráty činily 38 000 USD.

Charakteristika prvních deseti mistrů

Vypočítejte průměr adres s komplexním skóre v první desítce.

  1. Míra výher v peněžence za 30 dní: 63,55 % (průměr dalších 90 lidí je 63,58 %)

  2. Průměrný počet nákupů k zisku: 4 717 USD na nákup (průměr pro dalších 90 je 623 USD)

  3. Průměrný počet prodejů versus zisk: 4 090 USD na prodej (průměr pro příštích 90 je 628 USD)

  4. Celková výše zisku: 980 000 USD (průměrná hodnota pro dalších 90 lidí je 279 000 USD);

  5. Absolutní hodnota podílu prvních tří zisků na celkovém zisku: 90,8 % (průměr dalších 90 je 90,67 %)

  6. Absolutní hodnota tří největších ztrát k celkovému zisku: 11,07 % (průměr dalších 90 je 11,62 %)

Dá se dojít k závěru, že 100 nejlepších hráčů je v síle téměř stejné a 10 nejlepších hráčů má jen malou výhodu v ovládání retracementu. Když jsou ostatní údaje téměř stejné, rozdíl mezi adresami 11-100 v ukazatelích 2 a 3 je způsoben hlavně tím, že částka každého nákupu je relativně malá, takže skóre je nízké.

Prvních deset adres je:

  • 6FNbu3i6vpigXMatC6SyWKibUAdJyyX8nM8WDtZCNcEz

  • 6xUL8CUfV1fzd3UQoDBs7agWNXpwyE5q56css1wHNFFU

  • 4J5rDTvRbzjuKkB4B9rvNEvDz6f1BEBzUVT5mdctKHoT

  • 9v6RGY46wf672PtpYMxCJ1nvrVTrukUDn1AjE634rvCf

  • GpNbukV5nggkJfsEEbKrJaZkdgYcNWCAaD91Mi4MmGQi

  • DNfuF1L62WWyW3pNakVkyGGFzVVhj4Yr52jSmdTyeBHm

  • FTg1gqW7vPm4kdU1LPM7JJnizbgPdRDy2PitKw6mY27j

  • 69ngexW9UkgRp5KFjLpaK9XNSCxUFmps6jYmqhK3q6m9

  • 7XgBprwnRfFHd287pnNQj4AZ6Yb9QE5pJ6ChQ3zhsGpJ

  • 4Be9CvxqHW6BYiRAxW9Q3xu1ycTMWaL5z8NX4HR3ha7t

Jaký je rozdíl mezi 101 a 200?

Průměrné údaje o peněžence uživatelů se skóre od 101 do 200 jsou následující:

  1. 30denní míra výher v peněžence: 45 %

  2. Průměrný počet nákupů k zisku: 317 $

  3. Průměrný počet prodejů versus zisk: 425 USD

  4. Celkový zisk: 129 000 $

  5. Absolutní hodnota tří největších zisků k celkovému zisku: 145 %

  6. Absolutní hodnota tří největších ztrát k celkovému zisku: 25 %

Je vidět, že v 6 dimenzích jsou značné mezery. Nejzřetelnější rozdíl je mezi ukazatelem 2 „průměrný počet nákupů k zisku“ a ukazatelem 6 ztrátovost. To může znamenat, že když je míra výher nedostatečná, lidí je více zájem o nákup, což má za následek nedostatečné zisky a zesílené retracementy.

Co udělalo deset nejhorších lidí?

  • Míra výher peněženky za 0 dní: 17 %

  • Průměrný počet nákupů versus zisk: -1 0797 $

  • Průměrný počet prodejů versus zisk: -2 3547 USD

  • Celkový zisk: -146 000 USD

  • Absolutní hodnota tří největších zisků k celkovému zisku: 2 092 %

  • Absolutní hodnota tří největších ztrát k celkovému zisku: 642 %

Stojí za zmínku, že mezi deseti adresami s nejnižším skóre měly tři adresy největší zisky 694 000 USD, 403 000 USD a 150 000 USD, ale jejich konečné celkové zisky byly velmi nízké.

Co je klíčem k úspěchu?

Při obchodování je často obtížné vzít v úvahu více ukazatelů, jako je míra výher, poměr zisků a ztrát, retracement atd. Na jaký aspekt bychom se měli zaměřit, abychom posílili nejúčinnější způsob, jak zvýšit růst čistého jmění účtu v meme? obchodování?

Pearsonův korelační koeficient se zde používá k výpočtu vztahu mezi více indikátory a konečným skóre.

  • Míra výher má nejsilnější korelaci s body (0,610), což ilustruje, že Solanův meme je stále extrémně rychlým bojištěm PvP a udržení míry výher je důležitější než udržení poměru zisků a ztrát (Diamantová ruka selhala).

  • Druhou nejsilnější korelací je maximální ztrátový poměr (-0,495), který ukazuje, že kontrola retracementu je také klíčovým faktorem, který vyžaduje, aby obchodníci kontrolovali zúčastněné pozice nebo včas zastavovali ztráty (ti, kteří mají rádi jeden visící hřeb, se mohou připojit k nejnepořádnějším deseti - balíček pro osobu).

  • Všechny korelační koeficienty mezi ostatními indikátory a skóre spadají do „kategorie slabé korelace“.

  • Počet výstřelů zcela nesouvisí se skóre, což znamená, že ať už jde o divoké P a prudké P, nebo o občasný výstřel, výsledek je v zásadě stejný (což může znamenat, že účast většiny žetonů pump.fun je hodit kostkou, což nakonec vyhovuje zákonu velkých čísel).

na závěr

Abych to shrnul, na PvP bojišti memů Solana je klíčem k vítězství rychle uniknout a méně prohrát.

Odaily mi připomíná, že v meme investování existují rizika. Tento článek slouží pouze jako reference Konkrétní investiční cíle a styly musí určit sami investoři.

Příloha (100 nejlepších adres pro chytré peníze)

  • 6FNbu3i6vpigXMatC6SyWKibUAdJyyX8nM8WDtZCNcEz

  • 6xUL8CUfV1fzd3UQoDBs7agWNXpwyE5q56css1wHNFFU

  • 4J5rDTvRbzjuKkB4B9rvNEvDz6f1BEBzUVT5mdctKHoT

  • 9v6RGY46wf672PtpYMxCJ1nvrVTrukUDn1AjE634rvCf

  • GpNbukV5nggkJfsEEbKrJaZkdgYcNWCAaD91Mi4MmGQi

  • DNfuF1L62WWyW3pNakVkyGGFzVVhj4Yr52jSmdTyeBHm

  • FTg1gqW7vPm4kdU1LPM7JJnizbgPdRDy2PitKw6mY27j

  • 69ngexW9UkgRp5KFjLpaK9XNSCxUFmps6jYmqhK3q6m9

  • 7XgBprwnRfFHd287pnNQj4AZ6Yb9QE5pJ6ChQ3zhsGpJ

  • 4Be9CvxqHW6BYiRAxW9Q3xu1ycTMWaL5z8NX4HR3ha7t

  • 5wPWthsivjuGi43WbTo5LdSjDTJ8pXSSHyfXWVojJjUF

  • 27nKnCT3DD5NLJw3xbq3KDL3thx6KTe6DmrRCbi2uszE

  • 2zc9rfAQybucpfQxdgW9otWBFnqxDoz5Fva1vD2wmaha

  • 6HRZ8qLqmAuJ3anksqAEHLqwN7akoCU1ZjihQyoQbK64

  • ENRayX3P4At1eBj87TZJvZT1JVCAykwwYB5SjKT6Y2ZA

  • D49JMtrnenWigKNWxrACTyXfybZLjKsufXvdcD1ng8BA

  • DVFpA1mKBWSEuyuiWXQEdrhkyZ8mSPM2Fe7y1KhbbqxT

  • 7HUpxcqNkUF2sGsNcTPMTWTVXok9mUiG8QcRJHM61jys

  • 8deJ9xeUvXSJwicYptA9mHsU2rN2pDx37KWzkDkEXhU6

  • CeoqFgsd6sob3S1Ka7qDnXj1e76MweXx2cwUrjVqmRmv

  • 6p8cxa2G17qaJf4LnoioyQ2vjmfaY91hc2cYghQiovXf

  • 9NmtJ6MpuH8mzNnbQHvwaVpKbs3T51nr6VMFRTshNCMS

  • 8r5Y6gRPBLoiT4jSGgpMwPPn4PitdSuKqDGPUx2aU5Wh

  • 79CmfobG1sLjUZRyT9nUzfwy5xcJuWETMqTMVxFqNFwh

  • 6AtHTM75tnpvazEwMBmd2spbxcQFTBqrNxNKUvTWxUMp

  • A4vCNjNJxs6UxsHT99oNkNZaoLBBYS7ZF4RwaPwZ7PKp

  • 8yJFWmVTQq69p6VJxGwpzW7ii7c5J9GRATHCNMMQPydj

  • EKWkKPRGEQzTHW32j7i4hbtzoW6s3ZGAfL7T8RkSvrhJ

  • FfCmMs68EYGkd3mnMf7T7uLRxEh5z1cY7TVpqawQxCEF

  • HbzEtahBdLk61kCP9wgqEecvP5oebFaqWHCANJupYM8Q

  • Ffb9SFFAFgBhiEU1XUj3r4JEz5Rva7SUfEAJWFinpUau

  • Eb5u4wu1bjjyeytxiuatuqNGGQLFFHjcW9rLeTiGzrMf

  • HS8BjVNAT4m36hLnD3GZvc74Y8iMVkx7pYhiMSDv1pWm

  • AVAZvHLR2PcWpDf8BXY4rVxNHYRBytycHkcB5z5QNXYm

  • 12L63BUpPKi8ZDdD1Kj5dsyPcozjAc1vTQpVwLbBa19H

  • 6YQSZp2mnp8BUMyMkT7MPg33YHXtnJVBPvS8wNStiF6H

  • 9ru9BSVFSUqSRQFwdjjnkzQGf9yUdpRTjpjXPKc4BvxX

  • 4mbEf27m7XVGSuFpiAQiRxCyX5Epu2qd2gevY2joPmQk

  • Cgzgw9agWXSJPHPWXFoM4W5iKeUi1dNVREfq5u86XMKx

  • ExCsisSuZuXmnuPMNVUiR7zTejfN3kmZdVidSExQE1vc

  • BrFcBzjdb6iWgnogjaDws8CxnB6ApWtacCtUtsgzEHCf

  • 9oTsfYWULoX9V9X1xJosKquiv2RUxia6XTLZHn6aa5BN

  • 5mta8pCqi2Zm3kFWLyMXseZtAFpHd5m2vHLh7N7hWyqX

  • 3kebnKw7cPdSkLRfiMEALyZJGZ4wdiSRvmoN4rD1yPzV

  • 8Ga6pH8cpxspHEeF9Q3nc6BTgHCxnMwMJvvvecErLux7

  • Bgm3tCLEcUQweuDcYARyoXioLCQQ3pdMYLMoneKdKP2m

  • 9vuf62XM3nf1TqceYYfd5RUawZ1rvmVYJJRmhc5e9Lgt

  • HiJ46Rrgdx7hmsgaibmi9LEM7U5nsHmVD22rngwk4Udc

  • 7UiWFNRmbwFph7247WTzfxGHqELDigqpsiysb3y3tKQf

  • E8hK8YbE8iBPywf4Q9TahgAT42Az2jgJL6uCHcpkP196

  • ARGivPcb6uapd5N3EFMAzpWDZ4wRxriMH1kkdeFHYUvS

  • 5cN5vAuXpRfE56QJTKFxw7m3UkuVVcZMjTwGb2DQZkrG

  • DKwybycDSWidrHfpMjaahUsT1Yid3kig86ncXPAGE7AU

  • EceAXcGP69ZKCnXougTSpuHoGrLZT7e9hkxXmDPx8Qcd

  • GYGazbafxrSffoFF6xPUwVmqnV8CziwkD89KijUorhHi

  • H6azfrDwWFmQav8UMLiofEi73q6uZVv9geNqpy6VQXV9

  • ErG9AkyQQvf7j8rha71dtba2zxqmEfPfc819TMzAbnWk

  • B4M9RqyTF9jF5Zb8ZG9ZeLkvWXCeKMAq6TdE9L4NqUr2

  • HkiCryXaSgvYPHenUv2YYfcoYd8HcNgUUDKZdScpyP6Z

  • 99qwBygWc1nPo9AvKgLbKDXxSkdmvy5CXTNk5CWVwzGT

  • 5B3wpkaPZAKSZpYxmyMx5xNpeRZy67WdFNGQJToziAHP

  • DosUh54Scj73jcPepYmiFPAzmn3oQYyd94FZqwNmBeGC

  • Hp7fx5PoK6jg7brkJYiQ1fdAR73fZpwtFZCuUPTY8pVg

  • ArSJoBSqugxk8s1ub56YENhDvHXneCnfXJujzpugkCbT

  • Et45ydaesDDBN1zjXA9m7iTqgatTnxL6MrMgtWNfCbuX

  • 8A4yM724ep3dqv9GQ7Rx3B9QcV8Tjc2H1toHAnEEmAeK

  • JDkA2zGDoL184ZCxkETmZMUucZve3S9iCpCygK7X383m

  • 7dMyG1PVNpqz9FpxyGAg7kkhVQmQ9zUJHwQw6RHs4vyo

  • Eq38QQAc2auEEoXKx2iV7sXhGzmUaVMwf2SzHmw6cg4u

  • 7fLjm9dYn9chMXX58Au2H1p3cwoTvh3Ri3erm1bxWXk2

  • HF9G11htJrFUGD5cpj8t9Fks7DZ4eJy78YqmrAZquydg

  • 4bUb5YV7zcvabHsPd7NTpvMmbdMJkTwAtvY269PjNFh8

  • FvTBarKFhrnhL9Q55bSJnMmAdXisayUb5u96eLejhMF9

  • 4ZCo5NLb1KxRymHaWh341WidGF3nYqBGanhHoq4HUGaf

  • CuEeVczBi4ahyc6kwDodA24CzLVbk5wWUaMnL21da8Ws

  • 8MaVa9kdt3NW4Q5HyNAm1X5LbR8PQRVDc1W8NMVK88D5

  • CPydqKcEEeKTR6wt3L15G8S5Ea4bxjS2vvjiW9vw1UwK

  • 34ZEH778zL8ctkLwxxERLX5ZnUu6MuFyX9CWrs8kucMw

  • 6CHhn9g1F7msGdekeJTtAcC6EsaEeHBCn6xz6hKpqhsQ

  • CMcHRygKpNG2Jx83T1cTiqAvg55mYXv6uSwjhFzLwQFc

  • 4q7rNU1nRUWY14vaLPpzpc2C756UQE36vaDwphBpLf2s

  • AgMroLKUzcvHcvS79xDJmg9ZeuvReyvNxTLunyzqh1nZ

  • FxqnyvqQbqvfzKZ7uNgu3aFfJzD7FPYi4J7foMwYJgMu

  • Gb8hF3dex5XsDYMFThaCUvLQngshMJbKuU4fc9PjiVp1

  • 6Y9shDFcKwXh16SR1hatzSsWCBQctjY8VCGbyLWY8NFp

  • DKgvpfttzmJqZXdavDwTxwSVkajibjzJnN2FA99dyciK

  • 4n1pWS2RLCg4tRoWU3RCpf5YT6tP41rBDJ25TEyi5cMK

  • 5aR9jGBLnko6YfbnC8heWhFzwtf267StEUSobN6N8Eap

  • 9nhwAE4d2FPeRngHSvDfz4J5JqCxhAnm6xL88wnNKAbu

  • CVu6fpZFZMnWvQfun1yKjje3kV8L14i5knQ9PLKyzLE

  • 62LBFpTA85Z4hHYofP79NiSozxHQWTh88MQzmFFRbgQo

  • GTPPYMjBbuAp4hbQTHidEMwS3Gyy34ysR4fYLRd6aPjt

  • 2m5498hY3hpSvm1pVyZwwyU6bpQGFGu3PADSoEoZFXQB

  • CySCk3xgpsnkYe1B4XByg75UiHhwM8XEv5FVDCKGGdr4

  • HPx7GxQjaVvox8kcBvCkUKSSh4oYm4TUeB8fXG9oGuZM

  • HFtjJ4Ud1bn4gv1sZznBffpRDYdLK53vCLoDhm9Ks82R

  • 28ipXVfkdmu1PDowCHbcSfzkpH9edZmSiVoDhY5xGVfR

  • 3ZXQXrHAqNUcFgApjS9BDBkG8J14h5rxrQNAmAwqqEGH

  • FTKTNFqeu9wzckDzmsaL1dTgB19BK6fE6DMTHdbETtd1

[Odmítnutí odpovědnosti] Na trhu existují rizika, takže investice musí být opatrné. Tento článek nepředstavuje investiční poradenství a uživatelé by měli zvážit, zda jsou jakékoli názory, názory nebo závěry obsažené v tomto článku vhodné pro jejich konkrétní okolnosti. Investujte podle toho a činíte tak na vlastní riziko.

  • Tento článek je přetištěn se svolením od: "Foresight News"

  • Původní autor: Nan Zhi, Odaily Planet Daily