
作者:sky53 ττ 來源:X,@sky_gpt
一分鐘揭秘:鏈上分析找到 $TRUMP 的莊。 來看看其背後的籌碼分布和超級大戶動作,讀完了你可能會知道 $TRUMP 是否要賣了。
$TRUMP 的做市商是 Wintermute!
首先,$TRUMP 於 1月19日10點 正式發行,所以從那天的數據開始分析。
我將 $TRUMP 的鏈上分析根據籌碼分布分為 5個維度 :
1. 持幣地址分析
2. 行為經濟學
3. 智能合約
4. Top3 獲利地址分析
5. Top3 holder 地址分析
那我們先從 「 持幣地址分析 」 開始,看看 $TRUMP 是咋樣的。
1. 持幣地址分析
外部做市商主要為 Wintermute :
• 9un5wqE3q4oCjyrDkwsdD48KteCJitQX5978Vh7KKxHo
• AC5RDfQFmDS1deWZos921JfqscXdByf8BKHs5ACWjtW2
• FWznbcNXWQuHTawe9RxvQ2LdCENssh12dsznf4RiouN5
另外還有一個疑似大戶的地址:
• 2hrFEWiLwC2mrBd9cu3cFZEh1hKQ86y7AozE4MyiZxMm
• A3ZcnXcCnLDWsCgxMDryqFPLCP6dpMGEs5eaHHwjm6Sg
Trump 集團主要地址(也就是莊家地址):
• 5e2qRc1DNEXmyxP8qwPwJhRWjef7usLyi7v5xjqLr5G7
• GRvmQxtFRqtQZYaeF8bUqH8FrDHoK5Eabs5aYyU34bPg
• A8nPhpCJqtqHdqUk35Uj9Hy2YsGXFkCZGuNwvkD3k7VC
可以看到這些錢包持倉都非常靠前,說明 $TRUMP 是 強莊幣 。
2. 行為經濟學
從交易頻率分析 :
• 0-1kU 的散戶佔據大部分交易。
• 從資金量來看, 1kU 到 100wU 的交易者為主力軍。
• 1wU 以上 的交易次數少,但資金佔比超過 95% 。
資金量較小的散戶更傾向於追漲殺跌,頻繁交易。而大戶則買定離手,交易次數較少。
從大戶動作分析 :
除了一個名為 Trump 巨鯨 的地址仍在買入外,不少大戶已經開始賣出,賣出金額較為整齊,可能在執行交易計劃。
3. 智能合約分析
這是一個非常基礎的 Solana 代幣。 控制權集中, 代幣數據不可變,創作者僅留下一個存儲連結指向內容。沒有複雜功能,也沒有特別的安全設計。總體來看更像是宣傳或話題代幣,投資需謹慎。
4. Top3 獲利地址分析
Top1 獲利地址(買得早,逐步減倉)
單幣 總利潤 :+$40.7M (+5528%),約 4070 萬美元 ,單幣翻 55倍 。已套現 36.3M ,還有 4.4M 未賣出,套現比例 8/9 。
我看了下該地址持倉,有效的不多,不知道為什麼單幣 $TRUMP 賺麻了 可能是某個degen的多號之一。
• 地址 : 3AWDTDGZiW8joyfA52LKL7GUWLoKBCBUBLUE5JoWgBCu
Top2 獲利地址(買的多,右側交易,還會抄底降低成本)
單幣 總利潤 :+$31.5M (+6213.6%),約 3100 萬美元 ,單幣翻不到 1倍 。右側交易高手,擅長抄底降低成本。
我看了下該地址持倉,買過不少歸零的但他還花了130w美金買了川普老婆,買的還挺早。
• 地址 : 3AWDTDGZiW8joyfA52LKL7GUWLoKBCBUBLUE5JoWgBCu
Top3 獲利地址(買的早,賣了不少)
單幣 總利潤 :+$28.4M (+98.7%),約 2800 萬美元 ,單幣翻不到 1倍 。
主要依賴早期買入和大量持倉獲利。看了下其他操作,主要是一些撤池子的代幣,但可以追蹤下其 transfer 的地址。
• 地址 : GiQtBSJ8utNu9qQ9seCUD6bye5AUH4sesSBP9hEHZFVx
5. Top3 holder 地址分析
Top1 holder
這個地址就是川普集團的地址之一了持倉 80%的 $TRUMP最近買了川普老婆的代幣和maga還是有跟蹤價值的,有點類似官方鏈上喊單
• 地址 : 2RH6rUTPBJ9rUDPpuV9b8z1YL56k1tYU6Uk5ZoaEFFSK
Top2 holder
這是Binance的地址, 持倉 4.26%的 $TRUMP,經常買入美國總統相關幣種(如 HERO、MAGA),有一定追蹤價值。
• 地址 : 5tzFkiKscXHK5ZXCGbXZxdw7gTjjD1mBwuoFbhUvuAi9
Top3 holder
持倉 1.45%,曾參與撤池子行為,可能為「鐮刀」地址。
• 地址 : GRvmQxtFRqtQZYaeF8bUqH8FrDHoK5Eabs5aYyU34bPg
以上就是 $TRUMP 的鏈上數據分析