Récemment, j'ai commencé à utiliser l'outil @faster100x. Auparavant, je ne prêtais pas trop attention au processus de détection des whales, mais ces derniers temps, c'est vraiment de plus en plus intéressant. J'ai déjà discrètement collecté pas mal d'adresses de portefeuilles suspectés d'appartenir à des whales, les données s'accumulent de plus en plus, et cela me donne plus de confiance pour les analyses.
Commençons par parler d'un projet que j'ai récemment surveillé — $CLIPPY 7eMJmn1bYWSQEwxAX7CyngBzGNGu1cT582asKxxRpump. Au début, je n'y ai pas prêté attention quand @a1lon9 a tweeté, mais à trois heures du matin, j'ai soudainement vu ce projet, et en y regardant de plus près, ses signaux correspondaient parfaitement aux tweets d'ALON. En regardant son graphique K, il est clair qu'il y a des whales impliqués. Ensuite, en utilisant la fonction "Analyse des portefeuilles communs" de @faster100x, j'ai sélectionné les données de portefeuille de CLIPPY et BOSS, et j'ai découvert qu'un grand nombre de portefeuilles dormants avaient des positions. Ces portefeuilles dormants sont souvent un signe de whales. En combinant cela avec les facteurs externes des réseaux sociaux, une bonne narration + des whales, le signal global est très clair.
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