一分鐘揭秘:鏈上分析找到TRUMP 的莊

作者:sky53 ττ 來源:X,@sky_gpt

一分鐘揭秘:鏈上分析找到$TRUMP 的莊。 來看看背後的籌碼分佈和超級大戶動作,讀完了你可能會知道$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,所以從當天的數據開始分析。

我將$TRUMP 的鏈上分析根據籌碼分佈分為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 位址分析

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

可以看到這些皮夾持倉都非常靠前,說明$TRUMP 是強莊幣。

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2. 行為經濟學

從交易頻率分析:

• 0-1kU 的散戶佔大部分交易。

• 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,但資金佔超過95%。

資金量較小的散戶更傾向追漲殺跌,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。

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3. 智能合約分析

這是一個非常基礎的Solana 代幣。控制權集中,代幣資料不可變,創作者只留下一個儲存連結指向內容。沒有複雜功能,也沒有特別的安全設計。整體來看更像是宣傳或話題代幣,投資需謹慎。

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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4,070 萬美元,單幣增加55倍。已套現36.3M,另有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

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Top2 獲利地址(買的多,右側交易,也會抄底降低成本)

單幣總利潤:+$31.5M (+6213.6%),約3,100 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

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Top3 獲利地址(買的早,賣了不少)

單幣總利潤:+$28.4M (+98.7%),約2,800 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。

• 位址:GiQtBSJ8utNu9qQ9seCUD6bye5AUH4sesSBP9hEHZFVx

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5. Top3 holder 位址分析

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 還是有追蹤價值的,有點類似官方鏈上喊單

• 地址:2RH6rUTPBJ9rUDPpuV9b8z1YL56k1tYU6Uk5ZoaEFFSK

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Top2 holder

這是Binance的地址,持股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

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Top3 holder

持倉1.45%,曾參與撤池子行為,可能為「鎌刀」地址。

• 地址:GRvmQxtFRqtQZYaeF8bUqH8FrDHoK5Eabs5aYyU34bPg

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以上就是$TRUMP 的鏈上資料分析

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