نتعامل مع كل متغير سوق مهم تقريبًا كسلسلة زمنية:
- السعر مع مرور الوقت
- الحجم مع مرور الوقت
- الفائدة المفتوحة مع مرور الوقت
- السيولة مع مرور الوقت
يظل تحليل ملكية الرموز غريبًا كأنه لقطة ثابتة.
تفتح أداة مثل @Bubblemaps.io ، تنظر إلى تجمعات المحفظة الحالية وتحاول إعادة بناء كيف انتهى الأمر إلى هناك.
يغيّر الإصدار المُحدَّث الجديد من Bubblemaps ذلك.
يمكنك الآن النقر مباشرةً على شمعة تاريخية ورؤية توزيع الحملة في تلك اللحظة من الزمن.
يبدو ذلك بسيطًا، لكنه يخلق طريقة مختلفة تمامًا للتحقيق في الرمز.
تخيّل أن السعر يبدأ بالتحرّك يوم الإثنين، وأن هناك تجمعًا مشبوهًا يصبح واضحًا بحلول يوم الجمعة.
السؤال المفيد ليس فقط ما إذا كانت تلك المحافظ متصلة اليوم.
أريد أن أعرف كيف كانت الخريطة تبدو قبل يوم الإثنين.
هل كان التجمع قد تشكّل بالفعل؟
هل تراكمت تلك المحافظ أثناء الانتقال؟
هل زادت التركّزات بينما توسّع السعر، أم أن التوزيع أصبح فعليًا أكثر صحة؟
الآن أنت تقارن تغيّرات هيكل الملكية مقابل تغيّرات السعر بدلًا من محاولة استنتاج كل شيء من الحالة النهائية.
يضيف Bubblemaps Score طبقة إضافية عبر الإشارة إلى أشياء مثل التجمعات الداخلية والمحافظ المُجمّعة، بينما تمنح تسميات المحافظ التي تمت مراجعتها من قبل مختصين سياقًا أكبر حول ما الذي تبحث عنه.
تضيف المنصة المُعاد تصميمها أيضًا موجزات جديدة/متّجهة عبر السلاسل، ومُرشّحات سوق قابلة للتخصيص، وروابط/حسابات مشاريع تمت مراجعتها، وتنفيذ عبر عملية swap المدمجة.
لكن التوزيع التاريخي هو الجزء الذي سأقضي بعض الوقت معه إذا كنت تستخدم بالفعل Bubblemaps.
تخبرك خريطة الفقاعات بكيفية ارتباط العرض.
يمكن أن تخبرك سلسلة من خرائط الفقاعات كيف تطوّرت تلك الاتصالات.
🔗 تتوفر الآن مجموعة بيانات أكثر ثراءً على v2.bubblemaps.io