Aujourd’hui, deux actifs nommés DOG figurent dans le classement des smart money : l’un affiche un flux net entrant de 20,355 dollars, l’autre un flux net sortant de 825 dollars. Ce n’est pas le même token : ils ont simplement le même nom.
Les trois classements portent sur la chaîne BSC 56. Le classement de popularité et celui des smart money couvrent les dernières 24 heures, tandis que le classement des profits couvre 7 jours. Aujourd’hui, les 46 actifs du classement des smart money affichent au total un flux net entrant de 141,616 dollars : 31 sont dans le vert et 15 dans le rouge. Le chiffre paraît nettement inférieur aux centaines de milliers des derniers jours.
Mais ce classement est trié par adresse de contrat ; le nom n’est qu’une étiquette. En dehors de DOG, il y a aussi deux actifs nommés BI. Pour leur part détenue par les dix principaux porteurs, l’un est à 99.27 % et l’autre à 100 %. Parmi les trois actifs dont le nom évoque une boule de neige, AI智能雪球 affiche +151.78, 超级雪球 -1,499.80 et 雪球重生 -339.05, soit un flux net sortant total de 1,687 dollars. L’actif 超级雪球 a enregistré 13,925 transactions sur 24 heures, et sa variation de prix est indiquée à +4007 %. L’argent circule entre trois contrats portant le même nom ; en examiner un seul suffit à se tromper de tendance. Alors, quand on dit « tel token a enregistré tel flux net entrant », il faut vérifier l’adresse du contrat. Les noms chinois fondés sur des jeux de mots sont bien plus souvent en doublon que ceux des tokens natifs : deux mêmes caractères désignent souvent deux pools et deux groupes de personnes différents.
Le défaut du classement de popularité est ailleurs : il ne compte pas les personnes. Aujourd’hui, TSLAB totalise 2,834,109 discussions, générées par seulement 22 KOL. Il y a 24 heures, ce chiffre était de 104,102 : il a été multiplié par 27 en une journée. C’est encore plus extrême pour CRMB : 1 KOL génère à lui seul 688,935 discussions. À titre de comparaison, 271 KOL génèrent 6,803,068 discussions autour de BTC. En divisant le nombre de discussions par celui des KOL, on obtient 129,000 par personne pour TSLAB, contre 25,000 pour BTC, soit cinq fois plus. On parle dans les deux cas de popularité, mais l’un correspond à beaucoup de personnes qui disent chacune une phrase, l’autre à une personne qui en dit des dizaines de milliers.
Le classement des profits, lui, se lit à l’inverse. Les 23 adresses ont toutes réalisé des profits sur 7 jours, pour un total de 670,862 dollars. Si l’on répertorie les trois tokens les plus rentables pour chaque adresse, GANG apparaît dans les listes de 7 adresses. Ces 7 opérations totalisent 132,305 dollars, soit un cinquième du classement entier. IRYS et Q figurent chacun dans les listes de 5 adresses. Les adresses appartiennent à des personnes différentes, mais leurs gains reposent sur les mêmes tokens.
Demain, je consulterai les classements en trois étapes. D’abord, je vérifierai les adresses de contrat et la part détenue par les dix principaux porteurs. Ensuite, je calculerai le nombre de discussions par KOL. Enfin, je mesurerai le chevauchement entre les tokens à l’origine des profits. Les noms, c’est pour faire des recherches, pas pour tirer des conclusions.
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Les trois classements portent sur la chaîne BSC 56. Le classement de popularité et celui des smart money couvrent les dernières 24 heures, tandis que le classement des profits couvre 7 jours. Aujourd’hui, les 46 actifs du classement des smart money affichent au total un flux net entrant de 141,616 dollars : 31 sont dans le vert et 15 dans le rouge. Le chiffre paraît nettement inférieur aux centaines de milliers des derniers jours.
Mais ce classement est trié par adresse de contrat ; le nom n’est qu’une étiquette. En dehors de DOG, il y a aussi deux actifs nommés BI. Pour leur part détenue par les dix principaux porteurs, l’un est à 99.27 % et l’autre à 100 %. Parmi les trois actifs dont le nom évoque une boule de neige, AI智能雪球 affiche +151.78, 超级雪球 -1,499.80 et 雪球重生 -339.05, soit un flux net sortant total de 1,687 dollars. L’actif 超级雪球 a enregistré 13,925 transactions sur 24 heures, et sa variation de prix est indiquée à +4007 %. L’argent circule entre trois contrats portant le même nom ; en examiner un seul suffit à se tromper de tendance. Alors, quand on dit « tel token a enregistré tel flux net entrant », il faut vérifier l’adresse du contrat. Les noms chinois fondés sur des jeux de mots sont bien plus souvent en doublon que ceux des tokens natifs : deux mêmes caractères désignent souvent deux pools et deux groupes de personnes différents.
Le défaut du classement de popularité est ailleurs : il ne compte pas les personnes. Aujourd’hui, TSLAB totalise 2,834,109 discussions, générées par seulement 22 KOL. Il y a 24 heures, ce chiffre était de 104,102 : il a été multiplié par 27 en une journée. C’est encore plus extrême pour CRMB : 1 KOL génère à lui seul 688,935 discussions. À titre de comparaison, 271 KOL génèrent 6,803,068 discussions autour de BTC. En divisant le nombre de discussions par celui des KOL, on obtient 129,000 par personne pour TSLAB, contre 25,000 pour BTC, soit cinq fois plus. On parle dans les deux cas de popularité, mais l’un correspond à beaucoup de personnes qui disent chacune une phrase, l’autre à une personne qui en dit des dizaines de milliers.
Le classement des profits, lui, se lit à l’inverse. Les 23 adresses ont toutes réalisé des profits sur 7 jours, pour un total de 670,862 dollars. Si l’on répertorie les trois tokens les plus rentables pour chaque adresse, GANG apparaît dans les listes de 7 adresses. Ces 7 opérations totalisent 132,305 dollars, soit un cinquième du classement entier. IRYS et Q figurent chacun dans les listes de 5 adresses. Les adresses appartiennent à des personnes différentes, mais leurs gains reposent sur les mêmes tokens.
Demain, je consulterai les classements en trois étapes. D’abord, je vérifierai les adresses de contrat et la part détenue par les dix principaux porteurs. Ensuite, je calculerai le nombre de discussions par KOL. Enfin, je mesurerai le chevauchement entre les tokens à l’origine des profits. Les noms, c’est pour faire des recherches, pas pour tirer des conclusions.
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