About Teletype
Join
Богдан - Где ИКСЫ?!
@bogdangdex
March 28

Предсказывают ли высокие приоритетные комиссии успех токена? Анализ 138 000 запусков Pumpfun.

Когда на платформе Pumpfun запускается новый токен, первые несколько мест становятся полем битвы. Боты соревнуются за первенство, снайперы платят премиальные приоритетные сборы и сборы за посадку, а динамика цены на начальном этапе часто определяет, взлетит ли токен или рухнет.

Но действительно ли более высокие посадочные сборы коррелируют с успехом токена?

Мы проанализировали 138 481 запуск токена Pumpfun за последние 7 дней, отследив более 1,2 миллиона обменов в первые 10 слотов после каждого запуска. Результаты показывают удивительно сильную взаимосвязь между ранней конкуренцией за комиссию и динамикой цены.

Основные выводы

  • Коэффициент корреляции Спирмена: 0,447 — Сильная положительная взаимосвязь между общей суммой сборов за посадку и максимальной ценой.
  • Логарифмическая корреляция: 0,308 — Зависимость подчиняется степенному закону распределения.
  • Средняя комиссия за транзакцию за токен: 0,014 SOL в первых 10 слотах.
  • На начальном этапе общая сумма комиссионных сборов по некоторым токенам достигала 26,5 SOL.

Данные

Мы извлекли два набора данных из нашей базы данных ClickHouse:

  1. Запуск токенов : Все токены, созданные на Pumpfun за последние 7 дней (всего 179 773).
  2. Ранние обмены : Все обмены, происходящие в первые 10 слотов после слота создания каждого токена.

Запрос на сбор данных

Вот как мы получили данные о ранних свопах:

WITH token_launches AS (
    SELECT
        mint,
        slot as creation_slot
    FROM pumpfun_token_creation
    WHERE block_time >= now() - INTERVAL 7 DAY
)
SELECT
    s.base_coin as mint,
    s.slot,
    s.signing_wallet,
    s.direction,
    s.base_coin_amount,
    s.quote_coin_amount,
    s.top_level_transfers_json,
    t.creation_slot,
    s.slot - t.creation_slot as slots_after_launch,
    s.fee
FROM pumpfun_all_swaps s
INNER JOIN token_launches t ON s.base_coin = t.mint
WHERE s.slot >= t.creation_slot
    AND s.slot < t.creation_slot + 10
ORDER BY s.base_coin, s.slot

В результате мы получили 1 203 014 обменов по 167 471 токену , по которым наблюдалась торговая активность в первых 10 слотах.

Взимание платы за посадку

На Solana комиссии за посадку отображаются в основном как переводы средств в top_level_transfers_jsonполе. Мы извлекли общую сумму комиссий, уплаченных за каждый токен:

import json

def extract_total_lamports(transfers_json: str) -> int:
    """Extract total lamports from top_level_transfers_json."""
    if not transfers_json or transfers_json == '[]':
        return 0
    try:
        transfers = json.loads(transfers_json)
        total = 0
        for t in transfers:
            lamports = t.get('lamports', 0)
            # Handle string or int values
            if isinstance(lamports, str):
                total += int(lamports)
            else:
                total += lamports
        return total
    except (json.JSONDecodeError, TypeError, ValueError):
        return 0

Расчет максимальной цены

Для каждого обмена мы рассчитывали цену как отношение SOL к токенам:

def calculate_price(row) -> float:
    """Calculate price as quote/base (SOL per token)."""
    if row['base_coin_amount'] == 0:
        return 0
    return row['quote_coin_amount'] / row['base_coin_amount']

Затем мы взяли максимальную цену, зафиксированную по всем ранним сделкам обмена для каждого токена.

Результаты

Плата за посадку против максимальной цены

Диаграммы рассеяния наглядно это демонстрируют:

Линейная шкала (слева) : Большинство кластеров данных имеют низкие комиссии и низкие цены, а выбросы имеют высокие цены.

Логарифмическая шкала (справа) : Взаимосвязь становится очевидной — наблюдается явная положительная корреляция. Токены с более высокими общими комиссиями за размещение, как правило, достигают более высоких максимальных цен.

Статистика

Корреляционный анализ

Для понимания взаимосвязи мы рассчитали три типа корреляции:

Низкий коэффициент корреляции Пирсона, но высокий коэффициент корреляции Спирмена указывают на монотонный, но нелинейный характер зависимости . Токены с более высокими комиссиями, как правило, имеют более высокую цену, но зависимость не является пропорциональной.

Анализ количества трансферов

Мы также проанализировали количество переводов (а не общее количество трамваев), чтобы выяснить, существует ли корреляция между количеством чаевых и ценой:

Выявляется аналогичная закономерность: более высокая активность переводов в начале сеанса коррелирует с более высокими максимальными ценами. Это говорит о том, что интенсивность конкуренции (количество транзакций с чаевыми) является столь же прогностическим фактором, как и общая сумма выплаченных денег.

Что это значит

Для трейдеров

  1. Высокие комиссии на начальном этапе свидетельствуют о конкуренции — когда вы видите, что несколько кошельков платят высокие комиссии на первых этапах, это говорит о том, что другие покупатели верят в токен.
  2. Это не причинно-следственная связь — высокие гонорары не гарантируют успеха; и то, и другое — симптомы спроса.
  3. Ранняя активность носит прогнозирующий характер — первые 10 временных интервалов (~4 секунды) содержат значимый сигнал.

Для операторов ботов

  1. Войны комиссий коррелируют с возможностями — токены, за которые стоит конкурировать, как правило, показывают лучшие результаты.
  2. Следите за количеством трансферов — множество мелких советов могут быть столь же значимыми, как и несколько крупных.
  3. Зависимость логарифмически-линейная — десятикратное увеличение комиссионных не означает десятикратное улучшение цены.

Ограничения

Данный анализ показывает корреляцию, а не причинно-следственную связь . Возможные объяснения:

  1. Спрос стимулирует и то, и другое — популярные токены привлекают как высокие комиссии, так и высокие цены.
  2. Сложность ботов — более совершенные боты платят больше комиссий И выбирают лучшие токены.
  3. Самосбывающееся пророчество — первоначальное давление со стороны плательщиков комиссионных приводит к росту цен.
  4. Эффект смещения выжившего — мы видим только те токены, по которым велась торговая активность.

Кодекс

Полный конвейер анализа:

# Aggregate metrics per token
agg = df.groupby('mint').agg({
    'total_lamports': 'sum',  # Total landing fees
    'price': 'max',           # Max price observed
    'slot': 'count',          # Number of swaps
}).reset_index()

# Convert lamports to SOL
agg['total_fees_sol'] = agg['total_lamports'] / 1e9

# Calculate correlations
from scipy import stats

# Spearman (rank-based, better for non-linear)
spearman_r, spearman_p = stats.spearmanr(
    agg['total_fees_sol'],
    agg['max_price']
)

# Log-log correlation
import numpy as np
log_fees = np.log10(agg['total_fees_sol'])
log_price = np.log10(agg['max_price'])
loglog_r, loglog_p = stats.pearsonr(log_fees, log_price)

Подробнее: Полная разбивка комиссий за токен

Комиссия за посадку — это лишь часть картины. Каждая сделка на pump.fun также включает в себя советы поставщикам блоков (SWQOS, Jito, Rapid) и комиссии протоколов DEX , выплачиваемые на счета получателей комиссий pump.fun. Эти составляющие часто превышают саму комиссию за посадку.

Мы разработали систему отслеживания в реальном времени, которая фиксирует все три параметра и предоставляет к ним доступ через простой API:

GET /global-fees?mint=<mint_address>

Пример ответа для токена 475LAUKkzj3Vnsv2FG5RJzTMFQKixRNATYnRNfjCpumpпо 5 транзакциям:

{
    "mint": "475LAUKkzj3Vnsv2FG5RJzTMFQKixRNATYnRNfjCpump",
    "total": 74380351,
    "transaction_fees": 15348485,
    "base_fees": 30000,
    "priority_fees": 15318485,
    "tips": 21501000,
    "trading_fees": 37530866,
    "tx_count": 5,
    "success_count": 4
}

Здесь это totalсоставляет 0,074 SOL — по сравнению с 0,016 SOL на GMGN и 0,015 SOL на Axiom для того же токена. Оба инструмента учитывают только комиссию за транзакции, что является одним из допустимых способов анализа. Разница обусловлена ​​чаевыми (0,0215 SOL) и торговыми комиссиями (0,0375 SOL), которые не учитываются meta.fee.

Вот полная разбивка того, как изменился срок исковой давности по этим 5 сделкам:

Чаевые, выплаченные за блокировку провайдеров.

Размер чаевых варьируется в зависимости от транзакции и полноты списка адресов ваших поставщиков услуг. Разные инструменты охватывают разные наборы поставщиков, что, естественно, приводит к разным суммам чаевых.

Торговые комиссии выплачиваются протоколу pump.fun.

При каждой покупке или продаже pump.fun перечисляет комиссию протокола на указанный счет получателя. Эти переводы в SOL являются частью самой сделки, а не инфраструктуры транзакций, поэтому вопрос о том, следует ли включать их в «комиссию», является вопросом определения.

Заключение

Размер комиссионных сборов в первых 10 слотах является значимым сигналом для эффективности токена. Коэффициент корреляции Спирмена 0,45 делает это одной из самых сильных прогностических связей, которые мы обнаружили в данных Pumpfun.

Однако это не означает, что следует слепо следовать за токенами с высокими комиссиями. Вероятно, эта взаимосвязь отражает базовый спрос — токены, за которые конкурируют «умные деньги», как правило, стоят того, чтобы за них бороться.

Для тех, кто разрабатывает торговые системы, включение данных о комиссиях на ранних этапах может улучшить выбор токенов. Но помните: к тому моменту, когда вы заметите 10 периодов высокой комиссионной активности, вы уже опоздаете примерно на 4 секунды.

Данные собраны из 179 773 запусков Pumpfun за 7 дней.

March 28, 21:02
0 views
0 reactions
0 reposts