$AGON链上做市：庄家如何无声控制筹码

引言：从$AGON说起

币安新上的项目 (AGON，如同一个实验室里的实验品，让我们有机会窥探链上做市的秘密。庄家如何在无声无息中完成筹码的分发和控制？他们又是如何与 gmgn 等数据平台上的指标（如 dev sell、bubble map）进行攻防对抗的？本文将以 )AGON 为例，深入解析链上做市的运作方式，揭示庄家操盘的蛛丝马迹。这是一场数据与策略的博弈，让我们一起走近这场“科学实验”。

早期链上数据异动：疑点重重

上个月，我就开始关注 $AGON 这个项目。它不随大盘波动，走出了强庄的态势，这引起了我的注意。我和朋友分享了我对链上数据的一些分析思路，当时发现有三个有趣的点：

Devs 持续抛售：初期试探，后期倾销

最初，开发者地址只是小额抛售，几百美元的量。但随后，他们开始大量倾销。

前100持币地址异常：统一行动，小额买入

前 100 名持币者的行为非常奇怪。他们几乎都在同一天从中心化交易所（CEX）提币，然后用 USDT 小额买入，数量都在 200 个币左右，偶尔会有几笔卖出。

分散吸筹：疑似一人操控多地址

从数据上看，似乎有一个群体在不断地分地址小额吸筹，接手来自开发者地址的筹码。基于以上信息，我们有理由怀疑，这批地址实际上是同一个人在操控，他们在卖出的同时换地址买入，以此躲避 bubble map 的归集功能。

追踪链上踪迹：行为模式识别

那么，我们该如何深入挖掘链上的踪迹，尝试找到这些地址关联的蛛丝马迹呢？

规避关联性：交易所冷热钱包的运用

遗憾的是，这些地址大量使用交易所的冷热钱包，巧妙地避开了关联性。这表明，幕后操盘者是链上经验丰富的玩家。

行为模式分析：超越 Gas 溯源

然而，如果想要识别一批地址是否被同一个人控制，除了 Gas 溯源之外，行为模式是一种很好的识别方法，尤其是对于人类来说。我们不需要复杂的定义，只需简单浏览每个地址的交易记录，就能对它们的相似度有个大致的估计。

例如，这批地址都只主动交易过 $AGON 这一个 token，交易时间和数量也都在一个范围内。下面是一些例子：

• https://bscscan.com/address/0x912854480bfeb8c780e058747509b7dbc58f19a5
• https://bscscan.com/address/0x7934a647efe803cf2b5d950c28163766676ee629
• https://bscscan.com/address/0x22f02e946bf14718bffdf74ba73bf4672d94bbf7

地址分类：抢筹散发与护盘托底

在分析了一组地址后，我们发现这些地址大致可以分为两类，我们用两个典型的地址来代表这两类作用。

第一类地址，和开发者地址类似，起到了抢筹并散发筹码的作用：

这些地址在开盘时大量买入，然后通过对敲交易将筹码分散给其他小地址。这样，通过一边买入一边卖出的方式，他们神不知鬼不觉地完成了筹码分发。

第二类地址还承担了护盘的作用。当价格跌破目标价时，这类地址会发挥托底的作用，阻止价格进一步下跌。

BSC 特性：Bundled Transaction 的妙用

链上交易存在不小的磨损，还可能被其他人抢筹（例如被夹子 MEV 攻击）。那么，这些地址在将筹码换手到小地址时，是如何解决这个问题的呢？

打包交易：避免夹子 MEV 攻击

这里就涉及到一个 BSC 上有趣的特性，这也是前几天大家在讨论 MEV 时，币安的老师们推广过的功能，叫做 Bundled Transaction（捆绑交易）。

简单来说，就是将一捆交易打包起来一起发送到链上，要么一起成功，要么一起失败。这样，中间就不会被任何其他交易插队。

应用场景：开盘抢筹与筹码换手

顺着这个特性分析，使用 Bundled Transaction 的一个明显特征就是，这一串交易会在同一个区块里连成串。我们可以看看开盘时的那个区块，明显有一大串地址在开盘时几乎拿走了所有的筹码。由此可以合理推断，这批地址以及之后在同一区块换手，接手筹码的小地址，都属于庄家集团。

Bundled Transaction 这个功能会被用在两个地方：一是开盘时，确保自己能够抢到足够的筹码；二是换手时，确保没有夹子从中获利，造成磨损。

庄家策略：近乎无损的筹码转移

到这里，我们基本上了解了庄家如何通过对敲交易，实现从开发者地址近乎无损地换手到普通地址。

攻防对抗：数据指标的失效与演进

破解 GMGN 指标：庄家如何应对

这也解释了庄家是如何攻破 gmgn 等平台的一些常用指标（如 dev sell、bubble map 等）的。

风险提示：投资决策需谨慎

讲这些也是希望大家在冲土狗（Shitcoin）的时候，能够更清楚地了解自己决策的风险所在，从而更好地做好风险控制。

数据分析的挑战：节奏加快，决策压缩

我和数据打交道很久，和 Crypto 结缘也是因为在这里做数据产品。当前的这个市场版本确实对数据产品和分析逻辑发出了很多挑战，极快的节奏将大家的决策时间压缩到了分钟级别。几个核心指标看完，就得决定是否要上车，我也花了不少时间来适应这个版本。

持续演进：动态调整指标，适应市场变化

但是，攻防对抗是持续的。每一个指标有且只会在一段窗口期内起作用。对于个人和机构来说都是如此。一旦某个指标被研究透彻，它就会失效。只有动态调整使用的指标，才能在这个行业持续走下去。