01 研究问题
我们想回答：在链上，如何基于可验证的行为来评估“聪明钱共识信号”的风险，而不仅仅是追逐收益榜单？链上的公开数据让我们能够观察资金的真实流向，持仓会在变化与交操行为，但这并不意味着任何单一地址就能准确预测项目走势。我们需要建立一套可重复、可验证的方法，识别信号背后的风险图谱、而不是将历史收益神化。
「一次赚钱的交易，不等于一个可持续的方法。」
02 数据与方法
我们基于公开链上交易记录，构建聪明钱的共识信号样本，并从持仓、成本、关联与异常交易等维度进行处理，以尽可能还原真实的资金行为，避免被噪音干扰。
| 检查维度 | 处理方法 | 目的 |
|---|---|---|
| 实现收益 | 按卖出交易计算已实现收益 | 排除账面估值虚像 |
| 成本口径 | 以链上实际成交价与手续费计算成本 | 避免重复计算 |
| 钱包关联 | 基于交易图谱进行地址聚类 | 避免重复计数 |
| 异常交易 | 识别并剔除刷量与可疑交易 | 降低信号污染 |
03 共识与退出
我们以 PEPE 为例，观察共识钱包的持仓变化与交易所净流入的关系。下图展示了 2026 年 7 月至 10 月期间，共识钱包总持仓与交易所净流入的变化趋势。