01新币漏斗TOKEN FUNNEL
—
本次 · 观察中—
已判定—
通过—
通过率—
事件/秒—
入站 KB/s—
近 60 分钟每分钟新币数 · ● = 该分钟有币通过
02一个判定的一生LIFE OF A DECISION
05光球THE ORB · SIGNALS · PROBABILITY STATES · COLLAPSE0OBSERVATIONS IN → 光球 → DECISIONS OUT · 4 只 MEDUSA 读取员
左半边 · 已判定（坍缩）：打分员跳过 算账员跳过 风控拦截 通过；买家越多越靠近中线
右半边 · 观察中的新币（概率态）：越靠中线越接近 60 秒判定，点越大买家越多；到点就穿过中线「坍缩」到左边
彩色细线 = 9 个观测量，线上流动的光点总量 = 链上真实事件速率；新判定让决定它命运的那一束线亮起
右侧细线 = 每个判定输出到决策栈，卡片底部的条 = 净 EV
06六个代理SIX AGENTS每个光点 = 一个真实判定 · 灰在打分员掉落 · 金在算账员掉落 · 红在风控员掉落 · 绿进入持仓
LAST ACTIONS · 最近判定
07算账员 · 上线闸门QUANT
统计计算中…
| 模型前向校准 · 预测净 EV 档 | 已平仓 | 平均预测 | 实际均值 | 95% 区间 |
|---|
模型用 v1 的 2,543 笔样本训练、10-19 15:09 冻结，之后的样本它从没见过。预测高的档实际也更高，才说明它排得出好坏；排不出来，净 EV 闸门就只是一道随机门。
一买一卖的固定损耗约 3.9%（手续费 1.25%×2 + 链上费 0.001 SOL×2 + 被夹 1%），币价不动也是这个数。被拒掉的组也记成绩——它们比规则组还好，就说明那一关在帮倒忙
10每笔收益分布■ 规则 ■ 基准
−100~−75%−75~−50%−50~−25%−25~0%0~25%25~50%50~100%100~200%≥200%
规则（事先写死）
2026-10-19 定稿。改任何一个阈值都要换版本号、成绩从零重新累积——拿跑出来的成绩调阈值，再用同一批样本评价它，就是在拟合噪音
| 关卡 | 条件 | 理由 |
|---|
| 打分员 · 不满足 = SKIP | n_buyers >= 3 | 独立买家 ≥ 3：买家太少，卖的时候没人接 |
| 打分员 · 不满足 = SKIP | progress <= 0.6 | 曲线进度 ≤ 60%：太接近毕业的追高空间小、出货压力大 |
| 算账员 · 不满足 = SKIP | ev >= 0.03 | 扣成本后净 EV ≥ +3%：模型估的优势减掉往返成本，还得剩 3% 以上 |
| 风控员 · 命中 = BLOCK | bundle_pct <= 0.1 | 创建同一区块被外部钱包买走 ≤ 10%：捆绑抢筹是最常见的出货结构 |
| 风控员 · 命中 = BLOCK | top_pct <= 0.08 | 单一钱包（含开发者）持有 ≤ 8% |
| 风控员 · 命中 = BLOCK | dev_sold == 0 | 开发者 60 秒内没卖过 |
| 风控员 · 命中 = BLOCK | creator_prev <= 1 | 发币人近 7 天在本系统里发过 ≤ 1 个币：连环发币者基本是收割 |
| 风控员 · 命中 = BLOCK | funder_share <= 0.3 | 同一资助者注资的买家 ≤ 30%：新钱包的第一笔 SOL 来自同一地址 = 一人多号自买 |
| 模拟执行 | 取值 |
|---|
| 观察窗口 | 出生后 60 秒判定，判定后 2 秒按当时曲线成交 |
| 每笔规模 | 0.5 SOL；模拟资金池 20.0 SOL，同时在场 ≤ 15%（6 笔） |
| 资助者查询 | 每个候选查前 12 大买家：历史交易 < 30 笔的算新钱包，最早一笔 SOL 的来源即资助者；资助者自己 ≥ 1000 笔交易视为交易所出金、不算同一人；查到不足 5 个不下结论。公共节点限速，候选最多等 30 秒，查不完按拦截处理 |
| 成本 | 曲线手续费每边 1.25% · 链上费每笔 0.001 SOL · 买入再扣被夹 1% |
| 退出 | 卖出可得 ≥ 成本 2.0× 止盈 · ≤ 0.5× 止损 · 最长 15 分钟 · 5 分钟无成交按当前曲线平仓 · 毕业迁移按最后曲线价再扣 3% |
| 上线闸门 | 规则组 ≥ 200 笔，且每笔均值 95% 区间下沿 > 0，且均值高于基准组。过线也不会自动切实盘 |
算账员的模型（冻结）
独立买家 × 净流入 × 曲线进度分 42 个格子，每格均值向「同买家档」收缩、买家档再向全局收缩（K=30）。训练集 = v1 已平仓 2,543 笔，全局均值 -16.1%。没有一个格子达到 +3%——按 v1 的数据，这道闸门会拦下全部候选，除非新数据和 v1 不一样
| 买家档（收缩后） | 训练样本 | 净 EV |
|---|
| 独立买家 0 | 280 | -8.0% |
| 独立买家 1–2 | 589 | -9.7% |
| 独立买家 3–5 | 495 | -12.1% |
| 独立买家 6–11 | 507 | -22.3% |
| 独立买家 12–24 | 328 | -25.8% |
| 独立买家 ≥25 | 344 | -21.0% |
这套模拟会把结果算好看的地方
- 成交按常数乘积曲线精确计算，但不含我们自己的买单对后续价格的影响（0.5 SOL 在早期曲线上不算小）
- 「决定后 2 秒成交」是假设。真实环境里专业狙击手在同一个区块就进场，2 秒对他们是很长的时间
- 被夹只按固定 1% 扣，实际损失随滑点设置和池子深度变化，极端情况远超这个数
- 公共节点会丢消息；断流期间出生的币不在样本里，重启时持仓中的模拟单作废、不补算
- 持仓占比按 6 位小数、10 亿总量算；少数非标准代币会算偏，可能被误拦截
- pump 新出的非 SOL 计价曲线（报价币是别的代币，约三成新币）事件里没有 SOL 储备，无法按 SOL 定价，整体排除。2026-10-19 发现前已有 898 个这类币按 0 价格进了基准组（每笔记成 −100%），已改标为
v1-nonsol 移出统计，原始行保留 - 毕业迁移后曲线停更，按最后曲线价再扣 3% 平仓——迁移后的真实走势未跟踪
- 资助者只查前 12 大买家、只认新钱包的第一笔 SOL：多跳转账、老钱包、用别的代币注资都看不出来；「≥1000 笔交易 = 交易所」是粗规则，会漏也会误伤
- 净 EV 模型是 v1 那几小时的样本训练的，pump 的生态（狙击机器人、费率、新曲线类型）变得很快，模型可能已经过时——这正是要看前向校准表的原因
pump.fun 上绝大多数新币会归零，盈利集中在极少数人手里——他们拼的是同区块进场的速度和私有信息，不是这里的规则。
这一页的用处是用数据证伪「靠几条规则就能在这里赚钱」，而不是证明它。在样本攒够 200 笔之前，任何数字都不该拿来做决定。