Dans cette ère d'explosion de l'information, il est difficile de réaliser des profits durables dans le trading uniquement sur la base de l'intuition et de simples partages. Récemment, j'ai choisi une plateforme comme "laboratoire" pour une étude approfondie. L'objectif n'est pas de suivre aveuglément le courant du marché, mais de décomposer chaque rumeur du marché en hypothèses, signaux et résultats vérifiables, afin d'améliorer le taux de réussite à long terme.

Tout d'abord, nous devrions considérer chaque rumeur de marché comme une hypothèse de recherche. Lorsqu'une nouvelle rumeur apparaît, ne soyez pas trop pressé d'agir. Au contraire, nous devrions construire trois hypothèses simples : quels tokens ou projets pourraient être affectés, quels signaux on-chain ou communautaires pourraient apparaître en premier, et dans quel délai ces changements pourraient se produire. Par exemple, nous pouvons faire l'hypothèse suivante : 'Si un portefeuille retire des tokens d'un échange dans les deux jours et interagit avec un contrat intelligent, alors la crédibilité de cette rumeur augmentera.' Définir clairement ces hypothèses nous aide à effectuer des tests rétrospectifs et des revues par la suite.

Ensuite, nous devons établir un pool de signaux complet, et ne pas nous concentrer uniquement sur la popularité. Je divise les signaux en trois catégories : signaux communautaires (y compris la réputation des émetteurs, le comportement de mise ou de vote, la profondeur des discussions), signaux on-chain (comme les gros transferts, la fréquence des appels de contrats, les flux de fonds vers les bourses), et vérification externe (comme les déclarations officielles du projet, les propos des développeurs principaux, les preuves fournies par les partenaires). Nous pouvons combiner ces signaux en un système de notation simple (par exemple de 0 à 100 points), où un score élevé indique qu'un consensus de marché est en train de se former. Cette notation peut servir de référence importante pour décider si nous devons investir davantage de temps et d'argent.

Enfin, il est essentiel de construire un processus de traitement des données efficace. Nous pouvons transmettre les alertes de marché par le biais d'outils automatisés ou manuellement.