Neste era de explosão de informações, é difícil obter lucros sustentados nas transações apenas com intuição e simples reenvios. Recentemente, utilizei uma plataforma como 'laboratório' para uma pesquisa aprofundada, com o objetivo de não seguir cegamente a tendência do mercado, mas sim decompor cada rumor de mercado em hipóteses, sinais e resultados verificáveis, aumentando assim a taxa de sucesso a longo prazo.

Primeiro, devemos tratar cada rumor de mercado como uma hipótese de pesquisa. Ao ver um novo rumor, não devemos agir precipitadamente. Em vez disso, devemos construir três hipóteses simples: quais tokens ou projetos podem ser afetados, quais sinais on-chain ou da comunidade podem aparecer primeiro, e em quanto tempo essas mudanças podem ocorrer. Por exemplo, podemos supor: 'Se uma determinada carteira retirar tokens de uma exchange e interagir com um contrato inteligente dentro de dois dias, então a credibilidade desse rumor aumentará.' Definir claramente essas hipóteses ajuda-nos a realizar testes retroativos e revisões posteriormente.

Em segundo lugar, precisamos estabelecer um pool de sinais abrangente, em vez de nos concentrarmos apenas na popularidade. Eu classifiquei os sinais em três categorias: sinais da comunidade (incluindo a reputação do emissor, comportamento de staking ou votação, profundidade das discussões), sinais on-chain (como transferências de grandes montantes, frequência de chamadas de contratos, fluxo de fundos nas exchanges) e validação externa (como declarações oficiais do projeto, declarações de desenvolvedores principais, evidências fornecidas por parceiros). Podemos combinar esses sinais em um sistema de pontuação simples (por exemplo, de 0 a 100), onde uma pontuação alta indica que um consenso de mercado está se formando. Essa pontuação pode servir como uma referência importante para decidirmos se devemos investir mais tempo e dinheiro.

Por fim, é crucial construir um fluxo de processamento de dados eficiente. Podemos enviar dicas de mercado através de ferramentas automatizadas ou manualmente.