wallet-profiling

ウォレットのプロファイリング

Solana ウォレットの行動分類、パフォーマンス分析、取引スタイルの検出を行います。任意のウォレットをプロファイリングして、取引方法、パフォーマンスの良し悪し、フォローする価値があるかどうかを把握できます。

ウォレットのプロファイリングが重要な理由

コピー取引の評価

他のウォレットの取引をミラーリングする前に、その過去のパフォーマンスが本物で、一貫しており、たまたま一度だけ大当たりした結果ではないことを示す根拠が必要です。プロファイリングでは、勝率、プロフィットファクター、保有時間、一貫性を定量化し、注目に値するウォレットを十分な情報に基づいて判断できます。

スマートマネーの特定

トークンを早期に購入し、利益を確保して売却することを一貫して行うウォレットは、シグナルの発信源となります。プロファイリングにより、本当に熟練したトレーダーと、運任せのギャンブラーやウォッシュトレードボットを見分けられます。主な判断基準は、2.0 を超えるプロフィットファクターを維持していること、100 件以上の取引で勝率が 45％を超えていること、トークン選択が分散していることです。

取引相手の分析

保有しているポジションに大口ウォレットが参入した場合、その過去の行動（スナイパーかホルダーか、ボットか人間か）を理解することで、次に何が起きるかを予測しやすくなります。スナイパーウォレットの買いは、まもなく急落が起きる兆候です。一方、スイングトレーダーの買いは、数日間にわたる確信を示唆します。

リスク評価

トークン保有者を分析する際は、上位保有者がボット、スナイパー、本物の投資家のいずれなのかを知ることが役立ちます。保有者の 60％がスナイパーと分類されるトークンは、主にスイングトレーダーが保有するトークンとはリスク特性が大きく異なります。

ウォレットの分類

取引スタイル別

分類は、すべての決済済み取引の保有時間の中央値に基づきます。

スタイル	保有時間の中央値	特徴
スナイパー	5 分未満	最初のブロックで買い、MEV に近く、非常に素早く売却
スキャルパー	5 分～1 時間	素早いモメンタム取引、高頻度
デイトレーダー	1～24 時間	日中のポジション、中程度の頻度
スイングトレーダー	1～7 日	数日間にわたって確信を持って保有
ポジションホルダー	7 日超	長期的な買い集め、低頻度

分類アルゴリズムの詳細については、references/classification_methods.md を参照してください。

取引サイズ別

SOL 建ての取引サイズの中央値に基づきます。

ティア	取引サイズの中央値	典型的な行動
クジラ	100 SOL 超	市場を動かすエントリー。先回りされることも多い
大口	10～100 SOL	大きな規模だが、市場を支配するほどではない
中口	1～10 SOL	活発な個人トレーダー
小口	1 SOL 未満	マイクロキャップのギャンブラー、新規ウォレット

行動タイプ別

タイプ	検出方法
ボット	取引間隔の分散が小さい（CV < 0.3）、サイズが均一
人間	タイミングやサイズにばらつきがあり、セッション単位で活動
MEV	サンドイッチパターン、小さい利益を安定して獲得、高頻度

注力分野別

注力分野	検出基準
PumpFun 専門	取引の 70％超が PumpFun でローンチされたトークン
DEX トレーダー	主に Raydium／Orca／Meteora でスワップ
DeFi ファーマー	流動性プールへの頻繁な追加・削除、ステーキング操作
NFT トレーダー	NFT マーケットプレイスとの大規模なやり取り
マルチ戦略	50％を超えるカテゴリーがない

パフォーマンス指標

主要指標

勝率 — 利益が出た取引の割合です。

win_rate = count(pnl > 0) / count(all_closed_trades)

統計的に有意な結果を得るには、最低30件の取引が必要です。200件の取引で勝率60％という結果は、10件で80％という結果よりもはるかに意味があります。

取引あたりの平均 ROI — 決済済みのすべてのポジションにおける平均リターンです。

avg_roi = mean((exit_value - entry_value) / entry_value)

プラットフォーム手数料、優先手数料、推定スリッページなど、すべての手数料を含めます。

プロフィットファクター — 総利益を総損失で割った比率です。

profit_factor = sum(winning_pnl) / abs(sum(losing_pnl))

目安：2.0超は非常に優秀、1.5～2.0は良好、1.0～1.5は境界域、1.0未満は損失です。

総 PnL — SOL 建ての累積損益です。

total_pnl = sum(all_trade_pnl)

最大ドローダウン — 累積 PnL 曲線における、ピークからボトムまでの最大下落幅です。

drawdown = (peak_equity - trough_equity) / peak_equity

シャープレシオ類似指標 — リスク調整後リターンの指標です。

sharpe = mean(trade_returns) / std(trade_returns) * sqrt(trades_per_year)

数式、特殊なケース、解釈のガイドラインについて詳しくは、references/performance_metrics.md を参照してください。

活動指標

指標	計算方法	分かること
1日あたりの取引数	total_trades / active_days	活動レベルと取引能力
平均保有時間	mean(exit_time - entry_time)	取引スタイルの確認
トークンの多様性	unique_tokens / total_trades	特化と分散の度合い
取引のピーク時間帯	mode(hour_of_trade)	セッションのパターン、タイムゾーンの手がかり
活動継続日数	連続して活動した日数	熱心さと一貫性

データソース

SolanaTracker PnL API（主要）

SolanaTracker API は、ウォレットごと、トークンごとに事前計算された PnL データを提供します。

import httpx

url = f"https://data.solanatracker.io/pnl/{wallet_address}"
headers = {"x-api-key": os.getenv("ST_API_KEY")}
resp = httpx.get(url, headers=headers)
pnl_data = resp.json()

レスポンスにはトークンごとに、realized、unrealized、total_invested、total_sold、num_buys、num_sells、last_trade_time が含まれます。

Helius Parsed Transactions（詳細）

トランザクション単位の詳細な分析には、helius-api スキルを使用して、パース済みのトランザクション履歴を取得します。正確なタイムスタンプ、数量、プログラムの操作内容を確認できます。

Birdeye Trader Data

Birdeye のトレーダー向けエンドポイントは、ウォレット単位の分析データを提供します。エンドポイントの詳細は、birdeye-api スキルを参照してください。

DexScreener（無料の代替手段）

DexScreener はウォレット単位の PnL を提供しませんが、取引時のトークン価格の検証に利用できます。

コピー取引の評価フレームワーク

ウォレットの取引を追従する前に、以下の基準を確認してください。

最低要件

• 取引履歴：決済済みの取引が50件以上（100件以上を推奨）
• 期間：30日以上活動している
• 一貫したパフォーマンス：7日間のローリング勝率の標準偏差が15％未満
• 妥当な取引規模：1回の取引が、観測されたポートフォリオの20％を超えない
• トークンの多様性：10種類以上のトークンを取引している

好材料

• 60日以上にわたり、プロフィットファクターが1.8を超えている
• 勝率が45～65％（非現実的に高い勝率は、ウォッシュトレードを示唆します）
• 適度な取引頻度（1日あたり2～20件）
• 適応型の戦略を示す、さまざまな保有時間
• 緩やかな資産曲線の成長（段階的な急上昇ではない）

注意すべき兆候

• 新しいウォレット（作成から14日未満）：シビル攻撃の可能性、または一度きりの成功の可能性があります
• 単発の大勝ち：1回の取引が総 PnL の50％超を占める
• パフォーマンスの低下：直近30日間の指標が、全期間の指標を大幅に下回る
• ボットのようなパターン：優位性に見合わない均一なタイミングや取引規模
• 極端な勝率：80％超の場合、小さな利益と壊滅的な損失を示していることがよくあります
• 集中：1つのトークンが PnL の50％超を占める
• ウォッシュトレードの兆候：価格がほとんど動かない中で、同じトークンの売買を繰り返している

リスクスコアの計算

risk_score = 0  # 0 = low risk, 100 = high risk

if wallet_age_days < 14:
    risk_score += 25
if top_trade_pnl_pct > 0.5:
    risk_score += 20
if recent_pf < historical_pf * 0.7:
    risk_score += 15
if bot_probability > 0.7:
    risk_score += 15
if win_rate > 0.8:
    risk_score += 10
if unique_tokens < 5:
    risk_score += 15

他のスキルとの連携

• whale-tracking：大口ウォレットを特定し、ここでプロファイリングして行動特性を把握します
• token-holder-analysis：トークンの上位保有者をプロファイリングし、保有者の質を評価します
• solana-onchain：詳細な分析用に、生のトランザクションデータを取得します
• helius-api：詳細な取引再構築に使用する、パース済みのトランザクション履歴
• birdeye-api：PnL 検証用のトークン価格データ

クイックスタート

単一のウォレットをプロファイリングする

# Set environment variables
# export WALLET_ADDRESS=YourTargetWallet...
# export ST_API_KEY=your_solanatracker_key  (optional)

python scripts/profile_wallet.py
# Or use demo mode:
python scripts/profile_wallet.py --demo

複数のウォレットを比較する

# export WALLET_ADDRESSES=Wallet1...,Wallet2...,Wallet3...
# export ST_API_KEY=your_solanatracker_key  (optional)

python scripts/compare_wallets.py
# Or use demo mode:
python scripts/compare_wallets.py --demo

ファイル

ファイル	説明
references/classification_methods.md	保有時間、サイズ、ボット検出、フォーカスの分類アルゴリズム
references/performance_metrics.md	指標の計算式、解釈、エッジケース、減衰検出の詳細
scripts/profile_wallet.py	単一ウォレットのプロファイリング：データを取得し、指標を計算して分類し、レポートを作成
scripts/compare_wallets.py	複数のウォレットを横並びで比較し、ランキングを作成

依存関係

uv pip install httpx

環境変数

変数	必須	説明
WALLET_ADDRESS	For profile_wallet.py	プロファイリングする Solana ウォレットアドレス
WALLET_ADDRESSES	For compare_wallets.py	カンマ区切りのウォレットアドレス
ST_API_KEY	いいえ	PnL データ用の SolanaTracker API キー