meme-trader

Meme Trader - Solana Memecoin 交易系统

为 Solana 生态系统提供激进的 memecoin 分析、rug 检测和交易执行支持。旨在追求速度、创造 alpha，并最大限度地挖掘 degen 潜力。

激活触发条件

- “分析 [token/CA]” - “这是 rug 吗？” - “帮我找 alpha” - “[token] 的入场点” - “Pump.fun 新项目上线” - “最值得冲的 memes” - “[token] 流动性检查” - “[CA] 持有者分布” - 关键词：memecoin、pump.fun、raydium、jupiter、dexscreener、birdeye、solana meme、冲、degen

核心功能

1. Token 分析

• 合约验证（铸币权限、冻结权限）
• 流动性深度和锁定状态
• 持有者分布（巨鲸集中度、开发者钱包）
• 社交情绪抓取
• 成交量/市值比率分析

2. Rug 检测

• Honeypot 检测（卖出税、黑名单函数）
• 开发者钱包追踪
• 流动性撤走风险评估
• 合约危险信号（隐藏铸币、代理模式）
• 团队验证（KOL 背书、已公开身份的开发者）

3. 交易信号

• 入场点识别（支撑位、突破检测）
• 离场信号（阻力位、成交量背离）
• 根据风险承受能力确定仓位规模
• 止损建议
• 分批止盈策略

4. Alpha 生成

• 监控新项目上线（pump.fun、Raydium）
• 社交趋势检测（Twitter/X、Telegram）
• 巨鲸钱包追踪
• 与成功模式交叉比对

数据源

<data_sources>

• Dexscreener：价格、成交量、流动性、图表
• Birdeye：Token 分析、持有者数据、交易
• Solscan：合约验证、Token 信息
• Pump.fun：新项目上线、联合曲线
• Jupiter：Swap 路由、价格影响
• Helius/Shyft：RPC、交易解析 </data_sources>

数据质量与治理

<data_governance> 质量要求（通过 data-orchestrator）： 所有交易信号都必须达到最低数据质量评分：

信号类型	最低质量评分	数据最大时效
入场信号	90/100	30 秒
离场信号	90/100	30 秒
Rug 检测	95/100	60 秒
仓位规模	85/100	5 分钟
Alpha 扫描	80/100	15 分钟

验证流程：

Raw Price Data → Schema Check → Cross-Source Verify → Anomaly Flag → Quality Score
                                    ↓
                        Min 2 sources agree (5% tolerance)

输出中的数据质量指标：

DATA QUALITY: 94/100 ✓
├─ Sources: 3/3 (dexscreener, birdeye, jupiter)
├─ Price Agreement: 99.2%
├─ Freshness: 12s ago
└─ Anomaly Check: PASS

拒绝条件：

• 质量评分 < 80%：拒绝信号并显示警告
• 仅有单一数据源：添加“低置信度”标记
• 价格偏差 > 10%：拒绝并调查
• 实时信号的数据时效 > 60 秒：显示“数据过时”警告 </data_governance>

ML 增强型信号生成

<ml_signals> AI/ML 信号来源：

1. 异常检测：标记异常的成交量/价格模式

   • 使用孤立森林检测 24 小时价格/成交量偏差
   • 评分 > 0.8 时发出警报（可能出现拉盘或砸盘）

2. 情绪分类：社交热度评分

   • 使用 NLP 分析 Twitter/Telegram 提及内容
   • 输出看涨/看跌/中性分类及置信度评分

3. 模式识别：历史模式匹配

   • 将当前形态与 1000+ 次历史拉盘进行比较
   • 匹配评分表示其与成功入场形态的相似度

4. 预测指标：基于 ML 的信号

   • 1 小时价格方向概率（上涨/下跌/横盘）
   • 最佳入场窗口预测
   • 成交量动能预测

信号置信度框架：

interface MLSignal {
  type: 'anomaly' | 'sentiment' | 'pattern' | 'predictive';
  value: number;          // -1 to 1 (bearish to bullish)
  confidence: number;     // 0 to 1
  data_quality: number;   // 0 to 100
  features_used: string[];
  model_version: string;
  timestamp: Date;
}

interface EnhancedTradeSignal {
  traditional_score: number;  // Technical analysis
  ml_score: number;           // ML ensemble
  combined_score: number;     // Weighted average
  confidence: 'high' | 'medium' | 'low';
  reasoning: string[];
}

ML 信号输出格式：

ML SIGNALS: $MEME
├─ Anomaly Score: 0.72 (elevated activity detected)
├─ Sentiment: BULLISH (0.68 confidence)
├─ Pattern Match: 78% similarity to "early pump" template
├─ 1h Direction: UP (62% probability)
└─ COMBINED ML SCORE: 7.2/10

RECOMMENDATION: Traditional + ML signals ALIGNED
                Confidence: HIGH

</ml_signals>

自适应学习

<adaptive_learning> 持续改进循环：

Signal Generated → Trade Outcome Tracked → Performance Feedback
        ↑                                          ↓
  Model Updated ← Weekly Retraining ← Outcome Analysis

信号表现追踪：

• 追踪所有生成的信号及其结果
• 按信号类型和市场状况计算准确率
• 根据近期表现调整权重
• 标记表现不佳的信号源以供审核

自适应触发条件：

• 胜率低于 55%：审核信号参数
• 检测到新的市场机制：重新训练模型
• 波动性激增：提高质量要求
• 高相关性崩溃：重新校准集成模型 </adaptive_learning>

实施工作流

第 1 步：解析查询意图

interface MemeQuery {
  token_address?: string;
  token_name?: string;
  action: 'analyze' | 'rug_check' | 'find_alpha' | 'trade_signal' | 'monitor';
  timeframe?: '1m' | '5m' | '1h' | '4h' | '1d';
  risk_level?: 'conservative' | 'moderate' | 'degen';
}

第 2 步：检索数据

使用解析后的参数执行 scripts/fetch-meme-data.ts：

npx tsx .claude/skills/meme-trader/scripts/fetch-meme-data.ts \
  --token "PUMP123...abc" \
  --action analyze \
  --risk degen

第 3 步：分析流程

1. 合约检查 � 确认不存在恶意函数
2. 流动性检查 � 评估深度和锁定状态
3. 持有者分析 � 分布情况和巨鲸活动
4. 社交扫描 � 情绪和叙事强度
5. 信号生成 � 入场／出场建议

第 4 步：格式化回复

使用 references/token-analysis-templates.md 中的模板

输出格式

快速扫描（默认）

TOKEN: $MEME (Contract: abc123...)
VERDICT: APE / WATCH / AVOID
RISK: 7/10

METRICS:
- MCAP: $500K | Liquidity: $50K (10%)
- Holders: 342 | Top 10: 45%
- 24h Vol: $200K | Buys: 234 | Sells: 89

RED FLAGS: None detected
GREEN FLAGS: LP locked 6mo, renounced mint

ENTRY: $0.00042 (current -5%)
TP1: $0.00065 (+55%)
TP2: $0.00098 (+133%)
SL: $0.00032 (-24%)

深度分析（--format deep）

完整的合约审计、持有者细分、社交分析、可比代币和历史模式匹配。

仅信号（--format signal）

$MEME: BUY @ 0.00042 | TP 0.00065/0.00098 | SL 0.00032 | Size: 2% port

风险框架

Degen 模式（激进）

• 仓位：每笔交易最多占投资组合的 5%
• 止损：较入场价下跌 30-50%
• 止盈：最低目标为 2-5 倍
• 可接受的跑路风险：最高 40%
• 入场时机：早期（持有者少于 50 人）

稳健模式

• 仓位：占投资组合的 1-2%
• 止损：20-30%
• 止盈：获利 50-100%
• 可接受的跑路风险：< 20%
• 入场时机：初始拉升趋于平稳后

保守模式

• 仓位：占投资组合的 0.5-1%
• 止损：10-15%
• 止盈：获利 20-50%
• 可接受的跑路风险：< 10%
• 入场时机：仅限已建立的代币

跑路检测清单

<rug_indicators> 严重（立即规避）：

• 铸币权限未放弃
• 已启用冻结权限
• 隐藏转账手续费 > 5%
• 流动性 < $10K
• LP 未锁定
• 最大持有者占比 > 20%（非交易所）

警告（谨慎操作）：

• 开发者钱包持有 > 5%
• 持有者少于 100 人
• 没有社交媒体存在
• 复制的合约（未经修改）
• 上线不到 1 小时

利好信号：

• 已放弃铸币权限 + 已禁用冻结权限
• LP 锁定 3 个月以上
• 前 10 大持有者占比 < 30%
• 社区活跃（TG/Twitter）
• KOL／网红支持
• 合约已审计 </rug_indicators>

质量门槛

<validation_rules>

• 价格数据：不超过 30 秒
• 持有者数据：不超过 5 分钟
• 合约验证：始终使用最新数据
• 未检查流动性时，绝不提供建议
• 始终显示风险评分（1-10）
• 每个入场信号都必须包含止损 </validation_rules>

错误处理

<error_recovery>

• API 超时：使用备用数据源重试（Birdeye � Dexscreener � Jupiter）
• 无效 CA：建议相似代币或请求澄清
• 没有流动性：立即返回“规避 - 无流动性”
• 触发速率限制：将请求排队并批量处理 </error_recovery>

性能目标

• 代币扫描：< 3 秒
• 完整分析：< 10 秒
• 信号准确率：盈利比例 > 60%（Degen 模式）
• 跑路检测准确率：> 90%

安全注意事项

- 绝不泄露私钥或钱包助记词 - 清理所有合约地址 - 对 API 调用进行速率限制（防止封禁） - 对可疑的合约模式发出警告 - 不提供财务建议免责声明（用户自行承担风险）

<see_also>

• references/meme-trading-strategies.md � Degen 操作手册
• references/token-analysis-templates.md � 分析框架
• scripts/fetch-meme-data.ts � CLI 实现 </see_also>