Jingle ✓
@0xJingleMingle · DM→ · joined 22 Apr 2017
✧ Be water | DYOR | My trading journal
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同意，流动性不好的时候大家的格局都小了，变成了敏感肌……这时候就没必要硬玩+大仓猛干
目前还算看好的也就是 $MEME 吧,原因如下⬇️
1. vlad 关注：
vlad关注的第三个币，前两个cashcat,INDEX 在被关注后都有可观的涨幅，他的关注还没烂大街，这是我下注很主要的一个原因
2. 叙事：
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一个验证下来，成功率高于 90%的meme避雷小技巧：
横盘在中间位置+终极散户车=即将阴跌
让我们简单假设下：
价格在中间横盘+散户车=散户一直买入接盘+有人在卖
你告诉我，价格稳在这，是谁在出呢？ https://t.co/l8P8eGmpjI
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看到 $JUGGERNAUT, $FRONG 被加到了 Robinhood assets
我突然想起来 robinhood:0x39dbed3a2bd333467115de45665cc57f813c4571 也是只 add to assets吧，搜了下好像也是，约等于它其实只上了个 alpha？
有没有懂哥告诉我一下是这样不，等于之前中文区都是大乌龙, https://t.co/tnNAj3VmUd
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哎这项目美术风格真的太酷太喜欢了有人懂吗我靠😭……发帖来薅下它的whitelist试试
项目本身， $NTRPY 这个nft当时应该是free mint的，然后最高价格去到了 0.1E左右，这次出的 $CHAOS 是他们的protocol token，然后是可以薅whitelist的
推特发帖申请可能可以薅到 90 多k市值的几十 u https://t.co/BvQDQRNFnn
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@peterHan_sol 结尾预告：
AMM机制让这场游戏的角色更加丰富了起来，想要成为LPs还需要了解一些什么？池子背后还藏着什么秘密？
Raydium的集中性流动性池(CLMM)为什么能够比标准池拥有更高的资金利用率？那么代价是什么？
Meteora的DLMM是通过什么方式降低滑点的？你以为所有池子都靠「X*Y=K」定价吗？
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@peterHan_sol 5/5组池子lp的简易步骤
1. 选择你要提供流动性的两种代币
首先，你需要选择你想要放入流动性池的两种代币，比如你选择 Memecoin 和 Sol。这两个代币会一起放入池中，供其他人进行交易。
2. 准备代币
在标准池中，你需要持有 Memecoin 和 Sol，且投入价值为1：1。
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@peterHan_sol 4/5 加/减/烧池子/烧币的科普
1. 加池子（Add Liquidity）
加池子指的是将你的代币添加到流动性池中，成为流动性提供者（LP）。当你提供流动性时，你将两种或多种代币（比如 USDT 和 SOL）存入流动性池，帮助其他用户进行交易。作为回报，你将获得交易手续费的一部分。
◆举个例子：
假设你把 1000
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@peterHan_sol 3/5 池子大小对币价的影响 & 流动性为何重要
池子的流动性（即池子中资产的总量）对价格稳定性和交易滑点有着至关重要的影响。
1. 流动性确保交易的顺利进行
流动性高的池子意味着市场上有足够的资金供买卖交易。当流动性足够时，用户可以在不大幅改变市场价格的情况下快速买卖代币。
2. 减少滑点
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@peterHan_sol 2/5 与池子交易产生的底层流程？
在DEX中，用户的每一次交易其实都是与流动性池（Liquidity Pool）进行互动的。这些流动性池储存了两种或多种资产，用于提供交易所所需的流动性。每次交易时，池子中的资产数量会发生变化，并通过AMM（自动做市商）算法调整价格。
➤底层流程：
1.
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@peterHan_sol 1/5 AMM-DEX常用的一种交易机制
AMM是“自动做市商”（Automated Market Maker）的缩写，它是一种算法驱动的交易机制，通过智能合约创建流动性池，即池子。
在AMM中，每笔交易都是与池子进行交互，交易时的对手方就是池子。
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@peterHan_sol 前言/5 当交易成为习惯，你真的懂「池子」吗？
许多新手在踏入Web3交易世界时，会被「一键买入/卖出」「高APY挖矿」等标签吸引，却往往忽略了一个最核心的问题：你的每一次链上交易，本质上在与一个「池子」对话。
你是否遇到过这些困惑：
为什么同样的交易量，A币暴跌10%而B币只跌2%？
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小白交易101-池子基础：理解AMM与流动性的影响
本篇包括内容：
1、DEX常用的一种交易机制-AMM，池子是什么？
2、在DEX交易产生的底层流程
3、池子大小对币价的影响 & 流动性为何重要
4、加/减/烧池子/烧币的科普
5、加池子/组池子lp的步骤
本篇与@peterHan_sol 合作完成。
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Against accounts of the same size
4 posts from the last 90 days, next to the 10K–100K follower range. shown widely, but few of those viewers react.
Median views10 633this account980median for 10K–100K
Reach, %93.35%this account3.84%median for 10K–100K
Engagement, %1.05%this account1.53%median for 10K–100K
| Metric | This account | Median for 10K–100K | Ratio |
|---|---|---|---|
| Median views per post | 10 633 | 980 | 10.8× |
| Reach (views ÷ followers) | 93.35% | 3.84% | 24.3× |
| Engagement rate | 1.05% | 1.53% | 0.69× |
Others in this range → Compare with another account → How these benchmarks are built →
Growth & engagement
How the posts we collected actually performed: views and reaction rate post by post, what the audience did with them, and where the follower count goes.
Views per post
335.9K10 Feb
19K
18.4K
17K
15K
14K
13.4K
11.9K
615
2.7K10 Sep
7.4K
16.3K14 Sep
13.9K
Last 13 collected posts, oldest on the left. The scale is logarithmic: one post can outrun the rest a hundred times over.
Engagement rate per post
0.33%10 Feb
0.17%
0.21%
0.16%
0.16%
0.38%
0.25%
0.64%
0.49%
2.16%10 Sep
0.80%
1.30%14 Sep
0.70%
Reactions — likes, reposts, replies and quotes — divided by views. Median for 10K–100K accounts is 1.53%.
What the audience does
Likes41.0%1 349 in total
Reposts7.6%249 in total
Replies6.6%218 in total
Bookmarks44.8%1 471 in total
Share of every reaction we collected for this account. Replies mean argument, reposts mean endorsement, bookmarks mean the post was worth keeping.
The follower curve appears once this account has two daily snapshots — we take one a day, and this one is on its first.
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