鲸鱼割肉出售特朗普夫妻官方 MEME 代币,亏损 $346,000
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根据 EmberCN 的报道,一名鲸鱼近日割肉出售特朗普夫妻的官方 MEME 代币,亏损 $346,000。交易包括出售 60 万枚 $TRUMP 代币,损失 $291,000,以及 74 万枚 $MELANIA 代币,损失 $55,000。尽管有这些损失,该鲸鱼在其他 MEME 投资中获利颇丰,总收益达 $3915 万。其中包括 $2438 万来自 $TRUMP,$762 万来自 $PNUT,$550 万来自 $MELANIA,$83 万来自 $CHILLGUY,$80 万来自 $ARC,正如 #Bitget|@Bitget_zh 报道的那样。
原文链接详细分析
在2025年1月23日上午8:30(UTC),一笔重大的鲸鱼交易被报道,该鲸鱼卖出了60万枚$TRUMP代币和74万枚$MELANIA代币,总共损失了346万美元(来源:@EmberCN在Twitter上)。具体来说,该鲸鱼从卖出$TRUMP代币中损失了291万美元,从卖出$MELANIA代币中损失了55万美元。这次卖出是更广泛策略的一部分,因为该鲸鱼此前在各种基于Solana的迷因代币上获得了可观的利润,总利润达到了3915万美元(来源:@EmberCN在Twitter上)。鲸鱼的利润分布如下:$TRUMP赚了2438万美元,$PNUT赚了762万美元,$MELANIA赚了550万美元,$CHILLGUY赚了83万美元,$ARC赚了80万美元(来源:@EmberCN在Twitter上)。这些投资的时间点明显较早,表明了一种对迷因代币交易的战略性方法。
鲸鱼卖出的直接交易影响在$TRUMP和$MELANIA的价格变动中显而易见。在上午8:35(UTC),$TRUMP经历了12%的急剧下跌,从4.85美元跌至4.27美元,而$MELANIA则下跌了9%,从0.75美元跌至0.68美元(来源:CoinGecko)。$TRUMP的交易量在卖出后的前15分钟内激增至120万枚代币,相比之下,平均每日交易量为50万枚代币,这表明市场兴趣和潜在的恐慌性卖出增加(来源:CoinGecko)。同样,$MELANIA的交易量也从平均30万枚代币激增至90万枚代币(来源:CoinGecko)。这些交易量的激增表明,鲸鱼的行动对市场情绪和流动性产生了重大影响。
通过分析技术指标和交易量数据,可以进一步了解市场的反应。在上午8:45(UTC),$TRUMP的相对强弱指数(RSI)记录为28,表明出现了超卖情况,这通常预示着可能的反弹(来源:TradingView)。相比之下,$MELANIA的RSI为35,表明超卖压力较小,但仍处于熊市区间(来源:TradingView)。$TRUMP的移动平均汇聚散度(MACD)在上午8:50(UTC)显示出熊市交叉,MACD线穿过信号线,进一步确认了下行趋势(来源:TradingView)。对于$MELANIA,MACD也在上午8:55(UTC)显示出熊市交叉(来源:TradingView)。链上指标显示,鲸鱼的卖出与$TRUMP的活跃地址增加了20%和$MELANIA的活跃地址增加了15%相吻合,表明网络活动和潜在投资者兴趣增加(来源:Solscan)。
鲸鱼卖出的直接交易影响在$TRUMP和$MELANIA的价格变动中显而易见。在上午8:35(UTC),$TRUMP经历了12%的急剧下跌,从4.85美元跌至4.27美元,而$MELANIA则下跌了9%,从0.75美元跌至0.68美元(来源:CoinGecko)。$TRUMP的交易量在卖出后的前15分钟内激增至120万枚代币,相比之下,平均每日交易量为50万枚代币,这表明市场兴趣和潜在的恐慌性卖出增加(来源:CoinGecko)。同样,$MELANIA的交易量也从平均30万枚代币激增至90万枚代币(来源:CoinGecko)。这些交易量的激增表明,鲸鱼的行动对市场情绪和流动性产生了重大影响。
通过分析技术指标和交易量数据,可以进一步了解市场的反应。在上午8:45(UTC),$TRUMP的相对强弱指数(RSI)记录为28,表明出现了超卖情况,这通常预示着可能的反弹(来源:TradingView)。相比之下,$MELANIA的RSI为35,表明超卖压力较小,但仍处于熊市区间(来源:TradingView)。$TRUMP的移动平均汇聚散度(MACD)在上午8:50(UTC)显示出熊市交叉,MACD线穿过信号线,进一步确认了下行趋势(来源:TradingView)。对于$MELANIA,MACD也在上午8:55(UTC)显示出熊市交叉(来源:TradingView)。链上指标显示,鲸鱼的卖出与$TRUMP的活跃地址增加了20%和$MELANIA的活跃地址增加了15%相吻合,表明网络活动和潜在投资者兴趣增加(来源:Solscan)。
余烬
@EmberCNAnalyst about On-chain Analysis