我利用 Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 构建了一套自学习交易算法。
成果：9 天内盈利 2,786.41 美元。
系统追踪了 1,508 个代币的发布，分析了 30,160 个持币地址，并识别出 69 个钱包集群。最终仅有 6 个代币通过了所有筛选标准，每个代币的评分均在 85 分（满分 100 分）以上。
我已将核心评分代码开源（收获了 80 多个 Star）。
GitHub：https://github.com/QuantumOrb/QuantOrb
QuantumOrb 现已全面投入运行。
- 网站、RADAR（雷达）、SCANNER（扫描器）、Telegram 机器人以及整个后端基础设施均已上线。
- 目前已有数百名用户每天都在使用 QuantumOrb。
近期 Solana 链上的三个代币发布案例：
10 月 30 日 18:08 UTC：$WASTED 发布 → 18:49 触发 RADAR 提醒 → 提醒后涨幅达 5.1 倍。
11 月 2 日 11:34 UTC：$MAMESUKE 发布 → 12:16 触发 RADAR 提醒 → 提醒后涨幅达 7.6 倍。
11 月 3 日 21:21 UTC：
$AMD 发布 → 22:39 触发 RADAR 提醒 → 提醒后涨幅达 9.4 倍。
QuantumOrb 的运作机制如下：
RADAR 实时追踪 http://pump.fun 上的新代币发布、联合曲线（bonding curves）、市值及交易动态。
SHIELD（防护系统）会在发出提醒前对代币创建者进行审核。例如：如果某创建者发布了 10 个以上的代币，但其中成功进入主交易市场的比例不足 10%，系统便会进行预警。 Flagged（标记）
SCANNER：分析持仓量前 20 名的持有者及最早买入的 20 个地址，追踪其钱包历史记录、入场行为及代币分布情况。
CARTOGRAPHER：通过代币来源关联、共同参与的交易（买入或转账）等特征，识别相互关联的钱包地址。
GUARD：调查项目方（开发者）的历史记录、在代币上线初期积累的筹码，以及项目方目前持有的代币数量。
ORB：整合五项风险指标，生成 0–100 分的风险评分；并利用两套模型计算潜在的抛售影响：
风险评分模型
评分 = S_operator（运营方风险）+ S_fresh（新钱包风险）+ S_transfers（转账风险）+ S_snipers（早期狙击/抢跑风险）+ S_top20（前 20 名持仓集中度风险）
该系统会对隐性持仓、新钱包活动、代币转移情况、早期抢跑行为以及持仓集中度进行评估。
价格影响模型
影响程度 = 1 − (R / (R + q))²
R = 流动性池中的代币储备量
q = 关联钱包地址所卖出的代币数量
该模型用于估算：若关联钱包群体清仓离场，价格可能下跌的幅度。
RADAR：识别具有潜在上涨动力的代币；SCANNER：揭示这些代币背后的实际操盘者。
一套系统，实时预警，链上风险分析。
QUANTUMORB 现已上线。
而这，仅仅是个开始。
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