TGE时机如何成为加密项目成败的决定性因素?

比推Dipublikasikan tanggal 2025-10-22Terakhir diperbarui pada 2025-10-22

作者:Haotian

原标题:TGE的“天时”为何如此重要?


早上刷推看到一张图,产生了一些思考,分享一下:

1)选择在流动性充沛的时间窗口 TGE 很重要,重要到无视项目的基本面。

比如,$Pengu,一个 NFT 社区 MEME 代币,在去年 12 月 17 日流动性非常充沛的时间段上线,但比大部分项目表现都要强,而 $BABY、$HUMA 这些都是有技术叙述和 VC 布局背书的项目,在今年四五月份流动性相对枯竭的阶段上线,表现就非常糟糕。

2)项目都喜欢扎堆上线,但需要考虑市场流动性能否承接。

比如,去年 11-12 月出现了 Hyperliquid、Movement、Pengu、Morpho 等项目,因为扎堆虽然表现参差不齐,但好在大部分出来都跑了;而,今年 4-5 月又扎堆出现了 Babylon、Initia、Zora、Huma、Sophon,结果流动性不足,表现都差强人意;

3)对 TGE 时间窗口下,也可能出现一些「开盘即巅峰」的项目。

有些项目会趁着市场流动性充沛,散户 Fomo 的时间点 TGE,以忽略自身基本面不足的问题。比如,动向、Berachain,开盘时 Fomo 情绪爆棚,但最终都以无止境暴跌收场。只能说明,市场流动性红利如果没有基本面的支撑,反倒会加速一些项目的「衰亡」。

4)在错误的 TGE 时间窗口下,对于一些基本面恐慌,但有心理的项目,反而是发现价值的黄金机会。

$ZORA 就是典型的例子,在市场最冷清,流动性最竭的时间上线,成为那批项目中唯一的赢家。更早期的 $Virtual 也类似,在最昏暗的上线,却时刻出彩的基本面表现,引领一波波索拉纳 AI 代理热潮,让集体信仰者赢到了最后。

5)无论强弱退出时间窗口,总能有基本面优秀的项目最终出来。

比如,Hyperliquid 能够建立起庞大的支持者社区,引领一波 Perp Dex 的叙述热潮,$HYPE 价格也爬梯式阶梯增长;@flock_io

另外,尽管踩在去年 TRUMP 大肆吸流动性的尖点上线,$FLOCK 最低流通市值跌至夸大的 300 多万,但也凭借出色的基本面表现,几乎实现了交易所上架大满贯,让信仰者赢到了最后。以上。对于大部分散户来说,能看懂 TGE 时间窗口的重要性,采用差异化的策略:强 TGE 期恐追高、快进快出;弱 TGE 期专注投研,寻找被低估的优质指数、长期持有;都有可能成为最后的赢家,虽然艰难了点。


Twitter:https://twitter.com/BitpushNewsCN

比推 TG 交流群:https://t.me/BitPushCommunity

比推 TG 订阅: https://t.me/bitpush

说明: 比推所有文章只代表作者观点,不构成投资建议
TGE

Bacaan Terkait

Jumlah Alamat Aktif XRP Capai Level Tertinggi Dua Bulan di Tengah Memburuknya Sentimen Pasar

Pada 14 Agustus, aktivitas di buku besar $XRP mencapai puncak tertinggi dalam dua bulan, dengan perusahaan analitik Santiment mencatat 49.929 alamat aktif dalam 24 jam. Lonjakan ini terjadi meskipun sentimen pasar terhadap $XRP berada di level terendah dalam tiga bulan, menciptakan perbedaan yang mencolok antara aktivitas jaringan dan suasana hati investor ritel. Santiment mencatat bahwa sentimen negatif meningkat sepanjang minggu karena harga gagal naik, mencapai titik terendah tiga bulan di platform seperti X, Reddit, dan Telegram. Rata-rata alamat aktif harian meningkat sekitar 35% menjadi 35.700 pada awal Agustus dari 26.400 di Juli, sementara alamat baru tetap stabil sekitar 2.260 per hari. Ini menunjukkan peningkatan penggunaan alamat yang ada, bukan pertumbuhan pengguna baru yang pesat. Perbedaan antara sentimen dan aktivitas jaringan penting untuk diinterpretasi. Alamat aktif yang lebih tinggi mencerminkan partisipasi jaringan yang meningkat, tetapi tidak membedakan apakah aktivitas berasal dari investor baru, transfer institusional, atau transaksi peserta yang ada. Sentimen bearish mencerminkan psikologi pasar jangka pendek, bukan fundamental jaringan, dan tidak serta-merta memprediksi arah harga. Secara terpisah, ekosistem XRP Ledger terus berkembang dengan investasi lebih dari $550 juta sejak 2017, mendukung pembayaran, tokenisasi, dan keuangan terdesentralisasi. Ripple juga memperluas strategi institusionalnya di bidang aset tokenisasi dan infrastruktur perdagangan, meskipun tidak secara langsung dikaitkan dengan lonjakan aktivitas Agustus. Santiment berpendapat bahwa jika struktur $XRP bertahan dan permintaan pulih, sentimen negatif saat ini bisa menjadi peluang masuk pasar. Tantangan selanjutnya adalah melihat apakah tingkat alamat aktif tetap tinggi di tengah sentimen bearish yang berlanjut, menentukan apakah divergensi ini lebih dari sekadar lonjakan jangka pendek.

cryptonews.ru3m yang lalu

Jumlah Alamat Aktif XRP Capai Level Tertinggi Dua Bulan di Tengah Memburuknya Sentimen Pasar

cryptonews.ru3m yang lalu

AI Juga Bisa "Moody"! Penelitian Baru USTC: Kebingungan dan Kecemasan Bikin AI Makin Jago Bekerja

AI punya "emosi" dan itu bisa meningkatkan kemampuannya bekerja? Penelitian terbaru dari Universitas Sains dan Teknologi Tiongkok (USTC), Oxford, dan lainnya menunjukkan bahwa dengan membiarkan AI mengenali "emosi internal" seperti kebingungan, ketegangan, atau kekecewaan, dan menggunakan sinyal ini sebagai dasar untuk memilih tindakan atau keterampilan berikutnya, kinerjanya dalam menyelesaikan tugas dapat meningkat drastis. Dalam eksperimen, AI (agent) ditugaskan untuk berbelanja online. Peneliti mengamati bahwa kondisi emosional tertentu secara konsisten memicu pemilihan keterampilan tertentu: 1. Rasa ingin tahu dan keinginan → secara spontan mencari produk. 2. Kebingungan dan ketegangan → mengajukan ulang pertanyaan atau kueri. 3. Rasa percaya diri dan optimis → mengonfirmasi pembelian. 4. Kekecewaan dan kekesalan → membandingkan harga. Emosi "negatif" seperti kebingungan dan ketegangan ternyata berfungsi sebagai sinyal metakognitif yang berguna. Mereka menandakan ketidaksesuaian antara strategi saat ini dan lingkungan, memicu mekanisme pemulihan yang tepat *sebelum* kesalahan benar-benar terjadi. Dalam tugas-tugas rumit yang rentan gagal (seperti "mememanaskan barang" atau "mengambil dua item" di lingkungan simulasi), metode berbasis emosi ini meningkatkan tingkat keberhasilan secara signifikan, dari di bawah 10% menjadi lebih dari 30% bahkan 56%. Penelitian terpisah dari Universitas Tianjin juga mengintegrasikan emosi ke dalam "Model Dunia" (World Model) untuk prediksi yang lebih baik dalam lingkungan berpusat pada manusia. Hasilnya, akurasi prediksi meningkat, dan menghilangkan data emosi justru menurunkan kinerja AI bahkan dalam tugas penalaran logis. Temuan ini menunjukkan bahwa representasi emosional dalam model bahasa besar (LLM) tidak hanya fenomena yang diamati, tetapi semakin menjadi sinyal fungsional yang dapat diekstraksi dan dimanfaatkan untuk meningkatkan ketangguhan dan kemampuan AI dalam menyelesaikan tugas.

marsbit2j yang lalu

AI Juga Bisa "Moody"! Penelitian Baru USTC: Kebingungan dan Kecemasan Bikin AI Makin Jago Bekerja

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片