第1章
洗盘与拉盘的本质
从链上数据角度重新定义市场操纵行为，区分健康回调与恶意洗盘。
核心概念认知框架
第2章
数据源准备
如何获取并清洗DEX（Uniswap、PancakeSwap）的Swap事件日志与交易对数据。
数据工程DEX
第3章
核心指标一：巨鲸持仓
巨鲸地址的持仓变化监控，识别大额转账与筹码集中度。
链上指标鲸鱼追踪
第4章
核心指标二：交易频率与间隔
通过时间序列发现机器人刷单与对倒交易。
时序分析刷单识别
第5章
核心指标三：流动性池深度
检测LP撤单与添加的异常模式。
流动性做市商
第6章
核心指标四：价量背离
价格与交易量的背离分析，识别无量拉盘与放量砸盘。
量价关系背离
第7章
核心指标五：地址激活率
新地址与休眠地址的激活率，判断庄家是否在收集筹码。
地址分析筹码收集
第8章
实战案例一：插针洗盘
经典洗盘模式——插针（长下影线）后的链上数据特征。
实战插针
第9章
实战案例二：阶梯拉盘
经典拉盘模式——阶梯式放量上涨的链上数据验证。
实战阶梯式
第10章
实战案例三：对倒交易
同一地址或关联地址的循环交易检测。
实战对倒
第11章
实战案例四：闪电贷洗盘
利用闪电贷操纵预言机的链上痕迹。
闪电贷预言机
第12章
实战案例五：老鼠仓检测
内部地址在利好公布前的提前建仓行为。
老鼠仓内幕
第13章
工具篇一：Dune Analytics
使用Dune Analytics构建自定义看板，实时监控洗盘信号。
工具看板
第14章
工具篇二：Python + Web3.py
实时监听Mempool中的未确认交易。
工具Mempool
第15章
工具篇三：The Graph子图
查询历史Swap数据，进行回测分析。
子图回测
第16章
算法一：MA与布林带
基于移动平均线（MA）与布林带的洗盘识别算法。
算法布林带
第17章
算法二：VWAP拉盘确认
基于成交量加权平均价格（VWAP）的拉盘确认算法。
算法VWAP
第18章
算法三：地址聚类控盘度
基于地址聚类分析的庄家控盘度计算。
聚类控盘度
第19章
算法四：异常检测刷单
基于Isolation Forest的刷单交易识别。
异常检测刷单
第20章
算法五：图神经网络追踪
基于GNN的复杂资金流向追踪（概念与简化实现）。
GNN资金流
第21章
风控一：假阳性处理
洗盘与拉盘信号的假阳性处理，避免被庄家反向欺骗。
风控假阳性
第22章
风控二：延迟与重组
链上数据延迟与重组风险，设置安全缓冲机制。
重组缓冲
第23章
风控三：多链洗盘识别
多链环境下的数据统一与跨链洗盘识别。
跨链统一
第24章
进阶一：社交情绪融合
结合链上数据与社交媒体情绪（Twitter、Discord）综合判断。
情绪分析综合
第25章
进阶二：MEV行为反推
利用MEV机器人行为模式反推庄家意图。
MEV意图
第26章
进阶三：NFT洗盘与拉盘
NFT市场中的稀有度与交易量操纵。
NFT稀有度
第27章
进阶四：永续合约分析
永续合约市场中的资金费率与持仓量分析。
合约资金费率
第28章
系统架构设计
构建完整链上监控与预警系统（数据采集到告警通知）。
架构监控系统
第29章
回测与优化
设计回测框架，评估洗盘/拉盘策略的历史表现。
回测策略
第30章
总结与展望
链上数据识别的未来趋势，以及合规化挑战。
趋势合规