결론부터
| 묶음 | 토큰 수 | 1시간 안 러그 | 청산 A 건당 | 상위 5건 빼면 |
|---|---|---|---|---|
| 전체 | 1,672 | 14% | −7.2% | −8.7% |
| H1 짧은 인기 목록 | 219 | 22% | −0.5% | −10.2% |
| H2 6시간 생존 + 조건 4개 | 82 | 2% | −2.8% | −6.7% |
| H3 발견 순간 좋아요 20~200 | 64 | 13% | −7.7% | −14.7% |
- 가설 3개에 청산 방식 4개를 곱한 16개 조합이 모두 합격선을 넘지 못했습니다.
- "남이 먼저 찾아낸 토큰을 따라 사는 방식"은 거래 비용을 넘지 못한다는 것이 이번 결론입니다.
- 그래도 관찰기는 계속 돌립니다. 다음 가설(졸업 순간 진입, 지갑 따라가기)은 판정 날짜를 정해 두고 기다리는 중입니다.
1. 관찰기는 무엇을 하나
관찰기는 사고팔지 않습니다. 지갑도 키도 없습니다. 새로 눈에 띈 토큰을 기록하고, 그 뒤 가격이 어떻게 됐는지만 적습니다.
| 부분 | 쓴 것 |
|---|---|
| 실행 | Cloudflare Workers, 1분마다 자동 실행 |
| 저장 | Cloudflare D1(무료 데이터베이스) |
| 토큰 발견 | DexScreener 프로필·부스트, Jupiter 5분 인기 목록과 생성 72시간 이내 거래 상위, pump.fun 졸업 알림 |
| 가격 기록 | 처음 60분은 1분마다, 4시간까지 15분마다, 24시간째 한 번 |
토큰마다 처음 본 시각과 출처, 그 순간의 가격·시가총액·유동성·보유자 수, 발행 권한이 풀렸는지, 만든 사람이 전에 몇 개를 만들었는지까지 함께 남깁니다. 나중에 "무엇을 보고 샀어야 했나"를 거꾸로 따질 때 쓰기 위해서입니다.
2. 첫 결과: 이틀치 906개
발견하자마자 샀다고 가정하고 계산했습니다.
| 항목 | 결과 |
|---|---|
| 1시간 안에 +50%까지 오른 적 있음 | 31% |
| 1시간 안에 −20%까지 떨어진 적 있음 | 66% |
| 1시간 안에 러그(가격 소멸 등) | 16% |
| 1시간 뒤 수익률 중간값 | −32% |
| 24시간 뒤 수익률 중간값 | −55% |
출처별로 나눠 보니 Jupiter 5분 인기 목록만 건당 +3.0%(251개)로 플러스였고, 돈을 내고 올린 프로필 쪽은 −9.1%였습니다. 반가운 숫자였지만 바로 믿지 않았습니다. 묶음을 열네 가지쯤 나눠 본 뒤 그중 좋은 것을 고른 결과라, 우연히 좋아 보였을 수 있기 때문입니다.
3. 우연에 속지 않는 법: 미리 적고, 새 데이터로만
- 가설을 먼저 적는다 — 무엇을 살지, 어떻게 팔지, 합격선이 무엇인지를 판정 전에 기록 파일에 적어 둡니다.
- 새 데이터로만 채점한다 — 가설을 떠올리게 한 데이터는 쓰지 않습니다. 적어 둔 날 이후에 들어온 토큰으로만 계산합니다.
- 판정 전에는 바꾸지 않는다 — 중간에 조건을 고치면 그때부터는 새 가설로 칩니다.
합격선은 네 가지였습니다. 건당 평균이 0보다 클 것, 가장 많이 번 5건을 빼도 0보다 클 것, 1시간 안 러그가 10% 미만일 것, 표본이 충분할 것. 두 번째 조건이 중요합니다. 밈코인은 한두 개가 크게 튀면 평균이 쉽게 플러스로 보이기 때문입니다.
청산 방식도 미리 정했습니다. A는 손절 −20%, +10%를 넘으면 고점에서 5% 빠질 때 정리, 최대 60분입니다. C는 손절 −15%, +30%를 넘으면 고점에서 30% 빠질 때 정리, 최대 4시간입니다. F는 +50·+100·+300%에서 나눠 팔기, 그리고 A와 C를 반씩 섞은 방식까지 넷입니다.
4. 판정: 16개 조합 모두 불합격
10월 19일부터 쌓인 1,672개(졸업 토큰 제외)로 채점했습니다. 맨 위 표가 그 결과입니다. 중간 점검 때 +2.2%였던 H1은 데이터가 쌓이자 −0.5%로 내려갔고, 상위 5건을 빼면 −10.2%였습니다.
흥미로운 숫자는 H2였습니다. "6시간 살아남은 토큰만"이라는 조건을 걸자 1시간 안 러그가 14%에서 2%로 줄었습니다. 이 현상은 세 번째 데이터에서도 똑같이 나왔습니다. 손실도 줄었지만 이익도 같이 줄어, 결국 비용을 넘는 수익은 남지 않았습니다. 위험을 줄이는 조건과 돈을 버는 조건은 다르다는 것을 숫자로 확인한 셈입니다.
5. 바로잡은 측정 오류
중간에 평균이 +57%처럼 보이는 묶음이 있었습니다. 너무 좋아서 의심했고, 원인은 측정 오류였습니다.
- pump.fun을 "졸업"한 토큰 460개는 진입 가격이 졸업 직전의 낡은 가격으로 잡혀 있었습니다. 실제로 살 수 없는 가격이라 가짜 수익이 찍힌 것입니다.
- 그중 146개는 시가총액이 1천 달러도 안 되는, 졸업이라 부르기 어려운 것들이었습니다.
이후 졸업 토큰은 따로 떼어 "등록된 다음 분의 실제 가격"으로 진입가를 다시 잡는 별도 가설(H4)로 돌렸습니다. 처음 들어온 18건은 졸업 후 1~45초 안에 기록됐습니다.
6. 지금 기다리는 판정
- H4 졸업 순간 진입 — 졸업 토큰 전부(H4a)와, 유동성·만든 사람 이력·SNS 조건을 통과한 것만(H4b). 10월 24일 판정 예정.
- H6~H9 지갑 따라가기 — 실제 거래 기록으로 고른 지갑 100개, 크게 오른 코인을 처음 산 지갑, 고른 지갑 3개 이상이 1시간 안에 같은 토큰을 산 경우 등. 10월 25일 판정 예정.
지갑을 고르는 첫 시도는 이미 한 번 실패했습니다. 기간을 반으로 나눠 앞쪽에서 잘한 지갑을 골라 뒤쪽에 적용했더니, 맞힌 비율이 9.7~12.0%로 전체 평균(12.8%)보다 낮았습니다. 과거에 잘한 지갑이 앞으로도 잘한다는 보장은 없다는 뜻입니다.
정리
- 매매 봇보다 돈을 쓰지 않는 관찰기를 먼저 만들면, 잃지 않고 조건을 시험할 수 있습니다.
- 좋은 숫자를 찾았으면 가설로 적어 두고 새 데이터로만 채점합니다. 같은 데이터로 고르고 같은 데이터로 채점하면 거의 항상 좋아 보입니다.
- 상위 몇 건을 빼고도 플러스인지를 봅니다. 밈코인에서는 이 조건 하나로 대부분의 "좋아 보이는 전략"이 걸러졌습니다.
같은 데이터로 "100달러를 10달러씩 나눠 사면" 어떻게 되는지는 100달러를 10달러씩 10개로 나누면에, 무료 데이터베이스 한도에 걸렸던 일은 무료 데이터베이스 한도를 넘겨 7시간이 비었다에 따로 정리했습니다.
자주 묻는 질문
실제로 돈을 넣었나요?
아닙니다. 관찰기는 매매 기능도 지갑도 없이 기록만 합니다. 모든 수익률은 기록된 가격으로 계산한 가상의 값입니다.
러그는 어떻게 셌나요?
이 판정에서는 산 뒤 60분 안에 가격이 사라지거나 진입가의 10% 이하로 떨어진 경우를 러그로 셌습니다. 처음 분석 때는 정의가 조금 달랐습니다.
왜 '상위 5건을 빼도 플러스'를 따지나요?
밈코인은 한두 개가 수십 배 오르면 평균 전체가 플러스로 보입니다. 그 몇 건을 빼고도 남는지가 반복해서 쓸 수 있는 전략인지를 보여 줍니다.
이 결과로 투자 판단을 해도 되나요?
안 됩니다. 짧은 기간의 개인 실험이고, 비용과 체결 가격은 가정입니다. 투자 권유가 아닙니다.