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抹茶FEG与钱包TP：从链上信号到支付革新的量化视角
在噪声与信号之间，抹茶FEG与钱包TP交汇形成新的研究样本。本文基于链上交易数据、订单簿深度、钱包交互日志与社交情绪指标，采用分层数据清洗、特征工程与多模型并行验证的方法，给出可操作的结论。分析过程包括：1）数据采集——抓取最近90天的链上转账、手续费和集中度指标；2）特征构建——流动性斜率、持仓换手率、地址活跃度、OTC溢价；3）建模与回测
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在噪声与信号之间，抹茶FEG与钱包TP交汇形成新的研究样本。本文基于链上交易数据、订单簿深度、钱包交互日志与社交情绪指标，采用分层数据清洗、特征工程与多模型并行验证的方法，给出可操作的结论。分析过程包括：1）数据采集——抓取最近90天的链上转账、手续费和集中度指标；2）特征构建——流动性斜率、持仓换手率、地址活跃度、OTC溢价；3）建模与回测
评论
CryptoChen
视角扎实，模型组合与场景模拟很有参考价值。
小米Analyst
关于ZK和DID的落地建议切实可行，期待更多实现细节。
Eve_研究
对流动性斜率的重视很到位，能否公开样本周期的数据？
张三看市
短期波动预测合理，建议加上手续费敏感性分析。