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日月小楚
非常感谢这么细致的讲解。
在定义上来看，我原先的理解有部分的错误，应该是长期持有者账号如果增持，也会被平均进去。
（虽然我觉得glassnode这样对数据的处理是 有些问题的，我觉得比特币应该基于utxo来跟踪btc的数量，而不是基于地址来，这样会更加科学一些）
但是，整体结论并没有问题。因为长期持有者数量的增加，有很大的贡献是短期持有者，持有不动。而并不是买入。
对于这个的观察是源于我当时发现，LTH的持有数量反转，也就是从下降开始变成增长，总是早于btc见底。
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非常感谢这么细致的讲解。
在定义上来看，我原先的理解有部分的错误，应该是长期持有者账号如果增持，也会被平均进去。
（虽然我觉得glassnode这样对数据的处理是 有些问题的，我觉得比特币应该基于utxo来跟踪btc的数量，而不是基于地址来，这样会更加科学一些）
但是，整体结论并没有问题。因为长期持有者数量的增加，有很大的贡献是短期持有者，持有不动。而并不是买入。
对于这个的观察是源于我当时发现，LTH的持有数量反转，也就是从下降开始变成增长，总是早于btc见底。
曾经我也对长期持有者（LTH）和短期持有者（STH）具体是如何被划分的表示困惑。如果对数据的逻辑理解有误，就会让分析结果产生片面甚至错误。
为此我和Glassnode开发者团队针对LTH和STH的算法和定义做了深入的探讨。中文社区至今应该没有一篇完备的分析和说明。
正好看到倪大 @PhyrexNi 和 小楚老师 @riyuexiaochu 在讨论这个话题，我就班门弄斧，尝试做些解释：
第一步，为了确定如何根据币龄区分STH和LTH的确切阈值，Glassnode分析了UTXO在各个时间段内内被花费的概率曲线的斜率。结果是在每种情况下，样本最大斜率的币龄恰好为155 天。
也就是说，至少要持有155天后，BTC再次被移动的概率才最小。因此，我们将持有155天作为LTH和STH的基础区分标准。
第二步，在这个基础上，Glassnode工程师们还考虑了每个链上实体自购买日期以来的平均时间，如果该时间超过155天，则该实体被视为长期持有者。
比如，我的钱包里有10枚BTC持有了300天，我今天又买入了5枚持有了1天，那么平均时间就是：(10*300+5*1)÷15=200天；这个时间大于155天，所以我今天买入的5枚会被归入长期持有者。
第三步，为了对尖锐的分类阈值进行细化，并将其转化为一条平滑的权重因子曲线，Glassnode使用了一个中点为155天 + 10天为过渡宽度的逻辑函数。
这样曲线会比较平滑，不会突然暴涨暴跌。大致上说，如果被持有了约177天后，90%的比特币将划分到LTH供应中。
所以，综上所述，LTH净持仓的增加说明了2点：
🚩 1、老的LTH增持，只要钱包中BTC平均持有时间大于155天；
🚩 2、STH的BTC一直持有，大约177天后变成了新LTH；
但LTH净持仓增加，不代表LTH不卖。
比如我们看图4：从2025年7月7日开始至今，LTH累计花费了574.7w枚BTC，但实际LTH的净持仓只减少了4.4w枚。这就说明在LTH支出的同时，也有大量STH持有不动，从而补充到LTH中。
而从2026年2月14日开始，LTH净持仓又恢复上升趋势，说明老LTH的增持+STH持有不动而转为新LTH的合计数量，已经大于LTH的花费数量。
那么对市场来说，就是来自供应端的压力减少了。等需求端随着宏观环境的改善而持续积累，我们就会逐渐从熊市的泥潭沼泽中慢慢走出来了。 tweet
日月小楚
我最近看高流量的文章，发现很多套路表面不同，本质都在做同一件事：
压缩读者的决策时间。
--“2026 + 全面指南”，压缩的是学习成本：你不用到处找，看这一篇就够。
--“拆解 / 复盘 / 从 0 到 1”，压缩的是试错成本：我把过程摊开，你可以少走弯路。
--“我做了 X，所以你可以信我”，压缩的是信任成本：先证明我有现场经验。
--“你以为 X，其实 Y”，压缩的是判断成本：你可能理解错了，点进来看看真相。
--“闷声发大财”，压缩的是入场犹豫：这事赚钱，而且知道的人还不多。
这些模板确实有效，有效到知道套路的我，经常忍不住会点进去。
但模板越有效，越容易同质化。
最后真正拉开差距的，不是句式。
是真实经历、具体数字和别人复制不了的细节。
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我最近看高流量的文章，发现很多套路表面不同，本质都在做同一件事：
压缩读者的决策时间。
--“2026 + 全面指南”，压缩的是学习成本：你不用到处找，看这一篇就够。
--“拆解 / 复盘 / 从 0 到 1”，压缩的是试错成本：我把过程摊开，你可以少走弯路。
--“我做了 X，所以你可以信我”，压缩的是信任成本：先证明我有现场经验。
--“你以为 X，其实 Y”，压缩的是判断成本：你可能理解错了，点进来看看真相。
--“闷声发大财”，压缩的是入场犹豫：这事赚钱，而且知道的人还不多。
这些模板确实有效，有效到知道套路的我，经常忍不住会点进去。
但模板越有效，越容易同质化。
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意外的发现，wildcard可以充值gpt 和claude的会员
有溢价!
在推上有很多文章，用土区/business的优惠很多。
但是我依然选择了wildcard
因为之前的经历告诉我，攻略看似简单，真的要弄起来，要折腾半天，最后还不一定弄好。
而你半天的时间，难道比不上这几十块钱吗 https://t.co/tNTNlkArq8
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日月小楚
我昨天踩了一个很典型的 PnL 坑：现金流看起来亏了 335 万，但它根本不是每日收益。
事情是这样的。
我拿 5 个 盈利最高的Polymarket 地址，按 activity 流水算最近 14 天表现，结果合计是 -3,350,709.97。第一眼看，很吓人，像是这批地址 14 天亏了 335 万。
难道是翻车了吗？
研究了半天才意识到有个关键问题：
买入没有卖出的仓位，只是现金流流出，不等于当天亏损。
如果一个钱包今天花 10 万买入仓位，系统只看流水，就会看到 -10 万。可这个仓位还在，可能明天涨，也可能下周结算。你不能因为钱从余额里出去了，就直接说它今天亏了 10 万。
更明显的是，同一批地址按一个月 activity 公式算，结果是 1,398,554.24；但 PredictFolio 同期只有 100,977.66，差了 1,297,576.58。
问题不在数字，而在口径。
activity 更像现金流审计：钱什么时候进，什么时候出。
PnL 更像收益统计：这段时间资产到底涨了多少，跌了多少。
所以我的判断标准变成了：
看时间段收益，用累计 PnL 快照。
查资金流向，用 activity。
不要把“买入形成仓位”，误看成“当天亏掉本金”。
链上数据最容易骗人的地方，不是它没有数据。
而是它给了你一个看起来很精确、但口径完全不对的数字
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我昨天踩了一个很典型的 PnL 坑：现金流看起来亏了 335 万，但它根本不是每日收益。
事情是这样的。
我拿 5 个 盈利最高的Polymarket 地址，按 activity 流水算最近 14 天表现，结果合计是 -3,350,709.97。第一眼看，很吓人，像是这批地址 14 天亏了 335 万。
难道是翻车了吗？
研究了半天才意识到有个关键问题：
买入没有卖出的仓位，只是现金流流出，不等于当天亏损。
如果一个钱包今天花 10 万买入仓位，系统只看流水，就会看到 -10 万。可这个仓位还在，可能明天涨，也可能下周结算。你不能因为钱从余额里出去了，就直接说它今天亏了 10 万。
更明显的是，同一批地址按一个月 activity 公式算，结果是 1,398,554.24；但 PredictFolio 同期只有 100,977.66，差了 1,297,576.58。
问题不在数字，而在口径。
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PnL 更像收益统计：这段时间资产到底涨了多少，跌了多少。
所以我的判断标准变成了：
看时间段收益，用累计 PnL 快照。
查资金流向，用 activity。
不要把“买入形成仓位”，误看成“当天亏掉本金”。
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就靠这一张图，就到处喊着中转站抓人了，天要塌了
纯粹为了流量。啥都不管。连里面的内容都不看。
图片里面第一句就说，是他是因为有些廉价的模型，是用非法的技术手段获得的。
里面还说了，他的中转站还会继续开下去，还乘机对原版网站做个升级。
所以意思是，这个人开了中转站，五年起步妥妥的。
然后他还打算继续开下去，现在还对网站升个级。
那他是为了多进去几年，还是梭哈了ETH，要找个拿住的办法。
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就靠这一张图，就到处喊着中转站抓人了，天要塌了
纯粹为了流量。啥都不管。连里面的内容都不看。
图片里面第一句就说，是他是因为有些廉价的模型，是用非法的技术手段获得的。
里面还说了，他的中转站还会继续开下去，还乘机对原版网站做个升级。
所以意思是，这个人开了中转站，五年起步妥妥的。
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那他是为了多进去几年，还是梭哈了ETH，要找个拿住的办法。
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复盘的时候，发现追踪的polymarket聪明钱地址，最近2周，突然不聪明了。
原来V2版本 后，出现了新的钱包地址了。
Polymarket 在 `2026-04-28 11:00 UTC` 左右正式迁移到 CLOB V2。V2 后确实有新东西：新 Exchange 合约、新 pUSD、新签名类型，还有 deposit wallet。
但这不等于所有老用户都被强制换钱包。
老的 proxy wallet / safe wallet，一般还能继续用。真正复杂的是新 API 流程里的 deposit wallet。
如果某个用户开始用 deposit wallet，下单时你看到的字段可能会变：
`maker` 可能是 deposit wallet。
`signer` 可能是 deposit wallet。
`funder` 也可能是 deposit wallet。
而你原来跟踪的地址，可能只是旧的 proxy wallet，或者 Data API 里的 `proxyWallet`。
这就麻烦了。
我看了一下项目里的 M2/M3 采集脚本，它们从官方接口里拿的主要是 `proxyWallet`。但这些接口没有直接返回：
`depositWallet`
`walletType`
`signatureType`
`maker`
`signer`
`funder`
所以只靠这两个接口，很难判断一个地址是不是已经切到了 deposit wallet 流程。
这对聪明钱跟踪很重要。
你以为你在跟踪“这个人”。
但代码里实际跟踪的，可能只是某个展示地址。
V2 后真正发生交易的地址，可能在订单字段或链上资金流里。
所以我现在会把地址分成几层看：
展示地址是谁。
订单 maker/signer/funder 是谁。
有没有 deposit wallet。
资金有没有从旧地址流到新地址。
这个新地址有没有继续在 V2 CLOB 交易。
一句话：
V2 后不要只问“聪明钱是不是换地址了”。
要先问：“我现在跟踪的这个字段，到底代表哪一种钱包？”
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复盘的时候，发现追踪的polymarket聪明钱地址，最近2周，突然不聪明了。
原来V2版本 后，出现了新的钱包地址了。
Polymarket 在 `2026-04-28 11:00 UTC` 左右正式迁移到 CLOB V2。V2 后确实有新东西：新 Exchange 合约、新 pUSD、新签名类型，还有 deposit wallet。
但这不等于所有老用户都被强制换钱包。
老的 proxy wallet / safe wallet，一般还能继续用。真正复杂的是新 API 流程里的 deposit wallet。
如果某个用户开始用 deposit wallet，下单时你看到的字段可能会变：
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`signer` 可能是 deposit wallet。
`funder` 也可能是 deposit wallet。
而你原来跟踪的地址，可能只是旧的 proxy wallet，或者 Data API 里的 `proxyWallet`。
这就麻烦了。
我看了一下项目里的 M2/M3 采集脚本，它们从官方接口里拿的主要是 `proxyWallet`。但这些接口没有直接返回：
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`signatureType`
`maker`
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`funder`
所以只靠这两个接口，很难判断一个地址是不是已经切到了 deposit wallet 流程。
这对聪明钱跟踪很重要。
你以为你在跟踪“这个人”。
但代码里实际跟踪的，可能只是某个展示地址。
V2 后真正发生交易的地址，可能在订单字段或链上资金流里。
所以我现在会把地址分成几层看：
展示地址是谁。
订单 maker/signer/funder 是谁。
有没有 deposit wallet。
资金有没有从旧地址流到新地址。
这个新地址有没有继续在 V2 CLOB 交易。
一句话：
V2 后不要只问“聪明钱是不是换地址了”。
要先问：“我现在跟踪的这个字段，到底代表哪一种钱包？”
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日月小楚
跟AI的对话会成为个人宝贵的资产。
所以我做了一件产品呢，就是把AI的对话汇集成自己数据。CC和codex虽然都有自动总结功能。但是它只限自己对话。
而我的脚本可以claude code ，codex ，cursor，antigravity，opencode都汇总起来。
它可以用来
1）总结，
2）汇集skill优化，
3）查找历史记录
4）根据题材写成文章等等
它的流程是：先把所有 AI 工作记录编译出来（有些需要破译），再生成一份更轻的 manifest，然后只看 manifest 粗筛，最后再回到原始记录里精读候选素材。
这里的关键不是“让 AI 总结一下昨天干了什么”。
那样太粗。
真正有用的是先把阅读成本降下来。原始 JSON 很大，里面有完整回答、工具调用、路径、日志、过程。如果一上来全塞给 AI，它会被细节淹没，也容易把普通操作当成选题。
manifest 只保留几个东西：
用户当时问了什么。
AI 回复摘要的开头和结尾。
用了哪些工具。
这轮内容大概多长。
是不是明显低价值指令。
这样第一遍只做一件事：找“值得写”的事件。
比如这次筛出来的，不是“运行了某个脚本”这种流水账，而是几类真正能写的东西：交易系统对账口径错了、`market_missing` 其实不是找不到市场、推文配图不是先换模型。
这些都有一个共同点：有具体事件，有内容，有最后的处理办法。
这才是素材。
下一步再回 raw JSON 精读候选轮次，抽关键数字、用户追问、定位过程、最后结论。最后生成选题报告，让人来选。
人选完以后，还会把选择写回报告最前面。
这一步很小，但很重要。因为它让“AI 推荐过什么”和“我最后选了什么”连在一起。下次你再回看，不是面对一堆聊天记录，而是一条完整链路：
记录 -> 粗筛 -> 精读 -> 选题 -> 人工选择 -> 正文。
我越来越觉得，AI 工作记录本身就是一种内容矿。
但矿不会自己变成文章。
你需要先把它做成一张能被筛选、能被复盘、能继续加工的素材表。否则它只是昨天很忙的证据，不是今天能用的资产。
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跟AI的对话会成为个人宝贵的资产。
所以我做了一件产品呢，就是把AI的对话汇集成自己数据。CC和codex虽然都有自动总结功能。但是它只限自己对话。
而我的脚本可以claude code ，codex ，cursor，antigravity，opencode都汇总起来。
它可以用来
1）总结，
2）汇集skill优化，
3）查找历史记录
4）根据题材写成文章等等
它的流程是：先把所有 AI 工作记录编译出来（有些需要破译），再生成一份更轻的 manifest，然后只看 manifest 粗筛，最后再回到原始记录里精读候选素材。
这里的关键不是“让 AI 总结一下昨天干了什么”。
那样太粗。
真正有用的是先把阅读成本降下来。原始 JSON 很大，里面有完整回答、工具调用、路径、日志、过程。如果一上来全塞给 AI，它会被细节淹没，也容易把普通操作当成选题。
manifest 只保留几个东西：
用户当时问了什么。
AI 回复摘要的开头和结尾。
用了哪些工具。
这轮内容大概多长。
是不是明显低价值指令。
这样第一遍只做一件事：找“值得写”的事件。
比如这次筛出来的，不是“运行了某个脚本”这种流水账，而是几类真正能写的东西：交易系统对账口径错了、`market_missing` 其实不是找不到市场、推文配图不是先换模型。
这些都有一个共同点：有具体事件，有内容，有最后的处理办法。
这才是素材。
下一步再回 raw JSON 精读候选轮次，抽关键数字、用户追问、定位过程、最后结论。最后生成选题报告，让人来选。
人选完以后，还会把选择写回报告最前面。
这一步很小，但很重要。因为它让“AI 推荐过什么”和“我最后选了什么”连在一起。下次你再回看，不是面对一堆聊天记录，而是一条完整链路：
记录 -> 粗筛 -> 精读 -> 选题 -> 人工选择 -> 正文。
我越来越觉得，AI 工作记录本身就是一种内容矿。
但矿不会自己变成文章。
你需要先把它做成一张能被筛选、能被复盘、能继续加工的素材表。否则它只是昨天很忙的证据，不是今天能用的资产。
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网友反馈，wildcard也不是特别靠谱
大家还是不要去找他们充值了。
我打算之后找其他方法订阅了 https://t.co/hQRqviGZcP
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