Pump party의 커스텀 인텔리전스 파이프라인을 구축하는 것이 다음 스텝으로 공개됨. 약간 복잡하긴 한데 파악한 걸 기반으로 설명해보면

구성요소

· Normal 버전 : Polymarket, HL, Defilama의 스위치 온오프로 분석에 포함할 데이터를 선택한 후 토큰을 선택해 이전에 설정한 클론의 성향에 따른 토큰 거래전략을 추천해줌

· advanced 버전 : 조금 더 디테일하게 워크플로우를 구성하고 세부 데이터 필터링을 통해 더 구체적인 상황 아래의 토큰 거래전략을 받을수 있음

· 분석 대상 자산 : MEGA, BTC, ETH, SOL, BNB, DOGE, XRP (advanced에서는 보유하고 있는 수량들도 설정해서 물량을 유지할지 추가할지 줄일지도 정해주는듯)

각 데이터 소스

Hyperliquid - 거래소 기반 데이터 소스 (기술적 실행)
· 시장의 단기적인 유동성, 심리, 변동성 및 선물 거래 환경을 분석하기 위한 데이터 모음
· Liquidity Profile (유동성 프로파일) / Sentiment Profile (심리 프로파일) / Volatility Cluster (변동성 군집) / Funding Pressure (펀딩 압력)

Polymarket - 예측 시장 데이터 소스 (군중 심리 및 전망)
· 군중 지성(Crowd Wisdom)을 바탕으로 집단적인 예측 심리와 확률을 측정하는 데이터 모음
· Recently Closed Markets (최근 종료된 시장) / Immediate Market (즉각적인 시장) / Later Market (장기적인 시장)

DefiLlama - 온체인 거시 경제 데이터 소스 (펀더멘털 분석)
· 특정 프로토콜이나 체인의 거시적인 건전성과 자본 이동을 분석하기 위한 데이터 모음
· Capital Base (자본 기반) / Capital Flows (자본 흐름) / Economic Throughput (경제적 처리량)

advanced 워크플로우 구성방법

· advanced 모드를 켜고 Observer를 활성화 한다.
· Observer에 평소 거래에 참고하거나 참고하고 싶은 데이터들을 바인딩해서 추론할수 있게 한다.
· 이후 Observer를 Memory Storage에 연동해서 저장한다.

· Memory Storage (기억 저장소): 입력되는 데이터를 벡터화하여 실시간으로 저장하는 중앙 데이터 저장소
· Reasoning Engine (추론 엔진): 저장된 기억을 분석하여 '실행 가능한 인사이트(Actionable Insights)'를 생성하는 AI/로직 처리기.
· Opinion Storage (의견 저장소): 추론 엔진의 결과를 저장하여 쿼리 및 분석에 사용하는 최종 출력 저장소

ex) 스윙플레이를 한다고 했을때, Liquidity Profile와 Later Market을 활성화 시켜서 긴호흡을 가져간다? 이런식으로 설정이 가능할듯

결론

Pumpparty가 만드려는건 "데이터 융합 기반의 예측 에이전트"인 것 같네요. 데이터 추출, 복잡한 AI 추론 설계, 그리고 이를 거래 실행까지 연결하는 과정은 일반적으로 매우 높은 수준의 코딩 실력과 AI 공학 지식을 요구한다고 생각하는데, 이 과정을 드래그 앤 드롭 인터페이스로 해결할 수 있다면 정말 수요가 높을듯함. 물론 그만큼 쉽지 않을것 같음.

열심히 분석한거 아까워서 트위터에도 써봄
https://x.com/hyeon__dev/status/1992820722734182717?s=20

Glitchy Bunnies (404bunnies) Fluffle 보유자 WL phase 2에 등록된다고 하네요

Chain - MegaETH
Supply - 4404
Price - TBA

https://x.com/404bunnies/status/1991884000986833182?s=20