扫描热门代币并用 Nansen…

需要发现热门代币、查看 Smart Money 持仓，并用 Nansen 指标和资金流快速筛出值得深挖的标的时使用。

适用场景

解决思路

1. 设置 `CHAIN=solana`（或替换为目标链）。
2. 按成交量筛选热门代币：`nansen research token screener --chain $CHAIN --timeframe 24h --limit 20`；读取 `token_symbol`、`price_usd`、`price_change`、`volume`、`buy_volume`、`market_cap_usd`、`fdv`、`liquidity`、`token_age_days`。
3. 只看 Smart Money：`nansen research token screener --chain $CHAIN --timeframe 24h --smart-money --limit 20`。
4. 在 screener 结果中搜索（客户端过滤）：`nansen research token screener --chain $CHAIN --search "bonk"`。
5. 查看 Smart Money 持仓：`nansen research smart-money holdings --chain $CHAIN --labels "Smart Trader" --limit 20`；读取 `token_symbol`、`value_usd`、`holders_count`、`balance_24h_percent_change`、`share_of_holdings_percent`。
6. 对特定代币运行 Nansen 指标：`TOKEN=<address>`；`nansen research token indicators --token $TOKEN --chain $CHAIN`；读取 `risk_indicators`、`reward_indicators`（每个含 `score`、`signal`、`signal_percentile`）。
7. 仅对 screener/indicators 中看起来有前景的代币使用资金流情报：`nansen research token flow-intelligence --token $TOKEN --chain $CHAIN`；读取按标签 `smart_trader`、`whale`、`exchange`、`fresh_wallets`、`public_figure` 的 `net_flow_usd`。
8. 先用 Nansen Score Top Tokens 做发现，再下钻：`nansen research token top-tokens --limit 25`；`nansen research token top-tokens --market-cap largecap --limit 10`；读取 `chain`、`token_address`、`token_symbol`、`performance_score`、`risk_score`、各指标贡献、`market_cap_group`、`latest_date`、`last_trigger_on`。
9. Screener 时间框架可用：`5m`、`10m`、`1h`、`6h`、`24h`、`7d`、`30d`。
10. 解读 indicators：`score` 为 “bullish”/“bearish”/“neutral”；`signal_percentile > 70` 表示历史上显著；某些代币返回空 indicators 不是错误。
11. 解读 top-tokens 排序：结果服务端预过滤 `performance_score >= 15`，按 `performance_score` DESC、`market_cap_group` 优先级（largecap → midcap → lowcap）、`risk_score` DESC、24h volume DESC 排序；因此 row 0 就是当前过滤条件下最强候选，无需客户端再排名。
12. 使用市值分桶：`lowcap` < $100M；`midcap` $100M–$1B；`largecap` > $1B（同时用于排序优先级和 `--market-cap` 过滤）。
13. 每个贡献字段是三态的：`{negative, 0, positive}` 之一，没有部分值；0 表示“该指标不适用于此代币”（超出范围），不是“指标中性”。
14. Performance Score（Alpha，表示“未来 7–30d 可能跑赢 BTC”）：范围 `-60 to +75`（算术边界；实际最大值接近 `+45`），买入阈值 `>= 15`；是五个 `*_performance` 字段之和。
15. 读取 `price_momentum_performance`：+30/0，上游分数 `bullish` → +30；衡量价格动量，对大市值与低/中市值代币使用不同阈值。
16. 读取 `chain_fees_performance`：+30/0，`bullish`（30 天费用增长 > +1%）→ +30；衡量网络费用 30 天支出动量（每日收益的几何平均）；仅跟踪少数 L1 原生代币（如 ETH、TRX、AVAX、RON），其他代币始终为 0。
17. 读取 `trading_range_performance`：+15/0，`bullish`（上升趋势中价格突破阻力）→ +15；结合 14 天价格趋势与相对最近支撑/阻力的位置；实践中多触发于有明确支撑阻力的成熟代币，新/低流动性代币少见。
18. 读取 `chain_tvl_performance`：0/-35，`bearish`（综合 TVL 增长 < 0）→ -35；TVL 动量综合信号；仅对 TVL 被跟踪的链/L2 非零；没有正向路径，只扣分。
19. 读取 `protocol_fees_performance`：0/-25，`bearish`（14 天费用增长 < -3%）→ -25；14 天协议费用动量；仅对具备可衡量费用收入的协议支持的代币非零；没有正向路径，只扣分。
20. Risk Score（安全性，过滤下跌刀/危险形态）：范围 `-60 to +80`（算术边界）；安全阈值 `> 0`（正数更安全，负数风险更高）；是四个 `*_risk` 字段之和；每个 risk 字段：上游 score `low` → 正贡献，`high` → 负贡献，`medium`/缺失 → 0。
21. 读取 `btc_reflexivity_risk`：+40/-20；在 BTC 单日下跌 >3% 的日子里，取代币跌幅与 BTC 跌幅比率的滚动 5 事件中位数；比率 ≤1 → `low` → +40（回撤时表现不差于 BTC）；比率 >1 → `high` → -20（跌得比 BTC 更狠）；稳定币和 24h 成交量 <$1M 的代币跳过。
22. 读取 `liquidity_risk`：+20/-20；链上流动性与市值比率 `total_liquidity_usd / market_cap_usd`；比率越高 → `low` → +20（相对市值有更深盘口）；比率很薄 → `high` → -20。
23. 读取 `concentration_risk`：+10/-10；前 10 持有者占供应量比例；`< 0.12` → `low` → +10（分布良好）；`> 0.55` → `high` → -10（巨鲸集中）。
24. 读取 `inflation_risk`：+10/-10；每日代币供应通胀率的 EMA；负/接近零 → `low` → +10（供应稳定或通缩）；强烈为正 → `high` → -10（高稀释）；仅对市值 >= $100M 的代币评估。
25. 读取其他响应字段：`market_cap_group` 为 `lowcap`/`midcap`/`largecap`；`latest_date` 是该代币最近一次指标刷新的 ISO 时间；`last_trigger_on` 是贡献指标中最近触发的 ISO 时间（MAX 聚合——即使它看起来新鲜，单个指标可能已滞后数天到数月）；对特定代币使用 `indicators` 审计各指标时效。
26. 过滤稳定币：USDC、USDT、DAI、FDUSD 等在 chain_fees + liquidity 指标上得分高但不是买入标的；在下钻 `indicators` 前，使用规范白名单 `nansen-dbt-ch-tokens/seeds/stablecoins_for_indicator.csv` 从候选名单中剔除它们。
27. 典型工作流：先用 `top-tokens` 得到候选名单 → 丢弃稳定币 → 对前 3–5 个运行 `indicators` 检查单个信号及其 `signal_percentile` → 只对最终候选运行 `flow-intelligence` 确认 SM 信念。
28. 字段含义和贡献映射来源：`nansen-dbt-ch-tokens/models/indicators/api_nansen_score_indicators_all_tokens_latest.sql` 和各指标模型 yml 文件；符号约定和实盘值范围已用生产 ClickHouse 数据验证。
29. Flow intelligence 很耗额度；仅用于确认已经通过 screener + indicators 看起来有前景的代币的 SM 信念，不要作为每个代币的第一遍扫描。

适用边界 · 注意事项

• 没有 `NANSEN_API_KEY` 或未安装 `nansen` CLI/`nansen-cli` 时不可用。
• 不要把 `flow-intelligence` 作为每个代币的第一遍扫描；它很耗额度，只用于最终候选确认。
• 不要把稳定币（USDC、USDT、DAI、FDUSD 等）因 Nansen Score 高而当作买入标的；必须先按白名单过滤。