gm365说：叙事可能是假的、K线图也可能是人为拉的，但数字总不会骗人

🔢 实时抓取、分析、统计 DLMM 池子的全量数据

叙事可能是假的、K线图也可能是人为拉的，但数字总不会骗人。

在 DLMM 选池子，或自己新建池子，其中有个难点在于“标的”选择。

过于求稳，可能收益率不高；
过于冒险，APR上去了，本金可能就没了。

还有个偏稳妥，但不会拉下热点太多的思路：

抓取 DLMM 池子的全量数据，再进行数据处理、分析，根据你的需求，筛选对应的池子，组LP。

网上其实已经有一个现成的解决方案了，就是这个 metlex。

不过，每次要手动打开，等加载，手动筛选，再过滤，多少有些麻烦。

所以，还可以考虑：自己动手、丰衣足食。

1️⃣ 原始数据

Meteora 公开了一个 DLMM API 接口，获取所有的 Pairs。

注意，最好是分批获取，避免获取数据不全。

目前我自己测试，获取到的池子总量大约在 5万个左右。

2️⃣ 数据加工

对所有数据进行清洗，过滤掉 TVL 过低、ARP 太低的数据。

然后根据一定权重，计算每一个池子的评分（比较主观，可以根据自己侧重点进行调整）

比如我过滤掉了所有 TVL < 1000, APR < 10% 的池子（TVL太低没有参考意义，APR过低没有参与价值）

然后，就可以对所有池子打分、排序、呈现了。

3️⃣ 择优选取

整个抓取、分析过程，大概一分钟就能搞定。

然后就可以打开过滤排序好的结果，进行手动挑选了。

记得这些数据都是过去的数据，真正打算进去组LP之前，务必手动打开K线网站，看看当前的价格、交易量等信息。

某些 APR 很高的池子，完全可能是过去几个小时某个阶段突然放量的结果。

如果价格已经开始下跌，现在再进去，就是给大家提供推出流动性的了。

别问我为什么这么说，问就是刚亏了 5 SOL 得出来的经验教训。

4️⃣ 进阶

除了手动运行程序外，还可以将程序部署到服务器/云函数，然后定时执行。

筛选过后的池子信息，可以第一时间推送到你的Telegram 私人频道、Discord社区、甚至微信、短信都可以。

这样一来，就基本不会拉下 DLMM 的各种热门 + 高收益池子了。

以上，希望对大家有所帮助。

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feiker说：
..想到一起去了，我直接做了个页面帮定时刷，靠接口数据还可以做一些聚合分析，不过它的池子信息和链上有数据延迟，用来观测不错，纯依赖还是不成

杰哥💎⚡️说：
这个我有研究，假如你能全自动化完全可以只加bidask 250步或者200步的大于2%，bidask 单边sol，设置好止损，止盈，并且能自动卖出，能大大提升胜率。因为100步的颗粒度太细，下跌cover不了成本。