“给我一个激励，我就会给你一个结果”——这是查理·芒格的一句名言。这些激励在市场中也显而易见。一个交易所可以设定特定的费用结构，以优待某些市场参与者，从而间接影响价差和流动性。它们可以通过提供基于其提供的流动性价值的贷款，激励做市商提供更多流动性。可能性是无穷无尽的——重要的是了解您想调整哪些激励来吸引注意并实现您的目标。

在Hiperliquid的大规模空投之后，没有人想被落下。我们可以明显看到这一点，特别是在Binance Alpha 2.0上。Binance Alpha是一个预上市中心，专门为那些仍然太小而无法在主Binance现货交易所上市的币种提供服务，但这些币种显示出未来上市的潜力。通过2.0版本，Binance引入了通过拍卖进行新的交易机会，这在之前是不可用的。

我们不是来讨论Binance Alpha的拍卖或其他功能的。我想展示的是一个关于激励、FOMO和潜在未来利益如何在市场中创造奇怪模式的短故事。

阿尔法积分 – 这份说明的关键元素 – 是通过在 Binance Alpha 上交易收集的。你通过产生交易量或持有代币来赚取积分。然而，交易量积分在这里似乎起着决定性作用。这些积分可以用于阿尔法活动（例如空投或 TGE）。在过去，与 Binance Launchpad 相关的币种表现相当不错，因此这个激励是显著的。我们尚不清楚收益的潜在规模，因此许多交易者渴望收集积分，以期待丰厚的回报。

现在进入重点。设置很简单——人们需要产生交易量来赚取积分。因此，我们看到大多数与币安阿尔法相关的币种的交易量巨大。同时，我们也看到在正常市场条件下很少出现的不寻常模式。

以Bedrock ($BR) 为例。它目前是PancakeSwap上的顶级币种，在过去24小时内的交易量超过30亿美元。图表同时显示了双方的交易活动，产生了巨大的交易量（下方显示的是10分钟滚动交易量）。

在下面，我们可以观察到买卖交易的USDT价值差异（滚动了10个区块）。尽管总交易量约为30亿美元，但买入和卖出之间的净差异很小。这告诉我们什么？有人正在执行交易，导致几乎为零的净敞口。

如果你想理解数据背后的内容——尤其是在你没有任何额外上下文时（链上数据通常提供更多，而中心化交易所仅提供所有人都能获取的公共信息）——你需要深入研究每个细节：交易值、频率、异常值、市场影响分布、交易量等。当你没有仅交易所可用的完整信息时，一切都很重要。让我们来看一下交易量。

直方图远非正常。在大多数情况下，我们看到交易规模呈指数分布。在这里，我们并没有看到这种情况。大多数交易集中在12-14k左右，这在典型标准下是偏高的。这种聚集现象应该引起警觉，并促使进行更深入的分析。作为参考，可以将其与其他工具的交易规模进行比较（这里，在BASE链上）。

特别显而易见的是，深藏于链上数据中的内容。显然，有一些不寻常的事情正在发生。人们很可能在尽快赚取积分，以便参与未来的Binance空投。让我们看看这个假设是否成立。

有人如何执行这个策略？简单 - 双向交易，尽量减少损失，尽可能收集更多的点数。这实际上是个聪明的主意。如果这是真的，我们应该看到大多数钱包在买入和卖出两侧显示几乎相同的交易量。让我们来看一下链上数据的小样本。

正如我们所看到的，大多数钱包的净交易金额确实接近于零。让我们量化一下有多少个币落在这个接近零的小范围内。

老实说，结果甚至比我预期的还要强。参与交易该币的超过95%的钱包几乎没有净头寸（这意味着他们在此时间范围内买入和卖出的金额大致相同）。显然，目标是避免风险的同时仍然生成积分。

我还想了解这些钱包的目标点数。他们可能遵循了一些策略，研究了币安阿尔法文档，并发现了一个达到特定点数阈值的机会。让我们来看看数据。

根据我的数据集，所有钱包（不包括五个异常值）生成了14到20个阿尔法积分。没有更多，也没有更少。这可能是因为没有规则表明“积分越多 = 空投越大”。交易者只需要达到一个特定的门槛。

我也想知道：生成一个阿尔法点的成本是多少？由于他们在两个方向上进行交易，通常在同一个区块或相隔几个区块内，他们可能会遭受一些损失——但损失有多少？

结果每个阿尔法点的成本平均在5到10美分之间。并不算很多——但我们仍然不知道最终的奖励会是什么。

我希望说明的是：人们总是会试图“破解”系统。他们的目标是尽量少做以获得尽可能多的回报。无论你是在构建一个交易所、一个去中心化金融协议，还是在管理一个团队——设计正确的激励结构是你的责任。希望这个例子能让这个想法变得非常清晰。

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