Mème coin de SCAM en chute de 95 %, un trader perd 150 000 dollars

Selon la société d’analyse on-chain Bubblemaps, le 29 avril, l’adresse de portefeuille Solana AuKRRB…L7sN a acheté sur le token Scam d’Altman (code : SCAM) au début de son lancement, alors que son prix était proche du pic ; la perte s’élève à environ 150 000 dollars ; en l’espace de 24 heures, la capitalisation de SCAM s’est contractée d’environ 88 %, et la baisse entre l’achat depuis ce portefeuille et la vente atteint environ 95 %.

Contexte du lancement du token SCAM et évolution de la capitalisation boursière

（Source : Bubblemaps）

D’après le rapport de Bubblemaps du 29 avril et les données de CoinGecko, le token SCAM a été lancé cette semaine sur la plateforme d’émission de tokens Solana Pump.fun, en chevauchement avec le calendrier d’audiences du procès intenté dans la juridiction de la cour fédérale d’Oakland par Elon Musk concernant Sam Altman et OpenAI. Le même jour, sur X, Musk a publié plusieurs messages indiquant que le PDG d’OpenAI, Altman, était un « scammer ».

Dans les huit heures suivant son lancement, la capitalisation de SCAM a dépassé 10 millions de dollars, avec un volume d’environ 19,6 millions de dollars ; le pic de capitalisation a brièvement frôlé 20 millions de dollars. Selon les données de CoinGecko, la capitalisation de SCAM s’est ensuite contractée d’environ 88 % dans les 24 heures suivantes. Le token SCAM ne dispose pas de livre blanc, d’équipe de développement ni de produit concret ; la seule base de discussion repose sur la qualification publique de Musk à l’égard d’Altman pendant le procès d’OpenAI. Le projet de cryptomonnaie Worldcoin (rebaptisé aujourd’hui World) de Sam Altman n’a aucun lien avec le token SCAM.

Historique de pertes du portefeuille AuKRRB…L7sN

D’après l’analyse on-chain de Bubblemaps du 29 avril, le portefeuille AuKRRB…L7sN a acheté à chaque fois seulement après la hausse des prix des tokens, lorsqu’il détenait UNC et ASTEROID. Le graphique de répartition des détenteurs de Bubblemaps positionne ce portefeuille au sein d’un groupe d’acheteurs actifs de SCAM, et le graphique indique également des clusters de portefeuilles mutuellement liés ; Bubblemaps précise que ce type de schéma de cluster est généralement lié à des ventes internes ou à des comportements d’achat coordonné pendant la création de memecoins sur Solana.

Données sectorielles : schéma de pertes des tokens de Pump.fun

D’après les données de recherche de Galaxy Research, le modèle d’économie de token des tokens émis sur Pump.fun tend à récompenser les bots et les chasseurs précoces, tandis que les investisseurs particuliers supportent la majeure partie des pertes. Les données de Galaxy Research montrent que les pertes causées par les événements de rug pull (mise en tapis) à grande échelle sur Solana en 2024 s’élèveraient à environ 500 millions de dollars.

FAQ

Quelle est l’évolution de la capitalisation et de la baisse du token SCAM ?

D’après les données de CoinGecko et le rapport de Bubblemaps du 29 avril, la capitalisation de SCAM a frôlé 20 millions de dollars dans les huit heures suivant son lancement, puis s’est contractée d’environ 88 % dans les 24 heures suivantes ; entre le moment d’achat depuis le portefeuille AuKRRB…L7sN et la vente, la baisse atteint environ 95 %.

Quelle est la perte totale sur une semaine du trader qui a perdu 150 000 dollars ?

D’après l’analyse on-chain de Bubblemaps, sur la même semaine, le portefeuille AuKRRB…L7sN a subi une perte totale d’environ 245 000 dollars en détenant trois tokens : SCAM (environ 150 000 dollars), UNC (environ 81 000 dollars) et ASTEROID (environ 14 000 dollars).

Le token SCAM est-il lié à des projets de cryptomonnaie actuels de Sam Altman ?

D’après les reportages concernés, le token SCAM n’a aucun lien avec le projet de cryptomonnaie Worldcoin de Sam Altman (rebaptisé aujourd’hui World) ; le token SCAM ne dispose d’aucun livre blanc, d’une équipe de développement ou d’un produit réel, et ne fait que servir de base de discussion via les appellations publiques de Musk pendant le procès d’OpenAI.