深度解析Trade.xyz数据：链上美股交易的幕后玩家

引言：统计推断与机械分类的结合

本月早些时候，我们曾撰写过一篇文章《谁在 HIP-3 上做交易》，文中采用了统计推断的归因方式，即根据过去三个月的交易行为对每个地址进行了分类：以挂单（maker）为主的地址被归类为做市商（Market Maker），高频吃单（taker）行为的地址被归类为套利者（Arbitrageur），成交率较低且带有 builder 标记订单的地址被视为散户（Retail）。

虽然这种方法揭示了市场结构中的一些有趣模式，但该分类本质上仍是概率性的，且约有 70% 的地址无法被有效归类。 在今天的这篇文章中，我们将采用机械分类的归因方式来替代统计推断。在 HyperliquidX 上，每一笔订单都包含一组确定性的标签，这些标签由交易所签名并发布（比如 time-in-force、builder code、fill flag、hold time）。基于这些订单元数据，我们将所有地址划分为了四大类 —— 散户（Retail）、做市商（Market Maker）、套利机器人（Arbitrage Bot）或空投农民（Airdrop Farmer）。

身份识别与市场参与者分析

第二步是识别这些分类背后的具体身份，我们从 Arkham 和 HyperTracker 的 API 中提取身份与交易行为数据。排名前 450 的地址贡献了 78% 的总交易量。在这一集合中，我们识别出了多个相关实体，包括与 Polymarket 相关的地址、Jump、Selini Capital、Wintermute、Abraxas Capital 以及其他机构。

地址分布与交易量分析

我们的观察时间区间为 2026 年 3 月 10 日至 2026 年 3 月 31 日，共计 21 天。在此期间，我们观测了 CL（原油）、SILVER（白银）、TSLA（特斯拉） 、XYZ100（指数）等四个 Trade.xyz 市场，合计记录了 79622 个独立参与钱包以及 519.5 亿美元的总交易量。

这 79622 个在 21 天内参与了交易的地址，按交易量拆分来看，尽管做市商占地址总数的比例不足 0.5%，却贡献了 63% 的交易量。

空投农民的行为特征

若按钱包数量而非交易量进行分类，空投农民（Airdrop Farmer）这一类别单独就包含了 35091 个地址，接近已识别地址总数的一半。 空投农民在地址数量上是最大的类别之一，但在交易量占比上却最小。35091 个地址仅占总数的 44.07%，但在观察期内仅产生了 4 亿美元交易量，占平台 519.5 亿美元总交易量的 0.77%。换言之，Trade.xyz 上接近一半的活跃地址，仅贡献了不到 1% 的市场总交易量。

Themino的操作手法

在被归类为空投农民的 34602 个地址中，有 34553 个（占 99.9%）可以追溯到一个名为 Themino 的 Polymarket 用户。

Themino 集群：一个 Polymarket 上的用户身份，衍生出了 70 条独立的线性链路，覆盖 34553 个空投农民地址。

Builders标签背后的群体分类

Hyperliquid 会为通过第三方前端路由的订单附加一个标识符，以便于收取自定义的前端费用。这个标识符即为 Builder Code，它也是判断某个地址通过哪个界面进行交易（如果有的话）最直接的依据。在参与这四个市场交易的地址中，这些 Builders 标签背后可以被归纳为三种群体。

做市商的市场格局

Trade.xyz 各市场的做市格局高度集中。排名前 5 的做市商贡献了 50% 的做市交易量，前 13 名占 80%，前 21 名占 90%。换句话说，绝大多数做市订单簿由少数几家交易台主导。

套利机器人的行为分析

套利吃单者（SAT）和中频交易机器人一般是做市订单簿的对手方。这些地址中有 90% 以上采用 IOC（Immediate or Cancel）订单类型，是纯粹的主动吃单者，它们会直接扫掉做市商的报价。

散户群体的构成

我们进一步分析了一个由 400 个高交易量地址组成的子集，这些钱包通过 Hyperliquid UI 或 builder 集成前端进行交易，并排除了此前提到的算法产品（Tread.fi、Planemo Trading 及更广泛的算法 builders 群体）。

最终结论

近期围绕 Trade.xyz 的讨论，主要集中在一个问题上 —— 其参与度是否真实，还是说该平台已被大量为预期 TGE 而“刷行为”的空投农民账户所主导？本次分析给出的答案更接近一种“分层结构”。