Predicting the success of new crypto-tokens: the Pump.fun case
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摘要
本文基于2025年9月整月的全链数据，研究了Solana上Launchpad平台Pump.fun中代币“毕业”（迁移到真实AMM）的决定因素，构建并估计了以虚拟Bonding-curve上锁SOL(vSol)为基准的条件毕业概率曲线，并展示将交易速率、机器人占比、历史胜利交易者与高产创作者等行为微观变量加入条件集合能显著提升预测力，同时披露了常见的预毕业集中抛售（dump）机制对毕业路径的破坏性影响 [page::2][page::26]。
