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Détection et économie réelle

C'est le chapitre qui répond à la question « est-ce que ça vaut le coup ? » avec des mesures plutôt qu'avec des captures de PnL.


L'API de détection

Meteora expose une API publique, sans authentification ni clé.

Mainnet https://damm-v2.datapi.meteora.ag
Endpoint GET /pools
Pagination page (1-indexé), page_size (max 1000)
Tri sort_by=<métrique>_<fenêtre>:<sens>
Filtre filter_by=<champ><op><valeur>, && pour combiner

Fenêtres temporelles disponibles : 5m, 30m, 1h, 2h, 4h, 12h, 24h.

Métriques triables : volume, fees, fee_tvl_ratio, apr, tvl, fee_pct, pool_created_at, farm_apy.

Les champs qui comptent

Champ Ce qu'il vous dit
created_at Horodatage de création — votre signal principal
launchpad Origine du lancement (met-dbc, bags.fun, pump.fun, jup-studio…). Non vide = migration
tvl Profondeur du pool
volume.{1h,24h} L'activité réelle
fees.{1h,24h} Les frais générés par le pool
fee_tvl_ratio.{1h,24h} Le rendement, en % de la TVL
permanent_lock_liquidity La part verrouillée à jamais
pool_config.base_fee_pct Votre tarif
pool_config.is_fee_scheduler_active Le frais est-il encore en décroissance
pool_config.dynamic_fee_initialized Couche de volatilité active
pool_config.collect_fee_mode Dans quel token vous êtes payé
pool_config.concentrated_liquidity Le pool est-il borné
token_y.holders, freeze_authority_disabled Premier niveau de vérification du token
is_blacklisted Signalement du protocole

Limite du filtrage côté serveur

filter_by fonctionne sur les champs scalaires de premier niveau (tvl, par exemple), mais pas sur les champs imbriqués de pool_config — un filtre has_fee_scheduler=true ou base_fee_pct>1 renvoie zéro résultat.

Il faut donc filtrer grossièrement côté serveur, puis affiner côté client. (Constaté empiriquement le 30 juillet 2026 ; le comportement peut évoluer.)

La requête de screening

curl -s -G "https://damm-v2.datapi.meteora.ag/pools" \
  --data-urlencode "filter_by=tvl>3000" \
  --data-urlencode "sort_by=pool_created_at:desc" \
  --data-urlencode "page_size=200"

Puis, côté client, on ne garde que les pools qui satisfont toutes les conditions du tableau de seuils ci-dessous.


La taille réelle du gisement

Mesures du 30 juillet 2026.

Indicateur Valeur
Pools DAMM v2 existants 124 185
Dont TVL > 3 000 $ 2 521 (2,0 %)
Dont âgés de moins de 7 jours ~23

Le premier chiffre à intégrer

98 % des pools DAMM v2 sont vides.

Le flux exploitable, ce sont quelques unités par jour, pas des centaines. Une automatisation qui traite « tous les nouveaux pools » traitera essentiellement du bruit : sur les 20 pools les plus récemment créés, la quasi-totalité affiche une TVL de zéro et un frais de base de 0,01 % — ce sont des coquilles vides créées automatiquement.

Le filtre launchpad != "" combiné à tvl > 3000 élimine l'essentiel de ce bruit.


La décroissance du rendement

Mesure centrale de ce rapport. Échantillon : 819 pools uniques de plus de 3 000 $ de TVL, relevés le 30 juillet 2026, classés par âge.

La métrique est fee_tvl_ratio.24h : les frais générés sur 24 heures rapportés à la TVL. C'est le rendement journalier brut, avant perte divergente.

Âge du pool n Médiane 90ᵉ centile > 1 %/j > 2 %/j > 5 %/j Volume 24 h nul
< 24 h 6 0,933 % 13,18 % 33 % 33 % 17 % 0 %
1–7 jours 17 1,092 % 17,66 % 53 % 29 % 18 % 6 %
7–30 jours 71 0,038 % 1,11 % 11 % 7 % 4 % 17 %
> 30 jours 725 0,000 % 0,09 % 1 % 1 % 0 % 51 %

Lecture

Ce que ça dit

La fenêtre est réelle et elle est étroite. Le rendement médian passe d'environ 1 %/jour la première semaine à 0,038 %/jour entre 7 et 30 jours — un facteur ~30 — puis à zéro.

La distribution est extrêmement asymétrique. Même dans la fenêtre chaude, la médiane est à ~1 %/jour mais le 90ᵉ centile est à 13–18 %/jour. L'essentiel du rendement se concentre dans une minorité de pools.

Passé 30 jours, il n'y a plus rien. Un pool sur deux ne fait aucun volume. C'est le cimetière.

Ce que ça ne dit pas

Ce sont des rendements bruts, avant perte divergente. Sur un token qui perd 40 % en trois jours — le cas modal après une migration — une position 50/50 encaisse une perte divergente qui dépasse largement 3 % de frais.

Un rendement de 1 %/jour ne compense pas un token qui s'effondre. Le rendement n'est qu'une moitié de l'équation ; l'autre est la sélection du token, et elle n'est pas automatisable.

Limites de la mesure

Instantané unique, un seul point dans le temps. Les seaux « < 24 h » (n=6) et « 1–7 j » (n=17) ont des effectifs faibles : leurs médianes sont indicatives, pas robustes. Les seaux 7–30 j (n=71) et > 30 j (n=725) sont solides.

La tendance est monotone, d'amplitude très large, et cohérente avec la mécanique documentée du chapitre précédent.


Les seuils de screening

Construits à partir des mesures ci-dessus.

# Critère Seuil Pourquoi
1 launchpad non vide — C'est une vraie migration, pas une coquille
2 Âge du pool < 72 h Au-delà, le rendement médian s'effondre
3 tvl > 5 000 $ En dessous, le pool est illiquide et le slippage de sortie dévore le gain
4 volume.24h > 50 000 $ Seuls 6 % des pools y parviennent — c'est le filtre discriminant
5 fee_tvl_ratio.1h > 0,05 % Vérifie que le pool travaille maintenant, pas hier
6 base_fee_pct ≥ 1 % En dessous, il faut un volume énorme pour couvrir la perte divergente
7 token.freeze_authority_disabled true Vérification de sécurité minimale
8 is_blacklisted false Signalement du protocole
9 Votre dépôt / tvl < 5 % Au-delà, vous diluez le rendement qui vous a attiré

Le critère qui fait le tri

Le n° 4. Sur l'échantillon complet, 6,2 % des pools dépassent 50 000 $ de volume sur 24 h, et 71,6 % font moins de 1 000 $.

Si vous ne deviez retenir qu'un filtre, ce serait celui-là — c'est aussi la traduction directe du « Volume is king » de l'academy.

Ce que les seuils laissent passer

Appliqués à l'échantillon du 30 juillet 2026, ces neuf critères laissent quelques pools par jour. C'est peu, et c'est normal : la stratégie est un jeu d'événements rares, pas un flux continu.

Le piège du screening trop permissif

Assouplir les seuils pour « avoir plus d'opportunités » est le réflexe naturel et c'est exactement l'erreur. La distribution est telle que la quasi-totalité du rendement se trouve dans le haut de la queue : élargir ne fait qu'ajouter des positions à espérance négative.


Vérifier avant d'entrer

L'API donne un premier niveau de sécurité (freeze_authority_disabled, holders, is_blacklisted), mais il reste insuffisant.

La checklist de screening du rapport principal s'applique intégralement — rugcheck.xyz, Bubblemaps, détection du wash trading.

Un point spécifique à cette stratégie :

Le volume post-migration peut être fabriqué

C'est le pire scénario pour cette stratégie précise, parce qu'elle entre sur le signal de volume.

Un lancement peut générer artificiellement du volume pendant quelques heures pour attirer de la liquidité tierce. Vous déposez les deux tokens, le volume s'arrête, le prix s'effondre, et vous détenez la moitié de votre dépôt en token mort.

Contre-mesure : vérifier que le nombre de détenteurs (token_y.holders) est cohérent avec le volume affiché, et regarder Bubblemaps avant tout dépôt supérieur au montant que vous acceptez de perdre.


À retenir

Les cinq faits de ce chapitre

  1. Une API publique, sans clé, expose l'intégralité du signal : damm-v2.datapi.meteora.ag/pools.
  2. 98 % des pools DAMM v2 sont vides. Le gisement, c'est ~23 pools de moins de 7 jours à un instant donné.
  3. Le rendement médian passe de ~1 %/jour la première semaine à 0 % après 30 jours.
  4. La distribution est très asymétrique : la médiane est à 1 %/jour, le 90ᵉ centile à 13–18 %/jour.
  5. Le filtre discriminant est le volume 24 h > 50 000 $ : seuls 6 % des pools y parviennent.