学生作者| @shaofaye123
指导老师| @CryptoScott_ETH
首发时间 | 2024.5.31
从以太坊到 Solana ，MEMEs 从不缺造福神话。据 CoinGecko 报告显示，MEMEs 是 2024 年第一季最赚钱的加密货币，其顶级代币的平均回报率最高，达到 1312.6% 。
PANews 曾经从凯利公式的角度对 MEMEs 的投资回报进行过解读。通过对 Ethereum 和 Solana 链上每日发币的数量和胜率进行计算，发现其胜率极低，Ethereum 胜率为 3.28% ，Solana 则更低仅有 1.6% ，其最终都会沦为玩家永输的屠宰场。
MEMEs 作为一场高风险高回报的投资游戏。它是如何吸引大众参与，又是如何传播的？价值币 vs MEMEs，MEMEs 的未来又在哪里？
“当我们离开这个世界时，只有两样东西留下来，一个是基因，另一个便是 MEME。”
——Richard Dawkins
MEME，又称迷因，米姆、弥、迷米、弥母或模因，是 mimeme（源于古希腊语μíμημα）一词的缩写，其本义是模仿或复制。MEMEs 的概念最初源自英国进化生物学家理查德·道金斯（Richard Dawkins）所著的《自私的基因》（The Selfish Gene）一书。其将迷因描述为“通过……（更广泛意义上的）仿制在迷因池中自我繁衍的文化传承的单元”。
迷因概念从诞生之日起就带有生物学类比的色彩。这一类比将迷因与基因等量齐观（它们都能够自我复制、传承、变异和对选择压力作出响应），并由此产生了一门新的学科———迷因学（memetics）。
模因的分类维度多种多样，从利弊角度可以划分为有利模因和有害模因，按表现形式则可分为复合模因和简单模因，从进化论的角度来看则分为共生模因和寄生模因，按复制能力可分为强势模因和弱势模因。
目前对模因概念的解读比较多样，比较公认的定义主要是依据道金斯（Dawkins）和布莱克摩尔（Blackmore）综合而成的，即模因通过模仿而传播；任何一个信息，只要能够通过模仿而被复制，就可称为模因；传播开来的词的形式的信息就是各种各样的模因；模因的表现形式繁多，如音乐、思想或风格等等。
MEMEs 的定义则更不相同。不同人眼中的 MEMEs 存在很大差距。在 Web2 看来，BTC 也许是最大的 MEMEs。而在主流币玩家眼中，山寨币或许都属于 MEMEs。但总结其共同点可以发现，MEMEs 是指那些在投资者眼中并无实际用途，只存在投机炒作，依赖于市场情绪定价的 Token 。
模因“被模仿、被传播”的含义意味着其自身的迭代性，没有传播行为，就构不成迷因。
可见 MEMEs 的成功复制离不开传播，MEMEs 又是如何传播的？
一个 MEMEs 由表达（E）经过传播（T）、被受者所同化（A），最后受者在大脑的记忆系统中保存（R）下来，完成这四个步骤后 MEMEs 找到了新寄主，就完成了 MEMEs 传播的一个生命周期。
其传播方式则与病毒类似，从传染病模型可以很好揭示传播路径。传染病模型将人群分为易感者（Susceptible）、暴露者（Exposed）、感染者（Infectious）和痊愈者（Recovered），用以模拟传播机制。MEMEs 传播由于潜伏期较短，通常从 SIR 模型解构，易感者减少，痊愈者增加，感染者则随之先增大后减小，存在峰值。该峰值即为 MEMEs 的顶点。传播过程中意见极化（Polarization）、意见领袖和情绪感染都会产生不同影响。
此外，网络迷因传播机制还与心理学社会认同理论有关。Spears 和 Lea（1992）研究发现，由于网络匿名的特性，虚拟社区的成员无法有效显示个人特质与身份，人们必须依赖社会对于某些决策、组织的定义，来帮助定义自己，也定义与他人之间的互动关系。因此，模因在传播过程中，也在塑造对于社区组织的认同感。社区共识，身份认同越强模因传播则越强势。
值得一提的有趣现象是，Solana 链 Pump 玩法中，MEMEs 的持有者担心认真做事的项目方承受不住下跌而 Rug ，还会在社群里对 Dev 进行鼓励支持。侧面反应出良好的社区氛围会对双方都起到促进作用，从而加强社区认同，MEMEs 出圈几率也更大。
Source：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103974270
强势模因指标具有很强的指导意义，不仅可以帮助个人交易者判断meme是否可以成功传播，处于生命周期的何种阶段？也可以助力项目方打造更出圈的MEMEs。
从生物进化的角度看，Dawkins（1998）提出过衡量成功迷因的三个指标：
成功的模因需要三者兼备。强势模因之所以可以广为传播，很大程度上是因为他们易于被记忆，而不是重要或有用。因此有效的模因应该是那些能够引起高度真实而又长期保存记忆的模因。
从传播学角度看，Heylighen 则更具体地描述了连贯性、新颖性、简洁性等 10 个选择标准。从而设计了meme的适应度简单公式。
F（m）=A（m）x R（m）x E（m）x T（m）
F（m）表示某个时间单位t的MEMEs之平均数与上一个时间单位t-1的MEMEs的平均数比值。
A（m）表示前后时刻同化率比值;
R（m）表示前后时刻被同化MEMEs的最大保存时间比值;
E（m）表示前后时刻一个被寄主保存的 MEMEs 的表达次数比值;
T（m）表示前后时刻传播给寄主的表达之复制数量比值。
就某个时刻而言，A ≤ 1，R ≤ 1，而 E 是没有上限的，往上可以 10 次、20 次上百次地来表达一个 MEMEs ；T也是没有上限的，如果通过广播，假定有一万个听众，则相当于每次把 MEMEs 复制了一万份。上面公式中只要任何一个因子为零，其乘积必为零，要想使适应度 F>1，其中的一个策略就是使 E>1 或 T>1 。
通过观察大多数模因的传播趋势和粗略统计，海利根研究发现如果一个模型满足了上表的某些标准，就有可能成功实现模因的生命周期，从而得到复制和传播成为强势模因。
但不论是从传播学还是生物进化角度看，都很难精确判断在何种程度上满足哪些标准的模因是强势模因。结合金融及数学相关学科来看，二级交易的指标在 MEMEs 上的判断的胜率约在 30% 左右，会存在一定误差。流动性，前十持仓占比，项目方 Rug 次数等都会对衡量 MEMEs 有所影响，但实际各指标很难精确量化，结合 AI 大模型分析或有帮助。
从比特币诞生以来，MEMEs 在每个周期都存在且有着不错的表现。从 Litecoin 到 Dogecoin ，再到 NFT 与动物园 MEMEs 。MEMEs 以多种方式呈现，随着周期的变迁，其特点、机制等均有所不同。梳理其发展及现状，有助于更好的发现版本答案。
Source：https://dogecoin.com
MEMEs 的概念诞生之初并未引发市场热潮，直到 2013 年 Dogecoin （DOGE），MEMEs 才进入大众视野。
Doge 是一种以日本柴犬为主角的 MEMEs ，该模因发源于 2010 年出现的日本柴犬 Kabosu 的图片。在 Billy 和 Jackson 推出 Dogecoin （DOGE）后，在 Reddit 等网站上受到了广泛关注，被用来作为打赏小费的货币。诞生 2 周后，每天的交易量就超过了比特币。
2014年， doge 被选为《时代周刊》年度最佳 MEMEs ，并出现在主流文化中。2021 年，随着埃隆·马斯克（Elon Musk）的多次推动，狗狗币的价格飞涨。Dogecoin （DOGE）的成功为MEMEs繁荣创造了基础，带来了新的币种。这些新币种最初都是在 Bitcointalk 的「Alternative Cryptocurrency」子论坛上以工作量证明（PoW）的方式推出。
随后，每个时期都会兴起不同的 MEMEs 。回顾 2017 年的 ICO 热潮，项目大多会提供详细的白皮书，以技术创新作为潜力吸引投资。在此期间的 MEMEs 大多数更认真，其愿景都希望超出 MEMEs 做出实用性创新。
而在Defi热潮下，项目则更侧重于阐述经济与流动性优势，吸引参与者。当时 MEMEs 则以动物，食物等为主。此外，NFT 项目在早期也被认为属于 MEMEs ，一些最具代表性的 NFT 包括：CryptoPunks、Bored Apes、Pudgy Penguins等。
而目前 MEMEs 的热潮，则更多依赖于情绪推动。项目不再追求技术创新，更多关注叙事方向，市场热点。这种现象可能反映出市场在某种程度上的疲态，即投资者在经历了长期的技术导向后，逐渐开始寻求更 IQ50 的市场参与方式。在这种模式下 Pump 兴起，即时低成本的方式吸引了大批玩家参与。
追溯 MEMEs 发展，MEMEs 的特点可以反应出不同时期投资者的心态和当下市场热点。MEMEs 包含了对当下新技术的展望，以及热点的捕捉。
Source：https://www.MEMEsrace.xyz/
MEMEs 可以为公链带来繁荣，从 Doge 到 Bome ，MEMEs 已经成为 Web3 一种独特的文化标志和沟通方式。各大公链都有MEMEs的一席之地。
目前市值较高的一些 MEMEs，主要集中部署在 Ethereum 、Solana、Base、Bitcoin（BRC20等）等链上。
在市值前 500 的 MEMEs 中，部署在 Ethereum 与 Solana 链上的居多。反应出 Solana 链在本轮牛市中 MEMEs 生态的繁荣。从 MEMEs 兴起的类型来看，Ethereum 链由于多数为早期 MEMEs ，如PEPE、SHIB等，其头部 MEMEs 兴起原因仍属于早期的叙事逻辑。
Solana 链 MEMEs 除围绕 DOGE 外，动物 MEMEs 类型更多样，其玩法由于 BOME 的出现也更易受市场情绪影响。而 Base 链兴起的 MEMEs 则更倾向对于技术趋势的捕捉，围绕社交生态展开。
Source：Coinmarketcap
玩法机制的创新优势
其中有代表性的案例包括 PEOPLE 和 SLERF 。Web3 共识为王，MEMEs 则更注重共识。PEOPLE 在当时通过一次 ConstitutionDAO 聚集了世界各地接近 20,000 人，是 MEMEs 对 DAO 的深度试验。
它由创新者 Graham Novak 和 Austin Cain 策划，目标是拍卖下 1787 年美国宪法的印刷本，这成为了众筹资金用于保护世界历史文献的首个项目，也因此在当时创下百倍收益。SLERF 则是因为项目方的操作失误，创始人被迫还款，实现了完全公平的发售，引发热潮。
捕捉行情叙事的方向
一级市场与二级市场存在一定时间差。且 MEMEs 本身可以反映对新技术的追求。当二级市场本轮叙事在 AI 时，可以发现 AI MEMEs 也迅速飞升，AIDOGE，AIBB 等 AI 相继猛涨。
此外，妇女节、春节等节日，也会引起 LADYS 等相关代币的涨幅；英伟达大会，CZ 开庭，也会引发 NVEDUA、FREECZ 等代币的发行和波动，不过此类 MEMEs 多数在事件结束后迅速归零。
难以捉摸的市场情绪
此类型难以判断，但多数是触发了人们的共识，点燃了市场热情。比如：BOME 创始人加池子的操作，其大格局迅速引爆市场。
强势的模因文化
DOGE 在代币未发售前就风靡一时，PEPE 在代币发售前表情包就广为传播，这些都是先有强势模因，再出现代币的例子。此外具有艺术特征的 MEMEs 也往往更强势，可能由于艺术品先天在同化阶段就更具有独特性。
名人效应的影响
马斯克喊单狗狗币，引发 “DOGE to the moom”。Solanaana 创始人 Anatoly Yakovenko，万圣节期间推出的 SILLY ，也表现极其亮眼。上线不到两周市值就达到 7,000 万美金，持币地址超 8,600 个，链上底池高达 120 万美金。链上由于夏季奥运会，国家代币也接连兴起，Musk 仅仅推文中提到 Argentina ，链上则立刻有聪明钱发现并买入获得巨额收益。
相关热点仿盘
此类型多数为蹭神盘热度，很难跑出真正的神盘，但短期内存在炒作空间。
只有在满足以上几类条件时，才可能会成为强势 MEMEs 。MEMEs 虽是看似土狗游戏，但仍需极高的市场嗅觉。
MEMEs 的出现和存在受到社会、心理、经济和技术等共同影响。投机暴富的心理，强大的营销手段，专业的金融团队，野蛮的生长环境等都是 MEMEs 滋生的原因。
而本轮牛市，MEMEs 备受关注的原因可以从以下几点简要解读。
主流叙事的需求。分析本轮牛市，可以看出，市场缺乏一个可以承接比特币 ETF 热度的主流叙事。价值币涨势不尽如人意，BOME 则三天上线币安。MEMEs 可以一定程度上延续加密玩家的热情，成为了潜在旋律。
基础设施的完善。去中心化交易所的发展和公链性能的不断升级，使得代币发行和玩家参与成本都大幅度降低。
公链官方的扶持。公链利用 MEMEs 的造富效应进一步吸引了大量活跃用户参与，提高了自身知名度扩大生态体系。但同时也会带来许多因为野蛮生长而造成的不良印象，Solana 链退烧 MEMEs ，BASE 链则选择扶持，背后可以窥见两条公链发展阶段以及策略的不同。
共识理念的契合。MEMEs 的兴起与 Fair Launch 密切相关。这种公平发售的方式，更契合Web3的价值理念。
市场 FOMO 的情绪。社交媒体的炒作和极具传播性的图片，都吸引着用户参与。这种 FOMO 情绪也伴随着散户对机构不满的发泄。
造富效应的影响。一夜暴富的传说在 MEMEs 广为流传，吸引着无数玩家参与。且 MEMEs 简单易懂，无需了解复杂的技术原理，使得玩家参与门槛进一步下降。
互不接盘的牛市。本轮牛市是互不接盘的牛市，而 MEMEs 是时间尺度上的资金错配，更符合本轮叙事和散户心理。
MEMEs 还原了无监管金融原始森林的蛮荒本质，面临着众多问题。但 MEMEs 作为文化现象和热门投资，已经成为加密市场不可忽视的一部分。在面对错综复杂的市场环境，需知盈利是对良好风险管理的奖赏，依靠运气的赌注最终会还于市场。
MEMEs 发展至今，其玩法机制越发多样。有人在其中获利颇丰，但大多数玩家以归零结束。MEMEs 不仅是运气游戏，掌握良好的策略才有可能在残酷的金融市场中获利。
链上交易，安全为主。在链上进行交互时，关注钱包和合约的安全都是最为重要的。目前有很多支持检测合约安全类的工具，一些基本的看盘应用都集成了这些功能。此外，还要防项目方Rug，烧池子利好假象，貔貅盘等等。
初期的 MEMEs 玩法以发现早期 Alpha 为主。项目方发行及用户参与成本还较高，玩家主要以提高胜率为主。可以通过观测池子大小，市值，流动性以及前 10 持仓占比等，进行基本判断。结合推特粉丝数，社区热度，网站完成度综合分析。
随着 Solana 链 MEMEs 的兴起，其玩法更加多样，推特粉丝数，社区热度等不能作为单一评价指标。且 MEMEs 交易节奏更快，发盘频率极高，交易机器人市场也因 MEMEs 而再度火热。
随着 Pump 的持续火热，其上国家币，水果币，蔬菜币，TRUMP 等热点接连不断，转换速度也极快。MEMEs 的兴起，对于 Tg Bot 活跃度也带来了一定影响。
Source: Dune（@whale_hunter）
Pump 作为一个专注在 Solana 和 Blast 上创建和交易 MEMEs 的平台，热度持续走高。Pump 玩法的火爆，一定程度上反应着项目方对快捷发币，玩家对社交的需求。
Source：Pump
Pump 作为 Dex ，目前使用的是绑定曲线机制。与 AMM 相比，其更适合新代币的发行和交易，通过一个数学函数直接将代币价格与供应量关联，而不需要依赖于流动性池中的两种资产。
Pump 发币或交易都非常简单，当 MEMEs 的市场价值达到 69K，平台会自动向去中心化交易所（如 Raydium ）存入 12K 的流动性，并执行燃烧机制，稳定币价，增加稀缺性。
Pump 极低的参与成本吸引了大量玩家涌入，其盈利十分可观，日收入超 400,000 美元。但平台缺少技术壁垒，目前仅凭借稀缺性盈利。
Source：Pump
Pump 界面设计简单但十分魔性，其上热点变换极其迅速。Michi (michi)，USA (American Coin)，SC (Shark Cat) 等均是 Pump 出现的 MEMEs 。其上的财富效应吸引众多玩家参与。
MEMEs 中可以通过多种指标进行交易，但并不存在黄金指标。较强遵循框架的指标可能会提高胜率，但也有可能导致错过金狗。
舆情热度驱动的交易策略。从传播链条各环节 FOMO 程度判断。实操过程中需具有极高的敏锐度，以及优质社区和 KOL list。
技术为核心的交易策略。信号交易和链上数据分析与机器人工具并行。其中包括几种策略：聪明钱追踪，适用于大行情交易。但可以通过聪明钱的交易风格形成个人的投资策略。科学家狙击，需要对标的建立筛选标准，通过机器人辅助交易。机器人对策略的严格执行可以显著提高胜率，但可能会导致错失金狗。
金融数学为主的交易策略。主要通过K线，筹码分布等进行判断。针对不同池子大小，资金体量，玩法不同。常见包括：日线玩家，通常参与中型池子，确保项目方不会一夜 Rug。长期持有或进行波段。超短线玩家，主要观察 K 线，标的优劣等进行参与。随着 Pump 的火爆，也有玩家早期埋伏热点标的，通过塞内盘 Pump 进行交易。
风险提示：MEMEs 参与风险极高，很可能会损失全部本金。
MEMEs 在本轮牛市的亮眼表现备受关注。各大机构看法不一，MEMEs VS 价值币，成为了本轮讨论的热点话题。
Source：https://x.com/eddylazzarin/status/1783149288471617661
A16Z CTO 明确表示过对 MEMEs 的批判，认为“MEMEs 破坏了让许多人留在加密领域的长远愿景，技术上也不吸引人；对于建设者来说不具吸引力。”反观其仓位，或许有进一步解读，根据 Scopechat 和 Rootdata 统计的链上地址数据，A16Z 公开地址的最大仓位是 Uni ，其次是 COMP 和 ETH 。
但也有很多机构和 KOL 对 MEMEs 持正面态度，Pantera 合伙人就认为 MEMEs 作为有趣的社交活动，可以以低门槛吸引更多人加入Web3，并且作为公链早期生态的引入者，是让下一代体验最新 DeFi 应用程序并将其引入 Web3 的最简单的途径。且 MEMEs 对于应用来说，可以增加 NFT 项目、社交协议等进一步发展。
V 神也对 MEMEs 的未来有过展望，认为 MEMEs 有趣也要有意义，不能沦为投机工具。认为MEMEs 可以在慈善事业和罗宾汉游戏方面进一步发展。事实上，作为最大的 MEMEs ，狗狗币一直贯彻着慈善，支持过牙买加雪橇队参加索契冬奥会，在肯尼亚建造过清洁水井，还计划从海洋中清除 3,000 万磅垃圾。
MEMEs 在本轮饱受争议，其原因在于 MEMEs 的真正价值和目前市值差距带来的冲击。但如何去定义一个优质 MEMEs ，什么样的项目才算是优质 MEMEs ，现阶段仍很难有共识。
比特币作为 Web2 看来最大的模因币，最初愿意为其买单的人群究竟是追求暴富的赌狗，还是区块链共识的投资者？无监管金融原始森林的蛮荒之地最终会诞生出资本共识下的 MEMEs 还是追踪平等自由的模因币，值得期待。
最后，在学会建构前，不要把解构出来的东西当做问题的最终答案。
参考文献
[1][英] 理查德·道金斯.自私的基因 [M] .卢允中，译.北京:中信出版社，2019:224.
[2][英] 苏珊·布莱克摩尔.谜米机器 [M] .高申春，等译.长春:吉林人民出版社，2011:25.
[3]吕鹏,张昊鹏.网络模因研究：概念界定、理论实践与价值启示 [J] .国外社会科学前沿,2023(02):18-46.
[4]岳雪. 模因理论视角下术语的非术语化现象及其过程研究 [D] .东北师范大学,2012.
[5]沙德玉. 论模因论的理论价值与实践价值 [D] .福建师范大学,2007.
[6]https://foresightnews.pro/article/detail/57407
[7]https://www.theblockbeats.info/news/53261
[8]https://vitalik.eth.limo/general/2024/03/29/memecoins.html
[9]https://www.techflowpost.com/article/detail_17708.html
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