信用引擎
如何读懂一个分数。 以及它不能告诉你什么。
每个我们扫描过的地址都有一个 0 到 1000 之间的分数，每日重算。这一页讲的是它背后的东西——输入、一个完整算例、边界，以及今天谁在运行它。
01刻度
0 – 1000，三个区间。
记录里有些东西对不上。报告会指出三项读数中是哪一项拉低了它，以及原因。
大多数地址落在这里。刻意不用任何色相渲染——310 和 590 不一样，但两者都不是结论。
一份经得起不同市场阶段的记录、一致的身份，以及交易之外的链上参与。只有这些地址才能在 Copy Trading 上被跟随。
02输入
对同一个地址的三项读数。
300+ 项链上特征，归入三个互不见彼此输出的子模型。
Gravity Index
一个地址在风险下如何行事——跨越市场阶段，而不是某一次行情。
- 盈利质量
- 风险控制
- 胜率矩阵
- 市场阶段
- 杠杆纪律
- 链上足迹
一切链下行为。中心化交易所活动、场外交易和私密场所对它都不可见。
Social Credit
一个地址与谁相连，以及这个身份是否随时间保持形状。
- 已验证的连接
- 邀请图谱
- 风险共担
- 身份一致性
从未上链的声誉。一个知名交易员用新地址开始时，在这里从零起步。
Eco Engagement
一个地址在交易之外参与了多广——以及参与时持有什么。
- 跨链活动
- 协议参与
- 治理行为
- 资产健康度
我们尚未索引的链和协议。这里没有活动，是没有证据，而不是有反面证据。
一个复合模型把三项读数合成一个分数。
0x7c4a…9f2e
G 941 · S 872 · E 903
0x5a3c…1f60
G 978 · S 551 · E 842
0x2e91…07bd
G 612 · S 903 · E 889
0xb44f…d150
G 917 · S 566 · E 704
最后两个地址得分相同。它们不是同一个地址——任何加权平均都算不出这两个结果。作为替代，公布的是这一页：输入、边界、局限，以及谁在运行它。
03完整算例
一个地址，三种读法。
一个真实地址，身份已隐去。数据没有隐去。
04局限
分数不能告诉你什么。
写下这些，是因为这些问题总会被问到；先把答案写出来的页面，比等人来问的更有价值。
每一项输入都是已经发生的事。900 分描述的是一个地址过去如何行事；它不说它明天会做什么，也不是跟随任何人的建议。
一个人可以运行很多地址，一个地址也可以由很多人运行。这里没有任何东西指向某个真实的人，任何分数都不应被读作对某个人的评判。
Hyperliquid，每日重算。其他场所、中心化交易所和一切链下行为，都在模型视野之外。
没有历史的地址返回 n/a，永远不返回 0。新地址是未知，不是差——我们宁可如实说明，也不猜测。
05今天谁在运行它
它还不是一个协议。
信用模型由 HyperTrend 团队运行。没有第三方在计算或验证分数。
数据的采集、存储与计算，都集中在我们控制的基础设施上。
模型没有以链上协议的形式部署。分数由我们的系统提供，不是从合约里读出来的。