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Pump.fun將把跟隨推薦交易者的用戶損益納入獎勵計算，並對一天內發布異常大量推薦貼文的行為施加懲罰。
Odaily於15日報導，Pump.fun共同創辦人Alon在X發文，說明Callout Rewards演算法的調整方向。新制將引入「Tailer PNL」乘數，反映跟隨推薦交易者的用戶損益：用戶獲利時，推薦者可獲得較高獎勵；用戶虧損時，則會對獎勵造成負面影響。
市值較低的代幣也將重新納入獎勵範圍，但跟單用戶必須有實際獲利機會。交易量不再是計算獎勵的唯一依據；若一天發布異常大量推薦，則會受到懲罰。
Pump.fun應用程式的Callouts頁面已新增跟單用戶的1小時及4小時損益指標。Alon表示，這些指標旨在提高透明度，並找出發布推薦後短時間內可能讓用戶蒙受重大損失的交易者。
不過，Alon補充說，不應只憑短時間區間的損益評估推薦者表現。他指出，可能需要數天或數週才顯現成效的推薦，在1小時或4小時指標中可能呈現虧損。Alon表示，團隊將進一步調整獎勵演算法，並公開更多相關資訊。
這項調整延續Pump.fun先前表示將把追隨者交易損益納入考量的做法，進一步加入推薦後用戶損益指標，並對高頻推薦設下限制。
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