Andrew Tate : des millions sur les streams et des schémas de manipulation des cryptomonnaies

Scandale financier dans la cryptocommunauté

Andrew Tate, un célèbre personnage d'internet avec une fortune d'environ 370 millions de dollars ( selon les données de 2023 ), a gagné plus de 3 millions de dollars grâce à des diffusions en direct, en utilisant des schémas douteux de manipulation de cryptomonnaies.

L'enquête menée a révélé une approche systémique pour tromper les investisseurs via des diffusions en direct. Voici une analyse détaillée des schémas appliqués et des preuves.

Stratégie de création de confiance

Lors des diffusions, Tate se positionnait comme une personne non intéressée par le profit :

  • Il soulignait régulièrement qu'il le faisait "juste pour le plaisir"
  • Créait l'image d'une personne fortunée qui n'a pas besoin d'argent supplémentaire
  • A créé une atmosphère de conseil amical, et non de recommandation financière

Cette tactique permettait de réduire la pensée critique du public et d'accroître la confiance dans les recommandations.

Mécanisme de manipulation des prix

L'analyse des transmissions a montré deux types principaux d'actifs promus :

  • Memes-monnaies avec une capitalisation boursière extrêmement faible
  • Cryptomonnaies dans lesquelles Tate avait déjà des positions significatives ($RNT, $G, $DADDY)

Caractéristiques techniques de la manipulation des actifs à faible liquidité :

  • Une faible capitalisation boursière permettait d'influencer le prix avec de petits volumes.
  • Un nombre limité de participants sur le marché rendait les actifs vulnérables aux fluctuations brusques.
  • L'absence de liquidité suffisante a créé des conditions pour un scénario artificiel de "pump-and-dump".

Schéma de préparation préalable

Avant le début des diffusions, l'équipe de Tate a mis en œuvre le plan suivant :

  1. Création d'un récit attrayant pour promouvoir le token
  2. Lancement de la monnaie sur la plateforme pump.fun avec un achat anticipé d'un volume significatif
  3. Coordination des actions avec le présentateur de la diffusion juste avant l'émission
  4. Réalisation des bénéfices après l'entrée d'un grand nombre de suiveurs dans la position

Analyse des cas spécifiques de manipulation

Exemple 1 : Pump contrôlé

Adresse du contrat: 8wR5u3XET9rbwE5XRfSmAGdpPXs2Je7dsKDgS62Kpump

Une étude a montré que le "choix aléatoire" de la pièce avait été soigneusement planifié :

  • Le jeton a été créé juste avant la diffusion.
  • Les portefeuilles des acheteurs initiaux sont liés à l'équipe de Tate
  • Le créateur du jeton avait des liens directs avec l'entourage de Tate

Exemple 2 : Effondrement artificiel des prix

Adresse du contrat: 2VVSAJ6E3wHHcMGKs9SWAr5YujQaPVSdGn2rTWZ9pump

Le schéma s'est développé selon le scénario suivant :

  • Promotion active du jeton pendant la diffusion
  • Attirer un nombre significatif d'investisseurs
  • Vente soudaine de positions par l'équipe, entraînant un effondrement de la capitalisation boursière de 6 millions à 50 000 dollars

Preuves sur la blockchain

L'analyse des transactions confirme le caractère systématique des manipulations :

  • Le portefeuille GwRsHwDG2WxVhdKCLS6G5LrFay1gDCynCNi6ieLdKojk a réalisé un bénéfice de plus de 250 000 dollars.
  • Des liens directs ont été établis avec des portefeuilles contrôlant des jetons $G, $TATEAI et d'autres actifs
  • Portefeuille lié supplémentaire : Bbygs8PcJX8CcqkPsw9hsF6Zu4ajqMozsLzvzFoMBDk5

Conclusions et recommandations pour les investisseurs

Cette étude démontre la nécessité d'une attitude critique envers les recommandations d'investissement provenant de personnalités médiatiques :

  • La popularité n'est pas une garantie de compétence financière ou d'honnêteté.
  • Les manipulations sur le marché des actifs à faible liquidité sont particulièrement répandues
  • Il est important de faire une analyse indépendante avant de prendre des décisions d'investissement.
  • La vérification de l'historique des transactions et l'analyse de la répartition des tokens peuvent révéler des signes de manipulation.

L'étude présentée est basée sur l'analyse des données publiques de la blockchain et des sources d'information ouvertes.

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