# Видео #2 Проблема поиска кошельков и наш парсер

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=2rpYPKJ2_Mw>" %}

#### Проблемы при поиске кошельков:

* В блокчейне миллионы кошельков, но подходящих для копитрейдинга — лишь 0,01%.
* "Срок жизни" хорошего кошелька — всего **1–2 недели**.
* Нужен постоянный поиск новых.

**Решение** —[ **Froggy Parser**](https://t.me/night_froggy_scanner_bot)**.** Лучший инструмент для анализа всей активности в блокчейне.

**Принцип работы:**

1. С помощью **Froggy парсера** собираем мигрировавшие токены. Мигрировавшие токены - это монеты, набравшие ликвидность и перешедшие с лаунчпадов на DEX.
2. Далее собираем всех трейдеров, торговавших этими токенами.
3. Затем фильтруем кошельки по показателям (ROI, PnL и др.).
4. Итог: из 300k кошельков → **200–500 первоклассных**, которых уже рассматриваем вручную.

***

#### Тарифы парсера:

[**Бесплатный** ](https://t.me/frogy_scanner_bot)

* История сделок до 90 дней.
* Deep scan: до 150k кошельков/сутки.
* Чат для новичков с модератором.

[**Платный Standard**](https://t.me/night_froggy_scanner_bot) **— $150**

* Deep scan: до 6M кошельков/сутки.
* Вывод сделок кошельков, торговавших 500+ токенами.
* Дэшборд аналитики блокчейна.
* Доступ в DAO (опытные трейдеры, обсуждения).

[**Платный Premium**](https://t.me/night_froggy_scanner_bot) **— $500**

* Deep scan без ограничений.
* Данные о сделках с января текущего года.
* Уникальная функция “[Export wallets](https://froggy-v2-0-by-shit101.gitbook.io/frogy-v2-0-by-shit101/~/revisions/O6Lge2PJQTUCH0Xm6WaU/kak-polzovatsya-froggy/algoritm-raboty-s-froggy-dao)”. Экспорт кошельков напрямую из нашей базы (70M+ кошельков = 95% блокчейна).

***

#### Итог:

* [Froggy Parser](https://t.me/night_froggy_scanner_bot) используется трейдерами уже **около года**.
* Быстрый, простой, без логинов и подключений кошельков.
* Полностью закрывает задачу поиска кошельков.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://froggy-v2-0-by-shit101.gitbook.io/frogy-v2-0-by-shit101/getting-started/obuchayushie-video/video-2-problema-poiska-koshelkov-i-nash-parser.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.