FOMO scoort 4,8 sterren, maar 90% wallets verloor geld
FOMO krijgt 4,8 sterren in de Amerikaanse App Store. Toch stond 90% van ruim 829.000 onderzochte Solana-wallets na kosten op verlies.
Die cijfers botsen alleen als je denkt dat een appbeoordeling rendement meet.
Dat doet ze niet.
Een handelsapp kan snel, simpel en prettig werken terwijl gebruikers tokens kopen die daarna minder waard worden. Nieuw onderzoek van Bitquery maakt dat verschil pijnlijk zichtbaar.
Bitquery volgde 829.539 wallets
Bitquery onderzocht transacties van 829.539 wallets die tussen 13 januari en 7 oktober 2026 via FOMO op Solana tokens kochten.
Na aftrek van FOMO-fees stond volgens de onderzoekers 90% achter.
Het mediane resultaat bedroeg een verlies van $25. De mediane wallet had ongeveer $130 in tokens gestoken.
FOMO ontving binnen dezelfde onderzoeksperiode ongeveer $40 miljoen aan fees op Solana.
Dat zijn forse cijfers.
Maar het zijn cijfers over wallets, niet over unieke mensen.
Eén handelaar kan meerdere wallets beheren.
4,8 sterren meten iets totaal anders
Op de Amerikaanse App Store-pagina van FOMO stond bij controle op 17 oktober een score van 4,8 uit vijf sterren, gebaseerd op ongeveer 19.000 beoordelingen.
FOMO profileert zich daar als sociale handelsapp. Gebruikers kunnen zien wat vrienden en andere handelaren kopen, tokens snel verhandelen en hun portefeuille en winst of verlies volgen.
Zo'n beoordeling kan gaan over snelheid, ontwerp, klantenservice of gebruiksgemak.
Geen van die zaken garandeert een winstgevende trade.
Een gebruiker kan een app vijf sterren geven en dezelfde avond geld verliezen op een memecoin.
Beide beoordelingen kunnen tegelijk waar zijn.
De twee groepen zijn ook niet dezelfde
Daar komt een statistische grens bij.
De mensen die een App Store-beoordeling achterlaten, zijn niet aantoonbaar dezelfde groep als de 829.539 wallets in het Bitquery-onderzoek.
Bitquery keek bovendien alleen naar Solana.
FOMO ondersteunt daarnaast andere netwerken en andere handelsproducten.
De combinatie van 4,8 sterren en 90% verliezende wallets bewijst daarom niet dat gebruikers hun eigen verliezen negeren. Ze bewijst evenmin dat de App Store-beoordelingen onbetrouwbaar zijn.
Ze laat vooral zien hoe weinig sterren zeggen over handelsrendement.
Onverkochte tokens tellen mee in het verlies
Bitquery keek niet alleen naar afgeronde trades.
Voor iedere wallet telden de onderzoekers de verkoopopbrengsten op bij de geschatte waarde van tokens die op 7 oktober nog werden aangehouden.
Daar gingen aankoopbedragen en FOMO-fees vanaf.
Een wallet kon dus als verliezend worden aangemerkt zonder dat alle tokens daadwerkelijk waren verkocht.
Dat betekent dat het onderzoek zowel gerealiseerde als ongerealiseerde resultaten bevat.
Voor moeilijk verkoopbare tokens wordt zo'n waardering lastiger.
Bitquery testte daarom verschillende manieren om resterende posities te waarderen. Afhankelijk van de methode bleef ongeveer 9% tot 12% van de complete wallets winstgevend.
De precieze verliesbedragen bewegen dus met de aannames.
Het beeld dat een ruime meerderheid achterstond veranderde weinig.
Fees duwden extra wallets onder nul
De handelskosten maakten aantoonbaar verschil.
Voor aftrek van de FOMO-fees stond volgens Bitquery ongeveer 15% van de onderzochte wallets op winst.
Na die fees bleef ongeveer 10% over.
Dat betekent niet dat fees de hoofdreden voor alle verliezen waren.
Bitquery schat dat FOMO-fees ongeveer 10% van het totale verlies binnen zijn berekening verklaarden. Het grootste deel kwam door de prestaties van de gekochte tokens zelf.
De mediane wallet betaalde ongeveer $4 aan FOMO-fees en verloor in totaal $25.
Bij kleine trades kan de verhouding veel harder aankomen.
Kleine orders kregen relatief zware kosten
Bitquery zag dat FOMO tot eind juli vaak een minimumfee van ongeveer $0,95 rekende.
Vanaf augustus werd volgens de onchainanalyse $0,10 vaker de minimale vergoeding.
Voor kleine aankopen maakte dat enorm verschil.
Bij orders onder $10 bedroeg de mediane fee vóór augustus volgens Bitquery ongeveer 22% van het aankoopbedrag.
Over al het onderzochte handelsvolume samen kwamen de FOMO-fees uit op ongeveer 0,5%.
Dat laat zien waarom één gemiddeld percentage weinig vertelt.
Een fee van één dollar is bijna irrelevant op een order van $1.000.
Op een aankoop van $5 is hij vernietigend.
FOMO zelf waarschuwt voor extra kosten
In de voorwaarden van FOMO maakt het bedrijf onderscheid tussen zijn eigen vergoeding en externe kosten.
De eigen fee kan afhangen van de omvang van de transactie, de token en de gebruikte route. FOMO zegt die vergoeding vóór bevestiging te tonen.
Daarbovenop kunnen kosten ontstaan die FOMO zelf niet ontvangt.
Denk aan poolkosten, netwerkkosten en prijsverschillen tussen de verwachte en uiteindelijke uitvoering.
Het bedrijf zegt niet ieder extern kostenelement vooraf te kunnen tonen of beheersen.
De $40 miljoen uit Bitquery is daarom niet hetzelfde als de totale handelskosten die alle gebruikers samen hebben ervaren.
Het is ook geen bewijs dat FOMO zelf $40 miljoen winst maakte.
Om winst te bepalen zijn de bedrijfskosten nodig.
De sociale feed heeft een ingebouwd timingprobleem
Interessanter wordt het bij de manier waarop FOMO gebruikers laat ontdekken wat anderen kopen.
Iemand ziet dat een andere handelaar een token heeft gekocht en kan daarna zelf instappen.
Maar dezelfde trade betekent niet dezelfde prijs.
FOMO wijst in zijn eigen uitleg over copytrading op slippage: het prijsverschil tussen de uitvoering van de eerste handelaar en die van de volger.
Bij snel bewegende memecoins kan dat verschil groot worden.
Wie een winnaar in zijn feed ziet, ziet per definitie ook iets dat al is gebeurd.
De oorspronkelijke koper kan tientallen seconden of minuten eerder zijn ingestapt.
In een dunne tokenmarkt is dat soms een eeuwigheid.
Vroege kopers wonnen alleen in een geselecteerde groep
Bitquery vond daar een opvallend patroon.
Bij tokens die uiteindelijk minstens 1.000 FOMO-kopers aantrokken, verdienden de eerste tien kopers gezamenlijk gemiddeld 71% op hun inzet.
Vanaf koper nummer 1.001 verloor de groep gemiddeld 11%.
Dat klinkt als bewijs dat snelheid alles is.
Maar daar zit selectie in.
Dit waren alleen tokens die later daadwerkelijk populair werden.
Wanneer Bitquery alle onderzochte tokens meetelde, ook projecten die nooit aansloegen, verloren zelfs de eerste tien kopers gemiddeld geld.
Achteraf zien welke munt een hype werd is makkelijk.
Vooraf weten welke dat wordt niet.
De winsten waren bovendien extreem geconcentreerd
Niet iedere wallet verloor.
Een kleine groep verdiende juist veel.
Volgens Bitquery streek de beste 1% van de onderzochte wallets 94% van alle winsten op.
Dat geeft een ander beeld dan alleen “negen op tien verloren”.
De uitkomst was sterk scheef verdeeld: veel kleine verliezen en een beperkte groep grote winnaars.
Ook dat is relevant voor sociale handel.
Een feed kan succesvolle accounts heel zichtbaar maken terwijl duizenden minder spectaculaire verliezers nauwelijks opvallen.
Populariteit van winnaars vertelt daardoor weinig over de kans dat een nieuwe volger hetzelfde resultaat behaalt.
De appbeoordeling kan dus prima hoog blijven
Daarmee wordt de schijnbare tegenstelling kleiner.
FOMO kan een product bouwen dat gebruikers snel vinden, makkelijk bedienen en graag beoordelen.
Dezelfde gebruikers kunnen tegelijk slechte tokens kiezen, te laat instappen of te veel kosten betalen ten opzichte van hun ordergrootte.
Een sterrenwaardering meet productervaring.
Een walletanalyse meet financiële uitkomsten volgens een gekozen methode.
Wie handelsapps beoordeelt, heeft beide nodig.
4,8 sterren vertellen hoe mensen de app ervaren.
De 829.539 wallets vertellen wat er tijdens negen maanden Solana-handel met hun geld gebeurde.
Dat tweede cijfer staat niet in de App Store.
Stop met te veel betalen voor je crypto. Bij de Amsterdamse exchange Finst handel je tegen de laagste tarieven van Nederland, zonder verborgen kosten.
👀 Bekijk Finst nu ›Let op: Beleggen in crypto brengt risico’s met zich mee. Handel alleen met geld dat u kunt missen.
Ga verder met lezen
Dit vind je misschien ook leuk
Laat mensen jouw mening weten
Lees ook
Populair Nieuws
Loading
