探索 NFT 价格定义

文章作者：GringottsDAO

文章翻译：Blockunicorn

原文标题：《ExploringNFTPriceDistributionAcrossCollections》

虚拟土地、PFP和游戏资产等NFT类别是评估项目和收藏品的常用框架。然而，这些资产的一个较少讨论且有时违反直觉的属性是其在集合中的价格“等级”，以及相同价格等级的资产如何在集合和NFT类别中表现。

GringottsDAO的使命是成为NFT持有者获得流动性的一站式商店。随着新的NFT金融化协议的迅速出现，我们着手评估不同方法在用户寻求流动性的NFT类型的背景下的效果。我们没有仅仅关注资产类别，而是研究了所有这些资产共有的属性——它们的价格。

更具体地说，我们试图回答3个问题：

NFT在整个市场的价格分布情况如何？

是否出现了价格分布模式，如果有，它们有多普遍？

从这些分布中，我们如何定义可能使给定NFT比其他流动性方法更适合某些流动性方法的价格“等级”？

主要发现之一是集合和NFT类别中的项目可能比同一集合中的项目表现得更相似。因此，价格分布分析可以让用户和开发人员更全面地了解在哪里最好地找到流动性，以及金融化方法的潜在市场。

方法

NFTBank是一种算法资产估值产品，它使用机器学习根据类似资产的过去定价来预测NFT价格。我们从NFT银行提取了超过3个月的数据。首先是2021年12月15日，然后是2022年1月13日，大多数最近于2022年2月27日

Celo公布2.0路线图：与以太坊路线图深度对齐，探索回购销毁CELO代币:据官方消息，Celo在官方博客中公布了Celo 2.0路线图，Celo表示将与以太坊路线图深度对齐；通过使Celo成为一个rollup友好链来实现水平可扩展性；使Celo成为最快的EVM L1；完善CELO代币经济学并奖励贡献者，将探索回购销毁CELO以优化其价值；提供顶级开发人员体验；建立强大的钱包和应用构建模块。[2023/1/27 11:32:36]

本文深入探讨了我们发现的4个观察结果：

1.价格分布通常非常集中在集合之间和集合内。

2.价格分布有5种主要“形状”，它们似乎与NFT“类别”无关。

3.价格分布形态一般保持不变。对于75%的收藏品，价格分布在不同时间点上保持不变。对于那些发生变化的人来说，它是朝着“相关”的形状发展的。

4.对于具有指数衰减和类对数正态分布的集合，我们可以定义和检查底层、中层和顶层资产的行为。

集中价格分布

在各个系列中，市场集中在前10个系列占市值的60%以上，基尼系数约为0.9。

在收藏品中，大多数价格分布遵循大多数商品定价接近底价的模式。剩下的几件商品构成了价格范围的大部分，因此对收藏品的市值做出了重大贡献。

标准化价格分布图示例：

在这些图表中，x轴被分成100个相等的部分，因此例如第一个图表表明几乎所有朋克的定价都在全价范围的前2%内。

萨尔瓦多正探索bitcoin支持的低息贷款:1月20日消息，萨尔瓦多政府正在寻求为全国各地的微型和小型企业创建一个 bitcoin 支持的贷款产品。

萨尔瓦多国家小微企业研究所主席PaulSteiner表示，萨尔瓦多大约有120万家企业，而超过90%的微型企业是通过非正式贷款或高利贷自筹资金的。最终，bitcoin支持的贷款所提供的利率将低于非正式贷款者、高利贷者和银行。（cointelegraph）[2022/1/20 9:02:21]

这对于最适合场内项目的NFT金融化产品来说是有希望的，例如，像NFTX这样的流动性池可以充当“场内AMM”，为NFT所有者提供即时流动性，他们可以将场内资产与池进行交易。

具有大量场内物品和可靠价格馈送的集合也可以作为P2Pool借贷产品的抵押品。这是因为地板资产通常可以“相同”对待，因此不需要人工评估。一旦插入价格馈送和评估风险的自动化手段，贷款条款就可以自动化。

但是，在上面的示例中，请注意某些集合不适合这种“模式即地板价”模式。事实上，价格分布模式属于5种不同形状之一，这将我们带到下一个观察。

价格分布有五种主要形式

在各个系列中，我们观察到的价格分布形状是：

1)指数衰减。这些是其大部分商品在地板上定价的收藏品，还有高价商品的长尾。我们抽样的约40%的藏品展示了这种概况。示例包括Cryptopunks、RTFKTCloneX+Murakami和MutantApeYachtClub

上海：积极探索区块链等技术应用:7月22日，上海市人民政府发布《上海市综合交通发展“十四五”规划》，《规划》要求加快推进物联网、5G等技术与交通融合，推动新建设施感知系统与基础设施同步规划、同步建设。深入推动北斗系统在交通行业的应用，探索在车路协同、港口作业等领域的应用。积极探索量子通讯、区块链等技术在出行服务、航运物流等多主体、多环节场景应用。[2021/7/22 1:08:55]

2)类对数正态分布具有与指数相似的形状，但模式略高于底价。我们抽样的约20%的藏品展示了这种概况。示例包括BoredApeYachtClub、SandboxLAND和Decentraland。

3)对称分布是指资产高度集中在平均价格附近，两侧逐渐减少。我们抽样的约5%的藏品展示了这种概况。示例包括Anonymice、Blitmap和Rollbots。

4)多模态分布在更广泛的范围内表现出多个颠簸和尖峰。我们抽样的约20%的藏品展示了这种概况。示例包括VeeFriends、Autoglyphs和FLUF世界。

5)点分布模式具有上述形状之一，但价格分布在

有趣的是，NFT类别与价格分布形状无关。例如，在Cryptovoxels、Decentraland和SomniumSpace中的虚拟土地NFT都具有不同的分布和多模态分布）。

价格分布很可能是集合本身固有特征的函数，而不是它所属的NFT类别。对于土地，这可能是位置、地块大小、人流量、已经建成并因此以溢价出售的土地等。

WhyLab探索实验室Shawn：IPFS+Filecoin有望成为Web3.0的基石和基建:金色财经现场报道，4月23日，数御未来——2021数据与存储产业峰会在成都举办。在会议现场，WhyLab探索实验室联合发起人Shawn以《数据的回归和解放》为题进行分享。他表示，现在的互联网Web2.0问题是信息孤岛数据自闭，下一步Web3.0要实现智能网络数字化生存，

区块链是Web2.0到Web3.0最重要的基建。数据是信息时代最重要的生产资料，数据面临的核心障碍是生产关系问题。Web2.0到Web3.0的障碍是信息不能自由流动、充分共享。无论互联网，还是区块链，无论存储、计算还是传输，一切围绕数据展开。信息不能自由流动是技术问题，信息不能充分共享是关系问题，IPFS+Filecoin的结合，有望成为Web3.0的基石和基建。任何信息产业的落地应用，都是以场景数据为前提，区块链连非交易性数据的问题都没解决，没有落地应用很正常，IPFS和Filecoin的去中心存储系统，提供了场景数据的栖身之地，后面的落地应用才有可能展开。[2021/4/23 20:51:03]

接下来，我们研究了这些价格分布是否随时间而变化。

价格分布保持不变

由于这里的数据有限，只有时间才能证明这里的分析是否会持续到未来。再次查看标准化价格，我们可以看到12月和1月的价格分布通常与2月的价格分布一致或至少具有相似的形状。

在1月份和2月份的数据中都包括的537个藏品中，166个价格分布形状发生了变化(30%)。从1月到12月，我们也看到了类似的比例变化(25%)。这听起来可能很多，但请记住，上面对集合的分布形状的分类有点模糊，因为我们对截止日期并不是太严格。

四方精创：公司在不同数字货币领域进行应用探索 已有推向市场的产品:金色财经报道，四方精创（300468.SZ）在互动易平台上回答投资者提问时表示，按照发行机构与流通范围，数字货币可分为主权（法定）数字货币、超主权数字货币以及在特定数字社区内流通的数字通证。公司在不同数字货币领域积极进行应用探索或相关技术合作，并已有推向市场的产品；另外公司在相关领域有申请发明专利，尚未对公司业绩产生重大影响。[2020/4/10]

例如，人们可以区分指数衰减和对数正态：“如果模式>底价=>对数正态”。看看下面的模式与底价的比率，我们选择了一个更宽松的定义，并允许模式甚至在底价之上10%-20%，因为我们看了拟合的分布来对它们的形状进行分类。

在此基础上，我们认为指数衰减分布和对数正态分布是“相关的”。

对于观察到价格分布发生变化的情况：

~42%更改为点分布或从点分布更改。点数分布有其他四种形式中的一种，只是价格范围非常窄。

~26%由指数衰减或对数正态变为多峰。这个类的定义也比较柔和，因为我们的发行版通常只有一种模式。我们定义这个形状是为了将像VeeFriends及其几个凹凸(模式)这样的分布与其他形状分开。

~22%是指数衰减到对数正态分布/从对数正态分布(如果我们采用严格的方法，这个数字会高得多)。

~10%的剩余变化均为对称分布，其中对数正态分布占主要份额(6%)。这也是由于对数正态分布和对称分布之间的直线定义相当松散(即这两种形状也是“相关的”)。

定义价格阶梯

基于以上观察，我们寻找具有指数衰减和对数正态形状的集合来定义价格阶梯，因为底价可以作为这里的合理锚点。当然，由于“绝对”下限可能只是一个标价最低的商品，我们希望找到一个适当的乘数来将更多的商品归类为下限商品。

定义下限：我们研究了不同的下限分位数及其与底价的比率。

在这800件藏品中，约90%的中位数低于1.4*底价。在这里选择一个门槛更多地取决于我们所考虑的用例：如果我们更靠右地包括更大份额的收藏项目，我们就会运行扩展其价格范围的成本，从而使这一集合不那么同质。

要使阈值适用于约90%的集合，阈值为：

1.3给出了25%的分位数(因此涵盖了25%的项目)。

1.4给出约50%分位数/中位数。

1.75表示~75%的分位数。

不到30%的藏品可能太少，而的价格范围可能太宽了。因此，我们选择乘数1.4作为下限。换言之，“楼层”项目是指在的价格范围内的项目。对于三分之二的藏品来说，这包括75%的物品。

定义顶级项目：我们可以使用顶级分位数遵循类似的路线：

2.5的门槛覆盖了90%的收藏-这800个收藏中的85%。它还将95%的藏品包括在三分之二的藏品中，甚至99%的藏品包括在~20%的藏品中。换句话说，2.5的门槛将把前10%的资产放在90%的集合的“顶级”存储桶中。

同样，我们可以对该集合进行更多的排他性操作，例如将此阈值增加到4。

在这些关于底价和顶价的定义下，我们可以将价格在之间的中端产品定义为。现在我们来看看这些价格阶梯的特点。

定义价格层的特征

以底价对底价*1.4定价的项目。

地板通常占收藏品的50-75%，占其市值的25-50%。它们的数量和同质行为使其适合流动性池，有效地充当“场内AMM”，用户可以在场内资产的交易活动中获得收益，并享受与其他价格等级相比最深的流动性。

项目标价底价*1.4至底价*2.5。

地板价通常占产品的20%-40%，占收藏市值的10%-20%。就目前的情况而言，中端产品可能是最不赚钱的交易品种，因为它们需要的流动性低于场内交易，而且与Grails相比，它们对反射性上涨的敞口更小。集合，其中模式是中端(那些具有对称价格分布的)，可能是许多用户对资产本身的属性或效用更感兴趣的集合，而不是价格。例如，虚拟土地楼层可能太小或位于不赚钱的位置，而大而流量大的土地可能太贵或不出售。因此，土地买家寻找位置、土地尺寸和价格都很好的资产

如果事实证明，地板价包含一些“暂时”项目，即底价上涨或价格下跌，那么这可能是投机和相关对冲应用的一层。

TOP或头部项目，商品定价>底价*2.5。

头部项目通常占商品的5%-10%，占收藏市值的20%-40%。古董的销售非常嘈杂，价格变动也很大，其表现类似于“传统”艺术品或房地产中的高端物品。虽然它们的交易量和速度都很低，但它们有很好的潜力用作抵押品或通过分拆获得流动性。

关于三个层级中每一层的物品份额，我们看到楼层物品(蓝色)的份额很大。这里和那里都很小，但这与我们形状的模糊定义有关，例如Meebit(第一栏)没有完全遵循我们的层级逻辑，因为它有我们在上面进一步展示的这些额外的凹凸：

集合名称很小，但名称末尾的(Jan)或(Dec)分别表示它来自1月或12月的数据集。

当我们看每一级价格的市场份额时，关于这些级别的市值份额，情况变得有点嘈杂。虽然地板似乎仍然占据了大部分的市场份额，但对于藏品来说，杯状物比地板高出10-1000倍，侵蚀了藏品的市值，这是很常见的。

总体而言，约25%-50%的市值属于下层，10%-20%属于中端，20%-40%属于顶级：

未来的工作

在本文中，我们采取了一些初步步骤，根据NFT的价格变动行为和各自集合中的层对NFT进行分类。正如我们在上面提到的，可以根据用例调整层的界限。对我们来说，目的之一是得出跨集合和资产类别的NFT的共同行为和特征，以告知持有者寻找流动性的最佳途径，这一分析有助于为该评价矩阵提供信息。

现在我们对资产在集合中的行为方式有了一个高级概述，我们可以放大我们在此处所做的显著观察并进一步分析它，例如：

给定集合的哪些主要属性可能导致它们具有它们所做的价格分布模式？

哪些内部或外部因素会导致给定系列随着时间的推移改变其价格分布形状？

价格分布是否可以成为给定金融化协议的领先指标或分析指标，以装载给定资产？

我们希望在以后的文章中探讨这些问题。目前，我们提供了用于定义价格等级的量化心智模型，以及一个初步框架，用于评估我们在未来几个月对NFT流动性方法的假设。

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