数据揭示2023年NFT市场的增长得益于新资金进场还是旧资金内卷

作者：Helena L. ，Huang Z.， Eocene Research

我们通过链上数据分析和地址聚类算法，研究了 2023 年整个 NFT 市场内新旧地址实体的交易量和投入资金占比，以及交易和资金增量的来源，从而揭示 NFT 市场的活跃度和新增动能主要来自旧玩家还是场外的新进入者。

自 2022 年 6 月底，NFT 市场进入熊市，但 Blur 于 2022 年底推出 Airdrop 激励机制之后，NFT 市场的交易量有所改善（图一）。在 Blur 的空投活动期间，可以看到其对于整个 NFT 市场交易量的贡献不断增大（图一）。

图一 NFT 日交易量

Blur 空投的奖励机制以及代币的成功发行，无疑是 2023 年 NFT 交易量暴涨的最大因素。但交易量暴涨的背后，整个 NFT 市场的真实形势到底如何；换言之，NFT 的场内资金是否有实际增量，以及是否有新的资本流入市场，还是主要是旧资金的内卷？

数据：美联储10月实现缩表359.63亿美元:11月2日消息，据美联储官网信息，美联储 10 月实现缩表 359.63 亿美元，其资产总额由 8.759 万亿降至 8.723 万亿美元。[2022/11/2 12:08:43]

我们 1) 探究了二季度相对于一季度，整个 NFT 市场新增交易量以及资金的来源；2）对比了 Blur 一季度和二季度空投活动期间，整个 NFT 市场不同地址实体的交易量以及投入资金的占比。

首先，我们选定研究的时间区间为时间段 A（2022 年 10 月 19 日-2023 年 2 月 14 日）和时间段 B（2023 年 2 月 15 日-2023 年 5 月 31 日）；

其次，我们从 buyer 的角度进行交易量和资金量的研究，这是因为研究重点在于“NFT 市场参与者对于 NFT 的投入”；

再者，研究时间段内 NFT 市场的参与者众多，但是数据显示，贡献整个 NFT 市场交易量/资金量 90% 的 Top 交易量地址个数仅占全部地址个数的 8% 。因此，为了便于分析，我们把研究对象范围定义为“每个时间段内对于交易量/资金量合计贡献九成的 Top 交易量地址”，由此筛选出总共 7 w 多个地址；

数据：自去年12月以来DEX交易量一直在下降:金色财经报道，数据显示，自2021年12月以来，去中心化交易所（DEX）的交易量一直在下降。然而，上个月的去中心化交易所交易量比2月份的交易量高出2.37%。尽管4月份的交易量短暂飙升，但指标显示本月的去中心化交易所交易量可能会远低于3月份。

2021年12月DEX交易量达1860.3亿美元。今年1月交易量为1576.8亿美元，2月交易量减少至1143.7亿美元。这意味着在2021年12月至2022年2月期间，DEX交易量减少38.52%。3月份DEX交易量出现短暂飙升，在此期间达到1170.9亿美元。然而，4月份的统计数据似乎显示，DEX交易量将表现平平，可能低于2月份。截至4月21日的数据显示，目前4月份交易量为751.1亿美元。（news.bitcoin）[2022/4/22 14:40:51]

最后，我们剔除了洗盘交易（wash trades），得到各个地址的真实交易量和交易笔数。

时间段 A 即对应 Blur 一季度空投，时间段 B 即对应 Blur 二季度空投，以 2 月 14 日 BLUR 代币发行当天为分界线，这是因为 BLUR 的发行明显快速带动了 NFT 市场的活跃度。

Wash trades 剔除规则：buyer=seller、buyer 和 seller 有共同 EOA 资金来源。

动态 | 娄底市政府常务会议指出要充分运用大数据及区块链技术:据娄底新闻网报道，6月27日上午，娄底市委副书记、市长杨懿文主持召开市政府常务会议，会议指出，医疗保障关系人民群众健康福祉，要坚持保基金安全，守住基金安全底线；要提高工作水平，提升管理技术，充分运用大数据及区块链技术，提高监管水平，对医保基金的使用实行严格监管。[2019/6/28]

基于先前得到的各个地址的交易量和交易笔数，分别计算每个 buyer 为不同 NFT collection 中的各个 token_id 投入的金额；

将每个 buyer 所有投入金额加总，得到各个地址投入 NFT 的资金量。

 当 token_standard=erc 721 时，各个 token_id 对应同一个 token，因此为每个 token_id 投入金额为买入该 token_id 支付的平均价格（平均价格=支付金额总和/买入笔数）；当 token_standard=erc 1155 时，各个 token_id 可以对应多个 token，因此我们假设每个 token_id 投入金额为买入该 token_id 花费的总金额。

动态 | 2018年阅读大数据：上海徐汇区群众热衷研究区块链:据澎湃新闻消息，近日，当当网联合易观发布《书香中国二十年——中国图书零售市场发展历程分析2019》显示，北上广深是通勤族最多的四个城市，同时也是电子书阅读时长排名前四的全国城市。其中，上海作为较早开埠的城市，对时代发展的动向更为敏感。浦东新区群众在儿童教育上倾注不少心力，黄浦区群众看重自我提升，徐汇区群众热衷研究当下流行的区块链。[2019/4/19]

基于资金关联的逻辑，把高度可能属于同一实体操控的地址划分为一个群，从而按实体的维度研究两个时间段交易量和资金量的来源。

我们规定聚类基于以下准则： 1）地址之间曾有 eth 或者稳定币的转移；2）两个地址之间必须互相转过账，次数为：一个方向>= 3 笔，另一个方向>= 1 笔；3）只限制在地址之间 2023 年的交易。

利用算法按照上述准则进行地址聚类，得到不同的地址群，并用 s 1 _ind 和 s 2 _ind 对地址是否在时间段 A 和时间段 B 参与过 NFT 交易进行标识。其中，若地址群中至少包含一个 s 1 _ind= 1 的地址，则该地址群为旧实体；若地址群中地址 s 1 _ind 均为 0 ，则该地址群为新实体。

创业公司欲利用区块链夺走Uber手中的用户数据:据国外媒体Motherboard报道，太多区块链相关的创业公司被吹嘘过头，不过有的公司认为交通运输是该类技术可大派用场的一个领域。它们想要利用区块链夺走打车服务巨头Uber手中的用户数据，提供人人都能操作的、去中心化的单一平台。[2018/4/6]

我们的算法可以识别钱包之间直接或间接的关联。“直接”是指两个 NFT 玩家之间的交互满足标准。 而当多个 NFT 玩家曾与同一地址（无论该地址在不在分析范围）进行交互并且交互满足上述标准时，这些 NFT 玩家之间就会形成“间接”链接。

 s 1 _ind= 1 且 s 2 _ind= 1 说明该地址在两个时间段都参与了 NFT 交易；s 1 _ind= 1 且 s 2 _ind= 0 说明该地址仅在时间段 A 参与了 NFT 交易；s 1 _ind= 0 且 s 2 _ind= 1 说明该地址仅在时间段 B 参与了 NFT 交易。

“在时间段 B 的交易量和资金量“分别输出地址和实体角度的数据是为了弥补地址聚类可能存在的缺陷（如将一些新实体的地址错误归到旧实体中，导致旧实体的交易和资金量虚大），从而获得数据的基准。

1.1 两个时间段分别的交易量和资金量：

 时间段 A 和时间段 B 的交易量和资金量

1.2 新旧地址在时间段 B 的交易量和资金量（左边以 ETH 为单位；右边为占比%）：

  新旧地址在时间段 B 的交易量和资金量

s 1 _ind= 1 则为旧地址，s 1 _ind= 0 则为新地址。

1.3 新旧实体在时间段 B 的交易量和资金量（左边以 ETH 为单位；右边为占比%）：

 新旧实体在时间段 B 的交易量和资金量

on_ind=old 则为旧实体，on_ind=new 则为新实体。

2.1 NFT 场内资金的增长情况

时间段 B 的总交易量和资金量均大于时间段 A 的，交易量和资金量增量绝对值分别为 906, 857 E 和 661, 159 E。交易量和资金量均呈现上升趋势，表明 NFT 市场总体呈增长态势。

2.2 新增资金的来源

资金量的增量小于新实体在时间段 B 的资金量（661, 159 E vs 851, 181 E），因此新增资金量主要来源于新实体，而至少部分旧实体投入 NFT 市场的资金量在萎缩。

2.3 新旧实体的交易量和资金量的占比情况

综合地址和实体角度在时间段 B 的交易量和资金量数据，旧实体交易量和资金量的占比大致位于 55% -70% 。

旧实体在时间段 B 的交易量和资金量占比均超五成，表明旧实体是 NFT 市场活跃度的主要贡献者；

但同时应当注意到，新旧实体在占比方面并未相差悬殊，因此我们认为新实体对于 NFT 市场的贡献力量不容忽视。

通过研究 NFT 市场新旧实体的交易量和投入资金占比（旧实体占比在六成左右），以及交易和资金增量的来源（主要来自新实体），我们认为，旧玩家（旧实体）是 NFT 市场活跃度的主要贡献者，而场外的新进入者（新实体）是 NFT 市场新增动能的来源。

需要注意的是，资金增量以及新玩家进场并不完全意味着 NFT 市场在蓬勃生长。这是由于大部分增量都聚集于 Blur 上，极大可能是被代币奖励而不是 NFT 本身的价值吸引而来。至于如何在空投过后维持 NFT 市场长期的繁荣，仍然是市场共同面临的一大挑战。

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