NFT:量化分析：一文探索不同NFT資產的價格分布_BANK

NFT類型是對NFT項目和系列進行評估的常用框架。但是，這些資產屬性中較少被論及，有時甚至讓人感到違反直覺的，是系列內的價格“等級”，以及同價位資產在不同系列和類型中的表現。

GringottsDAO以成為NFT持有者獲得流動性的一站式商店為使命。隨著新的NFT金融化協議迅速出現，對于用戶在尋求何種NFT類型的流動性，我們開始評估不同方法的有效性。我們沒有只關注資產類別，而是研究了所有這些資產共有的屬性——價格。

更具體地說，我們試圖回答3個問題：

NFT的價格在整個市場上的分布情況如何？

是否出現了價格分布的模式，如果是，這些模式有多常見？

從這些分布中，我們該如何界定價格“等級”，從而可以為特定的NFT找到更適合的流動性方法？

主要發現之一是，跨系列和類別的NFT商品，比同一系列內商品的行為表現得可能更相似。因此，價格分布分析可以讓用戶和開發人員更全面地了解在哪里最能找到流動性，以及金融化方法的可實現市場。

方法

NFTBank是一個算法資產估值產品。它根據相似資產的歷史價格，使用機器學習來預測NFT價格。我們從NFTBank提取了3個月以上的數據，首先是2021年12月15日，然后是2022年1月13日，最近的是2022年2月27日。

本文深入探討了我們的4個觀察結果：

無論跨NFT系列或在同一系列內，價格分布通常非常集中。

價格分布呈現5個主要”形態“，似乎與NFT“類別”無相關性。

價格分布形態一般保持穩定。有75%的系列，在不同時間點上的價格分布保持穩定。那些發生了變化的，則是朝著“相關”的形態變化。

對具有指數式衰減和類對數正態分布的系列，我們可以定義和研究地板層、中間層和頂層資產的行為。

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集中價格分布集中價格分布

在所有系列中，市場集中在前10個市值占比大于60%的NFT系列上，其基尼系數約為0.9。

NFT系列內，價格分布大都遵循同一模式，即大多數NFT的價格都接近地板價。少量剩下的那些構成了價格區間的主體，因此對該系列NFT的總市值貢獻巨大。

歸一化價格分布圖表的實例：

歸一化價格=(價格—最低價格)/(最高價格—最低價格)

在這些圖表中，x軸做100等分。因此，以第一個圖表為例，數據表明幾乎所有Punk的定價都分布在整個價格區間的前2%以內。對最適合拿來掃地板的NFT金融化產品而言，就大有前途了。例如，像NFTX這樣的流動性池可以充當“場內自動做市商”，為那些能與流動性池交易場內資產的NFT持有人提供即時流動性。

系列內若有大量地板價NFT，并具備可信喂價，就也會成為P2POOL借貸產品抵押物的佳選。這是因為通常地板價NFT被當作“等同”對待，不需要人工評估。一旦被接入某個喂價和風險自動評估機制，貸款條款就能夠實現自動化。

但是，在上述樣本中，請注意某些NFT系列不符合這種“眾數即地板價”的模式。事實上，價格分布模式有5種截然不同的形態，讓我們在下一個觀察中詳聊。

價格分布的五種主要形態

通過對不同系列NFT的觀察，我們看到了以下這些價格分布形態：

指數式衰減。這些系列中大部分NFT的價格在地板價附近，有一條較高價格組成的長尾。在我們的抽樣中約40%的NFT系列屬于這種情況，示例包括Cryptopunks、RTFKTCloneX+Murakami和MutantApeYachtClub

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類對數正態分布具有與指數式相似的形?態，但價格集中在略高于地板價的區間。在我們的抽樣中約20%的NFT系列呈現了這種情況。示例包括BoredApeYachtClub、SandboxLAND和Decentraland。

對稱分布表現為資產高度集中在平均價格附近，向兩側逐漸減少。在我們的抽樣中約5%的NFT系列呈現了這種情況。示例包括Anonymice、Blitmap和Rollbots。

多模態分布則在更大的區間內出現幾處凸起和峰值。我們的抽樣中約20%的NFT系列呈現這種情況。示例包括VeeFriends、Autoglyphs和FLUFworld。

點狀分布具有上述之一的形態，但價格分布在小于0.1ETH的區間。因為我們將此價格區間定義為大致相同，所以將其稱為“點狀分布”。這種形態是市值較小的NFT系列的共同特征——因此它們起到了一種過濾器的作用。約15%我們抽樣的NFT系列呈現了這種情況。例如PVFD、ZodiacCapsules或PEGZ。

動態 | CoinBene滿幣與發明者量化達成戰略合作:據官方消息，CoinBene滿幣與發明者量化于近日達成戰略合作，未來雙方將在數字貨幣研究、二級市場量化策略服務、區塊鏈眾包服務、全球社區推廣、投研趨勢分析等方面進行全方位深度交流與緊密協作。

CoinBene滿幣是一家可信賴的數字資產交易平臺，全球注冊用戶500萬，日均交易額30億美元。

發明者量化是亞洲一家支持商品期貨與數字貨幣的量化交易平臺，專注于量化軟件平臺開發和量化交易策略研究與服務。[2019/12/30]

有趣的是，NFT的類型與價格分布的形態之間沒有相關性。例如，Cryptovoxels、Decentraland和SomniumSpace中的虛擬土地NFT都具有不同的分布和多模態分布）。

價格分布很可能是NFT系列自身固有特征的函數，而與它所屬的NFT類別無關。對于土地類NFT來說，影響因素可能是位置、地塊大小、人流量、已有建造物并因此溢價銷售，等等。

接下來，我們研究了這些價格分布是否隨時間而變化。

價格分布保持穩定

由于數據有限，只有時間才能證明這些分析是否將來也有效。再看一下歸一化價格，我們可以看到12月和1月的價格分布通常與2月一致，或至少具有相似形態。

從1月和2月的數據中拉取的537個系列中，有166個的價格分布形態發生了變化。1月至12月，我們也看到了類似的變化比例(25%)。這聽上去好像很多，但請記住，前文對NFT系列分布形態的分類是略顯模糊的，因為我們的分類標準不是很嚴格。

聲音 | Tony：量化交易團隊更應該在此時打造自己的優勢:金色財經現場報道，1月24日，在由金色財經主辦的金色沙龍深圳站第一期活動上，Amber AI聯合創始人Tony上展望了2019，他說，對于2019年，回報率會更低。量化交易團隊更應該在此時打造自己的優勢，不僅僅是在量化策略上有研究，風險控制同樣重要。同時，市場上會有更多的產品，這是市場成熟的標志。當然最重要的是牛市到來，有大量的交易量，這是宏觀面上的支持，最核心的因素。[2019/1/24]

例如，可以按照”如果眾數>地板價=>對數正態”的邏輯來區分指數式衰減和對數正態。看看下面的眾數地板價比，我們選擇了更寬松的定義，甚至允許眾數比地板價高出10-20%，因為我們采用了擬合分布來對形態進行分類。

基于此，我們認為指數式衰減和對數正態分布是“相關的”。

對于存在價格分布變化的情況：

約42%屬于變為/變自點狀分布。點狀分布在形態上與其他四種形態之一相同，只是價格區間非常窄。

約26%是從指數式衰減或類對數正態變為多模態。這個類的定義也比較寬松，因為我們的分布通常只有一種模式。我們定義這個形態，是為了把VeeFriends這樣有幾個凸處的分布與其他形態區分開。

約22%是類對數正態和指數式衰減之間互變，

其余約10%的變化全都是變為/變自對稱分布，其中類對數正態分布占比最多。這還是因為區分類對數正態分布和對稱分布之間的界限比較寬松

界定價位

基于上述觀察，同時由于地板價可以用作合理的錨點，我們參照具有指數式衰減和類對數正態這兩種形態的NFT系列來對價位進行界定。當然，“絕對”的地板價可能只是標價最低的一件商品，所以我們希望找到適當的乘數，用以將更多商品歸類為地板價商品。

現場 | 許壽朋：風險是可以量化的:金色財經現場報道，12月26日，在由金色財經主辦的金色沙龍上海站現場，兆貝資本CEO許壽朋發表了演講，他指出，風險是可以量化的，即通過波動率、背離率、最大虧損三大指標計算。他舉例，可以將風險因子放到分母上，最大可開倉手數作為分子風險越大，自動開倉倉位越低，實現倉位的風險動態控制。[2018/12/26]

界定地板層：我們研究了不同的下四分位數及其與地板價的比?值。

在大約800個系列中有90%左右的中位數低于1.4*地板價。在閾值選擇上，我們考慮較多的情況是：如果取值向右延伸，把更多的系列內商品包含進去，就會以擴大價格區間為代價降低該組數據的同質性。

為了對大約90%的系列適用，閾值分別為：

1.3得出25%四分位數

1.4得出50%四分位數/中位數

1.75得出75%四分位數

少于30%的系列可能太少，而的價格區間則可能太寬。因此，我們選擇了1.4的乘數作為邊界值。換言之，我們把“地板層”界定為價格在區間內的商品。對于2/3的NFT系列來說，這個價位區間包括了它們75%的NFT。

界定頂層商品：我們可以用相似的思路來確定上四分位數：

在大約800個系列中，閾值2.5可以覆蓋85%系列內90%的NFT。在其中2/3的系列里，它可以覆蓋多達95%的NFT，在約20%的系列中甚至覆蓋多達99%的NFT。換句話說，2.5的閾值可以囊括90%系列中的前10%的資產。

同樣，我們可以讓這個集合更具排他性，例如將閾值增加到4。

根據上述對地板層和頂層商品的定義，我們可以將中間層商品定義為價格在區間的商品。好了，我們現在來聊聊不同價位的特性。

各價位的特性

地板層：標價位于地板價至地板價*1.4之間的商品。

地板層通常由一個系列內50-75%的商品組成，占該系列市值的25-50%。它們的數量和同質化特性使其適合流動性池，可以有效地充當”場內自動做市商”。用戶可以從場內資產的交易活動中獲利，并享有與其他價位相比最深的流動性。

中間層：標價位于地板價*1.4至地板價*2.5之間的商品。

中間層通常由一個系列內20-40%的商品組成，占該系列市值的10-20%。就目前的情況來看，中間層商品可能最無利可圖，因為它們的流動性低于地板層，并且與頂層相比反彈可能性也較小。眾數處于中間層的NFT系列，其用戶中的許多人可能對資產本身的屬性或功用而非價格更感興趣。例如，虛擬土地可能太小或位于不賺錢的位置，而大型、高流量的地塊太貴或不出售。因此，土地買家會搜尋位置、面積和價格俱佳的資產。

如果事實證明，中間層包含一些“暫時性”的商品，例如由于地板增值或藍籌貶值而被納入的商品，那么這里可能就會成為投機和對沖操作的層級。

頂層：或”藍籌”。商品定價大于地板價*2.5。

藍籌通常在商品中占比大約5–10%，占一個系列市值的20–40%。藍籌的分布噪聲很高而且價格變化也很大，其表現類似于“傳統”藝術品或房地產中的高端項目。雖然它們的交易量和頻次都很低，但藍籌用作抵押品或通過拆分獲得流動性的潛力很大。

關于商品在三個價位中的份額，我們看到地板層商品份額最大。但有個別地方它們占比相當小，這與我們對形態的定義模糊有關。例如Meebits沒有完全遵循我們的價位邏輯，因為它存在我們前文詳細展示過的額外凸起：

圖中NFT系列的名稱太小，但末尾的'(jan)'或'(dec)'分別標明了數據集出自1月或12月。

這些價位的市值份額數據略顯嘈雜。雖然地板層似乎仍占大部分，但NFT系列中通常會存在高出地板價10-1000倍的藍籌，從而大量占據該系列的市值。

總體而言，約25–50%的市值屬于地板層，10–20%屬于中間層，20–40%屬于頂層：

未來的工作

在本文中，我們采取了一些初步措施，根據價格變化行為和各系列的價位對NFT進行了分類。正如我們在上面提到的，價位劃分可以依據用例進行調整。對我們來說，目的之一是得出NFT跨系列和資產類別時的共同行為和特征，從而為持有者尋找流動性提供最佳途徑。得益于該分析，我們構建了評估矩陣。

對資產在不同系列中的表現，我們已經從高層面進行了概述。現在我們可以仔細研究那些值得注意的觀察結果，并加以進一步分析。例如：

哪些主要屬性讓某個特定的NFT系列具有它所體現出來的價格分布模式？

價格分布模式是否可以成為特定金融化協議的先行指標或分析指標，用來對特定資產的上架進行分析評估？

哪些內部或外部因素會導致某個特定的NFT系列隨時間改變其價格分布形態？

我們希望在以后的文章中探討這些問題。目前，我們提供了用于界定價位的量化心理模型，以及一個初步框架，用于在未來幾個月內評估我們對NFT流動性方法的假設。如果您對本文有任何反饋，或想與我們一起解決其他問題，請與Gringotts的分析公會聯系。

注意：定價數據是NFTBank的估計，不是實際交易。所以這些數字應謹慎對待。

作者：GoblinSax

翻譯：ScaSte

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