探索NFT價格定義：尋找流動性的最佳途徑是什么？_SAI

原文作者：GringottsDAO

原文翻譯：Blockunicorn

原文標題：《ExploringNFTPriceDistributionAcrossCollections》

虛擬土地、PFP和游戲資產等NFT類別是評估項目和收藏品的常用框架。然而，這些資產的一個較少討論且有時違反直覺的屬性是其在集合中的價格“等級”，以及相同價格等級的資產如何在集合和NFT類別中表現。

GringottsDAO的使命是成為NFT持有者獲得流動性的一站式商店。隨著新的NFT金融化協議的迅速出現，我們著手評估不同方法在用戶尋求流動性的NFT類型的背景下的效果。我們沒有僅僅關注資產類別，而是研究了所有這些資產共有的屬性——它們的價格。

更具體地說，我們試圖回答3個問題：

NFT在整個市場的價格分布情況如何？

是否出現了價格分布模式，如果有，它們有多普遍？

從這些分布中，我們如何定義可能使給定NFT比其他流動性方法更適合某些流動性方法的價格“等級”？

主要發現之一是集合和NFT類別中的項目可能比同一集合中的項目表現得更相似。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好地找到流動性，以及金融化方法的潛在市場。

方法

NFTBank是一種算法資產估值產品，它使用機器學習根據類似資產的過去定價來預測NFT價格。我們從NFT銀行提取了超過3個月的數據。首先是2021年12月15日，然后是2022年1月13日，大多數最近于2022年2月27日

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本文深入探討了我們發現的4個觀察結果：

1.價格分布通常非常集中在集合之間和集合內。

2.價格分布有5種主要“形狀”，它們似乎與NFT“類別”無關。

3.價格分布形態一般保持不變。對于75%的收藏品，價格分布在不同時間點上保持不變。對于那些發生變化的人來說，它是朝著“相關”的形狀發展的。

4.對于具有指數衰減和類對數正態分布的集合，我們可以定義和檢查底層、中層和頂層資產的行為。

集中價格分布

在各個系列中，市場集中在前10個系列占市值的60%以上，基尼系數約為0.9。

在收藏品中，大多數價格分布遵循大多數商品定價接近底價的模式。剩下的幾件商品構成了價格范圍的大部分，因此對收藏品的市值做出了重大貢獻。

標準化價格分布圖示例：

在這些圖表中，x軸被分成100個相等的部分，因此例如第一個圖表表明幾乎所有朋克的定價都在全價范圍的前2%內。

這對于最適合場內項目的NFT金融化產品來說是有希望的，例如，像NFTX這樣的流動性池可以充當“場內AMM”，為NFT所有者提供即時流動性，他們可以將場內資產與池進行交易。

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具有大量場內物品和可靠價格饋送的集合也可以作為P2Pool借貸產品的抵押品。這是因為地板資產通常可以“相同”對待，因此不需要人工評估。一旦插入價格饋送和評估風險的自動化手段，貸款條款就可以自動化。

但是，在上面的示例中，請注意某些集合不適合這種“模式即地板價”模式。事實上，價格分布模式屬于5種不同形狀之一，這將我們帶到下一個觀察。

價格分布有五種主要形式

在各個系列中，我們觀察到的價格分布形狀是：

1)指數衰減。這些是其大部分商品在地板上定價的收藏品，還有高價商品的長尾。我們抽樣的約40%的藏品展示了這種概況。示例包括Cryptopunks、RTFKTCloneXMurakami和MutantApeYachtClub

2)類對數正態分布具有與指數相似的形狀，但模式略高于底價。我們抽樣的約20%的藏品展示了這種概況。示例包括BoredApeYachtClub、SandboxLAND和Decentraland。

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3)對稱分布是指資產高度集中在平均價格附近，兩側逐漸減少。我們抽樣的約5%的藏品展示了這種概況。示例包括Anonymice、Blitmap和Rollbots。

4)多模態分布在更廣泛的范圍內表現出多個顛簸和尖峰。我們抽樣的約20%的藏品展示了這種概況。示例包括VeeFriends、Autoglyphs和FLUF世界。

5)點分布模式具有上述形狀之一，但價格分布在<0.1ETH。因為我們將其定義為大致相同的價格，所以我們將這些標記為“點分布”。這種形狀是較小帽子系列的共同特征——因此它們起到了過濾器的作用。我們抽樣的約15%的藏品展示了這種概況。例如PVFD、ZodiacCapsules或PEGZ。

有趣的是，NFT類別與價格分布形狀無關。例如，在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）。

價格分布很可能是集合本身固有特征的函數，而不是它所屬的NFT類別。對于土地，這可能是位置、地塊大小、人流量、已經建成并因此以溢價出售的土地等。

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接下來，我們研究了這些價格分布是否隨時間而變化。

價格分布保持不變

由于這里的數據有限，只有時間才能證明這里的分析是否會持續到未來。再次查看標準化價格，我們可以看到12月和1月的價格分布通常與2月的價格分布一致或至少具有相似的形狀。

在1月份和2月份的數據中都包括的537個藏品中，166個價格分布形狀發生了變化(30%)。從1月到12月，我們也看到了類似的比例變化(25%)。這聽起來可能很多，但請記住，上面對集合的分布形狀的分類有點模糊，因為我們對截止日期并不是太嚴格。

例如，人們可以區分指數衰減和對數正態：“如果模式>底價=>對數正態”。看看下面的模式與底價的比率，我們選擇了一個更寬松的定義，并允許模式甚至在底價之上10%-20%，因為我們看了擬合的分布來對它們的形狀進行分類。

在此基礎上，我們認為指數衰減分布和對數正態分布是“相關的”。

對于觀察到價格分布發生變化的情況：

~42%更改為點分布或從點分布更改。點數分布有其他四種形式中的一種，只是價格范圍非常窄。

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~26%由指數衰減或對數正態變為多峰。這個類的定義也比較柔和，因為我們的發行版通常只有一種模式。我們定義這個形狀是為了將像VeeFriends及其幾個凹凸(模式)這樣的分布與其他形狀分開。

~22%是指數衰減到對數正態分布/從對數正態分布(如果我們采用嚴格的方法，這個數字會高得多)。

~10%的剩余變化均為對稱分布，其中對數正態分布占主要份額(6%)。這也是由于對數正態分布和對稱分布之間的直線定義相當松散(即這兩種形狀也是“相關的”)。

定義價格階梯

定義下限：我們研究了不同的下限分位數及其與底價的比率。

在這800件藏品中，約90%的中位數低于1.4*底價。在這里選擇一個門檻更多地取決于我們所考慮的用例：如果我們更靠右地包括更大份額的收藏項目，我們就會運行擴展其價格范圍的成本，從而使這一集合不那么同質。

要使閾值適用于約90%的集合，閾值為：

1.3給出了25%的分位數(因此涵蓋了25%的項目)。

1.4給出約50%分位數/中位數。

1.75表示~75%的分位數。

不到30%的藏品可能太少，而的價格范圍可能太寬了。因此，我們選擇乘數1.4作為下限。換言之，“樓層”項目是指在的價格范圍內的項目。對于三分之二的藏品來說，這包括75%的物品。

定義頂級項目：我們可以使用頂級分位數遵循類似的路線：

2.5的門檻覆蓋了90%的收藏-這800個收藏中的85%。它還將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。換句話說，2.5的門檻將把前10%的資產放在90%的集合的“頂級”存儲桶中。

同樣，我們可以對該集合進行更多的排他性操作，例如將此閾值增加到4。

在這些關于底價和頂價的定義下，我們可以將價格在之間的中端產品定義為。現在我們來看看這些價格階梯的特點。

定義價格層的特征

以底價對底價*1.4定價的項目。

地板通常占收藏品的50-75%，占其市值的25-50%。它們的數量和同質行為使其適合流動性池，有效地充當“場內AMM”，用戶可以在場內資產的交易活動中獲得收益，并享受與其他價格等級相比最深的流動性。

項目標價底價*1.4至底價*2.5。

地板價通常占產品的20%-40%，占收藏市值的10%-20%。就目前的情況而言，中端產品可能是最不賺錢的交易品種，因為它們需要的流動性低于場內交易，而且與Grails相比，它們對反射性上漲的敞口更小。集合，其中模式是中端(那些具有對稱價格分布的)，可能是許多用戶對資產本身的屬性或效用更感興趣的集合，而不是價格。例如，虛擬土地樓層可能太小或位于不賺錢的位置，而大而流量大的土地可能太貴或不出售。因此，土地買家尋找位置、土地尺寸和價格都很好的資產

如果事實證明，地板價包含一些“暫時”項目，即底價上漲或價格下跌，那么這可能是投機和相關對沖應用的一層。

TOP或頭部項目，商品定價>底價*2.5。

頭部項目通常占商品的5%-10%，占收藏市值的20%-40%。古董的銷售非常嘈雜，價格變動也很大，其表現類似于“傳統”藝術品或房地產中的高端物品。雖然它們的交易量和速度都很低，但它們有很好的潛力用作抵押品或通過分拆獲得流動性。

關于三個層級中每一層的物品份額，我們看到樓層物品(藍色)的份額很大。這里和那里都很小，但這與我們形狀的模糊定義有關，例如Meebit(第一欄)沒有完全遵循我們的層級邏輯，因為它有我們在上面進一步展示的這些額外的凹凸：

集合名稱很小，但名稱末尾的(Jan)或(Dec)分別表示它來自1月或12月的數據集。

當我們看每一級價格的市場份額時，關于這些級別的市值份額，情況變得有點嘈雜。雖然地板似乎仍然占據了大部分的市場份額，但對于藏品來說，杯狀物比地板高出10-1000倍，侵蝕了藏品的市值，這是很常見的。

總體而言，約25%-50%的市值屬于下層，10%-20%屬于中端，20%-40%屬于頂級：

未來的工作

在本文中，我們采取了一些初步步驟，根據NFT的價格變動行為和各自集合中的層對NFT進行分類。正如我們在上面提到的，可以根據用例調整層的界限。對我們來說，目的之一是得出跨集合和資產類別的NFT的共同行為和特征，以告知持有者尋找流動性的最佳途徑，這一分析有助于為該評價矩陣提供信息。

現在我們對資產在集合中的行為方式有了一個高級概述，我們可以放大我們在此處所做的顯著觀察并進一步分析它，例如：

給定集合的哪些主要屬性可能導致它們具有它們所做的價格分布模式？

哪些內部或外部因素會導致給定系列隨著時間的推移改變其價格分布形狀？

價格分布是否可以成為給定金融化協議的領先指標或分析指標，以裝載給定資產？

我們希望在以后的文章中探討這些問題。目前，我們提供了用于定義價格等級的量化心智模型，以及一個初步框架，用于評估我們在未來幾個月對NFT流動性方法的假設。

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