數據解讀：2023年NFT市場增長背后的支持力量_NFT

2023年NFT市場增長背后的支撐力量，究竟是場內資金的內卷，還是新資本的加持？我們利用鏈上數據分析和地址聚類算法，揭示了這一問題的答案。

我們通過鏈上數據分析和地址聚類算法，研究了2023年整個NFT市場內新舊地址實體的交易量和投入資金占比，以及交易和資金增量的來源，從而揭示NFT市場的活躍度和新增動能主要來自舊玩家還是場外的新進入者。

自2022年6月底，NFT市場進入熊市，但Blur于2022年底推出Airdrop激勵機制之后，NFT市場的交易量有所改善。在Blur的空投活動期間，可以看到其對于整個NFT市場交易量的貢獻不斷增大。

圖一：NFT日交易量

Blur空投的獎勵機制以及代幣的成功發行，無疑是2023年NFT交易量暴漲的最大因素。但交易量暴漲的背后，整個NFT市場的真實形勢到底如何；換言之，NFT的場內資金是否有實際增量，以及是否有新的資本流入市場，還是主要是舊資金的內卷？

證監會科技監管局局長姚前：重點發展基于AIGC技術的合成數據產業:3月7日消息，證監會科技監管局局長姚前在《中國金融》撰文稱，建議重點發展基于AIGC技術的合成數據產業。以更高效率、更低成本、更高質量為數據要素市場“增量擴容”，助力打造面向人工智能未來發展的數據優勢。在強化數據要素優質供給方面，應統籌兼顧自立自強和對外開放。可考慮對Wikipedia、Reddit等特定數據源建立過濾后的境內鏡像站點，供國內數據處理者使用。

國家相關部門應對大模型訓練數據的處理和使用標準進行統一規范；建立數據托管機制，對數據托管方進行約束，要求數據托管方按照監管機構的規定對數據來源、處理結果以及使用去向等進行監測，從而使得模型的輸入、輸出結果符合監管要求。[2023/3/7 12:46:29]

我們1)探究了二季度相對于一季度，整個NFT市場新增交易量以及資金的來源；2）對比了Blur一季度和二季度空投活動期間，整個NFT市場不同地址實體的交易量以及投入資金的占比。

數據：以太坊分叉鏈EthereumFair交易量突破1000萬筆:金色財經報道，據以太坊分叉鏈EthereumFair數據顯示，其網絡交易總量已突破1000萬筆，本文撰寫時達到10,904,695筆。此外，當前EthereumFair出塊量為15,626,793個，平均出塊時間12.7秒，當前網絡錢包地址數為2,898,856個。[2022/10/12 10:32:39]

研究過程

1.得出各個地址的交易量數據

首先，我們選定研究的時間區間為時間段A和時間段B1；

其次，我們從buyer的角度進行交易量和資金量的研究，這是因為研究重點在于「NFT市場參與者對于NFT的投入」；

再者，研究時間段內NFT市場的參與者眾多，但是數據顯示，貢獻整個NFT市場交易量/資金量90%的Top交易量地址個數僅占全部地址個數的8%。因此，為了便于分析，我們把研究對象范圍定義為「每個時間段內對于交易量/資金量合計貢獻九成的Top交易量地址」，由此篩選出總共7w多個地址；

區塊鏈數據分析工具Dune引擎V2開始支持Avalanche數據:7月21日消息，區塊鏈數據分析工具Dune引擎V2開始支持Avalanche數據，目前上線的幾個儀表板包括Avalanche代幣供應量、Avalanche NFT市場和Snowsight（mempool流服務和用于Avalanche C鏈上最大可提取價值 MEV 搜索者的交易傳輸服務）。[2022/7/21 2:28:42]

最后，我們剔除了洗盤交易2，得到各個地址的真實交易量和交易筆數。

時間段A即對應Blur一季度空投，時間段B即對應Blur二季度空投，以2月14日BLUR代幣發行當天為分界線，這是因為BLUR的發行明顯快速帶動了NFT市場的活躍度。

Washtrades剔除規則：buyer=seller、buyer和seller有共同EOA資金來源。

2.基于交易量和交易筆數得出投入資金情況

數據：當前DeFi協議總鎖倉量為2890億美元:金色財經消息，據DefiLlama數據顯示，目前DeFi協議總鎖倉量2890億美元，24小時增加3.6%。鎖倉資產排名前五分別為AAVE（230.5億美元）、Curve（220.6億美元）、Lido（200.3億美元）、Anchor（190.1億美元）、MakerDAO（150.8億美元）。[2022/4/3 14:01:14]

基于先前得到的各個地址的交易量和交易筆數，分別計算每個buyer為不同NFTcollection中的各個token_id投入的金額3；

將每個buyer所有投入金額加總，得到各個地址投入NFT的資金量。

當token_standard=erc721時，各個token_id對應同一個token，因此為每個token_id投入金額為買入該token_id支付的平均價格；當token_standard=erc1155時，各個token_id可以對應多個token，因此我們假設每個token_id投入金額為買入該token_id花費的總金額。

DACA區塊鏈協會秘書長韓鋒：區塊鏈對數據的確權，將帶來一種未來時的財富觀:清華大學iCenter導師、DACA區塊鏈協會秘書長韓鋒日前在區塊鏈：數字財富沙龍暨《區塊鏈：量子財富觀》研討會上表示，區塊鏈對數據的確權，將帶來一種未來時的財富觀。[2017/12/27]

3.基于地址聚類算法劃分不同實體

基于資金關聯的邏輯，把高度可能屬于同一實體操控的地址劃分為一個群，從而按實體的維度研究兩個時間段交易量和資金量的來源。

我們規定聚類基于以下準則?：1）地址之間曾有eth或者穩定幣的轉移；2）兩個地址之間必須互相轉過賬，次數為：一個方向>=3筆，另一個方向>=1筆；3）只限制在地址之間2023年的交易。

利用算法按照上述準則進行地址聚類，得到不同的地址群，并用s1_ind和s2_ind對地址是否在時間段A和時間段B參與過NFT交易進行標識?。其中，若地址群中至少包含一個s1_ind=1的地址，則該地址群為舊實體；若地址群中地址s1_ind均為0，則該地址群為新實體。

我們的算法可以識別錢包之間直接或間接的關聯。「直接」是指兩個NFT玩家之間的交互滿足標準。而當多個NFT玩家曾與同一地址進行交互并且交互滿足上述標準時，這些NFT玩家之間就會形成「間接」鏈接。

s1_ind=1且s2_ind=1說明該地址在兩個時間段都參與了NFT交易；s1_ind=1且s2_ind=0說明該地址僅在時間段A參與了NFT交易；s1_ind=0且s2_ind=1說明該地址僅在時間段B參與了NFT交易。

研究結果與分析

1.數據結果?

1.1）兩個時間段分別的交易量和資金量：

時間段A和時間段B的交易量和資金量

1.2）新舊地址?在時間段B的交易量和資金量：

新舊地址在時間段B的交易量和資金量

1.3）新舊實體?在時間段B的交易量和資金量：

新舊實體在時間段B的交易量和資金量

「在時間段B的交易量和資金量」分別輸出地址和實體角度的數據是為了彌補地址聚類可能存在的缺陷，從而獲得數據的基準。

s1_ind=1則為舊地址，s1_ind=0則為新地址。

on_ind=old則為舊實體，on_ind=new則為新實體。

2.結果分析

2.1)NFT場內資金的增長情況

時間段B的總交易量和資金量均大于時間段A的，交易量和資金量增量絕對值分別為906,857E和661,159E。交易量和資金量均呈現上升趨勢，表明NFT市場總體呈增長態勢。

2.2）新增資金的來源

資金量的增量小于新實體在時間段B的資金量，因此新增資金量主要來源于新實體，而至少部分舊實體投入NFT市場的資金量在萎縮。

2.3）新舊實體的交易量和資金量的占比情況

綜合地址和實體角度在時間段B的交易量和資金量數據，舊實體交易量和資金量的占比大致位于55%-70%。

舊實體在時間段B的交易量和資金量占比均超五成，表明舊實體是NFT市場活躍度的主要貢獻者；

但同時應當注意到，新舊實體在占比方面并未相差懸殊，因此我們認為新實體對于NFT市場的貢獻力量不容忽視。

結論

通過研究NFT市場新舊實體的交易量和投入資金占比，以及交易和資金增量的來源，我們認為，舊玩家是NFT市場活躍度的主要貢獻者，而場外的新進入者是NFT市場新增動能的來源。

需要注意的是，資金增量以及新玩家進場并不完全意味著NFT市場在蓬勃生長。這是由于大部分增量都聚集于Blur上，極大可能是被代幣獎勵而不是NFT本身的價值吸引而來。至于如何在空投過后維持NFT市場長期的繁榮，仍然是市場共同面臨的一大挑戰。

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