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NFTG:價值從何而來:藍籌 NFT 稀有度與價格是否相關?_NFTG價格

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Time:1900/1/1 0:00:00

作者:NFTGo

在很多情況下,人們愿意為稀有物品或獨特體驗支付溢價。古話說,物以稀為貴,但在NFT的世界里,我們該如何量化這個數字資產的稀有度和其對等的價值?

從純粹的商業角度來看,許多資產原本不需要任何形式的限制供應,但稀有性的價值將影響消費者需求和市場層面需求的總和,人為進行稀有度和數量設計將產生不同的效果。稀有價值在經濟上植根于這樣一個概念:資源有限,需求無限,而價格就是表示資源稀缺一個信號。

藍籌NFT的稀有價值可以從以下四點中衡量,一種是NFT所在項目本身的稀缺性——每個Collection發行特定的數量,大多為1萬個。

第二種是與收藏品總量中其他NFT相比的稀有價值。稀有性與炫耀性“專有感”消費的概念密切相關——NFT和擁有者的相似度和美學觀感,在某種情況下也代表了一種態度和身份的情感價值。比如周杰倫所持有的Azuki和其本身特點的同質性。

第三是NFT的稀缺效應所帶來的使用價值,或者說是溢價,包括買賣NFT的樂趣,在新領域GameFi和元宇宙中的多種應用和延伸。

第四個是獲取難度或時間價值。稀缺性價值同時反映了社區維護成本。比如一些社區PASS的運維成本增長就會反映在價格上,形成一個閉環飛輪。

那么,其中稀有度是否是價格的主導影響因子?從1月份以來,雖然市場中NFT的整體交易量有所下滑,但前期市場共識下的藍籌項目依舊因其稀缺性而價格上升,反映了消費者對頂級資產的積極預期。

幣安宣布新增SHIB、COMP等代幣可作為可抵押資產:金色財經報道,據幣安官方消息,將在其靈活貸款和VIP貸款服務中添加22種新的可貸資產和新的抵押資產。幣安宣布在靈活貸款服務中增加了8種新的可貸資產和8種新的抵押資產。

? 可借貸資產有AUCTION、PYR、ILV、KNC、YGG、GAS、CELO和IRIS;

? 新增可抵押資產有SHIB、COMP、IOTA、RLC、HOT、ENJ、THETA和IOST。

? 在VIP借貸服務中新增NKN、FARM、DIA、YGG、OGN、ACA等6種可借貸資產。

此外,還添加了XEM作為全倉保證金的新可借資產。新的全倉保證金貨幣對是XEM/USDT。[2023/8/4 16:18:14]

我們可以通過數據量化NFT價格與稀有度之間的內在相關性,從而探索出可能的規律和模式。我們選取了六個各有特點的藍籌項目,評估NFT稀有度對其價格的影響。

TL;DR

稀有NFT的持有者所擁有的定價權比普通NFT持有者高了不止10倍。

與人們的普遍認知“稀有NFT更貴”相反,稀有度對價格的影響并不完全呈正相關。

稀有度的影響力有時會讓度給美學價值、社群共識等其他相對于稀有度更加隱性的因子。

即使MediumNFT在市場中較BottomNFT的稀有度排名更高,但二者的市場價格分層效應并不明顯。而TopNFT的價值遠超于MediumNFT。

Andrew Kang昨日晚間購入價值約105萬美元的RDNT代幣:6月8日消息,據鏈上分析師余燼監測,昨日19時,Mechanism Capital聯合創始人Andrew Kang通過鏈上和幣安一共買入3717429枚RDNT(約合105萬美元),成本在0.285美元左右,隨后Kang就在其社交媒體上宣傳該代幣。

不過,余燼提及,Andrew Kang前幾日曾以1.21美元的均價購入117萬枚ARB,目前仍處于浮虧狀態。[2023/6/8 21:23:04]

列舉的6個項目中,Doodles稀有度與價格的相關性最強,而BAYC顯然還存在其他影響價格的變量。

Note:根據稀有度不同,我們把NFT分成了四組,x表示NFT的稀有程度:

90≤x≤100:Legendary

70≤x<90:Rare

40≤x<70:Classic

0≤x<40:Normal

售價最高的NFT,是稀有度最高的嗎?

不同NFT的價格受稀有度的影響不盡相同,下圖是各收藏品中售價排名前十的NFT的稀有程度,以及其在二級市場上的總流通時間。

各藍籌Collection中售價前十NFT的稀有度分布,來源:NFTGo.io

美國一企業利用ChatGPT創造了兩名人工智能實習生:1月15日消息,數字營銷公司Codeword創造了兩名人工智能實習生,分別在編輯和工程部門工作。Codeword創始人Kyle Monson表示,ChatGPT可以自學理解人類的問題,在互聯網上搜索相關信息,并給出一個易懂的答案。因此公司決定使用這種技術來創造兩名人工智能實習生,分別取名Aiden和Aiko。目前人工智能實習生的工作不會被客戶直接看到,因為他們還可能會犯令人尷尬的錯誤。(ABC新聞)[2023/1/15 11:13:03]

大部分場景下,很多人會通過各類工具查找稀有度。然而,除了收藏價值以外,NFT的其他價值會在很大程度上稀釋稀有度對于價格的影響。稀有度的影響力有時會讓度給美學價值、社群共識等其他更加隱性的因子。

CryptoPunks的市場定位更偏向于OGNFT項目,其作為第一個NFT項目的收藏價值不言而喻,而稀有度在收藏體驗中無疑是極其重要的增味劑。而對于BAYC而言,盡管其也是一個非常經典、較為早期的藍籌NFT,但是其項目背后的社群和商業體系撐起了NFT的部分其他價值,從而分散了稀有度對其價格的影響力。售價前十的NFT中傳說級稀有度的占比相對于CryptoPunks出現了明顯減少。

所以,從不同的項目定位這個因素來看,售價最高的NFT并不一定是稀有度最高的。

特朗普NFT使用的圖片或涉嫌盜版侵權:金色財經報道,據The Young Turks 記者馬修·謝菲爾德 (Matthew Sheffield)發現,特朗普 NFT 使用的圖片或涉嫌盜版侵權,其中至少有三張 Trump Cards 圖片與 Amazon、DNW Outdoors 和 Men's Wearhouse 平臺上出售的服飾“撞衫”,還有一張與攝影師本尼迪克特·雷德格羅夫 (Benedict Redgrove) 拍攝的 NASA 宇航服原型照片驚人地相似,特朗普作為戰斗機飛行員的插圖則像是改編自 Shutterstock 圖片,該圖片甚至沒有刪除水印。截至目前,尚不清楚特朗普 NFT 藏品中使用的圖片是否都獲得了許可授權。(nymag)[2022/12/23 22:01:58]

稀有度是否影響價格分層?

通過對比兩種稀有度不同的NFT的數據——最常見的Normal和最稀有的Legendary,我們可以看出稀有度在不同收藏品中影響程度不一。對PFP項目,總體來說,稀有度越高,價格越高,擁有1/1toptrait的NFT往往擁有較高售價。

從下圖中我們可以看出,在Cryptopunks和Doodles項目中,稀有度的巨大差異使NFT平均價格的飆升。而對BAYC來說,顯然,稀有度并沒有很明顯的價格分層,稀有度并不能代表和反映NFT本身的核心價值。

公鏈項目Aptos公布加入其生態系統的多個早期項目:7月21日消息,公鏈項目Aptos在推特上公布了一系列加入其生態系統的早期項目:

1. Econia:一種超并行的CLOB協議,用于提供對市場的平等全球訪問。

2. hive:一款移動多簽錢包;

3. Martian:一款可集成應用程序的加密錢包;

4. NjordFinance:一款借貸協議,以解鎖生成收益策略的安全性和多樣化;

5. Hippo Labs:正在Aptos上建立一個交易聚合器,旨在為Aptos DEX用戶提供最優費率;

6. Nutrios:正在構建食品Web3基礎設施,其隱含目標是啟動食品的去中心化操作系統;

7. Pontem Network:是在Aptos生態系統中構建的OG項目之一,核心原語包括錢包和AMM(現已上線)。[2022/7/21 2:27:38]

基于稀有度排名的NFT平均售價;來源:NFTGo.io

頭部和長尾效應

在比較最高和最低稀有度價格分層差距后,還有一個用戶時常會遇到的問題,如果無法負擔前10%稀有度的高價NFT,那么后90%的稀有度區間中的NFT,該如何選擇呢?我們去除前10%的高稀有度的NFT,在相對較低稀有度NFT中進一步分析。

通過收集當下稀有度排名在2000至4000的NFT作為數據集,并將其與排名4000以外的NFT進行價格對比。很多人都會認為,MediumNFT比BottomNFT含有更加稀有的NFT,顯然它的價格也應該更高,結果真的是如此嗎?下圖是兩類NFT的平均售價

不同稀有度排名NFT的平均售價;來源:NFTGo.io

我們可以看到,稀有度排名較高的NFT與排名較低的NFT之間有一條很清楚的分界線。為了研究高稀有度的作用,我們將稀有度為Legendary的NFT加入進來,選取排名在2千以內的NFT,下圖顯示了每一組NFT的平均價格:

來源:NFTGo.io

我們不難發現,即使MediumNFT在市場中較BottomNFT的地位更高,但二者的市場價格分層效應并不明顯。另一方面,雖然MediumNFT在市場上較為稀有,但TopNFT的價值還是要遠超MediumNFT。顯然,一種“頭部效應”影響著NFT的價格。

市場上有多種多樣的交易行為,我們常常聽到掃地板、有收集頭部,收集1/1trait,但是對于收集腰部的相關說法卻很少見。即便是對于稀有度和打金關聯的一些GameFi玩法的項目,收集中等稀有度的NFT相對另外兩種策略也顯得并不是很經濟。

因此,處于心理和經濟性上的一些原因,稀有度對于價格的影響在腰部存在著一定的“失靈”。

哪組NFT的相關性最大?

為了進一步印證稀有度和價格的關聯,我們也選用了z-score標準化及標準差和皮爾遜相關系數對Collection的售價進行了分析。一方面衡量數據偏離其所在數據集平均數的大小,同時評估NFT收藏品價格的多樣性,從而理解賣家如何推動市場。

皮爾遜相關

其中,x表示稀有程度,y表示最新售價。只有當每個數據集都是正態分布時,皮爾遜相關才成立,而NFT數據連近似正態也不是,通常更多是非正態的。為了評估兩個數據集的分布,我們統計了六組收藏品樣本的NFT稀有度和價格,如下:

NFT收藏品的稀有度和價格分布;來源:NFTGo.io

通過上圖,我們不難發現,盡管某些收藏品,例如BAYC,呈現出正態分布,但在價格方面,NFT收藏的數據分布仍然是非正態的,這也意味著稀有度對價格的影響較小。在價格數據集呈現非正態的情況下,我們用QQ-plotmethod來檢驗數據是否符合正態分布。將NFT價格與正態分布進行比較——圖上的紅線代表符合正態分布的數據,點代表真實的數據。

NFT價格的QQ-plot;來源:NFTGo.io

我們觀察到,數據集中有一部分是符合正態分布的,但我們選擇分析方法時,必須要考慮到收藏品中的所有異常值。一般來說,NFT價格傾向于非正態分布,一些研究證實,也正是這種傾向導致了皮爾遜相關系數的估計值出現了誤差。

非正態分布導致相關系數膨脹了+0.14,同時我們選用了一種更加穩健的方式進行驗證——斯皮爾曼相關對稀有度與價格相關的估測要相對保守,下面是斯皮爾曼相關的簡化公式。

SpearmanCorrelation

該式的結果是一個介于-1到1之間的值,表示關系完全為正或完全為負,這個數值越接近0,則表示相關性越呈現出非負相關。斯皮爾曼相關在不同收藏品之間變化很大,根據計算結果顯示,某些收藏品稀有度與價格的相關性很小,也就是說還存在其他變量,而某些收藏品的稀有度與價格是顯著相關的。下圖顯示了皮爾遜相關和斯皮爾曼相關分析結果的差異。

皮爾遜相關和斯皮爾曼相關的差異;來源:NFTGo.io

研究結果表明,斯皮爾曼算法所產生的誤差較小,而在使用皮爾遜相關時,由于非正態分布的存在,所有收藏品的估計結果都出現了過大或過小的情況。

最終的統計結果表明,在列舉研究的6個項目中,Doodles稀有度與價格的相關性最強,而BAYC顯然還存在其他影響價格的變量,也許這就是BAYC成為史上最成功NFT項目之一的原因所在,除了一只稀有的猴子,人們還看重BAYC所帶來的其他更加有價值的東西。

價格由社區定義還是稀有度定義?

就像是PaniniNBA球星卡,稀有游戲卡牌,當一類收藏品的玩家群體數量足夠多的時候就會產生價格分層。NFT也是如此,但NFT價格分層不僅有稀有度單個影響因子。更多或許是由社區定義。

比如mfer,比如StartCatchers,里面有不同的DynamicTraits,社區會定義3個dynamictraits>2個>1個>全都靜止。再者,mfers的項目價值點在于其背后的文化共識,NFT形象讓眾多的持有者都仿佛看見了自己,引起共鳴。

稀有度對價格的影響力被極大的稀釋了,取而代之的是美學上的共鳴以及社區共識。此外,NFT價格也和名人效應相關,一些和名人相關聯的TraitNFT售價會高于平均值。比如,很多人會選擇買和周杰倫持有Azuki相同Trait的NFT,從而推高這類NFT的價格。

由此可見,在發行NFT上,項目方也需要有很多構思。社區通過打造出更多玩法意味著更容易宣傳以及增加流通量,PFP項目圖片中蘊藏的玩法是其中需要考慮的一環。另一方面,對于那些打算做NFT估值工具的項目方來說,需要了解NFT價值由多種因素決定和影響。PFP項目通過合作和meme傳播,在拓展自身影響力的同時,重新定義稀有度,隱性提升NFT售價。

結論

通過構建數據分析機制,我們探究了NFT稀有度與價格的相關性,量化分析了NFT定價權,重新評估稀有度對價格的影響。同時,需要注意,由于持有時間不同,以及購買者買入時間的差異,在價格和稀有度分析下也存在著一定偏差和變量。此外,我們基于二級市場流通時間、項目活動及差異性等動態因素,針對不同藏品系列的特性進行了進一步分析,幫助投資者更好地規劃NFT市場的投資策略及收益預期。

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