作者:BankseaFinance
1、介紹
近年來,NFT市場有變得非常火熱,越來越多的用戶選擇對NFT進行投資。在這些NFT項?中,DegenerateApeAcademy項目非常具有代表性,DegenerateApeAcademy是位于Solana區塊鏈上的NFT品牌。該品牌由10,000個退化猿NFT組成。根據solanart市場平臺的統計,該項?項目的交易總量到達1.11MSOL。在這篇分析報告中,我們使用退化猿項目的歷史成交數據,對交易數據進行統計分析,探究退化猿項目的交易行情,為希望購買的用戶提供?些參考。
BankseaFinance開發了NFTAIOracle來評估NFT價格,提供了一個基于資金池的NFT抵押貸款解決方案。通過使用NFTOracle,用戶可以獲得實時的NFT價格評估。Banksea是SolanaIgnition全球黑客馬拉松的獲獎者之一,并與Parrot,Moonbeam,Slope等項目建立合作。
2、數據說明
本次分析數據從Solanart交易市場獲取,獲取了DegenerateApeAcademy項?從2021-11-21到2022-03-19期間的17985條成交數據,覆蓋其中7936個活躍的NFT。通過對這些活躍NFT進行分析,探究其活躍屬性的稀有度、NFT流通性和升值潛力等信息。
智能合約平臺Soroban從Stellar發展基金會獲得1億美元資助:金色財經報道,原生智能合約平臺Soroban從Stellar Development Foundation獲得1億美元,用于在Stellar網絡上構建。Soroban采用基金將通過諸如Sorobanathon:First Light等激勵計劃為Soroban生態系統開發工具和產品的開發人員分配資金,該計劃會獎勵開發人員測試Soroban并分享反饋、代碼示例和教程。[2022/10/11 10:31:20]
SOL—Solanart交易市場-DAPE系列交易情況
3、NFT分析初探
3.1交易數據分析
?先,我們清洗和處理了NFTs歷史交易數據,并計算聚合數據,包括交易次數、交易均價、交易間隔、稀有度和屬性熱度值等指標,相關解釋如下:
活躍屬性稀有度(active_attribute_rarity),取值范圍0-1。active_attribute_rarity表示活躍NFT屬性的稀有百分?。因為僅僅統計有交易歷史的NFT,所以稀有度會比?solanarpopularityt.io中的稀有度低,但是更接近于真實的市場狀況。
活躍屬性稀有度(active_attribute_rarity)越低,表示該屬性越稀有。
LBank上線數字資產托管業務 BQuant、Radiance推出穩健量化產品:據悉,LBank將于4月15日開啟數字資產托管“幣量化”服務。并邀請BQuant、 Radiance等業內量化基金,推出了分別以利用期貨及現貨的價差進行套利及CTA趨勢跟蹤策略的量化產品。詳情請關注產品介紹。
“幣量化”是LBank提供的一款短期投資服務,通過從交易團隊中甄選多元化的交易策略,滿足用戶的不同風險偏好,在穩健、永續中尋求共贏。[2020/4/10]
3.2Pearson相關系數介紹
在統計學中,Pearson相關系數來衡量兩組數據之間的線性相關性。它是兩個變量的協?差與其標準差的乘積之比;因此,它本質上是協方差的歸?化后的數值,因此結果始終具有介于-1和1之間的值,我們可以通過Pearson相關系數對統計特征進行相關性分析,找到特征之間的線性關系,探究特征之間的關聯性。
皮爾遜相關系數在應用于總體時,通常由希臘字母ρ(rho)表示,可稱為總體相關系數或總體皮爾遜相關系數。給定?對隨機變量(X,Y),ρ的公式為:
其中:
cov是協方差
σx是X的標準差
σY是Y的標準差
動態 | BancorX測試網將橋接以太坊和EOS網絡:據Sludgefeed報道,ERC-20令牌的自主流動性協議Bancor(BNT)宣布將擴大推出BancorX,BancorX是一個支持以太坊和EOS主網的分散式跨區塊鏈流動性網絡。Bancor表示,EOS新協議的好處包括1秒交易,零交易費用和無前期運行風險。該項目指出,BancorX將推出10種不同的EOS令牌。[2018/9/21]
ρ可以用均值和期望來表示。
3.3交易數據相關性分析
根據歷史交易數據,我們可以計算出?些統計指標,包括交易次數、均價、交易時間間隔、稀有度和熱度等,然后通過Pearson相關系數,計算出指標之間的相關性,具體結果如下圖所示:
統計結果為?個正方形矩陣的X和Y軸都表示的統計指標,對從左上角到右下角的角線表示全為1,表示屬性的自相關為1,分別按水平或者豎直的方向去看,分別表示與其他特征的相關系數,系數為-1到1之間,1表示完全線性正相關,-1表示完全負相關,具體特征解釋如下
結論:
交易次數(transaction_cnt)與活躍屬性稀有度(active_attribute_rarity)呈現顯著的正相關,既屬性約稀有,成交易次數越多,市場活躍度越高。
動態 | Bancor網頁版和App重新上線:據悉,交易所Bancor發布推特稱網頁版和App重新上線,此前Bancor服務暫時下線10分鐘。[2018/7/15]
屬性熱度(attributes_popularity)與成交均價呈明顯的負相關,與平均交易間隔天數(days_between_transactions_avg)呈現顯著負相關,既屬性越稀有成交均價越高,且出售時間間隔越低。可以推斷出,市場對稀有屬性更加?睞,其流動性更強,且買家更愿意出高價。
交易均價(transaction_price_avg)和平均交易間隔天數(days_between_transactions_avg)呈現明顯的正相關,既對于大多數交易而言,價格越高,流動性越差,每次交易間隔的時間越?。當然這并不是?個完全線性的結論,因為還有很多其它因素也會對價格和流動性產?影響。
4、NFT數據洞察
根據NFT交易歷史數據,按照NFT屬性的維度,分別對活躍屬性的稀有度、屬性的平均交易價格、屬性的平均交易間隔天數進行統計,然后對統計數據進行線性擬合,找到存在低估的NFT屬性。
4.1數據統計
活躍屬性稀有度Top10
南韓NH Nonghyup Bank (農協銀行) 星期五宣布加入R3 區塊鏈聯盟 :農協銀行是韓國第三大銀行 (以資產規模計)。目前, 韓國最大六間銀行中,已有五間為R3會員。農協之母公司, 韓國農業協會 (NACF)擁有全韓國最大農產企業(市場, 供給, 經銷及融資), 協助當地農產及國外出口, 并擁有韓國最大證券經紀商之NHSecurities.未來NACF及其子公司將成為R3聯盟之一部分。[2017/12/9]
屬性平均交易價格Top10
平均交易間隔天數Top10
4.2稀有度&交易均價分析
根據上述分析,我們已知?個NFT的屬性約稀有,其交易均價越高,呈現顯著的負相關。那我們對其進行線性擬合,然后找到偏離擬合曲線,且被存在低估的屬性。這些屬性發生交易時候,成交均價低于平均的擬合價格,存在價格低估的可能。比如通過簡單的篩選條件,篩選活躍稀有度<0.04,交易均價<100SOL以下的屬性,然后去選購包含此屬性的NFT。
4.3稀有度&交易間隔時間分析
根據上述分析,我們已知?個NFT的屬性越稀有,其價格會越高,但是過高的價格又會抑制交易的發?,使得交易的時間間隔變長,流通性下降。所以我們需要找到那些稀有度和估價尚可,但是流通性強的屬性值,既然偏離擬合曲線,并且處于擬合曲線左邊的屬性,然后篩選出流通性強的屬性進行購買。
結合上述價格&流通性&稀有度的分析,進?如下篩選:
活躍稀有度(active_attribute_rarity)<0.4
交易天數(days_between_transactions_avg)<0.5day
交易均價(transaction_price_avg)<100Sol
下圖是篩選過后的部分數據截圖,詳細完整數據請查看文末數據獲取方式。
部分字段的解釋說明
根據上述的分析結果,在solanart平臺中篩選包含對應屬性的NFT,然后根據自己的喜好進行購買。
DegenerateApeAcademyNFT購買鏈接
4.4交易者分析
持有者出售效益
NFT出售的時候,只有13%的交易過程是虧損出售的,大部分是在上漲盈利的時候進行出售的,也就是說大部分nft持有者都是盈利的,同時也是比較認可NFT價值的堅定持有者,能等待時機進行有效盈利。
NFT總盈收Top20的持有者總營收和交易出?度情況(買?賣出數量)
在盈收最多的20?中,有很多是只賣不買的持有者,可以?概率推測是NFT制造者,這部分交易者看起來零成本,但是并不是整個交易市場的最?收益者。最?收益者來
?于那些極端的投機者,只買賣或持有少數?個NFT,但是在?段時間內賣出了天價。所以,在某種程度上來說,NFT和彩票類似,買對了確實可以帶來巨?的收益。
NFT總盈收Top20的持有者賣出的每個NFT盈收情況
盈利排名前二十的?員盈收大部分集中在0~1000之間,單個NFT的盈利大于1000的比較少。那么我們在選購NFT的時候,如果僅僅作為價值投資,成本可以限定在1000以?內,因為NFT本身的盈利區間就那么大,真正能暴漲的NFT數量只占極少數,如果穩步投資,也能進?到盈收榜單的前20。
NFT平均收益率Top20的持有者
總盈收最高的不?定是最佳的投資者,從上?的分析可以看到,很多交易量極?的投資者獲取到的收益遠遠大于?些NFT的制造者。這類投資者要么有更好的眼光,要么有更好的運?,當然也有可能有著更強的輿論控制和分析能力,那么這類投資者持有NFT有可能可以成為其他投資者的風向標,研究這類投資者的交易特征,可以幫助投資者更有效的選擇NFT。通過NFT平均收益率可以比較清晰找出這類投資者,如果要進?價值投資,可以持續關注這類NFT持有者的?些投資情況。
比如篩選:
平均收益率(average_income)>500
投資回報能力(effective_revenue)>0.8
5、NFT分析進階
根據上述分析,對NFT屬性特征進行聚合,統計出NFT的相關統計指標,為NFT選購者提供數據參考。
屬性相關字段:
NFT相關字段:
TODO
上文只結合市場數據進行了簡要的分析,還有很多待分析維度
虧損出售是在什么時間段進行拋售的,是否存在恐慌盤情況,是否是風險期?虧損出售的nft是否存在價值被低估的情況?
高收益者比較傾向于選擇擁有哪些屬性的nft?
大量買進的交易者最后的營收情況如何?
有哪些持有者賣出的NFT最后呈現出較大的潛力?平均收益率最高的持有者所買NFT有何特點?
總結
根據對退化猿NFT系列的分析,可以發現,最終交易的價格、稀有度、流通性都存在非常強的相關性,?定程度上會影響最終的成交價格,對NFT的選購有?定的參考意義,但是影響NFT價格的因素很多,若要得到?個合理的NFT估值,除了交易數數據外,還需要結合幣價市場波動、社交媒體數據、社區輿論數據等數據,并構建實時的NFT估價模型,實時性預測和監控價格趨勢,降低持倉風險。
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