如何為NFT收藏品估值？一種基于稀有度和價格發現的模型_NFT:GooseFX

作者:北辰，鏈茶館

GooseFX是基于Solana的一套完整的DeFi平臺，有交易所、代幣化股票以及NFT等板塊。

GooseFX目前正在開發一種對NFT估值的模型，有了這個模型，就可以大膽地創建關于NFT收藏品的借貸甚至永續合約。

PFP，即個人資料圖片，目前的NFT市場，基本是在炒作此類資產。

對持有者來說，持有PFP資產不僅是一種投資方式，更是一種建立個人品牌和聲譽的方式。

高盛：探索如何確定比特幣和其他加密資產的“基本面”:本周，高盛經濟研究團隊的Zach Pandl和Isabella Rosenberg發布報告，探索了如何確定加密資產的基本面問題。報告指出，將加密資產等同于黃金是確定其基本面的常見框架，但除此之外，加密貨幣價格也與其底層分布式網絡的價值有關。報告使用區塊鏈地址估算網絡用戶數量，并與貨幣市值進行比較，觀察到：“市值與網絡規模之間存在明顯的相關性”，且相關性超過1。他們基于歷史數據計算出的平均增長曲線接近價值=用戶數的1.4次冪，這給出了一個利用基本面作為市值參考的基準比率。基于該推斷，報告指出BTC的市值遠大于基本面，其基于用戶增量的價值（基本面）與市值相比存在嚴重偏差。過去幾年，比特幣市值較2018年平均水平上漲520%，但網絡僅增長60-100%。報告認為這一偏差意味著要么比特幣現在被高估，要么2018年被低估，要么兼而有之。但報告也指出，除基本面因素外，加密貨幣上漲還有眾多其他因素，包括情緒，以及它作為一種快速致富的新方式的吸引力。但投機交易帶來的網絡活動增加并不能完全反應基本面的改善，因為平臺并未獲得更高的經濟價值，要使加密貨幣網絡具備可持續價值，活動需要由非投機性用例驅動，而目前此類用例十分缺乏。（雅虎財經）[2021/7/21 1:06:15]

但是由于NFT收藏品的特性，決定了NFT除了交易變現，很難像同質化產品那樣被廣泛應用。

動態 | 金色沙龍深圳站“量化市場暗流涌動 如何破冰”將拉開序幕:由金色財經主辦，貝殼公關承辦，節點資本、Nodeplus、引力波G-Wave協辦的金色沙龍深圳站第一期將于1月24日拉開序幕。本期沙龍以“論生態·量化市場 | 暗流涌動如何破冰”為主題，邀請臻云科技、Amber AI、BQuant、共盈資本、Tokenpanda等量化企業，再次聊聊量化，與你共同面對熊市，了解量化交易策略。金色財經將對此次活動進行全程圖文直播，敬請留意。報名點擊鏈接。[2019/1/16]

GooseFX則對NFT收藏品的估值進行了嘗試，主要是圍繞NFT的稀有性分數來展開研究。

美國證券交易所：加密貨幣交易所沒有透露是否對一些用戶提供了優先服務 以及平臺如何挑選加密貨幣:據華爾街日報，美國證券交易所今天發布了有關加密貨幣交易所存在不規范問題的公告。SEC在公告中表明，加密貨幣交易所存在非法運營的風險，這是因為他們沒有透露如何優先考慮投資者的訂單或如何選擇在其平臺交易何種加密貨幣。前SEC官員，現任由投資者支持的健康市場協會的執行董事Tyler Gellasch透露：“SEC不僅要管理產品，還要管理他們交易和交易的地點。”SEC沒有在其聲明中提及具體的加密貨幣交易所，但提醒投資者，監管機構對交易所的實際運作方式知之甚少，不知道它們是否為其中一些交易者提供了優先于其他交易者的服務。SEC表示，雖然其中一些平臺聲稱采用嚴格的標準來挑選高質量的加密貨幣資產進行交易，但SEC并沒有審查過這些標準。[2018/3/8]

打個比方，每個古玩花瓶都是不一樣的，放在拍賣市場上誰也不知道最終的落槌價，但并不意味著這個價格沒有相對精準的區間。

在外行眼里，這是一個獨一無二的古玩花瓶。

但在行家眼里，這個古玩花瓶可以分解為年代、器型、損壞程度等許多個維度，每個維度都有相應的身價，所有的維度加起來就構成了這個古玩花瓶的身價。

當然，GooseFX的分析模型更加數據化。

以Solana上的一個新興的NFT系列——Thugbirdz為例，GooseFX構建了一個收藏內乘法稀有度分數，并測試它對收藏中的相對銷售價格建模的程度。

Thugbirdz于2021年8月發布，供應量為3333。前1111只鳥的初始發行價為1SOL，接下來的1111只鳥為2SOL，最后1111只鳥為3SOL。

上線之后，這些鳥價格一路飛漲，有幾只甚至超過了200SOL。

每只鳥都有不同的特征，而每個特征都有不同的稀有性。

比如90%的鳥類膚色正常，5%是外星人，5%是僵尸。比如90%的鳥有正常的黑色，5%有紅色，3%有金色，2%有青色。

此外還有其它稀有特征，如抽煙、項鏈、穿孔、紋身和頭飾。甚還有「最喜歡的說唱歌手」這種非視覺特征。?

GooseFX的方式是收集Thugbird特征的稀有度，并將這些稀有度相乘，然后就可以構建一個可乘的稀有度分數。

讓我們看看所有3,333只鳥的可乘性稀有度分布：

請注意對數可乘稀有度如何幾乎遵循一條直線，直到稀有度真正起飛的鳥類具有最不常見的特征組合。

讓我們繪制出自鑄幣以來的NFT購買，每個點的顏色代表其稀有度排名。

可以看到稀有度與鳥類市場對NFT的估值之間存在明顯的聯系，其中稀有度排名較低的鳥類最常以底價出售，而稀有鳥類則以較高的價格出售。

我們還看到了一些例外情況，即不那么稀有的鳥類以高價出售，而稀有鳥類則在靠近底價出售。

通過研究這些情節，我們還可以注意到，與最稀有的NFT相比，隨著時間的推移，NFT是多么普遍，價格更高，令人印象深刻。

最后一點也可以用價格較高的NFT的流動性普遍下降來解釋。或者也許稀有的NFT持有者不想出售他們的鳥。

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