通常來說,NFT地板價可以讓市場參與者洞察到NFT項目在藏品級別的公允市場價值。NFT買家在分析并做出購買決策的過程中可以參考NFT地板價來聚焦,消除藏品內在因素的干擾,比如稀有性以及其他屬性。
原文:《一文讀懂NFT地板價》
簡單來說,NFT地板價就是某一NFT系列中的最低價格。
本文將與大家分享以下內容:
NFT地板價的目的。
NFT地板價的基本計算方法。
設置NFT地板價的其他因素。
NFT地板價的高級計算方法。
標準化的NFT地板價如何將DeFi和NFT更緊密地結合在一起。
通常來說,NFT地板價可以讓市場參與者洞察到NFT項目在藏品級別的公允市場價值。NFT買家在分析并做出購買決策的過程中可以參考NFT地板價來聚焦,消除藏品內在因素的干擾,比如稀有性以及其他屬性。
美聯儲理事沃勒:不認為在美國引入央行數字貨幣有什么實際價值:金色財經報道,美聯儲理事沃勒表示,不認為在美國引入央行數字貨幣(CBDC)有什么實際價值,不清楚央行數字貨幣能化解什么類型的”市場失靈“,任何關于美聯儲數字貨幣的決定都應該由國會做出。[2023/2/11 12:00:15]
計算NFT地板價最簡單的方法就是參考藏品系列中最低的NFT價格。比如在Opensea上,無聊猿猴游艇俱樂部(BAYC)系列NFT的地板價是72.69ETH,這是BAYC NFT在市場上掛出的最低價。
2022年9月9日截圖如何計算NFT地板價目前有許多種方法可以計算NFT地板價。最直接的方法就是如上文所述,取一個系列中的最低價格作為地板價。
比如某個NFT系列中最低價是20美元,那么實際地板價就是20美元。如果有人買走了這個NFT,那么價格第二低的NFT(假設價格為30美元)就會成為新的地板價,因此地板價就會升到30美元。如果有人掛出一個20美元以下的NFT,那么地板價就會降至這個NFT的價格。
播客主持人:當下的孩子們或許知道比特幣是什么:播客節目“Magic Internet Money”主持人Brad Mills發推稱:“我在萬圣節糖果盒里放了一些價值100美元的Rise Wallet比特幣卡,捕捉到了一些隨機的‘不給糖就搗蛋’的人發現它們的瞬間。‘嘿哥們,我發現了比特幣!’我想這些孩子們或許確實知道比特幣是什么。”[2020/11/1 11:22:05]
一個系列NFT中的最低價就是該系列的地板價,這乍一聽似乎是非常簡單有效的衡量方法。然而在實際衡量NFT地板價的過程中還需要考慮到一系列其他因素。
市場分化
通常各個NFT平臺的地板價都因為平臺上掛出的具體NFT而有所不同。比如下方截圖中,LooksRare上掛出的BAYC系列地板價是73.88ETH。不過我們也可以看到LooksRare對比了Opensea的地板價,而Opensea的地板價實際上是72.69ETH。因此要更加準確地計算NFT地板價,就必須從多個平臺搜尋價格,并考慮市場分化因素。
聲音 | 趙長鵬:不明白為什么有人不接受加密貨幣支付:幣安創始人趙長鵬剛剛發推表示:對于任何基于互聯網(非物理)的業務,我不明白為什么有人不接受加密貨幣支付。與傳統的支付網關相比,(加密貨幣)集成更容易、更快和更便宜,同時減少文書工作,覆蓋更多樣化的人口和地理。[2019/2/3]
2022年9月9日截圖流動性
“流動性”是一個廣泛應用的金融術語,表示資產轉手的難易程度。而在NFT領域,流動性則衡量了NFT被賣出換取通證的難易程度。
我們可以拿通證或股票等流動資產舉個例子。如果交易所公布了某一數字資產的價格,那么任何人都有可能立即以這個價格或接近這個價格的水平賣出該資產。這個道理對于大多數NFT來說也通用。有效的NFT地板價機制應該考慮到不同水平的流動性。最好的方法就是查看NFT近期的銷售數據,這樣做不僅可以快速了解NFT的真實價格,還可以了解NFT的轉手率。
動態 | 調查顯示:愛爾蘭的大多數人不知道區塊鏈是什么:一項新的研究表明,區塊鏈可能是下一個在技術方面很重要的東西,但愛爾蘭的大多數人不知道它是什么,因此沒有考慮過從事它。這項由Wachsman公司委托開展的對1000人進行的研究發現,在那些拒絕接受區塊鏈相關工作的人中,略多于一半的人表示,他們主要是因為不了解區塊鏈技術是什么。許多人還表示,他們沒有足夠的技能在區塊鏈工作。[2018/11/15]
異常值
NFT的基礎地板價很容易受到異常值影響。假設某個NFT系列中,99%NFT的價格都是10ETH,但突然涌入幾個NFT的售價為3ETH。
這將使NFT的地板價迅速壓低到3ETH,雖然按照NFT地板價的計算方法,3ETH確實是地板價,但卻不能反應NFT真實的地板價。要獲得更準確的NFT地板價,必須要從計算中剔除異常值,因為這些異常值往往會導致地板價與真實情況出現偏差。只有剔除了異常值后才能有效判斷NFT的公允市場價值。
價格操縱
袁煜明:以什么樣的心態接受房地產帶來的巨大沖擊 就以什么樣的心態接受區塊鏈:近日,袁煜明坦表示:“之前以什么樣的心態接受房地產帶來的巨大沖擊,就以什么樣的心態接受區塊鏈”,他表示,這些年來,唯一不變的就是變化,70后把10w一平的房子賣給90后,憑什么90后不能把5w一枚的比特幣賣給70后。[2018/4/13]
一些NFT系列,特別是價格較低的NFT,往往會由于大量被買入而出現價格炒作現象。這在NFT社區中通常被稱為“掃地板”,指資金雄厚的個人或團隊共同行動,抬高地板價。在這個情況下,地板價就是NFT系列中市場定價最低的那個價格。
另一種操縱價格的方式就是刷單交易(wash trading),即個人買入自己的NFT。簡而言之,刷單交易指個人或團隊手上擁有足夠多的NFT,他們在市場中以高價掛出這些NFT,并且自己買入,以哄抬價格。
這兩種方法都會誤導潛在的NFT買家,讓他們對虛假的NFT價格信以為真,而實際上這些價格并非源自于真實的市場需求。這相比其他影響NFT地板價的因素來說更難識別,而且NFT買家需自行研究NFT的所有權指標、銷售數據以及項目社區等維度。
由于存在許多因素影響NFT實際的地板價,因此市場上出現了許多NFT分析工具,幫助用戶更準確、可靠地判斷NFT的地板價。
以下為大家分享幾個最常見的地板價計算方法。這些方法都不會單獨使用,不同的NFT分析工具會用不同的方式將其結合在一起使用。因此,我們必須理解這些計算方法背后的邏輯。
市場聚合
NFT市場分析工具通常會從多個主流的NFT市場聚合價格數據,盡可能多地搜集數據點,以可靠地計算出NFT地板價。
市場聚合最重要的一環就是質量。流動性低且用量低的市場通常都不會被納入計算中。低流動性的市場無法提供可靠的數據,而且在聚合過程中還會稀釋來自高流動性市場的數據質量。
即使混進來一個低質量的數據源,也可能在聚合過程中影響價格的準確性歷史平均值
通常會從一段時間內取NFT的歷史平均成交價(比如一個月或一年),然后基于這個數據來估算當前和未來的NFT地板價。比如,可以基于過去三十天內前5%最低的NFT成交價取平均值,算出歷史平均地板價。然后可以將平均值與其他方法得出的價格結合在一起,最終得出NFT地板價,并分享給用戶。
計算歷史平均值的關鍵環節包括時間跨度,一段時間內可用的數據點以及平均值計算方法等。每個環節都會對地板價的可靠性產生直接影響,特別是在市場波動較大的時候尤其如此。
歷史平均值基于一段時間內最低的成交價來估算NFT的平均地板價如何過濾異常值和刷單交易?
NFT數據分析工具會剔除異常值和刷單交易。這樣做最大的目的是準確地甄別真實的市場行為,并將其與虛假交易區別開來。
NFT生態正在飛速發展,時常會出現創新的NFT地板價定價模型。然而,在當前的環境下,用戶和開發者不得不自己研究各類NFT數據分析工具,而每個工具都有自己的一套計算NFT地板價的方法。我們現在對于如何為NFT制定地板價幾乎沒有任何標準可言。
而缺乏定價標準也阻礙了創新發展,NFT借貸就是其中一個例子。NFT持有者可以抵押NFT來借入通證,NFT抵押物需要有真實的地板價作為支撐,在必要的時候可以可靠地進行清算,以保護借款人的利益。
標準化的NFT地板價喂價將為Web3生態提供核心的基礎設施,驅動NFT衍生品、借貸協議、高效的NFT定價以及NFT對比等創新功能。
Chainlink
企業專欄
閱讀更多
金色財經
金色早8點
Odaily星球日報
Arcane Labs
澎湃新聞
歐科云鏈
深潮TechFlow
MarsBit
BTCStudy
鏈得得
Tags:NFTETH區塊鏈比特幣MoonieNFTethereumcloud區塊鏈工程專業學什么女生好比特幣交易需要交個人所得稅嗎
文/金色財經0xnativeFTX暴雷之后,肉眼可見,美國在持續加大對加密貨幣的監管。這兩周美國的加密監管傳言陸續得到證實.
1900/1/1 0:00:00引入:關于盜竊虛擬數字貨幣究竟應當以盜竊罪規制還是以非法獲取計算機信息系統數據罪規制,近年來一直是學界研討的熱門問題.
1900/1/1 0:00:00原文:《Bankless 實踐課:如何使用去中心化穩定幣》撰文:William M. Peaster編譯:二丫&Cecilia.
1900/1/1 0:00:00來源:twitter.com/SalomonCrypto作者:Tyrannosaurus Haym翻譯:Renaissance(1/25) 面對現實吧,以太坊的用戶體驗很糟糕.
1900/1/1 0:00:00DeFi數據 1、DeFi代幣總市值:462.12億美元 DeFi總市值及前十代幣 數據來源:coingecko2、過去24小時去中心化交易所的交易量35.
1900/1/1 0:00:00Polygon最近宣布與Aleathea AI建立合作伙伴關系,共同推出CharacterGPT,將AI生成的力量帶入web3.
1900/1/1 0:00:00