數據揭示2023年NFT市場的增長得益于新資金進場還是舊資金內卷_NBS:BSPT幣

作者：Helena L. ，Huang Z.， Eocene Research

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（圖一）。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）。

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？

區塊鏈安全機構Hacken與數據可視化工具Bubblemaps達成合作:7月12日消息，區塊鏈和加密安全平臺Hacken宣布與Bubblemaps建立合作伙伴關系。Bubblemaps是DeFi代幣和NFT的供應審計工具，允許投資者利用易于閱讀的鏈上數據信息圖和智能合約審計做出更明智的決策。（CryptoNinjas）[2022/7/12 2:07:27]

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。

首先，我們選定研究的時間區間為時間段 A（2022 年 10 月 19 日-2023 年 2 月 14 日）和時間段 B（2023 年 2 月 15 日-2023 年 5 月 31 日）；

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 7 w 多個地址；

數據：持有至少0.01枚或0.1枚比特幣的地址均創下歷史新高:據Glassnode數據顯示，持有至少100枚比特幣的地址創下7個月新高，達16,170個地址。另外，持有至少0.01枚或0.1枚比特幣的地址創下歷史新高，分別為8,619,813個和3,160,057個地址。至少五年內沒有轉移的比特幣供應量百分比也達到了歷史新高，為22.267%。[2020/10/20]

最后，我們剔除了洗盤交易（wash trades），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。

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

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 NFT collection 中的各個 token_id 投入的金額；

數據：FTX的比特幣期貨日成交量創三個月新低，為7593.81萬美元:Glassnode數據顯示，FTX的比特幣期貨日成交量達到三個月以來新低，為75938113.14美元；此前的低點是7月5日的76211621.86美元。[2020/7/12]

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=erc 721 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（平均價格=支付金額總和/買入筆數）；當 token_standard=erc 1155 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。

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。

聲音 | 王立仁：看好區塊鏈在信息溯源和大數據確權這兩個應用方向:據新華網消息，中國區塊鏈研究聯盟執行秘書長王立仁發刊表示，未來，對區塊鏈在信息溯源和大數據確權這兩個應用方向比較看好。因為開始私有制后，信息技術的演化就是服務于溯源和確定所有權。如果大數據是資源，那么就只有確權才能真正的交換和交易。區塊鏈所帶來的技術體系會讓記賬的成本更低，而且效率更高。所以信息溯源和大數據確權會更好地產生經濟效益，將會在版權交易、智能汽車、低成本數據存儲、高效率數據交易等方面有更廣闊的發展。[2018/11/13]

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 s 1 _ind 和 s 2 _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 s 1 _ind= 1 的地址，則該地址群為舊實體；若地址群中地址 s 1 _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（無論該地址在不在分析范圍）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。

OKex就疑似93%交易數據作假回應：從不做人工干擾:此前國外作者Sylvain ‘ArtPlay’ Ribes 在Medium發文稱OKex疑似高達93%的交易額為虛假交易，對此，OKex作出回應：OKex有很多量化交易和衍生品對沖的用戶，有很多程序化交易；同時白天時段客戶活躍，晚間相對較低是正常用戶習慣，OKex從來不在數據上做任何人工干擾，也不屑于做任何所謂假數據。[2018/3/12]

 s 1 _ind= 1 且 s 2 _ind= 1 說明該地址在兩個時間段都參與了 NFT 交易；s 1 _ind= 1 且 s 2 _ind= 0 說明該地址僅在時間段 A 參與了 NFT 交易；s 1 _ind= 0 且 s 2 _ind= 1 說明該地址僅在時間段 B 參與了 NFT 交易。

“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（如將一些新實體的地址錯誤歸到舊實體中，導致舊實體的交易和資金量虛大），從而獲得數據的基準。

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（左邊以 ETH 為單位；右邊為占比%）：

  新舊地址在時間段 B 的交易量和資金量

s 1 _ind= 1 則為舊地址，s 1 _ind= 0 則為新地址。

1.3 新舊實體在時間段 B 的交易量和資金量（左邊以 ETH 為單位；右邊為占比%）：

 新舊實體在時間段 B 的交易量和資金量

on_ind=old 則為舊實體，on_ind=new 則為新實體。

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, 857 E 和 661, 159 E。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（661, 159 E vs 851, 181 E），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。

通過研究 NFT 市場新舊實體的交易量和投入資金占比（舊實體占比在六成左右），以及交易和資金增量的來源（主要來自新實體），我們認為，舊玩家（舊實體）是 NFT 市場活躍度的主要貢獻者，而場外的新進入者（新實體）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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