Collection.xyz:为整个 NFT 系列定价具有挑战性,我们可以为此构建吗?

作者:Jeremy Seow (@CollectionWeb3),Collection.xyz 和 Gomu.co 的联合创始人兼产品副总裁

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“价格”的概念经常与资产的“价值”混淆。 简单来说,资产的价格可以描述为买方向资产的卖方支付的金额,而价值是资产对个人意味着多少的更主观的看法。

换句话说,资产的交易发生在卖方认为资产的价值低于资产的售价时,反之亦然。 只有理性的买家才会购买他们认为价值高于当前定价的资产。

本文的重点将放在 NFT 的定价和由此产生的困难上,以及讨论更好的协议对推动 NFTfi 空间向前发展的影响(和需求)

对于公开交易的资产(在交易所),我们可以通过查看最后交易价格或查看资产的订单簿(我们可以在其中看到买家愿意支付的价格)来轻松确定价格,或者卖家愿意交易的价格。

在上面的示例中,截取当前 BTC/USD 市场在 币安上的屏幕截图,我们可以快速看到确定“比特币价格”所需的 3 条信息:

1. 出价——买家愿意购买比特币的价格;

2. Ask——卖家愿意出售比特币的价格;

3. The Last Done – 比特币的最后交易价格。

虽然可替代资产(股票、加密货币、外汇等)的价格确定在很大程度上得到了解决,但在尝试将相同的框架应用于不可替代资产时会出现巨大困难。

不可替代性

顾名思义,不可替代资产必然意味着每个单独的资产,虽然与同一集合中的其他资产相似,但必须被视为独特的资产。 这使得通过中央限价订单簿(如上所述)确定价格变得具有挑战性,因为我们不能假设这些独特的资产,即使在同一个集合中,也是可以互换的(可替代性的确切定义)。 这个问题在 NFT 出现之前就已经存在,我们关注稀有艺术品、优质威士忌、豪华手表甚至房地产的定价。 在大多数情况下,可以通过查看市场上的当前清单以及同一类型或类别的类似资产的历史交易价格来完成“价格估算”,但最终只能进行适当的估值并进行深入的评估。

考虑到这一点,NFT 领域采用了一些方法,需要快速“估算价格”。

底价

藏品的底价是报告藏品价格最常被引用的指标。 底价是指卖家愿意为他属于收藏品的 NFT 接受的最低价格。 NFT 生态系统中的所有市场和聚合器都采用底价作为快速跟踪 NFT 收藏品价值的默认方式。

这种方法对确定 NFT 的价格有一些限制。

1. 这仅反映了卖家愿意为收藏中的 NFT 接受的最低价格。

底价不考虑买家愿意为收藏中的 NFT 支付多少。 这两个价格之间的差异可能很大(价差),因此可能导致价格的相对不准确。

2. 底价是一个一维指标,在为具有更特殊和需求特征的 NFT 定价时有其局限性。

接受使用底价的结果导致在集合中创建了“底价 NFT”的子类别。 交易者将这一“类别”的 NFT 称为整个集合的最低公分母(即,集合中最常见的 NFT,使其价值最低)。 那些具有更多需求特性的产品,例如 Bored Ape Yacht Club 系列中的“Solid Gold”特性将价值更高,而仅使用底价为“Gold Ape”定价将毫无意义。 仅使用一个系列的底价来为该系列中最优质的资产定价,这类似于使用百达翡丽提供的最便宜的手表(Calatrava,价值 3000 美元)[1] 尝试估算最稀有的 Sky Moon Turbillion 系列的价格,价值超过 800 万美元[2]

此外,NFT 越稀有,其价格越难确定为数据点的数量(卖家愿意出售的最低价格,买家愿意购买的最高价格,类似的最后交易价格NFT)显着减少。

“报价”价格

NFT 的“报价”价格是指买家愿意为 a)收藏中的任何 NFT(收藏报价)或 b)特定 NFT 支付的价格。 采用“报价”一词很有趣,因为在传统的交易用语中,该术语用于描述卖方愿意为其资产接受的价格。 在 NFT 世界中,情况并非如此,因为它表示市场中的出价——NFT 的新交易者需要注意这一点。

报价是另一个可用于为 NFT 定价的重要数据点,因为它代表了买家愿意支付的价格。 在熊市中,这个数据点可以说更准确地反映了价格,因为它显示了 NFT 可以实现的即时流动性。 与牛市中的底价相反,它代表收藏家可以立即增持的最便宜的 NFT。

收藏要约的一个限制是收藏家无法控制他所购买的东西。 通过发出收藏要约,他隐含地同意购买卖家愿意清算的任何 NFT(在收藏中)。 这个简单的假设意味着一个 NFT 藏品的报价永远低于藏品的底价,或者存在无风险套利。

传播

有了收藏底价和报价,我们可以更精确地确定收藏中最常见的 NFT 的价格,因为我们可以假设答案介于买家愿意支付的价格和卖家愿意接受的价格之间. 这个范围被称为“买卖价差”,中间点通常被用作资产定价的公平方式。 事实上,大多数传统做市商都将中间点作为其做市算法中的关键变量之一。

然而,在 NFT 世界中,与比特币和以太坊等可替代资产相比,买卖价差相对较大。 这是一个快速表格,显示了一些最流行的 NFT 系列的价差(在撰写本文时),如 Opensea 上所见[3]:

作为一个快速比较,大多数在中心化交易所交易的具有可比市值(1 亿美元至 7 亿美元市值)的可替代资产的价差将在 0.2-0.6% 之间,实际上不到这些资产价差的 10 倍不可替代的资产。 这种差价差异是能够准确确定集合中最低公分母价格的主要挑战之一。

有了上面讨论的可用市场数据,再加上特征稀有度作为额外的模型输入,一些项目开发了机器学习评估模型,以帮助提高 NFT 市场的定价效率。

结果最近才 宣布 公开发布他们的 NFT 评估基础设施,他们利用所有可用数据给出“行业领先的 3-10% 中值绝对百分比误差的准确性”。 这意味着,在一半的情况下,评估可以在 3-10% 的范围内进行预测[4],评估的 NFT 的下一个销售价格。Spicyest 提供类似的服务,查看列表数据、销售和特征,结合机器学习模型,为他们涵盖的 NFT 输出评估价格。 所生产的模型在市场上销售时具有 5-10% 的中值误差[5],这与 Upshot 提供的非常相似。

有了这个,我们可以开始意识到资产价差与评估价格“准确”程度之间的某种紧密联系。 因此,更精确定价的答案是否取决于减少 NFT 市场的价差?

正如我们在上一篇文章中讨论的那样,该领域正在发生创新以减少 NFT 市场的价差。 北极星很明确——激励市场买卖双方的流动性提供者,以便交易者在任何时间点都能获得公平的价格,无论他们是想出售还是购买资产。 如果交易者急于获得流动性,他应该乐于卖出报价,因为报价与他认为的公允价值相差不远。

随着价差缩小和 NFT 市场更具流动性,可以围绕它设计和构建更具创新性的(金融)用例。 例子包括,一个更安全的贷款(和清算)平台,允许进行一些风险对冲的衍生品市场,或者只是一个更好的定价预言机,可以帮助为集合中最奇特的 NFT 定价。

为此,Collection.xyz 通过允许 Sudoswap 上的流动性提供者将他们的 LP 代币投入金库并获得奖励来鼓励缩小利差。 拥有更具流动性的 NFT 市场将允许更准确地报告资产价格,因为较低的价差本质上意味着买卖双方更同意资产的真实价格处于狭窄范围内。 这也将不可避免地改善机器学习模型用来评估 NFT 的输入。

虽然上面的讨论侧重于改进场内 NFT 集合的价格发现和传播,但 NFTFi(NFT 金融)需要进行更多创新,以隐含地认识到非场内 NFT 的独特和有价值的特征。 非地板 NFT 存在的价差使得为这些类别的 NFT 定价变得更加困难。 在撰写本文时,Opensea.io 上的“Solid Gold”Ape[6] 底价800 ETH,报价350 ETH,点差56% “Black Suit”Ape 同样具有 51% 的底价差价。 这些价差只会增加为更有价值的 NFT 创建准确定价模型的难度,并且作为扩展,使它们极难被有效地用作其他 NFTFi 协议(如借贷协议)中的资产。

为了推进 NFTFi 运动,我们需要设计能够识别非地板 NFT 价值的协议和机制。 这样一来,这些 NFT 的价值就可以得到更好的体现,无论是为了更公平的买卖价格,还是为了更好地说明其独特价值的贷款质押品。

资料来源:

1. Chronos24,百达翡丽 Calatrava(截至 2022 年 11 月 24 日):

https://www.chrono24.com/patekphilippe/reference-2451-calatrava–a-stainless-steel-wristwatch-circa-1950–id26282373.htm

2. Chronos24,百达翡丽天月陀飞轮(截至 2022 年 11 月 24 日):https://www.chrono24.com/patekphilippe/patek-philippe-6002g-sky-moon-tourbillon-grand-complications–id26255607.htm

3. Opensea.io,各种 NFT 收集市场(截至 2022 年 11 月 19 日):

https://opensea.io/rankings

4. Upshot 现已向公众开放(2022 年 11 月 17 日):https://upshot.xyz/post/upshot-is-now-open-to-the-public

5. Spicyest:我们如何获得定价估算?:

How It Works

6. Opensea.io,Bored Ape Yatch Club 系列(截至 2022 年 11 月 19 日):

https://opensea.io/collection/boredapeyachtclub

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