Banksea Finance:退化猿 NFT 市场分析报告

作者:BankseaFinance

1、介绍

近年来,NFT市场有变得非常火热,越来越多的用户选择对NFT进行投资。在这些NFT项?中,DegenerateApeAcademy项目非常具有代表性,DegenerateApeAcademy是位于Solana区块链上的NFT品牌。该品牌由10,000个退化猿NFT组成。根据solanart市场平台的统计,该项?项目的交易总量到达1.11MSOL。在这篇分析报告中,我们使用退化猿项目的历史成交数据,对交易数据进行统计分析,探究退化猿项目的交易行情,为希望购买的用户提供?些参考。

BankseaFinance开发了NFTAIOracle来评估NFT价格,提供了一个基于资金池的NFT抵押贷款解决方案。通过使用NFTOracle,用户可以获得实时的NFT价格评估。Banksea是SolanaIgnition全球黑客马拉松的获奖者之一,并与Parrot,Moonbeam,Slope等项目建立合作。

2、数据说明

本次分析数据从Solanart交易市场获取,获取了DegenerateApeAcademy项?从2021-11-21到2022-03-19期间的17985条成交数据,覆盖其中7936个活跃的NFT。通过对这些活跃NFT进行分析,探究其活跃属性的稀有度、NFT流通性和升值潜力等信息。

巴西数字银行Nubank任命David Marcus为董事会成员:金色财经报道,巴西数字银行Nubank?宣布,David Marcus 已被任命为其董事会成员。Marcus 先生是 Lightspark 的首席执行官和联合创始人,Marcus此前在包括 Meta 和 PayPal 在内的科技公司担任领导职位。作为董事会成员,Marcus 将在 Nubank 的旅程中发挥重要作用,因为该公司正在扩展其多国家、多产品和多部门战略。[2023/3/7 12:45:34]

SOL—Solanart交易市场-DAPE系列交易情况

3、NFT分析初探

3.1交易数据分析

?先,我们清洗和处理了NFTs历史交易数据,并计算聚合数据,包括交易次数、交易均价、交易间隔、稀有度和属性热度值等指标,相关解释如下:

活跃属性稀有度(active_attribute_rarity),取值范围0-1。active_attribute_rarity表示活跃NFT属性的稀有百分?。因为仅仅统计有交易历史的NFT,所以稀有度会比?solanarpopularityt.io中的稀有度低,但是更接近于真实的市场状况。

活跃属性稀有度(active_attribute_rarity)越低,表示该属性越稀有。

Jewel Bank获得百慕大金融管理局颁发的银行和数字资产业务许可证:6月7日消息,百慕大数字资产银行JewelBank宣布已获得百慕大金融管理局(BMA)颁发的完整的银行和数字资产业务许可证。JewelBank将发行稳定币,以及为全球数字资产机构提供与银行存款直接绑定的实时结算服务。(prnewswire.com)[2022/6/7 4:09:04]

3.2Pearson相关系数介绍

在统计学中,Pearson相关系数来衡量两组数据之间的线性相关性。它是两个变量的协?差与其标准差的乘积之比;因此,它本质上是协方差的归?化后的数值,因此结果始终具有介于-1和1之间的值,我们可以通过Pearson相关系数对统计特征进行相关性分析,找到特征之间的线性关系,探究特征之间的关联性。

皮尔逊相关系数在应用于总体时,通常由希腊字母ρ(rho)表示,可称为总体相关系数或总体皮尔逊相关系数。给定?对随机变量(X,Y),ρ的公式为:

其中:

cov是协方差

σx是X的标准差

σY是Y的标准差

ρ可以用均值和期望来表示。

3.3交易数据相关性分析

LBANK蓝贝壳“NFT交易区”于3月30日23:00首发ILV:据官方公告,3月30日23:00,LBANK蓝贝壳“NFT交易区”首发ILV(Illuvium),开放USDT交易,3月30日20:00开放充值。

为庆祝ILV上线,LBANK蓝贝壳于3月30日23:00开启充值交易ILV瓜分10,000 USDT活动。用户净充值数量不少于0.1枚ILV ,可按净充值量获得等值1%的ILV的USDT空投奖励,本部分奖池4,000 USDT。交易赛将根据用户的ILV交易量进行排名,前30名可按个人交易量占比瓜分6,000 USDT的交易奖励。详情请点击官方公告。[2021/3/30 19:30:23]

根据历史交易数据,我们可以计算出?些统计指标,包括交易次数、均价、交易时间间隔、稀有度和热度等,然后通过Pearson相关系数,计算出指标之间的相关性,具体结果如下图所示:

统计结果为?个正方形矩阵的X和Y轴都表示的统计指标,对从左上角到右下角的角线表示全为1,表示属性的自相关为1,分别按水平或者竖直的方向去看,分别表示与其他特征的相关系数,系数为-1到1之间,1表示完全线性正相关,-1表示完全负相关,具体特征解释如下

结论:

交易次数(transaction_cnt)与活跃属性稀有度(active_attribute_rarity)呈现显著的正相关,既属性约稀有,成交易次数越多,市场活跃度越高。

LBank“LBK双倍回购”第六期将于11月18日开始:据官方消息,LBank“LBK双倍回购”第六期将于11月18日16:00开始,本期回购金额152,107.448USDT

截止目前LBK上线14个月,已解锁91.99%,剩余73,020,782 LBK尚未释放;已销毁581,432,988枚LBK,总价值约10,223,997 USDT。为回馈LBK持币用户,LBK开启了“双倍回购”、“周四GO”“101计划”。

LBank致力于打造以LBK为标志,以社区为核心,以POB机制为共识的分布式社区自治型交易平台,让更多用户更便捷的获得LBK生态红利。[2020/11/17 21:06:14]

属性热度(attributes_popularity)与成交均价呈明显的负相关,与平均交易间隔天数(days_between_transactions_avg)呈现显著负相关,既属性越稀有成交均价越高,且出售时间间隔越低。可以推断出,市场对稀有属性更加?睐,其流动性更强,且买家更愿意出高价。

交易均价(transaction_price_avg)和平均交易间隔天数(days_between_transactions_avg)呈现明显的正相关,既对于大多数交易而言,价格越高,流动性越差,每次交易间隔的时间越?。当然这并不是?个完全线性的结论,因为还有很多其它因素也会对价格和流动性产?影响。

动态 | 土耳其银行Akbank开始借助Ripple进行转账:据coincryptorama,土耳其银行Akbank宣布,它正在利用Ripple的区块链技术将英镑从土耳其转移到英国的桑坦德银行。[2018/12/16]

4、NFT数据洞察

根据NFT交易历史数据,按照NFT属性的维度,分别对活跃属性的稀有度、属性的平均交易价格、属性的平均交易间隔天数进行统计,然后对统计数据进行线性拟合,找到存在低估的NFT属性。

4.1数据统计

活跃属性稀有度Top10

属性平均交易价格Top10

平均交易间隔天数Top10

4.2稀有度&交易均价分析

根据上述分析,我们已知?个NFT的属性约稀有,其交易均价越高,呈现显著的负相关。那我们对其进行线性拟合,然后找到偏离拟合曲线,且被存在低估的属性。这些属性发生交易时候,成交均价低于平均的拟合价格,存在价格低估的可能。比如通过简单的筛选条件,筛选活跃稀有度<0.04,交易均价<100SOL以下的属性,然后去选购包含此属性的NFT。

4.3稀有度&交易间隔时间分析

根据上述分析,我们已知?个NFT的属性越稀有,其价格会越高,但是过高的价格又会抑制交易的发?,使得交易的时间间隔变长,流通性下降。所以我们需要找到那些稀有度和估价尚可,但是流通性强的属性值,既然偏离拟合曲线,并且处于拟合曲线左边的属性,然后筛选出流通性强的属性进行购买。

结合上述价格&流通性&稀有度的分析,进?如下筛选:

活跃稀有度(active_attribute_rarity)<0.4

交易天数(days_between_transactions_avg)<0.5day

交易均价(transaction_price_avg)<100Sol

下图是筛选过后的部分数据截图,详细完整数据请查看文末数据获取方式。

部分字段的解释说明

根据上述的分析结果,在solanart平台中筛选包含对应属性的NFT,然后根据自己的喜好进行购买。

DegenerateApeAcademyNFT购买链接

4.4交易者分析

持有者出售效益

NFT出售的时候,只有13%的交易过程是亏损出售的,大部分是在上涨盈利的时候进行出售的,也就是说大部分nft持有者都是盈利的,同时也是比较认可NFT价值的坚定持有者,能等待时机进行有效盈利。

NFT总盈收Top20的持有者总营收和交易出?度情况(买?卖出数量)

在盈收最多的20?中,有很多是只卖不买的持有者,可以?概率推测是NFT制造者,这部分交易者看起来零成本,但是并不是整个交易市场的最?收益者。最?收益者来

?于那些极端的投机者,只买卖或持有少数?个NFT,但是在?段时间内卖出了天价。所以,在某种程度上来说,NFT和彩票类似,买对了确实可以带来巨?的收益。

NFT总盈收Top20的持有者卖出的每个NFT盈收情况

盈利排名前二十的?员盈收大部分集中在0~1000之间,单个NFT的盈利大于1000的比较少。那么我们在选购NFT的时候,如果仅仅作为价值投资,成本可以限定在1000以?内,因为NFT本身的盈利区间就那么大,真正能暴涨的NFT数量只占极少数,如果稳步投资,也能进?到盈收榜单的前20。

NFT平均收益率Top20的持有者

总盈收最高的不?定是最佳的投资者,从上?的分析可以看到,很多交易量极?的投资者获取到的收益远远大于?些NFT的制造者。这类投资者要么有更好的眼光,要么有更好的运?,当然也有可能有着更强的舆论控制和分析能力,那么这类投资者持有NFT有可能可以成为其他投资者的风向标,研究这类投资者的交易特征,可以帮助投资者更有效的选择NFT。通过NFT平均收益率可以比较清晰找出这类投资者,如果要进?价值投资,可以持续关注这类NFT持有者的?些投资情况。

比如筛选:

平均收益率(average_income)>500

投资回报能力(effective_revenue)>0.8

5、NFT分析进阶

根据上述分析,对NFT属性特征进行聚合,统计出NFT的相关统计指标,为NFT选购者提供数据参考。

属性相关字段:

NFT相关字段:

TODO

上文只结合市场数据进行了简要的分析,还有很多待分析维度

亏损出售是在什么时间段进行抛售的,是否存在恐慌盘情况,是否是风险期?亏损出售的nft是否存在价值被低估的情况?

高收益者比较倾向于选择拥有哪些属性的nft?

大量买进的交易者最后的营收情况如何?

有哪些持有者卖出的NFT最后呈现出较大的潜力?平均收益率最高的持有者所买NFT有何特点?

总结

根据对退化猿NFT系列的分析,可以发现,最终交易的价格、稀有度、流通性都存在非常强的相关性,?定程度上会影响最终的成交价格,对NFT的选购有?定的参考意义,但是影响NFT价格的因素很多,若要得到?个合理的NFT估值,除了交易数数据外,还需要结合币价市场波动、社交媒体数据、社区舆论数据等数据,并构建实时的NFT估价模型,实时性预测和监控价格趋势,降低持仓风险。

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