Banksea Finance：退化猿 NFT 市場分析報告_BANK

作者：BankseaFinance

1、介紹

近年來，NFT市場有變得非常火熱，越來越多的用戶選擇對NFT進行投資。在這些NFT項?中，DegenerateApeAcademy項目非常具有代表性，DegenerateApeAcademy是位于Solana區塊鏈上的NFT品牌。該品牌由10,000個退化猿NFT組成。根據solanart市場平臺的統計，該項?項目的交易總量到達1.11MSOL。在這篇分析報告中，我們使用退化猿項目的歷史成交數據，對交易數據進行統計分析，探究退化猿項目的交易行情，為希望購買的用戶提供?些參考。

BankseaFinance開發了NFTAIOracle來評估NFT價格，提供了一個基于資金池的NFT抵押貸款解決方案。通過使用NFTOracle，用戶可以獲得實時的NFT價格評估。Banksea是SolanaIgnition全球黑客馬拉松的獲獎者之一，并與Parrot,Moonbeam,Slope等項目建立合作。

2、數據說明

本次分析數據從Solanart交易市場獲取，獲取了DegenerateApeAcademy項?從2021-11-21到2022-03-19期間的17985條成交數據，覆蓋其中7936個活躍的NFT。通過對這些活躍NFT進行分析，探究其活躍屬性的稀有度、NFT流通性和升值潛力等信息。

巴西加密友好銀行Nubank將收購即時支付平臺Spin Pay:金色財經報道，巴西加密友好銀行Nubank將收購Spin Pay，這是一家支持零售商通過該國Pix即時支付系統接受付款的金融科技公司。[2021/9/1 22:50:24]

SOL—Solanart交易市場-DAPE系列交易情況

3、NFT分析初探

3.1交易數據分析

?先，我們清洗和處理了NFTs歷史交易數據，并計算聚合數據，包括交易次數、交易均價、交易間隔、稀有度和屬性熱度值等指標，相關解釋如下：

活躍屬性稀有度(active_attribute_rarity),取值范圍0-1。active_attribute_rarity表示活躍NFT屬性的稀有百分?。因為僅僅統計有交易歷史的NFT，所以稀有度會比?solanarpopularityt.io中的稀有度低，但是更接近于真實的市場狀況。

活躍屬性稀有度(active_attribute_rarity)越低，表示該屬性越稀有。

3.2Pearson相關系數介紹

在統計學中，Pearson相關系數來衡量兩組數據之間的線性相關性。它是兩個變量的協?差與其標準差的乘積之比；因此，它本質上是協方差的歸?化后的數值，因此結果始終具有介于-1和1之間的值，我們可以通過Pearson相關系數對統計特征進行相關性分析，找到特征之間的線性關系，探究特征之間的關聯性。

俄羅斯Gazprombank銀行在瑞士試點比特幣交易服務:在得到瑞士監管機構的批準后，俄羅斯最大銀行之一Gazprombank的子公司Gazprombank Switzerland開始試點比特幣交易服務。Gazprombank將與金融科技公司Avaloq和加密托管提供商Metaco合作，提供新的加密貨幣解決方案。（Coindesk）[2020/11/23 21:50:38]

皮爾遜相關系數在應用于總體時，通常由希臘字母ρ(rho)表示，可稱為總體相關系數或總體皮爾遜相關系數。給定?對隨機變量(X,Y)，ρ的公式為：

其中：

cov是協方差

σx是X的標準差

σY是Y的標準差

ρ可以用均值和期望來表示。

3.3交易數據相關性分析

根據歷史交易數據，我們可以計算出?些統計指標，包括交易次數、均價、交易時間間隔、稀有度和熱度等，然后通過Pearson相關系數，計算出指標之間的相關性，具體結果如下圖所示：

統計結果為?個正方形矩陣的X和Y軸都表示的統計指標，對從左上角到右下角的角線表示全為1，表示屬性的自相關為1，分別按水平或者豎直的方向去看，分別表示與其他特征的相關系數，系數為-1到1之間，1表示完全線性正相關，-1表示完全負相關，具體特征解釋如下

Abel Bank治理代幣期貨ABBKS即將上線聚幣Jubi交易平臺:聚幣Jubi將于2020年9月23日18：00（UTC+8)上線Abel Bank治理代幣期貨ABBKS，并開放ABBKS/USDT交易對。

Abel Bank（ABBKS）是基于Abel Network發布的去中心化數字銀行，將于明年6月正式上線，并發行治理代幣ABBK。[2020/9/22]

結論：

交易次數(transaction_cnt)與活躍屬性稀有度(active_attribute_rarity)呈現顯著的正相關,既屬性約稀有,成交易次數越多,市場活躍度越高。

屬性熱度(attributes_popularity)與成交均價呈明顯的負相關，與平均交易間隔天數(days_between_transactions_avg)呈現顯著負相關，既屬性越稀有成交均價越高，且出售時間間隔越低。可以推斷出，市場對稀有屬性更加?睞，其流動性更強，且買家更愿意出高價。

交易均價(transaction_price_avg)和平均交易間隔天數(days_between_transactions_avg）呈現明顯的正相關，既對于大多數交易而言，價格越高，流動性越差，每次交易間隔的時間越?。當然這并不是?個完全線性的結論，因為還有很多其它因素也會對價格和流動性產?影響。

動態 | 韓國互聯網銀行Kakao Bank計劃今年底上市 騰訊為第二大股東:韓國互聯網銀行Kakao Bank的一位高管近期表示，公司準備在今年年底前在該國股市上市。 Kakao Bank是由韓國投資控股公司和韓國互聯網巨頭Kakao聯合推出的韓國互聯網銀行，為繼K Bank之后韓國的第二家純互聯網銀行。該互聯網銀行的股東包括韓國投資金融控股公司、騰訊、國民銀行、易趣等9家公司，資本金為3千億韓元。其中，騰訊為第二大股東。值得注意的是，2019年，Kakao Bank開始積極布局區塊鏈，目前成立了Ground X公司。Ground X公司負責開發和運營Kakao的公共區塊鏈平臺Klaytn。（IPO早知道）[2020/1/21]

4、NFT數據洞察

根據NFT交易歷史數據，按照NFT屬性的維度，分別對活躍屬性的稀有度、屬性的平均交易價格、屬性的平均交易間隔天數進行統計，然后對統計數據進行線性擬合，找到存在低估的NFT屬性。

4.1數據統計

活躍屬性稀有度Top10

屬性平均交易價格Top10

平均交易間隔天數Top10

4.2稀有度&交易均價分析

動態 | 尼日利亞Unity Bank合作Binkabi，以改善對該國農業貸款:尼日利亞Unity Bank已與區塊鏈大宗商品交易網絡Binkabi達成合作協議，以改善對該國農業行業的貸款。Unity Bank風險管理與合規主管Usman Abdulqadir表示，此次合作還將有助于為農民和整個農業綜合企業價值鏈提供端到端的解決方案。（PUNCH）[2019/9/11]

根據上述分析，我們已知?個NFT的屬性約稀有，其交易均價越高，呈現顯著的負相關。那我們對其進行線性擬合，然后找到偏離擬合曲線，且被存在低估的屬性。這些屬性發生交易時候，成交均價低于平均的擬合價格，存在價格低估的可能。比如通過簡單的篩選條件，篩選活躍稀有度<0.04，交易均價<100SOL以下的屬性，然后去選購包含此屬性的NFT。

4.3稀有度&交易間隔時間分析

根據上述分析，我們已知?個NFT的屬性越稀有，其價格會越高，但是過高的價格又會抑制交易的發?，使得交易的時間間隔變長，流通性下降。所以我們需要找到那些稀有度和估價尚可，但是流通性強的屬性值，既然偏離擬合曲線，并且處于擬合曲線左邊的屬性，然后篩選出流通性強的屬性進行購買。

結合上述價格&流通性&稀有度的分析，進?如下篩選:

活躍稀有度(active_attribute_rarity)<0.4

交易天數(days_between_transactions_avg)<0.5day

交易均價(transaction_price_avg)<100Sol

下圖是篩選過后的部分數據截圖，詳細完整數據請查看文末數據獲取方式。

部分字段的解釋說明

根據上述的分析結果，在solanart平臺中篩選包含對應屬性的NFT,然后根據自己的喜好進行購買。

DegenerateApeAcademyNFT購買鏈接

4.4交易者分析

持有者出售效益

NFT出售的時候，只有13%的交易過程是虧損出售的，大部分是在上漲盈利的時候進行出售的，也就是說大部分nft持有者都是盈利的，同時也是比較認可NFT價值的堅定持有者，能等待時機進行有效盈利。

NFT總盈收Top20的持有者總營收和交易出?度情況(買?賣出數量)

在盈收最多的20?中，有很多是只賣不買的持有者，可以?概率推測是NFT制造者，這部分交易者看起來零成本，但是并不是整個交易市場的最?收益者。最?收益者來

?于那些極端的投機者，只買賣或持有少數?個NFT，但是在?段時間內賣出了天價。所以，在某種程度上來說，NFT和彩票類似，買對了確實可以帶來巨?的收益。

NFT總盈收Top20的持有者賣出的每個NFT盈收情況

盈利排名前二十的?員盈收大部分集中在0~1000之間，單個NFT的盈利大于1000的比較少。那么我們在選購NFT的時候，如果僅僅作為價值投資，成本可以限定在1000以?內，因為NFT本身的盈利區間就那么大，真正能暴漲的NFT數量只占極少數，如果穩步投資，也能進?到盈收榜單的前20。

NFT平均收益率Top20的持有者

總盈收最高的不?定是最佳的投資者，從上?的分析可以看到，很多交易量極?的投資者獲取到的收益遠遠大于?些NFT的制造者。這類投資者要么有更好的眼光，要么有更好的運?,當然也有可能有著更強的輿論控制和分析能力，那么這類投資者持有NFT有可能可以成為其他投資者的風向標，研究這類投資者的交易特征，可以幫助投資者更有效的選擇NFT。通過NFT平均收益率可以比較清晰找出這類投資者，如果要進?價值投資，可以持續關注這類NFT持有者的?些投資情況。

比如篩選:

平均收益率(average_income)>500

投資回報能力(effective_revenue)>0.8

5、NFT分析進階

根據上述分析，對NFT屬性特征進行聚合，統計出NFT的相關統計指標，為NFT選購者提供數據參考。

屬性相關字段：

NFT相關字段：

TODO

上文只結合市場數據進行了簡要的分析，還有很多待分析維度

虧損出售是在什么時間段進行拋售的，是否存在恐慌盤情況，是否是風險期?虧損出售的nft是否存在價值被低估的情況?

高收益者比較傾向于選擇擁有哪些屬性的nft?

大量買進的交易者最后的營收情況如何?

有哪些持有者賣出的NFT最后呈現出較大的潛力?平均收益率最高的持有者所買NFT有何特點?

總結

根據對退化猿NFT系列的分析，可以發現，最終交易的價格、稀有度、流通性都存在非常強的相關性，?定程度上會影響最終的成交價格，對NFT的選購有?定的參考意義，但是影響NFT價格的因素很多，若要得到?個合理的NFT估值，除了交易數數據外，還需要結合幣價市場波動、社交媒體數據、社區輿論數據等數據，并構建實時的NFT估價模型，實時性預測和監控價格趨勢，降低持倉風險。

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