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_BSP

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？

數據：34,000枚ETH從未知錢包轉移到FTX:金色財經報道，Whale Alert數據顯示，34,000枚ETH（約54,117,103美元）從未知錢包轉移到FTX。[2022/9/15 6:58:41]

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；

金色財經挖礦數據播報：ETH今日全網算力上漲1.68%:金色財經報道，據蜘蛛礦池數據顯示：

BTC全網算力162.927EH/s，挖礦難度21.87T，目前區塊高度676022，理論收益0.00000621/T/天。

ETH全網算力459.373TH/s，挖礦難度5898.78T，目前區塊高度12098897，理論收益0.00574965/100MH/天。

BSV全網算力0.576EH/s，挖礦難度0.08T，目前區塊高度679770，理論收益0.00156152/T/天。

BCH全網算力1.418EH/s，挖礦難度0.19，目前區塊高度680082，理論收益0.00063461/T/天。[2021/3/24 19:12:41]

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。

數據：比特幣閃電網節點數量為13142個:據1ML數據，當前比特幣閃電網絡節點數為13142個，過去30天內增加2.33%；通道數量為37482個，過去30天內增加1.8%；網絡容量達到992.78個BTC，過去30天內增加4%。[2020/7/19]

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；

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。

金色財經挖礦數據播報 | BCH今日全網算力上漲6.59%:金色財經報道，據蜘蛛礦池數據顯示：

ETH全網算力184.431TH/s，挖礦難度2339.94，目前區塊高度10170899，理論收益0.00831849/100MH/天。

BTC全網算力98.373EH/s，挖礦難度15.14T，目前區塊高度632407，理論收益0.00000886/T/天。

BSV全網算力2.038EH/s，挖礦難度0.28T，目前區塊高度637256，理論收益0.00044170/T/天。

BCH全網算力2.651EH/s，挖礦難度0.37T，目前區塊高度637475，理論收益0.00033951/T/天。[2020/5/31]

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。

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。

每日播報 | Bakkt期貨合約數據一覽:金色財經報道，Bakkt Volume Bot數據顯示，1月7日，Bakkt BTC期貨單日交易量為4823枚BTC，環比上漲44%，交易額為4075萬美元；未平倉量為656萬美元，環比上漲37%。[2020/1/8]

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。

 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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