价值从何而来:蓝筹 NFT 稀有度与价格是否相关?

链得得的朋友们
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Apr 04, 2022 链得得的朋友们

摘要: 在NFT的世界里,我们该如何量化这个数字资产的稀有度和其对等的价值?

文章来源:NFTGo  

在很多情况下,人们愿意为稀有物品或独特体验支付溢价。古话说,物以稀为贵,但在NFT的世界里,我们该如何量化这个数字资产的稀有度和其对等的价值?

从纯粹的商业角度来看,许多资产原本不需要任何形式的限制供应,但稀有性的价值将影响消费者需求和市场层面需求的总和,人为进行稀有度和数量设计将产生不同的效果。稀有价值在经济上植根于这样一个概念:资源有限,需求无限,而价格就是表示资源稀缺一个信号。

蓝筹 NFT 的稀有价值可以从以下四点中衡量,一种是 NFT 所在项目本身的稀缺性——每个Collection发行特定的数量,大多为1万个。

第二种是与收藏品总量中其他NFT相比的稀有价值。稀有性与炫耀性“专有感”消费的概念密切相关——NFT 和拥有者的相似度和美学观感,在某种情况下也代表了一种态度和身份的情感价值。比如周杰伦所持有的Azuki和其本身特点的同质性。

第三是 NFT 的稀缺效应所带来的使用价值,或者说是溢价,包括买卖 NFT 的乐趣,在新领域 GameFi 和元宇宙中的多种应用和延伸。

第四个是获取难度或时间价值。稀缺性价值同时反映了社区维护成本。比如一些社区PASS的运维成本增长就会反映在价格上,形成一个闭环飞轮。

那么,其中稀有度是否是价格的主导影响因子?从1月份以来,虽然市场中 NFT 的整体交易量有所下滑,但前期市场共识下的蓝筹项目依旧因其稀缺性而价格上升,反映了消费者对顶级资产的积极预期。

我们可以通过数据量化NFT价格与稀有度之间的内在相关性,从而探索出可能的规律和模式。我们选取了六个各有特点的蓝筹项目,评估NFT稀有度对其价格的影响。

TL; DR

  • 稀有NFT的持有者所拥有的定价权比普通NFT持有者高了不止10倍。

  • 与人们的普遍认知“稀有NFT更贵”相反,稀有度对价格的影响并不完全呈正相关。

  • 稀有度的影响力有时会让度给美学价值、社群共识等其他相对于稀有度更加隐性的因子。

  • 即使Medium NFT在市场中较Bottom NFT的稀有度排名更高,但二者的市场价格分层效应并不明显。而Top NFT的价值远超于Medium NFT。

  • 列举的6个项目中,Doodles稀有度与价格的相关性最强,而BAYC显然还存在其他影响价格的变量。

Note: 根据稀有度不同,我们把NFT分成了四组,x表示NFT的稀有程度:90 ≤ x ≤ 100: Legendary70 ≤ x < 90: Rare40 ≤ x < 70: Classic0 ≤ x < 40: Normal

售价最高的NFT,是稀有度最高的吗?

不同 NFT 的价格受稀有度的影响不尽相同,下图是各收藏品中售价排名前十的NFT的稀有程度,以及其在二级市场上的总流通时间。

各蓝筹 Collection 中售价前十 NFT 的稀有度分布,来源:NFTGo.io

大部分场景下,很多人会通过各类工具查找稀有度。然而,除了收藏价值以外,NFT的其他价值会在很大程度上稀释稀有度对于价格的影响。稀有度的影响力有时会让度给美学价值、社群共识等其他更加隐性的因子。

CryptoPunks的市场定位更偏向于OG NFT项目,其作为第一个NFT项目的收藏价值不言而喻,而稀有度在收藏体验中无疑是极其重要的增味剂。而对于BAYC而言,尽管其也是一个非常经典、较为早期的蓝筹NFT,但是其项目背后的社群和商业体系撑起了NFT的部分其他价值,从而分散了稀有度对其价格的影响力。售价前十的NFT中传说级稀有度的占比相对于CryptoPunks出现了明显减少。

所以,从不同的项目定位这个因素来看,售价最高的NFT并不一定是稀有度最高的。

稀有度是否影响价格分层?

通过对比两种稀有度不同的NFT的数据——最常见的Normal和最稀有的Legendary(分别是后40%以及前10%),我们可以看出稀有度在不同收藏品中影响程度不一。对PFP项目,总体来说,稀有度越高,价格越高,拥有 1/1 top trait的NFT往往拥有较高售价。从下图中我们可以看出,在 Cryptopunks 和 Doodles 项目中,稀有度的巨大差异使 NFT平均价格的飙升。而对BAYC来说,显然,稀有度并没有很明显的价格分层,稀有度并不能代表和反映 NFT 本身的核心价值。

基于稀有度排名的NFT平均售价(以美元为单位);来源:NFTGo.io 

头部和长尾效应

在比较最高和最低稀有度价格分层差距后,还有一个用户时常会遇到的问题,如果无法负担前10%稀有度的高价 NFT,那么后90%的稀有度区间中的NFT,该如何选择呢?我们去除前10%的高稀有度的NFT,在相对较低稀有度 NFT 中进一步分析。

通过收集当下稀有度排名在2000至4000的NFT作为数据集(列为Medium NFT),并将其与排名4000以外的NFT进行价格对比(列为Bottom NFT)。很多人都会认为,Medium NFT比Bottom NFT含有更加稀有的NFT,显然它的价格也应该更高,结果真的是如此吗?下图是两类NFT的平均售价(美元)

不同稀有度排名NFT的平均售价(美元);来源:NFTGo.io

我们可以看到,稀有度排名较高的NFT与排名较低的NFT之间有一条很清楚的分界线。为了研究高稀有度的作用,我们将稀有度为Legendary的NFT加入进来,选取排名在2千以内的NFT(称为Top NFT),下图显示了每一组NFT的平均价格(美元):

来源:NFTGo.io

我们不难发现,即使Medium NFT在市场中较Bottom NFT的地位更高,但二者的市场价格分层效应并不明显。另一方面,虽然Medium NFT在市场上较为稀有,但Top NFT的价值还是要远超Medium NFT。显然,一种“头部效应”影响着NFT的价格。

市场上有多种多样的交易行为,我们常常听到扫地板、有收集头部,收集1/1 trait,但是对于收集腰部的相关说法却很少见。即便是对于稀有度和打金关联的一些GameFi玩法的项目,收集中等稀有度的NFT相对另外两种策略也显得并不是很经济。因此,处于心理和经济性上的一些原因,稀有度对于价格的影响在腰部存在着一定的“失灵”。

哪组NFT的相关性最大?

为了进一步印证稀有度和价格的关联,我们也选用了z-score标准化及标准差和皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)对Collection的售价进行了分析。一方面衡量数据偏离其所在数据集平均数的大小,同时评估NFT收藏品价格的多样性,从而理解卖家如何推动市场。

皮尔逊相关(Pearson Correlation)

其中,x表示稀有程度,y表示最新售价。只有当每个数据集都是正态分布时,皮尔逊相关(Pearson Correlation)才成立,而NFT数据连近似正态也不是,通常更多是非正态的。为了评估两个数据集的分布(NFT稀有度和最新价格),我们统计了六组收藏品样本的NFT稀有度和价格,如下:

NFT收藏品的稀有度和价格分布;来源:NFTGo.io

通过上图,我们不难发现,尽管某些收藏品,例如BAYC,呈现出正态分布,但在价格方面,NFT收藏的数据分布仍然是非正态的,这也意味着稀有度对价格的影响较小。在价格数据集呈现非正态的情况下,我们用QQ-plot method来检验数据是否符合正态分布。将NFT价格与正态分布进行比较——图上的红线代表符合正态分布的数据,点代表真实的数据。

NFT价格的QQ-plot;来源:NFTGo.io

我们观察到,数据集中有一部分是符合正态分布的,但我们选择分析方法时,必须要考虑到收藏品中的所有异常值。一般来说,NFT价格倾向于非正态分布,一些研究证实,也正是这种倾向导致了皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)的估计值出现了误差。

非正态分布导致相关系数膨胀了+0.14,同时我们选用了一种更加稳健的方式进行验证——斯皮尔曼相关(Spearman Correlation)对稀有度与价格相关的估测要相对保守,下面是斯皮尔曼相关(Spearman Correlation)的简化公式。

Spearman Correlation

该式的结果是一个介于-1到1之间的值,表示关系完全为正或完全为负,这个数值越接近0,则表示相关性越呈现出非负相关。斯皮尔曼相关(Spearman Correlation)在不同收藏品之间变化很大,根据计算结果显示,某些收藏品稀有度与价格的相关性很小,也就是说还存在其他变量,而某些收藏品的稀有度与价格是显著相关的。下图显示了皮尔逊相关(Pearson Correlation)和斯皮尔曼相关(Spearman Correlation)分析结果的差异。

皮尔逊相关和斯皮尔曼相关的差异;来源:NFTGo.io

研究结果表明,斯皮尔曼算法所产生的误差较小,而在使用皮尔逊相关时,由于非正态分布的存在,所有收藏品的估计结果都出现了过大或过小的情况。

最终的统计结果表明,在列举研究的6个项目中,Doodles稀有度与价格的相关性最强,而BAYC显然还存在其他影响价格的变量,也许这就是BAYC成为史上最成功NFT项目之一的原因所在,除了一只稀有的猴子,人们还看重BAYC所带来的其他更加有价值的东西。

价格由社区定义还是稀有度定义?

就像是Panini NBA球星卡,稀有游戏卡牌,当一类收藏品的玩家群体数量足够多的时候就会产生价格分层。NFT 也是如此,但 NFT 价格分层不仅有稀有度单个影响因子。更多或许是由社区定义。比如mfer,比如StartCatchers,里面有不同的Dynamic Traits,社区会定义3个dynamic traits >2个>1个>全都静止。再者,mfers的项目价值点在于其背后的文化共识,NFT形象让众多的持有者都仿佛看见了自己,引起共鸣。稀有度对价格的影响力被极大的稀释了,取而代之的是美学上的共鸣以及社区共识。此外,NFT 价格也和名人效应相关,一些和名人相关联的Trait NFT售价会高于平均值。比如,很多人会选择买和周杰伦持有Azuki相同Trait的NFT,从而推高这类NFT的价格。

由此可见,在发行 NFT 上,项目方也需要有很多构思。社区通过打造出更多玩法意味着更容易宣传以及增加流通量,PFP 项目图片中蕴藏的玩法(或噱头)是其中需要考虑的一环。另一方面,对于那些打算做 NFT估值工具的项目方来说,需要了解 NFT 价值由多种因素决定和影响。PFP 项目通过合作和meme传播,在拓展自身影响力的同时,重新定义稀有度,隐性提升 NFT 售价。

结论

通过构建数据分析机制,我们探究了NFT稀有度与价格的相关性,量化分析了NFT定价权,重新评估稀有度对价格的影响。同时,需要注意,由于持有时间不同,以及购买者买入时间的差异,在价格和稀有度分析下也存在着一定偏差和变量。此外,我们基于二级市场流通时间、项目活动及差异性等动态因素,针对不同藏品系列的特性进行了进一步分析,帮助投资者更好地规划NFT市场的投资策略及收益预期。

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