原文:Show me the Liquidity: Evaluating NFT Financialization Methods
翻译:团长(https://twitter.com/quentangle_)
在DeFi诞生之前,用户获取加密资产的唯一途径是通过ICO、OTC交易或具有严格上市要求的中心化交易所。对于大多数在ICO热潮中推出的同质化(ERC-20)代币来说,市场的流动性很差。随后,DeFi协议的出现,减少了长尾代币的流动性时间,导致我们今天在同质化代币市场上看到了活跃的交易、借贷和杠杆活动。
就像过去的同质化资产一样,我们可以期待DeFi协议也能为NFT的长尾部分解锁流动性。我们之前写过为什么NFT金融化很重要,并概述了位于NFT和DeFi交集的协议的早期例子。不到一年后,我们现在有一套金融化协议可以玩玩了。更重要的是,我们也可以开始开发框架,以评估每个流动性机制对不同 “类型”的NFT的优点。
NFT金融化一览 — 2022年2月
**每种流动性机制都有取舍之处,使其更适合具有某些属性的NFT,而不是所有。**NFT的独特性和不同属性给流动性来源带来了新的挑战。有些有实用性,有些只是地位的象征。有些在收藏品中有许多 “类别”或 “稀有等级”,有些则完全是独一无二的。在评估如何为一个给定的NFT找到最好的流动性时,值得定义不同NFT的属性,并将这些属性映射到最有意义的流动性方法。
一个NFT的定价属性,以及它在藏品中的价格层级,比它属于哪个NFT “类别”更能让人了解适当的流动性方法。对NFT进行分类的一个常见方法是它们的表现形式。例如,作为虚拟土地、PFP、游戏资产、域名、音乐和艺术品。然而,在评估流动性方法时,这些类别可能只提供了部分情况,因为不同收藏品和NFT类别的项目可能比同一收藏品内的项目表现得更相似。相反,与价格有关的属性是关键。
在这篇文章中,我将:
用户通过交易市场进行铸造挂单和简单的销售或拍卖机制找到NFT的买家和卖家。交易市场可以是通用的(Opensea, Rarible),也可以是专业化的(例如,艺术品的SuperRare,音乐的Catalog,虚拟土地的Parcel)。交易市场拥有大量的列表和出价订单,是用户购买和出售NFT的最直观的方式。然而,如果没有一个活跃的市场参与者或公关/营销努力,市场的长尾资产的结局就是流动性不足。
在做NFT的估值方面,销售机制也是一种相对来说资金效率不高的方法。必须花费其价值的100%来实现价格发现,而且所有者必须与他们的资产永久分离。
拍卖为创作者带来了丰厚的利润,也是为1/1艺术品或收藏品(“圣杯”)等资产获得流动性的好方法。虽然高调的竞价战在将NFT出圈上发挥了不小的作用,但作为价格发现的手段,拍卖的资本效率甚至低于市场销售,因为它们要求竞标者锁定资本。多个竞标者的资本锁定最终总是高于或等于资产的最终售价。
在卖家方面,拍卖通常需要与潜在的买家进行预先谈判,或进行广泛的营销工作,以引起对销售的关注。如果没有潜在的买家已经在争夺NFT,那么最终变现的时间可能会非常长。
像Genie和Gem这样的聚合器从不同的市场上获取流动性,并拥有更大的订单簿,因此有可能比单一的孤立市场提供更好的流动性时间。用户还可以在一次交易中跨市场批量交易。
Genie上的跨市场订单
聚合器对于流动性分散到不同市场上的收藏品最为有用。例如,加密艺术家,通常在多个艺术市场上都有存在。事实上,与其他NFT类别相比,艺术市场拥有最高的用户跨钱包活动,这表明用户尽管在市场上关注艺术家,但相对来说是不分平台的。聚合器可以发挥作用,让用户在不同的艺术市场上浏览艺术家的作品。
Source: Nonfungible.com
NFT-抵押贷款协议主要有两种取向,有互补的权衡。
在像NFTfi和Arcade这样的P2Peer借贷协议中,贷款人和借款人以点对点的方式就贷款条款(期限、贷款与价值比率和年利率)达成协议。由于匹配过程是手动的(各方需要就条款达成一致,借款人需要批准贷款提议),因此资金周转时间可能很慢。这里的好处是,贷款条款可以在每个用户的基础上进行定制,而不需要依赖价格预言机。这对没有可靠价格来源的项目是很有用的,并且需要专门的知识来进行估值。
在NFTfi上申请贷款
这里有空间让具有白手套估价能力的承销商DAO来提供知情的、有利的贷款条款。Gringotts是一个由NFT收集者、交易员和分析师组成的社区,通过NFTfi汇集资金发放贷款。在其第一季中,DAO利用其集体的专业知识来定义估值模型,并通过自动和手动贷款策略进行部署。MetaStreet正在借贷协议的基础上建立基础设施,以实现更有效的资本聚集和风险转移,从传统的证券化市场获得灵感。
在JPEG’d和DeFrag等P2Protocol借贷解决方案中,出借人可以不定期地向协议提供流动性,然后协议自动将资本分配给为其NFT提供抵押的借款人。
与P2Peer不同,P2Protocol借贷可以提供即时的流动性,因为该协议负责匹配过程。然而,这意味着他们必须依靠价格预言机来实现贷款条款的自动化。因此,符合条件的抵押品将被限制在具有可靠的价格反馈(那些已经流动的)或可量化的属性,使估值可以通过算法来确定的集合。
Taker采取了一种混合方法,将同行评估纳入他们的协议。流动性提供者可以在Taker上形成或加入一个 “策展人Curator DAO”,对资产进行集体评估。这可以作为一种定价机制,反馈到借贷活动中,为具有最高资产评估价值的借款人提供即时的流动性。
由NFT支持的借贷的好处是,债务头寸也可以表示为NFT,然后可以插入其他金融化协议。例如,NFTfi承兑汇票可以被进一步放大或用于其他对冲策略。
但重要的是要考虑到贷款与价值比率总是低于100%(通常是50%),而且年利率可能很高,这取决于贷款人或协议所确定的抵押品的风险状况(高风险资产为60–80%,而NFTfi上的蓝筹股为18–25%)。
流动性池可以个人将类似的NFT存入一个池中,铸造一个衍生的可替换代币,可以在任何时候用来赎回池中的任何资产。像NFTX和NFT20这样的NFT-LP协议有效地成为建立在流动性池之上的 “相似”资产组的市场。
地板FLoor项目是此类协议的参与者,但理论上,人们可以根据集合的某些特征创建流动性池,其中非底层项目可以被归入特征 “类别classes”。只要有足够的供应,一个类别中的物品可以被视为可以相互替换的。买家可以提出购买任何具有该特定特征的资产。任何非底价或价格过高的 “类别”资产将被仲裁出池,实现价格发现。
NFTX上的Azuki Vault。所有物品共享相同的立即购买价格
流动性协议不需要为特定的NFT寻找买家,而是将买家池开放给那些想要收购同一类别的任何NFT的人,提供比普通市场销售更快的流动性时间。此外,虽然有代表性的ERC-20代币(如NFTX的vToken)可以以任何数量进行交易,但单个NFT实际上并不是零碎的,只要有一个完整的vToken,就可以从池中赎回一个,避免了零碎的多个所有者的治理开销。
就像借贷协议一样,在NFT-AMMs之上也有建立服务的空间。FloorDAO是NFTX之上的一个去中心化的做市商。通过Olympus式的绑定,它 “扫荡”社区投票的蓝筹项目,为集合创造深度流动性。这种流动性允许交易者即时购买、出售和交换资产,而DEX的交易费和NFTX的金库费则流回DAO金库。
碎片化涉及将一个NFT “分割”成多个部分/碎片,然后可以作为同质化的代币进行交易(例如,1个NFT变成10,000个可替代的代币)。通过降低收购NFT一部分的价格,更多的买家可以接触到该资产及其上升空间,而不必购买整块。碎片允许与其他DeFi协议的组合,并可以通过买断条款获得公平市场价值的溢价。
这种方法的局限性在于需要创建新的市场,并为每一个NFT提供流动性,或者最近为一揽子NFT提供流动性。这引入了围绕所有权和治理开销的复杂性,使这种方法更适合于高价值的作品,而对低价值/地板资产则不太有用。
可组合性可以在此基础上建立应用。PartyBid — 使用Fractional.Art智能合约构建 — 是一个众筹平台,使陌生人能够汇集资本并集体竞标NFTs。如果拍卖获胜,资本贡献者会根据他们的贡献额按比例获得碎片代币。
Zombie Punk拍卖会在PartyBid上被众人以1202ETH的价格赢得。每个贡献者都按比例发放了Fractional NFT分数代币的份额。
Szns采取了另一种方法,使社区能够创建轻量级的策展 curation DAO,集体管理碎片化的NFT篮子 — 称为 “专辑Album”。专辑Album DAO为每个社区启动类似的参数,并可以定义他们自己的买断、NFT管理、代币分配等任意行为的过程。
出租/借出协议允许用户出租他们的NFT,以换取稳定的费用(Twitter PFP租赁)或未来的收入(YGG将Axies借给新玩家,以换取未来在Axie Infinity赚取的SLP)。虽然reNFT和Rentable更普遍,但也有针对特定NFT类别的专门租赁平台的空间(例如Double用于游戏资产,Landworks用于虚拟土地),以实现特定行业的使用案例。例如,Landworks使租赁者能够将资金集中起来,为大型活动租赁相邻的地块。
虽然通常只能让NFT所有者获得其资产价值的一小部分,但对于那些不想与他们的资产分离的收藏家来说,这是一个很好的选择,可以从闲置的NFT上获得收益。对于低速度、高价值的资产,租赁是一个有价值的额外需求和流动性来源。
Landworks上的Decentraland地块可供出租
在我们将NFTs映射到其流动性方法之前,值得讨论的是2种新兴的价格发现解决方案,并将它们映射到NFT的价格属性。
算法
尽管经常提到NFTs的独特性,但收藏品市场通常是根据可量化的属性来定价的,如特征的稀有性(Alien Punks)。在这些情况下,定价可以简单地根据历史销售数据进行计算。NFTBank使用机器学习,根据过去类似资产的定价来预测资产的价格。
NFTBank上的算法组合估值
这是一种更具资本效率的价格发现手段,因为开发定价模型的固定成本会随着时间的推移在许多资产上摊销。然而,鉴于顶级项目(“圣杯grails”)的可用数据量相对较少,这种方法可能在可预见的未来对收藏品中的流动项目最有用(地板、中级)。数据驱动的方法对那些主观定价的物品也不太有用,比如1/1艺术品,对于这些物品,加密经济激励的评估协议可能更适合。
同行预测或基于评估的方法
同行预测激励参与者诚实地回答关于资产估价的问题。在其第一个版本中,Upshot使NFT所有者能够将他们的资产进行估值,并反过来激励个人使用众包的方式对其进行评估*。Abacus提供了另一种方式,让卖家发现他们的NFT的现货价格,而不必放弃其资产的所有权,为交易者创造一个流动的市场来猜测NFT池的价值。
与算法方法一样,通过同行预测的估值成本在大量的资产中被摊销。
考虑到这些取舍,我们可以推导出一个简单的心理模型,用于具有一定价格属性的NFT的适当价格发现方法。
一个粗略的框架来考虑一个系列中的NFT,就是它们所处的价格 “层级”。通过设置相对于底限的价格界限,我们可以绘制出整个收藏品的价格分布图。
地板Floors。地板项目通常占了一个收藏品的大部分,并且行为同质化,这使得它们特别适合于流动性池,它有效地充当了 “底层AMM”,通过它,用户可以从底层资产的交易活动中获得收益,并且与其他层级相比享受最深的流动性。我们在此将地板项目定义为地板价格对地板价格*1.4
中级。收藏品中的中级NFT可能具有使其比地板更有价值的属性,但不是收藏品中最有价值的项目。在下图中,我们将这个层级定义为价格在地板价*1.4和地板价*2.5之间的项目。
顶级。顶级物品(“圣杯grails”)可以包括一般的蓝筹收藏品(如Fidenzas、Autoglyphs、CryptoPunks),或著名加密艺术家令人垂涎的作品(如X_COPY、Beeple、Hackatao)。但就我们这里的目的而言,它们是任何收藏品中最稀有的,通常是最抢手的物品。例如, Alien Punks, Black Suit Board Apes, and Matrix CrypToadz。我们在这里将grails定义为地板价*2.5及以上。
以下是基于NFTBank的数据拉动,从12/15/2021和01/15/2022:前者包含279个集合,共有240万个NFT,评估为370万ETH的市值。后者有540个集合,约14.2百万个NFT,估计有8.9百万个ETH。
*价格是由NFTBank算法估计的。数据是在2022年1月15日提取的,包含了540个集合的约1420万个NFT,总市值为890万ETH。
在整个集合中,我们可以看到,地板(蓝色)占了大部分项目。
# 属于地板(蓝色)、中层(橙色)、高层(绿色)的NFT收藏品的项目份额
当我们看每个价格层的市场份额时,事情变得有点嘈杂。这是因为,藏品中的顶级比地板价高10–1000倍是很常见的,会吞噬藏品的市值。
属于地板(蓝色)、中层(橙色)、高层(绿色)的NFT收藏品的市场份额
虽然乍一看,针对底层物品的金融化协议似乎在可解决的市场中占有最大的份额,但在为中层和高层物品寻找流动性解决方案方面还有很多未开发的价值。
把这些放在一起,我们得出了一个矩阵,提供了一个粗略的心理模型,即根据价格层级、供应和效用,在哪里寻找NFT的流动性。
对上述讨论的总结。将NFT的价格层级与它们最有效的流动性方法相联系。
除了上述金融化项目的发展和采用,我还会留意一些事情:
在这篇文章中,我们定义了价格层级,并为将NFT映射到其最合适的流动性方法的目的,列出了一些有关其市场份额的数据。然而,当涉及到价格数据本身,它是如何分布在集合中的,常见的价格分布模式是什么,以及分布如何随时间变化时,我们只是触及了表面。一篇关于这些主题的更深入的文章正在撰写中。
尽管最近仅以太坊的交易量就超过了450亿美元,但NFTs的潜力仍未被开发。许多人仍然认为NFTs是一个缺乏流动性的资产类别。但是,正如我们在以前的创新浪潮中看到的那样,应用程序的扩散很快就会出现基础设施的浪潮,优化这些应用程序,并在交替的、反应迅速的周期中解锁更复杂的用例。如果说2020–2021年是NFT的繁荣期,那么现在我们即将迎来一个即将到来的基础设施浪潮 — 通过解决流动性问题,这个浪潮将极大地提高我们能够用它们做什么。
如果你正在努力改善NFT的流动性,对这篇文章有反馈,或者想就DeFi和NFT的交叉点进行讨论,请联系我们!
Thanks to Justin McAfee, pet3rpan, Dmitriy Berenzon, Christopher Heymann for ideas and feedback in earlier drafts. Special thanks to Robert Koschig for NFTBank data analysis.
*Upshot后来将重点转移到为那些建立机器学习模型为NFT定价的人建立开发工具,而不是为人的行为的众包鉴定提供平台。