У відміну від функціональних токенів, NFT-токени не мають цін в реальному часі через їх невзаємозамінність та неліквідність. Ціни зазвичай посилаються на початкову ціну, яка не має деталізації на рівні товару. Це ускладнює встановлення ціни на NFT-токени, які не мають початкової вартості, для торгівлі чи кредитування.

Конкретно, в цих додатках:

• Як довідкова ціна для угод між однолицевими учасниками
• Розрахунок особистих або інституційних портфельних оцінок NFT
• Позика NFT, фракціонування та інші застосування NFTfi

На рівні товару відсутній достовірно нейтральний та справедливий ціновий рівень.

Багато додатків намагаються забезпечувати послуги ціноутворення за допомогою моделей машинного навчання, але складність і відсутність прозорості ускладнюють здобуття довіри та консенсусу.

Ця стаття намагається надати цінову динаміку NFT в реальному часі за допомогою простого та зрозумілого алгоритму. Вона також пропонує механізм оракулу для зацікавлених сторін участі у справедливому виявленні цін. Вона дотримується принципів достовірна нейтральність 5з мінімальним об'єктивними даними та простими, зрозумілими та надійними моделями для простого впровадження.

Преміум-модель

Через спостереження за великою кількістю даних про транзакції з великими біржовими NFT, ми встановили, що вартість ознак приблизно постійна відносно мінімальної ціни. Коли мінімальна ціна піднімається та падає, абсолютний преміум кожної ознаки буде відповідно коливатися, але відношення до мінімальної ціни залишається стабільним. Це означає, що відносини між преміумами ознак залишаються стабільними. Ми називаємо преміум за ознакою NFT над мінімальною ціною як преміум за ознакою. Таким чином, ми припускаємо:

• Вартість NFT може бути розкладена на вбудовану вартість самої колекції та суму всіх премій за риси.
• Відношення премії за ознаку до мінімальної ціни в значній мірі є постійним протягом певного періоду часу.

Таким чином, ми запропонуємо Преміальну модель. Основна формула, що лежить в основі Преміальної моделі, виражена як:

Тут:

• Орієнтовна ціна: Прогнозоване значення NFT.
• Мінімальна ціна: Найнижча ціна, за якою в даний момент пропонується до продажу NFT в певній колекції на ринку.
• Перехоплення: Це можна вважати коригуванням базової ціни підлоги. Оскільки базове значення NFT, за виключенням рис, повинно бути між ціною підлоги та кращою пропозицією, перехоплення зазвичай є дуже невеликою від'ємною сумою.
• Базове значення: Це представляє базове значення NFT у колекції, не пов'язане з конкретними ознаками, похідне від початкової ціни й впливом перехоплення. Математично це може бути представлено як:

• Вага ознаки: Це коефіцієнти, які призначаються кожній ознаці, щоб визначити, наскільки ця ознака впливає на ціну NFT. Кожна ознака вносить відповідний внесок у розрахунок ціни на основі того, як вона оцінюється в порівнянні з підтримувальною ціною.
• Премія за ознакою: Додаткові значення, що приписуються конкретним ознакам NFT. Вони є продуктом підлогової ціни та відповідних значень ваг ознак.

Після простого перетворення (1) дає

Оцінки

Ми використовували:

• всі реальні дані транзакцій on-chain протягом двох років як навчальні дані
• чи дані операцій були в циклі як критерій ідентифікації прання торгівлі
• найнижча цінова пропозиція на opensea, blur, та looksrare як підлогова ціна
• Лассо регресія як модель регресії

навчати окрему модель для кожної колекції.

Кожен раз, коли відбувається транзакція, ми фіксуємо ціну продажу на ланцюжку, а також прогнозовану ціну моделі на той момент. Ми склали останні 100 транзакцій і обчислили середню точність. Ми протестували модель на колекціях блакитних фішок та використалиСередня абсолютна відсоткова похибка (MAPE) як оціночний показник. Ось результат тесту.

Той факт, що вибраний часовий діапазон для навчальних даних охоплює два роки, і високий рівень точності досягається на останніх 100 транзакціях, свідчить про те, що припущення, що середній преміальний відсоток між різними ознаками добре відображає значення, справедливе для більшості колекцій блакитних фішок.

Наступний список - це ваги ознак для ознакХутрозі збіркиBAYC.

Можна побачити, що ваги рис найцінніших, Solid Gold Fur та Trippy Fur, становлять відповідно 9,3 рази та 3,3 рази мінімальної ціни, що значно вище, ніж всі інші ваги, в той час як багато звичайних рис мають вагу 0. Ці результати дуже узгоджуються з нашим розумінням вартості рис.

Через низьку ліквідність рідкісних NFT та недостатній обсяг зібраних даних наразі неможливо надати точні дані щодо рідкісних NFT. Однак ми можемо навести конкретний приклад для пояснення.

1370×1082 115 KB

15 жовтня 2023 року,транзакціяВідбулася продаж Cryptopunks #8998. Ціна транзакції склала 57 ETH, а мінімальна ціна на той час становила 44,95 ETH. Ми зафіксували вагу рис #8998 на той момент наступним чином:

• Аксесуари Фіолетове Волосся: 0.15931
• Додатковий клоунський ніс: 0.02458
• Додатковий насуплений: 0
• Стать Чоловіча: 0.05595

Перехоплення Криптопанксів було -0,03270.

Таким чином, оцінку можна розрахувати з:

Це близько до ціни угоди, з помилкою не більше 5%.

Проте не всі рідкісні NFT можуть бути оцінені так точно. Через невизначену вартість люди часто переоцінюють або недооцінюють, коли вказують ціни на рідкісні NFT, що вводить упередженість, яка об'єктивно існує. Тому, незалежно від того, як розроблено алгоритм ціноутворення NFT, завжди існує верхня межа точності.

Однак з вищевказаних даних ми бачимо, що премії за ознаками, розраховані за допомогою цього алгоритму, значні з двох аспектів:

• Значення рідкісних рис відрізняється від звичайних.
• Процес диференціації цих премій є прозорим, заснованим на фактичних даних і достовірно нейтральним.

NFT Ціновий Оракул

Незважаючи на те, що алгоритм прагне бути максимально достовірно нейтральним, деякі проблеми залишаються:

• Ціни поза ланцюжком не можуть бути використані для транзакцій у ланцюжку.
• Один централізований вузол створює ризики маніпуляцій.
• Важко досягти консенсусу щодо алгоритму визначення пранка торгівлі для тренувальних даних і потребує механізму підтвердження консенсусу.

Для забезпечення вірогідно нейтральної цінової інформації на ланцюгу, яка стійка до централізованого маніпулювання, ми розробляємо механізм оракула для досягнення консенсусу.

1628×652 119 КБ

Вона складається з децентралізованої мережі вузлів:

• Вузли учасників: Кожен вузол отримує навчальні дані з транзакцій на ланцюжку, обчислює ваги ознак за допомогою алгоритму з відкритим вихідним кодом та надсилає їх оракульним вузлам, утворюючи Децентралізовані мережі оракулів. Кожен вузол може вибрати різний:
  • Лінійні моделі—такі як наївна лінійна регресія, лассо регресія, рідж регресія, тощо. Ласо регресіярекомендується, оскільки воно може зменшити вагу неважливих рис до нуля.
  • Алгоритми для ідентифікації прання торгівлі.
  • Історія транзакцій протягом відповідного періоду часу. Чим більше змінюються ваги рис колекції, тим коротший має бути період часу для історії транзакцій. Однак короткий період часу є більш шкідливим для точності, тому це компроміс. Для загального випадку рекомендується використовувати всі історичні транзакції.
• Контракт цінового оракула: Він працює в два кроки:
  • Перевірте всі повернені ваги ознак, взявши медіану або середнє значення після видалення викидів. Оскільки значення ознак є відносно стабільними, ваги не повинні сильно відрізнятися, тримаючи відхилення на низькому рівні після перевірки.
  • Коли користувач викликає контракт оракула цін, він спочатку отримує поточну мінімальну ціну через оракул мінімальної ціниа потім розраховує реальний час ціноутворення за формулою (1).
• Користувацький контракт: Передайте адресу контракту та ідентифікатор токена, щоб отримати конкретну ціну токена від контракту оракулу цін

Оскільки співвідношення значень ознак залишаються стабільними з часом, немає потреби в частих оновленнях ваг ознак. Періодичні оновлення ваг від оракульних вузлів, поєднані з поточними підлоговими цінами, забезпечують точні поточні ціни на предмети на рівні NFT.

Однак, якщо ми вирішимо не використовувати цю модель з вагами, а натомість досягнемо консенсусу лише щодо кінцевої згенерованої ціни, чи спрацює вона все одно? Різні моделі ціноутворення можуть мати значний вплив на результати ціноутворення. Той самий рідкісний NFT можна оцінити в 120 ETH або 450 ETH. Взяття середнього або медіани при наявності такого великого зміщення все одно призвело б до величезних помилок. Однак введення ваг може значною мірою гарантувати, що діапазон коливань цін залишається невеликим, і надати логічні пояснення походження ціноутворення.

Сильні сторони

Достовірна нейтральність

Ми наполегливо віримо, що цей процес ціноутворення повинен бути якомога більш об'єктивно нейтральним; в іншому випадку це не може стати консенсусом для всіх торговців NFT. Протягом усього процесу проектування ми намагалися дотримуватися чотирьох основних принципи вірогідної нейтральності 5:

• Не вписуйте конкретних людей або конкретні результати в механізм: уникайте впливу третіх сторін, таких як рідкість або сентиментальна цінність, параметри/ваги виводяться за допомогою лінійної регресії. Це строго ґрунтується на історії транзакцій та використовує лише ціни продажу та мінімальні ціни як вхідні дані під час навчання.
• Відкритий вихідний код та публічно перевірна виконавча діяльність: Лінійні моделі повністю відкриті, а навчання моделі поза ланцюжком та генерація ціни в ланцюжку легко перевіряються.
• Зберігайте простоту: Преміум-модель використовує найпростішу лінійну модель та використовує якнайменше навчальних даних. Розрахунок ціни - це просте сумування. Ціна NFT лінійно залежить від початкової ціни.
• Не змінюйте його занадто часто: Ваги рис не потребують частих змін, що робить його менш схильним до атаки.

Прозорість

Введення ваги рис є важливим. Більшість моделей машинного навчання - це чорні скриньки, які не мають достатньої прозорості, що ускладнює довіру до результатів цін та робить неможливим досягнення консенсусу. Однак введення ваг рис робить ціни легкими для розуміння, надаючи кожному параметру чітке значення: ваги рис представляють співвідношення премії рису до підлогової ціни, а підхоплення виправляє підлогову ціну та надає базове значення для колекції. Ваги рис спільно використовуються для кожної ціни NFT, так само як риси спільно використовуються для кожної NFT.

Обмеження

Незважаючи на його переваги, існують певні обмеження:

• Це не застосовно для швидко змінюючихся значень ознак. Оскільки попередня припущення, що премія за ознакою є приблизно постійним параметром відносно мінімальної ціни, коли значення ознаки змінюється швидко, діапазон коливань значення ознак, розрахований на основі торговельної історії різної тривалості, дуже великий, що зменшує точність моделі. Навіть якщо за допомогою оракула може бути досягнуто нейтральна згода, це все ще компромісне рішення.
• Вразливий до атак з промиванням угод. Модель Преміум ґрунтується на реальних даних про транзакції. Промивання угод спотворює вхідні цінові дані, що призводить до спотворених вихідних цін. Хоча децентралізовані мережі оракулів надають фільтрацію угод з промиванням, це додає невизначеність.
• Це не є повністю бездозвільним. В даний час вузли оракулів потребують перевірки, щоб запобігти Напади Сибіли.

Застосунки

Оракул ціни NFT має численні застосування, особливо в позиках NFT, лізингу, автоматизованих маркетмейкерах (AMM), фракціонуванні та інших застосуваннях NFTfi. Він також може служити надійним джерелом інформації для угод між рівними.

Функція лінійності дозволяє пропорційний фрагментацію. На даний момент NFT AMM або протоколи фрагментації використовують кілька пулів для різних значень NFT, що призводить до фрагментації ліквідності. Зі стабільними відношеннями цін новий підхід до фрагментації може консолідувати цілу колекцію в одному сховищі. У цьому сценарії ERC20 колекції унікально представляє всю колекцію.

Наприклад, у випадку Bored Ape Yacht Club (BAYC):

• Рідкісний NFT #7403, вартістю 104.4 ETH, може бути заставлено в 1044 xBAYC.
• Звичайний NFT #1001, вартістю 25.5 ETH, може бути заставлений у 255 xBAYC.

Коли мінімальна ціна BAYC падає з 25 ETH до 12.5 ETH, вартість 1 xBAYC падає з 0.1 ETH до 0.05 ETH. Але їх відношення вартості залишається незмінним на рівні 1044:255.

Коефіцієнти цін залишаються незмінними, незважаючи на зміни мінімальної ціни, що дозволяє забезпечити справедливу фрагментацію та погашення.

Подяки

Ця робота сильно надихнена двома статтями, написаними @vbuterin. Стаття Довірна нейтральність як принцип-цілеве 5надає нам напрямок у створенні вірогідно нейтральних механізмів. Стаття Що я думаю про Спільнотні нотаткипоказує конкретний приклад проектування алгоритму відповідно до принципів достовірної нейтральності.

Проте ціноутворення NFT відрізняється від Community Notes тим, що, оскільки дані про ціни в торговельних сценаріях повинні бути в реальному часі і мати нульовий ризик маніпуляцій, лише відкриття коду недостатнє для справжньої віридовності. Для досягнення ефективного механізму консенсусу на ланцюжку повинно бути встановлено.

Відмова від відповідальності：

1. Ця стаття була перепринтована з [ Дослідження Ethereum]. Усі авторські права належать оригінальному автору [black71113; yusenzhan]. Якщо є зауваження до цього перевидання, будь ласка, зв'яжіться з Портал Навчаннякоманда, і вони вчасно з цим впораються.
2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Переклади статей на інші мови виконуються командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонено.