虚拟土地、PFP（NFT头像）和游戏资产等 NFT 类别是评估项目和收藏品的常用框架。然而，这些资产的一个较少讨论且有时违反直觉的属性是其在集合中的价格“等级”，以及相同价格等级的资产如何在集合和 NFT 类别中表现。
Gringotts DAO的使命是成为 NFT 持有者获得流动性的一站式商店。随着新的NFT 金融化协议的迅速出现，我们着手评估不同方法在用户寻求流动性的 NFT 类型的背景下的效果。我们没有仅仅关注资产类别，而是研究了所有这些资产共有的属性——它们的价格。
更具体地说，我们试图回答 3 个问题：
NFT 在整个市场的价格分布情况如何？
是否出现了价格分布模式，如果有，它们有多普遍？
从这些分布中，我们如何定义可能使给定 NFT 比其他流动性方法更适合某些流动性方法的价格“等级”？
主要发现之一是集合和 NFT 类别中的项目可能比同一集合中的项目表现得更相似。因此，价格分布分析可以让用户和开发人员更全面地了解在哪里最好地找到流动性，以及金融化方法的潜在市场。
方法
NFTBank是一种算法资产估值产品，它使用机器学习根据类似资产的过去定价来预测 NFT 价格。我们从 NFT 银行提取了超过 3 个月的数据。首先是2021 年 12 月15 日（279 次收藏，约 240 万 NFT，约 370 万 ETH 市值），然后是 2022 年1月13 日（540 次收藏，约 1420 万 NFT，约 890 万 ETH 市值），大多数最近于2022年 2 月27 日（538 个收藏，约 1480 万 NFT，约 650 万 ETH 市值）
本文深入探讨了我们发现的 4 个观察结果：
1.价格分布通常非常集中在集合之间和集合内。
2.价格分布有 5 种主要“形状”，它们似乎与 NFT“类别”（PFP、游戏、虚拟土地等）无关。
3.价格分布形态一般保持不变。对于 75% 的收藏品，价格分布在不同时间点上保持不变。对于那些发生变化的人来说，它是朝着“相关”的形状发展的。
4.对于具有指数衰减和类对数正态分布的集合（60% 的集合），我们可以定义和检查底层、中层和顶层资产的行为。
集中价格分布
在各个系列中，市场集中在前 10 个系列占市值的 60% 以上，（标准化）基尼系数约为 0.9。
在收藏品中，大多数价格分布遵循大多数商品定价接近底价的模式。剩下的几件商品构成了价格范围的大部分，因此对收藏品的市值做出了重大贡献。
标准化价格分布图示例：
探索NFT价格定义：寻找流动性的最佳途径是什么？
在这些图表中，x 轴被分成 100 个相等的部分，因此例如第一个图表（CryptoPunks）表明几乎所有朋克的定价都在全价范围的前 2% 内。
这对于最适合场内项目的 NFT 金融化产品来说是有希望的，例如，像NFTX这样的流动性池可以充当 “ 场内 AMM ”，为 NFT 所有者提供即时流动性，他们可以将场内资产与池进行交易。
具有大量场内物品和可靠价格馈送的集合（那些经常在许多不同的唯一地址之间交易的集合）也可以作为 P2Pool 借贷产品的抵押品。这是因为地板资产通常可以“相同”对待，因此不需要人工评估。一旦插入价格馈送和评估风险的自动化手段，贷款条款就可以自动化。
但是，在上面的示例中，请注意某些集合（例如 VeeFriends 和 Decentraland）不适合这种“模式即地板价”模式。事实上，价格分布模式属于 5 种不同形状之一，这将我们带到下一个观察。
价格分布有五种主要形式
在各个系列中，我们观察到的价格分布形状是：
1) 指数衰减。这些是其大部分商品在地板上定价的收藏品，还有高价商品的长尾。我们抽样的约 40% 的藏品展示了这种概况。示例包括 Cryptopunks、RTFKT Clone X Murakami 和 Mutant Ape Yacht Club
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2)类对数正态分布具有与指数相似的形状，但模式略高于底价。我们抽样的约 20% 的藏品展示了这种概况。示例包括 Bored Ape Yacht Club、Sandbox LAND 和 Decentraland。
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3)对称（或类似正态）分布是指资产高度集中在平均价格附近，两侧逐渐减少。我们抽样的约 5% 的藏品展示了这种概况。示例包括 Anonymice、Blitmap 和 Rollbots。
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4) 多模态分布在更广泛的范围内表现出多个颠簸和尖峰。我们抽样的约 20% 的藏品展示了这种概况。示例包括 VeeFriends、Autoglyphs 和 FLUF 世界。
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5)点分布模式具有上述形状之一，但价格分布在 <0.1 ETH。因为我们将其定义为大致相同的价格，所以我们将这些标记为“点分布”。这种形状是较小帽子系列的共同特征（除了 PVFD，前 100 名系列都没有这种形状）——因此它们起到了过滤器的作用。我们抽样的约 15% 的藏品展示了这种概况。例如 PVFD、Zodiac Capsules 或 PEGZ。
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有趣的是，NFT 类别（PFP、虚拟土地、游戏资产等）与价格分布形状无关。例如，在 Cryptovoxels、Decentraland 和 Somnium Space 中的虚拟土地 NFT 都具有不同的分布（指数分布、对数正态分布（分别在 Jan/Dec 数据中对称）和多模态分布）。
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价格分布很可能是集合本身固有特征的函数，而不是它所属的 NFT 类别。对于土地，这可能是位置、地块大小、人流量（创收潜力）、已经建成并因此以溢价出售的土地等。
接下来，我们研究了这些价格分布是否随时间而变化。
价格分布（通常）保持不变
由于这里的数据有限（3 个数据点），只有时间才能证明这里的分析是否会持续到未来。再次查看标准化价格，我们可以看到 12 月（灰色）和 1 月（红色）的价格分布通常（但不总是）与 2 月（蓝色）的价格分布一致或至少具有相似的形状。
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在1月份和2月份的数据中都包括的537个藏品中，166个价格分布形状发生了变化(30%)。从1月到12月，我们也看到了类似的比例变化(25%)。这听起来可能很多，但请记住，上面对集合的分布形状的分类有点模糊，因为我们对截止日期并不是太严格。
例如，人们可以区分指数衰减和对数正态：“ 如果模式>底价=>对数正态 ”。看看下面的模式与底价的比率，我们选择了一个更宽松的定义，并允许模式甚至在底价之上10%-20%，因为我们看了拟合的分布来对它们的形状进行分类。
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在此基础上，我们认为指数衰减分布和对数正态分布是“相关的”。
对于观察到价格分布发生变化的情况：
~42%更改为点分布或从点分布更改。点数分布有其他四种形式中的一种，只是价格范围非常窄。
~26%由指数衰减或对数正态变为多峰。这个类的定义也比较柔和，因为我们的发行版通常只有一种模式。我们定义这个形状是为了将像VeeFriends及其几个凹凸(模式)这样的分布与其他形状分开。
~22%是指数衰减到对数正态分布/从对数正态分布(如果我们采用严格的方法，这个数字会高得多)。
~10%的剩余变化均为对称分布，其中对数正态分布占主要份额(6%)。这也是由于对数正态分布和对称分布之间的直线定义相当松散(即这两种形状也是“相关的”)。
