虚似土地资源、PFP（NFT头像图片）游戏资产等 NFT 类型是分析新项目和藏品的常见架构。殊不知，这种资产的一个较少探讨且有时候违背判断力的特性是其在集合中的价格“级别”，及其同样价格级别的资产怎样在集合和 NFT 类型中主要表现。
Gringotts DAO的任务是变成 NFT 持有人得到流动性的一站式店铺。伴随着新的NFT 金融业化协议书的快速发生，大家下手评定不一样方式在客户寻找流动性的 NFT 种类的情况下的实际效果。大家沒有只是关心资产类型，反而是科学研究了全部这种资产一共有的特性——他们的价格。
更具体地说，大家尝试回应 3 个问题：
NFT 在所有行业市场的价格分布状况怎样？
是不是发生了价格分布方式，如果有，他们有多广泛？
从这种分布中，大家怎样界定很有可能使给出 NFT 比别的流动性方式更合适一些流动性方式的价格“级别”？
关键发觉之一是集合和 NFT 类型中的新项目很有可能比同一集合中的工程主要表现得更类似。因而，价格分布剖析可以让客户和开发者更全方位地掌握在哪儿最好是地寻找流动性，及其金融业化方式的潜在的销售市场。
方式
NFTBank是一种优化算法资产估价商品，它应用人工神经网络依据相近资产的以往标价来预测分析 NFT 价格。大家从 NFT 金融机构获取了超出 3 个月的数据信息。最先是2021 年 12 月15 日（279 次个人收藏，约 240 万 NFT，约 370 万 ETH 总市值），随后是 2022 年1月13 日（540 次个人收藏，约 1420 万 NFT，约 890 万 ETH 总市值），大部分近期于2022年 2 月27 日（538 个个人收藏，约 1480 万 NFT，约 650 万 ETH 总市值）
文中深入分析了大家发觉的 4 个观查結果：
1.价格分布通常十分集中化在集合中间和集合内。
2.价格分布有 5 种关键“样子”，他们好像与 NFT“类型”（PFP、手机游戏、虚似土地资源等）不相干。
3.价格分布形状一般不变。针对 75% 的藏品，价格分布在不一样时间点上不变。针对这些产生变化的人而言，它是向着“有关”的样子发展趋势的。
4.针对具备指数值损耗和类多数正态分布分布的集合（60% 的集合），我们可以界定和查验最底层、中高层和高层资产的个人行为。
集中化价格分布
在每个系列产品中，销售市场集中化在前 10 个系列产品占总市值的 60% 以上，（规范化）基尼指数约为 0.9。
在藏品中，大部分价格分布遵循大多数产品标价贴近成本价的方式。剩余的几个产品组成了价格范畴的绝大多数，因而对藏品的估值做到了杰出贡献。
规范化价格分布图示例：
在这种数据图表中，x 轴被分为 100 个相同的一部分，因而例如第一个数据图表（CryptoPunks）说明几乎全部朋克风的标价都是在全票价范畴的前 2% 内。
这针对最合适内场新项目的 NFT 金融业化商品而言是有期待的，例如，像NFTX那样的流动性池可以当做 “ 内场 AMM ”，为 NFT 使用者给予及时流动性，她们可以将内场资产与池交易。
具备很多内场物件和靠谱价格馈送的集合（这些常常在很多不一样的唯一详细地址中间买卖的集合）还可以做为 P2Pool 借款设备的抵押物。这是由于木地板资产通常可以“同样”看待，因而不用人力评定。一旦插进价格馈送和评定安全风险的自动化技术方式，借款条文就可以自动化技术。
可是，在上面的示例中，一定要注意一些集合（例如 VeeFriends 和 Decentraland）不适宜这类“方式即木地板价”方式。实际上，价格分布方式归属于 5 种不一样样子之一，这将人们送到下一个观查。
价格分布有五种关键方式
在每个系列产品中，大家留意到的价格分布样子是：
1) 指数值损耗。这种是其绝大多数产品在地砖上标价的藏品，也有高价位产品的长尾关键词。大家取样的约 40% 的藏品展现了这类概述。示例包含 Cryptopunks、RTFKT Clone X Murakami 和 Mutant Ape Yacht Club
2)类多数正态分布分布具备与指数值类似的样子，但方式稍高于成本价。大家取样的约 20% 的藏品展现了这类概述。示例包含 Bored Ape Yacht Club、Sandbox LAND 和 Decentraland。
3)对称性（或相近正态分布）分布就是指资产集中精力在均值价格周边，两边慢慢降低。大家取样的约 5% 的藏品展现了这类概述。示例包含 Anonymice、Blitmap 和 Rollbots。
4) 多模态分布在更普遍的范畴内呈现出好几个很颠和顶峰。大家取样的约 20% 的藏品展现了这类概述。示例包含 VeeFriends、Autoglyphs 和 FLUF 全球。
5) 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。
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）。
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。
