NFT担保を評価する5つの方法の詳細な分析
原作者：taetaehoho.eth
原題：「Valuing NFTs as Collateral - Overview, Landscape, Pros/Cons》
原文編集：リンチ、チェーンキャッチャー
原作者：原題：「原文編集：リンチ、チェーンキャッチャー私の同僚前に
要約しました
これらのプロトコルの一部を使用して NFT の流動性を生成する方法。
ここで、現時点で最も明白なユースケースであると私が考える NFT 金融化の領域の 1 つである NFT 担保を通じて NFT の流動性を創出することに焦点を当て、プロトコルがこの分野の製品で NFT 担保をどのように評価するかを説明します。そしてそれぞれのアプローチの長所と短所。
最初のレベルのタイトル
原因
貴重なNFTを持っています。売りたくはありませんが、流動性としてその価値に頼りたいと考えています。私にできることは、誰かにNFTの価値を担保にしたローンを書いてもらうことです。 ETH を取得した後は、Defi をプレイしながら Mooncat を維持できます。
このプロセスにおける重要なステップは、担保価値を評価することです。貸し手は、資本を適切に保護でき、債務不履行などのリスクに対して公正な補償が受けられる場合にのみ、流動性を提供します。
借り手が信頼できるかどうかを判断しますが、許可のない匿名の環境ではこれを行うのは困難です
または、担保の価値がユーザーの債務不履行の場合に融資資本を保存するのに十分であることを保証します。
最初のレベルのタイトル
1.P2P
NFT住宅ローンのエコロジー
現在、現場で運用されているプロトコルは 5 つの主要なベクトルを使用して評価を決定しています。
副題
NFTfiが開拓したp2pモデルでは、借り手と貸し手に評価の責任が課されます。このプラットフォームは、参加者が会合し、条件を交渉し、融資を実行できる市場として機能します。概要:
アリスはムーンキャットの流動性を必要としており、それをローンの担保として使用しています。
eth で利回りを得る必要があるボブは、元本、期間、年利を詳細に記載したオフチェーン ローンのオファーを送信します。
アリスが承認するオファーを受け取った場合、融資額をチェーンに転送します。同時に彼女のNFTはロックされ、ETHは彼女のEOA（外部所有アカウント）に転送されます。
すべての評価メカニズムの中で、P2P マーケットは参加者に最大の自由度を与えます。借り手と貸し手は、複数の変数を動的に交渉して、個々のリスク選好度や環境要因に最適に適合させることができます。たとえば、15 日間の DeFi 戦略を実行したい借り手は、借り換えリスクを最小限に抑えるために 15 日間の融資を受けることを望むかもしれません。ユーザーエクスペリエンスを簡素化するプロトコルでは、ユーザーに十分な自由度（固定APR、期間長）が提供されないため、トレーダーはそのような戦略を実行できません。
このモデルに基づいて変更および作成されたプロトコルは、市場参加者に提供する選択肢が大きく異なります。
たとえば、Sharkyfiでは融資期間が固定されており、利用率曲線に従ってAPRが決定されます。貸し手はローンの規模のみを決定できます。借り手側では、一定の年利と期間で、ローン注文簿の一番上に最大のローン規模が自動的に表示されます。
アーケードでは借り手に融資条件を指定するよう求め、その後貸し手が記入する。
P2Pのメリット
高度にカスタマイズ可能。これにより、特異な取引の交渉が可能になります（つまり、借り手と貸し手はお互いのことを知っているため、より有利な条件を結びます、借り手と貸し手は条件の優先権を持っており、非市場条件で解決することをいとわないなど）。
最適なパラメータを決定することは難しく、リソースを大量に消費する可能性があります
借り手は流動性にすぐにアクセスできない
動的な評価調整はなく、清算はLTVに基づいて行われます副題
2. ガバナンス・評価
JPEG'dでは、ユーザーはNFTデポジットを担保にしたステーブルコインを鋳造できます（MakerがDAIを鋳造する方法と同様）。起動時のプロトコルの価値は、Alien Punks が 4000ETH、Ape Punks が 2000ETH です。契約に基づく媒体:
「プロジェクト ガバナンスによって、これらの値は後から変更できる可能性があります。」
Takerプロトコルも同様にガバナンスを利用してNFTの価値を決定しますが、評価はプロトコルの管理者によって決定されるのではなく、専門の評価者間の合意によって決定されます。
CuratorDAOは「各NFTカテゴリーの著名な個人とプロジェクト」で構成されています。
CuratorDAOは、すべての借り手が融資を受けることができる評価額を提供します（LTVバッファー経由）。
CuratorDAO は、自己資金でローンを保証し、ローンとデフォルトのリスクを引き受けるため、そのプラットフォームは正確な評価を提供するという自己インセンティブになっています。 (この設計と p2p/合理的なアクターの間にはかなりの重複があります)。
ガバナンス・評価のメリット
借り手は即座に流動性を得ることができます
評価額はコンセンサスによって決定され、長期にわたる投票プロセスを通じて検証されるため、価格操作の影響を受けにくくなります。
ガバナンスにより調整が遅くなる可能性がある
動的に評価を調整するのが難しい
副題
データソース
3. オラクルとオラクルを使用した P2Pool
オラクルにより、外部の価格フィードに基づいて NFT のリアルタイムの動的な価格設定が可能になります。 Oracle データ フィードを使用するプロトコルは、次の点で大きな違いをもたらします。
NFTXFloor Price
Opensea API—データソース
ソースデータをどのように集約するか
私たちが調査したプロトコルの中で、最も広く使用されているソースが 2 つあります。この情報は、Chainlink オラクル経由でアップロードされます。このデータは、通常は TWAP の形式で価格フィードに集約されます。その後、さまざまなソースからのデータが組み合わされて、加重平均の最終価格が算出されます。
たとえば、Drops DAO は、Drops NFT Floor TWAP、NFTX Floor Price TWAP、および NFTX Floor Price TWAP という 3 つのデータ ソースを使用します。
チェーンリンクNFTオラクル
、そしてデータを加重平均最低価格のセットに集計します。借り手は、この動的に調整された評価額の LTV % で融資を行います。
Pine プロトコルは、Opensea API から取得した最小値 (7 日間の平均取引価格、最低価格の収集) を使用します。一般に、TWAP は、NFT 住宅ローン契約で見られる最も一般的なデータ集約方法です。
オラクルの利点
借り手は即座に流動性を得ることができます
オラクルのデメリット
操作可能 - 市場の流動性が低いほど、操作されやすくなります。悪意のある攻撃者は引き続き低価格で NFT を注文し、NFT 自体を購入し、その結果、その特定のコレクションが清算される可能性があります。これは、問題のNFTが非常に流動性が低く、アービトラージボットが非常に少ない場合にのみ機能します。したがって、（ガバナンスを通じてまたは自動的に）上場要件を確保することが重要です。
Abacus Spot
副題“optimistic proof of stake”NFT の正確な評価を確保するために、利益最大化エージェントにインセンティブを与えます。最も一般的なアプローチは、評価プロバイダー間で「リスク共有」メカニズムを確立することです。つまり、エージェントはユーザーのデフォルトまたは評価エラーで損失を被り、その逆の場合は利益を得ることができます。 2 つの異なるアプローチを検討しますが、同時に多くの異なるオプションがあります。白書）
そろばんは
評価方法。 (
白書
アリスは利益最大化トレーダーです。彼女はレアなパンクの開いたプールを見て、そのプールにETHをロックすることにしました（理由は後で説明します）。彼女がETHをロックする時間が長ければ長いほど、より多くのプロトコルトークンリリースABCが得られます。
彼女は速いので、最初の「チケット」を獲得します。プール内の最初の 0-1ETH が彼女のものです。
ボブと彼の友達もETHをプールにロックします。
NFT 保有者のチャーリーは、アリスとボブによってロックされた 20 ETH がプールにあるのを見ますが、チャーリーは自分の NFT の価値がこの価値よりも低いと考えています。
チャーリーはすぐにプールを「閉じ」（NFTを所有しているため、チャーリーだけがこれを行うことができます）、プール内のすべてのETHがチャーリーに転送され、NFTは48時間オークションに掛けられます。
NFTが20 ETH以上で販売された場合、利益はアリスとボブとその友人たちに譲渡されます。後でロックインした人は、比例してより多くの利益を受け取ることになります。それの訳は…
NFT の販売価格が 20 ETH 未満の場合、利益は先入れ先出し (FIFO) 方式で分割されます。 0 ～ 1 ETH チケットにロックされたアリスは 1 ETH を取り戻しますが、19 ～ 20 ETH にロックされたボブは何も得られません。Gradientしたがって、ステップ 6 では、ボブはより大きなリスクを取ることでより大きな報酬を受け取ります。
Pilgrim
有効期限の前後にいくつかの複雑な問題が発生することもありますが、一般的に、トレーダーにとってのインセンティブは、販売による潜在的な利益 + トークン排出量 = 資本の機会費用 (ロックされた ETH) となるように、十分な ETH をロックすることです。
Abacus が評価額を決定すると、他のプロトコルがその評価額で融資できるようになります。
これはその一例です。
したがって、プロトコルは利益を最大化する合理的なアクターを使用して、NFTの評価、この場合はプール内の総流動性を決定します。
Rational Agentの利点
Rational エージェントの欠点
プロトコルはトレーダーをプラットフォームに引き付ける必要があります
現在、これらのプロトコルは個々の NFT の評価を確立していますが、これを拡張するのは困難ですBanksea Finance副題
5. 機械学習How to value items in NFT projects? — Part 1Valuation Protocol は ML を使用して、過去のトランザクションと特徴を入力として取得して評価額を予測します。 NFTバンクと
がその最良の例です。
NFTbank のアルゴリズムをより深く理解するには、以下をご覧ください。
。 2021 年 11 月の時点で、Axie のモデルの精度は平均絶対パーセント誤差が 1 桁に達しています。
2021年11月時点のNFTBankモデル性能。
NFTBankは、予測価格をオンチェーンに提供するためにChainlinkとの提携を発表したため、リアルタイムのNFT評価を必要とするプロトコルはデータを使用して価格をフィードできるようになります。
バンクシー・ファイナンスは最初の資金調達提案の中で、価格を確認するために「NFTクリエイターの情報、属性、過去の取引、メディア報道、コミュニティのステータス、人気、その他の情報を組み込んでNFTの価値傾向とNFT世論の傾向を評価したい」と述べた。の。
機械学習の利点
リアルタイムの動的データ。コレクション内で発生するすべてのトランザクションを更新します。
機械学習のデメリット"同じ特性グループ内の NFT は、より大きな誤差を伴う外れ値として販売されます。"システム的な市場動向（つまり、ゲームNFTのメタ変化、通常のNFTの市場状況の変化）を予測することは不可能な場合があります。経験豊富なトレーダー/鑑定人はこれに気づくかもしれません。
ゲームチェンジャー
反応してください。
現時点では将来の見通しは立っていません。
