原著者: Helena L.、Zixu H.、始新世研究

2023年のNFT市場の成長を支えるのは、市場資金の流入なのか、それとも新たな資本の恩恵なのか？オンチェーンデータ分析とアドレスクラスタリングアルゴリズムを使用して、この質問に対する答えを明らかにします。

オンチェーンデータ分析とアドレスクラスタリングアルゴリズムを通じて、2023年のNFT市場全体における新旧アドレスエンティティの取引量と投資資金の割合、および取引と資本増加のソースを調査し、それによって、 NFT 市場の活動と新しさ成長の勢いは主に古いプレーヤーまたは分野外の新規参入者によってもたらされます。

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図 1: NFT の 1 日あたりの取引量

Blurエアドロップの報酬メカニズムとトークン発行の成功は、間違いなく2023年のNFT取引量の急増の最大の要因です。しかし、取引量の急増の裏側で、​​NFT市場全体の実態はどうなっているのか、言い換えれば、実際にNFT市場の資金が増加しているのか、新たな資金が市場に流入しているのか、それとも主にNFT市場に資金が流入しているのか、ということです。古い資金の関与？

私たちは、1) 第 1 四半期と比較して、第 2 四半期の NFT 市場全体の新しい取引量と資金源を調査しました; 2) 2016 年の Blur のエアドロップ活動中に、NFT 市場全体の異なる住所エンティティの取引量と投資資金を比較しました。第 1 四半期と第 2 四半期の比率。

研究プロセス

1. 各アドレスの取引量データを取得する

• まず、調査のために選択した期間は、期間 A (2022 年 10 月 19 日から 2023 年 2 月 14 日) と期間 B (2023 年 2 月 15 日から 2023 年 5 月 31 日)¹ です。

• 第二に、調査は「NFT市場参加者のNFTへの投資」に焦点を当てているため、購入者の視点から取引量と資本量を調査します。

• また、調査期間中のNFT市場には多くの参加者が存在しましたが、NFT市場全体の取引量・資本量の90％を占める取引量上位アドレスの数は、全体の8％に過ぎないというデータが示されています。アドレスの。そこで、分析の便宜上、調査対象範囲を「各期間の総取引量・総資本量の90%を占める取引量上位のアドレス」と定義し、合計7w以上のアドレスをふるいにかけます。住所。

• 最後に、各アドレスの実際の取引量と取引数を取得するために、ウォッシュ取引²を削除しました。

[1] 期間 A は第 1 四半期の Blur のエアドロップに対応し、期間 B は第 2 四半期の Blur のエアドロップに対応し、BLUR トークンが発行された日である 2 月 14 日が境界線となります。

[ 2 ] ウォッシュ取引除外ルール: 買い手=売り手、買い手と売り手は共通の EOA 資金源を持っています。

2.取引量と取引回数に応じて投資資金を獲得

• 以前に取得した各アドレスの取引量と取引数に基づいて、異なる NFT コレクションの各 token_id に対して各購入者が投資した金額を計算します。

• 各購入者のすべての入力金額を合計して、各アドレスごとの NFT に投資された資金の量を取得します。

[ 3 ] token_standard=erc 721 の場合、各 token_id は同じトークンに対応するため、各 token_id に投資される金額は、token_id の購入に支払われる平均価格 (平均価格 = 支払額の合計 / 購入数) になります; token_standard= の場合erc 1155 を使用する場合、各 token_id は複数の token_id に対応できるため、各 token_id の投資額が token_id の購入に費やされた合計額であると想定されます。

3. アドレスクラスタリングアルゴリズムに基づいて異なるエンティティを分割する

資本関係のロジックに基づいて、同じエンティティによって管理されている可能性が高い住所をグループに分割し、エンティティの次元に応じて 2 つの期間における取引量と資本量のソースを調査します。

• クラスタリングは次の基準に基づくと規定しています⁴: 1) アドレス間でイーサまたはステーブルコインの転送があったことがある; 2) 2 つのアドレス間で転送があった必要があり、回数は 1 方向 >= 3 トランザクション、および他の方向 >= 1 トランザクション; 3) 2023 年のアドレス間のトランザクションのみに限定されます。

• アルゴリズムを使用して、上記の基準に従ってアドレスをクラスター化し、さまざまなアドレス グループを取得し、s 1 _ind と s 2 _ind を使用して、アドレスが期間 A と期間 B で NFT トランザクションに参加したかどうかを識別します⁵。ここで、アドレスグループにs1_ind=1のアドレスが少なくとも1つ含まれている場合、そのアドレスグループは古いエンティティであり、アドレスグループ内のアドレスs1_indがすべて0である場合、アドレスグループは新しいエンティティである。

[4] 私たちのアルゴリズムはウォレット間の直接的または間接的なリンクを識別できます。 「直接」とは、2 人の NFT プレーヤー間の対話が基準を満たしていることを意味します。複数の NFT プレーヤーが同じアドレスと対話し (アドレスが分析の範囲内であるかどうかに関係なく)、その対話が上記の基準を満たしている場合、これらの NFT プレーヤー間に「間接的な」リンクが形成されます。

[ 5 ] s 1 _ind= 1 および s 2 _ind= 1 は、アドレスが両方の期間で NFT トランザクションに参加したことを意味します; s 1 _ind= 1 および s 2 _ind= 0 は、アドレスが期間 A でのみ NFT に参加したことを意味しますトランザクション; s 1 _ind= 0 および s 2 _ind= 1 は、アドレスが期間 B の NFT トランザクションにのみ参加したことを示します。

研究結果と分析

1.データ結果⁶（買付量は「取引量」、資本は「資本金」、シーズン1は期間Aに対応、シーズン2は期間Bに対応）

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期間Aと期間Bの取引量と資金量

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期間Bにおける新旧アドレスの取引量と資金量

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期間Bにおける新旧事業体の取引量と資金調達量

[6] 「期間 B の取引量と資本金額」は、アドレス クラスタリングの潜在的な欠陥 (一部の新しいエンティティのアドレスを古いエンティティに誤って分類し、古いエンティティのトランザクションと資金が膨れ上がっている）データのベンチマークを取得するため。

[ 7 ] s 1 _ind = 1 は古いアドレス、s 1 _ind = 0 は新しいアドレスです。

[ 8 ] on_ind=old は古いエンティティ、on_ind=new は新しいエンティティです。

2. 結果の分析

2.1) NFT市場におけるファンドの成長

期間 B の総取引量と資本量は期間 A よりも大きく、増分取引量と資本量の絶対値はそれぞれ 906,857 E と 661,159 E です。取引量、資金量ともに増加傾向を示しており、NFT市場は全般的に成長していることが分かります。

2.2) 新たな資金源

資金量の増加は期間 B における新しいエンティティの資金量よりも小さいため (661、159 E 対 851、181 E)、新しい資金の量は主に新しいエンティティから来ており、少なくとも旧事業体が NFT 市場に投資した資金の一部は縮小傾向にあります。

2.3) 新旧事業体の取引高と資本金の割合

期間 B の住所とエンティティの観点から取引量と資本量のデータを組み合わせると、古いエンティティの取引量と資本量の割合はおよそ 55% ～ 70% になります。

• 期間Bにおける旧事業体の取引量と資本量が50％以上を占め、レガシーエンティティがNFT市場活動に大きく貢献していることを示しています。

• ただし同時に、新旧の割合に大きな差がないことにも留意する必要がある。結論は

結論は

NFT 市場における新旧事業者の取引量と投資資金の割合（旧事業体が約 60％）、取引の源泉と増資（主に新規事業体）を調査することにより、古い事業体は、プレーヤー（古いエンティティ）はNFT市場の活動への主な貢献者ですが、市場外の新規参入者（新しいエンティティ）はNFT市場の新たな勢いの源です。

資本の増加と新規プレーヤーの参入は、NFT市場が活況であることを完全に意味するわけではないことに注意する必要があります。これは、増加分のほとんどが Blur に集中しており、NFT 自体の価値ではなくトークン報酬に引き付けられている可能性が最も高いためです。エアドロップ後にNFT市場の長期的な繁栄をどのように維持するかについては、依然として市場が直面している大きな課題です。