NBS:数据解读：2023年NFT市场增长背后的支持力量_I will poop it NFT

2023 年 NFT 市场增长背后的支撑力量，究竟是场内资金的内卷，还是新资本的加持？我们利用链上数据分析和地址聚类算法，揭示了这一问题的答案。

我们通过链上数据分析和地址聚类算法，研究了 2023 年整个 NFT 市场内新旧地址实体的交易量和投入资金占比，以及交易和资金增量的来源，从而揭示 NFT 市场的活跃度和新增动能主要来自旧玩家还是场外的新进入者。

自 2022 年 6 月底，NFT 市场进入熊市，但 Blur 于 2022 年底推出 Airdrop 激励机制之后，NFT 市场的交易量有所改善（图一）。在 Blur 的空投活动期间，可以看到其对于整个 NFT 市场交易量的贡献不断增大（图一）。

图一：NFT 日交易量

Blur 空投的奖励机制以及代币的成功发行，无疑是 2023 年 NFT 交易量暴涨的最大因素。但交易量暴涨的背后，整个 NFT 市场的真实形势到底如何；换言之，NFT 的场内资金是否有实际增量，以及是否有新的资本流入市场，还是主要是旧资金的内卷？

数据：Blur旗下NFT借贷协议Blend交易额突破20万枚ETH，价值超4亿美元:金色财经报道，据Dune Analytics最新数据显示，NFT聚合交易市场Blur旗下借贷协议Blend的交易总额已突破20万枚ETH，本文撰写时达到219,849 ETH，价值约合406,141,768美元。此外当前Blend平台交易量为28,936笔，其中独立借款方数量1775个，独立贷款方1192个。[2023/6/5 21:15:24]

我们 1) 探究了二季度相对于一季度，整个 NFT 市场新增交易量以及资金的来源；2）对比了 Blur 一季度和二季度空投活动期间，整个 NFT 市场不同地址实体的交易量以及投入资金的占比。

1. 得出各个地址的交易量数据

首先，我们选定研究的时间区间为时间段 A（2022 年 10 月 19 日 -2023 年 2 月 14 日）和时间段 B（2023 年 2 月 15 日 -2023 年 5 月 31 日）1；

其次，我们从 buyer 的角度进行交易量和资金量的研究，这是因为研究重点在于「NFT 市场参与者对于 NFT 的投入」；

再者，研究时间段内 NFT 市场的参与者众多，但是数据显示，贡献整个 NFT 市场交易量 / 资金量 90% 的 Top 交易量地址个数仅占全部地址个数的 8% 。因此，为了便于分析，我们把研究对象范围定义为「每个时间段内对于交易量 / 资金量合计贡献九成的 Top 交易量地址」，由此筛选出总共 7 w 多个地址；

数据：价值近1900万美元的IMX代币将于2月25日解锁:金色财经报道，Token Unlocks数据显示，Immutable X的IMX代币将于北京时间2月25日18:00解锁18,075,990.62枚IMX，价值约1878万美元，占总供应量（20亿枚）的0.904%。其中，项目发展解锁9,615,385枚，私人销售解锁8,460,606枚。[2023/2/20 12:17:07]

最后，我们剔除了洗盘交易（wash trades）2，得到各个地址的真实交易量和交易笔数。

[ 1 ] 时间段 A 即对应 Blur 一季度空投，时间段 B 即对应 Blur 二季度空投，以 2 月 14 日 BLUR 代币发行当天为分界线，这是因为 BLUR 的发行明显快速带动了 NFT 市场的活跃度。

[ 2 ] Wash trades 剔除规则：buyer=seller、buyer 和 seller 有共同 EOA 资金来源。

2. 基于交易量和交易笔数得出投入资金情况

基于先前得到的各个地址的交易量和交易笔数，分别计算每个 buyer 为不同 NFT collection 中的各个 token_id 投入的金额3；

Visa：新加坡消费者希望可以选择控制他们的数据:金色财经报道，根据 Visa 最近发布的消费者数据研究，随着新加坡消费者越来越多地在线生活，几乎十分之八 (77%) 的人希望可以选择控制他们的数据，而不是让公司和政府自行决定。该研究还发现，三分之二的新加坡消费者每周都会使用购物应用程序/网站和金融服务应用程序/网站，这使他们面临越来越多的个人数据请求。65% 的消费者几乎每次使用在线服务时都需要提供个人数据。然而，接近四分之三 (74%) 的新加坡消费者表示，公司很少就数据收集政策或数据管理选项对他们进行教育，超过一半 (52%) 的人认为数据政策是为了保护公司的合法利益而不是他们的自己的。[2023/1/9 11:01:24]

将每个 buyer 所有投入金额加总，得到各个地址投入 NFT 的资金量。

[ 3 ] 当 token_standard=erc 721 时，各个 token_id 对应同一个 token，因此为每个 token_id 投入金额为买入该 token_id 支付的平均价格（平均价格=支付金额总和 / 买入笔数）；当 token_standard=erc 1155 时，各个 token_id 可以对应多个 token，因此我们假设每个 token_id 投入金额为买入该 token_id 花费的总金额。

数据：空头头寸清算损失高达1.43亿美元:2月25日消息，随着加密市场从周四的跌势中复苏，空头头寸清算损失高达1.43亿美元。分析工具Coinglass数据显示，大约73%的交易者“做空”市场。加密交易所OKX清算空头损失超5200万美元，仅比特币跟踪期货就有2300万美元，币安紧随其后，清算空头损失2500万美元，FTX损失1600万美元。

数据显示，在过去12小时内，共清算了8900万美元的比特币追踪期货，5300万美元的以太币追踪期货和586万美元的Terra LUNA追踪期货。（Coindesk）[2022/2/25 10:16:11]

3. 基于地址聚类算法划分不同实体

基于资金关联的逻辑，把高度可能属于同一实体操控的地址划分为一个群，从而按实体的维度研究两个时间段交易量和资金量的来源。

我们规定聚类基于以下准则?： 1）地址之间曾有 eth 或者稳定币的转移；2）两个地址之间必须互相转过账，次数为：一个方向>= 3 笔，另一个方向>= 1 笔；3）只限制在地址之间 2023 年的交易。

利用算法按照上述准则进行地址聚类，得到不同的地址群，并用 s 1 _ind 和 s 2 _ind 对地址是否在时间段 A 和时间段 B 参与过 NFT 交易进行标识?。其中，若地址群中至少包含一个 s 1 _ind= 1 的地址，则该地址群为旧实体；若地址群中地址 s 1 _ind 均为 0 ，则该地址群为新实体。

孙立林：数据通过区块链+隐私AI实现数据资产的“存贷汇”:金色财经现场报道，7月6日，由杭州市余杭区政府指导，杭州未来科技城管委会、巴比特主办的2020杭州区块链国际周在杭州举办。矩阵元创始人兼CEO孙立林做了主题为《作为下一代计算架构的隐私计算》的演讲。孙立林表示，数据要素的全生命周期有生产&采集、存储&计算、交换&共享、处理&分析，数据首先运用LOT、5G完成可信的输入，然后在大数据中心进行唯一识别，最后通过区块链+隐私AI实现数据资产的“存贷汇”。[2020/7/6]

[ 4 ] 我们的算法可以识别钱包之间直接或间接的关联。「直接」是指两个 NFT 玩家之间的交互满足标准。 而当多个 NFT 玩家曾与同一地址（无论该地址在不在分析范围）进行交互并且交互满足上述标准时，这些 NFT 玩家之间就会形成「间接」链接。

[ 5 ] s 1 _ind= 1 且 s 2 _ind= 1 说明该地址在两个时间段都参与了 NFT 交易；s 1 _ind= 1 且 s 2 _ind= 0 说明该地址仅在时间段 A 参与了 NFT 交易；s 1 _ind= 0 且 s 2 _ind= 1 说明该地址仅在时间段 B 参与了 NFT 交易。

1. 数据结果?（buy volume 为「交易量」，capital 为「资金量」；Season 1 对应时间段 A，Season 2 对应时间段 B）

1.1）两个时间段分别的交易量和资金量：

时间段 A 和时间段 B 的交易量和资金量

1.2）新旧地址?在时间段 B 的交易量和资金量（左边以 ETH 为单位；右边为占比 %）：

新旧地址在时间段 B 的交易量和资金量

1.3）新旧实体?在时间段 B 的交易量和资金量（左边以 ETH 为单位；右边为占比 %）：

新旧实体在时间段 B 的交易量和资金量

[ 6 ]「在时间段 B 的交易量和资金量」分别输出地址和实体角度的数据是为了弥补地址聚类可能存在的缺陷（如将一些新实体的地址错误归到旧实体中，导致旧实体的交易和资金量虚大），从而获得数据的基准。

[ 7 ] s 1 _ind= 1 则为旧地址，s 1 _ind= 0 则为新地址。

[ 8 ] on_ind=old 则为旧实体，on_ind=new 则为新实体。

2. 结果分析

2.1) NFT 场内资金的增长情况

时间段 B 的总交易量和资金量均大于时间段 A 的，交易量和资金量增量绝对值分别为 906, 857 E 和 661, 159 E。交易量和资金量均呈现上升趋势，表明 NFT 市场总体呈增长态势。

2.2）新增资金的来源

资金量的增量小于新实体在时间段 B 的资金量（661, 159 E vs 851, 181 E），因此新增资金量主要来源于新实体，而至少部分旧实体投入 NFT 市场的资金量在萎缩。

2.3）新旧实体的交易量和资金量的占比情况

综合地址和实体角度在时间段 B 的交易量和资金量数据，旧实体交易量和资金量的占比大致位于 55% -70% 。

旧实体在时间段 B 的交易量和资金量占比均超五成，表明旧实体是 NFT 市场活跃度的主要贡献者；

但同时应当注意到，新旧实体在占比方面并未相差悬殊，因此我们认为新实体对于 NFT 市场的贡献力量不容忽视。

通过研究 NFT 市场新旧实体的交易量和投入资金占比（旧实体占比在六成左右），以及交易和资金增量的来源（主要来自新实体），我们认为，旧玩家（旧实体）是 NFT 市场活跃度的主要贡献者，而场外的新进入者（新实体）是 NFT 市场新增动能的来源。

需要注意的是，资金增量以及新玩家进场并不完全意味着 NFT 市场在蓬勃生长。这是由于大部分增量都聚集于 Blur 上，极大可能是被代币奖励而不是 NFT 本身的价值吸引而来。至于如何在空投过后维持 NFT 市场长期的繁荣，仍然是市场共同面临的一大挑战。

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