VariantFund联合创始人SpencerNoon近日在推特上发布了NFT投资者可以用来评估项目的7个指标。Noon解释了各个指标的目的,选择这个指标的原因,以及获取这些指标的工具网站。
1.估算市值
计算方式:7天平均价格*总供应量
选择该指标的原因:与同质化代币相比,NFT市场的流动性通常较低,而且转移速度要慢得多。该指标很有用,因为它去除了过时的输入数据
推荐工具:@raritytools
当前NFT市场情绪指数为36,等级为“Cool”:金色财经报道,据NFTGo数据显示,当前NFT市场情绪指数为36,等级为“Cool”。近24小时NFT市场买家地址数量为15,538个,卖家地址数量为16,214个。近30天盈利地址数量为122,303个,亏损地址数量为380,577个。
注:NFT市场情绪指数是根据波动率、交易量、社交媒体和谷歌趋势计算得出。[2023/3/6 12:43:47]
2.钻石手余额
注:钻石手指代不畏市场波动,持有仓位直到目标的人
余额计算方式:属于那些从未出售过某一给定收藏品的任何NFT的地址的NFT总量
数据:过去90天OpenSea占以太坊NFT交易量的76%:9月29日消息,据Delphi Digital统计数据显示,过去90天内,OpenSea平均占以太坊NFT交易量的76%,而sudoswap在8月中旬达到以太坊NFT交易量的18%的峰值。[2022/9/29 22:40:04]
目的:用于识别具有真正长期信徒的项目的有用指标
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OpenSea解决问题未果,导致昂贵的NFT被低价出售:1月28日消息,OpenSea正尝试解决昂贵的NFT以更便宜的价格出售的问题。然而,新的解决方案却适得其反。
一些NFT正在以旧的报价出售,旧而报价是在NFT价值很低的时候提出的。例如,有人以只有几千美元的价格提供一个无聊猿,但未取消报价,而是将其转移到另一个钱包。然而,如果他们将NFT移回该钱包,用户却不知道原来的报价仍然有效。
OpenSea正在尝试解决这个问题,包括向用户提供更多NFT状态和优惠的信息。今天,OpenSea已经开始发送邮件,通知尚未取消旧订单的用户。邮件表明,有关用户需要取消他们的订单。虽然这个建议是有道理的,但它实际上导致了更多NFT的损失。
在以太坊区块链上,一直存在着前台运行的问题。在这种情况下,有人观察正在向网络广播的交易,并确定他们想先发制人的交易,即要么事先做一个不同的交易,要么复制他们看到的高利润交易并先做它。为了确保他们的交易被优先处理,前导者通常向以太坊矿工支付部分收益。
在这种情况下,当用户去取消他们的NFT列表时,实际上暴露了旧的报价仍然存在 -,而这并不容易找到。一个名为Dingaling的NFT收集者表示,这种情况发生在一个叫Swolfchan的用户身上。Swolfchan提交了一笔交易,以6个ETH的价格取消了变异猿列表。但有其他人看到了这笔交易,然后使用前台服务,比如Flashbots,在列表被取消之前购买了NFT。然后他们以比藏品底价大约70%的价格购买了它。所以Opensea基本上只是告诉用户取消旧订单,但实际上却让用户为黑客提供了确切的信息,以原来的低价购买NFT。Dingaling补充说,用户应该在取消他们的NFT之前,将NFT从不活跃的地址转移出去,以避免以这种方式被买走。
据此前消息,黑客利用OpenSea挂单漏洞获利近150 ETH。[2022/1/28 9:19:58]
3.唯一持有者
GQ实验室和COACH将在新栏目艺术观察站中合作创作NFT艺术品:9月24日消息,智族GQ官方在微博上宣布,GQ实验室和COACH合作了一个全新的栏目艺术观察站。在接下来数月中,将每期谈论一个艺术话题,用艺术作品解读时尚风潮。下一期双方将合作创作时下最潮的NFT艺术品,探寻艺术品在赛博世界永生的可能。[2021/9/24 17:03:48]
目的:有助于了解项目社区的规模
推荐工具:使用DuneAnalytics上的@drakedanner仪表板
https://dune.xyz/danner_eth/NFT-Comparison
4.交易量
目的:了解项目整体市场需求的基本但重要的指标
重要提示:不应单独使用指标,因为它可以被鲸鱼利用。与唯一地址一起使用
推荐工具:@opensea
5.稀有性评分
原因:在所有条件相同的情况下,如果您对美学方面没有偏好,具有较高稀有性评分的NFT通常比具有较低稀有性评分的NFT更有价值。
推荐工具:@raritytools
6.地板价
原因:一个用于监控用户加入NFT社区的成本高低的有用指标
注意:任何人也可以使用类似的应用程序加入高层社区
推荐工具:@Zeneca_33的谷歌表格?
7.资格分配
目的:展示NFT所有权随着时间的分配情况
原因:了解哪些NFT项目具有长期关注社区的一个有用指标。
推荐工具:@nansen_ai
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