作者:taetaehoho.eth
原文標題:《ValuingNFTsasCollateral-Overview,Landscape,Pros/Cons》
編譯:麟奇,鏈捕手
我的同事之前詳細介紹了一些NFT金融領域的新興協議,并概述了使用其中一些協議為NFT產生流動性的方法。
現在,我將專注于NFT金融化的其中一個領域,并且我認為這是目前最明顯的用例——通過NFT抵押貸款為你的NFT創造流動性——并闡述協議在這個領域中如何評估NFT抵押品,以及每種方法的優缺點。
起因
我有一個有價值的NFT。我不想賣掉它,但我想依靠其價值獲取流動性。我能做的是讓別人給我寫一筆以NFT價值為抵押的貸款。在我得到ETH后,我就可以去玩defi,并且仍保留了我的Mooncat。
此過程中的一個重要步驟是評估抵押品價值。貸款機構只會提供流動性,前提是他們能夠充分保障自己的資本,并為自己承擔的風險——比如你的違約——獲取公平的補償。
因此,貸方可以
確定借款人是值得信賴的,但這在無需許可的匿名環境中很難做到
或者保證抵押品的價值足以在用戶違約的情況下保住借出資本
美眾議院金融服務委員會:正深入研究如何更好地監管加密行業:金色財經報道,據官方推特消息,美國眾議院金融服務委員會正在關注加密貨幣作為長期投資的影響,并正在深入研究如何更好地監管這個快速增長的行業。[2021/7/1 0:18:18]
因此對于連接NFT流動性買賣雙方的平臺來說,建立健全的估值方法是最重要的。
NFT抵押貸款生態
目前,在該領域運行的協議使用5個主要向量來確定估值。
1.P2P
由NFTfi開創的p2p模型將估值的責任放到了借款人和貸方身上。該平臺充當了市場的角色,其參與者可以在這里會面、談判條款并執行貸款。快速概覽:
Alice需要Mooncat的流動性,并將其作為抵押品,進行貸款。
Bob需要在eth上賺取收益,提交了一份鏈下貸款報價,詳細說明了本金、期限和APR。
如果Alice得到她認可的報價,她會將貸款金額轉移到鏈上。同時她的NFT被鎖定,ETH被轉移到了她的EOA中。
在所有的估值機制中,p2p市場給予了參與者最大的自由度。借款人和貸款人可以動態協商多個變量,以最好地匹配他們的個人風險偏好和環境因素。例如,想要執行為期15天的Defi策略的借款人可能希望獲得15天期限的貸款,以最大限度地降低再融資風險。在簡化過用戶體驗的協議中,因為沒有為用戶提供足夠多的自由度(固定APR,期限長度),所以交易者無法執行這樣的策略。
聲音 | 張平文:區塊鏈等已經深入到市民生活的方方面面:月10日至11日,2019世界計算機大會在湖南長沙舉行,中國科學院院士張平文說,計算機包括5G、云計算、大數據、人工智能、區塊鏈等,已經深入到市民生活的方方面面。[2019/9/15]
基于這個模型去改變和創建的協議,在它們為市場參與者提供的選擇機會上存在很大差異。
例如在Sharkyfi上,貸款期限都是定期的,APR是根據利用率曲線決定的。貸方只能決定貸款規模。在借款人方面,他們能夠自動地在貸款訂單簿的頂部看到最大的貸款規模,其APR和期限都是統一的。
Arcade要求借款人指定貸款條款,然后由貸款人填寫。
P2P的優點
高度可定制化。這使得特殊交易的談判成為可能(即借方和出借方相互了解,因此簽訂更有利的條款,借方和出借方有條款偏好,并愿意以非市場條款進行清算……等等)。
P2P的缺點
確定最佳參數可能很困難,而且需要大量資源
借款人無法立即獲得流動性
沒有動態估值調整,清算基于LTV
2、治理/評估
在JPEG’d上,用戶可以鑄造由NFT存款抵押的穩定幣。在上線時,該協議將AlienPunks的價值定為4000ETH,將ApePunks的價值定為2000ETH。根據該協議的Medium:“項目治理能夠在之后更改這些數值”。
聲音 | 香港金融發展局董事:香港金融服務的質量將隨著區塊鏈等應用的深入進一步提升:據新華網報道,中共中央、國務院日前印發了《粵港澳大灣區發展規劃綱要》,大灣區共同家園投資有限公司總裁、香港金融發展局董事胡章宏表示,伴隨新的政策出臺,大灣區建設國際科技創新中心,香港打造一系列新的中心、平臺以及發展特色金融等目標的推進,香港金融體系的結構將愈發豐富。隨著區塊鏈等科技應用的深入以及金融科技等新業態的不斷培育,香港金融服務的質量和效率也將進一步提升。[2019/2/21]
Taker協議類似地通過治理來確定NFT的價值,但不是協議的管理者所決定,而是通過專家評估人員之間的共識來確定估值。
CuratorDAO由“每個NFT類別中的知名個人和項目”組成。
CuratorDAO提供了一個評估值,所有借款人都可以依照這個估值獲得貸款(通過LTV緩沖)。
CuratorDAO用自己的資金擔保貸款,并承擔貸款和違約風險,因此其平臺通過自我激勵來提供準確的估值。(這種設計和p2p/理性參與者之間有顯著的重疊)。
治理/評估的優勢
借款人獲得即時流動性
估值是由人們的共識決定的,并經過漫長的投票過程進行驗證,因此不容易受到操縱價格的攻擊。
今晚8點袁煜明將做客《金色講堂》 深入解讀“什么是區塊鏈思維”:今晚20:00,火幣區塊鏈應用研究院院長袁煜明將做客《金色講堂》深入解讀“什么是區塊鏈思維”。袁煜明將從股份制的種種弊端出發對區塊鏈的出現給行業所帶來的改變進行一一講解。同時,袁煜明還會對區塊鏈機制目前所存在的問題進行全方位的解讀。詳情請關注今晚8:00的《金色講堂》。[2018/4/10]
治理/評估的缺點
治理方式可能會使調整進度緩慢
難以動態調整估值
攻擊者可能會通過鏈上購買選票進行治理攻擊
3.預言機和使用預言機的P2Pool
Oracles能夠基于外部價格反饋實現NFT的實時動態定價。使用oracle數據喂價的協議在一下方面會產生很大的不同
數據來源
他們如何聚合源數據
在我們所研究的協議中,有兩個最被廣泛使用的來源。
NFTXFloorPrice
OpenseaAPI—這些信息通過Chainlink預言機上鏈。
然后匯總此數據喂價,通常以TWAP的形式進行。然后將來自不同來源的數據組合成加權平均的最終價格。
例如,DropsDAO使用三個數據源,即DropsNFTFloorTWAP、NFTXFloorPriceTWAP和ChainlinkNFT預言機,然后將數據聚合成一個集合的加權平均底價。然后,借款人以該動態調整估值的LTV%貸款。
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PineProtocol使用從OpenseaAPI獲得的min。一般來說,TWAP是我們在NFT抵押貸款協議中見到的最常見的數據聚合方法。
預言機的優勢
動態估值
借款人獲得即時流動性
預言機的缺點
可以被操縱——市場越缺乏流動性,就越容易被操縱。惡意行為者可以持續以低價掛單NFT,并自行購買NFT,從而導致對該特定集合的清算。這僅在所討論的NFT流動性極差且套利機器人很少的情況下才有效。因此,確保上架要求非常重要。
4.RationalAgents
激勵利潤最大化代理人來確保NFT的正確估值。最常見的做法是,在估值提供商之間建立起“共擔風險”機制,即代理商會在用戶違約或估值錯誤中產生損失,相反情況下獲利。我們將探索兩種不同的方法,但同時也有許多不同的選擇。
AbacusSpot
Abacus使用一種“optimisticproofofstake”的估值方法。
Alice是一個利潤最大化的交易者。她看到一個稀有punk的開放池,并決定將ETH鎖定在池中。她鎖定ETH的時間越長,她獲得的協議代幣釋放量ABC就越多。
因為她速度快,所以她得到了第一張“票”——池中的第一個0-1ETH是她的。
Bob和他的朋友們也將ETH鎖在池中。
NFT持有者Charlie看到池中有20個ETH,被Alice和Bob鎖定,但Charlie認為他的NFT價值低于此值。
Charlie立即“關閉”了這個池,池中的所有ETH轉移給了Charlie,并將NFT進行48的小時拍賣。
如果NFT賣出超過20ETH,利潤將轉移給Alice和Bob以及朋友們。那些較晚鎖定的人將獲得比例更高的利潤。這是因為…
如果NFT的售價低于20ETH,那么利潤將以先進先出(FIFO)的方式被瓜分。鎖定在0-1ETH票的Alice將獲得1ETH返還,但鎖定在19-20ETH的Bob什么也得不到。
因此,在第6步中,Bob因承擔更大的風險而獲得了更大的回報。
還有一些發生在到期日前后的復雜的事情,但總的來說,交易者的動機是鎖定足夠的ETH,使銷售的潛在利潤+代幣排放量=資本的機會成本。
一旦Abacus確定了估值,其他協議就可以按照這個估值提供貸款。Gradient就是這樣一個例子。
Pilgrim
因此,該協議使用利潤最大化的理性行為者來確定NFT的估值,在這種情況下,就是池內的總流動性。
RationalAgent的優點
建立前瞻性估值。對于P2P和治理主導的估值也是如此,但預言機的估值方式是與前瞻性相反的。
RationalAgent的缺點
協議必須將交易者吸引此到平臺
目前,這些協議對單個NFT建立了估值,但這很難規模化
5.機器學習
估值協議使用ML,將過去的交易和特征作為輸入來預測估值。NFTBank和BankseaFinance就是最好的例子。
要更好地了解NFTbank的算法,請查看HowtovalueitemsinNFTprojects?—Part1。截至2021年11月,他們的模型對Axie的準確度已經達到了平均絕對百分比誤差的個位數。
NFTBank模型截至2021年11月的表現。
NFTBank已宣布與Chainlink建立合作伙伴關系,將他們的預測價格帶到鏈上,因此需要實時NFT估值的協議可以使用他們的數據喂價。
BankseaFinance在最初的資助提議中表示,希望將“NFT創建者信息、屬性、歷史交易、媒體報道、社區地位、受歡迎程度,以及評估NFT價值趨勢和NFT輿論趨勢的其他信息”納入其中,以確定價格。
機器學習的優點
實時動態數據,更新集合中發生的每個交易
機器學習的缺點
同一性狀組內的NFT作為離群銷售的誤差幅度較大
可能無法預測系統性市場走勢。經驗豐富的交易員/評估師可能會抓住這一點。
很難對"游戲規則改變者"做出反應。
目前是非前瞻性的。
估值方法綜合利弊圖
屬于NFT的金融季即將到來。很為NFT尋找流動性就會像defiCDPs一樣無縫且被廣泛使用。
Tags:NFTETH區塊鏈ICEHDPUNK Vault (NFTX)ethyl藝術幣區塊鏈Modulus Domains Service
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