4 个指标分析 NFT 收藏品的供需情况

Oct. 2022, Vincy

Data Source: Footprint Analytics - NFT Market Overview
 

在上一篇 “5 个指标让 NFT 交易更智能” 的文章中，我们研究了 5 个用于分析 NFT 市场情绪和表现的通用指标。此次我们从价格行为、持有者模式、稀有度特征以及排行榜方面分析 NFT 收藏品，以了解供需情况。

注意：指标不是交易的固定规则。它们是一组工具，用于构建项目和趋势的全面图景。

价格指标

价格是评估 NFT 最基本的指标之一。它通常包括以下 5 种衡量标准：

• 销售价格

销售价格允许您跟踪鲸鱼的行为、NFT 的中位价格、平均价格和底价。

大多数 NFT 买家在分析购买决策的过程中会聚焦收藏品的最高、平均价和最低价。通过这些价格指标可以看到一个项目在什么价格上可能会出现上行阻力，降低收藏品内在因素的干扰。因此，如下图显示，许多用户入手 Azuki 的价格集中在 10 到 25 ETH 之间。

                        Footprint Analytics -  Azuki Bucketed Sales, Last 30 Days

• 地板价

地板价是整个系列 NFT 中挂出最低的价格。Footprint Analytics 显示，BAYC 系列 NFT 的地板价为 71 ETH，这是 BAYC NFT 在市场上挂出的最低价。

                        Footprint Analytics - BAYC Floor Price

• 盈亏平衡价格

NFT 的盈亏平衡价格包括所有必须支付的费用，例如地板价、gas、创作费用和平台费用，以收回原始成本。通过确定这一点，您可以设定合理且有利可图的销售价格。

• NFT 的铸币价格

NFT 的铸币价格可让您计算收藏所赚取的总收入。

• 版税金额

版税金额是每笔交易赚取的版税金额，并不是每个 NFT 都会有版税。 这个价格指标也主要是计算 NFT 获得的总收入。

稀有度分析

NFT 稀有度是指某个收藏品或 NFT 的稀缺程度取决于某些特征。这些特征包括 NFT 的物理特征，如颜色、设计和服装，或任意影响，如艺术家或项目的声誉或简介。要分析该指标的 NFT 集合，交易者需要查看 NFT 的稀有度分数以及其他有用的信息，例如价格、数量和流动性等。该指标与资产的内在供求关系密切。

一个极其罕见的集合的例子是 Azuki，拥有 5 个特征的收藏品只有 1个。 相反，“通用” 集合是 6 到 11 种特征，带有 9,999 个 NFT。 请注意，稀有性也是收藏品中的一个重要指标，与收藏品的其余部分相比，稀有性状的相对价值增加。

                        Footprint Analytics - Azuki Collection

然而，稀有性远非一对一的比较。 BAYC 和 CryptoPunks 具有相同的稀有性，但它们的实用性和愿景存在显着差异。

                        Footprint Analytics - Collection Compare

持有者分析

用于确定 NFT 价值的重要参数是唯一持有者的地址数量，该指标用于确定项目周围社区的规模。这有助于将项目出售给更多的潜在购买者。

可以通过持有者的指标评估哪些地址是蓝筹持有者和鲸鱼持有者等指标，如下：

蓝筹股持有者

持有至少一个其他蓝筹 NFT 的持有者，评估 NFT 是否受蓝筹股持有人的欢迎，较高的蓝筹股持有者百分比表明有强大的持有者基础。

鲸鱼持有者

将拥有 100 万美元以上资产的地址标记为鲸鱼。如下图所示，不同的鲸鱼 NFT 持有者可以拥有 1 个或者多个 NFT，其交易量不因拥有 NFT 的数量多而大。

     Footprint Analytics -  Top 100 Whales Holding NFT Transactions and Volume

排行榜分析

我们可以通过排行榜寻找表现最好的钱包地址并跟踪其行为。分析的指标如下：

                                              ​Footprint Analytics -  Wallet Tracking

• 盈利和亏损：具有最高利润的地址排名
• 持有的 NFT 数量：拥有最多 NFT 的地址排名
• 持有的 NFT 的价值：持有最多价值的 NFT 的地址排名
• 买入和卖出量：买卖量最大的地址排名

小结

供需是分析任何资产价值的核心部分。 幸运的是，通过链上 NFT 为我们提供了透明的供应情况，而其他指标可用于推断其需求。

本文来自  Footprint Analytics 社区贡献

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