著者：Banksea Finance

1、紹介

近年、NFT市場は非常に活況を呈しており、ますます多くのユーザーがNFTへの投資を選択しています。これらのNFTプロジェクトの中で、Degenerate Ape Academyプロジェクトは非常に代表的です。Degenerate Ape AcademyはSolanaブロックチェーン上のNFTブランドで、10,000個の退化猿NFTで構成されています。solanart市場プラットフォームの統計によると、このプロジェクトの取引総量は1.11M SOLに達しています。この分析レポートでは、退化猿プロジェクトの歴史的な取引データを使用して、取引データの統計分析を行い、退化猿プロジェクトの取引状況を探求し、購入を希望するユーザーにいくつかの参考を提供します。

Banksea FinanceはNFT価格を評価するためにNFT AI Oracleを開発し、資金プールに基づくNFT担保ローンソリューションを提供しています。NFT Oracleを使用することで、ユーザーはリアルタイムのNFT価格評価を得ることができます。BankseaはSolana Ignitionグローバルハッカソンの受賞者の一人であり、Parrot、Moonbeam、Slopeなどのプロジェクトと協力関係を築いています。

2、データ説明

本分析データはSolanart取引市場から取得され、Degenerate Ape Academyプロジェクトの2021-11-21から2022-03-19までの17985件の取引データを取得し、その中で7936個のアクティブなNFTをカバーしています。これらのアクティブNFTを分析することで、そのアクティブ属性の希少性、NFTの流通性、価値上昇の可能性などの情報を探求します。

SOL---Solanart取引市場-DAPEシリーズ取引状況

3、NFT分析初探

3.1 取引データ分析

まず、NFTの歴史的取引データをクリーンアップし、処理し、取引回数、取引平均価格、取引間隔、希少性、属性の人気度などの指標を含む集約データを計算しました。関連する説明は以下の通りです。

アクティブ属性の希少性(activeattributerarity)は、0-1の範囲で取ります。activeattributerarityはアクティブNFT属性の希少性の割合を示します。取引履歴のあるNFTのみを統計しているため、希少性はsolanarpopularityt.ioの希少性よりも低くなりますが、実際の市場状況により近いです。

アクティブ属性の希少性 (activeattributerarity) が低いほど、その属性は希少であることを示します。

3.2 Pearson相関係数の紹介

統計学において、Pearson相関係数は2つのデータセット間の線形相関を測定するために使用されます。これは、2つの変数の共分散とその標準偏差の積の比率です。したがって、本質的には共分散の正規化された数値であり、結果は常に-1と1の間の値を持ちます。Pearson相関係数を使用して統計的特徴の相関分析を行い、特徴間の線形関係を見つけ、特徴間の関連性を探求します。

Pearson相関係数は母集団に適用される場合、通常ギリシャ文字のρ（rho）で表され、母集団相関係数または母集団Pearson相関係数と呼ばれます。ランダム変数のペア(X, Y)が与えられた場合、ρの公式は次の通りです：

ここで：

covは共分散

σxはXの標準偏差

σYはYの標準偏差

ρは平均と期待値を用いて表すことができます。

3.3 取引データの相関分析

歴史的取引データに基づいて、取引回数、平均価格、取引時間間隔、希少性、人気度などのいくつかの統計指標を計算し、Pearson相関係数を使用して指標間の相関を計算しました。具体的な結果は以下の図に示されています：

統計結果は正方形のマトリックスで、X軸とY軸は統計指標を示し、左上から右下への対角線はすべて1を示し、属性の自己相関が1であることを示します。水平方向または垂直方向で見ると、他の特徴との相関係数を示し、係数は-1から1の間で、1は完全な線形正の相関、-1は完全な負の相関を示します。具体的な特徴の説明は以下の通りです。

結論：

取引回数(transactioncnt)とアクティブ属性の希少性(activeattribute_rarity)は顕著な正の相関を示し、属性が希少であるほど取引回数が多く、市場の活発度が高いことを示しています。

属性の人気度(attributespopularity)は取引平均価格と明らかな負の相関を示し、平均取引間隔日数(daysbetweentransactionsavg)とも顕著な負の相関を示します。つまり、属性が希少であるほど取引平均価格が高く、販売時間間隔が短くなります。市場は希少属性をより好み、その流動性は強く、買い手は高い価格を出すことを望んでいると推測できます。

取引平均価格(transactionpriceavg)と平均取引間隔日数(daysbetweentransactions_avg)は明らかな正の相関を示し、つまり大多数の取引において、価格が高いほど流動性が低く、各取引間隔の時間が長くなります。もちろん、これは完全に線形の結論ではなく、他にも多くの要因が価格と流動性に影響を与える可能性があります。

4、NFTデータの洞察

NFTの取引履歴データに基づいて、NFT属性の次元に従って、アクティブ属性の希少性、属性の平均取引価格、属性の平均取引間隔日数をそれぞれ統計し、統計データを線形フィッティングして、過小評価されているNFT属性を見つけます。

4.1 データ統計

アクティブ属性の希少性 Top10

属性の平均取引価格 Top10

平均取引間隔日数 Top10

4.2 希少性 \&取引平均価格分析

上記の分析に基づき、NFTの属性が希少であるほど取引平均価格が高くなることが明らかになりました。したがって、線形フィッティングを行い、フィッティング曲線から外れ、過小評価されている属性（フィッティング曲線の下にある属性）を見つけます。これらの属性が取引されるとき、取引平均価格は平均のフィッティング価格を下回り、価格が過小評価される可能性があります。例えば、単純なフィルタ条件を使用して、アクティブ希少性(activeattributerarity)が<0.04、取引平均価格が<100 SOLの属性をフィルタリングし、その属性を含むNFTを選択します。

4.3 希少性 \&取引間隔時間分析

上記の分析に基づき、NFTの属性が希少であるほど価格が高くなることが知られていますが、過度に高い価格は取引の発生を抑制し、取引の時間間隔を長くし、流通性を低下させます。したがって、希少性と評価が適切でありながら流通性が強い（取引時間間隔が短い）属性値を見つける必要があります。フィッティング曲線から外れ、フィッティング曲線の左側にある属性をフィルタリングして、流通性の高い属性を購入します。

上記の価格、流通性、希少性の分析を組み合わせて、以下のフィルタリングを行います：

アクティブ希少性(activeattributerarity) < 0.4

取引日数(daysbetweentransactions_avg) < 0.5 day

取引平均価格(transactionpriceavg) < 100 Sol

以下の図はフィルタリング後の一部データのスクリーンショットで、詳細な完全データは文末のデータ取得方法を参照してください。

一部フィールドの説明

上記の分析結果に基づき、solanartプラットフォームで対応する属性を含むNFTをフィルタリングし、自分の好みに応じて購入します。

Degenerate Ape Academy NFT購入リンク

4.4 取引者分析

保有者の販売利益

NFTを販売する際、取引の13%のみが損失販売であり、大部分は価格が上昇しているときに販売されています。つまり、大部分のNFT保有者は利益を上げており、NFTの価値を認識している堅実な保有者であり、効果的な利益を得るためにタイミングを待つことができます。

NFT総収益 Top20の保有者の総収益と取引出入り状況 (購入売却数量)

収益が最も多い20人の中には、売却のみを行う保有者が多く、NFT製作者である可能性が高いです。この部分の取引者はゼロコストに見えますが、全体の取引市場の最大の利益者ではありません。最大の利益者は、極端な投機者であり、少数のNFTを売買または保有するだけですが、短期間で高額で売却しています。したがって、ある意味でNFTは宝くじに似ており、正しいものを購入すれば巨額の利益をもたらすことができます。

NFT総収益 Top20の保有者が売却した各 NFTの収益状況

利益ランキング上位20人の収益はほとんどが0~1000の間に集中しており、単一のNFTの利益が1000を超えるものは比較的少ないです。したがって、NFTを購入する際、もし単に価値投資を目的とするなら、コストは1000以内に制限できます。なぜなら、NFT自体の利益範囲はそれほど大きくなく、実際に急騰するNFTの数はごくわずかであり、安定した投資を行えば、収益ランキングの上位20に入ることも可能です。

NFT平均収益率 Top20の保有者

総収益が最も高いからといって、必ずしも最良の投資者であるとは限りません。上記の分析から、多くの取引量が非常に少ない投資者が得た収益は、いくつかのNFT製作者の収益をはるかに上回っています。このような投資者は、より良い視点を持っているか、より良い運があるか、もちろん、より強い世論のコントロールと分析能力を持っている可能性もあります。このような投資者がNFTを保有することで、他の投資者の指標となる可能性があり、このような投資者の取引特性を研究することで、投資者はより効果的にNFTを選択することができます。NFTの平均収益率を通じて、このような投資者を比較的明確に見つけることができ、価値投資を行う場合は、このようなNFT保有者の投資状況を継続的に注視することができます。

例えば、フィルタリング条件を設定：

平均収益率(average_income) > 500

投資回収能力(effective_revenue) > 0.8

5、NFT分析進階

上記の分析に基づき、NFT属性の特徴を集約し、NFTの関連統計指標を統計して、NFT購入者にデータの参考を提供します。

属性関連フィールド：

NFT関連フィールド：

TODO

上記の文は市場データに基づいて簡単な分析を行ったものであり、まだ多くの分析次元が残っています。

• 損失販売はどの時間帯に行われたのか、パニック売りの状況があるのか、リスク期間なのか？損失販売されたNFTは価値が過小評価されているのか？
• 高収益者はどのような属性のNFTを選択する傾向があるのか？
• 大量に購入した取引者の最終的な収益状況はどうか？
• どの保有者が売却したNFTが最終的に大きな潜在能力を示すのか？平均収益率が最も高い保有者が購入したNFTにはどのような特徴があるのか？

まとめ

退化猿NFTシリーズの分析に基づき、最終的な取引価格、希少性、流通性には非常に強い相関関係があることがわかります。これらは最終的な取引価格に影響を与える要因であり、NFTの購入に一定の参考となりますが、NFT価格に影響を与える要因は多く、合理的なNFT評価を得るためには、取引数データだけでなく、コイン価格の市場変動、ソーシャルメディアデータ、コミュニティの世論データなどを組み合わせて、リアルタイムのNFT評価モデルを構築し、リアルタイムで価格トレンドを予測・監視し、保有リスクを低減する必要があります。