作者:taetaehoho.eth
原文标题:《ValuingNFTsasCollateral-Overview,Landscape,Pros/Cons》
编译:麟奇,链捕手
我的同事之前详细介绍了一些NFT金融领域的新兴协议,并概述了使用其中一些协议为NFT产生流动性的方法。
现在,我将专注于NFT金融化的其中一个领域,并且我认为这是目前最明显的用例——通过NFT抵押贷款为你的NFT创造流动性——并阐述协议在这个领域中如何评估NFT抵押品,以及每种方法的优缺点。
起因
我有一个有价值的NFT。我不想卖掉它,但我想依靠其价值获取流动性。我能做的是让别人给我写一笔以NFT价值为抵押的贷款。在我得到ETH后,我就可以去玩defi,并且仍保留了我的Mooncat。
此过程中的一个重要步骤是评估抵押品价值。贷款机构只会提供流动性,前提是他们能够充分保障自己的资本,并为自己承担的风险——比如你的违约——获取公平的补偿。
因此,贷方可以
确定借款人是值得信赖的,但这在无需许可的匿名环境中很难做到
或者保证抵押品的价值足以在用户违约的情况下保住借出资本
美众议院金融服务委员会:正深入研究如何更好地监管加密行业:金色财经报道,据官方推特消息,美国众议院金融服务委员会正在关注加密货币作为长期投资的影响,并正在深入研究如何更好地监管这个快速增长的行业。[2021/7/1 0:18:18]
因此对于连接NFT流动性买卖双方的平台来说,建立健全的估值方法是最重要的。
NFT抵押贷款生态
目前,在该领域运行的协议使用5个主要向量来确定估值。
1.P2P
由NFTfi开创的p2p模型将估值的责任放到了借款人和贷方身上。该平台充当了市场的角色,其参与者可以在这里会面、谈判条款并执行贷款。快速概览:
Alice需要Mooncat的流动性,并将其作为抵押品,进行贷款。
Bob需要在eth上赚取收益,提交了一份链下贷款报价,详细说明了本金、期限和APR。
如果Alice得到她认可的报价,她会将贷款金额转移到链上。同时她的NFT被锁定,ETH被转移到了她的EOA中。
在所有的估值机制中,p2p市场给予了参与者最大的自由度。借款人和贷款人可以动态协商多个变量,以最好地匹配他们的个人风险偏好和环境因素。例如,想要执行为期15天的Defi策略的借款人可能希望获得15天期限的贷款,以最大限度地降低再融资风险。在简化过用户体验的协议中,因为没有为用户提供足够多的自由度(固定APR,期限长度),所以交易者无法执行这样的策略。
火币区块链研究院李慧:未来银行会更加深入布局区块链技术:4月7日消息,火币区块链研究院副院长李慧表示,未来银行业对区块链技术布局会否更加深入的答案是肯定的。她认为,“通过区块链技术的嵌入,银行实现原有业务基础上的降本提效,并且吸纳更多客户,达到双赢局面。上面所提到的区块链在银行各业务的布局以B2B业务居多,随着区块链技术的普及与发展,银行会逐渐将区块链布局到更多的toC业务领域,如信用卡积分管理等。”(证券日报)[2020/4/7]
基于这个模型去改变和创建的协议,在它们为市场参与者提供的选择机会上存在很大差异。
例如在Sharkyfi上,贷款期限都是定期的,APR是根据利用率曲线决定的。贷方只能决定贷款规模。在借款人方面,他们能够自动地在贷款订单簿的顶部看到最大的贷款规模,其APR和期限都是统一的。
Arcade要求借款人指定贷款条款,然后由贷款人填写。
P2P的优点
高度可定制化。这使得特殊交易的谈判成为可能(即借方和出借方相互了解,因此签订更有利的条款,借方和出借方有条款偏好,并愿意以非市场条款进行清算……等等)。
P2P的缺点
确定最佳参数可能很困难,而且需要大量资源
借款人无法立即获得流动性
声音 | 国家金融与发展实验室理事长:数字货币尤其是Libra 需要深入研究:据新浪财经消息,近日,国家金融与发展实验室理事长李扬在第八届中国国际金融交易?博览会中对脸书计划推出的数字货币(Libra)发表看法:数字货币标志着金融进入新时代,这是最新科技对传统中央银行、传统金融调控体系、传统货币体系的挑战,要理解数字货币尤其是Libra,需要深入研究,特别是从货币经济学的基础来研究。[2019/6/25]
没有动态估值调整,清算基于LTV
2、治理/评估
在JPEG’d上,用户可以铸造由NFT存款抵押的稳定币。在上线时,该协议将AlienPunks的价值定为4000ETH,将ApePunks的价值定为2000ETH。根据该协议的Medium:“项目治理能够在之后更改这些数值”。
Taker协议类似地通过治理来确定NFT的价值,但不是协议的管理者所决定,而是通过专家评估人员之间的共识来确定估值。
CuratorDAO由“每个NFT类别中的知名个人和项目”组成。
CuratorDAO提供了一个评估值,所有借款人都可以依照这个估值获得贷款(通过LTV缓冲)。
CuratorDAO用自己的资金担保贷款,并承担贷款和违约风险,因此其平台通过自我激励来提供准确的估值。(这种设计和p2p/理性参与者之间有显著的重叠)。
政策 | 人民银行副行长范一飞:要深入推进央行数字货币研发:据中国人民银行消息,人民银行党委委员、副行长范一飞强调,要加大改革创新力度,深入推进央行数字货币研发,进一步完善纪念币发行机制,探索多元化发行基金仓储模式,推动钞票处理业务转型。四是着力维护现金流通秩序,继续推动大额现金管理先行先试,建立整治拒收现金长效机制,健全现金机具管理机制,进一步推进反假货币工作重心前移,加强虚拟货币监测监管。[2019/2/22]
治理/评估的优势
借款人获得即时流动性
估值是由人们的共识决定的,并经过漫长的投票过程进行验证,因此不容易受到操纵价格的攻击。
治理/评估的缺点
治理方式可能会使调整进度缓慢
难以动态调整估值
攻击者可能会通过链上购买选票进行治理攻击
3.预言机和使用预言机的P2Pool
Oracles能够基于外部价格反馈实现NFT的实时动态定价。使用oracle数据喂价的协议在一下方面会产生很大的不同
数据来源
他们如何聚合源数据
在我们所研究的协议中,有两个最被广泛使用的来源。
NFTXFloorPrice
贵阳高新区党工委副书记黄昌祥:深入推进区块链等技术与实体经济深度融合:贵阳网6月4日报道, 日前,高新区党工委副书记、管委会主任黄昌祥率队对区内大数据创新平台进行调研。黄昌祥要求,大力实施“千企引进”“万企融合”“千企改造”等工程,推进“智力收割机”计划,深入推进物联网、人工智能、区块链以及大数据与实体经济深度融合,引领大数据技术创新、加快大数据产业聚集,构筑大数据产业生态体系,以大数据引领全区经济实现高质量发展。[2018/6/4]
OpenseaAPI—这些信息通过Chainlink预言机上链。
然后汇总此数据喂价,通常以TWAP的形式进行。然后将来自不同来源的数据组合成加权平均的最终价格。
例如,DropsDAO使用三个数据源,即DropsNFTFloorTWAP、NFTXFloorPriceTWAP和ChainlinkNFT预言机,然后将数据聚合成一个集合的加权平均底价。然后,借款人以该动态调整估值的LTV%贷款。
PineProtocol使用从OpenseaAPI获得的min。一般来说,TWAP是我们在NFT抵押贷款协议中见到的最常见的数据聚合方法。
预言机的优势
动态估值
借款人获得即时流动性
预言机的缺点
可以被操纵——市场越缺乏流动性,就越容易被操纵。恶意行为者可以持续以低价挂单NFT,并自行购买NFT,从而导致对该特定集合的清算。这仅在所讨论的NFT流动性极差且套利机器人很少的情况下才有效。因此,确保上架要求非常重要。
4.RationalAgents
激励利润最大化代理人来确保NFT的正确估值。最常见的做法是,在估值提供商之间建立起“共担风险”机制,即代理商会在用户违约或估值错误中产生损失,相反情况下获利。我们将探索两种不同的方法,但同时也有许多不同的选择。
AbacusSpot
Abacus使用一种“optimisticproofofstake”的估值方法。
Alice是一个利润最大化的交易者。她看到一个稀有punk的开放池,并决定将ETH锁定在池中。她锁定ETH的时间越长,她获得的协议代币释放量ABC就越多。
因为她速度快,所以她得到了第一张“票”——池中的第一个0-1ETH是她的。
Bob和他的朋友们也将ETH锁在池中。
NFT持有者Charlie看到池中有20个ETH,被Alice和Bob锁定,但Charlie认为他的NFT价值低于此值。
Charlie立即“关闭”了这个池,池中的所有ETH转移给了Charlie,并将NFT进行48的小时拍卖。
如果NFT卖出超过20ETH,利润将转移给Alice和Bob以及朋友们。那些较晚锁定的人将获得比例更高的利润。这是因为…
如果NFT的售价低于20ETH,那么利润将以先进先出(FIFO)的方式被瓜分。锁定在0-1ETH票的Alice将获得1ETH返还,但锁定在19-20ETH的Bob什么也得不到。
因此,在第6步中,Bob因承担更大的风险而获得了更大的回报。
还有一些发生在到期日前后的复杂的事情,但总的来说,交易者的动机是锁定足够的ETH,使销售的潜在利润+代币排放量=资本的机会成本。
一旦Abacus确定了估值,其他协议就可以按照这个估值提供贷款。Gradient就是这样一个例子。
Pilgrim
因此,该协议使用利润最大化的理性行为者来确定NFT的估值,在这种情况下,就是池内的总流动性。
RationalAgent的优点
建立前瞻性估值。对于P2P和治理主导的估值也是如此,但预言机的估值方式是与前瞻性相反的。
RationalAgent的缺点
协议必须将交易者吸引此到平台
目前,这些协议对单个NFT建立了估值,但这很难规模化
5.机器学习
估值协议使用ML,将过去的交易和特征作为输入来预测估值。NFTBank和BankseaFinance就是最好的例子。
要更好地了解NFTbank的算法,请查看HowtovalueitemsinNFTprojects?—Part1。截至2021年11月,他们的模型对Axie的准确度已经达到了平均绝对百分比误差的个位数。
NFTBank模型截至2021年11月的表现。
NFTBank已宣布与Chainlink建立合作伙伴关系,将他们的预测价格带到链上,因此需要实时NFT估值的协议可以使用他们的数据喂价。
BankseaFinance在最初的资助提议中表示,希望将“NFT创建者信息、属性、历史交易、媒体报道、社区地位、受欢迎程度,以及评估NFT价值趋势和NFT舆论趋势的其他信息”纳入其中,以确定价格。
机器学习的优点
实时动态数据,更新集合中发生的每个交易
机器学习的缺点
同一性状组内的NFT作为离群销售的误差幅度较大
可能无法预测系统性市场走势。经验丰富的交易员/评估师可能会抓住这一点。
很难对"游戏规则改变者"做出反应。
目前是非前瞻性的。
估值方法综合利弊图
属于NFT的金融季即将到来。很为NFT寻找流动性就会像defiCDPs一样无缝且被广泛使用。
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