LUNA:深度解析评估NFT抵押品的5种方法_TERRAFORM价格

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。

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没有动态估值调整，清算基于LTV2、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迭)。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。NFTXFloorPriceOpenseaAPI—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。AbacusSpotAbacus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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