प्रस्तावना

वित्त और फिनटेक में मास्टर के छात्र के रूप में, मैं इस विषय पर कई पेपर पढ़ रहा हूं। हाल ही में, मैं एक दिलचस्प पेपर लेकर आया जो पारंपरिक वित्तीय पद्धति का उपयोग करते हुए एनएफटी बाजार में मूल्य निर्धारण पर चर्चा करता है। इस दस्तावेज़ में, मैं इसके कुछ अंश साझा करूँगा।

लेखकों ने अचल संपत्ति बाजार सूचकांकों के समान एनएफटी बाजार के लिए सूचकांक बनाए। उन्होंने परीक्षण किया कि एनएफटी बाजार रिटर्न अन्य बाजारों या संपत्तियों से प्रभावित था या नहीं। इसके अतिरिक्त, उन्होंने जांच की कि क्या अस्थिरता और एनएफटी मूल्यांकन अनुपात ने समय श्रृंखला में एनएफटी बाजार रिटर्न की महत्वपूर्ण भविष्यवाणी की है, और आकार और उत्क्रमण प्रभाव के अस्तित्व के लिए परीक्षण किया है।

पेपर का शीर्षक "द इकोनॉमिक्स ऑफ नॉन-फंजिबल टोकन" है, और लेखक निकोला बोर्री, युकुन लियू और अलेह त्सिविंस्की हैं। यह मार्च 2022 में प्रकाशित हुआ था और इसमें प्रचुर मात्रा में और विस्तृत सामग्री है। एनएफटी डेटा आजकल समृद्ध है, और जबकि मैंने केवल कुछ विषयों को साझा किया है, यदि आपके पास समय है तो यह पूरे पेपर को पढ़ने लायक है।

यह इस पेपर का लिंक है:https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4052045

खाका

1. आंकड़े
2. एनएफटी बाजार सूचकांक
3. एनएफटी बाजार के लिए एक्सपोजर
4. एनएफटी मार्केट रिटर्न प्रेडिक्टिबिलिटी
5. निष्कर्ष और उपयोगी उपकरण

डेटा प्रमुख एक्सचेंजों जैसे कि क्रिप्टोकरंसीज, गॉड्स अनचाही, डेसेंटरलैंड, ओपनसी और एटॉमिक से आता है। डेटासेट में केवल लेनदेन शामिल हैं जो एनएफटी के स्वामित्व के हस्तांतरण का प्रतिनिधित्व करते हैं, एनएफटी और नीलामी बोलियों के लेनदेन को छोड़कर। डेटा को 52 सप्ताह में विभाजित किया गया है। यदि सप्ताह में एक से अधिक बार एनएफटी का कारोबार किया जाता है, तो औसत मूल्य लिया जाता है। डेटा की अवधि 2018 की शुरुआत से 2021 के अंत तक है।

एनएफटी बाजार सूचकांक

NFT मार्केट इंडेक्स "रिपीट सेल्स मेथड" का उपयोग करके बनाया गया है। यह विधि उन वस्तुओं के लिए उपयुक्त है जो विषम हैं और जिनका कारोबार बहुत कम होता है, जैसे कि अचल संपत्ति बाजार।

लेखक मानते हैं कि दो एनएफटी बिक्री के लिए लॉग किए गए मूल्यों में अंतर संबंधित लॉग किए गए एनएफटी मार्केट इंडेक्स में अंतर के बराबर है, साथ ही एक यादृच्छिक त्रुटि जो विशिष्ट एनएफटी के आइडियोसिंक्रेटिक घटक को कैप्चर करती है।

रिट : वापसी

गड्ढे' : लॉग बिक्री मूल्य

गड्ढे : लॉग खरीद मूल्य

बीटी : समय टी पर लॉग एनएफटी बाजार सूचकांक,

बीटी' : समय टी पर लॉग एनएफटी बाजार सूचकांक'

uitt' : गुणक त्रुटि शब्द

जहां टी '> टी। और प्रत्येक सप्ताह 99% स्तर पर वापसी को हटाकर, मूल्य <1, लेनदेन <2।

यह आंकड़ा एनएफटी मार्केट इंडेक्स दिखाता है, जो बेसलाइन रिपीट सेल्स पद्धति का उपयोग करके बनाया गया है। शुरुआत में सूचकांकों को एक के लिए सामान्यीकृत किया जाता है।

NFT मार्केट इंडेक्स को समझने के बाद, हम NFT मार्केट रिटर्न के सारांश आँकड़ों को देख सकते हैं:

पैनल ए साप्ताहिक एनएफटी बाजार रिटर्न के समग्र सारांश आंकड़े प्रस्तुत करता है।

NFTH इंडेक्स: विषमलैंगिकता-समायोजित NFT इंडेक्स

CMKTRF: क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार में अतिरिक्त रिटर्न

MKTRF : शेयर बाजार में अतिरिक्त रिटर्न

पैनल बी साप्ताहिक औसत एनएफटी इंडेक्स और एनएफटीएच इंडेक्स रिटर्न तिमाही से दिखाता है।

यह स्पष्ट है कि मानक विचलन के साथ एनएफटी बाजार में बड़ी अस्थिरता है और इसका मतलब अन्य बाजारों की तुलना में काफी अधिक है। इसके अलावा, तिरछापन 1.098 है, जो सही-तिरछे वितरण का संकेत देता है और अधिकांश लेन-देन नकारात्मक रिटर्न में परिणत होते हैं। कर्टोसिस 7.732 है, जो कभी-कभी होने वाले अत्यधिक उच्च रिटर्न के साथ फैट-टेल्ड वितरण का संकेत देता है।

पैनल बी में, हम 2020Q2 के दौरान इंडेक्स रिटर्न में तेजी से वृद्धि देखते हैं, जो 2021Q3 में चरम पर था। यह वास्तविक लेन-देन की मात्रा के आधार पर वास्तविक बाजार की स्थिति के अनुरूप है।

एनएफटी बाजार के लिए एक्सपोजर

यह खंड एनएफटी बाजार रिटर्न और क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार के साथ-साथ स्टॉक, कमोडिटीज और मुद्राओं जैसे पारंपरिक बाजारों के बीच संबंधों की जांच करता है।

1. क्रिप्टोक्यूरेंसी कारकों के लिए एनएफटी बाजार का एक्सपोजर

NFT और क्रिप्टोकरेंसी के बीच संबंध की जांच करने के लिए लेखक तीन कारकों का उपयोग करते हैं:

CMKTRF: क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार का प्रतिनिधित्व करता है,

CSIZE: आकार का प्रतिनिधित्व करता है, और

सीएमओएम: गति का प्रतिनिधित्व करता है। इसके अतिरिक्त,

CVALUE: मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे मूल्य-से-नए पते के अनुपात द्वारा मापा जाता है।

सभी विशिष्टताओं में, आकार, गति और मूल्य कारकों को नियंत्रित करते हुए भी, CMKTRF 1% स्तर पर महत्वपूर्ण रूप से सकारात्मक है। यह इंगित करता है कि एनएफटी बाजार के अतिरिक्त रिटर्न क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार के अतिरिक्त रिटर्न से प्रभावित होते हैं, और उसी दिशा में।

उदाहरण के लिए, कॉलम (1) में, क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार के अतिरिक्त रिटर्न में 1% की वृद्धि से एनएफटी बाजार के अतिरिक्त रिटर्न में 0.789% की वृद्धि होगी।

2. पारंपरिक एसेट मार्केट फैक्टर्स के लिए एक्सपोजर

इस खंड में, लेखक स्टॉक, कमोडिटीज और मुद्राओं सहित एनएफटी बाजार और पारंपरिक परिसंपत्ति बाजारों के बीच संबंधों की जांच करते हैं। शेयर बाजार का विश्लेषण करने के लिए, वे सीएपीएम, फामा-फ्रेंच 3-फैक्टर मॉडल, कारहार्ट 4-फैक्टर मॉडल और फामा-फ्रेंच 5-फैक्टर मॉडल सहित कई मॉडलों का उपयोग करते हैं।

पैनल ए में, निम्नलिखित चर पेश किए गए हैं:

MKTRF: शेयर बाजार के अतिरिक्त रिटर्न का प्रतिनिधित्व करता है

एसएमबी: आकार प्रभाव का प्रतिनिधित्व करता है

एचएमएल: मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है

माँ: गति का प्रतिनिधित्व करता है

RMW: एक निवेश का प्रतिनिधित्व करता है

सीएमए: लाभप्रदता का प्रतिनिधित्व करता है

इस तालिका के अनुसार, MKTRF कारक का 5% स्तर पर महत्वपूर्ण सकारात्मक प्रभाव पड़ता है, जबकि अन्य कारकों का मूल्य कारक (HML) को छोड़कर कोई प्रभाव नहीं पड़ता है। इससे पता चलता है कि एनएफटी बाजार का अतिरिक्त रिटर्न शेयर बाजार के अतिरिक्त रिटर्न से सकारात्मक रूप से प्रभावित होता है, लेकिन कम आर-स्क्वेर्ड के कारण प्रभाव छोटा होता है।

पैनल बी में चर:

सोना

बीबीजी कमोडिटी: ब्लूमबर्ग कमोडिटी इंडेक्स

डॉलर: अमेरिकी मुद्रा

कैरी: कैरी ट्रेड

इस खंड में, हमने पाया कि केवल कमोडिटी इंडेक्स ही NFT मार्केट के अतिरिक्त रिटर्न को प्रभावित कर सकता है। अन्य कारकों का कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं पड़ा। गुणांक 1% के स्तर पर काफी सकारात्मक है, लेकिन आर-स्क्वायर बहुत छोटा है। यह कारक प्रभावी है लेकिन बहुत बड़ा नहीं है।

3. एनएफटी-संबंधित क्रिप्टोकरेंसी और एनएफटी मार्केट

कुछ कंपनियां क्रिप्टोकरंसी और NFT दोनों जारी करती हैं, जैसे कि Decentraland का MANA टोकन, Axie Infinity का AXS टोकन, और अन्य।

इस खंड में, हम यह जांचना चाहते हैं कि एनएफटी से संबंधित क्रिप्टोकरंसीज का अतिरिक्त रिटर्न उनके एनएफटी रिटर्न से प्रभावित है या नहीं और अध्ययन करें कि क्या एनएफटी से संबंधित क्रिप्टोकरेंसी के संचयी अतिरिक्त रिटर्न का पूर्वानुमान एनएफटी रिटर्न के अंतराल से लगाया जा सकता है।

CMKTRF क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजार में अतिरिक्त रिटर्न है।

टेबल पैनल ए में, हम देख सकते हैं कि एनएफटी बाजार अतिरिक्त रिटर्न 1% के स्तर पर काफी सकारात्मक है। CMKTRF फैक्टर को नियंत्रित करने के बाद भी यह 5% के स्तर पर महत्वपूर्ण बना हुआ है। इससे पता चलता है कि NFT से संबंधित क्रिप्टोकरंसीज के अतिरिक्त रिटर्न को NFTs द्वारा ही प्रभावित किया जा सकता है। यह परिणाम आश्चर्यजनक नहीं है और बस मेरी उम्मीदों की पुष्टि करता है।

पैनल बी पूर्वानुमेयता का एक परीक्षण है जो एनएफटी से संबंधित क्रिप्टोकरेंसी के भविष्य के संचयी अतिरिक्त रिटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए लैग्ड एनएफटी बाजार अतिरिक्त रिटर्न का उपयोग करता है। परिणाम बताते हैं कि एनएफटी बाजार में अतिरिक्त रिटर्न एनएफटी से संबंधित क्रिप्टोकरेंसी के भविष्य के दो सप्ताह के संचयी अतिरिक्त रिटर्न की भविष्यवाणी कर सकता है। यह भविष्यवाणी 5% के स्तर पर महत्वपूर्ण है। विशेष रूप से, एनएफटी मार्केट इंडेक्स अतिरिक्त रिटर्न में 1% की वृद्धि एनएफटी से संबंधित क्रिप्टोक्यूरैंक्स के संचयी अतिरिक्त रिटर्न में दो सप्ताह के क्षितिज पर 0.33% की वृद्धि की ओर ले जाती है।

एनएफटी मार्केट रिटर्न प्रेडिक्टिबिलिटी

यह खंड पूर्वानुमेयता पर केंद्रित है। सबसे पहले, हमने कुछ चरों का अध्ययन किया जिनका उपयोग पारंपरिक परिसंपत्ति बाजारों जैसे कि अस्थिरता, मूल्यांकन अनुपात, ध्यान, पिछले रिटर्न और वॉल्यूम के लिए समय-श्रृंखला रिटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।

दूसरा, हमने एनएफटी रिटर्न के लिए आकार प्रभाव और उत्क्रमण प्रभाव का परीक्षण करने के लिए क्रॉस-सेक्शनल रिटर्न प्रेडिक्टिबिलिटी और वेरिएबल्स का अध्ययन किया जिसमें आकार और गति शामिल है।

1. समय-श्रृंखला वापसी की भविष्यवाणी

एक। अस्थिरता

कुछ कागजों से पता चला है कि अस्थिरता भविष्य में संपत्ति के रिटर्न का नकारात्मक अनुमान लगाती है। इस खंड में, हम परीक्षण करते हैं कि एनएफटी बाजार समान प्रभाव प्रदर्शित करता है या नहीं।

लेखकों का मानना ​​है कि एनएफटी बाजार के अतिरिक्त रिटर्न की अस्थिरता पिछले आठ हफ्तों के अनुगामी वर्ग एनएफटी बाजार के अतिरिक्त रिटर्न का योग है।

सबसे पहले, वॉल्यूम अस्थिरता का प्रतिनिधित्व करता है, हम देख सकते हैं कि पांच सप्ताह से आठ सप्ताह के क्षितिज से अस्थिरता काफी नकारात्मक है। इसका मतलब यह है कि एनएफटी बाजार का संचयी अतिरिक्त रिटर्न 8-सप्ताह के क्षितिज में अस्थिरता से प्रभावित हो सकता है। इसके अतिरिक्त, अगर अस्थिरता बढ़ती है, तो भविष्य के एनएफटी बाजार संचयी अतिरिक्त रिटर्न में कमी आएगी। यह परिणाम पिछले शोध अनुरूप है।

बी। मूल्यांकन अनुपात

इक्विटी मार्केट में, वैल्यूएशन रेशियो को आमतौर पर मार्केट-टू-फंडामेंटल रेशियो द्वारा दर्शाया जाता है, जिसकी गणना मार्केट वैल्यू को बुक वैल्यू या फंडामेंटल वैल्यू से विभाजित करके की जाती है। एनएफटी बाजार में, एनएफटी का बाजार मूल्य एनएफटी मार्केट इंडेक्स (रिपीट सेल्स इंडेक्स) द्वारा निर्धारित किया जाता है, जबकि मौलिक मूल्य कुल लेनदेन गणना पर आधारित होता है।

नतीजतन, एनएफटी बाजार में वैल्यूएशन रेशियो को लॉग इन इंडेक्स-टू-ट्रांजैक्शन रेशियो का उपयोग करके मापा जाता है।

पैनल ए में, हम देख सकते हैं कि मूल्यांकन अनुपात का सभी क्षितिजों में एनएफटी बाजार के अतिरिक्त रिटर्न के साथ लगातार नकारात्मक संबंध है। यह इंगित करता है कि मूल्यांकन अनुपात बाजार के प्रदर्शन का एक मजबूत भविष्यवक्ता है, क्योंकि मूल्यांकन अनुपात में वृद्धि संचयी अतिरिक्त रिटर्न में कमी के साथ महत्वपूर्ण रूप से जुड़ी हुई है।

इसके अलावा, आठ सप्ताह के क्षितिज पर 0.269 के मूल्य के साथ आर-स्क्वेर्ड मूल्य काफी अधिक है। इससे पता चलता है कि मूल्यांकन अनुपात एक महत्वपूर्ण कारक है जिसका उपयोग एनएफटी बाजार में अतिरिक्त रिटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है।

सी। ध्यान

इस उपधारा में, हम जांच करते हैं कि क्या निवेशक का ध्यान भविष्य के एनएफटी बाजार रिटर्न की भविष्यवाणी कर सकता है। इसे पूरा करने के लिए, लेखक "Google_NFT" विचलन नामक एक मीट्रिक बनाते हैं, जो पिछले आठ-सप्ताह के औसत की तुलना में दिए गए सप्ताह में NFT के लिए Google खोजों में अंतर को मापता है। इस मीट्रिक की गणना वर्तमान सप्ताह में पिछले आठ सप्ताह की खोज मात्रा के औसत को खोज मात्रा से घटाकर की जाती है।

Google_NFT के अलावा, अन्य ध्यान मेट्रिक्स जैसे Google_crypto और Google_bitcoin पर भी विचार किया जाता है।

यह तालिका पुष्टि करती है कि निवेशकों का ध्यान भविष्य के एनएफटी बाजार संचयी अतिरिक्त रिटर्न को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित नहीं करता है। इसलिए, एनएफटी बाजार के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने में ध्यान एक महत्वपूर्ण कारक नहीं है।

मेरी राय में, मुझे लगता है कि प्रॉक्सी ध्यान आकर्षित करने के लिए केवल Google खोज गणना का उपयोग करना चुपचाप उचित नहीं हो सकता है, हो सकता है कि सोशल मीडिया (जैसे ट्विटर, रेडडिट) या प्रॉक्सी ध्यान देने वाले लेखों की उल्लेख संख्या शामिल हो!

डी। गति

विभिन्न बाजारों, जैसे स्टॉक, बॉन्ड, क्रिप्टोकरेंसी और रियल एस्टेट में गति प्रभाव देखा गया है। इस उपधारा में, हम जांच करते हैं कि एनएफटी बाजार में यह प्रभाव मौजूद है या नहीं।

इसे पूरा करने के लिए, लेखक एनएफटी बाजार में भविष्य के संचयी रिटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए मौजूदा एनएफटी बाजार अतिरिक्त रिटर्न का उपयोग करते हैं

तालिका में प्रस्तुत परिणामों के आधार पर, यह मेरे लिए आश्चर्य की बात है कि एनएफटी बाजार में कोई गति प्रभाव नहीं देखा गया है। इसलिए, इस बाजार में कीमतों का पीछा करने का प्रयास करने से लाभ होने की संभावना नहीं है।

इ। आयतन

अधिकांश बाजारों में ट्रेडिंग वॉल्यूम और रिटर्न के बीच एक सकारात्मक संबंध होता है। इस उपधारा में, हमारा उद्देश्य एनएफटी बाजार में इस संबंध की जांच करना है।

इसे हासिल करने के लिए, हम पिछले आठ हफ्तों के औसत से किसी दिए गए सप्ताह में एनएफटी ट्रेडिंग वॉल्यूम के विचलन को मापकर वॉल्यूम मीट्रिक का निर्माण करते हैं।

तालिका एक से तीन सप्ताह के क्षितिज पर ट्रेडिंग वॉल्यूम और भविष्य के संचयी एनएफटी बाजार अतिरिक्त रिटर्न के बीच एक महत्वपूर्ण और सकारात्मक संबंध दिखाती है।

यह परिणाम मेरी उम्मीदों के अनुरूप है, क्योंकि इसी तरह के निष्कर्ष अन्य बाजारों में देखे गए हैं। इसके अलावा, यह मांग-आपूर्ति सिद्धांत के अनुरूप है, जो बताता है कि कीमत व्यापार की मात्रा से प्रभावित होती है।

हालांकि, पैनल बी में, जब मूल्यांकन अनुपात और अस्थिरता को अतिरिक्त कारकों के रूप में जोड़ा जाता है, तो मात्रा का प्रभाव काफी कमजोर हो जाता है। फिर भी, मूल्यांकन अनुपात एनएफटी बाजार रिटर्न का एक महत्वपूर्ण भविष्यवक्ता बना हुआ है।

अंत में, एनएफटी बाजार रिटर्न की भविष्यवाणी करने में मात्रा, अस्थिरता और मूल्यांकन अनुपात (लॉग इन इंडेक्स-लेनदेन) के कारक सभी महत्वपूर्ण हैं। हालांकि, सबसे महत्वपूर्ण कारक मूल्यांकन अनुपात (लॉग्ड इंडेक्स-लेन-देन) है, और समय-श्रृंखला विश्लेषण में एनएफटी बाजार रिटर्न की भविष्यवाणी करते समय यह प्राथमिक फोकस हो सकता है।

2. क्रॉस-सेक्शनल रिटर्न प्रेडिक्टेबिलिटी

इस खंड में, हम एनएफटी रिटर्न के क्रॉस-सेक्शन में आकार और उत्क्रमण प्रभावों की उपस्थिति की जांच करते हैं। इस विश्लेषण में व्यक्तिगत रिटर्न के बीच अंतर की जांच करना शामिल है।

1. आकार प्रभाव

पिछले शोध से पता चला है कि स्टॉक रिटर्न के क्रॉस-सेक्शन में, छोटे स्टॉक बड़े स्टॉक से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। इस घटना को आमतौर पर आकार प्रभाव के रूप में जाना जाता है।

लेखक संभावित आकार के प्रभाव की पहचान करने के लिए व्यक्तिगत NFT ((t'- t) lnPit) के बाजार मूल्य का उपयोग करते हैं (उच्च का मतलब बड़ा आकार) और समीकरण बनाने के लिए बाजार सूचकांक (bt) को नियंत्रित करता है। γ लोच है, जिसका अर्थ है कि जब खरीद मूल्य 1% बदलता है तो रिटर्न γ प्रतिशत बदल जाएगा। तो हम परीक्षण करते हैं कि क्या γ महत्वपूर्ण है, यदि यह है तो आकार प्रभाव मौजूद है।

इस तालिका में, हम पूर्ण नमूने में गुणांक -0.004 पा सकते हैं, और परिणाम काफी नकारात्मक है। इसका मतलब है कि जब खरीद मूल्य 1% बढ़ जाता है तो औसत एनएफटी रिटर्न 0.004% घट जाएगा, और परिणाम बताता है कि महंगे एनएफटी कम खर्चीले एनएफटी की तुलना में काफी कम प्रदर्शन करते हैं। (संभावित कारण पृष्ठ 25 पर पेपर में समझाया गया है।)

2. उलटा प्रभाव

संपत्ति मूल्य निर्धारण में गति और उत्क्रमण प्रभाव की आमतौर पर जांच की जाती है। इस खंड में, हम पिछले रिटर्न का उपयोग करके इन प्रभावों का परीक्षण करते हैं। इसके अतिरिक्त, हम केवल उन NFTs पर विचार करते हैं जिनमें कम से कम तीन लेन-देन हुए हैं।

आरआई, बी एनएफटी आई की पिछली दोहराने वाली बिक्री का लॉग औसत साप्ताहिक रिटर्न है, और γ लोच है।

परिणाम पूर्ण नमूने में पिछले साप्ताहिक रिटर्न के लिए एक महत्वपूर्ण नकारात्मक गुणांक दिखाते हैं। विशेष रूप से, पिछले साप्ताहिक रिटर्न में 1% की वृद्धि के परिणामस्वरूप भविष्य के रिटर्न में 0.014% की कमी आती है। यह उत्क्रमण प्रभाव के अस्तित्व की पुष्टि करता है, जहां उच्च औसत पिछले रिटर्न काफी कम प्रदर्शन करते हैं।

निष्कर्ष

इस अध्ययन में, लेखकों ने बार-बार बिक्री पद्धति का उपयोग करते हुए एक NFT मार्केट इंडेक्स बनाया और पाया कि क्रिप्टोकरंसी मार्केट का NFT मार्केट पर सबसे महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा।

उन्होंने एनएफटी बाजार रिटर्न की भविष्यवाणी की भी जांच की और पाया कि समय-श्रृंखला वापसी की भविष्यवाणी में सबसे महत्वपूर्ण कारक मूल्यांकन अनुपात है।

इसके अलावा, उन्होंने क्रॉस-सेक्शन रिटर्न प्रेडिक्टिबिलिटी में आकार प्रभाव और उत्क्रमण प्रभाव के अस्तित्व की पुष्टि की। विशेष रूप से, छोटे आकार के एनएफटी (कम कीमत) ने बड़े आकार के एनएफटी (उच्च मूल्य) से बेहतर प्रदर्शन किया, और पिछले उच्च रिटर्न ने भविष्य में काफी कम प्रदर्शन किया।

पेपर उपयोग की जाने वाली पद्धति और कारकों के बारे में गहन स्पष्टीकरण और विवरण प्रदान करता है। इसलिए, शोध को बेहतर ढंग से समझने के लिए पूरे पेपर को पढ़ने लायक है।

• सभी आंकड़े और टेबल मूल पेपर से हैं।

https://dune.com/corncobbb/swf-lab-nft-analysis

यह एनएफटी विश्लेषण ड्यून डैशबोर्ड है, जो एनएफटी बाजार के साथ-साथ मूल्य, मात्रा, लाभ, धारकों और वॉश ट्रेडों का विश्लेषण प्रदान करता है। आपको केवल ऊपरी बाएँ कोने में दिए गए स्थान में NFT अनुबंध पता दर्ज करना है।

मुझे लगता है कि यह आपके एनएफटी विश्लेषण के लिए मददगार है！！

समीक्षक

王昱淮 UN SWEET के लिए धन्यवाद