NFTを担保として使用する5つの評価方法を深く分析：利点と欠点は？将来の展望は？
P2P、機械学習、ガバナンス/評価、オラクルと合理的エージェント。原文タイトル：《NFTを担保として評価する - 概要、状況、利点/欠点》
編纂：麟奇、チェーンキャッチャー
私の同僚は以前にNFT金融分野の新興プロトコルについて詳しく説明し、概要を示しましたこれらのプロトコルのいくつかを使用してNFTに流動性を生み出す方法。
今、私はNFT金融化の一つの分野に焦点を当てます。これは現在最も明白なユースケースだと思います------NFT担保ローンを通じてNFTに流動性を創出する------そしてこの分野でのプロトコルがNFT担保をどのように評価し、各方法の利点と欠点を説明します。
起因
私は価値のあるNFTを持っています。それを売りたくはありませんが、その価値に依存して流動性を得たいと思っています。私ができることは、他の人にNFTの価値を担保にしたローンを書いてもらうことです。ETHを得た後、私はDeFiで遊ぶことができ、私のMooncatを保持することができます。
このプロセスの重要なステップの一つは、担保の価値を評価することです。貸し手は、彼らが自分の資本を十分に保護でき、自己負担するリスク------たとえば、あなたのデフォルト------に対して公正な補償を得ることができる場合にのみ流動性を提供します。
したがって、貸し手は
- 借り手が信頼できるかどうかを判断するが、これは許可のない匿名環境では難しい
- または、担保の価値がユーザーがデフォルトした場合に貸し出した資本を保護するのに十分であることを保証する
したがって、NFT流動性の売買をつなぐプラットフォームにとって、健全な評価方法を確立することが最も重要です。
NFT担保ローン エコシステム
現在、この分野で運営されているプロトコルは、評価を決定するために5つの主要なベクトルを使用しています。
1.P2P
NFTfiによって開発されたP2Pモデルは、評価の責任を借り手と貸し手に置きます。このプラットフォームは市場の役割を果たし、参加者はここで会い、条件を交渉し、ローンを実行できます。簡単な概要：
- アリスはMooncatの流動性が必要で、担保としてそれを使用してローンを取得します。
- ボブはETHで利益を得る必要があり、元本、期間、APRを詳細に記載したオフチェーンのローンオファーを提出します。
- アリスが彼女が承認したオファーを受け取ると、彼女はローン金額をオンチェーンに移動します。同時に彼女のNFTはロックされ、ETHは彼女のEOA（外部所有アカウント）に移動されます。
すべての評価メカニズムの中で、P2P市場は参加者に最大の自由度を与えます。借り手と貸し手は、個々のリスク嗜好や環境要因に最も適したように、複数の変数を動的に交渉できます。たとえば、15日間のDeFi戦略を実行したい借り手は、再融資リスクを最小限に抑えるために15日間のローンを取得したいと考えるかもしれません。ユーザー体験を簡素化したプロトコルでは、ユーザーに十分な自由度（固定APR、期間の長さ）を提供していないため、トレーダーはそのような戦略を実行できません。
このモデルに基づいて変更および作成されたプロトコルは、市場参加者に提供する選択肢の機会に大きな違いがあります。
たとえば、Sharkyfiでは、ローンの期間はすべて定期的で、APRは利用率曲線に基づいて決定されます。貸し手はローンの規模を決定することしかできません。借り手の側では、彼らは自動的にローン注文簿のトップで最大のローン規模を確認でき、そのAPRと期間は統一されています。
Arcadeは、借り手にローン条件を指定させ、その後貸し手が記入します。
P2P の 利点
- 高度にカスタマイズ可能。これにより、特別な取引の交渉が可能になります（つまり、借り手と貸し手が相互に理解し、より有利な条件を締結し、借り手と貸し手が条件の好みを持ち、非市場条件で清算することを望む…など）。
P2P の 欠点
- 最適なパラメータを決定するのが難しく、大量のリソースを必要とする
- 借り手は即座に流動性を得ることができない
- 動的な評価調整がなく、清算はLTVに基づいている
2.ガバナンス/評価
JPEG'dでは、ユーザーはNFTの預金を担保にしたステーブルコインを鋳造できます（MakerがDAIを鋳造する方法に似ています）。ローンチ時に、このプロトコルはAlien Punksの価値を4000ETH、Ape Punksの価値を2000ETHと定めました。このプロトコルのMediumによれば：["プロジェクトのガバナンスは後でこれらの数値を変更できる"](#:~:text=however, governance can change these values at a later date)
Takerプロトコルは、同様にガバナンスを通じてNFTの価値を決定しますが、プロトコルの管理者によって決定されるのではなく、専門の評価者間の合意によって評価が決定されます。
- CuratorDAOは「各NFTカテゴリーの著名な個人やプロジェクト」で構成されています。
- CuratorDAOは評価値を提供し、すべての借り手はこの評価に基づいてローンを取得できます（LTVバッファを通じて）。
- CuratorDAOは自分の資金でローンを保証し、ローンとデフォルトのリスクを負うため、そのプラットフォームは自己インセンティブによって正確な評価を提供します。（この設計はP2P/合理的な参加者との間に顕著な重複があります）。
ガバナンス/評価 の利点
- 借り手は即座に流動性を得る
- 評価は人々の合意によって決定され、長い投票プロセスを経て検証されるため、価格操作の攻撃を受けにくい。
ガバナンス/評価 の 欠点
- ガバナンスの方法が調整の進行を遅くする可能性がある
- 動的に評価を調整するのが難しい
- 攻撃者はオンチェーンで投票を購入することでガバナンス攻撃を行う可能性がある
3.オラクルとオラクルを使用したP2Pool
オラクルは外部価格フィードバックに基づいてNFTのリアルタイム動的価格設定を実現できます。オラクルデータを使用して価格を設定するプロトコルは、以下の点で大きな違いを生じます。
- データソース
- 彼らがソースデータをどのように集約するか
私たちが調査したプロトコルの中で、最も広く使用されている2つのソースがあります。
- NFTXフロア価格
- Opensea API---これらの情報はChainlinkオラクルを介してオンチェーンにされます。
その後、このデータフィードは通常TWAPの形式で集約されます。異なるソースからのデータを加重平均の最終価格に組み合わせます。
たとえば、Drops DAOは、Drops NFT Floor TWAP、NFTX Floor Price TWAP、Chainlink NFTオラクルの3つのデータソースを使用し、データを集約して加重平均の底値を作成します。その後、借り手はこの動的に調整された評価のLTV %ローンを取得します。
Pine Protocolは、Opensea APIから取得したmin（7日間の平均取引価格、収集底値）を使用します。一般的に、TWAPはNFT担保ローンプロトコルで見られる最も一般的なデータ集約方法です。
オラクル の 利点
- 動的評価
- 借り手は即座に流動性を得る
オラクルの欠点
- 操作される可能性がある------市場が流動性を欠くほど、操作されやすくなります。悪意のある行為者は、NFTを低価格で継続的に注文し、自らNFTを購入することで、特定のコレクションの清算を引き起こすことができます。これは、議論されているNFTの流動性が極めて低く、アービトラージボットがほとんど存在しない場合にのみ有効です。したがって、上場要件を確保すること（ガバナンスまたは自動化によって）が非常に重要です。
4.合理的エージェント（ Rational Agents）
利益最大化エージェントをインセンティブ化してNFTの正しい評価を確保します。最も一般的なアプローチは、評価提供者間に「リスクを共有する」メカニズムを構築することです。つまり、エージェントはユーザーのデフォルトや評価ミスによって損失を被り、逆の状況では利益を得ます。私たちは2つの異なるアプローチを探りますが、同時に多くの異なる選択肢もあります。
Abacus Spot
Abacusは"楽観的なプルーフオブステーク"の評価方法を使用します。（ホワイトペーパー）
- アリスは利益最大化のトレーダーです。彼女は希少なPunkのオープンプールを見て、ETHをプールにロックすることに決めます（理由は後で説明します）。彼女がETHをロックする時間が長いほど、彼女が得るプロトコルトークンのリリース量ABCが増えます。
- 彼女は速さのために、最初の「票」を得ます------プール内の最初の0-1ETHは彼女のものです。
- ボブと彼の友人たちもETHをプールにロックします。
- NFT保有者のチャーリーは、プールに20ETHがアリスとボブによってロックされているのを見ますが、チャーリーは自分のNFTの価値がこの値より低いと考えています。
- チャーリーはすぐにプールを「閉じます」（チャーリーだけがこれを行うことができます、なぜなら彼はNFTを持っているからです）、プール内のすべてのETHはチャーリーに移動し、NFTは48時間のオークションにかけられます。
- NFTが20ETHを超えて売れた場合、利益はアリスとボブおよび友人たちに移転されます。後からロックした人々は、より高い割合の利益を得ることになります。これは…
- NFTの販売価格が20ETH未満の場合、利益は先入先出（FIFO）の方式で分配されます。0-1ETHの票でロックされたアリスは1ETHを返還されますが、19-20ETHでロックされたボブは何も得られません。
- したがって、ステップ6では、ボブはより大きなリスクを負ったため、より大きなリターンを得ます。
期限前後に発生する複雑なこともありますが、全体的にトレーダーの動機は、販売の潜在的な利益+トークンの排出量=資本の機会コスト（ロックされたETH）を確保するために十分なETHをロックすることです。
一度Abacusが評価を確定すると、他のプロトコルはこの評価に基づいてローンを提供できます。Gradientはその一例です。
Pilgrim
したがって、このプロトコルは利益最大化の合理的な行動者を使用してNFTの評価を決定します。この場合、プール内の総流動性です。
合理的エージェント の 利点
- 先見的な評価を確立します。P2Pおよびガバナンス主導の評価についても同様ですが、オラクルの評価方法は先見的とは反対です。
合理的エージェント の 欠点
- プロトコルはトレーダーをこのプラットフォームに引き付ける必要があります
- 現在、これらのプロトコルは単一のNFTに対して評価を確立していますが、これはスケール化が難しいです
5.機械学習
評価プロトコルはMLを使用し、過去の取引と特徴を入力として評価を予測します。NFTBankとBanksea Financeがその最良の例です。
NFTbankのアルゴリズムをよりよく理解するには、NFTプロジェクトのアイテムを評価する方法？ --- パート1を参照してください。2021年11月時点で、彼らのモデルはAxieに対して平均絶対パーセント誤差の単位数に達しました。
NFTBankモデルの2021年11月のパフォーマンス。
NFTBankはChainlinkとのパートナーシップを発表し、彼らの予測価格をオンチェーンに持ち込むため、リアルタイムのNFT評価が必要なプロトコルは彼らのデータフィードを使用できます。
Banksea Financeは、初期の資金提供提案で、「NFTクリエイター情報、属性、過去の取引、メディア報道、コミュニティの地位、人気、NFTの価値トレンドとNFTの世論トレンドを評価するためのその他の情報」を含めて価格を決定することを希望しています。
機械学習の利点
- リアルタイムの動的データ、コレクション内で発生する各取引を更新
機械学習の 欠点
- 同一性状グループ内のNFTが外れ値として販売される誤差幅が大きい
- システム的な市場動向（つまり、ゲームNFTのメタの変化、一般的なNFTの市場状況の変化）を予測できない可能性があります。経験豊富なトレーダー/評価者はこれを捉えるかもしれません。
- 「ゲームルールの変更者」に反応するのが難しい。
- 現在は前向きではありません。
評価方法 の 総合的な 利点と欠点の図
NFTの金融季節がやってきます。NFTに流動性を求めることは、DeFi CDPのようにシームレスで広く使用されるようになるでしょう。
