驾驭加密货币的波峰和波谷：我们可以有 NFT 的情绪指标吗？

我们评估了加密资产的周期阶段，并根据市场参与者的情绪探索了特定于 NFT 的价格行为。

TLDR：
可替代令牌循环： Nansen 分析了投资者情绪和宏观经济指标，总结如下：

• 投资者情绪在 2022 年 5 月转为“恐慌”，标志着加密货币价格长期整合的开始（见图 1）
• 加密货币价格要退出盘整阶段并触底反弹，基本面的不确定性必须降低
• 这种情况的主要情况是美联储更加关注失业率而不是通货膨胀
• 实际增长正在急剧放缓，这意味着这种情况越来越接近
• 历史分析表明，美联储更有可能在 2023 年第一季度暂停货币紧缩（见图 6）

NFT循环 ：NFT 与可替代代币的相关性弱于可替代代币间的相关性，Nansen 基于两个链上指标开发了一个特定于 NFT 市场的投资者情绪指标：

• 跟踪 NFT 价格的已实现波动率：更高的已实现波动率 ->更高的远期每周回报
• Blue Chip NFT 的销量与所有 NFT 的销售额：更高的比率 ->;较低的远期每周回报（回测见图 21）

抽象的
我们最近对加密资产市场的分析揭示了四个见解：
1) 投资者情绪在 5 月变得极度恐慌，这转化为对稳定币（尤其是 USDC）的加速配置，并转向其他数字（和非数字）“避风港”。在我们看来，这导致了可替代代币价格的价格整合阶段，该阶段还有更多的运行。
2）当前的宏观经济周期正在从滞胀过渡，例如实际增长放缓和通胀上升，到实际增长急剧恶化和高残留通胀。实际增长越弱，美联储推迟进一步收紧政策（“美联储看跌期权”）的可能性就越大。当这个概率达到足够的阈值时，它可能会支持加密货币市场。
3) 根据我们工作文件中审查的宏观指标，我们接近（估计 2022 年第四季度 - 2023 年第一季度）处于这个支持阶段，但尚未完全达到。
4) 货币紧缩的这种支持性暂停可能比过去周期更短，因为我们认为在全球地缘政治因素、全球供应链解体以及多方影响下，通胀可能会在经济衰退后重新加速。享受退休生活的“婴儿潮一代”（资产所有权方面最富有的一代）的年度支出。
将我们的分析扩展到不可替代代币 (NFT) 市场，我们的分析表明以下指标倾向于引领 NFT 价格：1) NFT 的尾随价格波动和 2) 更成熟的收藏品的销量与所有销量的比率。 最后，我们警告说，鉴于可用的数据样本较小（略少于一年的每周数据），对围绕 NFT 观察到的统计关系的解释存在局限性。在未来的出版物中纳入更多的样本外实时数据将有助于验证我们发现的稳健性。
一、加密资产的宏观展望
1.1 稳定币风险偏好指标更新
Nansen Stablecoin Risk Appetite Indicator 通过衡量 Smart Money 标记钱包的总美元余额中稳定币的相对分配来衡量加密货币投资者的情绪（见图 1）。 2022 年 5 月，这一比率飙升，在撰写本文时，该比率约为 16%，高于我们 11% 的“恐慌阈值”（请参阅使用Nansen Smart Money和bridge data模拟战术投资 ).在 UST 和 sETH 各自脱钩事件之后（参见 Nansen 关于脱钩的报告这里 和这里 ）以及跨流动性池和其他 DeFi 协议的杠杆投资计划的瓦解，情绪和价格恶化，这是可以理解的。
根据稳定币风险偏好指标，随着加密货币价格的整合，投资者正在攀登忧虑之墙。该指标跌破 11% 的门槛将触发风险偏好信号，这将意味着 Smart Money 投资者的悲观情绪减弱。
图一：稳定币风险偏好指标

来源：南森查询 1.2 过渡到实际增长急剧恶化和通胀居高不下
仅依靠情绪不足以要求加密资产价格出现逆势“底部”。只要资产价格背后的基本驱动因素仍然是负面的，市场情绪就会持续低迷。这是投资者的风险认知与实际潜在的基本面不确定性之间的差异（更多内容见第 3.1 节）。
从历史上看，高通胀和波动的宏观环境对风险资产（加密资产也不例外）是利空的，因为即使实际需求恶化（收入较低），它也会迫使更高的贴现率。
在过去的几周里，宏观势头一直在演变。增长放缓更为明显，数据动能为负（例如，与市场预期相比，负面意外的数量增加）。这在全球不断下降的商业和消费者调查中尤为明显。采购经理'指数 (PMI) 调查是引领工业和最终宏观周期的指标，正在走向收缩（见图 2）。与此同时，世界各地的公司都在报告 a) 补充库存，b) 新订单下降，c) 稳定价格压力（某些行业仅截至 6 月）。随着消费者选择缩减支出以应对更高的价格，以及随着制造业供应链正常化，需求驱动的通胀可能会正常化。然而，通胀远未达到美联储 2% 的目标，非需求相关的驱动因素，如地缘政治和美国 CPI 篮子中租金部分的技术滞后，意味着通胀即使放缓，也不太可能回到美联储目标。
图 2：G4（美国、欧元区、日本、英国）Flash 制造业 PMI 新订单，2022 年 6 月

资料来源：Markit，S&PGlobal 我们接着转向美联储任务中除了“稳定价格”之外的第二个组成部分，即“最大就业”。根据各种指标，美国劳动力市场非常紧张，但这里的势头也是负面的。例如，堪萨斯城劳动力市场动能指标往往会在宏观经济放缓接近 0 之前收缩（见图 3）。
图 3：堪萨斯城联储劳动力市场动能指标与历史衰退

资料来源：圣路易斯联储和堪萨斯城联储 目前，美联储优先考虑其通胀任务，美联储主席甚至在最近的参议院证词中含蓄地承认经济衰退迫在眉睫的可能性很高：“[软着陆]是我们的目标，这将是非常具有挑战性的……我们是否能够实现这一目标的问题将在某种程度上取决于我们无法控制的因素”。
1.3 等待“美联储看跌期权”
我们预计美国劳动力市场将在 2022 年第三季度至 2023 年第二季度急剧恶化，并从不确定性领域转变为美联储的主要担忧来源（见图 4）。
图 4：美联储 2022 年 6 月会议经济预测摘要

资料来源：美联储 2022 年 6 月经济预测 我们试图使用最可靠的经济衰退预测指标美国国债收益率曲线（见图 5）来衡量美联储开始实施的时间范围估计。根据我们的历史分析，收益率曲线倒挂（我们在这里使用美国 10 年至 2 年期国债）和第一次政策降息之间的时间间隔约为 7 个月（平均）。这将转化为降息的可能性更高，或者更有可能在 2023 年第一季度暂停货币紧缩，然后到 2023 年第三季度经济衰退（平均提前 16 个月）。我们注意到，提前期的分布很宽，预计美联储暂停的最长或最晚日期为 2024 年第一季度（22 个月）。对利率最敏感的风险资产，例如加密资产，可能会抢占“美联储看跌期权”。
也就是说，我们想放大图 5 中 1970 年代至 80 年代初期的部分，美国经历了多次交替的收益率曲线反转和重新变陡。这恰好是一个高通胀和波动的时期。我们怀疑 2023 年及随后几年将与 1970 年代有一些相似之处，即美联储将不得不在很短的时间内交替关注通胀和失业问题。
图 5：美国国债 10-2 年期收益率与联邦基金准备金率

资料来源：圣路易斯联储，南森分析 图 6：收益率曲线倒挂与美联储首次政策降息/衰退之间时间领先的历史分布

资料来源：圣路易斯联储，南森分析 1.4 加密货币周期指标
我们总结了宏观投入，即美国主权收益率曲线的陡度，以及 G4 中央银行资产负债表的增长率，以及图所示周期性指标中加密货币实现市值与市值的链上估值7. 该指标上一次转为避险是在 2021 年 2 月，目前尚未转为避险。我们对指标（自 2021 年 12 月起生效）进行了回测，结果如图 8 所示。该图显示了风险偏好（100% 投资于 BTC）和风险规避（100% 投资于 USDC）周期性策略的回报指数信号。
图 7：Nansen Crypto 周期性指标（1=risk-on，0=risk-off）

来源：Nansen analysis 图 8：Nansen Crypto Cyclical Indicator 回测策略为 BTC/USDC 100%/0%

资料来源：南森分析 1.5 NFT 市场周期
转向 NFT 市场，我们观察到市场上存在类似的避险情绪。自 1 月份的峰值以来，月度 NFT 交易量和交易数量均有所下降（见图 9 和 10）。
图 9：以太坊上的 NFT 每月交易量（每月）

来源：南森仪表板 图 10：以太坊上的 NFT 月交易量

来源：南森仪表板 然而，在6月份，南森NFT-500 指数，与Blue Chip-10 ,社会100 ,艺术 20 和元界20 指数，均显示趋势略有逆转（见图 11）。值得注意的是，Art-20 指数的复苏幅度最大，达到 +32.6%；从 6 月初的 739 点上升到月底以 980 点收盘。
对 NFT 买家趋势的仔细分析表明，在 6 月份，我们看到首次购买者和回头客再次缓慢进入市场（见图 12）。鉴于之前的相关性分析暗示 NFT 与主流加密资产之间的相关性低于可替代资产之间的相关性，这一发现促使我们探索特定于 NFT 的统计数据，并评估它们是否以及如何早于 NFT 价格发展。
图 11：南森 NFT 指数

图 12：以太坊上每天的 NFT 买家

来源：南森仪表板 2. NFT 市场投资者情绪指标的差距
虽然在为传统金融资产定价时依赖于一些微观和宏观金融指标，但 NFT 的新生性质和广泛的加密市场意味着很少或有限的可靠市场指标可以帮助确定资产的估值和市场情绪。伴随着缺乏可靠指标，NFT 市场情绪也受到投资者投机的驱动（见古奈穆罕默德，2022 年 ).
与比特币或以太坊等加密资产不同，NFT 是不可替代的，这意味着每个代币都是唯一可识别的，具有不同的价值，并代表一种独特的工具。 NFT 独特的不可替代特性为各种应用引入了采用和实施区块链技术的新方法。
尽管关于 NFT 的稀缺性维度的争论仍在继续（乔汉，2021 年 )，利用 NFT 属性的创新方法正在出现。例如，NFT 用于记录和代表艺术收藏品（库格勒，2021 年 ).其他值得注意的应用包括将权利分配给其他（数字）资产（Wilson, Karg &加德里，2021 年 )、土地和资产所有权在 Metaverse 中，物联网 (IoT) 实施 (Arcenegui、Arjona &巴图罗内，2021 年 ), 点对点能源交易 (Karandikar、Chakravorty &融, 2021 ), 甚至野生动物保护 (魔佛坑法蒂玛, 2018 ).此外，我们之前的NFT 指数方法论论文 ，我们分析了 500 多个 NFT 系列，使我们确定了四大类 NFT——艺术、社交、游戏和元宇宙。该分析的一个关键观察结果是，NFT 资产有多个用例，可以分为多个 NFT 类别。
鉴于传统的估值模型不一定适用于加密资产，人们已经将重点转移到探索投资者情绪以驾驭这个市场。此外，现有文献表明，加密资产市场效率低下，并且不符合有效市场假说（Anamika、Chakraborty 和 Subramaniam，2021 年 ).因此，本工作文件是调查投资者情绪在确定 NFT 价格行为时的作用的早期尝试。
本文将 NFT 作为一种资产类别（随后将被称为“NFT 市场”）而不是单个资产的 NFT 集合作为重点。我们的主要目标是确定可以解释 NFT 价格行为的投资者情绪指标。为该分析选择的投资者情绪代理包括模型，例如价格对过去已实现波动率的回归，以及衡量交易量、销售速度，甚至社交媒体上“NFT”搜索次数的量化指标。
下面的第三部分概述了我们的方法，而第四部分报告了我们的实证分析结果。实证调查主要是通过依赖于上下文的因果关系分析来执行的，我们在其中估计了一般最小二乘回归模型，以评估 NFT 回报在观察期间对各种 NFT 特定“情绪”变量的依赖性。我们采用了一个由八个 NFT 集合组成的基准 NFT 市场指数。该指数的构建是为了代表整体市场行为，并具有截至 2021 年初的数据可用性优势。一旦确定了 NFT 篮子的价格行为，我们就会根据 NFT 投资者情绪代理的影响对其进行测试。最后，第五部分详细介绍了我们的 NFT 投资者情绪指标的含义。
方法和数据
3.1 传统金融：风险偏好指标定义
在传统金融中，“风险偏好”指标有助于评估市场高峰和低谷的可能性（伊林和迈耶，2004 年 ).风险偏好包括投资者的风险洞察力 资产价格的不确定性以及围绕资产价格的基本因素本身的不确定性水平。这些组成部分都不能直接观察到，但后者通常不那么难以估计。
图 13 提供了模型和非模型化量化因素的简要总结，这些因素被概念化以估计传统金融资产的风险偏好。模型通常涉及对多个资产类别过去波动率的回报进行回归。非模型化因素衡量投资者对安全资产而非风险资产的偏好程度、通过衍生品、流动性和交易量增长以及社交媒体情绪指标进行“保护”的成本。
图 13：用于估算传统金融资产风险偏好的因素和模型概览

我们使用上述框架生成链上指标，旨在接近 NFT 投资者的风险偏好。
3.2 NFT 的风险偏好候选指标：选择“独立”变量
图 14：为衡量 NFT 风险偏好而测试的因素和模型概览

上面列出的 NFT 指标主要是使用来自链上 NFT 销售的价格、数量、来自/到钱包地址的统计数据生成的，Google 搜索指标除外：

• 蓝筹 NFT 与所有/NFT-500 NFT 的价格和蓝筹 NFT 与所有/NFT-500 NFT 的数量：这些指标衡量投资者对感知“更安全”资产的偏好，例如Blue Chip NFT 在 NFT 市场的主导地位
• 活跃钱包：有人认为在评估 NFT 时要考虑加密资产的网络效应（康奈尔大学, 2021 ).我们相信，通过衡量钱包活动，我们能够了解 NFT 市场中网络参与者的兴趣
• 活跃钱包的买卖比率：该指标衡量钱包对 NFT 的需求
• 价格或数量或钱包数量创下 4 周新高的系列与新低的比率/高于 4 周平均价格或数量或钱包数量的系列与低于平均水平的比率：衡量价格或数量强度的动量指标

所有指标都汇总在三个子集中：

• 以太坊上的所有销售
• 针对属于 Nansen NFT-500 指数的收藏品过滤销售（见下文第 3.3 节中的定义）
• 针对属于基线 NFT 篮子指数的收藏品过滤销售（见下文第 3.3 节中的定义）

3.3 选择 NFT 价格“因”变量
我。南森NFT-500指数
NFT-500 是一个广泛的市场指数，追踪在以太坊区块链（ERC-721 和 ERC-1155）上发行的 NFT 的市场活动。该指数于 2022 年 1 月 1 日推出。基准指数由不超过 500 个 NFT 集合组成，按市值加权。该指数旨在追踪 NFT 市场的活动和动向。基准指数每天计算一次，每 30 天重新调整一次，指数成分股会相应地重新评估和重新调整。对于要包含在索引中的 NFT，集合需要：

1. 使用智能合约在基于平台的区块链上得到保护（现阶段，Nansen 指数仅跟踪在以太坊上发行的 NFT）；
2. 在过去 90 天内完成了至少 100 笔交易，其中一半的钱包地址是唯一的，并且
3. 在收藏品自由交易的最后 90 天内实现了至少 1000 ETH 的交易量，并且收藏品没有或很低的可预见的流动性不足冲击的不当风险

鉴于 NFT-500 指数每 30 天重新平衡一次，并非所有成分股的价格数据都可以在本研究的观察时间段内进行回填。因此，我们为本研究构建了一个基准 NFT 市场指数。
二。基线 NFT 篮子指数
与之前研究 NFT 投资者情绪的研究不同，我们使用实际 NFT 的链上销售数据来确定一篮子 NFT 的价值。我们选择了代表 NFT 市场的一篮子 8 种 NFT，并强调 NFT 系列已证明寿命超过 12 个月。这些 NFT 是：Bored Ape Yacht Club、Crypto Punks、Chrome Squiggle、VeeFriends、Meebits、Autoglyths、Cool Cates 和 CyberKongz Genesis。然后，我们使用每个系列的 7 天模式价格，并在测试期开始时（2021 年 7 月）通过对每个篮子的分配等权重得出“基线 NFT 篮子指数”。图 15 说明了以 ETH 和美元表示的构建的 Baseline NFT 一揽子价格指数。
图 15：基线 NFT 一揽子价格指数

来源：Nansen Query，Nansen analysis 图 16：ETH/USD、BTC/USD、Baseline NFT basket price index in USD 和 ETH 之间的相关性（2021 年 7 月至 2022 年 6 月）

资料来源：Nansen Query，Nansen analysis 我们观察到基线 NFT 一揽子价格指数与可替代代币价格之间的一些相关性，尽管比中间代币之间的相关性更弱（见图 16）。
4. 调查结果和解释
使用我们构建的基线 NFT 篮子指数的 7 天美元价格回报作为因变量，我们对第 3.2 节中介绍的 NFT 指标进行了多元广义最小二乘回归。
对于每个指标，我们创建了一个滞后时间序列作为独立变量。我们确保所有变量都是静止的，并用我们的因变量图目视检查一对一模式（见图 17）。
图 17：基线 NFT 一揽子价格回报与测试的因变量样本

Source: Nansen Query, Nansen analysis 在控制了统计偏差后，我们在样本中发现了两个预测能力相对较高的变量（回归结果见图18）：

• Baseline NFT 一揽子价格的尾随已实现波动率：系数为正，意味着较高的已实现波动率预示着较高的远期每周回报
• Blue Chip NFT 销量与所有 NFT 销量：系数为负，这意味着 Blue Chip NFT 销量的相对销量越高，远期每周回报越低。这在直觉上是有道理的，因为投资者倾向于“飞向安全”

图 18：基线 NFT 一揽子价格回报率 GLS 回归结果 vs 已实现价格波动率和 Bluechip 销售额占所有销售额的比率（2021 年 8 月至 2022 年 1 月的“样本内”）

资料来源：Nansen 分析为了检验我们的样本外回归结果（2022 年 1 月至 2022 年 6 月），我们模拟了一种策略，当我们的投资信号为正时，投资于基准 NFT 一揽子价格，而当我们的投资信号为正时，则为中性（兑现）是负的。我们选择每周回顾一次信号。我们使用在样本中找到的系数，应用于已实现波动率和蓝筹股对所有销售量的两个时间序列，以生成投资信号。
结果在图 19 和 21 中直观地显示，在图 20 和 22 中以统计方式显示。跟随投资信号产生的总回报优于简单地投资于 NFT 价格指数，同时回撤幅度较小。
图 19：无或有投资信号叠加的基线 NFT 一揽子价格指数（2022 年 1 月至 6 月的“样本外”）

来源：南森分析 图 20：无或有投资信号叠加的基线 NFT 一揽子价格指数（2022年1-6月“样本外”：风险与回报

来源：南森分析 图 21：无或有投资信号叠加的基准 NFT 一揽子价格指数（2021年7月至2022年6月的“全样本”）

资料来源：南森分析‍
图 22：无或有投资信号叠加的基线 NFT 一揽子价格指数（2021年7月至2022年6月的“全样本”：风险与回报

资料来源：南森分析5。局限性和结论
尽管仍处于高度发展阶段，但必须将 NFT 的价格行为理解为一种资产类别，其市场情绪可能不同于可替代的加密资产。在本文中，我们探讨了 NFT 在广泛的加密资产市场中提供独特机会的潜力，并根据市场参与者的情绪检查其价格行为。
我们发现两个链上指标的 NFT 价格预测值相对较高：基准 NFT 一揽子价格的实际波动率和蓝筹 NFT 与所有 NFT 的数量。传统上，波动率一直是衡量投资者风险偏好的一个很好的指标，从蓝筹 NFT 到小市值 NFT 的转变可能表明投资者愿意承担风险以获得更多回报（即，可以说是投资者贪婪的指标，反之亦然反之亦然）。基于这两个指标，以及我们的回归系数，我们创建了一个“恐惧与恐惧”。追踪 NFT 市场的贪婪情绪指标。
当我们经历至少一个完整的 NFT “周期”时，更多的实时数据点应该有助于验证该指标的稳健性。实际上，所使用的样本外数据仅捕获了几个月。我们的远期视野也仅限于一周预测的 NFT 价格回报，并且随着更多数据的出现，我们的目标是增加这一时间范围，以帮助确定更大的“波峰和波谷”。
情绪指标对可替代代币也有价值：Nansen 稳定币胃口指标标志着 5 月份开始的价格整合。
情绪必须得到基本指标的补充，才能更深入地了解资产周期。我们的关键宏观结论是，我们正在进入全球实际增长的急剧放缓，这可能会促使政策制定者在明年第一季度暂停货币政策紧缩，这可能会被加密货币价格所取代。
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