Kapitaleffiziente Preisermittlungsmechanismen werden die Märkte für nicht fungible und andere illiquide Vermögenswerte verändern
Lesen Sie diesen Beitrag zur dezentralen Infrastruktur unter Spiegel. Jake ist Gründer und CEO von coinfund, eine auf Blockchain ausgerichtete Investmentfirma.
Heutzutage beobachten die meisten Menschen, die nicht fungiblen Substanzen folgen, dass es sich um eine sehr illiquide Anlageklasse handelt, und glauben, dass dies wahrscheinlich auch so bleiben wird. Was möglicherweise nicht offensichtlich ist, ist, dass im Kontext der kryptoökonomischen Mechanismen der Blockchain „Liquidität“ lediglich ein Mechanismusdesigndesign ist, das schnell gelöst wird. In diesem Beitrag möchte ich untersuchen, wie die Kryptoökonomie den NFT-Raum finanziert, sein Liquiditätsprofil verbessert und diese Technologie im Laufe der Zeit auf andere illiquide Vermögenswerte ausdehnt.
Die Finanzialisierung der NFT-Anlageklasse
In den frühen Stadien des Blockchain-Bereichs dauerte es Monate und manchmal Jahre, bis ein fungibler (sprich: ERC20) Token eine signifikante Liquidität erreichte. Emittenten würden konkurrieren, um an einer zentralen Börse notiert zu werden, hohe Gebühren zu zahlen und durch behördliche Vorschriften zu springen. Der Markt setzte jedoch intelligente Verträge und kryptoökonomische Mechanismen ein, um das Liquiditätsproblem für Fungibles zu lösen. In diesen Tagen durch die Magie von Liquiditätsabbau und der Einfallsreichtum von automatisierte Market Makerist die Zeit bis zur Liquidität für einen durchschnittlichen ERC20-Token praktisch Null und DEXes erzielen ein Tagesvolumen von über 2 Mrd. USD während des Servierens $ 44B von DeFi-Marktkapitalisierung.
Im Gegensatz dazu sind die Aussichten für den Verkauf einer nicht fungiblen Person auf dem Sekundärmarkt auch nach einem Jahr noch schlecht NFT-GMVs haben im Jahr 2020 dramatisch zugenommen. In einem früheren Beitrag Ich schlug vor, NFTs als „flüssiges geistiges Eigentum“ zu gestalten.„Wie der Umfang der NFTs umfasst immer mehr digitale InhalteIn der Liquid-IP-Ansicht wird implizit davon ausgegangen, dass NFTs für sich genommen eine neue finanzielle Anlageklasse darstellen.
Da NFTs zunehmend finanzieller werden, werden sie neue Arten von Börsen, Kreditprotokollen und Derivaten erfordern. Also behaupte ich das Preisentdeckung ist das nächste große Problem im NFT-Bereich. Kapitaleffiziente Mechanismen zur Preisfindung ermöglichen es den Teilnehmern, schneller Transaktionen durchzuführen, die Liquidität durch Tokenisierung zu verbessern, nicht fungible Wertpapiere ohne Auftragsbücher als Sicherheit zu verwenden und eine Vielzahl von Derivaten mit nicht fungiblen Wertpapieren als Basiswert zu erstellen. Mit anderen Worten, die Preisermittlung wird es ermöglichen die Finanzialisierung der NFT-Anlageklasse.
Wie wird es umgesetzt? Wie wir in diesem Beitrag darlegen, gibt es erneut neue Mechanismen zur Preisfindung - insbesondere Bewertungsspiele - wird Schlüsselinnovationen schaffen, die das Liquiditätsproblem für NFTs und andere illiquide Vermögenswerte lösen.
Aktuelle Preisermittlungsmechanismen verstehen
Es gibt heute nur wenige Möglichkeiten, wie die Preisfindung in NFTs voranschreitet. Das erste Verständnis dieser Mechanismen wird uns helfen, einen Rahmen zu bilden, wie wir über das Problem der Preisfindung nachdenken können.
- Der Verkaufsmechanismus. Im Vertriebsansatz von Selten Bei den meisten anderen NFT-Marktplätzen werden Bewertungen aus einem öffentlichen Verkauf auf dem freien Markt erstellt. Während NFTs durch Verkäufe die Hände tauschen, notiert der Markt historische Preise und die Herkunft von Vermögenswerten. Ohne einen übergroßen Markt von Teilnehmern verfügt dieser Standardmechanismus nicht über zu viele Informationen über die Preisgestaltung und der Markt ist sehr illiquide. Wie wir sehen werden, liegt der Umsatz an der Grenze des Kapitals Ineffizienz: Ihr Hauptnachteil ist, dass für jeden Dollar der Bewertung jemand tatsächlich einen Dollar bezahlen muss, um ihn zu schaffen.
- Der Auktionsmechanismus. Ob gut oder schlecht, die meisten Verkäufer und Käufer auf dem Markt bevorzugen Auktionen, um NFTs zu erhalten und zu bewerten. Async.art verwendet wie immer ewige Auktionen als native Galerie Sehr selten. Beeple hat einen Rückgang von 3.5 Millionen Dollar verzeichnet zeigt, dass Auktionen während ihrer Karriere im Allgemeinen überschwänglich sind. Es ist anzumerken, dass Auktionen gut für Kunstverkäufe geeignet sind, bei denen der innere Wert von Vermögenswerten tendenziell viel subjektiver und im Auge des Betrachters ist. Unter dem Gesichtspunkt der Kapitaleffizienz für allgemeine NFT-Vermögenswerte sind Auktionen jedoch nicht optimal. Die meisten Blockchain-Auktionsmechanismen in der Produktion sind keine Vickrey-Auktionen Anreize für die Teilnehmer, ihren wahren Wert zu bieten. Selbst wenn dies der Fall wäre, hätten sie eine noch schlechtere Kapitaleffizienz als der Verkauf: Sie erfordern, dass das Kapital von den Bietern gebunden wird. (Einige Plattformen haben sogar vorgeschlagen, Bieter zu bezahlen DeFi-Ausbeute bei gesperrtem Gebotskapital zur Minderung von Überbrückungen.) In einer Auktion erfordert der Mechanismus für jeden Dollar Bewertung möglicherweise mehrere Dollar Gebot.
- Der Fraktionierungsmechanismus. NFT-Fraktionierung, wie aus der Pionierarbeit von Niftexist die erste Innovation zur Schaffung von Kapitaleffizienz in einem NFT-Preisfindungskontext. Zusammen mit anderen Ansätzen wie Ark, Eingewickelte Punks, WG0 und NFTX.orgDurch die Fraktionierung werden ein oder mehrere Nicht-Fungibles in eine ERC20-Währung umgewandelt, die an einem DEX oder einer zentralisierten Börse Liquidität gewinnen kann. Jeder kann einen beliebigen Betrag der Währung kaufen, um die Gesamtbewertung zu ermitteln und die Bewertungskosten für einen einzelnen Benutzer zu senken (jedoch nicht unbedingt für den gesamten Mechanismus). Mit der Fraktionierung kommen auch die Herausforderungen der Stakeholder-Governance und Verwaltung einer Verbreitung von ERC20-Assets, die einem großen Universum von nicht fungiblen Substanzen entsprechen.
Diese Diskussion bestehender Ansätze motiviert die Frage, ob es Ansätze gibt, die die Kapitaleffizienz für das Preisfindungsproblem dramatisch verbessern. Einige dieser Ansätze werden im nächsten Abschnitt behandelt.
Kapitaleffizienz macht die Preisfindung störend
Basierend auf unserer bisherigen Diskussion besteht ein grundlegender Rahmen für die Bewertung von Preisfindungsmechanismen darin, ihre zu messen Kapitaleffizienz. Lassen Sie uns definieren P (x) als der entdeckte Preis eines Gutes x und C (x) als Gesamtkostenaufwand der Teilnehmer, die für die Preisgestaltung erforderlich sind. Dann können wir die Preisfindungseffizienz eines Mechanismus allgemein als informell definieren E = P / C. über einen bestimmten Satz von Vermögenswerten. In diesem Rahmen haben Verkaufsmechanismen immer eine Effizienz von E = 1, Auktionsmechanismen haben E 1, und die Fraktionierung verdient eine differenziertere Analyse, als wir es hier tun sollten E 1. Die Frage ist, ob wir viel besser können als die Fraktionierung, und die Antwort lautet ja.
- Preisberechnung. Während Auktionen für subjektiv bewertete Waren großartig sind, preisen Sammlermärkte häufig die Knappheit und genau definierte Immobilien. Einige Assets, wie CryptoKitties und virtuelle Immobilien, können Preise haben, die einfach berechnet werden können. NFTBank.ai ist eines der ersten Startups, das genaue Modelle für maschinelles Lernen zur Vorhersage der Preise von Sammlerstücken auf der Grundlage früherer Preise für ähnliche oder benachbarte Sammlerstücke vorlegt. Die Preisgestaltung für virtuelle Immobilien könnte Modellen unterliegen, die frühere Verkäufe und Umsatzgenerierungen berücksichtigen, die in der Nachbarschaft möglich sind. In diesem Zusammenhang steigt die Kapitaleffizienz erheblich, da wir uns den Mechanismus als a vorstellen können Fixkosten, c, der Bereitstellung der Preisalgorithmen. Somit werden die Kosten über Preisentdeckungen und Effizienz amortisiert E = P / c wird im Laufe der Zeit ins Unendliche gehen. Die Jury ist sich möglicherweise noch nicht sicher, ob maschinelles Lernen für üppige und subjektiv geschätzte Güter wie z Beeple Kunst.
- Expertennetzwerke. Wir müssen nicht unbedingt ein Modell für maschinelles Lernen erstellen, um ein Ziel zu erreichen Fixkosten der Preisfindung. Stellen Sie sich vor, wir zahlen für jeden Preis einen festen Geldbetrag an fünf Experten, die uns ihre fundierten Meinungen über den fairen Marktwert eines Gutes mitteilen. Die Kapitaleffizienz verbessert sich, wenn die Waren an Wert gewinnen. Dieser Ansatz kann zentralisierte Dienste oder Anreize für Netzwerke von Menschen verwenden, um Bewertungen zu erstellen. Ein Problem beim Einsatz menschlicher Experten ist die Skalierbarkeit. Werden wir wirklich genug Experten haben, um das gesamte potenzielle Warenvolumen zu verarbeiten, das der NFT-Raum voraussichtlich produzieren wird? Wie wir als nächstes sehen werden, lässt sich dieser Ansatz wahrscheinlich am besten als On-Chain-Orakel-Netzwerk formalisieren, was die Agenten natürlich dazu anregt, Bewertungsspiele zu spielen und dies effizient zu tun.
- Peer Prediction Orakel. Die aufregendste jüngste Entwicklung bei Orakeln ist die Implementierung der Peer-Vorhersage als On-Chain-Mechanismus, von der Pionierarbeit geleistet wurde Ergebnis. Peer-Vorhersage ist ein kooperatives Spiel, das die Teilnehmer dazu anregt, Fragen ehrlich zu beantworten, ohne Datenfeeds oder andere Quellen objektiver Grundwahrheit zu benötigen. Fazit schlägt vor Peer-Vorhersage in Verbindung mit einem Ordnungsalgorithmus anwenden, um eine kapitaleffiziente Preisfindung für NFTs zu schaffen. Es ist schwer, Peer-Vorhersagen in diesem kleinen Raum gerecht zu werden, aber der Mechanismus ist von Natur aus agnostisch zwischen Sammlerstücken mit objektiven Preisen oder Kunst mit subjektiven Preisen - das Orakel wird einen gebildeten Konsens melden. Am wichtigsten ist, dass Upshot einige interessante Verbesserungen der Kapitaleffizienz der heutigen Bewertungsspiele vornimmt. Erstens werden die Bewertungskosten des Mechanismus über eine große Anzahl von Waren abgeschrieben, ähnlich wie bei der Preisberechnung. Zweitens kann die Sicherheitsmarge des Protokolls anhand zukünftiger Einnahmen beurteilt werden: Wenn einige Gutachter bei ihrer Arbeit böswillig oder schlecht sind, reduziert das Protokoll aktiv ihre zukünftigen Cashflows, indem es sie nicht für Bewertungsaufgaben auswählt. Die Bestrafung von Agenten durch Kürzung ihrer zukünftigen Cashflows, anstatt sie für die Sicherheit im Voraus bezahlen zu lassen, ist eine große Verbesserung der Kapitaleffizienz bei kryptoökonomischen Protokollen im Allgemeinen. Die Peer-Vorhersage von Upshot wird der erste On-Chain-Mechanismus sein, der für die Ermittlung von NFT-Preisen weit verbreitet ist, und die NFT-Preisgestaltung wird die erste Anwendung des Upshot-Protokolls sein, die 2021 eingeführt wird.
- Derivative implizite Preisgestaltung. NFT-Kredite, demonstriert von Unternehmen wie NFTfiund NFT-Indizes, wie von NFTX.orgErstellen Sie einen weiteren Vektor für die NFT-Preisermittlung - die Preisgestaltung von Derivaten, deren Basiswert nicht fungible Vermögenswerte sind. Benutzerdefinierte Derivate, wie das Recht zum Kauf eines NFT in der Zukunft oder die Vorhersage von Marktanteilen, können möglicherweise zu NFT-Preisen führen und gleichzeitig die Kosten für die Liquiditätsaggregation an andere Plattformen oder Mechanismen delegieren. Es ist noch früh in diesem Bereich und es wird sich in den kommenden Jahren weiterentwickeln, wenn sich der Finanzialisierungstrend fortsetzt.
Auswirkungen nicht prüfbarer Liquidität
Insgesamt hat das Potenzial für kapitaleffiziente Preisermittlungsmechanismen tiefgreifende Auswirkungen auf die Liquidität bestehender NFTs und damit auf alle illiquiden Vermögenswerte, die als nicht fungibel in der Kette formuliert werden können. Wir werden wahrscheinlich ein ganzes Ökosystem von sehen Bewertungsspiele Entwickeln Sie sich in den kommenden Jahren um das Problem der Preisfindung. Wir haben auch gesehen, dass einige Ansätze besser für Waren mit objektivem Preis und andere besser für Waren mit subjektivem Preis geeignet sind.
Hier sind einige praktische Anwendungen der Preisfindung.
- Ein Schöpfer wird in der Lage sein, ein Werk zu produzieren, und ein effizienter Markt für Bewertungsspiele wird vollständig automatisiert Liquidität für dieses Werk bieten. Als solches wäre dies ein äußerst störender Mechanismus zur Monetarisierung von Kreativität, Inhalten und digitalen Gütern.
- Oracle-basierte Preisgestaltung wird verwendet, um Portfolios und Sammlungen von Nicht-Fungibles zu bewerten, um neuen Wert zu entdecken.
- Mit der „Sofortpreisgestaltung“ von NFTs kann eine Untergrenze geschaffen werden, bei der Inhaber ihre Vermögenswerte jederzeit liquidieren können. Neolastik haben Mechanismen in ähnlicher Richtung vorgeschlagen, und andere Preisermittlungen könnten für ein breiteres Warenspektrum anwendbar sein.
- Jede Anwendung, die NFTs als Sicherheit verwendet, kann sich auf die Preisgestaltung in der Kette verlassen, um das Risiko zu kontrollieren. Beispielsweise kann ein Kreditprotokoll Liquidationsmargen basierend auf automatisierten Preisen festlegen. In einer technischeren Anwendung können optimistische Rollups diesen Mechanismus möglicherweise verwenden, um die Roll-off-Kosten für NFTs aus Schicht 2 zu senken.
- Anleger können mit vorgeschlagenen Preisen Kaufentscheidungen schneller und effizienter treffen.
- Wir können dezentrale NFT-Indizes erstellen, die durch die Sicherheit von Bewertungsspielen anstelle von Vertrauen oder Sicherheiten abgesichert sind. Dies kann zu erheblichen Effizienzgewinnen für Anleger führen, die ein Engagement im NFT-Bereich anstreben, jedoch zögern, eine Bewertung nach Vermögenswerten vorzunehmen.
Ich würde gerne Ihre Gedanken und Ihr Feedback zu diesem faszinierenden und sich entwickelnden Raum hören. Folge mir auf Twitter @jbrukh.
Bibliographie
- [Emmen] Ein effizienter Preismechanismus für NFTs
- [Brukhman] Twitter-Thread auf #NFTLiquidität
- [Ausubel, Milgrom] Die schöne, aber einsame Vickrey-Auktion
- [Brukhmann] Alle digitalen Inhalte werden in Kette geschaltet
- [Berenzon] Market Maker mit konstanten Funktionen: eine Innovation von null zu eins
- [Hubert] Niftex: Die Buyout-Klausel im Detail
- [Emmen] Peer-Vorhersage 101
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