Лорды Децентраленда

[0] Аукционные цены на местоположение и дефицит

[0A] - Аукцион 1

Учитывая, что строительство мира является ключевой частью опыта Decentraland, я хотел проверить, учитывали ли покупатели близость «горячей точки» в качестве мотивирующего фактора. Давайте предположим, что ориентиры (дороги, районы и блок генезиса) могут служить этими достопримечательностями. Из метаданных смарт-контракта мы можем отфильтровать цену, уплаченную за посылки, по их расстоянию до различных классов ориентиров.

• Отфильтруйте участки по расстоянию до типа ориентира (дорога, генезис, район).
• Отобразить соответствующее расстояние до места как отношение к локальному максимальному расстоянию.
• Например, на Аукционе 1 самая дальняя «дистанция» до ближайшей дороги составляла ~ 60. Посылка с дорожным местоположением «1» находится в одном квартале от ближайшей дороги и на 1/60 от максимального расстояния.
• Чем выше соотношение, тем дальше от ориентира.
• Рассчитайте медиану и среднюю сумму в долларах США, внесенную по метаданным параметра местоположения, в логарифмическом масштабе.

Если бы близость к достопримечательностям считалась движущим фактором, мы ожидали бы увидеть более высокую цену за близость. Другими словами, чем выше соотношение, тем меньше выплачивается средний или средний доллар США. Мы ожидаем, что убывающая функция увидит положительную связь между ценой, уплаченной за близость. С Аукциона 1 мы можем увидеть линейные трендовые линии для более высокого сигнала.

[0B] - Аукцион 2

Если мы проведем такой же анализ для Аукциона 2, то между местоположением и ценой почти нет никакой связи для всех трех ориентиров. Тем не менее, мы видим, что цены, уплаченные на аукционе 2 по сравнению с аукционом 1, неизменно выше для всех параметров местоположения в ориентирах. Одной из причин может быть нехватка активов $ LAND; Еще одной причиной может быть риск реализации проекта и риск, связанный с реализацией активов (полный год развития и активности на рынке).

[1] Рыночные цены на местоположение и дефицит

В то время как большинство выставленных на аукцион посылок (~ 90%) не коснулись рынка, мы можем посмотреть на рынок, чтобы наблюдать эмерджентное поведение ценностей имущественных активов. В частности, поведение покупателя может сообщить предположение о его / ее ожидании характеристик стоимости земли.

Мы можем сократить эти метаданные двумя способами:

• Отфильтруйте проданные посылки по количеству проданных на рынке мест (оборот).
• Отфильтруйте посылки по мультипликатору цены относительно его цены аукциона, чтобы вывести предполагаемую рыночную стоимость.

[1A] Оборот

Одним из недостатков наблюдения за поведением оборота является то, что посылки $ LAND, приобретенные на вторичном рынке, имели тенденцию к кластеризации. Мы также наблюдаем, что посылки, которые были проданы с высоким оборотом, часто находились в пределах этих ближайших кластеров.

[1B]: цены, кратные

Из фильтра ценообразования мы можем наблюдать, что мультипликаторы с самой высокой ценой (10x и выше аукционной цены) принадлежали посылкам с относительно низким оборотом. Это может означать, что киты (или лорды $ LAND) воспринимают эти посылки как недооцененные и следуют единым ценам, чтобы информировать о своих предложениях.

[1C]: Расположение

Если мы наложим атлас Децентраленда, мы начнем видеть, что скопления образуются вблизи краев ориентиров. Это может противоречить ожиданиям покупателя с точки зрения UX, что пользователь может начать с изучения ориентиров, а затем отправиться в соседние районы / участки $ LAND.

[2] Стоимость недвижимости в зависимости от местоположения и дефицита

Состояния относятся к участкам $ LAND, которые расположены рядом друг с другом и объединены в одну коллекцию. Идея заключается в том, что владение недвижимостью или строительство на ней напоминают владение небольшим микрорайоном, позволяющее создавать впечатления, подобные городским. Не удивительно, что стоимость поместья демонстрирует положительную линейную зависимость от его размера.

Как насчет предельной стоимости дополнительных $ LAND к недвижимости? Не так много…

• Цена недвижимости: отфильтруйте недвижимость по размеру и рассчитайте среднюю цену за посылку.
• Базовая цена: Рассчитайте цену этих отдельных посылок как максимальную из стоимости первичного аукциона или вторичной рыночной стоимости.
• Рассчитайте медиану премий.

[2A]: $ LAND Flipping

Одна из первых гипотез перед анализом заключалась в том, что покупатели будут покупать соседние участки $ LAND, объединять их в имущество, а затем продавать имущество. Интересно, что приведенные ниже данные показывают, что такое поведение верно для участников рынка на аукционе. Мы видим, что большинство проданных имений не состояло из участков, которые были куплены на рынке, что подразумевает, что покупатели покупали эти участки $ LAND первоначально в первичной сети, а затем переворачивали их как поместья, как только функция стала доступной.

Хотя только несколько объектов состоят из активов $ LAND, приобретенных на вторичных рынках, Раздел [1B] может намекнуть, что покупатели сформировали поместья, которые еще не были проданы на вторичном рынке. Возможно, что эти владельцы недвижимости ждут, пока рынок отреагирует на фактическое строительство и построение этих интерактивных сред, прежде чем продавать поместья $ LAND.

[2B]: поместье, свободное катание

На диаграммах состояния мы видим, что есть много случаев покупки отдельных участков рядом с объектами. Хотя для более глубокого погружения требуется более тщательный анализ временной шкалы, вероятно, полезно иметь $ LAND рядом с недвижимостью, аналогично логике сидения рядом с ориентиром.

Поведение рынка, показанное в этом анализе, предполагает некоторые ожидания от владельцев $ LAND относительно будущего использования и полезности их посылок (аналогично многим публичным токен-проектам). Уникальность анализа Decentraland заключается в попытке понять характерные для NFT переменные, которые могут приводить к отличным оценочным характеристикам от других взаимозаменяемых криптоактивов. На высоком уровне эти функции сводятся к близости и размеру.

Decentraland предназначен для интерактивного общения. С инструментами застройщика, готовящимися к запуску, будет интересно отследить, как владельцы $ LAND действительно сделают свои активы продуктивными (строительство, аренда, покупка смежных, продажа). Со временем мы можем увидеть, продуктивно или просто использовали эти землевладельцы свои земли. ждал благоприятных спекуляций. Полученные данные могли бы сообщить, было ли распределение $ LAND через аукцион досталось тем, кто мог наиболее эффективно использовать землю (и, таким образом, приносить полезность и ценность для Decentraland), а не искателям ренты, спекулянтам или создателям богатства.

Как и в большинстве случаев использования криптографии, в то время как возможность дефицита строго гарантирована, параметры дефицита не установлены постоянно, В случае $ LAND, в отличие от реальных имений, дефицит виртуального мира не ограничен физикой. Decentraland - попытка повторить эту идею. Со временем это может измениться за счет использования $ MANA (в значительной степени игнорируемого в этом анализе) в качестве маркера управления для экономики Децентрализма, которая может в конечном итоге использоваться для голосования по предложениям, связанным с дефицитом и полезностью, такими как увеличение размера карты or размеры посылок (Ре: загадка управления ...)

В виртуальных мирах мы коллективно строим общество развлечений в вакууме, минус давние социальные и экономические движущие силы, которые создают такие среды, как Нью-Йорк. Тем не менее, мы все участвуем в экспериментальная фаза новых стимулов и условий в течение всего поколенияи поэтому, несмотря на то, что для создания Decentraland потребуется время, как собственное, мы можем по крайней мере отследить утилиту в режиме реального времени. Как долго, пока мое имущество в Децентраленде не будет облагоражено?

Все данные были получены с помощью смарт-контрактов $ LAND и nonfungible.com 2019–02–28.

Source: https://tokeneconomy.co/decentraland-lords-9953d0de1e5c?source=rss—-fbbd350c08fc—4