原文作者：taetaehoho.eth
原文标题：《ValuingNFTsasCollateral-Overview,Landscape,Pros/Cons》
原文编译：麟奇，链捕手
我的同事之前详细介绍了一些NFT金融领域的新兴协议，并概述了使用其中一些协议为NFT产生流动性的方法。
现在，我将专注于NFT金融化的其中一个领域，并且我认为这是目前最明显的用例——通过NFT抵押贷款为你的NFT创造流动性——并阐述协议在这个领域中如何评估NFT抵押品，以及每种方法的优缺点。
ETH后，我就可以去玩defi，并且仍保留了我的Mooncat。
此过程中的一个重要步骤是评估抵押品价值。贷款机构只会提供流动性，前提是他们能够充分保障自己的资本，并为自己承担的风险——比如你的违约——获取公平的补偿。
因此，贷方可以
确定借款人是值得信赖的，但这在无需许可的匿名环境中很难做到
或者保证抵押品的价值足以在用户违约的情况下保住借出资本
因此对于连接NFT流动性买卖双方的平台来说，建立健全的估值方法是最重要的。
目前，在该领域运行的协议使用5个主要向量来确定估值。
NFTfi开创的p2p模型将估值的责任放到了借款人和贷方身上。该平台充当了市场的角色，其参与者可以在这里会面、谈判条款并执行贷款。快速概览：Alice需要Mooncat的流动性，并将其作为抵押品，进行贷款。
Bob需要在eth上赚取收益，提交了一份链下贷款报价，详细说明了本金、期限和APR。
如果Alice得到她认可的报价，她会将贷款金额转移到链上。同时她的NFT被锁定，ETH被转移到了她的EOA中。
在所有的估值机制中，p2p市场给予了参与者最大的自由度。借款人和贷款人可以动态协商多个变量，以最好地匹配他们的个人风险偏好和环境因素。例如，想要执行为期15天的Defi策略的借款人可能希望获得15天期限的贷款，以最大限度地降低再融资风险。在简化过用户体验的协议中，因为没有为用户提供足够多的自由度(固定APR，期限长度)，所以交易者无法执行这样的策略。
基于这个模型去改变和创建的协议，在它们为市场参与者提供的选择机会上存在很大差异。
例如在Sharkyfi上，贷款期限都是定期的，APR是根据利用率曲线决定的。贷方只能决定贷款规模。在借款人方面，他们能够自动地在贷款订单簿的顶部看到最大的贷款规模，其APR和期限都是统一的。
Arcade要求借款人指定贷款条款，然后由贷款人填写。
P2P的优点
高度可定制化。这使得特殊交易的谈判成为可能(即借方和出借方相互了解，因此签订更有利的条款，借方和出借方有条款偏好，并愿意以非市场条款进行清算……等等)。
P2P的缺点
确定最佳参数可能很困难，而且需要大量资源
借款人无法立即获得流动性
没有动态估值调整，清算基于LTV
稳定币。在上线时，该协议将AlienPunks的价值定为4000ETH，将ApePunks的价值定为2000ETH。根据该协议的Medium：“项目治理能够在之后更改这些数值”。
Taker协议类似地通过治理来确定NFT的价值，但不是协议的管理者所决定，而是通过专家评估人员之间的共识来确定估值。
CuratorDAO由“每个NFT类别中的知名个人和项目”组成。
CuratorDAO提供了一个评估值，所有借款人都可以依照这个估值获得贷款(通过LTV缓冲)。
CuratorDAO用自己的资金担保贷款，并承担贷款和违约风险，因此其平台通过自我激励来提供准确的估值。(这种设计和p2p/理性参与者之间有显著的重迭)。
治理/评估的优势
借款人获得即时流动性
估值是由人们的共识决定的，并经过漫长的投票过程进行验证，因此不容易受到操纵价格的攻击。
治理/评估的缺点
治理方式可能会使调整进度缓慢
难以动态调整估值
攻击者可能会通过链上购买选票进行治理攻击
数据来源
他们如何聚合源数据
在我们所研究的协议中，有两个最被广泛使用的来源。
NFTXFloorPrice
OpenseaAPI—这些信息通过Chainlink预言机上链。
然后汇总此数据喂价，通常以TWAP的形式进行。然后将来自不同来源的数据组合成加权平均的最终价格。
例如，DropsDAO使用三个数据源，即DropsNFTFloorTWAP、NFTXFloorPriceTWAP和ChainlinkNFT预言机，然后将数据聚合成一个集合的加权平均底价。然后，借款人以该动态调整估值的LTV%贷款。
PineProtocol使用从OpenseaAPI获得的min。一般来说，TWAP是我们在NFT抵押贷款协议中见到的最常见的数据聚合方法。
预言机的优势
动态估值
借款人获得即时流动性
预言机的缺点
可以被操纵——市场越缺乏流动性，就越容易被操纵。恶意行为者可以持续以低价挂单NFT，并自行购买NFT，从而导致对该特定集合的清算。这仅在所讨论的NFT流动性极差且套利机器人很少的情况下才有效。因此，确保上架要求非常重要。
“optimisticproofofstake”的估值方法。Alice是一个利润最大化的交易者。她看到一个稀有punk的开放池，并决定将ETH锁定在池中。她锁定ETH的时间越长，她获得的协议代币释放量ABC就越多。
因为她速度快，所以她得到了第一张“票”——池中的第一个0-1ETH是她的。
Bob和他的朋友们也将ETH锁在池中。
NFT持有者Charlie看到池中有20个ETH，被Alice和Bob锁定，但Charlie认为他的NFT价值低于此值。
Charlie立即“关闭”了这个池，池中的所有ETH转移给了Charlie，并将NFT进行48的小时拍卖。
如果NFT卖出超过20ETH，利润将转移给Alice和Bob以及朋友们。那些较晚锁定的人将获得比例更高的利润。这是因为…
如果NFT的售价低于20ETH，那么利润将以先进先出(FIFO)的方式被瓜分。锁定在0-1ETH票的Alice将获得1ETH返还，但锁定在19-20ETH的Bob什么也得不到。
因此，在第6步中，Bob因承担更大的风险而获得了更大的回报。
还有一些发生在到期日前后的复杂的事情，但总的来说，交易者的动机是锁定足够的ETH，使销售的潜在利润代币排放量=资本的机会成本。
一旦Abacus确定了估值，其他协议就可以按照这个估值提供贷款。Gradient就是这样一个例子。
Pilgrim
因此，该协议使用利润最大化的理性行为者来确定NFT的估值，在这种情况下，就是池内的总流动性。
RationalAgent的优点
建立前瞻性估值。对于P2P和治理主导的估值也是如此，但预言机的估值方式是与前瞻性相反的。
RationalAgent的缺点
协议必须将交易者吸引此到平台
目前，这些协议对单个NFT建立了估值，但这很难规模化
BankseaFinance就是最好的例子。
要更好地了解NFTbank的算法，请查看HowtovalueitemsinNFTprojects?—Part1。截至2021年11月，他们的模型对Axie的准确度已经达到了平均绝对百分比误差的个位数。
NFTBank模型截至2021年11月的表现。
NFTBank已宣布与Chainlink建立合作伙伴关系，将他们的预测价格带到链上，因此需要实时NFT估值的协议可以使用他们的数据喂价。
BankseaFinance在最初的资助提议中表示，希望将“NFT创建者信息、属性、历史交易、媒体报道、社区地位、受欢迎程度，以及评估NFT价值趋势和NFT舆论趋势的其他信息”纳入其中，以确定价格。
机器学习的优点
实时动态数据，更新集合中发生的每个交易
机器学习的缺点
同一性状组内的NFT作为离群销售的误差幅度较大
可能无法预测系统性市场走势。经验丰富的交易员/评估师可能会抓住这一点。
很难对"游戏规则改变者"做出反应。
目前是非前瞻性的。
属于NFT的金融季即将到来。很为NFT寻找流动性就会像defiCDPs一样无缝且被广泛使用。
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