[论文解读] Bubble Prediction of Non-Fungible Tokens (NFTs): An Empirical Investigation

Kensuke Ito, Kyohei Shibano+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 22, 2022

Blockchain Technology Applications and Security被引用 9

一句话总结

本研究将对数周期幂律（LPPL）模型应用于四个主要NFT项目的时序价格数据，以预测市场泡沫。截至2021年12月20日，研究发现NFT整体及Decentraland项目处于小到中等泡沫状态，表明价格预期将下跌；而Ethereum Name Service和ArtBlocks则处于小负泡沫状态，表明价格可能上涨。

ABSTRACT

Our study empirically predicts the bubble of non-fungible tokens (NFTs): transferable and unique digital assets on public blockchains. This topic is important because, despite their strong market growth in 2021, NFTs on a project basis have not been investigated in terms of bubble prediction. Specifically, we applied the logarithmic periodic power law (LPPL) model to time-series price data associated with four major NFT projects. The results indicate that, as of December 20, 2021, (i) NFTs, in general, are in a small bubble (a price decline is predicted), (ii) the Decentraland project is in a medium bubble (a price decline is predicted), and (iii) the Ethereum Name Service and ArtBlocks projects are in a small negative bubble (a price increase is predicted). A future work will involve a prediction refinement considering the heterogeneity of NFTs, comparison with other methods, and the use of more enriched data.

研究动机与目标

• 利用时序价格数据实证研究非同质化代币（NFT）中泡沫形成的机制。
• 评估LPPL模型是否能够有效预测NFT市场中的泡沫动态，尤其是项目层面的泡沫。
• 确定截至2021年底，特定NFT项目是否处于正泡沫（价格上涨压力）或负泡沫（价格下跌压力）状态。
• 为未来关于异质性NFT特征、替代预测方法及数据增强整合的研究奠定基础。

提出的方法

• 将对数周期幂律（LPPL）模型应用于四个主要项目（Decentraland、CryptoPunks、Ethereum Name Service和ArtBlocks）的NFT每周移动平均价格数据。
• LPPL模型估算两个泡沫指标：$bubbleindicator(pos)$ 表示正泡沫（预期价格下跌），$bubbleindicator(neg)$ 表示负泡沫（预期价格上涨）。
• 通过时间序列拟合检测对数周期模式，以识别资产价格临界转变的迹象。
• 数据来自nonfungible.com，涵盖2017年底至2021年12月20日期间的价格变动，采用每周聚合以降低波动性。
• 通过将预测的泡沫指标与实际价格趋势进行比较，评估模型的预测准确性。
• 通过绘制两个泡沫指标的时间序列图，对预测性能进行可视化评估。

实验结果

研究问题

• RQ1 截至2021年底，NFT市场（尤其是项目层面）是否显示出投机泡沫的迹象？
• RQ2 LPPL模型能否有效检测并预测NFT价格时序数据中的泡沫动态？
• RQ3 不同NFT项目是否表现出不同的泡沫状态（如正泡沫、负泡沫或无泡沫），表明其近期价格走势存在差异？
• RQ4 LPPL模型在具有不同底层资产和市场行为的异质性NFT项目中的表现如何比较？

主要发现

• 截至2021年12月20日，整体NFT市场处于小泡沫状态，表明预期价格将下跌，$bubbleindicator(pos) \approx 0.2$。
• Decentraland项目处于中等泡沫状态，表明价格下跌的可能性更高，$bubbleindicator(pos) \approx 0.4$。
• Ethereum Name Service和ArtBlocks项目处于小负泡沫状态，表明预期价格将上涨，$bubbleindicator(neg) \approx 0.1$ 每项。
• LPPL模型在大多数情况下成功捕捉了价格变动的方向，但未能预测CryptoPunks从2020年10月至2021年3月的持续价格飙升。
• 该模型对正泡沫和负泡沫趋势均表现出预测能力，尤其在2021年下半年表现显著。
• 本研究是首次实证性地将LPPL模型专门应用于NFT项目，为数字收藏品中的泡沫检测提供了新颖的分析框架。