Aktualności
Badania
21 Lutego
Źródło: IFJ PAN
Opublikowano: 2024-02-21

Co widzi fizyk, gdy patrzy na rynek tokenów NFT?

Rynek kolekcjonerskich aktywów cyfrowych, czyli niewymiennych tokenów NFT, to ciekawy przykład układu fizycznego o dużej skali złożoności, nietrywialnej dynamice i oryginalnej logice transakcji finansowych. Badacze z Instytutu Fizyki Jądrowej PAN i Politechniki Krakowskiej poddali szerszej analizie jego globalne cechy statystyczne.

Kiedyś o wartości pieniądza decydowała ilość znajdującego się w nim cennego metalu, dziś przypisujemy ją pewnym ciągom cyfrowych zer i jedynek, umawiając się po prostu, że odpowiadają one monetom czy banknotom. Niewymienne tokeny NFT (Non-Fungible Token) funkcjonują dzięki zbliżonej konwencji: ich właściciele nadają pewnym układom zer i jedynek wymierną wartość, traktując je jako wirtualne odpowiedniki takich aktywów, jak dzieła sztuki czy nieruchomości. Tokeny NFT są ściśle powiązane z rynkami kryptowalut, jednak zmieniają swoich posiadaczy w inny sposób niż na przykład bitcoiny. O ile każdy bitcoin jest dokładnie taki sam i ma taką samą wartość, o tyle każdy token jest unikatem o indywidualnie ustalonej wartości, integralnie powiązanym z informacją o swoim aktualnym właścicielu.

Obrót tak traktowanymi środkami cyfrowymi nie kieruje się logiką typowych rynków walutowych, lecz logiką rynków obracających przedmiotami o charakterze kolekcjonerskim, na przykład obrazami znanych malarzy – tłumaczy prof. dr hab. Stanisław Drożdż z Instytutu Fizyki Jądrowej PAN i Politechniki Krakowskiej, po czym kontynuuje: – Cechy statystyczne rynków kryptowalut zdążyliśmy już poznać dzięki wcześniejszym analizom. Pytanie o właściwości nowego, bardzo młodego i jednocześnie fundamentalnie odmiennego rynku, także zbudowanego na technologii blockchain, pojawiło się więc bardzo naturalnie.

Rynek niewymiennych tokenów zainicjowano w 2017 roku z użyciem łańcucha bloków utworzonego dla kryptowaluty Ethereum. Do spopularyzowania idei i dynamicznego wzrostu obrotów doszło w czasach pandemii. Wtedy też, na aukcji zorganizowanej przez słynny angielski dom aukcyjny Christie’s, zrealizowano rekordową transakcję: stworzona przez Mike’a Winkelmanna grafika-token „Everydays: The First 5000 Days” została sprzedana za 69 milionów dolarów.

Tokeny na ogół są pogrupowane w kolekcje o różnych rozmiarach, przy czym im pewne cechy charakterystyczne tokena występują w kolekcji rzadziej, tym zwykle większa jego wartość. Statystycy z IFJ PAN i PK przyjrzeli się publicznie dostępnym danym z portali CryptoSlam i Magic Eden, dotyczącym pięciu popularnych kolekcji funkcjonujących na łańcuchu bloków kryptowaluty Solana. Były to zestawy obrazków i animacji znane jako Blocksmith Labs Smyths, Famous Fox Federation, Lifinity Flares, Okay Bears i Solana Monkey Business, zawierające po kilka tysięcy tokenów o średniej wartości transakcji na poziomie zbliżonym do tysiąca dolarów.

Skoncentrowaliśmy się na analizach zmian takich parametrów finansowych kolekcji, jak jej kapitalizacja, cena minimalna, liczba transakcji realizowanych na poszczególnych tokenach w jednostce czasu (godzinie), odstępy czasowe między kolejnymi transakcjami czy wartość wolumenu transakcji. Dane obejmowały okres od dnia premiery konkretnej kolekcji do sierpnia 2023 roku włącznie – raportuje dr Marcin Wątorek z Politechniki Krakowskiej.

Dla ustabilizowanych rynków finansowych charakterystyczna jest obecność pewnych praw potęgowych, sygnalizujących, że prawdopodobieństwo wystąpienia dużych zdarzeń jest większe niż wynikałoby to z typowego,
gaussowskiego rozkładu prawdopodobieństwa. Okazuje się, że działanie takich praw jest już widoczne we fluktuacjach parametrów rynku NFT, na przykład w rozkładzie czasów między poszczególnymi transakcjami czy fluktuacjach wolumenu.

Wśród parametrów statystycznych analizowanych przez badaczy był wykładnik Hursta, opisujący niechęć układu do zmiany trendu. Wartość tego wykładnika spada poniżej 0,5, gdy układ ma skłonność do fluktuacji: każdy wzrost zwiększa prawdopodobieństwo spadku (lub odwrotnie). Z kolei wartości powyżej 0,5 wskazują na istnienie pewnej długoterminowej pamięci: po wzroście występuje większe prawdopodobieństwo kolejnego wzrostu, po spadku – większe kolejnego spadku. Dla badanych kolekcji tokenów wartości wykładnika Hursta lokowały się między 0,6 a 0,8, a zatem na poziomie charakterystycznym dla rynków o wysokiej renomie. W praktyce własność ta oznacza, że ceny transakcyjne tokenów z danej kolekcji w wielu przypadkach zmieniają się w podobny sposób.

Istnienie pewnej długoterminowej pamięci układu, na rynku NFT sięgającej nawet dwóch miesięcy, może wskazywać na obecność multifraktalności. Gdy zaczynamy powiększać fragment zwykłego fraktala, prędzej czy później zobaczymy strukturę przypominającą obiekt wyjściowy, zawsze po użyciu takiego samego powiększenia. Tymczasem w przypadku multifraktali ich różne fragmenty trzeba powiększać z różną szybkością. Właśnie taki, nieliniowy charakter samopodobieństwa, udało się zaobserować także na cyfrowym rynku kolekcjonerskim, m.in. dla cen minimalnych, liczb transakcji w jednostce czasu i odstępów między transakcjami. Multifraktalność ta nie była jednak w pełni wykształcona i najlepiej ujawniała się w tych sytuacjach, gdy w badanym układzie obserwowano największe fluktuacje.

Z naszych badań wynika ponadto, że cena kryptowaluty, za którą są sprzedawane kolekcje, bezpośrednio wpływa na generowany przez nie wolumen. To istotna obserwacja, ponieważ wiadomo, że rynki kryptowalut wykazują już wiele oznak statystycznej dojrzałości – zauważa mgr Paweł Szydło, pierwszy autor artykułu w czasopiśmie Chaos, poświęconym naukom nieliniowym.

Analizy krakowskich naukowców prowadzą do wniosku, że mimo młodego wieku i nieco innych mechanizmów handlu, rynek tokenów NFT zaczyna funkcjonować w sposób statystycznie zbliżony do ustabilizowanych rynków
finansowych. Fakt ten zdaje się wskazywać na istnienie pewnego rodzaju uniwersalizmu wśród rynków finansowych, nawet o istotnie zróżnicowanej naturze. Jego bliższe poznanie będzie jednak wymagało dalszych badań.

źródło: IFJ PAN

Dyskusja (0 komentarzy)