導 讀

文中是 FC 2022當選畢業論文《ABSNFT: Securitization and Repurchase Scheme for Non-Fungible Tokens Based on Game Theoretical Analysis》的講解。

該畢業論文為北大前端測算研究所優化算法悖論試驗室2021年暑期夏令營的科學研究結論，指導教師為北大前端測算研究所鄧大鐵專家教授和蘇州科技大學程郁琨教授。文章內容明確提出了一種將區塊鏈技術上的非單一化代幣總（Non-Fungible Token, NFT）開展證券化與回購的計劃方案，并根據悖論對該方法開展概念剖析。

文圖 | 陳宏崟

PKU daGAME Lab

畢業論文連接：https://arxiv.org/abs/2202.02199

1 選題背景

圖1. 新華通訊社發售的新聞報道數據藏品

非單一化代幣總（Non-Fungible Token, 下面通稱為NFT）是一種根據數字貨幣的新式區塊鏈資產。與BTC、以太幣等單一化虛似虛擬貨幣的較大差別取決于，每一個 NFT 全是與眾不同的，既不可以分拆，也不可以合拼，并有著其單獨的序號。非差異化的特性促使 NFT 通常與特殊財產關聯，例如數據工藝品和電子寵物。除此之外，一些科學研究還探究了 NFT 在專利權、著作權和實體財產中的運用。

現階段 NFT 游戲中、工藝品、虛似財產、實際財產、真實身份、數據版權登記等行業有著十分極大的價值。在較大的 NFT 銷售市場 Opensea 上，NFT 的總計成交額已經擊破了100億美金。

雖然 NFT 已經具有了巨大的市場容量與相對性完善的標準規范，可是有關 NFT 的銷售市場基礎理論卻還十分不成熟。目前的 NFT 協議書通常應用英試競拍或是荷式競拍來買賣 NFT。但是，非差異化的特性促使目前的 NFT 買賣體制遭遇下列的問題：

1. 高意義的 NFT 更非常容易遭遇流通性減少的風險性。以有著最大總額的 NFT 系列產品 CryptoPunks 為例子，在2021年10月到12月期內，CryptoPunks 的 NFT 均值買賣使用價值超出了80萬美金。而與之相匹配的，其成交量卻明顯少于其它受歡迎的 NFT 系列產品。

2. NFT 非差異化的特點促使推測機（Oracle）、全自動做市商（Automated Market Makers）等區塊鏈金融中較常用的價格方式沒法立即使用于 NFT 上。

3. 有著較長回報率周期時間的 NFT 具備較高的經營風險，而目前的市場交易體制沒法根據投資組合等辦法減少該類風險性。

4. 一些類似專利發明等 NFT 財產，必須一套有效的融資模式，使其能更快獲取資產，適用其興盛發展趨勢。

2 NFT證券化與NFT構建

大家提到了一種財產證券化的方法來處理以上的問題。大家的計劃方案主要包含三個一部分：NFT 證券化協議書、NFT 證券回購協議和 NFT 構建協議書。

假如客戶 A 擁有一個 NFT，那麼他就可以根據 NFT 證券化協議書，將自身持股的 NFT 轉換為若干份 NFT 證券。這種 NFT 證券等同于根據該 NFT 發售的限定單一化代幣總而且可以被隨意交易。假如客戶 B 擁有一個 NFT 有關的全部證券，那麼他可以根據 NFT 構建協議書將這種 NFT 證券再次轉換為完善的 NFT，進而達到跨鏈、使用權證實等要求。大家與此同時設計方案了 NFT 證券回購協議書來避免客戶在用意回收全部 NFT 證券時遭受故意的加價個人行為。

圖2. NFT證券化和構建的一個事例

大家的計劃方案完成地解決了非單一化特點給 NFT 產生的許多問題：單獨 NFT 證券相比詳細的NFT有著更低的使用價值，提升了通脹預期；NFT 證券等同于根據該 NFT 發售的限定單一化代幣總，可同時使用于推測機（Oracle）和全自動做市商（AMMs）；經營風險可以根據投資組合等方法減少；因為證券可以屬于不一樣的使用者，股權融資還可以完成。

3 NFT證券回購優化算法

NFT 證券回購算法是這篇論文的關鍵。在經濟研究中普遍存在著二種相對性完善的回購優化算法：回購協議書（Repurchase Agreement）和個股回購（Stock Repurchase）。

回購協議書是雙方中間的短期內買賣，在其中一方根據質押金融業證券做為抵押品向另一方借入現錢。前面一種稱之為證券外國投資者，后面一種稱之為投資人。為防止結算不成功，證券外國投資者必須質押財產或個人信用。相關回購協議書的分析不可以同時使用于人們的主題風格，由于其價位通常來自銷售市場實體模型。但 NFT 銷售市場并不像金融體系那般完善，難以根據銷售市場實體模型測算出一個公正的價錢。

個股回購就是指上市企業以一定價錢從公司股東手上回購個股的個人行為。通常個股回購的目的性是因為向股票市場釋放出來積極主動數據信號，而不是為了更好地回購全部的個股。因而傳統式經濟研究中的回購優化算法并無法同時使用于 NFT 證券回購的情景。除此之外，也是有例如 Oxygen 等區塊鏈平臺專注于進行回購協議書，可是在這里類服務平臺中，回購價錢和財產實際價值的評定均由區塊鏈技術交易中心 Serum 給予。但是，這類定價策略是兇險的，由于依靠區塊鏈技術交易中心開展標價非常容易遭受閃電貸等進攻，進而使客戶飽受很大的損害。

大家為 NFT 證券回購的要求制定了一種最新的回購優化算法。假如客戶 A 有著某一 NFT 超出一半市場份額的 NFT 證券，那麼他就可以進行 NFT 證券回購協議書。大家稱進行回購協議書的客戶為收購者，稱別的有著此類 NFT 證券的客戶為被收購者。大家將 NFT 證券回購全過程模型為一個 Stackelberg 博奕。在這個博弈中，被收購者會先分別得出一個價錢，接著收購者再得出一個價錢。針對每一個被收購者，假如他提供的價錢小于收購者得出的價錢，那麼收購者便會以兩個人競價的均值回收他手上的 NFT 證券；不然他必須以兩個人競價的均值回收收購者手上的一定 NFT 證券。

圖3. NFT證券回購協議書的Stackelberg Game

大家的協議書能合理處罰故意的競價個人行為。假如收購方故意砍價，那麼被收購方就可以廉價購買到收購方手上的 NFT 證券；相反，假如被收購方故意加價，那麼規定被收購方用很高的價錢來選購收購方手上的 NFT 證券。我們在畢業論文中提供了回購優化算法在各種情形下的平衡解。

4 處理費用預算與“懶散競拍者”問題

最終，大家還探討了大家的方法在具體運作中將會碰到的2個問題。

最先是費用預算（Budget Constraints）問題。在人們的回購優化算法中，被收購方很有可能必須一定的資產來選購證券。針對被收購方很有可能面對的資金短缺的問題，大家提到了一個科學合理的解決方法：立即在數字貨幣上股權融資。大家容許被收購方以某一價錢（可以為負，假如為負則為被收購方倒追錢）售賣選購收購方 NFT 證券的機遇。那樣的作法非常好地使用了區塊鏈技術上的資產具備相對高度流通性的特性。

次之是“懶散競拍者”（Lazy Bidders）問題。在人們的計算方法中，被收購方有可能回絕競價或是由于其它緣故沒法競價，進而造成回購協議書沒法開展下來。為了確保回購協議書可以成功舉辦，與此同時防止對并沒有競價的被收購方開展過度嚴格的懲罰，大家得出了二種解決方法。一種是大家規定所有的 NFT 證券使用者都必須得出一個初始的拍賣價格，假如被收購方不可以立即在回購協議書中得出一個競價，那麼就將他此前得出的默認設置價錢視作其競價。另一種是容許代管競價，即由別的被收購方特定的人或是優化算法開展競價。

優化算法悖論試驗室

Distributed and Automated Games and Managerial Economics Lab

優化算法悖論試驗室由鄧大鐵專家教授于2019年開創，研究內容為優化算法悖論、互聯網技術和區塊鏈經濟學、多智能體及加強深度神經網絡基礎理論。科學研究興趣愛好對焦在人和智能體在互聯網技術、物聯網技術和區塊鏈技術互動自然環境下多方面對決的概念與科學方法論創建，包含數據信息的認識論描繪、平衡和振動分析、測算多元性和算法設計。