Espérance mathématique et stratégie de trading de NFT
Pourquoi le prix-plancher d'une collection NFT baisse systématiquement suite au reveal ?
Bonjour 👋 Dans cet article, nous allons nous poser 2 questions :
Pourquoi le prix-plancher d'une collection NFT baisse systématiquement suite au reveal ?
Comment en tirer profit en pratiquant l'arbitrage ?
Espérance mathématique et NFTs
Qu'est-ce que l'espérance mathématique ?
En statistique et en analyse des probabilités, l'espérance est calculée en multipliant chaque issue possible par la probabilité que cette issue se produise, puis en additionnant ensuite toutes ces valeurs.
Qu'est-ce que cela signifie pour les NFT ?
Pour simplifier, imaginons qu'il y ait un tirage au sort pour une collection de 10 NFTs. Il y a 4 niveaux de rareté différents, qui permettent de classer la valeur de ces NFTs :
4 NFTs de rang Common
3 NFTs de rang Rare
2 NFT de rang Super Rare
1 NFT de rang Legendary
Supposons maintenant que les "justes valeurs" de chaque rang sont les suivantes :
Common = 1 ETH
Rare = 2 ETH
Super Rare = 4 ETH
Legendary = 8 ETH
Dans ce scénario, pendant la période de pre-reveal (c'est à dire quand les NFTs ont été mintés par la communauté mais que la nature de ces NFTs n'a pas encore été révélée aux acheteurs), vous ne savez pas sur quel rang vous allez tomber.
Mais puisqu'il y a 10 NFTs au total dans la collection, vous savez que vous avez les probabilités suivantes :
40% de chance de minter un Common
30% de chance de minter un Rare
20% de chance de minter un Super Rare
10% de chance de minter un Legendary
L'espérance d'un NFT minté au hasard est alors de :
(40%*1ETH) + (30%*2ETH )+ (20%*4ETH) + (10%*8ETH) = 2,6ETH
En d'autres termes, cela signifie que 2,6 ETH est un prix juste à payer pour minter 1 NFT de cette collection.
Vous êtes prêts à mettre un tel prix car vous avez une chance de tomber sur un NFT Super Rare ou Legendary valant 4 ou 8 ETH. Bien entendu, vous pourrez également tomber sur un Common, mais c'est le juste prix pour le risque encouru.
Si vous jouez à ce jeu suffisamment longtemps, c'est-à-dire que vous participez à des mints lorsque ceux-ci coûtent moins que la valeur de l'espérance, vous finirez par être gagnant.
Différents niveaux de risque
Ajoutons maintenant une couche supplémentaire à notre raisonnement.
🍁 L'aversion au risque est la tendance des individus à choisir des événements avec une faible incertitude de réalisation (c'est-à-dire préférer la certitude à l'incertitude). Et ce, même si l'espérance de l'événement moins probable est supérieure à l'espérance de l'événement plus probable.
🔥 Le penchant pour le risque est l'opposé. C'est la tendance des individus à choisir des événements avec une plus grande incertitude de réalisation (c'est-à-dire préférer l'incertitude à la certitude). Et ce, même si l'espérance de l'événement plus probable est supérieure à l'espérance de l'événement moins probable.
Or, dans le monde des NFTs, le trader moyen est plus susceptible d'avoir un profil de type "penchant pour le risque". Après tout, ce n'est pas un hasard que les traders crypto se font appeler des degens et que la plus grande collection de NFT ait puisée dans cette sous-culture pour mettre en scène des singes 🦍
Si l'on revient à notre exemple : cela signifie que les traders de NFT sont prêts à surpayer pour un mint. Par exemple, ils pourraient être prêts à surpayer de 1 ETH au-dessus de la juste valeur de notre collection hypothétique.
Dit autrement, on sera probablement dans un cas de figure où le prix plancher de la collection avant reveal sera de 3,6 ETH.
Une fois que le reveal a eu lieu, 4 traders auront obtenu un Common et imaginons que l'un d'entre eux le liste à sa juste valeur (rappelez-vous, 1 ETH). Maintenant, au lieu d'avoir 10 NFTs au prix identique de 3,6 ETH chacun, on aura un éventail beaucoup plus large de prix, avec un plancher (floor price) pour les Commons bas, c'est-à-dire proche de 1 ETH.
L'opportunité d'arbitrage
L'alpha, c'est donc d'arbitrer que des individus sont prêts à payer au-dessus de la juste valeur pour une probabilité moins que juste de minter un NFT rare.
Cela signifie, en théorie, qu'il est systématiquement plus rentable de vendre juste avant le reveal.
Prenons un exemple concret cette fois. Les NFTs d'Otherside coûtaient environ 3 ETH par mint. Pourtant, le prix-plancher avant le reveal était d'environ 8 ETH.
Maintenant, supposons qu'un NFT rare de cette collection ait une juste valeur de 30 ETH mais que les chances d'en minter ne sont que de 1 sur 10.
Si l'on utilise la même méthode de calcul que précédemment, cela signifie que les acheteurs auraient dû évaluer le prix plancher à environ 6 ETH au lieu de 8 ETH.
Au delà de 6 ETH, ce n'est probabilistiquement pas une bonne affaire d'acheter un NFT pre-reveal à ce prix.
Le mieux, financièrement parlant, était donc de minter le projet mais de vendre avant le reveal. Il y avait une opportunité d'arbitrage de 2 ETH.
Introduisons à présent la loi des grands nombres : plus le nombre de variables générées aléatoirement et distribuées de manière identique augmente, plus la moyenne de l'échantillon se rapproche de sa moyenne théorique. La méthode présentée ici vaut donc particulièrement bien pour les larges collections NFT de 7-10k items, avec un large nombre d'acheteurs (2-3k).
Si vous tradez, vous devriez chercher à exploiter ces types de biais psychologiques très présents dans le monde des NFTs. À bientôt !
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