大热的ARB马上上线，这次市场终于回归理性，看了眼大概各种估值模型，基本挺合理，100-200亿中枢，差距不大，可参考其他数据（TVL/钱包数/转账/活跃地址等等）。目前市场对公链估值相对稳定了，对未来技术衍化的差异认知，决定了以后公链的上升空间，是难度系数比较大的alpha。更多的是，我们投资一定要明白什么是常态，就像一个人生病，你不一定知道病的名字，但是你一定能感受到你的一些日常举止与正常人不同之处，比如正常人一天一次大便，你却三四次，正常人一睡到天亮你却每天凌晨1点到3点醒一次，你不知道哪里出问题了，但是你要明白你这不是正常的状态。
回到投资上，你也一定要明白一些估值常态，比如以BNB为代表的CEX长期二级估值中枢就是PE=5。可以去看下每个季度币安财务报告，其他HT/FTX都可以追溯查询下，牛市熊市都有数据，中位数基本就是5左右，有时候PE到3或者牛市PE到10，都是正常区间，但是这里面你要明白行业认知参数的重要意义。所谓行业认知参数，就是一个细分市场在发展初期大部分人都不太懂，但给人描绘的前景是充满希望的，这时候往往鱼龙混杂，群雄逐鹿，典型特征是你不知道谁是龙头，行业增速非常快，给予的PE就会很高；随着市值快速增长，行业认知的提高，渗透率达到30%临界点后，增速开始放缓，估值就会逐步稳定下来，PE就会回到中枢线，价值挖掘完成，行业进入成熟发展期，靠利润推动市值而不是估值推动。（现在的L2/ZK就是典型的行业发展初期阶段）
对待公链，经历了这么多年的发展，很多数据估值模型也基本趋于稳定，此文目的在于从另外一个角度进行公链及生态估值体系的探讨。
假设我们定义，除ETH之外其他同时期顶级公链 Public Chain Market Cap为PMC，定义 Ethereum Market Cap为EMC，定义 PE=PMC/EMC
印度财政部长：G20成员国对FSB关于加密资产活动和全球稳定币安排的建议表示欢迎:金色财经报道，印度财政部长表示，G20成员国讨论了加密资产生态系统所带来的宏观、金融和监管挑战，以及全球所需的潜在政策应对措施。印度在数字公共基础设施方面的成就和规模化行动受到了很好的认可。G20成员国对金融稳定委员会（FSB）关于加密资产活动和全球稳定币安排的高级建议表示欢迎。FSB和IMF即将发布的综合报告，以及主席团备忘录，这将成为G20成员了解如何进一步处理这个问题、达成全球政策和监管框架以及采取立场的重要参考。G20成员需要采取进一步行动，以制定全球政策和监管框架。[2023/7/18 11:02:19]
目前常态化平稳市场顶级公链市值：ADA 120亿，MATIC 110亿，SOL 80亿；分母端ETH 2100亿
我们选取过往一定时期最顶级公链市值高低情况（粗略数据）
ETH市值：2017 1300亿，2018 100亿；2021 5400亿，2022 1400亿
ADA市值：2017 300亿，2018 10亿；2021 950亿，2022 90亿
EOS市值：2018 150亿，2018 20亿（这两个时间段，同期ETH的市值是740亿和100亿）
SOL市值：2021 900亿，2022 40亿
然后我们来看不同时期 PE=PMC/EMC 市值对比情况：
ADA PE：牛市 300/1300=23% 熊市10/100=10%；牛市 950/5400=17.5%，熊市90/1400=6.4%
EOS PE：牛市 150/740=20%，熊市20/100=20%（当然一轮牛熊之后EOS就不属于同期顶级了）
英国知识产权局发布关于元宇宙中NFT、虚拟商品和服务的商标分类指南:4月28日消息，据英国政府官网，英国知识产权局于本月初发布了《实践修正通知（PAN）》，其中包含对元宇宙中的NFT、虚拟商品和服务的商标分类指南。
英国知识产权局(UKIPO)不接受NFT作为一个单独的分类术语，但“由NFT认证的数字艺术”是可以接受的，由NFT认证的实物商品可划为适当的商品类别。虚拟商品与实物商品将被同等对待，但只有在明确定义的情况下才会接受虚拟商品的申请。针对虚拟服务，指南指出，如果一项服务能够通过虚拟方式提供，UKIPO将继续接受这种服务，但这种方法可能无法适用于所有的元宇宙服务，特别是当元宇宙中的某项服务不属于传统交付形式的同一类别时。[2023/4/28 14:32:39]
SOL PE：牛市 900/5400=16.6% 熊市40/1400=2.8%（需考虑SOL因FTX破产极端因素）
目前常态化市场：ADA 120/2100=5.7%，MATIC 110/2100=5.2%，SOL 80/2100=3.8%
在此并不是比较每个公链与ETH市值比例，而是选择某一阶段非ETH智能合约中市值最大的一个（ADA，EOS，SOL）做比较，由此我们给出如下结论
公链估值定律一：最优非ETH智能合约平台PE常态化区间落在6%-20%的范围。
上述定律一，有什么用呢？
我们这里的统计，是按照Market Cap流通市值，并不是全流通FDV，上两轮牛市期间项目机构投资相对较少，不像目前大部分项目都是流通比例较少，个人认为定律一更大的作用是在新项目上市之初，给予你一个估值中枢，即我们用新项目FDV/ETH市值，来衡量估值高低。
Ripple回应SEC关于Hinman电子邮件裁决的反对意见:金色财经消息，Ripple公司称，法院必须拒绝美国SEC对Hinman电子邮件裁决的反对意见。Ripple和个人被告Brad Garlinghouse和Chris Larsen已经提交了他们对美国SEC反对法院最近关于披露前高官William Hinman的以太坊演讲相关电子邮件的裁决的答复。 被告要求法官拒绝SEC的反对意见。 治安法官Sarah Netburn迄今已发出三份命令，迫使该机构出示有关文件。据U.Today报道，法院在1月份裁定该机构必须交出Hinman的电子邮件，因为该机构辩称这些邮件受到蓄意程序特权（DPP）的保护。4月，Ripple公司又取得了重大胜利，Netburn法官拒绝了原告的复议申请。[2022/8/10 12:15:34]
我们复盘来看，
22.10.23日，APT上市之初，FDV 100亿，同期ETH 1600亿 PE=100/1600=16% APT最低点3美金时，PE=30/1400=2.1%；2023.01.26日，APT FDV 200亿，同期ETH 2000亿，PE=200/2000=10%，目前APT PE=130/2100=6.2%
OP，2022.06.02，FDV 64亿，同期ETH 2100亿，PE=64/2100=3%，2022.06.19，OP FDV 18亿，ETH 1200亿，PE=1.5%，目前OP 110亿，PE=5.2%
那我们现在大概有个中枢概念，ARB假设按照100/200/300亿FDV上市，PE分别为4.7%，9.5%，14.2%，不同价格对应定律一中的高区间还是低区间，一目了然。在高区间，适合把分子端公链换成分母ETH。
MakerDAO已通过关于Oracle预言机的新提案 新增4个数据源:为进一步提升MakerDAO协议的安全性，MakerGovernance最近讨论并通过了一项改进提案（MIP），决定向现有的Oracle（预言机）添加四个「轻型」数据源（LightFeeds），分别是去中心化流动性协议KyberNetwork、Ethereum和IPFS的API服务供应商Infura、以太坊区块链浏览器Etherscan以及开源的Web3开发社区Gitcoin。注：Oracles和Feeds是连接MakerDAO与链下世界市场的桥梁，Feeds（数据源）是Oracle预言机价格数据的提供者。[2020/7/10]
需要注意到是，定律一的适用条件是，一定是非ETH中你认为顶级的公链，不能阿猫阿狗都拿来放到这个区间，很多公链接不要说6%，可能1%ETH市值都不到，那问题成了哪个是顶级公链呢？这实质是个买入问题，对不起仁者见仁鲁迅没说，但是定律一可以提供大约的卖点：即越接近20%占比上限，越可以卖掉换ETH。需要注意区分的是，这个卖点不是绝对单价卖点，比如你APT 10块卖掉了，结果25年又涨到100块了，不能这样对比，而是25年的时候说不定ETH都1W块了，PE=1000亿/12000亿=8.3%，定律一本质是衡量顶级公链与ETH的增速问题。
定律一长期看会不会打破呢？比如十年周期？非常有可能。从历史发展轨迹来看，任何一个事物在任何一个完全竞争市场，很难一家独大，当一个龙头占据70%的市场占有率，该龙头的市场占有率一定是顶部阶段。万事万物的发展不可能存在一家独大，有了荷法英美苏，任何一个国家在统治阶段，一定有老二来抗衡，同理，我们股市中耳熟能祥的芯片市场/电商市场/新能源市场/地产市场/等等很多赛道，老大老二市场占有率都有个比例（不管是4:3；4:2，3:2，5:2），包括目前币圈市场，BTC占比43%，老二ETH占比18%，因此智能合约市场长期看一定会有项目挑战ETH 40% 甚至50%市值占比的项目，也就是定律一的上限20%被突破，但是这里面有个时间问题，ETH达成稳定在BTC市值50%这一壮举，用了近乎十年。下一个站稳ETH市值的50%的项目，可能也需要在层出不穷的变化之中保持长期的竞争力才有可能达成，难度系数很高；另一方面ETH也是在不断动态发展的，也就是说将来ETH市值也会不断变大，要达到其市值的50%可能对于挑战者的绝对市值要求会很高，这又进一步增加了竞争的难度。
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公链生态估值定律二：常规DEX在各自公链生态中DP常态化区间落在1%-3%的范围。
假设我们定义各生态头部DEX Fully Diluted Valuation 为 DFDV，公链Public Chain Fully Diluted Valuation 为 PFDV，那么 DP=DFDV/PFDV，也即DEX全市值/公链全市值。
公链生态五花八门种类繁多，我们首先还是抓最核心部分，目前任何一个公链生态发展都离不开DEX，DEX市值可以作为每个公链生态的价值中枢，从而作为衡量其他类别项目估值的参照物。
首先我们还是要明白什么是常态，目前的常态市值（3.20日 FDV）：
UNI 65亿，ETH 2100亿 DP=65/2100=3%
CAKE 30亿，BNB 680亿 DP=30/680=4.4%
JOE 1.8亿，AVAX 120亿 DP=1.8/58=3%
ORCA 8000万，SOL 120亿 DP=0.8/120=0.6%
Quickswap 8400万，MATIC 120亿，DP=0.84/120=0.7%
Velodrome 1.5亿，OP 110亿，DP=1.5/110=1.3%
Camelot 4亿，ARB 未知
其次我们看下在DeFi作为崭新赛道环境下，且全市场处于牛市中时，市场给予DEX的估值：
UNI，高点40，对应FDV 400亿，同期ETH市值4000亿，DP=400/4000=10%
SOL生态中DEX ORCA 在21年10月和11月两次达到18亿FDV，同期SOL FDV分别为950亿和1250亿，两次DP对应分别为1.9%和1.4%
AVAX生态中DEX JOE 在21年9月和11月分别触及22亿 FDV，同期AVAX FDV分别为540亿和960亿，两次DP对应分别为4%和2.2%
我们看到作为DeFi行业的最典型项目UNI，在享受独家垄断溢价以及整个DeFi赛道发展初期阶段给予高估值的前提下，DP最高为10%，因此，常规性DEX很难再达到此估值。另外我们看到UNI/ETH 的单价k线图，长期在0.002-0.006的区间范围，考虑到两者数量差异，对应的UNI流通市值/ETH市值大概落在2%-6%区间，考虑到UNI目前的垄断地位和正统性溢价特殊性，个人仍然认为常规DEX在各自公链生态中DP常态化上限在3%。
我们不否认短期情绪/资金/流通性等因子会影响DP变化，但是仍然认为长期化常态化才是估值之锚，才能成为价值回归中枢。另一方面，我们在此考察的仅仅是常规DEX，并不包含全链DEX，个人认为全链DEX会成为DeFi皇冠上的明珠，是最后的突破口（全链DEX具备的功能是不通过跨链桥，做到EVM与非EVM资产交互）后面有机会再对此详细展开。
问题是这个公链生态估值定律二有什么作用呢？
其一，对于低估区间。我们知道一定会有一条DEX与其公链市值相匹配，比如，Velo目前 1.5亿，OP 110亿，DP=1.5/110=1.3%，只能说合理。同理在未上线的zkSync/Starkware等项目 一定也存在一个DEX，未来要达到zkSync/Starkware市值的1%-3%。这两者主网虽并未上线，你却能大概按照定律一的下限给出一定的估值比如80亿，那么对应的DEX FDV大概就是8000-2.4亿，至于是哪个DEX，这就需要深耕社区，不断观察其数据/用户/开发能力等常规因素来做选择，这里面的关键 zkSync/Starkware 没发币，但是其生态的DEX可能早已发币，就是说你有了提前参与的窗口，剩下的只需要耐心；
再比如APT已经发币，但是其生态DEX我也不知道哪个能跑出来，但是值得你在DEX FDV在500-1000w甚至更低的时候适当参与进去，因为按照定律二，会有一个APT上的DEX达到其市值的1%-3%。
其二，对于高估区间。同样可以参照其定律二的范围区间上限，超出越多越适合兑换成分母公链。
ARB生态上一个DEX ZyberSwap，高点FDV在4亿，常规DEX基本上都是微创新，没有什么太大区别，流动性挖矿/ve/（3，3）模式等具体差异和细节都不太关注。短期流动盘较少+tvl快速增加+空投预期+短期情绪资金高涨等等促成了一波上涨，但这不重要，核心是估值4亿了，意味着假如ARB 是100亿，则DP=4/100=4%，假如ARB=200亿，则DP=2%，常规DEX长期要面临层出不穷的其他竞品的进攻，护城河很难建立，因此越接近定律二3%的上限，越适合换成ARB
同样的例子，还是ARB上的DEX Camelot，我们发现估值也是4.3亿，同样的假设ARB FDV 100亿和200亿，则 Camelot的DP 分别为4.3%和2.15%，也是位于公链生态估值定律二的上半区，同样也是谨慎。
当我们对生态DEX有了估值中枢体系之后，由DEX延伸到公链生态其他赛道就有了合适的参照性，就像有了一杆秤砣，能称量大部分项目到底几斤几两。
至此我们通过对部分数据的筛选适当总结了公链及其生态的估值模型，意图寻找更普适性规律，寻找钟摆的平衡点。当然我相信可以从DEX衍生到借贷/合约/NFT/游戏等各个赛道，本人未做进一步研究，在此抛砖引玉，感兴趣的可对参数模型更改以便继续探索。
Pima
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