原作者 -CoinGecko Lim Yu Qian
コンパイル済み - 毎日ジェシカ
編集者注：CoinGeckoはNFTクジラ投資レポートをリリースしましたが、NFTクジラへの投資と利益をより明確に理解するために、Odailyは次のようにまとめました。
イーサリアムNFTのトップ20クジラは誰ですか?
トップのNFTクジラは、11,748 ETH相当のポートフォリオを持つSethSです（9月19日時点で約1,923万ドル相当）。 Wilcox は 11,336 ETH (約 1,855 万ドル) 相当のポートフォリオで続きます。
イーサリアム上のこれらのトップNFTクジラは、NFT保有価値に基づいてほぼすべて億万長者ですが、まだ億万長者のレベルには達していません。
トップ20のNFTクジラのうち、18頭のクジラがCryptoPunksを保有しており、CryptoPunksを持たない唯一のHuang Lichengは4552ETH相当のBAYCを保有し、10位にランクされている。
トップイーサリアムNFTクジラ、ポートフォリオ価値（米ドル換算）でランク付け、範囲は約429万ドルから1923万ドルまで
トップNFTクジラvsトップNFTトレーダー
CoinGeckoのデータによると、9月20日の時点で、トップNFTトレーダーはイーサリアムNFTに投資することで5,221ETHから55,291ETH、960万ドルから1億163万ドル相当の利益を上げています。
トップ20のNFTクジラのうち4社は、トップ15のNFTトレーダーにも含まれています。 SethSはトップのNFTクジラ兼トレーダーであり、第1位にランクされています。同様に、Mr.703 は両方の統計で 3 位にランクされています。
言い換えると、SethSとMr.703はおそらく最も成功した初期のNFT投資家の1人です。
一方、2番目に大きいクジラであるウィルコックスは、NFTトレーダーとしてはランクが低く、利益は比較的控えめです。小規模なNFTクジラパンクOTCは、2番目に収益性の高いNFTトレーダーです。これは、2 つの異なる NFT 投資戦略を浮き彫りにする可能性があります。ウィルコックスは長期的な値上がりに重点を置いているが、パンクスOTCは短期的な高利益を優先している。。
ホエールはどのようなNFTを保有していますか?
トップNFTクジラの貴重なポートフォリオのほぼすべては、CryptoPunksの保有から来ています。上位20位のNFTクジラのうち18位では、優良PFP NFT収集品がポートフォリオ価値の少なくとも半分を占めています。
多くのNFTクジラはCryptoPunksの「OG」とみなされ、シリーズの鋳造に参加しました。特に、Wilcox は現在 215 個の CryptoPunk を最も多く保有しており、SethS は 668 個の CryptoPunk V1 を保有しています。
例外は、BAYCでトップNFTクジラになったMachi Big Brother Huang LichengとJRNY Cryptoです。マチは135 BAYCでNFTクジラランキングを達成しましたが、JRNYクリプト（またはトニー）は103 BAYCを保持しています。この記事の執筆時点では、どちらの男性もポートフォリオに CryptoPunk を保有していません。
他の19の最大のNFTクジラとは異なり、黄立成はNFT投資で損失を被った唯一のクジラである、推定総損益 (PnL) は約 -6,776 ETH で、そのほとんどが含み損です。
最大のNFTコレクター
上位20のNFTクジラのうち、7社も大コレクターです：SethS、Wilcox、Mr.703、Gary Vaynerchuk、Machi、ddaavvee、JRNY Cryptoで、それぞれのクジラのポートフォリオに1,000以上のNFTを保有しています。たとえば、NFTクジラ ddaavvee athrab.eth アドレスに多数の 4872 NFT が保持されています。
上位20のNFTクジラのうち5つは非常に多様なポートフォリオを持っており、各NFTは60以上のイーサリアム保有から来ています。 ddaavvee コレクションは非常に多様で、202 を超える異なるシリーズを保持しており、次に 101 の異なるシリーズを保持するmachi が続きます。比較すると、上位のNFTクジラが保持するさまざまなNFTコレクションの平均数は約34です。
注：この調査は、9月18日時点のNFTGoランキングに基づいており、NFTポートフォリオ評価額が100万ドル以上のクジラアドレスをランク付けしています。 NFTGo は、受信量と送信量に基づいて関連性の高いアドレスを特定し、それらが同じクジラに属しているかどうかを調査し、関連する場合はグループ化します。
