NFT稀有度指单个NFT在项目中属性组合的链上统计稀缺性，由属性分布概率决定，影响价格 via 流动性、共识与曝光，但不必然正相关于流通价值，且受项目方干预扰动。
NFT稀有度指代单个NFT在所属项目中属性组合的稀缺程度，由链上可验证的特征分布概率决定。它不依赖主观判断，而是基于统计学意义上的出现频率。
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一、稀有度的本质是属性分布概率
每个NFT项目的属性集合具有预设的生成规则，例如Okay Bears中“珊瑚毛皮”出现概率为0.3%，“黑西服”为0.7%，这些数值直接构成稀有度底层依据。属性越低频，该NFT在全集中所占比例越小。
1、访问项目官方发布的属性分布表或链上铸造日志，确认各属性实际出现频次。
2、比对目标NFT所有属性在全集中的占比数据，取最低占比项作为核心稀有锚点。
3、若多个属性均属极低频（如均低于0.5%），则需叠加计算联合概率，而非简单相加。
二、稀有度影响价格的三种传导路径
稀有度通过市场行为间接作用于价格，其传导并非线性，而是经由流动性筛选、社区共识强化与跨平台排名曝光三重机制实现。
1、在Blur或OpenSea交易页面中观察同一项目内不同稀有梯度NFT的挂单深度与成交间隔时间。
2、检查Rarity.tools与HowRare.is对同一NFT给出的排名差异，确认是否存在算法权重偏移。
3、追踪Discord或Twitter中高稀有度NFT被提及的频次及KOL转发量，识别共识形成节点。
三、四种主流稀有度计算模型对比
不同分析工具采用不同算法逻辑，导致同一NFT在各平台排名差异显著。特征稀有度模型仅关注最稀有单属性，而统计稀有度模型则综合全部属性频次加权计算。
1、特征稀有度模型：提取每枚NFT中最稀有单一属性，按该属性全局占比倒序排列。
2、平均特征稀有度模型：将NFT所有属性占比取算术平均值后排序。
3、统计稀有度模型：对各属性占比取对数加权，消除高频属性干扰，突出极低频组合。
4、评分稀有度模型：引入人工设定权重系数，如Okay Bears中毛皮权重为0.35，衣服为0.28。
四、稀有度与流通价值的非正相关现象
部分高稀有度NFT在二级市场长期无人问津，而中等稀有度但具备强视觉辨识度的款式反而持续成交。这表明稀有度分数本身不能替代真实交易意愿。
1、在NFTGO中调取目标NFT近7日浏览量与挂单转化率，验证稀有度是否转化为实际流量。
2、比对同稀有排名区间内不同属性类型的成交均价，识别是否存在“审美溢价”偏差。
3、查看该NFT是否曾出现在头部收藏者钱苞地址中，检验所有权历史对当前估值的实际拉动效果。
五、项目方干预对稀有度认知的扰动
当项目方进行二次发行或属性空投时，原稀有属性的全局占比被动稀释，导致原有稀有度评分失效。此时需重新校准属性分布基线。
1、通过Etherscan或Solscan核查项目合约最新铸造事件，确认新增供应量及属性映射关系。
2、下载最新全集CSV数据，使用Python Pandas重跑各属性频次统计，生成新基准表。
3、将目标NFT属性套入新基准表，重新计算其在更新后集合中的相对稀有位置。
上述操作完成后立即停止。
