NFT зросла за останні кілька років. Що колись був невеликим сегментом блокчейна у світі, перетворився на великий ринок цифрового мистецтва, мистецтво колекціонера, Віртуальна власністьі більше. Деякі NFT продаються за шалені кількості, інші так швидко зникають у повітрі. У цьому Посилювачі навколишнього середовищаВсе більше і більше творців та інвесторів просять прогнозний аналіз, щоб дізнатися, що буде далі Оцінки NFT. Але чи може AI насправді прогнозувати більше великих речей у NFTS?
Нижче ми поглибимось у тому, як прогнозний аналітик, які точки даних є найважливішими в оцінках NFT, інструменти AI, що використовуються для інтерпретації цих точок даних, і де ринок може бути спрямований найближчим часом.
Чому розуміння на основі даних важливе на ринку NFT
Простіше кажучи, прогнозована аналітика використовує історичні дані та вдосконалені алгоритми для виявлення закономірностей, прогнозування результатів та проведення прийняття рішень. Після подання заявки на NFT це означає збирати і Аналіз даних Такі як продажі в минулому, розмови в соціальних мережах та ринкові настрої прогнозують, як NFT або вся категорія NFTS працюватиме в майбутньому.
NFT викликав інтерес аналітиків, венчурного капіталу та навіть великих корпорацій. Поки деякі досі відкидають Цифрові колекціїІнші сприймають ці жетони як основу Web3. Зі збільшенням ринку важливо зрозуміти структури цін для творців, які хочуть чесно цінувати свою роботу, та для інвесторів, які хочуть знайти незначні дорогоцінні камені.
Основи прогнозного аналізу
Прогностична аналітика заснована на кількох ключових елементах:
Збір даних: Збір широкого спектру даних про транзакції NFT, публікації соціальних медіа, аналіз ланцюга тощо.-це вирішальне значення.
Вибір моделі: Різні моделі підходять для різних проблем. Незалежно від того, це тимчасова серія чи нейронна мережа, вибір може бути великою різницею.
Cech Engineering: Цей крок включає перетворення необроблених даних у функції. Наприклад, рівень рідкості NFT може розглядатися як числове значення і навіть результат настроїв із соціальних медіа.
Кореляція проти причини: Легко заплутати кореляцію з внеском. Наприклад, підвищення ціни NFT може збігатися з зіркою, але це не означає, що твіт спричинив підвищення цін.
Точки даних для моделей оцінки NFT
Дані про ланцюг
Однією з найбільших пунктів продажу NFTS є прозорість. Кожен може відображати записи blockchain для історії продажів, адреси портфоліо та час транзакцій. Ці точки даних допомагають аналітикам бачити моделі попиту. Якщо певна колекція отримує нові власники портфоліо щотижня, це може бути знак поспіху.
Настрої соціальних медіа
Twitter та розбрат зустрічаються з любителями NFT. Аналіз посилань, хештегів та настроїв користувача може виявити нові цикли шуму або підкреслити проекти з сильними спільнотами. Інструменти настрою AI можуть сканувати тисячі повідомлень, щоб побачити загальні настрої навколо конкретного проекту NFT.
Репутація творця або бренду
Відомі творці або бренди приділяють більше уваги Ринок NFT. Художники з історією успішних крапель або сильних досягнень у традиційному мистецтві можуть збільшити їх оцінки NFT. AI може відстежувати попередні дані про ефективність разом із згадкою бренду та побачити, як репутація творця співвідноситься з цінами.
Ширші криптографічні фактори ринку
NFT не існує в ізоляції. Особливо криптографічні ринки Ethereum та Solana Це може впливати на значення NFT. Високі газові збори або негативні настрої до криптовалют в цілому можуть відлякати покупців. І навпаки, вперті тенденції в основних монетах можуть розливати та представити нових покупців з NFT.
Аналіз часових рангів
Моделі часів часу —Арима Або Розширені повторювані нейронні мережі–Зома не може бути використана для прогнозування того, як зміниться ціна або обсяг торгів NFT протягом декількох днів або тижнів. Вони добре виявляють цикли, але вони борються з раптовими змінами, спричиненими вірусною розмовою в соціальних мережах.
Регресія машинного навчання
Лінійна регресія або збільшення градієнта Моделі машинного навчання Це може зайняти багато функцій введення — посилання на соціальні медіа, обсяг торгів тощо — і отримувати очікувану ціну. Успіх цих моделей залежить від кількості та якості даних.
Нейронні мережі для розпізнавання моделей
Алгоритми глибокого навчання Ви можете знайти шаблони у великих наборах даних, які опущені за допомогою традиційних методів. Наприклад, нейронна мережа може побачити ранні зміни настроїв на основі того, як люди говорять про проект, а не лише про кількість позитивних чи негативних слів.
Автоматизовані навігаційні стільниці
Nansen або Dappadar пропонують аналітичні навігаційні настільні комп’ютери, які збирають блокчейн, дотримуються рухів портфоліо та візуалізують популярні колекції. Хоча ці інструменти є потужними, вони такі ж хороші, як і Дані та алгоритми Вони використовують.
Потенційні пастки та виклики
Якість даних та доступність
NFT записуються в публічні книги, але кожен ринок має різні стандарти презентації даних. Несумісні або неповні дані можуть зіпсувати моделі AI. Аналітики повинні перевірити джерела і можуть поєднувати дані з багатьох платформ.
Швидко рухаються тенденції
NFT може слідувати мемам на основі мемів, які спливають і вмирають протягом тижнів, якщо не дні. Моделі AI, які навчаються в старих даних, можуть пропустити ці швидкі зміни, особливо якщо вони базуються на історичних моделях, які більше не застосовуються.
Маніпуляція на ринку (торгівля пральами)
Деякі творці або власники NFT можуть мити торгівлю, штучно завищували кількість продажів, щоб створити ілюзію попиту. Це може легко спотворити дані про ланцюг та ввести в оману моделі AI.
Обмеження чисельного підходу
Не все в NFT може бути зведене до діаграм цін та обсягу. Дух громади, репутація програмістів і навіть культурне значення можуть мати величезну різницю. Надмірне покладання на числа може пропустити нематеріальні змінні, які впливають на довгострокове значення.
Майбутні перспективи
Експерти очікують Простір NFT Розвиток, але ринок може переходити від спекуляцій до публічних жетонів, таких як активи для ігор або жетонів -членів. У міру еволюції ринку AI буде краще зрозуміти ці зміни. Тим часом конвергенція протоколів NFT, Metavers та нових блокчейн відкриє новий аналіз даних та Прогнозування моделювання можливості.
Крім того, інституційні інвестори почнуть звертати увагу на аналіз NFT та застосовуватимуть ті самі методи, засновані на даних, як традиційні фінанси. Це спричинить більш зрілі ринки зі стандартними практиками та, в кінцевому рахунку, більш надійними прогнозними аналізами.
Остаточні думки
Хоча аналіз прогнозування та ШІ чудові у пошуку закономірностей, вони не є непогрішними. Світ NFT стосується інновацій, змісту спільнот та вірусного — про те, що не може бути кількісно визначатися набором чисел. Але поєднання сили штучного інтелекту з людською інтуїцією та почуття культурного клімату на ринку може допомогти колекціонерам та творцям у прийнятті кращих рішень.
Коли NFT виходить із циклу шуму та практичного використання, попит на аналіз збільшиться. Незалежно від того, чи є ви художником, який хоче чесно цінувати свою роботу чи інвестора, який шукає проекти на ранній стадії, спостерігаючи за спостереженнями, заснованими на штучному інтелекті, визнаючи обмеження прогнозування на основі машин, забезпечить вам найкращу позицію для досягнення успіху в цьому дикому та шаленому просторі.
Увага редактора: Ця стаття була написана за допомогою штучного інтелекту. Відредаговані та перевіряються факти Оуен Скелтон.