За останні кілька років кількість NFT зросла. Те, що колись було маленьким сегментом світу блокчейнів, перетворилося на великий ринок цифрового мистецтва, предметів колекціонування, віртуальна нерухомістьі більше. Деякі NFT продавалися за шалені суми, а інші так само швидко зникали. У цьому середовищі все більше творців та інвесторів звертаються до прогнозної аналітики, щоб дізнатися, що буде далі з оцінками NFT. Але чи справді штучний інтелект може передбачити наступну велику річ у NFT?
Нижче ми обговоримо, як працює прогнозна аналітика, які точки даних є найбільш важливими для оцінки NFT, інструменти штучного інтелекту, що використовуються для інтерпретації цих точок даних, і куди може рухатися ринок у найближчому майбутньому.
Чому аналіз даних важливий на ринку NFT
Коротше кажучи, прогнозна аналітика використовує історичні дані та розширені алгоритми для визначення закономірностей, прогнозування результатів і підтримки прийняття рішень. У застосуванні до NFT це означає збір і аналіз даних наприклад минулі продажі, балачки в соціальних мережах і настрої ринку, щоб передбачити, як NFT або вся категорія NFT будуть працювати в майбутньому.
NFT зацікавили аналітиків, венчурних капіталістів і навіть великі корпорації. Хоча деякі все одно відкидають це цифрові предмети колекціонуванняінші бачать ці лексеми як основу Web3. Оскільки ринок розвивається, розуміння моделей ціноутворення має вирішальне значення як для творців, які хочуть справедливо оцінювати свою роботу, так і для інвесторів, які хочуть знайти недооцінені дорогоцінні камені.
Основи прогнозного аналізу
Прогнозна аналітика базується на кількох ключових компонентах:
Збір даних: Збір широкого діапазону даних – записів NFT-транзакцій, публікацій у соціальних мережах, аналітики в мережі тощо – має вирішальне значення.
Вибір моделі: Різні моделі підходять для різних проблем. Незалежно від того, часовий ряд чи нейронна мережа, вибір може мати велике значення.
Розробка функцій: Цей крок передбачає перетворення необроблених даних у функції. Наприклад, рівень рідкості NFT можна розглядати як числове значення або навіть оцінку настрою в соціальних мережах.
Кореляція проти причинно-наслідкового зв’язку: Кореляцію легко сплутати з причинно-наслідковим зв’язком. Наприклад, підвищення ціни на NFT може збігатися з твітом знаменитості, але це не означає, що твіт спричинив зростання ціни.
Точки даних для моделей оцінки NFT
Дані в мережі
Однією з найбільших переваг NFT є прозорість. Будь-хто може переглядати записи блокчейну про історію продажів, адреси гаманців і час транзакцій. Ці точки даних допомагають аналітикам побачити моделі попиту. Якщо дана колекція щотижня отримує нових власників гаманців, це може означати динамічне зростання цін.
Настрої в соціальних мережах
Twitter і Discord – це місця зустрічі любителів NFT. Аналіз згадок, хештегів і настроїв користувачів може виявити нові цикли ажіотажу або виділити проекти з сильними спільнотами. Інструменти на основі ШІ можуть сканувати тисячі повідомлень, щоб побачити загальні настрої щодо конкретного проекту NFT.
Репутація творця або бренду
Відомі творці чи бренди привертають більше уваги Торгові майданчики NFT. Оцінки митців з історією успішного занепаду або значних досягнень у традиційному мистецтві можуть зрости. Штучний інтелект може відстежувати минулі дані про продуктивність, а також згадки про бренд і бачити, як репутація творця співвідноситься з ціною.
Більш широкі фактори ринку криптовалют
NFT не існують ізольовано. Особливо ринки криптовалют Ethereum і Solana може вплинути на значення NFT. Високі збори за газ або негативні настрої щодо криптовалют в цілому можуть стримувати покупців. Навпаки, бичачі тенденції щодо основних монет можуть поширитися та залучити нових покупців до NFT.
Аналіз часових рядів
Моделі часових рядів —ARIMA Або передові рекурентні нейронні мережі— можна використовувати для прогнозування того, як ціна NFT або обсяг торгівлі змінюватимуться протягом днів або тижнів. Вони добре виявляють цикли, але борються з раптовими змінами, викликаними вірусними чатами в соціальних мережах.
Регресії машинного навчання
Лінійна регресія або посилення градієнта моделі машинного навчання він може приймати кілька вхідних даних – згадки в соціальних мережах, обсяг транзакцій тощо – і відображати прогнозовану ціну. Успіх цих моделей залежить від кількості та якості даних.
Нейронні мережі для розпізнавання образів
Алгоритми глибокого навчання може знаходити шаблони у великих наборах даних, які пропущені традиційними методами. Наприклад, нейронна мережа може на ранній стадії виявити зміни настроїв на основі того, як люди говорять про проект, а не лише за кількістю позитивних чи негативних слів.
Автоматизовані інформаційні панелі
Nansen або DappRadar пропонують аналітичні інформаційні панелі, які збирають дані блокчейну, відстежують рух портфоліо та візуалізують популярні колекції. Незважаючи на те, що ці інструменти потужні, вони настільки ж хороші, як даних і алгоритмів вони використовують.
Потенційні підводні камені та проблеми
Якість і доступність даних
NFT реєструються в публічних книгах, але кожен ринок має різні стандарти представлення даних. Неузгоджені або неповні дані можуть порушити роботу моделей ШІ. Аналітики повинні перевіряти джерела та, можливо, поєднувати дані з кількох платформ.
Тенденції, що швидко змінюються
NFT можуть слідувати за циклами ажіотажу, що підживлюються мемами, які приходять і йдуть протягом тижнів, якщо не днів. Моделі ШІ, навчені на старих даних, можуть пропустити ці швидкі зміни, особливо якщо вони базуються на історичних моделях, які вже недійсні.
Маніпулювання ринком (Wash Trading)
Деякі творці або власники NFT можуть плутати торгівлю, штучно завищуючи цифри продажів, щоб створити ілюзію попиту. Це може легко спотворити дані в мережі та ввести в оману моделі ШІ.
Обмеження чисельного підходу
Не все про NFT можна звести до графіків цін і показників обсягу. Дух спільноти, репутація розробника та навіть культурна відповідність можуть мати велике значення. Надмірна залежність від цифр може пропустити нематеріальні змінні, які впливають на довгострокову цінність.
Майбутня перспектива
На це очікують експерти Простір NFT зростатиме, але ринок може перейти від спекуляцій до корисних токенів, таких як ігрові активи чи токени членства. У міру того як ринок розвивається, штучний інтелект буде все більше розуміти ці зміни. Тим часом конвергенція NFT, метавсесвіту та нових протоколів блокчейну відкриє нові можливості для аналізу даних і прогнозне моделювання можливості.
Крім того, інституційні інвестори почнуть звертати увагу на аналітику NFT і застосовуватимуть ті ж методи, що керуються даними, як традиційні фінанси. Це призведе до більш зрілих ринків із стандартною практикою та, зрештою, більш надійною прогнозною аналітикою.
Останні думки
Хоча прогнозна аналітика та штучний інтелект чудово знаходять закономірності, вони не є безпомилковими. Світ NFT пов’язаний з інноваціями, спільнотою та вірусним контентом – речами, які не можна оцінити кількісно набором цифр. Однак поєднання потужності штучного інтелекту з людською інтуїцією та відчуттям культурного клімату ринку може допомогти колекціонерам і творцям приймати кращі рішення.
У міру того як NFT виходять за межі циклу реклами та знаходять практичне застосування, попит на інструменти аналітики зростатиме. Незалежно від того, чи є ви художником, який прагне чесно оцінити свою роботу, чи інвестором, який шукає проекти на ранній стадії, відстеження інформації, отриманої за допомогою штучного інтелекту, усвідомлюючи обмеження машинного прогнозування, допоможе вам досягти успіху в цій дикій ситуації. і божевільний космос.
Примітка редактора: ця стаття була написана за допомогою штучного інтелекту. Відредаговано та перевірено фактами Оуен Скелтон.
