NFTS выросли за последние несколько лет. То, что когда -то было небольшим сегментом мира блокчейнов, превратилось в большой рынок для цифрового искусства, коллекционирования, Виртуальная недвижимостьи еще. Некоторые NFTS продали за сумасшедшие количество, другие исчезают в воздухе так быстро. В этом американские горки окружающей средывсе больше и больше создателей и инвесторов обращаются к прогнозной аналитике, чтобы попытаться выяснить, что будет дальше для Nft galuationsПолем Но может ли ИИ действительно прогнозировать следующие большие вещи в NFT?
Ниже мы рассмотрим, как работает прогнозирующая аналитика, какие точки данных важнее всего в оценках NFT, инструменты ИИ, используемые для интерпретации этих точек данных, и куда рынок может двигаться в ближайшем будущем.
Почему знания, управляемые данными, имеют значение на рынке NFT
Проще говоря, прогнозирующая аналитика использует исторические данные и передовые алгоритмы для выявления закономерностей, предвидеть результаты и руководство принятием решений. При применении к NFT это означает сбор и анализ данных такие как прошлые продажи, болтовня в социальных сетях и рыночные настроения, чтобы предсказать, как в будущем будет работать NFT или вся категория NFT.
NFT привлекли интерес аналитиков, венчурных капиталистов и даже крупных корпораций. Пока некоторые все еще увольняют цифровые предметы коллекционированиядругие видят эти токены как основу Web3Полем По мере роста рынка понимание моделей ценообразования является ключевым для создателей, которые хотят справедливо оценить свою работу, и для инвесторов, которые хотят найти недооцененные драгоценные камни.
Основы прогнозирующей аналитики
Прогнозирующая аналитика опирается на несколько ключевых компонентов:
Сбор данных: Красивое имеет решающее значение для сбора широкого спектра данных-записей о транзакциях NFT, сообщений в социальных сетях, аналитики в цепочке и т. Д.
Выбор модели: Различные модели подходят для разных проблем. Будь то временная ряд или нейронная сеть, выбор может иметь большое значение.
Функциональная инженерия: Этот шаг включает в себя превращение необработанных данных в функции. Например, уровень редкости NFT может рассматриваться как числовое значение или даже оценку настроений из социальных сетей.
Корреляция против причинно -следственной связи: Легко путать корреляцию с причинностью. Например, рост цена NFT может совпадать с твитом знаменитостей, но это не значит, что твит привел к росту цены.
Точки данных для моделей оценки NFT
Данные в цепочке
Одним из самых больших точек продажи NFT является прозрачность. Любой может просмотреть записи блокчейна для истории продаж, адресов кошелька и времени транзакций. Эти точки данных помогают аналитикам увидеть закономерности спроса. Если каждая коллекция получает новые держатели кошелька каждую неделю, это может быть признаком роста ценовой импульса.
Социальные сети настроения
Twitter и Discord — это участок для энтузиастов NFT. Анализируя упоминания, хэштеги и настроения пользователей могут выявить возникающие циклы шумиха или выделять проекты с сильными сообществами. Инструменты настроения, управляемые ИИ, могут сканировать тысячи сообщений, чтобы увидеть общее настроение вокруг конкретного проекта NFT.
Репутация создателя или бренда
Хорошо известные создатели или бренды привлекают больше внимания в NFT МаркетПолем Художники с историей успешных капель или сильным послужным списком в традиционном искусстве могут увидеть, как их оценки NFT растут. ИИ может отслеживать прошлые данные о производительности вместе с упоминаниями о бренде и посмотреть, как репутация создателя коррелирует с ценами.
Более широкие факторы крипто -рынка
NFT не существует в изоляции. Крипто -рынки особенно Ethereum и Solana может повлиять на значения NFT. Высокая плата за газ или негативные настроения по отношению к криптовалют в целом могут отпугнуть покупателей. И наоборот, бычьи тенденции в крупных монетах могут проливаться и привлечь новых покупателей в NFT.
Анализ временных рядов
Модели временных рядов —Арима или Расширенные повторяющиеся нейронные сети— Можно использовать, чтобы прогнозировать, как цена или объем торгов НФТ изменится в течение нескольких дней или недель. Они хорошо разбираются в циклах, но борются с внезапными изменениями, вызванными вирусной болтовней в социальных сетях.
Регрессии машинного обучения
Линейная регрессия или повышение градиента Модели машинного обучения может принять несколько входных функций — социальные медиа -упоминания, объем торгов и т. Д. — и вывести прогнозируемую цену. Успех этих моделей зависит от количества и качества данных.
Нейронные сети для распознавания образцов
Алгоритмы глубокого обучения может найти шаблоны в больших наборах данных, которые пропускаются традиционными методами. Например, нейронная сеть может увидеть ранние изменения в настроениях, основываясь на том, как люди говорят о проекте, а не только о количестве положительных или отрицательных слов.
Автоматизированные панели
Nansen или Dapprodar предлагают аналитические панели, которые собирают данные блокчейна, отслеживают движения кошелька и визуализируют трендовые коллекции. Хотя эти инструменты являются мощными, они так же хороши, как данные и алгоритмы они используют.
Потенциальные ловушки и проблемы
Качество данных и доступность
NFT регистрируются на публичных бухгалтерах, но на каждом рынке есть разные стандарты презентации данных. Несовместимые или неполные данные могут испортить модели ИИ. Аналитики должны перепроверить источники и, возможно, объединять данные с нескольких платформ.
Быстро движущиеся тенденции
NFTS может следовать за мем-управляемыми циклами ажиотажа, которые всплывают и угаснут в течение нескольких недель, если не дни. Модели ИИ, обученные более старым данным, могут пропустить эти быстрые изменения, особенно если они основаны на исторических моделях, которые больше не применяются.
Рыночные манипуляции (варную торговлю)
Некоторые создатели или держатели NFT могут мыть торговлю, искусственно раздувая номера продаж, чтобы создать иллюзию спроса. Это может легко исказить данные в цепочке и ввести в заблуждение модели искусственного интеллекта.
Ограничения числового подхода
Не все, что касается NFT, может быть уменьшено до графиков цен и объемных показателей. Дух сообщества, репутация разработчика и даже культурная значимость могут иметь огромное значение. Чрезмерность в числах может пропустить нематериальные переменные, которые влияют на долгосрочное значение.
Будущий перспективы
Эксперты ожидают NFT Space Чтобы расти, но рынок может перейти от спекуляций к коммунальным токенам, таким как игровые активы или токены членства. По мере развития рынка ИИ будет лучше понимать эти изменения. Между тем, конвергенция NFTS, метаверс и новых протоколов блокчейна откроет новый анализ данных и прогнозное моделирование возможности.
Помимо этих институциональных инвесторов начнут обращать внимание на аналитику NFT и применять те же методы, управляемые данными, как традиционные финансы. Это приведет к более зрелым рынкам со стандартными практиками и, в конечном счете, более надежной прогнозной аналитике.
Последние мысли
Хотя прогнозирующая аналитика и ИИ отлично подходят в поиске закономерности, они не непогрешимы. NFT World — это все о инновациях, сообществе и вирусном содержании, которые не могут быть количественно определены по набору чисел. Но сочетание власти ИИ с человеческой интуицией и чувством культурной атмосферы рынка может помочь коллекционерам и создателям принимать лучшие решения.
По мере того, как NFT выходят из цикла ажиотажа и в практические случаи использования, спрос на аналитику будет расти. Независимо от того, являетесь ли вы художником справедливо оценить свою работу, или инвестор, ищущий проекты на ранней стадии, следя за пониманием ИИ, признавая ограничения прогнозирования машин, основанного на основе машины, приведет вас в лучшую позицию, чтобы добиться успеха в этом диком и сумасшедшем пространстве.
Примечание редактора: эта статья была написана с помощью ИИ. Отредактировано и проверил фактами Оуэн СкелтонПолем