За последние несколько лет количество NFT увеличилось. То, что когда-то было небольшим сегментом мира блокчейнов, превратилось в большой рынок цифрового искусства, предметов коллекционирования, виртуальная недвижимостьи многое другое. Некоторые NFT продавались за сумасшедшие суммы, другие так же быстро растворялись в воздухе. В этой среде все больше и больше создателей и инвесторов обращаются к прогнозной аналитике, чтобы узнать, что будет дальше с оценками NFT. Но может ли ИИ действительно предсказать следующее большое событие в NFT?
Ниже мы обсудим, как работает прогнозная аналитика, какие данные имеют наибольшее значение для оценки NFT, инструменты искусственного интеллекта, используемые для интерпретации этих данных, и куда рынок может направиться в ближайшем будущем.
Почему аналитика, основанная на данных, важна на рынке NFT
Короче говоря, прогнозная аналитика использует исторические данные и передовые алгоритмы для выявления закономерностей, прогнозирования результатов и поддержки принятия решений. Применительно к NFT это означает сбор и анализ данных такие как прошлые продажи, болтовня в социальных сетях и настроения рынка, чтобы предсказать, как NFT или вся категория NFT будут работать в будущем.
NFT привлекли интерес аналитиков, венчурных капиталистов и даже крупных корпораций. Хотя некоторые до сих пор отвергают это цифровые предметы коллекционированиядругие видят в этих токенах основу Веб3. По мере развития рынка понимание моделей ценообразования имеет решающее значение как для авторов, которые хотят справедливо оценивать свою работу, так и для инвесторов, которые хотят найти недооцененные драгоценности.
Основы прогнозного анализа
Предиктивная аналитика основана на нескольких ключевых компонентах:
Сбор данных: Сбор широкого спектра данных – записей транзакций NFT, публикаций в социальных сетях, сетевой аналитики и т. д. – имеет решающее значение.
Выбор модели: Разные модели подходят для разных задач. Будь то временной ряд или нейронная сеть, выбор может иметь большое значение.
Особенности проектирования: Этот шаг включает в себя преобразование необработанных данных в функции. Например, уровень редкости NFT можно рассматривать как числовое значение или даже как оценку настроений в социальных сетях.
Корреляция против причинно-следственной связи: Легко спутать корреляцию с причинно-следственной связью. Например, повышение цены NFT может совпадать с твитом знаменитости, но это не означает, что твит вызвал рост цены.
Точки данных для моделей оценки NFT
Данные в сети
Одним из самых больших преимуществ NFT является прозрачность. Любой может просмотреть записи блокчейна с историей продаж, адресами кошельков и временем транзакций. Эти данные помогают аналитикам увидеть закономерности спроса. Если у данной коллекции каждую неделю появляются новые обладатели кошелька, это может означать динамичный рост цен.
Настроения в социальных сетях
Twitter и Discord — места встречи любителей NFT. Анализ упоминаний, хэштегов и настроений пользователей может выявить возникающие циклы ажиотажа или выделить проекты с сильными сообществами. Инструменты настроений на базе искусственного интеллекта могут сканировать тысячи сообщений, чтобы увидеть общее настроение вокруг конкретного проекта NFT.
Репутация создателя или бренда
Известные авторы или бренды привлекают больше внимания Торговые площадки NFT. Ценности художников с историей успешного упадка или сильных достижений в традиционном искусстве могут возрасти. ИИ может отслеживать прошлые данные об эффективности, а также упоминания брендов и видеть, как репутация автора коррелирует с ценами.
Более широкие факторы рынка криптовалют
NFT не существуют изолированно. Особенно рынки криптовалют Эфириум и Солана может повлиять на значения NFT. Высокие комиссии за газ или негативное отношение к криптовалютам в целом могут отпугивать покупателей. И наоборот, бычьи тенденции в отношении основных монет могут распространиться и привлечь новых покупателей к NFT.
Анализ временных рядов
Модели временных рядов —АРИМА Или продвинутые рекуррентные нейронные сети— может использоваться для прогнозирования того, как цена или объем торгов NFT будут меняться в течение дней или недель. Они хорошо обнаруживают циклы, но с трудом справляются с внезапными изменениями, вызванными вирусными чатами в социальных сетях.
Регрессии машинного обучения
Линейная регрессия или повышение градиента модели машинного обучения он может принимать несколько входных данных — упоминания в социальных сетях, объем транзакций и т. д. — и отображать прогнозируемую цену. Успех этих моделей зависит от количества и качества данных.
Нейронные сети для распознавания образов
Алгоритмы глубокого обучения могут находить закономерности в больших наборах данных, которые упускаются традиционными методами. Например, нейронная сеть может заранее обнаружить изменения настроений, основываясь на том, как люди говорят о проекте, а не только на количестве положительных или отрицательных слов.
Автоматизированные информационные панели
Nansen или DappRadar предлагают аналитические панели, которые собирают данные блокчейна, отслеживают движение портфеля и визуализируют популярные коллекции. Хотя эти инструменты эффективны, они хороши лишь настолько, насколько данные и алгоритмы они используют.
Потенциальные ловушки и проблемы
Качество и доступность данных
NFT записываются в публичные реестры, но на каждом рынке действуют разные стандарты представления данных. Непоследовательные или неполные данные могут сломать модели ИИ. Аналитики должны проверять источники и, возможно, объединять данные с нескольких платформ.
Быстро меняющиеся тенденции
NFT могут следовать циклам ажиотажа, вызванного мемами, которые приходят и уходят в течение недель, если не дней. Модели ИИ, обученные на старых данных, могут пропустить эти быстрые изменения, особенно если они основаны на исторических закономерностях, которые больше не актуальны.
Манипулирование рынком (Wash Trading)
Некоторые создатели или держатели NFT могут запутать торговлю, искусственно завышая показатели продаж, чтобы создать иллюзию спроса. Это может легко исказить данные в цепочке и ввести в заблуждение модели ИИ.
Ограничения численного подхода
Не все, что касается NFT, можно свести к графикам цен и показателям объема. Дух сообщества, репутация разработчиков и даже культурная значимость могут иметь решающее значение. Чрезмерная зависимость от цифр может привести к упущению нематериальных переменных, влияющих на долгосрочную ценность.
Будущая перспектива
Эксперты ожидают, что Пространство NFT будет расти, но рынок может перейти от спекуляций к служебным токенам, таким как игровые активы или токены членства. По мере развития рынка ИИ будет все лучше понимать эти изменения. Между тем, конвергенция NFT, метавселенной и новых протоколов блокчейна откроет новые возможности для анализа данных и прогнозное моделирование возможности.
Более того, институциональные инвесторы начнут обращать внимание на аналитику NFT и применять те же методы, основанные на данных, что и традиционные финансы. Это приведет к появлению более зрелых рынков со стандартными практиками и, в конечном итоге, к более надежной прогнозной аналитике.
Заключительные мысли
Хотя прогнозная аналитика и искусственный интеллект отлично справляются с обнаружением закономерностей, они не являются безошибочными. Мир NFT — это инновации, сообщество и вирусный контент — вещи, которые невозможно измерить набором цифр. Однако сочетание силы искусственного интеллекта с человеческой интуицией и чувством культурного климата рынка может помочь коллекционерам и авторам принимать более правильные решения.
По мере того, как NFT выходят за рамки ажиотажа и находят практическое применение, спрос на инструменты аналитики будет расти. Независимо от того, являетесь ли вы художником, стремящимся справедливо оценить свою работу, или инвестором, ищущим проекты на ранней стадии, отслеживание идей на основе искусственного интеллекта и осознание ограничений машинного прогнозирования позволит вам добиться успеха в этой дикой природе. и сумасшедший космос.
Примечание редактора: данная статья написана с помощью искусственного интеллекта. Отредактировано и проверено фактами Оуэн Скелтон.
