Os NFTs explodiram nos últimos anos. O que antes era uma pequena parte do mundo blockchain se transformou em um enorme mercado de arte digital, itens colecionáveis, imóveis virtuais e muito mais. Embora alguns NFTs sejam vendidos por quantias absurdas de dinheiro, outros desaparecem com a mesma rapidez. Neste ambiente de montanha-russa, cada vez mais criadores e investidores estão recorrendo à análise preditiva para determinar o que acontecerá a seguir nas avaliações de NFT. Mas a IA pode realmente prever o próximo grande sucesso nos NFTs?
Abaixo, explicamos como funciona a análise preditiva, quais pontos de dados são mais importantes na avaliação de NFT, as ferramentas de IA usadas para interpretar esses pontos de dados e para onde o mercado provavelmente se dirigirá no futuro próximo. Explicarei em detalhes o que. existe.
Por que os insights baseados em dados são importantes no mercado de NFT
Simplificando, a análise preditiva usa dados históricos e algoritmos avançados para identificar padrões, prever resultados e orientar a tomada de decisões. Aplicado aos NFTs, significa coletar e analisar dados como vendas anteriores, conversas nas redes sociais e sentimento do mercado para prever o desempenho dos NFTs, ou da categoria NFT como um todo, no futuro.
Os NFTs estão atraindo o interesse de analistas, capitalistas de risco e até mesmo de grandes corporações. Embora alguns ainda rejeitem os colecionáveis digitais, outros veem esses tokens como a base da Web3. À medida que o mercado cresce, compreender os padrões de preços será importante para os criadores que desejam definir um preço justo para o seu trabalho e para os investidores que desejam encontrar joias subvalorizadas.
Fundamentos da análise preditiva
A análise preditiva depende de vários componentes principais.
Coleta de dados: É importante coletar uma ampla gama de dados, incluindo registros de transações NFT, postagens em mídias sociais e análises on-chain.
Seleção de modelo: Diferentes modelos são adequados para diferentes problemas. Quer se trate de uma série temporal ou de uma rede neural, as escolhas que você faz podem fazer uma grande diferença.
Engenharia de recursos: esta etapa envolve a conversão de dados brutos em recursos. Por exemplo, o nível de raridade de um NFT pode ser tratado como um número ou como uma pontuação de sentimento das redes sociais.
Correlação e causalidade: Correlação e causalidade são frequentemente confundidas. Por exemplo, um aumento no preço de um NFT pode coincidir com um tweet de uma celebridade, mas isso não significa que o tweet causou o aumento de preço.
Pontos de dados do modelo de avaliação NFT
Dados na cadeia
Um dos maiores argumentos de venda dos NFTs é a transparência. Qualquer pessoa pode visualizar registros de blockchain, incluindo histórico de vendas, endereços de carteira e tempo de transação. Esses pontos de dados ajudam os analistas a compreender os padrões de demanda. Se novos porta-carteiras forem adicionados a uma coleção específica todas as semanas, isso pode ser um sinal de uma dinâmica de alta dos preços.
emoções nas redes sociais
Twitter e Discord são pontos de encontro para entusiastas de NFT. Ao analisar menções, hashtags e sentimentos dos usuários, você pode descobrir ciclos de entusiasmo emergentes e destacar projetos com comunidades fortes. As ferramentas de sentimento baseadas em IA podem verificar milhares de mensagens para ver o sentimento geral sobre um projeto NFT específico.
Reputação do criador ou da marca
Criadores e marcas famosas recebem mais atenção no mercado NFT. Artistas com um histórico de lançamentos bem-sucedidos ou um forte histórico na arte tradicional podem ver um aumento na avaliação do NFT. A IA rastreia dados de desempenho anteriores junto com menções à marca, permitindo que você veja como a reputação de um criador se correlaciona com o preço.
Fatores mais amplos do mercado de criptografia
Os NFTs não existem por si próprios. O mercado criptográfico, especialmente Ethereum e Solana, pode impactar o valor dos NFTs. Os altos preços do gás e o sentimento negativo em relação às criptomoedas em geral podem assustar os compradores. Por outro lado, as tendências de alta nas principais moedas podem se espalhar e trazer novos compradores para os NFTs.
Análise de série temporal
Modelos de série temporal (ARIMA ou redes neurais recorrentes avançadas) podem ser usados para prever como os preços e volumes de negociação de NFT mudarão ao longo de dias ou semanas. Eles são bons em encontrar ciclos, mas lutam com mudanças repentinas causadas por conversas virais nas redes sociais.
regressão de aprendizado de máquina
Os modelos de regressão linear ou de aprendizado de máquina com aumento de gradiente podem incluir vários recursos de entrada, como menções em mídias sociais ou volume de negociação, e preços previstos de saída. O sucesso destes modelos depende da quantidade e qualidade dos dados.
Redes neurais para reconhecimento de padrões
Algoritmos de aprendizado profundo podem encontrar padrões em grandes conjuntos de dados que os métodos tradicionais não percebem. Por exemplo, uma rede neural poderia reconhecer mudanças iniciais no sentimento com base em como as pessoas estão falando sobre um projeto, em vez de apenas no número de palavras positivas ou negativas.
painel automatizado
Nansen ou DappRadar coleta dados de blockchain, rastreia movimentos de carteira e fornece painéis analíticos para visualizar tendências de coleta. Essas ferramentas são poderosas, mas são tão boas quanto os dados e algoritmos que usam.
Potenciais armadilhas e desafios
Qualidade e disponibilidade dos dados
Os NFTs são registrados em um livro-razão público, mas cada mercado possui diferentes padrões de exibição de dados. Dados inconsistentes ou incompletos podem confundir os modelos de IA. Os analistas precisam verificar fontes e, às vezes, combinar dados de múltiplas plataformas.
Tendências em rápida mudança
Os NFTs podem seguir ciclos de hype impulsionados por memes que vão e vêm em semanas, senão dias. Os modelos de IA treinados em dados antigos podem deixar escapar estas mudanças rápidas, especialmente se se basearem em padrões passados que já não se aplicam.
Manipulação de mercado (negociação de lavagem)
Alguns criadores ou detentores de NFT podem inflar artificialmente os números de vendas para lavar transações e criar a ilusão de demanda. Isso pode facilmente distorcer os dados da cadeia e enganar os modelos de IA.
Limitações das abordagens numéricas
Nem tudo sobre NFTs pode ser reduzido a gráficos de preços e indicadores de volume. O espírito comunitário, a reputação do desenvolvedor e até a relevância cultural podem fazer uma grande diferença. Se você confiar demais em números, poderá ignorar variáveis intangíveis que afetam o valor a longo prazo.
Perspectivas futuras
Os especialistas esperam que o espaço NFT cresça, mas o mercado pode mudar da especulação para tokens utilitários, como ativos de jogos e tokens de adesão. À medida que os mercados evoluem, a IA pode compreender melhor estas mudanças. Enquanto isso, a convergência de NFTs, do Metaverso e de novos protocolos blockchain abre novas oportunidades de análise de dados e modelagem preditiva.
Além disso, os investidores institucionais começarão a se concentrar na análise de NFT e a aplicar as mesmas técnicas baseadas em dados que as finanças tradicionais. Isto levará a um mercado mais maduro, com práticas padrão e, em última análise, análises preditivas mais confiáveis.
pensamentos finais
A análise preditiva e a IA são ótimas para encontrar padrões, mas não são infalíveis. O mundo dos NFTs gira em torno de inovação, comunidade e conteúdo viral que não pode ser quantificado por um conjunto de números. Mas ao combinar o poder da IA com a intuição humana e a atmosfera cultural do mercado, colecionadores e criadores podem tomar melhores decisões.
À medida que os NFTs saem do ciclo de hype e passam para casos de uso práticos, a demanda por análises aumentará. Quer você seja um artista em busca de um preço justo por seu trabalho ou um investidor em busca de projetos em estágio inicial, prestar atenção aos seus insights, orientado pela IA, o colocará na melhor posição para ter sucesso neste campo selvagem e louco. .
Nota do editor: Este artigo foi escrito com a ajuda da IA. Editado e verificado por Owen Skelton.
Owen Skelton é um jornalista e editor experiente, apaixonado por fornecer conteúdo perspicaz e envolvente. Como editor-chefe, ele lidera uma equipe talentosa de escritores e editores para criar histórias atraentes que informam, inspiram e inspiram.
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