Las NFT han aumentado en los últimos años. Lo que alguna vez fue un pequeño segmento del mundo blockchain se ha transformado en un gran mercado para arte digital, objetos coleccionables, bienes raíces virtuales y más. Algunas NFT se han vendido por cantidades increíbles, otras desaparecen en el aire con la misma rapidez. En este entorno de montaña rusa, cada vez más creadores e inversores recurren al análisis predictivo para intentar descubrir qué sigue para las valoraciones de NFT. Pero, ¿puede realmente la IA pronosticar los próximos grandes avances en las NFT?
A continuación, profundizaremos en cómo funciona el análisis predictivo, qué puntos de datos son más importantes en las valoraciones de NFT, las herramientas de inteligencia synthetic utilizadas para interpretar esos puntos de datos y hacia dónde podría dirigirse el mercado en el futuro cercano.
Por qué la información basada en datos es importante en el mercado NFT
En términos simples, el análisis predictivo utiliza datos históricos y algoritmos avanzados para identificar patrones, anticipar resultados y guiar la toma de decisiones. Cuando se aplica a las NFT, significa recopilar y analizar datos como ventas pasadas, conversaciones en las redes sociales y sentimiento del mercado para predecir cómo se desempeñará una NFT o una categoría completa de NFT en el futuro.
Las NFT han atraído el interés de analistas, capitalistas de riesgo e incluso grandes corporaciones. Mientras que algunos todavía descartan los coleccionables digitales, otros ven estos tokens como la base de Web3. A medida que el mercado crece, comprender los patrones de precios es clave, tanto para los creadores que quieren poner un precio justo a su trabajo como para los inversores que quieren encontrar joyas infravaloradas.
Conceptos básicos del análisis predictivo
El análisis predictivo se basa en varios componentes clave:
Recopilación de datos: recopilar una amplia gama de datos (registros de transacciones NFT, publicaciones en redes sociales, análisis en cadena, and so on.) es essential.
Selección de modelo: diferentes modelos son adecuados para diferentes problemas. Ya sea una serie temporal o una pink neuronal, la elección puede marcar una gran diferencia.
Ingeniería de funciones: este paso implica convertir datos sin procesar en funciones. Por ejemplo, el nivel de rareza de una NFT podría tratarse como un valor numérico o incluso como una puntuación de sentimiento de las redes sociales.
Correlación versus causalidad: es fácil confundir correlación con causalidad. Por ejemplo, un aumento del precio de un NFT puede coincidir con el tweet de una celebridad, pero eso no significa que el tweet provocó que el precio subiera.
Puntos de datos para modelos de valoración de NFT
Datos en cadena
Uno de los mayores puntos de venta de las NFT es la transparencia. Cualquiera puede ver los registros de blockchain para conocer el historial de ventas, las direcciones de billetera y el momento de las transacciones. Estos puntos de datos ayudan a los analistas a ver los patrones de demanda. Si una determinada colección recibe nuevos titulares de billeteras cada semana, eso podría ser una señal de un impulso alcista de los precios.
Sentimiento de las redes sociales
Twitter y Discord son puntos de encuentro para los entusiastas de NFT. El análisis de menciones, hashtags y sentimiento de los usuarios puede revelar ciclos de publicidad emergentes o resaltar proyectos con comunidades sólidas. Las herramientas de opinión impulsadas por IA pueden escanear miles de mensajes para ver el sentimiento basic en torno a un proyecto NFT en explicit.
Reputación del creador o de la marca
Los creadores o marcas conocidos reciben más atención en los mercados NFT. Los artistas con un historial de caídas exitosas o una sólida trayectoria en el arte tradicional pueden ver aumentar sus valoraciones de NFT. La IA puede rastrear datos de rendimiento anteriores junto con menciones de marca y ver cómo la reputación de un creador se correlaciona con el precio.
Factores más amplios del mercado criptográfico
Las NFT no existen de forma aislada. Los criptomercados, especialmente Ethereum y Solana, pueden afectar los valores de NFT. Las altas tarifas del fuel o el sentimiento negativo hacia las criptomonedas en su conjunto pueden asustar a los compradores. Por el contrario, las tendencias alcistas en las principales monedas pueden extenderse y atraer nuevos compradores a las NFT.
Análisis de collection temporales
Los modelos de collection de tiempo (ARIMA o redes neuronales recurrentes avanzadas) se pueden utilizar para pronosticar cómo cambiará el precio o el volumen de operaciones de una NFT a lo largo de días o semanas. Son buenos para detectar ciclos, pero luchan con los cambios repentinos causados por la charla viral en las redes sociales.
Regresiones de aprendizaje automático
Los modelos de aprendizaje automático de regresión lineal o aumento de gradiente pueden incorporar múltiples características de entrada (menciones en redes sociales, volumen de operaciones, and so on.) y generar un precio previsto. El éxito de estos modelos depende de la cantidad y calidad de los datos.
Redes neuronales para el reconocimiento de patrones
Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden encontrar patrones en grandes conjuntos de datos que los métodos tradicionales pasan por alto. Por ejemplo, una pink neuronal podría detectar cambios tempranos en el sentimiento basándose en cómo las personas hablan sobre un proyecto en lugar de solo en la cantidad de palabras positivas o negativas.
Paneles de management automatizados
Nansen o DappRadar ofrecen paneles de análisis que recopilan datos de blockchain, rastrean los movimientos de la billetera y visualizan las colecciones de tendencias. Si bien estas herramientas son poderosas, son tan buenas como los datos y los algoritmos que utilizan.
Posibles obstáculos y desafíos
Calidad y disponibilidad de datos
Las NFT se registran en libros públicos, pero cada mercado tiene diferentes estándares de presentación de datos. Los datos inconsistentes o incompletos pueden estropear los modelos de IA. Los analistas necesitan verificar fuentes y posiblemente combinar datos de múltiples plataformas.
Tendencias que cambian rápidamente
Las NFT pueden seguir ciclos de exageración impulsados por memes que aparecen y desaparecen en semanas, si no días. Los modelos de IA entrenados con datos más antiguos pueden pasar por alto estos cambios rápidos, especialmente si se basan en patrones históricos que ya no se aplican.
Manipulación del mercado (comercio de lavado)
Algunos creadores o poseedores de NFT pueden lavar el comercio e inflar artificialmente las cifras de ventas para crear la ilusión de demanda. Esto puede distorsionar fácilmente los datos en cadena y engañar a los modelos de IA.
Limitaciones del enfoque numérico
No todo lo relacionado con las NFT se puede reducir a gráficos de precios y métricas de volumen. El espíritu comunitario, la reputación de los desarrolladores e incluso la relevancia cultural pueden marcar una gran diferencia. Depender excesivamente de las cifras puede pasar por alto variables intangibles que impactan el valor a largo plazo.
Perspectivas futuras
Los expertos esperan que el espacio NFT crezca, pero el mercado puede pasar de la especulación a tokens de utilidad como activos de juegos o tokens de membresía. A medida que el mercado evolucione, la IA comprenderá mejor estos cambios. Mientras tanto, la convergencia de NFT, metaverso y nuevos protocolos blockchain abrirá nuevas oportunidades de análisis de datos y modelos predictivos.
Además de eso, los inversores institucionales empezarán a prestar atención a los análisis de NFT y a aplicar los mismos métodos basados en datos que las finanzas tradicionales. Esto dará como resultado mercados más maduros con prácticas estándar y, en última instancia, análisis predictivos más confiables.
Pensamientos finales
Si bien el análisis predictivo y la inteligencia synthetic son excelentes para encontrar patrones, no son infalibles. El mundo NFT tiene que ver con la innovación, la comunidad y el contenido viral, cosas que no se pueden cuantificar mediante un conjunto de números. Pero combinar el poder de la IA con la intuición humana y el sentido del ambiente cultural del mercado puede ayudar a los coleccionistas y creadores a tomar mejores decisiones.
A medida que las NFT salgan del ciclo publicitario y pasen a casos de uso prácticos, la demanda de análisis crecerá. Si usted es un artista que busca valorar su trabajo de manera justa o un inversionista que busca proyectos en etapa inicial, estar atento a los conocimientos impulsados por la IA y al mismo tiempo reconocer las limitaciones de la previsión basada en máquinas lo colocará en la mejor posición para tener éxito en este espacio salvaje y loco. .
Nota del editor: este artículo fue escrito con la ayuda de AI. Editado y verificado por Owen Skelton.
