Las NFT se han disparado en los últimos años. Lo que alguna vez fue un pequeño segmento del mundo blockchain se ha transformado en un mercado masivo para arte digital, objetos coleccionables, bienes raíces virtuales y mucho más. Algunas NFT se han vendido a precios disparatados, otras desaparecen con la misma rapidez. En este entorno de montaña rusa, cada vez más creadores e inversores recurren al análisis predictivo para intentar determinar qué sigue para las valoraciones de NFT. Pero, ¿puede realmente la IA predecir el próximo gran avance en las NFT?
A continuación, veremos cómo funciona el análisis predictivo, los puntos de datos más importantes en las valoraciones de NFT, las herramientas de inteligencia artificial utilizadas para interpretar estos 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 pocas palabras, 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, esto significa recopilar y analizar datos como ventas pasadas, discusiones en las redes sociales y sentimiento del mercado para predecir el desempeño futuro de una NFT o de una categoría completa de NFT.
Las NFT han atraído el interés de analistas, capitalistas de riesgo e incluso grandes corporaciones. Mientras que algunos todavía rechazan los coleccionables digitales, otros ven estos tokens como la base de Web3. A medida que el mercado crece, comprender los modelos de fijación de precios es esencial, tanto para los creadores que desean fijar un precio justo para su trabajo como para los inversores que desean encontrar joyas infravaloradas.
Conceptos básicos del análisis predictivo
El análisis predictivo se basa en varios elementos clave:
Recopilación de datos: Es fundamental recopilar una amplia gama de datos (registros de transacciones NFT, publicaciones en redes sociales, análisis en cadena, etc.).
Selección de modelo: Diferentes modelos son adecuados para diferentes problemas. Ya sea una serie temporal o una red neuronal, la elección puede marcar una gran diferencia.
Ingeniería de funciones: Este paso implica transformar datos sin procesar en características. Por ejemplo, el nivel de rareza de una NFT puede 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 en el precio del NFT puede coincidir con un tweet de una celebridad, pero eso no significa que el tweet haya provocado el aumento del precio.
Puntos de datos para modelos de valoración de NFT
Datos en cadena
Uno de los principales 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 visualizar los patrones de demanda. Si una determinada colección recibe nuevos titulares de carteras cada semana, esto podría ser una señal de impulso alcista de los precios.
Sentimiento en las redes sociales
Twitter y Discord son lugares de encuentro para los entusiastas de NFT. El análisis de menciones, hashtags y sentimiento de los usuarios puede revelar ciclos publicitarios emergentes o resaltar proyectos con comunidades sólidas. Las herramientas de opinión basadas en inteligencia artificial pueden analizar miles de publicaciones para ver el sentimiento general en torno a un proyecto NFT en particular.
Reputación del creador o de la marca
Los creadores o marcas conocidos atraen más atención en los mercados NFT. Los artistas con un historial de caídas exitosas o una sólida experiencia en el arte tradicional pueden ver aumentar sus valoraciones de NFT. La IA puede rastrear datos de rendimiento pasados, así como menciones de marcas, y ver cómo la reputación de un creador se correlaciona con los precios.
Factores más amplios del mercado criptográfico
Las NFT no existen de forma aislada. Los mercados de criptomonedas, en particular Ethereum y Solana, pueden afectar los valores de NFT. Las altas tarifas del gas o el sentimiento negativo hacia las criptomonedas en su conjunto pueden ahuyentar a los compradores. Por el contrario, las tendencias alcistas en las principales monedas pueden extenderse y atraer nuevos compradores a las NFT.
Análisis de series de tiempo
Modelos de series temporales:ARIMA O redes neuronales recurrentes avanzadas– se puede utilizar para predecir 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 tienen dificultades para afrontar los cambios repentinos provocados por discusiones virales en las redes sociales.
Regresiones de aprendizaje automático
Regresión lineal o aumento de gradiente modelos de aprendizaje automático puede tener en cuenta múltiples características de entrada (menciones en redes sociales, volumen de operaciones, etc.) 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.
Algoritmos de aprendizaje profundo Puede encontrar patrones en grandes conjuntos de datos que los métodos tradicionales pasan por alto. Por ejemplo, una red neuronal puede 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 control automatizados
Nansen o DappRadar ofrecen paneles analíticos que recopilan datos de blockchain, rastrean los movimientos de la cartera y visualizan colecciones de tendencias. Aunque estas herramientas son poderosas, su efectividad depende de la del datos y algoritmos ellos usan.
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 alterar los modelos de IA. Los analistas deben cruzar fuentes y posiblemente combinar datos de múltiples plataformas.
Tendencias en rápida evolución
Las NFT pueden seguir ciclos de exageración impulsados por memes que aparecen y desaparecen en semanas o incluso días. Es posible que los modelos de IA entrenados con datos más antiguos no noten estos rápidos cambios, especialmente si se basan en modelos 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 digital
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. La dependencia excesiva de los números puede pasar por alto variables intangibles que impactan el valor a largo plazo.
Perspectivas de futuro
Los expertos esperan que el espacio NFT crezca, pero el mercado podría 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 allanará el camino para nuevos análisis de datos y modelado predictivo oportunidades.
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 IA son buenos para detectar 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 con un conjunto de números. Pero combinar el poder de la IA con la intuición humana y un sentido del estado de ánimo 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 aumentará. Ya sea que sea un artista que busca poner un precio justo a su trabajo o un inversionista que busca proyectos en etapa inicial, estar atento a los conocimientos basados en inteligencia artificial y al mismo tiempo reconocer las limitaciones de las predicciones basadas en máquinas lo colocará en la mejor posición para hacerlo. Triunfa en este espacio salvaje y loco. .
Nota del editor: este artículo fue escrito con la ayuda de IA. Editado y revisado por Owen Skelton.
