Mô hình học máy ước tính giá NFT

TLDR:

• Nansen đã mở rộng phạm vi ước tính giá từ 15 bộ sưu tập lên hơn 800 bộ sưu tập, với các bộ sưu tập mới được thêm vào trong vòng vài giờ sau khi đúc.
• Ước tính của 15 bộ sưu tập hiện có đã được cải thiện hơn nữa, với tỷ lệ lỗi giảm tới khoảng 50%
• Ước tính giá NFT v2.0 xem xét tính thanh khoản của bộ sưu tập, lịch sử bán hàng và tác động của các đặc điểm cũng như độ hiếm của NFT khi ước tính giá của nó.
• Thông tin chi tiết từ mô hình Ước tính giá NFT v2.0 có thể được tận dụng để: Tìm loại đặc điểm nào có giá trị nhất, Tìm loại 'tốt nhất', hay còn gọi là bảng xếp hạng các NFT hàng đầu cho một bộ sưu tập, Đánh giá các mảnh NFT bị định giá thấp.
• Công cụ ước tính giá v2.0 cũng hỗ trợBắn tỉa NFT , một trang tổng quan hoàn toàn mới mà chúng tôi đã ra mắt cho khách hàng VIP và Alpha vào tuần trước. Đọc thêm về lần ra mắt đó trên blog của chúng tôiđây .

Giới thiệu
Vào tháng 2 năm 2022, Nansen đã ra mắt mô hình Ước tính giá v1.0, trong đó mô hình này đã xem xét các đặc điểm và lịch sử bán hàng để ước tính mức giá chính xác nhất hiện có cho bất kỳ NFT cụ thể nào. Mô hình Ước tính giá lần đầu tiên được ra mắt cho ba bộ sưu tập (BAYC, MAYC và Doodles) và sau đó được mở rộng thành tổng số 15 bộ sưu tập. Tuy nhiên, mô hình của v1.0 không phải lúc nào cũng áp dụng được cho tất cả các bộ sưu tập NFT. Đối với chế độ v1.0, mỗi bộ sưu tập NFT có mô hình tùy chỉnh riêng được đào tạo để dự đoán, điều đó có nghĩa là mô hình ít có khả năng chính xác hơn (do dữ liệu hạn chế) và ít có khả năng mở rộng trên thị trường NFT. Do đó, một trong những cải tiến chính với Ước tính giá v2.0 là chúng tôi hiện có một mô hình máy học duy nhất được đào tạo trên dữ liệu lịch sử của tất cả các bộ sưu tập để dự đoán, cho phép mô hình này học hỏi từ hành vi giao dịch trong quá khứ trong các điều kiện thị trường khác nhau. Do đó, Nansen đã tạo ra mô hình của v2.0 để phù hợp với bề rộng của thị trường NFT.

Ước tính giá NFT v2.0 Bảng tổng quan Rút kinh nghiệm từ thí điểm v1.0 của chúng tôi, Nansen hiện đã phát hành Ước tính giá v2.0 với cách tiếp cận cải tiến đối với ước tính giá NFT. Dự toán giá v2.0 nhằm mục đích tạo ra một mô hình có thể:

• ước tính giá củakhông tí nào NFT miễn là chúng tôi có đặc điểm và đủ lịch sử bán hàng
• ước tính giá theo thời gian thực và các ước tính đầu tiên cũng như ước tính của các bộ sưu tập mới sẽ khả dụng trong vòng 1-3 giờ kể từ khi các yêu cầu trên được đáp ứng.

Sau khi các đặc điểm được tiết lộ, mô hình ước tính giá sử dụng các đặc điểm của NFT để tính toán một vectơ đặc trưng (dấu vân tay 'duy nhất') cho mỗi mã thông báo trong bộ sưu tập. Ngoài các đặc điểm, chúng tôi sử dụng các biến số khác, chẳng hạn như điều kiện thị trường để tạo một vectơ trạng thái cho 'thời điểm' mà NFT được bán.

Vectơ đặc trưng và trạng thái cùng nhau tạo thành các biến độc lập và đầu vào cho mô hình của chúng tôi. Giá bán là biến phụ thuộc của chúng tôi. Chúng tôi sử dụng các mô hình máy học để ánh xạ các biến phụ thuộc của mình với giá được tìm nạp trên thị trường. Bằng cách học hỏi từ giá thị trường, mô hình của chúng tôi biết được những đặc điểm nào, khi được điều chỉnh theo trạng thái thị trường, thường có giá cao hơn.

Điều này cho phép mô hình Ước tính giá v2.0 định giá bất kỳ NFT nào trong bộ sưu tập kể từ 'bây giờ'.
Mô hình ML cốt lõi cơ bản cũng thúc đẩy tác động của các tính năng hiện tại khác như Dữ liệu hiếm và Danh sách của Nansen. Bảng danh sách hiện tại được cập nhật hiện có một cột mới hiển thị ước tính giá, cho phép người dùng lọc nhanh các mặt hàng bị định giá thấp trong bộ sưu tập NFT.

Bảng niêm yết hiện tại với giá ước tính

Bảng độ hiếm với giá ước tính Ngoài ra, bảng 1000 Xếp hạng hiếm hàng đầu sẽ bao gồm ước tính giá cho các mảnh NFT xếp hạng cao nhất trong Trình lập hồ sơ hiếm NFT. Bản cập nhật này cũng áp dụng cho bảng Đặc điểm Rarity, hiện cũng hiển thị các ước tính về giá.

Tại sao định giá chính xác của NFT lại quan trọng

Bored Ape Yacht Club Giá sàn của NFT Biến động lớn về giá và khối lượng là những trường hợp phổ biến trong thị trường NFT. Ví dụ: giá sàn của Bored Ape Yacht Club đã tăng từ 102,3 ETH vào ngày 1 tháng 4 năm 2022 lên 139 ETH trong khoảng thời gian ngắn 30 ngày; tăng 35,9%. Tuy nhiên, đến cuối tháng 5/2022, mức giá sàn này giảm mạnh xuống còn 83,6 ETH; giảm 39,9%. Trong khoảng thời gian tương tự, BAYC #8537 đã kiếm được lợi nhuận 70,7 ETH trong khoảng thời gian 25 ngày, tăng 45,7% so với giá mua của chủ sở hữu.

Hồ sơ vật phẩm NFT: Câu lạc bộ du thuyền Ape nhàm chán #8537 Như đã thấy với ví dụ trên, có thể có những hạn chế đối với việc sử dụng giá giao dịch cuối cùng khi ước tính “hiện tại'' giá NFT. Mặc dù sau đó một số người có thể coi giá sàn NFT là đại diện để ước tính giá NFT, nhưng chúng tôi đã quan sát thấy khoảng cách đáng kể về giá giữa các mảnh NFT hiếm và không hiếm. Ví dụ: các loại Cryptopunks nam được liệt kê trên ít nhất 67,5 ETH. Mặt khác, loại Zombie được liệt kê ở mức 1295 ETH. Nói cách khác, sẽ rất rủi ro khi ước tính giá của một mặt hàng thông qua giá sàn của tất cả các mức giá thị trường hiện tại mà không quan tâm đến các đặc điểm của NFT.

Do đó, các yếu tố chính đóng vai trò là rào cản đối với mô hình ước tính giá NFT đáng tin cậy là:

• Khối lượng giao dịch thấp,
• Biến động giá cực đoan,
• Ước tính điều chỉnh theo dữ liệu thời gian thực,
• Cân nhắc siêu dữ liệu đặc điểm không tuân theo lược đồ tiêu chuẩn được sử dụng trên hầu hết các bộ sưu tập

Kiểm tra bản nâng cấp với BAYC
Để phù hợp với giá trị minh bạch của Nansen, chúng tôi cung cấp chế độ xem hiệu suất của mô hình Ước tính giá cho doanh số bán hàng trong 30 ngày qua. Chúng tôi làm theo các số liệu sau:

• Niềm tin: dựa trên mức độ tin cậy tổng thể dựa trên các lỗi ước tính và hiệu chuẩn,
• Lỗi trung bình: chênh lệch giữa ước tính và giá bán sau đây cho doanh số bán hàng trong 30 ngày qua.
• Lỗi hiệu chuẩn trung bình: lỗi trung bình đối với doanh số ở cấp cao (trên 90 phần trăm về giá trị) và cấp thấp (dưới 10 phần trăm về giá trị) trong 30 ngày qua.
• Vốn hóa thị trường: tổng ước tính hiện tại của tất cả các NFT trong bộ sưu tập.
• Thay đổi về khối lượng trong 30 ngày qua.
• Thay đổi giá kịch sàn trong 3 ngày qua.

Bảng tổng quan về mô hình Ước tính giá NFT v2.0 cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết về siêu dữ liệu được sử dụng để tạo ước tính giá. Một cách khả thi để diễn giải bảng này là một số bộ sưu tập NFT, chẳng hạn như NFT Nghệ thuật Sáng tạo, có thể không có các đặc điểm được ánh xạ tới giá của chúng hoặc có thể đối với các bộ sưu tập này, các đặc điểm không ảnh hưởng nhiều đến giá của chúng. Do đó, đối với các NFT này, chúng ta có thể mong đợi một sai số cao báo hiệu rằng các đặc điểm được gán bị hạn chế trong việc ảnh hưởng đến ước tính giá của chúng. Một bộ sưu tập NFT như vậy là Fidenza của Art Blocks Curated.

Trên Bảng tổng quan, Người dùng có thể nhấp trực tiếp vào bộ sưu tập NFT cụ thể để có được thông tin chi tiết hơn về bộ sưu tập cụ thể và các phần NFT tương ứng. Sau đây là ba nghiên cứu điển hình để chứng minh cách tận dụng mô hình Ước tính giá NFT phiên bản 2.0.

Câu lạc bộ du thuyền Bored Ape (BAYC)
Khi so sánh mô hình cũ với mô hình mới, chúng tôi nhận thấy rằng mô hình cải tiến đã giảm cả lỗi dự đoán trung bình (24% xuống 14%) và lỗi hiệu chuẩn trung bình (34% xuống 15%); tất cả đều dẫn đến sự gia tăng tổng thể về niềm tin dự đoán (thấp đến trung bình). Đối với cùng một mảnh NFT, chúng tôi cũng thấy sự thay đổi về giá dự đoán.

Ước tính giá mô hình v1.0 (BAYC)

Công cụ ước tính giá v2.0 (BAYC) Vậy những đặc điểm nào biện minh cho giá ước tính của BAYC? Để người dùng của chúng tôi dễ dàng sử dụng, mô hình Ước tính giá v2.0 cung cấp “Các loại đặc điểm hàng đầu theo giá trị ước tính'' bàn. Bảng này phác thảo các đặc điểm cụ thể và giá ước tính trung bình liên quan đến loại đặc điểm. Ngoài ra, bảng báo cáo số lượng NFT trong bộ sưu tập sở hữu các đặc điểm liên quan. Ví dụ: “Lông vàng nguyên khối '' như một đặc điểm, BAYC có giá ước tính trung bình là 478 ETH. Bất chấp các điều kiện thị trường hiện tại, BAYC #5383 sở hữu những đặc điểm này, gần đây đã được bán với giá 777ETH (khoảng 1,4 triệu USD).

Các loại đặc điểm hàng đầu theo giá trị ước tính

Giá giao dịch của BAYC #5383 ‍

Rarity Profiler - Đặc điểm lông vàng nguyên khối Xếp hạng hiếm Người dùng có thể xem xét một đặc điểm cụ thể chi tiết hơn bằng cách sử dụngCông cụ Rarity Profiler . Thu phóng Sử dụng đặc điểm “Lông vàng nguyên khối” làm ví dụ, công cụ Rarity Profiler xếp hạng đặc điểm cụ thể bằng cách xếp hạng, điểm số và giá ước tính cho đặc điểm đó. Đối với đặc điểm cụ thể này, giá ước tính trung bình của 46 NFT có liên quan đến đặc điểm này là khoảng 478 ETH.

Rarity Profiler - Xếp hạng Rarity Đặc điểm ‍

Rarity Profiler - Giá trung bình & Khối lượng liên quan đến Đặc điểm Ngoài sự hiểu biết sâu sắc về cách đặc điểm và độ hiếm ảnh hưởng đến giá ước tính của NFT, người dùng có thể nghiên cứu sâu hơn về một NFT cụ thể với mô hình Ước tính giá v2.0. Xem lại ví dụ về BAYC #5383, chúng ta có thể xem các đặc điểm hàng đầu của NFT cụ thể này và lịch sử giá ước tính của nó.

NFT God Mode - Công cụ ước tính giá v2.0 Giới hạn & Phần kết luận

Mô hình Ước tính giá v2.0 xác định mức giá hợp lý của hơn 800 bộ sưu tập NFT, cho phép người dùng Nansen có thông tin chuyên sâu về cả NFT bị định giá thấp và bị thổi phồng dựa trên mô hình đã thử và kiểm tra của chúng tôi. Vì vậy, 'Làm thế nào để chúng tôi làm điều đó?
Chúng tôi đạt được mô hình Ước tính giá v2.0 bằng cách:

• Áp dụng phương pháp học máy để giảm thiểu khả năng mắc lỗi khi ước tính giá NFT.
• Thực hiện một phương pháp có hệ thống và mạnh mẽ khi đào tạo mô hình của chúng tôi.
• Cung cấp ước tính giá NFT theo thời gian thực.

Tuy nhiên, có những hạn chế đối với mô hình Ước tính giá v2.0 - những cân nhắc và khoảng trống mà chúng tôi đang tiếp tục nghiên cứu. Trong trường hợp đặc điểm không mô tả đầy đủ NFT hoặc khi hình ảnh nghệ thuật tổng quát khác với mô tả đặc điểm của chúng, mô hình ước tính phiên bản 2.0 có thể gặp khó khăn trong việc đưa ra ước tính giá. Khi có những đặc điểm có số lượng rất cao (chẳng hạn như các loại duy nhất), mô hình Ước tính giá phiên bản 2.0 có thể có dữ liệu tham khảo hạn chế và do đó, khó đưa ra ước tính giá chính xác. Cuối cùng, đối với những trường hợp màviệc bán hàng giá sàn không ổn định, nên đôi khi phí sàn có thể không chính xác và mô hình có thể nhận ra một giá trị không chính xác cho một đặc điểm cụ thể.

Thị trường NFT hiện đã trưởng thành đủ để chúng tôi có thể ước tính giá của một NFT một cách thuận tiện. Ước tính giá rất hữu ích khi bạn định mua hoặc bán NFT. Nhấp vào đây để dùng thử NFT Sniper của Nansen - dành cho người đăng ký VIP và Alpha.

từ chối trách nhiệm
Các tác giả của nội dung này và các thành viên của Nansen có thể tham gia hoặc đầu tư vào một số giao thức hoặc mã thông báo được đề cập ở đây. Tuyên bố trên đóng vai trò tiết lộ các xung đột lợi ích tiềm ẩn và không phải là khuyến nghị mua hoặc đầu tư vào bất kỳ mã thông báo nào hoặc tham gia vào bất kỳ giao thức nào. Nansen không đề xuất bất kỳ hành động cụ thể nào liên quan đến bất kỳ mã thông báo hoặc giao thức nào. Nội dung ở đây hoàn toàn chỉ dành cho mục đích giáo dục và thông tin và không nên dựa vào đó làm tư vấn tài chính, đầu tư, pháp lý, thuế hoặc bất kỳ lời khuyên chuyên nghiệp hoặc lời khuyên nào khác. Không có nội dung và thông tin nào ở đây được trình bày để xúi giục hoặc cố gắng xúi giục bất kỳ người đọc hoặc người nào khác mua, bán hoặc giữ bất kỳ mã thông báo nào hoặc tham gia vào bất kỳ giao thức nào hoặc tham gia hoặc đề nghị tham gia vào bất kỳ thỏa thuận nào cho hoặc với một xem để mua hoặc bán bất kỳ mã thông báo nào hoặc tham gia vào bất kỳ giao thức nào. Các tuyên bố được đưa ra ở đây (bao gồm cả các tuyên bố về quan điểm, nếu có) là hoàn toàn chung chung và không được điều chỉnh để tính đến các nhu cầu cá nhân và hoàn cảnh đặc biệt của bất kỳ độc giả nào hoặc bất kỳ người nào khác. Người đọc được khuyến khích thực hiện thận trọng và xem xét các nhu cầu và hoàn cảnh cá nhân của họ trước khi đưa ra bất kỳ quyết định mua hoặc bán bất kỳ mã thông báo nào hoặc tham gia vào bất kỳ giao thức nào. Các quan sát và quan điểm thể hiện ở đây có thể được Nansen thay đổi bất cứ lúc nào mà không cần thông báo trước. Nansen không chịu bất kỳ trách nhiệm pháp lý nào đối với bất kỳ tổn thất hoặc trách nhiệm pháp lý nào phát sinh từ việc sử dụng hoặc phụ thuộc vào bất kỳ nội dung nào trong số này.