NFT 价格估算机器学习模型

TLDR：

• Nansen 已将其估价范围从 15 个藏品扩大到 800 多个藏品，新藏品在铸造后数小时内添加。
• 对现有 15 个集合的估计得到进一步改进，错误率降低了约 50%
• NFT Price Estimates v2.0 在估算其价格时考虑了收藏品的流动性、销售历史以及 NFT 的特征和稀有性的影响。
• 来自 NFT Price Estimates v2.0 模型的见解可用于：找到最有价值的特征类型，找到“最佳”，也就是集合的顶级 NFT 排行榜，评估被低估的 NFT 作品。
• Price Estimator v2.0 还支持NFT狙击手 ，我们上周向 VIP 和 Alpha 客户推出的全新仪表板。在我们的博客上阅读有关该发布的更多信息这里 .

介绍
2022 年 2 月，Nansen 推出了其 Price Estimates v1.0 模型，该模型考虑了销售历史和特征来估算任何给定 NFT 的最精确可用价格。 Price Estimates 模型最初针对三个系列（BAYC、MAYC 和 Doodles）推出，后来扩展到总共 15 个系列。但是，v1.0 的模型并不总是适用于所有 NFT 收藏。对于 v1.0 模式，每个 NFT 集合都有自己的自定义模型进行预测训练，这意味着该模型不太可能准确（鉴于数据有限），并且在整个 NFT 市场上的可扩展性较差。因此，Price Estimates v2.0 的主要改进之一是我们现在拥有一个单一的机器学习模型，该模型在所有集合的历史数据中进行训练以进行预测，使其能够从不同市场条件下的过去交易行为中学习。因此，Nansen 衍生出 v2.0 的模型以适应 NFT 市场的广度。

NFT 价格估算 v2.0 概览表 从我们的 v1.0 试点项目中学习，Nansen 现在发布了 Price Estimates v2.0，它改进了 NFT 价格估算方法。 Price Estimates v2.0 旨在创建一个模型，该模型可以：

• 估计价格任何 NFT只要我们有特质和足够的销售历史
• 实时估价，满足上述要求后1-3小时内可获得首批估价和新品估价。

揭示特征后，价格估算模型使用 NFT 的特征为集合中的每个代币计算特征向量（“唯一”指纹）。除了特征之外，我们还使用其他变量，例如市场条件来为 NFT 出售的“时间”创建状态向量。

特征和状态向量一起构成我们的独立变量和我们模型的输入。销售价格是我们的因变量。我们使用机器学习模型将我们的因变量映射到市场上获取的价格。通过从市场价格中学习，我们的模型了解了哪些特征在针对市场状态进行调整后通常会获得更高的价格。

这允许 Price Estimates v2.0 模型对“现在”集合中的任何 NFT 进行估值。
底层核心 ML 模型还推动了其他当前功能的影响，例如 Nansen 的列表和 Rarity 数据。更新后的 Current Listings Table 现在有一个新的列显示价格预估，使用户能够一目了然地筛选出 NFT 收藏中被低估的物品。

带有预估价格的当前列表

估价稀有表 此外，前 1000 个稀有度排名表将包括 NFT 稀有度分析器中排名靠前的 NFT 作品的价格估算。此更新也适用于 Trait Rarity 表，该表现在也显示了价格估算。

为什么 NFT 的准确定价很重要

Bored Ape Yacht Club NFT 底价 极端的价格和数量波动在 NFT 市场中很常见。例如，Bored Ape Yacht Club 的底价从 2022 年 4 月 1 日的 102.3 ETH，在短短 30 天内涨至 139 ETH；增长 35.9%。然而，到 2022 年 5 月底，这个底价暴跌至 83.6 ETH；下降了 39.9%。同期，BAYC#8537 在 25 天内获利 70.7 ETH，所有者购买价格上涨 45.7%。

NFT 物品分析器：无聊猿游艇俱乐部 #8537 从上面的例子可以看出，在估算“当前价格”时，最后交易价格的使用可能会受到限制。 NFT 价格。虽然有些人可能会将 NFT 底价作为估算 NFT 价格的代理，但我们观察到稀有 NFT 和非稀有 NFT 之间存在巨大的价格差距。例如，男性类型的 Cryptopunks 上市至少 67.5 ETH。另一方面，Zombie 类型的价格为 1295 ETH。换句话说，不考虑NFT的特性，通过所有当前市场价格的底价来估算物品本身的价格是有风险的。

因此，阻碍可靠的 NFT 价格估算模型的主要因素是：

• 交易量低，
• 极端的价格波动，
• 根据实时数据调整的预估，
• 考虑不遵循大多数集合中使用的标准模式的特征元数据

使用 BAYC 测试升级
为了与 Nansen 的透明度价值观保持一致，我们提供了过去 30 天内销售价格估算模型的性能视图。我们遵循以下指标：

• 信念：基于基于估计和校准误差的总体置信水平，
• 平均误差：最近 30 天内销售的估计价格与以下销售价格之间的差异。
• 平均校准误差：过去 30 天内高端（价值高于第 90 个百分位）和低端（价值低于第 10 个百分位）销售额的平均误差。
• 市值：集合中所有 NFT 的当前总估值。
• 过去 30 天的交易量变化。
• 最近 3 天底价的变化。

NFT 价格估算 v2.0 模型概览表为用户提供了对用于生成价格估算的元数据的洞察。解释该表的一种可能方式是，一些 NFT 收藏品，例如生成艺术 NFT，可能没有映射到其价格的特征，或者对于这些收藏品，这些特征对其价格的影响可能不大。因此，对于这些 NFT，我们可以预期会有很高的误差，这表明赋予的特征在影响其价格估计方面是有限的。 Art Blocks Curated 的 Fidenza 就是这样的 NFT 系列之一。

在概览表上，用户可以直观地点击进入特定的 NFT 集合，以更详细地了解特定集合和相应的 NFT 片段。以下是三个案例研究，以展示如何利用 NFT Price Estimates v2.0 模型。

无聊猿游艇俱乐部 (BAYC)
将旧模型与新模型进行比较时，我们观察到改进模型的平均预测误差（24% 至 14%）和平均校准误差（34% 至 15%）均有所降低；所有这些都导致了预测信念的整体增加（低到中）。对于同一个 NFT 作品，我们也看到了预测价格的变化。

价格估算 v1.0 模型 (BAYC)

价格估算器 v2.0 (BAYC) 那么什么特征可以证明 BAYC 的预估价格合理呢？为了方便我们的用户，Price Estimates v2.0 模型提供了“按估计值划分的顶级特征类型”。桌子。该表概述了与该特征类型相关的特定特征和中值估计价格。此外，该表还报告了集合中具有相关特征的 NFT 的数量。例如，“Solid Gold Fur ''作为一个特征，BAYC 的平均估计价格为 478 ETH。尽管目前市场状况不佳，但具有这些特征的 BAYC #5383 最近以 777ETH（约 140 万美元）的价格售出。

按估计值排名前列的特征类型

BAYC#5383的成交价 ‍

稀有度分析器 - 纯金毛皮特征稀有度排名 用户可以使用稀有度分析器工具 .以“Solid Gold Fur”特征为例，Rarity Profiler 工具通过给它一个稀有等级、分数和它的估计价格来对特定特征进行排名。对于这一特定特征，与该特征相关的 46 个 NFT 的估计价格中位数约为 478 ETH。

稀有度分析器 - 特质稀有度排名 ‍

Rarity Profiler - 平均价格和与特征相关的体积 除了深入了解特征和稀有性如何影响 NFT 的估计价格外，用户还可以使用价格估计 v2.0 模型对特定 NFT 进行进一步研究。重新审视 BAYC #5383 的示例，我们能够查看此特定 NFT 拥有的主要特征及其估计价格的历史记录。

NFT 上帝模式-价格估算器 v2.0 限制 &结论

Price Estimates v2.0 模型识别了 800 多个 NFT 集合的公允价格，使 Nansen 用户能够基于我们久经考验的模型对被低估和虚增的 NFT 进行深入洞察。所以‘我们该怎么做？
我们通过以下方式实现 Price Estimates v2.0 模型：

• 在估算 NFT 价格时，采用机器学习方法来最大程度地减少出错的机会。
• 在训练我们的模型时实施系统和稳健的方法。
• 提供实时 NFT 价格估算。

但是，Price Estimates v2.0 模型存在局限性 - 我们正在不断努力解决的问题和差距。如果特征没有充分描述 NFT，或者当生成的艺术图像与其特征描述不同时，v2.0 估计模型可能难以产生价格估计。当存在具有非常高基数的特征（例如独特类型）时，Price Estimates v2.0 模型可能具有有限的数据参考，因此难以产生准确的价格估计。最后，对于以下情况销售量 底价波动，那么底价有时可能不准确，并且模型可能会识别出特定特征的不准确值。

NFT 市场现在已经足够成熟，我们可以方便地估算 NFT 的价格。当您计划购买或出售 NFT 时，价格估算会很有帮助。单击此处试用 Nansen 的 NFT 狙击手 - 适用于 VIP 和 Alpha 订阅者。

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