¡Prediga los precios mínimos de NFT utilizando el aprendizaje automático para ganar premios!
Todos los requisitos para este desafío se pueden encontrar en la página del desafío de predicción del precio mínimo de NFT. Los participantes pueden usar los datos que deseen: datos estáticos o flujos, gratuitos o con precio, datos sin procesar o vectores de características, publicados en Ocean Market o no. También hay enlaces a algunas fuentes de datos y enfoques de modelado de IA que pueden ser útiles en la descripción del desafío.
Proporcionamos un conjunto de datos de Transpose data que muestra todas las transacciones de las colecciones de NFT Bored Ape Yacht Club, Mutant Ape Yacht Club, Azuki, Moonbirds y Otherdeed. Los participantes deben elegir dos colecciones de NFT para analizar.
La fecha límite de presentación para la parte de informes de la competencia es 30 de abril de 2023 a las 23:59 UTC. Los participantes deben enviar sus informes antes de la fecha límite para ser elegibles.
El ganador del concurso de informes de datos será juzgado según los siguientes criterios:
Análisis de datos (50 puntos)
Seleccione cinco preguntas a continuación para responderlas como parte de su análisis. Su respuesta debe incluir cuantitativo y cualitativo elementos.
Elija 2 colecciones de NFT para evaluar
Analice cómo ha cambiado la cantidad de transacciones diarias de las colecciones con el tiempo. Proporcione una descripción general visual de las colecciones de NFT de su elección y sus características (por ejemplo, tamaño, tipo de NFT, intervalo de fechas)? ¿Puede identificar grupos o grupos de NFT? dentro de la colección en función de sus atributos o características? Si es así, ¿cuáles son las características clave de estos grupos? ¿Cómo se compara el precio de los NFT con niveles similares de rareza en diferentes colecciones de NFT? ¿Puede identificar alguna correlación entre las características de los NFT dentro de la colección y sus precios? Si es así, ¿cuáles son los factores más importantes que influyen en los precios? ¿Ha aumentado el valor de algún rasgo con el tiempo y, de ser así, cuáles? ¿Qué NFT de una colección fueron más rentables cuando se intercambiaron (compraron y vendieron rápidamente) Determinar la correlación entre el número de transacciones en una colección y su precio mínimo Determinar la correlación entre el número de transacciones en una colección y el precio de ETH¿Cuáles son los rasgos más líquidos (aquellos con más ventas) para cada colección?
Informe (25 puntos):
Presentar una informe describiendo los hallazgos anteriores. Asegúrese de incluir información cualitativa además de cuantitativa. Los informes se evaluarán en cuanto a la estructura, el enfoque, el contenido y la integridad de la presentación.
Predecir modelo (25 puntos)
Use sus hallazgos anteriores para desarrollar un modelo de aprendizaje automático que se puede usar para determinar el precio mínimo actual del NFT más raro en su colección elegida. Según su modelo, ¿el NFT está subvaluado o sobrevaluado? Serás juzgado por tu elección de características y modelo.
Bono (10 puntos)
Obtenga su propio conjunto de datos para crear una lente adicional para analizar las colecciones NFT. Esto podría incluir conjuntos de datos sobre los titulares de billeteras principales, el sentimiento de Twitter, etc.
Descripción del conjunto de datos NFT transpuesto proporcionado:
indexer_id: identificador único para la venta o colección de NFT.__confirmed: indicador que indica si la transferencia ha sido confirmada.__block_number: el número de bloque en el que se produjo la venta de NFT.block_number: el número de bloque en el que se produjo la venta de NFT.log_index: el registro índice en el que se produjo la venta de NFT.transaction_hash: el hash de la transacción en el que se produjo la venta de NFT.timestamp: la marca de tiempo de la venta de NFT (en formato ISO-8601).exchange_name: el nombre del intercambio que alojó la venta de NFT.contract_version : La versión del contrato de intercambio que acogió la venta de NFT (p. ej., wyvern o seaport para OpenSea).aggregator_name: El nombre del agregador utilizado en la venta de NFT (nulo si no se utilizó ningún agregador).contract_address: La dirección del contrato de NFT que se vendió o la colección.token_id: la identificación del token del NFT que se vendió o el NFT.is_multi_token_sale: si la venta es una venta de múltiples tokens, que incluye más de un NFT único para el pago dado.multi_token_sale_index: el índice de la venta dentro de la venta de tokens múltiples (será 0 si no es una venta de tokens múltiples).price: El valor total de esta venta en el token de pago (en Wei).usd_price: El valor total de esta venta en USD.eth_price : El valor total de esta venta en ETH.native_price: El valor total de esta venta en el token nativo (ETH).payment_token_address: La dirección del token utilizado para pagar esta venta (nulo si el token nativo, ETH).cantidad : La cantidad de tokens vendidos (solo será superior a 1 para ERC-1155 NFT).seller_address: La dirección de la cuenta que vendió el NFT.buyer_address: La dirección de la cuenta que compró el NFT.royalty_fee: El decimal ajustado tarifa de regalías pagada al creador de NFT.platform_fee: la tarifa de plataforma ajustada por decimales pagada al intercambio que facilitó la venta de NFT.minted_timestamp: la marca de tiempo de menta de NFT (en formato ISO-8601) o la marca de tiempo de creación de la colección.supply: El suministro del NFT (0 si se ha quemado el NFT) nombre: el nombre del NFT. descripción: la descripción del NFT o la descripción de la colección. image_url: la URL de la imagen del NFT o la URL de la imagen de la colección en Transpose CDN. external_url: la URL del sitio web del NFT o la URL del sitio web de la colección.media_url: la URL de medios adicional de NFT.properties: las propiedades de NFT (también conocidas como atributos o características) o propiedades planas de una colección.metadata_url: la URL de metadatos de NFT.last_refreshed: la marca de tiempo en la que la colección o NFT fue actualizado por última vez por el backend de Transpose (en formato ISO-8601).flattened_properties: propiedades planas de una colección.__updated_block_number: el número de bloque en el que se actualizó la colección por última vez.collection.name: el nombre de la colección.
Ocean Protocol es un ecosistema de herramientas de intercambio de datos de código abierto para . Ocean Protocol encabeza el movimiento para desbloquear una nueva economía de datos en Web3 al romper los silos de datos y abrir el acceso a datos de alta calidad. La tecnología de Ocean Protocol permite que los datos se publiquen, descubran y consuman de manera segura y preservando la privacidad.
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