#NFTs 成長的最關鍵障礙之一是它們仍然是一個相對較新的資產類別。這使得購買和購買它們變得具有挑戰性，因為很難準確估計它們的價值。
衡量 NFT 價值的困難源自於其主觀性。鑑於 NFT 通常以某種形式與數位藝術聯繫在一起，影響其價格的最大/最重要的因素是它們的稀有性，或者說它們背後的概念有多獨特。
使這個價格估算過程更加複雜的是，有人試圖誇大 NFT 的價值。他們透過清洗交易等做法來實現這一目標，即在兩個或兩個以上帳戶之間以不斷上漲的價格重複出售 NFT。
這種情況可能看起來很可怕，特別是考慮到根據bitsCrunch 分析，#Ethereum 中所有 NFT 交易量的 46% 受到清洗交易和虛高價格標籤的影響。但NFT的價值能準確估算嗎？
評估 NFT 價值－價格估算有何用處？
首先，重要的是要了解 NFT 具有價格波動的固有成分。考慮到這種波動性以及各系列 NFT 交易量的差異，很難估計 NFT 的價值。
NFT 系列、其交易量和歷史記錄、最後交易價格以及購買者等因素都會影響其價格的估計。
在交易前研究這些參數是非常有益的。
它不僅可以驗證 NFT 的真實性，還可以保護用戶免受刷量交易、洗地交易和許多其他可能操縱 NFT 價格的行為的影響。它還確保他們從經過驗證的錢包購買 NFT，而不會成為別有用心的人的受害者。
雖然收集、整理和篩選這些資料對於經常購買和交易 NFT 的人來說可能很乏味，但 NFT 價格估算有一個更簡單的解決方案——bitsCrunch 最準確的 #ai 價格估算。
數據驅動－如何準確估算NFT？
估算 NFT 的價格並不繁瑣。事實上，只要使用正確的工具，它甚至不需要很困難。
我們研究了超過 2200 個 NFT 集合的數據，總共涵蓋了超過 3000 萬個 NFT！從這片數據海洋中，出現了一個明確的 NFT 價格估算解決方案。
bitsCrunch 擁有一個人工智慧驅動的機器學習工具，用於評估 NFT 的價值。我們的解決方案建立在一個簡單的概念之上，讓使用者觸手可及的先進數據和分析。
它旨在促進有關 NFT 購買和交易的明智決策，同時以其他方式創造價值。透過研究 NFT 旅程的許多有用參數，找到支付它的估計價值變得就像點擊幾個按鈕一樣簡單！
讓我們透過流行的 BAYC 的代幣 id 1137 的範例案例研究來看看我們的 AI 模型的實際應用。
如您在上面的範例中所看到的，我們將 #token ID 1137 的價格預測為 77.33ETH，價格區間的下限值為 61.66ETH，上限值為 168.94ETH，預測的最後更新時間戳。
一般來說，NFT 有三個重要的數據點需要分析：
交易歷史記錄：自 NFT 誕生以來的歷史銷售資料。
購買/出售意圖：不同市場中列出的 NFT 鏈下價格。
特徵：來自 NFT #SmartContracts 的訊息，顯示為其分配的任何好處或價值。
我們的基準價格估算模型利用這些數據點並將它們呈現為廣泛的價格驅動因素類別。
收藏驅動因素：我們的模型衡量對特定收藏以及與相關收藏相似的收藏的興趣。
NFT 銷售驅動因素：分析其銷售歷史可以進一步了解其價值。
NFT 稀有度驅動因素：就像其銷售歷史一樣，研究 NFT 擁有的任何獨特特徵可以幫助確定其估計價格。
還有其他參數需要考慮，例如基於日期的指標、銷售 NFT 的市場類型以及與 NFT 相關的任何捆綁包。
一旦確定了基準價格，真正的工作就開始了！
為了管理使用基於樹的演算法生成的基準模型無法解釋的因素，在它們之上建立了強大的模型來創建更清晰的圖片。例如，基準模型無法解釋系列的廣泛價格範圍和價格波動。
我們的高級機器學習模型透過模擬目標 NFT 的不同轉換並使用最接近其實際分佈的轉換來解決這些差異。
憑藉強大的火力，我們的內部清洗交易偵測套件可以產生強烈的訊號，從而提高我們預測估計的準確性。
因此，可以輕鬆衡量任何 NFT 的估計價格，同時還可以產生可交易的價格區間。我們的工具還有助於了解關鍵價格驅動因素的影響及其對 NFT 價值的貢獻。
準確性和安全性（未來）
我們為 NFT 創建完美價格估算模型的努力不止於此。進一步改進的路線圖旨在分析持有 NFT 的錢包。利用我們收到的預測回饋來進一步訓練我們的機器學習模型也即將到來。
顯然，衡量 NFT 的價格並不像人們想像的那麼麻煩。重要的是要使用正確的工具和方法來完成。
我們的價格估算工具可以滿足您在這兩方面的需求。
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