正確で精密なNFT価格予測API：GoPricing
GoPricingとは？
GoPricingは、マシンラーニングによるNFT予測機能です。 GoPriceingのベータ版は1000以上のコレクション（最も価値のあるコレクションを含む）をカバーし、90%以上の精度を誇っています。
GoPricing APIに早期アクセスするにはAPIキーが必要です。
APIキーを取得するには、メールにて直接お問い合わせ下さい。(japan@nftgo.io)
ご不明な点やご意見ががある場合も、Discordまたはメールにてお問い合わせください。
※このサービスはまだベータテスト中であり、現時点ではその可用性や安定性を保証することはできませんのでご注意ください。
なぜ価格予測が必要なのか？
NFT資産は、貸出、住宅担保融資など金融サービスで価格策定に直接活用できるリアルタイム取引価格が常に存在するBTCのような代替トークンとは異なります。
しかし、ERC-721プロトコルに基づく各NFTはユニークであり、価格は別々です。
このような非代替性機能は流動性が低い問題につながり、NFT取引が頻繁ではなく、代替性トークンのようにリアルタイムで価格を得ることができません。 NFTの価格設定には、他の方法を使用する必要があります。
従来の方法では、NFT価格はフロア価格または最後に販売された価格によって推定されます。しかしフロア価格を使用する場合、パーツによるプレミアムは無視され、これは高レアNFTに害を与えます。
また最後の売却価格を利用する場合、NFTの低い流動性問題で価格が旧式になる可能性があります。 これらの価格設定方法は合理的な価格を提示できず、NFTの流動性を大幅に制限し、NFTFIの発展を阻害する可能性があります。 NFTを正確に価格設定するためには、マシンラーニングが必要です。
なぜマシンラーニングなのか？
合理的なNFT価格は、コレクションの価値とパーツの価値の2つの部分から構成されていると見ることができます。 コレクションの価値を固定する良い方法は、フロア価格です。 リアルタイムで比較的合理的であり、個人が操作することは難しいです。 パーツの価値は機械学習によって学ぶことができます。 パーツの数はNFTに比べてはるかに少なく、マシンラーニングを使えば取引履歴からパーツとプレミアム間のマッピングを学ぶことができます。
したがって、このような新しいマシンラーニングは、従来の方法によってもたらされた問題を解決します。
リアルタイムかつ特性を考慮した価格を提供することができます。GoPriceを使うことにどんなメリットがあるのでしょうか？
フロア価格ベースのフレームワーク
GoPricingマシンラーニングフレームワークは、コレクションのフロア価格に基づいています。 それはコレクションの基本価値のピボットとしてコレクションフロア価格を使用します。 次に、マシンラーニングモデルを使用して、販売価格とパーツの関係を学習します。 取引履歴に基づいて特パーツプレミアムを探すことが目標であり、NFT価格は収集基本価値とパーツプレミアムの合計と見ることができます。
このフロア価格ベースのフレームワークは、どの回帰モデルにも適しています。 通常、グラデーションブースティングモデルは、この小さなデータシナリオで優れたパフォーマンスを発揮します。
GoPricingは、フロア価格が設定されていない他の価格モデルと比較すると、フレームワーク内のフロア価格がリアルタイムベースラインを提供するため、常にリアルタイムで更新されます。
これは、極端な価格変動がある市場で特に便利です。
パーツの埋め込み
NFTのパーツは希少で離散的な変数であるため、モデルで効果的に使用することは困難です。 簡単なアプローチは、各パーツ値が1次元で表されるワンホット符号化を使用することです。 パーツ埋め込みの次元は、すべてのパーツ値番号の合計です。
（パーツ埋め込みの寸法は33+55+56+73+45+3 = 265）
しかし、ワンホット符号化後のパーツのベクトルは疎のままであり、フレームワークに埋め込まれたレイヤを使用する必要があります。
埋め込み層を回帰モデルと組み合わせることは、機械学習の分野における多くの方法でさらに最適化することができます。
ノイズの識別
極端な取引はNFT価格に大きな影響を与える可能性があり、ノイズを特定し、フィルタリングすることが重要です。 例えば、2022年12月1日にBAYC #3836が16ETH（https://etherscan.io/tx/0x33c2e287ab97a193c8d97ca59bc9f57a13cd4fada4c87706c42449b4897e3056), ）で販売され、BAYCのフロア価格は66.87ETHでした。 このような異例の売買価格は取引パターンを反映せず、パーツと価格の正確なマッピングを阻害する恐れがあります。
データノイズを減らすために、ウォッシュトレードのフィルタリングシステムを使用します。 これらの方法でもノイズを完全に除去することはできませんが、精度は大幅に向上します。
GoPricingを使用するメリットは？
リアルタイム
NFT価格の最大の課題の1つは、急激で変動の激しい価格変動です。
従来の時系列ベースのモデルは、過去数回の取引に基づいて価格を予測するため、希少な取引から正確な価格を推定するのに苦労し、価格設定が不安定になります。
GoPricingは、常にリアルタイムであるモデルへの入力としてフロア価格を使用することで、この問題を解決します。 これにより、モデルの出力としてリアルタイムの価格設定が可能になり、0.1秒以内に制御できます。 これは本当に「リアルタイム」の価格設定です。
正確
絶対値平均パーセンテージエラー（MAPE）を使用してモデルを評価し、値が小さいほど結果が良質であると判断しており、
私たちのモデルを使用したほとんどのコレクションではMAPE(平均誤差率)は10%未満に収まっています。
2022年12月1日から12月5日までのBAYCのGoPricingの結果です。
対角線の左上の点がウォッシュトレードの疑いがあり、価格が低くなる結果を招きます。 ウォッシュトレードを除けば、実際の取引価格に近い価格であることが分かります。
アプリケーション
NFT価格設定アプリに関する詳細と情報については、下記リンクをご確認ください。
https://docs.nftgo.io/docs/applications-to-build-on-gopricing
NFTGo.ioについて
NFTGo.ioは、すべてのユーザーがNFT 市場データを分析して取引できるようにする、最先端のオールインワンNFT分析ツールです。
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ツイッター拡張機能、ドロップスカレンダーなど、ユーザーがNFTを分析・売買する流れで役立つ一連の強力なツールと機能を提供しています。
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