Ấn phẩm:
Predicting nft price trends using machine learning algorithms
Tóm tắt
This work explores the potential of utilizing classification machine learning algorithms to predict the sale trends of NFT collections. Models were trained on data from five top art collections, including transactional sales information, market activity, and user engagement, which are readily accessible to an NFT enthusiast. Our results show that most machine learning algorithms display modest values of predictive accuracy around 70%, with neural networks easily obtaining 90% accuracy regardless of simplicity or complexity of architecture. This work can aid investors and enthusiasts make appropriate trading strategies given market features that significantly affect price movement.
Mô tả
Tác giả
Nguyen Ngoc Nhat
Nguyen Thi Mai Huong
Pham Thu Thao
Nguyen Quang Huy
Nguyen Thi Mai Huong
Pham Thu Thao
Nguyen Quang Huy
Tác giả khác
Người hướng dẫn
item.page.field1
Nhà xuất bản
Học viện Tài chính
Năm xuất bản
2024
ISSN tạp chí
Nhan đề tập
Từ khóa chủ đề
Non-fungible tokens , Machine learning , Price trend prediction
Bộ sưu tập
Địa chỉ truy cập
Vui lòng sử dụng ứng dụng DRM AOF để đọc tài liệu số
