Descriptive and predictive analysis of the NFT market

Abstract

Non-fungible tokens (NFTs) are digital assets on a blockchain that have unique identi- fication codes and metadata that make them distinguishable from one another. NFTs can represent a wide range of digital assets, including game cards, artwork, and even real estate. Due to these characteristics, NFTs have gained a tremendous interest from people around the world, leading to huge returns on investment in the NFT market. However, there are only a few studies on the market in the literature. This paper examines various aspects of the NFT market to shed light on its dy- namics and wallet behaviors. First, a descriptive analysis of the market is performed to show its overall trend. The transactional behaviors of wallets are then analyzed, and a segmentation is made to gain a general understanding of the user portfolio. The buyers of a specific NFT collection (Bored Ape Yacht Club) are then studied by comparing them to the overall market, revealing differences in transactional tenden- cies and macro indicators. Finally, machine learning models are developed to predict the transactional behaviors of wallets. Our analysis has revealed that the growth of the NFT market is largely driven by new entrants to the market, but lately there has been a significant decrease in the number of new wallets entering the market. We have also found that the majority of wallets in the market have only one transaction and hold only one token, suggesting that these are users who are experimenting with the market. When we look at the Bored Ape Yacht Club sample, however, we see that these users are highly engaged with the market, with high trading frequencies and a diverse portfolio. Finally, our predictive models show that the transactional behaviors of wallets can be predicted, which opens up opportunities for optimization in various areas.

Nitelikli-Fikri Tapular (NFT'ler), benzersiz tanımlama kodlarına ve onları birbirinden ayıran meta verilere sahip, bir blok zincirindeki kripto varlıklardır. NFT'ler, bir oyun kartını, sanat eserini ve hatta fiziksel bir emlağı temsil edebilir. Bu özellikleriyle, NFT'ler kısa sürede büyük ilgi görmüş ve yüzlerce kat yatırım getirisi saglamıştır. Ancak, literatürde NFT pazarı ile ilgili yalnızca bir kaç araştırma mevcuttur. Bu çalışma, NFT pazarını farklı yönlerden inceleyerek pazar dinamiklerine ve cüzdan davranışlarına ışık tutmaktadır. İlk olarak, piyasanın genel eğilimini göstermek için piyasanın tanımlayıcı bir analizi yapılmıştır. Ardından, cüzdanların işlemsel davranışları analiz edilmiş ve portföy hakkında genel bir anlayışa sahip olmak için bir segmentasyon yapılmıştır. Sonrasında, belirli bir NFT koleksiyonunun (Bored Ape Yacht Club) alıcıları, genel pazarla karşılaştırılarak analiz edilmiş ve makro göstergelerin yanı sıra işlem eğilimlerindeki farklılıklar göz önüne serilmiştir. Son olarak, cüzdanların işlemsel davranışlarını tahmin etmek için makine öğrenimi modelleri geliştirilmiştir. Sonuç olarak, pazarın işlemsel büyümesinin büyük ölçüde pazara girişlerle desteklendiğini ve son dönemde pazara giriş yapan cüzdan sayısında önemli bir düşüş olduğu keşfedilmiştir. Ek olarak, piyasadaki cüzdanların çoğunun sadece bir işlem yaptığı görülmüştür bu da bunların piyasada keşif yapan kullanıcılar olduğunu göstermektedir. Ancak Bored Ape Yacht Club örneklemi incelendiğinde, bu kullanıcıların yüksek alım satım sıklığına ve geniş bir portföye sahip olan, piyasa ile yakından ilgilenen kullanıcılar oldukları görülmüştür. Son olarak, tahmine dayalı modeller, cüzdanların işlemsel davranışlarının tahmin edilebileceğini kanıtlamaktadır ve bu da pazarlama kampanyalarının vb. optimizasyonu için bir alan yaratmaktadır.