Comment découvrir les premières opportunités grâce à des données sur la chaîne des projets NFT?

Comprendre les données sur la chaîne dans l'écosystème NFT

Dans le monde des NFT (jetons non bubilibles) , les données en chaîne se réfèrent à toutes les informations de blockchain accessibles au public qui enregistrent les transactions, la propriété, les interactions de contrats intelligents et d'autres activités liées aux projets NFT. Ces données sont stockées sur des livres décentralisés tels que Ethereum , Solana ou Polygon , selon la plate-forme où le projet NFT fonctionne. Contrairement aux marchés financiers traditionnels, la blockchain fournit un enregistrement transparent et immuable de chaque action prise par les utilisateurs, ce qui en fait un puissant outil d'analyse.

En étudiant ces données, les investisseurs et les collectionneurs peuvent avoir un aperçu des tendances du marché, du comportement des utilisateurs et de l'activité du projet avant que ces facteurs ne deviennent évidents grâce à des indicateurs hors chaîne comme le buzz des médias sociaux ou la couverture médiatique. La clé réside dans l'interprétation efficace de ces données pour identifier les premières opportunités - des projets avec des fondamentaux solides et un intérêt croissant qui ne sont peut-être pas encore largement reconnus.

Mesures clés pour surveiller les données NFT en chaîne

Pour découvrir les premières opportunités, il faut se concentrer sur des mesures spécifiques dérivées des données sur la chaîne:

• Activité du portefeuille: le suivi du nombre de portefeuilles uniques interagissant avec le contrat intelligent d'un projet peut révéler des intérêts croissants. Un pic soudain dans de nouvelles adresses de portefeuille pourrait indiquer une augmentation du prix du plancher ou une augmentation du volume de trading.
• Volume de transaction: la surveillance de la valeur totale des transactions au fil du temps aide à évaluer la liquidité et la demande du marché. Une augmentation du volume sans augmentation correspondante de la sensibilisation du public pourrait signaler une adoption précoce.
• Modèles de maintien: Analyser le nombre de NFT qui se déroulent par rapport à la vente, donne un aperçu des niveaux de confiance parmi les détenteurs. Un taux de rétention élevé suggère souvent une croyance à long terme dans la valeur du projet.
• Distribution de la propriété: Si un petit nombre de portefeuilles détiennent la majeure partie de l'offre, cela peut indiquer des risques de centralisation. À l'inverse, une large distribution peut indiquer une croissance axée sur la communauté.
• Interactions de contrat intelligent: les appels fréquents vers le contrat d'un projet suggèrent un engagement actif, qui peut précéder les annonces ou les mises à jour qui de base.

Ces mesures doivent être évaluées ensemble plutôt que isolément pour former une vision complète du potentiel d'un projet.

Outils et plateformes pour l'analyse NFT en chaîne

Plusieurs plates-formes se spécialisent dans l'extraction et la visualisation des données NFT sur chaîne:

• Etherscan (pour les NFT basés sur Ethereum): permet aux utilisateurs d'explorer des transactions individuelles, des contrats et des transferts de jetons. Il fournit également des outils d'analyse pour suivre les comportements de portefeuille et les événements contractuels.
• Dune Analytics: propose des tableaux de bord personnalisables qui regroupent les données de blockchain. Les utilisateurs peuvent créer des requêtes pour extraire des modèles spécifiques, tels que de nouvelles menthes ou de grands transferts.
• Nansen: fournit des données en chaîne enrichies avec des caractéristiques d'étiquetage du portefeuille. Il aide à identifier les baleines, les fonds et les entités connues, permettant aux analystes de suivre leurs mouvements dans les écosystèmes NFT.
• Messari On-Chain: se concentre sur la transparence et fournit des rapports détaillés basés sur l'activité blockchain sur plusieurs réseaux.

L'utilisation de ces outils nécessite une familiarité avec les langages de requête comme SQL pour Dune ou comprendre les explorateurs de blockchain. Les débutants devraient commencer par des tableaux de bord prédéfinis et construire progressivement des requêtes personnalisées à mesure qu'elles deviennent plus confortables.

Identifier les premiers signaux à travers le comportement du portefeuille

L'un des signes les plus révélateurs d'une opportunité émergente réside dans le comportement des portefeuilles associés aux joueurs influents . Il s'agit notamment de sociétés de capital-risque, de collectionneurs bien connus ou de robots automatisés qui entrent souvent des projets tôt.

Pour détecter ces signaux:

• Utilisez des plates-formes comme Nansen pour filtrer les transactions impliquant des portefeuilles étiquetés.
• Surveillez les portefeuilles nouvellement créés qui commencent à acquérir des quantités importantes d'une collection NFT particulière peu de temps après la baisse.
• Observez si les grands détenteurs accumulent ou vendent des actifs, ce qui peut influencer le sentiment du marché.
• Recherchez des interactions répétées entre un petit groupe de portefeuilles, signalant potentiellement des achats coordonnés ou des connaissances d'initiés.

Il est crucial de référencer ces données avec d'autres sources pour éviter de faux positifs. Par exemple, certains portefeuilles peuvent sembler actifs en raison de processus automatisés sans rapport avec les décisions d'investissement.

Interprétation des tendances de la baisse et de la liste

La phase initiale d'un projet NFT - sa période de frappe - est essentielle pour identifier l'élan. Une participation élevée pendant la frappe peut être un précurseur de l'appréciation future de la valeur.

Pour interpréter les données de la passe:

• Analyser la vitesse à laquelle les NFT sont frappées; Les ventes rapides reflètent souvent un solide soutien communautaire.
• Vérifiez les guerres à gaz pendant la frappe, ce qui peut indiquer une forte demande et une concurrence entre les acheteurs.
• Examiner les listes de marché secondaires peu de temps après la baisse; Une onde d'inscription rapide pourrait signifier un retournement spéculatif, tandis que les listes basses suggèrent un comportement de tas.

D'un autre côté, une participation à faible frappe ou un dumping immédiat après la frappe peut indiquer une mauvaise qualité du projet ou un manque d'intérêt. Ces modèles aident à distinguer les projets prometteurs du bruit spéculatif.

Questions fréquemment posées

Dans quelle mesure les données sur la chaîne sont-elles fiables par rapport aux mesures hors chaîne? Les données sur la chaîne sont généralement plus fiables car elles sont immuables et ne peuvent pas être manipulées facilement. Des métriques hors chaîne comme les abonnés des médias sociaux ou le trafic de site Web peuvent être gonflées ou falsifiées, tandis que les transactions blockchain offrent une preuve d'activité vérifiable.

Puis-je suivre gratuitement les données sur la chaîne? Oui, plusieurs plateformes offrent un accès gratuit aux données de base sur chaîne. Des outils comme Etherscan et OpenSea permettent aux utilisateurs d'inspecter les transactions et les histoires de portefeuille sans coût. Cependant, l'analyse avancée et les alertes en temps réel nécessitent généralement des abonnements payants ou des comptes premium.

Que dois-je faire si je remarque une activité suspecte dans les données sur la chaîne? Si vous détectez des pics inhabituels dans le volume des transactions, la propriété concentrée ou les mouvements soudains des baleines, envisagez une enquête plus approfondie. Vérifiez les forums communautaires, les canaux de discorde et les annonces officielles avant de prendre des décisions d'investissement.

Est-il possible d'automatiser la surveillance des données NFT en chaîne? Oui, l'automatisation est réalisable à l'aide d'API fournie par des plateformes comme l'alchimie, l'infura ou le moralis. Les développeurs peuvent créer des scripts pour surveiller des événements ou des portefeuilles spécifiques et configurer des alertes par e-mail ou des applications de messagerie lorsque certaines conditions sont remplies.