Предсказване на растежа на стойността на активи в търговията с търговски картички
Търговските картички, често съкратено като TCG, представят изключително завладяващо съчетание от стратегия и фантазия. Изключително популярни в целия свят, тези игри предлагат въображаемо бягство, като същевременно изискват сложни стратегии, за да успеете. Една такава игра, която скапва глави в света на TCG, се нарича Legends of Elysium или LoE. Наскоро обаче, възходът на цените на търговските карти в тези игри беше предмет на обсъждение – не само сред усърдните играчи, но и сред потенциални инвеститори. В този блог ще се впуснем в анализ на дървото на решенията – метод, който може потенциално да предвиди тези сваляния на цени.
Търговските картички спечелиха сърцата на много хора, от свободолюбиви любители до страстни играчи и дори любители на фантастичната литература, основно благодарение на своите развити игрални механики, детайлен заден план и впечатляваща визуализация. Характерно за тези игри е събираемият характер, където редкостта и търсенето на конкретни карти определят цените и това не само стимулира повече играчи да участват, но и ги превръща в инвестиционна възможност. Предсказването на подемите на цените обаче е било трудна задача за овладяване – докато досега. Ще разгледаме концепцията за анализ на дървото на решенията и как това може да бъде нашето тайно оръжие за предсказване на тези несигурни подеми на цените.
Изследване, озаглавено „Предвиждане на вълнуваща цена чрез обработка на дърво на решения“, беше публикувано в Международното списание за цифрово общество през 2023 г., което предоставя подробни факти и цифри за пазара на търговски картички. Изследването се фокусира специално върху предсказването на цените, използвайки модели на дърво на решения. Авторите на това изследване предлагат решение на предизвикателството за работа с несбалансирани данни, което може да повлияе значително на предсказанията за цените на TCG пазара.
Изследването започна с първоначален експеримент, който подчертае необходимостта от обработка на несбалансирани данни при предсказване на цените на пазара на TCG. Без правилна обработка на тези данни създадените модели на дървото на решения бяха предимно неточни. Това е това, което доведе до основната насоченост на изследването, а именно как да се справим с несбалансирани данни.
Изследователите събраха данни за 43 535 TCG картички, налични на цени към 18 юни 2022 г. Те изключиха специфични за играта карти и определени специални карти от данните си, за да гарантират че не влияят на резултатите. Те наименуваха картичките като „вълнуващи“, ако имаха подем на цената си 1,5 пъти или дори повече от минималната. Въпреки това това беше ограничено в ценовия диапазон от 1 до 150 щатски долара, за да се ограничи влиянието на изключително скъпи картички. Те предложиха три представителни метода за обработка на несбалансирани данни, включително техниката за изкуствено увеличаване на представителността на малцинството (SMOTE) за представяне на повече примери, случайно намаляване и подход, насочен към разходите.
Интересно е, че всичките три техники подобриха преразглеждането и правилното предсказване на цените според несбалансираните данни. Резултатите показаха, че както намаляването на обема на данните, така и подходът, насочен към разходите, осигуряват по-точно предсказване, като авторите препоръчаха тези методи за бъдещи изследвания и предсказания за цените на пазара. Те също така предложиха различен подход за всеки ценови диапазон и наличието на специфични модели за различни ценови обхвати за по-точно предсказване.
Legends of Elysium, в сравнение с този подход, предоставя различна перспектива върху пазара на TCG игри. Докато LoE подчертава завладяващ свят на фантазия и стратегическа игра, за да привлече играчи, това изследване подчертава важността на анализа на данните и моделите за предсказване, за да се разберат и предскажат бъдещите тенденции на пазара. Всяка перспектива е значителна по свой собствен начин. Завладяващата фантазийна разказвателна и стратегическите елементи в LoE допринасят за популярността и търсенето на играта, което от своя страна може да повлияе на цените в пазара. Докато анализът на данните и моделите за предсказване на цените, като анализ на дървото на решения, предоставят информация за разбиране и предсказване на тези промени в цените на пазара.
За да заключа, изследването предоставя полезни гледни точки за пазара на TCG, особено по отношение на предсказването на ценовите подеми. Предложените методи за обработка на несбалансирани данни могат значително да ползват всички участници в пазара на TCG, което включва играчи, колекционери и продавачи. Освен това, като го сравним с LoE, се подчертава взаимодействието между игровите механики и тенденциите на пазара, като се подчертава значимостта на двете в обширната TCG екосистема.