[ca] Donat l'enorme creixement de les tecnologies blockchain a finals de 2021. En particular un dels seus actius anomenat NFT, un actiu que és una nova forma d'escassetat digital. Aquest projecte pretén estudiar el seu mercat encara altament volàtil i desenvolupar tant un DataFrame com un bot, capaços de predir el rendiment economic d'una col·lecció de NFTs en el futur proper. El projecte es centra en el mercat principal de NFT Opensea i concretament en les col·leccions de l'ecosistema Ethereum, que té el 80% del mercat a principis de 2022. Degut a la seva novetat, fins ara s'han fet poques aplicacions i estudis sobre aquest nou mercat. Però això no ha impedit que aquest nou actiu augmenti ràpidament en popularitat des de els 10.000 usuaris fins a més d'1,5 milions només en l'últim any. És cert que a mesura que creix l'interès es publicaran més informació i projectes, però cap semblant a aquesta tesi a la data d'inici. Quan s'intenta fer un anàlisi de dades la mida de la mostra és un factor clau, però aquest és un escàs recurs quan es parla de transaccions NFT. Per això per fer tota l'anàlisi i proves d'aquest projecte, s'han seleccionat 36 de les col·leccions més venudes del mercat. Per crear aquest conjunt només s'han triat col·leccions principals, descartant col·leccions secundàries de marques ja consolidades en l'espai. A més, per garantir dades homogènies, tots els DataFrames emmagatzemen informació dels mateixos períodes des de l'1 de desembre de 2021 fins al 31 de març de 2022. Mitjançant l'API d'Opensea, la majoria de les dades necessàries s'han extret directament de la blockchain. Milers de transaccions de cada col·lecció NFT s'han processat i emmagatzemat en dataFrames, produint fitxers .csv facilment llegibles emmagatzemats en un directori per a un ús futur. Finalment, pel que fa al bot, s'ha utilitzat l'algoritme d'aprenentatge automàtic per a la predicció de dades LSTM (Long Short Term Memory). Aquest s'utilitza habitualment per a la predicció de la borsa i ha estat seleccionat com el més prometedor per a aquest projecte. Els models s'han entrenat i provat utilitzant subconjunts dels dataFrames previament construits. Finalment s'ha realitzat una experimentació addicional amb terminis de 4 i 5 mesos de dades i diferents mitjanes mòbils.

[en] Given the enormous growth of blockchain technologies at the end of 2021. Particularly one of its assets called NFTs, an asset that is a new form of digital scarcity. This project aims to study their still highly volatile market and develop both a dataFrame and a bot, capable of predicting a NFT collection performance in the near future. Project focuses on the NFT main marketplace Opensea and specifically the collections in the Ethereum ecosystem, which has 80% of the market as of early 2022. Because of its novelty few applications and studies have been done on this field to date. But this hasn't stopped this new asset to rapidly rise in popularity from a small 10k users to more than 1.5M only in the last year. It is true that as interest grows more and more information and projects are being published, but none similar to this thesis as of start date. When trying to do a data analysis sample size is a key factor, but a scarce resource when talking about NFT transactions. Because of this to make all the analysis and testing of this project 36 from the best-selling collections in the market have been selected. To create this set only main collections have been chosen, discarding secondary collections from already established brands. Moreover, to ensure homogeneous data, all dataFrames store information from the same periods from December 1st, 2021 to March 31, 2022. Using the Opensea API, most of the data needed has been taken directly from the blockchain. Thousands of transactions from each NFT collection have then been processed and stored into dataFrames, producing readable .csv files stored into a directory for future use. Lastly regarding the bot, machine learning algorithm for data prediction LSTM (Long Short Term Memory) have been used. Commonly used for stock market prediction, this algorithm has been selected as the most promising one for this project. Models have been trained and tested using subsets of each collection dataFrames. After that, further examination has been made with timeframes of 4 and 5 months of data and different moving averages.