Kripto para piyasasında yapay zekâ destekli anomali tespiti: Dayanıklı istatistiksel yaklaşım
AI-powered anomaly detection in the crypto currency market: A robust statistical approach
- Tez No: 1001311
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAYRİ ABAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonomi, Economics
- Anahtar Kelimeler: Anahtar kelime, Analiz, Kripto analiz, Kripto para birimi, Kripto varlık, Kriptografi, Keyword, Analysis, Cryptanalysis, Crypto currency, Cryptocurrency, Cryptography
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, kripto varlık piyasalarında kısa vadeli olağandışı fiyat hareketlerini ve bu hareketlerin varlıklar arasındaki dağılımını sistematik olarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. Analizler, 2025 yılına ait saatlik veriler kullanılarak median–MAD tabanlı robust z-skor yöntemi ile gerçekleştirilmiş ve anomalilerin hem varlığa özgü özellikler hem de piyasa rejim değişimleri ve sistemik şoklarla yakından ilişkili olduğu tespit edilmiştir. Bulgular, BTC/USDT ve ETH/USDT'nin en yüksek anomali yoğunluğunu sergilediğini, bazı altcoinlerde ise daha seyrek fakat yüksek amplitüdlü anomalilerin gözlendiğini göstermektedir. Anomalilerin zamansal dağılımı homojen olmayıp, yılın belirli dönemlerinde kümeleşme eğilimi sergilemektedir; bu durum, piyasa genelinde ortak risk faktörleri, likidite şokları ve sistemik etkileşimlerin etkili olduğunu ortaya koymaktadır. Robust ve lokal normalize edilmiş anomali ölçümü, farklı dağılım özelliklerine sahip varlıklar arasında karşılaştırılabilir bir analiz sunmuş ve piyasa çapında şok anlarını tespit etmede etkili bir yöntem olarak öne çıkmıştır. Elde edilen bulgular, kısa vadeli yatırım ve risk yönetimi stratejilerinin anomali yoğunluğu, şiddeti ve zamansal kümelenme özellikleri dikkate alınarak tasarlanmasının önemini vurgulamakta; aynı zamanda kripto varlık piyasalarının tamamen rassal bir yapıya sahip olmadığını ve yatırımcı davranışlarının belirli zaman dilimlerinde sistematik farklılıklar gösterebileceğini göstermektedir. Bu çerçevede hem akademik araştırmalar hem de uygulayıcılar için risk yönetimi, hedge stratejileri ve portföy optimizasyonu açısından önemli çıkarımlar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
The study aims to systematically analyze short-term unusual price movements in cryptocurrency markets and the distribution of these movements across assets. The analyses were conducted using hourly data from 2025 with a median–MAD-based robust z-score method, and anomalies were found to be closely related to both asset-specific characteristics and market regime shifts and systemic shocks. The findings show that BTC/USDT and ETH/USDT exhibited the highest anomaly density, while some altcoins showed less frequent but high-amplitude anomalies. The temporal distribution of anomalies is not homogeneous, exhibiting a clustering tendency during specific periods of the year; this reveals the influence of common risk factors, liquidity shocks, and systemic interactions across the market. Robust and locally normalized anomaly measurement provided a comparable analysis across assets with different distribution characteristics and emerged as an effective method for detecting shock moments across the market. The findings emphasize the importance of designing short-term investment and risk management strategies considering anomaly density, severity, and temporal clustering characteristics; they also show that crypto asset markets do not have a completely random structure and that investor behavior can exhibit systematic differences in certain time periods. In this context, it offers important implications for both academic research and practitioners in terms of risk management, hedge strategies, and portfolio optimization.
Benzer Tezler
- Kripto para piyasasındaki al sat sinyallerinde açıklanabilir yapay zeka kullanılması
Using explainable artificial intelligence in buy and sell signals in the cryptocurrency market
OSMAN CAN ÇETLENBİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ALİ SÜZEN
- Finansal yatırım piyasalarında fiyat tahminleme: Kripto para piyasasında yapay sinir ağları uygulaması
Price prediction in financial investment markets: Application of artificial neural networks in cryptocurrency market
EREN ULUCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Maliyeİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAYFUN AKGÜL
PROF. DR. AYBEN KOY
- Hybrid cryptocurrency price prediction: Integrating EGARCH and LSTM with explainable AI
Hibrit kripto para birimi fiyat tahmini: EGARCH ve LSTM'yi açıklanabilir yapay zeka ile entegre etmek
ASHRAF NIDHAL MOHAMMED MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ CENGİZ
- Kripto para ve hukuki çerçevede değerlendirilmesi
Crypto money and its evaluation in the legal framework
AYŞE BAŞDERİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
HukukGaziantep ÜniversitesiEkonomi Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE KOBAN
- Cryptocurrency trading based on heuristic guided approach with feature engineering
Öznitelik mühendisliği ile sezgisel kılavuzlu yaklaşıma dayalı kripto ticaret işlemleri
ÇAĞRI KARAHAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ