Blokzincir ağında kripto para birimleri arasındaki ilişki ve fiyat tahminlemesi üzerine bir çalışma
A study on the relationship between cryptocurrencies and price prediction on the blockchain network
- Tez No: 1005664
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN BULUT, DOÇ. DR. GÜRHAN GÜNDÜZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kripto para yatırımlarının küresel finans sistemindeki yerini sağlamlaştırmasıyla birlikte, fiyat hareketlerini etkileyen dinamiklerin çözümlenmesi akademik literatürde giderek artan bir önem kazanmaktadır. Bu tez, Bitcoin blokzincir ağındaki chainlet temsillerinin fiyat motifleri ile ilişkisinin analizini kapsamlı bir şekilde ele almaktadır. Çalışmaların standartlaştırılması ve tekrarlanabilirliği için 2017–2024 döneminde Bitcoin blok ve fiyat verilerini 10 dakikalık çözünürlükte hazırlayan otomatik bir çerçeve geliştirilmiştir. Bu çerçeve kullanılarak yenilikçi bir fiyat motifi tanımı önerilmiş ve blokzincir işlem ağından türetilen chainlet tabanlı özniteliklerin bu fiyat motiflerinin sınıflandırılmasındaki rolü incelenmiştir. Önerilen sabit zamanlı pencere yöntemi ile elde edilen motifler, chainletler kullanılarak sınıflandırılmıştır. Önerilen FOA (işlem ücreti/miktar) oranı, işlem ücreti ve aktarılan miktarı tek göstergede birleştirerek ekonomik aktivitenin pratik bir ölçüsünü sunmaktadır. Geleneksel (N), İşlem Ücreti (F), Miktar (A) ve FOA görünümleri farklı ölçekleme ve boyut indirgeme yöntemleriyle değerlendirilmiş; en yüksek doğruluk F + PCA + ExtraTrees ile \%80.36 olarak elde edilmiştir. Bu çalışma, öznitelik mühendisliği ve metodolojik standardizasyon konularında gelecek araştırmalar için rehberlik sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
As cryptocurrency investments continue to consolidate their position within the global financial system, the analysis of the dynamics influencing their price movements has been gaining increasing significance in the academic literature. This thesis comprehensively analyzes the relationship between chainlet representations in the Bitcoin blockchain network and price motifs. To ensure standardization and reproducibility, an automated framework was developed to prepare Bitcoin block and price data at a 10-minute resolution covering the 2017–2024 period. Using this framework, a novel definition of price motifs is proposed, and the role of chainlet-based features derived from the blockchain transaction network in classifying these motifs is examined. The proposed fixed-time window method enables motif extraction, which are then classified using chainlets. The proposed FOA (fee-over-amount) ratio combines transaction fee and transferred amount into a single indicator, providing a practical measure of economic activity. Traditional (N), Fee (F), Amount (A), and FOA views were evaluated using various scaling and dimensionality reduction methods; the highest accuracy of 80.36\% was achieved with F + PCA + ExtraTrees. This study provides guidance for future research on feature engineering and methodological standardization in blockchain-based financial analysis.
Benzer Tezler
- COVID-19 sürecinde sanal paralar: Bitcoin üzerine bir inceleme
Virtual currencies in the COVID-19 process: A review on Bitcoin
ŞİMAL RODA IŞIK
- A blockchain-based framework for customer loyalty programs
Müşteri sadakat programları için blokzincir tabanlı bir çerçeve
ŞEREF BÜLBÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Applying blockchain in exchanging data
Veri transferinde blok zinciri uygulaması
RANEEM SEIRAWAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Kripto para piyasasındaki volatilitenin davranışsal finans teorisi açısından incelenmesi
An analysis of volatility in the cryptocurrency market in terms of behavioral finance theory
İBRAHİM KORKMAZ KAHRAMAN
- Finansal haberlerin bitcoin fiyatlarına etkisinin yapay sinir ağları ile analizi
Analysing effect of financial news on bitcoin prices with artificial neural networks
BERAT ÇAĞLAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
EkonomiAtatürk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR YAVUZ