Geri Dön

Bitcoin fiyat hareketlerinin makine öğrenme algoritmaları ile tahmini

Forecasting bitcoin price movements with machine learning algorithms

  1. Tez No: 692904
  2. Yazar: HULUSİ MEHMET TANRIKULU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKAN PABUÇCU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bayburt Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

Kripto para terimi her ne kadar finans dünyasına geçtiğimiz on yıl içerisinde girmiş olsa da başlangıç döneminde var olan güven kaygıları yenmiş ve bir ticaret ve yatırım aracı olarak piyasalarda yerini almıştır. Kripto para birimlerinin internet kaynaklı bir değer olması, arzının sınırlı olması, bir merkeze bağlı olmaması ve 7/24 anında finansal işlemlerin yapılabilmesi kripto paraları cazip bir yatırım aracı haline getirmektedir. Günümüzde bilinen binin üzerinde kripto para birimi vardır. Bu kripto para birimlerinin ilki ve en yaygın kullanılanı olan Bitcoin'dir. Son günlerde fiyatlarındaki hareketlilikten dolayı medyada kendinden sıkça söz ettiren Bitcoin, sadece yatırım olmaktan çıkmış günlük ihtiyaçlarında karşılanabildiği genel bir değer haline gelmiştir. Bu çalışmada Blok Zincir, Kripto Para kavramlarına değinilerek, şimdiye kadar Bitcoin özelinde fiyat hareketlerinin tahminlerinde kullanılan makine öğrenme algoritmaları, tahmin için kullanılan analiz göstergeleri(indikatörler) ve geçmiş akademik çalışmalarda izlenen yöntemler ve verimlilik bulguları üzerine incelemeler yapılmıştır. Yapılan incelemeler sonunda; makine öğrenme yöntemlerinin çok veri ve az veri ile performansların kıyaslanabilmesi adına geçtiğimiz 7 yıllık ve 1 yıllık Bitcoin hareketleri üzerine analizler yapılmıştır. Teknik indikatörlerle beraber günlük Tweet sayıları ve Google Arama Trendleri verisinin dahil edildiği veri setleri 7 farklı makine öğrenme yöntemi ile fiyat yönünün tespiti üzerine performans analizi yapılmıştır. Son olarak eğitilen makine öğrenme yöntemlerinin tahmin performansları yeni bir veri seti üzerinde ölçülmüştür. Bu performans analizleri ile, henüz uzun vadeli verisi oluşmamış yeni kripto paraların fiyat yönü tahmininde kullanılabilecek makine öğrenme yöntemlerinin belirlenmesinde yol gösterici olması hedeflenmiştir.

Özet (Çeviri)

Although the term cryptocurrency has entered the financial world in the past decade, it has overcome the trust concerns that existed in the initial period and took its place in the markets as a trading and investment tool. The fact that cryptocurrencies are an internet-based value, has limited supply, ability to transactions 24/7 and not controlled by any authority makes it an attractive investment tool. There are over a thousand known cryptocurrencies today. The first and most widely used of these cryptocurrencies is Bitcoin. Bitcoin, which has been frequently mentioned in the media due to the volatility in its prices in recent days now become more than an investment tool that can be used for daily needs. In this study, by referring to the concepts of Blockchain and Cryptocurrency, will be examined machine learning algorithms used in Bitcoin-specific price movements forecasts, indicators used for forecasting analysis and methods followed in past academic studies and efficiency findings. After the examinations, in order to compare the performance of machine learning methods with big and small data, analyzes have been made on Bitcoin movements for the past 7 years and 1 year. Performance analysis was conducted on the determination of the price direction with 7 different machine learning methods on the datasets that includes technical indicators, daily Tweet numbers and Google Trends data. Finally, the prediction performances of the trained machine learning methods were measured on a new data set. With these performance analyzes, it is aimed to guide the determination of machine learning methods that can be used in predicting the price direction of new cryptocurrencies that have not yet formed long-term data.

Benzer Tezler

  1. Machine learning applications for time series analysis

    Zaman serileri analizi için makine öğrenmesi uygulamaları

    MERT CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATABEY KAYGUN

  2. Genelleştırilmiş toplamsal modeller ile Bitcoin için yön analizi

    Directional analysis of Bitcoin using generalized additive models

    İLAYDA ARIKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiHacettepe Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERPİL AKTAŞ ALTUNAY

  3. Bitcoin fiyat hareketliliğinin makine öğrenmesi ile tahmin edilmesi

    Bitcoin price volitality prediction with machine learning

    AHMET AKUSTA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MaliyeNecmettin Erbakan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ SALUR

  4. Makine öğrenmesi yöntemleri ile bıtcoın trend dönüşlerinin tahmin edilmesi

    Predicting bitcoin trends reversals with machine learning methods

    SERGÜL ÜRGENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BARIŞ AŞIKGİL

  5. Kripto para fiyatlarının arıma ve yapay sinir ağı modelleri ile tahmini

    Prediction of cryptocurrency prices with arima and artificial neural network models

    EMRE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İstatistikKırıkkale Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERAP YÖRÜBULUT