Geri Dön

Evaluation of bitcoin price changes before and after COVID-19 by machine learning, time series analysis and deep learning algorithms

COVID-19 öncesi ve sonrasındaki bitcoin fiyat değişimlerinin makine öğrenmesi, zaman serileri analizi ve derin öğrenme yöntemleriyle değerlendirilmesi

  1. Tez No: 696688
  2. Yazar: UĞUR KAYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İHSAN TOLGA MEDENİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Son zamanlarda kullanımı oldukça yaygınlaşan blokzinciri teknolojisinin, İnternet teknolojisi ile beraber adı sıkça anılır olmaya başlamıştır. Blokzinciri teknolojisiyle geliştirilen Bitcoin, sanal para birimleri arasında en çok piyasa hacmini elinde bulunduran sanal para birimidir. Sanal para piyasalarının kontrolünü elinde bulunduran bir merkezi otoritenin olmaması sebebiyle fiyat manipülasyonlarına ve dışarıdan müdahalelere açık olan bu pazarda, en uçtaki yatırımcının yatırım yapabilmesi açısından yol gösterimine ihtiyaç duyulmaktadır. Son zamanlarda bu ihtiyacı karşılamak amacıyla birtakım yöntemler kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada makine öğrenmesi, zaman serileri analizi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak Bitcoin fiyatlarındaki dalgalanma hakkında çeşitli tahminleme ve sınıflama yöntemleri beraber olarak değerlendirilmiştir. Bu bağlamda, koronavirüs pandemisi öncesi ve sonrasındaki Bitcoin kapanış fiyatları ve düşüş-yükseliş eğilimleri baz alınarak iki ayrı veri kümesi oluşturulmuştur. Bu veri kümeleri üzerinde tahmin ve sınıflama yöntemleri değerlendirilerek, başarıları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalar sonucunda, pandemi öncesi verilerle yapılan çalışmada Destek Vektör Makineleri, pandemi sonrası verilerle yapılan çalışmada ise ARIMA en başarılı sonuçları vermiştir.

Özet (Çeviri)

Blockchain technology, which has been become quite widespread in use recently, has become very popular with the Internet technology. Bitcoin, which has been developed with blockchain technology, is the virtual currency that holds the most market volume among virtual currencies. Due to the lack of a central authority that controls the virtual currency markets, this market is open to price manipulations and external interventions, so that guidance is needed for the end-investor to invest. Recently, a number of methods have started to be been used to meet this need. In this study, various forecasting and classification methods about fluctuation in Bitcoin prices were evaluated together using machine learning, time-series analysis and deep learning methods. In this context, two separate datasets have been created based on the Bitcoin closing prices and up-to-down trends before and after the coronavirus pandemic. The success of forecasting and classification methods on these two datasets were evaluated and compared. As a result of the comparisons, Support Vector Machines method for the study conducted with the data before the pandemic, and ARIMA method for the study conducted with the data after the pandemic, had the most successful results.

Benzer Tezler

  1. Sanal para pazarlarındaki manipülatörlerin makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak tespiti

    Detection of manipulators in virtual money markets using machine learning methods

    FIRAT AKBA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ

    DOÇ. DR. İHSAN TOLGA MEDENİ

  2. Kriptoparalarda kümeleme analizi uygulamaları

    Cluster analysis applications of cryptocurrencies

    EZGİ DOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN BAYYURT

  3. Structural review and performance evaluation of real estate tokens

    Gayrimenkul tokenlerinin yapısal incelemesi ve performans değerlendirmesi

    BERKE BAYHOCA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEREM YAVUZ ARSLANLI

  4. Sentiment analysis for cryptocurrency prices prediction

    Başlık çevirisi yok

    ALI ADNAN AHMED AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  5. Sanal kripto paraların satın alma gücü bakımından değerlendirilmesi: Bitcoin örneği

    Evaluation of virtual cryptocurrency in terms of purchasing power: Bitcoin example

    HÜSEYİN DEMİRHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonomiNevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR ÖZTÜRK