Yapay zeka yöntemleriyle kripto para fiyat tahmini
Cryptocurrency price prediction with artificial intelligence methods
- Tez No: 775119
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT TONGUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bitcoin, Blok zinciri sistemi, Derin öğrenme, Destek vektör regresyonu, Yapay zeka, Bitcoin, Blockchain system, Deep learning, Support vector regression, Artificial intelligence
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda yapay zeka hemen hemen her sektörde yer almakla birlikte önemi giderek artmaktadır. Gelişen teknolojiler ve artan veri miktarı, yapay zekayı bütün sektörlerde kaçınılmaz hale getirmiştir. Bu çalışmada yapay zeka yöntemlerinden derin öğrenme, polinomal regresyon ve destek vektör regresyonu modelleri oluşturularak hayatımıza yakın bir zaman önce giren ve şu an toplumun büyük bir kesimi tarafından bilinen kripto para birimi bitcoin'in 01.03.2017 – 01.10.2022 tarihleri arasındaki 2.072 adet veri noktasından oluşan veri kümesi üzerinde eğitilip test edilmiştir. Veri kümesi bitcoin'in günlük kapanış, en yüksek, en düşük, açılış, hacim ve piyasa değeri niteliklerinden oluşmaktadır. Modeller, veri kümesindeki öznitelikleri kullanarak hedef nitelik olan bitcoin'in kapanış fiyatını tahmin etmeye çalışmıştır. Modellerin eğitimi sırasında veri kümesinden bağımsız bir şekilde yüksek başarı elde etmek için 5 kat çapraz doğrulama ve ızgara arama yöntemi kullanılmıştır. Modeller, eğitildikten sonra daha önce görmediği test verileriyle test edilip performans değerleri ölçülmüştür. Performans ölçütü olarak R-kare, ortalama mutlak hata ve ortalama karesel hataların karekökü metrikleri kullanılmıştır. Modellerin performans değerleri göz önüne alındığında birbirlerine yakın sonuçlar elde ettiği görülmekle birlikte derin öğrenme ve destek vektör regresyonu modelleri polinomal regresyon modeline göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In recent years, artificial intelligence has taken place in almost every sector, but its importance is gradually increasing. Developing technologies and increasing amount of data have made artificial intelligence inevitable in all sectors. In this study, deep learning, polynomial regression and support vector regression models from artificial intelligence methods were created, and the crypto currency bitcoin, which has entered our lives recently and is now known by a large part of the society, is selected from 2.072 data points between 01.03.2017 and 01.10.2022. trained and tested on the resulting dataset. The dataset consists of bitcoin's daily close, high, low, open, volume and market cap attributes. The models tried to predict the closing price of the target attribute, bitcoin, using the attributes in the dataset. During the training of the models, 5-fold cross validation and grid search method were used to achieve high success regardless of the data set. After the models were trained, they were tested with test data that they had not seen before and their performance values were measured. R-square, mean absolute error, and root mean square error metrics were used as performance measures. Considering the performance values of the models, it is seen that the results are close to each other, but it has been determined that the deep learning and support vector regression models are more successful than the polynomial regression model.
Benzer Tezler
- Bitcoin fiyat öngörüsüne yönelik bir sinirsel bulanık ağ yaklaşımı
A neural fuzzy network approach for Bitcoin price forecasting
DERYA SEYHAN DİKİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeBalıkesir ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve Pazarlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SONER AKKOÇ
- Makine öğrenmesi yöntemleri ile kripto paraların gelecekteki tahmini
Future prediction of cryptocurrencies with machine learning methods
ELİF DİLASA KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU DİRİ
DR. AHMET ELBİR
- Impact of artificial intelligence and big data in business intelligence (An empirical study at Jordan telecom sector)
Yapay zeka ve büyük verilerin iş zekalarına etkisi (Ürdün telekom sektöründe ampirik bir çalışma)
HASHEM ALI MOHAMMAD ALMASHAQBEH
- Blok zincir ağlar üzerinde yasal olmayan para transferlerinin graf teorisi ve yapay zeka yöntemleri ile tespit edilmesi
Detection of illegal money transfers on blockchain networks with graph theory and artificial intelligence methods
EMİNE CENGİZ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÖK
- Optuna tabanlı makine öğrenmesi yöntemleriyle Bitcoin fiyat tahminleme yaklaşımları
Bitcoin price forecasting approaches with optuna-based machine learning methods
BERKAY YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT TAŞKIRAN
