Geri Dön

Matlab ile makine öğrenmesi kullanarak kripto para fiyatının tahmin edilmesi

Predicting cryptocurrency price using machine learning with matlab

  1. Tez No: 882616
  2. Yazar: TUĞÇE GÖKÇEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ALPER ODABAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Kripto para birimleri, merkezi parasal otoritelerin etkisi olmadan para transfer etmek için kriptografi kullanan merkezi olmayan dijital varlıklardır. Kripto para borsası gibi hızlı değişim gösteren borsalarda çoklu paralel anlık fiyat değişiminin izlenmesi insan için çok yorucu bir süreçtir. Buna çözüm olarak sürekli gözlem yaparak hızlı ve objektif kararlar verebilen bilgisayar yazılımları insanın yerini alabilir. Bu çalışmada kripto para sistemi içerisinde en yüksek hacime sahip olan Bitcoin(BTC) kapanış fiyatı analiz edilmistir. Gaussian Process Regression (GPR) modelinin ve SMOTE yönteminin kullanıldığı çalışmada veri seti olarak, BTC'ye ait 25/07/2010 - 05/06/2022 arası döneme ait veriler kullanılmıştır. Giriş parametresi olarak açılış fiyatı, en yüksek-en düşük fiyat, hacim, dolar endeksi ve teknik analizde kullanılan bazı indikatörler ile çalışılmıştır. Eğitim ve test verilerinin ayrılmasında kfold yöntemi izlenmiştir. SMOTE uygulanan modellerde ortalama MAPE de˘ geri 1887 ve ortamala R2 değeri 0.99977 olarak bulunmuştur. Ayrıca veriden açılış fiyatı, en yüksek-en düşük fiyat çıkarılarak GPR modeli ve SMOTE yöntemine uygulanan GPR model fonksiyonları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Cryptography is used by cryptocurrencies to shift money without the intervention of centralized financial institutions. They are decentralized digital assets. On rapidly changing exchanges like those for crypto currencies, it is a tremendously taxing procedure for people to keep track of many simultaneous instantaneous price changes. As a solution to this, computer software that can make fast and objective decisions by constantly observing can replace humans. In this study, the closing price of Bitcoin (BTC), which has the highest volume in the crypto money system, is analyzed. In the study, in which the Gaussian Process Regression (GPR) model and the SMOTE method were used, data belonging to BTC for the period between 25/07/2010 and 05/06/2022 were used as the data set. Opening price, highest-lowest price, volume, dollar index and some indicators used in technical analysis were used as input parameters. The kfold method was followed in the separation of training and test data. The mean MAPE value was found to be 1887, and the mean R2 value was found to be 0.99977 in the models with SMOTE. In addition, the GPR model and the GPR model functions that were applied to the SMOTE method were compared by excluding the opening price, which was the price that was highest-lowest, from the data. It was carried out to determine which model performed better.

Benzer Tezler

  1. Radyosonde rasatları ile makine öğrenmesi tabanlı hava durumu kestrimi

    Artificial intelligence based weather forecast with radiosondeobservations

    ERALP GÖĞEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELDA GÜNEY

  2. İnsan gen yolaklarında ikâme modelleme ve makine öğrenmesi kullanarak varyant analizi

    Variant analysis in human gene networks using surrogate modelling and machine learning

    FURKAN AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA

  3. Detection and classification of faults on the dc side of photovoltaic systems using logistic model tree algorithm

    Lojistik model ağacı algoritması ile fotovoltaik sistemlerin dc tarafındaki hataların tespiti ve sınıflandırılması

    BOĞAÇ OĞUZ TOĞAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. COŞKUN FIRAT

  4. Farklı makine öğrenmesi yaklaşımlarını kullanarak Türkiye'de HELİOSAT tabanlı güneş radyasyonunun modellenmesi

    Modeling of HELİOSAT based solar radiation in Turkey using different machine learning approaches

    TAHA DEMİRGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İnşaat MühendisliğiKTO Karatay Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHDETTİN DEMİR

  5. Eklemeli imalat ile üretim sürecinin optimizasyonu için makine öğrenmesi odaklı yaklaşım

    Machine learning-driven approach for optimization of the fabrication process with additive manufacturing

    ÖMER FARUK DEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSiirt Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MELİH KUNCAN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OSMAN ÜLKİR