LSTM Sinir Ağı ve ARIMA Zaman Serisi Modelleri Kullanılarak Bitcoin Fiyatının Tahminlenmesi ve Yöntemlerin Karşılaştırılması

Authors : Sezercan TANIŞMAN, Abdullah Ammar KARCIOĞLU, Aybars UGUR, Hasan BULUT

Pages : 514-520

Doi:10.31590/ejosat.1039890

View : 27 | Download : 24

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Finansal varlıkların gelecekteki değerlerinin tahmini yatırımcılar için varlıklarını korumak adına önemlidir. 2008 yılında hayatımıza giren ve finansal varlıklar konusunda radikal bir değişiklik olan Bitcoin ise eski ve yeni yatırımcıların ilgisini çekmiş durumdadır. Ancak Bitcoin, doğası gereği diğer finansal varlıklara göre değerini belirleyen farklı parametreler içermektedir ve geleneksel tahmin yöntemleri Bitcoin gibi çok hareketli değerlere sahip finansal varlıkları tahmin etmekte güçlük çekmektedir. Bu çalışmada çok değişkenli LSTM sinir ağı ve klasik ARIMA zaman serisi modeli kullanılarak Bitcoin’in gelecek değerinin tahmini için modeller geliştirilmiştir. Uygulanan iki modelin tahmin doğruluğu performans değerlendirme metrikleri olan hata metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalar sonucu, LSTM sinir ağı modeli yakın ve uzak gelecek için düşük hata oranı ile tahmin performansı gerçekleştirirken ARIMA zaman serisi modeli yakın gelecek tahmini için düşük hata oranı ile tahmin performansı gerçekleştirmiştir.
Keywords : Zaman Serisi Tahmini, Makine Öğrenmesi, Bitcoin