Covid-19 Öncesi ve Sonrasındaki Bitcoin Fiyat Değişimlerinin Makine Öğrenmesi, Zaman Serileri Analizi ve Derin Öğrenme Yöntemleriyle Değerlendirilmesi

Authors : Uğur KAYA, Fırat AKBA, İhsan MEDENİ, Tunç MEDENİ

Pages : 341-355

Doi:10.17671/gazibtd.648424

View : 26 | Download : 18

Publication Date : 2020-07-31

Article Type : Research Paper

Abstract :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.
Keywords : tahminleme, Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları LSTM algoritması, Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama ARIMA yöntemi, Destek Vektör Makineleri SVM algoritması, bitcoin, blokzinciri teknolojisi, kriptopara, sanal para, koronavirüs