Kripto Para Fiyatlarının Tahmini: ARIMA-GARCH ve LSTM Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Authors : Neman Eylasov, Macide Çiçek

Pages : 48-62

Doi:10.29106/fesa.1380870

View : 143 | Download : 100

Publication Date : 2024-03-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Kripto para birimleri, 2009 yılında ortaya çıkmalarından bu yana oldukça popüler hale gelmiştir. Özellikle Bitcoin\'in 3 Ocak 2009\'da piyasaya sürülmesinden sonra, diğer kripto para birimlerinin piyasaya çıkışı hız kazanmıştır. Bu popülerlik artışının ardından, kripto para birimlerinin tahmini önemli bir konu haline gelmiştir. Bu çalışmanın ana amacı, Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) ve Binance (BNB) kripto para getirilerini öngörmek için geleneksel zaman serisi yöntemlerinden olan ARIMA-GARCH ile birlikte LSTM (Long Short-Term Memory) derin öğrenme yaklaşımını kullanarak elde edilen tahmin performanslarını karşılaştırmaktır. Bu çerçevede, çalışma literatüre yeni bir katkı sunmayı amaçlamaktadır. Her bir kripto para birimi için farklı zaman aralıklarında günlük veriler kullanılmış ve bu veriler %90 eğitim ve %10 test verisi olarak bölünmüştür. Çalışmada, yöntemler RMSE ve MSE değerlendirme kriterleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Genel olarak, BTC serisinde ARIMA-GARCH yöntemi eğitim verisinde daha iyi sonuçlar gösterirken, test verisi için LSTM yöntemi daha etkili olmuştur. BNB serisinde ise hem eğitim hem de test verisi için LSTM yöntemi daha üstün performans sergilemiştir. ETH serisinde ise her iki veri seti için ARIMA-GARCH yöntemi daha iyi sonuçlar ortaya koymaktadır. Bu çalışma, finansal veri tahmininde her iki yöntemin de önemli bir performans sergileyebildiğini vurgulamaktadır.
Keywords : Derin Öğrenme, ARIMA GARCH, LSTM, Kripto Para, Fourier ADF