Derin Öğrenme Yöntemleri İle Bitcoin Fiyat Analizi
Küçük Resim Yok
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Munzur Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Bitcoin öncülüğünde hayatımıza giren kripto paralar, niş bir dijital varlıktan ana akım bir finansal enstrümana dönüşmüş durumda. Bu hızlı gelişim, kripto para piyasasının oldukça dalgalı yapısını anlamak ve yönlendirmek için kapsamlı analiz yöntemlerine olan ihtiyacı da artırdı. Makine öğrenimi ve derin öğrenmenin gelişimi, kripto para analizinde daha karmaşık öngörü modelleri sunarak büyük miktardaki veriden öğrenme yeteneği sağlamaktadır. Bu gelişmiş teknikler, karmaşık piyasa modellerini analiz edebilir, geçmiş verilerden çıkarımlar yapabilir ve kısa vadeli fiyat tahminleri yapmada yardımcı olabilmektedir. Bu çalışmanın amacı derin öğrenme yöntemleri kullanarak ileriye dönük bir fiyat tahminlemesi yapmaktır. Bu amaç doğrultusunda kripto paralar içerisinde lokomotif görevi gören Bitcoin fiyatını tahmin etmektir. Bu amaç doğrultusunda kripto para yatırımcılarının tercih ettiği diğer kripto paralar arasından seçilen Litecoin, Cardano, Tron, Solana, Ripple, Floki, Etherum ait 30.01.2023- 30.08.2024 tarihleri arasındaki fiyatlarından oluşan toplam 580 adet veri kullanılmıştır. Bitcoin fiyat tahmin için derin öğreneme yöntemlerinden LSTM, GRU, RNN ve CNN modelleri seçilmiştir. Eğitim aşamasında 580 veriden oluşan veri setinin %75’i kullanılmıştır. Modellerin tahmin doğruluk oranlarına bakıldığında LSTM %75, GRU %82’i, RNN %83 ve CNN %62’lik bir başarı göstermiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
LSTM, GRU, RNN, CNN, Derin Öğrenme
Kaynak
Munzur Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
13
Sayı
2
