Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MUSTAFA ÜLKER
Danışman: Fehim Köylü
Özet:
Belirsiz olan geleceğin tahmin edilmesi gerek işletmeler gerekse şahıslar için hayati öneme sahiptir. Borsalarda hisse senetlerinin veya kripto paraların bir sonraki zaman dilimindeki fiyatlarının yüksek oranda doğru tahmin edilebilmesi al-sat yapanlar için mükemmel bir kazanç fırsatıdır. Kripto para borsalarının 7/24 açık olması, veri çekme, analiz oluşturma ve gündelik haberlerden işletme borsalarına göre daha az etkilenmesi bu çalışmanın kripto para borsaları üzerinde yapılmasını teşvik etmiştir. Bitcoin üzerinden yapılan çalışmada makine öğrenmesi algoritmalarının kullanımının fiyat tahminlemesiyle yapılan yatırımın kar elde ettirebileceğinden bahsedilebilir.
Bu çalışmada kripto para borsasından alınan Ağustos 2020-Mayıs 2023 tarihleri arasına ait Bitcoin/USDT çifti fiyat hareketi (OHLCV, açılış fiyatı, yüksek fiyat, düşük fiyat, kapanış fiyatı ve hacim) verileri kullanıldı. OHLCV veri kümesi finans alanında kullanılan indikatörler kullanılarak çok parametreli zenginleştirilmiş veri kümesi haline getirildi. Ağustos 2020-Haziran 2022 tarihleri arasındaki veri kümesi üzerinde makine öğrenmesi algoritmalarından Rastgele Orman(Random Forest) ve Aşırı Gradyan Artırma (XGBoost) algoritmaları kullanalarak regresyon modeli eğitimi yapıldı. Test veri kümesi olarak Haziran 2022-Mayıs 2023 tarihleri arasındaki borsa fiyat değerleri kullanıldı. Eğitilen regresyon modelleri test veri kümesi üzerinde farklı sayıda geçmiş veri (lag) bir sonraki değeri tahmin etmesi sağlanarak doğruluk performansları karşılaştırıldı. Testler içerisinde en düşük hata oranına sahip 23 gecikme (lag) kullanılan rastgele orman algoritması ile borsa işlemleri yapıldığında elde edilen cüzdan bakiyesi analiz edildi.