Yapay sinir ağları ile kripto para tahmini
Estimation of the value of crypto currency using neural networks
Yazar: DİLARA ŞENOL
Danışman: DOÇ. DR. BERRİN DENİZHAN
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Kripto para arzı = Initial coin offering ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Zaman serileri analizi = Time series analysis

Özet:
Günümüzde insanlar gelirlerini arttırmak amacıyla farklı borsalarda alım-satım işlemleri yapmaktadırlar. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte kripto para borsaları da insanların daha fazla gelir elde etmek amacıyla kullandığı borsalardan biri olmuştur. Borsalarda alım-satım işlemleri yapılırken teknik ve temel analiz yöntemleri kullanılmaktadır. Teknik analiz, geçmiş verilerden yola çıkarak gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etme işlemidir. Teknik analiz yapılırken çok büyük verilerle karşılaşılabilmektedir. Bu sebeple verilerin analizi zorlaşmakta ve teknik analiz sonucu elde edilecek verilerin hatalı olma ihtimali artmaktadır. Bu durum sonucunda büyük verileri doğru analiz edemeyen yatırımcıların büyük zararlarla karşılaşma ihtimali artmaktadır. Kripto paraların yakın gelecekte ortaya çıkması sebebiyle, kripto para fiyatının tahmin edilmesi ile ilgili literatürde çok fazla çalışma mevcut değildir. Kripto para tahmini hem yatırımcılara doğru karar almak için hem de bilimsel alanda uygulamalara açık olduğu için değerlidir. Bu sebeple bu çalışmada, kripto para hareketliliği en yüksek olan kripto paralar arasından 3 adet kripto para seçilerek fiyat tahmini çalışması yapılmıştır. Seçilen kripto paralar; Bitcoin, Ethereum ve Cardano'dur. Verilerin büyük olması sebebiyle ve karar etkenlerinin analizi açısından Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi yöntemleri ile bu kripto paraların açılış, kapanış, gün içindeki en küçük ve en büyük değerleri kullanılarak bir sonraki günün kapanış değeri tahmin edilmiştir. Sonrasında tahmini değerlerle gerçek değerler arasında karşılaştırma yapılmıştır. Çalışma sonucunda Yapay Sinir Ağları ile yapılan tahmin çalışmasının Regresyon Analizi ile yapılan tahmin sonucundan daha başarılı performans sergilediği gözlemlenmiştir.

Abstract:
Today, people make purchases and sales transactions in different exchanges in order to increase their income. With the development of technology, cryptocurrency exchanges have become one of the exchanges that people use to earn more income. Technical and fundamental analysis methods are used while trading in stock markets. Technical analysis is the process of predicting future price movements based on historical data. When performing technical analysis, very large data can be encountered. For this reason, the analysis of the data becomes difficult and the probability of the data to be obtained as a result of technical analysis increases. As a result of this situation, investors who cannot analyze big data correctly are more likely to face big losses. Due to the emergence of cryptocurrencies in the near future, there are not many
studies in the literature on predicting the price of cryptocurrencies. Cryptocurrency prediction is valuable both for investors to make the right decision and because it is open to applications in the scientific field. For this reason, in this study, estimation was carried out by choosing the 3 cryptocurrencies with the highest cryptocurrency mobility. Selected cryptocurrencies; Bitcoin, Ethereum and Cardano. Due to the large size of the data and in terms of the analysis of decision factors, the closing value of the next day was estimated by using the opening, closing, smallest and largest values of these cryptocurrencies with Artificial Neural Networks and Regression Analysis methods. Afterwards, a comparison was made between the estimated values and the actual values. As a result of the study, it was observed that the estimation study made with Artificial Neural Networks performed more successfully than the estimation result made with Regression Analysis.