Sanal para pazarlarındaki manipülatörlerin makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak tespiti
Detection of manipulators in virtual money markets using machine learning methods
Yazar: FIRAT AKBA
Danışman: PROF. DR. İMAN ASKERBEYLİ ; DOÇ. DR. İHSAN TOLGA MEDENİ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Ekonomi = Economics ; İstatistik = Statistics

Özet:
Günümüzde hisse senedi piyasalarında menkul kıymetler açısından sürekli değişimler yaşanmaktadır. Yatırımcılar temel analiz araçlarını ve göstergelerini çok yaygın olarak kullanarak bu değişimleri anlamlandırmaya çalışırlar. Bu sayede piyasalarda yaşanan durumlar hakkında biraz bilgi sahibi olmak ve kazanç elde etmek mümkün hale gelmektedir. Bu çalışmada yatırımcılar açısından çok popüler yatırım araçlarından biri olan Bitcoin üzerinde yapılan manipülasyonlar ele alınmıştır. Manipülasyonları tespit etmek için popüler makine ve istatistiksel tahmin yöntemleri kullanılmış ve en başarılı şekilde tespit edilebilmesi için izlenmesi gereken yol haritaları paylaşılmıştır. Çalışmalar sırasında manipülasyonlara etkisi olduğu düşünülen sosyal medya duyguları, duygu analizi yöntemleriyle sınıflandırılmıştır. Bunun yanında en başarılı fiyat tahminleme yöntemleri kullanılarak aralarındaki ilişkiler incelenmiştir. Değerlendirmeler aşamasında, kriz öncesi gerçekleştirilen tahmin yöntemlerinin daha başarılı olduğu iddiaları araştırılmıştır. Bu amaçla küresel çapta yaşanan Covid-19 salgını, tüm dünyayı ekonomik bir krize sürüklediği için bu süreçte yaşanan fiyat değişimlerinin etkileri tahminleme yöntemleriyle araştırılmıştır. Tüm süreç dahilinde borsalarda büyük kazanç sağlayanların aslında borsanın yönünü belirleyenler olduğunu söylemek yanlış bir ifade olmaz. Bunu sağlayabilmek için de piyasalarda manipülasyon yapmaktadırlar. Bu çalışmalarda manipülasyon dönemlerinde gerçekleştirilen deneylerle, çeşitli yöntemler kullanılarak doğrulanmaya çalışılmıştır. Deney sonuçları kriz öncesinde periyotlarda fiyat tahminleme başarımlarının %93 F1 skor başarısına kadar ulaşabildiğini göstermiştir. Bu yüksek başarım sonuçlarının iddialarda bahsedildiği üzere, kriz öncesi periyotlar için başarımların düşmesi beklenmiştir. Bu çalışmada yaşanan başarım düşüşlerin aslında manipülasyonlardan kaynaklanabileceği ortaya çıkartılmıştır. Sonrasında fiyat tahminleme yöntemlerinin yanıldıkları noktalar anomali olarak etiketlendirilmiş ve bu anomali tespit edilen dönemlerde en yüksek işlem gerçekleştirmiş Bitcoin hesapları potansiyel manipülatörler olarak tespit edilebilmiştir.

Abstract:
Today, there are constant changes in terms of securities in stock markets. Investors try to make sense of these changes by using fundamental analysis tools and indicators very widely. In this way, it becomes possible to have some information about the situations in the markets and to gain profit. In this study, manipulations on Bitcoin, which is one of the most popular investment tools for investors, are discussed. Popular machine and statistical estimation methods were used to detect manipulations, and roadmaps to be followed for the most successful detection were shared. Social media emotions, which were thought to have an effect on manipulations during the studies, were classified by sentiment analysis methods. In addition, the relationships between them were examined by using the most successful price estimation methods. In the evaluation phase, the claims that the estimation methods performed before the crisis were more successful were investigated. For this purpose, the effects of price changes experienced in this process were investigated by estimation methods, since the global Covid-19 epidemic dragged the whole world into an economic crisis. It would not be wrong to say that those who make big gains in the stock markets during the whole process are actually the ones who determine the direction of the stock market. In order to achieve this, they manipulate the markets. In these studies, manipulation periods are tried to be determined by using various methods. Experiments showed that price prediction performances in the pre-crisis periods could reach up to 93% F1 score success. As mentioned in the claims, these high-performance results were expected to decrease for the pre-crisis periods. It has been revealed that the performance drops in this study may actually be caused by manipulations. Afterwards, the points where the price estimation methods were wrong were labeled as anomalies. Finally, Bitcoin accounts with the highest transactions in the periods when this anomaly was detected could be identified as potential manipulators.