Derin ve hibrit derin öğrenme teknikleriyle kripto para fiyat tahmini
Cryptocurrency price prediction using deep and hybrid deep learning techniques
Yazar: HASAN KİLİMCİ
Danışman: PROF. DR. MEHMET YILDIRIM
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Fiyat tahmini = Price ferecasting ; Kripto para birimi = Crypto currency ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Çok değişkenli zaman serileri = Multivariate time series

Özet:
Kripto para kriptografi ve blok zinciri teknolojisi kullanılarak merkezi bir otorite olmadan bir değişim aracı olması amaçlanan dijital bir para birimidir. Ekonomi bilgisayar bilimi ve finans alanlarında önemli bir etkiye sahiptir. Ayrıca, bir değişim aracı olan bazı kripto para birimleri yatırımcıları, araştırmacıları ve analistleri çeken bir değer saklama aracı haline gelir.

Derin öğrenmenin insanların belirli olaylar hakkında bilgi edinme şeklini taklit ettiği bilinmektedir. Son on yılda, bilgisayarların hesaplama gücünde dikkate değer bir artış gözlemleniştir ve bu da derin öğrenmenin nesne algılama, metin işleme, konuşma tanıma, zaman serileri analizi vb. birçok alanda çok popüler ve uygulanabilir hale gelmesine neden olmuştur.

Bu tezde, günlük alım satım olarak bilinen sık alım satım işlemleri için kripto para birimlerinin son fiyatının dolar cinsinden tahmin edilmesi önerilmiştir. Bu amaçla, evrişimli sinir ağları (CNN), uzun kısa dönem bellek ağları (LSTM), evrişimli uzun kısa dönem bellek ağları (ConvLSTM) ve CNN uzun kısa dönem bellek ağları (CNN-LSTM) olmak üzere toplamda dört farklı derin ve hibrit derin öğrenme yaklaşımı kullanılmıştır. Önerilen modellerin katkısını göstermek için Bitcoin, Stellar ve Monero olmak üzere üç farklı kripto para birimi üzerinde deneyler yapılmıştır. Ayrıca, daha iyi tahmin sonuçları elde etmek için istatistiksel özelliklere ek olarak Bollinger bandı (BB), saat bazlı hareketli ortalama (MA) ve Göreceli Güç Endeksi (RSI) gibi teknik göstergeler üç kripto para birimi için özellik alanına dahil edilmiştir. Deney sonuçları, derin öğrenme tekniklerin kullanılmasının, kripto para fiyatlarının tahmini için dikkate değer sonuçlar elde ettiğini göstermektedir.

Abstract:
Cryptocurrency is a digital currency that is meant to be a medium of exchange without a central authority using cryptography and blockchain technology. It has a substantial impact on the fields of economics, computer science, and finance. Besides, being a medium of exchange, some of the cryptocurrencies become a medium of storing value which attracts investors, researchers, and analysts.

Deep learning has been known to mimic the way humans gain knowledge of certain events. During the last decade, a remarkable increase in the computational power of computers are observed which led deep learning to become very popular and applicable in many areas such as object detection, text processing, speech recognition, time series analysis, etc.

In this thesis, it is proposed to predict the last price of cryptocurrencies in dollar for frequent trading transactions known as day-trading. For this purpose, four different deep and hybrid deep learning approaches are utilized in total, namely convolutional neural networks (CNNs), long short-term memory networks (LSTMs), convolutional long shortterm memory networks (ConvLSTM), and CNN Long Short-Term Memory Network (CNN-LSTM). To demonstrate the contribution of the proposed models, experiments are carried out on three different cryptocurrencies namely, Bitcoin, Stellar, and Monero. Furthermore, technical indicators for three cryptocurrencies such as Bollinger band (BB), hour-based moving average (MA), and Relative Strength Index (RSI) are included in the feature space in addition to the statistical features to achieve better prediction results. Experiment results indicate that the inclusion of deep learning-based frameworks achieves remarkable results for the prediction of cryptocurrency prices.