Yapay zeka yöntemleriyle kripto para fiyat tahmini
Cryptocurrency price prediction with artificial intelligence methods
Yazar: MEHMET ACAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ VAHİT TONGUR
Konya Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bitcoin = Bitcoin ; Blok zinciri sistemi = Blockchain system ; Derin öğrenme = Deep learning ; Destek vektör regresyonu = Support vector regression ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Son yıllarda yapay zeka hemen hemen her sektörde yer almakla birlikte önemi giderek artmaktadır. Gelişen teknolojiler ve artan veri miktarı, yapay zekayı bütün sektörlerde kaçınılmaz hale getirmiştir. Bu çalışmada yapay zeka yöntemlerinden derin öğrenme, polinomal regresyon ve destek vektör regresyonu modelleri oluşturularak hayatımıza yakın bir zaman önce giren ve şu an toplumun büyük bir kesimi tarafından bilinen kripto para birimi bitcoin'in 01.03.2017 – 01.10.2022 tarihleri arasındaki 2.072 adet veri noktasından oluşan veri kümesi üzerinde eğitilip test edilmiştir. Veri kümesi bitcoin'in günlük kapanış, en yüksek, en düşük, açılış, hacim ve piyasa değeri niteliklerinden oluşmaktadır. Modeller, veri kümesindeki öznitelikleri kullanarak hedef nitelik olan bitcoin'in kapanış fiyatını tahmin etmeye çalışmıştır. Modellerin eğitimi sırasında veri kümesinden bağımsız bir şekilde yüksek başarı elde etmek için 5 kat çapraz doğrulama ve ızgara arama yöntemi kullanılmıştır. Modeller, eğitildikten sonra daha önce görmediği test verileriyle test edilip performans değerleri ölçülmüştür. Performans ölçütü olarak R-kare, ortalama mutlak hata ve ortalama karesel hataların karekökü metrikleri kullanılmıştır. Modellerin performans değerleri göz önüne alındığında birbirlerine yakın sonuçlar elde ettiği görülmekle birlikte derin öğrenme ve destek vektör regresyonu modelleri polinomal regresyon modeline göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.

Abstract:
In recent years, artificial intelligence has taken place in almost every sector, but its importance is gradually increasing. Developing technologies and increasing amount of data have made artificial intelligence inevitable in all sectors. In this study, deep learning, polynomial regression and support vector regression models from artificial intelligence methods were created, and the crypto currency bitcoin, which has entered our lives recently and is now known by a large part of the society, is selected from 2.072 data points between 01.03.2017 and 01.10.2022. trained and tested on the resulting dataset. The dataset consists of bitcoin's daily close, high, low, open, volume and market cap attributes. The models tried to predict the closing price of the target attribute, bitcoin, using the attributes in the dataset. During the training of the models, 5-fold cross validation and grid search method were used to achieve high success regardless of the data set. After the models were trained, they were tested with test data that they had not seen before and their performance values were measured. R-square, mean absolute error, and root mean square error metrics were used as performance measures. Considering the performance values of the models, it is seen that the results are close to each other, but it has been determined that the deep learning and support vector regression models are more successful than the polynomial regression model.