Genetik ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kripto varlıklar için al-sat kararı veren model çalışması
A model study that makes trading decisions for crypto assets using genetic and machine learning algorithms
Yazar: BERNA YAMAN ŞAHİN
Danışman: PROF. DR. SEMA ULUTÜRK AKMAN
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ekonometri = Econometrics ; İstatistik = Statistics
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Makine öğrenmesi = Machine learning

Özet:
Analiz yöntemlerine yönelik istatistiksel metotların artması, araştırma alanındaki önemli bir gelişmedir. Bu gelişme, özellikle matematiksel ve istatistiksel yöntemlerin kullanımıyla verilerden anlamlı çıkarımlar yapabilen ve bu çıkarımları kullanarak tahminlerde bulunan makine öğrenmesi konusunda önemli bir ilerleme sağlamıştır. Makine öğrenmesi algoritmalarının geniş bir kullanım alanı bulunmakta olup, bu yöntem gün geçtikçe daha fazla kabul görmekte, kolay uygulanabilirliği ve etkili sonuçları ile öne çıkmaktadır.
Bu çalışma, kripto para piyasasında teknik analiz göstergelerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile entegre edilerek genetik algoritma ile optimize edilmesini incelemekte ve 24 saat açık olan kripto para piyasasında doğruluk oranı yüksek al ve sat sinyallerinin üretilmesini amaçlamaktadır. Çalışmada altı temel sınıflandırma algoritması (Yapay Sinir Ağları, Karar Ağacı, K-En Yakın Komşu, Lojistik Regresyon, Rastgele Orman ve Naive Bayes) sunulmuş ve performansları karşılaştırılmıştır. Bu bağlamda temel sınıflandırma algoritmalarının performansını artırmak amacıyla, genetik algoritma ile modeller önerilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, genetik algoritma kullanılarak yapılan işlemlerin, genetik algoritma kullanılmadan yapılan işlemlere göre daha iyi kârlılık sağladığı gözlemlenmiştir. Geliştirilen modelde Ethereum, Avax kripto para çiftlerinin daha iyi sonuç ürettiği, ancak Bitcoin, Ripple kripto para çiftlerinin daha iyi sonuç üretemediği sonucuna varılmıştır.

Abstract:
The increase in statistical methods for analysis is an important development in the field of research. Thisdevelopment has provided significant progress in machine learning, which can make meaningful inferences from data, especially with the use of mathematical and statistical methods, and make predictions using these inferences. Machine learning algorithms have a wide range of uses, and this method is becoming more accepted day by day and stands out with its easy applicability and effective results.
This study examines the optimization of technical analysis indicators in the cryptocurrency market with a genetic algorithm by integrating them with machine learning methods and aims to produce high-accuracy buy and sell signals in the 24-hour cryptocurrency market. Inthestudy, six basic classification algorithms (Artificial Neural Networks, Decision Tree, K-Nearest Neighbor, Logistic Regression, Random Forest and Naive Bayes) were presented and their performances were compared. In this context, in order to increase the performance of basic classification algorithms, models with genetic algorithm have been proposed and their performances have been compared. As a result, it has been observed that transactions made using genetic algorithm provide better profitability than transactions made without using genetic algorithm. In the developed model, it was concluded that Ethereum, Avax cryptocurrency pairs produced better results, but Bitcoin, Ripple crypto asset pairs did not produce better results.