Kripto para değerlerinin yapay zekâ teknikleri ile tahmini
Forecasting of cryptocurrency prices using artificial intelligence techniques
Yazar: FURKAN ATLAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN PENÇE
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bitcoin, blok zinciri teknolojisi altyapısı üzerine kurulmuş olan en popüler kripto para birimidir. Mevcut şartlarda kripto para borsasının en büyük hacmine sahip olan Bitcoin'in gelecekteki değerinin ne olacağı oldukça merak edilen bir konudur.
          Bu çalışmada, Bitcoin/TL fiyatının Dolar/TL kuru ve tarih öznitelikleri ile değer tahmini yapılmıştır. Çalışmanın amacı, finans sektörü ve ticari işlemler ile yakından ilişkisi olan Bitcoin'in fiyat tahmininin gerçekleştirilerek hem kullanıcılara hem de yatırımcılara kısa ve orta vadede seçenekler sunarak, zamanında ve yerinde doğru  yatırım yapılmasına yardımcı olmaktır.
          Çalışmanın yapılmasında yapay sinir ağları (YSA), uyarlamalı sinirsel bulanık çıkarım sistemi (ANFIS), eğri uydurma ve uzun kısa süreli bellek (LSTM) yapay zekâ yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada birden fazla yapay zekâ ve derin öğrenme yönteminin kullanılmasının sebebi, özellikle görüntü işlemede çok yüksek performans değerlerine ve başarı oranlarına sahip olan derin öğrenmenin finansal verilerin analizinde başarı oranının analiz edilmek istenmesi ve kullanılan yöntemlerin performanslarının kıyaslanmasıdır.
           Çalışmada kullanılan BTC/TL verileri Koineks şirketine ait web adresinden çekilip, Dolar/TL verileri ise Türkiye Cumhuriyeti Merkez Bankası'nın yayınladığı kur fiyatlarının günlük açılış değerleri baz alınarak oluşturulmuştur. Tarih özniteliği ardışık nümerik sayılar olarak başlangıç ve bitiş tarihleri dikkate alınarak oluşturulmuş olup, 08.12.2016 ve 08.12.2018 yılları arasını kapsamaktadır. 
	Yapılan analizler neticesinde, kullanılan yöntemler içerisinde özellikle eğri uydurma ve ANFIS'in Bitcoin/TL fiyat tahminindeki sonuçları oldukça anlamlı ve başarılı olarak değerlendirilmiştir. Deneysel çalışmalar sonucunda en iyi parametre ve zaman aralıklarında belirlenen algoritmalar ile gerçek zamanlı olarak diğer kripto para birimlerine ait değer tahmini de web ortamında yapılabilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Kripto Para, Bitcoin, Yapay Zekâ, Derin Öğrenme, BTC Fiyat Tahmini, LSTM, ANFIS, Eğri Uydurma, YSA

Abstract:
Bitcoin is the most popular cryptocurrency unit built on the block chain technology infrastructure. Under current circumstances, the future value of Bitcoin, which has the largest volume of the cryptocurrency market, is highly curious.
In this study, the value of Bitcoin / TL price is predicted by using the dollar / TL rate and date attributes. The aim of the study is to provide a short and medium term options for both the users and the investors, by helping to make an accurate and timely investment in the price forecasting of Bitcoin, which is closely related to the financial sector and commercial transactions.
Artificial intelligence methods such as artificial neural network (ANN), adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS), curve fitting and long short-term memory (LSTM) are used in the study. The reason of using multiple artificial intelligence and deep learning method in the study is to analyze the success rate of analysis of financial data of deep learning which has very high performance values and success rates especially in image processing and to compare the performance of the methods used.
This study uses the data drawn from the web address of Koineks companies for getting BTC price and USD/TRY exchange rate are provided by the daily opening price value of the Central Bank of the Republic of Turkey. The date feature is based on the start and end dates as consecutive numerical numbers and covers the period between 08.12.2016 and 08.12.2018.
As a result of the analyzes, the Bitcoin/TL price forecasting is evaluated as significant and successful by using the curve fitting and ANFIS methods. As a result of experimental studies, it is able to forecast the rate of other cryptocurrencies in real time on the web with the algorithms determined within the best parameters and time intervals.
Keywords: Cryptocurrency, Bitcoin, Artificial Intelligent, Deep Learning, BTC Price Estimation, LSTM, ANFIS, Curve Fitting, ANN