Bitcoin fiyat hareketlerinin makine öğrenme algoritmaları ile tahmini
Forecasting bitcoin price movements with machine learning algorithms
Yazar: HULUSİ MEHMET TANRIKULU
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN PABUÇCU
Bayburt Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bitcoin = Bitcoin ; Blok zinciri sistemi = Blockchain system ; Fiyat hareketi = Price movement ; Kripto para birimi = Crypto currency ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sanal para = Virtual money

Özet:
Kripto para terimi her ne kadar finans dünyasına geçtiğimiz on yıl içerisinde girmiş olsa da başlangıç döneminde var olan güven kaygıları yenmiş ve bir ticaret ve yatırım aracı olarak piyasalarda yerini almıştır. Kripto para birimlerinin internet kaynaklı bir değer olması, arzının sınırlı olması, bir merkeze bağlı olmaması ve 7/24 anında finansal işlemlerin yapılabilmesi kripto paraları cazip bir yatırım aracı haline getirmektedir. Günümüzde bilinen binin üzerinde kripto para birimi vardır. Bu kripto para birimlerinin ilki ve en yaygın kullanılanı olan Bitcoin'dir.
Son günlerde fiyatlarındaki hareketlilikten dolayı medyada kendinden sıkça söz ettiren Bitcoin, sadece yatırım olmaktan çıkmış günlük ihtiyaçlarında karşılanabildiği genel bir değer haline gelmiştir. Bu çalışmada Blok Zincir, Kripto Para kavramlarına değinilerek, şimdiye kadar Bitcoin özelinde fiyat hareketlerinin tahminlerinde kullanılan makine öğrenme algoritmaları, tahmin için kullanılan analiz göstergeleri(indikatörler) ve geçmiş akademik çalışmalarda izlenen yöntemler ve verimlilik bulguları üzerine incelemeler yapılmıştır.
Yapılan incelemeler sonunda; makine öğrenme yöntemlerinin çok veri ve az veri ile performansların kıyaslanabilmesi adına geçtiğimiz 7 yıllık ve 1 yıllık Bitcoin hareketleri üzerine analizler yapılmıştır. Teknik indikatörlerle beraber günlük Tweet sayıları ve Google Arama Trendleri verisinin dahil edildiği veri setleri 7 farklı makine öğrenme yöntemi ile fiyat yönünün tespiti üzerine performans analizi yapılmıştır. Son olarak eğitilen makine öğrenme yöntemlerinin tahmin performansları yeni bir veri seti üzerinde ölçülmüştür. Bu performans analizleri ile, henüz uzun vadeli verisi oluşmamış yeni kripto paraların fiyat yönü tahmininde kullanılabilecek makine öğrenme yöntemlerinin belirlenmesinde yol gösterici olması hedeflenmiştir.

Abstract:
Although the term cryptocurrency has entered the financial world in the past decade, it has overcome the trust concerns that existed in the initial period and took its place in the markets as a trading and investment tool. The fact that cryptocurrencies are an internet-based value, has limited supply, ability to transactions 24/7 and not controlled by any authority makes it an attractive investment tool. There are over a thousand known cryptocurrencies today. The first and most widely used of these cryptocurrencies is Bitcoin. 
Bitcoin, which has been frequently mentioned in the media due to the volatility in its prices in recent days now become more than an investment tool that can be used for daily needs. In this study, by referring to the concepts of Blockchain and Cryptocurrency, will be examined machine learning algorithms used in Bitcoin-specific price movements forecasts, indicators used for forecasting analysis and methods followed in past academic studies and efficiency findings.
After the examinations, in order to compare the performance of machine learning methods with big and small data, analyzes have been made on Bitcoin movements for the past 7 years and 1 year. Performance analysis was conducted on the determination of the price direction with 7 different machine learning methods on the datasets that includes technical indicators, daily Tweet numbers and Google Trends data. Finally, the prediction performances of the trained machine learning methods were measured on a new data set. With these performance analyzes, it is aimed to guide the determination of machine learning methods that can be used in predicting the price direction of new cryptocurrencies that have not yet formed long-term data.