DBSCAN Algoritması Kullanarak Bitcoin Fiyatlarında Anormallik Tespiti
Anomaly Detection in Bitcoin Prices using DBSCAN Algorithm
Yazar: Dokuz, Ahmet Şakir; Çelik, Mete; Ecemiş, Alper
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Bitcoin price,Blockchain,Data mining,Anomaly detection,DBSCAN Algorithm,statistical approach ; Bitcoin fiyatı,Blokzincir,Veri madenciliği,Anormallik tespiti,DBSCAN algoritması,İstatistiksel yöntem

Blokzincir, bitcoin dijital para biriminin de alt yapısını oluşturan yeni bir teknolojidir. Popüler ve yaygın yatırımlar sayesinde günlük gerçekleştirilen bitcoin işlem sayısı gün geçtikçe artmaktadır. Bitcoin verisi her geçen gün artmakta ve dolayısıyla artan büyük bitcoin verisinin analizi ve madenciliği için yeni veri madenciliği yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Buna ek olarak, Bitcoin fiyatındaki dalgalanmalar ve anormal fiyat değişimleri ve bu değişimlerdeki anormalliklerin keşfi ekonomistler için büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, 2012-2019 yıllarına ait 8 yıllık bitcoin fiyat veri kümesi kullanılarak bitcoin fiyat farkı ve bitcoin fiyatı yüzdesel farkı olmak üzere iki farklı veri kümesi oluşturulup, anormallik tespiti gerçekleştirilmiştir. Öncelikle veri kümesi ön işlem aşamasından geçirilerek gereksiz sütunlar çıkarılmıştır ve daha sonra günlük fiyat farkları kullanılarak veri setleri oluşturulup,  DBSCAN algoritması ile anormallik tespiti yapılmıştır. Ayrıca bu çalışmada DBSCAN aloritmasının sonuçları istatistiksel yöntemin sonuçları ile karşılaştırılıp, tartışılmıştır. Sonuçlar incelendiğinde, DBSCAN algoritması ve istatistiksel metodun bitcoin fiyatlarındaki anormallikleri her iki veri kümesinde de başarıyla tespit edebildiği görülmüştür. Bununla birlikte DBSCAN algoritması normal günlük fiyat değişimlerine yakın olan anormak fiyat değişimlerini de keşfedebildiği için istatistiksel metottan daha iyi performans göstermiştir.  Ayrıca, bu çalışmada bitcoin fiyat farkı veri kümesi ve bitcoin fiyatı yüzdesel farlı veri kümesi karşılaştırılmış ve her bir veri kümesi için olan sonuçlar ve sebepleri tartışılmıştır.NOT: Makalenin düzeltilmiş haline Alper Ecemis - Düzeltme ulaşabilirsiniz.

Blockchain is an emerging technology which is also behind the Bitcoin digital money. Daily bitcoin transactions are increasing due to the popular and widespread investments. The increase of Bitcoin related datasets and this increased big dataset requires novel approaches and methods to analyze using data mining techniques. In addition, fluctuations and anomalies in the bitcoin prices could mean a great deal to economists and discovering anomalies in bitcoin prices is important. In this study, anomaly detection in Bitcoin prices is performed based on the change of Bitcoin price difference and the change of Bitcoin price difference in percentage with respect to previous day using 8-years of Bitcoin price dataset of the period of 2012-2019. First, the dataset is pre-processed and unnecessary columns are deleted. Then, 2 different datasets are created by using daily bitcoin prices, i.e. bitcoin price difference dataset and bitcoin price difference in percentage dataset. After that, for detecting anomalous price changes, DBSCAN algorithm and statistical method are used, and the performance of the algorithms are evaluated. The results show that the DBSCAN algorithm and statistical method successfully detects anomalies in bitcoin prices for both of the datasets. However, the DBSCAN algorithm performs better than the statistical method which could detect anomalies even they are close to the normal daily price changes. Also, in this study, bitcoin price difference dataset and bitcoin price difference in percentage dataset are compared and the differences of the results for both datasets and their reasons are explained.NOT: Makalenin düzeltilmiş haline Alper Ecemis - Düzeltme ulaşabilirsiniz.