Kripto para birimleri, 2009 yılında ortaya çıkmalarından bu yana oldukça popüler hale gelmiştir. Özellikle Bitcoin'in 3 Ocak 2009'da piyasaya sürülmesinden sonra, diğer kripto para birimlerinin piyasaya çıkışı hız kazanmıştır. Bu popülerlik artışının ardından, kripto para birimlerinin tahmini önemli bir konu haline gelmiştir. Bu çalışmanın ana amacı, Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) ve Binance (BNB) kripto para getirilerini öngörmek için geleneksel zaman serisi yöntemlerinden olan ARIMA-GARCH ile birlikte LSTM (Long Short-Term Memory) derin öğrenme yaklaşımını kullanarak elde edilen tahmin performanslarını karşılaştırmaktır. Bu çerçevede, çalışma literatüre yeni bir katkı sunmayı amaçlamaktadır. Her bir kripto para birimi için farklı zaman aralıklarında günlük veriler kullanılmış ve bu veriler %90 eğitim ve %10 test verisi olarak bölünmüştür. Çalışmada, yöntemler RMSE ve MSE değerlendirme kriterleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Genel olarak, BTC serisinde ARIMA-GARCH yöntemi eğitim verisinde daha iyi sonuçlar gösterirken, test verisi için LSTM yöntemi daha etkili olmuştur. BNB serisinde ise hem eğitim hem de test verisi için LSTM yöntemi daha üstün performans sergilemiştir. ETH serisinde ise her iki veri seti için ARIMA-GARCH yöntemi daha iyi sonuçlar ortaya koymaktadır. Bu çalışma, finansal veri tahmininde her iki yöntemin de önemli bir performans sergileyebildiğini vurgulamaktadır.
Cryptocurrencies have become increasingly popular since their emergence in 2009. Particularly after the release of Bitcoin on January 3, 2009, the introduction of other cryptocurrencies gained momentum. Following this surge in popularity, the prediction of cryptocurrency returns has become a significant topic. The main objective of this study is to compare the forecast performances obtained using traditional time series methods, specifically ARIMA-GARCH, and the Long Short-Term Memory (LSTM) deep learning approach to predict returns for Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), and Binance (BNB) cryptocurrencies. In this context, the study aims to contribute novel insights to the existing literature. Daily data for each cryptocurrency from different time intervals were utilized, with the dataset being divided into 90% training and 10% testing data. The methods were compared using evaluation criteria such as RMSE and MSE. Overall, for the BTC series, the ARIMA-GARCH method demonstrated superior results in the training data, while the LSTM method proved to be more effective for the testing data. In the case of the BNB series, LSTM outperformed in both training and testing datasets. For the ETH series, the ARIMA-GARCH method yielded better results for both datasets. This study emphasizes that both methods can exhibit significant performance in predicting financial data.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Uluslararası Finans |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Erken Görünüm Tarihi | 31 Mart 2024 |
Yayımlanma Tarihi | 31 Mart 2024 |
Gönderilme Tarihi | 25 Ekim 2023 |
Kabul Tarihi | 21 Şubat 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 Cilt: 9 Sayı: 1 |