Kripto Para Fiyatlarının Klasik ve Yapay Sinir Ağı Modelleri ile Tahmini
Öz
Günümüzde kripto para birimlerinin önemi gittikçe artmaktadır. Kripto para birimleri sanal oyun platformlarında kullanılırken, şu an pek çok kurum ve kuruluş tarafından ödeme aracı olarak kullanılmaktadır. Güvenlik risklerine karşı blockchain (Blok Zinciri) adı verilen algoritması ile üretimi sağlanmaktadır. Kripto para fiyatlarının doğru olarak tahmin edilmesi yatırımcı ve karar vericiler açısından büyük önem taşımaktadır. Bu çalışma kapsamında en çok kullanılan dört kripto para birimine (Bitcoin, Ethereum, Ripple, Litecoin) ait fiyat değerleri tahmin edilmiştir. Çoklu kırılma testinden yararlanılarak her seriye ait kırılmalar belirlenerek analiz genişletilmiştir. Ele alınan sanal para değerlerini doğru bir şekilde tahmin etmek amacıyla hem klasik zaman serisi modellerinden hem de üç farklı tür yapay sinir ağı modelinden faydalanılmıştır. Ayrıca elde edilen tahminler üzerinde basit birleştirilme teknikleri uygulanmıştır. Rassal yürüyüşün egemen olduğu bu seriler arasından, özellikle işlem hacmi ve bilinilirliği en fazla olan Bitcoin sanal parasında rassal yürüyüş modelinden daha iyi sonuçlar elde edildiği gözlemlenmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Alessandretti, L., ElBahrawy, A., Aiello, L. M., & Baronchelli, A. (2018). Anticipating cryptocurrency prices using machine learning. Complexity, 2018.
- Almeida, J., Tata, S., Moser, A., & Smit, V. (2015). Bitcoin prediciton using ANN. Neural networks, 1-12.
- Andrews, D. W. (1993). Tests for parameter instability and structural change with unknown change point. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 61(4),821-856.
- Andrews, D. W., & Ploberger, W. (1994). Optimal tests when a nuisance parameter is present only under the alternative. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 62(6), 1383-1414.
- Aras, S., & Gülay, E. (2017). A new consensus between the mean and median combination methods to improve forecasting accuracy. Serbian Journal of Management, 12(2), 217-236.
- Aras, S., & Kocakoç, İ. D. (2016). A new model selection strategy in time series forecasting with artificial neural networks: IHTS. Neurocomputing, 174, 974-987.
- Aras, S., Deveci Kocakoç, İ., & Polat, C. (2017). Comparative study on retail sales forecasting between single and combination methods. Journal of Business Economics and Management, 18(5), 803-832.
- Aras, S., Nguyen, A., White, A., & He, S. (2017). Comparing and Combining MLP and NEAT for Time Series Forecasting. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 46(2), 147-160.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Serkan Aras
*
0000-0002-6808-3979
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
31 Aralık 2019
Gönderilme Tarihi
29 Temmuz 2018
Kabul Tarihi
16 Eylül 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2019 Cilt: 10 Sayı: 20
Cited By
Kamu Politikası Analizi Açısından Türkiye’de Kripto Para Politikaları
Maliye Finans Yazıları
https://doi.org/10.33203/mfy.988168Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme Algoritmalarının Kripto Para Fiyat Tahmininde Karşılaştırmalı Analizi
Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications
https://doi.org/10.38016/jista.1228629