Affiliation:
1. SAKARYA ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ
Abstract
Teknolojinin gelişmesiyle birlikte kripto para borsaları insanların daha fazla gelir elde etmek amacıyla kullandığı borsalardan biri olmuştur. Borsalarda alım-satım işlemleri yapılırken teknik ve temel analiz yöntemleri kullanılmaktadır. Teknik analiz, geçmiş verilerden yola çıkarak gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin etme işlemidir. Teknik analiz yapılırken çok büyük verilerle karşılaşılınca verilerin analizi zorlaşmakta ve teknik analiz sonucu elde edilecek verilerin hatalı olma ihtimali artmaktadır. Bu durum sonucunda büyük verileri doğru analiz edemeyen yatırımcıların büyük zararlara uğrama ihtimali artmaktadır. Kripto para tahmini hem yatırımcılara doğru karar almak için hem de bilimsel alanda uygulamalara açık olduğu için değerlidir. Bu sebeple bu çalışmada, kripto para hareketliliği en yüksek olan kripto paralar arasından 3 adet kripto para seçilerek fiyat tahmini çalışması yapılmıştır. Seçilen kripto paralar; Bitcoin, Ethereum ve Cardano’dur. Verilerin büyük olması sebebiyle ve karar etkenlerinin analizi açısından Yapay Sinir Ağları ve Regresyon Analizi yöntemleri ile bu kripto paraların açılış, kapanış, gün içindeki en küçük ve en büyük değerleri kullanılarak bir sonraki günün kapanış değeri tahmin edilmiştir. Sonrasında tahmini değerlerle gerçek değerler arasında karşılaştırma yapılmıştır. Çalışma sonucunda Yapay Sinir Ağları ile yapılan tahmin çalışmasının Regresyon Analizi ile yapılan tahmin çalışmasından daha başarılı performans sergilediği gözlemlenmiştir.
Publisher
Journal of Industrial Engineering
Reference28 articles.
1. Amjad, M., & Shah, D. (2017). Trading Bitcoin and Online Time Series Prediction. Proceedings of the Time Series Workshop.
2. Arena, P., Fortuna, L., Muscato, G., & Xibilia, M. G. (1998). In Neural Networks in Multidimensional Domains:Fundamentals and New Trends in Modelling and Control (pp. 3-4). Springer.
3. Asilkan, Ö., & Irmak, S. (2009). Kalite kontrol problemlerinin çözümünde yapay sinir ağlarının kullanımı. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 375-390.
4. Buğan, M. F. (2021). Bitcoin ve Altcoin Kripto Para Piyasalarında Finansal Balonlar. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 165-180.
5. Catania, L., & Grassi, S. (2018). Predicting the Volatility of Cryptocurrency Time–Series. CAMP Working Paper Series.
Cited by
2 articles.
订阅此论文施引文献
订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献