Affiliation:
1. SAMSUN ÜNİVERSİTESİ
2. SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ
Abstract
Yakın geçmişte hayatımıza giren ve kısa zamanda finansal piyasalarda kendisine yer bulan kripto paralar, hem bir değişim aracı hem de bir yatırım aracı olarak kullanılmaktadır. Kripto paraların merkezi bir otoritenin kontrolünde olmaması bu araçların fiyatlarında dalgalanmaları beraberinde getirmiştir. Bu nedenle, akıllı bir tahmin modelinin geliştirilmesi, yatırım yapılacak finansal varlıkların seçimi ve yatırım kararlarının hayata geçirilmesi açısından oldukça önemlidir.
Derin öğrenme ve yapay zeka, yatırım yapılacak olan kripto para birimi ve diğer yatırım araçlarının seçiminde kullanılmaktadır. Tekrarlayan Sinir Ağı (RNN), Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Geçitli Yinelenen Birim (GRU) modeli gibi derin öğrenme modellerinin, kripto para birimi fiyat tahmininde geleneksel zaman serisi modellerinden daha iyi performans gösterdiği araştırmacılar tarafından kanıtlanmıştır. Bundan dolayı bu çalışmada, özel bir RNN yöntemi olan LSTM ve GRU’dan yararlanılarak, günümüzde piyasa değeri ve işlem hacmi en yüksek olan kripto paralardan Bitcoin, Ethereum ve Ripple’ın 30 günlük fiyat tahmininde bulunulmuştur. Araştırmanın sonucunda her iki modelde de en iyi tahmin sonucunu Bitcoin vermiştir. İkinci en iyi tahmin sonucu Ripple, sonrasında ise Ethereum için bulunmuştur. Kullanılan yöntemler karşılaştırıldığında ise MAPE performans ölçütüne göre en iyi tahmin sonucuna Bitcoin ve Ripple için GRU, Ethereum için ise LSTM modeli ile ulaşılmıştır.
Publisher
Mehmet Akif Ersoy Universitesi Iktisadi ve Idari Bilimler Fakultesi Dergisi
Subject
Organic Chemistry,Biochemistry
Reference56 articles.
1. Avrupa Merkez Bankası. (2020, Eylül). US Dollar (USD). Erişim adresi https://www.ecb.europa.eu/stats/policy_and_exchange_rates/euro_reference_exchange_rates/html/usd.xml
2. BtcTurk. (2013). Bitcoin (BTC) Nedir?. Erişim adresi https://www.btcturk.com/bilgi-platformu/bitcoin-btc-nedir/
3. Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. Erişim adresi https://github.com/ethereum/wiki/wiki/White-Paper
4. Cho, K., Van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., Bengio, Y. (2014). Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation. Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), Doha, Qatar, June 3.
5. Coin Medya. (2020). Ethereum Nedir?. Erişim adresi https://btc.coinmedya.com/ethereum-nedir.html
Cited by
1 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