Kripto para fiyatlarının arıma ve yapay sinir ağı modelleri ile tahmini
[ X ]
Tarih
2024
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Kırıkkale Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Dünya dijitalleşirken, fiziksel paranın yanında dijital para ve kripto para kullanımı da hızla artmaktadır. Bu dijital paraların hem günlük işlemlerde hem de yatırım için tercih edilmesi, finansal piyasaların dinamiklerini büyük ölçüde değiştirmiştir. Dijital çağdaki yeniliklerle birlikte; kripto para piyasasının hızla büyümesi, değişkenlik göstermesi ve belirsizlikleri, yatırımcılar için önemli fırsatlar sunmanın yanı sıra bazı riskler de ortaya çıkarmaktadır. Bu nedenle; kripto para fiyatlarının doğru bir şekilde tahmin edilmesi, yatırım kararlarının daha güvenilir ve bilinçli bir şekilde alınabilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Bununla birlikte; yatırımcıların daha bilinçli ve sağlıklı yatırım yapmalarını sağlamak amacıyla, kripto para fiyat tahminine yönelik modelleme çalışmalarının geliştirilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada öncelikle kripto para ve temel kripto para birimlerinden olan Bitcoin ve Ethereum hakkında kısaca bilgiler verilerek bu kripto para birimleri için yapılacak zamana bağlı tahminler için geleneksel tahmin yöntemi olan Otoregresif Bütünleşik Hareketli Ortalama (ARIMA) ve son yıllarda tahmin yöntemleri arasında giderek popülerlik kazanan Yapay Sinir Ağları (YSA) ile modeller kurulmuştur. Elde edilen modeller karşılaştırıldığında incelenen yıllara göre tahmin performansları değişkenlik göstermekle birlikte; YSA yönteminin tahmin performansının ARIMA modeline göre daha tercih edilebilir olduğu belirlenmiştir. Elde edilen tahmin modelleri, kripto para piyasasındaki fiyat hareketlerinin daha iyi anlaşılması ve bu alanda etkili yatırım kararları alınabilmesi için önemli bulgular sunmanın yanı sıra kripto para piyasasının geleceği ve yatırımcılar için potansiyel stratejiler geliştirmede önemli olmaktadır.
As the world becomes increasingly digital, the use of digital currency and cryptocurrency is rapidly growing alongside physical money. The preference for these digital currencies in both daily transactions and investments has significantly altered the dynamics of financial markets. With the innovations of the digital age, the rapid growth, volatility, and uncertainties of the cryptocurrency market present significant opportunities for investors but also pose certain risks. Therefore, accurately predicting cryptocurrency prices is critically important for making more reliable and informed investment decisions. In this context, developing modeling studies aimed at forecasting cryptocurrency prices is crucial to help investors make more informed and sound investment choices. In this study, brief information is provided about cryptocurrencies, focusing on major ones like Bitcoin and Ethereum. For these cryptocurrencies, time-based predictions are made using the traditional forecasting method, ARIMA, and the increasingly popular Artificial Neural Networks models. When the obtained models are compared, their prediction performances vary depending on the years examined; It has been determined that the prediction performance of the ANN method is more preferable than the ARIMA model. The resulting prediction models are important in providing important findings for a better understanding of price movements in the cryptocurrency market and making effective investment decisions in this field, as well as developing potential strategies for the future of the cryptocurrency market and investors.
As the world becomes increasingly digital, the use of digital currency and cryptocurrency is rapidly growing alongside physical money. The preference for these digital currencies in both daily transactions and investments has significantly altered the dynamics of financial markets. With the innovations of the digital age, the rapid growth, volatility, and uncertainties of the cryptocurrency market present significant opportunities for investors but also pose certain risks. Therefore, accurately predicting cryptocurrency prices is critically important for making more reliable and informed investment decisions. In this context, developing modeling studies aimed at forecasting cryptocurrency prices is crucial to help investors make more informed and sound investment choices. In this study, brief information is provided about cryptocurrencies, focusing on major ones like Bitcoin and Ethereum. For these cryptocurrencies, time-based predictions are made using the traditional forecasting method, ARIMA, and the increasingly popular Artificial Neural Networks models. When the obtained models are compared, their prediction performances vary depending on the years examined; It has been determined that the prediction performance of the ANN method is more preferable than the ARIMA model. The resulting prediction models are important in providing important findings for a better understanding of price movements in the cryptocurrency market and making effective investment decisions in this field, as well as developing potential strategies for the future of the cryptocurrency market and investors.
Açıklama
Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik Ana Bilim Dalı, İstatistik Bilim Dalı
Anahtar Kelimeler
İstatistik, Statistics
