Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11499/52024
Title: Kripto Para Fiyatlarının LSTM Ve GRU Modelleri İle Tahmini
Authors: Demirci, Esranur
Karaatlı, Meltem
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.
URI: https://hdl.handle.net/11499/52024
https://doi.org/10.30798/makuiibf.1035314
https://search.trdizin.gov.tr/yayin/detay/1190754
ISSN: 2149-1658
Appears in Collections:İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Koleksiyonu
TR Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection

Files in This Item:
File SizeFormat 
document - 2024-04-05T142151.409.pdf707.03 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record



CORE Recommender

Page view(s)

160
checked on Aug 24, 2024

Download(s)

18
checked on Aug 24, 2024

Google ScholarTM

Check




Altmetric


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.