DERİN ÖĞRENME VE EKONOMETRİK MODEL İLE BİTCOİN FİYAT TAHMİNİ: LSTM ve ARIMA

Authors : Yasin Büyükkör

Pages : 978-993

Doi:10.18493/kmusekad.1459230

View : 60 | Download : 119

Publication Date : 2024-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Dünyada en çok rağbet gören kripto para birimi olması nedeniyle Bitcoin (BTC), yatırımcılar ve araştırmacılar için son yıllarda dikkat çekici hale gelmiştir. Merkezi bir para birimi olmaması ve spekülasyonlara açık olması BTC fiyatında yüksek oynaklığa sebep olmaktadır. BTC fiyatının oynaklığının dikkate alınarak tahminlenmesi özellikle yatırımcılar için büyük önem taşımaktadır. Son yıllarda Makine Öğrenmesi (ML) yöntemlerinin gelişmesiyle birlikte birçok finansal alanda olduğu gibi kripto paraların fiyat tahminlemesinde sıklıkla ML yöntemlerine başvurulmaktadır. ML yöntemleri geleneksel ekonometrik yöntemlerin aksine veri setinde meydana gelen dalgalanmaları herhangi bir varsayıma ihtiyaç duymadan dikkate almakta ve çoğu zaman daha iyi sonuçlar vermektedirler. Bu çalışmada, 01.01.2018 ile 21.12.2023 tarihleri arasında BTC fiyatı geleneksel ekonometrik yöntem olan ARIMA ile ML yöntemi olan LSTM kullanılarak tahminlenmeye çalışılmıştır. Yöntemler karşılaştırılırken performans kriterleri olarak RMSE, MAE ve MAPE kriterleri kullanılmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre LSTM yöntemi en düşük RMSE ve MAPE değerlerine sahip olmuştur.
Keywords : Bitcoin, Derin Öğrenme, Makine Öğrenmesi, Uzun Kısa Hafızalı Bellek, Finansal Zaman Serileri