Bitcoin Fiyat Değişimlerinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Tahmin Edilmesi

Yazarlar

  • Serkan Nas Tarsus Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Tarsus, Türkiye
  • Ayşe Ergin Ünal Tarsus Üniversitesi, Uygulamalı Bilimler Fakültesi, Tarsus, Türkiye

DOI:

https://doi.org/10.20491/isarder.2023.1735

Anahtar Kelimeler:

Kripto Varlık- Blok zinciri Teknolojisi

Özet

Amaç – Bitcoin başta olmak üzere kripto varlık fiyatlarında meydana gelen hızlı değişimler gerek finansal yatırımcı gerekse medya tarafından ilgi görmektedir. Buna bağlı olarak kar elde etmek amacı başta olmak üzere pek çok farklı motivasyonla birçok araştırmacı ve finansal aktör, Bitcoin fiyatını etkileyen çeşitli faktörleri belirlemeye çalışmaktadır. Bitcoin fiyat hareketlerini etkilediği düşünülen Fed faiz oranı, altın ve Bitcoin’in farklı fiyat göstergeleri gibi öznitelikler üzerine detaylandırılan bir inceleme yürütülmektedir. Bu bağlamda fiyatları tahmin etmek için kullanılan çeşitli makine öğrenme algoritmaları üzerinde sistematik bir analiz yapılmaktadır. Yöntem – Farklı dört makine öğrenme modeli kullanılmış olup farklı tahmin hata oranları elde edilmiş ve her birinin çalışmada kullanılabileceği görülmüştür. Bulgular – Bitcoin veri seti için önerilen en iyi tahmin performansının sırasıyla Tesadüfi Ağaç (RF) %96,38, Karar Ağacı (DT) %96,28, Doğrusal Regresyon 95,06 ve Stokastik Gradient Descent (SGD) Doğrusal Regresyon %93,91 şeklinde olduğunu göstermektedir. Bitcoin fiyat değişimlerinin Fed faiz oranı ve altından ziyade kendi fiyat değişimlerinden daha yüksek oranda etkilendiği diğer sonuçlar arasında yer almaktadır. Tartışma – Tahmin modellemesinde en iyi sonuçları veren iki algoritmaya bakıldığında, gün içi en yüksek fiyatın son derece etkili olduğu söylenebilmektedir. En düşük fiyat ise ikinci derece en etkili özniteliktir. Söz konusu sonuç, Bitcoin’in en çok kendi fiyat dalgalanmalarından etkilendiğini göstermektedir.

İndir

Yayınlanmış

30-12-2023

Nasıl Atıf Yapılır

Nas, S., & Ergin Ünal, A. (2023). Bitcoin Fiyat Değişimlerinin Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Tahmin Edilmesi. İşletme Araştırmaları Dergisi, 15(4), 2597–2608. https://doi.org/10.20491/isarder.2023.1735

Sayı

Bölüm

Makaleler