Kripto para piyasasındaki al sat sinyallerinde açıklanabilir yapay zeka kullanılması

Bu yüksek lisans tezi, kripto para piyasasındaki al-sat sinyallerinin tahmin edilmesi ve açıklanabilir yapay zekâ (AYZ) kullanımını araştırmaktadır. Çalışma kapsamında, kripto para birimlerinin fiyat hareketlerini tahmin etmek ve al-sat sinyalleri oluşturmak için makine ve derin öğrenme modelleri incelenmiştir. Bu amaç doğrultusunda Long Short Term Memory (LSTM) modeli kullanılmıştır. Deneyler sonucunda, LSTM modelinin yüksek doğrulukla gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin edebildiği belirlenmiştir. LSTM modelinin performansını daha da artırmak amacıyla hiperparametre optimizasyonu gerçekleştirilmiş ve sonuçlar iyileştirilmiştir. Optimizasyon sürecinin ardından, LSTM modeli en iyi sonuçları vermiştir. LSTM modelinin tahminlerinin daha anlaşılır hale getirilmesi ve modelin kararlarını açıklayabilmek için Yerel Yorumlanabilir Model-Agnostik Açıklamalar (LIME) yöntemi kullanılmıştır. LIME, modelin belirli tahminlerini açıklamak ve kullanıcıların modelin nasıl çalıştığını anlamalarını sağlamak için kullanılmıştır. Bu sayede, kripto para piyasasında al-sat sinyallerini daha etkili bir şekilde tahmin edebilmek ve karar süreçlerini şeffaflaştırmak için hem güçlü bir model hem de bu modelin kararlarını açıklayabilen bir yöntem geliştirilmiştir. Sonuç olarak, bu tez çalışması, kripto para piyasasında al-sat sinyallerinin tahmin edilmesinde açıklanabilir yapay zekânın etkili bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir. LSTM modeli ve LIME yöntemi kombinasyonu hem yüksek doğruluk oranı hem de model açıklanabilirliği açısından başarılı sonuçlar sunmuştur. Bu bulgular, yatırımcılara ve finansal analistlere, kripto para piyasasında daha bilinçli ve güvenilir al-sat kararları almaları için önemli bir katkı sağlamayı amaçlamaktadır.