Makine öğrenmesi teknikleri ile haber kaynakları kullanılarak kripto para-Bitcoin tahmini

Gelişen günümüz şartlarında teknolojinin ve internetin gelişimi, çeşitli bilimsel gelişmelerin ortaya çıkması, insanların yaşamında önemli yeri olan parayı da etkilemiştir. Para, dijital dünyada sanal para birimi olan Bitcoin için farklı bir birim olarak yerini almıştır. Günümüzde yaygın olarak bilinen sanal paralardan birisi olan Bitcoin' in herhangi bir kuruma, devlete bağlı olmaması, transferinin gerçek paralara göre masrafsız, kolay ve hızlı olması gün geçtikçe dünyanın her yerinde Bitcoin'e olan ilgiyi artırmaktadır. Tez çalışması kapsamında, makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak kripto para birimi olan Bitcoin'in fiyat tahmini incelenmektedir. Çalışma bununla birlikte, Bitcoin fiyat tahminine etki eden haber kaynaklarını, sosyal medya verilerini ve piyasa duyarlılığını göz önünde bulundurarak, bu unsurların makine öğrenmesi modelleri ile senkronizasyonunu ele almaktadır. https://www.kaggle.com internet sitesinden alınan 2021-2022 yılları arasındaki tweetler ve Yahoo Finance apisi ile alınan 2021-2022 yılları arasındaki Bitcoin açılış, kapanış, en yüksek değer, en düşük değer ve hacim değerleri ile iki yıllık veri setleri oluşturulmuştur. Python programlama dili ile makine öğrenmesinde tweetlerin duygu durumları doğal dil işleme aracı olan TextBlob kullanılarak değerlendirilmiş ve bu duygu durumları bitcoin fiyat giriş verileri ile birleştirilerek, makine öğrenmesi yöntemlerinden XGBoost, Rastgele Orman, LSTM ve Doğrusal Regresyon ile bir sonraki günün açılış fiyatı tahmin edilmiştir. MAPE= 0.052624 hata oranı oldukça düşük olduğu görülmüştür. R² = 0.999999, 1' e yakın bir değer bulunarak performans metriklerinde doğruluğunun yüksek olduğu bulunmuştur. Çalışma sonucunda Doğrusal Regresyon algoritmasının daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Veri setinde olmayan gerçek değerler ile test edilen uygulamanın gerçek değerlere yakın sonuçlar verdiği ortaya çıkmıştır.