Yapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmalarının kripto para fiyat tahmininde karşılaştırmalı analizi

Günümüzün gelişen teknolojisi ile internet üzerinden yapılan işlemlerde artış olmuştur. Bunun bir neticesi olarak verilerde artış olduğu gözlemlenmiştir. Verilerde meydana gelen bu artış ile birçok firma verilerin güvenli bir şekilde saklanması, paylaşılması, kontrolünün sağlaması, yönetilmesine yönelik teknoloji arayışına girmektedir. Güncel teknolojilerden biri de blok zinciri (Blockchain) yapısıdır. Blok zinciri yapısı, dağıtık yapıda bir veri tabanı olup bloklardan oluşmakta olan şifrelenmiş iş takibi sağlamaktadır. Daha şeffaf yapıda olması, hiçbir işlemin değiştirilememesi, yüksek güvenlik yapısı, merkezi yapıda olmaması tercih sebeplerinden olmuştur. Blok zinciri yapısı birçok alanda kullanılabilecek bir teknoloji olup günümüzde en popüler kullanım alanı kripto paralar üzerinde olmaktadır. Değişen teknolojiler ile kripto paralar önemli yatırım araçlarından olup finansal piyasalarda önemli hacme sahip olmuştur. Kripto paralarda işlem sayısının her geçen gün arttığı gözükmekte olup kripto para fiyatlarında meydana gelen artış ve alt kripto paralarda hızlı yükselişler, alt kripto paralara olan talebi arttırmıştır. Bu çalışmada önemli alt kripto para birimlerinden biri olan Polkadot kripto para birimi üzerinde tahminleme işlemi yapılması amaçlanmıştır. Yapılan çalışmada 20.08.2020 - 27.02.2023 tarihleri arasındaki veriler kullanılmış olup, bu verilere göre çıktı değer olarak günlük ortalama Polkadot değerlerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Girdi değerleri için oluşturulan kümeler iki farklı şekilde oluşturulmuştur. İlk girdi değerlerinde; Polkadot YouTube arama sayısı, Polkadot Google sayısı ve Polkadot hacmi kullanılmıştır. İkinci girdi değerlerinde ise ilk girdi değerlerinden farklı olarak alt kripto paraların lideri Ethereum eklenmiştir. Böylece kurucusu aynı kişi olan Polkadot ve Ethereum kripto para birimlerinin birbirine olan etkisi, daha net bir ifade ile Polkadot para birimi üzerinde Ethereum para biriminin etkisini tespit etme imkânı sağlanmıştır. İki farklı girdi yapısından oluşan bu çalışmada Polkadot para birimi günlük ortalama değerlerinin tahminlenebilmesi için yapay sinir ağlarında çok katmanlı algılayıcılar ile derin öğrenme yöntemlerinden olan uzun kısa süreli bellek yapısı kullanılarak tahminleme çalışması yapılmıştır. Çıkan sonuçlara bakıldığında 0.93 korelasyon katsayısı ile yapay sinir ağlarında 4 girdi kümesinden oluşan değerlerin daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Yapılan çalışma ile farklı girdi kümeleri, farklı algoritmalar karşılaştırılarak çıktı değerlerine nasıl etkisi olduğu incelenmiştir.