Yapay zeka yöntemleriyle kripto para fiyat tahmini

Son yıllarda yapay zeka hemen hemen her sektörde yer almakla birlikte önemi giderek artmaktadır. Gelişen teknolojiler ve artan veri miktarı, yapay zekayı bütün sektörlerde kaçınılmaz hale getirmiştir. Bu çalışmada yapay zeka yöntemlerinden derin öğrenme, polinomal regresyon ve destek vektör regresyonu modelleri oluşturularak hayatımıza yakın bir zaman önce giren ve şu an toplumun büyük bir kesimi tarafından bilinen kripto para birimi bitcoin'in 01.03.2017 – 01.10.2022 tarihleri arasındaki 2.072 adet veri noktasından oluşan veri kümesi üzerinde eğitilip test edilmiştir. Veri kümesi bitcoin'in günlük kapanış, en yüksek, en düşük, açılış, hacim ve piyasa değeri niteliklerinden oluşmaktadır. Modeller, veri kümesindeki öznitelikleri kullanarak hedef nitelik olan bitcoin'in kapanış fiyatını tahmin etmeye çalışmıştır. Modellerin eğitimi sırasında veri kümesinden bağımsız bir şekilde yüksek başarı elde etmek için 5 kat çapraz doğrulama ve ızgara arama yöntemi kullanılmıştır. Modeller, eğitildikten sonra daha önce görmediği test verileriyle test edilip performans değerleri ölçülmüştür. Performans ölçütü olarak R-kare, ortalama mutlak hata ve ortalama karesel hataların karekökü metrikleri kullanılmıştır. Modellerin performans değerleri göz önüne alındığında birbirlerine yakın sonuçlar elde ettiği görülmekle birlikte derin öğrenme ve destek vektör regresyonu modelleri polinomal regresyon modeline göre daha başarılı olduğu tespit edilmiştir.