Finansal yatırım piyasalarında fiyat tahminleme: Kripto para piyasasında yapay sinir ağları uygulaması

Abstract

Günümüzde bireylerin daha yüksek kazanç ve refah amacıyla finansal yatırım piyasalarına yöneldiği bilinmektedir. Bu piyasalar, sermaye sahibi kişi ve kuruluşların çeşitli ürünleri alıp sattığı yerler olarak tanımlanmaktadır. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, yatırımcılar için bilgiye erişim kolaylaşmış ve piyasalara olan ilgi artmıştır. Ancak yoğun veri akışı, özellikle yeni yatırımcılar için kafa karıştırıcı olabilmektedir. Bu karışıklığın önüne geçebilmek için yatırım karar sürecinin iyi anlaşılması gerekmektedir. Yatırım karar süreci, sermaye temini, veri toplama, değerlendirme ve karar uygulama aşamalarından oluşmaktadır. Bu doğrultuda, yatırımcıların doğru karar verebilmeleri için temel ve teknik analiz yöntemlerini kullanmaları önem taşımaktadır. Temel analiz, bir varlığın içsel değerini belirlemeye çalışırken, teknik analiz geçmiş fiyat hareketlerini inceleyerek birtakım teknik indikatörler yardımıyla geleceği tahmin etmek amacıyla kullanılmaktadır. Son yıllarda, bu analiz yöntemlerinin yetersiz kaldığı anlaşıldıkça yapay zekâ ve özellikle yapay sinir ağları piyasa analizlerinde ve kapanış fiyatlarının tahminlenmesinde kullanılmaya başlanmıştır. İnsan beyninin çalışma biçiminden esinlenerek oluşturulmuş, karmaşık ilişkileri tespit etme yeteneğine sahip olan bu teknolojiler, büyük veri setlerini işleyerek daha tutarlı ve gerçeğe yakın tahminler yapma imkânı sunmaktadır. Bu çalışmada da finansal yatırım araçlarının yapay sinir ağları ile tahminlenmesi amaçlanmış, yatırım aracı olarak ise son dönemde popülerliği daha da artan kripto para piyasaları tercih edilmiştir. Çalışmada kripto para piyasalarında işlem hacmi en yüksek olan para birimleri BitCoin, Ethereum ve LiteCoin kullanılmış, çalışmanın veri seti ise her bir kripto para birimi için 15'er, 30'ar ve 60'ar dakikalık periyotlardaki kapanış fiyatları ile SMA, EMA, RSI, MACD ve BBand indikatör değerleri kullanılarak hazırlanmıştır. Kurulan ağ modeli eğitilip test edildikten sonra, 01 Ocak – 31 Aralık 2022 yılı kapanış verileri girdi olarak modele eklenmiş ve modelin 2023 kapanış verilerini tahminlemesi beklenmiştir. Yapılan tahminleme sonucunda her bir veri setinin hata farkı ortalama yüzdesi (MAPE) değeri hesaplanmıştır. BTC15 için 0.0088, BTC30 için 0.0021, BTC60 için 0.0375, ETH15 için 0.000030205, ETH30 için 0.00022303, ETH60 için 0.00020702, LTC15 için 0.00070347, LTC30 için 0.0053 ve LTC60 için 0.00063393 şeklinde bulunan MAPE değerleri modelin ne kadar tutarlı tahminlemeler yaptığını ortaya koymuştur. Ayrıca tahminlenen ve gerçekleşen verilerin yer aldığı grafik de neredeyse birbiriyle tamamen örtüşmüştür. Bu sonuçlar yapay sinir ağı modellerinin kripto para piyasalarında tahminleme için kullanılabileceğini kanıtlamaktadır. Çalışmanın ayrıca; daha ileriki safhada, bu modellerin yardımıyla düzenli gelen veriyi işledikçe nihai kullanıcıya al-sat sinyali gönderebilecek bir robot uygulamanın geliştirilmesi için de bir kılavuz niteliği taşıyacağı da düşünülmektedir.