MAKİNE ÖĞRENME YÖNTEMLERİYLE BİTCOİN FİYAT ANALİZİ

Abstract

Blokzinciri ilk olarak Satoshi Nakamotu'nun "Bitcoin: Eşler Arası Elektronik Para Sistemi" adlı makalesiyle 2008 yılında tanıtıldı. Bitcoin, dijital bir ortamda, merkezi bir organizasyon veya banka ile ilişkili olmayan bir sanal para birimidir. Blokzinciri bitcoin'in temelini oluşturan teknolojidir. Blokzinciri ve bitcoin aynı kavramlar değildir bitcoin bir sanal para, blokzinciri ise sanal parayı bir yerden bir yere aktarmak için geliştiren teknolojinin ismidir. Blokzinciri bir merkezi kurumun kullanılmasını gerektirmeyen dağıtık kayıt yönetim sistemi olarak da tanımlanabilir. Merkezi olmayan bu yapısı sayesinde, blokzinciri geleneksel dağıtık ve merkezi veri tabanlarından daha güvenilir bir yapıya sahiptir. Geriye dönük hareketleri değiştirme, silme imkânsızdır, bu sebeple olumsuz bu durumlar için ağın %51'ine sahip olunması gerekmektedir. Bu tez çalışmasında blokzinciri ve bitcoin'in yapısı, çalışma mekanizmaları, bitcoin fiyat tahmini ile ilgili literatürde bulunan çalışmalar araştırılmıştır. Kullanılan makine öğrenmesi yöntemleri açıklanmıştır. Son olarak veri madenciliği ve makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak bitcoin'in fiyat verileri üzerinde analiz yapılmıştır.The blockchain was first introduced in 2008 by Satoshi Nakamoto "Bitcoin: Peer-to-Peer Electronic Money System". Bitcoin is a virtual currency in a digital environment which is not associated with a central organization or bank. Blockchain is the technology that forms the basis of bitcoin. Blockchain and bitcoin are not the same concepts bitcoin is a virtual currency, blockchain is the name of the technology that develops to transfer virtual money from one place to another. Blockchain technology can also be defined as a distributed record management system that does not require a center to operate. Due to this decentralized structure, blockchain has a more reliable structure than traditional distributed and central databases. It is impossible to change or delete backward movements, so for these negative situations, 51% of the network must be owned. In this thesis, the studies on the structure of blockchain and bitcoin, working mechanisms, and bitcoin price prediction are investigated. Used Machine Learning methods are explained. Finally, using the Data Mining and Machine Learning methods, an analysis was made on the price data of the bitcoin.