Makine öğrenmesi algoritmaları ile Bitcoin fiyat tahmini: Finansal, makroekonomik ve zincir üstü verilerin açıklanabilir yapay zeka ile analizi - Kılıç, Zeynep (Fırat Üniveristesi, 2026)
Bu çalışma, bitcoin fiyatını tahmin etmek amacıyla finansal piyasa göstergeleri, makroekonomik değişkenler ve zincir üstü verileri birlikte kullanan çok değişkenli bir model çerçevesi geliştirmeyi ve bu modellerin tahmin performanslarını açıklanabilir yapay zeka yöntemleriyle analiz etmeyi amaçlamaktadır. Araştırma 2.887 günlük gözlemden oluşan bir veri seti üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bağımlı değişken olarak bitcoin'in günlük kapanış fiyatı kullanılmıştır. Bağımsız değişkenler üç ana grupta toplanmıştır: zincir üstü göstergeler (yeni adres sayısı, aktif adres sayısı, hash oranı, işlem sayısı, madencilik zorluk seviyesi, transfer edilen değer), makroekonomik değişkenler (CPI, PPI, M2 para arzı, fed politika faiz oranı, ekonomik belirsizlik endeksi, dolar endeksi, doğal gaz ve petrol fiyatları) ve finansal piyasa göstergesi (S&P 500 endeksi, VIX endeksi). Modelleme sürecinde, tüm bağımsız değişkenlerin bir gün önceki (t-1) değerleri kullanılarak gecikmeli bir yapı oluşturulmuş ve bitcoin fiyatının bir gün sonraki (t) değeri tahmin edilmiştir. Tahmin performansını değerlendirmek için on farklı makine öğrenmesi algoritması (ridge, lasso, elasticnet, karar ağacı, rastgele orman, gradient boosting, adaboost, xgboost, lightgbm, catboost) kullanılmıştır. Modellerin performansı RMSE, MAE ve R² gibi çeşitli hata ölçütleriyle karşılaştırılmıştır. En başarılı modelin karar mekanizmasını ve değişkenlerin fiyat tahminine katkılarını yorumlamak amacıyla SHAP yöntemi uygulanmıştır. Bulgular, topluluk öğrenme algoritmalarının doğrusal modellere kıyasla çok daha yüksek tahmin doğruluğu sağladığını göstermiştir. En başarılı model olan gradient boosting, R² değeri 0,9976 ve RMSE değeri 1499,43 ile bitcoin fiyatını yüksek bir hassasiyetle tahmin etmiştir. SHAP analizi, finansal piyasa göstergelerinin bitcoin fiyat tahmininde baskın bir role sahip olduğunu (%46,21), bunu zincir üstü göstergelerin (%30,36) ve makroekonomik değişkenlerin (%23,43) izlediğini ortaya koymuştur.

This study aims to develop a multivariate model framework that uses financial market indicators, macroeconomic variables, and on-chain data together to predict the price of bitcoin, and to analyze the predictive performance of these models using explainable artificial intelligence methods. The research was conducted on a dataset consisting of 2,887 daily observations. The daily closing price of bitcoin was used as the dependent variable. Independent variables were grouped into three main categories: on-chain indicators (number of new addresses, number of active addresses, hash rate, number of transactions, mining difficulty level, value transferred), macroeconomic variables (CPI, PPI, M2 money supply, Fed policy interest rate, economic uncertainty index, dollar index, natural gas and oil prices), and financial market indicators (S&P 500 index, VIX index). In the modeling process, a lagged structure was created using the previous day's (t-1) values of all independent variables, and the next day's (t) value of the bitcoin price was predicted. Ten different machine learning algorithms (ridge, lasso, elasticnet, decision tree, random forest, gradient boosting, adaboost, xgboost, lightgbm, catboost) were used to evaluate prediction performance. The performance of the models was compared using various error metrics such as RMSE, MAE, and R². The SHAP method was applied to interpret the decision mechanism of the most successful model and the contributions of the variables to price prediction. The findings showed that ensemble learning algorithms provided much higher prediction accuracy compared to linear models. The most successful model, gradient boosting, predicted the bitcoin price with high precision, with an R² value of 0.9976 and an RMSE value of 1499.43. The SHAP analysis revealed that financial market indicators played a dominant role in bitcoin price prediction (46.21%), followed by on-chain indicators (30.36%) and macroeconomic variables (23.43%).
Bitcoin price prediction with machine learning algorithms: Analyzing financial, macroeconomic, and on-chain ​​data with explainable artificial intelligence
Keywords: İşletme