LSTM model ile Bitcoin fiyatı tahminlemesi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorKoy, Ayben
dc.contributor.authorPolat, Osman Gazi
dc.date.accessioned2024-10-10T18:25:47Z
dc.date.available2024-10-10T18:25:47Z
dc.date.issued2024
dc.departmentEnstitüler, Finans Enstitüsü, Sermaye Piyasası Ana Bilim Dalıen_US
dc.descriptionFinans Enstitüsü, Sermaye Piyasası Ana Bilim Dalı, Sermaye Piyasası Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractTahmin teknikleri ve modelleri, doğru karar alma ve yatırım aşamasındaki kişiler ve kuruluşlar için son derece önemlidir. Tahminin doğruluğu başarılı kararlar alınmasını sağlar ve yatırımcıların fayda maksimizasyonuna ulaşmasına imkân tanır. Dünyada finans ve finansa bağlı teknolojilerde gelişim, bunun yanın da inovatif finansal araçları yatırımcılar için ilgi çekici kılmıştır. Bu gelişmelerden en popüler olanı şüphesiz blockchain teknolojisinin bir ürünü olan Bitcoin'dir. Bu çalışmada Bitcoin'in geçmiş verileri, piyasaların en önemli tahminlere araçları olan indikatörler baz alınarak LSTM model ile geleceğe yönelik tahminleme yapılacaktır. Bu çalışmada 4 farklı indikatör tipinden 1'er adet indikatör seçerek 3 farklı veri seti ile Bitcoin'in 15 dakikalık sonraki 10 datasını ilgili metot ile tahminlenecektir. Bu tahmin yatırımcılara yönelik yol gösterici bir model ve riskleri azaltmaya yönelik bir çalışmadır.en_US
dc.description.abstractForecasting techniques and models are extremely important for people and organizations in the right decision making and investment stage. The accuracy of the forecast enables successful decisions and allows investors to reach utility maximization. The development in finance and finance-related technologies in the world, as well as innovative financial instruments, has made it interesting for investors. The most popular of these developments is undoubtedly Bitcoin, a product of blockchain technology. In this study, future predictions will be made with the LSTM model based on the historical data of Bitcoin and the indicators that are the most important predictors of the markets. In this case, with 3 different data sets that obtain 1 indicator from 4 different indicator types, 15 management of bitcoin will predict the next 10 data with the relevant method. This forecast is a guiding model for investors and a study to reduce risks.en_US
dc.identifier.endpage77en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=KMB79M3N7zK1UR2WYeRgQiNUX0el2cS6ObX1bDhqDk-ObAMYlnva8Kg1ms9FyGsC
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/7895
dc.identifier.yoktezid860187en_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.snmz2024_Tezen_US
dc.subjectMaliyeen_US
dc.subjectFinanceen_US
dc.titleLSTM model ile Bitcoin fiyatı tahminlemesien_US
dc.title.alternativeBitcoin price prediction with LSTM modelen_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Koleksiyon

Finans Enstitüsü Tez Koleksiyonu