Kapatmak için ESC'ye basın

Kripto Paraların Kısa Vadeli Fiyat Hareketlerini Tahmin Etmek İçin Sinir Ağları Nasıl Kullanılır?

  • Ara 22, 2024
  • 4 minutes read

Giriş

Kripto para piyasaları yüksek volatiliteyle bilinir ve bu piyasalardaki kısa vadeli fiyat hareketlerini tahmin etmek her zaman zorlu bir görev olmuştur. Ancak, yapay zekâ (AI) teknolojisindeki gelişmeler sayesinde, sinir ağları gibi araçlar artık karmaşık veri desenlerini analiz ederek fiyat tahminlerini mümkün kılmaktadır. Bu makalede, sinir ağlarının kripto para tahminlerinde nasıl kullanılabileceğini, model oluşturma sürecini ve pratik örneklerle nasıl uygulanacağını inceleyeceğiz.


Sinir Ağları Nedir?

Sinir ağları, insan beyninin işleyişini taklit eden makine öğrenimi algoritmalarıdır. Karmaşık veri desenlerini ve bağlantılarını tanımlayabilme yetenekleri sayesinde, kripto paraların geçmiş verilerine dayanarak gelecekteki fiyat hareketlerini tahmin edebilirler.

Kripto para tahminlerinde kullanılabilecek başlıca sinir ağı türleri:

  1. Çok Katmanlı Algılayıcılar (MLP): Basit ve karmaşık desenleri anlamakta başarılıdır.
  2. Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN): Zaman serisi verilerini analiz etmek için idealdir.
  3. Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM): RNN'nin gelişmiş bir türü olup hem kısa hem de uzun vadeli veri desenlerini anlama konusunda yetkindir.
  4. Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN): Genellikle görüntü işleme için kullanılsa da finansal verilerde de uygulanabilir.
     

Adım 1: Veri Toplama ve Hazırlama

Tahminlerin doğruluğu için kaliteli veri hazırlamak şarttır. İşe yarar veri kaynakları:

  • Tarihsel fiyat verileri (OHLC): Açılış, en yüksek, en düşük ve kapanış fiyatları.
  • İşlem hacmi (Volume): Piyasadaki likidite ve talebi anlamak için.
  • Haberler ve etkinlikler: Piyasa duyarlılığı üzerinde önemli etkilere sahiptir.
  • Teknik göstergeler: RSI, MACD, EMA gibi göstergeler.
  • Sosyal medya duyarlılığı: Twitter ve Reddit gibi platformlardaki tartışmaların analizi.

Örnek:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Load cryptocurrency price data
data = pd.read_csv('crypto_data.csv')

# Select close prices for analysis
close_prices = data['Close'].values.reshape(-1, 1)

# Normalize the data
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_prices = scaler.fit_transform(close_prices)

# Split data into training and testing sets
train_size = int(len(scaled_prices) * 0.8)
train_data, test_data = scaled_prices[0:train_size], scaled_prices[train_size:]

Adım 2: Sinir Ağı Modeli Oluşturma

LSTM modeli, kripto para fiyat tahminleri için en uygun modellerden biridir.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# Create the model
model = Sequential()

# Add the first LSTM layer
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(train_data.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))

# Add another LSTM layer
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))

# Add the output layer
model.add(Dense(units=1))

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Train the model
model.fit(train_data, train_data, epochs=10, batch_size=32)

Adım 3: Modeli Test Etme

Modelin doğruluğunu test etmek önemlidir.

# Make predictions on the test data
predictions = model.predict(test_data)

# Inverse the scaling to get original prices
predicted_prices = scaler.inverse_transform(predictions)
actual_prices = scaler.inverse_transform(test_data)

 

Adım 4: Performansı Değerlendirme

Modelin başarısını ölçmek için aşağıdaki metrikler kullanılabilir:

  1. Ortalama Mutlak Hata (MAE): Gerçek ve tahmin edilen değerler arasındaki ortalama fark.
  2. Ortalama Kare Hata (MSE): Büyük hatalara daha fazla ağırlık verir.
  3. R² Skoru: Verideki değişkenliğin ne kadarının model tarafından açıklandığını ölçer.
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score

# Evaluate the model
mae = mean_absolute_error(actual_prices, predicted_prices)
mse = mean_squared_error(actual_prices, predicted_prices)
r2 = r2_score(actual_prices, predicted_prices)

print(f'MAE: {mae}')
print(f'MSE: {mse}')
print(f'R²: {r2}')

 

Adım 5: Modeli Optimize Etme

Daha iyi sonuçlar için:

  1. Daha fazla veri ekleyin.
  2. Hiperparametreleri optimize edin.
  3. Model birleştirme tekniklerini kullanın.

Pratik Kullanım

Sinir ağları, gerçek zamanlı ticaret botlarında uygulanabilir. Bu botlar, fiyat tahminlerine dayanarak otomatik ticaret kararları alabilir. Ancak, piyasaların dinamik yapısı nedeniyle modellerin düzenli olarak güncellenmesi gerekir.

Sonuç

Sinir ağları, kripto para piyasasındaki kısa vadeli fiyat hareketlerini tahmin etmek için oldukça etkili araçlardır. Ancak, başarının anahtarı kaliteli veri, etkili model eğitimi ve düzenli optimizasyondur. Eğer bu teknolojiyi doğru bir şekilde öğrenirseniz, kripto piyasasında büyük avantajlar elde edebilirsiniz.
 

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *