Majör koin verileri kullanılarak alt-token'ların fiyatlarının makine öğrenimi modelleri ile tahmini
Predicting the prices of sub-tokens using major coin data through machine learning models
- Tez No: 880666
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET ÇINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yöneylem Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasının amacı, majör kripto paraların (örneğin Ethereum, Solana ve Binance Koin) kendi ekosistemlerinde inşa edilen altkoinlerin fiyatları üzerindeki etkilerini analiz ederek bu ekosistemlerin dinamik yapısını ve piyasalar üzerindeki etkilerini incelemektir. Kripto ekosistemlerinde majör koinlerin altkoinlerin fiyatlarına olan etkilerini belirlemek için LSTM-CNN hibrit modeli kullanılmıştır. Bu çalışmada kullanılan veri setleri Ethereum, Solana ve Binance Koin tokenlarına ait fiyat verilerini içermektedir. Veri setleri, CoinMarketCap ve Binance gibi güvenilir kaynaklardan elde edilmiştir. LSTM-CNN hibrit modeli kullanılarak ilgili majör koinlerin ekosistemlerindeki altkoinlerin fiyatları tahmin edilmiştir. Model eğitimi ve testi için veri ön işleme, özellik mühendisliği ve modelin performansını değerlendiren hata metrikleri kullanılmıştır. Modelin performansı, RMSE ve MAPE gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Tez çalışmasının bulgularına göre, majör koinlerin fiyat hareketleri altkoinlerin fiyatları üzerinde belirgin etkiler yaratmaktadır. Özellikle Ethereum, Solana ve Binance Koin ekosistemlerinde yapılan analizlerde, majör koinlerin fiyat değişimlerinin altkoinlerin fiyatlarını önemli ölçüde etkilediği gözlemlenmiştir. LSTM-CNN hibrit modeli, bu ilişkileri başarılı bir şekilde tespit etmiş ve tahmin performansı yüksek sonuçlar vermiştir. Modelin performans metrikleri, tahminlerin doğruluğunu ve modelin güvenilirliğini göstermektedir. Bu tez çalışması, majör kripto paraların kendi ekosistemlerinde inşa edilen altkoinlerin fiyatları üzerindeki etkilerini başarılı bir şekilde analiz ederek kripto ekosistemlerinin dinamik yapısını ve piyasa üzerindeki etkilerini anlamayı başarmıştır. Elde edilen sonuçlar, kripto para piyasalarının daha iyi anlaşılmasına ve yatırım stratejilerinin geliştirilmesine önemli katkılar sağlamaktadır. Bu bağlamda, çalışma kripto para piyasalarının dinamiklerini anlamak ve bu alandaki literatüre katkıda bulunmak açısından değerlidir
Özet (Çeviri)
The purpose of this thesis is to analyze the impact of major cryptocurrencies (such as Ethereum, Solana, and Binance Coin) on the prices of sub-tokens built within their ecosystems, thereby examining the dynamic structure of these ecosystems and their effects on the markets. A hybrid LSTM-CNN model has been employed to determine the effects of major coins on the prices of sub-tokens within their respective ecosystems. The datasets used in this study contain price data related to Ethereum, Solana, and Binance Coin tokens. These datasets have been obtained from reliable sources such as CoinMarketCap and Binance. The prices of sub-tokens in the ecosystems of the related major coins have been predicted using the hybrid LSTM-CNN model. Data preprocessing, feature engineering, and error metrics evaluating the model's performance were utilized for model training and testing. The performance of the model has been assessed using metrics such as RMSE and MAPE. According to the findings of the thesis, the price movements of major coins have significant effects on the prices of sub-tokens. Particularly in the ecosystems of Ethereum, Solana, and Binance Coin, analyses have shown that price changes of major coins significantly impact the prices of sub-tokens. The hybrid LSTM-CNN model has successfully identified these relationships and yielded high prediction performance. The performance metrics of the model demonstrate the accuracy of the predictions and the reliability of the model. This thesis has successfully analyzed the impact of major cryptocurrencies on the prices of sub-tokens built within their ecosystems, thereby understanding the dynamic nature of cryptocurrency ecosystems and their effects on the market. The results contribute significantly to a better understanding of cryptocurrency markets and the development of investment strategies. In this context, the study is valuable for understanding the dynamics of cryptocurrency markets and contributing to the literature in this field.
Benzer Tezler
- Bağırsak hasar modellerinde kemik iliği mezenkimal kök hücre ve bağırsak mezenkimal kök hücrelerin rejeneratif ve immün modülatuvar etkilerinin karşılaştırılması
Comparison of regenerative and immune modulatory effecets of bone marrow and intestinal mesenchymal stem cells i intestinal damage models
BURCU PERVİN
Doktora
İngilizce
2025
BiyolojiHacettepe ÜniversitesiKök Hücre Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİMA AERTS KAYA
- Targeting bag-1S/C-raf interaction for therapeutic intervention in cancer
Bag-1S/C-raf etkileşiminin kanserde terapötik bir yaklaşım olarak kullanılmak üzere hedeflenmesi
ÖZGE TATLI
Doktora
İngilizce
2022
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. GİZEM DİNLER DOĞANAY
- Mikro ve nano boyutlu polimer esaslı floresans kemosensörlerin dizaynı
Designing of micro and nano sized polymer based fluorescence chemosensors
ECE AKKOÇ
- Study of bioavailability and bioactivity of black carrot polyphenols using digestion models combined with a novel co-culture model of intestinal and endothelial cell lines
Yeni bir bağırsak ve endotelyal hücre ko-kültür modeli ile sindirim modellerinin birlikte kullanılarak kara havucun biyoyararlılık ve biyoaktivitesinin çalışılması
SENEM KAMİLOĞLU BEŞTEPE
Doktora
İngilizce
2016
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA ÇAPANOĞLU GÜVEN
PROF. DR. JOHN VAN CAMP
- Investigation of radical and dicarbonyl scavenging potential of raw and processed foods during simulated gastrointestinal digestion
Çiğ ve işlem görmüş gıdaların simüle edilmiş sindirim koşullarında radikal ve dikarbonil sönümleme davranışlarının incelenmesi
EZGİ DOĞAN CÖMERT
Doktora
İngilizce
2021
Gıda MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. VURAL GÖKMEN
