Cryptocurrency Price Prediction With Deep Reinforced Learning

Abstract

Kripto para piyasaları son yıllarda yüksek volatilite, karmaşık dinamikler ve önemli finansal kazanç potansiyeli ile karşımıza çıkmaktadır. Bu piyasadaki yüksek kazanç potansiyeli, kripto para fiyat hareketlerinin tahmini için yapay zekâ modellerinin geliştirilmesi ihtiyacını doğurmaktadır. Mevcut derin öğrenme modellerinin, bu piyasadaki fiyat hareketlerini tahmin etmekte yetersiz kaldığı görülmektedir. Bu tez kapsamında, derin pekiştirmeli öğrenme algoritmaları kullanılarak kripto para fiyat tahmini yapan modeller geliştirilmiştir. Eğitilen modeller karşılaştırılarak sonuçlar ele alınmıştır. Model eğitimi için Bitcoin fiyat verileri kullanılmıştır. Karşılaştırılan modeller arasından en iyi sonuç veren model kullanılarak kendi kendine alım-satım yapabilen ve kar etmeyi hedefleyen bir uygulama geliştirilmiştir. Bitcoin, Derin pekiştirmeli öğrenme, Kripto para, Yapay Zeka

Cryptocurrency markets have emerged with high volatility, complex dynamics and significant financial gain potential in recent years. The high earning potential in this market necessitates the development of artificial intelligence models for prediction of cryptocurrency price movements. Existing deep learning models seem to be insufficient to predict price movements in this market. Within the scope of this thesis, models that make cryptocurrency price predictions have been developed using deep reinforcement learning algorithms. The results were discussed by comparing the trained models. Bitcoin price data is used for model training. By using the model that gives the best results among the compared models, an application that can trade by itself and aims to make a profit has been developed.