BİTCOİN FİYAT TAHMİNİ
Bitcoin, bir merkez bankası veya tek bir yönetici olmadan, aracılara ihtiyaç duymadan eşler arası bitcoin ağında kullanıcıdan kullanıcıya gönderilebilen, merkezi olmayan bir dijital para birimidir. Bu yazıda sizlere Python ile Bitcoin fiyat tahmini üzerine bir makine öğrenimi projesini tanıtacağım.
Son zamanlarda Bitcoin, fiyat artışından dolayı medyadan ve halktan büyük ilgi gördü. Bitcoin bir finansal varlık olarak görüldüğü ve hisse gibi birçok kripto para borsasında işlem gördüğü için birçok araştırmacı, çeşitli analitik ve tahmine dayalı yöntemler kullanarak Bitcoin’in fiyatını ve dalgalanmalarının arkasındaki kalıpları etkileyen çeşitli faktörleri inceledi.
Makine öğrenimi kullanılarak bitcoin fiyat tahmini görevi için çeşitli tahmin yöntemleri incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Bu yazımda, Python ile makine öğrenimini kullanarak Bitcoin fiyat tahmini için Facebook Prophet modelini kullanacağım.
Facebook Prophet Kütüphanesi, Facebook tarafından zaman serisi tahminleri için kullanıma sunulan açık kaynaklı bir eklemeli regresyon modelidir. Prophet’in sinir ağlarına dayanan NeuralProphet gibi daha gelişmiş bir sürümü olsa da, Bitcoin fiyat tahmini için makine öğrenimi tekniklerini kullanan basitleştirilmiş sürümünü kullanacağım.
Makine Öğrenimi kullanarak Python ile Bitcoin Fiyat Tahmini
Şimdi bu bölümde, sizi Bitcoin Fiyat Tahmini üzerine bir makine öğrenimi projesine götüreceğim. İlk adım, verileri indirmektir. Şimdi, bitcoin fiyatlarının en son verilerini nasıl indireceğimize bakalım:
- Yahoo Finance’ı ziyaret edin.
- Arama çubuğuna “bitcoin” yazın.
- Alttaki adımları izleyin.
Şimdi verileri indirdikten sonra, gerekli Python kitaplıklarını ve veri kümesini içe aktarma zamanı. Kitaplıkları içe aktarmadan önce, fbprophet modelini kurduğunuzdan emin olun. Bir pip komutu kullanarak kolayca kurabilirsiniz; pip install fbprophet. IDE olarak Google Colab’i kullandım. Şimdi kütüphaneleri içeri aktaralım:
Facebook Prophet modeli yalnızca “ds” adlı bir sütunda bir dizi zaman serisi biçimi ve “y” adlı bir sütunda sürekli değerler içeren verilerle çalışır. Dolayısıyla verileri buna göre oluşturmamız gerekiyor:
Şimdi verileri modelimize sığdıralım:
Şimdi tahminler yapalım. Prophet modelindeki make_future_dataframe yöntemi ‘periods’ adında bir parametreye sahiptir, bunu tahmin yapmak için ihtiyacımız olan süreyi ayarlamak için kullanabiliriz. Şimdi önümüzdeki 365 gün için tahminler yapalım:
Şimdi tahminlerimizi planlayalım:
Sonuç
Facebook Prophet modeli tarafından hesaplanan tahminlerin, Bitcoin fiyatlarına yönelik mevcut momentumun hızla yükseldiği gibi birkaç yorumu var ve yine de, Bitcoin fiyatlarında çok hızlı bir artış görmemiz muhtemel.
Umarım Makine Öğrenimini kullanarak Python ile Bitcoin Fiyat Tahmini hakkındaki bu makaleyi beğenmişsinizdir. Aşağıdaki yorumlar bölümünde değerli sorularınızı sormaktan çekinmeyin.
