Hindistan’ın prestijli kurumlarından Vellore Institute of Technology’de çalışan bir veri bilimcisi, Long Short-Term Memory (LSTM) yapay sinir ağını kullanarak Bitcoin’in ve diğer kripto para birimlerinin fiyatlarının gerçek zamanlı bir biçimde nasıl tahmin edilebileceğini gösteren bir yöntem öne sürdü.
Araştırmacı Abinhav Sagar, 2 Aralık’ta yayınladığı blog yazısında geleneksel piyasalara kıyasla nispeten daha az öngörülebilir ekosistemlerde makine öğrenmesi teknolojisini kullanarak dört adımda fiyat tahmini yapmaya dair işlem süreci hakkında bilgi verdi.
Kripto Paralar için Fiyat Tahmini Kısıtlı Biçimde Yapıldı
Sagar, makine öğrenmesi teknolojisini kullanarak borsa fiyatlarını tahmin eden bir ön gösterim yaptı. Gösterimde belli bir başarı yakalanırken, kripto para piyasasının sadece belirli bir kısımı dahil edildi. Ön gösterimini kısıtlı bir biçimde yapmasının savunması olarak Sagar, kripto para birimlerinin teknolojik gelişmelerin yanı sıra küresel ekonomi, güvenlik ve politik bazı faktörlerden de etkilenmesini öne sürdü.
Sagar’ın kullandığı dört aşamalı tahmin yöntemi şunları içeriyor:
- Kripto para birimlerine ait verileri gerçek zamanlı biçimde toplamak
- Sinir ağı eğitimi için verileri hazırlanmak
- LSTM sinir ağını kullanarak tahmini test etmek
- Tahmin sonuçlarını görselleştirmek
Yazılım geliştiricisi Aditi Mittal, LSTM (Long Short-Term Memory – Uzun Kısa Süreli Bellek) sisteminin bilinmeyen aralıklarla verilen serileri sınıflandırmak, işlemek ve tahmin etmek için tasarlanmış bir tür sinir ağı şeklinde çalıştığını belirtiyor. Öğrenebilen ağını eğitmek için Sagar; fiyat, hacim, yüksek ve düşük değerleri elde etmek için CryptoCompare’ın verilerini kullandı.
GitHub üzerinde projesine ait kodları paylaşan Sagar, makine öğrenmesi için veri değerlerini normalleştirmek adına kullandığı işlevleri ana hatlarıyla açıklama metni üzerinde belirtiyor. Ağın tahminlerinin sonuçlarını çizmeden ve görselleştirmeden önce Sagar, Ortalama Mutlak Hatayı (Mean Absolute Error) bir değerlendirme ölçütü olarak kullandığını, hataların ortalama büyüklüğünü ve yönlerini dikkate almadan bir dizi tahmin ile ölçtüğünü belirtti.
Sagar’ın LSTM sinir ağı kullanarak gerçek zamanlı biçimde kripto para tahminlerini görselleştirdiği grafik şu şekilde:
Bu makale yatırım tavsiyesi veya önerisi içermemektedir. Her yatırım ve alım satım hareketi risk içerir ve okuyucular karar verirken kendi araştırmalarını yapmalıdır.
