Dolar Endeksi, Nasdaq Endeksi, Altın ve Bitcoin Değerlerinin Birbirlerine Bağlı Olarak Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Tahmin Edilmesi

Abstract

Yatırım bizler için önemli bir kaynaktır. İnsanlar birikimlerini yatırım araçları ile değerlendirmek isterler. Günümüzde dolar, altın, euro, gümüş, borsa ve son zamanlarda popüler olan Bitcoin ve diğer kripto paralar gibi çok fazla yatırım aracı mevcuttur. Makine öğrenmesi birçok alanda kullanılmaktadır. Finans alanında da geçmişteki verilerden yararlanılarak geleceğe yönelik tahminlerde makine öğrenmesinden yararlanılmaktadır. Bu çalışmada yatırımcılara yardımcı olabilmek ve ileriye dönük tahminlerde bulunabilmek amacıyla doların önemli para birimlerine karşı gücünü gösteren dolar endeksi, Amerika'daki finansal olmayan firmaları barındıran Nasdaq 100 endeksi, en eski ve kıymetli yatırım araçlarından altının ons değeri ve son zamanlarda gittikçe popülaritesi artan Bitcoinin değeri kullanılmıştır. Investing.com internet sitesinden alınan 2012-2022 yılları arasındaki kapanış değerleri ile iki, beş ve on yıllık veri setleri oluşturulmuştur. Python programlama dili ile makine öğrenmesinde Lineer Regresyon, Lasso ve Karar ağaçları yöntemleri kullanılmıştır. Üç para birimi bağımsız değişken yapılmış, bağımlı değişken para birimi tahmin edilmiştir. Çalışma sonucunda on yıllık veri setiyle çalıştırılan uygulamanın daha başarılı sonuçlar verdiği, yöntem olarak da Lasso ve Karar ağaçlarının doğrusal regresyondan başarılı sonuçlar çıkardığı gözlemlenmiştir. Veri setinde olmayan gerçek değerler ile test edilen uygulamanın gerçek değerlere yakın sonuçlar verdiği ortaya çıkmıştır.

Investment is an important resource for people. Individuals want to use their savings with financial instruments. There are many financial instruments available today, such as the dollar, gold, euro, silver, stock market and, recently popular Bitcoin and other cryptocurrencies. Machine learning is used in many fields. In the field of finance, machine learning is used to predict the future by making use of past data. In this study, the dollar index, which shows the strength of the dollar against major currencies, the Nasdaq 100 index, which hosts non-financial companies in the United States, the ounce value of gold, one of the oldest and most valuable investment instruments, and the value of Bitcoin, which has been increasing in popularity recently, have been used to help investors and make forward-looking predictions. The biennial, three-year and ten-year data were created with the data taken from Investing.com website, in the light of closing values for the years 2012-2022. Linear Regression, Lasso and Decision tree models are used in machine learning with Python programming language. Three currencies were made as independent variables, and the dependent variable currency was estimated. As a result of the study, it was observed that the application run with ten-year data set gave more successful results, and as a method, Lasso and Decision Tree models obtained successful results from linear regression. It has also been revealed that the application tested with real values that are not in the data set gives results close to the real values.