Bitcoin is invented in 2009 by the pseudonymous Satoshi Nakamoto. Bitcoin is a decentralized digital currency system [1]. Bitcoin is the most acknowledged cryptocurrency in the world, which provide it interesting for financier. The cryptocurrency market capitalization on date 22nd July 2020 value represents roughly USD 277 billion of dollars, bitcoin representing 62% of it. However, a disadvantage for investors is the difficulty of predicting the price of bitcoin due to the high volatility of the bitcoin exchange rate. Measurement, estimation, and modeling of currency exchange rate volatility compose a significant research area. For this reason, a lot of studies done about bitcoin price prediction both Machine Learning (ML) and Statistical Methods. In comparison studies, ML methods perform better in general. This review is a comprehensive study on how we can better predict bitcoin prices by grouping previously done studies. The presentation of Bitcoin price prediction studies in groups reveals, the difference from other review studies. These are statistical methods, ML and statistical methods, ML-ML, frequency effect of selected time, effect of social media and web search engine, causality, optimization of hyperparameters methods.
Bitcoin, 2009 yılında kod adı Satoshi Nakamoto olan kişi tarafından icat edilmiştir. Bitcoin merkezi olmayan ve dünyanın en çok kabul gören kripto para birimidir bu da onu yatırımcılar için oldukça cazip kılmaktadır [1]. 22 Temmuz 2020 tarihindeki verilere göre kripto para piyasası kabaca 292 milyar dolardır ve bunun % 66'sını bitcoin'in oluşturmaktadır. Bununla birlikte, bitcoin döviz kurunu tahmin etmedeki zorluk, yüksek oynaklığıdır. Bitcoin in döviz fiyatı oynaklığının ölçülmesi, tahmini ve modellenmesi önemli bir araştırma alanını oluşturmaktadır. Bu nedenle, son zamanlarda Bitcoin fiyat tahmini hakkında hem Makine Öğrenimi hem de İstatistiksel Yöntemler hakkında birçok çalışma yapılmıştır. Makine öğrenimi ve istatistiksel yöntemlerin karşılaştırılmasında, makine öğrenim yöntemleri genel olarak daha iyi performans göstermektedir. Bu çalışma, yapılmış çalışmaları gruplandırarak bitcoin fiyatının nasıl daha iyi tahmin edebileceği üzerine kapsamlı bir çalışmadır. Bitcoin fiyat tahmini çalışmalarının gruplar halinde sunumu, diğer inceleme çalışmalarından farkını ortaya koymaktadır. Bunlar istatistiksel yöntemler, makine öğrenimi-istatistiksel yöntemler, makine Öğrenmesi-makine öğrenmesi, seçilen zamanın frekansı etkisi, sosyal media ve Web Arama Motoru etkisi, nedensellik ve hiperparametrelerin optimizasyonu yöntemlerinin etkileri olarak gruplandırılarak incelenmiştir.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Artificial Intelligence |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Publication Date | December 30, 2020 |
Submission Date | July 27, 2020 |
Acceptance Date | December 2, 2020 |
Published in Issue | Year 2020Volume: 3 Issue: 3 |
The papers in this journal are licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License