Kripto Analiz & Tahmin Sistemi

Proje Hakkında

TCMB USD/TRY Döviz Kuru Tahmini, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası verileri kullanılarak USD/TRY kurunun makine öğrenmesi yöntemleriyle analiz edilmesi, bir sonraki iş gününün kur tahmininin yapılması ve kurdaki ani sıçramaların tespit edilmesi amacıyla geliştirilmiş uçtan uca bir veri bilimi projesidir. Projede iki temel makine öğrenmesi görevi ele alınmaktadır. İlk olarak regresyon modelleriyle bir sonraki iş gününün USD/TRY kuru tahmin edilmektedir. İkinci olarak sınıflandırma modelleriyle ertesi gün kurda belirli bir eşik üzerinde sıçrama olup olmayacağı tahmin edilmektedir. Bu yapı sayesinde proje hem sayısal tahmin hem de finansal risk/oynaklık analizi açısından değerlendirilebilecek kapsamlı bir çalışma sunmaktadır. Veri seti tarafında USD/TRY döviz kuru, TL faiz oranı, USD faiz oranı, TÜFE genel endeksi, enflasyon beklentisi, repo faiz oranı, FX swap mevduat miktarı, FX işlem hacmi ve TCMB net fonlama verileri kullanılmıştır. Farklı frekanstaki günlük, haftalık ve aylık veriler forward-fill yöntemiyle günlük zaman serisine hizalanmıştır. Özellik mühendisliği aşamasında gecikmeli kur değerleri, hareketli ortalama, hareketli standart sapma, günlük yüzde değişim, takvim değişkenleri ve makroekonomik göstergeler kullanılmıştır. Ayrıca veri sızıntısını önlemek için lag ve rolling hesaplamalarında shift(1) yaklaşımı uygulanmıştır. Modelleme sürecinde regresyon tarafında Ridge Regression ve Random Forest Regressor, sınıflandırma tarafında ise Logistic Regression ve Random Forest Classifier modelleri kullanılmıştır. Zaman serisi yapısına uygun olarak kronolojik train/test ayrımı yapılmış ve model doğrulama sürecinde TimeSeriesSplit cross-validation yöntemi tercih edilmiştir. Proje yalnızca model eğitimiyle sınırlı kalmamış; elde edilen sonuçlar otomatik rapor, grafikler ve Streamlit tabanlı interaktif dashboard ile desteklenmiştir. Dashboard içerisinde genel bakış, veri inceleme, regresyon sonuçları, sınıflandırma sonuçları, rapor görüntüleme ve çıktı indirme bölümleri yer almaktadır. Bu proje; veri ön işleme, zaman serisi analizi, özellik mühendisliği, makine öğrenmesi, model değerlendirme, görselleştirme ve dashboard geliştirme adımlarını tek bir yapıda birleştiren kapsamlı bir veri bilimi çalışmasıdır.