Evaluation of cryptocurrency investment with fuzzy logic in on-chain analysis

Abstract

Son zamanlarda herhangi bir otorite ya da merkeze ihtiyaç duymayan bir teknoloji olan kripto para birimlerinin, benzeri görülmemiş bir ilgiyle her boyutta incelemesi artmaktadır. Özellikle Covid-19 pandemisi ile kripto para birimlerinin aktif olarak işlem görme hacmi arttığı gözlemlenmiş ve literatürde de bu bağlamda çalışmaların nitel ve nicel uygulamaları da tespit edilmiştir. Bu nedenle bu çalışma piyasada aktif olarak işlem gören 4 kripto varlığın (Bitcoin, Ethereum, Chainlink, Maker) iki blok arasında yapılan matematiksel işlemlerin yorumlanması diğer bir deyişle on-chain analizinin literatürden bilindiği kadarıyla henüz çalışılmamış bir karar problemi olarak ele almaktadır. Önerilen metodoloji kripto para birimlerinin bir dizi karşılaştırma ile veri setinin tahmin hatasında olağanüstü performans sergileyen "Random Forest Regression" algoritmasının bulanık mantıkta karar biliminin çok kriterli karar verme dalında güçlü ve geniş ölçek sunan Pisagor bulanık setlerle kombinasyonunu içermektedir. Bu kavramsal çerçevede yatırım kararına etki edecek metrikleri önceliklendirirken bulanık mantık yöntemi kullanılmasının yanı sıra bu metriklerin güçlü sıralamasının TOPSIS algoritması ile elde edilmesi de sağlanmaktadır. Buna ek olarak stabil sıralamalar elde etmek için yapılan duyarlılık analizleri piyasalarda işlem gören kripto varlıkların yatırımcılar tarafındaki yüksek belirsizliği, rasyonel kılarak literatüre önemli projeksiyon sunacaktır. Elde edilen sonuçlar göstermektedir ki nispeten yeni olan veya analiz yapacak kadar geçmiş verisine ulaşılamayan bir kripto varlık için yatırım tercihi yapılması gerektiğinde bile kripto varlığa ait Borsa Rezervi metriği borsa akış verileri arasındaki en önemli ölçüttür.

Recently, cryptocurrencies, a technology that does not need any authority or center, have been increasing the scrutiny of all dimensions with unprecedented interest. Especially with the Covid-19 pandemic, it has been observed that the active trading volume of cryptocurrencies has increased, and qualitative and quantitative applications of the studies have been determined in the literature in this context. For this reason, this study deals with the interpretation of mathematical transactions between two blocks of 4 crypto-assets (Bitcoin, Ethereum, Chainlink, Maker) that are actively traded in the market, in other words, on-chain analysis as a decision problem that has not yet been studied as far as is known from the literature. The proposed methodology includes the combination of the Random Forest Regression algorithm, which performs exceptionally in the prediction error of the data set with a series of comparisons of cryptocurrencies, and the Pythagorean fuzzy sets, which offer strong and large scale in the multi-criteria decision-making branch of decision science in fuzzy logic. In this conceptual framework, the fuzzy logic method is used while prioritizing the metrics that will affect the investment decision. In addition, the strong ranking of these metrics is achieved with the TOPSIS algorithm. In addition, sensitivity analyses to obtain stable rankings will provide an important projection to the literature by rationalizing the high uncertainty on the investors' side of crypto-assets traded in the markets. The results show that the Exchange Reserve metric of the crypto asset is the most important criterion among the stock market flow data, even when an investment preference is required for a crypto asset that is relatively new or whose historical data is not available for analysis.