Author :
Abstract
In crypto money exchanges, buy and sell transactions can be made using the program in the computer environment using api. These applications are called robots or algorithms. In this study, algorithmic trading of Etherium, Cardano and Bitcoin crypto assets in the period of May, June and July 2021 was evaluated through backtests with the software developed. Due to the decline in the market between these dates, it was thought that it would be more suitable for testing the algorithm. Because in the rising periods, indicator or code-based algorithms give successful results to a large extent. In the trading environment, Matriks IQ and C# programs are used, and SMI indicator is used in technical analysis. With the algorithm developed according to the results of the study, it provides a gain between 27% and 37%. The algorithm can also make profit-making buy and sell transactions during the downturns of the market. In the 4-month period, the period without treatment is between 4 and 7 days.
Kripto para borsalarında api kullanarak al – sat işlemleri bilgisayar ortamında çeşitli programlar ile yapılabilmektedir. Bu uygulamalar robot veya algoritma olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmada Etherium, Cardano ve Bitcoin kripto varlıklarının Mayıs, Haziran ve Temmuz 2021 döneminde, geliştirilen yazılım ile algoritmik ticaretleri backtest’leri üzerinden değerlendirilmiştir. Bu tarihler arasında piyasanın düşüş yaşaması nedeniyle algoritmanın test edilmesi için daha uygun olacağı düşünülmüştür. Zira yükseliş dönemlerinde zaten indikatör veya kod temelli algoritmalar büyük oranda başarılı sonuçlar vermektedir. Trading ortamında Matriks IQ ve C# programları teknik analizlerde ise SMI indikatörü kullanılmıştır. Çalışma sonucuna göre geliştirilen algoritma ile %27 - %37 arasında kazanç sağlamaktadır. Algoritma piyasanın düşüş dönemlerinde de kar bırakan al – sat işlemleri yapabilmektedir. 4 aylık peryotta işlemsiz geçen süre 4 – 7 gün arasındadır.
Keywords
Abstract
In crypto money exchanges, buy and sell transactions can be made using the program in the computer environment using api. These applications are called robots or algorithms. In this study, algorithmic trading of Etherium, Cardano and Bitcoin crypto assets in the period of May, June and July 2021 was evaluated through backtests with the software developed. Due to the decline in the market between these dates, it was thought that it would be more suitable for testing the algorithm. Because in the rising periods, indicator or code-based algorithms give successful results to a large extent. In the trading environment, Matriks IQ and C# programs are used, and SMI indicator is used in technical analysis. With the algorithm developed according to the results of the study, it provides a gain between 27% and 37%. The algorithm can also make profit-making buy and sell transactions during the downturns of the market. In the 4-month period, the period without treatment is between 4 and 7 days.
Kripto para borsalarında api kullanarak al – sat işlemleri bilgisayar ortamında çeşitli programlar ile yapılabilmektedir. Bu uygulamalar robot veya algoritma olarak adlandırılmaktadır. Bu çalışmada Etherium, Cardano ve Bitcoin kripto varlıklarının Mayıs, Haziran ve Temmuz 2021 döneminde, geliştirilen yazılım ile algoritmik ticaretleri backtest’leri üzerinden değerlendirilmiştir. Bu tarihler arasında piyasanın düşüş yaşaması nedeniyle algoritmanın test edilmesi için daha uygun olacağı düşünülmüştür. Zira yükseliş dönemlerinde zaten indikatör veya kod temelli algoritmalar büyük oranda başarılı sonuçlar vermektedir. Trading ortamında Matriks IQ ve C# programları teknik analizlerde ise SMI indikatörü kullanılmıştır. Çalışma sonucuna göre geliştirilen algoritma ile %27 - %37 arasında kazanç sağlamaktadır. Algoritma piyasanın düşüş dönemlerinde de kar bırakan al – sat işlemleri yapabilmektedir. 4 aylık peryotta işlemsiz geçen süre 4 – 7 gün arasındadır.
Keywords
- 1. Web Site Access date: 24/09/2021. https://www.ekonomist.com.tr/encyclopedia/kripto-para-nedir-ne- anlama-gelir-nasil-uretilir-nasil-alinir
- 2. KRİPTO PARA ARAŞTIRMA RAPORU, Bilgi teknolojileri ve iletişim kurumu, Sektörel Araştırma ve Strateji Geliştirme Dairesi Ankara-2020
- 3. Betül ÜZER (2015). SANAL PARA BİRİMLERİ, Uzmanlık Yeterlik Tezi, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası Ödeme Sistemleri Genel Müdürlüğü Ankara, Eylül 2017
- 5. Vo, A., & Yost-Bremm, C. (2020). A high-frequency algorithmic trading strategy for cryptocurrency. Journal of Computer Information Systems, 60(6), 555-568.
- 6. Alessandretti, L., ElBahrawy, A., Aiello, L. M., & Baronchelli, A. (2018). Anticipating cryptocurrency prices using machine learning. Complexity, 2018.
- 7. Ślepaczuk, R., & Zenkova, M. (2018). Robustness of support vector machines in algorithmic trading on cryptocurrency market. Central European Economic Journal, 5(52), 186-205.
- 8. Stuerner, P. (2019). Algorithmic Cryptocurrency Trading (Doctoral dissertation, Ulm University).
- 9. Miura, R., Pichl, L., & Kaizoji, T. (2019, July). Artificial neural networks for realized volatility prediction in cryptocurrency time series. In International Symposium on Neural Networks (pp. 165172). Springer, Cham.
- 10. Spörer, J. (2020). Backtesting of Algorithmic Cryptocurrency Trading Strategies. Available at SSRN 3620154.
- 11. Goudjil, M., & Iania, L. (2019) Algorithmic Trading Strategies in the Cryptocurrency Market.
- 12. Ward, M. (2018). Algorithmic Trading for Cryptocurrencies.
- 13. Gilboa, I. (2015). Algorithmic Trading in the Crypto-currency Financial Sector.
