Makine Öğrenmesi, günümüzde neredeyse her alanda uygulanabilir hale geldiğinden son zamanlarda oldukça yaygınlaşmıştır. Pekiştirmeli Öğrenme ve Derin Öğrenme olarak adlandırılan Makine Öğreniminin alt alanları, bir araya geldiklerinde, Atari oyunlarında Go'da birden çok kez şampiyonu yenmek için insan düzeyindeki performansa ulaşmada veya bu performansı aşmada başarılı olan gelişmiş algoritmalar ortaya çıkardı. Makine Öğreniminin bu başarıları finans dünyasının da ilgisini çekmiş ve bu tekniklerin finansal piyasalardaki kalıpları tespit etmede de uygulanıp uygulanamayacağı sorusunu gündeme getirmiştir. Yakın zamana kadar, birçok finansal problemin çözümünde regresyon yöntemleri ve trend analizleri ön planda gelmekteydi. Ancak, Pekiştirmeli Öğrenme sayesinde, portföy yönetimi stratejilerinin geliştirilmesi ve sürecin tıpkı robotik sistemlerdekine benzer şekilde kendi kendine öğrenen bir mekanizma yardımıyla alım-satım yapılmasının önü açılmıştır. Bu tezde, Pekiştirmeli Öğrenme kullanarak Derin Öğrenme ticaret ajanının uzun vadeli servetini en üst düzeye çıkarmak için portföydeki belirli bir kripto para veri setindeki ağırlıkların en iyi şekilde nasıl dağıtılacağını araştırılmaktadır. Farklı hiper parametre testleriyle portföyün toplam getirisi hesaplanarak market dinamiğine en uygun parametreler tespit edilmeye çalışılmıştır.Machine Learning has become quite common lately, as it has become applicable in almost every field today. The subfields of Machine Learning, called Reinforcement Learning and Deep Learning, combined, revealed advanced algorithms that succeeded in achieving or exceeding human-level performance to beat the champion in Go multiple times in Atari games. These achievements of Machine Learning also attracted the attention of the financial world and raised the question of whether these techniques can be applied to identify patterns in financial markets. Until recently, regression methods and trend analysis were at the forefront in solving many financial problems. However, thanks to Reinforcement Learning, development of portfolio management strategies and trading with the help of a self-learning mechanism similar to the process in robotic systems were paved. This thesis explores how to best distribute the weights in a particular cryptocurrency dataset in the portfolio to maximize the long-term wealth of the Deep Learning trading agent using Reinforcement Learning. By calculating the total return of the portfolio with different hyper parameter tests, the most suitable parameters for market dynamics were tried to be determined
