Đồ án tìm hiểu về thuật toán dự đoán giá trị tiền điện tử

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM BÁO CÁO ĐỒ ÁN TÌM HIỂU VỀ THUẬT TỐN DỰ ĐOÁN GIÁ TRỊ TIỀN ĐIỆN TỬ INVESTIGATE CRYPTOCURRENCY PRICE PREDICTION ĐỖ VĂN BẢO ĐẶNG ANH TÚ GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN THS HUỲNH HỒ THỊ MỘNG TRINH TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 12 NĂM 2022 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM BÁO CÁO ĐỒ ÁN TÌM HIỂU VỀ THUẬT TỐN DỰ ĐỐN GIÁ TRỊ TIỀN ĐIỆN TỬ INVESTIGATE CRYPTOCURRENCY PRICE PREDICTION ĐỖ VĂN BẢO - 19521238 ĐẶNG ANH TÚ -19520325 GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN THS HUỲNH HỒ THỊ MỘNG TRINH TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 12 NĂM 2022 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA CHÍ MINH VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP HCM, ngày tháng năm 2022 NHẬN XÉT ĐỒ ÁN (CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN) Tên đề tài Đồ án 2: Tìm hiểu thuật tốn dự đốn giá trị tiền điện tử Nhóm sinh viên thực hiện: Cán hướng dẫn: ĐỖ VĂN BẢO 19521238 ThS Huỳnh Hồ Thị Mộng Trinh ĐẶNG ANH TÚ 19520325 Đánh giá Đồ án 2: Về báo cáo: Số trang Số chương Số bảng số liệu Số hình vẽ Số tài liệu tham khảo Sản phẩm Một số nhận xét hình thức báo cáo: ● Về nội dung nghiên cứu: ● ● Về chương trình ứng dụng: ● ● Về thái độ làm việc sinh viên: Đánh giá chung: Điểm sinh viên: Đỗ Văn Bảo: ……… /10 Đặng Anh Tú: ……… /10 Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) Huỳnh Hồ Thị Mộng Trinh ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA CHÍ MINH VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP HCM, ngày tháng năm 2022 NHẬN XÉT ĐỒ ÁN (CỦA CÁN BỘ PHẢN BIỆN) Tên đề tài Đồ án 2: Tìm hiểu thuật toán dự đoán giá trị tiền điện tử Nhóm sinh viên thực hiện: Cán phản biện: ĐỖ VĂN BẢO 19522138 ThS Huỳnh Hồ Thị Mộng Trinh ĐẶNG ANH TÚ 19520325 Đánh giá Đồ án 2: Về báo cáo: Số trang Số chương Số bảng số liệu Số hình vẽ Số tài liệu tham khảo Sản phẩm Một số nhận xét hình thức báo cáo: ● Về nội dung nghiên cứu: ● ● Về chương trình ứng dụng: ● ● Về thái độ làm việc sinh viên: Đánh giá chung: Điểm sinh viên: ĐỖ VĂN BẢO: ……… /10 ĐẶNG ANH TÚ: ……… /10 Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) LỜI CẢM ƠN Nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn chân thành tri ân sâu sắc đến cô Huỳnh Hồ Thị Mộng Trinh hướng dẫn, tạo điều kiện cho nhóm chúng em tìm hiểu đề tài Tìm hiểu thuật tốn dự đốn giá trị tiền điện tử mơn Đồ Án Trong vòng 15 tuần, qua buổi học, nhờ hướng dẫn nhiệt tình cơ, chúng em tiếp thu kiến thức quan trọng, bổ ích Bên cạnh đó, chúng em xin cảm ơn bạn bè lớp động viên, thảo luận góp ý cho nhóm đồng thời khơi thêm nguồn động lực cho nhóm suốt q trình đầy khó khăn Mặc dù cố gắng hoàn thành báo cáo với tất nỗ lực song báo cáo nhóm chúng em chắn khơng tránh khỏi thiếu sót, chúng em mong nhận thông cảm góp ý chân thành từ Nhóm em xin chân thành cảm ơn Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2022 Đỗ Văn Bảo Đặng Anh Tú ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA TRƯỜNG ĐẠI HỌC VIỆT NAM CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc TP HCM, ngày… tháng … năm 2022 ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT TÊN ĐỀ TÀI: Tìm hiểu thuật tốn dự đốn giá trị tiền điện tử TÊN ĐỀ TÀI (TIẾNG ANH): Investigate cryptocurrency price prediction Cán hướng dẫn: ThS Huỳnh Hồ Thị Mộng Trinh Thời gian thực hiện: Từ ngày 19/09/2022 đến ngày 31/12/2022 Sinh viên thực hiện: - Đỗ Văn Bảo (19521238) - Đặng Anh Tú (19520325) Tóm tắt nội dung đề tài Lý chọn đề tài: Hiện tiền điện tử lên xu hướng Internet Hàng ngày hàng có nhiều tin tức tiền ảo cập nhật, thông tin đồng tiền chủ đề cộm nhiều người quan tâm, kể người có kiến thức tiền điện tử người nghe qua Đồng thời, giá trị đồng tiền tăng giảm cách bất thường, khó nắm bắt Do nhóm có mong muốn tìm hiểu phương pháp dự đoán giá trị đồng tiền điện tử nhằm mục đích nghiên cứu ứng dụng vào thực tế giúp giảm thiểu rủi ro việc đầu tư vào đồng tiền điện tử Tình trạng nay: − Giá trị tiền điện tử lên xuống thất thường − Giá trị tiền điện tử bị ảnh hưởng nhiều yếu tố − Có rủi ro cao đầu tư giao dịch khơng có kiến thức sâu rộng lĩnh vực tiền điện tử ⇒ Vì lý dó nhóm định chọn đề tài để nghiên cứu tiền điện tử phương pháp dự đoán cách sơ giá trị tiền điện tử Qua làm sở để phát triển tương lai nhằm mục đích học thuật Mục tiêu: Nội dung tìm hiểu a) Thu thập phân tích số liệu + Thu thập liệu + Phân tích thống kê số liệu + Tiền xử lý liệu b) Dự đoán giá trị tiền điện tử + Các phương pháp dự đoán + Lựa chọn thuật toán dự đoán + Thực dự đoán so sánh với giá trị thực tế Phạm vi: Phạm vi tiền điện tử: Bitcoin Phạm vi nguồn liệu: Yahoo Finance Phạm vi thời gian: − Đối với liệu: Từ ngày 19/09/2014 tới ngày 30/11/2022 − Đối với khoảng thời gian dự đoán so sánh kết thực tế: Từ ngày 01/11/2022 tới ngày 30/11/2022 Đối tượng sử dụng: − Những người có mong muốn nghiên cứu giá trị tiền điện tử − Những người có mong muốn tìm hiểu cách thức dự đốn giá trị tiền điện tử Phương pháp thực hiện: Phương pháp làm việc: − Làm việc nhóm thành viên thông qua phương thức online offline hướng dẫn giảng viên hướng dẫn Phương pháp nghiên cứu: − Phân tích nhu cầu sử dụng đối tượng người dùng − Nghiên cứu tài liệu công nghệ liên quan Phương pháp công nghệ: − Tìm hiểu cách thức thu thập liệu thống kê liệu − Tìm hiểu thuật tốn dự đốn − Tìm hiểu cách áp dụng thuật tốn với giá trị tiền điện tử − Tìm hiểu cách so sánh kết dự đoán với kết thực tế Nền tảng cơng nghệ: − Thuật tốn: Long Short-Term Memory (LSTM) − Nền tảng thực thi: Google Colab − Ngơn ngữ lập trình: Python - Jupyter Notebook Kết mong đợi: − Có khả thống kê phân tích dự liệu − Có khả dự đốn giá trị tiền tử tương lai gần 3.2 Tiền xử lý liệu chuẩn hóa liệu 3.2.1 Thu thập liệu giá Close Hình 3-23 Biểu đồ liệu giá Close 3.2.2 Chuẩn hóa liệu Chuẩn hóa kỹ thuật thường áp dụng phần trình chuẩn bị liệu cho máy học Mục tiêu chuẩn hóa thay đổi giá trị cột số tập liệu để sử dụng thang đo chung mà không làm biến dạng khác biệt phạm vi giá trị làm thông tin Với phạm vi nghiên cứu, sử dụng MinMaxScaler Đối với giá trị đối tượng đặc trưng, MinMaxScaler trừ giá trị tối thiểu đối tượng đặc trưng chia cho phạm vi Phạm vi khác biệt mức tối đa ban đầu mức tối thiểu ban đầu MinMaxScaler giữ nguyên hình dạng phân phối ban đầu 18 Chương Thực thi thuật toán kết 4.1 Thực thuật toán Sau bước tiền xử lý liệu, cần chia liệu thành nhằm mục đích huấn luyện nhằm mục đích kiểm thử mơ hình huấn luyện, đồng thời cần chuẩn hóa liệu cho khớp với yêu cầu đầu vào thuật toán LSTM Sau hoàn thành bước trên, tiến hành xây dựng mơ hình học máy dựa LSTM Ở bước kế tiếp, thực huấn luyện mơ hình dựa liệu thơng số cấu hình cho mơ hình Trong q trình tìm hiểu, nhóm sử dụng số bước huấn luyện 200 Hình 4-1 Các bước huấn luyện mơ hình học máy Khi này, thấy giá trị loss validation loss đủ nhỏ để kết luận mơ hình huấn luyện cách xác Từ đây, sử dụng mơ hình huấn luyện để áp dụng cho liệu kiểm thử: 19 Hình 4-2 Biểu đồ so sánh giá trị thực kết dự đoán Dựa kết từ biểu đồ trên, đưa vài kết luận liệu mơ hình huấn luyện: - Với liệu huấn luyện, biến động liệu không lớn, nhiên đến với liệu kiểm thử, có khoảng biến động lớn liệu Vì khoảng biến động đó, kết dự đốn mơ hình cịn có chênh lệch so với giá trị thực tế - Với phần liệu có biến động, mơ hình dự đốn xác cách lương đối liền mạch - Có thể sử dụng mơ hình để dự đốn giá trị tương lai Với nhu cầu thực tế đảm bảo tính mức độ tin cậy kết dự đoán, nghiên cứu dự đoán giá trị ngày Hình 4-3 Biểu đồ kết dự đốn ngày 20 Có thể thấy rằng, tùy thuộc vào khoảng thời gian làm sở để dự đoán, kết dự đoán có sai lệch (kết chi tiết đề cập phần sau) Ở bước cuối cùng, kết hợp kết dự đoán với liệu gốc Hình 4-4 Biểu đồ giá trị Close có kết hợp giá trị dự đoán 4.2 Kết thực dự đoán Khoảng thời gian dự đoán: từ ngày 01/11/2022 tới ngày 30/11/2022 Sau ghi nhận kết dự đoán kết thực tế giá tiền điện tử Bitcoin, nhóm cho kết sau đây: 4.2.1 Khoảng thời gian sở để dự đoán 15 ngày Ngày dự Giá trị Giá trị Giá trị Giá trị Tỉ lệ Tỉ lệ đoán dự đoán thực tế dự đoán thực tế ngày ngày sau sau sau (USD) sau (USD) (USD) (USD) 1/11/2022 19777.12 20159.503 19073.68 20209.988 0.981 0.944 2/11/2022 19566.09 20209.988 19023 0.968 0.900 3/11/2022 19020.7 17982.62 21282.691 0.899 0.845 4/11/2022 19610.01 21282.691 18161.09 20926.486 0.921 0.868 21147.23 21 21147.23 5/11/2022 19506.48 20926.486 18715.31 20602.816 0.932 0.908 6/11/2022 20826.3 1.011 1.117 7/11/2022 20752.12 18541.271 20965.11 15880.78 1.119 1.320 8/11/2022 17406.69 15880.78 16622.44 17586.771 1.096 0.945 9/11/2022 15214.44 17586.771 14567.76 17034.292 0.865 0.855 10/11/2022 16406.97 17034.292 15493.78 16779.185 0.963 0.923 11/11/2022 15641.21 16779.185 14992.81 16535.365 0.932 0.907 12/11/2022 15449.6 0.934 0.882 16884.613 0.963 0.927 14/11/2022 16243.06 16884.613 15893.49 16669.439 0.962 0.953 15/11/2022 16612.56 16669.439 16234.24 16687.517 0.997 0.973 16/11/2022 16228.84 16687.517 15812.03 16697.777 0.973 0.947 17/11/2022 16324.39 16697.777 16025.91 16771.546 0.978 0.956 18/11/2022 16339.67 16771.546 16049.98 16291.832 0.974 0.985 19/11/2022 15910.05 16291.832 15489.81 15787.284 0.977 0.981 20/11/2022 16006.72 15787.284 15719.84 16189.769 1.014 0.971 21/11/2022 15505.3 16189.769 15305.09 16610.707 0.958 0.921 22/11/2022 15805.18 16610.707 15475.44 16604.464 0.952 0.932 23/11/2022 16296.06 16604.464 16071.86 16521.841 0.981 0.973 24/11/2022 16205.63 16521.841 15916.49 16464.281 0.981 0.967 25/11/2022 16365.94 16464.281 16213.57 16444.626 0.994 0.986 26/11/2022 16180.88 16444.626 15962.81 16271.322 0.984 0.981 20602.816 20714.54 18541.271 16535.365 14663.25 16618.199 13/11/2022 16007.86 16618.199 15646.9 22 27/11/2022 16088.09 16271.322 15753.08 16444.982 0.989 0.958 28/11/2022 15894.87 16444.982 15576.19 17168.566 0.967 0.907 29/11/2022 15953.07 17168.566 15587.1 16967.13 0.929 0.919 17526.05 17088.66 1.019 1.026 30/11/2022 17293.35 16967.13 Bảng 4-1 Kết dự đoán với số ngày sở 15 Chart Title 25000 20000 15000 10000 5000 Predict day after Actual day after Hình 4-5 Bảng so sánh kết thực tế kết dự đoán ngày với 15 ngày sở 23 Chart Title 25000 20000 15000 10000 5000 Predict days after Actual days after Hình 4-6 Bảng so sánh kết thực tế kết dự đoán ngày thứ với 15 ngày sở 4.2.2 Khoảng thời gian sở để dự đoán 30 ngày Ngày dự Giá trị Giá trị thực Giá trị Giá trị thực Tỉ lệ Tỉ lệ đoán dự đoán tế ngày sau dự đoán tế ngày sau ngày (USD) ngày (USD) sau sau (USD) (USD) 1/11/2022 20102.87 20159.503 19783.6 20209.988 0.997 0.979 2/11/2022 19771.37 20209.988 19396.8 21147.23 0.978 0.917 3/11/2022 19357.95 21147.23 18524.32 21282.691 0.915 0.870 4/11/2022 20926.62 21282.691 20873.14 20926.486 0.983 0.997 5/11/2022 20349.13 20926.486 19276.8 20602.816 0.972 0.936 6/11/2022 19306.2 18094.16 18541.271 0.937 0.976 20602.816 24 7/11/2022 20702.76 18541.271 20720.38 15880.78 1.117 1.305 8/11/2022 17483.65 15880.78 16462.9 17586.771 1.101 0.936 9/11/2022 15637.12 17586.771 15108.86 17034.292 0.889 0.887 10/11/2022 17097.34 17034.292 16845.7 16779.185 1.004 1.004 11/11/2022 16283.92 16779.185 15607.8 16353.36523 0.970 0.954 12/11/2022 16291.93 16353.36523 15880.9 16618.199 0.996 0.956 13/11/2022 16098.37 16618.199 15842.54 16884.613 0.969 0.938 14/11/2022 16989.88 16884.613 17381.85 16669.439 1.006 1.043 15/11/2022 16556.71 16669.439 16278.76 16687.517 0.993 0.976 16/11/2022 16527.55 16687.517 16384.88 16697.777 0.990 0.981 17/11/2022 16392.62 16697.777 16164.07 16771.546 0.982 0.964 18/11/2022 16496.3 16771.546 16300.7 16291.832 0.984 1.001 19/11/2022 16229 16291.832 15866.09 15787.284 0.996 1.005 20/11/2022 16277.39 15787.284 16233.6 16189.769 1.031 1.003 21/11/2022 15724.06 16189.769 15545.9 16610.707 0.971 0.936 22/11/2022 15809.41 16610.707 15559.88 16604.464 0.952 0.937 23/11/2022 16524.99 16604.464 16402.4 16521.841 0.995 0.993 24/11/2022 16212.15 16521.841 16052.84 16464.281 0.981 0.975 25/11/2022 16272.19 16464.281 16048.78 16444.626 0.988 0.976 26/11/2022 16231.04 16444.626 16052.91 16271.322 0.987 0.987 27/11/2022 16166.46 16271.322 16000.15 16444.982 0.994 0.973 28/11/2022 16090.76 16444.982 15963.1 0.978 0.930 25 17168.566 29/11/2022 16084.27 17168.566 15780.64 16967.13 0.937 0.930 30/11/2022 17144.29 16967.13 17165.5 1.010 1.004 17088.66 Bảng 4-2 Kết dự đoán với số ngày sở 30 Chart Title 25000 20000 15000 10000 5000 Predict day after Actual day after Hình 4-7 Bảng so sánh kết thực tế kết dự đoán ngày với 30 ngày sở 26 Chart Title 25000 20000 15000 10000 5000 Predict days after Actual days after Hình 4-8 Bảng so sánh kết thực tế kết dự đoán ngày thứ với 30 ngày sở 27 Chương Kết dự án 5.1 Giới thiệu sản phẩm Như vậy, sau tháng thực đồ án, nhóm tìm hiểu ứng dụng thuật toán LSTM nhằm dự đoán giá trị dựa liệu giao dịch lịch sử đưa so sánh kết dự đoán kết thực tế Từ trình thực đồ án, nhóm phát triển rút nhiều kinh nghiệm kiến thức: • Kinh nghiệm làm việc nhóm • Kinh nghiệm tìm hiểu thu thập nguồn liệu, chuẩn hóa liệu • Kinh nghiệm tìm hiểu thuật tốn dự đốn • Kinh nghiệm sử dụng mạng nơ ron nhằm phục vụ tốn học máy • Kinh nghiệm thống kê, phân tích liệu 5.2 Mơi trường triển khai Sử dụng Google Colab để thực thi Jupyter Notebook 5.3 Kết luận kết Sau thực thuật toán nhận kết quả, nhóm đưa số kết luận kết sau: • Với số lượng ngày sở khác nhau, kết dự đốn khác • Với khoảng giá trị có biến động lớn, giá trị dự đốn cịn chưa đạt độ xác cao • Với khoản giá trị có biến động, giá trị dự đốn đạt độ xác tương đối • Kết dự đốn mang tính chất học thuật, khơng nên sử dụng vào thực tế 28 Chương Kết luận 6.1 Đánh giá kết làm việc Sau trình tháng thực dự án, nhóm phát triển tự tin sản phẩm cuối nhóm đạt mục tiêu đề từ ban đầu việc tìm hiểu phương thức dự đốn giá trị tiền điện tử dựa hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạng nơ-ron hồi quy nâng cấp Từ mở lối cho hướng phát triển sau để thực đưa sản phẩm vào ứng dụng thực tế Trong q trình phát triển dự án Nhóm phát triển nhận định số thuận lợi khó khăn sau 6.1.1 Thuận lợi ● Nhóm phát triển có đam mê với ý tưởng dự án, có hứng thú với tiền điện tử phương thức dự đoán giá trị ● Tài liệu phương thức dự đốn giá trị ● Thơng tin tiền điện tử tổng hợp ● Giảng viên tận tình giúp đỡ, giải đáp thắc mắc trình thực đồ án ● Các cơng nghệ liên quan có cộng đồng phát triển tương đối ổn định, dễ dàng việc tìm kiếm giúp đỡ mặt kỹ thuật ● Vận dụng kiến thức, quy trình phát triển học 6.1.2 Khó khăn ● Do lần đầu sử dụng số cơng nghệ, thư viện nên cịn có chút trục trặc ● Một số vấn đề khó giải chuẩn hóa liệu, xây dựng mơ hình máy học 6.2 Bảng phân chia công việc STT Sinh viên Đỗ Văn Bảo Mơ tả cơng việc • Tìm hiểu thuật toán dự đoán 29 Mức độ hồn thành 100% • Triển khai chương trình thực thi thuật tốn • Ghi nhận kết • Chuẩn bị báo cáo Đặng Anh Tú • Tìm hiểu thuật tốn dự 100% đốn • Ghi nhận kết • Đưa kết luận việc tìm hiểu • Chuẩn bị báo cáo Bảng 6-1 Bảng phân chia công việc 6.3 Ưu điểm nhược điểm 6.3.1 Ưu điểm ● Đã tìm thuật tốn dự đốn có tính xác tương đối ● Có khả thu thập, phân tích, thống kê, chuẩn hóa liệu ● Mơ hình học máy có tỉ lệ sai số thấp ● Sinh viên biết cách sử dụng công nghệ tảng (Python) để hoàn thiện trình tìm hiểu ● Sinh viên biết cách tìm hiểu thuật toán học máy cách thực thi, khắc phục khó khăn ● Sinh viên làm việc theo nhóm tương đối hiệu ● Có tảng tốt để phát triển tiếp sau (sẽ làm rõ phần 6.4) 6.3.2 Nhược điểm ● Chưa thử nghiệm thuật tốn dự đốn khác ● Vì lượng liệu q lớn, phần thu thập liệu bối rối ● Dữ liệu huấn luyện chưa đủ đa dạng, tính tin cậy chưa cao ● Lượng thơng tin truy vấn cịn giới hạn 30 6.4 Hướng phát triển Với tảng tương đối chắn có hứa hẹn, nhóm phát triển đưa hướng phát triển sau cho việc nghiên cứu sau này: ● Kết hợp thuật toán dự đoán với ● Sử dụng số liệu thời gian thực ● Thu hẹp khoảng thời gian dự đoán theo ● Sử dụng liệu dạng văn bản, viết để trích xuất thơng tin ● Cải thiện kết dự đoán giai đoạn giá trị có biến động lớn ● Mơ hình có khả ghi nhận kết qua ngày để tự đánh giá học tập 31 Tài liệu tham khảo [1] Yahoo Finance, "BitCoin USD Price History and Historical Data" [Online] Available: Bitcoin USD (BTC-USD) Price History & Historical Data - Yahoo Finance [2] Meet Nagadia, "Bitcoin Price Prediction Using LSTM" 06 01 2022 [Online] Available: 📊Bitcoin Price Prediction📈 using LSTM | Kaggle [3] Venelin Valkov, "Cryptocurrency price prediction using LSTM" 04 26 2019 [Online] Available: Cryptocurrency price prediction using LSTMs | TensorFlow for Hackers (Part III) | by Venelin Valkov | Towards Data Science [4] Nguyen Thanh Hien, "Recurrent Neural Network: Từ RNN đến LSTM" 06 24 2021 [Online] Available: Recurrent Neural Network: Từ RNN đến LSTM (viblo.asia) [5] Nttuan8, "Long short term memory" 06 02 2019[Online] Available: Bài 14: Long short term memory (LSTM) | Deep Learning (nttuan8.com) [6] Ana Lucia Lima, "Bitcoin Price Prediction Using Recurrent Neural Networks and LSTM" 05 25 2021 [Online] Available: Bitcoin Price Prediction Using Recurrent Neural Networks and LSTM (analyticsvidhya.com) [7] Google, "Welcome to Colaboratory" [Online] Available: Welcome to Colaboratory - Colaboratory (google.com) [8] Python Software Foundation, "Python 3.7 Documentation" 03 16 2022 [Online] Available: 3.7.13 Documentation (python.org) ... kết thực tế giá tiền điện tử Bitcoin, nhóm cho kết sau đây: 4.2.1 Khoảng thời gian sở để dự đoán 15 ngày Ngày dự Giá trị Giá trị Giá trị Giá trị Tỉ lệ Tỉ lệ đoán dự đoán thực tế dự đoán thực tế... sánh kết thực tế kết dự đoán ngày thứ với 15 ngày sở 4.2.2 Khoảng thời gian sở để dự đoán 30 ngày Ngày dự Giá trị Giá trị thực Giá trị Giá trị thực Tỉ lệ Tỉ lệ đoán dự đoán tế ngày sau dự đoán. .. Hiện trạng mong muốn tìm hiểu tiền điện tử dự đoán giá trị tiền điện tử Với bùng nổ hấp dẫn tiền điện tử thập kỉ qua, số lượng người mong muốn tiếp cận, tìm hiểu tiền điện tử trở nên nhiều Một