Nghiên cứu này so sánh hiệu quả của ba kiến trúc học sâu—mạng nơ-ron tích chập một chiều (1D-CNN), bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM), và mô hình lai 1D-CNN-LSTM—trong dự báo giá đóng cửa của Bitcoin. Dữ liệu thu thập từ Yahoo Finance (17/09/2014 đến 01/10/2024) được xử lý bằng kỹ thuật cửa sổ trượt với ba cấu hình (10-3, 15-5, 21-7). Kết quả cho thấy LSTM vượt trội trong dự báo ngắn hạn, trong khi mô hình lai đạt hiệu năng tốt hơn ở các dự báo trung và dài hạn. Các chỉ số đánh giá như MSE, MAE, RMSE và R² đều xác nhận tính ưu việt của mô hình lai trong trường hợp chuỗi dự báo dài.