Update index.html

index.html

@@ -45,7 +45,7 @@
 
   <script>
     const API_BASE = 'https://api.coingecko.com/api/v3';
-    const NEWS_API_KEY = 'cd3cc4c35c654b6f95db05a5a3bc5004'; // Замените "your_newsapi_key_here" на ваш ключ API с https://newsapi.org/
+    const NEWS_API_KEY = 'your_newsapi_key_here'; // Замените на ваш ключ API с https://newsapi.org/
     const NEWS_API_URL = 'https://newsapi.org/v2/everything';
     const resultDiv = document.getElementById('result');
     const select = document.getElementById('crypto-select');
@@ -94,7 +94,7 @@
     }
 
     // Построение графика цен
-    function renderChart(prices, volumes) {
+    function renderChart(prices, volumes, predictions = []) {
       const labels = prices.map((_, index) => `Day ${index + 1}`);
       const priceData = prices.map(price => price[1]);
       const volumeData = volumes.map(volume => volume[1]);
@@ -124,6 +124,14 @@
               borderWidth: 2,
               fill: true,
             },
+            {
+              label: 'Прогноз цены',
+              data: predictions,
+              borderColor: 'rgba(255, 99, 132, 1)',
+              borderWidth: 2,
+              borderDash: [5, 5],
+              fill: false,
+            },
           ],
         },
         options: {
@@ -138,34 +146,39 @@
     }
 
     // Анализ с помощью LSTM
-    async function analyzeWithLSTM(prices) {
-      // Подготовка данных
+    async function analyzeWithLSTM(prices, callback) {
       const data = prices.map(price => price[1]);
       const normalizedData = data.map(value => value / Math.max(...data)); // Нормализация данных
 
       const inputs = tf.tensor(normalizedData.slice(0, -1));
       const targets = tf.tensor(normalizedData.slice(1));
 
-      // Создание модели
       const model = tf.sequential();
       model.add(tf.layers.lstm({ units: 50, inputShape: [1, 1], returnSequences: false }));
       model.add(tf.layers.dense({ units: 1 }));
 
       model.compile({ optimizer: 'adam', loss: 'meanSquaredError' });
 
-      // Тренировка
       const inputReshaped = inputs.reshape([inputs.size, 1, 1]);
       const targetReshaped = targets.reshape([targets.size, 1]);
-      await model.fit(inputReshaped, targetReshaped, { epochs: 50 });
 
-      // Прогноз
-      const lastPrice = normalizedData[normalizedData.length - 1];
-      const prediction = model.predict(tf.tensor([lastPrice]).reshape([1, 1, 1]));
-      const result = prediction.dataSync()[0] * Math.max(...data);
+      const predictions = [];
+
+      // Визуализация обучения
+      await model.fit(inputReshaped, targetReshaped, {
+        epochs: 50,
+        callbacks: {
+          onEpochEnd: (epoch, logs) => {
+            const prediction = model.predict(inputReshaped);
+            const predData = prediction.dataSync();
+            predictions.length = 0; // Очищаем массив
+            predictions.push(...predData.map(v => v * Math.max(...data)));
+            callback(predictions);
+          },
+        },
+      });
 
-      return result > data[data.length - 1]
-        ? 'Цена, вероятно, вырастет. Рекомендуется держать или покупать.'
-        : 'Цена, вероятно, снизится. Рекомендуется продавать.';
+      return predictions;
     }
 
     // Обработчик кнопки
@@ -180,14 +193,13 @@
       const data = await fetchCryptoData(crypto);
 
       if (data) {
-        renderChart(data.prices, data.total_volumes);
+        const { prices, total_volumes } = data;
 
-        const advice = await analyzeWithLSTM(data.prices);
+        const predictions = await analyzeWithLSTM(prices, (updatedPredictions) => {
+          renderChart(prices, total_volumes, updatedPredictions);
+        });
 
-        resultDiv.innerHTML = `
-          <h2 class="text-xl font-bold">${crypto.toUpperCase()}</h2>
-          <p>${advice}</p>
-        `;
+        renderChart(prices, total_volumes, predictions);
 
         const news = await fetchNews(crypto);
         newsList.innerHTML = news