Arrow 價格歷史
(ARROW)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-08-18 | $0.2098 | $0.1838 | $0.1339 | $0.1650 | 40,726.95 |
2026-08-17 | $0.2098 | $0.1976 | $0.1734 | $0.2098 | 34,057.64 |
2026-08-16 | $0.2003 | $0.2039 | $0.1734 | $0.2098 | 37,506.54 |
2026-08-15 | $0.2056 | $0.2086 | $0.1566 | $0.2005 | 130.65 |
2026-08-14 | $0.2210 | $0.2604 | $0.1783 | $0.2056 | 394,421.35 |
2026-08-13 | $0.1777 | $0.3287 | $0.1610 | $0.2210 | 609,932.01 |
2026-08-12 | $0.1854 | $0.2113 | $0.1513 | $0.1762 | 446,647.95 |
2026-08-11 | $0.2052 | $0.2156 | $0.1805 | $0.1863 | 398,960.65 |
2026-08-10 | $0.2226 | $0.2255 | $0.1815 | $0.2052 | 407,545.22 |
2026-08-09 | $0.2257 | $0.2535 | $0.2119 | $0.2225 | 389,093.67 |
2026-08-08 | $0.2312 | $0.2550 | $0.2095 | $0.2251 | 383,793.02 |
2026-08-07 | $0.2600 | $0.2758 | $0.2214 | $0.2356 | 46,928.21 |
2026-08-06 | $0.2977 | $0.3066 | $0.2355 | $0.2609 | 32,509.41 |
2026-08-05 | $0.2967 | $0.3245 | $0.2394 | $0.2968 | 41,303.04 |
2026-08-04 | $0.2927 | $0.3378 | $0.2705 | $0.2984 | 505,376.75 |
2026-08-03 | $0.2770 | $0.3642 | $0.2544 | $0.2948 | 788,781.35 |
2026-08-02 | $0.2809 | $0.3280 | $0.2136 | $0.2766 | 1,077,331.38 |
2026-08-01 | $0.2101 | $0.4378 | $0.2006 | $0.2806 | 1,185,982.54 |
2026-07-31 | $0.1544 | $0.2544 | $0.1507 | $0.2075 | 1,214,572.75 |
2026-07-30 | $0.1577 | $0.1733 | $0.1406 | $0.1549 | 991,536.15 |
您可以在哪裡購買 ARROW
關於 ARROW 價格歷史數據
ARROW 價格歷史追蹤使加密貨幣投資者能夠方便地監控他們投資的表現。您可以輕鬆查看隨時間推移的 ARROW 開盤價、最高價、收盤價以及交易量。此外，您還可以立即查看每日變動的百分比，從而輕鬆識別波動較大的交易日。
根據我們的 ARROW 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $3.23。另一方面，ARROW 價格軌跡的最低點（通常稱為「ARROW 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 ARROW，那麼他目前將獲得 $3.10 的可觀利潤。
按照設計，ARROW 的總供應量將達到 10,000,000 個。截至目目前，ARROW 的流通供應量約為 9,000,000 個。
本頁面所示價格均來自可信賴的數據提供商 LBank。在核查您的投資時，建議依賴單一數據源，因為不同供應商之間的數值可能存在差異。
我們的歷史比特幣價格數據集包括 1 分鐘、1 天、1 週和 1 個個月的數據（開盤價/最高價/最低價/收盤價/成交量）。這些數據集經過嚴格測試，以確保一致性、完整整性和準確性。該設計專門用於交易模擬和回測，可供免費下載，並實時更新。
ARROW 歷史數據案例
以下是 ARROW 歷史數據在 ARROW 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ARROW 市場的趨勢和走勢。他們使用圖表和其他視覺工具來尋找走勢，並確定何時進入或退出市場。在這個動態市場中獲得優勢的方法之一，就是將歷史市場數據可視化並進行分析。要實現這一點，可以將歷史數據儲存在 GridDB 中，並使用 Python 腳本，其中包含各種軟件包，如用於數據可視化的 Matplotlib、Pandas、Numpy 和 Scipy。
歷史數據還可用於預測未來市場趨勢。通過分析過去的市場行為，交易者可以找出重複出現的走勢，並又對 ARROW 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ARROW 歷史數據集，交易者可以獲取 ARROW 每分鐘的開盤價、最高價、最低價和收盤價等數據。然後，可以利用這些數據來定義和訓練價格預測模型，幫助用戶做出明智的交易決策。
通過獲取歷史數據，交易者可以評估投資 ARROW 的風險。他們還可以確定資產 ARROW 的波動性，從而做出明智的投資決策。
歷史數據在投資組合管理時也大有用處。通過長期跟蹤投資情況，交易者可以發現表現不佳的資產，並調整投資組合以實現收益最大化。
此外，用戶還可以選擇下載 ARROW 歷史加密貨幣 OHCL（開盤價、最高價、最低價、收盤價）來訓練自己的 ARROW 交易機器人，從而在市場上取得卓越表現。利用這些工具和資源，交易者可以深入研究 ARROW 的歷史數據，獲得有價值的見解，並有可能改進他們的交易策略。
