Bag on Bonk 價格歷史
(BAG)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.000970 | $0.001024 | $0.000956 | $0.000999 | 928.68 |
2026-07-01 | $0.001020 | $0.001025 | $0.000930 | $0.000971 | 3,745.28 |
2026-06-30 | -- | $0.001012 | $0.000964 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.001012 | $0.000964 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.001013 | $0.001012 | $0.000964 | $0.000994 | 45.44 |
2026-06-27 | $0.000988 | $0.001017 | $0.000982 | $0.001013 | 610 |
2026-06-26 | $0.000842 | $0.001008 | $0.000849 | $0.000986 | 2,158.29 |
2026-06-25 | $0.000879 | $0.000892 | $0.000828 | $0.000841 | 258.45 |
2026-06-24 | $0.000856 | $0.000915 | $0.000859 | $0.000870 | 1,471.46 |
2026-06-23 | $0.000925 | $0.000928 | $0.000856 | $0.000856 | 1,278.64 |
2026-06-22 | -- | $0.000930 | $0.000871 | -- | -- |
2026-06-21 | -- | $0.000897 | $0.000860 | -- | -- |
2026-06-20 | $0.000907 | $0.000912 | $0.000792 | $0.000871 | 4,849.26 |
2026-06-19 | $0.000891 | $0.000916 | $0.000881 | $0.000913 | 1,441.01 |
2026-06-18 | $0.000935 | $0.000942 | $0.000885 | $0.000882 | 925.84 |
2026-06-17 | $0.000919 | $0.000942 | $0.000904 | $0.000937 | 417.39 |
2026-06-16 | $0.000941 | $0.000951 | $0.000910 | $0.000922 | 482.35 |
2026-06-15 | $0.000859 | $0.000952 | $0.000847 | $0.000949 | 506.87 |
2026-06-14 | $0.000876 | $0.000887 | $0.000850 | $0.000855 | 1.99 |
2026-06-13 | $0.000892 | $0.000902 | $0.000834 | $0.000878 | 2,529.62 |
您可以在哪裡購買 BAG
關於 BAG 價格歷史數據
BAG 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 BAG 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 BAG 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.004946。另一方面，BAG 價格軌跡的最低點（通常稱為「BAG 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BAG，那麼他目前將獲得 $0.004849 的可觀利潤。
按照設計，BAG 的總供應量將達到 999,742,748.62 個。截至目目前，BAG 的流通供應量約為 999,742,748.62 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。
BAG 歷史數據案例
以下是 BAG 歷史數據在 BAG 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BAG 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 BAG 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BAG 歷史數據集，交易者可以獲取 BAG 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 BAG 的風險。他們還可以確定資產 BAG 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 BAG 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 BAG 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 BAG 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。
