Bedrock 價格歷史
(BR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.1499 | $0.1516 | $0.1398 | $0.1504 | 9,817,115.35 |
2026-07-01 | $0.1413 | $0.1514 | $0.1390 | $0.1497 | 9,755,617.72 |
2026-06-30 | $0.1450 | $0.1488 | $0.1383 | $0.1422 | 223,137.33 |
2026-06-29 | $0.1421 | $0.1726 | $0.1271 | $0.1449 | 208,540.5 |
2026-06-28 | $0.1576 | $0.1676 | $0.1405 | $0.1416 | 10,016,481.41 |
2026-06-27 | $0.1414 | $0.1603 | $0.1391 | $0.1597 | 10,543,737.51 |
2026-06-26 | $0.1495 | $0.1492 | $0.1384 | $0.1399 | 9,318,591.62 |
2026-06-25 | $0.1423 | $0.1575 | $0.1376 | $0.1493 | 10,003,142.69 |
2026-06-24 | $0.1681 | $0.1720 | $0.1390 | $0.1413 | 7,661,591.98 |
2026-06-23 | $0.1380 | $0.1749 | $0.1369 | $0.1696 | 7,906,029.95 |
2026-06-22 | $0.1446 | $0.1493 | $0.1351 | $0.1395 | 5,960,234.13 |
2026-06-21 | $0.1387 | $0.1520 | $0.1373 | $0.1448 | 5,988,285.73 |
2026-06-20 | $0.1399 | $0.1484 | $0.1348 | $0.1385 | 6,021,230.95 |
2026-06-19 | $0.1440 | $0.1521 | $0.1366 | $0.1396 | 6,607,871.13 |
2026-06-18 | $0.1908 | $0.2002 | $0.1413 | $0.1431 | 8,475,126.03 |
2026-06-17 | $0.1686 | $0.2105 | $0.1747 | $0.1910 | 12,230,908.6 |
2026-06-16 | $0.1157 | $0.1863 | $0.1098 | $0.1740 | 11,071,422.74 |
2026-06-15 | $0.1162 | $0.1184 | $0.1127 | $0.1158 | 5,539,617.49 |
2026-06-14 | $0.1231 | $0.1237 | $0.1150 | $0.1157 | 5,714,279.22 |
2026-06-13 | $0.1341 | $0.1416 | $0.1211 | $0.1233 | 5,685,590.3 |
您可以在哪裡購買 BR
關於 BR 價格歷史數據
BR 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 BR 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 BR 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.2571。另一方面，BR 價格軌跡的最低點（通常稱為「BR 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BR，那麼他目前將獲得 $0.2179 的可觀利潤。
按照設計，BR 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，BR 的流通供應量約為 291,666,666 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。
BR 歷史數據案例
以下是 BR 歷史數據在 BR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BR 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 BR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BR 歷史數據集，交易者可以獲取 BR 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 BR 的風險。他們還可以確定資產 BR 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 BR 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 BR 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 BR 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。
