BitMart 價格歷史
(BMX)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.3201 | $0.3463 | $0.3185 | $0.3322 | 9,711,736.95 |
2026-07-01 | $0.3250 | $0.3435 | $0.3193 | $0.3203 | 9,300,100.94 |
2026-06-30 | -- | $0.3383 | $0.3209 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.3383 | $0.3209 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.3318 | $0.3383 | $0.3209 | $0.3275 | 9,511,622.52 |
2026-06-27 | $0.3186 | $0.3383 | $0.3177 | $0.3306 | 9,297,004.1 |
2026-06-26 | $0.3145 | $0.3394 | $0.3095 | $0.3202 | 9,502,826.98 |
2026-06-25 | $0.3197 | $0.3284 | $0.3091 | $0.3139 | 9,493,481.66 |
2026-06-24 | $0.3229 | $0.3279 | $0.3158 | $0.3199 | 9,554,203.49 |
2026-06-23 | $0.3334 | $0.3335 | $0.3163 | $0.3228 | 9,561,804.5 |
2026-06-22 | $0.3123 | $0.3337 | $0.3112 | $0.3334 | 10,277,786.96 |
2026-06-21 | $0.3110 | $0.3293 | $0.3106 | $0.3124 | 9,543,371.51 |
2026-06-20 | $0.3101 | $0.3270 | $0.3094 | $0.3110 | 9,710,812.44 |
2026-06-19 | $0.3191 | $0.3256 | $0.3093 | $0.3109 | 9,647,028.53 |
2026-06-18 | $0.3057 | $0.3257 | $0.3043 | $0.3193 | 9,879,351.26 |
2026-06-17 | $0.3103 | $0.3189 | $0.2993 | $0.3057 | 9,576,229.84 |
2026-06-16 | $0.3194 | $0.3285 | $0.3094 | $0.3096 | 9,270,942.66 |
2026-06-15 | $0.2897 | $0.3196 | $0.2795 | $0.3195 | 10,710,740.37 |
2026-06-14 | $0.2908 | $0.2986 | $0.2894 | $0.2897 | 9,569,923.87 |
2026-06-13 | $0.2907 | $0.2967 | $0.2896 | $0.2906 | 9,566,898.96 |
您可以在哪裡購買 BMX
關於 BMX 價格歷史數據
BMX 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 BMX 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 BMX 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.6190。另一方面，BMX 價格軌跡的最低點（通常稱為「BMX 歷史最低點」）出現在 1970-01-19。如果有人在此期間購買了 BMX，那麼他目前將獲得 $0.6123 的可觀利潤。
按照設計，BMX 的總供應量將達到 639,412,030 個。截至目目前，BMX 的流通供應量約為 339,412,030 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。
BMX 歷史數據案例
以下是 BMX 歷史數據在 BMX 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BMX 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 BMX 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BMX 歷史數據集，交易者可以獲取 BMX 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 BMX 的風險。他們還可以確定資產 BMX 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 BMX 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 BMX 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 BMX 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。
