BTCMobick 價格歷史
(BMB)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $130.79 | $134.00 | $128.70 | $130.37 | 49,964.77 |
2026-07-01 | $130.01 | $132.00 | $127.00 | $130.90 | 2,694.91 |
2026-06-30 | $128.00 | $132.00 | $120.00 | $130.01 | 208.44 |
2026-06-29 | $132.79 | $134.00 | $124.72 | $125.22 | 970.02 |
2026-06-28 | $130.78 | $147.99 | $130.35 | $132.99 | 7.94 |
2026-06-27 | $129.33 | $141.00 | $128.10 | $131.00 | 20.96 |
2026-06-26 | $130.80 | $149.00 | $117.00 | $138.00 | 65,908.61 |
2026-06-25 | $140.00 | $143.00 | $112.00 | $130.81 | 88,699.58 |
2026-06-24 | $146.62 | $149.96 | $140.00 | $140.00 | 66,525.79 |
2026-06-23 | $150.34 | $153.40 | $143.50 | $146.82 | 535.88 |
2026-06-22 | $150.31 | $153.10 | $140.00 | $150.34 | 57,821.37 |
2026-06-21 | $163.63 | $164.40 | $147.30 | $150.00 | 2,348.58 |
2026-06-20 | $149.95 | $165.00 | $147.30 | $163.80 | 364.23 |
2026-06-19 | $153.62 | $155.49 | $148.20 | $153.00 | 307.75 |
2026-06-18 | $155.87 | $175.00 | $150.00 | $153.80 | 18.46 |
2026-06-17 | $157.40 | $162.89 | $148.00 | $155.87 | 54,470.97 |
2026-06-16 | $156.00 | $160.00 | $153.20 | $157.27 | 31,222.25 |
2026-06-15 | $155.20 | $161.00 | $151.00 | $155.00 | 49,660.04 |
2026-06-14 | $166.70 | $169.00 | $155.00 | $155.30 | 40,810.45 |
2026-06-13 | $169.81 | $178.70 | $166.10 | $166.59 | 31,203.2 |
您可以在哪裡購買 BMB
關於 BMB 價格歷史數據
BMB 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 BMB 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 BMB 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $532.00。另一方面，BMB 價格軌跡的最低點（通常稱為「BMB 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BMB，那麼他目前將獲得 $422.00 的可觀利潤。
按照設計，BMB 的總供應量將達到 38,114,507.95 個。截至目目前，BMB 的流通供應量約為 -- 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。
BMB 歷史數據案例
以下是 BMB 歷史數據在 BMB 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BMB 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 BMB 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BMB 歷史數據集，交易者可以獲取 BMB 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 BMB 的風險。他們還可以確定資產 BMB 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 BMB 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 BMB 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 BMB 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。
