Bubble Protocol 價格歷史
(BPL)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.0344 | $0.0353 | $0.0335 | $0.0335 | 1,076.87 |
2026-10-01 | $0.0363 | $0.0363 | $0.0311 | $0.0344 | 894.1 |
2026-09-30 | $0.0326 | $0.0369 | $0.0323 | $0.0363 | 2,767.95 |
2026-09-29 | $0.0335 | $0.0342 | $0.0326 | $0.0326 | 78.32 |
2026-09-28 | $0.0339 | $0.0341 | $0.0314 | $0.0335 | 1,079.64 |
2026-09-27 | $0.0341 | $0.0344 | $0.0268 | $0.0333 | 7,334.92 |
2026-09-26 | $0.0359 | $0.0372 | $0.0326 | $0.0341 | 8,944.93 |
2026-09-25 | $0.0359 | $0.0379 | $0.0350 | $0.0359 | 1,533.84 |
2026-09-24 | $0.0343 | $0.0359 | $0.0322 | $0.0355 | 3,965.92 |
2026-09-23 | $0.0370 | $0.0371 | $0.0333 | $0.0341 | 3,316.63 |
2026-09-22 | $0.0385 | $0.0396 | $0.0367 | $0.0370 | 2,679.29 |
2026-09-21 | $0.0358 | $0.0385 | $0.0350 | $0.0380 | 2,746.75 |
2026-09-20 | $0.0350 | $0.0377 | $0.0355 | $0.0357 | 292.07 |
2026-09-19 | $0.0341 | $0.0372 | $0.0331 | $0.0357 | 678.92 |
2026-09-18 | $0.0330 | $0.0361 | $0.0316 | $0.0341 | 1,042.6 |
2026-09-17 | $0.0317 | $0.0342 | $0.0310 | $0.0329 | 1,159.84 |
2026-09-16 | $0.0327 | $0.0344 | $0.0300 | $0.0318 | 8.71 |
2026-09-15 | $0.0352 | $0.0366 | $0.0321 | $0.0327 | 12.19 |
2026-09-14 | $0.0354 | $0.0372 | $0.0349 | $0.0355 | 9.77 |
2026-09-13 | $0.0349 | $0.0359 | $0.0341 | $0.0353 | 4,024.85 |
您可以在哪裡購買 BPL
關於 BPL 價格歷史數據
BPL 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 BPL 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 BPL 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0860。另一方面，BPL 價格軌跡的最低點（通常稱為「BPL 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BPL，那麼他目前將獲得 $0.0614 的可觀利潤。
按照設計，BPL 的總供應量將達到 20,000,000 個。截至目目前，BPL 的流通供應量約為 20,000,000 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。
BPL 歷史數據案例
以下是 BPL 歷史數據在 BPL 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BPL 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 BPL 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BPL 歷史數據集，交易者可以獲取 BPL 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 BPL 的風險。他們還可以確定資產 BPL 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 BPL 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 BPL 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 BPL 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。
