CargoX 價格歷史
(CXO)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.1579 | $0.1607 | $0.1566 | $0.1588 | 35,233.76 |
2026-10-01 | $0.1576 | $0.1599 | $0.1569 | $0.1579 | 26,531.47 |
2026-09-30 | $0.1591 | $0.1610 | $0.1568 | $0.1570 | 37,298.24 |
2026-09-29 | $0.1563 | $0.1603 | $0.1545 | $0.1591 | 26,691.49 |
2026-09-28 | $0.1592 | $0.1594 | $0.1557 | $0.1566 | 39,140.88 |
2026-09-27 | $0.1578 | $0.1592 | $0.1564 | $0.1592 | 10,984.53 |
2026-09-26 | $0.1557 | $0.1580 | $0.1549 | $0.1580 | 10,560.91 |
2026-09-25 | $0.1547 | $0.1569 | $0.1541 | $0.1556 | 25,279.22 |
2026-09-24 | $0.1524 | $0.1578 | $0.1525 | $0.1550 | 50,233.83 |
2026-09-23 | $0.1559 | $0.1571 | $0.1514 | $0.1520 | 37,270.31 |
2026-09-22 | $0.1560 | $0.1569 | $0.1542 | $0.1559 | 33,292.64 |
2026-09-21 | $0.1529 | $0.1565 | $0.1529 | $0.1559 | 21,317.23 |
2026-09-20 | $0.1553 | $0.1559 | $0.1523 | $0.1530 | 27,348.37 |
2026-09-19 | $0.1519 | $0.1562 | $0.1517 | $0.1552 | 50,544 |
2026-09-18 | $0.1482 | $0.1519 | $0.1477 | $0.1519 | 28,729.7 |
2026-09-17 | $0.1492 | $0.1531 | $0.1464 | $0.1482 | 65,593.39 |
2026-09-16 | $0.1496 | $0.1506 | $0.1461 | $0.1491 | 54,651.07 |
2026-09-15 | $0.1521 | $0.1541 | $0.1487 | $0.1495 | 14,468.86 |
2026-09-14 | $0.1507 | $0.1524 | $0.1491 | $0.1522 | 31,524.66 |
2026-09-13 | $0.1494 | $0.1507 | $0.1486 | $0.1507 | 21,697.69 |
您可以在哪裡購買 CXO
關於 CXO 價格歷史數據
CXO 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 CXO 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 CXO 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.5233。另一方面，CXO 價格軌跡的最低點（通常稱為「CXO 歷史最低點」）出現在 1970-01-19。如果有人在此期間購買了 CXO，那麼他目前將獲得 $0.5232 的可觀利潤。
按照設計，CXO 的總供應量將達到 215,119,016 個。截至目目前，CXO 的流通供應量約為 215,119,016 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。
CXO 歷史數據案例
以下是 CXO 歷史數據在 CXO 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CXO 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 CXO 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CXO 歷史數據集，交易者可以獲取 CXO 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 CXO 的風險。他們還可以確定資產 CXO 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 CXO 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 CXO 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 CXO 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。
