Cat Processing Unit 價格歷史
(CPU)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.000559 | $0.001077 | $0.000546 | $0.000674 | 348,350.24 |
2026-10-01 | $0.001208 | $0.001240 | $0.000542 | $0.000547 | 322,752.34 |
2026-09-30 | $0.002963 | $0.002670 | $0.001183 | $0.001209 | 746,062.32 |
2026-09-29 | $0.003532 | $0.003743 | $0.002182 | $0.002964 | 1,094,806.6 |
2026-09-28 | $0.002149 | $0.004837 | $0.002152 | $0.003522 | 1,547,942.38 |
2026-09-27 | $0.001736 | $0.003433 | $0.001364 | $0.002142 | 1,084,276.76 |
2026-09-26 | $0.000737 | $0.001822 | $0.000827 | $0.001740 | 1,348,556.03 |
2026-09-25 | $0.000550 | $0.000842 | $0.000512 | $0.000737 | 390,806.08 |
2026-09-24 | $0.001046 | $0.001107 | $0.000441 | $0.000549 | 318,769.93 |
2026-09-23 | $0.001403 | $0.001718 | $0.000911 | $0.001046 | 676,431.64 |
2026-09-22 | $0.001346 | $0.002162 | $0.001068 | $0.001476 | 827,341.47 |
2026-09-21 | $0.001284 | $0.001870 | $0.000716 | $0.001340 | 1,125,921.87 |
2026-09-20 | $0.001962 | $0.002460 | $0.001235 | $0.001283 | 519,519.83 |
2026-09-19 | -- | $0.002646 | $0.001270 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 CPU
關於 CPU 價格歷史數據
CPU 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 CPU 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 CPU 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.004840。另一方面，CPU 價格軌跡的最低點（通常稱為「CPU 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 CPU，那麼他目前將獲得 $0.004399 的可觀利潤。
按照設計，CPU 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，CPU 的流通供應量約為 1,000,000,000 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。
CPU 歷史數據案例
以下是 CPU 歷史數據在 CPU 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CPU 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 CPU 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CPU 歷史數據集，交易者可以獲取 CPU 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 CPU 的風險。他們還可以確定資產 CPU 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 CPU 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 CPU 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 CPU 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。
