CloutContracts 價格歷史
(CCS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.4043 | $0.4288 | $0.3992 | $0.4242 | 5,883.69 |
2026-07-01 | $0.3922 | $0.4064 | $0.3897 | $0.4047 | 5,408.11 |
2026-06-30 | -- | $0.4013 | $0.3908 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.4013 | $0.3908 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.4011 | $0.4013 | $0.3908 | $0.3949 | 5,284.2 |
2026-06-27 | $0.3936 | $0.4017 | $0.3918 | $0.4004 | 5,462.5 |
2026-06-26 | $0.3906 | $0.3965 | $0.3782 | $0.3955 | 5,598.69 |
2026-06-25 | $0.4049 | $0.4141 | $0.3855 | $0.3921 | 5,321.87 |
2026-06-24 | $0.4132 | $0.4194 | $0.4040 | $0.4049 | 5,611.55 |
2026-06-23 | $0.4358 | $0.4362 | $0.4114 | $0.4139 | 5,539.53 |
2026-06-22 | $0.4323 | $0.4436 | $0.4261 | $0.4359 | 5,956.09 |
2026-06-21 | $0.4344 | $0.4356 | $0.4293 | $0.4321 | 5,792.51 |
2026-06-20 | $0.4269 | $0.4352 | $0.4237 | $0.4339 | 5,874.02 |
2026-06-19 | $0.4211 | $0.4292 | $0.4188 | $0.4267 | 5,895.81 |
2026-06-18 | $0.4430 | $0.4469 | $0.4209 | $0.4211 | 5,620.08 |
2026-06-17 | $0.4460 | $0.4516 | $0.4369 | $0.4432 | 5,921.77 |
2026-06-16 | $0.4611 | $0.4610 | $0.4402 | $0.4460 | 5,955.97 |
2026-06-15 | $0.4158 | $0.4612 | $0.4149 | $0.4600 | 6,393.74 |
2026-06-14 | $0.4204 | $0.4220 | $0.4137 | $0.4158 | 5,686.73 |
2026-06-13 | $0.4157 | $0.4211 | $0.4149 | $0.4204 | 5,661.51 |
您可以在哪裡購買 CCS
關於 CCS 價格歷史數據
CCS 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 CCS 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 CCS 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $99.14。另一方面,CCS 價格軌跡的最低點(通常稱為「CCS 歷史最低點」)出現在 1970-01-20。如果有人在此期間購買了 CCS,那麼他目前將獲得 $99.14 的可觀利潤。
按照設計,CCS 的總供應量將達到 111,000,000 個。截至目目前,CCS 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。
CCS 歷史數據案例
以下是 CCS 歷史數據在 CCS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CCS 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 CCS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CCS 歷史數據集,交易者可以獲取 CCS 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 CCS 的風險。他們還可以確定資產 CCS 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 CCS 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 CCS 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 CCS 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。
