Costco • Robinhood Token 價格歷史
(COST)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-08-17 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-16 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-15 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-14 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-13 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-12 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-11 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-10 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-09 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-08 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-07 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-06 | -- | $959.01 | $939.30 | -- | -- |
2026-08-05 | -- | $960.54 | $937.99 | -- | -- |
2026-08-04 | $953.23 | $962.79 | $937.99 | $939.62 | 44,101.28 |
2026-08-03 | $963.58 | $968.53 | $952.31 | $953.23 | 91,182.28 |
2026-08-02 | $954.74 | $963.68 | $946.92 | $963.37 | 46,823.9 |
2026-08-01 | $953.69 | $959.96 | $941.41 | $954.30 | 84,777.93 |
2026-07-31 | $954.89 | $997.21 | $937.01 | $953.69 | 1,173,381.96 |
2026-07-30 | $974.35 | $987.73 | $954.13 | $954.89 | 79,684.46 |
2026-07-29 | $975.82 | $979.83 | $962.72 | $974.67 | 11,513.09 |
您可以在哪裡購買 COST
關於 COST 價格歷史數據
COST 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 COST 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 COST 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $34.71K。另一方面，COST 價格軌跡的最低點（通常稱為「COST 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 COST，那麼他目前將獲得 $34.22K 的可觀利潤。
按照設計，COST 的總供應量將達到 284.51 個。截至目目前，COST 的流通供應量約為 284.51 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。
COST 歷史數據案例
以下是 COST 歷史數據在 COST 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 COST 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 COST 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 COST 歷史數據集，交易者可以獲取 COST 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 COST 的風險。他們還可以確定資產 COST 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 COST 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 COST 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 COST 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。
