CryoDAO 價格歷史
(CRYO)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.1895 | $0.2001 | $0.1893 | $0.1958 | 1,722.17 |
2026-10-01 | $0.1953 | $0.1971 | $0.1889 | $0.1897 | 2,770.53 |
2026-09-30 | $0.2001 | $0.2004 | $0.1919 | $0.1952 | 7,753.48 |
2026-09-29 | $0.1863 | $0.2046 | $0.1842 | $0.2000 | 7,501.87 |
2026-09-28 | $0.1986 | $0.1991 | $0.1852 | $0.1863 | 4,110.52 |
2026-09-27 | $0.2051 | $0.2052 | $0.1982 | $0.1985 | 2,155.82 |
2026-09-26 | $0.2013 | $0.2063 | $0.2024 | $0.2052 | 1,935.83 |
2026-09-25 | $0.1918 | $0.2078 | $0.1896 | $0.2026 | 8,197.67 |
2026-09-24 | $0.1794 | $0.1918 | $0.1748 | $0.1916 | 10,047.5 |
2026-09-23 | $0.1809 | $0.1904 | $0.1793 | $0.1793 | 6,129.98 |
2026-09-22 | $0.1851 | $0.1861 | $0.1795 | $0.1808 | 1,306.57 |
2026-09-21 | $0.1700 | $0.1851 | $0.1705 | $0.1847 | 2,495.59 |
2026-09-20 | $0.1775 | $0.1795 | $0.1676 | $0.1701 | 2,611.92 |
2026-09-19 | $0.1737 | $0.1784 | $0.1694 | $0.1773 | 7,406.88 |
2026-09-18 | -- | $0.1743 | $0.1573 | -- | -- |
2026-09-17 | -- | $0.1604 | $0.1536 | -- | -- |
2026-09-16 | -- | $0.1582 | $0.1533 | -- | -- |
2026-09-15 | $0.1571 | $0.1667 | $0.1530 | $0.1549 | 782.62 |
2026-09-14 | $0.1598 | $0.1620 | $0.1565 | $0.1594 | 6,710.11 |
2026-09-13 | $0.1613 | $0.1620 | $0.1583 | $0.1600 | 620.66 |
您可以在哪裡購買 CRYO
關於 CRYO 價格歷史數據
CRYO 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 CRYO 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 CRYO 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $6.54。另一方面，CRYO 價格軌跡的最低點（通常稱為「CRYO 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 CRYO，那麼他目前將獲得 $6.44 的可觀利潤。
按照設計，CRYO 的總供應量將達到 4,422,687.04 個。截至目目前，CRYO 的流通供應量約為 2,887,888.72 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。
CRYO 歷史數據案例
以下是 CRYO 歷史數據在 CRYO 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CRYO 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 CRYO 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CRYO 歷史數據集，交易者可以獲取 CRYO 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 CRYO 的風險。他們還可以確定資產 CRYO 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 CRYO 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 CRYO 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 CRYO 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。
