eVa-ai 價格歷史
($EVA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | -- | $0.002062 | $0.002015 | -- | -- |
2026-07-01 | $0.001923 | $0.002046 | $0.001924 | $0.002038 | 205.11 |
2026-06-30 | -- | $0.001615 | $0.001545 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.001615 | $0.001545 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.001606 | $0.001615 | $0.001545 | $0.001550 | 291.59 |
2026-06-27 | $0.001622 | $0.001632 | $0.001603 | $0.001604 | 14.98 |
2026-06-26 | -- | $0.001778 | $0.001573 | -- | -- |
2026-06-25 | $0.001822 | $0.001822 | $0.001822 | -- | -- |
2026-06-24 | $0.001821 | $0.001854 | $0.001808 | $0.001822 | 147.14 |
2026-06-23 | $0.002020 | $0.002025 | $0.001797 | $0.001826 | 2,027.61 |
2026-06-22 | -- | $0.002366 | $0.002012 | $0.002020 | 2,870.84 |
2026-06-21 | -- | $0.002358 | $0.002340 | -- | -- |
2026-06-20 | $0.002311 | $0.002311 | $0.002311 | -- | -- |
2026-06-19 | $0.002291 | $0.002330 | $0.002271 | $0.002311 | 118.09 |
2026-06-18 | $0.002261 | $0.002362 | $0.002230 | $0.002286 | 959.36 |
2026-06-17 | $0.002257 | $0.002277 | $0.002196 | $0.002261 | 378.84 |
2026-06-16 | -- | $0.002359 | $0.002238 | -- | -- |
2026-06-15 | -- | $0.002226 | $0.002139 | -- | -- |
2026-06-14 | $0.002195 | $0.002203 | $0.002133 | $0.002144 | 178.59 |
2026-06-13 | -- | $0.002250 | $0.002188 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 $EVA
關於 $EVA 價格歷史數據
$EVA 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 $EVA 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 $EVA 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.1332。另一方面，$EVA 價格軌跡的最低點（通常稱為「$EVA 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 $EVA，那麼他目前將獲得 $0.1317 的可觀利潤。
按照設計，$EVA 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前，$EVA 的流通供應量約為 80,070,000 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。
$EVA 歷史數據案例
以下是 $EVA 歷史數據在 $EVA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 $EVA 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 $EVA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 $EVA 歷史數據集，交易者可以獲取 $EVA 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 $EVA 的風險。他們還可以確定資產 $EVA 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 $EVA 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 $EVA 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 $EVA 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。
