Falcon Finance 價格歷史
(FF)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.1260 | $0.1279 | $0.1160 | $0.1193 | 18,353.96 |
2026-10-01 | $0.1296 | $0.1314 | $0.1232 | $0.1263 | 3,387 |
2026-09-30 | $0.1203 | $0.1323 | $0.1202 | $0.1303 | 7,711.67 |
2026-09-29 | $0.1246 | $0.1247 | $0.1162 | $0.1211 | 4,022.16 |
2026-09-28 | $0.1298 | $0.1331 | $0.1235 | $0.1244 | 5,913.92 |
2026-09-27 | $0.1331 | $0.1344 | $0.1279 | $0.1291 | 1,101.65 |
2026-09-26 | $0.1357 | $0.1356 | $0.1303 | $0.1338 | 5,494.66 |
2026-09-25 | $0.1320 | $0.1385 | $0.1307 | $0.1345 | 12,338.04 |
2026-09-24 | $0.1237 | $0.1380 | $0.1256 | $0.1317 | 4,982.49 |
2026-09-23 | $0.1297 | $0.1301 | $0.1206 | $0.1236 | 37,313.11 |
2026-09-22 | $0.1275 | $0.1307 | $0.1269 | $0.1293 | 7,623.57 |
2026-09-21 | $0.1342 | $0.1849 | $0.1269 | $0.1284 | 10,690.34 |
2026-09-20 | $0.1251 | $0.1370 | $0.1249 | $0.1351 | 3,784.6 |
2026-09-19 | $0.1251 | $0.1285 | $0.1249 | $0.1253 | 4,527.74 |
2026-09-18 | $0.1268 | $0.1328 | $0.1249 | $0.1251 | 15,170.35 |
2026-09-17 | $0.1360 | $0.1421 | $0.1211 | $0.1274 | 22,757.31 |
2026-09-16 | $0.1420 | $0.1452 | $0.1352 | $0.1359 | 6,962.06 |
2026-09-15 | $0.1265 | $0.1696 | $0.1238 | $0.1428 | 44,504.24 |
2026-09-14 | $0.1460 | $0.1461 | $0.1258 | $0.1265 | 12,119.83 |
2026-09-13 | $0.1494 | $0.1534 | $0.1436 | $0.1458 | 3,325.2 |
您可以在哪裡購買 FF
關於 FF 價格歷史數據
FF 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 FF 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 FF 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.1828。另一方面，FF 價格軌跡的最低點（通常稱為「FF 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 FF，那麼他目前將獲得 $0.1257 的可觀利潤。
按照設計，FF 的總供應量將達到 10,000,000,000 個。截至目目前，FF 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。
FF 歷史數據案例
以下是 FF 歷史數據在 FF 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 FF 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 FF 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 FF 歷史數據集，交易者可以獲取 FF 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 FF 的風險。他們還可以確定資產 FF 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 FF 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 FF 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 FF 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。
