GammaSwap 價格歷史
(GS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.004896 | $0.005104 | $0.004758 | $0.005044 | 995.51 |
2026-07-01 | $0.004318 | $0.005810 | $0.003798 | $0.004901 | 72,799.8 |
2026-06-30 | -- | $0.004015 | $0.003906 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.004015 | $0.003906 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.004014 | $0.004015 | $0.003906 | $0.003967 | 32.62 |
2026-06-27 | $0.004152 | $0.004175 | $0.003720 | $0.004011 | 15,038.29 |
2026-06-26 | $0.004030 | $0.004178 | $0.004007 | $0.004163 | 2,291.27 |
2026-06-25 | $0.004236 | $0.004276 | $0.003985 | $0.004022 | 1,727.2 |
2026-06-24 | $0.005072 | $0.005145 | $0.003838 | $0.004231 | 329,026.93 |
2026-06-23 | $0.005497 | $0.005505 | $0.005051 | $0.005080 | 1,380.35 |
2026-06-22 | $0.005301 | $0.005569 | $0.005220 | $0.005496 | 5,994.91 |
2026-06-21 | $0.005957 | $0.005974 | $0.005167 | $0.005301 | 42,485.66 |
2026-06-20 | -- | $0.005969 | $0.005848 | $0.005957 | 213.11 |
2026-06-19 | -- | $0.005900 | $0.005756 | -- | -- |
2026-06-18 | $0.006138 | $0.006160 | $0.005788 | $0.005788 | 205.08 |
2026-06-17 | $0.006180 | $0.006255 | $0.006057 | $0.006141 | 103.76 |
2026-06-16 | $0.006422 | $0.006405 | $0.006085 | $0.006180 | 1,964.76 |
2026-06-15 | $0.005714 | $0.006427 | $0.005714 | $0.006422 | 4,136.46 |
2026-06-14 | $0.005808 | $0.005851 | $0.005699 | $0.005714 | 2,935.64 |
2026-06-13 | $0.005801 | $0.005846 | $0.005777 | $0.005808 | 2,039.24 |
您可以在哪裡購買 GS
關於 GS 價格歷史數據
GS 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 GS 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 GS 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.3656。另一方面，GS 價格軌跡的最低點（通常稱為「GS 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 GS，那麼他目前將獲得 $0.3619 的可觀利潤。
按照設計，GS 的總供應量將達到 1,600,000,000 個。截至目目前，GS 的流通供應量約為 355,342,224.57 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。
GS 歷史數據案例
以下是 GS 歷史數據在 GS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 GS 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 GS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 GS 歷史數據集，交易者可以獲取 GS 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 GS 的風險。他們還可以確定資產 GS 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 GS 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 GS 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 GS 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。
