Graphite Network 價格歷史
(@G)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.009775 | $0.009955 | $0.009524 | $0.009802 | 84.41 |
2026-07-01 | $0.009580 | $0.009809 | $0.009444 | $0.009771 | 23.77 |
2026-06-30 | -- | $0.009705 | $0.009438 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.009705 | $0.009438 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.009639 | $0.009705 | $0.009438 | $0.009596 | 3.34 |
2026-06-27 | $0.009696 | $0.009787 | $0.009482 | $0.009639 | 22.87 |
2026-06-26 | $0.009595 | $0.009865 | $0.009446 | $0.009711 | 72.8 |
2026-06-25 | $0.009713 | $0.009849 | $0.009546 | $0.009624 | 145.49 |
2026-06-24 | $0.009608 | $0.009891 | $0.009534 | $0.009703 | 20.92 |
2026-06-23 | $0.009583 | $0.009828 | $0.009545 | $0.009621 | 97.94 |
2026-06-22 | -- | $0.0101 | $0.009571 | -- | -- |
2026-06-21 | -- | $0.009902 | $0.009619 | -- | -- |
2026-06-20 | $0.009699 | $0.009839 | $0.009589 | $0.009749 | 30.49 |
2026-06-19 | $0.009540 | $0.0100 | $0.009523 | $0.009699 | 105.26 |
2026-06-18 | $0.009630 | $0.0100 | $0.009497 | $0.009556 | 47.56 |
2026-06-17 | $0.009717 | $0.009906 | $0.009474 | $0.009631 | 27.72 |
2026-06-16 | $0.009848 | $0.009870 | $0.009547 | $0.009726 | 103.04 |
2026-06-15 | $0.009414 | $0.0102 | $0.009385 | $0.009848 | 136.28 |
2026-06-14 | -- | $0.009488 | $0.009369 | $0.009414 | 5.81 |
2026-06-13 | -- | $0.009835 | $0.009569 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 @G
關於 @G 價格歷史數據
@G 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 @G 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 @G 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.2059。另一方面,@G 價格軌跡的最低點(通常稱為「@G 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 @G,那麼他目前將獲得 $0.1966 的可觀利潤。
按照設計,@G 的總供應量將達到 10,500,000 個。截至目目前,@G 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。
@G 歷史數據案例
以下是 @G 歷史數據在 @G 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 @G 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 @G 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 @G 歷史數據集,交易者可以獲取 @G 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 @G 的風險。他們還可以確定資產 @G 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 @G 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 @G 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 @G 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。
