Hashflow 價格歷史
(HFT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.008362 | $0.0103 | $0.008200 | $0.008437 | 10,589,163.19 |
2026-07-01 | $0.008170 | $0.008690 | $0.007560 | $0.008379 | 4,528,122.9 |
2026-06-30 | $0.008440 | $0.008770 | $0.008030 | $0.008150 | 38,932.4 |
2026-06-29 | $0.008625 | $0.008770 | $0.008330 | $0.008440 | 52,517.08 |
2026-06-28 | $0.008834 | $0.008860 | $0.008350 | $0.008643 | 3,145,795.13 |
2026-06-27 | $0.009226 | $0.009370 | $0.008630 | $0.008830 | 4,522,025.79 |
2026-06-26 | $0.008723 | $0.0105 | $0.008630 | $0.009253 | 7,557,104.48 |
2026-06-25 | $0.008905 | $0.009170 | $0.008370 | $0.008728 | 4,365,125.04 |
2026-06-24 | $0.009545 | $0.009670 | $0.008830 | $0.008884 | 3,458,365.12 |
2026-06-23 | $0.0102 | $0.0103 | $0.009450 | $0.009567 | 4,690,176.89 |
2026-06-22 | $0.0103 | $0.0104 | $0.009860 | $0.0102 | 3,516,958.2 |
2026-06-21 | $0.0100 | $0.0116 | $0.009920 | $0.0103 | 8,195,451.58 |
2026-06-20 | $0.009745 | $0.0101 | $0.009440 | $0.0100 | 3,188,315.32 |
2026-06-19 | $0.009619 | $0.009980 | $0.009630 | $0.009742 | 3,964,494.61 |
2026-06-18 | $0.0106 | $0.0108 | $0.009540 | $0.009589 | 4,107,611.61 |
2026-06-17 | $0.0103 | $0.0109 | $0.0103 | $0.0107 | 3,910,165.21 |
2026-06-16 | $0.0108 | $0.0110 | $0.0102 | $0.0104 | 4,451,654.3 |
2026-06-15 | $0.009844 | $0.0111 | $0.009830 | $0.0108 | 4,027,010.23 |
2026-06-14 | $0.0101 | $0.0102 | $0.009830 | $0.009847 | 4,105,571.35 |
2026-06-13 | $0.0106 | $0.0107 | $0.0100 | $0.0101 | 4,563,173.17 |
您可以在哪裡購買 HFT
關於 HFT 價格歷史數據
HFT 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 HFT 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 HFT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $3.61。另一方面，HFT 價格軌跡的最低點（通常稱為「HFT 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 HFT，那麼他目前將獲得 $3.60 的可觀利潤。
按照設計，HFT 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，HFT 的流通供應量約為 848,369,397.26 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。
HFT 歷史數據案例
以下是 HFT 歷史數據在 HFT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 HFT 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 HFT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 HFT 歷史數據集，交易者可以獲取 HFT 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 HFT 的風險。他們還可以確定資產 HFT 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 HFT 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 HFT 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 HFT 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。
