HyperStrategy 價格歷史
(HSTR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.1427 | $0.1465 | $0.1232 | $0.1300 | 1,275.98 |
2026-07-01 | $0.1460 | $0.1471 | $0.1412 | $0.1430 | 55.59 |
2026-06-30 | -- | $0.1497 | $0.1421 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.1497 | $0.1421 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.1497 | $0.1497 | $0.1421 | $0.1452 | 188.15 |
2026-06-27 | $0.1502 | $0.1509 | $0.1477 | $0.1497 | 3.94 |
2026-06-26 | $0.1439 | $0.1515 | $0.1462 | $0.1502 | 120.37 |
2026-06-25 | $0.1472 | $0.1491 | $0.1407 | $0.1439 | 383.9 |
2026-06-24 | $0.1527 | $0.1542 | $0.1463 | $0.1472 | 262.71 |
2026-06-23 | $0.1565 | $0.1600 | $0.1525 | $0.1533 | 81.1 |
2026-06-22 | $0.1542 | $0.1587 | $0.1518 | $0.1565 | 211.46 |
2026-06-21 | $0.1561 | $0.1597 | $0.1527 | $0.1542 | 145.84 |
2026-06-20 | $0.1563 | $0.1603 | $0.1550 | $0.1561 | 374.48 |
2026-06-19 | $0.1723 | $0.1717 | $0.1500 | $0.1563 | 849.17 |
2026-06-18 | $0.1395 | $0.1738 | $0.1347 | $0.1734 | 2,832.6 |
2026-06-17 | $0.1343 | $0.1511 | $0.1058 | $0.1395 | 5,073.33 |
2026-06-16 | $0.1691 | $0.1746 | $0.1330 | $0.1343 | 2,360.74 |
2026-06-15 | $0.1648 | $0.1699 | $0.1638 | $0.1689 | 187.95 |
2026-06-14 | $0.1656 | $0.1667 | $0.1620 | $0.1649 | 24.8 |
2026-06-13 | $0.1666 | $0.1675 | $0.1616 | $0.1656 | 83.97 |
您可以在哪裡購買 HSTR
關於 HSTR 價格歷史數據
HSTR 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 HSTR 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 HSTR 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $2.48。另一方面，HSTR 價格軌跡的最低點（通常稱為「HSTR 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 HSTR，那麼他目前將獲得 $2.45 的可觀利潤。
按照設計，HSTR 的總供應量將達到 1,000,000 個。截至目目前，HSTR 的流通供應量約為 1,000,000 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。
HSTR 歷史數據案例
以下是 HSTR 歷史數據在 HSTR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 HSTR 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 HSTR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 HSTR 歷史數據集，交易者可以獲取 HSTR 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 HSTR 的風險。他們還可以確定資產 HSTR 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 HSTR 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 HSTR 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 HSTR 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。
