Indigo Protocol 價格歷史
(INDY)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.1000 | $0.1023 | $0.0956 | $0.1001 | 2,226.41 |
2026-07-01 | $0.0917 | $0.1013 | $0.0899 | $0.0999 | 9,512.75 |
2026-06-30 | -- | $0.0956 | $0.0915 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.0956 | $0.0915 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.0957 | $0.0956 | $0.0915 | $0.0922 | 436.68 |
2026-06-27 | $0.0926 | $0.0966 | $0.0926 | $0.0956 | 1,343.92 |
2026-06-26 | $0.0889 | $0.0941 | $0.0866 | $0.0926 | 357.14 |
2026-06-25 | $0.0907 | $0.0934 | $0.0862 | $0.0895 | 4,172.12 |
2026-06-24 | $0.0988 | $0.1004 | $0.0906 | $0.0909 | 2,458.31 |
2026-06-23 | $0.1055 | $0.1066 | $0.0984 | $0.0988 | 1,772.41 |
2026-06-22 | $0.1063 | $0.1080 | $0.1031 | $0.1055 | 2,024.69 |
2026-06-21 | $0.1061 | $0.1074 | $0.1050 | $0.1063 | 302.58 |
2026-06-20 | $0.1056 | $0.1070 | $0.1038 | $0.1060 | 1,725.54 |
2026-06-19 | $0.1060 | $0.1087 | $0.1043 | $0.1057 | 4,649.57 |
2026-06-18 | $0.1133 | $0.1145 | $0.1060 | $0.1060 | 3,442.14 |
2026-06-17 | $0.1153 | $0.1170 | $0.1101 | $0.1140 | 5,005.28 |
2026-06-16 | $0.1290 | $0.1294 | $0.1152 | $0.1154 | 4,089.36 |
2026-06-15 | $0.1108 | $0.1291 | $0.1097 | $0.1288 | 6,937.52 |
2026-06-14 | $0.1179 | $0.1173 | $0.1103 | $0.1109 | 1,214.59 |
2026-06-13 | $0.1132 | $0.1182 | $0.1118 | $0.1178 | 1,490.62 |
您可以在哪裡購買 INDY
關於 INDY 價格歷史數據
INDY 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 INDY 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 INDY 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $4.50。另一方面,INDY 價格軌跡的最低點(通常稱為「INDY 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 INDY,那麼他目前將獲得 $4.43 的可觀利潤。
按照設計,INDY 的總供應量將達到 35,000,000 個。截至目目前,INDY 的流通供應量約為 18,978,441 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。
INDY 歷史數據案例
以下是 INDY 歷史數據在 INDY 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 INDY 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 INDY 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 INDY 歷史數據集,交易者可以獲取 INDY 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 INDY 的風險。他們還可以確定資產 INDY 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 INDY 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 INDY 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 INDY 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。
