INFINIT 價格歷史
(IN)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.0662 | $0.0677 | $0.0542 | $0.0567 | 44,066,953.07 |
2026-07-01 | $0.2977 | $0.3368 | $0.0620 | $0.0664 | 72,070,348.84 |
2026-06-30 | $0.1249 | $0.3554 | $0.1154 | $0.3206 | 613,802.7 |
2026-06-29 | $0.1040 | $0.1271 | $0.1025 | $0.1257 | 19,533 |
2026-06-28 | $0.1029 | $0.1093 | $0.1015 | $0.1039 | 22,969,802.27 |
2026-06-27 | $0.0944 | $0.1074 | $0.0953 | $0.1029 | 22,942,578.84 |
2026-06-26 | $0.0842 | $0.0963 | $0.0841 | $0.0946 | 11,240,500.49 |
2026-06-25 | $0.0831 | $0.0911 | $0.0792 | $0.0848 | 11,982,849.83 |
2026-06-24 | $0.0821 | $0.0858 | $0.0799 | $0.0836 | 8,265,915.23 |
2026-06-23 | $0.0814 | $0.0848 | $0.0744 | $0.0823 | 8,477,660.5 |
2026-06-22 | $0.0755 | $0.0877 | $0.0730 | $0.0813 | 10,369,112.24 |
2026-06-21 | $0.0732 | $0.0771 | $0.0721 | $0.0756 | 5,734,398.27 |
2026-06-20 | $0.0703 | $0.0740 | $0.0712 | $0.0732 | 4,983,559.69 |
2026-06-19 | $0.0701 | $0.0736 | $0.0688 | $0.0705 | 3,656,690.52 |
2026-06-18 | $0.0729 | $0.0740 | $0.0692 | $0.0695 | 5,697,411.03 |
2026-06-17 | $0.0751 | $0.0764 | $0.0709 | $0.0731 | 11,531,940.39 |
2026-06-16 | $0.0749 | $0.0763 | $0.0722 | $0.0752 | 7,385,244.93 |
2026-06-15 | $0.0740 | $0.0762 | $0.0714 | $0.0749 | 14,027,827.12 |
2026-06-14 | $0.0783 | $0.0809 | $0.0727 | $0.0738 | 10,777,161.74 |
2026-06-13 | $0.0724 | $0.0818 | $0.0721 | $0.0786 | 8,419,344.14 |
您可以在哪裡購買 IN
關於 IN 價格歷史數據
IN 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 IN 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 IN 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.3520。另一方面，IN 價格軌跡的最低點（通常稱為「IN 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 IN，那麼他目前將獲得 $0.3075 的可觀利潤。
按照設計，IN 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，IN 的流通供應量約為 288,673,611 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。
IN 歷史數據案例
以下是 IN 歷史數據在 IN 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 IN 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 IN 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 IN 歷史數據集，交易者可以獲取 IN 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 IN 的風險。他們還可以確定資產 IN 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 IN 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 IN 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 IN 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。
