714 價格歷史
(9)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.001842 | $0.001930 | $0.001600 | $0.001758 | 27,588.23 |
2026-10-01 | $0.001981 | $0.002030 | $0.001730 | $0.001840 | 39,964.99 |
2026-09-30 | $0.002021 | $0.002180 | $0.001930 | $0.001956 | 52,402.57 |
2026-09-29 | $0.002358 | $0.002480 | $0.002010 | $0.002026 | 40,681.26 |
2026-09-28 | $0.002533 | $0.002490 | $0.002060 | $0.002311 | 34,502.25 |
2026-09-27 | $0.002032 | $0.002810 | $0.001780 | $0.002530 | 39,988.19 |
2026-09-26 | $0.002394 | $0.002390 | $0.001950 | $0.002023 | 40,775.61 |
2026-09-25 | $0.002486 | $0.002530 | $0.002250 | $0.002392 | 43,371.98 |
2026-09-24 | $0.002474 | $0.002700 | $0.002300 | $0.002503 | 47,290.76 |
2026-09-23 | $0.002391 | $0.002840 | $0.002150 | $0.002629 | 33,845.46 |
2026-09-22 | $0.002539 | $0.003000 | $0.002310 | $0.002388 | 40,081.87 |
2026-09-21 | $0.003007 | $0.003150 | $0.002120 | $0.002537 | 47,776.39 |
2026-09-20 | $0.004170 | $0.004140 | $0.002770 | $0.003018 | 40,698.38 |
2026-09-19 | $0.004368 | $0.004870 | $0.003940 | $0.004143 | 39,927.09 |
2026-09-18 | $0.004192 | $0.005410 | $0.003790 | $0.004363 | 38,190.87 |
2026-09-17 | $0.004360 | $0.004290 | $0.003700 | $0.004189 | 51,175.76 |
2026-09-16 | $0.005177 | $0.005320 | $0.004070 | $0.004364 | 38,803.57 |
2026-09-15 | $0.005565 | $0.006140 | $0.005120 | $0.005183 | 42,374.69 |
2026-09-14 | $0.005294 | $0.007130 | $0.005330 | $0.005550 | 28,980.12 |
2026-09-13 | $0.003888 | $0.005950 | $0.003570 | $0.005377 | 42,436.09 |
您可以在哪裡購買 9
關於 9 價格歷史數據
9 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 9 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 9 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.0219。另一方面，9 價格軌跡的最低點（通常稱為「9 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 9，那麼他目前將獲得 $0.0205 的可觀利潤。
按照設計，9 的總供應量將達到 -- 個。截至目目前，9 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。
9 歷史數據案例
以下是 9 歷史數據在 9 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 9 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 9 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 9 歷史數據集，交易者可以獲取 9 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 9 的風險。他們還可以確定資產 9 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 9 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 9 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 9 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。
