Mancer 價格歷史
(MANCER)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-08-17 | $0.002424 | $0.002470 | $0.001980 | $0.002421 | 52,359.7 |
2026-08-16 | $0.002557 | $0.002720 | $0.002330 | $0.002428 | 55,173.35 |
2026-08-15 | $0.002951 | $0.003430 | $0.002500 | $0.002532 | 59,389.79 |
2026-08-14 | $0.002462 | $0.003020 | $0.002270 | $0.002884 | 62,573.31 |
2026-08-13 | $0.003174 | $0.003200 | $0.002360 | $0.002465 | 59,634.97 |
2026-08-12 | $0.003594 | $0.004000 | $0.002950 | $0.003169 | 81,664.39 |
2026-08-11 | $0.004172 | $0.004530 | $0.003360 | $0.003594 | 80,531.84 |
2026-08-10 | $0.003724 | $0.004520 | $0.003240 | $0.004157 | 68,735.47 |
2026-08-09 | $0.004472 | $0.004640 | $0.003400 | $0.003733 | 543,324.9 |
2026-08-08 | $0.002845 | $0.004930 | $0.002730 | $0.004444 | 388,343.89 |
2026-08-07 | -- | $0.003860 | $0.001500 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 MANCER
關於 MANCER 價格歷史數據
MANCER 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 MANCER 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 MANCER 價格歷史數據,其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值,超過 $0.004865。另一方面,MANCER 價格軌跡的最低點(通常稱為「MANCER 歷史最低點」)出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 MANCER,那麼他目前將獲得 $0.003365 的可觀利潤。
按照設計,MANCER 的總供應量將達到 -- 個。截至目目前,MANCER 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。
MANCER 歷史數據案例
以下是 MANCER 歷史數據在 MANCER 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 MANCER 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 MANCER 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 MANCER 歷史數據集,交易者可以獲取 MANCER 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 MANCER 的風險。他們還可以確定資產 MANCER 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 MANCER 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 MANCER 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 MANCER 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。
