Mintlayer 價格歷史
(ML)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.006575 | $0.006599 | $0.006570 | $0.006599 | 120,502.72 |
2026-07-01 | $0.006585 | $0.006607 | $0.006558 | $0.006575 | 117,358.16 |
2026-06-30 | -- | $0.006685 | $0.006638 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.006685 | $0.006638 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.006658 | $0.006685 | $0.006638 | $0.006644 | 119,313.02 |
2026-06-27 | $0.006650 | $0.006695 | $0.006624 | $0.006657 | 94,229.3 |
2026-06-26 | $0.006657 | $0.006698 | $0.006620 | $0.006653 | 117,008.34 |
2026-06-25 | $0.006919 | $0.006922 | $0.006623 | $0.006655 | 132,062.29 |
2026-06-24 | $0.006907 | $0.006935 | $0.006898 | $0.006920 | 118,883.65 |
2026-06-23 | $0.006915 | $0.006925 | $0.006876 | $0.006907 | 118,262.01 |
2026-06-22 | $0.006902 | $0.006935 | $0.006890 | $0.006916 | 117,869.81 |
2026-06-21 | $0.006938 | $0.006964 | $0.006871 | $0.006892 | 126,670.02 |
2026-06-20 | $0.006809 | $0.006943 | $0.006775 | $0.006939 | 127,929.83 |
2026-06-19 | $0.006775 | $0.006879 | $0.006766 | $0.006803 | 114,813.87 |
2026-06-18 | $0.006729 | $0.006789 | $0.006718 | $0.006775 | 117,839.72 |
2026-06-17 | $0.006736 | $0.006806 | $0.006725 | $0.006731 | 119,302.6 |
2026-06-16 | $0.006814 | $0.006839 | $0.006720 | $0.006741 | 120,209.55 |
2026-06-15 | $0.006788 | $0.006843 | $0.006762 | $0.006806 | 116,970.51 |
2026-06-14 | $0.006782 | $0.006841 | $0.006771 | $0.006784 | 117,634.43 |
2026-06-13 | $0.006844 | $0.006845 | $0.006761 | $0.006781 | 117,477.25 |
您可以在哪裡購買 ML
關於 ML 價格歷史數據
ML 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 ML 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 ML 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.9883。另一方面,ML 價格軌跡的最低點(通常稱為「ML 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 ML,那麼他目前將獲得 $0.9818 的可觀利潤。
按照設計,ML 的總供應量將達到 400,000,000 個。截至目目前,ML 的流通供應量約為 228,869,812.41 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。
ML 歷史數據案例
以下是 ML 歷史數據在 ML 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ML 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 ML 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ML 歷史數據集,交易者可以獲取 ML 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 ML 的風險。他們還可以確定資產 ML 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 ML 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 ML 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 ML 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。
