o1.exchange 價格歷史
(O)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.5543 | $0.6084 | $0.4828 | $0.5366 | 5,223,728.45 |
2026-07-01 | $0.5088 | $0.5865 | $0.4769 | $0.5524 | 4,652,901.08 |
2026-06-30 | $0.5763 | $0.5647 | $0.4951 | $0.5099 | 19,043.21 |
2026-06-29 | $0.5210 | $0.6185 | $0.4669 | $0.5827 | 27,340.35 |
2026-06-28 | $0.4241 | $0.6159 | $0.3947 | $0.5171 | 19,010,077.61 |
2026-06-27 | $0.4404 | $0.4721 | $0.3901 | $0.4275 | 15,985,619.81 |
2026-06-26 | $0.5685 | $0.5787 | $0.4123 | $0.4205 | 30,019,410.99 |
2026-06-25 | $0.6790 | $0.8499 | $0.5551 | $0.5675 | 39,848,459.61 |
2026-06-24 | $0.5706 | $0.7745 | $0.5236 | $0.6782 | 31,958,222.33 |
2026-06-23 | $0.6290 | $0.6425 | $0.5539 | $0.5692 | 21,039,061.81 |
2026-06-22 | $0.6364 | $0.7876 | $0.6082 | $0.6252 | 25,380,940.82 |
2026-06-21 | $0.7387 | $0.8173 | $0.5679 | $0.6336 | 20,914,210.29 |
2026-06-20 | $0.7558 | $0.9483 | $0.7172 | $0.7371 | 50,808,013.38 |
2026-06-19 | $0.6300 | $0.8853 | $0.5187 | $0.7534 | 46,650,850.82 |
2026-06-18 | $0.3666 | $0.7528 | $0.5018 | $0.6265 | 86,503,839.12 |
2026-06-17 | -- | $0.5218 | $0.2516 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 O
關於 O 價格歷史數據
O 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 O 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 O 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.9453。另一方面,O 價格軌跡的最低點(通常稱為「O 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 O,那麼他目前將獲得 $0.7953 的可觀利潤。
按照設計,O 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,O 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。
O 歷史數據案例
以下是 O 歷史數據在 O 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 O 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 O 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 O 歷史數據集,交易者可以獲取 O 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 O 的風險。他們還可以確定資產 O 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 O 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 O 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 O 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。
