OneCOW 價格歷史
( 1COW)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $402.04K | $468.12K | $399.02K | $464.40K | 5,355.63 |
2026-07-01 | $442.16K | $447.45K | $375.49K | $402.04K | 1,273.13 |
2026-06-30 | -- | $459.78K | $398.49K | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $459.78K | $398.49K | -- | -- |
2026-06-28 | $433.60K | $459.78K | $398.49K | $423.52K | 912.42 |
2026-06-27 | $465.66K | $466.92K | $413.47K | $433.59K | 2,147.77 |
2026-06-26 | $395.14K | $468.17K | $393.41K | $465.66K | 2,343.77 |
2026-06-25 | $395.85K | $409.36K | $387.25K | $396.39K | 997.52 |
2026-06-24 | $429.88K | $432.72K | $394.76K | $395.85K | 1,423.26 |
2026-06-23 | $445.58K | $446.07K | $410.75K | $429.99K | 1,309.62 |
2026-06-22 | $406.15K | $490.89K | $397.03K | $444.99K | 3,307.47 |
2026-06-21 | $414.92K | $425.51K | $391.83K | $406.15K | 818.55 |
2026-06-20 | -- | $415.85K | $412.73K | -- | -- |
您可以在哪裡購買 1COW
關於 1COW 價格歷史數據
1COW 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 1COW 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 1COW 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $490.89K。另一方面, 1COW 價格軌跡的最低點(通常稱為「 1COW 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 1COW,那麼他目前將獲得 $115.40K 的可觀利潤。
按照設計, 1COW 的總供應量將達到 0.87 個。截至目目前, 1COW 的流通供應量約為 0.87 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。
1COW 歷史數據案例
以下是 1COW 歷史數據在 1COW 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 1COW 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 1COW 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 1COW 歷史數據集,交易者可以獲取 1COW 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 1COW 的風險。他們還可以確定資產 1COW 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 1COW 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 1COW 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 1COW 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。
