Orochi Network 價格歷史
(ON)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.1040 | $0.1089 | $0.1037 | $0.1087 | 1,125,031.76 |
2026-10-01 | $0.1176 | $0.1180 | $0.1032 | $0.1041 | 1,344,822.17 |
2026-09-30 | $0.1111 | $0.1218 | $0.1124 | $0.1173 | 1,273,519.23 |
2026-09-29 | $0.1105 | $0.1140 | $0.1090 | $0.1109 | 1,047,753.02 |
2026-09-28 | $0.1298 | $0.1303 | $0.1097 | $0.1107 | 1,589,465.94 |
2026-09-27 | $0.1396 | $0.1465 | $0.1267 | $0.1296 | 1,269,607.64 |
2026-09-26 | $0.1425 | $0.1517 | $0.1332 | $0.1399 | 1,340,156.42 |
2026-09-25 | $0.1357 | $0.1476 | $0.1350 | $0.1436 | 1,553,323.51 |
2026-09-24 | $0.1363 | $0.1414 | $0.1273 | $0.1355 | 1,848,222.61 |
2026-09-23 | $0.1272 | $0.1577 | $0.1249 | $0.1367 | 5,742,846.25 |
2026-09-22 | $0.1370 | $0.1388 | $0.1249 | $0.1270 | 1,687,091.22 |
2026-09-21 | $0.1475 | $0.1500 | $0.1368 | $0.1371 | 1,443,317.04 |
2026-09-20 | $0.1712 | $0.1758 | $0.1459 | $0.1475 | 1,825,898.95 |
2026-09-19 | $0.1659 | $0.1747 | $0.1613 | $0.1712 | 1,909,574.02 |
2026-09-18 | $0.1498 | $0.1667 | $0.1484 | $0.1663 | 2,045,578.23 |
2026-09-17 | $0.1302 | $0.1558 | $0.1294 | $0.1495 | 4,164,561.34 |
2026-09-16 | $0.1458 | $0.1853 | $0.1267 | $0.1292 | 6,324,508.8 |
2026-09-15 | $0.1406 | $0.1508 | $0.1408 | $0.1458 | 1,388,169.05 |
2026-09-14 | $0.1361 | $0.1486 | $0.1349 | $0.1409 | 2,377,748.03 |
2026-09-13 | $0.1435 | $0.1441 | $0.1279 | $0.1361 | 1,627,485.27 |
您可以在哪裡購買 ON
關於 ON 價格歷史數據
ON 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 ON 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 ON 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.4470。另一方面，ON 價格軌跡的最低點（通常稱為「ON 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 ON，那麼他目前將獲得 $0.3863 的可觀利潤。
按照設計，ON 的總供應量將達到 700,000,000 個。截至目目前，ON 的流通供應量約為 144,275,000 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。
ON 歷史數據案例
以下是 ON 歷史數據在 ON 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ON 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 ON 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ON 歷史數據集，交易者可以獲取 ON 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 ON 的風險。他們還可以確定資產 ON 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 ON 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 ON 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 ON 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。
