Pyth Network 價格歷史
(PYTH)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.0749 | $0.0809 | $0.0737 | $0.0794 | 25,485,136.74 |
2026-10-01 | $0.0772 | $0.0793 | $0.0743 | $0.0748 | 20,314,290.07 |
2026-09-30 | $0.0775 | $0.0814 | $0.0760 | $0.0773 | 35,999,719.45 |
2026-09-29 | $0.0792 | $0.0817 | $0.0770 | $0.0778 | 35,907,899.98 |
2026-09-28 | $0.0831 | $0.0867 | $0.0779 | $0.0792 | 54,863,773.51 |
2026-09-27 | $0.0780 | $0.0887 | $0.0760 | $0.0832 | 79,663,044.23 |
2026-09-26 | $0.0724 | $0.0794 | $0.0711 | $0.0779 | 46,079,342.88 |
2026-09-25 | $0.0702 | $0.0743 | $0.0668 | $0.0729 | 49,386,030.93 |
2026-09-24 | $0.0617 | $0.0711 | $0.0616 | $0.0703 | 49,526,782 |
2026-09-23 | $0.0672 | $0.0685 | $0.0603 | $0.0610 | 49,487,187.05 |
2026-09-22 | $0.0657 | $0.0738 | $0.0615 | $0.0671 | 67,213,002.69 |
2026-09-21 | $0.0603 | $0.0665 | $0.0603 | $0.0654 | 40,687,461.17 |
2026-09-20 | $0.0605 | $0.0621 | $0.0574 | $0.0605 | 28,349,274.76 |
2026-09-19 | $0.0601 | $0.0621 | $0.0592 | $0.0606 | 37,543,823.87 |
2026-09-18 | $0.0555 | $0.0609 | $0.0554 | $0.0602 | 39,092,346.57 |
2026-09-17 | $0.0520 | $0.0565 | $0.0512 | $0.0558 | 33,161,340.21 |
2026-09-16 | $0.0537 | $0.0550 | $0.0515 | $0.0519 | 30,093,252.98 |
2026-09-15 | $0.0553 | $0.0572 | $0.0528 | $0.0537 | 19,394,617.33 |
2026-09-14 | $0.0550 | $0.0585 | $0.0544 | $0.0552 | 22,154,807.51 |
2026-09-13 | $0.0544 | $0.0559 | $0.0534 | $0.0548 | 15,510,652.98 |
您可以在哪裡購買 PYTH
關於 PYTH 價格歷史數據
PYTH 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 PYTH 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 PYTH 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $1.20。另一方面，PYTH 價格軌跡的最低點（通常稱為「PYTH 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 PYTH，那麼他目前將獲得 $1.17 的可觀利潤。
按照設計，PYTH 的總供應量將達到 10,000,000,000 個。截至目目前，PYTH 的流通供應量約為 7,874,959,274.6 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。
PYTH 歷史數據案例
以下是 PYTH 歷史數據在 PYTH 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PYTH 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 PYTH 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PYTH 歷史數據集，交易者可以獲取 PYTH 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 PYTH 的風險。他們還可以確定資產 PYTH 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 PYTH 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 PYTH 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 PYTH 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。
