Qtoken 價格歷史
(QTO)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.1113 | $0.1168 | $0.1104 | $0.1148 | 85.64 |
2026-07-01 | $0.1087 | $0.1125 | $0.1083 | $0.1113 | 46.44 |
2026-06-30 | -- | $0.1110 | $0.1080 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.1110 | $0.1080 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.1108 | $0.1110 | $0.1080 | $0.1099 | 14.84 |
2026-06-27 | $0.1109 | $0.1111 | $0.1088 | $0.1108 | 33.92 |
2026-06-26 | $0.1068 | $0.1109 | $0.1036 | $0.1109 | 218.19 |
2026-06-25 | -- | $0.1092 | $0.1026 | $0.1068 | 489.81 |
2026-06-24 | -- | $0.1099 | $0.1081 | -- | -- |
2026-06-23 | $0.1116 | $0.1120 | $0.1076 | $0.1086 | 92.93 |
2026-06-22 | -- | $0.1137 | $0.1110 | -- | -- |
2026-06-21 | -- | $0.1117 | $0.1108 | -- | -- |
2026-06-20 | -- | $0.1118 | $0.1108 | -- | -- |
2026-06-19 | -- | $0.1115 | $0.1086 | -- | -- |
2026-06-18 | $0.1138 | $0.1142 | $0.1086 | $0.1086 | 66.75 |
2026-06-17 | $0.1133 | $0.1145 | $0.1119 | $0.1138 | 41.87 |
2026-06-16 | $0.1165 | $0.1166 | $0.1122 | $0.1133 | 107.46 |
2026-06-15 | -- | $0.1181 | $0.1121 | $0.1165 | 461.98 |
2026-06-14 | -- | $0.1105 | $0.1103 | -- | -- |
2026-06-13 | -- | $0.1108 | $0.1103 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 QTO
關於 QTO 價格歷史數據
QTO 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 QTO 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 QTO 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.3497。另一方面，QTO 價格軌跡的最低點（通常稱為「QTO 歷史最低點」）出現在 1970-01-20。如果有人在此期間購買了 QTO，那麼他目前將獲得 $0.3475 的可觀利潤。
按照設計，QTO 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前，QTO 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。
QTO 歷史數據案例
以下是 QTO 歷史數據在 QTO 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 QTO 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 QTO 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 QTO 歷史數據集，交易者可以獲取 QTO 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 QTO 的風險。他們還可以確定資產 QTO 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 QTO 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 QTO 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 QTO 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。
