Qubitcoin 價格歷史
(QTC)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.4597 | $0.4757 | $0.3495 | $0.3996 | 7,041.06 |
2026-07-01 | $0.4360 | $0.5172 | $0.3455 | $0.4597 | 16,866.18 |
2026-06-30 | -- | $0.6125 | $0.4693 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.6125 | $0.4693 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.5908 | $0.6125 | $0.4693 | $0.4759 | 9,867.39 |
2026-06-27 | $0.5565 | $0.6840 | $0.5429 | $0.5898 | 4,993.98 |
2026-06-26 | $0.5323 | $0.5794 | $0.4994 | $0.5565 | 6,818.41 |
2026-06-25 | $0.5993 | $0.7506 | $0.5313 | $0.5317 | 11,210.34 |
2026-06-24 | $0.5147 | $0.6091 | $0.5095 | $0.5993 | 10,560.02 |
2026-06-23 | $0.4997 | $0.5991 | $0.4995 | $0.5147 | 17,256.45 |
2026-06-22 | -- | $0.5258 | $0.4794 | -- | -- |
2026-06-21 | $0.4997 | $0.5442 | $0.4995 | $0.5043 | 2,530.72 |
2026-06-20 | $0.5305 | $0.5433 | $0.4995 | $0.4997 | 5,759.14 |
2026-06-19 | $0.5843 | $0.5802 | $0.5195 | $0.5272 | 10,031.82 |
2026-06-18 | $0.6510 | $0.6568 | $0.5794 | $0.5843 | 4,732.9 |
2026-06-17 | $0.6231 | $0.6766 | $0.6193 | $0.6510 | 7,660.26 |
2026-06-16 | $0.5695 | $0.6457 | $0.5608 | $0.6231 | 12,161.27 |
2026-06-15 | $0.5788 | $0.6694 | $0.5608 | $0.5695 | 3,998.54 |
2026-06-14 | $0.5340 | $0.6149 | $0.5206 | $0.5788 | 14,081.98 |
2026-06-13 | $0.6824 | $0.7054 | $0.5340 | $0.5340 | 14,596.4 |
您可以在哪裡購買 QTC
關於 QTC 價格歷史數據
QTC 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 QTC 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 QTC 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $8.77。另一方面,QTC 價格軌跡的最低點(通常稱為「QTC 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 QTC,那麼他目前將獲得 $8.54 的可觀利潤。
按照設計,QTC 的總供應量將達到 2,308,250 個。截至目目前,QTC 的流通供應量約為 2,308,250 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。
QTC 歷史數據案例
以下是 QTC 歷史數據在 QTC 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 QTC 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 QTC 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 QTC 歷史數據集,交易者可以獲取 QTC 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 QTC 的風險。他們還可以確定資產 QTC 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 QTC 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 QTC 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 QTC 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。
