Reental 價格歷史
(RNT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-02 | $0.2980 | $0.3050 | $0.2962 | $0.3038 | 15,573.67 |
2026-07-01 | $0.2938 | $0.2980 | $0.2939 | $0.2980 | 8,622.75 |
2026-06-30 | -- | $0.2972 | $0.2935 | -- | -- |
2026-06-29 | -- | $0.2972 | $0.2935 | -- | -- |
2026-06-28 | $0.2950 | $0.2972 | $0.2935 | $0.2962 | 3,691.48 |
2026-06-27 | $0.2948 | $0.2950 | $0.2930 | $0.2950 | 2,778.23 |
2026-06-26 | $0.3001 | $0.3006 | $0.2931 | $0.2948 | 19,178.22 |
2026-06-25 | $0.3017 | $0.3016 | $0.2986 | $0.3001 | 4,644.33 |
2026-06-24 | $0.2999 | $0.3034 | $0.2983 | $0.3002 | 7,582.41 |
2026-06-23 | $0.2983 | $0.3009 | $0.2982 | $0.2999 | 7,204.03 |
2026-06-22 | -- | $0.3000 | $0.2971 | -- | -- |
2026-06-21 | $0.3014 | $0.3015 | $0.2962 | $0.2990 | 17,992.37 |
2026-06-20 | $0.2992 | $0.3015 | $0.2975 | $0.3014 | 7,596.03 |
2026-06-19 | $0.2967 | $0.2992 | $0.2955 | $0.2992 | 8,025.84 |
2026-06-18 | $0.2953 | $0.2974 | $0.2930 | $0.2967 | 11,777.73 |
2026-06-17 | $0.2941 | $0.2964 | $0.2935 | $0.2935 | 10,879.39 |
2026-06-16 | $0.2921 | $0.2948 | $0.2909 | $0.2941 | 12,439.96 |
2026-06-15 | $0.2895 | $0.2923 | $0.2886 | $0.2921 | 8,993.2 |
2026-06-14 | $0.2864 | $0.2895 | $0.2865 | $0.2895 | 8,548.16 |
2026-06-13 | $0.2844 | $0.2865 | $0.2831 | $0.2864 | 8,755.43 |
您可以在哪裡購買 RNT
關於 RNT 價格歷史數據
RNT 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 RNT 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 RNT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.3050。另一方面，RNT 價格軌跡的最低點（通常稱為「RNT 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 RNT，那麼他目前將獲得 $0.2891 的可觀利潤。
按照設計，RNT 的總供應量將達到 200,000,000 個。截至目目前，RNT 的流通供應量約為 135,968,311.31 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。
RNT 歷史數據案例
以下是 RNT 歷史數據在 RNT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 RNT 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 RNT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 RNT 歷史數據集，交易者可以獲取 RNT 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 RNT 的風險。他們還可以確定資產 RNT 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 RNT 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 RNT 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 RNT 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。
