
Data Network 價格歷史
(DATA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.2131 | $0.2261 | $0.2103 | $0.2164 | 12,057,472.39 |
2026-10-01 | $0.2188 | $0.2247 | $0.2123 | $0.2136 | 8,358,067.66 |
2026-09-30 | $0.2178 | $0.2256 | $0.2148 | $0.2183 | 9,373,110.62 |
2026-09-29 | $0.2192 | $0.2309 | $0.2170 | $0.2181 | 11,203,943.17 |
2026-09-28 | $0.2294 | $0.2513 | $0.2149 | $0.2192 | 19,512,097.83 |
2026-09-27 | $0.2281 | $0.2367 | $0.2256 | $0.2300 | 10,903,510.64 |
2026-09-26 | $0.2223 | $0.2372 | $0.2241 | $0.2295 | 10,934,328.34 |
2026-09-25 | $0.2177 | $0.2383 | $0.2163 | $0.2234 | 20,459,910.02 |
2026-09-24 | $0.2196 | $0.2511 | $0.2112 | $0.2178 | 25,129,831.43 |
2026-09-23 | $0.2154 | $0.2564 | $0.2159 | $0.2196 | 26,168,209.52 |
2026-09-22 | $0.2008 | $0.2370 | $0.2000 | $0.2153 | 27,589,638.66 |
2026-09-21 | $0.1914 | $0.2028 | $0.1934 | $0.2006 | 1,838,946.14 |
2026-09-20 | $0.1915 | $0.2010 | $0.1888 | $0.1905 | 3,352,240.79 |
2026-09-19 | $0.1876 | $0.1926 | $0.1868 | $0.1899 | 3,145,410.11 |
2026-09-18 | $0.1803 | $0.1880 | $0.1804 | $0.1876 | 1,423,893.25 |
2026-09-17 | $0.1806 | $0.1859 | $0.1777 | $0.1803 | 2,913,916.39 |
2026-09-16 | $0.1847 | $0.1877 | $0.1790 | $0.1806 | 2,955,466.77 |
2026-09-15 | $0.1897 | $0.1941 | $0.1832 | $0.1847 | 3,591,952.76 |
2026-09-14 | $0.1901 | $0.1946 | $0.1876 | $0.1900 | 3,511,064.07 |
2026-09-13 | $0.1913 | $0.1924 | $0.1867 | $0.1904 | 880,891.16 |
您可以在哪裡購買 DATA
關於 DATA 價格歷史數據
DATA 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 DATA 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 DATA 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $14.89。另一方面,DATA 價格軌跡的最低點(通常稱為「DATA 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 DATA,那麼他目前將獲得 $14.75 的可觀利潤。
按照設計,DATA 的總供應量將達到 1,029,999,359 個。截至目目前,DATA 的流通供應量約為 356,472,268 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。
DATA 歷史數據案例
以下是 DATA 歷史數據在 DATA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 DATA 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 DATA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 DATA 歷史數據集,交易者可以獲取 DATA 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 DATA 的風險。他們還可以確定資產 DATA 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 DATA 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 DATA 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 DATA 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。


