Strategy (Backpack Securities) 價格歷史
(MSTR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $157.15 | $169.53 | $156.34 | $159.36 | 559,004.42 |
2026-10-01 | $154.31 | $158.18 | $152.22 | $156.40 | 387,284.57 |
2026-09-30 | $153.36 | $161.27 | $152.56 | $154.35 | 427,660.44 |
2026-09-29 | $156.41 | $161.72 | $152.68 | $153.41 | 458,365.88 |
2026-09-28 | $160.83 | $162.38 | $154.53 | $156.99 | 567,500.87 |
2026-09-27 | $160.24 | $162.61 | $158.72 | $160.83 | 144,173.15 |
2026-09-26 | $157.22 | $160.24 | $157.99 | $160.24 | 77,734.72 |
2026-09-25 | $162.13 | $164.93 | $157.22 | $158.57 | 425,887.32 |
2026-09-24 | $163.40 | $164.66 | $156.64 | $161.91 | 696,321.68 |
2026-09-23 | $169.21 | $172.78 | $162.57 | $163.40 | 388,276.26 |
2026-09-22 | $167.09 | $170.77 | $161.58 | $169.20 | 542,968.83 |
2026-09-21 | $154.02 | $167.67 | $154.23 | $166.66 | 775,775.35 |
2026-09-20 | $158.83 | $159.04 | $150.96 | $154.35 | 182,713.75 |
2026-09-19 | $148.18 | $158.83 | $149.00 | $158.80 | 492,381.64 |
2026-09-18 | $130.25 | $149.00 | $130.75 | $148.39 | 392,964.57 |
2026-09-17 | $126.19 | $132.90 | $124.57 | $130.74 | 363,899.53 |
2026-09-16 | $131.69 | $133.18 | $125.68 | $126.02 | 414,709.37 |
2026-09-15 | $135.22 | $137.73 | $128.56 | $132.35 | 342,052.01 |
2026-09-14 | $129.27 | $135.99 | $127.62 | $135.91 | 448,347.69 |
2026-09-13 | $131.15 | $131.13 | $127.65 | $129.20 | 44,974.84 |
您可以在哪裡購買 MSTR
關於 MSTR 價格歷史數據
MSTR 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 MSTR 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 MSTR 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $172.83。另一方面，MSTR 價格軌跡的最低點（通常稱為「MSTR 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 MSTR，那麼他目前將獲得 $83.34 的可觀利潤。
按照設計，MSTR 的總供應量將達到 4,400.8 個。截至目目前，MSTR 的流通供應量約為 4,400.8 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。
MSTR 歷史數據案例
以下是 MSTR 歷史數據在 MSTR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 MSTR 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 MSTR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 MSTR 歷史數據集，交易者可以獲取 MSTR 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 MSTR 的風險。他們還可以確定資產 MSTR 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 MSTR 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 MSTR 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 MSTR 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。
