this is not a website 價格歷史
(WEBSITE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.000747 | $0.000755 | $0.000265 | $0.000390 | 179,344.48 |
2026-10-01 | $0.001339 | $0.001330 | $0.000747 | $0.000747 | 103,752.32 |
2026-09-30 | $0.001404 | $0.001497 | $0.001112 | $0.001319 | 158,788.84 |
2026-09-29 | $0.001781 | $0.001755 | $0.001242 | $0.001404 | 112,725.18 |
2026-09-28 | $0.001988 | $0.001988 | $0.001414 | $0.001782 | 142,824.61 |
2026-09-27 | $0.001942 | $0.002323 | $0.001760 | $0.001988 | 82,753.93 |
2026-09-26 | $0.002712 | $0.002822 | $0.001548 | $0.001947 | 434,740.27 |
2026-09-25 | $0.003823 | $0.003762 | $0.002692 | $0.002769 | 223,712.57 |
2026-09-24 | $0.003968 | $0.004739 | $0.003554 | $0.003819 | 150,787.58 |
2026-09-23 | $0.003363 | $0.005311 | $0.003159 | $0.003930 | 360,588.68 |
2026-09-22 | $0.003999 | $0.003912 | $0.003135 | $0.003366 | 185,029.47 |
2026-09-21 | $0.004044 | $0.004230 | $0.003217 | $0.003968 | 401,610.2 |
2026-09-20 | $0.004352 | $0.004519 | $0.003952 | $0.004124 | 155,211.53 |
2026-09-19 | $0.005751 | $0.005980 | $0.004078 | $0.004355 | 344,972.47 |
2026-09-18 | $0.004692 | $0.006167 | $0.004290 | $0.005874 | 450,320.04 |
2026-09-17 | $0.004974 | $0.005940 | $0.004488 | $0.004611 | 308,437.48 |
2026-09-16 | $0.006890 | $0.006993 | $0.004317 | $0.004972 | 499,776.32 |
2026-09-15 | $0.005381 | $0.008711 | $0.005283 | $0.006797 | 507,740.59 |
2026-09-14 | $0.005179 | $0.006158 | $0.004013 | $0.005288 | 476,982.87 |
2026-09-13 | $0.004477 | $0.005857 | $0.004328 | $0.005302 | 382,731.82 |
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關於 WEBSITE 價格歷史數據
WEBSITE 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 WEBSITE 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。
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按照設計，WEBSITE 的總供應量將達到 934,287,736.22 個。截至目目前，WEBSITE 的流通供應量約為 934,287,736.22 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。
WEBSITE 歷史數據案例
以下是 WEBSITE 歷史數據在 WEBSITE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 WEBSITE 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 WEBSITE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 WEBSITE 歷史數據集，交易者可以獲取 WEBSITE 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 WEBSITE 的風險。他們還可以確定資產 WEBSITE 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 WEBSITE 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 WEBSITE 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 WEBSITE 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。
