Wild Forest Token 價格歷史
(WF)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.001121 | $0.001228 | $0.001122 | $0.001169 | 122.86 |
2026-10-01 | $0.001129 | $0.001145 | $0.001099 | $0.001125 | 106.66 |
2026-09-30 | $0.001027 | $0.001152 | $0.001015 | $0.001129 | 196.1 |
2026-09-29 | $0.000959 | $0.001049 | $0.000946 | $0.001026 | 353.26 |
2026-09-28 | $0.001047 | $0.001077 | $0.000951 | $0.000959 | 71.23 |
2026-09-27 | $0.001129 | $0.001126 | $0.001039 | $0.001046 | 134.4 |
2026-09-26 | $0.000915 | $0.001176 | $0.000910 | $0.001127 | 1,446.65 |
2026-09-25 | $0.000814 | $0.000964 | $0.000808 | $0.000919 | 227.03 |
2026-09-24 | $0.000767 | $0.000817 | $0.000711 | $0.000813 | 189.34 |
2026-09-23 | $0.000794 | $0.000860 | $0.000743 | $0.000763 | 360.63 |
2026-09-22 | $0.000731 | $0.000809 | $0.000726 | $0.000793 | 285.44 |
2026-09-21 | $0.000690 | $0.000741 | $0.000678 | $0.000728 | 107.79 |
2026-09-20 | $0.000676 | $0.000713 | $0.000676 | $0.000688 | 18.7 |
2026-09-19 | $0.000608 | $0.000702 | $0.000603 | $0.000676 | 48.9 |
2026-09-18 | $0.000542 | $0.000611 | $0.000543 | $0.000608 | 226.8 |
2026-09-17 | $0.000509 | $0.000545 | $0.000501 | $0.000542 | 25.72 |
2026-09-16 | $0.000570 | $0.000584 | $0.000506 | $0.000506 | 166.36 |
2026-09-15 | $0.000680 | $0.000687 | $0.000568 | $0.000571 | 76.76 |
2026-09-14 | $0.000596 | $0.000687 | $0.000595 | $0.000682 | 242.95 |
2026-09-13 | $0.000585 | $0.000613 | $0.000574 | $0.000595 | 74.73 |
您可以在哪裡購買 WF
關於 WF 價格歷史數據
WF 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 WF 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 WF 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0790。另一方面，WF 價格軌跡的最低點（通常稱為「WF 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 WF，那麼他目前將獲得 $0.0786 的可觀利潤。
按照設計，WF 的總供應量將達到 984,999,998 個。截至目目前，WF 的流通供應量約為 40,769,205.56 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。
WF 歷史數據案例
以下是 WF 歷史數據在 WF 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 WF 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 WF 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 WF 歷史數據集，交易者可以獲取 WF 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 WF 的風險。他們還可以確定資產 WF 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 WF 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 WF 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 WF 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。
