
Windoge98 價格歷史
(EXE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-02 | $0.1139 | $0.1167 | $0.1106 | $0.1148 | 2,516.74 |
2026-10-01 | $0.1166 | $0.1181 | $0.1038 | $0.1142 | 8,177.92 |
2026-09-30 | $0.1000 | $0.1173 | $0.0973 | $0.1164 | 10,200.54 |
2026-09-29 | $0.0902 | $0.1014 | $0.0902 | $0.1008 | 3,740.33 |
2026-09-28 | $0.0982 | $0.1021 | $0.0888 | $0.0904 | 2,653.61 |
2026-09-27 | $0.1143 | $0.1169 | $0.0978 | $0.0983 | 6,178.78 |
2026-09-26 | $0.1176 | $0.1211 | $0.1020 | $0.1142 | 10,685.98 |
2026-09-25 | $0.1215 | $0.1300 | $0.1175 | $0.1180 | 4,276.71 |
2026-09-24 | $0.1126 | $0.1238 | $0.1119 | $0.1211 | 997.12 |
2026-09-23 | $0.1053 | $0.1214 | $0.1045 | $0.1118 | 3,932.94 |
2026-09-22 | $0.1270 | $0.1337 | $0.1003 | $0.1050 | 9,707.56 |
2026-09-21 | $0.1210 | $0.1303 | $0.1221 | $0.1269 | 787.69 |
2026-09-20 | $0.1220 | $0.1265 | $0.1178 | $0.1205 | 1,407.52 |
2026-09-19 | -- | $0.1244 | $0.1188 | -- | -- |
2026-09-18 | -- | $0.1165 | $0.1078 | -- | -- |
2026-09-17 | $0.1008 | $0.1084 | $0.0975 | $0.1084 | 3,535.81 |
2026-09-16 | $0.1119 | $0.1119 | $0.0978 | $0.0978 | 3,215.32 |
2026-09-15 | $0.1210 | $0.1237 | $0.1108 | $0.1118 | 896.57 |
2026-09-14 | $0.1165 | $0.1230 | $0.1145 | $0.1208 | 2,922.93 |
2026-09-13 | $0.1185 | $0.1209 | $0.1106 | $0.1161 | 3,488.72 |
您可以在哪裡購買 EXE
關於 EXE 價格歷史數據
EXE 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 EXE 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 EXE 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $2.43。另一方面,EXE 價格軌跡的最低點(通常稱為「EXE 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 EXE,那麼他目前將獲得 $2.40 的可觀利潤。
按照設計,EXE 的總供應量將達到 9,945,058 個。截至目目前,EXE 的流通供應量約為 9,945,058 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。
EXE 歷史數據案例
以下是 EXE 歷史數據在 EXE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 EXE 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 EXE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 EXE 歷史數據集,交易者可以獲取 EXE 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 EXE 的風險。他們還可以確定資產 EXE 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 EXE 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 EXE 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 EXE 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。


