Wrapped BMX Liquidity Token 價格歷史
(WBLT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-08-18 | $0.6852 | $0.6852 | $0.6740 | $0.6850 | 2,098.57 |
2026-08-17 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-16 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-15 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-14 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-13 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-12 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-11 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-10 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-09 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-08 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-07 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-06 | -- | $0.7388 | $0.7098 | -- | -- |
2026-08-05 | -- | $0.7256 | $0.7126 | -- | -- |
2026-08-04 | $0.6938 | $0.7246 | $0.6922 | $0.7244 | 61,160.19 |
2026-08-03 | $0.7287 | $0.7288 | $0.6936 | $0.6937 | 31,917.33 |
2026-08-02 | $0.7167 | $0.7344 | $0.7167 | $0.7287 | 7,212.51 |
2026-08-01 | $0.7156 | $0.7307 | $0.7134 | $0.7300 | 5,677.26 |
2026-07-31 | $0.7219 | $0.7301 | $0.7152 | $0.7156 | 1,211.19 |
2026-07-30 | $0.7346 | $0.7363 | $0.7136 | $0.7219 | 2,837.2 |
您可以在哪裡購買 WBLT
關於 WBLT 價格歷史數據
WBLT 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 WBLT 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 WBLT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $2.08。另一方面，WBLT 價格軌跡的最低點（通常稱為「WBLT 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 WBLT，那麼他目前將獲得 $1.41 的可觀利潤。
按照設計，WBLT 的總供應量將達到 435,120.78 個。截至目目前，WBLT 的流通供應量約為 435,120.78 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。
WBLT 歷史數據案例
以下是 WBLT 歷史數據在 WBLT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 WBLT 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 WBLT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 WBLT 歷史數據集，交易者可以獲取 WBLT 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 WBLT 的風險。他們還可以確定資產 WBLT 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 WBLT 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 WBLT 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 WBLT 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。
