Händler nutzen historische Daten, um Trends und Bewegungen im -Markt zu analysieren. Sie nutzen Diagramme und andere visuelle Tools, um Trends zu erkennen und den richtigen Zeitpunkt für den Markteintritt oder -austritt zu bestimmen. Eine Möglichkeit, sich in diesem dynamischen Markt einen Vorteil zu verschaffen, ist die Visualisierung und Analyse historischer Marktdaten. Dazu können historische Daten in GridDB gespeichert und mithilfe von Python-Skripten mit verschiedenen Bibliotheken wie Matplotlib, Pandas, Numpy und Scipy zur Datenvisualisierung analysiert werden.

Historische Daten können auch zur Vorhersage zukünftiger Markttrends verwendet werden. Durch die Analyse des vergangenen Marktverhaltens können Händler wiederkehrende Muster erkennen und fundierte Vorhersagen über die Entwicklung des -Marktes treffen. Mithilfe des historischen -Datensatzes von LBank erhalten Händler minutengenaue Daten wie Eröffnungs-, Höchst-, Tiefst- und Schlusskurse für . Diese Daten können dann zum Definieren und Trainieren von Preisvorhersagemodellen verwendet werden, um Nutzern fundierte Handelsentscheidungen zu ermöglichen.

Durch den Erhalt historischer Daten können Händler die Risiken einer Investition in einschätzen. Sie können auch die Volatilität von bestimmen und so fundierte Anlageentscheidungen treffen.

Historische Daten sind auch im Portfoliomanagement nützlich. Durch die langfristige Verfolgung von Investitionen können Händler Vermögenswerte mit schlechter Performance identifizieren und ihre Portfolios anpassen, um die Rendite zu maximieren.

Darüber hinaus können Benutzer historische OHLC-Daten (Open, High, Low, Close) zu Kryptowährungen herunterladen, um ihre eigenen Trading-Bots zu trainieren und so eine herausragende Performance auf dem Markt zu erzielen. Mit diesen Tools und Ressourcen können Händler die historischen Daten von gründlich studieren, wertvolle Erkenntnisse gewinnen und möglicherweise ihre Handelsstrategien verbessern.