Tanggal | Harga terbuka* | Harga Tertinggi | Harga Terendah | Harga penutupan** | Vol |
|---|
2026-04-04 | $0.006642 | $0.006703 | $0.006594 | $0.006622 | $16.50907 |
2026-04-03 | $0.006748 | $0.006761 | $0.006604 | $0.006642 | $174.9599 |
2026-04-02 | -- | $0.006830 | $0.006609 | $0.006748 | $142.2408 |
2026-04-01 | -- | $0.006795 | $0.006633 | -- | -- |
2026-03-31 | -- | $0.006711 | $0.006576 | -- | -- |
2026-03-30 | -- | $0.006711 | $0.006576 | -- | -- |
2026-03-29 | -- | $0.006711 | $0.006576 | -- | -- |
2026-03-28 | $0.006762 | $0.006771 | $0.006527 | $0.006687 | $646.6797 |
2026-03-27 | $0.007090 | $0.007103 | $0.006690 | $0.006762 | $6.426481 |
2026-03-26 | $0.007077 | $0.007333 | $0.007040 | $0.007091 | $63.15914 |
2026-03-25 | $0.006978 | $0.007153 | $0.006791 | $0.007064 | $522.1410 |
2026-03-24 | -- | $0.007072 | $0.006804 | -- | -- |
2026-03-23 | -- | $0.006849 | $0.006817 | -- | -- |
2026-03-22 | $0.006859 | $0.006881 | $0.006755 | $0.006817 | $11.51178 |
2026-03-21 | -- | $0.006872 | $0.006639 | -- | -- |
2026-03-20 | -- | $0.006609 | $0.006515 | -- | -- |
2026-03-19 | -- | $0.007007 | $0.006777 | -- | -- |
2026-03-18 | -- | $0.007159 | $0.007138 | -- | -- |
2026-03-17 | -- | $0.007218 | $0.007116 | -- | -- |
2026-03-16 | -- | $0.006955 | $0.006932 | -- | -- |
* Data paling awal dalam rentang (waktu UTC)
** Data terbaru dalam rentang (waktu UTC)
Tentang LLAMA data harga historis
Pelacak riwayat harga LLAMA memungkinkan investor mata uang kripto memantau kinerja investasi mereka dengan mudah. Anda dapat dengan mudah melihat harga pembukaan, tertinggi, dan penutupan LLAMA dari waktu ke waktu, serta volume perdagangan. Selain itu, Anda dapat langsung memeriksa persentase perubahan harian untuk mengidentifikasi hari-hari dengan volatilitas yang lebih tinggi.
Berdasarkan data riwayat harga LLAMA kami, nilainya melonjak ke titik tertinggi sepanjang masa, lebih dari $0.111532, pada 2024-07-23. Di sisi lain, titik terendah dalam lintasan harga LLAMA (sering disebut sebagai "titik terendah sepanjang masa LLAMA") terjadi pada 2025-10-11. Siapa pun yang membeli LLAMA selama periode tersebut saat ini akan menikmati keuntungan yang mengesankan sebesar $0.106013.
Berdasarkan rancangannya, total pasokan LLAMA akan mencapai 100M. Saat ini, pasokan LLAMA yang beredar sekitar --.
Semua harga yang ditampilkan di halaman ini berasal dari penyedia data tepercaya, LBank. Saat meninjau investasi Anda, disarankan untuk tidak bergantung pada satu sumber data saja, karena nilainya dapat berbeda antar penyedia.
Dataset harga Bitcoin historis kami mencakup data 1 menit, 1 hari, 1 minggu, dan 1 bulan (buka/tinggi/rendah/tutup/volume). Dataset ini telah diuji secara ketat untuk memastikan konsistensi, integritas, dan akurasi. Desainnya khusus untuk simulasi perdagangan dan uji ulang, tersedia untuk diunduh gratis dan diperbarui secara real-time.
LLAMA contoh data historis
Berikut ini adalah beberapa penggunaan data historis LLAMA dalam perdagangan LLAMA
Analisis teknis:
Para pedagang menggunakan data historis untuk menganalisis tren dan pergerakan di pasar LLAMA. Mereka menggunakan grafik dan alat visual lainnya untuk mengidentifikasi tren dan menentukan kapan harus masuk atau keluar pasar. Salah satu cara untuk mendapatkan keuntungan di pasar yang dinamis ini adalah dengan memvisualisasikan dan menganalisis data pasar historis. Untuk mencapai hal ini, data historis dapat disimpan di GridDB dan dianalisis menggunakan skrip Python dengan berbagai pustaka, seperti Matplotlib, Pandas, Numpy, dan Scipy untuk visualisasi data.
Memprediksi harga LLAMA berdasarkan data historis:
Data historis juga dapat digunakan untuk memprediksi tren pasar di masa mendatang. Dengan menganalisis perilaku pasar di masa lalu, trader dapat mengidentifikasi pola yang berulang dan membuat prediksi yang akurat tentang arah pasar LLAMA. Dengan menggunakan dataset historis LLAMA LBank, trader dapat memperoleh data menit demi menit seperti harga pembukaan, harga tertinggi, harga terendah, dan harga penutupan untuk LLAMA. Data ini kemudian dapat digunakan untuk menentukan dan melatih model prediksi harga, membantu pengguna membuat keputusan trading yang tepat.
Manajemen risiko:
Dengan memperoleh data historis, para pedagang dapat menilai risiko investasi di LLAMA. Mereka juga dapat menentukan volatilitas LLAMA, sehingga mereka dapat membuat keputusan investasi yang tepat.
Manajemen portofolio:
Data historis juga berguna dalam manajemen portofolio. Dengan melacak investasi dalam jangka panjang, investor dapat mengidentifikasi aset yang berkinerja buruk dan menyesuaikan portofolio untuk memaksimalkan imbal hasil.
Pelatihan bot perdagangan LLAMA:
Selain itu, pengguna dapat mengunduh data historis OHLC (buka, tinggi, rendah, tutup) mata uang kripto LLAMA untuk melatih bot perdagangan LLAMA mereka sendiri, sehingga mencapai kinerja yang luar biasa di pasar. Dengan perangkat dan sumber daya ini, para pedagang dapat mempelajari data historis LLAMA secara mendalam, mendapatkan wawasan berharga, dan berpotensi meningkatkan strategi perdagangan mereka.
Cara menganalisis data grafik candlestick LLAMA
Grafik candlestick LLAMA menampilkan waktu pada sumbu horizontal dan data harga pada sumbu vertikal, mirip dengan grafik garis dan batang. Candlestick dapat memiliki dua warna berbeda: hijau atau merah. Candle hijau menunjukkan kenaikan harga selama periode yang dipertimbangkan, sementara candle merah menunjukkan penurunan harga.
Struktur grafik candlestick yang sederhana dapat memberikan banyak informasi kepada pengguna. Misalnya, analisis teknikal dapat menggunakan data grafik candlestick untuk mengidentifikasi potensi pembalikan tren.
Menurut data historis LLAMA, ketika pasar LLAMA menunjukkan tren bearish atau bullish, investor konservatif dapat memilih untuk menggunakan produk yang dilindungi modal seperti Fleksibel dan Locked untuk menangkap tren pada saat itu. Saat LLAMA berada dalam tren menyamping, menggunakan Kontrak Berjangka Terbuka dan memilih produk bullish untuk memanfaatkan tren sedikit naik, atau memilih produk bearish untuk mengambil keuntungan dari tren sedikit turun, dapat menghasilkan kinerja yang lebih baik.