
Alpha Fi 價格歷史
(ALPHA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.7603 | $0.7566 | $0.6592 | $0.6699 | 4,697.49 |
2026-06-04 | $0.7777 | $0.7886 | $0.7152 | $0.7608 | 5,698.66 |
2026-06-03 | $0.8037 | $0.8240 | $0.7684 | $0.7773 | 11,633.06 |
2026-06-02 | $0.8422 | $0.8606 | $0.8037 | $0.8078 | 2,308.12 |
2026-06-01 | $0.8618 | $0.8834 | $0.8409 | $0.8419 | 1,993.34 |
2026-05-31 | -- | $0.9101 | $0.8601 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.9101 | $0.8601 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.9101 | $0.8601 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.9101 | $0.8601 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.9087 | $0.9106 | $0.8887 | $0.8992 | 3,277.5 |
2026-05-26 | $0.9292 | $0.9364 | $0.9022 | $0.9122 | 1,524.86 |
2026-05-25 | $0.9305 | $0.9368 | $0.9050 | $0.9303 | 3,620.42 |
2026-05-24 | $0.9271 | $0.9789 | $0.9263 | $0.9306 | 813.28 |
2026-05-23 | $0.9793 | $0.9804 | $0.8894 | $0.9270 | 1,609.18 |
2026-05-22 | $0.9900 | $1.03 | $0.9740 | $0.9804 | 1,713.21 |
2026-05-21 | $0.9551 | $1.02 | $0.9473 | $0.9889 | 2,515.49 |
2026-05-20 | $0.9426 | $0.9568 | $0.9187 | $0.9553 | 827.52 |
2026-05-19 | $0.9165 | $0.9718 | $0.9146 | $0.9415 | 2,318.76 |
2026-05-18 | $0.9483 | $0.9504 | $0.9066 | $0.9164 | 2,960 |
2026-05-17 | $0.9339 | $0.9659 | $0.9274 | $0.9480 | 3,247.14 |
您可以在哪裡購買 ALPHA
關於 ALPHA 價格歷史數據
ALPHA 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 ALPHA 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 ALPHA 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $5.39。另一方面,ALPHA 價格軌跡的最低點(通常稱為「ALPHA 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 ALPHA,那麼他目前將獲得 $4.84 的可觀利潤。
按照設計,ALPHA 的總供應量將達到 10,000,000 個。截至目目前,ALPHA 的流通供應量約為 9,936,481.19 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。
ALPHA 歷史數據案例
以下是 ALPHA 歷史數據在 ALPHA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ALPHA 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 ALPHA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ALPHA 歷史數據集,交易者可以獲取 ALPHA 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 ALPHA 的風險。他們還可以確定資產 ALPHA 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 ALPHA 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 ALPHA 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 ALPHA 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。

