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Augur [OLD] 價格歷史
(REP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-31 | -- | $0.7572 | $0.1940 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.7544 | $0.7569 | $0.3090 | $0.3094 | 103.65 |
2026-10-29 | $0.4315 | $0.7556 | $0.4312 | $0.7556 | 80.26 |
2026-10-28 | $0.6827 | $0.6826 | $0.2686 | $0.4315 | 154.63 |
2026-10-27 | $0.7372 | $0.7770 | $0.6581 | $0.6826 | 736.44 |
2026-10-26 | $0.8317 | $0.8323 | $0.4164 | $0.7372 | 309.71 |
2026-10-25 | $0.7760 | $0.8844 | $0.4189 | $0.8317 | 58.61 |
2026-10-24 | $0.7512 | $0.9044 | $0.7176 | $0.7761 | 58.57 |
2026-10-23 | $0.3173 | $0.9098 | $0.2102 | $0.7511 | 120.12 |
2026-10-22 | $0.6766 | $0.8397 | $0.2122 | $0.3173 | 273.25 |
2026-10-21 | $0.9310 | $1.06 | $0.2286 | $0.6766 | 285.54 |
2026-10-20 | $0.5931 | $1.06 | $0.2266 | $0.9301 | 251.91 |
2026-10-19 | $0.4706 | $1.06 | $0.2208 | $0.5929 | 195.08 |
2026-10-18 | $1.03 | $1.06 | $0.4172 | $0.4172 | 659.68 |
2026-10-17 | $0.9070 | $1.15 | $0.2207 | $1.05 | 515.97 |
2026-10-16 | $1.11 | $1.43 | $0.9067 | $0.9070 | 3,162.58 |
2026-10-15 | $1.06 | $1.12 | $0.9273 | $1.11 | 308.84 |
2026-10-14 | $0.5412 | $1.52 | $0.2540 | $1.06 | 1,361.11 |
2026-10-13 | $1.18 | $1.18 | $0.2297 | $0.5411 | 992.07 |
2026-10-12 | $0.2372 | $1.18 | $0.2335 | $1.18 | 237.83 |
您可以在哪裡購買 REP
關於 REP 價格歷史數據
REP 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 REP 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 REP 價格歷史數據，其價值在 2016-02-10 飆升至歷史峰值，超過 $341.85。另一方面，REP 價格軌跡的最低點（通常稱為「REP 歷史最低點」）出現在 2016-01-22。如果有人在此期間購買了 REP，那麼他目前將獲得 $341.85 的可觀利潤。
按照設計，REP 的總供應量將達到 2,697,329.09 個。截至目目前，REP 的流通供應量約為 2,697,329.09 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。
REP 歷史數據案例
以下是 REP 歷史數據在 REP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 REP 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 REP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 REP 歷史數據集，交易者可以獲取 REP 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 REP 的風險。他們還可以確定資產 REP 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 REP 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 REP 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 REP 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。
