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BattleFly 價格歷史
(GFLY)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-28 | -- | $0.002257 | $0.002225 | -- | -- |
2026-10-27 | -- | $0.002217 | $0.002182 | -- | -- |
2026-10-26 | $0.002231 | $0.002245 | $0.002180 | $0.002210 | 4.22 |
2026-10-25 | $0.002202 | $0.002266 | $0.002202 | $0.002231 | 4.18 |
2026-10-24 | $0.002302 | $0.002307 | $0.002197 | $0.002208 | 12.65 |
2026-10-23 | $0.002298 | $0.002330 | $0.002277 | $0.002304 | 32.1 |
2026-10-22 | $0.002418 | $0.002420 | $0.002296 | $0.002301 | 11.07 |
2026-10-21 | $0.002336 | $0.002424 | $0.002329 | $0.002417 | 41.31 |
2026-10-20 | $0.002321 | $0.002368 | $0.002290 | $0.002338 | 24.28 |
2026-10-19 | $0.002293 | $0.002351 | $0.002270 | $0.002310 | 11.35 |
2026-10-18 | $0.002349 | $0.002370 | $0.002290 | $0.002293 | 22.79 |
2026-10-17 | $0.002374 | $0.002388 | $0.002339 | $0.002349 | 38.27 |
2026-10-16 | $0.002397 | $0.002423 | $0.002365 | $0.002374 | 18.04 |
2026-10-15 | $0.002379 | $0.002401 | $0.002297 | $0.002401 | 67.23 |
2026-10-14 | $0.002471 | $0.002488 | $0.002352 | $0.002377 | 61.12 |
2026-10-13 | $0.002497 | $0.002507 | $0.002378 | $0.002474 | 162.89 |
2026-10-12 | $0.002495 | $0.002558 | $0.002471 | $0.002499 | 318.53 |
2026-10-11 | $0.002430 | $0.002502 | $0.002395 | $0.002502 | 254 |
2026-10-10 | $0.002373 | $0.002546 | $0.002386 | $0.002430 | 708.71 |
2026-10-09 | $0.002260 | $0.002376 | $0.002214 | $0.002376 | 137.54 |
您可以在哪裡購買 GFLY
關於 GFLY 價格歷史數據
GFLY 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 GFLY 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 GFLY 價格歷史數據，其價值在 2023-02-07 飆升至歷史峰值，超過 $9.24。另一方面，GFLY 價格軌跡的最低點（通常稱為「GFLY 歷史最低點」）出現在 2026-06-26。如果有人在此期間購買了 GFLY，那麼他目前將獲得 $9.24 的可觀利潤。
按照設計，GFLY 的總供應量將達到 93,960,825 個。截至目目前，GFLY 的流通供應量約為 5,447,837.94 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。
GFLY 歷史數據案例
以下是 GFLY 歷史數據在 GFLY 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 GFLY 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 GFLY 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 GFLY 歷史數據集，交易者可以獲取 GFLY 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 GFLY 的風險。他們還可以確定資產 GFLY 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 GFLY 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 GFLY 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 GFLY 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。
