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Bedrock 價格歷史
(BR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-29 | $0.4955 | $0.4943 | $0.4685 | $0.4696 | 2,368,342.08 |
2026-10-28 | $0.5047 | $0.5146 | $0.4646 | $0.4937 | 4,087,091.93 |
2026-10-27 | $0.5172 | $0.5180 | $0.4735 | $0.5028 | 4,555,679.75 |
2026-10-26 | $0.4389 | $0.5350 | $0.4301 | $0.5033 | 7,853,034.31 |
2026-10-25 | $0.4655 | $0.4786 | $0.4365 | $0.4432 | 2,727,818.17 |
2026-10-24 | $0.5290 | $0.5144 | $0.4551 | $0.4631 | 5,624,844.8 |
2026-10-23 | $0.5064 | $0.5568 | $0.4772 | $0.5333 | 11,412,874.91 |
2026-10-22 | $0.5408 | $0.5361 | $0.4439 | $0.5203 | 14,567,350.82 |
2026-10-21 | $0.6522 | $0.6928 | $0.5263 | $0.5333 | 10,590,152.16 |
2026-10-20 | $0.6149 | $0.7471 | $0.5636 | $0.6605 | 22,460,251.63 |
2026-10-19 | $0.4275 | $0.6344 | $0.4260 | $0.6072 | 36,202,139.01 |
2026-10-18 | $0.3772 | $0.5347 | $0.3724 | $0.4321 | 7,891,265.79 |
2026-10-17 | $0.4568 | $0.4582 | $0.3591 | $0.3825 | 12,447,452.51 |
2026-10-16 | $0.3883 | $0.4888 | $0.3019 | $0.4524 | 13,248,062.99 |
2026-10-15 | $0.4104 | $0.4105 | $0.3827 | $0.3884 | 2,408,811.42 |
2026-10-14 | $0.4319 | $0.4403 | $0.4045 | $0.4060 | 2,228,031.74 |
2026-10-13 | $0.4403 | $0.4641 | $0.4242 | $0.4321 | 2,526,268.29 |
2026-10-12 | $0.4981 | $0.4985 | $0.4356 | $0.4381 | 5,072,364.26 |
2026-10-11 | $0.4810 | $0.5718 | $0.4840 | $0.4974 | 6,315,152.89 |
2026-10-10 | $0.5098 | $0.5366 | $0.4694 | $0.4861 | 5,051,788.64 |
您可以在哪裡購買 BR
關於 BR 價格歷史數據
BR 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 BR 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 BR 價格歷史數據，其價值在 2026-09-20 飆升至歷史峰值，超過 $1.35。另一方面，BR 價格軌跡的最低點（通常稱為「BR 歷史最低點」）出現在 2025-04-18。如果有人在此期間購買了 BR，那麼他目前將獲得 $1.31 的可觀利潤。
按照設計，BR 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，BR 的流通供應量約為 296,666,666 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。
BR 歷史數據案例
以下是 BR 歷史數據在 BR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BR 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 BR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BR 歷史數據集，交易者可以獲取 BR 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 BR 的風險。他們還可以確定資產 BR 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 BR 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 BR 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 BR 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。
