Brainedge 價格歷史
(LEARN)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-01 | $0.006836 | $0.006966 | $0.000890 | $0.000981 | 2,195.96 |
2026-09-30 | $0.007680 | $0.007770 | $0.006836 | $0.006867 | 8,146.47 |
2026-09-29 | $0.005331 | $0.0101 | $0.005128 | $0.007763 | 5,096.32 |
2026-09-28 | $0.007225 | $0.007283 | $0.005283 | $0.005331 | 232.89 |
2026-09-27 | $0.0132 | $0.0199 | $0.005243 | $0.007225 | 1,288.11 |
2026-09-26 | $0.0181 | $0.0353 | $0.0108 | $0.0132 | 1,320.71 |
2026-09-25 | -- | $0.1000 | $0.0100 | -- | -- |
2026-09-24 | -- | $0.009019 | $0.009017 | -- | -- |
2026-09-23 | $0.009944 | $0.009966 | $0.009017 | $0.009019 | 610.26 |
2026-09-22 | $0.0105 | $0.0106 | $0.009832 | $0.009945 | 7,445.47 |
2026-09-21 | $0.009982 | $0.0105 | $0.009751 | $0.0104 | 8,185.82 |
2026-09-20 | $0.0101 | $0.0101 | $0.009898 | $0.009980 | 8,392.66 |
2026-09-19 | $0.009958 | $0.0101 | $0.009940 | $0.0101 | 9,031.62 |
2026-09-18 | $0.009470 | $0.0100 | $0.009403 | $0.009956 | 8,885.81 |
2026-09-17 | $0.009360 | $0.009512 | $0.009301 | $0.009470 | 8,541.77 |
2026-09-16 | $0.009486 | $0.009503 | $0.009278 | $0.009351 | 7,883.81 |
2026-09-15 | $0.009753 | $0.009860 | $0.009386 | $0.009456 | 8,962.12 |
2026-09-14 | $0.009613 | $0.009759 | $0.009534 | $0.009742 | 8,558.78 |
2026-09-13 | $0.009646 | $0.009651 | $0.009537 | $0.009617 | 9,201.74 |
2026-09-12 | $0.009679 | $0.009666 | $0.009547 | $0.009643 | 8,478.33 |
您可以在哪裡購買 LEARN
關於 LEARN 價格歷史數據
LEARN 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 LEARN 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 LEARN 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.1230。另一方面，LEARN 價格軌跡的最低點（通常稱為「LEARN 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 LEARN，那麼他目前將獲得 $0.1224 的可觀利潤。
按照設計，LEARN 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，LEARN 的流通供應量約為 73,231,342 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。
LEARN 歷史數據案例
以下是 LEARN 歷史數據在 LEARN 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 LEARN 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 LEARN 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 LEARN 歷史數據集，交易者可以獲取 LEARN 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 LEARN 的風險。他們還可以確定資產 LEARN 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 LEARN 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 LEARN 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 LEARN 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。
