c8ntinuum 價格歷史
(CTM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-20 | $0.2021 | $0.2032 | $0.1990 | $0.2015 | 18,539,290.2 |
2026-07-19 | $0.1982 | $0.2027 | $0.1971 | $0.2023 | 19,085,902.53 |
2026-07-18 | $0.1969 | $0.1986 | $0.1917 | $0.1973 | 18,949,319.18 |
2026-07-17 | $0.2000 | $0.2007 | $0.1900 | $0.1971 | 17,267,164.51 |
2026-07-16 | $0.2028 | $0.2036 | $0.1995 | $0.2003 | 17,829,134.39 |
2026-07-15 | $0.2003 | $0.2033 | $0.1992 | $0.2033 | 17,826,925.92 |
2026-07-14 | $0.1974 | $0.2011 | $0.1930 | $0.2006 | 16,105,869.91 |
2026-07-13 | $0.2190 | $0.2217 | $0.1967 | $0.1969 | 15,781,724.58 |
2026-07-12 | $0.2029 | $0.2206 | $0.1988 | $0.2190 | 6,856,980.84 |
2026-07-11 | $0.2013 | $0.2203 | $0.1991 | $0.2030 | 20,921,414.66 |
2026-07-10 | $0.1993 | $0.2153 | $0.1989 | $0.2013 | 18,707,832.48 |
2026-07-09 | $0.1972 | $0.2157 | $0.1965 | $0.1997 | 20,166,124.86 |
2026-07-08 | $0.2020 | $0.2170 | $0.1959 | $0.1973 | 18,469,417.27 |
2026-07-07 | $0.2032 | $0.2181 | $0.1986 | $0.2015 | 19,449,873.19 |
2026-07-06 | $0.2024 | $0.2172 | $0.1905 | $0.2034 | 19,836,919.08 |
2026-07-05 | $0.2034 | $0.2185 | $0.1994 | $0.2025 | 20,335,693.13 |
2026-07-04 | $0.2156 | $0.2186 | $0.1996 | $0.2015 | 20,026,192.66 |
2026-07-03 | $0.1781 | $0.2167 | $0.1772 | $0.2132 | 7,337,879.03 |
2026-07-02 | $0.1740 | $0.1797 | $0.1720 | $0.1773 | 14,416,348.4 |
2026-07-01 | $0.1732 | $0.1748 | $0.1690 | $0.1742 | 17,100,373.5 |
您可以在哪裡購買 CTM
關於 CTM 價格歷史數據
CTM 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 CTM 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 CTM 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.2298。另一方面，CTM 價格軌跡的最低點（通常稱為「CTM 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 CTM，那麼他目前將獲得 $0.2218 的可觀利潤。
按照設計，CTM 的總供應量將達到 8,888,888,888 個。截至目目前，CTM 的流通供應量約為 4,359,542,107.43 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。
CTM 歷史數據案例
以下是 CTM 歷史數據在 CTM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CTM 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 CTM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CTM 歷史數據集，交易者可以獲取 CTM 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 CTM 的風險。他們還可以確定資產 CTM 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 CTM 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 CTM 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 CTM 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。
