ChainGPT 價格歷史
(CGPT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-21 | $0.0278 | $0.0277 | $0.0252 | $0.0255 | 5,753,764.69 |
2026-05-20 | $0.0273 | $0.0282 | $0.0258 | $0.0278 | 9,142,556.24 |
2026-05-19 | $0.0309 | $0.0321 | $0.0271 | $0.0273 | 10,293,528.4 |
2026-05-18 | $0.0364 | $0.0369 | $0.0306 | $0.0309 | 11,477,349.36 |
2026-05-17 | $0.0311 | $0.0414 | $0.0311 | $0.0365 | 27,435,695.98 |
2026-05-16 | $0.0412 | $0.0444 | $0.0305 | $0.0310 | 26,907,484.9 |
2026-05-15 | $0.0361 | $0.0445 | $0.0343 | $0.0410 | 30,833,572.68 |
2026-05-14 | $0.0325 | $0.0369 | $0.0308 | $0.0361 | 14,995,002.63 |
2026-05-13 | $0.0310 | $0.0329 | $0.0308 | $0.0320 | 10,501,678.16 |
2026-05-12 | $0.0309 | $0.0322 | $0.0303 | $0.0309 | 4,836,827.51 |
2026-05-11 | $0.0309 | $0.0330 | $0.0306 | $0.0309 | 8,153,386.67 |
2026-05-10 | $0.0302 | $0.0316 | $0.0292 | $0.0310 | 4,569,183.44 |
2026-05-09 | $0.0294 | $0.0317 | $0.0294 | $0.0302 | 4,221,782.53 |
2026-05-08 | $0.0301 | $0.0317 | $0.0290 | $0.0295 | 8,263,342.62 |
2026-05-07 | $0.0275 | $0.0309 | $0.0275 | $0.0300 | 15,130,618.99 |
2026-05-06 | $0.0271 | $0.0280 | $0.0268 | $0.0275 | 4,417,682.51 |
2026-05-05 | $0.0274 | $0.0284 | $0.0269 | $0.0271 | 3,241,624.75 |
2026-05-04 | $0.0294 | $0.0294 | $0.0272 | $0.0274 | 4,365,328.1 |
2026-05-03 | $0.0290 | $0.0297 | $0.0285 | $0.0293 | 4,562,145.6 |
2026-05-02 | $0.0285 | $0.0296 | $0.0276 | $0.0291 | 4,941,828.31 |
您可以在哪裡購買 CGPT
關於 CGPT 價格歷史數據
CGPT 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 CGPT 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 CGPT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.5558。另一方面，CGPT 價格軌跡的最低點（通常稱為「CGPT 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 CGPT，那麼他目前將獲得 $0.5380 的可觀利潤。
按照設計，CGPT 的總供應量將達到 997,766,421 個。截至目目前，CGPT 的流通供應量約為 926,008,581 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。
CGPT 歷史數據案例
以下是 CGPT 歷史數據在 CGPT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CGPT 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 CGPT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CGPT 歷史數據集，交易者可以獲取 CGPT 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 CGPT 的風險。他們還可以確定資產 CGPT 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 CGPT 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 CGPT 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 CGPT 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。
