
CharacterX 價格歷史
(CAI)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-21 | $0.0224 | $0.0228 | $0.0214 | $0.0215 | 42,264.58 |
2026-05-20 | $0.0249 | $0.0284 | $0.0220 | $0.0224 | 132,689.41 |
2026-05-19 | $0.0196 | $0.0349 | $0.0197 | $0.0245 | 334,082.36 |
2026-05-18 | $0.0252 | $0.0255 | $0.0196 | $0.0196 | 55,855.94 |
2026-05-17 | $0.0188 | $0.0328 | $0.0190 | $0.0251 | 395,439.4 |
2026-05-16 | $0.0187 | $0.0202 | $0.0173 | $0.0188 | 34,088.21 |
2026-05-15 | $0.0191 | $0.0200 | $0.0183 | $0.0187 | 19,289.24 |
2026-05-14 | $0.0225 | $0.0241 | $0.0185 | $0.0191 | 116,964.56 |
2026-05-13 | $0.0178 | $0.0316 | $0.0174 | $0.0221 | 266,161.24 |
2026-05-12 | $0.0173 | $0.0191 | $0.0173 | $0.0178 | 14,396.46 |
2026-05-11 | $0.0185 | $0.0185 | $0.0172 | $0.0173 | 10,068.54 |
2026-05-10 | $0.0183 | $0.0188 | $0.0172 | $0.0185 | 11,437.82 |
2026-05-09 | $0.0188 | $0.0190 | $0.0178 | $0.0183 | 11,752.45 |
2026-05-08 | $0.0187 | $0.0196 | $0.0182 | $0.0188 | 14,844.81 |
2026-05-07 | $0.0188 | $0.0211 | $0.0186 | $0.0191 | 20,743.45 |
2026-05-06 | $0.0193 | $0.0196 | $0.0182 | $0.0188 | 11,125.08 |
2026-05-05 | $0.0205 | $0.0230 | $0.0180 | $0.0193 | 44,534.68 |
2026-05-04 | $0.0179 | $0.0219 | $0.0179 | $0.0205 | 27,888.79 |
2026-05-03 | $0.0202 | $0.0208 | $0.0179 | $0.0179 | 19,970.19 |
2026-05-02 | $0.0215 | $0.0236 | $0.0197 | $0.0202 | 32,998.71 |
您可以在哪裡購買 CAI
關於 CAI 價格歷史數據
CAI 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 CAI 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 CAI 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.3781。另一方面,CAI 價格軌跡的最低點(通常稱為「CAI 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 CAI,那麼他目前將獲得 $0.3648 的可觀利潤。
按照設計,CAI 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前,CAI 的流通供應量約為 16,860,416 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。
CAI 歷史數據案例
以下是 CAI 歷史數據在 CAI 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CAI 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 CAI 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CAI 歷史數據集,交易者可以獲取 CAI 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 CAI 的風險。他們還可以確定資產 CAI 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 CAI 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 CAI 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 CAI 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。

