
CharacterX 價格歷史
(CAI)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-20 | $0.001366 | $0.001366 | $0.001296 | $0.001302 | 125.08 |
2026-10-19 | $0.001305 | $0.001386 | $0.001294 | $0.001366 | 224.2 |
2026-10-18 | $0.001319 | $0.001375 | $0.001296 | $0.001305 | 262.4 |
2026-10-17 | $0.001348 | $0.001349 | $0.001278 | $0.001319 | 327.31 |
2026-10-16 | $0.001367 | $0.001378 | $0.001342 | $0.001348 | 156.8 |
2026-10-15 | $0.001562 | $0.001652 | $0.001365 | $0.001367 | 974.39 |
2026-10-14 | $0.001654 | $0.001664 | $0.001365 | $0.001480 | 1,613.06 |
2026-10-13 | $0.001912 | $0.001912 | $0.001544 | $0.001655 | 2,240.19 |
2026-10-12 | $0.002786 | $0.002776 | $0.001912 | $0.001912 | 2,204.24 |
2026-10-11 | $0.003932 | $0.004035 | $0.002507 | $0.002776 | 5,717.67 |
2026-10-10 | $0.004670 | $0.006024 | $0.003811 | $0.003932 | 6,106.19 |
2026-10-09 | $0.0416 | $0.0410 | $0.003832 | $0.004970 | 188,456.11 |
2026-10-08 | $0.0456 | $0.0455 | $0.0405 | $0.0420 | 1,579,160.21 |
2026-10-07 | $0.0446 | $0.0472 | $0.0420 | $0.0455 | 1,744,780.45 |
2026-10-06 | $0.0477 | $0.0525 | $0.0435 | $0.0446 | 1,702,387.09 |
2026-10-05 | $0.0483 | $0.0503 | $0.0435 | $0.0474 | 231,722.41 |
2026-10-04 | $0.0471 | $0.0535 | $0.0447 | $0.0484 | 130,564.26 |
2026-10-03 | $0.0490 | $0.0500 | $0.0466 | $0.0475 | 17,380.97 |
2026-10-02 | $0.0555 | $0.0573 | $0.0479 | $0.0487 | 47,903.64 |
2026-10-01 | $0.0538 | $0.0627 | $0.0502 | $0.0555 | 30,294.08 |
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 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 CAI,那麼他目前將獲得 $0.3768 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 100,000,000 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。


