
Chromia 價格歷史
(CHR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-30 | $0.0179 | $0.0180 | $0.0151 | $0.0160 | 2,804,594.83 |
2026-10-29 | $0.0180 | $0.0183 | $0.0170 | $0.0179 | 13,823,351.09 |
2026-10-28 | $0.0174 | $0.0184 | $0.0173 | $0.0181 | 15,593,713.97 |
2026-10-27 | $0.0171 | $0.0177 | $0.0166 | $0.0175 | 14,228,646.44 |
2026-10-26 | $0.0171 | $0.0172 | $0.0165 | $0.0171 | 16,406,446.9 |
2026-10-25 | $0.0172 | $0.0177 | $0.0169 | $0.0171 | 15,330,913.35 |
2026-10-24 | $0.0183 | $0.0185 | $0.0172 | $0.0172 | 15,267,576.53 |
2026-10-23 | $0.0182 | $0.0184 | $0.0179 | $0.0184 | 14,506,742.05 |
2026-10-22 | $0.0198 | $0.0198 | $0.0181 | $0.0182 | 5,528,123.77 |
2026-10-21 | $0.0191 | $0.0198 | $0.0189 | $0.0196 | 2,595,027.52 |
2026-10-20 | $0.0183 | $0.0192 | $0.0180 | $0.0192 | 2,831,011.77 |
2026-10-19 | $0.0181 | $0.0185 | $0.0175 | $0.0182 | 4,835,702.43 |
2026-10-18 | $0.0191 | $0.0193 | $0.0180 | $0.0180 | 4,612,896.44 |
2026-10-17 | $0.0199 | $0.0200 | $0.0190 | $0.0191 | 3,563,417.19 |
2026-10-16 | $0.0202 | $0.0207 | $0.0199 | $0.0200 | 3,893,450.24 |
2026-10-15 | $0.0199 | $0.0202 | $0.0188 | $0.0202 | 4,790,919.61 |
2026-10-14 | $0.0206 | $0.0214 | $0.0199 | $0.0199 | 4,313,060.26 |
2026-10-13 | $0.0217 | $0.0219 | $0.0205 | $0.0208 | 6,268,143.67 |
2026-10-12 | $0.0231 | $0.0238 | $0.0216 | $0.0217 | 5,403,287.23 |
2026-10-11 | $0.0235 | $0.0236 | $0.0226 | $0.0232 | 5,430,735.21 |
您可以在哪裡購買 CHR
關於 CHR 價格歷史數據
CHR 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 CHR 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 CHR 價格歷史數據,其價值在 2021-11-20 飆升至歷史峰值,超過 $1.49。另一方面,CHR 價格軌跡的最低點(通常稱為「CHR 歷史最低點」)出現在 2020-03-13。如果有人在此期間購買了 CHR,那麼他目前將獲得 $1.48 的可觀利潤。
按照設計,CHR 的總供應量將達到 974,831,915.38 個。截至目目前,CHR 的流通供應量約為 974,831,915.38 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。
CHR 歷史數據案例
以下是 CHR 歷史數據在 CHR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CHR 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 CHR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CHR 歷史數據集,交易者可以獲取 CHR 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 CHR 的風險。他們還可以確定資產 CHR 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 CHR 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 CHR 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 CHR 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。


