Collateralized Debt Token 價格歷史
(CDT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-03 | $0.2794 | $0.2890 | $0.2748 | $0.2748 | 3.2 |
2026-09-02 | $0.2811 | $0.2826 | $0.2733 | $0.2792 | 3.87 |
2026-09-01 | -- | $0.2846 | $0.2752 | -- | -- |
2026-08-31 | -- | $0.2866 | $0.2717 | -- | -- |
2026-08-30 | -- | $0.2866 | $0.2702 | -- | -- |
2026-08-29 | -- | $0.2910 | $0.2840 | -- | -- |
2026-08-28 | -- | $0.2983 | $0.2867 | -- | -- |
2026-08-27 | $0.3537 | $0.3507 | $0.2845 | $0.2959 | 0.29 |
2026-08-26 | $0.4276 | $0.4282 | $0.3399 | $0.3478 | 22.09 |
2026-08-25 | $0.4365 | $0.4565 | $0.4228 | $0.4289 | 2.44 |
2026-08-24 | $0.4304 | $0.4471 | $0.4157 | $0.4355 | 52.03 |
2026-08-23 | $0.4189 | $0.4399 | $0.3993 | $0.4300 | 11.55 |
2026-08-22 | $0.4261 | $0.4652 | $0.4139 | $0.4188 | 5.93 |
2026-08-21 | $0.4038 | $0.5683 | $0.3999 | $0.4258 | 15.95 |
2026-08-20 | $0.3757 | $0.4038 | $0.3748 | $0.4038 | 9.77 |
2026-08-19 | $0.3922 | $0.3927 | $0.3648 | $0.3757 | 3.25 |
2026-08-18 | $0.3740 | $0.3922 | $0.3699 | $0.3922 | 5.13 |
2026-08-17 | -- | $1.00 | $0.9976 | -- | -- |
2026-08-16 | -- | $1.00 | $0.9976 | -- | -- |
2026-08-15 | -- | $1.00 | $0.9976 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 CDT
關於 CDT 價格歷史數據
CDT 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 CDT 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 CDT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $982.61K。另一方面，CDT 價格軌跡的最低點（通常稱為「CDT 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 CDT，那麼他目前將獲得 $982.61K 的可觀利潤。
按照設計，CDT 的總供應量將達到 92,727 個。截至目目前，CDT 的流通供應量約為 -- 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。
CDT 歷史數據案例
以下是 CDT 歷史數據在 CDT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CDT 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 CDT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CDT 歷史數據集，交易者可以獲取 CDT 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 CDT 的風險。他們還可以確定資產 CDT 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 CDT 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 CDT 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 CDT 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。
