DIGG 價格歷史
(DIGG)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-06 | $152.99 | $161.31 | $143.71 | $152.30 | 6.65 |
2026-06-05 | -- | $164.40 | $152.73 | -- | -- |
2026-06-04 | -- | $173.32 | $164.04 | -- | -- |
2026-06-03 | $176.89 | $176.92 | $172.27 | $173.32 | 5.43 |
2026-06-02 | $185.28 | $185.36 | $176.85 | $176.90 | 34.78 |
2026-06-01 | -- | $189.31 | $185.27 | -- | -- |
2026-05-31 | -- | $200.98 | $193.80 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $200.98 | $193.80 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $200.98 | $193.80 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $200.98 | $193.80 | -- | -- |
2026-05-27 | -- | $200.98 | $198.43 | -- | -- |
2026-05-26 | -- | $200.99 | $197.54 | -- | -- |
2026-05-25 | -- | $198.44 | $188.05 | -- | -- |
2026-05-24 | $192.43 | $192.43 | $192.43 | -- | -- |
2026-05-23 | $198.31 | $200.24 | $189.85 | $192.43 | 115.33 |
2026-05-22 | -- | $209.00 | $198.27 | -- | -- |
2026-05-21 | -- | $202.81 | $201.44 | -- | -- |
2026-05-20 | -- | $200.03 | $199.25 | -- | -- |
2026-05-19 | $198.78 | $200.65 | $197.22 | $199.53 | 3.55 |
2026-05-18 | -- | $203.48 | $198.32 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 DIGG
關於 DIGG 價格歷史數據
DIGG 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 DIGG 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 DIGG 價格歷史數據，其價值在 1970-01-19 飆升至歷史峰值，超過 $93.64K。另一方面，DIGG 價格軌跡的最低點（通常稱為「DIGG 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 DIGG，那麼他目前將獲得 $93.49K 的可觀利潤。
按照設計，DIGG 的總供應量將達到 573.93 個。截至目目前，DIGG 的流通供應量約為 252.42 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。
DIGG 歷史數據案例
以下是 DIGG 歷史數據在 DIGG 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 DIGG 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 DIGG 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 DIGG 歷史數據集，交易者可以獲取 DIGG 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 DIGG 的風險。他們還可以確定資產 DIGG 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 DIGG 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 DIGG 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 DIGG 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。
