Espresso 價格歷史
(ESP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-24 | $0.0718 | $0.0748 | $0.0712 | $0.0742 | 5,147,285.66 |
2026-07-23 | $0.0713 | $0.0743 | $0.0715 | $0.0720 | 228,913.96 |
2026-07-22 | $0.0699 | $0.0721 | $0.0691 | $0.0713 | 5,630,596.93 |
2026-07-21 | $0.0710 | $0.0732 | $0.0691 | $0.0696 | 5,799,295.72 |
2026-07-20 | $0.0711 | $0.0719 | $0.0690 | $0.0710 | 4,924,837.39 |
2026-07-19 | $0.0729 | $0.0733 | $0.0706 | $0.0711 | 5,285,950.79 |
2026-07-18 | $0.0747 | $0.0756 | $0.0727 | $0.0730 | 5,778,214.87 |
2026-07-17 | $0.0742 | $0.0758 | $0.0727 | $0.0748 | 5,231,117.14 |
2026-07-16 | $0.0709 | $0.0749 | $0.0709 | $0.0745 | 5,556,990.19 |
2026-07-15 | $0.0717 | $0.0716 | $0.0693 | $0.0709 | 5,415,167.1 |
2026-07-14 | $0.0644 | $0.0727 | $0.0643 | $0.0721 | 10,407,230.06 |
2026-07-13 | $0.0643 | $0.0663 | $0.0626 | $0.0644 | 3,768,427.58 |
2026-07-12 | $0.0679 | $0.0675 | $0.0642 | $0.0644 | 3,830,564.63 |
2026-07-11 | $0.0652 | $0.0737 | $0.0645 | $0.0679 | 8,104,518.03 |
2026-07-10 | $0.0641 | $0.0663 | $0.0636 | $0.0651 | 7,059,022.3 |
2026-07-09 | $0.0638 | $0.0653 | $0.0637 | $0.0642 | 4,656,790.06 |
2026-07-08 | $0.0659 | $0.0659 | $0.0635 | $0.0636 | 7,348,157.96 |
2026-07-07 | $0.0655 | $0.0679 | $0.0656 | $0.0659 | 6,583,457.45 |
2026-07-06 | $0.0666 | $0.0678 | $0.0647 | $0.0656 | 5,933,889.9 |
2026-07-05 | $0.0686 | $0.0709 | $0.0659 | $0.0666 | 5,866,915.78 |
您可以在哪裡購買 ESP
關於 ESP 價格歷史數據
ESP 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 ESP 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 ESP 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.2074。另一方面,ESP 價格軌跡的最低點(通常稱為「ESP 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 ESP,那麼他目前將獲得 $0.1548 的可觀利潤。
按照設計,ESP 的總供應量將達到 3,590,000,000 個。截至目目前,ESP 的流通供應量約為 520,550,000 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。
ESP 歷史數據案例
以下是 ESP 歷史數據在 ESP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ESP 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 ESP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ESP 歷史數據集,交易者可以獲取 ESP 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 ESP 的風險。他們還可以確定資產 ESP 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 ESP 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 ESP 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 ESP 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。
