
Flowmatic 價格歷史
(FM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-06 | $0.006276 | $0.006424 | $0.005972 | $0.006141 | 20.84 |
2026-06-05 | $0.006883 | $0.006981 | $0.006246 | $0.006253 | 46.29 |
2026-06-04 | $0.007302 | $0.007379 | $0.006745 | $0.006894 | 76.57 |
2026-06-03 | $0.007394 | $0.007559 | $0.007031 | $0.007296 | 92.68 |
2026-06-02 | $0.007694 | $0.007891 | $0.007388 | $0.007394 | 264.51 |
2026-06-01 | $0.007708 | $0.007907 | $0.007579 | $0.007694 | 147 |
2026-05-31 | -- | $0.008410 | $0.007941 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.008410 | $0.007941 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.008410 | $0.007941 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.008410 | $0.007941 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.008337 | $0.008395 | $0.008115 | $0.008136 | 4.2 |
2026-05-26 | $0.008471 | $0.008505 | $0.008145 | $0.008361 | 36.25 |
2026-05-25 | $0.008360 | $0.008487 | $0.008257 | $0.008478 | 19.92 |
2026-05-24 | $0.008216 | $0.008546 | $0.008219 | $0.008360 | 70.82 |
2026-05-23 | $0.008705 | $0.008705 | $0.008002 | $0.008235 | 4.74 |
2026-05-22 | $0.008556 | $0.009002 | $0.008529 | $0.008705 | 2.34 |
2026-05-21 | $0.008458 | $0.008667 | $0.008127 | $0.008556 | 101.99 |
2026-05-20 | $0.008106 | $0.008485 | $0.008044 | $0.008468 | 35.52 |
2026-05-19 | $0.008131 | $0.008304 | $0.008089 | $0.008103 | 23.19 |
2026-05-18 | -- | $0.008475 | $0.008083 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 FM
關於 FM 價格歷史數據
FM 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 FM 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 FM 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $3.94。另一方面,FM 價格軌跡的最低點(通常稱為「FM 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 FM,那麼他目前將獲得 $3.93 的可觀利潤。
按照設計,FM 的總供應量將達到 33,000,000 個。截至目目前,FM 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。
FM 歷史數據案例
以下是 FM 歷史數據在 FM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 FM 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 FM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 FM 歷史數據集,交易者可以獲取 FM 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 FM 的風險。他們還可以確定資產 FM 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 FM 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 FM 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 FM 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。

