
ForgeAI 價格歷史
(FORGE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.001596 | $0.001621 | $0.001566 | $0.001579 | 35.39 |
2026-06-16 | $0.001618 | $0.001690 | $0.001581 | $0.001593 | 880.32 |
2026-06-15 | $0.001428 | $0.001633 | $0.001360 | $0.001614 | 1,581.76 |
2026-06-14 | $0.002478 | $0.002723 | $0.001412 | $0.001422 | 7,319.04 |
2026-06-13 | $0.002367 | $0.002556 | $0.002428 | $0.002478 | 916.83 |
2026-06-12 | $0.002272 | $0.002476 | $0.002259 | $0.002360 | 771.32 |
2026-06-11 | -- | $0.002295 | $0.001267 | -- | -- |
2026-06-10 | -- | $0.001586 | $0.001545 | -- | -- |
2026-06-09 | -- | $0.001710 | $0.001593 | -- | -- |
2026-06-08 | -- | $0.001734 | $0.001734 | -- | -- |
2026-06-07 | -- | $0.001741 | $0.001675 | -- | -- |
2026-06-06 | -- | $0.001834 | $0.001723 | -- | -- |
2026-06-05 | -- | $0.001997 | $0.001845 | -- | -- |
2026-06-04 | $0.002148 | $0.002157 | $0.001961 | $0.001993 | 5.09 |
2026-06-03 | $0.002266 | $0.002297 | $0.002099 | $0.002148 | 104.69 |
2026-06-02 | -- | $0.002446 | $0.002266 | $0.002266 | 26.73 |
2026-06-01 | -- | $0.002546 | $0.002439 | -- | -- |
2026-05-31 | -- | $0.002559 | $0.002448 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.002559 | $0.002448 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.002559 | $0.002448 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 FORGE
關於 FORGE 價格歷史數據
FORGE 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 FORGE 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 FORGE 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.0497。另一方面,FORGE 價格軌跡的最低點(通常稱為「FORGE 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 FORGE,那麼他目前將獲得 $0.0485 的可觀利潤。
按照設計,FORGE 的總供應量將達到 99,999,746.06 個。截至目目前,FORGE 的流通供應量約為 40,555,301.61 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。
FORGE 歷史數據案例
以下是 FORGE 歷史數據在 FORGE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 FORGE 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 FORGE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 FORGE 歷史數據集,交易者可以獲取 FORGE 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 FORGE 的風險。他們還可以確定資產 FORGE 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 FORGE 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 FORGE 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 FORGE 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。
