Full Moon 價格歷史
(FM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-22 | $0.002514 | $0.002555 | $0.002479 | $0.002514 | 426.36 |
2026-07-21 | $0.002494 | $0.002542 | $0.002462 | $0.002515 | 258.28 |
2026-07-20 | $0.002533 | $0.002548 | $0.002470 | $0.002511 | 424.26 |
2026-07-19 | $0.002545 | $0.002607 | $0.002525 | $0.002533 | 406.39 |
2026-07-18 | $0.002460 | $0.002783 | $0.002513 | $0.002547 | 1,357.03 |
2026-07-17 | $0.002492 | $0.002856 | $0.002440 | $0.002473 | 1,439.24 |
2026-07-16 | $0.002409 | $0.002518 | $0.002403 | $0.002491 | 1,419.19 |
2026-07-15 | $0.002414 | $0.002438 | $0.002399 | $0.002406 | 1,222.02 |
2026-07-14 | $0.002389 | $0.002450 | $0.002347 | $0.002409 | 1,108.16 |
2026-07-13 | $0.002458 | $0.002469 | $0.002372 | $0.002389 | 650.48 |
2026-07-12 | $0.002470 | $0.002483 | $0.002418 | $0.002457 | 231.9 |
2026-07-11 | $0.002481 | $0.002481 | $0.002426 | $0.002473 | 487.99 |
2026-07-10 | -- | $0.002507 | $0.002450 | -- | -- |
2026-07-09 | -- | $0.002501 | $0.002448 | -- | -- |
2026-07-08 | $0.002555 | $0.002561 | $0.002459 | $0.002467 | 767.26 |
2026-07-07 | $0.002616 | $0.002655 | $0.002515 | $0.002552 | 1,523.35 |
2026-07-06 | $0.002647 | $0.002673 | $0.002561 | $0.002617 | 1,278.16 |
2026-07-05 | $0.002695 | $0.002701 | $0.002597 | $0.002647 | 144.17 |
2026-07-04 | $0.002608 | $0.002745 | $0.002592 | $0.002696 | 1,612.34 |
2026-07-03 | $0.002425 | $0.002617 | $0.002415 | $0.002609 | 855.25 |
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 $0.0423。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 $0.0400 的可觀利潤。
按照設計，FM 的總供應量將達到 20,000,000,000 個。截至目目前，FM 的流通供應量約為 538,801,756.57 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。
