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GameBuild 價格歷史
(GAME)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-29 | $0.000853 | $0.000863 | $0.000837 | $0.000855 | 362,763.97 |
2026-10-28 | $0.000864 | $0.000879 | $0.000850 | $0.000853 | 333,266.08 |
2026-10-27 | $0.000873 | $0.000881 | $0.000845 | $0.000864 | 344,819.29 |
2026-10-26 | $0.000907 | $0.000930 | $0.000856 | $0.000873 | 959,434.75 |
2026-10-25 | $0.000894 | $0.001514 | $0.000893 | $0.000914 | 15,228,512.42 |
2026-10-24 | $0.000910 | $0.000932 | $0.000888 | $0.000894 | 216,687.7 |
2026-10-23 | $0.000907 | $0.000934 | $0.000900 | $0.000910 | 146,278.21 |
2026-10-22 | $0.000918 | $0.000949 | $0.000894 | $0.000907 | 293,660.52 |
2026-10-21 | $0.000863 | $0.000951 | $0.000853 | $0.000918 | 536,043.13 |
2026-10-20 | $0.000860 | $0.000872 | $0.000843 | $0.000862 | 55,990.93 |
2026-10-19 | $0.000868 | $0.000885 | $0.000859 | $0.000860 | 61,511.47 |
2026-10-18 | $0.000894 | $0.000894 | $0.000860 | $0.000868 | 151,356.96 |
2026-10-17 | $0.000899 | $0.000933 | $0.000891 | $0.000893 | 188,330.94 |
2026-10-16 | $0.000905 | $0.000918 | $0.000894 | $0.000899 | 146,568.47 |
2026-10-15 | $0.000932 | $0.000943 | $0.000863 | $0.000905 | 346,692.06 |
2026-10-14 | $0.000937 | $0.000977 | $0.000932 | $0.000938 | 238,411.23 |
2026-10-13 | $0.000974 | $0.000974 | $0.000933 | $0.000937 | 230,996.95 |
2026-10-12 | $0.000984 | $0.001010 | $0.000961 | $0.000974 | 242,637.67 |
2026-10-11 | $0.000988 | $0.001013 | $0.000976 | $0.000984 | 337,285.69 |
2026-10-10 | $0.000938 | $0.001011 | $0.000930 | $0.000991 | 378,615.59 |
您可以在哪裡購買 GAME
關於 GAME 價格歷史數據
GAME 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 GAME 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 GAME 價格歷史數據，其價值在 2024-05-15 飆升至歷史峰值，超過 $0.009192。另一方面，GAME 價格軌跡的最低點（通常稱為「GAME 歷史最低點」）出現在 2026-08-19。如果有人在此期間購買了 GAME，那麼他目前將獲得 $0.008535 的可觀利潤。
按照設計，GAME 的總供應量將達到 21,419,639,000 個。截至目目前，GAME 的流通供應量約為 19,624,216,354 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。
GAME 歷史數據案例
以下是 GAME 歷史數據在 GAME 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 GAME 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 GAME 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 GAME 歷史數據集，交易者可以獲取 GAME 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 GAME 的風險。他們還可以確定資產 GAME 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 GAME 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 GAME 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 GAME 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。
