
Golem 價格歷史
(GLM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-18 | $0.1129 | $0.1137 | $0.1046 | $0.1046 | 4,930,907.46 |
2026-06-17 | $0.1126 | $0.1141 | $0.1107 | $0.1131 | 6,753,647.57 |
2026-06-16 | $0.1156 | $0.1164 | $0.1117 | $0.1127 | 5,223,762.01 |
2026-06-15 | $0.1086 | $0.1163 | $0.1079 | $0.1159 | 5,653,294.14 |
2026-06-14 | $0.1108 | $0.1115 | $0.1086 | $0.1086 | 3,947,374.09 |
2026-06-13 | $0.1112 | $0.1111 | $0.1082 | $0.1108 | 4,919,590.14 |
2026-06-12 | $0.1072 | $0.1123 | $0.1065 | $0.1109 | 7,787,383.2 |
2026-06-11 | $0.1067 | $0.1082 | $0.1023 | $0.1072 | 6,516,399.3 |
2026-06-10 | $0.1080 | $0.1098 | $0.1045 | $0.1073 | 6,579,468.38 |
2026-06-09 | $0.1145 | $0.1151 | $0.1071 | $0.1079 | 7,556,160.87 |
2026-06-08 | $0.1107 | $0.1149 | $0.1079 | $0.1144 | 6,256,227.3 |
2026-06-07 | $0.1101 | $0.1132 | $0.1090 | $0.1106 | 6,691,580.53 |
2026-06-06 | $0.1132 | $0.1163 | $0.1056 | $0.1101 | 11,513,189.1 |
2026-06-05 | $0.1272 | $0.1279 | $0.1124 | $0.1133 | 8,728,675.34 |
2026-06-04 | $0.1299 | $0.1323 | $0.1214 | $0.1268 | 11,587,756.1 |
2026-06-03 | $0.1261 | $0.1300 | $0.1244 | $0.1299 | 7,428,769.09 |
2026-06-02 | $0.1319 | $0.1360 | $0.1261 | $0.1262 | 7,250,130.19 |
2026-06-01 | $0.1337 | $0.1355 | $0.1303 | $0.1318 | 7,559,984.98 |
2026-05-31 | -- | $0.1388 | $0.1317 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.1388 | $0.1317 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 GLM
關於 GLM 價格歷史數據
GLM 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 GLM 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 GLM 價格歷史數據,其價值在 1970-01-18 飆升至歷史峰值,超過 $1.32。另一方面,GLM 價格軌跡的最低點(通常稱為「GLM 歷史最低點」)出現在 1970-01-18。如果有人在此期間購買了 GLM,那麼他目前將獲得 $1.31 的可觀利潤。
按照設計,GLM 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,GLM 的流通供應量約為 1,000,000,000 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。
GLM 歷史數據案例
以下是 GLM 歷史數據在 GLM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 GLM 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 GLM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 GLM 歷史數據集,交易者可以獲取 GLM 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 GLM 的風險。他們還可以確定資產 GLM 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 GLM 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 GLM 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 GLM 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。
