Hashflow 價格歷史
(HFT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-15 | $0.009844 | $0.0111 | $0.009830 | $0.0108 | 4,027,010.23 |
2026-06-14 | $0.0101 | $0.0102 | $0.009830 | $0.009847 | 4,105,571.35 |
2026-06-13 | $0.0106 | $0.0107 | $0.0100 | $0.0101 | 4,563,173.17 |
2026-06-12 | $0.0103 | $0.0108 | $0.0100 | $0.0106 | 3,918,045.57 |
2026-06-11 | $0.009474 | $0.0105 | $0.009210 | $0.0102 | 5,431,196.55 |
2026-06-10 | $0.009641 | $0.009880 | $0.009150 | $0.009536 | 4,203,495.44 |
2026-06-09 | $0.0105 | $0.0106 | $0.009330 | $0.009630 | 4,357,679.02 |
2026-06-08 | $0.0102 | $0.0106 | $0.009730 | $0.0105 | 4,706,838.3 |
2026-06-07 | $0.0102 | $0.0105 | $0.009920 | $0.0102 | 4,332,181.16 |
2026-06-06 | $0.0107 | $0.0110 | $0.009630 | $0.0102 | 7,085,485.08 |
2026-06-05 | $0.0119 | $0.0119 | $0.0104 | $0.0106 | 6,307,486.98 |
2026-06-04 | $0.0121 | $0.0123 | $0.0104 | $0.0118 | 6,126,648.19 |
2026-06-03 | $0.0113 | $0.0127 | $0.0111 | $0.0120 | 23,354,088.57 |
2026-06-02 | $0.0116 | $0.0122 | $0.0112 | $0.0113 | 3,678,656.71 |
2026-06-01 | $0.0111 | $0.0123 | $0.0110 | $0.0116 | 4,638,410.51 |
2026-05-31 | $0.0113 | $0.0116 | $0.0110 | $0.0112 | 2,900.29 |
2026-05-30 | $0.0112 | $0.0120 | $0.0107 | $0.0112 | 9,569.42 |
2026-05-29 | $0.0104 | $0.0114 | $0.0104 | $0.0111 | 12,966.88 |
2026-05-28 | $0.0111 | $0.0112 | $0.0102 | $0.0104 | 4,191.85 |
2026-05-27 | $0.0112 | $0.0112 | $0.0107 | $0.0111 | 2,617,239.27 |
您可以在哪裡購買 HFT
關於 HFT 價格歷史數據
HFT 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 HFT 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 HFT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $3.61。另一方面，HFT 價格軌跡的最低點（通常稱為「HFT 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 HFT，那麼他目前將獲得 $3.60 的可觀利潤。
按照設計，HFT 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，HFT 的流通供應量約為 833,142,847.76 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。
HFT 歷史數據案例
以下是 HFT 歷史數據在 HFT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 HFT 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 HFT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 HFT 歷史數據集，交易者可以獲取 HFT 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 HFT 的風險。他們還可以確定資產 HFT 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 HFT 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 HFT 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 HFT 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。
