
Hunt 價格歷史
(HUNT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-16 | $0.0856 | $0.0859 | $0.0833 | $0.0847 | 100,743.51 |
2026-06-15 | $0.0822 | $0.0858 | $0.0803 | $0.0858 | 97,815 |
2026-06-14 | $0.0818 | $0.0837 | $0.0803 | $0.0822 | 49,662.25 |
2026-06-13 | $0.0806 | $0.0838 | $0.0804 | $0.0818 | 18,118.69 |
2026-06-12 | $0.0794 | $0.0825 | $0.0790 | $0.0806 | 21,583.29 |
2026-06-11 | $0.0801 | $0.0821 | $0.0777 | $0.0794 | 29,480.32 |
2026-06-10 | $0.0774 | $0.0821 | $0.0770 | $0.0796 | 31,999.81 |
2026-06-09 | $0.0811 | $0.0816 | $0.0772 | $0.0784 | 59,604.35 |
2026-06-08 | $0.0793 | $0.0820 | $0.0788 | $0.0810 | 49,060.73 |
2026-06-07 | $0.0761 | $0.0806 | $0.0753 | $0.0789 | 85,759.4 |
2026-06-06 | $0.0772 | $0.0786 | $0.0748 | $0.0761 | 261,113.82 |
2026-06-05 | $0.0841 | $0.0844 | $0.0762 | $0.0776 | 165,295.47 |
2026-06-04 | $0.0888 | $0.0893 | $0.0807 | $0.0826 | 75,516.76 |
2026-06-03 | $0.0899 | $0.0926 | $0.0883 | $0.0886 | 136,579.79 |
2026-06-02 | $0.0922 | $0.0956 | $0.0893 | $0.0920 | 44,889.68 |
2026-06-01 | $0.0947 | $0.0965 | $0.0919 | $0.0921 | 297,859.99 |
2026-05-31 | -- | $0.0985 | $0.0943 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0985 | $0.0943 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.0985 | $0.0943 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.0985 | $0.0943 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 HUNT
關於 HUNT 價格歷史數據
HUNT 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 HUNT 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 HUNT 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $1.46。另一方面,HUNT 價格軌跡的最低點(通常稱為「HUNT 歷史最低點」)出現在 1970-01-19。如果有人在此期間購買了 HUNT,那麼他目前將獲得 $1.46 的可觀利潤。
按照設計,HUNT 的總供應量將達到 198,912,688 個。截至目目前,HUNT 的流通供應量約為 198,912,688 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。
HUNT 歷史數據案例
以下是 HUNT 歷史數據在 HUNT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 HUNT 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 HUNT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 HUNT 歷史數據集,交易者可以獲取 HUNT 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 HUNT 的風險。他們還可以確定資產 HUNT 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 HUNT 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 HUNT 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 HUNT 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。
