LiNEAR Protocol Staked NEAR 價格歷史

(LINEAR)

時間段: 2025-03-02 ~ 2026-03-03

2025-03-02

2026-03-03

USD

日期	開盤價*	最高價	最低價	收盤價**	交易量
2026-03-02	--	$1.82	$1.57	--	--
2026-03-01	--	$1.65	$1.48	--	--
2026-02-28	--	$1.531020	$1.435107	$1.481277	$12,799.60
2026-02-27	--	$1.59	$1.51	--	$2,741.561
2026-02-26	$1.34	$1.74	$1.34	$1.63	$2,925.033
2026-02-25	$1.37	$1.38	$1.33	$1.34	$393.8218
2026-02-24	$1.4	$1.4	$1.34	$1.36	$1,801.560
2026-02-23	$1.47	$1.47	$1.42	$1.43	$410.6425
2026-02-22	$1.46	$1.47	$1.45	$1.47	$424.2815
2026-02-21	$1.39	$1.46	$1.39	$1.46	$472.4326
2026-02-20	$1.41	$1.41	$1.37	$1.4	$457.5455
2026-02-19	$1.45	$1.47	$1.43	$1.44	$646.0896
2026-02-18	$1.47	$1.48	$1.43	$1.45	$428.2410
2026-02-17	$1.46	$1.48	$1.43	$1.46	$11.08882
2026-02-16	$1.5	$1.51	$1.43	$1.47	$3,798.353
2026-02-15	$1.42	$1.52	$1.42	$1.5	$5,176.589
2026-02-14	$1.34	$1.43	$1.32	$1.42	$3,485.652
2026-02-13	$1.33	$1.4	$1.29	$1.33	$4,231.023
2026-02-12	$1.37	$1.39	$1.3	$1.33	$11,068.59
2026-02-11	$1.43	$1.44	$1.36	$1.37	$9,522.025

* 範圍內最早的資料（UTC 時間）

** 範圍內的最新資料（UTC 時間）

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關於 LINEAR 價格歷史數據

LINEAR 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 LINEAR 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 LINEAR 價格歷史數據，其價值在 2022-04-26 飆升至歷史峰值，超過 $15.2。另一方面，LINEAR 價格軌跡的最低點（通常稱為「LINEAR 歷史最低點」）出現在 2022-11-16。如果有人在此期間購買了 LINEAR，那麼他目前將獲得 $14.95610 的可觀利潤。

按照設計，LINEAR 的總供應量將達到 823K 個。截至目目前，LINEAR 的流通供應量約為 -- 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。

LINEAR 歷史數據案例

以下是 LINEAR 歷史數據在 LINEAR 交易中的一些使用方法

技術分析：

交易者使用歷史數據來分析 LINEAR 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。

根據歷史數據預測 LINEAR 價格：

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 LINEAR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 LINEAR 歷史數據集，交易者可以獲取 LINEAR 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。

風險管理：

通過獲取歷史數據，交易者可以評估投資 LINEAR 的風險。他們還可以確定資產 LINEAR 的波動性，從而做出明智的投資決策。

投資組合管理：

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。

訓練 LINEAR 交易機器人：

此外，用戶還可以選擇下載 LINEAR 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 LINEAR 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 LINEAR 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。