
Lombard 價格歷史
(BARD)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-30 | $0.1342 | $0.1367 | $0.1273 | $0.1300 | 665.63 |
2026-06-29 | $0.1353 | $0.1369 | $0.1312 | $0.1342 | 465.8 |
2026-06-28 | $0.1351 | $0.1385 | $0.1328 | $0.1352 | 2,678,739.55 |
2026-06-27 | $0.1343 | $0.1376 | $0.1341 | $0.1351 | 4,539,804.43 |
2026-06-26 | $0.1347 | $0.1371 | $0.1300 | $0.1347 | 4,389,207.63 |
2026-06-25 | $0.1404 | $0.1429 | $0.1294 | $0.1355 | 6,285,717.76 |
2026-06-24 | $0.1454 | $0.1489 | $0.1391 | $0.1400 | 6,520,728.75 |
2026-06-23 | $0.1601 | $0.1667 | $0.1449 | $0.1457 | 12,586,468.72 |
2026-06-22 | $0.1567 | $0.1624 | $0.1517 | $0.1600 | 5,241,247.96 |
2026-06-21 | $0.1518 | $0.1647 | $0.1510 | $0.1567 | 3,652,214.08 |
2026-06-20 | $0.1518 | $0.1528 | $0.1486 | $0.1520 | 3,108,801.13 |
2026-06-19 | $0.1495 | $0.1543 | $0.1498 | $0.1515 | 2,964,584.34 |
2026-06-18 | $0.1627 | $0.1635 | $0.1492 | $0.1497 | 3,182,228.92 |
2026-06-17 | $0.1637 | $0.1659 | $0.1581 | $0.1629 | 6,110,756.97 |
2026-06-16 | $0.1721 | $0.1717 | $0.1620 | $0.1638 | 3,915,934.66 |
2026-06-15 | $0.1541 | $0.1743 | $0.1534 | $0.1722 | 9,570,723.34 |
2026-06-14 | $0.1662 | $0.1644 | $0.1522 | $0.1539 | 4,590,602.45 |
2026-06-13 | $0.1599 | $0.1702 | $0.1579 | $0.1659 | 7,896,172.28 |
2026-06-12 | $0.1525 | $0.1728 | $0.1512 | $0.1589 | 3,647.38 |
2026-06-11 | $0.1540 | $0.1550 | $0.1469 | $0.1530 | 3,414,427.62 |
您可以在哪裡購買 BARD
關於 BARD 價格歷史數據
BARD 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 BARD 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 BARD 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $1.71。另一方面,BARD 價格軌跡的最低點(通常稱為「BARD 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BARD,那麼他目前將獲得 $1.58 的可觀利潤。
按照設計,BARD 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,BARD 的流通供應量約為 225,000,000 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。
BARD 歷史數據案例
以下是 BARD 歷史數據在 BARD 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BARD 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 BARD 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BARD 歷史數據集,交易者可以獲取 BARD 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 BARD 的風險。他們還可以確定資產 BARD 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 BARD 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 BARD 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 BARD 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。
