Lorenzo Protocol 價格歷史
(BANK)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-24 | $0.2567 | $0.3088 | $0.2323 | $0.2989 | 169,689,133.16 |
2026-07-23 | $0.1825 | $0.2663 | $0.1873 | $0.2578 | 41,961.76 |
2026-07-22 | $0.1620 | $0.2083 | $0.1205 | $0.1843 | 208,045,218.48 |
2026-07-21 | $0.2902 | $0.3366 | $0.1349 | $0.1645 | 182,610,350.01 |
2026-07-20 | $0.1609 | $0.3094 | $0.1714 | $0.3003 | 295,250,615.74 |
2026-07-19 | $0.0762 | $0.2101 | $0.0954 | $0.1602 | 221,782,026.67 |
2026-07-18 | $0.0593 | $0.1136 | $0.0622 | $0.0796 | 45,361,974.4 |
2026-07-17 | $0.0603 | $0.0878 | $0.0473 | $0.0658 | 51,970,349.2 |
2026-07-16 | $0.0518 | $0.0626 | $0.0503 | $0.0604 | 30,247,307.98 |
2026-07-15 | $0.0432 | $0.0530 | $0.0425 | $0.0519 | 12,211,130.39 |
2026-07-14 | $0.0419 | $0.0439 | $0.0414 | $0.0431 | 4,858,956.95 |
2026-07-13 | $0.0419 | $0.0424 | $0.0398 | $0.0420 | 7,563,969.93 |
2026-07-12 | $0.0420 | $0.0434 | $0.0387 | $0.0414 | 15,473,523.85 |
2026-07-11 | $0.0372 | $0.0438 | $0.0359 | $0.0420 | 12,118,093.18 |
2026-07-10 | $0.0355 | $0.0401 | $0.0352 | $0.0372 | 10,638,572.48 |
2026-07-09 | $0.0346 | $0.0358 | $0.0342 | $0.0356 | 4,297,208.2 |
2026-07-08 | $0.0355 | $0.0377 | $0.0344 | $0.0346 | 6,322,535.99 |
2026-07-07 | $0.0355 | $0.0363 | $0.0340 | $0.0354 | 7,393,978.95 |
2026-07-06 | $0.0376 | $0.0376 | $0.0352 | $0.0355 | 5,202,624.28 |
2026-07-05 | $0.0372 | $0.0383 | $0.0368 | $0.0375 | 5,147,825.51 |
您可以在哪裡購買 BANK
關於 BANK 價格歷史數據
BANK 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 BANK 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 BANK 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.3298。另一方面,BANK 價格軌跡的最低點(通常稱為「BANK 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BANK,那麼他目前將獲得 $0.3074 的可觀利潤。
按照設計,BANK 的總供應量將達到 425,250,000 個。截至目目前,BANK 的流通供應量約為 425,250,000 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。
BANK 歷史數據案例
以下是 BANK 歷史數據在 BANK 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BANK 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 BANK 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BANK 歷史數據集,交易者可以獲取 BANK 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 BANK 的風險。他們還可以確定資產 BANK 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 BANK 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 BANK 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 BANK 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。
