
Enzyme 價格歷史
(MLN)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-01 | $1.30 | $1.30 | $1.30 | $1.30 | 30,267.91 |
2026-10-31 | -- | $1.32 | $1.30 | -- | -- |
2026-10-30 | $1.33 | $1.37 | $1.30 | $1.32 | 80,809.08 |
2026-10-29 | $1.32 | $1.39 | $1.32 | $1.33 | 86,290.19 |
2026-10-28 | $1.33 | $1.34 | $1.32 | $1.32 | 40,384.37 |
2026-10-27 | $1.35 | $1.35 | $1.32 | $1.33 | 39,351.34 |
2026-10-26 | $1.34 | $1.36 | $1.32 | $1.34 | 64,418.28 |
2026-10-25 | $1.30 | $1.49 | $1.29 | $1.34 | 159,173.23 |
2026-10-24 | $1.38 | $1.38 | $1.29 | $1.30 | 76,091.2 |
2026-10-23 | $1.39 | $1.39 | $1.37 | $1.38 | 41,318.53 |
2026-10-22 | $1.40 | $1.41 | $1.39 | $1.39 | 41,467.57 |
2026-10-21 | $1.39 | $1.42 | $1.39 | $1.40 | 67,026.31 |
2026-10-20 | $1.43 | $1.43 | $1.38 | $1.39 | 50,955.27 |
2026-10-19 | $1.46 | $1.46 | $1.40 | $1.43 | 158,035.74 |
2026-10-18 | $1.45 | $1.46 | $1.44 | $1.46 | 79,672.16 |
2026-10-17 | $1.46 | $1.46 | $1.43 | $1.45 | 66,836.08 |
2026-10-16 | $1.50 | $1.49 | $1.41 | $1.45 | 169,285.66 |
2026-10-15 | $1.36 | $1.71 | $1.36 | $1.49 | 994,109.23 |
2026-10-14 | $1.37 | $1.39 | $1.34 | $1.36 | 110,665.8 |
2026-10-13 | $1.44 | $1.44 | $1.37 | $1.37 | 58,998.67 |
您可以在哪裡購買 MLN
關於 MLN 價格歷史數據
MLN 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 MLN 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 MLN 價格歷史數據,其價值在 2018-01-04 飆升至歷史峰值,超過 $270.05。另一方面,MLN 價格軌跡的最低點(通常稱為「MLN 歷史最低點」)出現在 2026-06-25。如果有人在此期間購買了 MLN,那麼他目前將獲得 $268.87 的可觀利潤。
按照設計,MLN 的總供應量將達到 3,275,428.25 個。截至目目前,MLN 的流通供應量約為 3,275,428.25 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。
MLN 歷史數據案例
以下是 MLN 歷史數據在 MLN 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 MLN 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 MLN 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 MLN 歷史數據集,交易者可以獲取 MLN 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 MLN 的風險。他們還可以確定資產 MLN 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 MLN 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 MLN 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 MLN 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。


