MemeCore 價格歷史
(M)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-19 | $0.7679 | $0.7614 | $0.6657 | $0.6930 | 2,092,400.57 |
2026-10-18 | $0.7587 | $0.7893 | $0.7389 | $0.7670 | 1,127,103.44 |
2026-10-17 | $0.7970 | $0.8011 | $0.7586 | $0.7595 | 689,648.04 |
2026-10-16 | $0.8255 | $0.8308 | $0.7877 | $0.7969 | 733,559.23 |
2026-10-15 | $0.8337 | $0.8469 | $0.7711 | $0.8239 | 1,343,680.18 |
2026-10-14 | $0.8444 | $0.8725 | $0.7955 | $0.8296 | 747,026.45 |
2026-10-13 | $0.9442 | $0.9459 | $0.8009 | $0.8465 | 942,060.1 |
2026-10-12 | $0.9376 | $0.9704 | $0.9096 | $0.9444 | 699,933.14 |
2026-10-11 | $1.00 | $0.9990 | $0.9252 | $0.9380 | 931,268.8 |
2026-10-10 | $1.03 | $1.03 | $0.9883 | $1.00 | 633,161.88 |
2026-10-09 | $1.04 | $1.07 | $0.9849 | $1.03 | 1,831,796.36 |
2026-10-08 | $1.04 | $1.06 | $1.02 | $1.04 | 596,483.01 |
2026-10-07 | $1.05 | $1.06 | $0.9704 | $1.04 | 842,693.46 |
2026-10-06 | $1.03 | $1.05 | $0.9843 | $1.05 | 1,574,895.2 |
2026-10-05 | $1.03 | $1.10 | $1.02 | $1.02 | 2,485,339.72 |
2026-10-04 | $1.01 | $1.07 | $1.01 | $1.03 | 1,058,640.3 |
2026-10-03 | $1.05 | $1.08 | $1.06 | $1.01 | 849,789.64 |
2026-10-02 | $1.00 | $1.07 | $1.00 | $1.05 | 1,217,047.26 |
2026-10-01 | $1.03 | $1.06 | $0.9848 | $1.00 | 1,868,492.95 |
2026-09-30 | $1.05 | $1.07 | $0.9886 | $1.03 | 1,432,121.72 |
您可以在哪裡購買 M
關於 M 價格歷史數據
M 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 M 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 M 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $5.64。另一方面，M 價格軌跡的最低點（通常稱為「M 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 M，那麼他目前將獲得 $5.59 的可觀利潤。
按照設計，M 的總供應量將達到 5,427,195,355.55 個。截至目目前，M 的流通供應量約為 2,288,236,479.7 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。
M 歷史數據案例
以下是 M 歷史數據在 M 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 M 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 M 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 M 歷史數據集，交易者可以獲取 M 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 M 的風險。他們還可以確定資產 M 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 M 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 M 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 M 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。
