Mind 價格歷史
(MND)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-21 | -- | $0.001749 | $0.001724 | -- | -- |
2026-05-20 | $0.001628 | $0.001628 | $0.001628 | -- | -- |
2026-05-19 | $0.001640 | $0.001872 | $0.001628 | $0.001628 | 33,301.98 |
2026-05-18 | $0.001690 | $0.001893 | $0.001616 | $0.001640 | 38,097.62 |
2026-05-17 | -- | $0.001903 | $0.001675 | -- | -- |
2026-05-16 | -- | $0.001852 | $0.001845 | -- | -- |
2026-05-15 | -- | $0.001852 | $0.001845 | -- | -- |
2026-05-14 | -- | $0.001855 | $0.001836 | -- | -- |
2026-05-13 | $0.001987 | $0.002003 | $0.001765 | $0.001833 | 95.76 |
2026-05-12 | -- | $0.002037 | $0.001748 | $0.001987 | 42,677.25 |
2026-05-11 | $0.001797 | $0.001797 | $0.001797 | -- | -- |
2026-05-10 | -- | $0.002050 | $0.001789 | $0.001797 | 37,815.98 |
2026-05-09 | $0.001753 | $0.001753 | $0.001753 | -- | -- |
2026-05-08 | $0.001881 | $0.002021 | $0.001753 | $0.001753 | 36,743.7 |
2026-05-07 | -- | $0.001934 | $0.001875 | $0.001881 | 12.27 |
2026-05-06 | -- | $0.001983 | $0.001936 | -- | -- |
2026-05-05 | -- | $0.001970 | $0.001826 | -- | -- |
2026-05-04 | $0.002046 | $0.002111 | $0.001784 | $0.001826 | 37,586.15 |
2026-05-03 | $0.002018 | $0.002049 | $0.001778 | $0.002049 | 42,356.01 |
2026-05-02 | $0.001768 | $0.002030 | $0.001761 | $0.002020 | 44,455.67 |
您可以在哪裡購買 MND
關於 MND 價格歷史數據
MND 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 MND 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 MND 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.3149。另一方面，MND 價格軌跡的最低點（通常稱為「MND 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 MND，那麼他目前將獲得 $0.3136 的可觀利潤。
按照設計，MND 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前，MND 的流通供應量約為 96,995,451.95 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。
MND 歷史數據案例
以下是 MND 歷史數據在 MND 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 MND 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 MND 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 MND 歷史數據集，交易者可以獲取 MND 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 MND 的風險。他們還可以確定資產 MND 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 MND 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 MND 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 MND 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。
