
Mintlayer 價格歷史
(ML)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-02 | $0.006820 | $0.006814 | $0.006762 | $0.006769 | 129,091.8 |
2026-06-01 | $0.006831 | $0.006850 | $0.006788 | $0.006811 | 128,757.03 |
2026-05-31 | -- | $0.006749 | $0.006682 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.006749 | $0.006682 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.006749 | $0.006682 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.006749 | $0.006682 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.006724 | $0.006757 | $0.006682 | $0.006690 | 131,067.35 |
2026-05-26 | $0.006723 | $0.006744 | $0.006678 | $0.006721 | 97,251.63 |
2026-05-25 | $0.006784 | $0.006803 | $0.006706 | $0.006723 | 125,598.64 |
2026-05-24 | $0.006758 | $0.006795 | $0.006747 | $0.006784 | 125,812.59 |
2026-05-23 | $0.006973 | $0.006976 | $0.006751 | $0.006753 | 148,415.56 |
2026-05-22 | $0.006949 | $0.007017 | $0.006932 | $0.006970 | 128,950.38 |
2026-05-21 | $0.006789 | $0.006955 | $0.006767 | $0.006955 | 148,050.77 |
2026-05-20 | $0.006827 | $0.006942 | $0.006772 | $0.006790 | 152,929.89 |
2026-05-19 | $0.006640 | $0.006845 | $0.006580 | $0.006841 | 149,301.59 |
2026-05-18 | $0.006720 | $0.006822 | $0.006618 | $0.006643 | 171,852.87 |
2026-05-17 | $0.006968 | $0.006969 | $0.006704 | $0.006722 | 164,198.56 |
2026-05-16 | $0.006790 | $0.006973 | $0.006746 | $0.006966 | 168,447.53 |
2026-05-15 | $0.007130 | $0.007353 | $0.006755 | $0.006786 | 231,497.59 |
2026-05-14 | $0.007159 | $0.008925 | $0.007004 | $0.007116 | 507,370.07 |
您可以在哪裡購買 ML
關於 ML 價格歷史數據
ML 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 ML 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 ML 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.9883。另一方面,ML 價格軌跡的最低點(通常稱為「ML 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 ML,那麼他目前將獲得 $0.9818 的可觀利潤。
按照設計,ML 的總供應量將達到 400,000,000 個。截至目目前,ML 的流通供應量約為 228,869,344.09 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。
ML 歷史數據案例
以下是 ML 歷史數據在 ML 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ML 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 ML 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ML 歷史數據集,交易者可以獲取 ML 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 ML 的風險。他們還可以確定資產 ML 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 ML 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 ML 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 ML 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。

