Move Dollar 價格歷史
(MOD)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-13 | $0.9759 | $1.06 | $0.8138 | $0.9821 | 8,802.65 |
2026-09-12 | $0.9675 | $1.00 | $0.6500 | $0.9765 | 16,339.54 |
2026-09-11 | $0.9853 | $1.01 | $0.9638 | $0.9844 | 51,910.08 |
2026-09-10 | $1.00 | $1.01 | $0.9800 | $0.9908 | 40,728.91 |
2026-09-09 | $1.00 | $1.01 | $0.9843 | $0.9922 | 33,574.69 |
2026-09-08 | $1.00 | $1.01 | $0.9862 | $0.9926 | 34,843.01 |
2026-09-07 | $1.00 | $1.01 | $0.9866 | $1.00 | 17,632.47 |
2026-09-06 | $0.9950 | $1.01 | $0.9861 | $1.00 | 18,462.69 |
2026-09-05 | $0.9932 | $1.01 | $0.9849 | $0.9951 | 12,720.97 |
2026-09-04 | $0.9944 | $1.00 | $0.9853 | $0.9945 | 12,759.88 |
2026-09-03 | $0.9976 | $1.04 | $0.9882 | $0.9945 | 6,281.88 |
2026-09-02 | $0.9928 | $1.01 | $0.9851 | $0.9943 | 9,279.21 |
2026-09-01 | $0.9939 | $1.01 | $0.9852 | $0.9922 | 9,070.8 |
2026-08-31 | $0.9919 | $1.01 | $0.9551 | $0.9920 | 15,675.85 |
2026-08-30 | $0.9964 | $1.00 | $0.9793 | $0.9924 | 2,094.27 |
2026-08-29 | $0.9948 | $1.00 | $0.9869 | $0.9952 | 9,918.64 |
2026-08-28 | $0.9948 | $1.00 | $0.9850 | $0.9921 | 6,525.8 |
2026-08-27 | $0.9928 | $1.01 | $0.9864 | $0.9944 | 14,317.22 |
2026-08-26 | $0.9991 | $1.01 | $0.9858 | $0.9927 | 16,353.56 |
2026-08-25 | $0.9918 | $1.05 | $0.9845 | $1.00 | 23,356.34 |
您可以在哪裡購買 MOD
關於 MOD 價格歷史數據
MOD 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 MOD 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 MOD 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $1.63。另一方面，MOD 價格軌跡的最低點（通常稱為「MOD 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 MOD，那麼他目前將獲得 $0.9801 的可觀利潤。
按照設計，MOD 的總供應量將達到 32,091.4 個。截至目目前，MOD 的流通供應量約為 32,091.4 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。
MOD 歷史數據案例
以下是 MOD 歷史數據在 MOD 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 MOD 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 MOD 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 MOD 歷史數據集，交易者可以獲取 MOD 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 MOD 的風險。他們還可以確定資產 MOD 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 MOD 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 MOD 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 MOD 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。
