
Movement 價格歷史
(MOVE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-30 | $0.0147 | $0.0158 | $0.0143 | $0.0149 | 41,200.79 |
2026-05-29 | $0.0145 | $0.0148 | $0.0141 | $0.0147 | 51,580.73 |
2026-05-28 | $0.0157 | $0.0157 | $0.0142 | $0.0143 | 45,594.66 |
2026-05-27 | $0.0157 | $0.0158 | $0.0153 | $0.0156 | 10,773,139.12 |
2026-05-26 | $0.0162 | $0.0164 | $0.0157 | $0.0157 | 9,433,584.54 |
2026-05-25 | $0.0161 | $0.0164 | $0.0157 | $0.0162 | 7,527,337.85 |
2026-05-24 | $0.0162 | $0.0167 | $0.0159 | $0.0161 | 8,614,537.57 |
2026-05-23 | $0.0164 | $0.0166 | $0.0155 | $0.0162 | 17,274,226.14 |
2026-05-22 | $0.0166 | $0.0171 | $0.0164 | $0.0164 | 12,009,920.92 |
2026-05-21 | $0.0164 | $0.0169 | $0.0163 | $0.0166 | 11,473,896.65 |
2026-05-20 | $0.0162 | $0.0165 | $0.0158 | $0.0164 | 9,877,258.66 |
2026-05-19 | $0.0163 | $0.0166 | $0.0161 | $0.0162 | 12,283,754.64 |
2026-05-18 | $0.0172 | $0.0174 | $0.0160 | $0.0163 | 15,340,679.51 |
2026-05-17 | $0.0173 | $0.0175 | $0.0170 | $0.0172 | 7,950,015.72 |
2026-05-16 | $0.0173 | $0.0179 | $0.0169 | $0.0173 | 10,977,617.07 |
2026-05-15 | $0.0187 | $0.0189 | $0.0173 | $0.0173 | 16,026,265.57 |
2026-05-14 | $0.0187 | $0.0189 | $0.0181 | $0.0187 | 15,334,127.27 |
2026-05-13 | $0.0195 | $0.0206 | $0.0185 | $0.0186 | 24,058,311.7 |
2026-05-12 | $0.0211 | $0.0215 | $0.0195 | $0.0195 | 40,368,372.32 |
2026-05-11 | $0.0194 | $0.0240 | $0.0191 | $0.0211 | 123,425,999.41 |
您可以在哪裡購買 MOVE
關於 MOVE 價格歷史數據
MOVE 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 MOVE 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 MOVE 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $1.45。另一方面,MOVE 價格軌跡的最低點(通常稱為「MOVE 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 MOVE,那麼他目前將獲得 $1.44 的可觀利潤。
按照設計,MOVE 的總供應量將達到 10,000,000,000 個。截至目目前,MOVE 的流通供應量約為 3,837,500,000 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。
MOVE 歷史數據案例
以下是 MOVE 歷史數據在 MOVE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 MOVE 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 MOVE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 MOVE 歷史數據集,交易者可以獲取 MOVE 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 MOVE 的風險。他們還可以確定資產 MOVE 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 MOVE 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 MOVE 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 MOVE 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。

