
OXYLON 價格歷史
(OXL)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-23 | $0.0688 | $0.0690 | $0.0684 | $0.0685 | 4.13 |
2026-05-22 | $0.0713 | $0.0713 | $0.0688 | $0.0688 | 27.71 |
2026-05-21 | $0.0800 | $0.0800 | $0.0713 | $0.0713 | 66.52 |
2026-05-20 | $0.0803 | $0.0805 | $0.0800 | $0.0800 | 2.55 |
2026-05-19 | $0.0811 | $0.0827 | $0.0802 | $0.0803 | 44.21 |
2026-05-18 | $0.0915 | $0.0915 | $0.0811 | $0.0811 | 77.56 |
2026-05-17 | $0.1263 | $0.1269 | $0.0915 | $0.0915 | 281.32 |
2026-05-16 | $0.1267 | $0.1267 | $0.1263 | $0.1263 | 209.79 |
2026-05-15 | $0.1268 | $0.1269 | $0.1267 | $0.1267 | 17.82 |
2026-05-14 | $0.1273 | $0.1279 | $0.1265 | $0.1268 | 275.66 |
2026-05-13 | $0.1283 | $0.1284 | $0.1273 | $0.1273 | 604.55 |
2026-05-12 | $0.1291 | $0.1290 | $0.1283 | $0.1283 | 438.8 |
2026-05-11 | $0.1305 | $0.1305 | $0.1289 | $0.1291 | 1,062.17 |
2026-05-10 | $0.1348 | $0.1348 | $0.1305 | $0.1305 | 2,970.02 |
2026-05-09 | $0.1343 | $0.1350 | $0.1342 | $0.1348 | 429.07 |
2026-05-08 | $0.1344 | $0.1351 | $0.1343 | $0.1343 | 217.31 |
2026-05-07 | $0.1344 | $0.1351 | $0.1344 | $0.1344 | 156 |
2026-05-06 | $0.1347 | $0.1354 | $0.1343 | $0.1344 | 914.36 |
2026-05-05 | $0.1794 | $0.1783 | $0.1345 | $0.1347 | 80,972.01 |
2026-05-04 | $0.1781 | $0.1794 | $0.1776 | $0.1794 | 3,259.73 |
您可以在哪裡購買 OXL
關於 OXL 價格歷史數據
OXL 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 OXL 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 OXL 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $1.21。另一方面,OXL 價格軌跡的最低點(通常稱為「OXL 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 OXL,那麼他目前將獲得 $1.19 的可觀利潤。
按照設計,OXL 的總供應量將達到 78,837,116 個。截至目目前,OXL 的流通供應量約為 -- 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。
OXL 歷史數據案例
以下是 OXL 歷史數據在 OXL 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 OXL 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 OXL 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 OXL 歷史數據集,交易者可以獲取 OXL 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 OXL 的風險。他們還可以確定資產 OXL 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 OXL 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 OXL 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 OXL 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。

