
PalmPay 價格歷史
(PALM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-29 | $0.0299 | $0.0383 | $0.0241 | $0.0300 | 7,084.08 |
2026-10-28 | $0.0294 | $0.0379 | $0.0240 | $0.0299 | 7,043.08 |
2026-10-27 | $0.0306 | $0.0368 | $0.0240 | $0.0296 | 3,119.36 |
2026-10-26 | $0.0295 | $0.0379 | $0.0239 | $0.0306 | 7,051.95 |
2026-10-25 | $0.0239 | $0.0377 | $0.0227 | $0.0328 | 6,549.81 |
2026-10-24 | $0.0264 | $0.0382 | $0.0212 | $0.0239 | 6,045.49 |
2026-10-23 | $0.0246 | $0.0264 | $0.0208 | $0.0264 | 711.89 |
2026-10-22 | $0.0247 | $0.0247 | $0.0246 | $0.0246 | 8.88 |
2026-10-21 | $0.0199 | $0.0316 | $0.0199 | $0.0246 | 5,066.34 |
2026-10-20 | $0.0315 | $0.0315 | $0.0199 | $0.0199 | 4,303.68 |
2026-10-19 | $0.0245 | $0.0315 | $0.0199 | $0.0315 | 6,780.33 |
2026-10-18 | $0.0243 | $0.0309 | $0.0198 | $0.0245 | 1,619.06 |
2026-10-17 | $0.0246 | $0.0245 | $0.0243 | $0.0243 | 7.42 |
2026-10-16 | $0.0245 | $0.0246 | $0.0245 | $0.0246 | 1.76 |
2026-10-15 | -- | $0.0253 | $0.0245 | -- | -- |
2026-10-14 | -- | $0.0255 | $0.0253 | -- | -- |
2026-10-13 | -- | $0.0254 | $0.0253 | -- | -- |
2026-10-12 | -- | $0.0253 | $0.0249 | -- | -- |
2026-10-11 | $0.0313 | $0.0315 | $0.0249 | $0.0249 | 2,162.93 |
2026-10-10 | $0.0194 | $0.0315 | $0.0194 | $0.0314 | 5,418.3 |
您可以在哪裡購買 PALM
關於 PALM 價格歷史數據
PALM 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 PALM 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 PALM 價格歷史數據,其價值在 2023-05-12 飆升至歷史峰值,超過 $9.56。另一方面,PALM 價格軌跡的最低點(通常稱為「PALM 歷史最低點」)出現在 2025-10-12。如果有人在此期間購買了 PALM,那麼他目前將獲得 $9.56 的可觀利潤。
按照設計,PALM 的總供應量將達到 21,000,000 個。截至目目前,PALM 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。
PALM 歷史數據案例
以下是 PALM 歷史數據在 PALM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PALM 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 PALM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PALM 歷史數據集,交易者可以獲取 PALM 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 PALM 的風險。他們還可以確定資產 PALM 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 PALM 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 PALM 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 PALM 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。


