PARK 價格歷史
(PARK)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-21 | $0.0146 | $0.0153 | $0.0141 | $0.0142 | 543,344.64 |
2026-07-20 | $0.0143 | $0.0150 | $0.0142 | $0.0146 | 154,475.95 |
2026-07-19 | $0.0153 | $0.0154 | $0.0142 | $0.0143 | 105,365.99 |
2026-07-18 | $0.0155 | $0.0155 | $0.0151 | $0.0153 | 68,939.44 |
2026-07-17 | $0.0158 | $0.0158 | $0.0152 | $0.0155 | 96,273.16 |
2026-07-16 | $0.0142 | $0.0159 | $0.0145 | $0.0158 | 55,255.59 |
2026-07-15 | $0.0125 | $0.0154 | $0.0125 | $0.0142 | 88,743.34 |
2026-07-14 | $0.0129 | $0.0127 | $0.0123 | $0.0125 | 28,402.88 |
2026-07-13 | $0.0143 | $0.0156 | $0.0101 | $0.0129 | 40,091.07 |
2026-07-12 | $0.0158 | $0.0214 | $0.0142 | $0.0143 | 4,520,045.95 |
2026-07-11 | $0.0143 | $0.0182 | $0.0133 | $0.0158 | 2,957,687.54 |
2026-07-10 | $0.0175 | $0.0193 | $0.0138 | $0.0143 | 2,961,346.62 |
2026-07-09 | $0.0195 | $0.0197 | $0.0172 | $0.0175 | 853,069.72 |
2026-07-08 | $0.0172 | $0.0207 | $0.0174 | $0.0195 | 673,097.72 |
2026-07-07 | $0.0186 | $0.0193 | $0.0171 | $0.0173 | 685,952.75 |
2026-07-06 | $0.0140 | $0.0228 | $0.0140 | $0.0186 | 1,025,718.38 |
2026-07-05 | $0.0264 | $0.0270 | $0.0136 | $0.0140 | 1,599,577.18 |
2026-07-04 | $0.0162 | $0.0320 | $0.0165 | $0.0264 | 1,794,794.81 |
2026-07-03 | $0.0154 | $0.0163 | $0.0149 | $0.0162 | 124,249.56 |
2026-07-02 | $0.0169 | $0.0183 | $0.0153 | $0.0154 | 145,781 |
您可以在哪裡購買 PARK
關於 PARK 價格歷史數據
PARK 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 PARK 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 PARK 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0320。另一方面，PARK 價格軌跡的最低點（通常稱為「PARK 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 PARK，那麼他目前將獲得 $0.0219 的可觀利潤。
按照設計，PARK 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，PARK 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。
PARK 歷史數據案例
以下是 PARK 歷史數據在 PARK 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PARK 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 PARK 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PARK 歷史數據集，交易者可以獲取 PARK 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 PARK 的風險。他們還可以確定資產 PARK 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 PARK 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 PARK 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 PARK 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。
