
Pecunity 價格歷史
(PEC)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-21 | $0.008652 | $0.009827 | $0.008913 | $0.009814 | 527.75 |
2026-05-20 | $0.006759 | $0.008976 | $0.006515 | $0.008651 | 1,525.59 |
2026-05-19 | $0.007888 | $0.007889 | $0.006758 | $0.006759 | 816.45 |
2026-05-18 | $0.0107 | $0.0113 | $0.007888 | $0.007888 | 2,079.65 |
2026-05-17 | $0.0107 | $0.0107 | $0.0107 | $0.0107 | 1.28 |
2026-05-16 | $0.0103 | $0.0109 | $0.0103 | $0.0107 | 390.06 |
2026-05-15 | $0.0111 | $0.0111 | $0.0103 | $0.0103 | 396.01 |
2026-05-14 | $0.0111 | $0.0111 | $0.0111 | $0.0111 | 5.96 |
2026-05-13 | $0.0114 | $0.0114 | $0.0111 | $0.0111 | 144.81 |
2026-05-12 | $0.0106 | $0.0114 | $0.0106 | $0.0114 | 396.38 |
2026-05-11 | $0.0107 | $0.0107 | $0.0106 | $0.0106 | 74.72 |
2026-05-10 | $0.0107 | $0.0107 | $0.0107 | $0.0107 | 11.56 |
2026-05-09 | $0.0108 | $0.0108 | $0.0107 | $0.0107 | 24.83 |
2026-05-08 | $0.0105 | $0.0108 | $0.0105 | $0.0108 | 127.03 |
2026-05-07 | $0.0106 | $0.0106 | $0.0105 | $0.0105 | 47.68 |
2026-05-06 | $0.0105 | $0.0106 | $0.0105 | $0.0106 | 50.64 |
2026-05-05 | $0.0113 | $0.0114 | $0.0105 | $0.0105 | 509.76 |
2026-05-04 | $0.0128 | $0.0128 | $0.0113 | $0.0113 | 712.82 |
2026-05-03 | $0.0124 | $0.0128 | $0.0124 | $0.0128 | 181.23 |
2026-05-02 | $0.0124 | $0.0124 | $0.0124 | $0.0124 | 10.52 |
您可以在哪裡購買 PEC
關於 PEC 價格歷史數據
PEC 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 PEC 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 PEC 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.0471。另一方面,PEC 價格軌跡的最低點(通常稱為「PEC 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 PEC,那麼他目前將獲得 $0.0406 的可觀利潤。
按照設計,PEC 的總供應量將達到 25,000,000 個。截至目目前,PEC 的流通供應量約為 17,725,000 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。
PEC 歷史數據案例
以下是 PEC 歷史數據在 PEC 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PEC 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 PEC 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PEC 歷史數據集,交易者可以獲取 PEC 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 PEC 的風險。他們還可以確定資產 PEC 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 PEC 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 PEC 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 PEC 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。

