Physis 價格歷史
(PHY)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-10 | $0.0608 | $0.0642 | $0.0605 | $0.0621 | 1,043.33 |
2026-09-09 | $0.0633 | $0.0639 | $0.0603 | $0.0607 | 474.68 |
2026-09-08 | $0.0599 | $0.0634 | $0.0573 | $0.0633 | 5,093.72 |
2026-09-07 | $0.0618 | $0.0656 | $0.0598 | $0.0600 | 1,388.07 |
2026-09-06 | $0.0622 | $0.0647 | $0.0615 | $0.0618 | 747.86 |
2026-09-05 | $0.0608 | $0.0642 | $0.0606 | $0.0623 | 907.15 |
2026-09-04 | $0.0638 | $0.0643 | $0.0601 | $0.0608 | 1,292.93 |
2026-09-03 | $0.0597 | $0.0638 | $0.0601 | $0.0638 | 901.41 |
2026-09-02 | $0.0591 | $0.0609 | $0.0570 | $0.0607 | 1,490.01 |
2026-09-01 | $0.0590 | $0.0609 | $0.0586 | $0.0590 | 631.83 |
2026-08-31 | $0.0640 | $0.0660 | $0.0586 | $0.0589 | 732.14 |
2026-08-30 | $0.0651 | $0.0654 | $0.0575 | $0.0640 | 2,058.48 |
2026-08-29 | $0.0634 | $0.0683 | $0.0625 | $0.0651 | 1,677.41 |
2026-08-28 | $0.0708 | $0.0723 | $0.0545 | $0.0634 | 4,700.71 |
2026-08-27 | $0.0742 | $0.0739 | $0.0456 | $0.0709 | 9,721.87 |
2026-08-26 | $0.0762 | $0.0771 | $0.0739 | $0.0741 | 3,734.1 |
2026-08-25 | $0.0754 | $0.0798 | $0.0741 | $0.0764 | 1,390.47 |
2026-08-24 | $0.0750 | $0.0761 | $0.0729 | $0.0753 | 1,707.06 |
2026-08-23 | $0.0731 | $0.0761 | $0.0721 | $0.0748 | 1,253.78 |
2026-08-22 | $0.0719 | $0.0796 | $0.0713 | $0.0731 | 2,228.94 |
您可以在哪裡購買 PHY
關於 PHY 價格歷史數據
PHY 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 PHY 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 PHY 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $0.7777。另一方面,PHY 價格軌跡的最低點(通常稱為「PHY 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 PHY,那麼他目前將獲得 $0.7762 的可觀利潤。
按照設計,PHY 的總供應量將達到 3,000,000,000 個。截至目目前,PHY 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。
PHY 歷史數據案例
以下是 PHY 歷史數據在 PHY 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PHY 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 PHY 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PHY 歷史數據集,交易者可以獲取 PHY 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 PHY 的風險。他們還可以確定資產 PHY 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 PHY 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 PHY 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 PHY 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。
