Polytrade 價格歷史
(TRADE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-21 | $0.0397 | $0.0444 | $0.0396 | $0.0422 | 177,860.63 |
2026-05-20 | $0.0420 | $0.0425 | $0.0391 | $0.0397 | 122,693.76 |
2026-05-19 | $0.0373 | $0.0431 | $0.0370 | $0.0419 | 201,931.74 |
2026-05-18 | $0.0382 | $0.0398 | $0.0372 | $0.0373 | 98,020.14 |
2026-05-17 | $0.0396 | $0.0411 | $0.0376 | $0.0382 | 201,455.29 |
2026-05-16 | $0.0420 | $0.0444 | $0.0391 | $0.0396 | 177,022.3 |
2026-05-15 | $0.0450 | $0.0465 | $0.0399 | $0.0420 | 168,522.66 |
2026-05-14 | $0.0459 | $0.0531 | $0.0425 | $0.0450 | 229,410.65 |
2026-05-13 | $0.0459 | $0.0485 | $0.0455 | $0.0459 | 109,092.6 |
2026-05-12 | $0.0453 | $0.0478 | $0.0446 | $0.0458 | 166,145.8 |
2026-05-11 | $0.0451 | $0.0477 | $0.0446 | $0.0453 | 139,461.12 |
2026-05-10 | $0.0435 | $0.0476 | $0.0426 | $0.0451 | 151,775.84 |
2026-05-09 | $0.0391 | $0.0450 | $0.0382 | $0.0435 | 146,340.92 |
2026-05-08 | $0.0405 | $0.0412 | $0.0388 | $0.0391 | 125,416.21 |
2026-05-07 | $0.0412 | $0.0431 | $0.0405 | $0.0406 | 116,826.07 |
2026-05-06 | $0.0417 | $0.0434 | $0.0403 | $0.0412 | 177,955.75 |
2026-05-05 | $0.0399 | $0.0422 | $0.0397 | $0.0417 | 119,585.31 |
2026-05-04 | $0.0433 | $0.0444 | $0.0386 | $0.0399 | 195,031.17 |
2026-05-03 | $0.0394 | $0.0438 | $0.0384 | $0.0433 | 173,878.71 |
2026-05-02 | $0.0417 | $0.0423 | $0.0391 | $0.0391 | 126,861.34 |
您可以在哪裡購買 TRADE
關於 TRADE 價格歷史數據
TRADE 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 TRADE 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 TRADE 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $3.03。另一方面，TRADE 價格軌跡的最低點（通常稱為「TRADE 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 TRADE，那麼他目前將獲得 $3.00 的可觀利潤。
按照設計，TRADE 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前，TRADE 的流通供應量約為 100,000,000 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。
TRADE 歷史數據案例
以下是 TRADE 歷史數據在 TRADE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 TRADE 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 TRADE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 TRADE 歷史數據集，交易者可以獲取 TRADE 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 TRADE 的風險。他們還可以確定資產 TRADE 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 TRADE 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 TRADE 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 TRADE 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。
