
PYSOPS 價格歷史
(PSYOPS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-25 | -- | $0.000265 | $0.000249 | -- | -- |
2026-05-24 | -- | $0.000260 | $0.000259 | -- | -- |
2026-05-23 | -- | $0.000284 | $0.000236 | -- | -- |
2026-05-22 | $0.000262 | $0.000291 | $0.000261 | $0.000276 | 682.64 |
2026-05-21 | $0.000275 | $0.000274 | $0.000259 | $0.000262 | 664.22 |
2026-05-20 | $0.000265 | $0.000276 | $0.000264 | $0.000275 | 1.1 |
2026-05-19 | $0.000260 | $0.000276 | $0.000258 | $0.000265 | 12.62 |
2026-05-18 | $0.000275 | $0.000279 | $0.000256 | $0.000259 | 11.84 |
2026-05-17 | $0.000275 | $0.000278 | $0.000269 | $0.000275 | 8.46 |
2026-05-16 | -- | $0.000285 | $0.000270 | -- | -- |
2026-05-15 | -- | $0.000296 | $0.000296 | -- | -- |
2026-05-14 | $0.000296 | $0.000296 | $0.000296 | -- | -- |
2026-05-13 | $0.000307 | $0.000320 | $0.000296 | $0.000296 | 2.81 |
2026-05-12 | -- | $0.000331 | $0.000306 | -- | -- |
2026-05-11 | -- | $0.000357 | $0.000326 | -- | -- |
2026-05-10 | $0.000351 | $0.000354 | $0.000339 | $0.000354 | 4.81 |
2026-05-09 | $0.000343 | $0.000368 | $0.000343 | $0.000350 | 12.09 |
2026-05-08 | $0.000335 | $0.000361 | $0.000333 | $0.000343 | 3.55 |
2026-05-07 | -- | $0.000339 | $0.000334 | -- | -- |
2026-05-06 | -- | $0.000282 | $0.000282 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 PSYOPS
關於 PSYOPS 價格歷史數據
PSYOPS 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 PSYOPS 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 PSYOPS 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.000387。另一方面,PSYOPS 價格軌跡的最低點(通常稱為「PSYOPS 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 PSYOPS,那麼他目前將獲得 $0.000150 的可觀利潤。
按照設計,PSYOPS 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,PSYOPS 的流通供應量約為 572,066,211.48 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。
PSYOPS 歷史數據案例
以下是 PSYOPS 歷史數據在 PSYOPS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PSYOPS 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 PSYOPS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PSYOPS 歷史數據集,交易者可以獲取 PSYOPS 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 PSYOPS 的風險。他們還可以確定資產 PSYOPS 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 PSYOPS 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 PSYOPS 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 PSYOPS 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。

