
Radworks 價格歷史
(RAD)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-29 | $0.2648 | $0.2600 | $0.2500 | $0.2652 | 1,337,452.75 |
2026-10-28 | $0.2663 | $0.2700 | $0.2600 | $0.2655 | 1,084,457.62 |
2026-10-27 | $0.2654 | $0.2600 | $0.2600 | $0.2662 | 1,232,737.83 |
2026-10-26 | $0.2716 | $0.2700 | $0.2500 | $0.2654 | 1,568,010.38 |
2026-10-25 | $0.2715 | $0.2700 | $0.2600 | $0.2718 | 1,499,574.39 |
2026-10-24 | $0.2789 | $0.2800 | $0.2600 | $0.2717 | 2,252,757.76 |
2026-10-23 | $0.2783 | $0.2800 | $0.2700 | $0.2792 | 3,362,316.39 |
2026-10-22 | $0.2820 | $0.2900 | $0.2700 | $0.2781 | 6,656,141.35 |
2026-10-21 | $0.2776 | $0.2800 | $0.2700 | $0.2827 | 1,774,692.86 |
2026-10-20 | $0.2898 | $0.2800 | $0.2700 | $0.2785 | 2,404,876.13 |
2026-10-19 | $0.2813 | $0.2900 | $0.2800 | $0.2890 | 5,840,008.85 |
2026-10-18 | $0.2879 | $0.3000 | $0.2800 | $0.2825 | 6,256,680.66 |
2026-10-17 | $0.2919 | $0.3400 | $0.2700 | $0.2875 | 28,186,390.45 |
2026-10-16 | $0.2766 | $0.3000 | $0.2700 | $0.2920 | 7,097,458.28 |
2026-10-15 | $0.2794 | $0.2800 | $0.2600 | $0.2771 | 3,209,578.19 |
2026-10-14 | $0.2917 | $0.3100 | $0.2700 | $0.2788 | 7,742,399.56 |
2026-10-13 | $0.3110 | $0.3100 | $0.2800 | $0.2908 | 5,756,951.02 |
2026-10-12 | $0.3072 | $0.3500 | $0.3000 | $0.3099 | 13,340,326.36 |
2026-10-11 | $0.3096 | $0.3200 | $0.3000 | $0.3073 | 6,262,009.31 |
2026-10-10 | $0.3339 | $0.3700 | $0.3000 | $0.3090 | 25,653,295.31 |
您可以在哪裡購買 RAD
關於 RAD 價格歷史數據
RAD 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 RAD 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 RAD 價格歷史數據,其價值在 2021-04-16 飆升至歷史峰值,超過 $27.61。另一方面,RAD 價格軌跡的最低點(通常稱為「RAD 歷史最低點」)出現在 2026-10-30。如果有人在此期間購買了 RAD,那麼他目前將獲得 $27.41 的可觀利潤。
按照設計,RAD 的總供應量將達到 99,998,580 個。截至目目前,RAD 的流通供應量約為 59,053,424.19 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。
RAD 歷史數據案例
以下是 RAD 歷史數據在 RAD 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 RAD 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 RAD 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 RAD 歷史數據集,交易者可以獲取 RAD 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 RAD 的風險。他們還可以確定資產 RAD 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 RAD 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 RAD 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 RAD 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。


