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Ramses 價格歷史
(RAM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-30 | $0.0411 | $0.0428 | $0.0334 | $0.0354 | 1,243,131.74 |
2026-10-29 | $0.0364 | $0.0412 | $0.0330 | $0.0397 | 1,324,396.87 |
2026-10-28 | $0.0315 | $0.0373 | $0.0293 | $0.0364 | 1,315,894.32 |
2026-10-27 | $0.0324 | $0.0334 | $0.0301 | $0.0319 | 1,111,138.63 |
2026-10-26 | $0.0334 | $0.0349 | $0.0300 | $0.0324 | 1,150,022.99 |
2026-10-25 | $0.0354 | $0.0360 | $0.0317 | $0.0334 | 1,102,255.07 |
2026-10-24 | $0.0349 | $0.0388 | $0.0326 | $0.0355 | 1,147,420.36 |
2026-10-23 | $0.0370 | $0.0373 | $0.0337 | $0.0349 | 1,066,429.47 |
2026-10-22 | $0.0407 | $0.0430 | $0.0358 | $0.0363 | 1,113,891.43 |
2026-10-21 | $0.0380 | $0.0416 | $0.0355 | $0.0408 | 1,280,170.67 |
2026-10-20 | $0.0346 | $0.0416 | $0.0312 | $0.0380 | 1,269,351.36 |
2026-10-19 | $0.0382 | $0.0403 | $0.0315 | $0.0345 | 1,263,906.42 |
2026-10-18 | $0.0407 | $0.0438 | $0.0364 | $0.0384 | 1,100,373.09 |
2026-10-17 | $0.0512 | $0.0537 | $0.0394 | $0.0407 | 1,083,580.96 |
2026-10-16 | $0.0590 | $0.0632 | $0.0481 | $0.0513 | 1,483,227.14 |
2026-10-15 | $0.0274 | $0.0673 | $0.0397 | $0.0586 | 6,008,790.18 |
2026-10-14 | $0.0265 | $0.0472 | $0.0261 | $0.0278 | 1,081,694.38 |
2026-10-13 | $0.0241 | $0.0286 | $0.0234 | $0.0265 | 1,148,637.5 |
2026-10-12 | $0.0252 | $0.0271 | $0.0240 | $0.0241 | 1,034,310.89 |
2026-10-11 | $0.0264 | $0.0281 | $0.0251 | $0.0252 | 962,360.19 |
您可以在哪裡購買 RAM
關於 RAM 價格歷史數據
RAM 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 RAM 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 RAM 價格歷史數據，其價值在 2026-09-01 飆升至歷史峰值，超過 $0.9307。另一方面，RAM 價格軌跡的最低點（通常稱為「RAM 歷史最低點」）出現在 2026-04-09。如果有人在此期間購買了 RAM，那麼他目前將獲得 $0.9231 的可觀利潤。
按照設計，RAM 的總供應量將達到 242,930,252.54 個。截至目目前，RAM 的流通供應量約為 80,569,453.72 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。
RAM 歷史數據案例
以下是 RAM 歷史數據在 RAM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 RAM 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 RAM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 RAM 歷史數據集，交易者可以獲取 RAM 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 RAM 的風險。他們還可以確定資產 RAM 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 RAM 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 RAM 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 RAM 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。
