
RCH Token 價格歷史
(RCH)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-15 | $0.1500 | $0.1512 | $0.1440 | $0.1504 | 2,399.26 |
2026-10-14 | $0.1546 | $0.1554 | $0.1492 | $0.1499 | 8,508.08 |
2026-10-13 | $0.1560 | $0.1562 | $0.1491 | $0.1550 | 7,520.76 |
2026-10-12 | $0.1557 | $0.1587 | $0.1552 | $0.1560 | 5,651.34 |
2026-10-11 | $0.1546 | $0.1562 | $0.1540 | $0.1562 | 925.65 |
2026-10-10 | $0.1534 | $0.1549 | $0.1527 | $0.1546 | 372.52 |
2026-10-09 | $0.1510 | $0.1548 | $0.1487 | $0.1534 | 1,246.87 |
2026-10-08 | $0.1580 | $0.1591 | $0.1496 | $0.1502 | 2,314.33 |
2026-10-07 | $0.1665 | $0.1662 | $0.1575 | $0.1582 | 3,151.08 |
2026-10-06 | $0.1661 | $0.1674 | $0.1652 | $0.1661 | 11.63 |
2026-10-05 | $0.1659 | $0.1681 | $0.1658 | $0.1660 | 402.8 |
2026-10-04 | $0.1650 | $0.1665 | $0.1648 | $0.1659 | 378.71 |
2026-10-03 | $0.1659 | $0.1660 | $0.1633 | $0.1650 | 614.94 |
2026-10-02 | $0.1650 | $0.1700 | $0.1648 | $0.1659 | 1,123.37 |
2026-10-01 | $0.1650 | $0.1670 | $0.1642 | $0.1650 | 500.52 |
2026-09-30 | $0.1647 | $0.1680 | $0.1635 | $0.1649 | 685.09 |
2026-09-29 | $0.1646 | $0.1685 | $0.1631 | $0.1647 | 517.27 |
2026-09-28 | $0.1653 | $0.1659 | $0.1624 | $0.1647 | 623.4 |
2026-09-27 | $0.1653 | $0.1670 | $0.1640 | $0.1654 | 580.84 |
2026-09-26 | $0.1641 | $0.1657 | $0.1645 | $0.1653 | 65.68 |
您可以在哪裡購買 RCH
關於 RCH 價格歷史數據
RCH 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 RCH 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 RCH 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $3.31。另一方面,RCH 價格軌跡的最低點(通常稱為「RCH 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 RCH,那麼他目前將獲得 $3.21 的可觀利潤。
按照設計,RCH 的總供應量將達到 27,696,989.72 個。截至目目前,RCH 的流通供應量約為 27,696,887.52 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。
RCH 歷史數據案例
以下是 RCH 歷史數據在 RCH 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 RCH 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 RCH 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 RCH 歷史數據集,交易者可以獲取 RCH 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 RCH 的風險。他們還可以確定資產 RCH 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 RCH 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 RCH 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 RCH 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。


