Solayer 價格歷史
(LAYER)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-17 | $0.0657 | $0.0659 | $0.0631 | $0.0640 | 11,044,088.16 |
2026-07-16 | $0.0663 | $0.0666 | $0.0649 | $0.0658 | 9,869,678.22 |
2026-07-15 | $0.0663 | $0.0669 | $0.0654 | $0.0661 | 10,165,374.63 |
2026-07-14 | $0.0650 | $0.0667 | $0.0637 | $0.0662 | 9,612,942.5 |
2026-07-13 | $0.0663 | $0.0668 | $0.0644 | $0.0649 | 9,651,836.45 |
2026-07-12 | $0.0673 | $0.0680 | $0.0658 | $0.0663 | 9,686,199.93 |
2026-07-11 | $0.0672 | $0.0679 | $0.0665 | $0.0673 | 9,944,132.98 |
2026-07-10 | $0.0659 | $0.0683 | $0.0659 | $0.0673 | 12,110,677.92 |
2026-07-09 | $0.0654 | $0.0671 | $0.0650 | $0.0659 | 10,011,538.98 |
2026-07-08 | $0.0664 | $0.0672 | $0.0637 | $0.0654 | 12,625,747.91 |
2026-07-07 | $0.0672 | $0.0686 | $0.0652 | $0.0665 | 12,792,446.13 |
2026-07-06 | $0.0665 | $0.0691 | $0.0651 | $0.0673 | 12,090,477.99 |
2026-07-05 | $0.0673 | $0.0687 | $0.0654 | $0.0666 | 10,918,670.45 |
2026-07-04 | $0.0671 | $0.0683 | $0.0660 | $0.0674 | 10,414,039.44 |
2026-07-03 | $0.0663 | $0.0700 | $0.0661 | $0.0671 | 15,228,691.37 |
2026-07-02 | $0.0658 | $0.0674 | $0.0640 | $0.0662 | 13,444,715.75 |
2026-07-01 | $0.0638 | $0.0663 | $0.0610 | $0.0659 | 14,662,922.39 |
2026-06-30 | $0.0663 | $0.0676 | $0.0633 | $0.0637 | 313,934 |
2026-06-29 | $0.0657 | $0.0672 | $0.0650 | $0.0663 | 333,504.08 |
2026-06-28 | $0.0681 | $0.0686 | $0.0654 | $0.0660 | 379,814.45 |
您可以在哪裡購買 LAYER
關於 LAYER 價格歷史數據
LAYER 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 LAYER 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 LAYER 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $3.40。另一方面,LAYER 價格軌跡的最低點(通常稱為「LAYER 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 LAYER,那麼他目前將獲得 $3.34 的可觀利潤。
按照設計,LAYER 的總供應量將達到 999,998,391 個。截至目目前,LAYER 的流通供應量約為 466,106,987.03 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。
LAYER 歷史數據案例
以下是 LAYER 歷史數據在 LAYER 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 LAYER 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 LAYER 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 LAYER 歷史數據集,交易者可以獲取 LAYER 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 LAYER 的風險。他們還可以確定資產 LAYER 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 LAYER 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 LAYER 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 LAYER 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。
