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Tree 價格歷史
(TREE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-29 | $0.1549 | $0.1593 | $0.1527 | $0.1591 | 12,085.78 |
2026-10-28 | $0.1549 | $0.1586 | $0.1533 | $0.1551 | 9,572.61 |
2026-10-27 | $0.1534 | $0.1552 | $0.1508 | $0.1541 | 6,236.95 |
2026-10-26 | $0.1524 | $0.1547 | $0.1494 | $0.1531 | 10,696.17 |
2026-10-25 | $0.1482 | $0.1554 | $0.1496 | $0.1532 | 8,369.79 |
2026-10-24 | $0.1563 | $0.1568 | $0.1479 | $0.1502 | 7,453.35 |
2026-10-23 | $0.1538 | $0.1566 | $0.1517 | $0.1563 | 5,670.61 |
2026-10-22 | $0.1610 | $0.1616 | $0.1535 | $0.1538 | 20,885.56 |
2026-10-21 | $0.1541 | $0.1612 | $0.1541 | $0.1609 | 3,690.88 |
2026-10-20 | $0.1501 | $0.1566 | $0.1493 | $0.1545 | 7,219.11 |
2026-10-19 | $0.1445 | $0.1521 | $0.1413 | $0.1501 | 36,031.71 |
2026-10-18 | $0.1465 | $0.1483 | $0.1441 | $0.1446 | 2,714.91 |
2026-10-17 | $0.1477 | $0.1484 | $0.1443 | $0.1467 | 8,480.57 |
2026-10-16 | $0.1530 | $0.1538 | $0.1468 | $0.1475 | 28,343.73 |
2026-10-15 | $0.1521 | $0.1538 | $0.1465 | $0.1530 | 5,776.44 |
2026-10-14 | $0.1551 | $0.1569 | $0.1510 | $0.1510 | 1,826.36 |
2026-10-13 | $0.1567 | $0.1575 | $0.1502 | $0.1556 | 24,345.15 |
2026-10-12 | $0.1524 | $0.1580 | $0.1526 | $0.1567 | 33,458.69 |
2026-10-11 | $0.1511 | $0.1529 | $0.1501 | $0.1529 | 1,010.35 |
2026-10-10 | $0.1498 | $0.1512 | $0.1476 | $0.1511 | 6,576.05 |
您可以在哪裡購買 TREE
關於 TREE 價格歷史數據
TREE 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 TREE 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 TREE 價格歷史數據，其價值在 2025-08-12 飆升至歷史峰值，超過 $0.4293。另一方面，TREE 價格軌跡的最低點（通常稱為「TREE 歷史最低點」）出現在 2024-01-22。如果有人在此期間購買了 TREE，那麼他目前將獲得 $0.3820 的可觀利潤。
按照設計，TREE 的總供應量將達到 112,617,535.46 個。截至目目前，TREE 的流通供應量約為 90,482,046.4 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。
TREE 歷史數據案例
以下是 TREE 歷史數據在 TREE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 TREE 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 TREE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 TREE 歷史數據集，交易者可以獲取 TREE 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 TREE 的風險。他們還可以確定資產 TREE 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 TREE 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 TREE 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 TREE 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。
