Vaulta 價格歷史
(A)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-05-22 | $0.0813 | $0.0827 | $0.0803 | $0.0807 | 10,494,103 |
2026-05-21 | $0.0815 | $0.0824 | $0.0801 | $0.0812 | 9,199,839.63 |
2026-05-20 | $0.0800 | $0.0821 | $0.0793 | $0.0813 | 12,504,260.44 |
2026-05-19 | $0.0799 | $0.0820 | $0.0789 | $0.0800 | 9,382,169.39 |
2026-05-18 | $0.0832 | $0.0842 | $0.0779 | $0.0798 | 16,472,232.92 |
2026-05-17 | $0.0844 | $0.0852 | $0.0830 | $0.0833 | 8,942,152.48 |
2026-05-16 | $0.0852 | $0.0881 | $0.0822 | $0.0844 | 10,889,953.43 |
2026-05-15 | $0.0925 | $0.0940 | $0.0837 | $0.0853 | 20,250,930.94 |
2026-05-14 | $0.0907 | $0.0933 | $0.0890 | $0.0928 | 11,173,667.75 |
2026-05-13 | $0.0924 | $0.0974 | $0.0899 | $0.0902 | 15,743,411.11 |
2026-05-12 | $0.0966 | $0.0988 | $0.0920 | $0.0923 | 12,502,140.94 |
2026-05-11 | $0.0973 | $0.1001 | $0.0946 | $0.0966 | 16,544,972.45 |
2026-05-10 | $0.0942 | $0.0980 | $0.0932 | $0.0973 | 13,184,901.29 |
2026-05-09 | $0.0941 | $0.0984 | $0.0936 | $0.0942 | 13,528,894.71 |
2026-05-08 | $0.0905 | $0.0949 | $0.0901 | $0.0943 | 20,440,724.39 |
2026-05-07 | $0.0894 | $0.0931 | $0.0890 | $0.0904 | 19,879,432.23 |
2026-05-06 | $0.0879 | $0.0918 | $0.0869 | $0.0895 | 16,815,285.24 |
2026-05-05 | $0.0875 | $0.0896 | $0.0869 | $0.0878 | 15,106,478.3 |
2026-05-04 | $0.0889 | $0.0910 | $0.0869 | $0.0875 | 14,749,940.44 |
2026-05-03 | $0.0904 | $0.0915 | $0.0878 | $0.0888 | 12,397,142.41 |
您可以在哪裡購買 A
關於 A 價格歷史數據
A 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 A 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 A 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.7787。另一方面，A 價格軌跡的最低點（通常稱為「A 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 A，那麼他目前將獲得 $0.7089 的可觀利潤。
按照設計，A 的總供應量將達到 2,100,000,000 個。截至目目前，A 的流通供應量約為 1,643,071,844.52 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。
A 歷史數據案例
以下是 A 歷史數據在 A 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 A 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 A 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 A 歷史數據集，交易者可以獲取 A 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 A 的風險。他們還可以確定資產 A 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 A 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 A 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 A 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。
