
Windoge98 價格歷史
(EXE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-10-22 | $0.1036 | $0.1082 | $0.0935 | $0.0939 | 3,350.66 |
2026-10-21 | $0.1089 | $0.1131 | $0.1012 | $0.1034 | 4,906.32 |
2026-10-20 | $0.0983 | $0.1113 | $0.0959 | $0.1091 | 4,754.33 |
2026-10-19 | $0.0982 | $0.1022 | $0.0964 | $0.0973 | 1,028.3 |
2026-10-18 | $0.1032 | $0.1047 | $0.0979 | $0.0981 | 1,262.71 |
2026-10-17 | $0.1067 | $0.1086 | $0.1031 | $0.1033 | 1,836.91 |
2026-10-16 | $0.1039 | $0.1115 | $0.1031 | $0.1074 | 3,132.92 |
2026-10-15 | $0.1007 | $0.1045 | $0.0973 | $0.1040 | 1,125.99 |
2026-10-14 | $0.1019 | $0.1076 | $0.1003 | $0.1006 | 6,728.86 |
2026-10-13 | $0.1133 | $0.1129 | $0.1011 | $0.1022 | 3,254.77 |
2026-10-12 | $0.1002 | $0.1299 | $0.0998 | $0.1122 | 12,774.99 |
2026-10-11 | $0.0995 | $0.1013 | $0.0963 | $0.1005 | 447.59 |
2026-10-10 | $0.0914 | $0.1005 | $0.0902 | $0.0995 | 4,064.32 |
2026-10-09 | $0.1072 | $0.1103 | $0.0765 | $0.0905 | 17,002.53 |
2026-10-08 | $0.1086 | $0.1240 | $0.1068 | $0.1069 | 6,275.36 |
2026-10-07 | $0.1186 | $0.1200 | $0.1076 | $0.1087 | 3,151.03 |
2026-10-06 | $0.1190 | $0.1258 | $0.1186 | $0.1187 | 1,704.93 |
2026-10-05 | $0.1146 | $0.1193 | $0.1117 | $0.1187 | 1,076.86 |
2026-10-04 | $0.1131 | $0.1203 | $0.1125 | $0.1147 | 2,758.57 |
2026-10-03 | $0.1148 | $0.1158 | $0.1111 | $0.1129 | 590.72 |
您可以在哪裡購買 EXE
關於 EXE 價格歷史數據
EXE 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 EXE 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 EXE 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $2.43。另一方面,EXE 價格軌跡的最低點(通常稱為「EXE 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 EXE,那麼他目前將獲得 $2.40 的可觀利潤。
按照設計,EXE 的總供應量將達到 9,945,058 個。截至目目前,EXE 的流通供應量約為 9,945,058 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。
EXE 歷史數據案例
以下是 EXE 歷史數據在 EXE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 EXE 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 EXE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 EXE 歷史數據集,交易者可以獲取 EXE 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 EXE 的風險。他們還可以確定資產 EXE 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 EXE 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 EXE 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 EXE 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。


