ArtMeta 價格歷史
($MART)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | -- | $0.003614 | $0.003397 | -- | -- |
2026-07-25 | -- | $0.003433 | $0.003432 | -- | -- |
2026-07-24 | -- | $0.003434 | $0.003432 | -- | -- |
2026-07-23 | -- | $0.003532 | $0.003463 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.003497 | $0.003532 | $0.003464 | $0.003532 | 69.07 |
2026-07-21 | $0.003632 | $0.003679 | $0.003472 | $0.003497 | 1,103.75 |
2026-07-20 | $0.003747 | $0.003747 | $0.003570 | $0.003634 | 623.6 |
2026-07-19 | $0.003738 | $0.003797 | $0.003697 | $0.003747 | 53.69 |
2026-07-18 | $0.003818 | $0.003847 | $0.003697 | $0.003738 | 165.09 |
2026-07-17 | $0.003821 | $0.003824 | $0.003600 | $0.003819 | 1,795.88 |
2026-07-16 | $0.003658 | $0.003841 | $0.003642 | $0.003821 | 1,264.03 |
2026-07-15 | $0.003818 | $0.003829 | $0.003621 | $0.003658 | 2,230.96 |
2026-07-14 | $0.003774 | $0.003832 | $0.003601 | $0.003818 | 1,381.73 |
2026-07-13 | $0.003647 | $0.003848 | $0.003631 | $0.003774 | 1,106.64 |
2026-07-12 | $0.003653 | $0.003833 | $0.003618 | $0.003647 | 1,252.03 |
2026-07-11 | $0.003788 | $0.003807 | $0.003619 | $0.003653 | 732.7 |
2026-07-10 | $0.003730 | $0.003789 | $0.003729 | $0.003788 | 661.48 |
2026-07-09 | $0.003809 | $0.003811 | $0.003708 | $0.003730 | 1,704.73 |
2026-07-08 | $0.003599 | $0.003890 | $0.003496 | $0.003809 | 2,969.13 |
2026-07-07 | $0.003603 | $0.003621 | $0.003589 | $0.003599 | 1,340.36 |
您可以在哪裡購買 $MART
關於 $MART 價格歷史數據
$MART 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 $MART 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 $MART 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $0.3808。另一方面，$MART 價格軌跡的最低點（通常稱為「$MART 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 $MART，那麼他目前將獲得 $0.3795 的可觀利潤。
按照設計，$MART 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前，$MART 的流通供應量約為 -- 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。
$MART 歷史數據案例
以下是 $MART 歷史數據在 $MART 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 $MART 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 $MART 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 $MART 歷史數據集，交易者可以獲取 $MART 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 $MART 的風險。他們還可以確定資產 $MART 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 $MART 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 $MART 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 $MART 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。
