Backbone Labs Staked LUNA 價格歷史
(BLUNA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-10 | $0.0889 | $0.0876 | $0.0851 | $0.0863 | 181.28 |
2026-06-09 | $0.0916 | $0.0925 | $0.0854 | $0.0889 | 390.69 |
2026-06-08 | $0.0877 | $0.0939 | $0.0856 | $0.0915 | 64.39 |
2026-06-07 | $0.0843 | $0.0884 | $0.0838 | $0.0877 | 1.5 |
2026-06-06 | $0.0855 | $0.0872 | $0.0829 | $0.0845 | 8,307.11 |
2026-06-05 | $0.0971 | $0.0973 | $0.0836 | $0.0860 | 6,153.26 |
2026-06-04 | $0.1013 | $0.1018 | $0.0971 | $0.0973 | 5.18 |
2026-06-03 | -- | $0.1015 | $0.1006 | -- | -- |
2026-06-02 | -- | $0.1059 | $0.1054 | -- | -- |
2026-06-01 | -- | $0.1095 | $0.1060 | -- | -- |
2026-05-31 | -- | $0.1065 | $0.1052 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.1065 | $0.1052 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.1065 | $0.1052 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.1065 | $0.1052 | -- | -- |
2026-05-27 | -- | $0.1060 | $0.1053 | -- | -- |
2026-05-26 | -- | $0.1072 | $0.1046 | -- | -- |
2026-05-25 | -- | $0.1068 | $0.1053 | -- | -- |
2026-05-24 | -- | $0.1074 | $0.1074 | -- | -- |
2026-05-23 | -- | $0.1111 | $0.1060 | -- | -- |
2026-05-22 | -- | $0.1120 | $0.1086 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 BLUNA
關於 BLUNA 價格歷史數據
BLUNA 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 BLUNA 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 BLUNA 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $2.21。另一方面，BLUNA 價格軌跡的最低點（通常稱為「BLUNA 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BLUNA，那麼他目前將獲得 $2.15 的可觀利潤。
按照設計，BLUNA 的總供應量將達到 1,435,348.55 個。截至目目前，BLUNA 的流通供應量約為 1,435,348.55 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。
BLUNA 歷史數據案例
以下是 BLUNA 歷史數據在 BLUNA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BLUNA 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 BLUNA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BLUNA 歷史數據集，交易者可以獲取 BLUNA 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 BLUNA 的風險。他們還可以確定資產 BLUNA 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 BLUNA 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 BLUNA 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 BLUNA 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。
