Backpack 價格歷史
(BP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.2684 | $0.2698 | $0.2184 | $0.2216 | 2,994,190.24 |
2026-06-04 | $0.2407 | $0.3117 | $0.2378 | $0.2645 | 5,918,299.14 |
2026-06-03 | $0.1899 | $0.2889 | $0.1767 | $0.2412 | 9,117,105.68 |
2026-06-02 | $0.1533 | $0.1930 | $0.1394 | $0.1840 | 2,882,620.63 |
2026-06-01 | $0.1602 | $0.1629 | $0.1486 | $0.1521 | 1,460,536.71 |
2026-05-31 | -- | $0.1264 | $0.1188 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.1264 | $0.1188 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.1264 | $0.1188 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.1264 | $0.1188 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.1205 | $0.1263 | $0.1186 | $0.1262 | 1,048,935.62 |
2026-05-26 | $0.1202 | $0.1279 | $0.1179 | $0.1212 | 1,200,731.49 |
2026-05-25 | $0.1279 | $0.1279 | $0.1194 | $0.1202 | 1,148,629.12 |
2026-05-24 | $0.1289 | $0.1306 | $0.1274 | $0.1282 | 999,361.29 |
2026-05-23 | $0.1322 | $0.1331 | $0.1286 | $0.1288 | 1,109,225.91 |
2026-05-22 | $0.1357 | $0.1368 | $0.1299 | $0.1323 | 1,205,699.99 |
2026-05-21 | $0.1337 | $0.1376 | $0.1317 | $0.1356 | 1,073,103.74 |
2026-05-20 | $0.1352 | $0.1354 | $0.1317 | $0.1336 | 1,103,693.93 |
2026-05-19 | $0.1374 | $0.1388 | $0.1351 | $0.1351 | 975,496.41 |
2026-05-18 | $0.1399 | $0.1415 | $0.1372 | $0.1376 | 1,057,116.02 |
2026-05-17 | $0.1422 | $0.1438 | $0.1396 | $0.1398 | 1,031,725.18 |
您可以在哪裡購買 BP
關於 BP 價格歷史數據
BP 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 BP 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 BP 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.4499。另一方面，BP 價格軌跡的最低點（通常稱為「BP 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BP，那麼他目前將獲得 $0.3320 的可觀利潤。
按照設計，BP 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，BP 的流通供應量約為 250,000,000 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。
BP 歷史數據案例
以下是 BP 歷史數據在 BP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BP 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 BP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BP 歷史數據集，交易者可以獲取 BP 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 BP 的風險。他們還可以確定資產 BP 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 BP 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 BP 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 BP 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。
