Beast 價格歷史
(BEAST)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.001785 | $0.002311 | $0.001673 | $0.001860 | 29,062.5 |
2026-09-16 | $0.001958 | $0.002150 | $0.001532 | $0.001785 | 53,724.62 |
2026-09-15 | $0.002480 | $0.003520 | $0.001911 | $0.001950 | 116,342.98 |
2026-09-14 | $0.001780 | $0.003210 | $0.001625 | $0.002477 | 208,929.82 |
2026-09-13 | $0.001236 | $0.001921 | $0.001223 | $0.001780 | 36,141.89 |
2026-09-12 | $0.001433 | $0.001386 | $0.001065 | $0.001236 | 20,968.1 |
2026-09-11 | $0.000865 | $0.001482 | $0.000861 | $0.001418 | 25,478.99 |
2026-09-10 | $0.000995 | $0.001088 | $0.000756 | $0.000865 | 32,299.84 |
2026-09-09 | $0.000748 | $0.001003 | $0.000749 | $0.000995 | 10,375.52 |
2026-09-08 | $0.000847 | $0.000969 | $0.000745 | $0.000746 | 12,306.14 |
2026-09-07 | $0.000885 | $0.001008 | $0.000775 | $0.000847 | 17,015.5 |
2026-09-06 | $0.000595 | $0.000950 | $0.000577 | $0.000885 | 40,946.36 |
2026-09-05 | $0.000601 | $0.000739 | $0.000492 | $0.000595 | 15,576.41 |
2026-09-04 | $0.000852 | $0.000932 | $0.000537 | $0.000601 | 31,714.79 |
2026-09-03 | -- | $0.001072 | $0.000852 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 BEAST
關於 BEAST 價格歷史數據
BEAST 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 BEAST 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 BEAST 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.003605。另一方面，BEAST 價格軌跡的最低點（通常稱為「BEAST 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 BEAST，那麼他目前將獲得 $0.003115 的可觀利潤。
按照設計，BEAST 的總供應量將達到 999,759,116.03 個。截至目目前，BEAST 的流通供應量約為 999,759,116.03 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。
BEAST 歷史數據案例
以下是 BEAST 歷史數據在 BEAST 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BEAST 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 BEAST 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BEAST 歷史數據集，交易者可以獲取 BEAST 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 BEAST 的風險。他們還可以確定資產 BEAST 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 BEAST 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 BEAST 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 BEAST 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。
