Bitlayer 價格歷史
(BTR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.0224 | $0.0226 | $0.0150 | $0.0188 | 1,438,452.37 |
2026-06-04 | $0.0227 | $0.0228 | $0.0189 | $0.0224 | 2,044,193.48 |
2026-06-03 | $0.0228 | $0.0235 | $0.0221 | $0.0227 | 1,623,739.77 |
2026-06-02 | $0.0243 | $0.0253 | $0.0228 | $0.0229 | 1,836,106.36 |
2026-06-01 | $0.0229 | $0.0247 | $0.0226 | $0.0243 | 1,416,162.49 |
2026-05-31 | $0.0225 | $0.0236 | $0.0223 | $0.0230 | 10,959.12 |
2026-05-30 | $0.0227 | $0.0236 | $0.0224 | $0.0225 | 18,552.06 |
2026-05-29 | $0.0225 | $0.0231 | $0.0220 | $0.0226 | 15,215.28 |
2026-05-28 | $0.0250 | $0.0256 | $0.0223 | $0.0224 | 14,673.41 |
2026-05-27 | $0.0243 | $0.0252 | $0.0232 | $0.0250 | 1,427,229.13 |
2026-05-26 | $0.0253 | $0.0257 | $0.0236 | $0.0241 | 1,148,868.28 |
2026-05-25 | $0.0255 | $0.0258 | $0.0248 | $0.0252 | 1,878,119.35 |
2026-05-24 | $0.0252 | $0.0274 | $0.0248 | $0.0255 | 1,965,445.7 |
2026-05-23 | $0.0267 | $0.0269 | $0.0247 | $0.0252 | 1,990,237.33 |
2026-05-22 | $0.0270 | $0.0279 | $0.0267 | $0.0267 | 1,149,808.61 |
2026-05-21 | $0.0270 | $0.0283 | $0.0267 | $0.0270 | 1,355,629.36 |
2026-05-20 | $0.0268 | $0.0273 | $0.0261 | $0.0270 | 1,374,612.11 |
2026-05-19 | $0.0268 | $0.0279 | $0.0262 | $0.0266 | 2,863,551.42 |
2026-05-18 | $0.0278 | $0.0284 | $0.0258 | $0.0270 | 2,873,780.84 |
2026-05-17 | $0.0279 | $0.0305 | $0.0275 | $0.0278 | 1,715,944.59 |
您可以在哪裡購買 BTR
關於 BTR 價格歷史數據
BTR 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 BTR 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 BTR 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.2341。另一方面，BTR 價格軌跡的最低點（通常稱為「BTR 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BTR，那麼他目前將獲得 $0.2163 的可觀利潤。
按照設計，BTR 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，BTR 的流通供應量約為 261,600,000 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。
BTR 歷史數據案例
以下是 BTR 歷史數據在 BTR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BTR 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 BTR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BTR 歷史數據集，交易者可以獲取 BTR 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 BTR 的風險。他們還可以確定資產 BTR 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 BTR 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 BTR 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 BTR 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。
