BitMart 價格歷史
(BMX)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-06 | $0.2996 | $0.3059 | $0.2895 | $0.2898 | 9,422,972.41 |
2026-06-05 | $0.3093 | $0.3281 | $0.2944 | $0.2995 | 9,709,652.65 |
2026-06-04 | $0.3096 | $0.3107 | $0.3091 | $0.3093 | 9,414,439.64 |
2026-06-03 | $0.3151 | $0.3167 | $0.3093 | $0.3095 | 9,601,675.98 |
2026-06-02 | $0.3097 | $0.3243 | $0.3091 | $0.3145 | 9,466,912.73 |
2026-06-01 | $0.3093 | $0.3178 | $0.3091 | $0.3098 | 9,453,599.56 |
2026-05-31 | -- | $0.3168 | $0.3090 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.3168 | $0.3090 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.3168 | $0.3090 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.3168 | $0.3090 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.3102 | $0.3168 | $0.3090 | $0.3093 | 9,314,996.15 |
2026-05-26 | $0.3190 | $0.3239 | $0.3059 | $0.3095 | 9,625,753.13 |
2026-05-25 | $0.3094 | $0.3241 | $0.3092 | $0.3214 | 9,809,578.39 |
2026-05-24 | $0.3044 | $0.3210 | $0.3013 | $0.3096 | 9,700,821.84 |
2026-05-23 | $0.3159 | $0.3152 | $0.3043 | $0.3043 | 9,540,390.4 |
2026-05-22 | $0.3114 | $0.3194 | $0.3111 | $0.3152 | 8,423,097.13 |
2026-05-21 | $0.3118 | $0.3212 | $0.3095 | $0.3114 | 9,514,313.32 |
2026-05-20 | $0.3116 | $0.3253 | $0.3115 | $0.3115 | 9,422,939.93 |
2026-05-19 | $0.3150 | $0.3200 | $0.3095 | $0.3116 | 9,487,157.58 |
2026-05-18 | $0.3195 | $0.3201 | $0.3149 | $0.3149 | 9,490,302.74 |
您可以在哪裡購買 BMX
關於 BMX 價格歷史數據
BMX 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 BMX 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 BMX 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.6190。另一方面，BMX 價格軌跡的最低點（通常稱為「BMX 歷史最低點」）出現在 1970-01-19。如果有人在此期間購買了 BMX，那麼他目前將獲得 $0.6123 的可觀利潤。
按照設計，BMX 的總供應量將達到 639,412,030 個。截至目目前，BMX 的流通供應量約為 339,412,030 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。
BMX 歷史數據案例
以下是 BMX 歷史數據在 BMX 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BMX 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 BMX 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BMX 歷史數據集，交易者可以獲取 BMX 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 BMX 的風險。他們還可以確定資產 BMX 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 BMX 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 BMX 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 BMX 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。
