Bridged Wrapped Bitcoin (BOB Network) 價格歷史
(WBTC)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $64.09K | $64.68K | $61.68K | $62.10K | 3,952.23 |
2026-06-04 | $67.26K | $66.83K | $61.66K | $64.09K | 16,734.48 |
2026-06-03 | $68.09K | $69.20K | $66.56K | $67.26K | 5,702.23 |
2026-06-02 | $72.98K | $73.30K | $67.73K | $68.09K | 5,786.37 |
2026-06-01 | -- | $74.94K | $72.55K | $72.98K | 2,311.85 |
2026-05-31 | -- | $77.73K | $75.70K | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $77.73K | $75.70K | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $77.73K | $75.70K | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $77.73K | $75.70K | -- | -- |
2026-05-27 | $77.12K | $77.73K | $76.74K | $77.40K | 264.93 |
2026-05-26 | $76.56K | $82.41K | $76.11K | $77.12K | 4,129.59 |
2026-05-25 | $76.02K | $76.93K | $76.01K | $76.56K | 417.5 |
2026-05-24 | $75.33K | $76.24K | $75.16K | $76.02K | 838.09 |
2026-05-23 | $77.27K | $77.73K | $74.27K | $75.33K | 1,332.39 |
2026-05-22 | $77.80K | $78.79K | $77.20K | $77.27K | 608.37 |
2026-05-21 | $78.18K | $78.56K | $77.30K | $77.35K | 1,084.05 |
2026-05-20 | $77.91K | $79.03K | $77.68K | $78.18K | 1,778.62 |
2026-05-19 | $77.07K | $78.12K | $76.67K | $77.91K | 3,387.86 |
2026-05-18 | $78.17K | $78.64K | $77.07K | $77.07K | 894.53 |
2026-05-17 | $78.39K | $78.72K | $77.77K | $78.17K | 1,947.52 |
您可以在哪裡購買 WBTC
關於 WBTC 價格歷史數據
WBTC 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 WBTC 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 WBTC 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $124.38K。另一方面，WBTC 價格軌跡的最低點（通常稱為「WBTC 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 WBTC，那麼他目前將獲得 $90.94K 的可觀利潤。
按照設計，WBTC 的總供應量將達到 12.2 個。截至目目前，WBTC 的流通供應量約為 12.2 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。
WBTC 歷史數據案例
以下是 WBTC 歷史數據在 WBTC 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 WBTC 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 WBTC 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 WBTC 歷史數據集，交易者可以獲取 WBTC 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 WBTC 的風險。他們還可以確定資產 WBTC 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 WBTC 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 WBTC 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 WBTC 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。
