Coupon Assets 價格歷史
(CA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.2245 | $0.2285 | $0.2242 | $0.2285 | 1,071,817.63 |
2026-09-16 | $0.2258 | $0.2276 | $0.2242 | $0.2245 | 152,179.6 |
2026-09-15 | $0.2265 | $0.2289 | $0.2252 | $0.2253 | 1,051,006.09 |
2026-09-14 | $0.2274 | $0.2287 | $0.2250 | $0.2267 | 1,063,209.12 |
2026-09-13 | $0.2274 | $0.2281 | $0.2250 | $0.2275 | 949,650.34 |
2026-09-12 | $0.2218 | $0.2285 | $0.2217 | $0.2247 | 1,060,450.02 |
2026-09-11 | $0.2245 | $0.2249 | $0.2215 | $0.2220 | 974,988 |
2026-09-10 | $0.2247 | $0.2255 | $0.2238 | $0.2245 | 1,055,416.33 |
2026-09-09 | $0.2248 | $0.2255 | $0.2243 | $0.2244 | 1,060,638.26 |
2026-09-08 | $0.2237 | $0.2262 | $0.2235 | $0.2245 | 1,037,989.43 |
2026-09-07 | $0.2256 | $0.2263 | $0.2235 | $0.2236 | 1,069,448.28 |
2026-09-06 | $0.2251 | $0.2262 | $0.2237 | $0.2255 | 1,054,196.52 |
2026-09-05 | $0.2239 | $0.2262 | $0.2220 | $0.2253 | 1,073,135.78 |
2026-09-04 | $0.2270 | $0.2289 | $0.2222 | $0.2236 | 1,050,114.57 |
2026-09-03 | $0.2288 | $0.2298 | $0.2267 | $0.2269 | 1,041,035.51 |
2026-09-02 | $0.2264 | $0.2292 | $0.2260 | $0.2289 | 994,848.63 |
2026-09-01 | $0.2271 | $0.2281 | $0.2240 | $0.2271 | 1,046,388.46 |
2026-08-31 | $0.2247 | $0.2278 | $0.2237 | $0.2254 | 1,006,990.11 |
2026-08-30 | $0.2240 | $0.2281 | $0.2235 | $0.2247 | 1,017,521.22 |
2026-08-29 | $0.2241 | $0.2257 | $0.2230 | $0.2236 | 1,009,355.44 |
您可以在哪裡購買 CA
關於 CA 價格歷史數據
CA 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 CA 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 CA 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $1.70。另一方面，CA 價格軌跡的最低點（通常稱為「CA 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 CA，那麼他目前將獲得 $1.54 的可觀利潤。
按照設計，CA 的總供應量將達到 270,000,000 個。截至目目前，CA 的流通供應量約為 18,392,259.5 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。
CA 歷史數據案例
以下是 CA 歷史數據在 CA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CA 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 CA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CA 歷史數據集，交易者可以獲取 CA 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 CA 的風險。他們還可以確定資產 CA 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 CA 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 CA 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 CA 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。
