Coast CST 價格歷史
(CST)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.006012 | $0.007039 | $0.005951 | $0.006926 | 106.74 |
2026-07-25 | $0.006373 | $0.006348 | $0.005894 | $0.006013 | 95.51 |
2026-07-24 | $0.006720 | $0.006744 | $0.006324 | $0.006363 | 492.43 |
2026-07-23 | $0.006844 | $0.007422 | $0.006387 | $0.006693 | 1,199.48 |
2026-07-22 | $0.007022 | $0.007132 | $0.006358 | $0.006840 | 1,500.38 |
2026-07-21 | $0.006952 | $0.007067 | $0.006623 | $0.006990 | 579.85 |
2026-07-20 | $0.007109 | $0.007175 | $0.006875 | $0.006956 | 464.88 |
2026-07-19 | $0.008388 | $0.008403 | $0.006984 | $0.007109 | 1,098.03 |
2026-07-18 | $0.008735 | $0.008923 | $0.008368 | $0.008370 | 101.23 |
2026-07-17 | $0.009245 | $0.009687 | $0.008620 | $0.008933 | 1,236.24 |
2026-07-16 | $0.008981 | $0.0108 | $0.008964 | $0.009294 | 266.56 |
2026-07-15 | $0.008965 | $0.009085 | $0.008782 | $0.009026 | 151.79 |
2026-07-14 | $0.008906 | $0.009034 | $0.008669 | $0.009001 | 200.93 |
2026-07-13 | $0.008753 | $0.009687 | $0.008712 | $0.008955 | 1,102.39 |
2026-07-12 | $0.0106 | $0.0107 | $0.008689 | $0.008756 | 660.32 |
2026-07-11 | $0.009492 | $0.0121 | $0.008609 | $0.0107 | 2,301.37 |
2026-07-10 | -- | $0.009520 | $0.008888 | -- | -- |
2026-07-09 | -- | $0.0119 | $0.009703 | -- | -- |
2026-07-08 | $0.0130 | $0.0131 | $0.0116 | $0.0116 | 324.38 |
2026-07-07 | $0.0139 | $0.0142 | $0.0127 | $0.0130 | 520.92 |
您可以在哪裡購買 CST
關於 CST 價格歷史數據
CST 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 CST 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 CST 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $1.11。另一方面,CST 價格軌跡的最低點(通常稱為「CST 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 CST,那麼他目前將獲得 $1.10 的可觀利潤。
按照設計,CST 的總供應量將達到 2,318,088 個。截至目目前,CST 的流通供應量約為 -- 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。
CST 歷史數據案例
以下是 CST 歷史數據在 CST 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CST 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 CST 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CST 歷史數據集,交易者可以獲取 CST 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 CST 的風險。他們還可以確定資產 CST 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 CST 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 CST 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 CST 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。
