PowerPool Concentrated Voting Power 價格歷史
(CVP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | -- | $0.001857 | $0.001781 | -- | -- |
2026-06-04 | $0.001891 | $0.0120 | $0.001794 | $0.001826 | 54.56 |
2026-06-03 | -- | $0.001945 | $0.001865 | -- | -- |
2026-06-02 | -- | $0.002017 | $0.002017 | -- | -- |
2026-06-01 | -- | $0.002046 | $0.002016 | -- | -- |
2026-05-31 | -- | $0.002146 | $0.002061 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.002146 | $0.002061 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.002146 | $0.002061 | -- | -- |
2026-05-28 | $0.002111 | $0.002146 | $0.002061 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.002148 | $0.002156 | $0.002096 | $0.002111 | 60.08 |
2026-05-26 | $0.002167 | $0.002194 | $0.002127 | $0.002148 | 15.67 |
2026-05-25 | $0.002143 | $0.002173 | $0.002115 | $0.002167 | 13.69 |
2026-05-24 | $0.002115 | $0.002212 | $0.002119 | $0.002143 | 45.96 |
2026-05-23 | $0.002188 | $0.002198 | $0.000899 | $0.002115 | 27.11 |
2026-05-22 | $0.002203 | $0.002236 | $0.002182 | $0.002188 | 13.13 |
2026-05-21 | $0.002219 | $0.002229 | $0.002179 | $0.002204 | 1.21 |
2026-05-20 | -- | $0.002224 | $0.002173 | -- | -- |
2026-05-19 | -- | $0.002216 | $0.000600 | -- | -- |
2026-05-18 | $0.002245 | $0.002248 | $0.000600 | $0.000600 | 0.38 |
2026-05-17 | $0.002252 | $0.002257 | $0.002217 | $0.002246 | 7.78 |
您可以在哪裡購買 CVP
關於 CVP 價格歷史數據
CVP 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 CVP 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 CVP 價格歷史數據，其價值在 1970-01-19 飆升至歷史峰值，超過 $17.27。另一方面，CVP 價格軌跡的最低點（通常稱為「CVP 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 CVP，那麼他目前將獲得 $17.27 的可觀利潤。
按照設計，CVP 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前，CVP 的流通供應量約為 32,389,279.86 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。
CVP 歷史數據案例
以下是 CVP 歷史數據在 CVP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CVP 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 CVP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CVP 歷史數據集，交易者可以獲取 CVP 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 CVP 的風險。他們還可以確定資產 CVP 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 CVP 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 CVP 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 CVP 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。
