DeepNode 價格歷史
(DN)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.2984 | $0.3025 | $0.2446 | $0.2463 | 2,699,751.25 |
2026-06-04 | $0.2893 | $0.3152 | $0.2741 | $0.2996 | 2,297,281.68 |
2026-06-03 | $0.2742 | $0.3111 | $0.2634 | $0.2913 | 1,921,415.06 |
2026-06-02 | $0.3037 | $0.3281 | $0.2698 | $0.2724 | 1,925,778.58 |
2026-06-01 | $0.3269 | $0.3451 | $0.2932 | $0.3032 | 1,091,022.01 |
2026-05-31 | -- | $0.2935 | $0.2486 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.2935 | $0.2486 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.2935 | $0.2486 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.2935 | $0.2486 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.2922 | $0.2987 | $0.2499 | $0.2551 | 1,100,055.55 |
2026-05-26 | $0.3004 | $0.3351 | $0.2563 | $0.2915 | 2,546,782.1 |
2026-05-25 | $0.3606 | $0.4291 | $0.2959 | $0.3006 | 4,897,753.22 |
2026-05-24 | $0.2388 | $0.3804 | $0.2040 | $0.3566 | 3,958,571.87 |
2026-05-23 | $0.3167 | $0.3232 | $0.2315 | $0.2390 | 1,896,268.02 |
2026-05-22 | $0.1742 | $0.3856 | $0.1718 | $0.3136 | 6,142,887.47 |
2026-05-21 | $0.1976 | $0.2187 | $0.1625 | $0.1748 | 1,662,048.99 |
2026-05-20 | $0.2505 | $0.3018 | $0.1725 | $0.1947 | 3,041,737.33 |
2026-05-19 | $0.0858 | $0.3902 | $0.0850 | $0.2410 | 6,937,540.12 |
2026-05-18 | $0.0869 | $0.0922 | $0.0846 | $0.0858 | 374,800.18 |
2026-05-17 | $0.0865 | $0.0871 | $0.0856 | $0.0866 | 333,867.64 |
您可以在哪裡購買 DN
關於 DN 價格歷史數據
DN 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 DN 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 DN 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $1.79。另一方面，DN 價格軌跡的最低點（通常稱為「DN 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 DN，那麼他目前將獲得 $1.71 的可觀利潤。
按照設計，DN 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前，DN 的流通供應量約為 22,500,000 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。
DN 歷史數據案例
以下是 DN 歷史數據在 DN 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 DN 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 DN 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 DN 歷史數據集，交易者可以獲取 DN 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 DN 的風險。他們還可以確定資產 DN 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 DN 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 DN 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 DN 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。
