Digital Bank of Africa 價格歷史
(DBA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.003969 | $0.003999 | $0.003774 | $0.003797 | 1.23 |
2026-06-04 | $0.004149 | $0.004117 | $0.003858 | $0.003975 | 5.73 |
2026-06-03 | $0.004299 | $0.004356 | $0.004092 | $0.004126 | 4.37 |
2026-06-02 | -- | $0.004331 | $0.004299 | -- | -- |
2026-06-01 | $0.004673 | $0.004673 | $0.004502 | -- | -- |
2026-05-31 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-27 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-26 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-25 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-24 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-23 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-22 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-21 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-20 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-19 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-18 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
2026-05-17 | -- | $0.004372 | $0.004361 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 DBA
關於 DBA 價格歷史數據
DBA 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 DBA 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 DBA 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $34.76。另一方面，DBA 價格軌跡的最低點（通常稱為「DBA 歷史最低點」）出現在 1970-01-20。如果有人在此期間購買了 DBA，那麼他目前將獲得 $34.76 的可觀利潤。
按照設計，DBA 的總供應量將達到 98,999,399 個。截至目目前，DBA 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。
DBA 歷史數據案例
以下是 DBA 歷史數據在 DBA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 DBA 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 DBA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 DBA 歷史數據集，交易者可以獲取 DBA 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 DBA 的風險。他們還可以確定資產 DBA 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 DBA 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 DBA 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 DBA 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。
