DOTSWAP•DOTSWAP 價格歷史
(🔄)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.008875 | $0.008911 | $0.008756 | $0.008842 | 0.74 |
2026-07-25 | -- | $0.008977 | $0.008084 | -- | -- |
2026-07-24 | -- | $0.009197 | $0.008616 | -- | -- |
2026-07-23 | -- | $0.009342 | $0.008626 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.009658 | $0.009641 | $0.009180 | $0.009310 | 490.25 |
2026-07-21 | $0.009487 | $0.009690 | $0.009288 | $0.009658 | 0.73 |
2026-07-20 | $0.009552 | $0.009586 | $0.009243 | $0.009478 | 3.47 |
2026-07-19 | $0.009511 | $0.009762 | $0.009499 | $0.009552 | 764.43 |
2026-07-18 | $0.009578 | $0.009716 | $0.009473 | $0.009507 | 0.03 |
2026-07-17 | $0.009776 | $0.009662 | $0.009459 | $0.009578 | 3.21 |
2026-07-16 | $0.009942 | $0.009810 | $0.009657 | $0.009776 | 0.85 |
2026-07-15 | $0.009785 | $0.009961 | $0.009730 | $0.009942 | 436.04 |
2026-07-14 | $0.009503 | $0.009823 | $0.009229 | $0.009785 | 78.85 |
2026-07-13 | -- | $0.009541 | $0.009289 | -- | -- |
2026-07-12 | -- | $0.009767 | $0.009689 | -- | -- |
2026-07-11 | -- | $0.0101 | $0.009970 | -- | -- |
2026-07-10 | -- | $0.0101 | $0.009983 | $0.0100 | 3.42 |
2026-07-09 | -- | $0.0101 | $0.009296 | -- | -- |
2026-07-08 | -- | $0.0102 | $0.009608 | -- | -- |
2026-07-07 | -- | $0.0103 | $0.0100 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 🔄
關於 🔄 價格歷史數據
🔄 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 🔄 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 🔄 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0376。另一方面，🔄 價格軌跡的最低點（通常稱為「🔄 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 🔄，那麼他目前將獲得 $0.0295 的可觀利潤。
按照設計，🔄 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前，🔄 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。
🔄 歷史數據案例
以下是 🔄 歷史數據在 🔄 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 🔄 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 🔄 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 🔄 歷史數據集，交易者可以獲取 🔄 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 🔄 的風險。他們還可以確定資產 🔄 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 🔄 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 🔄 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 🔄 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。
