Falcon Finance 價格歷史
(FF)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-18 | $0.1261 | $0.1321 | $0.1249 | $0.1251 | 9,953,878.31 |
2026-09-17 | $0.1363 | $0.1414 | $0.1229 | $0.1266 | 12,227,328.63 |
2026-09-16 | $0.1421 | $0.1444 | $0.1351 | $0.1358 | 17,827,852.85 |
2026-09-15 | $0.1265 | $0.1679 | $0.1242 | $0.1420 | 91,280,952.94 |
2026-09-14 | $0.1458 | $0.1463 | $0.1265 | $0.1265 | 14,450,497.73 |
2026-09-13 | $0.1493 | $0.1530 | $0.1437 | $0.1459 | 11,600,927.35 |
2026-09-12 | $0.1581 | $0.1593 | $0.1469 | $0.1495 | 22,372,366.49 |
2026-09-11 | $0.1655 | $0.1707 | $0.1577 | $0.1580 | 19,255,298.03 |
2026-09-10 | $0.1470 | $0.1661 | $0.1478 | $0.1647 | 30,298,375.14 |
2026-09-09 | $0.1402 | $0.1596 | $0.1407 | $0.1497 | 55,298,833.75 |
2026-09-08 | $0.1205 | $0.1474 | $0.1184 | $0.1409 | 48,248,482.05 |
2026-09-07 | $0.1199 | $0.1208 | $0.1183 | $0.1202 | 6,787,108.45 |
2026-09-06 | $0.1191 | $0.1261 | $0.1180 | $0.1199 | 15,197,229.74 |
2026-09-05 | $0.1093 | $0.1246 | $0.1070 | $0.1187 | 26,580,969.8 |
2026-09-04 | $0.0995 | $0.1111 | $0.0986 | $0.1101 | 23,868,800.01 |
2026-09-03 | $0.1073 | $0.1139 | $0.0923 | $0.0996 | 42,533,838.85 |
2026-09-02 | $0.1025 | $0.1120 | $0.0941 | $0.1075 | 44,005,853.02 |
2026-09-01 | $0.0864 | $0.1029 | $0.0818 | $0.1008 | 39,730,838.68 |
2026-08-31 | $0.0966 | $0.1030 | $0.0858 | $0.0863 | 8,413,348.05 |
2026-08-30 | $0.0930 | $0.0971 | $0.0906 | $0.0970 | 6,306,268.06 |
您可以在哪裡購買 FF
關於 FF 價格歷史數據
FF 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 FF 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 FF 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.7708。另一方面，FF 價格軌跡的最低點（通常稱為「FF 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 FF，那麼他目前將獲得 $0.7137 的可觀利潤。
按照設計，FF 的總供應量將達到 10,000,000,000 個。截至目目前，FF 的流通供應量約為 3,140,000,000 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。
FF 歷史數據案例
以下是 FF 歷史數據在 FF 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 FF 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 FF 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 FF 歷史數據集，交易者可以獲取 FF 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 FF 的風險。他們還可以確定資產 FF 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 FF 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 FF 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 FF 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。
