
Flash.Trade 價格歷史
(FAF)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.003356 | $0.003375 | $0.003266 | $0.003278 | 6,003.74 |
2026-06-04 | $0.003651 | $0.003650 | $0.003354 | $0.003356 | 16,019.03 |
2026-06-03 | $0.003782 | $0.003801 | $0.003646 | $0.003651 | 9,180.5 |
2026-06-02 | $0.003795 | $0.003842 | $0.003686 | $0.003782 | 13,151.44 |
2026-06-01 | $0.003890 | $0.003893 | $0.003794 | $0.003795 | 6,745.39 |
2026-05-31 | -- | $0.003945 | $0.003917 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.003945 | $0.003917 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.003945 | $0.003917 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.003945 | $0.003917 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.003895 | $0.003945 | $0.003889 | $0.003935 | 2,314.17 |
2026-05-26 | $0.004229 | $0.004237 | $0.003894 | $0.003896 | 13,736.98 |
2026-05-25 | $0.004021 | $0.004248 | $0.003975 | $0.004230 | 14,708.63 |
2026-05-24 | $0.004059 | $0.004072 | $0.004018 | $0.004019 | 3,782.07 |
2026-05-23 | $0.003982 | $0.004065 | $0.003966 | $0.004060 | 7,187.47 |
2026-05-22 | $0.003994 | $0.004021 | $0.003980 | $0.003982 | 2,242.81 |
2026-05-21 | $0.003987 | $0.004005 | $0.003901 | $0.003994 | 9,784.67 |
2026-05-20 | $0.003962 | $0.004128 | $0.003828 | $0.003990 | 26,167.43 |
2026-05-19 | $0.003937 | $0.004253 | $0.003935 | $0.003962 | 24,467.16 |
2026-05-18 | $0.003977 | $0.004047 | $0.003885 | $0.003936 | 17,010.78 |
2026-05-17 | $0.004025 | $0.004100 | $0.003977 | $0.003977 | 7,077.14 |
您可以在哪裡購買 FAF
關於 FAF 價格歷史數據
FAF 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 FAF 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 FAF 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.0183。另一方面,FAF 價格軌跡的最低點(通常稱為「FAF 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 FAF,那麼他目前將獲得 $0.0172 的可觀利潤。
按照設計,FAF 的總供應量將達到 999,997,123.11 個。截至目目前,FAF 的流通供應量約為 999,997,123.11 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。
FAF 歷史數據案例
以下是 FAF 歷史數據在 FAF 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 FAF 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 FAF 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 FAF 歷史數據集,交易者可以獲取 FAF 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 FAF 的風險。他們還可以確定資產 FAF 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 FAF 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 FAF 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 FAF 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。

