Forest Protocol 價格歷史
(FOREST)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.0442 | $0.0447 | $0.0330 | $0.0355 | 1,455,520.76 |
2026-06-04 | $0.0349 | $0.0539 | $0.0333 | $0.0432 | 2,606,878.32 |
2026-06-03 | $0.0545 | $0.0549 | $0.0345 | $0.0349 | 1,400,857.91 |
2026-06-02 | $0.0647 | $0.0653 | $0.0520 | $0.0546 | 620,273.48 |
2026-06-01 | $0.0706 | $0.0723 | $0.0644 | $0.0649 | 657,812.45 |
2026-05-31 | -- | $0.0807 | $0.0648 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0807 | $0.0648 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.0807 | $0.0648 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.0807 | $0.0648 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.0714 | $0.0747 | $0.0648 | $0.0717 | 746,539.67 |
2026-05-26 | $0.0697 | $0.0721 | $0.0685 | $0.0714 | 497,621.85 |
2026-05-25 | $0.0680 | $0.0850 | $0.0677 | $0.0698 | 1,285,935.83 |
2026-05-24 | $0.0715 | $0.0745 | $0.0674 | $0.0683 | 502,912.59 |
2026-05-23 | $0.0662 | $0.0885 | $0.0655 | $0.0713 | 1,674,891.75 |
2026-05-22 | $0.0687 | $0.0719 | $0.0643 | $0.0662 | 446,290.19 |
2026-05-21 | $0.0717 | $0.0794 | $0.0668 | $0.0689 | 571,802.07 |
2026-05-20 | $0.0766 | $0.0826 | $0.0700 | $0.0715 | 775,033.28 |
2026-05-19 | $0.0902 | $0.0929 | $0.0764 | $0.0765 | 576,673.91 |
2026-05-18 | $0.1196 | $0.1166 | $0.0876 | $0.0899 | 1,633,433.96 |
2026-05-17 | $0.0937 | $0.1294 | $0.0835 | $0.1121 | 1,734,841.45 |
您可以在哪裡購買 FOREST
關於 FOREST 價格歷史數據
FOREST 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 FOREST 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 FOREST 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.2288。另一方面，FOREST 價格軌跡的最低點（通常稱為「FOREST 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 FOREST，那麼他目前將獲得 $0.2121 的可觀利潤。
按照設計，FOREST 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，FOREST 的流通供應量約為 81,000,000 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。
FOREST 歷史數據案例
以下是 FOREST 歷史數據在 FOREST 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 FOREST 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 FOREST 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 FOREST 歷史數據集，交易者可以獲取 FOREST 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 FOREST 的風險。他們還可以確定資產 FOREST 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 FOREST 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 FOREST 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 FOREST 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。
