Hashflow 價格歷史
(HFT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-25 | $0.009332 | $0.009790 | $0.009130 | $0.009671 | 3,111,330.64 |
2026-07-24 | $0.009375 | $0.009510 | $0.009000 | $0.009350 | 3,457,959.2 |
2026-07-23 | $0.009135 | $0.009630 | $0.009020 | $0.009390 | 47,033.9 |
2026-07-22 | $0.009132 | $0.009520 | $0.008900 | $0.009118 | 3,172,708.59 |
2026-07-21 | $0.009033 | $0.009270 | $0.008830 | $0.009078 | 2,260,048.2 |
2026-07-20 | $0.008838 | $0.009170 | $0.008630 | $0.009055 | 2,626,704.66 |
2026-07-19 | $0.008542 | $0.008970 | $0.008530 | $0.008845 | 1,985,777.59 |
2026-07-18 | $0.008739 | $0.008870 | $0.008470 | $0.008539 | 1,930,112.83 |
2026-07-17 | $0.008935 | $0.008970 | $0.008530 | $0.008752 | 2,103,024.96 |
2026-07-16 | $0.009067 | $0.009070 | $0.008730 | $0.008919 | 2,186,477.98 |
2026-07-15 | $0.009224 | $0.009170 | $0.008770 | $0.009066 | 2,015,259.36 |
2026-07-14 | $0.008644 | $0.009360 | $0.008430 | $0.009241 | 2,461,082.92 |
2026-07-13 | $0.009220 | $0.009170 | $0.008530 | $0.008627 | 2,466,728 |
2026-07-12 | $0.008971 | $0.009270 | $0.008730 | $0.009152 | 2,426,521.59 |
2026-07-11 | $0.008936 | $0.009150 | $0.008830 | $0.009029 | 2,177,802.87 |
2026-07-10 | $0.008814 | $0.009080 | $0.008730 | $0.008953 | 2,395,577.2 |
2026-07-09 | $0.008862 | $0.009180 | $0.008730 | $0.008771 | 2,286,583.64 |
2026-07-08 | $0.009665 | $0.009750 | $0.008830 | $0.008859 | 3,195,826.93 |
2026-07-07 | $0.009842 | $0.009960 | $0.009250 | $0.009744 | 3,397,760.33 |
2026-07-06 | $0.009346 | $0.0106 | $0.009030 | $0.009775 | 4,806,692.81 |
您可以在哪裡購買 HFT
關於 HFT 價格歷史數據
HFT 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 HFT 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 HFT 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $3.61。另一方面,HFT 價格軌跡的最低點(通常稱為「HFT 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 HFT,那麼他目前將獲得 $3.60 的可觀利潤。
按照設計,HFT 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,HFT 的流通供應量約為 849,345,851.08 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。
HFT 歷史數據案例
以下是 HFT 歷史數據在 HFT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 HFT 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 HFT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 HFT 歷史數據集,交易者可以獲取 HFT 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 HFT 的風險。他們還可以確定資產 HFT 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 HFT 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 HFT 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 HFT 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。
