HyperStrategy 價格歷史
(HSTR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-18 | $0.1633 | $0.1645 | $0.1599 | $0.1624 | 66.73 |
2026-09-17 | $0.1600 | $0.1633 | $0.1562 | $0.1633 | 82.15 |
2026-09-16 | $0.1565 | $0.1601 | $0.1558 | $0.1600 | 114.55 |
2026-09-15 | $0.1616 | $0.1616 | $0.1564 | $0.1565 | 59.88 |
2026-09-14 | $0.1595 | $0.1627 | $0.1583 | $0.1616 | 22.3 |
2026-09-13 | $0.1715 | $0.1717 | $0.1595 | $0.1595 | 293.14 |
2026-09-12 | $0.1693 | $0.1715 | $0.1693 | $0.1715 | 109.21 |
2026-09-11 | $0.1692 | $0.1755 | $0.1667 | $0.1693 | 908.11 |
2026-09-10 | $0.1673 | $0.1721 | $0.1628 | $0.1692 | 76.08 |
2026-09-09 | $0.1703 | $0.1710 | $0.1673 | $0.1673 | 113.71 |
2026-09-08 | $0.1682 | $0.1732 | $0.1667 | $0.1703 | 187.6 |
2026-09-07 | $0.1696 | $0.1733 | $0.1664 | $0.1682 | 412.36 |
2026-09-06 | $0.1745 | $0.1788 | $0.1692 | $0.1696 | 640.84 |
2026-09-05 | $0.1671 | $0.1745 | $0.1647 | $0.1736 | 171.59 |
2026-09-04 | $0.1684 | $0.1772 | $0.1670 | $0.1671 | 463.4 |
2026-09-03 | $0.1680 | $0.1756 | $0.1679 | $0.1697 | 620.05 |
2026-09-02 | $0.1969 | $0.1977 | $0.1647 | $0.1680 | 1,395.71 |
2026-09-01 | $0.2008 | $0.2105 | $0.1700 | $0.1981 | 6,316.15 |
2026-08-31 | $0.1722 | $0.2008 | $0.1703 | $0.1977 | 6,460.5 |
2026-08-30 | $0.1747 | $0.1778 | $0.1693 | $0.1716 | 1,980.6 |
您可以在哪裡購買 HSTR
關於 HSTR 價格歷史數據
HSTR 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 HSTR 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 HSTR 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $2.48。另一方面，HSTR 價格軌跡的最低點（通常稱為「HSTR 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 HSTR，那麼他目前將獲得 $2.46 的可觀利潤。
按照設計，HSTR 的總供應量將達到 1,000,000 個。截至目目前，HSTR 的流通供應量約為 1,000,000 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。
HSTR 歷史數據案例
以下是 HSTR 歷史數據在 HSTR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 HSTR 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 HSTR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 HSTR 歷史數據集，交易者可以獲取 HSTR 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 HSTR 的風險。他們還可以確定資產 HSTR 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 HSTR 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 HSTR 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 HSTR 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。
