IBM (bStocks Tokenized Stock) 價格歷史
(IBMB)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-28 | $215.58 | $225.99 | $213.81 | $224.85 | 1,098,576.61 |
2026-07-27 | $211.02 | $218.46 | $210.25 | $215.39 | 1,580,719.23 |
2026-07-26 | $211.05 | $213.11 | $209.68 | $210.71 | 205,204.98 |
2026-07-25 | $213.63 | $215.46 | $209.98 | $211.08 | 827,425.85 |
2026-07-24 | $207.21 | $215.32 | $203.32 | $213.63 | 2,449,428.54 |
2026-07-23 | $209.98 | $213.89 | $200.35 | $206.89 | 4,019,027.78 |
2026-07-22 | $210.75 | $212.57 | $208.38 | $209.98 | 3,056,754.67 |
2026-07-21 | $211.89 | $216.39 | $209.72 | $210.84 | 3,259,752.63 |
2026-07-20 | $214.83 | $217.15 | $210.19 | $212.29 | 2,634,768.43 |
2026-07-19 | $210.30 | $215.78 | $209.98 | $214.83 | 154,683.96 |
2026-07-18 | $211.08 | $214.47 | $208.80 | $210.31 | 36,799.38 |
2026-07-17 | $212.92 | $219.87 | $210.73 | $210.77 | 162,943.98 |
2026-07-16 | -- | $215.84 | $205.47 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 IBMB
關於 IBMB 價格歷史數據
IBMB 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 IBMB 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 IBMB 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $229.20。另一方面，IBMB 價格軌跡的最低點（通常稱為「IBMB 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 IBMB，那麼他目前將獲得 $28.85 的可觀利潤。
按照設計，IBMB 的總供應量將達到 4,893.1 個。截至目目前，IBMB 的流通供應量約為 4,893.1 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。
IBMB 歷史數據案例
以下是 IBMB 歷史數據在 IBMB 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 IBMB 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 IBMB 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 IBMB 歷史數據集，交易者可以獲取 IBMB 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 IBMB 的風險。他們還可以確定資產 IBMB 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 IBMB 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 IBMB 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 IBMB 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。
