
FLock.io 價格歷史
(FLOCK1)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | -- | $0.0461 | $0.0399 | -- | -- |
2026-06-04 | -- | $0.0509 | $0.0437 | -- | -- |
2026-06-03 | -- | $0.0530 | $0.0493 | -- | -- |
2026-06-02 | -- | $0.0563 | $0.0510 | -- | -- |
2026-06-01 | -- | $0.0573 | $0.0526 | -- | -- |
2026-05-31 | -- | $0.0589 | $0.0547 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0571 | $0.0544 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.0578 | $0.0538 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.0643 | $0.0557 | -- | -- |
2026-05-27 | -- | $0.0676 | $0.0635 | -- | -- |
2026-05-26 | -- | $0.0688 | $0.0644 | -- | -- |
2026-05-25 | -- | $0.0686 | $0.0639 | -- | -- |
2026-05-24 | -- | $0.0692 | $0.0653 | -- | -- |
2026-05-23 | -- | $0.0698 | $0.0632 | -- | -- |
2026-05-22 | -- | $0.0707 | $0.0678 | -- | -- |
2026-05-21 | -- | $0.0732 | $0.0693 | -- | -- |
2026-05-20 | -- | $0.0727 | $0.0668 | -- | -- |
2026-05-19 | -- | $0.0704 | $0.0658 | -- | -- |
2026-05-18 | -- | $0.0696 | $0.0619 | -- | -- |
2026-05-17 | -- | $0.0673 | $0.0608 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 FLOCK1
關於 FLOCK1 價格歷史數據
FLOCK1 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 FLOCK1 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 FLOCK1 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.1282。另一方面,FLOCK1 價格軌跡的最低點(通常稱為「FLOCK1 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 FLOCK1,那麼他目前將獲得 $0.0905 的可觀利潤。
按照設計,FLOCK1 的總供應量將達到 -- 個。截至目目前,FLOCK1 的流通供應量約為 -- 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。
FLOCK1 歷史數據案例
以下是 FLOCK1 歷史數據在 FLOCK1 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 FLOCK1 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 FLOCK1 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 FLOCK1 歷史數據集,交易者可以獲取 FLOCK1 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 FLOCK1 的風險。他們還可以確定資產 FLOCK1 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 FLOCK1 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 FLOCK1 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 FLOCK1 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。

