GoodFundOne 價格歷史
(GFO)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.0650 | $0.0654 | $0.0649 | $0.0652 | 917.3 |
2026-09-16 | $0.0653 | $0.0654 | $0.0648 | $0.0650 | 1,005.63 |
2026-09-15 | $0.0646 | $0.0655 | $0.0640 | $0.0653 | 969.2 |
2026-09-14 | $0.0640 | $0.0652 | $0.0636 | $0.0646 | 504.7 |
2026-09-13 | $0.0647 | $0.0651 | $0.0639 | $0.0641 | 622.84 |
2026-09-12 | $0.0645 | $0.0652 | $0.0637 | $0.0648 | 543.49 |
2026-09-11 | $0.0635 | $0.0648 | $0.0633 | $0.0645 | 532.68 |
2026-09-10 | $0.0642 | $0.0646 | $0.0632 | $0.0635 | 559.64 |
2026-09-09 | $0.0638 | $0.0652 | $0.0636 | $0.0641 | 735.48 |
2026-09-08 | $0.0631 | $0.0650 | $0.0621 | $0.0638 | 715.17 |
2026-09-07 | $0.0614 | $0.0651 | $0.0359 | $0.0631 | 848.04 |
2026-09-06 | $0.0617 | $0.0640 | $0.0609 | $0.0615 | 1,053.02 |
2026-09-05 | $0.0626 | $0.0641 | $0.0614 | $0.0614 | 970.1 |
2026-09-04 | $0.0618 | $0.0641 | $0.0604 | $0.0624 | 323.58 |
2026-09-03 | $0.0612 | $0.0626 | $0.0610 | $0.0617 | 249.53 |
2026-09-02 | $0.0606 | $0.0614 | $0.0594 | $0.0612 | 626.61 |
2026-09-01 | $0.0595 | $0.0608 | $0.0592 | $0.0606 | 2,353.02 |
2026-08-31 | $0.0589 | $0.0600 | $0.0310 | $0.0596 | 872.19 |
2026-08-30 | $0.0596 | $0.0596 | $0.0588 | $0.0590 | 931.72 |
2026-08-29 | $0.0600 | $0.0600 | $0.0448 | $0.0595 | 944.74 |
您可以在哪裡購買 GFO
關於 GFO 價格歷史數據
GFO 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 GFO 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 GFO 價格歷史數據，其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值，超過 $0.0703。另一方面，GFO 價格軌跡的最低點（通常稱為「GFO 歷史最低點」）出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 GFO，那麼他目前將獲得 $0.0692 的可觀利潤。
按照設計，GFO 的總供應量將達到 -- 個。截至目目前，GFO 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。
GFO 歷史數據案例
以下是 GFO 歷史數據在 GFO 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 GFO 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 GFO 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 GFO 歷史數據集，交易者可以獲取 GFO 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 GFO 的風險。他們還可以確定資產 GFO 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 GFO 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 GFO 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 GFO 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。
