
MEI FLEX 價格歷史
(MF)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.1463 | $0.1474 | $0.1455 | $0.1456 | 9,567.44 |
2026-06-04 | $0.1460 | $0.1467 | $0.1444 | $0.1464 | 1,453.39 |
2026-06-03 | $0.1462 | $0.1466 | $0.1451 | $0.1464 | 3,801.85 |
2026-06-02 | $0.1468 | $0.1473 | $0.1457 | $0.1462 | 12,766.13 |
2026-06-01 | $0.1470 | $0.1477 | $0.1463 | $0.1470 | 5,774.56 |
2026-05-31 | $0.1472 | $0.1488 | $0.1467 | $0.1471 | 6,031.44 |
2026-05-30 | $0.1488 | $0.1495 | $0.1465 | $0.1468 | 3,014.4 |
2026-05-29 | $0.1502 | $0.1507 | $0.1479 | $0.1488 | 12,171.8 |
2026-05-28 | $0.1507 | $0.1516 | $0.1500 | $0.1505 | 2,721.27 |
2026-05-27 | $0.1510 | $0.1514 | $0.1498 | $0.1509 | 2,988.6 |
2026-05-26 | $0.1489 | $0.1514 | $0.1488 | $0.1508 | 5,683.85 |
2026-05-25 | $0.1485 | $0.1494 | $0.1478 | $0.1487 | 4,727.98 |
2026-05-24 | $0.1493 | $0.1497 | $0.1478 | $0.1484 | 2,077.64 |
2026-05-23 | $0.1493 | $0.1503 | $0.1489 | $0.1495 | 2,288.29 |
2026-05-22 | $0.1484 | $0.1496 | $0.1475 | $0.1493 | 6,092.23 |
2026-05-21 | $0.1468 | $0.1488 | $0.1467 | $0.1483 | 2,254.89 |
2026-05-20 | $0.1463 | $0.1474 | $0.1463 | $0.1471 | 6,167.3 |
2026-05-19 | $0.1466 | $0.1473 | $0.1457 | $0.1463 | 0 |
2026-05-18 | $0.1464 | $0.1486 | $0.1462 | $0.1466 | 4,594.19 |
2026-05-17 | $0.1475 | $0.1480 | $0.1457 | $0.1465 | 5,594.19 |
您可以在哪裡購買 MF
關於 MF 價格歷史數據
MF 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 MF 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 MF 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.3631。另一方面,MF 價格軌跡的最低點(通常稱為「MF 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 MF,那麼他目前將獲得 $0.2631 的可觀利潤。
按照設計,MF 的總供應量將達到 -- 個。截至目目前,MF 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。
MF 歷史數據案例
以下是 MF 歷史數據在 MF 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 MF 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 MF 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 MF 歷史數據集,交易者可以獲取 MF 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 MF 的風險。他們還可以確定資產 MF 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 MF 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 MF 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 MF 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。

