LikeCoin 價格歷史
(LIKE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.002240 | $0.002267 | $0.002221 | $0.002258 | 234.09 |
2026-09-16 | $0.002243 | $0.002253 | $0.002213 | $0.002238 | 13.37 |
2026-09-15 | $0.002253 | $0.002297 | $0.002221 | $0.002243 | 55.94 |
2026-09-14 | $0.002243 | $0.002263 | $0.002236 | $0.002253 | 6.83 |
2026-09-13 | $0.002241 | $0.002246 | $0.002231 | $0.002243 | 24.13 |
2026-09-12 | $0.002261 | $0.002269 | $0.002236 | $0.002241 | 11.93 |
2026-09-11 | $0.002238 | $0.002321 | $0.002227 | $0.002261 | 44.33 |
2026-09-10 | -- | $0.002413 | $0.002236 | -- | -- |
2026-09-09 | -- | $0.002413 | $0.002364 | -- | -- |
2026-09-08 | -- | $0.002430 | $0.002334 | -- | -- |
2026-09-07 | -- | $0.002412 | $0.002411 | -- | -- |
2026-09-06 | -- | $0.002396 | $0.002394 | -- | -- |
2026-09-05 | -- | $0.002398 | $0.002390 | -- | -- |
2026-09-04 | $0.002421 | $0.002417 | $0.002363 | $0.002397 | 18.07 |
2026-09-03 | $0.002388 | $0.002421 | $0.002377 | $0.002418 | 20.86 |
2026-09-02 | $0.002405 | $0.002416 | $0.002359 | $0.002392 | 2.56 |
2026-09-01 | $0.002408 | $0.002410 | $0.002396 | $0.002404 | 18.58 |
2026-08-31 | -- | $0.002539 | $0.002152 | -- | -- |
2026-08-30 | -- | $0.002208 | $0.002193 | -- | -- |
2026-08-29 | -- | $0.002191 | $0.002155 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 LIKE
關於 LIKE 價格歷史數據
LIKE 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 LIKE 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 LIKE 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0221。另一方面，LIKE 價格軌跡的最低點（通常稱為「LIKE 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 LIKE，那麼他目前將獲得 $0.0210 的可觀利潤。
按照設計，LIKE 的總供應量將達到 1,500,000,000 個。截至目目前，LIKE 的流通供應量約為 1,237,147,862 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。
LIKE 歷史數據案例
以下是 LIKE 歷史數據在 LIKE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 LIKE 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 LIKE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 LIKE 歷史數據集，交易者可以獲取 LIKE 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 LIKE 的風險。他們還可以確定資產 LIKE 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 LIKE 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 LIKE 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 LIKE 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。
