
龙虾 (Lobster) 價格歷史
(龙虾)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.009267 | $0.0125 | $0.009330 | $0.0114 | 4,284,499.24 |
2026-06-04 | $0.009220 | $0.009730 | $0.007810 | $0.009273 | 2,726,900.32 |
2026-06-03 | $0.007155 | $0.009730 | $0.006720 | $0.009220 | 2,595,788.26 |
2026-06-02 | $0.006955 | $0.007350 | $0.006430 | $0.007176 | 807,822.26 |
2026-06-01 | $0.006237 | $0.007110 | $0.006030 | $0.006982 | 1,160,338.63 |
2026-05-31 | $0.006316 | $0.006680 | $0.005840 | $0.006260 | 7,737.16 |
2026-05-30 | $0.005761 | $0.006480 | $0.005760 | $0.006290 | 9,810.64 |
2026-05-29 | $0.005442 | $0.005860 | $0.005340 | $0.005801 | 7,528.23 |
2026-05-28 | $0.005871 | $0.005940 | $0.005230 | $0.005448 | 7,235.98 |
2026-05-27 | $0.006189 | $0.006250 | $0.005700 | $0.005871 | 555,774.38 |
2026-05-26 | $0.006538 | $0.006580 | $0.006060 | $0.006171 | 506,655.85 |
2026-05-25 | $0.006082 | $0.006610 | $0.005960 | $0.006535 | 580,859.48 |
2026-05-24 | $0.006153 | $0.006370 | $0.006060 | $0.006093 | 464,553.55 |
2026-05-23 | $0.006488 | $0.006540 | $0.006030 | $0.006147 | 594,622.24 |
2026-05-22 | $0.006702 | $0.006760 | $0.006360 | $0.006477 | 500,023.73 |
2026-05-21 | $0.006906 | $0.006990 | $0.006580 | $0.006698 | 533,330.4 |
2026-05-20 | $0.006717 | $0.007030 | $0.006680 | $0.006907 | 509,399.28 |
2026-05-19 | $0.006548 | $0.007440 | $0.006430 | $0.006723 | 887,558.69 |
2026-05-18 | $0.006874 | $0.007140 | $0.005880 | $0.006571 | 1,129,276.16 |
2026-05-17 | $0.006630 | $0.007140 | $0.006580 | $0.006943 | 612,393.54 |
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關於 龙虾 價格歷史數據
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按照設計,龙虾 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,龙虾 的流通供應量約為 1,000,000,000 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。
龙虾 歷史數據案例
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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 龙虾 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 龙虾 歷史數據集,交易者可以獲取 龙虾 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 龙虾 的風險。他們還可以確定資產 龙虾 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 龙虾 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 龙虾 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 龙虾 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。

