Loom 價格歷史
(LOOM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-25 | $0.000023 | $0.000023 | $0.000018 | $0.000018 | 6,298.93 |
2026-07-24 | $0.000022 | $0.000024 | $0.000020 | $0.000023 | 6,689.01 |
2026-07-23 | $0.000026 | $0.000030 | $0.000021 | $0.000022 | 12,179.67 |
2026-07-22 | $0.000034 | $0.000032 | $0.000021 | $0.000026 | 19,430.31 |
2026-07-21 | $0.000038 | $0.000043 | $0.000032 | $0.000034 | 22,429.99 |
2026-07-20 | $0.000041 | $0.000054 | $0.000031 | $0.000038 | 27,279.6 |
2026-07-19 | $0.000062 | $0.000095 | $0.000033 | $0.000041 | 51,732.35 |
2026-07-18 | $0.000071 | $0.000076 | $0.000053 | $0.000061 | 48,171.38 |
2026-07-17 | $0.000101 | $0.000130 | $0.000063 | $0.000071 | 64,187.58 |
2026-07-16 | $0.000213 | $0.000218 | $0.000085 | $0.000102 | 135,873.99 |
2026-07-15 | $0.000325 | $0.000254 | $0.000152 | $0.000207 | 196,949.45 |
2026-07-14 | $0.000229 | $0.000471 | $0.000213 | $0.000312 | 367,709.92 |
2026-07-13 | $0.000139 | $0.000427 | $0.000143 | $0.000229 | 478,994.38 |
2026-07-12 | $0.000724 | $0.000647 | $0.000136 | $0.000136 | 1,043,990.84 |
2026-07-11 | -- | $0.001296 | $0.000659 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 LOOM
關於 LOOM 價格歷史數據
LOOM 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 LOOM 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 LOOM 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.001296。另一方面,LOOM 價格軌跡的最低點(通常稱為「LOOM 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 LOOM,那麼他目前將獲得 $0.001278 的可觀利潤。
按照設計,LOOM 的總供應量將達到 999,691,633.17 個。截至目目前,LOOM 的流通供應量約為 999,691,633.17 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。
LOOM 歷史數據案例
以下是 LOOM 歷史數據在 LOOM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 LOOM 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 LOOM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 LOOM 歷史數據集,交易者可以獲取 LOOM 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 LOOM 的風險。他們還可以確定資產 LOOM 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 LOOM 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 LOOM 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 LOOM 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。
