o1.exchange 價格歷史
(O)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.4858 | $0.5163 | $0.4661 | $0.4805 | 11,348,739.99 |
2026-07-25 | $0.5094 | $0.5128 | $0.4617 | $0.4847 | 26,613,469.52 |
2026-07-24 | $0.5736 | $0.5800 | $0.4953 | $0.5091 | 40,837,853.56 |
2026-07-23 | $0.5858 | $0.8148 | $0.5554 | $0.5661 | 42,675.02 |
2026-07-22 | $0.6059 | $0.6348 | $0.5756 | $0.5876 | 3,892,554.95 |
2026-07-21 | $0.6221 | $0.6728 | $0.6015 | $0.6047 | 4,237,721.79 |
2026-07-20 | $0.5822 | $0.6487 | $0.5798 | $0.6248 | 2,451,759.41 |
2026-07-19 | $0.5774 | $0.5894 | $0.5658 | $0.5833 | 2,215,550.29 |
2026-07-18 | $0.5908 | $0.6000 | $0.5318 | $0.5749 | 3,193,681.03 |
2026-07-17 | $0.5398 | $0.6441 | $0.5182 | $0.5911 | 5,660,286.96 |
2026-07-16 | $0.5795 | $0.5788 | $0.5355 | $0.5396 | 2,024,775.33 |
2026-07-15 | $0.5279 | $0.5885 | $0.5248 | $0.5807 | 3,163,189.17 |
2026-07-14 | $0.5365 | $0.5578 | $0.4980 | $0.5270 | 3,445,256.03 |
2026-07-13 | $0.5489 | $0.5641 | $0.4763 | $0.5421 | 4,838,449.54 |
2026-07-12 | $0.5573 | $0.5710 | $0.5422 | $0.5496 | 1,998,511.39 |
2026-07-11 | $0.5619 | $0.6032 | $0.5451 | $0.5629 | 2,039,921.71 |
2026-07-10 | $0.5656 | $0.5770 | $0.5316 | $0.5619 | 2,977,577.46 |
2026-07-09 | $0.5563 | $0.5987 | $0.5459 | $0.5652 | 3,187,857.85 |
2026-07-08 | $0.5620 | $0.5730 | $0.5254 | $0.5561 | 4,024,002.56 |
2026-07-07 | $0.5510 | $0.5870 | $0.5318 | $0.5632 | 3,928,202.03 |
您可以在哪裡購買 O
關於 O 價格歷史數據
O 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 O 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 O 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.9453。另一方面，O 價格軌跡的最低點（通常稱為「O 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 O，那麼他目前將獲得 $0.7953 的可觀利潤。
按照設計，O 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，O 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。
O 歷史數據案例
以下是 O 歷史數據在 O 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 O 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 O 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 O 歷史數據集，交易者可以獲取 O 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 O 的風險。他們還可以確定資產 O 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 O 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 O 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 O 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。
