
ONFA 價格歷史
(OFT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.2993 | $0.3052 | $0.2905 | $0.2967 | 39,700.69 |
2026-06-04 | $0.3098 | $0.3155 | $0.2897 | $0.2990 | 66,464.73 |
2026-06-03 | $0.3104 | $0.3236 | $0.3020 | $0.3098 | 49,428.75 |
2026-06-02 | $0.3013 | $0.3134 | $0.2984 | $0.3104 | 34,041.72 |
2026-06-01 | $0.3113 | $0.3175 | $0.2983 | $0.3013 | 17,161.25 |
2026-05-31 | -- | $0.3232 | $0.2816 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.3232 | $0.2816 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.3232 | $0.2816 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.3232 | $0.2816 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.3232 | $0.3233 | $0.2827 | $0.2863 | 21,373.97 |
2026-05-26 | $0.2813 | $0.3318 | $0.2835 | $0.3232 | 40,349.86 |
2026-05-25 | $0.2683 | $0.2930 | $0.2677 | $0.2821 | 47,753.08 |
2026-05-24 | $0.2607 | $0.2792 | $0.2596 | $0.2683 | 42,771.74 |
2026-05-23 | $0.2556 | $0.2740 | $0.2537 | $0.2609 | 30,741.28 |
2026-05-22 | $0.2513 | $0.2655 | $0.2497 | $0.2556 | 22,558.72 |
2026-05-21 | $0.2472 | $0.2937 | $0.2461 | $0.2513 | 43,474.24 |
2026-05-20 | $0.2120 | $0.2603 | $0.2105 | $0.2473 | 37,444.99 |
2026-05-19 | $0.2091 | $0.2167 | $0.2089 | $0.2130 | 24,388.03 |
2026-05-18 | $0.2264 | $0.2263 | $0.1969 | $0.2086 | 34,379.56 |
2026-05-17 | $0.2323 | $0.2343 | $0.2230 | $0.2264 | 21,137.72 |
您可以在哪裡購買 OFT
關於 OFT 價格歷史數據
OFT 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 OFT 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 OFT 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $2.48。另一方面,OFT 價格軌跡的最低點(通常稱為「OFT 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 OFT,那麼他目前將獲得 $2.41 的可觀利潤。
按照設計,OFT 的總供應量將達到 275,545,245.75 個。截至目目前,OFT 的流通供應量約為 107,287,555.75 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。
OFT 歷史數據案例
以下是 OFT 歷史數據在 OFT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 OFT 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 OFT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 OFT 歷史數據集,交易者可以獲取 OFT 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 OFT 的風險。他們還可以確定資產 OFT 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 OFT 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 OFT 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 OFT 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。

