OpenChat 價格歷史
(CHAT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.0692 | $0.0752 | $0.0685 | $0.0748 | 13,202.26 |
2026-09-16 | $0.0797 | $0.0786 | $0.0684 | $0.0691 | 5,073.06 |
2026-09-15 | $0.0858 | $0.0879 | $0.0777 | $0.0796 | 1,548.69 |
2026-09-14 | $0.0894 | $0.0903 | $0.0850 | $0.0857 | 2,431.83 |
2026-09-13 | $0.0898 | $0.0896 | $0.0859 | $0.0894 | 2,800.08 |
2026-09-12 | $0.0940 | $0.0949 | $0.0888 | $0.0897 | 3,637.66 |
2026-09-11 | $0.0915 | $0.0961 | $0.0899 | $0.0930 | 2,059.06 |
2026-09-10 | $0.0970 | $0.0979 | $0.0893 | $0.0916 | 2,352.89 |
2026-09-09 | $0.1038 | $0.1028 | $0.0949 | $0.0971 | 2,505.45 |
2026-09-08 | $0.0953 | $0.1060 | $0.0871 | $0.1038 | 16,965.28 |
2026-09-07 | $0.0895 | $0.0999 | $0.0813 | $0.0954 | 4,417.89 |
2026-09-06 | $0.0895 | $0.0934 | $0.0874 | $0.0896 | 2,764.21 |
2026-09-05 | $0.0842 | $0.0932 | $0.0834 | $0.0895 | 3,168.7 |
2026-09-04 | $0.0873 | $0.0947 | $0.0826 | $0.0843 | 934.22 |
2026-09-03 | $0.0849 | $0.0868 | $0.0821 | $0.0875 | 3,433.31 |
2026-09-02 | $0.0838 | $0.0889 | $0.0829 | $0.0850 | 3,036.21 |
2026-09-01 | $0.0812 | $0.0844 | $0.0812 | $0.0842 | 957.62 |
2026-08-31 | $0.0847 | $0.0852 | $0.0798 | $0.0815 | 1,703.44 |
2026-08-30 | $0.0868 | $0.0876 | $0.0717 | $0.0848 | 9,893.06 |
2026-08-29 | $0.0840 | $0.0882 | $0.0600 | $0.0868 | 8,927.9 |
您可以在哪裡購買 CHAT
關於 CHAT 價格歷史數據
CHAT 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 CHAT 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 CHAT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $1.06。另一方面，CHAT 價格軌跡的最低點（通常稱為「CHAT 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 CHAT，那麼他目前將獲得 $1.04 的可觀利潤。
按照設計，CHAT 的總供應量將達到 -- 個。截至目目前，CHAT 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。
CHAT 歷史數據案例
以下是 CHAT 歷史數據在 CHAT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CHAT 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 CHAT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CHAT 歷史數據集，交易者可以獲取 CHAT 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 CHAT 的風險。他們還可以確定資產 CHAT 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 CHAT 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 CHAT 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 CHAT 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。
