OriginTrail 價格歷史
(TRAC)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-18 | $0.3280 | $0.3553 | $0.3204 | $0.3397 | 9,434,976.93 |
2026-09-17 | $0.3040 | $0.3689 | $0.3010 | $0.3292 | 24,779,544.05 |
2026-09-16 | $0.3178 | $0.3175 | $0.3032 | $0.3043 | 2,931,760.39 |
2026-09-15 | $0.3206 | $0.3326 | $0.3127 | $0.3177 | 3,952,098.34 |
2026-09-14 | $0.3234 | $0.3301 | $0.3191 | $0.3207 | 3,246,292.58 |
2026-09-13 | $0.3231 | $0.3300 | $0.3124 | $0.3230 | 2,790,453.17 |
2026-09-12 | $0.3389 | $0.3478 | $0.3220 | $0.3229 | 3,423,649.49 |
2026-09-11 | $0.3124 | $0.3757 | $0.3118 | $0.3387 | 16,226,602.98 |
2026-09-10 | $0.3247 | $0.3266 | $0.3094 | $0.3121 | 2,714,947.29 |
2026-09-09 | $0.3347 | $0.3434 | $0.3221 | $0.3248 | 2,473,025.96 |
2026-09-08 | $0.3381 | $0.3570 | $0.3325 | $0.3348 | 3,405,834.99 |
2026-09-07 | $0.3447 | $0.3495 | $0.3287 | $0.3381 | 3,890,441.51 |
2026-09-06 | $0.3231 | $0.3494 | $0.3198 | $0.3391 | 3,474,387.18 |
2026-09-05 | $0.3240 | $0.3278 | $0.3203 | $0.3229 | 1,913,797.72 |
2026-09-04 | $0.3306 | $0.3422 | $0.3239 | $0.3247 | 2,891,278.73 |
2026-09-03 | $0.3196 | $0.3447 | $0.3182 | $0.3324 | 2,731,344.69 |
2026-09-02 | $0.3252 | $0.3342 | $0.3184 | $0.3197 | 1,939,080.95 |
2026-09-01 | $0.3235 | $0.3274 | $0.3207 | $0.3252 | 3,171,011.03 |
2026-08-31 | $0.3450 | $0.3445 | $0.3206 | $0.3235 | 3,178,728.01 |
2026-08-30 | $0.3364 | $0.3612 | $0.3297 | $0.3445 | 3,335,556.4 |
您可以在哪裡購買 TRAC
關於 TRAC 價格歷史數據
TRAC 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 TRAC 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 TRAC 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $3.50。另一方面，TRAC 價格軌跡的最低點（通常稱為「TRAC 歷史最低點」）出現在 1970-01-19。如果有人在此期間購買了 TRAC，那麼他目前將獲得 $3.50 的可觀利潤。
按照設計，TRAC 的總供應量將達到 500,000,000 個。截至目目前，TRAC 的流通供應量約為 447,274,118 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。
TRAC 歷史數據案例
以下是 TRAC 歷史數據在 TRAC 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 TRAC 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 TRAC 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 TRAC 歷史數據集，交易者可以獲取 TRAC 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 TRAC 的風險。他們還可以確定資產 TRAC 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 TRAC 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 TRAC 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 TRAC 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。
