Orochi Network 價格歷史
(ON)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-06 | $0.0850 | $0.0849 | $0.0772 | $0.0835 | 1,110,033.87 |
2026-06-05 | $0.0988 | $0.1012 | $0.0809 | $0.0851 | 2,389,019.07 |
2026-06-04 | $0.1038 | $0.1040 | $0.0909 | $0.0985 | 1,369,853.89 |
2026-06-03 | $0.0974 | $0.1060 | $0.0930 | $0.1038 | 1,136,366.76 |
2026-06-02 | $0.1010 | $0.1020 | $0.0951 | $0.0973 | 824,631.72 |
2026-06-01 | $0.1019 | $0.1037 | $0.0992 | $0.1011 | 618,506.51 |
2026-05-31 | -- | $0.1099 | $0.1009 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.1099 | $0.1009 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.1099 | $0.1009 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.1099 | $0.1009 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.1216 | $0.1224 | $0.1031 | $0.1065 | 1,429,096.68 |
2026-05-26 | $0.1158 | $0.1228 | $0.1115 | $0.1217 | 1,162,023.06 |
2026-05-25 | $0.1161 | $0.1176 | $0.1132 | $0.1159 | 632,991.26 |
2026-05-24 | $0.1229 | $0.1238 | $0.1151 | $0.1162 | 860,756.57 |
2026-05-23 | $0.1271 | $0.1276 | $0.1193 | $0.1230 | 1,344,555.84 |
2026-05-22 | $0.1327 | $0.1329 | $0.1270 | $0.1272 | 892,635.43 |
2026-05-21 | $0.1290 | $0.1349 | $0.1260 | $0.1326 | 1,104,385.44 |
2026-05-20 | $0.1209 | $0.1370 | $0.1211 | $0.1288 | 1,892,026.53 |
2026-05-19 | $0.1211 | $0.1226 | $0.1177 | $0.1212 | 1,058,528.58 |
2026-05-18 | $0.1208 | $0.1219 | $0.1132 | $0.1214 | 1,096,514.71 |
您可以在哪裡購買 ON
關於 ON 價格歷史數據
ON 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 ON 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 ON 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.3881。另一方面，ON 價格軌跡的最低點（通常稱為「ON 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 ON，那麼他目前將獲得 $0.3275 的可觀利潤。
按照設計，ON 的總供應量將達到 700,000,000 個。截至目目前，ON 的流通供應量約為 144,275,000 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。
ON 歷史數據案例
以下是 ON 歷史數據在 ON 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ON 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 ON 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ON 歷史數據集，交易者可以獲取 ON 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 ON 的風險。他們還可以確定資產 ON 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 ON 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 ON 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 ON 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。
