OVERTAKE 價格歷史
(TAKE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.0556 | $0.0572 | $0.0521 | $0.0523 | 400,512.53 |
2026-09-16 | $0.0592 | $0.0600 | $0.0556 | $0.0557 | 409,874.61 |
2026-09-15 | $0.0576 | $0.0599 | $0.0567 | $0.0591 | 360,211.09 |
2026-09-14 | $0.0605 | $0.0625 | $0.0573 | $0.0576 | 423,813.55 |
2026-09-13 | $0.0596 | $0.0633 | $0.0593 | $0.0603 | 465,722.82 |
2026-09-12 | $0.0601 | $0.0608 | $0.0589 | $0.0598 | 377,221.37 |
2026-09-11 | $0.0593 | $0.0609 | $0.0584 | $0.0598 | 472,373.56 |
2026-09-10 | $0.0585 | $0.0594 | $0.0551 | $0.0594 | 626,230.2 |
2026-09-09 | $0.0609 | $0.0609 | $0.0546 | $0.0584 | 635,371.79 |
2026-09-08 | $0.0611 | $0.0636 | $0.0603 | $0.0609 | 678,984.85 |
2026-09-07 | $0.0582 | $0.0644 | $0.0580 | $0.0613 | 1,047,149.65 |
2026-09-06 | $0.0537 | $0.0647 | $0.0538 | $0.0579 | 1,869,243.77 |
2026-09-05 | $0.0586 | $0.0585 | $0.0519 | $0.0537 | 973,541.23 |
2026-09-04 | $0.0626 | $0.0678 | $0.0569 | $0.0586 | 2,949,702.03 |
2026-09-03 | $0.0556 | $0.0652 | $0.0563 | $0.0627 | 729,218.63 |
2026-09-02 | $0.0590 | $0.0594 | $0.0551 | $0.0558 | 791,806.99 |
2026-09-01 | $0.0578 | $0.0606 | $0.0564 | $0.0589 | 903,943.09 |
2026-08-31 | $0.0584 | $0.0593 | $0.0567 | $0.0576 | 700,030.77 |
2026-08-30 | $0.0579 | $0.0614 | $0.0574 | $0.0589 | 34,018,022.94 |
2026-08-29 | $0.0581 | $0.0592 | $0.0570 | $0.0578 | 20,117,865.7 |
您可以在哪裡購買 TAKE
關於 TAKE 價格歷史數據
TAKE 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 TAKE 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 TAKE 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.4980。另一方面，TAKE 價格軌跡的最低點（通常稱為「TAKE 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 TAKE，那麼他目前將獲得 $0.4843 的可觀利潤。
按照設計，TAKE 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，TAKE 的流通供應量約為 206,396,780 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。
TAKE 歷史數據案例
以下是 TAKE 歷史數據在 TAKE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 TAKE 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 TAKE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 TAKE 歷史數據集，交易者可以獲取 TAKE 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 TAKE 的風險。他們還可以確定資產 TAKE 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 TAKE 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 TAKE 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 TAKE 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。
