Particl 價格歷史
(PART)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-06 | $0.1234 | $0.1325 | $0.0916 | $0.1151 | 202.03 |
2026-06-05 | $0.1629 | $0.1630 | $0.1112 | $0.1112 | 3,614.61 |
2026-06-04 | $0.1354 | $0.1698 | $0.1352 | $0.1630 | 2,236.8 |
2026-06-03 | $0.1606 | $0.1610 | $0.1353 | $0.1354 | 1,773.94 |
2026-06-02 | $0.1631 | $0.1772 | $0.1559 | $0.1606 | 192.94 |
2026-06-01 | $0.1727 | $0.1868 | $0.1556 | $0.1631 | 1,557.6 |
2026-05-31 | -- | $0.1379 | $0.1225 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.1379 | $0.1225 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.1379 | $0.1225 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.1379 | $0.1225 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.1491 | $0.1506 | $0.1225 | $0.1255 | 55,107.89 |
2026-05-26 | $0.1486 | $0.1608 | $0.1479 | $0.1491 | 54,645.57 |
2026-05-25 | $0.1959 | $0.1993 | $0.1324 | $0.1486 | 54,781.25 |
2026-05-24 | $0.1490 | $0.1971 | $0.1448 | $0.1961 | 54,779.87 |
2026-05-23 | $0.1456 | $0.2045 | $0.1448 | $0.1490 | 57,269.82 |
2026-05-22 | $0.1520 | $0.1541 | $0.1452 | $0.1456 | 54,397.42 |
2026-05-21 | $0.1293 | $0.1781 | $0.1234 | $0.1513 | 53,876.22 |
2026-05-20 | $0.1142 | $0.1293 | $0.1128 | $0.1293 | 55,184.53 |
2026-05-19 | $0.1580 | $0.1576 | $0.1103 | $0.1142 | 53,260.31 |
2026-05-18 | $0.1488 | $0.2039 | $0.1419 | $0.1580 | 57,452.01 |
您可以在哪裡購買 PART
關於 PART 價格歷史數據
PART 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 PART 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 PART 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $58.77。另一方面，PART 價格軌跡的最低點（通常稱為「PART 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 PART，那麼他目前將獲得 $58.74 的可觀利潤。
按照設計，PART 的總供應量將達到 15,761,644.59 個。截至目目前，PART 的流通供應量約為 15,761,644.59 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。
PART 歷史數據案例
以下是 PART 歷史數據在 PART 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PART 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 PART 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PART 歷史數據集，交易者可以獲取 PART 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 PART 的風險。他們還可以確定資產 PART 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 PART 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 PART 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 PART 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。
