Particl 價格歷史
(PART)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-25 | $0.1116 | $0.1144 | $0.1111 | $0.1128 | 2,249.72 |
2026-07-24 | $0.1106 | $0.1122 | $0.1089 | $0.1120 | 1,676.21 |
2026-07-23 | -- | $0.1111 | $0.1053 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.1246 | $0.1247 | $0.0997 | $0.1111 | 6,191.19 |
2026-07-21 | $0.1185 | $0.1249 | $0.1106 | $0.1246 | 19.99 |
2026-07-20 | $0.1168 | $0.1324 | $0.1160 | $0.1187 | 13.04 |
2026-07-19 | $0.1302 | $0.1365 | $0.1158 | $0.1167 | 12.9 |
2026-07-18 | $0.1185 | $0.1303 | $0.1136 | $0.1302 | 110.55 |
2026-07-17 | $0.1250 | $0.1311 | $0.1128 | $0.1188 | 17.67 |
2026-07-16 | $0.1404 | $0.1404 | $0.1075 | $0.1249 | 887.64 |
2026-07-15 | $0.1210 | $0.1404 | $0.1168 | $0.1404 | 1,529.16 |
2026-07-14 | $0.1165 | $0.1214 | $0.1165 | $0.1210 | 12.87 |
2026-07-13 | $0.1247 | $0.1284 | $0.1120 | $0.1165 | 498.61 |
2026-07-12 | $0.1307 | $0.1381 | $0.1196 | $0.1247 | 68.34 |
2026-07-11 | $0.1270 | $0.1311 | $0.1187 | $0.1307 | 226.7 |
2026-07-10 | $0.1324 | $0.1335 | $0.0961 | $0.1270 | 413.66 |
2026-07-09 | $0.1129 | $0.1351 | $0.1067 | $0.1324 | 423.63 |
2026-07-08 | $0.1054 | $0.1135 | $0.1044 | $0.1129 | 90.38 |
2026-07-07 | $0.1155 | $0.1193 | $0.1051 | $0.1056 | 101.15 |
2026-07-06 | $0.1194 | $0.1209 | $0.1154 | $0.1155 | 293.69 |
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 15,831,005.85 個。截至目目前，PART 的流通供應量約為 15,831,005.85 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。
