PlaysOut 價格歷史
(PLAY)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-06 | $0.0773 | $0.0830 | $0.0716 | $0.0794 | 4,012,438.08 |
2026-06-05 | $0.0831 | $0.0837 | $0.0753 | $0.0776 | 4,660,509.31 |
2026-06-04 | $0.0927 | $0.1067 | $0.0762 | $0.0830 | 16,169,221.37 |
2026-06-03 | $0.1061 | $0.1321 | $0.0886 | $0.0936 | 23,322,127.51 |
2026-06-02 | $0.1162 | $0.1373 | $0.1017 | $0.1065 | 15,009,405.28 |
2026-06-01 | $0.1190 | $0.1546 | $0.1118 | $0.1164 | 11,865,788.15 |
2026-05-31 | -- | $0.1293 | $0.0695 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0946 | $0.0810 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.1012 | $0.0862 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.1051 | $0.0872 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.1031 | $0.1342 | $0.0902 | $0.1024 | 13,379,798.5 |
2026-05-26 | $0.1070 | $0.1144 | $0.0966 | $0.1022 | 11,324,341.73 |
2026-05-25 | $0.0693 | $0.1162 | $0.0611 | $0.1075 | 19,634,475.02 |
2026-05-24 | $0.0659 | $0.0790 | $0.0608 | $0.0696 | 10,050,120.54 |
2026-05-23 | $0.0926 | $0.0930 | $0.0640 | $0.0661 | 13,024,038.65 |
2026-05-22 | $0.0900 | $0.1098 | $0.0803 | $0.0920 | 11,986,667.71 |
2026-05-21 | $0.1200 | $0.1207 | $0.0866 | $0.0901 | 11,751,646.61 |
2026-05-20 | $0.1282 | $0.1704 | $0.1141 | $0.1206 | 12,487,422.66 |
2026-05-19 | $0.0974 | $0.1323 | $0.0963 | $0.1276 | 6,954,084.44 |
2026-05-18 | $0.0914 | $0.0979 | $0.0838 | $0.0973 | 8,912,274.36 |
您可以在哪裡購買 PLAY
關於 PLAY 價格歷史數據
PLAY 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 PLAY 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 PLAY 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.2369。另一方面，PLAY 價格軌跡的最低點（通常稱為「PLAY 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 PLAY，那麼他目前將獲得 $0.2206 的可觀利潤。
按照設計，PLAY 的總供應量將達到 5,000,000,000 個。截至目目前，PLAY 的流通供應量約為 373,500,000 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。
PLAY 歷史數據案例
以下是 PLAY 歷史數據在 PLAY 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PLAY 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 PLAY 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PLAY 歷史數據集，交易者可以獲取 PLAY 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 PLAY 的風險。他們還可以確定資產 PLAY 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 PLAY 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 PLAY 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 PLAY 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。
