Populous 價格歷史
(PPT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.0821 | $0.0824 | $0.0792 | $0.0823 | 500.39 |
2026-07-25 | $0.0681 | $0.0822 | $0.0629 | $0.0821 | 7,384.86 |
2026-07-24 | $0.0680 | $0.0681 | $0.0672 | $0.0681 | 114.94 |
2026-07-23 | -- | $0.0735 | $0.0676 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.0745 | $0.0802 | $0.0720 | $0.0724 | 2,361.77 |
2026-07-21 | $0.0955 | $0.0955 | $0.0688 | $0.0745 | 4,847.36 |
2026-07-20 | $0.0941 | $0.0986 | $0.0925 | $0.0955 | 287.91 |
2026-07-19 | $0.0885 | $0.0977 | $0.0878 | $0.0941 | 2,604.54 |
2026-07-18 | $0.0827 | $0.1018 | $0.0828 | $0.0885 | 3,154.49 |
2026-07-17 | $0.0674 | $0.0858 | $0.0586 | $0.0828 | 3,513.18 |
2026-07-16 | $0.0662 | $0.0676 | $0.0587 | $0.0674 | 82.23 |
2026-07-15 | $0.0603 | $0.0681 | $0.0530 | $0.0662 | 4,377.17 |
2026-07-14 | $0.0697 | $0.0823 | $0.0547 | $0.0603 | 3,207.24 |
2026-07-13 | $0.0876 | $0.0875 | $0.0693 | $0.0697 | 934.48 |
2026-07-12 | $0.0677 | $0.0959 | $0.0637 | $0.0874 | 9,928.04 |
2026-07-11 | $0.0539 | $0.0933 | $0.0538 | $0.0741 | 1,713.12 |
2026-07-10 | $0.0364 | $0.0540 | $0.0360 | $0.0539 | 1,922.51 |
2026-07-09 | $0.0306 | $0.0369 | $0.0307 | $0.0363 | 138.96 |
2026-07-08 | $0.0242 | $0.0310 | $0.0250 | $0.0307 | 264.77 |
2026-07-07 | $0.0273 | $0.0285 | $0.0222 | $0.0242 | 245.51 |
您可以在哪裡購買 PPT
關於 PPT 價格歷史數據
PPT 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 PPT 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 PPT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-18 飆升至歷史峰值，超過 $75.19。另一方面，PPT 價格軌跡的最低點（通常稱為「PPT 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 PPT，那麼他目前將獲得 $75.18 的可觀利潤。
按照設計，PPT 的總供應量將達到 53,252,246 個。截至目目前，PPT 的流通供應量約為 36,226,899.46 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。
PPT 歷史數據案例
以下是 PPT 歷史數據在 PPT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PPT 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 PPT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PPT 歷史數據集，交易者可以獲取 PPT 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 PPT 的風險。他們還可以確定資產 PPT 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 PPT 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 PPT 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 PPT 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。
