Rails 價格歷史
(RAILS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.0610 | $0.0680 | $0.0552 | $0.0591 | 4,022.77 |
2026-07-25 | $0.0607 | $0.0703 | $0.0600 | $0.0610 | 1,975.43 |
2026-07-24 | $0.0581 | $0.0639 | $0.0581 | $0.0607 | 1,283.9 |
2026-07-23 | -- | $0.0690 | $0.0576 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.0602 | $0.0628 | $0.0549 | $0.0591 | 2,617.86 |
2026-07-21 | $0.0620 | $0.0643 | $0.0580 | $0.0602 | 684.26 |
2026-07-20 | $0.0594 | $0.0669 | $0.0570 | $0.0620 | 2,261.96 |
2026-07-19 | $0.0578 | $0.0669 | $0.0578 | $0.0594 | 1,479.41 |
2026-07-18 | $0.0632 | $0.0641 | $0.0571 | $0.0578 | 2,569.17 |
2026-07-17 | $0.0624 | $0.0660 | $0.0590 | $0.0632 | 3,916.8 |
2026-07-16 | $0.0667 | $0.0700 | $0.0606 | $0.0606 | 2,389.59 |
2026-07-15 | $0.0766 | $0.0893 | $0.0608 | $0.0667 | 13,690.92 |
2026-07-14 | $0.0574 | $0.1135 | $0.0546 | $0.0737 | 46,328.7 |
2026-07-13 | $0.0580 | $0.0594 | $0.0556 | $0.0574 | 1,129.68 |
2026-07-12 | $0.0593 | $0.0603 | $0.0544 | $0.0580 | 2,163.48 |
2026-07-11 | $0.0561 | $0.0600 | $0.0534 | $0.0593 | 1,678.8 |
2026-07-10 | $0.0616 | $0.0616 | $0.0502 | $0.0561 | 3,342.59 |
2026-07-09 | $0.0600 | $0.0666 | $0.0574 | $0.0616 | 4,795.88 |
2026-07-08 | $0.0563 | $0.0625 | $0.0537 | $0.0600 | 2,688.92 |
2026-07-07 | $0.0583 | $0.0597 | $0.0489 | $0.0563 | 4,783.13 |
您可以在哪裡購買 RAILS
關於 RAILS 價格歷史數據
RAILS 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 RAILS 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 RAILS 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $1.09。另一方面,RAILS 價格軌跡的最低點(通常稱為「RAILS 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 RAILS,那麼他目前將獲得 $1.05 的可觀利潤。
按照設計,RAILS 的總供應量將達到 65,000,000 個。截至目目前,RAILS 的流通供應量約為 33,628,854.47 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。
RAILS 歷史數據案例
以下是 RAILS 歷史數據在 RAILS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 RAILS 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 RAILS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 RAILS 歷史數據集,交易者可以獲取 RAILS 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 RAILS 的風險。他們還可以確定資產 RAILS 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 RAILS 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 RAILS 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 RAILS 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。
