Ranger AI 價格歷史
(RANGER)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-25 | $0.000027 | $0.000029 | $0.000025 | $0.000029 | 1,335.2 |
2026-07-24 | $0.000032 | $0.000031 | $0.000025 | $0.000027 | 3,312.83 |
2026-07-23 | $0.000047 | $0.000046 | $0.000031 | $0.000031 | 8,893 |
2026-07-22 | $0.000024 | $0.000066 | $0.000023 | $0.000047 | 38,698.33 |
2026-07-21 | $0.000039 | $0.000040 | $0.000023 | $0.000024 | 5,702.86 |
2026-07-20 | $0.000046 | $0.000051 | $0.000037 | $0.000039 | 5,062.33 |
2026-07-19 | $0.000049 | $0.000069 | $0.000038 | $0.000046 | 19,274.02 |
2026-07-18 | $0.000074 | $0.000080 | $0.000036 | $0.000042 | 18,774.12 |
2026-07-17 | $0.000102 | $0.000128 | $0.000053 | $0.000074 | 61,663.92 |
2026-07-16 | $0.000088 | $0.000132 | $0.000044 | $0.000102 | 46,586.82 |
2026-07-15 | $0.000168 | $0.000156 | $0.000059 | $0.000087 | 144,675.95 |
2026-07-14 | $0.000367 | $0.000381 | $0.000105 | $0.000152 | 226,944.42 |
2026-07-13 | $0.000390 | $0.000519 | $0.000250 | $0.000367 | 357,168.59 |
2026-07-12 | $0.000858 | $0.000860 | $0.000277 | $0.000378 | 732,692.63 |
2026-07-11 | -- | $0.000963 | $0.000269 | $0.000858 | 2,509,642.9 |
您可以在哪裡購買 RANGER
關於 RANGER 價格歷史數據
RANGER 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 RANGER 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 RANGER 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.000963。另一方面，RANGER 價格軌跡的最低點（通常稱為「RANGER 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 RANGER，那麼他目前將獲得 $0.000940 的可觀利潤。
按照設計，RANGER 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，RANGER 的流通供應量約為 1,000,000,000 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。
RANGER 歷史數據案例
以下是 RANGER 歷史數據在 RANGER 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 RANGER 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 RANGER 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 RANGER 歷史數據集，交易者可以獲取 RANGER 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 RANGER 的風險。他們還可以確定資產 RANGER 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 RANGER 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 RANGER 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 RANGER 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。
