
Ref Finance 價格歷史
(REF)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.0573 | $0.0600 | $0.0450 | $0.0465 | 113.22 |
2026-06-04 | $0.0851 | $0.0835 | $0.0569 | $0.0575 | 8,759.15 |
2026-06-03 | $0.0709 | $0.0879 | $0.0721 | $0.0846 | 236.61 |
2026-06-02 | $0.0689 | $0.0788 | $0.0683 | $0.0713 | 97.63 |
2026-06-01 | $0.0663 | $0.0696 | $0.0642 | $0.0687 | 23.66 |
2026-05-31 | -- | $0.0778 | $0.0708 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0778 | $0.0708 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.0778 | $0.0708 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.0778 | $0.0708 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.0798 | $0.0793 | $0.0711 | $0.0736 | 40.86 |
2026-05-26 | $0.0780 | $0.0851 | $0.0771 | $0.0794 | 359.91 |
2026-05-25 | $0.0705 | $0.0783 | $0.0680 | $0.0781 | 342.23 |
2026-05-24 | $0.0651 | $0.0721 | $0.0664 | $0.0706 | 358.87 |
2026-05-23 | $0.0639 | $0.0664 | $0.0590 | $0.0653 | 61.41 |
2026-05-22 | $0.0526 | $0.0673 | $0.0512 | $0.0639 | 80.85 |
2026-05-21 | $0.0489 | $0.0568 | $0.0483 | $0.0524 | 263.14 |
2026-05-20 | $0.0475 | $0.0496 | $0.0459 | $0.0492 | 28.58 |
2026-05-19 | $0.0441 | $0.0482 | $0.0441 | $0.0475 | 20.24 |
2026-05-18 | $0.0443 | $0.0449 | $0.0433 | $0.0441 | 6 |
2026-05-17 | $0.0434 | $0.0452 | $0.0432 | $0.0443 | 2.86 |
您可以在哪裡購買 REF
關於 REF 價格歷史數據
REF 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 REF 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 REF 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $10.64。另一方面,REF 價格軌跡的最低點(通常稱為「REF 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 REF,那麼他目前將獲得 $10.61 的可觀利潤。
按照設計,REF 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前,REF 的流通供應量約為 95,995,182 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。
REF 歷史數據案例
以下是 REF 歷史數據在 REF 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 REF 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 REF 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 REF 歷史數據集,交易者可以獲取 REF 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 REF 的風險。他們還可以確定資產 REF 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 REF 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 REF 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 REF 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。

