Rosen Bridge 價格歷史
(RSN)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | -- | $0.006541 | $0.006343 | -- | -- |
2026-07-25 | $0.006602 | $0.006602 | $0.006602 | -- | -- |
2026-07-24 | $0.006583 | $0.006642 | $0.006564 | $0.006602 | 298.13 |
2026-07-23 | -- | $0.006595 | $0.006309 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.006356 | $0.006516 | $0.006302 | $0.006509 | 44.75 |
2026-07-21 | -- | $0.006368 | $0.006291 | -- | -- |
2026-07-20 | -- | $0.006512 | $0.006257 | -- | -- |
2026-07-19 | $0.006357 | $0.006498 | $0.006345 | $0.006466 | 19.99 |
2026-07-18 | $0.006270 | $0.006420 | $0.006253 | $0.006360 | 109.63 |
2026-07-17 | -- | $0.006335 | $0.006192 | -- | -- |
2026-07-16 | -- | $0.006299 | $0.006145 | -- | -- |
2026-07-15 | $0.005883 | $0.006193 | $0.005883 | $0.006156 | 0.53 |
2026-07-14 | $0.005930 | $0.005982 | $0.005852 | $0.005883 | 2.03 |
2026-07-13 | $0.006189 | $0.006297 | $0.005924 | $0.005941 | 2.06 |
2026-07-12 | -- | $0.006354 | $0.006076 | -- | -- |
2026-07-11 | -- | $0.006228 | $0.006060 | -- | -- |
2026-07-10 | -- | $0.006276 | $0.005938 | -- | -- |
2026-07-09 | -- | $0.006320 | $0.006007 | -- | -- |
2026-07-08 | $0.006178 | $0.006177 | $0.006007 | $0.006149 | 2.11 |
2026-07-07 | $0.005962 | $0.006332 | $0.005925 | $0.006184 | 136.58 |
您可以在哪裡購買 RSN
關於 RSN 價格歷史數據
RSN 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 RSN 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 RSN 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.2364。另一方面，RSN 價格軌跡的最低點（通常稱為「RSN 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 RSN，那麼他目前將獲得 $0.2309 的可觀利潤。
按照設計，RSN 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，RSN 的流通供應量約為 -- 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。
RSN 歷史數據案例
以下是 RSN 歷史數據在 RSN 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 RSN 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 RSN 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 RSN 歷史數據集，交易者可以獲取 RSN 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 RSN 的風險。他們還可以確定資產 RSN 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 RSN 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 RSN 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 RSN 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。
