Solchat 價格歷史
(CHAT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.0286 | $0.0304 | $0.0286 | $0.0302 | 134.78 |
2026-09-16 | $0.0283 | $0.0287 | $0.0274 | $0.0286 | 1,043.13 |
2026-09-15 | $0.0284 | $0.0289 | $0.0277 | $0.0284 | 753.1 |
2026-09-14 | $0.0283 | $0.0288 | $0.0276 | $0.0283 | 1,228.89 |
2026-09-13 | $0.0306 | $0.0308 | $0.0281 | $0.0283 | 1,772.49 |
2026-09-12 | $0.0310 | $0.0311 | $0.0301 | $0.0307 | 753.41 |
2026-09-11 | $0.0308 | $0.0313 | $0.0294 | $0.0305 | 1,719.59 |
2026-09-10 | $0.0328 | $0.0330 | $0.0307 | $0.0308 | 1,261.04 |
2026-09-09 | $0.0330 | $0.0336 | $0.0324 | $0.0328 | 567.01 |
2026-09-08 | $0.0329 | $0.0332 | $0.0325 | $0.0331 | 262.52 |
2026-09-07 | $0.0343 | $0.0345 | $0.0329 | $0.0329 | 1,178.53 |
2026-09-06 | $0.0335 | $0.0349 | $0.0335 | $0.0343 | 683.58 |
2026-09-05 | $0.0332 | $0.0340 | $0.0331 | $0.0336 | 923.85 |
2026-09-04 | $0.0382 | $0.0383 | $0.0330 | $0.0333 | 3,160.29 |
2026-09-03 | $0.0365 | $0.0382 | $0.0360 | $0.0382 | 969.55 |
2026-09-02 | $0.0396 | $0.0394 | $0.0361 | $0.0365 | 1,514.02 |
2026-09-01 | $0.0391 | $0.0404 | $0.0389 | $0.0395 | 1,201.87 |
2026-08-31 | $0.0405 | $0.0407 | $0.0378 | $0.0390 | 947.82 |
2026-08-30 | $0.0395 | $0.0408 | $0.0393 | $0.0404 | 769.23 |
2026-08-29 | $0.0395 | $0.0396 | $0.0386 | $0.0395 | 975.23 |
您可以在哪裡購買 CHAT
關於 CHAT 價格歷史數據
CHAT 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 CHAT 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 CHAT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $19.32。另一方面，CHAT 價格軌跡的最低點（通常稱為「CHAT 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 CHAT，那麼他目前將獲得 $19.31 的可觀利潤。
按照設計，CHAT 的總供應量將達到 8,991,436.3 個。截至目目前，CHAT 的流通供應量約為 8,991,436.3 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。
CHAT 歷史數據案例
以下是 CHAT 歷史數據在 CHAT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CHAT 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 CHAT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CHAT 歷史數據集，交易者可以獲取 CHAT 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 CHAT 的風險。他們還可以確定資產 CHAT 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 CHAT 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 CHAT 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 CHAT 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。
