ThreeFold 價格歷史
(TFT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.001586 | $0.002583 | $0.001586 | $0.001586 | 582.2 |
2026-07-25 | $0.001586 | $0.001586 | $0.001586 | $0.001586 | 582.2 |
2026-07-24 | $0.003864 | $0.003911 | $0.001586 | $0.001586 | 582.2 |
2026-07-23 | -- | $0.003832 | $0.001586 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.001586 | $0.003749 | $0.001586 | $0.002129 | 777.02 |
2026-07-21 | $0.003605 | $0.003804 | $0.001586 | $0.003803 | 513 |
2026-07-20 | $0.001716 | $0.003605 | $0.001586 | $0.003602 | 213.91 |
2026-07-19 | $0.001586 | $0.003544 | $0.001586 | $0.001716 | 624.24 |
2026-07-18 | $0.001586 | $0.001748 | $0.001586 | $0.001586 | 582.2 |
2026-07-17 | $0.001586 | $0.003459 | $0.001586 | $0.001586 | 582.2 |
2026-07-16 | $0.001586 | $0.003506 | $0.001586 | $0.001586 | 582.2 |
2026-07-15 | $0.001586 | $0.002882 | $0.001586 | $0.001586 | 582.2 |
2026-07-14 | $0.003171 | $0.003202 | $0.001586 | $0.001586 | 582.2 |
2026-07-13 | $0.001590 | $0.003185 | $0.001586 | $0.003172 | 35.76 |
2026-07-12 | $0.001586 | $0.003166 | $0.001586 | $0.001590 | 583.82 |
2026-07-11 | $0.003118 | $0.003161 | $0.001586 | $0.001586 | 582.2 |
2026-07-10 | $0.003033 | $0.003148 | $0.002365 | $0.003117 | 316.95 |
2026-07-09 | $0.003139 | $0.003195 | $0.001586 | $0.003104 | 606.22 |
2026-07-08 | $0.003228 | $0.003246 | $0.003125 | $0.003136 | 273.2 |
2026-07-07 | $0.001586 | $0.003383 | $0.001586 | $0.003239 | 1,638.99 |
您可以在哪裡購買 TFT
關於 TFT 價格歷史數據
TFT 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 TFT 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 TFT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.2313。另一方面，TFT 價格軌跡的最低點（通常稱為「TFT 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 TFT，那麼他目前將獲得 $0.2303 的可觀利潤。
按照設計，TFT 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，TFT 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。
TFT 歷史數據案例
以下是 TFT 歷史數據在 TFT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 TFT 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 TFT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 TFT 歷史數據集，交易者可以獲取 TFT 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 TFT 的風險。他們還可以確定資產 TFT 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 TFT 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 TFT 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 TFT 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。
