
Trabzonspor Fan Token 價格歷史
(TRA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.1834 | $0.1836 | $0.1647 | $0.1659 | 404,352.79 |
2026-06-04 | $0.1930 | $0.1931 | $0.1759 | $0.1835 | 188,988.08 |
2026-06-03 | $0.1921 | $0.1940 | $0.1900 | $0.1930 | 474,714.59 |
2026-06-02 | $0.1914 | $0.1948 | $0.1903 | $0.1923 | 362,828.48 |
2026-06-01 | $0.1953 | $0.1957 | $0.1888 | $0.1907 | 460,196.14 |
2026-05-31 | -- | $0.2004 | $0.1967 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.2004 | $0.1967 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.2004 | $0.1967 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.2004 | $0.1967 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.2000 | $0.2004 | $0.1970 | $0.1987 | 344,054.06 |
2026-05-26 | $0.1997 | $0.2012 | $0.1978 | $0.2000 | 315,880.02 |
2026-05-25 | $0.2007 | $0.2017 | $0.1993 | $0.1997 | 412,354.14 |
2026-05-24 | $0.2010 | $0.2044 | $0.1999 | $0.2007 | 481,364.06 |
2026-05-23 | $0.2201 | $0.2207 | $0.1978 | $0.2010 | 890,928.35 |
2026-05-22 | $0.2203 | $0.2223 | $0.2178 | $0.2201 | 467,609.71 |
2026-05-21 | $0.2183 | $0.2244 | $0.2180 | $0.2205 | 288,349.92 |
2026-05-20 | $0.2247 | $0.2254 | $0.2174 | $0.2184 | 171,539.2 |
2026-05-19 | $0.2196 | $0.2281 | $0.2207 | $0.2244 | 205,130.25 |
2026-05-18 | $0.2284 | $0.2293 | $0.2194 | $0.2202 | 191,635.91 |
2026-05-17 | $0.2291 | $0.2303 | $0.2273 | $0.2284 | 177,171.41 |
您可以在哪裡購買 TRA
關於 TRA 價格歷史數據
TRA 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 TRA 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 TRA 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $9.77。另一方面,TRA 價格軌跡的最低點(通常稱為「TRA 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 TRA,那麼他目前將獲得 $9.61 的可觀利潤。
按照設計,TRA 的總供應量將達到 10,000,000 個。截至目目前,TRA 的流通供應量約為 8,343,291 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。
TRA 歷史數據案例
以下是 TRA 歷史數據在 TRA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 TRA 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 TRA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 TRA 歷史數據集,交易者可以獲取 TRA 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 TRA 的風險。他們還可以確定資產 TRA 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 TRA 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 TRA 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 TRA 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。

