Treehouse 價格歷史
(TREE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.0503 | $0.0507 | $0.0439 | $0.0446 | 5,515,555.58 |
2026-06-04 | $0.0566 | $0.0566 | $0.0483 | $0.0504 | 6,792,974.3 |
2026-06-03 | $0.0576 | $0.0588 | $0.0546 | $0.0566 | 4,747,034.28 |
2026-06-02 | $0.0612 | $0.0628 | $0.0573 | $0.0577 | 4,465,459.03 |
2026-06-01 | $0.0618 | $0.0635 | $0.0605 | $0.0612 | 5,536,685.21 |
2026-05-31 | $0.0629 | $0.0635 | $0.0612 | $0.0620 | 7,543.56 |
2026-05-30 | $0.0620 | $0.0640 | $0.0615 | $0.0630 | 9,010.07 |
2026-05-29 | $0.0595 | $0.0625 | $0.0598 | $0.0619 | 21,163.14 |
2026-05-28 | $0.0626 | $0.0625 | $0.0579 | $0.0596 | 10,534.34 |
2026-05-27 | $0.0633 | $0.0638 | $0.0612 | $0.0625 | 4,065,111.36 |
2026-05-26 | $0.0658 | $0.0678 | $0.0631 | $0.0633 | 8,239,372 |
2026-05-25 | $0.0649 | $0.0668 | $0.0632 | $0.0657 | 4,130,837.94 |
2026-05-24 | $0.0642 | $0.0675 | $0.0647 | $0.0649 | 5,074,908.92 |
2026-05-23 | $0.0655 | $0.0662 | $0.0618 | $0.0645 | 6,065,721.99 |
2026-05-22 | $0.0655 | $0.0679 | $0.0653 | $0.0656 | 5,695,451.62 |
2026-05-21 | $0.0624 | $0.0663 | $0.0629 | $0.0655 | 7,289,021.82 |
2026-05-20 | $0.0607 | $0.0638 | $0.0600 | $0.0623 | 4,109,314.45 |
2026-05-19 | $0.0608 | $0.0625 | $0.0602 | $0.0607 | 3,673,921.28 |
2026-05-18 | $0.0628 | $0.0634 | $0.0593 | $0.0609 | 5,703,993.66 |
2026-05-17 | $0.0637 | $0.0638 | $0.0615 | $0.0629 | 4,275,847.69 |
您可以在哪裡購買 TREE
關於 TREE 價格歷史數據
TREE 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 TREE 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 TREE 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $1.36。另一方面，TREE 價格軌跡的最低點（通常稱為「TREE 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 TREE，那麼他目前將獲得 $1.32 的可觀利潤。
按照設計，TREE 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，TREE 的流通供應量約為 156,122,449 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。
TREE 歷史數據案例
以下是 TREE 歷史數據在 TREE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 TREE 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 TREE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 TREE 歷史數據集，交易者可以獲取 TREE 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 TREE 的風險。他們還可以確定資產 TREE 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 TREE 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 TREE 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 TREE 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。
