Trusta AI 價格歷史
(TA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.0992 | $0.0985 | $0.0878 | $0.0921 | 5,631,083.8 |
2026-06-04 | $0.0914 | $0.1017 | $0.0917 | $0.0991 | 3,684,622.1 |
2026-06-03 | $0.1006 | $0.1062 | $0.0900 | $0.0914 | 41,076,594.7 |
2026-06-02 | $0.0831 | $0.1011 | $0.0834 | $0.1004 | 14,044,024.85 |
2026-06-01 | $0.0857 | $0.0867 | $0.0772 | $0.0833 | 7,399,559.96 |
2026-05-31 | -- | $0.0628 | $0.0602 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0628 | $0.0602 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.0628 | $0.0602 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.0628 | $0.0602 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.0626 | $0.0628 | $0.0606 | $0.0625 | 824,543.77 |
2026-05-26 | $0.0583 | $0.0626 | $0.0579 | $0.0625 | 1,194,679.68 |
2026-05-25 | $0.0599 | $0.0589 | $0.0545 | $0.0583 | 1,603,689.07 |
2026-05-24 | $0.0621 | $0.0629 | $0.0589 | $0.0598 | 951,106.34 |
2026-05-23 | $0.0631 | $0.0634 | $0.0595 | $0.0621 | 7,941,082.11 |
2026-05-22 | $0.0680 | $0.0690 | $0.0604 | $0.0630 | 6,165,667.63 |
2026-05-21 | $0.0689 | $0.0703 | $0.0664 | $0.0681 | 3,184,684.78 |
2026-05-20 | $0.0709 | $0.0711 | $0.0666 | $0.0689 | 3,548,879.02 |
2026-05-19 | $0.0646 | $0.0731 | $0.0638 | $0.0708 | 1,880,218.02 |
2026-05-18 | $0.0628 | $0.0662 | $0.0632 | $0.0646 | 1,989,945.93 |
2026-05-17 | $0.0564 | $0.0643 | $0.0585 | $0.0632 | 2,759,532.09 |
您可以在哪裡購買 TA
關於 TA 價格歷史數據
TA 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 TA 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 TA 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.3690。另一方面，TA 價格軌跡的最低點（通常稱為「TA 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 TA，那麼他目前將獲得 $0.3502 的可觀利潤。
按照設計，TA 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，TA 的流通供應量約為 180,000,000 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。
TA 歷史數據案例
以下是 TA 歷史數據在 TA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 TA 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 TA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 TA 歷史數據集，交易者可以獲取 TA 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 TA 的風險。他們還可以確定資產 TA 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 TA 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 TA 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 TA 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。
