UMA 價格歷史
(UMA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.3576 | $0.3600 | $0.3500 | $0.3616 | 2,219,953.51 |
2026-07-25 | $0.3582 | $0.3600 | $0.3500 | $0.3600 | 1,804,606.05 |
2026-07-24 | $0.3643 | $0.3600 | $0.3500 | $0.3576 | 1,771,058.39 |
2026-07-23 | $0.3726 | $0.3700 | $0.3600 | $0.3654 | 1,835.84 |
2026-07-22 | $0.3695 | $0.3700 | $0.3600 | $0.3719 | 2,418,396.85 |
2026-07-21 | $0.3681 | $0.3700 | $0.3600 | $0.3691 | 2,386,477.52 |
2026-07-20 | $0.3663 | $0.3600 | $0.3500 | $0.3687 | 2,660,630.56 |
2026-07-19 | $0.3640 | $0.3600 | $0.3600 | $0.3662 | 1,814,759.75 |
2026-07-18 | $0.3623 | $0.3600 | $0.3600 | $0.3641 | 1,719,966.88 |
2026-07-17 | $0.3683 | $0.3600 | $0.3500 | $0.3623 | 2,440,178.01 |
2026-07-16 | $0.3695 | $0.3700 | $0.3600 | $0.3683 | 2,583,231.42 |
2026-07-15 | $0.3689 | $0.3700 | $0.3600 | $0.3696 | 2,605,097.17 |
2026-07-14 | $0.3643 | $0.3700 | $0.3500 | $0.3692 | 3,950,680.34 |
2026-07-13 | $0.3764 | $0.3700 | $0.3600 | $0.3642 | 3,302,994.02 |
2026-07-12 | $0.3888 | $0.4300 | $0.3700 | $0.3763 | 11,320,786.63 |
2026-07-11 | $0.3757 | $0.4000 | $0.3700 | $0.3895 | 6,827,416.63 |
2026-07-10 | $0.3737 | $0.3700 | $0.3700 | $0.3759 | 4,844,638.31 |
2026-07-09 | $0.3667 | $0.3700 | $0.3600 | $0.3729 | 3,731,731.34 |
2026-07-08 | $0.3862 | $0.3800 | $0.3600 | $0.3666 | 3,929,500 |
2026-07-07 | $0.3885 | $0.3900 | $0.3800 | $0.3863 | 4,211,244.93 |
您可以在哪裡購買 UMA
關於 UMA 價格歷史數據
UMA 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 UMA 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 UMA 價格歷史數據,其價值在 1970-01-19 飆升至歷史峰值,超過 $43.37。另一方面,UMA 價格軌跡的最低點(通常稱為「UMA 歷史最低點」)出現在 1970-01-19。如果有人在此期間購買了 UMA,那麼他目前將獲得 $43.07 的可觀利潤。
按照設計,UMA 的總供應量將達到 129,193,336.62 個。截至目目前,UMA 的流通供應量約為 90,477,141.27 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。
UMA 歷史數據案例
以下是 UMA 歷史數據在 UMA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 UMA 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 UMA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 UMA 歷史數據集,交易者可以獲取 UMA 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 UMA 的風險。他們還可以確定資產 UMA 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 UMA 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 UMA 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 UMA 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。
