Unitas 價格歷史
(UP)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-25 | $0.3189 | $0.3264 | $0.3186 | $0.3226 | 1,565,185.44 |
2026-07-24 | $0.3201 | $0.3245 | $0.3134 | $0.3187 | 53,876,479.63 |
2026-07-23 | -- | $0.3217 | $0.3059 | -- | -- |
2026-07-22 | $0.3321 | $0.3308 | $0.3178 | $0.3196 | 15,483,625.12 |
2026-07-21 | $0.3308 | $0.3365 | $0.3299 | $0.3321 | 75,636,779.49 |
2026-07-20 | $0.3260 | $0.3324 | $0.3193 | $0.3309 | 70,414,320.55 |
2026-07-19 | $0.3248 | $0.3291 | $0.3170 | $0.3257 | 51,859,344.11 |
2026-07-18 | $0.3183 | $0.3289 | $0.3165 | $0.3252 | 37,000,602.76 |
2026-07-17 | $0.3215 | $0.3230 | $0.3128 | $0.3189 | 7,123,730.02 |
2026-07-16 | $0.3264 | $0.3297 | $0.3198 | $0.3214 | 34,479,641 |
2026-07-15 | $0.3263 | $0.3335 | $0.3239 | $0.3266 | 35,773,392.61 |
2026-07-14 | $0.3148 | $0.3283 | $0.3103 | $0.3263 | 35,767,380.15 |
2026-07-13 | $0.3174 | $0.3228 | $0.3124 | $0.3147 | 35,265,247.57 |
2026-07-12 | $0.3158 | $0.3219 | $0.3126 | $0.3175 | 25,999,449.85 |
2026-07-11 | $0.3147 | $0.3197 | $0.3037 | $0.3160 | 26,726,221.88 |
2026-07-10 | $0.3178 | $0.3297 | $0.3005 | $0.3147 | 36,266,752.09 |
2026-07-09 | $0.3108 | $0.3245 | $0.3102 | $0.3178 | 46,215,335.08 |
2026-07-08 | $0.3233 | $0.3255 | $0.3099 | $0.3110 | 19,768,785.76 |
2026-07-07 | $0.3281 | $0.3286 | $0.3191 | $0.3230 | 21,242,692.27 |
2026-07-06 | $0.3197 | $0.3285 | $0.3092 | $0.3283 | 20,331,374.32 |
您可以在哪裡購買 UP
關於 UP 價格歷史數據
UP 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 UP 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 UP 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.4395。另一方面，UP 價格軌跡的最低點（通常稱為「UP 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 UP，那麼他目前將獲得 $0.3866 的可觀利潤。
按照設計，UP 的總供應量將達到 999,999,961.34 個。截至目目前，UP 的流通供應量約為 125,999,961.34 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。
UP 歷史數據案例
以下是 UP 歷史數據在 UP 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 UP 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 UP 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 UP 歷史數據集，交易者可以獲取 UP 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 UP 的風險。他們還可以確定資產 UP 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 UP 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 UP 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 UP 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。
