Vaulta 價格歷史
(A)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.0616 | $0.0642 | $0.0617 | $0.0629 | 7,617,703.49 |
2026-07-25 | $0.0642 | $0.0644 | $0.0613 | $0.0617 | 10,099,973.18 |
2026-07-24 | $0.0651 | $0.0668 | $0.0633 | $0.0640 | 6,955,507.06 |
2026-07-23 | $0.0662 | $0.0666 | $0.0643 | $0.0657 | 3,226.05 |
2026-07-22 | $0.0666 | $0.0675 | $0.0653 | $0.0661 | 6,303,717.88 |
2026-07-21 | $0.0668 | $0.0674 | $0.0656 | $0.0667 | 6,461,184.89 |
2026-07-20 | $0.0680 | $0.0682 | $0.0660 | $0.0668 | 6,368,853.41 |
2026-07-19 | $0.0706 | $0.0701 | $0.0660 | $0.0679 | 10,318,870.76 |
2026-07-18 | $0.0702 | $0.0721 | $0.0689 | $0.0706 | 6,759,087.3 |
2026-07-17 | $0.0738 | $0.0751 | $0.0700 | $0.0703 | 7,195,650.28 |
2026-07-16 | $0.0752 | $0.0768 | $0.0735 | $0.0738 | 6,296,499.22 |
2026-07-15 | $0.0729 | $0.0779 | $0.0728 | $0.0754 | 9,201,675.65 |
2026-07-14 | $0.0753 | $0.0758 | $0.0719 | $0.0729 | 6,752,631.5 |
2026-07-13 | $0.0735 | $0.0753 | $0.0708 | $0.0752 | 7,317,480.8 |
2026-07-12 | $0.0760 | $0.0759 | $0.0726 | $0.0735 | 7,271,406.93 |
2026-07-11 | $0.0767 | $0.0794 | $0.0757 | $0.0762 | 6,471,612.83 |
2026-07-10 | $0.0768 | $0.0803 | $0.0762 | $0.0767 | 9,504,333.1 |
2026-07-09 | $0.0762 | $0.0784 | $0.0732 | $0.0767 | 11,288,517.9 |
2026-07-08 | $0.0756 | $0.0785 | $0.0733 | $0.0762 | 9,574,850.34 |
2026-07-07 | $0.0742 | $0.0760 | $0.0735 | $0.0756 | 8,598,051.81 |
您可以在哪裡購買 A
關於 A 價格歷史數據
A 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 A 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 A 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.7787。另一方面，A 價格軌跡的最低點（通常稱為「A 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 A，那麼他目前將獲得 $0.7210 的可觀利潤。
按照設計，A 的總供應量將達到 2,100,000,000 個。截至目目前，A 的流通供應量約為 1,656,521,085.19 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。
A 歷史數據案例
以下是 A 歷史數據在 A 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 A 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 A 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 A 歷史數據集，交易者可以獲取 A 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 A 的風險。他們還可以確定資產 A 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 A 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 A 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 A 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。
