Wrapped BMX Liquidity Token 價格歷史
(WBLT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.8496 | $0.8503 | $0.8082 | $0.8109 | 8,872.52 |
2026-06-04 | $0.8648 | $0.8774 | $0.8349 | $0.8496 | 12,169.12 |
2026-06-03 | $0.8839 | $0.8988 | $0.8631 | $0.8648 | 34,519.29 |
2026-06-02 | $0.9143 | $0.9342 | $0.8839 | $0.8839 | 62,498.72 |
2026-06-01 | $0.9254 | $0.9418 | $0.9122 | $0.9140 | 10,123.39 |
2026-05-31 | -- | $0.9657 | $0.9416 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.9657 | $0.9416 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.9657 | $0.9416 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.9657 | $0.9416 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.9518 | $0.9667 | $0.9438 | $0.9452 | 7,060.74 |
2026-05-26 | $0.9659 | $0.9668 | $0.9441 | $0.9519 | 4,911.63 |
2026-05-25 | $0.9513 | $0.9692 | $0.9509 | $0.9659 | 3,225.2 |
2026-05-24 | $0.9613 | $0.9676 | $0.9463 | $0.9513 | 7,530.81 |
2026-05-23 | $0.9821 | $0.9820 | $0.9437 | $0.9611 | 19,500.11 |
2026-05-22 | $0.9619 | $0.9908 | $0.9539 | $0.9821 | 18,588.36 |
2026-05-21 | $0.9589 | $0.9754 | $0.9485 | $0.9718 | 13,670.32 |
2026-05-20 | $0.9588 | $0.9772 | $0.9528 | $0.9589 | 18,582.55 |
2026-05-19 | $0.9613 | $0.9905 | $0.9472 | $0.9665 | 42,794.49 |
2026-05-18 | $0.9713 | $0.9894 | $0.9606 | $0.9614 | 26,209.44 |
2026-05-17 | $0.9747 | $0.9899 | $0.9692 | $0.9720 | 5,417.31 |
您可以在哪裡購買 WBLT
關於 WBLT 價格歷史數據
WBLT 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 WBLT 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 WBLT 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $2.08。另一方面，WBLT 價格軌跡的最低點（通常稱為「WBLT 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 WBLT，那麼他目前將獲得 $1.36 的可觀利潤。
按照設計，WBLT 的總供應量將達到 532,294.04 個。截至目目前，WBLT 的流通供應量約為 532,294.04 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。
WBLT 歷史數據案例
以下是 WBLT 歷史數據在 WBLT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 WBLT 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 WBLT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 WBLT 歷史數據集，交易者可以獲取 WBLT 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 WBLT 的風險。他們還可以確定資產 WBLT 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 WBLT 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 WBLT 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 WBLT 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。
