Xing Xing 價格歷史
(XING)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-05 | $0.000101 | $0.000120 | $0.000060 | $0.000067 | 14,196.5 |
2026-06-04 | $0.000077 | $0.000104 | $0.000068 | $0.000101 | 6,526.16 |
2026-06-03 | $0.000077 | $0.000079 | $0.000073 | $0.000077 | 1,228.01 |
2026-06-02 | $0.000084 | $0.000087 | $0.000077 | $0.000077 | 1,932.5 |
2026-06-01 | $0.000091 | $0.000099 | $0.000083 | $0.000084 | 3,716.77 |
2026-05-31 | -- | $0.000100 | $0.000080 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.000100 | $0.000080 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.000100 | $0.000080 | -- | -- |
2026-05-28 | -- | $0.000100 | $0.000080 | -- | -- |
2026-05-27 | $0.000106 | $0.000108 | $0.000084 | $0.000086 | 6,612.05 |
2026-05-26 | $0.000126 | $0.000164 | $0.000101 | $0.000106 | 29,194.82 |
2026-05-25 | $0.000219 | $0.000201 | $0.000099 | $0.000126 | 36,481.4 |
2026-05-24 | $0.000379 | $0.000446 | $0.000179 | $0.000219 | 184,570.23 |
2026-05-23 | $0.000046 | $0.001283 | $0.000046 | $0.000398 | 1,800,156.45 |
2026-05-22 | $0.000037 | $0.000046 | $0.000037 | $0.000046 | 2,047.23 |
2026-05-21 | $0.000035 | $0.000040 | $0.000035 | $0.000037 | 3,550.84 |
2026-05-20 | $0.000034 | $0.000035 | $0.000034 | $0.000035 | 74.06 |
2026-05-19 | $0.000034 | $0.000035 | $0.000034 | $0.000035 | 39.86 |
2026-05-18 | -- | $0.000035 | $0.000034 | $0.000034 | 198.22 |
2026-05-17 | -- | $0.000035 | $0.000034 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 XING
關於 XING 價格歷史數據
XING 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 XING 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 XING 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0342。另一方面，XING 價格軌跡的最低點（通常稱為「XING 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 XING，那麼他目前將獲得 $0.0342 的可觀利潤。
按照設計，XING 的總供應量將達到 989,127,064.82 個。截至目目前，XING 的流通供應量約為 989,127,064.82 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。
XING 歷史數據案例
以下是 XING 歷史數據在 XING 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 XING 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 XING 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 XING 歷史數據集，交易者可以獲取 XING 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 XING 的風險。他們還可以確定資產 XING 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 XING 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 XING 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 XING 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。
