Yellow 價格歷史
(YELLOW)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-17 | $0.0345 | $0.0347 | $0.0301 | $0.0343 | 319,213.15 |
2026-09-16 | $0.0302 | $0.0350 | $0.0270 | $0.0341 | 583,330.96 |
2026-09-15 | $0.0352 | $0.0352 | $0.0205 | $0.0297 | 121,336.25 |
2026-09-14 | $0.0350 | $0.0352 | $0.0337 | $0.0352 | 585,937.62 |
2026-09-13 | $0.0350 | $0.0355 | $0.0343 | $0.0351 | 481,578.69 |
2026-09-12 | $0.0370 | $0.0370 | $0.0337 | $0.0356 | 175,552.5 |
2026-09-11 | $0.0367 | $0.0370 | $0.0350 | $0.0370 | 462,697.71 |
2026-09-10 | $0.0368 | $0.0370 | $0.0350 | $0.0363 | 147,421.06 |
2026-09-09 | $0.0370 | $0.0370 | $0.0352 | $0.0370 | 454,775.38 |
2026-09-08 | $0.0364 | $0.0372 | $0.0350 | $0.0364 | 390,601.81 |
2026-09-07 | $0.0362 | $0.0381 | $0.0342 | $0.0364 | 381,456.46 |
2026-09-06 | $0.0358 | $0.0364 | $0.0342 | $0.0362 | 423,626.45 |
2026-09-05 | $0.0347 | $0.0362 | $0.0335 | $0.0359 | 382,897.95 |
2026-09-04 | $0.0353 | $0.0353 | $0.0325 | $0.0341 | 607,813.75 |
2026-09-03 | $0.0362 | $0.0358 | $0.0342 | $0.0353 | 2,013.9 |
2026-09-02 | $0.0347 | $0.0363 | $0.0347 | $0.0362 | 656.84 |
2026-09-01 | $0.0346 | $0.0350 | $0.0337 | $0.0347 | 1,266.48 |
2026-08-31 | $0.0362 | $0.0365 | $0.0342 | $0.0345 | 1,944.55 |
2026-08-30 | $0.0358 | $0.0364 | $0.0359 | $0.0362 | 120.07 |
2026-08-29 | $0.0335 | $0.0360 | $0.0335 | $0.0358 | 371.05 |
您可以在哪裡購買 YELLOW
關於 YELLOW 價格歷史數據
YELLOW 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 YELLOW 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 YELLOW 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.0658。另一方面,YELLOW 價格軌跡的最低點(通常稱為「YELLOW 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 YELLOW,那麼他目前將獲得 $0.0488 的可觀利潤。
按照設計,YELLOW 的總供應量將達到 10,000,000,000 個。截至目目前,YELLOW 的流通供應量約為 193,935,842 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。
YELLOW 歷史數據案例
以下是 YELLOW 歷史數據在 YELLOW 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 YELLOW 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 YELLOW 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 YELLOW 歷史數據集,交易者可以獲取 YELLOW 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 YELLOW 的風險。他們還可以確定資產 YELLOW 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 YELLOW 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 YELLOW 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 YELLOW 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。
