Yooldo Games 價格歷史
(ESPORTS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-26 | $0.0520 | $0.0669 | $0.0276 | $0.0314 | 24,005,699.21 |
2026-07-25 | $0.0452 | $0.0622 | $0.0368 | $0.0511 | 13,726,026.24 |
2026-07-24 | $0.0309 | $0.0477 | $0.0286 | $0.0453 | 6,042,632.13 |
2026-07-23 | $0.0298 | $0.0320 | $0.0280 | $0.0309 | 15,951.81 |
2026-07-22 | $0.0297 | $0.0310 | $0.0254 | $0.0303 | 3,729,447.39 |
2026-07-21 | $0.0194 | $0.0305 | $0.0193 | $0.0301 | 5,516,107.73 |
2026-07-20 | $0.0210 | $0.0262 | $0.0183 | $0.0193 | 10,239,368.28 |
2026-07-19 | $0.0213 | $0.0543 | $0.0199 | $0.0206 | 21,417,090.36 |
2026-07-18 | $0.0225 | $0.0365 | $0.0196 | $0.0215 | 5,513,970.8 |
2026-07-17 | $0.0265 | $0.0286 | $0.0196 | $0.0215 | 6,868,914.78 |
2026-07-16 | $0.0146 | $0.0266 | $0.0141 | $0.0266 | 6,348,110.92 |
2026-07-15 | $0.0142 | $0.0153 | $0.0138 | $0.0146 | 1,342,891.32 |
2026-07-14 | $0.0142 | $0.0146 | $0.0134 | $0.0142 | 983,876.73 |
2026-07-13 | $0.0149 | $0.0156 | $0.0137 | $0.0143 | 816,574.92 |
2026-07-12 | $0.0160 | $0.0163 | $0.0145 | $0.0150 | 671,102.67 |
2026-07-11 | $0.0192 | $0.0193 | $0.0158 | $0.0160 | 917,989.71 |
2026-07-10 | $0.0215 | $0.0216 | $0.0177 | $0.0181 | 1,497,366.03 |
2026-07-09 | $0.0158 | $0.0223 | $0.0153 | $0.0216 | 4,844,426.21 |
2026-07-08 | $0.0195 | $0.0190 | $0.0146 | $0.0158 | 2,324,040.3 |
2026-07-07 | $0.0218 | $0.0227 | $0.0189 | $0.0195 | 693,626.25 |
您可以在哪裡購買 ESPORTS
關於 ESPORTS 價格歷史數據
ESPORTS 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 ESPORTS 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 ESPORTS 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.8094。另一方面，ESPORTS 價格軌跡的最低點（通常稱為「ESPORTS 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 ESPORTS，那麼他目前將獲得 $0.7960 的可觀利潤。
按照設計，ESPORTS 的總供應量將達到 900,000,000 個。截至目目前，ESPORTS 的流通供應量約為 151,800,000 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。
ESPORTS 歷史數據案例
以下是 ESPORTS 歷史數據在 ESPORTS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ESPORTS 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 ESPORTS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ESPORTS 歷史數據集，交易者可以獲取 ESPORTS 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 ESPORTS 的風險。他們還可以確定資產 ESPORTS 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 ESPORTS 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 ESPORTS 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 ESPORTS 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。
