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FORTUNE FAVOURS THE BRAVE

FORTUNE FAVOURS THE BRAVE Historique des prix

(FFTB)
Période de temps2024-12-02 ~ 2025-12-03
2024-12-02
2025-12-03
USD
Date
Prix ​​ouvert*
Elevé
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Cours de clôture**
Vol.
2025-12-02
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$0.000001
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$672.6507
2025-12-01
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$491.7403
2025-11-30
$0.000001
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$212.7623
2025-11-29
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2025-11-27
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2025-11-25
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$417.4703
2025-11-24
$0.000001
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$0.000001
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$175.8238
2025-11-23
$0.000001
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$2,518.339
2025-11-22
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$1,655.485
2025-11-21
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$18,960.48
2025-11-20
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$23,936.92
2025-11-19
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$15,012.31
2025-11-18
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$16,193.35
2025-11-17
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$6,928.343
2025-11-16
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$17,778.84
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$11,916.92
2025-11-14
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$17,503.60
2025-11-13
$0.000002
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$32,846.75
* Données les plus anciennes de la plage (heure UTC)
** Dernières données disponibles (heure UTC)

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À propos des données de prix historiques de FFTB

L'historique des prix de FFTB permet aux investisseurs en cryptomonnaies de suivre facilement la performance de leurs investissements. Vous pouvez facilement consulter les cours d'ouverture, les plus hauts et les cours de clôture de FFTB au fil du temps, ainsi que le volume des transactions. De plus, vous pouvez consulter instantanément la variation quotidienne en pourcentage pour identifier facilement les jours de forte volatilité.
Selon nos données historiques de prix, la valeur de FFTB a atteint un sommet historique de plus de $0.000047 en 2024-05-04. En revanche, le point le plus bas de la trajectoire de prix de FFTB (souvent appelé « plus bas historique de FFTB ») a été atteint en 2025-02-28. Quiconque a acheté FFTB pendant cette période bénéficierait actuellement d'un gain impressionnant de $0.000045.
Par conception, l'offre totale de FFTB atteindra 99,745M. À l'heure actuelle, l'offre en circulation de FFTB est d'environ 99,745M.
Tous les prix indiqués sur cette page proviennent du fournisseur de données fiable LBank. Lors de l'analyse de vos investissements, il est recommandé de ne pas se fier à une seule source de données, car les valeurs peuvent varier d'un fournisseur à l'autre.
Notre ensemble de données historiques sur le cours du Bitcoin comprend des données d'une minute, d'un jour, d'une semaine et d'un mois (ouverture, plus haut, plus bas, clôture, volume). Ces données ont été rigoureusement testées pour garantir leur cohérence, leur intégrité et leur exactitude. Conçues spécifiquement pour les simulations de trading et les backtests, elles sont téléchargeables gratuitement et mises à jour en temps réel.

FFTB exemples de données historiques

Voici quelques utilisations des données historiques FFTB dans le trading FFTB
Analyse technique :
Les traders utilisent les données historiques pour analyser les tendances et les mouvements du marché FFTB. Ils utilisent des graphiques et d'autres outils visuels pour identifier les tendances et déterminer le moment opportun pour entrer ou sortir du marché. Une façon de tirer parti de ce marché dynamique est de visualiser et d'analyser les données historiques. Pour ce faire, les données historiques peuvent être stockées dans GridDB et analysées à l'aide de scripts Python et de diverses bibliothèques, telles que Matplotlib, Pandas, Numpy et Scipy pour la visualisation des données.
Prédiction du prix FFTB en fonction des données historiques :
Les données historiques peuvent également servir à prédire les tendances futures du marché. En analysant les comportements passés du marché, les traders peuvent identifier les schémas récurrents et formuler des prévisions éclairées sur l'orientation du marché FFTB. Grâce aux données historiques FFTB de LBank, les traders peuvent obtenir des données minute par minute, telles que les cours d'ouverture, les plus hauts, les plus bas et les cours de clôture de FFTB. Ces données peuvent ensuite être utilisées pour définir et entraîner des modèles de prévision des prix, aidant ainsi les utilisateurs à prendre des décisions de trading éclairées.
Gestion des risques :
En obtenant des données historiques, les traders peuvent évaluer les risques liés à l'investissement dans FFTB. Ils peuvent également déterminer la volatilité de FFTB, ce qui leur permet de prendre des décisions d'investissement éclairées.
Gestion de portefeuille :
Les données historiques sont également utiles en gestion de portefeuille. En suivant les investissements sur le long terme, les traders peuvent identifier les actifs sous-performants et ajuster leurs portefeuilles pour maximiser les rendements.
Formation FFTB robots de trading :
De plus, les utilisateurs peuvent télécharger les données historiques OHLC (ouverture, plus haut, plus bas, clôture) des cryptomonnaies FFTB pour entraîner leurs propres robots de trading FFTB et obtenir des performances exceptionnelles sur le marché. Grâce à ces outils et ressources, les traders peuvent étudier en profondeur les données historiques de FFTB, obtenir des informations précieuses et potentiellement améliorer leurs stratégies de trading.

Comment analyser les données du graphique en chandeliers FFTB

Comment analyser les données du graphique en chandeliers FFTB
Les graphiques en chandeliers FFTB affichent le temps sur l'axe horizontal et les prix sur l'axe vertical, à l'instar des graphiques en courbes et en barres. Un chandelier peut avoir deux couleurs : vert ou rouge. Une bougie verte indique une hausse des prix pendant la période considérée, tandis qu'une bougie rouge indique une baisse.
La structure simple des graphiques en chandeliers peut fournir aux utilisateurs une mine d'informations. Par exemple, l'analyse technique peut exploiter les données des graphiques en chandeliers pour identifier d'éventuels retournements de tendance.
Selon les données historiques de FFTB, lorsque le marché FFTB montre des tendances baissières ou haussières, les investisseurs conservateurs peuvent choisir d'utiliser des produits à capital protégé tels que Flexible et Verrouillé pour capturer la tendance à ce moment-là.
Lorsque FFTB est dans une tendance latérale, l'utilisation de Contrats à terme ouverts et la sélection d'un produit haussier pour profiter d'une légère tendance à la hausse, ou le choix d'un produit baissier pour profiter d'une légère tendance à la baisse, peuvent conduire à de meilleures performances.

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