Bitcos Pro 價格歷史
(BOS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.0478 | $0.0486 | $0.0441 | $0.0444 | 9,012.26 |
2026-06-16 | $0.0512 | $0.0511 | $0.0445 | $0.0480 | 10,658.78 |
2026-06-15 | $0.0516 | $0.0525 | $0.0500 | $0.0512 | 9,320.6 |
2026-06-14 | $0.0555 | $0.0552 | $0.0515 | $0.0516 | 8,733.09 |
2026-06-13 | $0.0566 | $0.0564 | $0.0535 | $0.0555 | 8,724.42 |
2026-06-12 | $0.0552 | $0.0571 | $0.0543 | $0.0563 | 9,760.5 |
2026-06-11 | $0.0574 | $0.0593 | $0.0552 | $0.0555 | 9,164.51 |
2026-06-10 | $0.0670 | $0.0673 | $0.0568 | $0.0576 | 9,045.39 |
2026-06-09 | $0.0630 | $0.0693 | $0.0627 | $0.0667 | 8,635.94 |
2026-06-08 | $0.0671 | $0.0682 | $0.0619 | $0.0632 | 8,610.79 |
2026-06-07 | $0.0619 | $0.0683 | $0.0609 | $0.0683 | 8,824.8 |
2026-06-06 | $0.0611 | $0.0629 | $0.0589 | $0.0616 | 8,790.04 |
2026-06-05 | $0.0604 | $0.0633 | $0.0573 | $0.0611 | 9,759.24 |
2026-06-04 | $0.0563 | $0.0614 | $0.0548 | $0.0595 | 9,160.91 |
2026-06-03 | $0.0575 | $0.0572 | $0.0557 | $0.0566 | 8,219.18 |
2026-06-02 | $0.0598 | $0.0603 | $0.0563 | $0.0575 | 8,619.48 |
2026-06-01 | $0.0561 | $0.0603 | $0.0541 | $0.0597 | 9,518.21 |
2026-05-31 | -- | $0.0616 | $0.0582 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0616 | $0.0582 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.0616 | $0.0582 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 BOS
關於 BOS 價格歷史數據
BOS 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 BOS 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 BOS 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.5956。另一方面，BOS 價格軌跡的最低點（通常稱為「BOS 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BOS，那麼他目前將獲得 $0.5543 的可觀利潤。
按照設計，BOS 的總供應量將達到 10,000,000 個。截至目目前，BOS 的流通供應量約為 859,979.44 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。
BOS 歷史數據案例
以下是 BOS 歷史數據在 BOS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BOS 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 BOS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BOS 歷史數據集，交易者可以獲取 BOS 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 BOS 的風險。他們還可以確定資產 BOS 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 BOS 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 BOS 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 BOS 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。
