
Break And Reclaim 價格歷史
(BAN)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-04 | $0.0453 | $0.0453 | $0.0321 | $0.0396 | 810,029.81 |
2026-11-03 | $0.0454 | $0.0492 | $0.0422 | $0.0452 | 275,692.36 |
2026-11-02 | $0.0532 | $0.0532 | $0.0437 | $0.0448 | 307,320.44 |
2026-11-01 | $0.0530 | $0.0564 | $0.0459 | $0.0532 | 355,828.63 |
2026-10-31 | -- | $0.0630 | $0.0488 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.0655 | $0.0655 | $0.0488 | $0.0574 | 523,765.19 |
2026-10-29 | $0.0738 | $0.0777 | $0.0612 | $0.0656 | 634,931.81 |
2026-10-28 | $0.0775 | $0.0903 | $0.0637 | $0.0743 | 1,030,302.53 |
2026-10-27 | $0.0654 | $0.0777 | $0.0645 | $0.0776 | 428,917.55 |
2026-10-26 | $0.0549 | $0.0716 | $0.0534 | $0.0653 | 648,112.17 |
2026-10-25 | $0.0507 | $0.0555 | $0.0507 | $0.0548 | 196,451.65 |
2026-10-24 | $0.0524 | $0.0526 | $0.0506 | $0.0507 | 162,632.02 |
2026-10-23 | $0.0500 | $0.0544 | $0.0476 | $0.0524 | 259,281.8 |
2026-10-22 | $0.0505 | $0.0512 | $0.0479 | $0.0500 | 253,995.47 |
2026-10-21 | $0.0495 | $0.0526 | $0.0493 | $0.0504 | 164,574.95 |
2026-10-20 | $0.0542 | $0.0550 | $0.0479 | $0.0496 | 296,625.36 |
2026-10-19 | $0.0482 | $0.0557 | $0.0484 | $0.0541 | 294,495.2 |
2026-10-18 | $0.0424 | $0.0503 | $0.0412 | $0.0482 | 270,646.8 |
2026-10-17 | $0.0471 | $0.0485 | $0.0409 | $0.0412 | 246,686.48 |
2026-10-16 | $0.0436 | $0.0550 | $0.0434 | $0.0471 | 470,516.51 |
您可以在哪裡購買 BAN
關於 BAN 價格歷史數據
BAN 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 BAN 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 BAN 價格歷史數據,其價值在 2026-09-29 飆升至歷史峰值,超過 $0.0946。另一方面,BAN 價格軌跡的最低點(通常稱為「BAN 歷史最低點」)出現在 2026-10-15。如果有人在此期間購買了 BAN,那麼他目前將獲得 $0.0714 的可觀利潤。
按照設計,BAN 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,BAN 的流通供應量約為 -- 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。
BAN 歷史數據案例
以下是 BAN 歷史數據在 BAN 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BAN 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 BAN 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BAN 歷史數據集,交易者可以獲取 BAN 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 BAN 的風險。他們還可以確定資產 BAN 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 BAN 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 BAN 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 BAN 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。


