
Flying Tulip 價格歷史
(FT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-18 | $0.1029 | $0.1032 | $0.0968 | $0.0970 | 384,346.4 |
2026-06-17 | $0.1033 | $0.1040 | $0.1018 | $0.1024 | 213,756.29 |
2026-06-16 | $0.1052 | $0.1055 | $0.1021 | $0.1033 | 169,384.85 |
2026-06-15 | $0.0993 | $0.1054 | $0.0984 | $0.1053 | 601,100.73 |
2026-06-14 | $0.0989 | $0.0995 | $0.0983 | $0.0993 | 121,394.07 |
2026-06-13 | $0.1000 | $0.0998 | $0.0984 | $0.0990 | 110,536.47 |
2026-06-12 | $0.0987 | $0.1002 | $0.0985 | $0.1001 | 198,651.74 |
2026-06-11 | $0.1013 | $0.1012 | $0.0973 | $0.0987 | 293,845.21 |
2026-06-10 | $0.0971 | $0.1019 | $0.0966 | $0.1013 | 309,721.71 |
2026-06-09 | $0.0983 | $0.0990 | $0.0967 | $0.0969 | 131,949.32 |
2026-06-08 | $0.0981 | $0.0988 | $0.0972 | $0.0983 | 169,895.82 |
2026-06-07 | $0.0939 | $0.0989 | $0.0932 | $0.0982 | 311,600.62 |
2026-06-06 | $0.0940 | $0.0969 | $0.0913 | $0.0938 | 408,638.29 |
2026-06-05 | $0.0974 | $0.0978 | $0.0940 | $0.0941 | 352,197.29 |
2026-06-04 | $0.1029 | $0.1028 | $0.0927 | $0.0974 | 502,233.31 |
2026-06-03 | $0.0980 | $0.1053 | $0.0981 | $0.1030 | 488,604.45 |
2026-06-02 | $0.0993 | $0.0998 | $0.0977 | $0.0983 | 115,279.5 |
2026-06-01 | $0.0990 | $0.1000 | $0.0990 | $0.0992 | 113,134.61 |
2026-05-31 | -- | $0.0949 | $0.0901 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0949 | $0.0901 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 FT
關於 FT 價格歷史數據
FT 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 FT 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 FT 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.2999。另一方面,FT 價格軌跡的最低點(通常稱為「FT 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 FT,那麼他目前將獲得 $0.2320 的可觀利潤。
按照設計,FT 的總供應量將達到 9,985,861,671.87 個。截至目目前,FT 的流通供應量約為 1,226,314,083.24 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。
FT 歷史數據案例
以下是 FT 歷史數據在 FT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 FT 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 FT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 FT 歷史數據集,交易者可以獲取 FT 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 FT 的風險。他們還可以確定資產 FT 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 FT 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 FT 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 FT 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。
