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Goldman Sachs (Ondo Tokenized Stock)

Goldman Sachs (Ondo Tokenized Stock) 價格歷史

(GSON)
時間段2025-03-16 ~ 2026-03-17
2025-03-16
2026-03-17
USD
日期
開盤價*
最高價
最低價
收盤價**
交易量
2026-03-16
$792.9619
$813.43
$782.53
$810.4209
$93,609.83
2026-03-15
$791.0196
$793.14
$790.76
$792.6001
$92,614.92
2026-03-14
$797.0183
$795.31
$790.62
$791.1736
$92,540.95
2026-03-13
$796.4448
$800.86
$790.89
$796.7005
$107.444K
2026-03-12
$822.9484
$831.7
$795.41
$796.4448
$124.246K
2026-03-11
$839.6264
$845.61
$821.45
$821.9669
$128.894K
2026-03-10
$813.5043
$839.7221
$811.0812
$839.6264
$150.771K
2026-03-09
$828.4584
$832.3101
$798.4044
$813.4985
$140.273K
2026-03-08
$831.5615
$832.2458
$828.3119
$828.4584
$92,708.38
2026-03-07
$816.8984
$832.24
$825.54
$831.5615
$117.813K
2026-03-06
$862.8956
$863.0688
$811.1711
$816.8984
$160.040K
2026-03-05
$861.41
$878.17
$857.72
$867.95
$95,911.24
2026-03-04
$866.18
$866.71
$837.07
$860.67
$145.433K
2026-03-03
$862.28
$873.94
$844.68
$866.14
$122.660K
2026-03-02
$861.11
$865.71
$861.02
$862.16
$94,047.73
2026-03-01
$862.6
$865.61
$860.93
$861.09
$90,494.60
2026-02-28
$928.96
$931.91
$859.37
$862.51
$198.083K
2026-02-27
$924.74
$939.28
$922.48
$928.86
$135.940K
2026-02-26
$906.76
$926.27
$903.99
$924.62
$126.709K
2026-02-25
$895.29
$913
$891.04
$908.08
$171.537K
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關於 GSON 價格歷史數據

GSON 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 GSON 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 GSON 價格歷史數據,其價值在 2026-01-16 飆升至歷史峰值,超過 $983.9。另一方面,GSON 價格軌跡的最低點(通常稱為「GSON 歷史最低點」)出現在 2025-09-03。如果有人在此期間購買了 GSON,那麼他目前將獲得 $259.53 的可觀利潤。
按照設計,GSON 的總供應量將達到 1K 個。截至目目前,GSON 的流通供應量約為 1K 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。

GSON 歷史數據案例

以下是 GSON 歷史數據在 GSON 交易中的一些使用方法
技術分析:
交易者使用歷史數據來分析 GSON 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。
根據歷史數據預測 GSON 價格:
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 GSON 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 GSON 歷史數據集,交易者可以獲取 GSON 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。
風險管理:
通過獲取歷史數據,交易者可以評估投資 GSON 的風險。他們還可以確定資產 GSON 的波動性,從而做出明智的投資決策。
投資組合管理:
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。
訓練 GSON 交易機器人:
此外,用戶還可以選擇下載 GSON 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 GSON 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 GSON 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。

如何分析 GSON 蠟燭圖數據

如何分析 GSON 蠟燭圖數據
GSON K線圖表在水平軸上顯示時間,垂直軸上顯示價格數據,與折線圖和柱狀圖類似。K線圖可能有兩種不同的顏色:綠色或紅色。綠色蠟燭表示在考慮期間價格上漲,而紅色蠟燭表示價格下降。
K線圖的簡單結構可以為用戶提供大量信息。比如技術分析則而可能會使用 K線圖數據來識別潛在的走勢反轉。
根據 GSON 的歷史數據,當 GSON 市場呈現熊市或牛市趨勢時,保守型投資者可選擇使用保本產品,如 活期理財定期理財,以把握當時的趨勢。
在 GSON 呈現橫盤行情的情況下,利用 開合約 並選擇看漲的產品來利用輕微上漲趨勢,或選擇看跌的產品來從溫和的下跌趨勢中獲利,可能會帶來更好的表現。

常見問題

歷史上的今天

2026-03-17
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