Huma Finance 價格歷史
(HUMA)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.0244 | $0.0250 | $0.0239 | $0.0248 | 8,797,833.38 |
2026-06-16 | $0.0240 | $0.0250 | $0.0238 | $0.0244 | 7,770,433.09 |
2026-06-15 | $0.0241 | $0.0247 | $0.0236 | $0.0240 | 8,644,597.78 |
2026-06-14 | $0.0232 | $0.0246 | $0.0222 | $0.0241 | 12,564,999.39 |
2026-06-13 | $0.0227 | $0.0235 | $0.0227 | $0.0232 | 7,448,232.89 |
2026-06-12 | $0.0217 | $0.0234 | $0.0213 | $0.0227 | 7,090,796.32 |
2026-06-11 | $0.0226 | $0.0225 | $0.0214 | $0.0217 | 5,449,666.29 |
2026-06-10 | $0.0230 | $0.0231 | $0.0219 | $0.0227 | 5,613,073.57 |
2026-06-09 | $0.0246 | $0.0250 | $0.0227 | $0.0230 | 6,662,742.27 |
2026-06-08 | $0.0246 | $0.0253 | $0.0236 | $0.0245 | 7,906,069.62 |
2026-06-07 | $0.0231 | $0.0255 | $0.0229 | $0.0245 | 9,821,515.93 |
2026-06-06 | $0.0225 | $0.0233 | $0.0211 | $0.0231 | 13,310,870.59 |
2026-06-05 | $0.0244 | $0.0246 | $0.0223 | $0.0225 | 8,799,861.91 |
2026-06-04 | $0.0257 | $0.0266 | $0.0235 | $0.0244 | 10,819,952.4 |
2026-06-03 | $0.0246 | $0.0265 | $0.0246 | $0.0256 | 9,547,178.44 |
2026-06-02 | $0.0264 | $0.0271 | $0.0245 | $0.0247 | 10,200,823.99 |
2026-06-01 | $0.0264 | $0.0279 | $0.0256 | $0.0263 | 13,310,135.61 |
2026-05-31 | $0.0264 | $0.0272 | $0.0260 | $0.0265 | 50,758.41 |
2026-05-30 | $0.0264 | $0.0266 | $0.0251 | $0.0262 | 5,730.27 |
2026-05-29 | $0.0246 | $0.0268 | $0.0247 | $0.0264 | 35,281.81 |
您可以在哪裡購買 HUMA
關於 HUMA 價格歷史數據
HUMA 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 HUMA 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 HUMA 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.1156。另一方面，HUMA 價格軌跡的最低點（通常稱為「HUMA 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 HUMA，那麼他目前將獲得 $0.1046 的可觀利潤。
按照設計，HUMA 的總供應量將達到 9,999,996,010.09 個。截至目目前，HUMA 的流通供應量約為 3,260,843,970 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。
HUMA 歷史數據案例
以下是 HUMA 歷史數據在 HUMA 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 HUMA 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 HUMA 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 HUMA 歷史數據集，交易者可以獲取 HUMA 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 HUMA 的風險。他們還可以確定資產 HUMA 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 HUMA 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 HUMA 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 HUMA 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。
