火蝴蝶 價格歷史
(火蝴蝶)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.000755 | $0.000759 | $0.000739 | $0.000744 | 238.6 |
2026-06-16 | $0.000803 | $0.000796 | $0.000753 | $0.000755 | 416.06 |
2026-06-15 | $0.000789 | $0.000806 | $0.000781 | $0.000801 | 503.83 |
2026-06-14 | $0.000804 | $0.000806 | $0.000787 | $0.000788 | 362 |
2026-06-13 | $0.000811 | $0.000816 | $0.000797 | $0.000804 | 437.66 |
2026-06-12 | $0.000803 | $0.000820 | $0.000798 | $0.000808 | 150.48 |
2026-06-11 | $0.000816 | $0.000819 | $0.000795 | $0.000803 | 629.35 |
2026-06-10 | $0.000813 | $0.000825 | $0.000797 | $0.000818 | 199.29 |
2026-06-09 | $0.000844 | $0.000850 | $0.000809 | $0.000810 | 239.58 |
2026-06-08 | $0.000858 | $0.000880 | $0.000842 | $0.000842 | 900.3 |
2026-06-07 | $0.000849 | $0.000883 | $0.000840 | $0.000858 | 453.25 |
2026-06-06 | $0.000873 | $0.000875 | $0.000839 | $0.000849 | 453.47 |
2026-06-05 | $0.000931 | $0.000937 | $0.000865 | $0.000873 | 792.43 |
2026-06-04 | $0.001019 | $0.000996 | $0.000905 | $0.000933 | 1,196.01 |
2026-06-03 | $0.001122 | $0.001141 | $0.000997 | $0.001015 | 1,628.93 |
2026-06-02 | $0.001179 | $0.001216 | $0.001122 | $0.001130 | 561.46 |
2026-06-01 | $0.001328 | $0.001320 | $0.001172 | $0.001179 | 1,914.3 |
2026-05-31 | -- | $0.001656 | $0.001533 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.001656 | $0.001533 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.001656 | $0.001533 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 火蝴蝶
關於 火蝴蝶 價格歷史數據
火蝴蝶 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 火蝴蝶 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 火蝴蝶 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0290。另一方面，火蝴蝶 價格軌跡的最低點（通常稱為「火蝴蝶 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 火蝴蝶，那麼他目前將獲得 $0.0282 的可觀利潤。
按照設計，火蝴蝶 的總供應量將達到 70,724,831.03 個。截至目目前，火蝴蝶 的流通供應量約為 70,724,831.03 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。
火蝴蝶 歷史數據案例
以下是 火蝴蝶 歷史數據在 火蝴蝶 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 火蝴蝶 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 火蝴蝶 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 火蝴蝶 歷史數據集，交易者可以獲取 火蝴蝶 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 火蝴蝶 的風險。他們還可以確定資產 火蝴蝶 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 火蝴蝶 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 火蝴蝶 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 火蝴蝶 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。
