
Lorenzo Protocol 價格歷史
(BANK)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.0412 | $0.0420 | $0.0396 | $0.0407 | 6,418,551.19 |
2026-06-16 | $0.0405 | $0.0435 | $0.0398 | $0.0411 | 7,344,068.57 |
2026-06-15 | $0.0405 | $0.0411 | $0.0388 | $0.0405 | 6,430,805.79 |
2026-06-14 | $0.0400 | $0.0412 | $0.0387 | $0.0406 | 5,785,519.95 |
2026-06-13 | $0.0409 | $0.0418 | $0.0368 | $0.0403 | 9,538,951.28 |
2026-06-12 | $0.0458 | $0.0478 | $0.0393 | $0.0408 | 42,336.54 |
2026-06-11 | $0.0383 | $0.0471 | $0.0374 | $0.0458 | 23,107,319.66 |
2026-06-10 | $0.0390 | $0.0396 | $0.0360 | $0.0383 | 8,883,410.56 |
2026-06-09 | $0.0415 | $0.0444 | $0.0385 | $0.0390 | 11,190,734.35 |
2026-06-08 | $0.0338 | $0.0454 | $0.0369 | $0.0416 | 33,944,942.8 |
2026-06-07 | $0.0309 | $0.0423 | $0.0298 | $0.0338 | 17,517,226.25 |
2026-06-06 | $0.0225 | $0.0322 | $0.0227 | $0.0308 | 22,522,958.57 |
2026-06-05 | $0.0319 | $0.0327 | $0.0223 | $0.0227 | 12,040,681.22 |
2026-06-04 | $0.0348 | $0.0354 | $0.0315 | $0.0319 | 18,093,467.54 |
2026-06-03 | $0.0347 | $0.0358 | $0.0340 | $0.0348 | 10,342,621.32 |
2026-06-02 | $0.0344 | $0.0356 | $0.0335 | $0.0348 | 4,339,847.36 |
2026-06-01 | $0.0360 | $0.0367 | $0.0340 | $0.0344 | 3,960,289.84 |
2026-05-31 | $0.0372 | $0.0394 | $0.0355 | $0.0362 | 6,729.5 |
2026-05-30 | $0.0359 | $0.0378 | $0.0352 | $0.0373 | 7,422.28 |
2026-05-29 | $0.0329 | $0.0362 | $0.0331 | $0.0360 | 7,233.07 |
您可以在哪裡購買 BANK
關於 BANK 價格歷史數據
BANK 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 BANK 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 BANK 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.2307。另一方面,BANK 價格軌跡的最低點(通常稱為「BANK 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BANK,那麼他目前將獲得 $0.2083 的可觀利潤。
按照設計,BANK 的總供應量將達到 425,250,000 個。截至目目前,BANK 的流通供應量約為 425,250,000 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。
BANK 歷史數據案例
以下是 BANK 歷史數據在 BANK 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BANK 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 BANK 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BANK 歷史數據集,交易者可以獲取 BANK 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 BANK 的風險。他們還可以確定資產 BANK 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 BANK 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 BANK 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 BANK 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。
