OriginTrail 價格歷史
(TRAC)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.3615 | $0.3647 | $0.3437 | $0.3605 | 1,893,242.62 |
2026-06-16 | $0.3800 | $0.3808 | $0.3576 | $0.3611 | 2,260,109.89 |
2026-06-15 | $0.3612 | $0.3950 | $0.3586 | $0.3762 | 10,206,619.85 |
2026-06-14 | $0.3656 | $0.3719 | $0.3590 | $0.3622 | 1,418,861.33 |
2026-06-13 | $0.3570 | $0.3658 | $0.3553 | $0.3658 | 1,360,580.99 |
2026-06-12 | -- | $0.3591 | $0.3438 | -- | -- |
2026-06-11 | $0.3440 | $0.3523 | $0.3359 | $0.3513 | 3,213,002.27 |
2026-06-10 | $0.3451 | $0.3538 | $0.3347 | $0.3425 | 3,090,946.16 |
2026-06-09 | $0.3700 | $0.3831 | $0.3367 | $0.3446 | 5,333,234.43 |
2026-06-08 | $0.3372 | $0.4029 | $0.3361 | $0.3697 | 5,255,755.84 |
2026-06-07 | $0.3372 | $0.3464 | $0.3315 | $0.3374 | 1,355,405.04 |
2026-06-06 | $0.3383 | $0.3665 | $0.3225 | $0.3339 | 3,516,990.81 |
2026-06-05 | $0.3846 | $0.4080 | $0.3362 | $0.3426 | 6,506,926.49 |
2026-06-04 | $0.3463 | $0.4324 | $0.3394 | $0.3777 | 38,397,645.97 |
2026-06-03 | $0.3398 | $0.3902 | $0.3330 | $0.3465 | 5,904,197.63 |
2026-06-02 | $0.3459 | $0.3584 | $0.3338 | $0.3397 | 2,305,035.84 |
2026-06-01 | $0.3712 | $0.3747 | $0.3443 | $0.3465 | 3,795,845.36 |
2026-05-31 | -- | $0.4525 | $0.3943 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.4525 | $0.3943 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.4525 | $0.3943 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 TRAC
關於 TRAC 價格歷史數據
TRAC 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 TRAC 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 TRAC 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $3.50。另一方面，TRAC 價格軌跡的最低點（通常稱為「TRAC 歷史最低點」）出現在 1970-01-19。如果有人在此期間購買了 TRAC，那麼他目前將獲得 $3.50 的可觀利潤。
按照設計，TRAC 的總供應量將達到 500,000,000 個。截至目目前，TRAC 的流通供應量約為 447,274,118 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。
TRAC 歷史數據案例
以下是 TRAC 歷史數據在 TRAC 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 TRAC 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 TRAC 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 TRAC 歷史數據集，交易者可以獲取 TRAC 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 TRAC 的風險。他們還可以確定資產 TRAC 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 TRAC 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 TRAC 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 TRAC 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。
