
Pyth Network 價格歷史
(PYTH)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.0390 | $0.0410 | $0.0382 | $0.0404 | 17,701,735.04 |
2026-06-16 | $0.0412 | $0.0409 | $0.0384 | $0.0391 | 19,983,434.56 |
2026-06-15 | $0.0391 | $0.0422 | $0.0378 | $0.0411 | 22,453,247.99 |
2026-06-14 | $0.0392 | $0.0404 | $0.0377 | $0.0392 | 29,716,759.6 |
2026-06-13 | $0.0381 | $0.0401 | $0.0368 | $0.0392 | 19,152,909.71 |
2026-06-12 | $0.0357 | $0.0403 | $0.0350 | $0.0376 | 35,053.85 |
2026-06-11 | $0.0321 | $0.0369 | $0.0302 | $0.0359 | 38,955,622.73 |
2026-06-10 | $0.0305 | $0.0329 | $0.0302 | $0.0321 | 15,189,820.91 |
2026-06-09 | $0.0321 | $0.0324 | $0.0300 | $0.0305 | 10,935,521.96 |
2026-06-08 | $0.0316 | $0.0327 | $0.0304 | $0.0319 | 12,951,645.33 |
2026-06-07 | $0.0314 | $0.0327 | $0.0309 | $0.0316 | 10,558,236.4 |
2026-06-06 | $0.0317 | $0.0327 | $0.0295 | $0.0314 | 13,792,325.21 |
2026-06-05 | $0.0361 | $0.0363 | $0.0311 | $0.0317 | 16,647,850.62 |
2026-06-04 | $0.0391 | $0.0388 | $0.0333 | $0.0362 | 19,910,383.15 |
2026-06-03 | $0.0385 | $0.0404 | $0.0376 | $0.0390 | 13,382,867.58 |
2026-06-02 | $0.0403 | $0.0427 | $0.0383 | $0.0385 | 14,231,246.26 |
2026-06-01 | $0.0402 | $0.0423 | $0.0395 | $0.0403 | 17,106,882.88 |
2026-05-31 | $0.0415 | $0.0428 | $0.0398 | $0.0403 | 5,108.64 |
2026-05-30 | $0.0413 | $0.0424 | $0.0401 | $0.0415 | 8,373.45 |
2026-05-29 | $0.0382 | $0.0424 | $0.0385 | $0.0413 | 41,482 |
您可以在哪裡購買 PYTH
關於 PYTH 價格歷史數據
PYTH 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 PYTH 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 PYTH 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $1.20。另一方面,PYTH 價格軌跡的最低點(通常稱為「PYTH 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 PYTH,那麼他目前將獲得 $1.17 的可觀利潤。
按照設計,PYTH 的總供應量將達到 10,000,000,000 個。截至目目前,PYTH 的流通供應量約為 7,874,981,857.38 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。
PYTH 歷史數據案例
以下是 PYTH 歷史數據在 PYTH 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PYTH 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 PYTH 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PYTH 歷史數據集,交易者可以獲取 PYTH 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 PYTH 的風險。他們還可以確定資產 PYTH 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 PYTH 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 PYTH 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 PYTH 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。
