QuStream 價格歷史
(QST)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.004154 | $0.004212 | $0.003809 | $0.003964 | 9,384.3 |
2026-06-16 | $0.005148 | $0.005216 | $0.003995 | $0.004154 | 28,291.23 |
2026-06-15 | $0.004524 | $0.005227 | $0.004456 | $0.005179 | 11,898.21 |
2026-06-14 | $0.005033 | $0.005082 | $0.004446 | $0.004529 | 16,336.8 |
2026-06-13 | $0.004603 | $0.005085 | $0.004458 | $0.005085 | 17,429.74 |
2026-06-12 | -- | $0.004783 | $0.004176 | -- | -- |
2026-06-11 | $0.004741 | $0.005219 | $0.003921 | $0.004234 | 47,784.94 |
2026-06-10 | $0.003923 | $0.005463 | $0.003889 | $0.004755 | 56,927.71 |
2026-06-09 | $0.003579 | $0.005264 | $0.003347 | $0.003895 | 97,181.84 |
2026-06-08 | $0.003155 | $0.004136 | $0.003044 | $0.003560 | 36,907.47 |
2026-06-07 | $0.003093 | $0.003279 | $0.003036 | $0.003156 | 7,512.43 |
2026-06-06 | $0.003119 | $0.003886 | $0.002966 | $0.003077 | 45,575.17 |
2026-06-05 | $0.003265 | $0.003411 | $0.002753 | $0.003116 | 44,959.26 |
2026-06-04 | $0.002538 | $0.003810 | $0.002329 | $0.003259 | 95,918.96 |
2026-06-03 | $0.002923 | $0.003001 | $0.002518 | $0.002538 | 21,688.34 |
2026-06-02 | $0.002595 | $0.003527 | $0.002633 | $0.002899 | 48,372.5 |
2026-06-01 | $0.002526 | $0.002763 | $0.002447 | $0.002648 | 26,673.53 |
2026-05-31 | -- | $0.002242 | $0.002022 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.002242 | $0.002022 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.002242 | $0.002022 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 QST
關於 QST 價格歷史數據
QST 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 QST 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 QST 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.0284。另一方面，QST 價格軌跡的最低點（通常稱為「QST 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 QST，那麼他目前將獲得 $0.0277 的可觀利潤。
按照設計，QST 的總供應量將達到 999,981,745.21 個。截至目目前，QST 的流通供應量約為 999,981,745.21 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。
QST 歷史數據案例
以下是 QST 歷史數據在 QST 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 QST 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 QST 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 QST 歷史數據集，交易者可以獲取 QST 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 QST 的風險。他們還可以確定資產 QST 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 QST 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 QST 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 QST 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。
