
Rails 價格歷史
(RAILS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.0581 | $0.0618 | $0.0546 | $0.0575 | 1,598.86 |
2026-06-16 | $0.0592 | $0.0641 | $0.0525 | $0.0581 | 3,291.88 |
2026-06-15 | $0.0554 | $0.0623 | $0.0507 | $0.0592 | 3,627.74 |
2026-06-14 | $0.0503 | $0.0554 | $0.0509 | $0.0554 | 925.04 |
2026-06-13 | $0.0615 | $0.0605 | $0.0497 | $0.0548 | 4,021.5 |
2026-06-12 | -- | $0.0651 | $0.0494 | -- | -- |
2026-06-11 | $0.0598 | $0.0659 | $0.0443 | $0.0571 | 6,478.32 |
2026-06-10 | $0.0562 | $0.0766 | $0.0567 | $0.0596 | 6,533.53 |
2026-06-09 | $0.0540 | $0.0606 | $0.0516 | $0.0562 | 4,193.77 |
2026-06-08 | $0.0523 | $0.0695 | $0.0518 | $0.0540 | 5,605.66 |
2026-06-07 | $0.0528 | $0.0711 | $0.0500 | $0.0523 | 12,925.04 |
2026-06-06 | $0.0532 | $0.0537 | $0.0500 | $0.0528 | 1,582.84 |
2026-06-05 | $0.0588 | $0.0649 | $0.0495 | $0.0520 | 11,291.42 |
2026-06-04 | $0.0720 | $0.0732 | $0.0563 | $0.0648 | 19,984.03 |
2026-06-03 | $0.0859 | $0.0835 | $0.0701 | $0.0720 | 19,511.37 |
2026-06-02 | $0.0817 | $0.1263 | $0.0668 | $0.0859 | 114,617.92 |
2026-06-01 | $0.0578 | $0.0821 | $0.0566 | $0.0817 | 8,087.98 |
2026-05-31 | -- | $0.0767 | $0.0700 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.0767 | $0.0700 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.0767 | $0.0700 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 RAILS
關於 RAILS 價格歷史數據
RAILS 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 RAILS 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 RAILS 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $1.09。另一方面,RAILS 價格軌跡的最低點(通常稱為「RAILS 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 RAILS,那麼他目前將獲得 $1.05 的可觀利潤。
按照設計,RAILS 的總供應量將達到 65,000,000 個。截至目目前,RAILS 的流通供應量約為 33,040,378.83 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。
RAILS 歷史數據案例
以下是 RAILS 歷史數據在 RAILS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 RAILS 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 RAILS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 RAILS 歷史數據集,交易者可以獲取 RAILS 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 RAILS 的風險。他們還可以確定資產 RAILS 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 RAILS 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 RAILS 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 RAILS 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。
