
Gram (prev. Toncoin) 價格歷史
(GRAM)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $1.67 | $1.70 | $1.62 | $1.66 | 68,739,767.08 |
2026-06-16 | $1.82 | $1.82 | $1.63 | $1.67 | 9,907,747.81 |
2026-06-15 | $1.73 | $1.83 | $1.68 | $1.81 | 138,256,618.61 |
2026-06-14 | $1.73 | $1.77 | $1.69 | $1.73 | 156,032,363.71 |
2026-06-13 | $1.72 | $1.76 | $1.66 | $1.74 | 146,486,255.7 |
2026-06-12 | $1.61 | $1.78 | $1.61 | $1.72 | 234,429,522.92 |
2026-06-11 | $1.68 | $1.69 | $1.54 | $1.62 | 183,078,177.63 |
2026-06-10 | $1.71 | $1.72 | $1.64 | $1.69 | 153,737,455.52 |
2026-06-09 | $1.76 | $1.81 | $1.68 | $1.71 | 210,029,243.69 |
2026-06-08 | $1.69 | $1.78 | $1.64 | $1.75 | 222,090,746.54 |
2026-06-07 | $1.60 | $1.76 | $1.58 | $1.69 | 258,186,854.55 |
2026-06-06 | $1.48 | $1.62 | $1.45 | $1.60 | 241,081,417.53 |
2026-06-05 | $1.75 | $1.75 | $1.46 | $1.48 | 262,288,366.55 |
2026-06-04 | $2.04 | $2.02 | $1.69 | $1.75 | 439,323,807.8 |
2026-06-03 | $1.94 | $2.09 | $1.94 | $2.04 | 148,015,259.07 |
2026-06-02 | $2.07 | $2.26 | $1.92 | $1.96 | 613,897,802.86 |
2026-06-01 | $1.90 | $2.22 | $1.84 | $2.07 | 416,078,066.5 |
2026-05-31 | $1.79 | $1.92 | $1.81 | $1.91 | 239,773.27 |
2026-05-30 | $1.79 | $1.84 | $1.73 | $1.79 | 97,503.98 |
2026-05-29 | $1.75 | $1.80 | $1.71 | $1.79 | 347,017.12 |
您可以在哪裡購買 GRAM
關於 GRAM 價格歷史數據
GRAM 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 GRAM 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 GRAM 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $8.25。另一方面,GRAM 價格軌跡的最低點(通常稱為「GRAM 歷史最低點」)出現在 1970-01-20。如果有人在此期間購買了 GRAM,那麼他目前將獲得 $7.73 的可觀利潤。
按照設計,GRAM 的總供應量將達到 5,150,566,976.31 個。截至目目前,GRAM 的流通供應量約為 2,417,429,491.25 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。
GRAM 歷史數據案例
以下是 GRAM 歷史數據在 GRAM 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 GRAM 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 GRAM 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 GRAM 歷史數據集,交易者可以獲取 GRAM 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 GRAM 的風險。他們還可以確定資產 GRAM 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 GRAM 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 GRAM 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 GRAM 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。
