
Windoge98 價格歷史
(EXE)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.1197 | $0.1206 | $0.1146 | $0.1186 | 1,838.17 |
2026-06-16 | $0.1272 | $0.1276 | $0.1190 | $0.1200 | 190.47 |
2026-06-15 | $0.1225 | $0.1298 | $0.1208 | $0.1270 | 176.28 |
2026-06-14 | $0.1246 | $0.1291 | $0.1200 | $0.1230 | 964.23 |
2026-06-13 | $0.1107 | $0.1258 | $0.1107 | $0.1249 | 696.78 |
2026-06-12 | -- | $0.1219 | $0.0968 | -- | -- |
2026-06-11 | $0.1198 | $0.1218 | $0.1155 | $0.1186 | 142.97 |
2026-06-10 | $0.1205 | $0.1224 | $0.1177 | $0.1198 | 215.03 |
2026-06-09 | $0.1254 | $0.1267 | $0.1193 | $0.1205 | 343.87 |
2026-06-08 | $0.1254 | $0.1276 | $0.1219 | $0.1254 | 215.46 |
2026-06-07 | $0.1220 | $0.1315 | $0.1202 | $0.1261 | 344.82 |
2026-06-06 | $0.1194 | $0.1250 | $0.1139 | $0.1218 | 1,058.07 |
2026-06-05 | $0.1502 | $0.1527 | $0.1183 | $0.1183 | 649.41 |
2026-06-04 | $0.1655 | $0.1662 | $0.1396 | $0.1505 | 2,661.5 |
2026-06-03 | $0.1586 | $0.1712 | $0.1589 | $0.1651 | 1,813.21 |
2026-06-02 | $0.1443 | $0.1677 | $0.1459 | $0.1591 | 1,086.94 |
2026-06-01 | $0.1361 | $0.1465 | $0.1348 | $0.1443 | 124.79 |
2026-05-31 | -- | $0.1674 | $0.1464 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.1674 | $0.1464 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.1674 | $0.1464 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 EXE
關於 EXE 價格歷史數據
EXE 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 EXE 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 EXE 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $2.43。另一方面,EXE 價格軌跡的最低點(通常稱為「EXE 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 EXE,那麼他目前將獲得 $2.40 的可觀利潤。
按照設計,EXE 的總供應量將達到 9,945,058 個。截至目目前,EXE 的流通供應量約為 9,945,058 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。
EXE 歷史數據案例
以下是 EXE 歷史數據在 EXE 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 EXE 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 EXE 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 EXE 歷史數據集,交易者可以獲取 EXE 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 EXE 的風險。他們還可以確定資產 EXE 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 EXE 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 EXE 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 EXE 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。
