
Winter 價格歷史
(WINTER)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.002388 | $0.002457 | $0.002350 | $0.002448 | 15.85 |
2026-06-16 | $0.002409 | $0.002449 | $0.002379 | $0.002393 | 71.03 |
2026-06-15 | $0.002180 | $0.002410 | $0.002158 | $0.002409 | 116.05 |
2026-06-14 | $0.002145 | $0.002273 | $0.002154 | $0.002180 | 320.43 |
2026-06-13 | $0.002407 | $0.002491 | $0.002088 | $0.002144 | 873.09 |
2026-06-12 | -- | $0.002433 | $0.002295 | -- | -- |
2026-06-11 | $0.002291 | $0.002350 | $0.002253 | $0.002295 | 20.83 |
2026-06-10 | $0.002273 | $0.002377 | $0.002281 | $0.002309 | 123.31 |
2026-06-09 | $0.002362 | $0.002383 | $0.002271 | $0.002276 | 32.3 |
2026-06-08 | $0.002291 | $0.002404 | $0.002249 | $0.002355 | 35.14 |
2026-06-07 | $0.002164 | $0.002324 | $0.002160 | $0.002291 | 72.58 |
2026-06-06 | $0.002101 | $0.002276 | $0.002056 | $0.002164 | 168.09 |
2026-06-05 | $0.002387 | $0.002428 | $0.002038 | $0.002101 | 313.99 |
2026-06-04 | $0.002341 | $0.002406 | $0.002105 | $0.002387 | 541.55 |
2026-06-03 | $0.002228 | $0.002404 | $0.002207 | $0.002341 | 263.86 |
2026-06-02 | $0.002432 | $0.002474 | $0.002210 | $0.002228 | 497.89 |
2026-06-01 | $0.002451 | $0.002537 | $0.002407 | $0.002432 | 186.15 |
2026-05-31 | -- | $0.002482 | $0.002436 | -- | -- |
2026-05-30 | -- | $0.002482 | $0.002436 | -- | -- |
2026-05-29 | -- | $0.002482 | $0.002436 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 WINTER
關於 WINTER 價格歷史數據
WINTER 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 WINTER 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 WINTER 價格歷史數據,其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值,超過 $0.0466。另一方面,WINTER 價格軌跡的最低點(通常稱為「WINTER 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 WINTER,那麼他目前將獲得 $0.0447 的可觀利潤。
按照設計,WINTER 的總供應量將達到 26,575,132.5 個。截至目目前,WINTER 的流通供應量約為 -- 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。
WINTER 歷史數據案例
以下是 WINTER 歷史數據在 WINTER 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 WINTER 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 WINTER 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 WINTER 歷史數據集,交易者可以獲取 WINTER 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 WINTER 的風險。他們還可以確定資產 WINTER 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 WINTER 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 WINTER 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 WINTER 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。
