
Yooldo Games 價格歷史
(ESPORTS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-06-17 | $0.0638 | $0.1060 | $0.0651 | $0.0901 | 8,724,175.7 |
2026-06-16 | $0.0651 | $0.0671 | $0.0571 | $0.0636 | 2,688,347.09 |
2026-06-15 | $0.0711 | $0.0723 | $0.0436 | $0.0646 | 7,407,953.79 |
2026-06-14 | $0.1925 | $0.1918 | $0.0605 | $0.0703 | 16,943,432.24 |
2026-06-13 | $0.2538 | $0.3353 | $0.1251 | $0.1863 | 38,001,007.12 |
2026-06-12 | $0.1276 | $0.3003 | $0.1261 | $0.2569 | 61,870,431.78 |
2026-06-11 | $0.1014 | $0.1348 | $0.0843 | $0.1258 | 12,447,475.87 |
2026-06-10 | $0.0721 | $0.1079 | $0.0559 | $0.1008 | 15,684,070.71 |
2026-06-09 | $0.0532 | $0.0870 | $0.0549 | $0.0721 | 21,949,211.15 |
2026-06-08 | $0.0669 | $0.0974 | $0.0497 | $0.0530 | 33,066,369.39 |
2026-06-07 | $0.0498 | $0.0740 | $0.0462 | $0.0671 | 4,410,691.1 |
2026-06-06 | $0.0420 | $0.0529 | $0.0400 | $0.0499 | 2,605,796.64 |
2026-06-05 | $0.0393 | $0.0450 | $0.0371 | $0.0419 | 2,992,215.99 |
2026-06-04 | $0.0466 | $0.0461 | $0.0381 | $0.0392 | 2,532,076.42 |
2026-06-03 | $0.0467 | $0.0597 | $0.0425 | $0.0464 | 12,591,224.8 |
2026-06-02 | $0.0409 | $0.0727 | $0.0403 | $0.0469 | 41,021,073.95 |
2026-06-01 | $0.0363 | $0.0449 | $0.0300 | $0.0399 | 7,585,213.63 |
2026-05-31 | $0.0356 | $0.0394 | $0.0298 | $0.0357 | 5,229.47 |
2026-05-30 | $0.0384 | $0.0435 | $0.0335 | $0.0354 | 3,521.56 |
2026-05-29 | $0.0494 | $0.0683 | $0.0372 | $0.0378 | 3,776.32 |
您可以在哪裡購買 ESPORTS
關於 ESPORTS 價格歷史數據
ESPORTS 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 ESPORTS 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 ESPORTS 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $0.8094。另一方面,ESPORTS 價格軌跡的最低點(通常稱為「ESPORTS 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 ESPORTS,那麼他目前將獲得 $0.7817 的可觀利潤。
按照設計,ESPORTS 的總供應量將達到 900,000,000 個。截至目目前,ESPORTS 的流通供應量約為 151,800,000 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。
ESPORTS 歷史數據案例
以下是 ESPORTS 歷史數據在 ESPORTS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 ESPORTS 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 ESPORTS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 ESPORTS 歷史數據集,交易者可以獲取 ESPORTS 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 ESPORTS 的風險。他們還可以確定資產 ESPORTS 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 ESPORTS 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 ESPORTS 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 ESPORTS 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。
