Bitlayer 價格歷史
(BTR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-07 | $0.0488 | $0.0487 | $0.0441 | $0.0455 | 12,074,475.99 |
2026-09-06 | $0.0495 | $0.0503 | $0.0457 | $0.0486 | 13,223,597.4 |
2026-09-05 | $0.0493 | $0.0542 | $0.0485 | $0.0494 | 6,293,852.15 |
2026-09-04 | $0.0482 | $0.0585 | $0.0456 | $0.0496 | 17,335,242.95 |
2026-09-03 | $0.0507 | $0.0547 | $0.0426 | $0.0480 | 42,720,477.14 |
2026-09-02 | $0.1000 | $0.1008 | $0.0445 | $0.0499 | 82,102,410.75 |
2026-09-01 | $0.0986 | $0.2165 | $0.0801 | $0.1032 | 121,991,811.71 |
2026-08-31 | $0.1614 | $0.1678 | $0.0824 | $0.0997 | 26,004,538.94 |
2026-08-30 | $0.1665 | $0.2042 | $0.1562 | $0.1626 | 37,106,353.66 |
2026-08-29 | $0.1603 | $0.2196 | $0.1518 | $0.1661 | 48,127,029.84 |
2026-08-28 | $0.1613 | $0.1769 | $0.1480 | $0.1603 | 45,987,582.48 |
2026-08-27 | $0.1364 | $0.1787 | $0.1181 | $0.1611 | 142,270,004.22 |
2026-08-26 | $0.0331 | $0.1444 | $0.0329 | $0.1378 | 258,035,658.66 |
2026-08-25 | $0.0316 | $0.0347 | $0.0291 | $0.0332 | 2,835,976.37 |
2026-08-24 | $0.0290 | $0.0364 | $0.0283 | $0.0319 | 5,536,312.3 |
2026-08-23 | $0.0307 | $0.0303 | $0.0269 | $0.0290 | 2,741,355.53 |
2026-08-22 | $0.0288 | $0.0319 | $0.0223 | $0.0311 | 6,046,981.41 |
2026-08-21 | $0.0299 | $0.0306 | $0.0285 | $0.0287 | 1,245,496.79 |
2026-08-20 | $0.0299 | $0.0311 | $0.0281 | $0.0299 | 1,350,662.07 |
2026-08-19 | $0.0300 | $0.0315 | $0.0294 | $0.0300 | 1,248,794.44 |
您可以在哪裡購買 BTR
關於 BTR 價格歷史數據
BTR 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 BTR 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 BTR 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.2341。另一方面，BTR 價格軌跡的最低點（通常稱為「BTR 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 BTR，那麼他目前將獲得 $0.2183 的可觀利潤。
按照設計，BTR 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，BTR 的流通供應量約為 261,600,000 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。
BTR 歷史數據案例
以下是 BTR 歷史數據在 BTR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BTR 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 BTR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BTR 歷史數據集，交易者可以獲取 BTR 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 BTR 的風險。他們還可以確定資產 BTR 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 BTR 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 BTR 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 BTR 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。
