Crypto Sustainable Token 價格歷史
(CST)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-07 | $31.95 | $32.86 | $31.18 | $31.97 | 12,916.43 |
2026-09-06 | $32.33 | $34.03 | $31.77 | $31.95 | 15,985.18 |
2026-09-05 | $34.47 | $35.32 | $31.19 | $32.33 | 43,907.64 |
2026-09-04 | $32.09 | $39.08 | $30.67 | $33.70 | 51,969.38 |
2026-09-03 | $37.86 | $37.88 | $26.81 | $32.08 | 66,750.31 |
2026-09-02 | $38.84 | $38.83 | $35.33 | $37.85 | 43,145.28 |
2026-09-01 | $36.61 | $39.53 | $35.58 | $38.85 | 8,853.76 |
2026-08-31 | $40.51 | $41.94 | $35.28 | $36.49 | 37,131.19 |
2026-08-30 | $40.13 | $40.92 | $39.48 | $40.51 | 37,353.11 |
2026-08-29 | $39.96 | $42.79 | $39.74 | $40.13 | 38,415.23 |
2026-08-28 | $41.19 | $44.82 | $39.51 | $40.57 | 37,077.43 |
2026-08-27 | $40.98 | $41.21 | $39.08 | $41.20 | 38,315.05 |
2026-08-26 | $47.43 | $45.85 | $39.49 | $40.98 | 39,877.43 |
2026-08-25 | $41.60 | $48.68 | $41.40 | $41.40 | 39,457.06 |
2026-08-24 | $41.16 | $43.60 | $40.50 | $41.60 | 61,274.53 |
2026-08-23 | $40.71 | $41.56 | $38.69 | $41.16 | 29,969.62 |
2026-08-22 | $42.23 | $43.68 | $40.12 | $41.40 | 71,296.66 |
2026-08-21 | $39.85 | $43.90 | $38.29 | $42.23 | 4,772.78 |
2026-08-20 | $38.58 | $43.62 | $33.76 | $39.85 | 44,164.49 |
2026-08-19 | $34.13 | $39.65 | $34.13 | $38.61 | 41,814.51 |
您可以在哪裡購買 CST
關於 CST 價格歷史數據
CST 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 CST 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 CST 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $992.44。另一方面,CST 價格軌跡的最低點(通常稱為「CST 歷史最低點」)出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 CST,那麼他目前將獲得 $992.44 的可觀利潤。
按照設計,CST 的總供應量將達到 10,000,000 個。截至目目前,CST 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。
CST 歷史數據案例
以下是 CST 歷史數據在 CST 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CST 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 CST 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CST 歷史數據集,交易者可以獲取 CST 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 CST 的風險。他們還可以確定資產 CST 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 CST 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 CST 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 CST 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。
