Down to Finance 價格歷史
(DTF)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-08 | $0.009188 | $0.0113 | $0.007240 | $0.009131 | 1,944,084.21 |
2026-09-07 | $0.007975 | $0.0166 | $0.007810 | $0.009027 | 2,506,827.06 |
2026-09-06 | $0.005648 | $0.0122 | $0.005100 | $0.008138 | 3,772,908.01 |
2026-09-05 | $0.007480 | $0.008240 | $0.004850 | $0.005370 | 2,189,645.69 |
2026-09-04 | $0.007953 | $0.0103 | $0.005910 | $0.007428 | 3,979,573.37 |
2026-09-03 | $0.007181 | $0.008160 | $0.005130 | $0.007971 | 3,816,359.26 |
2026-09-02 | $0.009169 | $0.009890 | $0.006200 | $0.007537 | 3,291,702.83 |
2026-09-01 | $0.006683 | $0.0103 | $0.004650 | $0.009392 | 6,177,739.51 |
2026-08-31 | $0.005247 | $0.007510 | $0.004770 | $0.006625 | 2,890,238.97 |
2026-08-30 | $0.004476 | $0.006110 | $0.004010 | $0.005308 | 3,214,548.66 |
2026-08-29 | $0.005318 | $0.007370 | $0.003740 | $0.004637 | 3,873,092.45 |
2026-08-28 | $0.004299 | $0.006860 | $0.003620 | $0.005110 | 3,243,293.32 |
2026-08-27 | $0.005248 | $0.005850 | $0.003280 | $0.004316 | 4,843,255.72 |
2026-08-26 | -- | $0.007800 | $0.002800 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 DTF
關於 DTF 價格歷史數據
DTF 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 DTF 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 DTF 價格歷史數據,其價值在 1970-01-22 飆升至歷史峰值,超過 $0.0154。另一方面,DTF 價格軌跡的最低點(通常稱為「DTF 歷史最低點」)出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 DTF,那麼他目前將獲得 $0.0120 的可觀利潤。
按照設計,DTF 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,DTF 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。
DTF 歷史數據案例
以下是 DTF 歷史數據在 DTF 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 DTF 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 DTF 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 DTF 歷史數據集,交易者可以獲取 DTF 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 DTF 的風險。他們還可以確定資產 DTF 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 DTF 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 DTF 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 DTF 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。
