LocalCoinSwap 價格歷史
(LCS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-07 | $0.4912 | $0.4945 | $0.4766 | $0.4767 | 2,713.46 |
2026-09-06 | $0.4579 | $0.5083 | $0.4580 | $0.4907 | 11,340.9 |
2026-09-05 | -- | $0.4583 | $0.4096 | -- | -- |
2026-09-04 | -- | $0.4212 | $0.4167 | -- | -- |
2026-09-03 | -- | $0.3986 | $0.3945 | -- | -- |
2026-09-02 | -- | $0.3999 | $0.3969 | -- | -- |
2026-09-01 | -- | $0.4441 | $0.4396 | -- | -- |
2026-08-31 | $0.4427 | $0.4511 | $0.4292 | $0.4407 | 10.16 |
2026-08-30 | -- | $0.4435 | $0.4387 | -- | -- |
2026-08-29 | -- | $0.4597 | $0.4565 | -- | -- |
2026-08-28 | -- | $0.4632 | $0.4564 | -- | -- |
2026-08-27 | -- | $0.4742 | $0.4617 | -- | -- |
2026-08-26 | -- | $0.4998 | $0.4578 | -- | -- |
2026-08-25 | -- | $0.4790 | $0.4710 | -- | -- |
2026-08-24 | $0.4747 | $0.4917 | $0.4742 | $0.4754 | 2,500.48 |
2026-08-23 | $0.4611 | $0.4831 | $0.4606 | $0.4738 | 11,195.37 |
2026-08-22 | -- | $0.4658 | $0.4265 | -- | -- |
2026-08-21 | -- | $0.4294 | $0.4039 | -- | -- |
2026-08-20 | -- | $0.4091 | $0.3895 | -- | -- |
2026-08-19 | -- | $0.3512 | $0.3462 | -- | -- |
您可以在哪裡購買 LCS
關於 LCS 價格歷史數據
LCS 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 LCS 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 LCS 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $0.6498。另一方面，LCS 價格軌跡的最低點（通常稱為「LCS 歷史最低點」）出現在 1970-01-20。如果有人在此期間購買了 LCS，那麼他目前將獲得 $0.6479 的可觀利潤。
按照設計，LCS 的總供應量將達到 72,732,420 個。截至目目前，LCS 的流通供應量約為 42,504,570.55 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。
LCS 歷史數據案例
以下是 LCS 歷史數據在 LCS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 LCS 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 LCS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 LCS 歷史數據集，交易者可以獲取 LCS 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 LCS 的風險。他們還可以確定資產 LCS 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 LCS 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 LCS 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 LCS 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。
