Opus CASH 價格歷史
(CASH)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-07 | $0.9894 | $1.01 | $0.9818 | $1.00 | 28,158.68 |
2026-09-06 | $0.9848 | $1.01 | $0.9124 | $0.9904 | 19,920.53 |
2026-09-05 | $0.9912 | $1.01 | $0.9754 | $0.9852 | 1,821.47 |
2026-09-04 | $1.03 | $1.06 | $0.9748 | $0.9832 | 23,783.02 |
2026-09-03 | $1.01 | $1.12 | $0.9766 | $1.02 | 9,654.21 |
2026-09-02 | $0.9957 | $1.02 | $0.9661 | $1.01 | 13,884.32 |
2026-09-01 | $1.01 | $1.03 | $0.9822 | $0.9935 | 18,637.88 |
2026-08-31 | $0.9853 | $1.04 | $0.9698 | $1.01 | 51,303.93 |
2026-08-30 | $1.02 | $1.02 | $0.9850 | $0.9861 | 48,644.6 |
2026-08-29 | $0.9861 | $1.02 | $0.9775 | $1.02 | 12,477.56 |
2026-08-28 | $1.00 | $1.00 | $0.9595 | $0.9845 | 30,071.35 |
2026-08-27 | $0.9886 | $1.01 | $0.9621 | $0.9989 | 36,694.05 |
2026-08-26 | $0.9752 | $1.00 | $0.9500 | $0.9948 | 3,570.06 |
2026-08-25 | $0.9878 | $1.00 | $0.9604 | $0.9692 | 26,135.24 |
2026-08-24 | $0.9629 | $1.01 | $0.9635 | $0.9810 | 54,877.8 |
2026-08-23 | $1.00 | $1.01 | $0.9565 | $0.9956 | 5,027.39 |
2026-08-22 | $0.9928 | $1.05 | $0.9786 | $1.00 | 34,347.37 |
2026-08-21 | $1.03 | $1.04 | $0.9844 | $0.9886 | 144,354.74 |
2026-08-20 | $1.01 | $1.08 | $0.9507 | $1.03 | 301,022.52 |
2026-08-19 | $1.00 | $1.05 | $0.9750 | $1.03 | 4,870.62 |
您可以在哪裡購買 CASH
關於 CASH 價格歷史數據
CASH 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 CASH 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 CASH 價格歷史數據,其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值,超過 $2.10。另一方面,CASH 價格軌跡的最低點(通常稱為「CASH 歷史最低點」)出現在 1970-01-22。如果有人在此期間購買了 CASH,那麼他目前將獲得 $2.10 的可觀利潤。
按照設計,CASH 的總供應量將達到 309,210.4 個。截至目目前,CASH 的流通供應量約為 309,210.4 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。
CASH 歷史數據案例
以下是 CASH 歷史數據在 CASH 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CASH 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 CASH 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CASH 歷史數據集,交易者可以獲取 CASH 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 CASH 的風險。他們還可以確定資產 CASH 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 CASH 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 CASH 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 CASH 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。
