Pyth Network 價格歷史
(PYTH)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-09-07 | $0.0545 | $0.0575 | $0.0538 | $0.0541 | 48,885,886.21 |
2026-09-06 | $0.0546 | $0.0571 | $0.0539 | $0.0544 | 43,973,024.29 |
2026-09-05 | $0.0541 | $0.0555 | $0.0532 | $0.0546 | 31,919,178.8 |
2026-09-04 | $0.0573 | $0.0565 | $0.0522 | $0.0539 | 55,170,167.41 |
2026-09-03 | $0.0589 | $0.0597 | $0.0560 | $0.0576 | 70,897,977.17 |
2026-09-02 | $0.0505 | $0.0594 | $0.0493 | $0.0589 | 76,400,275.74 |
2026-09-01 | $0.0470 | $0.0511 | $0.0473 | $0.0506 | 43,497,668.23 |
2026-08-31 | $0.0487 | $0.0503 | $0.0457 | $0.0469 | 48,727,311.45 |
2026-08-30 | $0.0480 | $0.0502 | $0.0467 | $0.0488 | 37,358,285.43 |
2026-08-29 | $0.0474 | $0.0486 | $0.0461 | $0.0479 | 37,261,951.56 |
2026-08-28 | $0.0501 | $0.0511 | $0.0458 | $0.0471 | 46,996,796.72 |
2026-08-27 | $0.0493 | $0.0510 | $0.0463 | $0.0501 | 501,875,850.51 |
2026-08-26 | $0.0521 | $0.0576 | $0.0482 | $0.0493 | 138,484,489.68 |
2026-08-25 | $0.0505 | $0.0531 | $0.0487 | $0.0526 | 79,516,572.45 |
2026-08-24 | $0.0545 | $0.0541 | $0.0493 | $0.0504 | 442,413,676.45 |
2026-08-23 | $0.0506 | $0.0557 | $0.0483 | $0.0540 | 98,348,180.56 |
2026-08-22 | $0.0485 | $0.0558 | $0.0466 | $0.0506 | 947,758,669.91 |
2026-08-21 | $0.0441 | $0.0508 | $0.0435 | $0.0486 | 97,156,152.08 |
2026-08-20 | $0.0396 | $0.0449 | $0.0398 | $0.0441 | 41,400,897.32 |
2026-08-19 | $0.0385 | $0.0405 | $0.0381 | $0.0397 | 16,758,031.85 |
您可以在哪裡購買 PYTH
關於 PYTH 價格歷史數據
PYTH 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 PYTH 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 PYTH 價格歷史數據，其價值在 1970-01-21 飆升至歷史峰值，超過 $1.20。另一方面，PYTH 價格軌跡的最低點（通常稱為「PYTH 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 PYTH，那麼他目前將獲得 $1.17 的可觀利潤。
按照設計，PYTH 的總供應量將達到 10,000,000,000 個。截至目目前，PYTH 的流通供應量約為 7,874,961,170.35 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。
PYTH 歷史數據案例
以下是 PYTH 歷史數據在 PYTH 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 PYTH 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 PYTH 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 PYTH 歷史數據集，交易者可以獲取 PYTH 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 PYTH 的風險。他們還可以確定資產 PYTH 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 PYTH 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 PYTH 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 PYTH 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。
