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Alphabet Class C (Dinari Tokenized Stock) 價格歷史
(GOOG)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $283.33 | $283.43 | $274.87 | $278.78 | 1,308.6 |
2026-11-02 | -- | $285.36 | $279.92 | -- | -- |
2026-11-01 | -- | $279.90 | $279.81 | -- | -- |
2026-10-31 | $280.80 | $282.02 | $275.63 | -- | -- |
2026-10-30 | $284.56 | $285.14 | $277.81 | $280.80 | 4,546.87 |
2026-10-29 | $320.89 | $323.15 | $279.81 | $284.93 | 2,601.24 |
2026-10-28 | $317.03 | $326.29 | $317.25 | $321.30 | 235.62 |
2026-10-27 | $316.77 | $317.40 | $313.68 | $317.28 | 264.37 |
2026-10-26 | -- | $320.05 | $315.41 | $316.69 | 1,137.38 |
2026-10-25 | -- | $318.28 | $318.25 | -- | -- |
2026-10-24 | $320.18 | $320.74 | $317.48 | $318.27 | 7.9 |
2026-10-23 | -- | $323.37 | $317.82 | $320.28 | 22.44 |
2026-10-22 | -- | $329.86 | $328.56 | -- | -- |
2026-10-21 | -- | $339.32 | $328.33 | -- | -- |
2026-10-20 | -- | $340.86 | $338.07 | $338.17 | 3.99 |
2026-10-19 | -- | $345.07 | $344.76 | -- | -- |
2026-10-18 | -- | $345.07 | $344.76 | -- | -- |
2026-10-17 | -- | $345.07 | $344.76 | -- | -- |
2026-10-16 | -- | $346.70 | $343.09 | -- | -- |
2026-10-15 | $349.64 | $348.75 | $337.42 | $345.70 | 795 |
您可以在哪裡購買 GOOG
關於 GOOG 價格歷史數據
GOOG 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 GOOG 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 GOOG 價格歷史數據，其價值在 2026-08-04 飆升至歷史峰值，超過 $376.33。另一方面，GOOG 價格軌跡的最低點（通常稱為「GOOG 歷史最低點」）出現在 2026-11-03。如果有人在此期間購買了 GOOG，那麼他目前將獲得 $101.73 的可觀利潤。
按照設計，GOOG 的總供應量將達到 79.54 個。截至目目前，GOOG 的流通供應量約為 79.54 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。
GOOG 歷史數據案例
以下是 GOOG 歷史數據在 GOOG 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 GOOG 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 GOOG 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 GOOG 歷史數據集，交易者可以獲取 GOOG 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 GOOG 的風險。他們還可以確定資產 GOOG 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 GOOG 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 GOOG 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 GOOG 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。
