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Bit2Me 價格歷史
(B2M)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.004013 | $0.004117 | $0.003826 | $0.003916 | 23,804.92 |
2026-11-02 | $0.004128 | $0.004140 | $0.003735 | $0.003992 | 22,370.78 |
2026-11-01 | $0.004077 | $0.004343 | $0.003985 | $0.004128 | 23,707.22 |
2026-10-31 | -- | $0.004362 | $0.003916 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.004350 | $0.004362 | $0.003932 | $0.004086 | 30,379.86 |
2026-10-29 | $0.004310 | $0.004429 | $0.004114 | $0.004349 | 28,454.34 |
2026-10-28 | $0.004274 | $0.004348 | $0.004247 | $0.004335 | 12,495.81 |
2026-10-27 | $0.004352 | $0.004360 | $0.004242 | $0.004273 | 22,381.4 |
2026-10-26 | $0.004361 | $0.004412 | $0.004284 | $0.004353 | 12,398.85 |
2026-10-25 | $0.004427 | $0.004428 | $0.004310 | $0.004383 | 11,889.88 |
2026-10-24 | $0.004456 | $0.004458 | $0.004287 | $0.004428 | 16,890.35 |
2026-10-23 | $0.004398 | $0.004458 | $0.004329 | $0.004456 | 15,288.15 |
2026-10-22 | $0.004399 | $0.004540 | $0.004330 | $0.004398 | 29,542.73 |
2026-10-21 | $0.004567 | $0.004567 | $0.004102 | $0.004424 | 43,377.38 |
2026-10-20 | $0.004837 | $0.004839 | $0.004380 | $0.004567 | 61,950.16 |
2026-10-19 | $0.004877 | $0.004957 | $0.004747 | $0.004837 | 28,216.64 |
2026-10-18 | $0.004945 | $0.004965 | $0.004800 | $0.004849 | 30,297.25 |
2026-10-17 | $0.005033 | $0.005052 | $0.004908 | $0.004947 | 29,299.28 |
2026-10-16 | $0.005067 | $0.005084 | $0.004985 | $0.005032 | 16,983.48 |
2026-10-15 | $0.005063 | $0.005092 | $0.004998 | $0.005068 | 39,036.59 |
您可以在哪裡購買 B2M
關於 B2M 價格歷史數據
B2M 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 B2M 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 B2M 價格歷史數據，其價值在 2021-11-05 飆升至歷史峰值，超過 $0.3007。另一方面，B2M 價格軌跡的最低點（通常稱為「B2M 歷史最低點」）出現在 2022-04-30。如果有人在此期間購買了 B2M，那麼他目前將獲得 $0.3007 的可觀利潤。
按照設計，B2M 的總供應量將達到 4,939,893,074.38 個。截至目目前，B2M 的流通供應量約為 2,951,160,504.44 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。
B2M 歷史數據案例
以下是 B2M 歷史數據在 B2M 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 B2M 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 B2M 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 B2M 歷史數據集，交易者可以獲取 B2M 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 B2M 的風險。他們還可以確定資產 B2M 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 B2M 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 B2M 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 B2M 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。
