
Bitrue Coin 價格歷史
(BTR)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.0119 | $0.0120 | $0.0117 | $0.0118 | 459,785.57 |
2026-11-02 | $0.0119 | $0.0121 | $0.0118 | $0.0119 | 482,328.92 |
2026-11-01 | $0.0118 | $0.0120 | $0.0117 | $0.0119 | 422,815.41 |
2026-10-31 | -- | $0.0120 | $0.0116 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.0121 | $0.0122 | $0.0116 | $0.0117 | 673,471.35 |
2026-10-29 | $0.0121 | $0.0123 | $0.0120 | $0.0121 | 503,805.69 |
2026-10-28 | $0.0121 | $0.0123 | $0.0120 | $0.0121 | 475,293.74 |
2026-10-27 | $0.0119 | $0.0121 | $0.0118 | $0.0121 | 474,913.15 |
2026-10-26 | $0.0119 | $0.0119 | $0.0118 | $0.0119 | 485,488.54 |
2026-10-25 | $0.0116 | $0.0119 | $0.0116 | $0.0118 | 441,933.59 |
2026-10-24 | $0.0118 | $0.0120 | $0.0116 | $0.0116 | 470,564.76 |
2026-10-23 | $0.0127 | $0.0127 | $0.0118 | $0.0118 | 516,791.42 |
2026-10-22 | $0.0129 | $0.0133 | $0.0127 | $0.0127 | 529,564.67 |
2026-10-21 | $0.0130 | $0.0130 | $0.0127 | $0.0129 | 561,438.24 |
2026-10-20 | $0.0131 | $0.0131 | $0.0127 | $0.0130 | 505,987.95 |
2026-10-19 | $0.0133 | $0.0133 | $0.0129 | $0.0131 | 517,582.02 |
2026-10-18 | $0.0134 | $0.0135 | $0.0131 | $0.0133 | 473,675.23 |
2026-10-17 | $0.0135 | $0.0135 | $0.0132 | $0.0134 | 475,581.82 |
2026-10-16 | $0.0134 | $0.0135 | $0.0134 | $0.0135 | 562,394.58 |
2026-10-15 | $0.0136 | $0.0137 | $0.0130 | $0.0134 | 648,995.42 |
您可以在哪裡購買 BTR
關於 BTR 價格歷史數據
BTR 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 BTR 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 BTR 價格歷史數據,其價值在 2021-03-14 飆升至歷史峰值,超過 $0.5945。另一方面,BTR 價格軌跡的最低點(通常稱為「BTR 歷史最低點」)出現在 2026-08-14。如果有人在此期間購買了 BTR,那麼他目前將獲得 $0.5853 的可觀利潤。
按照設計,BTR 的總供應量將達到 801,307,097 個。截至目目前,BTR 的流通供應量約為 353,078,331.92 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。
BTR 歷史數據案例
以下是 BTR 歷史數據在 BTR 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BTR 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 BTR 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BTR 歷史數據集,交易者可以獲取 BTR 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 BTR 的風險。他們還可以確定資產 BTR 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 BTR 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 BTR 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 BTR 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。


