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Brevis 價格歷史
(BREV)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.0795 | $0.0804 | $0.0767 | $0.0789 | 2,488,850.07 |
2026-11-02 | $0.0806 | $0.0834 | $0.0778 | $0.0796 | 2,875,169.19 |
2026-11-01 | $0.0875 | $0.0899 | $0.0804 | $0.0806 | 3,821,467.37 |
2026-10-31 | $0.0884 | $0.0910 | $0.0854 | $0.0879 | 154,656.26 |
2026-10-30 | $0.0838 | $0.0897 | $0.0777 | $0.0883 | 6,842,251.26 |
2026-10-29 | $0.0833 | $0.0848 | $0.0789 | $0.0839 | 4,114,024.97 |
2026-10-28 | $0.0933 | $0.0985 | $0.0814 | $0.0835 | 9,488,242.51 |
2026-10-27 | $0.0799 | $0.0972 | $0.0771 | $0.0950 | 19,895,584.44 |
2026-10-26 | $0.0776 | $0.0916 | $0.0771 | $0.0798 | 15,725,452.84 |
2026-10-25 | $0.0791 | $0.0842 | $0.0768 | $0.0774 | 4,855,766.98 |
2026-10-24 | $0.0793 | $0.0961 | $0.0779 | $0.0800 | 12,922,936.25 |
2026-10-23 | $0.0742 | $0.0818 | $0.0729 | $0.0799 | 4,726,078.8 |
2026-10-22 | $0.0781 | $0.0785 | $0.0736 | $0.0743 | 2,247,795.15 |
2026-10-21 | $0.0748 | $0.0784 | $0.0741 | $0.0780 | 2,407,602.03 |
2026-10-20 | $0.0721 | $0.0760 | $0.0721 | $0.0751 | 2,276,329.72 |
2026-10-19 | $0.0708 | $0.0740 | $0.0690 | $0.0722 | 2,085,931.49 |
2026-10-18 | $0.0734 | $0.0747 | $0.0704 | $0.0708 | 2,226,704.91 |
2026-10-17 | $0.0763 | $0.0777 | $0.0733 | $0.0737 | 2,090,153.76 |
2026-10-16 | $0.0788 | $0.0804 | $0.0758 | $0.0763 | 2,613,865.53 |
2026-10-15 | $0.0791 | $0.0807 | $0.0749 | $0.0791 | 3,123,360.11 |
您可以在哪裡購買 BREV
關於 BREV 價格歷史數據
BREV 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 BREV 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 BREV 價格歷史數據，其價值在 2026-01-06 飆升至歷史峰值，超過 $0.7780。另一方面，BREV 價格軌跡的最低點（通常稱為「BREV 歷史最低點」）出現在 2026-08-18。如果有人在此期間購買了 BREV，那麼他目前將獲得 $0.7152 的可觀利潤。
按照設計，BREV 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，BREV 的流通供應量約為 25,000,000 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。
BREV 歷史數據案例
以下是 BREV 歷史數據在 BREV 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 BREV 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 BREV 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 BREV 歷史數據集，交易者可以獲取 BREV 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 BREV 的風險。他們還可以確定資產 BREV 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 BREV 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 BREV 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 BREV 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。
