
CharacterX 價格歷史
(CAI)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.001093 | $0.001136 | $0.001094 | $0.001124 | 113.57 |
2026-11-02 | $0.001113 | $0.001113 | $0.001056 | $0.001093 | 179.3 |
2026-11-01 | $0.001128 | $0.001128 | $0.001104 | $0.001113 | 52.88 |
2026-10-31 | -- | $0.001163 | $0.001067 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.001188 | $0.001188 | $0.001067 | $0.001123 | 322.76 |
2026-10-29 | $0.001166 | $0.001193 | $0.001166 | $0.001188 | 55.28 |
2026-10-28 | $0.001187 | $0.001227 | $0.001166 | $0.001166 | 106.62 |
2026-10-27 | $0.001273 | $0.001274 | $0.001161 | $0.001187 | 249.2 |
2026-10-26 | $0.001155 | $0.001331 | $0.001143 | $0.001273 | 599.97 |
2026-10-25 | $0.001141 | $0.001164 | $0.001122 | $0.001155 | 128.45 |
2026-10-24 | $0.001150 | $0.001320 | $0.000989 | $0.001141 | 1,395.42 |
2026-10-23 | $0.001330 | $0.001331 | $0.001040 | $0.001150 | 669.24 |
2026-10-22 | $0.001290 | $0.001417 | $0.001282 | $0.001330 | 366.66 |
2026-10-21 | $0.001302 | $0.001302 | $0.001290 | $0.001290 | 32.09 |
2026-10-20 | $0.001366 | $0.001366 | $0.001296 | $0.001302 | 125.08 |
2026-10-19 | $0.001305 | $0.001386 | $0.001294 | $0.001366 | 224.2 |
2026-10-18 | $0.001319 | $0.001375 | $0.001296 | $0.001305 | 262.4 |
2026-10-17 | $0.001348 | $0.001349 | $0.001278 | $0.001319 | 327.31 |
2026-10-16 | $0.001367 | $0.001378 | $0.001342 | $0.001348 | 156.8 |
2026-10-15 | $0.001562 | $0.001652 | $0.001365 | $0.001367 | 974.39 |
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關於 CAI 價格歷史數據
CAI 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 CAI 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 CAI 價格歷史數據,其價值在 2026-01-12 飆升至歷史峰值,超過 $0.3781。另一方面,CAI 價格軌跡的最低點(通常稱為「CAI 歷史最低點」)出現在 2026-10-24。如果有人在此期間購買了 CAI,那麼他目前將獲得 $0.3771 的可觀利潤。
按照設計,CAI 的總供應量將達到 100,000,000 個。截至目目前,CAI 的流通供應量約為 100,000,000 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。
CAI 歷史數據案例
以下是 CAI 歷史數據在 CAI 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CAI 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 CAI 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CAI 歷史數據集,交易者可以獲取 CAI 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 CAI 的風險。他們還可以確定資產 CAI 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 CAI 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 CAI 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 CAI 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。


