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Cysic 價格歷史
(CYS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.1116 | $0.1129 | $0.1041 | $0.1077 | 1,139,414.44 |
2026-11-02 | $0.1106 | $0.1205 | $0.1097 | $0.1113 | 1,647,542.35 |
2026-11-01 | $0.1144 | $0.1159 | $0.1095 | $0.1110 | 772,427.85 |
2026-10-31 | $0.1140 | $0.1160 | $0.1104 | $0.1148 | 10,782.82 |
2026-10-30 | $0.1249 | $0.1245 | $0.1115 | $0.1122 | 1,381,622.37 |
2026-10-29 | $0.1243 | $0.1273 | $0.1210 | $0.1246 | 1,603,430.45 |
2026-10-28 | $0.1198 | $0.1277 | $0.1202 | $0.1245 | 2,113,433.45 |
2026-10-27 | $0.1170 | $0.1222 | $0.1144 | $0.1201 | 2,571,583.93 |
2026-10-26 | $0.1112 | $0.1195 | $0.1104 | $0.1186 | 2,102,269.44 |
2026-10-25 | $0.1058 | $0.1251 | $0.1059 | $0.1110 | 4,703,408.48 |
2026-10-24 | $0.1173 | $0.1176 | $0.1047 | $0.1060 | 3,404,536.32 |
2026-10-23 | $0.1132 | $0.1202 | $0.1063 | $0.1192 | 2,980,338.43 |
2026-10-22 | $0.1209 | $0.1210 | $0.1121 | $0.1131 | 1,248,680.31 |
2026-10-21 | $0.1170 | $0.1245 | $0.1184 | $0.1204 | 4,087,306.5 |
2026-10-20 | $0.1112 | $0.1186 | $0.1096 | $0.1176 | 2,006,535.62 |
2026-10-19 | $0.1149 | $0.1164 | $0.1101 | $0.1104 | 1,742,943.67 |
2026-10-18 | $0.1133 | $0.1323 | $0.1133 | $0.1151 | 4,132,172.59 |
2026-10-17 | $0.1280 | $0.1288 | $0.1021 | $0.1143 | 6,678,021.9 |
2026-10-16 | $0.1268 | $0.1340 | $0.1245 | $0.1278 | 3,021,389.47 |
2026-10-15 | $0.1274 | $0.1307 | $0.1184 | $0.1260 | 4,750,141.5 |
您可以在哪裡購買 CYS
關於 CYS 價格歷史數據
CYS 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 CYS 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 CYS 價格歷史數據，其價值在 2026-08-15 飆升至歷史峰值，超過 $1.73。另一方面，CYS 價格軌跡的最低點（通常稱為「CYS 歷史最低點」）出現在 2026-11-04。如果有人在此期間購買了 CYS，那麼他目前將獲得 $1.62 的可觀利潤。
按照設計，CYS 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前，CYS 的流通供應量約為 160,800,000 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。
CYS 歷史數據案例
以下是 CYS 歷史數據在 CYS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 CYS 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 CYS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 CYS 歷史數據集，交易者可以獲取 CYS 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 CYS 的風險。他們還可以確定資產 CYS 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 CYS 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 CYS 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 CYS 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。
