
Open Campus 價格歷史
(EDU)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.0529 | $0.0527 | $0.0492 | $0.0500 | 3,138,705.12 |
2026-11-02 | $0.0541 | $0.0543 | $0.0523 | $0.0528 | 1,792,004.96 |
2026-11-01 | $0.0557 | $0.0561 | $0.0537 | $0.0541 | 1,315,329 |
2026-10-31 | $0.0545 | $0.0563 | $0.0537 | $0.0559 | 885.68 |
2026-10-30 | $0.0599 | $0.0596 | $0.0520 | $0.0544 | 3,453,625.5 |
2026-10-29 | $0.0596 | $0.0607 | $0.0577 | $0.0599 | 1,751,530.33 |
2026-10-28 | $0.0591 | $0.0615 | $0.0587 | $0.0597 | 1,876,221.28 |
2026-10-27 | $0.0585 | $0.0609 | $0.0574 | $0.0589 | 2,369,872.08 |
2026-10-26 | $0.0596 | $0.0621 | $0.0570 | $0.0585 | 3,252,394.95 |
2026-10-25 | $0.0623 | $0.0624 | $0.0591 | $0.0596 | 1,850,356.07 |
2026-10-24 | $0.0660 | $0.0691 | $0.0601 | $0.0627 | 6,649,343.75 |
2026-10-23 | $0.0676 | $0.0699 | $0.0651 | $0.0661 | 3,276,670.33 |
2026-10-22 | $0.0734 | $0.0741 | $0.0671 | $0.0676 | 3,616,712.49 |
2026-10-21 | $0.0740 | $0.0748 | $0.0718 | $0.0733 | 2,716,574.86 |
2026-10-20 | $0.0707 | $0.0754 | $0.0697 | $0.0740 | 4,027,305.7 |
2026-10-19 | $0.0728 | $0.0723 | $0.0661 | $0.0709 | 5,849,894.89 |
2026-10-18 | $0.0750 | $0.0804 | $0.0716 | $0.0728 | 4,837,868.57 |
2026-10-17 | $0.0759 | $0.0788 | $0.0746 | $0.0754 | 3,993,394.55 |
2026-10-16 | $0.0722 | $0.0803 | $0.0706 | $0.0759 | 8,880,675.34 |
2026-10-15 | $0.0674 | $0.0727 | $0.0668 | $0.0725 | 6,327,546.11 |
您可以在哪裡購買 EDU
關於 EDU 價格歷史數據
EDU 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 EDU 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 EDU 價格歷史數據,其價值在 2023-04-29 飆升至歷史峰值,超過 $1.67。另一方面,EDU 價格軌跡的最低點(通常稱為「EDU 歷史最低點」)出現在 2026-06-11。如果有人在此期間購買了 EDU,那麼他目前將獲得 $1.64 的可觀利潤。
按照設計,EDU 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,EDU 的流通供應量約為 860,746,528 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。
EDU 歷史數據案例
以下是 EDU 歷史數據在 EDU 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 EDU 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 EDU 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 EDU 歷史數據集,交易者可以獲取 EDU 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 EDU 的風險。他們還可以確定資產 EDU 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 EDU 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 EDU 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 EDU 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。


