
Hashflow 價格歷史
(HFT)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.004904 | $0.004990 | $0.004720 | $0.004821 | 1,270,201.76 |
2026-11-02 | $0.005011 | $0.005080 | $0.004860 | $0.004914 | 1,406,257.32 |
2026-11-01 | $0.005212 | $0.005470 | $0.004920 | $0.005025 | 1,940,981.18 |
2026-10-31 | $0.004894 | $0.006760 | $0.004780 | $0.005254 | 42,917.8 |
2026-10-30 | $0.005159 | $0.005140 | $0.004380 | $0.004836 | 2,036,811.12 |
2026-10-29 | $0.005163 | $0.005320 | $0.005050 | $0.005149 | 1,529,760.47 |
2026-10-28 | $0.005225 | $0.005430 | $0.005110 | $0.005166 | 1,243,544.7 |
2026-10-27 | $0.005283 | $0.005330 | $0.005100 | $0.005231 | 1,257,044.62 |
2026-10-26 | $0.005429 | $0.005790 | $0.005110 | $0.005288 | 1,353,526.19 |
2026-10-25 | $0.005358 | $0.005540 | $0.005350 | $0.005431 | 1,484,074.07 |
2026-10-24 | $0.005663 | $0.005830 | $0.005300 | $0.005356 | 1,421,432.11 |
2026-10-23 | $0.005477 | $0.005790 | $0.005430 | $0.005667 | 1,532,147.67 |
2026-10-22 | $0.005784 | $0.006090 | $0.005420 | $0.005497 | 1,212,919.07 |
2026-10-21 | $0.005653 | $0.005810 | $0.005540 | $0.005775 | 1,733,075.46 |
2026-10-20 | $0.005656 | $0.005760 | $0.005520 | $0.005639 | 1,580,148.34 |
2026-10-19 | $0.005743 | $0.005860 | $0.005450 | $0.005646 | 1,298,844.02 |
2026-10-18 | $0.006039 | $0.006180 | $0.005670 | $0.005730 | 1,407,575.23 |
2026-10-17 | $0.006249 | $0.006290 | $0.006020 | $0.006038 | 1,179,489.97 |
2026-10-16 | $0.006374 | $0.006440 | $0.006190 | $0.006259 | 1,345,111.24 |
2026-10-15 | $0.006295 | $0.006640 | $0.006190 | $0.006384 | 1,463,056.12 |
您可以在哪裡購買 HFT
關於 HFT 價格歷史數據
HFT 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 HFT 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 HFT 價格歷史數據,其價值在 2022-11-07 飆升至歷史峰值,超過 $3.61。另一方面,HFT 價格軌跡的最低點(通常稱為「HFT 歷史最低點」)出現在 2026-10-30。如果有人在此期間購買了 HFT,那麼他目前將獲得 $3.61 的可觀利潤。
按照設計,HFT 的總供應量將達到 1,000,000,000 個。截至目目前,HFT 的流通供應量約為 940,116,152.66 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。
HFT 歷史數據案例
以下是 HFT 歷史數據在 HFT 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 HFT 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 HFT 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 HFT 歷史數據集,交易者可以獲取 HFT 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 HFT 的風險。他們還可以確定資產 HFT 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 HFT 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 HFT 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 HFT 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。


