
MAPS 價格歷史
(MAPS)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-02 | $0.002781 | $0.002796 | $0.002673 | $0.002678 | 9.92 |
2026-11-01 | $0.002816 | $0.002825 | $0.002751 | $0.002782 | 2.78 |
2026-10-31 | -- | $0.002876 | $0.002640 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.002974 | $0.002995 | $0.002656 | $0.002756 | 43.52 |
2026-10-29 | $0.002966 | $0.003143 | $0.002835 | $0.002985 | 41.91 |
2026-10-28 | $0.003041 | $0.003064 | $0.002927 | $0.002972 | 13.01 |
2026-10-27 | $0.003112 | $0.003113 | $0.002995 | $0.003037 | 10.45 |
2026-10-26 | $0.003103 | $0.003137 | $0.003026 | $0.003110 | 6.44 |
2026-10-25 | $0.002982 | $0.003151 | $0.002957 | $0.003101 | 16.58 |
2026-10-24 | $0.003133 | $0.003138 | $0.002966 | $0.002990 | 14.29 |
2026-10-23 | $0.003167 | $0.003186 | $0.003100 | $0.003144 | 12.32 |
2026-10-22 | $0.003374 | $0.003405 | $0.003147 | $0.003166 | 12.68 |
2026-10-21 | $0.003274 | $0.003460 | $0.003271 | $0.003364 | 39.81 |
2026-10-20 | $0.003225 | $0.003353 | $0.003157 | $0.003290 | 19.05 |
2026-10-19 | $0.002998 | $0.003287 | $0.002930 | $0.003223 | 43.85 |
2026-10-18 | $0.003056 | $0.003124 | $0.002983 | $0.002989 | 9.11 |
2026-10-17 | $0.003132 | $0.003170 | $0.003056 | $0.003059 | 17.42 |
2026-10-16 | $0.003129 | $0.003294 | $0.003088 | $0.003131 | 35.02 |
2026-10-15 | $0.003187 | $0.003202 | $0.002980 | $0.003143 | 38.13 |
2026-10-14 | $0.003395 | $0.003483 | $0.003168 | $0.003168 | 20.8 |
您可以在哪裡購買 MAPS
關於 MAPS 價格歷史數據
MAPS 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 MAPS 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 MAPS 價格歷史數據,其價值在 2021-05-03 飆升至歷史峰值,超過 $2.00。另一方面,MAPS 價格軌跡的最低點(通常稱為「MAPS 歷史最低點」)出現在 2026-02-11。如果有人在此期間購買了 MAPS,那麼他目前將獲得 $2.00 的可觀利潤。
按照設計,MAPS 的總供應量將達到 10,000,000,000 個。截至目目前,MAPS 的流通供應量約為 75,000,000 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。
MAPS 歷史數據案例
以下是 MAPS 歷史數據在 MAPS 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 MAPS 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 MAPS 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 MAPS 歷史數據集,交易者可以獲取 MAPS 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 MAPS 的風險。他們還可以確定資產 MAPS 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 MAPS 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 MAPS 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 MAPS 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。


