
NodeAI 價格歷史
(GPU)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-11-03 | $0.005288 | $0.005264 | $0.005039 | $0.005171 | 1,472.18 |
2026-11-02 | $0.005274 | $0.005370 | $0.005255 | $0.005273 | 233.49 |
2026-11-01 | $0.005279 | $0.005318 | $0.005259 | $0.005272 | 299.49 |
2026-10-31 | -- | $0.005271 | $0.005065 | -- | -- |
2026-10-30 | $0.005493 | $0.006685 | $0.005074 | $0.005182 | 463.36 |
2026-10-29 | $0.005416 | $0.005526 | $0.005326 | $0.005499 | 38.02 |
2026-10-28 | $0.005476 | $0.005549 | $0.005415 | $0.005420 | 642.59 |
2026-10-27 | $0.005473 | $0.005812 | $0.005393 | $0.005471 | 13.22 |
2026-10-26 | $0.005471 | $0.005895 | $0.005392 | $0.005459 | 45.86 |
2026-10-25 | $0.005383 | $0.005553 | $0.005379 | $0.005469 | 24.88 |
2026-10-24 | $0.005800 | $0.006674 | $0.005383 | $0.005390 | 1,614.75 |
2026-10-23 | $0.005812 | $0.005902 | $0.005695 | $0.005803 | 967.86 |
2026-10-22 | $0.006106 | $0.006117 | $0.005799 | $0.005812 | 362.48 |
2026-10-21 | $0.005764 | $0.006109 | $0.005617 | $0.006104 | 579.78 |
2026-10-20 | $0.005809 | $0.005966 | $0.005737 | $0.005772 | 137.43 |
2026-10-19 | $0.005698 | $0.005954 | $0.005631 | $0.005806 | 555.91 |
2026-10-18 | $0.005827 | $0.005904 | $0.005682 | $0.005700 | 304.88 |
2026-10-17 | $0.005859 | $0.005934 | $0.005814 | $0.005834 | 622.07 |
2026-10-16 | $0.005981 | $0.006049 | $0.005841 | $0.005852 | 964.26 |
2026-10-15 | $0.005934 | $0.006018 | $0.005722 | $0.005985 | 684.18 |
您可以在哪裡購買 GPU
關於 GPU 價格歷史數據
GPU 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 GPU 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 GPU 價格歷史數據,其價值在 2024-04-02 飆升至歷史峰值,超過 $2.85。另一方面,GPU 價格軌跡的最低點(通常稱為「GPU 歷史最低點」)出現在 2026-09-30。如果有人在此期間購買了 GPU,那麼他目前將獲得 $2.85 的可觀利潤。
按照設計,GPU 的總供應量將達到 99,456,827.9 個。截至目目前,GPU 的流通供應量約為 99,456,827.9 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。
GPU 歷史數據案例
以下是 GPU 歷史數據在 GPU 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 GPU 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 GPU 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 GPU 歷史數據集,交易者可以獲取 GPU 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 GPU 的風險。他們還可以確定資產 GPU 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 GPU 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 GPU 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 GPU 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。


